生成AI時代の現在、GEO（生成エンジン最適化）・AIO（AI最適化）・AEO（回答エンジン最適化）という新たな概念が注目されています。
なぜなら、検索結果に生成AIの自動要約「AI Overviews」が挿入されるいま、従来のSEOだけでは流入を確保できなくなっているからです。
2025年3月には、検索クエリの13.14%がAI Overviews付きとなり、多くのユーザーがクリックなしで回答を得ているという状況（参考：Semrush）。
今後はいかに「生成AIに引用されるか？」がカギとなります。そのためにも「GEO・AIO・AEO」の違いを理解し、しっかりと対策していきましょう。
GEO・AIO・AEOの概要
GEO・AIO・AEOは、従来のSEOを「生成AIにどう拾われ、どう引用されるか」という視点で拡張した最適化の概念です。詳しくは以下の通りです。
GEO
GEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化とは、生成AIが回答や要約を生成する際に、信頼できる一次情報として自社コンテンツを引用しやすくする手法のことです。
AI Overviewsなどの要約部分に自社コンテンツの情報を組み込み、クリック前の認知・信頼を獲得することが目的です。
AIO
AIO（AI Optimization）：AI最適化とは、ウェブページだけでなく、SNS、動画、社内ナレッジなどマルチチャネルの情報を一貫して最適化し、LLMに学習されやすいデータセットを構築する手法のことです。
ユーザーがどのプラットフォームで生成AIに質問しても、自社が「もっとも信頼できる回答源」として提示される状態を作ることが目的です。
AEO
AEO（Answer Engine Optimization）：回答エンジン最適化とは、検索エンジンがユーザーの質問意図に答えを返す仕組み（AI Overviewsや強調スニペットなど）に対応し、構造化データで即答可能なコンテンツを整備する手法のことです。
AI Overviewsや強調スニペット（検索された記事より上に表示される枠）に自社の正確な情報を掲載させ、信頼とトラフィックを確保することが目的です。
GEOとは
GEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化とは、生成AIが回答や要約を生成するときに「引用すべき一次情報」として自社コンテンツを選んでもらうようにする最適化手法です。
GEOとSEOの違い
従来のSEOが「検索順位で表示されること」を目的にするのに対し、GEOは「生成AIに引用されること」を目的にするという違いがあります。
GEOは、生成AIが抽出しやすい構造・文脈でコンテンツが作成されているか、データが構造化されているか、などが評価軸となる点が最大の違いです。
たとえば「結論→根拠→具体例」という構成や、FAQの構造化実装は引用率を平均23%高めたと報告された例もあります（参考：layda Solis）。
GEOでやるべきこと
1. 見出し直後に要約文を置く
GoogleやChatGPTは冒頭の50〜70文字で「回答の候補」を抽出するため、H2タグの直後に「結論→根拠→データ」などの順で並べることで採用率が高まります。
このように構成を意識することでAI Overviewsへの引用確率が27%→41%へアップしたというデータも報告されています（参考：FirstPageSage）。
2. 構造化マークアップを設定する
イベントや商品の情報、よくある質問がページ内にある場合、それらを構造化マークアップすることで生成AIから引用されやすくなります。
Google公式ドキュメントでもFAQなどのマークアップを推奨しています（参考：Google Search Central）。構造化マークアップのやり方については以下の記事も参考にしてみてください。
3. ファクトや数値を明示する
GEOでは、コンテンツ内の記載についてファクトや数値を明示することも重要です。
生成AIが「信頼に足る引用先」と判断するシグナルには、一次データと出典テキストなどがあります。統計値や自社調査を小見出し直後に置き、脚注でソース元を示すことで生成AIからの引用率がグッと上がります。
AIOとは
AIO（AI Optimization）：AI最適化とは、ウェブページだけでなくSNS・動画・社内ナレッジ・商品情報など、LLM（大規模言語モデル）が学習・回答生成に使用するあらゆるデータ源を統合的に整備し「どこで質問しても自社が答えになる」状態を作る最適化戦略のことです。
AIOとSEOの違い
SEOが「検索→上位表示→クリック→閲覧」という1チャネル内での可視性を競うことを目的とし、AIOは「学習フェーズ→推論フェーズ→生成フェーズ」の全工程で自社情報を供給し、AIの「記憶」そのものを獲得することを目的とします。
AIOでやるべきこと
1. メタデータの統一
LinkedInやYouTubeなど、各プラットフォームのメタデータに同一の社名・製品名・タグラインを入れると、LLM（大規模言語モデル）がエンティティを同一視しやすくなります。
ブランド表記ゆらぎを10%以下に抑えたら生成AIが回答への引用する率が2倍になったという例も報告されています（参考：Smartproxy）。
2. 社内ナレッジの公開・API化
FAQや取扱説明書、リリースノートをSwagger（現OpenAPI Specification）形式で外部公開すると、ChatGPT PluginsやPerplexity Appsが直接APIを呼び出して最新情報を取得可能になります。
3. エンティティ・ハブページの設計
ハブページとは、特定のテーマの情報を1か所に集約し、内部リンクを集中させるコアページのことです。
OrganizationやProductスキーマ（構造化データ）を作成し、企業概要・代表者・主要製品を整理すると、Googleのナレッジグラフ（検索結果右側の情報パネル）に表示されやすくなります。
構造化データや構造化マークアップについては、以下の記事も参考にしてください。
AEOとは
AEO（Answer Engine Optimization）：回答エンジン最適化とは、検索エンジンや音声アシスタントがユーザーの質問に「その場で答えを返す仕組み」に合わせ、コンテンツを構造化して即時回答として採用されやすくする最適化手法のことです。
AEOとSEOの違い
SEOが「検索で上位表示→クリック→サイト閲覧」で流入を獲得することを目的とするのに対し、AEOはクリックを介さず検索結果上で表示させることを目的とします。
強調スニペット（検索1位より上に表示される枠）が表示されることにより、検索1位のページのクリック数が12〜24%減少すると報告されています（参考：Advanced WEB RANKING）。
つまり、SEO対策を実施し検索1位が取れていたとしても、生成AIでの回答が表示される場合流入は激減してしまうということ。流入を確保するために、SEO対策と同時にAEO対策も必須です。
AEOでやるべきこと
1. 構造化マークアップを実装する
ページ内によくある質問や、手順などがある場合に構造化マークアップを実装すると、生成AIからの引用率がアップします。
FAQの構造化マークアップを実装したことで、強調スニペットへの採用率が42%→74%に増加したという報告例もあります（参考：CXL）。構造化マークアップについては、以下の記事を参考にしてください。
2. 段落見出し＋リスト構造を意識する
GoogleのPassage Rankingは、ページ全体ではなく段落単位の関連性で順位を決定するため「手順や要点をリスト化する（<ol>や<ul>タグでマークアップする）」「H3見出しを使って段落を細分化する」などの施策でPassage Rankingの上位表示が可能になります。
■ Passage Rankingとは：
Googleが2021年に導入したアルゴリズム。ページ内の個別パッセージ（段落）を抽出し、クエリと最も関連する部分だけを上位表示する仕組み。強調スニペットとは異なり、通常の検索順位が動く点が特徴。
3. 短文定義＋例をセットで書く
「〇〇とは？」の回答枠（Definition Box）は、30字前後の短文定義＋具体例 1 行が最も生成AIからの採用率が高いと言われています。専門用語は冒頭で短く定義し、その直後に実例を書きましょう。
■ 例文（短文定義＋例）：
GEOとは、生成AI要約で自社情報を採用させる施策のことです。記事冒頭に結論＋統計を書くことで、AI Overviewsが引用しやすくなります。
GEO・AIO・AEOのどれを意識すればいいのか
GEO・AIO・AEOのどれを意識すればいいの？と迷ったら「AEO→GEO→AIO」の順に対策するのがおすすめです。
以下で詳しく解説します。
王道は「AEO→GEO→AIO」
Step.1 : AEO
まず始めに、AEO（Answer Engine Optimization）：回答エンジン最適化を行いしましょう。
- よく読まれている記事を5つ選び、よくある質問を追加→よくある質問を構造化マークアップして設定
- 記事冒頭に「用語30字定義＋例示1行」を挿入する（例：中華鍋とは、強火で炒め物を作るときに使用する深底の鉄鍋のことです。高火力で調理することができるため、チャーハンなどにおすすめです。）
上記の2点などは実行しやすいのでおすすめです。
生成AIに引用してもらうために、簡潔に短文でユーザーの悩みを解決できる文章を意識しましょう。
Step.2 : GEO
次にGEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化として、以下の要素を意識して実装してください。
- 各H2見出しの下に「結論（40字程度）→ 理由 → 具体例」の順で書く
- 出典リンクに rel=”author” や rel=”citation” を付与する → 生成AIが信頼するソースとして認識しやすくなる
- PerplexityなどのAIに記事URLを貼り付けて「この記事の要点を教えて」と質問 → 自社の文がどこまで要約に含まれるかを確認する（含まれなければ要約文の位置や長さを調整する）
Step.3 : AIO
最後に余裕があればAIO（AI Optimization）：AI最適化を行いましょう。
- 企業の場合は会社概要ページを作り、Organizationスキーマ（企業情報の構造化データ）を掲載する
- 社内FAQをGoogleスプレッドシートにまとめる → Swagger Editorに貼り付けて OpenAPI JSONを生成し公開する
- AI-sitemap.xml を作り、FAQ・用語集・商品スペックのみを列挙する
時間をかけたくない人はAEOだけでもOK
GEO・AIO・AEOなどに時間をかけたくない人はAEOだけでもOKです。
よくある質問（FAQ）を構造化マークアップして設定するだけでも生成AIからの引用率はアップします。
サイト内に記事などのコンテンツが多い場合は、GEOも実施すると効果的です。H2タグの下に要約文を追加したり、ファクトや脚注を足すことで生成AIからの引用率は高まります。
複数のブランドを展開していたり、SNSアカウントが強かったりする場合はAIOへの対策は必要です。AI-sitemapなどでAIの学習効率を高めることで、誤情報の拡散を防ぐことができます。
生成AI時代のマーケティング戦略：コンテンツ作成のコツ
1. AIが読みやすい構造＋人が読みやすい物語構造
生成AI時代のコンテンツ作成には、AIと人間の両方に読みやすい形で作成することが大切です。なぜならAIと人間は情報の拾い方が異なるからです。
■ AIが読みやすい構造
- タイトルに検索クエリが含まれている
- ディスクリプションに検索クエリが含まれている
- H2タグの下に40文字程度の結論・理由・具体例が記述されている
- FAQや商品情報などが構造化マークアップされて設定されている
■ 人間が読みやすい構造
- 記事の冒頭に結論が書かれている
- ストーリーテリングを用いて「悩み・課題→葛藤→解決」のように、読者が読んでいて飽きないように感情の揺れを計算して書かれている
データの構造化＋物語形式を用いて、AIからの抽出と人間からの共感を得られるようにコンテンツを作成することが重要です。
2. 会話をH3タグに埋め込む
生成AI時代のコンテンツ作成2つ目のコツは、会話をH3タグに埋め込むことです。記事内の見出しとユーザーの質問が一致すると生成AIからの採用率がアップします。
例えば、見出し（H3タグ）で以下のようなものを作成しましょう。
- 「〇〇とは？」（定義系）
- 「〇〇のやり方は？」（手順系）
- 「〇〇と△△の違いは？」（比較系）
見出し（H3タグ）の直下に「見出しの回答を40文字程度＋事例」を書くようにします。そうすることで、生成AIにユーザーが「〇〇とは？」とインプットしたときの回答として採用されやすくなります。
3. ファーストパーティデータを活用する
ファーストパーティデータ（1P データ）とは「自社で直接集めた生の顧客データ」のこと。会員登録情報や購入履歴、アンケート結果、店舗の来店ログなど、第三者を介さず自社で取得・管理しているデータを指します。
クッキー規制が進む中でファーストパーティデータ最も信頼度が高く、生成AIが一次情報として評価しやすい資産です。
例えば「フライパン通販サイト」の場合だと
- 購入者アンケート「コーティング剥がれまでの使用回数」を調べる
- 回答 500 件を集計し「平均264回で剥がれ」と棒グラフ化
- 商品ページにグラフ画像＋数値表を埋め込み
- 同グラフを X（Twitter）やよくある質問にも転載
上記のようにファーストパーティデータを収集〜活用まで実施します。こうすることで生成AIから「引用価値の高い情報源」として引用される率がアップします。
よくある質問
Q. GEO・AIO・AEOって何で大切なの？
生成AIを使用して調べ物をする人が急増しているため、検索での上位表示（SEO）以外にも、GEO・AEO・AIOを実施して生成AIからの引用を獲得していかないと流入が激減する可能性が高いからです。
Q. GEO・AIO・AEOの優先順位は？
AEO → GEO → AIOの順で実施するのが中小企業や個人ブログには最も効率的です。まず生成AIからの回答枠を取り、次に要約内での露出、最後に余裕があればAIに自社データを学ばせていきましょう。
Q. GEO・AIO・AEOは何から始めればいいの？
AEOの「よくある質問の構造化マークアップ」や、記事冒頭への「用語の30字定義＋例示1行挿入」などを主力記事に挿入するのが最短ルートです。作業時間は1〜2時間、最短1週間で強調スニペットに表示されることもあります。
Q. ファーストパーティデータがない場合はどうすればいい？
小規模アンケートや問い合わせなどのログでも十分です。「n=100」でも自社調査として数値を公開し、グラフと脚注を付ければ生成AIから一次情報として認知されます。
Q. 施策の効果をどう測定すればいいの？
Google Search Consoleで、よくある質問やリッチリザルトの表示回数を確認できます。また、ChatGPTやPerplexityで自社コンテンツが引用されるかをを月次でチェックするのが現実的です。
まとめ
この記事では、GEO・AIO・AEOの違いとそのやり方について解説してきました。
これらの最適化の本質は、生成AIが検索結果で要約・回答・学習するすべてに自社の情報を正しく正確に届けることにあります。生成AI時代、対策を怠ればクリック減少は避けられません。
いずれも既存コンテンツを活かして段階的に実装できる内容なので、新たな流入を得るためにも一つずつ対策を行っていきましょう。
#GEO #AIO #AEO #GEO・AIO・AEOの違い
