SEO対策のキーワード出現率の調べ方や目安(ファンキーレイティングの説明）
2021/08/02(月)
GEO(生成エンジン最適化)とは？SEO・AIOとの違いや施策について徹底解説
生成AIを搭載した検索エンジンが主流化する中、企業サイトが「どのように理解され、どのように引用されるか」を決める仕組みが大きく変わりつつあります。
特にGoogleのAI OverviewsやPerplexity AIなど、生成AIが検索結果を直接作り出す“生成エンジン”の存在は、従来のSEOとは異なる最適化が必要であることを示しています。
こうした環境で注目されているのが、GEO（Generative Engine Optimization／生成エンジン最適化）です。GEOは「AIが生成する回答に自社の情報を引用させる」ことを目的とし、AI検索時代における自然検索流入の維持・拡大に欠かせない取り組みになりつつあります。
この記事では、GEOの基本概念、SEO・AIOとの違い、そして生成AI検索で成果を出すための実践施策をわかりやすく解説します。AI検索を前提とした集客戦略を強化したい方は、ぜひ参考になさってください。
目次
GEO（Generative Engine Optimization）は「生成エンジン最適化」と訳され、生成AI型検索エンジンに情報を正しく理解させるための手法を意味します。
たとえば、Googleの「AI Overviews」やPerplexity AIなどを対象とし、AIが回答を作る際に自社情報を正確に引用してもらうことを目的とします。
SEOのような検索上位の獲得よりも、「AIの生成回答へ掲載されること」を重視する点が大きな特徴です。
GEOが注目されている理由は、AI検索が急速に普及し、従来のSEOだけでは流入を維持しにくくなっているためです。
ユーザーはリンクを開かずに回答を得る「ゼロクリック検索」を利用するようになり、AIに理解・引用されることが重要度を増しています。その結果、AI生成の回答に自社情報を反映させるGEO対策が、自然検索流入の確保と認知向上のために欠かせない取り組みとなっています。
GEOとSEOはどちらも検索経由の情報露出を高める取り組みですが、その役割や考え方には大きな違いがあります。
SEOは従来どおり検索画面での見られ方を整える施策であり、GEOは生成AIが回答をつくるプロセスに寄与するための最適化です。それぞれが目指す方向性が異なるため、同じ「検索対策」でも必要となる視点やアプローチが変わってきます。
ここでは、GEOとSEOの違いを、3つの観点からさらに詳しく確認していきましょう。
1つ目は、SEOとGEOが「どこに最適化するか」という対象の違いです。
SEOは、検索エンジンのクローラーに正しく理解されることを目的とし、HTML構造や内部リンク、テキスト情報をクローラブルに整えることが中心になります。
一方GEOは、生成AIの言語モデルそのものが情報をどう読み取り、どの部分を回答に採用するかに最適化します。そのため、文章構造の明確さ、要点の整理、信頼性の担保など、AIが正しく要約・引用できる形でコンテンツを整える必要があります。
SEOが機械的なクローリング最適化に比重があるのに対し、GEOは「理解・引用」を前提とした文脈設計が重視される点が大きな違いです。
2つ目は、SEOとGEOが「何を成果とみなすか」という指標の違いです。
SEOでは、検索順位・CTR（クリック率）・自然検索からの流入数といった、画面上での露出量を測る定量データが中心になります。検索画面でどれだけ目立つか、どれだけクリックされるかが評価軸です。
一方GEOでは、生成AIの回答に自社情報がどれだけ引用されるか、自社ドメインが信頼できる情報源として認識されているかなど、より文脈的で抽象度の高い指標が重視されます。
端的にまとめると、SEOは「検索結果で見られること」を成果とし、GEOは「AI回答に取り上げられること」を成果とする点が大きく異なります。
3つ目は、SEOとGEOで「どのような施策を重視するか」というアプローチの違いです。
SEOでは、キーワード設計、内部リンク構造、タイトルやメタ情報の最適化など、検索エンジンが評価しやすい技術的な基盤づくりが中心となります。ユーザーが検索画面でクリックしやすい状態を整えることが主目的です。
一方GEOでは、生成AIが回答を書く際に適切に情報を取り出せるよう、「質問形式の見出し設計」や「構造化データの整理」「E-E-A-Tの一貫した提示」が重要になります。AIが情報の意味を理解しやすい構造にすることで、引用される可能性が高まります。
つまり、SEOが「検索画面の露出最適化」だとすれば、GEOは「AIによる引用最適化」であり、同じ検索領域でも求められる視点や打ち手が大きく異なる点が特徴です。
GEO・AIO・LLMOはいずれもAI時代の最適化手法ですが、目的や範囲は大きく異なります。
ここでは、それぞれの違いを順に確認していきましょう。
GEOとAIOの違いは、最適化の範囲が異なる点にあります。
AIO（AI最適化）は、生成AI全体に情報を正しく理解させるための広い概念です。文章構造や語彙、ナレッジ設計など、AIが内容を把握しやすい環境を整えることを目的としています。
一方でGEOは、そのAIOの中でも「生成AIを搭載した検索エンジン」に特化した手法です。GEOでは、検索結果で目立つことよりも、AIの生成回答に自社情報が引用されるかが成果の基準になります。
まとめると、AIOは「AIに理解されること」を目指し、GEOは「AI検索で引用されること」を目指す点が大きな違いです。
GEOとLLMOの違いは、最適化の対象となるAI環境が大きく異なる点にあります。 LLMO（大規模言語モデル最適化）は、ChatGPTやGoogle Geminiなどの特定の大規模言語モデルに対して最適化する手法です。文章の構造、語彙、共起関係などを調整し、モデルが内容を正しく理解・再現できるように整えることが目的になります。
一方GEOは、生成AIを搭載した検索エンジンを対象にした最適化です。GoogleのAI OverviewsやPerplexity AIなど、検索機能と生成AIが一体化した環境で、自社情報が回答として引用されるように設計します。
つまり、LLMOは「LLMそのものへの最適化」であり、GEOは「LLM＋検索」という複合環境への最適化という点に違いがあります。
GEO対策では、AIがコンテンツを正しく理解し、要約し、回答生成の際に引用できる状態へ整えることが重要です。SEOと同様に情報構造の最適化が求められますが、GEOでは「AIの生成プロセス」を前提とした設計がより大きな役割を果たします。
ここでは、GEOで特に効果が高い施策を順に確認していきましょう。
GEOの1つ目の施策は、SEOでも重要な「見出し構造」をAI向けに最適化することです。
生成AIは「質問に対して回答する」形の文章構造を理解しやすいため、「〜とは？」「〜の違いは？」「どうやって？」といった質問形式の見出しを意識して設計します。
また、会話的な表現やFAQ形式のコンテンツは、AIが文脈をつかみやすく、回答に引用されやすくなる傾向があります。SEOの見出し設計と同様、明確な論点の提示がGEOでも効果を発揮します。
GEOでは、SEOの基本施策として重要な構造化データの整備がより強く求められます。
Schema.orgやJSON-LDを活用し、記事の種類、著者、FAQ、商品情報などを正確にマークアップすることで、生成AIが情報の意味を誤解なく把握できます。
加えて、更新日や監修者情報、出典の明示といったメタ情報は、AIによる信頼性評価に直接影響します。SEOの基盤である「情報の明確化」を、GEOではさらに精度高く実行する必要があります。
AIは、SEOと同様に信頼性の高い情報源を優先して参照します。そのため、GEOでは「誰が書いたか」「どの根拠に基づくか」「どんな実績があるか」をページ内で明確に示すことが不可欠です。
専門家監修、一次情報、事例、実データの引用などを積極的に取り入れ、E-E-A-Tを強化することで、AIによる引用率が高まります。SEOの信頼性シグナルが、そのままGEOの評価軸としても機能します。
GEOでは、SEOで用いられるトピッククラスタ構造を、生成AI向けにより整理しておくことが重要です。
まず、関連ページを内部リンクで体系的につなぐことで、AIがテーマの広がりや文脈のつながりを把握しやすくなります。ピラーページを中心に情報のまとまりを示すと、特定分野に強いサイトとして理解され、AI回答で引用される可能性が高まります。
そして、権威性の高い外部サイトからの被リンクは、AIがドメインの信頼度を判断する際のシグナルとなり、GEOとSEOの両面で効果を発揮します。
GEOでは、生成AIがどの部分を理解し、どの情報を引用しているかを可視化することが欠かせません。
Perplexity AnalyticsやAhrefs Labs、NeuronWriterなどのツールを使うと、AI検索での自社ドメインの扱われ方や、引用状況を把握できます。これにより、SEOだけでは分からない「AIに伝わっている文脈」が確認でき、改善の方向性も明確になります。
定期的にツールで露出状況を確認し、GEOとSEOをセットで最適化していくことが重要です。
GEOはSEOと同様に効果が出やすい施策ですが、生成AIが関わる分だけ注意すべきポイントも増えています。
ここでは、GEOを進める際に必ず押さえておきたい代表的な注意点をご紹介します。
GEOではAI検索の回答を確認する機会が増えますが、AI生成結果をそのまま信じるのは危険です。
生成AIは、古い情報や誤った内容を含むことがあり、必ずしも最新かつ正確とは限りません。そのため、AIが引用した内容をチェックし、一次情報の確認や専門家監修、データの照合といったプロセスが不可欠です。
SEOでも情報の正確性は重視されますが、GEOでは「誤情報の修正」まで想定して運用する姿勢が求められます。
GEOに取り組むと、ついAIが理解しやすい文章ばかりを意識してしまうことがあります。しかし、AI迎合に偏りすぎると文章が不自然になり、ユーザーが読みづらいコンテンツになりかねません。
SEOでも同様ですが、もっとも重要なのは「ユーザーが読みやすく、価値を感じるコンテンツ」であることです。GEOではAI最適化とユーザー体験のバランスを保つことで、検索とAI回答の両方で高い評価を得られるようになります。
GEOはアルゴリズムの変化が非常に速く、生成AIの回答仕様や引用基準は随時アップデートされます。したがって一度実装して終わりではなく、継続的にモニタリングする体制が必要です。
具体的には、AI検索での引用状況、ブランド名の露出変動、構造化データの反映度、SEOとの兼ね合いなどを定期的にチェックします。これにより、GEO施策が正しく機能しているかを把握しつつ、必要に応じて改善を継続させられます。
今回は、GEOの基本概念やSEOとの違い、そしてAI検索に対応するための具体的な施策について解説しました。
生成AIが検索の中心へと移りつつある今、GEOは従来のSEOだけでは補えない“AIに引用されるための最適化”として重要性が高まっています。
一方で、GEOは文章構造・構造化データ・E-E-A-T・内部リンクなど、多数の要素を組み合わせて設計する必要があり、部分的な対応だけでは成果が出にくい領域といえます。そのため、早い段階でGEOとSEOを横断的に支援できる専門コンサルへ相談し、戦略設計から改善プロセスまで一貫して伴走してもらうことが効果的です。
今回の内容を参考に、自社サイトがAI検索に適した構造になっているかをぜひ見直し、GEOとSEOを組み合わせた総合的な最適化に取り組んでみてください。
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