生成AIによる検索体験が急速に普及しており、従来のSEOだけではユーザーの目に触れない情報が増えつつあります。
ChatGPTのような対話型AIでは、検索結果ページを経由せずに直接回答が提示されるため、自社情報が引用されなければ存在しないも同然です。
この新しい環境で注目されているのが「GEO（Generative Engine Optimization）」です。
GEOは生成AIに最適化し、回答文や概要に自社情報を掲載させるための戦略であり、AI時代の新しいSEOとも言えます。
この記事では、GEOの基本から実践的な施策までを解説し、ChatGPTなどで自社情報を表示させるためのヒントをお届けします。
GEOとは何か？定義と背景
GEO（Generative Engine Optimization）とは、ChatGPTやPerplexity、Bing Chatなどの生成AI検索エンジンにおいて、自社や自サイトの情報を回答文に掲載させるための最適化手法を指します。
従来のSEOが、GoogleやBingの検索結果ページで上位表示を狙う施策であったのに対し、GEOは検索結果ページそのものを経由しないAI検索における露出を目的としています。
ChatGPTのような対話型AIでは、ユーザーが質問を入力するとリンクではなく文章で回答が返ってきます。
この回答文の中に、自社サービスやサイトの情報を組み込ませることがGEOの最終的なゴールです。
SEOとの違い
SEOは検索エンジンが用いるランキングアルゴリズムを攻略し、検索結果の上位に表示させることでクリックを得ます。
一方の生成AI検索では、順位という概念がなく、情報が引用されるかどうかが最重要です。
つまりSEOがリンクをクリックさせるための最適化であるのに対し、GEOはAIが引用しやすい形で情報を提供するための最適化といえます。
この違いを理解しないまま従来のSEO施策を続けても、AI検索での存在感は薄れたままです。
GEOが注目される背景
GEOが注目されている理由は大きく三つあります。
1. ユーザー行動の変化
AIに直接質問する行動が増え、従来の検索ページを経由しない情報取得が一般化してきています。
2. 検索結果のレイアウト変化
GoogleのSGEでは、検索結果の最上部にAI生成の概要が表示され、クリック流入が減少するケースが報告されています。
3. 情報精度とブランド信頼の重視
AIは信頼できる情報源を優先的に引用する傾向があり、一次情報や公式情報が評価されやすい構造に変化しています。
AI検索プラットフォームの現状
現在のGEO対象となる代表的な生成AI検索エンジンを挙げてみましょう。
- ChatGPT（OpenAI）
プラグインやブラウジング機能により、Web情報を引用可能。 - Perplexity
回答内に明確な出典を表示するため、引用条件の分析がしやすい。 - Bing Chat（Microsoft）
ChatGPTと同様の生成AIを搭載し、Web検索と統合。
これらのプラットフォームで引用されるためには、各AIの動作特性や引用条件を把握することが欠かせません。
GEO成功のための基本的前提
GEOで成果を出すためには、以下のような基本的な前提条件を満たしている必要があります。
- 情報の正確性：一次情報や公式情報としての裏付けがある
- 明確な定義：AIが引用しやすい一文での説明
- 構造化データ：FAQやHowToなどSchema.orgを活用
- ブランド信頼性：著者情報、運営者情報の明記
競合と差別化するための視点
多くの解説記事は「構造化データを入れる」「FAQを作る」といった表面的な方法に終始しています。
しかし、実際にGEOで成果を出すには、AIが回答を生成する際に利用する「知識の文脈」まで踏み込む必要があります。
具体的には以下のような切り口が有効です。
- 検索意図の先読み
ユーザーがAIに質問するであろう文言やシナリオを想定し、それにマッチする説明文を準備する。 - 関連質問の網羅
メインテーマに付随する周辺質問をQ&A形式で整理し、AIに拾われる確率を高める。 - 事例・データの提示
単なる説明だけでなく、具体的な統計や事例を示すことで情報の信頼度を向上。 - ナレッジグラフへの接続
エンティティ情報を整備し、他の関連情報とつながる形でWebに公開。
今後のGEOの展望
GEOは今後、SEOやAIO、LLMOといった他の戦略と組み合わせて進化していくと考えられます。
例えば、LLMOによってAIに学習させ、AIOで引用されやすい構造を作り、GEOで実際に露出を最大化するという流れです。
AI検索が一般化するにつれ、単なる検索順位よりも回答内での存在感が企業のデジタル戦略の成否を左右する時代になります。
そのため、GEOは単独ではなく他施策と連動させることが成功の鍵となります。
ChatGPTに自社情報を載せるための基本戦略
GEOの実践において重要なのは、単に記事を作ることではなく、生成AIが自社情報を引用したくなる条件を整えることです。
ChatGPTは通常、検索エンジンのような順位付けは行わず、学習済みデータや取得情報から直接回答を生成します。
ただし、ブラウジング機能利用時には検索結果を参照する場合があります。
それを踏まえて本章では、ChatGPTに自社情報を載せるための基本的な考え方と実装ポイントを解説します。
引用されるための情報構造
ChatGPTが情報を引用する条件の一つは、明確で整理された情報構造で、以下の要素を押さえておくことが有効です。
- 定義文を明確にする
用語や概念について、一文で理解できる簡潔な定義を用意する。 - Q&A形式を採用する
質問と回答をセットで提供し、AIが回答文として組み込みやすくする。 - 見出し直下に要点を置く
AIは見出し直後の文章を重要視するため、核心を先に提示する。
Q&A形式やFAQページは、AIが回答生成に必要な情報をすぐに抽出できるため、引用率が高まります。
情報の信頼性を高める要素
ChatGPTは、信頼性の高い情報源を優先すると考えられますが、これはモデルや設定に依存します。
そのため、信頼できる情報源であることを明示する工夫が必要です。
有効な方法としては以下が挙げられます。
- 著者情報と所属の明記
- 一次情報（統計データ、調査結果、公式発表）を掲載
- 外部の信頼できる媒体からの引用や被リンク
また、定期的な更新も重要です。
古い情報はAIが採用を避ける傾向があるため、鮮度を保つ更新履歴を記載しましょう。
エンティティ情報の明示
ChatGPTが情報を整理する際、エンティティ（人物、企業、製品、場所などの固有情報）をキーとして関連付けを行います。
そのため、以下の情報は明確に表記しておくことが推奨されます。
- 企業名・ブランド名
- 所在地・設立年
- 代表者名
- 主要サービス・製品名
これらをページ内で統一した表記で記載することで、AIは情報の一貫性を判断しやすくなります。
構造化データの活用
構造化データ（Schema.org）は、AIや検索エンジンが情報の意味を理解するための補助データです。
参照する可能性が高いのは以下のスキーマです。
- FAQPage（よくある質問）
- HowTo（手順説明）
- Product（商品情報）
- Organization（組織情報）
これらを正しくマークアップすることで、AIは情報の種類や関連性を正確に把握できます。
競合との差別化ポイント
多くのGEO解説では「FAQを作る」「構造化データを入れる」などの方法が紹介されていますが、それだけでは競合との差別化は困難です。
他サイトと異なる切り口としては、以下のような戦略が挙げられます。
- シナリオベースの情報提供
ユーザーがAIに尋ねる具体的なシナリオを想定し、それに即した回答を用意。 - 業界特化型の深掘りコンテンツ
汎用的な説明ではなく、業界独自の事例や専門的な観点を含める。 - 比較情報の提供
類似サービスや競合との比較表を作成し、AIが引用しやすい形で提示。
長期的なGEO視点
GEOは短期的に結果が出る施策ではなく、AIに学習・認識されるまでに時間がかかります。
そのため、定期的な情報発信と構造整備を繰り返し、AIに安定して信頼できる情報源と認識させることが重要です。
また、GEO施策は単独ではなく、AIO（引用最適化）、LLMO（学習最適化）と組み合わせることで効果が高まります。
SEOが人間向けの入り口を作る施策だとすれば、GEOはAI向けの入り口を作る施策で、両輪で回すことが、これからの検索環境において不可欠となります。
GEO施策の具体例と実装手順
GEOを実践する際には、単に情報を整えるだけでなく、AIが引用しやすい形での構造化やテーマ設定が求められます。
この章では、生成AI検索で自社情報を引用させるための具体例と、実装のためのステップを詳しく解説します。
ステップ1：対象プラットフォームの特性を理解する
まずは、どのAI検索エンジンを対象にするのかを決めます。
例えばChatGPT・Perplexity・Bing Chatでは、引用のロジックや情報の扱い方が異なります。
- ChatGPT
回答に出典リンクが表示されない場合が多く、直接引用を特定しづらい。構造化と一文定義が重要。 - Perplexity
出典URLを明示するため、引用条件の検証がしやすい。FAQやQ&A形式が有効。 - Bing Chat
検索とAI回答のハイブリッド。SEO的な評価とGEO的な引用の両面に対応が必要。
ステップ2：構造化データの実装
Schema.orgを活用し、AIが情報の意味を正確に理解できるようにする、効果的なスキーマは以下のとおりです。
- FAQPage
質問と回答のペアを構造化。AIにとって抽出が容易。 - HowTo
手順型のコンテンツを整理して提示。 - Product
商品やサービスの仕様、価格、レビューを明示。 - Organization
企業情報（所在地、連絡先、公式サイトなど）を明確化。
これらを正しくマークアップし、検証ツールでエラーがないことを確認します。
ステップ3：エンティティ情報の整理とナレッジグラフ連携
AIはナレッジグラフを活用してエンティティ間の関係性を把握します。
自社の企業名やサービス名を統一した形で記載し、外部サイトやSNSでも同様の表記を徹底します。
また、Wikipediaや業界ポータルサイトへの情報掲載も、AIが認識する可能性を高める要因になります。
ステップ4：引用されやすいコンテンツ形式を採用
競合と差別化するためには、AIが取り込みやすいコンテンツ形式を選ぶことが重要です。
- Q&A形式の用語集
業界用語や自社独自の用語を質問と回答で整理。 - 比較表
サービスや商品の違いを一覧化。 - 統計ページ
一次データや業界動向のグラフ化。
比較表や統計は、AIが客観的情報として活用しやすく、引用される確率が高まります。
ステップ5：テーマクラスター設計
単発記事だけではなく、関連するテーマをまとめたテーマクラスターを構築します。
メイントピック（例：GEO）に対して、周辺トピック（AIO、LLMO、構造化データ、エンティティ設計など）を複数の記事で補完し、内部リンクで相互に接続します。
この記事構造を、AIはトピック全体を網羅する情報源として、サイトを評価しやすくなります。
追加ステップ1：プロンプトエンジニアリングを応用
AIに質問されやすいプロンプトを、あらかじめ想定してコンテンツに組み込む方法があります。
例えば「GEOとは何ですか？」という質問に対する模範的な回答文を記事内に入れ込むことで、AIが回答生成時にその部分を引用する確率を高めます。
また、ユーザーが実際にAIに入力するであろう文章を、見出しや本文に盛り込み、AIの検索マッチ度を高めます。
追加ステップ2：マルチモーダル対応
マルチモーダルとは、複数のデータ(テキスト・画像・動画・音声など)を組み合わせて処理していくAIの技術で、近いうちに生成AIに実装化、つまり画像や動画も参照すると、個人的には考えています。
その時に備えて、テキストだけでなく図解やインフォグラフィック、短い説明動画をページ内に組み込み、代替テキストやキャプションで内容を明記しておきたいものです。
これらを盛り込んでおけば、来る時期にマルチモーダルAIが引用可能なコンテンツとして評価され、将来的なGEO効果を先取りできます。
追加ステップ3：外部発信との連動
自社サイトだけでなく、LinkedIn、note、業界メディアへの寄稿など外部発信も組み合わせます。
AIは複数の信頼できるソースで一致している情報を優先する傾向があるため、同一の定義文や説明を複数媒体で展開することは効果的です。
まとめ
GEO施策を成功させるには、AIが理解しやすく引用しやすい情報設計を徹底し、他の戦略では触れられない切り口を盛り込むことが重要です。
構造化データやエンティティ整備は必須ですが、それだけでなく、プロンプト想定やマルチモーダル対応などの先進的な取り組みが競合との差別化につながります。
技術面とコンテンツ戦略の両方からの最適化が、今後、必要な検索に対する戦略です。
GEOと他戦略の連携（AIO・LLMO・SEO）
GEOは単独で行うよりも、他の最適化戦略と組み合わせて運用すると、効果が飛躍的に高まります。
AIO（AI Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、そして従来のSEOは、GEOと目的や対象が異なるため、相互補完が可能です。
AIOとの違いと併用効果
AIOは生成AIに引用されるための最適化を目的とし、AIの出力段階にフォーカスします。
一方でGEOは、生成AIの回答に自社情報を載せることを狙う点では似ていますが、そのアプローチはより構造的・網羅的です。
つまり、AIOは表示される瞬間をターゲットにし、GEOは表示される情報源の地位を確立する戦略と言えます。
- AIOは「質問→回答」のプロセスの後半を最適化
- GEOは「学習→選定→回答」の全過程を支える情報設計
両者を併用することで、引用される確率だけでなく、その引用がより有利な形（ブランド露出やリンク付き）で行われる可能性が高まります。
LLMOとの連動
LLMOは、生成AIに学習させるための情報設計を目的とします。
GEOとの大きな違いは、LLMOが学習フェーズを、GEOが出力フェーズを意識していることです。
しかし実際は、この二つは分離できず、AIに学習されなければ、出力段階での引用もあり得ません。
- LLMOは正確で網羅的な情報をAIに供給
- GEOはその供給情報が回答文に組み込まれる形を設計
考え方としては、企業の概要や製品仕様をLLMO視点で整備し、GEO視点でQ&AやFAQ形式に変換し、学習と引用の両立を目指します。
SEOとのハイブリッド運用
SEOは人間の検索ユーザーを対象にしていますが、GEOはAIを対象にします。
一見、別物のようですが、SEOで評価されるコンテンツは、GEOにも有利に働きます。
なぜなら、検索エンジンと生成AIは、共通して信頼性の高い情報源を重視するからです。
SEOで培った被リンクやブランドシグナルは、AIが引用元を決定する際にもプラスに働きます。
ハイブリッド運用の具体例としては以下があります。
- SEO記事の構造をGEO向けに再設計（FAQや定義文追加）
- SEOで上位のページに構造化データを実装
- 人間とAIの両方に理解されやすい用語解説ページを作成
UGC（ユーザー生成コンテンツ）の活用
GEOの施策の中心は、自社発信のコンテンツ作りに偏りますが、実はUGCを活用した方がAIへの信頼度が上がる場合もあります。
自社サービスのレビュー記事や利用者インタビュー、SNS投稿などを外部媒体に掲載してもらうことで、AIが複数の情報源から同一情報を確認できます。
この複数ソースの一致は、AIが引用先を選ぶ際の大きな判断材料になります。
マルチメディア戦略との統合
GEOの対象はテキストだけとは限りません。
今後の生成AIは画像・音声・動画も統合的に参照する可能性が高まっています。
そのため、企業紹介動画のスクリプトやポッドキャストの文字起こし、製品写真のalt属性など、非テキスト情報にもGEO視点を組み込むことが有効です。
製品写真に「ブランド名＋型番＋特徴」を含むaltテキストを設定すれば、画像検索やマルチモーダルAIにも認識されやすくなります。
イベント情報の時系列最適化
生成AIは時系列の正確さを重視しますが、残念ながら、この点を意識していないケースは散見され、非常に勿体ない状況です。
製品リリース日、イベント開催日、アップデート履歴などを構造化データとして明示すれば、AIは最新情報として優先的に引用します。
この手法は、速報性が求められる業界（IT、製造業、観光業など）で、特に有効と考える次第です。
まとめ
GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIの回答に自社情報を掲載させるための中心となる戦略です。
従来のSEOやAIO、LLMOと組み合わせることで、学習・引用・表示のすべてを最適化できます。
鍵となるのは、信頼性ある一次情報・エンティティ明示・構造化データなど、AIが引用しやすい形式での情報提供です。
さらに、UGC活用やマルチメディア対応、時系列データの整備など、まだ全体的に触れられていない部分に手を加えれば、AI時代の露出と認知を大きく高める先行者利益の獲得も期待できます。
