GEO対策とは？押さえるべき基本から具体的な施策、成功事例まで徹底解説

GEO対策とは、ChatGPTやGeminiといった生成AIの回答のなかで、自社の商品や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。

実際に、生成AIは情報収集や比較検討の手段として利用されるようになり、自社の商品・サービスがAI上でどのように扱われるかも、ユーザーとの接点を考えるうえで重要になっています。

本記事では、GEO対策の基本的な考え方から、SEO・LLMO・AIO・AEOとの違い、具体的な進め方まで整理します。あわせて、LANYがGEO対策の支援や検証を通じて蓄積してきた知見をもとに、具体的な施策や成功事例も紹介します。

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

ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviews、AIモードの登場によって、ユーザーの検索行動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、Webサイトを訪問せずに情報収集や比較検討を進めるケースも増えています。

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。

検索行動が多様化するなか、検索結果面だけを捉えていては、ユーザーとの接点が減る可能性があります。一方、GEOに取り組むことで、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI上で自社の商品やサービスが推奨されたり、コンテンツが参照されたりする機会を増やせます。その結果、AI経由のサイト訪問やコンバージョンにつながる可能性もあります。

AI時代の検索では、従来の検索結果だけでなく、生成AIを含む多様な検索接点を捉え、それぞれの接点に応じた対策を進めていくことが重要です。

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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GEO対策の進め方、フレームワーク

LANYでは、GEO対策（LLMO）の支援を進める際に、①CEPを設定する→②KBFを調査する→③RTBを配置するの3ステップで整理しています。ユーザーがどのような場面で検索・質問するのかを捉え、重視する判断軸を明確にし、そのうえで自社が選ばれる根拠を整えていく流れです。

一言でいえば、AIの選定基準に対して、自社の良さをPRするという作業です。以下、それぞれ具体的に説明します。

Step 1. CEP：どんな問い（プロンプト）を取りにいくか決める

CEP（Category Entry Point）は、顧客が自社のカテゴリを想起する場面のことです。GEO対策では、これを「顧客が実際にAIに打つであろうプロンプト」まで具体化します。

SEOのキーワード設計と似ていますが、決定的に違うのは、プロンプトにはユーザーの状況や条件まで含まれるという点です。たとえば、「化粧水 おすすめ」と検索するのではなく、「冬の朝に、時短で保湿したい30代におすすめの化粧水を教えて」といった形で質問されます。

生成AIは複雑な文脈を理解できるため、ユーザーは自身の悩みや目的、条件などを含めて、そのまま相談できます。

ここでは、対策するプロンプトをユーザーの検討段階に応じて、MOFU（比較・検討段階）とBOFU（最終検討段階）の2種類に分けて設計します。

• MOFU（比較・検討段階）：まだ特定の企業やサービスに絞り込んでおらず、自分の課題や条件に合う選択肢を探している段階
• BOFU（最終検討段階）：すでに具体的な企業・サービスを認知しており、評判や競合との違いなどを確認している段階

それぞれユーザーがAIに投げかける問いの性質が異なるため、プロンプトの設計方法も分けて考えます。

MOFUのプロンプトは、次の4つの軸で組み立てます。

WhoとWhatは、「誰が」「何について」相談しているのかを決めるプロンプトの土台となる変数です。一方、When / WhereとWhyは、その相談が「どんな状況で」「何を目的として」行われているのかを具体化する変数です。

この状況部分まで細かく設計することで、競合が見落としている、より具体的でコンバージョンに近いプロンプトを見つけやすくなります。

BOFUのプロンプトは、自社名や競合名が入る形になります。

• 「〇〇（自社）の評判は？」
• 「〇〇（自社）と△社の〇〇を比較して」
• 「〇〇（自社）は中小企業でも使える？」

BOFUは比較検討の最終段階にあたるため、ここで自社に不利な情報が表示されると、失注につながる可能性があります。そのため、自社名や競合名を含むプロンプトは個別に設計し、必ず計測対象に含めることが重要です。

CEPを決める際は、単に「どのプロンプトなら勝てそうか」から考えるのではなく、「自社の強みが最も活きるのは、ユーザーのどのような状況・文脈か」を起点に考えることが重要です。その文脈を整理したうえで、実際に対策すべきプロンプトへと落とし込んでいきます。

LANY自身も、「デジタルマーケティング」や「SEO」といった大きなカテゴリを広く狙うのではなく、まずは自社の強みを発揮しやすい「データベースSEO」「BtoB企業向けSEO」といった領域から優先的に対策しています。

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＞＞

工数目安：CEPの初回設計は、対策クエリ50〜100件程度・専任1名であれば、実作業で半日〜1日程度が目安です。最初から完璧なリストを作る必要はなく、Who / What / When・Where / Whyの4軸が仮置きでも整理できた段階で、Step 2に進めます。

Step 2. KBF：AIが何を基準に選んでいるかを特定する

CEPを決めたら、設計したプロンプトを実際にAIに入力し、どのような回答が返ってくるのかを確認します。ここがGEO対策の出発点です。AIが回答を生成する仕組みのすべてを把握することは難しくても、実際の回答を確認することで、自社がどのように言及・推奨されているかを観測できます。

確認するポイントは、次の3点です。

このうち、②の「どのように推奨されているか」から読み取れるのが、KBF（Key Buying Factor＝AIが商品・サービスを選定する際に重視する基準）です。AIは「〇〇という特徴があるため、この製品がおすすめです」といった形で、推奨する理由を回答のなかに示します。この「なぜその商品・サービスを選んだのか」を左右する評価軸がKBFです。

たとえば、「姿勢をよくする椅子が欲しい」というプロンプトに対して、AIが「人間工学に基づいて設計されているか」を重視して商品を推奨しているとします。この場合、人間工学に関する機能や設計思想などが、推奨の根拠として使われます。

一方、「スタイリッシュな椅子が欲しい」というプロンプトであれば、「グッドデザイン賞の受賞」など、デザイン性を示す情報が推奨の根拠として使われる可能性があります。

つまり、同じ製品でも、プロンプトが変わればAIが重視するKBFも変わるということです。

KBFが特定できたら、次に自社と競合を比較し、それぞれのKBFをどの程度満たせているか、その差がどこから生まれているのかを整理します。

このようにKBFごとに自社と競合のギャップを整理すると、GEO対策で取り組むべき施策を具体化できます。「AIからの推奨率を上げる」という抽象的な目標を、「比較記事への掲載を増やす」「成分の濃度を明記する」といった具体的な施策まで分解できるからです。

工数目安：KBFの特定と自社・競合のギャップ表の作成は、CEP1本あたり1〜2時間程度が目安です。設計したプロンプトをAIに複数回入力し、回答から推奨理由や評価軸を抽出して整理するため、専門ツールがなくても実施できます。

Step 3. RTB：選ばれる根拠を、AIが読む場所に置く

RTB（Reason To Believe）は、KBFを満たしていることを裏づける具体的な根拠です。最後に、このRTBを「どこに置くか」まで決めて実装します。

設計書は、次の粒度まで落とし込みます。

具体的な施策は、「どのKBFのギャップを埋めるための施策か」という軸で整理すると、優先順位をつけやすくなります。テクニカル／コンテンツ／PRといった施策の種類ごとに並べるだけでは、何を解決するための施策なのかが見えづらく、どこから着手すべきか判断しにくくなるためです。

一番下の「AIが情報へアクセスできるか」は、最初に確認しておきたい項目です。どれだけ有用な情報を用意しても、検索・参照に関わるAIクローラーがrobots.txtなどでブロックされていれば、その情報がAIに発見・参照されにくくなる可能性があります。

また、「同じ会社・サービスとして認識されているか」というエンティティ情報の整備も、多くの企業にとって着手の起点になります。具体的には、以下を確認してください。

• Aboutページ・会社概要：会社名（正式名称・略称）・代表者名・所在地・事業内容などの基本情報が明確に記載され、必要に応じてOrganization構造化データでも整理されているか
• 構造化データの設置確認：Googleリッチリザルトテスト（search.google.com/test/rich-results）でエラーがないかを確認する
• SNSプロフィールの整合：X・LinkedIn等のプロフィールに書かれた会社名・URL・事業説明が、自社サイトのAboutページと一致しているか
  
• 第三者サイトの表記整合：比較サイトや業界メディア、企業データベースなどで、会社名・サービス名・所在地・事業内容などの表記に揺れや古い情報が残っていないか

エンティティ情報が正しく認識されているかを簡易的に確認する方法として、ChatGPTやGeminiに「〔自社名〕はどのような会社ですか？」と質問してみましょう。回答内容が、実際の事業内容や代表者、所在地などの基本情報と一致しているかを確認することで、AIが自社をどのように認識しているかを把握できます。

今日から始められる具体施策6選

ここまで解説したGEO対策の考え方を踏まえ、実務担当者がすぐに取り組める具体的な施策を6つに整理しました。

GEO対策で実際に成果が出た5つの成功事例

LANYが実際に支援した5つの成功事例です。施策内容はそれぞれ異なりますが、共通しているのは、AIが参照するページに「自社が選ばれる理由」を明確に示したことです。

5事例のうち4事例では、新規ページを作成せず、既存ページの改修だけで成果が出ています。GEO対策と聞くと、新しいコンテンツを大量に作る必要があるように思われがちですが、実際には「すでにAIに参照されているページに、自社が選ばれる理由が十分に書かれていない」というケースも多くあります。

以下は各成功事例の詳細（課題・施策・成果）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）

課題：専門性と支援品質には強みがあるのに、サイト上の訴求が抽象的で、AIが競合と比較するための情報が不足していました。

施策：トップページと「選ばれる理由」ページを改修し、定量実績をテキストで追加。さらに、その実績が顧客にとって何を意味するのかまで書きました。「手厚い支援」というキャッチコピーを、独自メソッド・支援体制・定着実績という比較判断に使える情報に置き換えた形です。

成果：追加した情報がAIの推奨理由として反映され、AI経由の直接CVも複数発生しました。4ヶ月でAI経由CVは約4倍になっています。改修したのは重要ページ数枚だけで、それでも推奨とCVは動きました。

事例2：大手ビジネスメディア（推奨率 0% → 10%）

課題：記事・動画・プレスリリースは豊富にあるものの、AI上の推奨率は0%。各コンテンツと法人向けサービスの関係が不明確でした。

施策：自社記事・プレスリリース・YouTube関連ページの約300ページに対して、「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」を追加しました。

成果：約1ヶ月の実装で、ChatGPT・Geminiの複数プロンプトで新たに推奨を獲得。推奨率0%から最大10%まで上昇しました。新規記事の制作はしていません。既存のコンテンツと自社サービスの提供価値を結びつけただけです。

事例3：大手インフラ企業（推奨率 18% → 49%）

課題：自社記事はAIの情報源として使われていました。しかし、業者選びの一般的な情報として引用されるだけで、自社サービス名は推奨されていませんでした。参照はされているのに、推奨されていない状態です。

施策：引用されていた3記事を特定し、冒頭文・結論部・おすすめ理由・比較表・サービス情報表に、自社サービス名と実績を追加しました。

成果：Gemini推奨率が18%から49%へ上昇。改修したのは3記事だけです。すでにAIに読まれているページを特定できれば、そこに手を入れるのが最も効率的だと分かる事例です。

事例4：大手通信企業（推奨率 0% → 14%）

課題：特定領域で推奨率0%。外部メディアへの掲載には継続的な費用が必要で、自社ブログの活用で推奨を獲得したいという要望がありました。

施策：AIのクエリファンアウトを特定し、それに対応する記事を新規制作しました。クエリファンアウトとは、AIが1つの質問に答えるために、内部で複数の関連クエリを同時に検索する仕組みのことです。単一キーワードに答えるSEO記事ではなく、AIが回答時に展開する比較・適合条件・事例・FAQまでを1記事に網羅しました。

成果：新規記事が参照元として使われ、推奨スコア0だった領域で推奨を獲得。0% → 14%まで上昇しました。

事例5：複数拠点の法律事務所（推奨率 25% → 53%）

課題：ポータルサイトと支店ページの情報が不足していたことに加え、法人名の表記揺れ、拠点ごとの名称・住所・電話番号の不統一がありました。

施策：2方向で進めました。1つは選ばれる理由の追加（相談実績・費用・アクセス・事務所の体制・営業時間）。もう1つは情報の正規化（法人名、拠点名、NAP、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイトの記載統一）です。

成果：Gemini推奨率が25%から53%へ、エリア×専門領域でおよそ2倍に改善しました。エリアで戦う業種では、「なぜ選ぶか」と「どの拠点が同じ法人か」の両方を整える必要があることが分かる事例です。

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の計測値だけでは、AI経由の貢献を過小評価する可能性がある

こうした計測の難しさは、実際のデータにも表れています。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に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。

このように、アクセス解析上の数字だけを見ていると、AIが認知や比較検討に与えた影響を十分に捉えられず、GEO対策の貢献度を過小評価する可能性があります。

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3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、③比較軸を満たす証拠「RTB」を、AIが参照する場所に配置する、という流れです（詳しくは本記事内の「GEO対策の進め方、フレームワーク」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。