MCPEO — AIエージェント向けSEO
MCPEO は、AI エージェントが複数の道具（MCP ツール）や情報源を持つとき、自社のツール・情報源が呼ばれるように最適化する考え方。GEO（人間向けの AI 回答最適化）の次の段階にあたる、エージェント向けの最適化。
何を最適化するのか
エージェントはタスクを与えられると、手元のツール群から「どれを使うか」をツールの説明文 (description) を見て選ぶ。つまり説明文＝検索でいうメタ情報。
- ツールの description の書き方
- Server Card（MCP サーバの自己紹介情報）の整備
- 何ができる道具か、AI が判断しやすい記述
観測・実験できること
自社情報を小さな MCP サーバとして用意し、
- どのツール・情報源が呼ばれるか（選択率）
- 呼ばれた順番
- 説明文を変えると選択率がどう動くか（A/B テスト）
を計測できる。「AI 回答に言及されるか」を測る GEO に対し、MCPEO は「エージェントに使われるか」を測る。国内で一次データを持つ例がまだ少なく、新規性が高い領域。
参考・引用元
- Model Context Protocol — 公式サイト, Anthropic
- 会話: AI 検索クエリセット再設計の社内戦略会話（2026-05-22）
2026-05-22 作成。エージェント時代の最も差別化できる観測対象として議論した内容を整理。