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GEO対策とは?SEO・LLMOとの違いと、Googleの見解に沿った進め方

GEO対策とは、生成AIの検索の回答で自社の情報が使われるようにする取り組みです。SEOやLLMOとの違い、AI向けの特別な対策は要らないとするGoogleの説明、実務で取り組む順番と効果の確かめ方を、根拠となる資料とあわせて整理します。

GEO対策とは?SEO・LLMOとの違いと、Googleの見解に沿った進め方

この記事の要点:

  • GEO(生成エンジン最適化)は、生成AIが作る回答に自社の情報が使われ、出典として示されやすくする取り組みです。公式に定められた用語ではありません。
  • Googleは、AIによる概要やAIモードのために特別な対策(llms.txt、AI専用のマークアップ、AI向けに文章を細かく分けることなど)は要らず、取り組むことは通常のSEOと同じだと説明しています。
  • 実務の中心は、インデックスされる状態を整え、読者の問いに早く答え、数字や主張に出典を添えた、自社にしかない情報を書くことです。
  • 効果は、AIサービスで主な質問を定期的に確かめる方法と、Search ConsoleやGA4で分かる範囲の数字を組み合わせて見ます。表示を保証する方法はありません。

GEO対策とは:生成AIの回答で情報源として使われるための取り組み

GEO(Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化)とは、ChatGPTの検索機能、Perplexity、GoogleのAIによる概要・AIモードなど、生成AIで答えを作る検索(生成エンジン)の回答に、自社の情報が使われ、出典として示されやすくする取り組みです。

言葉の由来は、2023年11月にarXivで公開された研究論文「GEO: Generative Engine Optimization」(Aggarwalほか)です。ウェブサイトの運営者が、生成AIの回答での見え方をどう改善できるかを研究したものです。

結論から言うと、GEO対策は「SEOとは別の新しい技術」ではありません。Googleは、生成AI機能に向けた最適化もSEOであり、特別な手順は要らないと説明しています。やるべきことは、検索エンジンに見つけてもらえる状態を整え、読者の問いに根拠をもって答える内容を作ることです。

GEO・SEO・LLMO・AIOはどう違うのか

GEOがほかの呼び方と違うのは、言葉の出どころが研究論文にある点です。2023年11月にarXivで公開され、2024年にデータ分析の国際会議KDDで発表された論文「GEO: Generative Engine Optimization」は、生成AIで答えを作る検索を「生成エンジン」と呼び、そこでウェブサイトの見え方を改善する考え方をGEOと名付けました。

この論文は、分野の異なる多くの質問を集めた評価用のデータ(GEO-bench)を作り、回答の中で各ページがどれだけ使われたかを独自の指標で測っています。つまりGEOは、もともと「実験で測れる改善の方法」を探る研究の言葉です。日本のマーケティングの現場で広まったLLMOや、GoogleのAIによる概要への対策を指すことが多いAIOとは、成り立ちが違います。

一方で、指している中身は大きく重なります。SEO・LLMO・AIO・AEOを含め、どれも公式の用語ではなく、共通する目的は「AIが答えを作るときの材料として、正しく使われること」です。Googleの検索に絞った進め方はAIによる概要への対策、答えとして選ばれる書き方は「AEO対策」で説明しています。

SEOとの関係でいえば、GEOはSEOの延長にあります。生成AIの検索の多くは、ウェブを検索して取得したページをもとに答えを作るため、検索で見つけられないページは材料にもなりにくいからです。

生成AI検索は、どのように回答の情報源を選ぶのか

生成AIの検索は、大まかに「質問を理解する → 関連するページを探して取得する → 取得した内容をもとに文章を作る → 出典を示す」という流れで答えを作ります。どのページをどう選ぶかの細かい基準は、各サービスとも公開していません。

Googleについては、AIによる概要とAIモードが、通常の検索と同じ順位付けと品質の仕組みに基づいていると説明されています。質問をいくつかの関連する検索に分けて調べる「クエリ ファンアウト」という方法を使うことも、Googleの説明にあります(Google 検索セントラル:AI 機能とウェブサイト)。

ここから言えるのは次の2点です。

  • インデックスされ、通常の検索結果に表示できる状態であることが前提になる
  • ひとつの大きな質問だけでなく、そこから派生する細かい問いにも答えているページが材料になりうる

ChatGPTやPerplexityなどほかのサービスは、それぞれ独自の検索や提携先のデータを使います。仕組みが公開されている範囲は限られるため、「このサービスではこうすれば選ばれる」と断定できる情報は確認できません。

研究で示された傾向と、その限界

GEOの論文では、文章の書き方を変えたときに、生成AIの回答で使われる度合いがどう変わるかを実験しています。論文の要旨では、提案した方法で回答での見え方が最大40%改善したと報告しています(研究用に作った質問集と環境での結果)。

改善が見られた方法として挙げられているのは、出典の明記、統計情報の追加、引用の追加などです。一方で、効果のある方法は分野によって異なるとも述べています。

この結果の受け止め方には注意が必要です。

  • 実験は研究用の環境で行われたもので、現在の実際のAIサービスで同じ効果が出ることを保証するものではない
  • 統計や引用を「足すこと」が目的になると、根拠のない数字や関係の薄い引用が増え、かえって信頼を損なう
  • 研究会社やツール会社が公表している「AIに引用されやすい条件」の調査は、標本や測り方が公開されていないものも多い

実務での参考にするなら、「主張には根拠を示し、具体的に書く」という方向性として受け止めるのが適切です。これは読者にとっても役立つ書き方で、Googleが勧める内容とも矛盾しません。

Googleの見解:AI向けの特別な対策は要らない

Googleは2026年5月に、生成AI機能に向けてサイトを最適化する方法をまとめた文書を公開しました(Google 検索セントラル:生成 AI 機能向けの最適化)。そこでは、次のような取り組みは不要だとしています。

よく勧められる取り組みGoogleの説明の要旨
llms.txtなどAI向けのファイルを置くGoogle検索はこうしたファイルを表示の判断に使わない。置いても害も益もない(この一文は2026年6月の追記)
AI専用のマークアップを付ける不要。構造化データは通常のSEOとして使えばよく、AIのために必須ではない
AIが読みやすいよう文章を細かく分ける(チャンク化)不要。読者に向けて自然に書けばよい
AI向けに文章を書き換える不要。人に役立つ内容がもっとも影響する
不自然な言及(サイテーション)を集める勧めない

代わりに同じ文書が重視しているのは、ほかにない役立つ内容を作ること、ページがクロールでき、重要な情報がテキストで読めること、画像や動画を使う場合はその質と説明を整えること、構造化データは見えている内容と一致させることなど、これまでのSEOの基本です。Googleの検索の基本的な仕組みに沿った内容で、AI機能のために別の規則が追加されたわけではありません。

llms.txtの詳しい位置づけは「llms.txtの書き方とGoogleの見解」で説明しています。

この文書が対象にしているのはGoogle検索のAI機能です。ほかのAIサービスがどう扱うかまでは述べていません。ただ、ほかのサービスも検索で取得したページを材料にするなら、「見つけてもらえる」「内容が役に立つ」という土台が共通して効くと考えるのが自然です(これは推測で、各社が明言したものではありません)。

GEO対策は何から取り組むか:5つの手順

取り組む順番は、土台から内容、外部の評判へと進めます。

  1. インデックスされる状態にする:Search Consoleで主なページが登録されているか確かめます。登録されていないページは、AIによる概要にも使われません。
  2. AIのクローラーの扱いを決める:robots.txtで、検索に使われるクローラーと学習に使われるクローラーを分けて考えます。学習を断る設定が、検索での表示まで止めていないかを確認します。
  3. 問いに早く答える構成にする:読者の主な問いごとに見出しを立て、そのすぐ下に結論を書きます。答えが本文の後半まで出てこない記事は、人にとっても読みにくくなります。
  4. 自社にしかない情報と出典を足す:自社のデータ、手順、事例、写真、実際によく受ける質問を書きます。数字には出典か条件(いつ、どう測ったか)を添えます。
  5. 会社・製品の情報をそろえる:社名、製品名、所在地、運営者情報を、自社サイトと外部のプロフィールで一致させます。表記がばらばらだと、AIが別のものとして扱ったり、誤った説明をしたりする原因になりえます。

例:問いに早く答える節の書き方

例として、「GEO対策の費用はどれくらいか」という問いの節を考えます。答えが後ろにある書き方と、前にある書き方を比べます。

  1. 答えが後ろにある書き方:AI検索の普及の話、GEOの重要性の話を続け、最後の段落でようやく「依頼先によって異なる」と書く
  2. 答えが前にある書き方:見出しのすぐ下に「費用は依頼する範囲(診断だけか、記事の制作まで含むか)によって異なり、決まった相場は公表されていません」と書き、その後に範囲ごとの確かめ方を続ける

後者は、読者が知りたいことにすぐ届きます。AIのためにというより、読者のための書き方です。

構造化データは、通常のSEOとして内容と一致する範囲で使えば十分です。AIのために特別な型を足す必要はありません(構造化データの基本)。

GEO対策で避けたいこと

AI検索への関心が高まるなかで、効果が確かめられていない方法や、Googleの方針に反する方法も勧められています。次の点は避けます。

  • 架空の実績・数字・体験を書く:AIの回答に誤った情報が広がるだけでなく、読者の信頼を失います。
  • 自作自演の言及や口コミを増やす:Googleは不自然な言及集めを勧めておらず、内容によってはスパムに関するポリシーの対象になりえます。
  • AI向けの文章と人向けの文章を分ける:同じページで人に見せない文章をAIに読ませる方法は、隠しテキストと同じ問題を抱えます。
  • SEOをやめてGEOに切り替える:生成AIの検索も検索で見つけたページを材料にするため、SEOの土台を崩すと両方に響きます。
  • 「AIに必ず表示」をうたう業者に任せきりにする:表示を保証できる方法は公開されていません。何をどう測るのかを確認します。

GEO対策の効果はどう確かめるか

GEOの効果を直接測る標準的な方法は、まだありません。分かる範囲の数字を、分からない範囲と分けて記録します。

確かめ方分かること限界
主な質問をAIサービスに定期的に入力する自社が出典や回答に出るか、説明が正しいか回答は人や時期で変わる。記録した日と質問の文面を残す
Search Consoleの生成AI機能のパフォーマンス レポートGoogleのAIによる概要・AIモードでの表示回数表示回数だけで、クリックや検索語は含まれない
GA4の参照元参照元が識別できるAIサービスからの訪問GoogleのAI機能からの訪問は通常の検索と区別できない
指名検索の推移社名や製品名で探す人が増えたかAI以外の要因も含まれる

「GEO対策ツール」と呼ばれる観測の道具も、LLMOツールの種類と選び方と同じ観点(対象のAI、調べ方、推定と実測の区別)で比べられます。

AIサービスで確かめるときは、次の項目を表計算ソフトなどに記録しておくと、後から比べやすくなります。

  • 確かめた日と、使ったAIサービスの名前
  • 入力した質問の文面(毎回同じ文面にする)
  • 自社のサイトが出典として示されたか、社名や製品名が回答に出たか
  • 回答の説明に誤りがなかったか(誤りがあれば、自社サイトのどの記述が原因になりえたか)

数字を見るときは、短い期間で判断しないことが大切です。AIの回答は同じ質問でも変わるため、1回の結果で良し悪しを決めず、同じ質問を同じ条件で続けて記録します。

当サイト(seoagent.jp)も、改修前の検索での表示はほぼ無い状態から始めており、AI検索での成果はまだ測定前です。そのため、この記事では効果の数字を示していません。

GEO対策の費用の目安

GEO対策の費用は、作業を自社で行うか、診断や記事の制作、毎月の観測を外部に任せるかで決まり、決まった相場はありません。GEO対策の相場を示す公式の資料はありません。GEO・LLMO対策として各社が公式ページで公開している料金は、LLMO対策の費用:各社が公開している料金に出典と確認日を付けてまとめています。

GEO対策で行う作業は、問いに早く答えるページの制作、出典の明記、会社情報の一貫性の確認のように、SEO対策・LLMO対策・AIO対策と大部分が共通です。そのため、GEO対策として別の契約を結ぶ前に、今のSEOの作業や契約に含まれていないかを確かめます。

確かめること理由
見積もりの作業が、SEOと共通の作業か、生成AIの回答を記録・比較する固有の作業か共通の作業をSEOとGEOの両方で数えると、同じ作業に二重に払うことになる
どのAIサービスで、どの質問を、どの頻度で確かめるか観測の量が金額を左右し、記録の条件がそろわないと前後を比べられない
「AIに必ず引用される」などの保証が無いか生成AIの回答は同じ質問でも変わり、表示を約束できる立場の会社は無い
ツールで自社が行う場合の利用枠と外部サービスの費用例:SEOAGENTは月額33,000円・77,000円(税込)で、生成AIのAPIなど外部サービスの利用料は別

よくある質問

GEO対策とSEO対策は別々に取り組む必要がありますか?

別々の計画にする必要はありません。Googleは生成AI機能への最適化もSEOだと説明しています。SEOの取り組みに「問いへの早い答え」「出典の明記」「情報の一貫性」を確認項目として加える形で進めると、二重の作業になりません。

小さな会社や個人のサイトでもGEO対策は意味がありますか?

あります。生成AIの回答は、狭い分野の具体的な質問にも答えます。地域や専門分野に絞った具体的な情報は、大きなサイトにはない材料になりえます。ただし、表示されるかどうかは保証されません。

GEO対策の効果はどれくらいで出ますか?

期間の目安は示せません。インデックスの状況、競合するページ、各AIサービスの更新によって異なります。まずは主な質問を決め、同じ条件で定期的に記録することから始めます。

AIの学習をrobots.txtで断ると、AI検索に出なくなりますか?

クローラーによって用途が違います。学習用のクローラーを断っても、検索用のクローラーを許可していれば検索での表示とは別に扱われる場合があります。各社が公開しているクローラーの説明で用途を確かめてから設定します。

SEOAGENTでできること

SEOAGENTでは、自社の資料を記事の材料として登録し、根拠を示した記事づくりを進められます。AI検索向けのクローラー設定を、検索と学習を分けて確認することや、GA4で識別できるAI経由の訪問の確認もできます。

※SEOAGENTは、生成AIの回答への採用や表示を保証するものではありません。GEO対策と関わるLLMO対策の記事は「LLMO対策の記事一覧」にまとめています。

参考情報

AIでSEO対策を、もっと続けやすく。

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