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この記事でわかること
- GEOは、GoogleのAI OverviewsやGemini、ChatGPT、Perplexityなどを対象とした最適化手法のこと
- AI検索の普及により、GEOは新しい流入経路の確保につながる可能性がある
- 対策内容の土台にはSEOがあり、AIが理解しやすい形式への情報の構造化が鍵となる
- GEOに取り組むと、結果としてコンテンツの質そのものを高めることにつながる
- 一方で、効果測定の難しさや変化の早さなど注意点もある
GEO（生成エンジン最適化）とは？
GEOとは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略で、ChatGPTやGoogleのAI Overviews、Gemini、Perplexityなどに自社のコンテンツが参照・引用されたり、ブランドが適切な文脈で言及されたりするための最適化手法を指します。
従来のSEO（Search Engine Optimization）が「検索結果で上位表示を狙う」ことを目的としていたのに対し、GEOは「AIが回答を生成する際に自社の情報が参照・引用されたり、自社ブランドが言及されたりする状態を作る」ことを目的としています。
生成AIは、単語やキーワードの一致だけで情報を判断するのではなく、文章全体の意味や文脈の整合性を重視して情報を抽出します。そのため、GEOでは「AIが理解しやすく信頼できるコンテンツ構造」を整えることが鍵となります。
GEOはまずは自社の現状を知ることから始まります。
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GEO（生成エンジン最適化）が注目されている理由
AI検索の普及により、「検索の入り口」は急速に変化しています。GoogleのAI OverviewsやGemini、ChatGPT、Perplexityなど、生成AIを活用した検索体験が広がる中で、AIがどの情報を引用し、どのように回答を構成するかが企業やメディアの新たな課題となっています。
こうした背景から、AIに参照・引用または言及されるための最適化＝GEO（生成エンジン最適化）が注目を集めています。主な理由について、以下の3つをご紹介します。
- ユーザーが生成AIを利用して情報収集を行うようになっている
- 生成AIが参照する情報構造が異なる
- 流入源が「AI経由」になる未来への備え
ユーザーが生成AIを利用して情報収集を行うようになっている
近年、ユーザーの検索行動は「キーワードを入力して結果をクリックする」から、「AIに質問して答えを得る」「SNSで調べる」などと多様化しています。GoogleのAI OverviewsやChatGPT、Gemini、Perplexityなど、生成AIによる検索体験が日常的に利用されるようになり、ユーザーがAIを通じて情報を取得する機会は増加傾向にあります。Ahrefsの調査では、調査対象3,000件の63％（1,900サイト）がAIからの流入を確認しています。
ただし現時点では、Googleが依然として圧倒的なトラフィック源であることは変わっていません。Ahrefsの分析によると、GoogleはChatGPT、Gemini、Perplexityをすべて合わせたよりも345倍のトラフィックをWebサイトに送信していると報告されています。また、別の調査では、Google検索が全体の38.92%を占める一方で、ChatGPTからの送客はわずか0.23%にとどまっています（2026年1月のデータ）。
つまり、現時点ではまだ「AI検索への移行期」にあり、主な流入経路は依然としてGoogle検索です。しかし、生成AIが回答の中でWebサイトを引用する機会が増えるにつれて、AI経由の情報接触＝新しい流入経路が確立されつつあります。この流れに備えるために、AIに引用されやすい構造と信頼性を整えるGEO（生成エンジン最適化）が注目されています。
生成AIが参照する情報構造が異なる
SEOは、GoogleのクローラーがWebページを巡回・評価し、その結果をもとに「検索順位」という形でランク付けを行うアルゴリズムに対応する最適化施策です。
一方、GEOが対象とする生成AIは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としています。AIは情報を「順位付け」するというよりも、質問の意図を理解し、関連性が高く、信頼できる情報をWebから「抽出・参照」し、それらを組み合わせて「回答を生成」します。
つまり、AIに正しく理解され、適切な文脈で想起・推奨される状態をつくるためのアプローチが必要になります。
流入源が「AI経由」になる未来への備え
これまでWebサイトの流入の多くを検索エンジン経由（オーガニック検索）に依存してきた企業にとって、この変化は大きな問題となり得ます。AI検索が主流になれば、従来の検索エンジン経由のトラフィックが減少するリスクがあるためです。
実際に、AI Overviewsによりクリック数が34.5％減少し、検索結果1位のCTRは5.6％から3.1％に低下しているという調査もあります。
現状、生成AIからの流入のインパクトはあまり大きくないかもしれませんが、今後の新しい流入経路を確保するためにも、GEOについては情報収集を続ける重要性が高いといえます。
GEOとSEO、LLMOとの違いは？
GEOはAI時代の新しい概念ですが、関連する用語も多く、混乱しやすいかもしれません。特に、従来の「SEO」や、AI検索最適化の関連用語である「LLMO」「AIO」との違いを明確にしておきましょう。
SEOとの違い
GEOとSEOはどちらも「ユーザーに価値ある情報を提供し、サイト流入を図る」という点は共通していますが、最適化の対象が異なります。GEOは、従来のSEOの考え方をベースにした発展的な概念といえます 。
両者の主な違いは以下の表をご覧ください。
| GEO（生成エンジン最適化） | SEO（検索エンジン最適化） | |
|---|---|---|
| 目的 | AIが生成する回答に自社のコンテンツが信頼できる情報源として参照・引用されたり、自社ブランドが適切な文脈で言及されたりするよう最適化を図る。その結果、認知の向上や流入につなげること | 検索結果ページ（SERPs）で自社サイトが上位に表示され、流入数の最大化やコンバージョンにつなげること |
| 対象 | Google AI Overviewsのように生成AIを組み込んだ検索エンジンや、 ChatGPT、Gemini、Perplexityなど | 従来の検索エンジン（Google、Yahoo!、Bingなど） |
| 主な対策方法 |
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|
GEOは、SEOを土台に、AI（LLM）が情報を抽出しやすくするための調整を行うイメージです。
「GEO」というと全く新しい施策のように聞こえるかもしれませんが、従来のSEOで行ってきた技術的施策やコンテンツの充実化に加え、AIが情報を理解し、抽出しやすい形へと再構築したり、自社サイト以外の場での言及を増やしたりするための取り組みが中心となります。
GEOとLLMO、AIOは同じ意味？
GEOと同時に「LLMO」や「AIO」といった言葉も聞かれますが、これらは厳密には異なる意味を持ちます。ただし、AI関連のマーケティング施策という大きな枠組みでは、ほぼ同義として使われる傾向にあります。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| GEO (Generative Engine Optimization) | 生成エンジンの回答に自社コンテンツが参照・引用されるように最適化する施策。GoogleのAI OverviewsやGemini、ChatGPT、Perplexityなど、Web検索と生成AIを組み合わせた「生成エンジン」を対象とする取り組みを指す |
| LLMO (Large Language Model Optimization) | ChatGPTやGeminiなどの「大規模言語モデル（LLM）」そのものに対する最適化。 LLMOは、これらのAIが参照する情報源に自社のデータや知見を反映し、自社に関する情報が正しく理解され、適切な文脈で言及される状態をつくるための取り組みのこと |
| AIO (Artificial Intelligence Optimization) | AI最適化。マーケティングにおいてはGEOやLLMOを含めた、AI検索への最適化を指すことが多いが、AI活用全体に対する最適化を指す、包括的な概念として使われることもある |
厳密には違いがあるものの、AI検索として「GEO」や「LLMO」は同じ意味として扱われることも多い状態です。生成AIに推奨、参照・引用されるためのアプローチと捉えておくのが良いでしょう。
GEOのための具体的な6つの施策
実際にGEOを実践するためには、どのような施策を行えばよいのでしょうか。Googleは「Google 検索の Google AI エクスペリエンスでコンテンツのパフォーマンスを高めるための主な方法」というページを公開しており、GEOの基盤には従来のSEOがあることがわかります。
AIやLLMの仕組みを考えると、重視すべき点が見えてくるため、ここでは具体的な6つの施策を紹介します。
- AIが理解しやすいコンテンツ構造を設計する
- E-E-A-Tを明示し、出典を整える
- 適切な構造で文章を構成する
- 一貫性と文脈整合性を保つ
- 構造化データを設定する
- 継続的にAIでの露出状況を観測・改善する
1．AIが理解しやすいコンテンツ構造を設計する
AIがコンテンツを正確に読み取り、回答として引用しやすくするためには、構造の明確さが重要です。これは検索結果の最上部に表示される「強調スニペット」対策と近い考え方です。
1つの見出しでは1つのトピックに絞り、冒頭で結論を述べることで、AIが情報の構造を把握しやすくなります。手順や比較などは文章で羅列せず、箇条書きや表を活用して構造化することで、AIが要素として認識しやすくなるでしょう。
生成AIのLLM（大規模言語モデル）は、SEOにおけるキーワード解析とは異なり、人間の言語理解を模倣する仕組みで動いています。文脈や論理関係、因果構造をもとに情報を「意味」として読み取ります。また、LLMの技術は進化を続けており、今後は文脈全体の意図の理解や、筆者の意図の推定もできるようになる可能性も考えられます。
GEOの本質は、AI向けに特別な文章を書くというより、AIに理解されやすい構造を意識しつつ、その先にいる読み手にとってのわかりやすさも考慮することにあるといえるでしょう。
2．E-E-A-Tを明示し、出典を整える
AI検索では従来のSEO同様に「情報の信頼性（E-E-A-T）」が重視されます。AIは誤った情報や信頼性の低い回答を生成することを避けるよう設計されているためです。
【E-E-A-Tとは】
Googleの検索ランキングシステムが評価する際に使用しているコンセプトのこと。有益で的確な情報を提供しているか、以下4つの評価指針の頭文字を取って「E-E-A-T」といわれています。
- Experience（経験）
- Expertise（専門性）
- Authoritativeness（権威性）
- Trustworthiness（信頼性）
※参考：Google Search Central「品質評価ガイドラインの最新情報: E-A-T に Experience の E を追加」
具体的には、「誰が」発信している情報かを明確にするため、著者・監修者情報や運営者情報を明記します。ここで注意が必要なのは、著者や監修者、運営者の情報を記載すること自体が、サイトの信頼性を直接担保するわけではありません。サイト上に明記した上で、著者や監修者、運営者が信頼性の高い情報を継続的に発信し、第三者から信頼できる存在と認識されるような取り組みを積み重ねていくことが大切です。
また、独自の調査データや専門家へのインタビュー、具体的な事例といった一次情報（Experience）を提供することもE-E-A-Tの強化につながります。コンテンツにおいて参照した情報源は出典・引用元として正確に記載し、透明性を確保します。
3．適切な構造で文章を構成する
生成AIは、ユーザーの質問に対して答えを生成する際、Web上の文章をチャンク（意味単位の小さなテキストブロック）として分割し、情報を処理しています。テキストデータは80文字程度のチャンクに分割され、質問文との関連度をスコア化して検索・引用されます。
このため、記事全体を構造化された情報ブロックとして整理し、AIが文脈を誤解せずに引用しやすい文章を目指します。
例えば、H2やH3の見出しを「〜とは？」「〜の方法は？」といった質問形式にした場合、見出しのすぐ下にその答え（結論）となる文章を簡潔に記述します。こうすると、AIは適切な情報構造で文章を読み取ることができます。
長々とした文章は、人間にとっても読みづらいものです。簡潔かつ理解しやすい構造を意識することは、AIのチャンク設計や意味検索の仕組みとも整合する技術的に有効な構成といえます。
4．一貫性と文脈整合性を保つ
生成AIは、情報の正確さだけでなく論理や文脈の一貫性を重視して回答を生成します。同じテーマ内で矛盾した説明や曖昧な表現があると、AIは内容を正確に理解できず、引用対象から外れる可能性があります。
各見出しや段落の主張を統一し、前後の内容が自然な流れでつながる構成を意識することが重要です。特に結論と補足、原因と結果などの関係を明確に示すことで、AIが論理展開を把握しやすくなります。
記事全体を通して主張や定義が矛盾していないかを確認し、内容の筋が通っているか点検しましょう。こうした文脈の整合性を高めることは、AIからの評価だけでなく、読者にとっても理解しやすく信頼できる記事の制作につながります。
5．構造化データを設定する
構造化データ（スキーママークアップ）とは、Webページの情報をAIや検索エンジンが正確に理解できるように記述する仕組みです。記事の中で「これは著者名」「これは質問と回答」といった要素を明示することで、AIが情報の意味を誤解せずに読み取れるようになります。
例えば、FAQスキーマを設定すると、Q&A形式の質問と回答のペアをAIが正確に認識しやすくなります。また、Articleスキーマで著者・発行日・更新日などをマークアップすると、情報の透明性と信頼性を示すことができます。
構造化データはAIにとっての読みやすい設計図であり、GEOを実践するうえでは実装しておくのが良いでしょう。
6．継続的にAIでの露出状況を観測・改善する
AIが生成する回答がユーザーやタイミングによって変化するため、従来のSEOと同じ指標ではGEOの成果を適切に把握できません。SEOでは「検索順位」「クリック数」「トラフィック」などが主要なKPIでしたが、GEOではAI回答内で自社情報がどれだけ引用・言及されているかなどが指標となります。
具体的には、自社サイトのリンクの参照・引用数、企業名や商品・サービス名といったブランドの言及数などです。最近では、AI回答での露出状況を分析できる専用ツールも登場し始めています。
引用数や言及数の推移を定期的に把握し、どのキーワードやプロンプトでAIに取り上げられやすいかを分析することが重要です。
AI検索への最適化を進めたい方は、以下をご活用ください。
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GEOに取り組むメリット
生成AIが検索の入り口となりつつある中、GEOに取り組むことは、単なるトレンド対応ではなく、将来の集客基盤を作る取り組みといえます。
AIが情報を参照・引用し、回答に反映する仕組みが一般化する中で、早期に最適化を進めることで、新しい流入経路の確保やブランド認知の強化、さらには専門性・一次情報の評価向上といったメリットを得ることができます。ここでは、その代表的な3つのメリットについて解説します。
- 新しい流入経路の確保につながる
- AI検索時代のブランド認知を先取りできる
- コンテンツの質向上につながる
新しい流入経路の確保につながる
GEOに取り組むメリットの1つは、AI検索という新しい、そして今後主流になる可能性のある流入経路を確保できる点です。例えばAI Overviewsの回答に情報源として参照・引用されることで、サイトやブランドがユーザーの目に触れやすくなります。また、ChatGPTやGeminiなどの回答内でブランド名が言及されれば、ユーザーの認知獲得につながるでしょう。
AI検索時代のブランド認知を先取りできる
AI検索で自社名が言及されたり、自社コンテンツが参照・引用されたりすることは、単なる露出にとどまらず、ユーザーの意思決定プロセスに影響を与えられる可能性があります。
AI OverviewsやPerplexityの回答では、結論の根拠となる「参考にした情報源」が提示されます。AIの回答のみで即座に意思決定が行われるケースは現時点では限定的で、提示された回答を基にユーザーは追加の深掘り調査を行う傾向にあります。自社サイトが情報源として参照・引用されていれば、ユーザーがリンクをクリックして直接サイトを訪問する可能性が高まります。
また、回答内でブランド名が言及されていると、ユーザーに「信頼できる候補」と認識され、後々の指名検索につながる効果が期待できます。
このように、特定の分野で継続的に取り上げられたり、参照・引用元として示されたりすることは、サイトへの流入とブランド想起の向上という両面から、問い合わせや購入（成約）などの後工程につながる可能性がある点がメリットです。
コンテンツの質向上につながる
生成AIは、Web上の情報を組み合わせて回答を生成しますが、AI自体は新しい情報や独自の体験を生み出しません。そのため、AIの回答の質を向上させるうえで、信頼できる「一次情報」や「独自の分析・体験」の価値が相対的に高まる傾向にあります。
他社の情報をまとめただけのコンテンツはAIによって代替されやすくなりますが、独自の調査データ、詳細な事例、専門家による深い洞察などは、AIが信頼する情報源となり得るのです。GEOに取り組むことは、結果としてコンテンツの質そのものを高めることにつながります。
GEOに取り組むときの注意点
多くのメリットがある一方で、GEOはまだ発展途上の領域です。取り組む際には以下のような注意点も理解しておく必要があります。
- 効果測定が難しい
- アルゴリズムの変化が早く最適解が流動的になる
- コンテンツの制作コストが上がる
効果測定が難しい
GEOの課題の1つは、施策の成果を数値で示しにくいことです。SEOでは「検索順位」「クリック数」「セッション数」といったKPIをGoogle Search ConsoleやGA4で計測できますが、GEOでは「AIにURLが引用された数」「AIの回答内でブランド名が言及された数」などの新しい指標がKPIとなります。これらを安定的に計測できる環境はまだ発展途上にあります（2026年2月時点）。
また、AI検索の結果は常に変動しており、同一のプロンプトでも回答内容が変わることがあります。そのため、短期的な数字の上下に一喜一憂しすぎると、本質的な改善から外れた場当たり的な施策に陥るリスクがあります。
AI検索最適化は、ブランドの認知や信頼を浸透させていく中長期的な取り組みです。効果測定においては、ユーザー行動に基づいたカテゴリごとなどで数値の推移を俯瞰的に捉える姿勢が求められます。短期的な「点」の変化ではなく、中長期的な「線」のトレンドを検証していくことが、目標達成への近道となるでしょう。
アルゴリズムの変化が早く最適解が流動的になる
GEOが対象とするAI Overviewsや各種生成AIのアルゴリズムは、現在進行形で急速に進化しています。昨日まで有効だった施策が、今日のアップデートで効果が薄れる可能性も十分にあります。
SEOと同様、あるいはそれ以上に、AIの動向や技術的な変化を常にキャッチアップし続ける必要があります。GEOは、変化の激しい領域であることを前提に、取り組む姿勢が大切です。
コンテンツの制作コストが上がる
GEOで評価される「信頼性の高い一次情報」や「専門性の高いコンテンツ」を制作するには、相応の時間とコストがかかります。
単に記事を量産するだけではAIに選ばれにくく、独自の調査、専門家への取材、詳細なデータ分析など、質の高いコンテンツ制作への投資が必要です。特にリソースが限られている企業にとっては負担となる可能性があります。
GEOが与える影響とは？
ここでは、AIによる検索が本格化した場合、GEOは事業者やメディア、ユーザーにどのような影響を与えるのかを解説します。
事業者・メディア運営者への影響
事業者やメディア運営者にとって、トラフィック構造の根本的な見直しが迫られます。従来のSEO偏重の戦略から脱却し、AI検索での露出をいかに獲得するかという視点が必要になります。
一方で、E-E-A-Tを重視し、質の高い一次情報を提供し続けてきた企業・メディアにとっては、その価値が再評価されるチャンスです。逆に、低品質なコンテンツは、AIに参照されず、検索上での存在感を失っていくおそれがあります。
ユーザーへの影響
ユーザーにとっては、AIによって情報検索がより効率的になるというメリットがあります。複数のサイトを調べ回らなくても、AIが要約した回答を得られるようになるためです。
ただし、AIが生成する回答が常に正確とは限らないという「ハルシネーション（嘘）」のリスクも存在します。そのため、ユーザーにはAIの回答を鵜呑みにせず、引用元を確認して情報の真偽を確かめるファクトチェックの意識が、これまで以上に求められるようになるでしょう。
まとめ
GEO（生成エンジン最適化）は、AI検索が主流となる時代に適応し、新しい流入経路を確保するために必要なマーケティング施策です。AI時代の到来により、検索行動や情報の評価基準は大きく変わろうとしています。
従来のSEOをベースにしつつ、AIに「信頼できる情報源」として認識され、回答の根拠として「引用」されたり、回答内で「言及」されたりするための施策が重要になります。
ただし、GEOはまだ発展の初期段階にあり、アルゴリズムやAI検索の仕組みの変化が激しく、現時点で明確な「正解」が確立されているわけではありません。効果測定の難しさやコストの課題も存在します。
重要なのは、AIの動向に関する最新情報を常にキャッチアップし続けることです。そして、すべての施策を一度に行おうとするのではなく、自社のビジネスに与える影響や必要な工数（リソース）を考慮しながら、優先順位をつけて取り組むべき施策を判断することが求められます。
CINCでは、AI検索最適化（GEO/LLMO）に関するコンサルティングサービスを提供しています。ChatGPT、Geminiなど主要生成AIの回答内容や参照URLを横断的に収集・分析、ブランドの言及傾向や評価軸を独自ツールで可視化し、競合との差分や強化すべき軸を特定することが可能です。AI検索時代に向けて、自社に最適な戦略や施策が分からないと悩まれている方は、ぜひお気軽にご相談ください。
