GEO対策とは？AIに選ばれる仕組みと具体的な対策方法、SEO・LLMO・AIO・AEOとの違いを解説

GEO対策とは、ChatGPTやGeminiといった生成AIが回答を作るとき、そのなかで自社サービスが比較の候補に入り、根拠とともに推奨される状態をつくる取り組みです。最近の社内会議で「うちもGEO対策をやるべきでは」と聞かれても、うまく説明できずにいないでしょうか。

GEOは2023年に海外の研究チームが学術的に定義した比較的新しい概念で、国内で広がっている「LLMO」とも、指している現象はほぼ同じです。この記事では、GEOという言葉の成り立ちから、SEO・LLMO・AIOとの違い、AIに推奨される状態を作る4つのステップ、実際の成果事例までをまとめました。

読み終える頃には、社内でGEO対策の必要性を自信を持って説明できる状態になります。

GEO対策とは？

GEO＝Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略

GEOは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の頭文字を取った略語です。ChatGPTやGemini、Googleの「AIによる概要」のような生成AI（生成エンジン）に対して、自社の情報が回答のなかで引用・推奨されやすい状態をつくる取り組みを指します。

従来のSEOが「検索結果ページで上位に表示されること」をゴールにしていたのに対し、GEOは「生成AIが作る回答のなかに、根拠を伴って登場すること」をゴールにする点が大きく異なります。国内では同じ現象を指す言葉として「LLMO（Large Language Model Optimization）」も広く使われており、両者はほぼ同じ意味で使われています。

GEO対策とSEO・LLMO・AIO・AEOの違いを整理

①SEOとの違い｜最適化する対象は「検索エンジン」か「生成AI」か

GEOとSEOの違いは、「誰に対して最適化するのか」です。GEOがChatGPTやGeminiといった生成AIを対象とするのに対して、SEOはGoogleなどの検索エンジンを対象にします。

生成AIの急速な普及により、ユーザーが情報を得る方法が大きく変わろうとしており、従来の検索エンジンでの「検索」に加え、AIとの「対話」によって答えを得ることが当たり前になる時代です。

このような変化の中で、マーケティングの世界ではGEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）という新しい考え方が注目されています。これは、従来のSEOとどう違い、私たちは今後どのように対応していけばよいのでしょうか。両者の違いを多角的に比較し、これからの戦略を考えます。

GEOとSEOの基本的な違い

GEOとSEOの最も大きな違いは、「誰（何）に対して最適化するのか」という点にあります。

• SEO：Googleなどの検索エンジンを主な対象とし、そのアルゴリズムに評価されることで検索結果の上位表示を目指します。
• GEO：ChatGPTやGeminiといった生成AIを対象とし、AIが生成する回答の中で、自社の情報やサービスが正確に引用・推奨されることを目指します。

「検索エンジン」が介在するのがSEO、「生成AI」が介在するのがGEOと理解すると分かりやすいでしょう。

目的・対象・成果の捉え方がどのように変化しているのかを把握することで、既存の施策との役割分担や、これから着手すべき領域が見えてくるはずです。

GEOとSEOの比較

従来型のユーザー主導の検索（SEO）と、AI主導の情報収集・比較検討（GEO）には、こうした違いがあります。

AIを通じてユーザーが意思決定をするようになれば、マーケターとしてAIに対して情報を最適化する必要が出てくるのは自然な流れです。

GEOでは、AIの回答に引用されてもクリックされないケースがあるため、成果計測が難しい側面があります。一方で、引用・推奨を通じて自社の認知や第一想起を高める、ブランディング上の効果も期待できます。

GEOとSEOの共通点と今後の関係性

GEOはSEOと対立する概念ではなく、相互に補完し合う関係にあります。そして、両者に共通する最も重要な成功要因は、「ユーザーにとって価値があり、信頼できる高品質なコンテンツ」です。

• SEOはGEOの土台となる
  • 検索エンジンで上位表示されるような高品質なサイトは、生成AIが参照する情報源として選ばれやすくなる傾向があります。従来のSEOの取り組みは、結果的にGEOにも良い影響を与える可能性が高いといえます。
• GEOはSEOの次のステージでもある
  • AIによる回答が検索体験の中心になるにつれ、ユーザーが検索結果一覧を見ずに目的を達成する「ゼロクリックサーチ」はさらに増える可能性があります。そのとき重要になるのが、AIの回答に適切に引用・推奨されることであり、GEOの視点が不可欠になります。

GEOの黎明期だからこそ、「GEOとSEOは同じではないのか」「SEOだけをやっていればよいのではないか」と聞かれることは少なくありません。LANYでは、GEOとSEOは、まず分けてフラットに考えるべきだと考えています。

SEOがGEOに好影響を与えるため、実施する内容には重なる部分も多くあります。しかし、見つけるべき課題や対策の優先順位は必ずしも同じではありません。まずはGEOを独立したテーマとして捉え、そのうえでSEOの戦略・戦術と接続していくことが重要です。

最終的には、GEOへの取り組みがSEO経由の成果にもつながる可能性があります。そのため、SEOの専門性を持つ人材と連携してプロジェクトを進めるべきです。ただし方針策定の段階では、GEOをSEOの一部として扱うのではなく、GEO固有の課題や機会をフラットに捉える必要があります。

②LLMO・GEO・AIO・AEOの違い

LLMO・GEO・AIO・AEOは、いずれも生成AIによる回答のなかで、自社のブランドやサービスを適切に認識・引用・推奨される状態を目指す取り組みを指す言葉です。呼び方は異なりますが、実務上はほぼ同じ領域を扱っています。それぞれ着目点にわずかな違いはあるものの、「AIの回答に自社が適切に登場し、比較・検討の候補として選ばれるための施策」という意味では共通しています。そのため、本記事では「GEO」に統一して解説します。

なぜ今、GEO対策が必要なのか

LLMやGoogleのAI Overviews、AIモードの登場によって、検索マーケティングは大きく変化しています。

ゼロクリック時代とも呼ばれるなか、ユーザーがGoogleなどの検索エンジンで検索し、複数のWebサイトを訪問して情報を集める行動は、徐々に変化していくと考えられます。

検索エンジンへ「サイト」を最適化するSEOに加え、生成AIへ「情報」を最適化するGEOの重要性も高まっています。今後は、検索結果での上位表示を目指すだけでなく、AIの回答に自社の情報が適切に引用・推奨される状態をつくることが重要になります。

その理由を整理しましょう。

• ユーザーの検索行動が変化し、検索エンジンのみではユーザーとの接点が減るから
• デルフォイ的コストを削減するAI検索は確実に浸透していくから
• ビジネス成果（KPI）の計測方法も変わっていくため

ユーザーの検索行動が変化し、検索エンジンのみではユーザーとの接点が減るから

従来は、GoogleやBingなどの検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果に表示されたリンクをクリックしてWebサイトへ遷移し、情報を得る流れが一般的でした。

一方、これからはChatGPTやGeminiなどの生成AIに自然言語で質問し、AIが要約・比較した回答を受け取る行動が広がっています。情報収集の初期段階では、Webサイトへの遷移を挟まずに疑問を解消するケースも増えるでしょう。

また、AIの回答をきっかけに興味を持ったユーザーが、後からブランド名を指名検索してWebサイトを訪れる流れも重要になります。

つまり、下記の図のようにAI時代の検索では、検索結果面だけを捉えるのではなく、検索接点の分散に対応した多角的な対策が必要です。

検索結果面だけでは接点が減る可能性がある一方、GEOに取り組むことで、AI経由のサイト訪問やコンバージョンを得られる機会が生まれます。

たとえば、ユーザーがChatGPTやPerplexityなどに質問した際に、自社の商品やコンテンツが回答内で紹介されたり、参照リンクとして提示されたりすれば、検索エンジンを経由せずにアクセスを獲得できる可能性があります。

以下の記事や動画では、AI Overviewsの仕組みやSEOへの影響、対策方法などを解説しています。あわせてご確認ください。

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lany.co.jp

デルフォイ的コストを削減するAI検索が浸透していくため

LANYでは、AI検索が検索行動の中心となる場面は今後さらに増えると考えています。一度、AIによる要約・比較を前提とした検索体験に慣れたユーザーは、情報収集のたびに複数のページを行き来する従来型の検索だけには戻りにくくなる可能性があるためです。

「デルフォイ的コストと便益」という論文にて、従来型の検索には「大きなコスト」がかかっていることが主張されています。

Web検索自体は無料で利用できますが、ユーザーは検索語を考え、検索結果を比較し、複数のページを読み、情報の正しさを判断しなければなりません。このような検索に伴う時間的・認知的・操作的な負担を、同論文では「デルフォイ的コスト」と呼んでいます。

生成AIを活用すると、ユーザーは質問に対する要約や比較結果を直接得られます。すべての場面で従来の検索を置き換えるわけではありませんが、情報収集や比較検討にかかる手間を減らせることは、AI検索が利用される大きな理由の一つです。

サービス・ツールの導入や検討の意思決定に携わり、過去1年以内に生成AIへ相談してサービス・製品を契約・購入した経験があるBtoB企業の担当者110名を対象にLANYが実施した「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」では、新しいサービスやツールを検討する際に、60％以上の頻度で生成AIを活用していると回答した人は全体の約半数にのぼりました。

情報収集や判断に多くの手間がかかるサービス・ツールの比較検討において、生成AIが広く活用されていることがうかがえます。

AIを活用して便利な検索体験が生まれ、人間が一度その世界に慣れてしまえば、従来の手間のかかる検索には戻らなくなるのではないかと考えており、GEOが検索マーケティングにおける中心になる世界もくると考えています。

特に、下記のような「高関与商材かつ理性的な意思決定が行われる領域」では、AI検索の相性が非常に良いです。よって、AI検索と相性の良い領域から徐々に世の中に浸透していくのではないかと考えています。

実際、LANYが実施した「高額商材購入における生成AI活用実態調査」では、生成AIが高額商材の購入意思決定における有力な相談相手として定着しつつある傾向が明らかになっています。

生成AIを活用して高額商材を購入したことがある111名にアンケート調査を実施したところ、約8割が「意思決定の質」の向上を実感していました。また、48.7％は、生成AIの回答をきっかけに当初の候補とは別の候補へ変更して購入した経験があると回答しています。

このように、生成AIは高額商材における意思決定プロセス全体を支援する存在として、すでに多くのユーザーに受け入れられ始めています。

ビジネス成果（KPI）の計測方法も変わっていくため

生成AIが情報収集・比較検討の初期接点になるほど、ユーザー行動とビジネス成果の捉え方も変化します。GEOが重要になる時代には、従来のSEO指標に加え、次のようなKPIを計測する必要が出てくるでしょう。

これまで以上に、検索順位やクリック数だけでは捉えにくい「AI上でどのように認識・推奨されているか」という指標の重要性が高まります。

生成AIを通じて比較・検討の候補に入り、最終的に選ばれるブランドをつくることが、これからの検索マーケティングにおける重要なテーマの一つになるでしょう。

以下の動画では、生成AIがもたらす検索体験におけるユーザー満足度の変化などについて解説しています。こちらもぜひ参考にしてみてください。

GEO対策で重視される評価基準｜AIはどう「推奨する情報」を選ぶのか

①AIの回答は「推論→調査→生成」の3ステップで作られる

生成AIの回答は、大きく3つのステップで組み立てられています。まず、その質問ではどのような観点で比較すべきかを組み立てる「推論」。

次に、根拠を得るために検索を行い、複数のページを参照する「調査」。

最後に、集めた情報を統合し、推奨理由とともに回答としてまとめる「生成」です。

この仕組みを理解すると、GEO対策で何を整えればよいかが具体的に見えてきます。

②比較の軸となる「判断基準（KBF）」が明確かどうか

AIが回答を組み立てる際には、価格・実績・サポート体制・導入のしやすさといった何らかの比較軸に基づいて、選択肢を整理しています。

この比較軸は「KBF（Key Buying Factor）」と呼ばれます。自社が重視してほしいKBFと、AIが実際に重視しているKBFがずれていると、いくら情報を発信しても推奨理由として採用されにくくなります。

まずは自社が語りたいことではなく、AIが実際に何を比較軸にしているかを把握することが出発点になります。

③根拠として使える「証拠（数値・実績・第三者評価）」の有無

比較軸が定まっていても、AIが言い切るための材料がなければ、回答は曖昧なままになります。

ここで使われる証拠は「RTB（Reason To Believe）」と呼ばれ、具体的には数値化された実績、料金体系など条件が明確な情報、第三者による評価や受賞歴、社名付きの事例などが該当します。

AIが比較・推奨の文章に使える確固たる材料をどれだけ用意できているかが、推奨されるかどうかの分かれ目になります。

GEO対策の始め方｜「AI第一想起」を獲得する4ステップ

GEO対策のゴールは、単にAIの回答に名前が登場することではありません。目指すべきは、ユーザーが特定の課題をAIに相談した際に、自社が「最も推奨すべき解決策」として確信度高く提示される状態、いわば「AI第一想起」です。

この状態を再現性高くつくるために、AIが回答を組み立てる「推論・調査・生成」のプロセスを逆算し、次の4ステップで整理する方法があります。

①入口（CEP）を決める｜自社が登場すべき「問い」を定義する

最初に決めるべきは、ユーザーがどんな相談をAIに投げかけたときに、自社が登場したいかです。これは「CEP（Category Entry Point）」と呼ばれる考え方で、SEOで対策しているキーワードを起点に、想定される質問文（プロンプト）の形に落とし込んでいくと進めやすくなります。

詳しくは下記の記事で解説していますので、併せてご確認ください。

プロンプト設計の教科書｜検討・購買フェーズ別の設計方法を具体例も交えて徹底解説＞＞

②比較ポイント（KBF）を特定する｜AIが重視する軸を把握する

次に、その問いに対してAIが何を重視して比較しているかを特定します。実際にAIへ質問を投げてみて、回答のなかでどのような軸（価格・実績・サポートなど）が語られているかを確認し、自社がその軸で勝てるのか、あるいは別の軸を打ち出すべきかを判断します。

③参照先（RAG）を特定する｜AIが根拠を探す検索結果面を押さえる

生成AIは、ユーザーの質問文をそのまま1回検索して終わりにするわけではありません。より確からしい回答を作るために、関連する検索を複数走らせ（クエリファンアウト）、その結果として見つかったページ群を根拠にしています。

したがって、自社サイトの改善だけでなく、AIが根拠を探しに行きやすい検索結果面がどこかを特定し、そこに情報を届けることが欠かせません。

④証拠（RTB）を配置する｜数値・実績・第三者の裏付けを揃える

最後に、特定した検索結果の上位ページに対して、AIが推奨理由として使える証拠を配置します。数値化された実績や料金条件、第三者の評価、社名付きの事例などを、比較ポイントに直結する形で用意することで、AIの回答が狙った方向に組み立てられやすくなります。

GEO対策で実際に成果が出た5つの成功事例

ここでは、LANYが実際にGEO対策をご支援させていただき、AIからの推奨状況が変化した事例を紹介します。いずれも、自社の強みを裏付ける情報をコンテンツに追加したことで、比較的短期間で変化が見られたケースです。

事例①  専門職特化型転職エージェント｜AI経由CVが約4倍に

サイトの訴求内容が抽象的で、定量的な実績情報が不足していたケースです。トップページと「選ばれる理由」を伝えるページに、具体的な数値実績とその意味づけを追加したところ、4ヶ月ほどでAI経由のコンバージョンが約4倍に増加しました。

事例②  大手ビジネスメディア｜AI推奨率0%→10%に改善

AIからの推奨率が0%で、各コンテンツと法人向けサービスの関連性が伝わりにくい状態でした。自社記事・プレスリリース・YouTube関連ページの約300ページに「どのような人材に届くか」「どの企業課題に有効か」「他媒体との違い」「採用・ブランディングへの活用価値」を追加した結果、約1ヶ月でAI推奨率が最大10%まで改善しました。

事例③  大手インフラ企業｜AI推奨率18%→49%に上昇

AIの回答に自社の記事が引用はされるものの、明確に推奨はされていない状態でした。引用されていた3記事の冒頭・結論・おすすめ理由・比較表・サービス情報の一覧に、自社名と具体的な実績を追加したところ、AI推奨率が18%から49%まで上昇しました。

事例④  大手通信企業｜AI推奨率0%→14%に改善

特定の領域でAI推奨率が0%だったケースです。AIが裏側で走らせていると推測される関連クエリ（クエリファンアウト）に対応する新規記事を制作したことで、新規記事が参照元として使われるようになり、推奨率が0%から14%まで改善しました。

事例⑤  複数拠点の法律事務所｜AI推奨率25%→53%に上昇

拠点ごとのポータル・支店ページの情報が不足し、法人名の表記にも揺れがあったケースです。選ばれる理由の追加に加え、名義・住所・電話番号といった情報の表記統一を行ったところ、AI推奨率が25%から53%まで上昇し、エリアと専門領域の掛け合わせでは推奨率がおよそ2倍に向上しました。

GEO対策の効果はどう測るか

計測しやすい成果／しにくい成果を分けて考える

GEO対策の成果は、大きく2種類に分けて考える必要があります。ひとつは、AIの回答から直接クリックされる、AI上でそのまま購入が完結するといった計測しやすい成果。もうひとつは、AIで認知した後に日を改めて指名検索する、複数の接点のうちの一つとしてAIが影響するといった計測しにくい成果です。特に後者は、従来のアクセス解析だけでは可視化しにくいという特徴があります。

GA4での数字と、ユーザーの自己申告には大きな差がある

この計測の難しさは、実際のデータにも表れます。LANYの事例では、GA4上でAI経由のコンバージョンは0.95%にとどまっていた一方、問い合わせをした人へ認知経路をアンケートで確認したところ、28.1%が「生成AI」と回答しました。アクセス解析上の数字だけを見ていると、GEO対策の実際の貢献度を大きく見誤る可能性があるということです。

見るべき5つの指標｜AI推奨率・第一推奨率・推奨理由 ほか

AI推奨率を測るときは、同じプロンプトを複数回・定期的に投げるのが前提です。生成AIの回答は同じ質問でも回答結果が変わるため、1回の結果では判断できません。あわせて、過去の会話が回答に影響しないよう、計測時はAIのメモリ機能をオフにしてください。

前半の4つは短期間（1〜2ヶ月程度）でも観測できる指標です。一方で事業成果への影響は、中長期的な視点で確認していく必要があります。

一番早く始められるのは「認知経路アンケート」

今日からでも着手しやすいのが、問い合わせフォームに認知経路を尋ねる設問を追加することです。選択肢のなかに「生成AI（ChatGPT、Geminiなど）」という項目を明示的に用意しておくと、これまで「Web検索」に紛れて見えなくなっていたAI経由の影響を、定量的に把握しやすくなります。自由記述にしてしまうと集計時に「Web検索」へ集約されやすいため、選択式で用意しておくことがポイントです。

GEO対策に取り組む際の注意点

①短期間で結果を求めすぎない

GEO対策の成果は、認知施策と同様に、すぐには数字として現れにくい性質を持っています。ブランド指名検索数のように「それらしく」成果を捉える指標はあっても、直接的な貢献度を完全に切り出して測るのは難しい場合が多いことを、あらかじめ関係者で共有しておくことが大切です。

②架空の実績やファクトを盛らない

AIに推奨されたいからといって、裏付けのない実績や誇張した数値を掲載することは避けなければなりません。事実と異なる情報は、AIに誤った文脈で扱われるリスクがあるだけでなく、後から発覚した場合の信頼低下にもつながります。証拠として提示する数値や事例は、必ず裏付けのある事実に限定します。

③SEOをやめてよいわけではない

GEO対策が重要になったからといって、SEOへの取り組みをやめてよいわけではありません。生成AIも根拠を探す際にWeb上の検索結果を参照するため、SEOによって整備された「自社で制御できる情報」は、GEO対策の土台になります。オウンドメディア・ペイドメディア・アーンドメディアという3つの情報源を並行して最適化していく発想が引き続き求められます。

自社での対応が難しい場合はGEO（LLMO）コンサルティングも選択肢

①診断から実行まで伴走するコンサルティングの流れ

GEO対策は、比較ポイントの特定やAIの回答傾向の分析など、専門的な知見が求められる場面が少なくありません。自社だけで進めるのが難しい場合は、外部のコンサルティングを活用する方法もあります。

一般的な支援の流れは、AIの回答傾向を定量的に可視化する「診断」、推奨・非推奨の要因を分析する「戦略策定」、課題と施策をリスト化してロードマップに落とし込む「実行計画」、そして施策実施後の効果測定と改善提案という順序で進みます。

②LANYのコンサルティングサービス概要

LANYでは、AIへの質問内容ごとに自社の言及率・推奨率を可視化する「戦略設計フェーズ」と、オウンドメディアの改修や記事制作、第三者メディアへの掲載打診などを実行する「実装〜運用フェーズ」を通じて、GEO（LLMO）対策を伴走支援しています。6ヶ月のプロジェクトは次のような流れです。

施策実施後は、AI経由のセッション数や推奨順位の推移を定常的にモニタリングし、レポーティングと改善提案までを一気通貫でサポートする体制です。

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GEO対策に関するよくある質問

GEO対策とは何ですか？

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが質問に回答する際、そのなかで自社が候補として挙がり、根拠とともに推奨されるようにするための取り組みです。単に引用されるだけでなく、比較のうえで「推奨」されることが、事業成果に直結するポイントになります。

SEOとGEO対策の違いは何ですか？

最適化する対象が異なります。SEOは検索エンジンを対象に上位表示とクリックの獲得を狙うのに対し、GEO対策は生成AIを対象に、自社サイトと第三者メディアを含めた情報全体を整え、AIの回答内での推奨を狙います。ただし、SEOで上位にいることはGEO対策の前提条件に近い位置づけです（詳しくは本記事内の比較表を参照してください）。

GEO対策のやり方は？

大きく4つのステップで進めます。①自社が推奨されたいプロンプト（CEP）を定義する、②AIが重視する比較軸「KBF」を特定する、③AIが根拠を探しに行く検索結果面「RAG」を特定する、④比較軸を満たす証拠「RTB」を配置する、という流れです（詳しくは本記事内の「GEO対策の始め方｜「AI第一想起」を獲得する4ステップ」の章を参照してください）。

GEO対策でCVは伸びますか？

伸びた事例は複数あります。転職エージェントの支援では、4ヶ月でAI経由のコンバージョンが約4倍になったケースもあります。ただし、AI経由の直接流入は多くのサイトで全体の1%未満にとどまることが多く、CVへの影響は、AIからの直接流入そのものよりも「AIで認知した後の指名検索」という間接的な経路の方が大きい傾向があります。

AI経由の流入はどのように計測できますか？

GA4上で計測が可能です。参照元にChatGPTやGeminiなどが表示されるケースがあります。ただし、AIで調べたあとに指名検索で流入するケースまでは定量的に追跡できません。AI推奨率の定点観測と、指名検索数の推移をあわせて確認することで、より実態に近い判断がしやすくなります。

サイトタイプによってGEO対策の優先度は変わりますか？

変わります。自社のブランドやプロダクト、サービスを持つサイトはGEO対策との相性が良い一方、求人サイトや不動産ポータルのようなデータベース型のサイトは、優先度が下がる可能性があります。ユーザーが探しているのはサイトそのものではなく求人や物件であるため、AIとの対話のなかでは中間にあたる媒体がスキップされやすいためです。

まとめ

GEO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答のなかで、自社が根拠とともに推奨される状態をつくる取り組みです。2023年の学術論文を起源とする比較的新しい概念ですが、国内で使われる「LLMO」とほぼ同じ現象を指しており、用語の違いにとらわれすぎる必要はありません。

まずは自社が推奨されたいプロンプト（問い）を定義し、AIが重視する比較軸と、根拠として使える証拠を一つずつ揃えていくことが、AIから自社のサービス・ブランドが推奨されることへの近道です。

自社だけで進めるのが難しいと感じた場合は、LANYのコンサルティングサービスの活用も検討してみてください。