GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIの回答欄で自社コンテンツが引用・露出されるように最適化する手法のことです。
ChatGPTを使った検索や、Googleの「AI Overviews」はユーザーがクリックする前に回答を提示し、検索流入をどんどん奪っています。
プリンストン大学のAggarwalらの研究では、GEOを実装したページがAI回答欄に引用される割合は最大40%向上したと報告しているんですね（参考：GEO: Generative Engine Optimization）。
つまり、生成AIに「引用されるか否か」が今後の流入を左右するということ。本記事ではGEOの基本とSEOとの違い、導入メリットや実践戦略までを解説します。
GEOとは
GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIが回答を生成する際に自社コンテンツが引用・リンクされる確率を高める最適化手法のことです。
GEO（Generative Engine Optimization）は
- 生成AIの回答内へ引用されやすいようにコンテンツを準備する
- 独自性・権威性を示すメタデータを拡充する
- LLMが理解しやすいように構造化データを使用する
などのポイントを意識する必要があります。
また、従来のSEOが主に検索での上位表示を追うのに対し、GEOは「生成AI回答への採用率」と「引用箇所のテキスト量」を追う点が本質的に異なります。
GEOとSEOの違い
GEOとSEOの違いを、以下の5つを軸に解説します。
- 目的
- 対象のエンジン
- 評価指標
- コンテンツ構造
- 施策サイクル
1. 目的
SEOは検索での上位表示とクリック流入がゴールですが、GEOはAIが回答を生成する際にコンテンツを引用してもらうことがゴールです。
生成AIは複数サイトを要約統合するため、引用枠に入らなければゼロとなります。
2. 対象のエンジン
SEOはGoogleの検索エンジンが主戦場だったのに対し、GEOではChatGPT, Gemini, Bing CopilotなどのLLM（大規模言語モデル）検索エンジンが主戦場になります。
これらは同一のキーワードでも引用先が大きく異なるため、複数のエンジンでのチェックが不可欠です。
3. 評価指標
SEOではクリック率（CTR）やセッション時間などが評価指標となっていましたが、GEOでは「AI回答への採用率」や「引用文の文字数シェア」が主要な評価指標となります。
4. コンテンツ構造
SEOではキーワードの配置や内部リンク構造が鍵でしたが、GEOではエビデンスの明示（統計・論文）と一貫した論理展開が重視されます。
LLM（大規模言語モデル）が信頼度スコアを算定しやすいよう、構造化データの設定や脚注リンクを施すことが推奨されます。
5. 施策サイクル
従来SEOでは「記事を修正 → クローラーが巡回 → インデックスが更新 → 順位変動を確認」という流れになり、効果検証まで早くても数週間、長いと数か月かかります。
GEOは、生成AIが参照しやすいメタデータを編集した瞬間から回答内容が変わるため、数分〜数時間で効果をチェック → その日のうちに再調整…という高速PDCAが可能だと考えられます。
GEOを導入するメリット
- 生成AIからの引用率が劇的に向上する
- AI Overviewsでの引用を先取りできる
- マルチエンジンでの露出を一気に拡張できる
1. 生成AIからの引用率が劇的に向上する
プリンストン大学のAggarwalらの論文では、GEOを行ったページはAIの回答欄で最大40％も引用率が高まることが確認されています。
可視性が上がるだけでなく、回答文に表示されるテキスト量も増加するため、ブランド想起に直結する点が大きなメリットです。
2. AI Overviewsでの引用を先取りできる
Semrushが1,000万超のキーワードを分析した調査では、Google検索にAI Overviews が表示される割合が2025年1月：6.49 ％ → 2025年3月：13.14 ％と、わずか2か月で倍増しました。
表示枠に引用されるサイトはまだ限られているため、今からGEO対策を始めれば他のサイトよりもかなり有利に流入を獲得できます。
3. マルチエンジンでの露出を一気に拡大できる
ChatGPT, Gemini, Perplexityなど、生成AI搭載エンジンは急増中なため、GEOを実装すれば、これら複数の回答欄に同時に引用される可能性が高まり、マルチエンジンでの露出を拡大できます。
特にニッチな業界では、1つの回答欄にリンクが数件しか載らないケースも多く、早期対応のリターンが大きいのが特徴です。
GEOが今後重要になる理由
GEOが今後重要になる理由は、以下の3つです。
- AI Overviews普及によりクリックが激減するから
- 検索量そのものが縮小傾向にあるから
- AI検索広告費が急拡大しているから
1. AI Overviews普及によりクリックが激減するから
GEOが今後重要になる理由1つ目は、AI Overviews普及によりクリックが激減するからです。
BrightEdgeが2025年春に公開した大規模解析によると、GoogleのAI Overviews導入後、従来の検索上位記事へのクリック率が前年比で約30％低下しました。
SEOで１位を取っても、回答欄に引用されなければ流入は頭打ち…という状況になりかねません。GEOでAI Overviewsの引用枠を確保しない限り流入は減る一方です。
2. 検索量そのものが縮小傾向にあるから
GEOが重要になる理由2つ目は「検索量そのものが縮小傾向にある」という理由も挙げられます。
Search Engine Landの発表では「2026年までに従来型の検索流入が25％減少する」とも予想されています。検索量が減る主な原因は、AI Overviewsや生成AIでの「回答の生成」でしょう。
これらの理由からも、サイトを「ユーザーにクリックしてもらう」ためではなく、GEO対策を行って「生成AIに選ばれる」サイト作りが重要になります。
3. AI検索広告費が急拡大しているから
GEOが重要になる理由3つ目は「AI検索広告費が急拡大している」からです。
eMarketerの予測では、米国のAI検索広告費は、2025年：10億ドル弱 → 2029年には260億ドル（全検索広告の13.6％） に急増すると発表しています。
それだけ「生成AIからの引用」みんな注目しています。
また、今からGEO対策を実施してAIからの引用枠を確保できれば「自然引用＋有料広告」のダブルでの露出が狙えます。
GEOで成果を出すための戦略3選
大規模言語モデル（LLM）は「根拠の確からしさ」と「文脈の一貫性」を重視して回答を生成します。そこで、GEOで最初に取り組むべきは、次の3つの戦略です。
- 証拠ファーストで執筆する
- 構造化マークアップを3層構造にする
- STSを120字以内で設定する
1. 証拠ファーストで執筆する
生成AIは、数値・論文・ガイドラインなどファクトを伴うパラグラフを優先的に引用するため「証拠ファースト」を意識して執筆しましょう。
記事冒頭に統計や論文を配置し、文末に脚注リンクを付けることで生成AIからの引用率がアップします。
① 見出し直下に「結論 → 根拠」の順で要点を書く
② 数字や論文名を太字または表組みで強調する
③ リンクは必ず「引用元が誰か」を明記する
2. 構造化マークアップを3層構造にする
GEOで成果を出すために、構造化マークアップを3層構造にするのも効果的です。
構造化マークアップとは、検索エンジンやLLMに向けて「この記事は◯◯について書いています」と機械に読みやすい形で伝える書き方のことです。GEOでは、構造化マークアップを以下の3層構造にすることが推奨されています。
- HowToスキーマ：手順を定義し、要約しやすくする
- FAQスキーマ：Q&A形式で回答候補を提示する
- Citationスキーマ：論文や統計などの出典情報をJSON-LD形式で明示する
たとえば、FAQを構造化マークアップすると以下のようになります（JSON-LD形式）。
<script type=”application/ld+json”>
{
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “FAQPage”,
“mainEntity”: [{
“@type”: “Question”,
“name”: “GEOとSEOの違いは何ですか？”,
“acceptedAnswer”: {
“@type”: “Answer”,
“text”: “GEOは生成AI回答欄への引用最適化で、SEOはランキングとクリック率を目的とします。”
}
}]
}
</script>
このように記述することで、検索エンジンやLLMは、このブロックを読み取って「Q：GEOとSEOの違いは何？ A：…」という信頼できるQ&Aと判断し、回答欄に取り込みやすくなります。
もちろん、3階層を無理に全部入れる必要はありません。
手順があるページには「HowToスキーマ」を、FAQがあるページには「FAQスキーマ」を設定する…という形でOK。
大切なのは「コンテンツの実体を機械に正しく伝える」ことで、タグの数を増やすこと自体が目的ではないので注意しましょう。構造化マークアップの詳しい書き方については以下の記事も参考にしてください。
3. STSを120字以内で設定する
GEOで成果を出すためには、STSを120字以内で設定することも有効です。
STS（Strategic Text Seeding）は、戦略的テキスト埋め込みという意味。LLM が「そのまま回答にコピペしたくなる」文章をあらかじめ記事に埋め込む手法です。
・主語と動詞を明確にする
・数値や専門用語を 1～2 個盛り込む
・文章の主旨が単独で完結していることを確認する
例文は以下の通りです。
GEOとは、生成AIが回答文を作る際に「根拠として引用するサイト」に選ばれる率を最大化する手法であり、SEOのクリック重視とはKPIが根本的に異なります。
120文字以内の一文に含まれているか、引用してほしいキーワードが自然に含まれているかチェックしましょう。
特にLLMは冒頭部分を要約候補にしやすいので、「主語＋結論」をなるべく先頭に置くようにしましょう。この記事も「GEOとは〜です」と、まず最初に要約してほしい記事を置いています。
よくある質問
Q. GEOをやらないとどうなるの？
生成AIを使用した検索では、回答欄に載らないサイトは「存在しないもの」と同じ扱いになるため、そもそもユーザーの目に留まらなくなります。
AI Overviewsなどの「生成AIによる回答」では、クリックされる前に答えが完結してしまいます。そのため、流入も減少し、競合にシェアを奪われるリスクが高まります。
Q. SEOだけで十分じゃないの？
従来のSEOは、検索での上位表示とクリック獲得が目的です。しかしAI Overviewsの普及で、リンクを押さずに答えが読まれるケースが急増中。そのためSEOだけでは、今後流入の減少が予想されます。
SEOと合わせてGEOも対策しておく必要があります。
Q. GEOの対策をすれば、SEOは不要になるの？
GEOだけでなく、SEOの対策も合わせて行う必要があります。
検索行動が完全にAI化するまでにはまだ時間がかかるため「GEO＋SEOのハイブリッド」が現時点の最適解です。また、AIが回答から引用する際も「検索上位」の記事からピックアップすることが多いため、SEO対策はまだまだ必要です。
Q. GEOって難しい設定や専門知識が必要なの？
特に難しい設定などは必要ありません。基本は「根拠を示す数字や論文を記事冒頭に置く」「出典リンクをきちんと貼る」など、ライティングとリンクの整理が中心です。
後から構造化データやSTSなどを追加すればOK。専門的なコードを書けなくても始めることが可能です。
Q. いますぐGEOを始める場合、何から手を付ければいい？
自サイトで最も読まれている記事を1本選ぶ → 記事の冒頭に「結論＋統計や論文」を追記する…などの施策が始めやすいです。
慣れてきたら構造化マークアップなどで記事内のデータを構造化しましょう。方法は本記事を参考にしてみてください。
Q. 小規模ブログでも効果はある？
小規模ブログや小規模サイトでももちろん効果があります。
生成AI回答欄は1キーワードあたり3〜5リンク程度と枠が少ないため、ニッチ領域ほど先行者メリットがあります。大手が書いていないロングテールキーワードで記事を作成したらGEO対策を施しましょう。
Q. YMYL（医療・金融など）領域でもGEO対策していい？
YMYL（医療・金融など）領域でもGEO対策しても、もちろん問題ありません。
GoogleのE-E-A-Tガイドラインでは、権威ソースへのリンクと一次情報の明示が必須とされています。Citationスキーマで出典をマークアップし、専門家監修を付ければ安全にGEO対策を行うことが可能です。
まとめ
この記事ではGEOについてや、GEOとSEOの違いを中心に説明してきました。
ポイントは、以下の3点です。
- 証拠ファースト執筆と三層スキーマで機械可読性を高める
- AI Overviews普及と検索量減少を見据え早期に引用枠を確保する
- ③STSフレーズと高速PDCAで引用率を継続的に伸ばす
GEO導入することにより最大40％の可視性向上も報告されています。GEOによるマルチAIエンジン露出は今後無視できない領域になりそうです。
GEO対策は初心者でも無料ツールから着手可能。まずは主要記事へ統計・論文・120字決めフレーズを追記…などのできるところからコツコツ始めてみてください。
#GEO #GenerativeEngineOptimization #GEOとSEOの違い
