バーソンは2026年6月18日、生成AI最適化（GEO）で重視されがちな「可視性（認知）」と、回答が「信頼されるか」の間にギャップがあるとするレポート「The Credibility Paradox」を公表しました。7つの主要AI回答プラットフォームから評判に関する回答を収集し、85社を8要素で評価、信憑性予測は55,000件以上に上ります。
調査はProfoundと提携して回答データを集め、Limbikと共同開発した独自ツール「Decipher」で、一般大衆・オピニオンリーダー・ビジネス意思決定者の3層別に「信憑性スコア」を算出しました。その結果、同じ回答でも受け手によって信頼度の受け止め方が異なり、意思決定者は一般より平均で10％高く信憑性を評価する傾向が示されました。
主な示唆として、事実に基づく主張が評価されやすい一方、リーダーシップは低評価になりやすいなど、要素ごとに差が出るとしています。バーソンは、GEOが技術的な可視性改善に偏りやすい現状を踏まえ、信頼できる回答を形作るための「エビデンス・エコシステム」（根拠の連鎖）構築が必要だと位置づけました。
今後は、GEOを単なる露出獲得ではなく評判管理の領域へ広げ、アーンド・オウンド・ソーシャルを統合した「独立した信頼できる声のエコシステム」を形成することで、AI上での信頼性確保を競争優位につなげる方針です。
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レポート全文（英文）：www.bursonglobal.com/BeyondGEO
日本拠点ページ：https://www.bursonglobal.com/locations/japan
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バーソン、生成AI最適化における「認知度」と「信頼性」のギャップを指摘