GEOとは？SEOとの関係、生成AI検索への最適化と限界

一言でいうと GEOは、生成AIを使う検索・回答サービスで、自社の情報が参照・引用・言及されやすくなることを目指す最適化の考え方です。

GEOが目指すもの
SEO、AEO、AIOとの関係
原論文で調べられたことと限界
メディアの実務で何を整えるか
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参照情報

GEOが目指すもの

GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、日本語では生成エンジン最適化と呼ばれます。生成AIを使う検索や回答サービスで、自社の記事、商品、ブランドなどの情報が参照・引用・言及されることを目指す考え方です。

検索結果のリンクの位置に加え、生成された回答のどこで、どのような情報源として扱われるかへ関心を向けます。ブランド名が出ること、出典リンクが付くこと、リンクがクリックされることは異なるため、GEOの成果を評価するときにも分ける必要があります。

SEO、AEO、AIOとの関係

GoogleはAEOをAnswer Engine Optimization、GEOをGenerative Engine Optimizationと説明し、AI検索での可視性を高める取り組みに使われる呼称としています。そのうえで、Google検索の生成AI機能は通常の検索のランキング・品質システムを基盤としており、最適化も引き続きSEOの一部だと説明しています。

AIOという呼称も使われます。例えば朝日新聞社は、広告商品の説明でAIOをAI Optimizationとしています。呼称だけで手法や対象サービスが統一されていると考えず、その事業者が何を改善し、何を測るのかを確認することが大切です。

原論文で調べられたことと限界

GEOを提案した原論文は、生成エンジンの回答の中で情報源がどれだけ目立つかを評価する指標と、検証用データを設けています。出典、引用、統計情報などを文章へ加える方法を比較し、情報源の可視性が改善する結果を報告しました。効果は扱う分野や方法によって異なります。

論文の評価対象は回答内での可視性であり、媒体への流入や売上の増加を直接示すものではありません。また、研究時のエンジンや質問集合には条件があり、現在のすべてのサービスに同じ結果が出るとはいえません。論文自身も、エンジンや利用者の問いの変化への対応が必要なこと、通常の検索順位への影響は評価していないことを限界として記しています。

メディアの実務で何を整えるか

メディアで考えるなら、独自取材や一次資料の根拠を示し、人物・組織名、数字、日付を正確に書き、読者が原文までたどれる構成にすることが出発点です。出典を付けるために根拠のない統計を足したり、引用されることを狙って同じ内容のページを増やしたりするのは、記事の信頼性を損ないます。

Googleは、生成AI検索への掲載のために特別な構造化データやllms.txtを用意する必要はないとしています。これはGoogle検索についての説明であり、他のシステムがこれらを利用するかとは別です。サービスごとの公式条件を確認し、施策前後の質問、対象サービス、調査日時をそろえて観測します。外部情報を検索して回答の根拠に使うRAGは技術の設計、ゼロクリック検索は利用者の行動であり、GEOの施策そのものとは区別します。