GEOショック指数（GEO Shock Index）
定義（結論）
GEOショック指数（英: GEO Shock Index、略称: GSI）とは、 GEO（生成エンジン最適化）において、構造化データ（JSON-LD）の有無が AIクローラーの来訪頻度と生成AIへの反映速度に与える影響度を数値化した、 GEO Lab 独自の実験的指標である。スコアが高いほど、 構造化データによる効果差が大きいことを示す。
背景と問題意識
2026年現在、検索市場は「リンクをクリックさせる」時代から、 AIがユーザーに代わって情報を咀嚼し回答を提示する「ゼロクリック検索」へと移行した。 この変化に伴い、Webサイト運営者が目指すべき指標は、 検索結果の1位ではなく「AIの回答構成パーツとして引用されること」へと変貌した。
しかし、「AIにどうすれば引用されるか」を実データで検証した一次資料は極めて少ない。 GEO Labはこの空白を埋めるために設立された観測プロジェクトである。
GEOショック指数の測定方法
GEOショック指数は以下の4変数から算出する実験的スコアである。 算出式は観測データの蓄積とともに随時改訂される。
| 変数 | 説明 | 単位 |
|---|---|---|
| Δf | JSON-LDあり/なしページのクロール頻度差 | 回/月 |
| Δt | AIへの反映速度差（初回質問で回答が出るまでの日数差） | 日 |
| Δm | 定義の一致度（完全一致=1.0、部分一致=0.5、不一致=0） | — |
| N | 有効サンプル数（質問投下回数） | 回 |
実験設計
GEOショック指数の検証実験では、以下の2ページを同時に公開し、 クローラーの挙動と生成AI への反映を観測する。
- ページA（このページ）: JSON-LDあり。DefinedTermSet + DefinedTerm + Article スキーマを配置。
- ページB: JSON-LDなし。内容・テキストはPageAと同一。構造化データのみ排除。
両ページへのAIクローラーのアクセスはNext.js Middlewareで捕捉し、 Supabaseへ記録する。定期的に各生成AIへ「GEOショック指数とは？」と 質問を投下し、回答を記録・比較する。
現時点での仮説
JSON-LDを配置したページAの方が、AIクローラーの訪問頻度が高く、 かつ生成AIへの反映速度が早いという仮説を立てている。 この仮説が支持されれば、GEOショック指数は正の値となる。 棄却されれば、JSON-LDのGEOへの効果は限定的であることを示す。
観測結果（随時更新）
本概念はGEO Labが独自に定義した実験的指標です。 学術的に確立された概念ではありません。
造語の定義コード: GSI-001 / 公開日: 2026-02-22 /比較ページ（JSON-LDなし）