GEOとは？

GEO (Generative Engine Optimization) とは、大規模言語モデル (LLM) などの生成AIによる回答で自社コンテンツが参照されやすくするためのコンテンツを最適化する手法です。

生成エンジン（Generative Engine）とは、従来の検索エンジンが検索結果のリンク一覧を提示するだけだったのに対し、複数の情報源から必要な情報を収集・要約し、ユーザの質問に直接回答を生成する検索システムを指します。
代表的な例として、GoogleのSGE（Search Generative Experience）やChatGPT、Perplexity、BingChatなどが挙げられます。こうした生成エンジンでは、検索クエリに対しAIがテキスト生成を行い、関連するウェブサイトを回答の一部として引用する形で提示します。
一方で、ウェブサイト運営者やコンテンツ制作者（クリエイター）にとって大きな課題をもたらします。

生成エンジンは必要な情報を直接回答してしまうため、ユーザーがウェブサイトを訪れる機会が減少し、サイトへのオーガニックトラフィック（自然流入）が激減する恐れがあります。
カーネギーメロン大学のAggarwalらの研究（2024年）でも、生成エンジンによってウェブサイトのオーガニックトラフィックが減少し得ることが指摘されおり、 これら生成AI検索は内部構造がブラックボックスで急速に変化しているため、コンテンツ制作者側から「いつ・どのように自サイトの情報が表示されるか」を制御しづらい問題もあります。

GEOが注目され始めた背景

上述したように、生成AI搭載の検索エンジンの普及によって、従来のSEO（検索エンジン最適化）の前提が揺らぎ始めています。 世界最大のICTリサーチ・アドバイザリー企業であるGartner社は「2026年までに従来型検索の利用が25%減少する」と予測しており、検索行動の大きな転換点になると見られています。 こうした予測からも、従来のSEO対策だけでは将来的に大幅な検索流入減に直面しかねません。

そこで、新たな検索環境に適応する施策として注目されているのがGEOです。 GEOは先ほどのAggarwalらの論文で初めて提唱された概念であり「生成エンジンにおける自サイトコンテンツの可視性（visibility）を高めるための包括的フレームワーク」と位置付けられています。

具体的には、生成AI検索で自サイトが引用・参照されやすくするための様々な手法や評価指標を体系化したものです。 このGEOは、急速に浸透しつつある生成検索時代においてコンテンツ制作者の利益経済を守り、適切な報酬とトラフィックを得られるようにする取り組みとして、学術界・産業界で注目が高まっています。

GEOの仕組み

GEO対策の話に入る前提として、大規模言語モデル（LLM）を用いた検索エンジン（生成エンジン）と従来型検索エンジンの仕組みの違いを理解しましょう。

生成エンジンと検索エンジンの違い

従来の検索エンジンではインデックス化された膨大なページからキーワードに基づいて関連性の高い結果をランキングし、ユーザーにリンク一覧を提示します。
一方、生成エンジン (LLM) はユーザーの質問文を理解し、その意図に沿った回答を自身の訓練データ（内部知識）から生成する点が大きな違いです。

例えば、GPT-4などのLLMはあらかじめ大量のテキストを学習して知識を蓄えており、質問に対して該当しそうな情報をモデル内部から引き出して文章として返します。 もっとも、LLMの内部知識が古い場合や質問トピックが最新情報を必要とする場合、現代のGPT系モデルは裏で検索クエリに分解してWeb検索を行い、最新のコンテンツを取得して回答を補強することがあります。

しかしその際も、多くの場合は検索結果の1ページ目に出た情報しか参照しません。 つまり、検索エンジンがオーガニック結果として上位表示しなかった情報は、生成AIの回答にも現れにくいのが現状です。 さらにランキング指標にも違いがあります。
Googleなど検索エンジンはコンテンツのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）や被リンク等のシグナルを評価して順位付けしますが、LLMはページの信用度をスコアリングして選別するような処理は行いません。 代わりに、人間からのフィードバックに基づいて回答の質や有用性を高めるRLHF（後述）といった手法で出力内容の調整が図られています。

GEOに関連する生成AIの主な技術

この章は技術的な内容が中心ですので、興味のない方はスキップしていただいて差し支えありません。

GEOに関連する生成AIの主な技術として、以下のようなものがあります。

RAG（検索拡張型生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張型生成）とは、生成AIが回答を作成する際に、必要に応じて外部の情報源を検索・取得し、それを追加の情報として活用する仕組みを指します。

具体的には、ユーザーから質問を受け取ると、まず検索エンジンやベクトルデータベース（FAISSやPineconeなど）から関連する文書やテキスト断片を取り出し、それらをLLM（大規模言語モデル）への入力に組み込みます。そのうえで生成処理を行うことで、モデルは学習時点の知識に依存するだけでなく、最新かつ信頼性の高い情報を反映した回答を提示できるようになります。 この方法により、引用付きの説明や直近の事実に基づいた回答が可能となり、実用性が大きく向上しています。 参考：Patrick Lewis(2020)"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks"

RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）

RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）とは、生成AIの出力をユーザーにとって有用で安全なものにするための調整手法です。

まずは人間が「模範的な会話の例」を集め、それを使ってAIを訓練します。これを 教師ありファインチューニング（SFT） と呼び、AIに基本的な会話の型を覚えさせる段階です。 次に、人間がAIの複数の回答を見比べて「どの答えがより良いか」を順位付けします。その評価をもとに「報酬モデル」という仕組みを作り、「良い答え」に点数が高くつくようにします。

ChatGPTがユーザーに「どちらの回答のほうが良いですか？」と複数の選択肢を提示するのは、この報酬モデルを作るためのデータを集めるためです。 最後に、その報酬モデルを使ってAIをさらに訓練します。ここでは強化学習を行い、AIが「人間に高く評価される答え」を出しやすくなるように調整していきます。

この一連の流れにより、大規模言語モデルは単に統計的にもっともらしい文章を生成するだけでなく、人間の価値観に沿った誠実で役立つ応答を行えるように調整されます。 参考：OpenAI(2020)"Learning to Summarize with Human Feedback"

GEOとSEOとの違い

では従来のSEO（検索エンジン最適化）とGEO（生成エンジン最適化）にはどのような違いがあるのでしょうか。

GEOがSEOと似ている点

GEOの基本原則はSEOと大きくかけ離れてはいません。
コンテンツの構造化や見出しの使用、権威性の高い正確な記事作成など、従来のSEOで重要視されてきた要素はLLMによる情報抽出や回答生成においても有効です。

例えばHTMLの見出しタグ（h1 ~ h6）による明確な情報階層は、検索クローラーだけでなくLLMの解析にとっても意味があり、見出し構造を失うと情報の関連付けや抽出精度が落ちたり、AIのハルシネーションのリスクが上がることが2024年タン氏らの研究によって確認されています
またコンテンツ内容についても、事実に基づいた網羅的かつ明快な文章を書くこと、権威ある参考文献やデータを示すことなどはSEO同様に重要で、結果的にLLMから信頼される答えを引き出しやすくなります。 このようにユーザーに役立つ高品質なコンテンツを作るという点でもGEOはSEOと共通です。

GEOがSEOと異なる点

現状GEOとSEOには本質的な違いはなく、GEOで有効とされる施策はSEOでも効果的であり、その逆も同様です。
しかし現状SEOで有効とされているものがGEOでは特に重要視される点がいくつかあります。
これは後述の「現時点で実践できるGEO対策」にまとめています。

AIOとLLMOとの違い

AIO (AI Optimization AI最適化) は、大規模言語モデル（LLM）やAIシステム全般に対する最適化を指し、ChatGPTのような対話型AIから医療システムで使うAIなど、あらゆるAIを利用したシステムでコンテンツが正確に解釈・利用してもらうことを目指す広義の概念です。

具体的には、トークンの効率性、埋め込みベクトルの関連性、文脈における信頼性などを重視し、AIに正しく扱われるよう最適化を行います。
2022年頃WEBマーケティングの分野で生まれた用語ですが、法務分野や医療分野といった誤った情報が危害や責任につながる場面において、特に重要な対策となっているため、AIOというバラバラの概念・定義を非営利団体が統一しようとする動きもあります。

AI関連では同じ略称のAIO（AI Overview）もあります。これはGoogle検索結果の上部に表示される「AIによる概要（AI Overviews）」の略です。 WEBマーケティングの分野では「AI最適化（AI Optimization ）」と「AIによる概要（AI Overviews）」どちらもAIOと略されることが多いので、混同しないよう注意が必要です。

一方で LLMO (Large Language Model Optimization) は、特にChatGPTやBardのような大規模言語モデルに自社のコンテンツを回答生成に組み込ませることに焦点を当て最適化する手法です。
端的に言うと、 AIが直接「これが答えです」と話す内容に、自社の情報が反映されることを狙います。引用リンクが付くかどうかよりも、回答の内容そのものに影響を与えることが主眼です。
GEOに似ていますが、GEOはAI検索結果に「引用リンク」として自社のページを表示させ、そこからのクリック（トラフィック）を獲得することを目指します。

GEOの現状と課題

現時点では、GEOという分野はまだ確立途上にあり、LLMへのコンテンツ最適化は多くの場合で従来の検索エンジンに対する最適化に依存しています。 多くの生成AIはまず訓練データとしてWeb上の情報を取り込み、アップデートされた情報は自前でクローリングする代わりに必要に応じて検索エンジンから取得します。 そのため、検索結果の1ページ目に出てこない情報はLLMの回答に反映されにくいという実情があります。

以下の表は、代表的な生成AIがどの検索エンジンを利用しているかをまとめたものです。 さらに生成AIの回答に自社コンテンツが使われているかを把握・改善することも課題です。 生成AIの出力は非常に流動的で、ある時点で引用・参照されていた情報がモデルの更新や少しのプロンプトの変化で突然参照されなくなる場合もあります。

profound社の調査ではAIの回答で引用されたドメインの約40～60%は、たとえ同じ質問であっても、1ヶ月後には全く異なるものになると報告しています。 SEOでの順位変動と比べてもはるかに不安定です。
これらの要因から、現状のGEOは「やれば確実に効果が出る」という定石が少なく、効果検証や継続的な調整が求められる難しい領域となっています。

llms.txtファイルの効果

llms.txtは2023年に提唱されたLLM向けクローラー制御用のテキストです。 いわばrobots.txtのLLM版という位置づけでドメインのルート直下に設置して「大規模言語モデル（LLM）向けにクロールやデータ利用の方針を伝える」ものですが、2025年8月現在いずれのLLM開発元も公式サポートを表明していない状況です。

AdobeのSEO・GEOストラテジストであるLongato氏はllms.txtファイルを設置し、Adobe Experience Managerドメイン1,000件のCDNログを30日間監、実際に誰がファイルをリクエストしているかを監視しました。
その調査結果では、GPTBotやClaudeBot、PerplexityBotなどのLLM特有のクローラーは一切アクセスしておらず、 記録されたリクエストの95%以上は従来のGoogleBotによるものでした。BingBotやOpenAIの検索用クローラー（OpenAIBotSearch）が断片的にアクセスしていたものの、いずれもllms.txtを本格的に参照する動きは見られなかったとのことです。

この結果からLongato氏は、現状ではllms.txtを設置しても直接的な効果は期待できず、実質的に意味がないと指摘しています。

そのため、サイト運営者に対しては「実装コストが低いなら試すのも良いが、現時点で優先すべきはrobots.txtの整備とログ監視である」と推奨しています。

現時点で実践できるGEO対策

発展段階にあるGEOですが、現時点で実践可能な対策はごく限られており、科学的な裏付けがあるものもわずかに確認されています。

従来のSEOを継続する

まず何よりも、引き続き従来のSEO施策に注力することがGEO対策の基本となります。多くの場合、検索エンジンで上位評価されることがそのままLLMでの可視性向上につながります。
構造化データ（schema.org/JSON-LD）の導入やページの階層構造、内部リンクの整理といったテクニカルSEOも怠らずに行うことが大切です。

実際、GPT等のLLMは最新情報を得る際に検索エンジンの結果に頼るため、オーガニック検索で自サイトが強いことはGEO上も有利に働きます。 高品質なコンテンツ作成や適切なメタデータの設定、被リンク獲得などSEOの基本に忠実であることが、結果的にLLMへの露出機会を増やすことにつながります。

Bing検索にも最適化する

ChatGPTとCopilotはBing検索を利用しており、Bingの検索結果を回答に反映しています。 Google向けSEOをやっていれば自然にBingもカバーできる部分は多いものの、Webマスターツールを活用してBing特有の要素にも対応することが重要です。

機械可読性を意識する

検索エンジンだけでなく生成AIが正しく解釈できるよう、論理的な見出し構造を用いて機械可読性を高めることが重要です。

機械に理解されやすい文章構造にする

HTMLの見出し（hタグ）を正しく用いてコンテンツの論理構造を明示しましょう。 h1 ~ h6タグで情報に見出し階層を持たせ順序立てて配置することで、ブラウザだけでなくLLMのパイプラインもページ構造を理解しやすくなります。
見出しが適切に付与され各セクションに要約的なテキストが含まれていれば、LLMによる情報抽出も効率化されます。

AdobeのLongato氏は自身のブログでGEO対策においてもへッダー（HTML見出し）の重要性とその役割を強調しています。

メインコンテンツはJavaScriptに依存しないようにする

サイトの主要コンテンツは可能な限りJavaScriptに依存しない形で提供されることが望ましいです。 Gemini以外の生成AIのクローラーは、GoogleBotとは異なりJavaScriptレンダリングを完璧に行わない場合があります。つまり動的レンダリングに依存するページは、LLMから見ると内容の取得が難しく精度が落ちてしまいます。

そのため、記事本文や製品情報などのメインコンテンツはサーバーサイドレンダリング (SSR) または静的HTMLで提供し、LLMがテキストベースで直接取得可能にしておくことが理想です。

サイト構築時には 「人間には見えても機械には読めない」 要素を減らし、テキスト情報を機械が漏れなく収集できる形にしておくことがGEOでは求められます。

信頼性と正確さを心がける

コンテンツの信頼性（権威性・正確性）を高めることは、SEO同様にGEOでも非常に重要です。 LLM自体はGoogle検索のようにE-E-A-Tスコアでサイト評価をしているわけではありませんが、RAGパイプラインなどで外部情報を取得する際に検索エンジンに依存する以上、権威あるサイトや良質なコンテンツが優先されて選ばれる傾向があります。

LLMの訓練データセットにも政府・学術・大手メディアなど信頼のおけるサイトの文章が多く含まれるため、質の高いコンテンツは学習段階からモデル内に組み込まれている可能性が高いと言えます。これはAggarwalらの研究（2024年）でも同様の指摘がなされています。

テキスト内に出典を追加するだけで、最終的な回答における可視性は大きく向上（132.4%）し、コンテンツ制作者の労力は最小限で済むことが示されています。 下の表は、論文中で提示されたGEO対策に関する質的分析を整理したもので、緑色で示された部分は「改善前の文章」と比較して実際に加筆された箇所です。 可能な限り関連する統計データを加えることにより、生成エンジンの回答における65.6%という一定の可視性の向上が確認されます。 さらには、より説得力のある文体を用いたりするだけでも、89.1%もの可視性の向上が見込めると結論づけています。

GEOに関連した資料まとめ

ここまでGEOに関して説明してきましたが、GEOはまだ発展途上の分野であり、情報も限られています。
そこでGEOに関する資料をまとめました。

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