生成エンジン最適化（GEO）とは？AI時代の新SEO戦略

生成エンジン最適化（GEO）とは？

生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization）とは、ChatGPT（OpenAI）やGemini（Google）、Claude（Anthropic）などの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが参照元として選ばれやすくなるように最適化する手法です。従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogleなどの検索エンジンに対する施策であるのに対し、GEOはAIが読み取りやすく、引用しやすいコンテンツ構造と表現を意識した新たな戦略です。

なぜGEOが注目されているのか

従来の検索から生成AIへの移行が進んでいることが、GEOの必要性を高めています。特に若年層を中心に、「調べる＝検索」から「聞く＝生成AIに質問する」行動にシフトしています。このような背景から、生成AIが信頼性ある回答を出すための“引用候補”として、自社サイトが選ばれるか否かが今後の集客やブランド戦略に大きく関わるのです。

GEOとSEOの違い

• SEO：検索順位向上が目的。クローラビリティ・被リンク・キーワード重視。
• GEO：生成AIによる引用を目的。自然言語・構造化・信頼性重視。

SEOでは検索エンジンを“相手”にしますが、GEOは“AIが読んで人に伝える”前提でコンテンツを設計します。

GEO対策に有効なコンテンツ設計

生成AIに参照されやすくなるには、以下のような設計が重要です。

• 明確なトピックと見出し構造（hタグ）
• Q&A形式やFAQの採用
• 一次情報や専門性の高い分析
• 出典やエビデンスの提示

AIに「信頼できる情報」と認識されるための整備が不可欠です。

構造化データの役割

構造化データ（Schema.org等）は、GEOにおいても有効です。生成AIは構造的な情報を好み、回答生成時にそのまま使える情報を優先します。たとえば、

• 製品情報：Product構造
• 企業情報：Organization構造
• FAQやHowTo：FAQPageやHowTo構造

構造化データはSEOとGEOの両面で有効な共通施策です。

被リンクより「信頼スコア」が重視される時代

GEOでは「誰が書いたか」「どのサイトか」といった情報の信頼性が重要です。Googleが掲げるE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）と同様に、AI側でも信頼スコアを参照して情報を選ぶ傾向があります。

著者情報の明記や、専門資格・監修者情報などは、GEO対策においても重要です。

生成AIが好む表現・構造とは

生成AIは次のような構造を好みます。

• 簡潔で明瞭な定義文
• 文脈と結論が明確な段落構成
• 引用元が明記された情報

逆に、広告的な表現や主張の強すぎる文章、視覚装飾に頼ったコンテンツは、AIにとって処理が難しい場合があります。

どのような業種でGEO対策が有効か

以下のような業種は、生成AIを通じた「専門知識の伝達」が重要なため、GEOとの相性が抜群です。

• 士業（弁護士・税理士など）
• 医療・ヘルスケア
• BtoBのIT・SaaSサービス
• 教育・資格系

専門性と信頼性が重要な業種ほど、GEOでの露出が成果に直結します。

AI時代の情報設計における新スタンダード

GEOはSEOの補完ではなく、「次のWeb集客の主戦場」です。今後の情報収集は、生成AIにおける一次参照元としてのポジションを得られるかが鍵。従来のキーワード対策ではなく、信頼・構造・要約性という新たな評価軸が重要となります。

次の一手を考える：今すぐできるGEO対策

まずは既存コンテンツを「AI視点」で見直すことから始めましょう。

• Q&A形式の記事を増やす
• 構造化データを実装する
• 信頼性を示すエビデンスや著者情報を明記

情報設計の考え方をGEO対応に切り替えたい方は、当社ファーストイノベーションへお気軽にご相談ください。

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