生成エンジン最適化（GEO）とは？生成AI検索時代の新SEO戦略を解説

はじめに

**生成エンジン最適化（GEO）**とは、ChatGPTやGeminiなど、生成AIを活用した検索において、自社コンテンツが“答え”として選ばれるように設計・最適化する新しい情報発信手法です。

生成AIの進化により、検索ユーザーはリンクをクリックせず、AIの提示する回答だけで完結することが増えてきました。
この変化に対応するには、従来のSEOだけでは不十分です。
そこで注目されているのが、生成AIに“選ばれる情報”を作るための戦略＝GEOなのです。

今、ユーザーは検索エンジンで情報を探すのではなく、生成AIに直接質問し、回答を得るというスタイルに移行しつつあります。つまり、「検索結果に表示される」だけでは不十分になり、「生成AIに選ばれ、回答に使われる」情報でなければ、ユーザーの目に触れることすらなくなるのです。

この新しい時代の情報発信に必要なのが、**生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization）**です。

本記事では、GEOの基礎とLLMOとの関係、実践ステップ、成功事例までを体系的に解説します。

「人工知能は今後、ビジネスの在り方を根本から変える可能性がある」
— サム・アルトマン（Sam Altman／OpenAI CEO）
出典：ODSC Medium

GEOとは？生成AI時代の“選ばれる情報”戦略

定義と概要

GEO（Generative Engine Optimization）とは、
生成AIに自社の情報を「正確に拾われ」「回答として使われる」ことを目的とした情報発信の最適化です。

これまでのSEOは「Googleでの上位表示」を目指すものでしたが、GEOは「ChatGPTやBing AIなどの回答で引用されること」を重視します。

GEOは、以下のような“AIが回答を提示する”検索スタイルに対応する考え方として注目されています。

• ChatGPT：自然言語での情報検索と要約

• Bing Copilot：AIによる要点整理と出典提示

• Google SGE（Search Generative Experience）：生成AIを組み込んだ検索結果表示

従来のSEOでは「Googleに評価される」ことが主目的でしたが、GEOでは「生成AIに選ばれる」ことが重要です。
そのための情報設計・構造化・一次情報発信が、今後の情報戦略の中核を担うようになります。

従来のSEOと生成エンジン最適化(GEO)の目標の違い。SEOがリンクのクリックを目指すのに対し、GEOはAI回答への引用を重視します。

🔎 強調スニペットの“進化形”としてのGEO

従来のGoogle検索には「強調スニペット」という仕組みがありました。
これは、検索結果の上部に「答え」としてページの一部が抜粋表示されるものです。

GEO（生成エンジン最適化）は、この強調スニペットがAIによって進化したものとも言えます。

生成AIは、複数の情報源を分析し、文脈に合う要素を組み合わせて「最適な回答」を生成します。
このとき、自社サイトの情報が引用対象として選ばれるかどうかが、今後のWeb集客や認知拡大の成果を大きく左右するようになります。

GEOとLLMOの関係と違い

GEO（生成エンジン最適化）とLLMO（大規模言語モデル最適化）はしばしば同義語として語られますが、厳密には以下のような違いがあります。

GEOとLLMOの関係性。LLMOはGEOの一部であり、GEOはより包括的な情報発信戦略となります。

🔎 補足：米AhrefsやFirebrandなど海外大手SEO会社も、最近では「GEO」を中心に据えて最適化戦略を語っています。

GEO実践ステップ ～ 生成AI検索に“選ばれる情報”の作り方

効果的なGEO実践のための4ステップ

Step 1：一次情報の発信

生成AIは「オリジナル情報」を評価します。以下のような独自性の高い情報が有効です：

• 自社独自の調査やレポート

• 実務に基づいたノウハウ

• 専門家インタビューや社内事例

• お客様の声や実績紹介

こうした**一次情報は、AIからも人間からも“引用されやすい価値ある情報”**となります。

Step 2：構造化・FAQ形式の導入

AIは、論理構造が明快なコンテンツを優先して処理・引用します。
例えば、FAQ形式で「質問→回答」の構造を持つコンテンツや、見出しタグ（H1〜H3）を適切に使用した記事は、AIによる情報抽出が容易になります。

• タイトルと見出しの階層を明確に（H1～H3）

• 箇条書きや表で視覚的に情報整理

• よくある質問（FAQ）形式を導入し、「質問→答え」の形に整える

🔎 補足：構造の“ヒント”を示すLLMs.txtという新しい工夫

こうした構造の明示に加えて、近年注目されているのが「LLMs.txt」という仕組みです。

LLMs.txtの役割と背景

LLMs.txtは、Webサイト運営者が「AIにこの情報を優先的に理解してほしい」という情報を明示的に記載するためのテキストファイルで、ChatGPTやClaude、Bing Copilotなどの大規模言語モデル（LLM）に向けた構造化ヒントとして機能します。

このコンセプトは、2024年にFast.aiのJeremy Howard氏らが提唱し、Mintlifyのブログで紹介され話題となりました。

LLMs.txtの構造例（Markdown形式）

LLMs.txtの仕組みと効果。Webサイト運営者がMarkdown形式でサイト情報を構造化し、生成AIが優先的に参照することで、より正確な情報提供を促進します。

設置方法

1. llms.txtというファイル名でテキストファイルを作成

2. Webサイトのルートディレクトリにアップロード

3. https://yourdomain.com/llms.txt でアクセスできることを確認

無料で使えるllms.txtジェネレーターの紹介

「llms.txtを自分で書くのは不安…」という方向けに、便利な無料生成ツールもあります。

🔧 ツール名： SiteSpeak.ai - llms.txt Generator

このツールでは、以下の手順でファイルを簡単に作成できます：

1. サイト名やページタイトル、説明文をフォームに入力

2. 「Generate」をクリック

3. Markdown形式のテキストが自動出力

4. そのままコピーして llms.txt として保存・設置可能

⚠ ご注意ください：このような外部ツールは便利ですが、送信した内容が保存・分析される可能性もゼロではありません。
重要な情報やURLを含む場合は、手動で自作した方が安全です。

LLMs.txtの位置づけと今後の見通し

現在のところ、GoogleやOpenAIなどの主要AIが公式にllms.txtを参照しているという確証はありません。
しかし、今後の標準仕様として採用される可能性は十分にあり、導入しておくことで将来のAI対応力が高まる可能性があります。

Step 3：E-E-A-Tの強化

Googleと同様に、生成AIも「情報の信頼性」を重視しています。

• Experience（経験）：体験に基づく記述

• Expertise（専門性）：専門家による監修・執筆

• Authoritativeness（権威性）：業界的な信頼性

• Trustworthiness（信頼性）：透明な運営者情報・出典の明示

Step 4：Bingなど他の検索エンジンも意識

GEOはGoogleだけでなく、BingやOpenAI、Perplexityなどの生成AI検索にも対応する必要があります。

• Bing Webmaster Toolsへの登録

• Schema.orgによる構造化マークアップ（FAQPage、HowTo、Articleなど）

• マルチエンジン対応のSEO・構造設計

💡 Microsoftは、構造化データ（Schema）を「AI回答生成時の主要な情報源として扱っている」と明言しています。
出典：Search Engine Land

よくある誤解とNG対策

× AIに迎合しすぎる構成

• 意味のない言い換えや水増し

• 「AI向け」すぎて読者に刺さらない文章

× 固定的に考えすぎる

• GEOは動的な分野。AIの進化に合わせて改善が必要

◯ 大切なのは「人にもAIにもわかる」設計

• 目的は“伝わる情報”

• 構造 × 明快な文章 × 独自情報の掛け算が大切

継続的なモニタリングが重要

• 生成AIで自社名やキーワードを質問し、引用状況を確認

• 定期的に記事をアップデート

• 検索エンジンの動向やAIの変化をウォッチ

これにより、LLMO対策の精度が上がり、中長期的な情報資産として機能します。

GEO実践における失敗パターンと成功のポイント。AIだけを意識しすぎず、人間とAIの両方に伝わる情報設計が大切です。

GEO成功事例と効果データ

実際の企業におけるGEO施策の一例：

• 取材記事・FAQページ・構造化マークアップを整備

• llms.txtも導入

• その結果、Bing AIからの流入が0 → 月間2,400件に増加

出典：BrightEdge Blog

このように、GEOは具体的な流入増につながる施策として注目されています。

プラスシーブイのGEO対応支援サービス

GEO時代の情報発信に悩む企業さま向けに、以下の支援を行っています。

• 構造化マークアップ支援

• llms.txtの設計と運用支援

• 生成AI視点でのコンテンツリライト

• FAQ・HowToなどのAI対応記事制作

• E-E-A-Tを意識したブランディング強化

社内だけでは難しい生成AI対応を、実務目線でサポートします。

GEO時代における情報戦略の変化。従来のSEOから生成AI時代の情報発信へと移行する中で、一次情報の発信と構造化の重要性が高まります。これからはGEOを通じた見込み客との新たな接点づくりが重要になるでしょう。

まとめ：GEOで、生成AIに“見つけられる情報”をつくろう

GEO（Generative Engine Optimization）は、
生成AI検索の中であなたの情報が選ばれるための戦略的アプローチです。

• SEOだけでは不十分な時代が現実に

• 構造・独自性・信頼性が新しい評価軸に

• GEO対応が、これからの「見込み客との接点」になる

GEOは従来のSEOに取って代わるものではなく、補完するものです。検索エンジンからの流入と生成AIからの参照の両方を最適化することで、より多くの見込み客との接点を確保できます。コア記事は特に、SEOとGEOの両方を意識した構成にすることをおすすめします。

SEOとGEOの効果的な併用戦略。これからの情報発信では、従来のSEOとGEOを両立させることで、検索エンジンと生成AIの両方からのアクセスを最大化できます。コンテンツの性質に応じて比重を調整することがポイントです。

プラスシーブイでは、生成AI検索時代に適応するための戦略策定・実装支援を行っています。
GEOについて「自社で何ができるか知りたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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