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GEO（生成エンジン最適化）とは？SEOとの違いを解説
はじめに
検索キーワードで上位に表示されるよう対策を続けてきたのに、サイトへの流入がなかなか伸びない。そう感じている担当者が増えています。背景には、利用者が検索エンジンに直接キーワードを打ち込むのではなく、生成AIに質問して要約された回答を受け取る行動が広がっていることがあります。こうした変化に対応する考え方として注目されているのが「GEO」です。本記事では、GEOの意味とSEOとの違い、実務での取り組み方を解説します。
GEO（生成エンジン最適化）とは？
GEOとは、生成AI（Generative Engine）とその答えを表示する検索環境全般を対象に、自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みを指します。日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。ChatGPTのような対話型AIや、Googleが検索結果の上部に表示する生成AIによる要約機能などが対象に含まれます。従来のSEOが検索結果ページでの掲載順位を成果指標とするのに対し、GEOは生成AIが作る回答のなかに自社の情報がどれだけ取り上げられるかを重視する点で異なります。近い概念として、大規模言語モデルに情報を学習・参照されやすくするための取り組みを指す「LLMO」があります。両者は実務上厳密に区別されず、生成AI時代の情報発信対策として一体的に語られることが多い状況です。
GEOがよく使われるシーン
GEOは、オウンドメディアやコーポレートサイトで情報発信を行う企業が、コンテンツマーケティングの戦略を見直す場面で使われます。自社の取り組みや専門知識を紹介する記事を、生成AIが回答の根拠として引用しやすい形式や構成に整える取り組みも含まれます。また、採用広報や商品・サービスの比較検討など、利用者が生成AIに直接質問して情報収集を行う場面が増えている領域もあります。こうした領域では、自社の情報が回答に反映されるかどうかが認知や問い合わせの機会を左右するため、マーケティング部門が優先度を上げて取り組み始めています。BtoB企業が導入検討の初期段階にある見込み客との接点を確保する目的で、GEOへの対応を検討する場面も見られます。
GEOを理解することの重要性
検索エンジンの結果画面で上位に表示されることを目標にしてきたこれまでの情報発信のあり方は、利用者の情報収集の方法が変化するなかで見直しを迫られています。生成AIが要約した回答だけを見て利用者が判断を終えてしまえば、検索結果ページに表示されていても、実際のサイト訪問や問い合わせにはつながりません。GEOを理解し取り組みを進めることは、こうした新しい情報流入の経路においても、自社の存在や専門性が正しく伝わる機会を確保するうえで重要な意味を持ちます。特に情報発信を通じてリードを獲得してきた企業にとっては、従来のSEO施策に加えて、生成AI時代の情報発信のあり方を検討する必要性が高まっています。