生成AIの普及によって、検索は「順位を選ぶ」から「AIの答えを見る」へとシフトしています。SEOに加え、AIに引用されるかどうかが成果を左右する時代に入りました。
この流れの中で注目されているのが「GEO（Generative Engine Optimization）」と「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
本記事では両者の違いやAIOとの関係、さらにSEOへの影響や今後の展望を解説します。
目次
GEOとLLMOは、生成AI時代における新たな検索最適化の概念です。
従来のSEOが検索順位での露出を重視していたのに対し、GEOやLLMOはAIが生成する回答に引用されることを目的としており、検索体験が進化する中で重要性が高まっています。
GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AI検索において自社の情報を正しく引用させるための最適化手法を指します。従来のSEOは順位向上が目的でしたが、今はAIが生成する回答に情報を載せられるかどうかが重要です。この新しい状況に適応する手法がGEOです。
GEO対策の基本は、AIが理解しやすい形で情報を提供することです。構造化データの活用に加え、専門性・権威性・信頼性を示すE-E-A-Tを意識したコンテンツ設計が求められます。
GEOはSEOと同じく情報発信の基盤に位置づけられながらも、AI時代特有の文脈理解や自然言語処理を意識したコンテンツ設計が重要となります。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデルの回答において、自社の情報が参照・引用されやすくなるよう最適化する手法です。ChatGPTやGeminiなどの生成AIはLLMを基盤としており、そこで参照される情報を整えることで、回答への露出を高められます。
GEOが検索エンジンの生成AIを主な対象とするのに対し、LLMOは検索エンジン以外の生成AIモデル（例：ChatGPT、Gemini、Perplexity など）も対象になります。
GEOとLLMOはいずれも生成AI時代における最適化手法ですが、対象範囲と役割が異なります。GEOはGoogleなど検索エンジンにおける生成AI回答を対象とし、検索クエリから生成される結果に引用されることを重視します。
一方でLLMOは検索エンジンに限定されず、幅広い生成AIモデルに対応し、AI全体での情報露出を目指します。両者を正しく理解し、混同せずに戦略を立てることが必要です。
| 項目 | GEO | LLMO |
|---|---|---|
| 対象 | 検索エンジンの生成AI（例：Google SGE、AIO） | 生成AI全般（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど） |
| 目的 | 検索結果における引用・露出 | 幅広いAIモデルでの引用・露出 |
| 手法 | 構造化データ、E-E-A-T強化、SEO連動 | データ整備、モデル学習に適した情報提供 |
| 特徴 | SEOの延長線上にある | 検索に限らず広範囲に影響する |
AIOはGoogleが提供するAI Overviewsの仕組みであり、GEOやLLMOはその最適化対策を指します。本セクションではAIOの特徴と、両者の違い、さらにSEOに与える影響を整理して解説します。
AIO（AI Overviews）とは、Googleが検索結果に導入している生成AIによる回答機能です。ユーザーの検索意図をAIが解析し、複数の情報源を統合して最適な答えを検索結果の上部に直接表示します。
従来の検索順位に依存せず、即座に回答を得られる点が特徴です。これにより、従来のSEOだけでは流入を維持できない環境が広がっています。
AIOとGEO / LLMOは混同されがちですが、本質的に異なる概念です。AIOはGoogleが提供する機能そのものであり、検索結果にAI生成回答を提示する仕組みです。
これに対してGEOやLLMOは、そのAIに正しく情報を引用させるための最適化手法を指します。
つまり、AIOは検索体験の「舞台装置」、GEOやLLMOは「出演方法」となり、企業やサイト運営者は、この違いを理解することで、戦略を誤らずに施策を行うことが可能となります。
AIOの特性を把握した上で、引用される情報を整えることが今後の最適化には不可欠です。
| 項目 | AIO | GEO |
|---|---|---|
| 性質 | Googleが提供する検索機能 | 企業やサイト側が行う最適化手法 |
| 目的 | 検索ユーザーに直接回答を提示 | AIに正しく引用され露出を高める |
| 範囲 | Google検索内に限定 | 検索AIに加え、生成AI全般も対象 |
| 主体 | 企業・サイト運営者 | |
| アプローチ | 検索体験の仕組み | コンテンツ設計・データ整備による対応 |
AIOの登場により、SEOの前提は大きく変化しました。従来は「上位表示されればクリックが得られる」という構造でしたが、AIが直接回答を表示するため、必ずしも順位と流入が比例しなくなっています。
特に、AIOに引用されなかった場合、クリック率が低下しアクセス減少につながる可能性があります。
※現時点では、AIOが常に表示されるわけではなく、情報探索系や一般知識系のクエリで優先的に表示される傾向があります。
一方で、AIOに引用されることで、従来以上の認知や高品質な流入を得ることも可能です。このため、SEOは順位依存から「AIに引用される設計」へとシフトしています。
AIに引用されるには、単なるSEOだけでなく「信頼性の証明」が不可欠です。出典の明示や権威性の確立、構造化データによる補足情報を組み合わせることで、引用される確率を高められます。
生成AIの普及により、従来のクリック依存型のSEOでは流入を確保できないケースが増えています。AIに引用されること自体が、新たな競争条件になっているのです。
この変化に対応できなければ、いくらSEOで上位を獲得しても流入が減少するリスクがあります。そこで重要となるのがGEやLLMOです。これらは単に露出を増やす施策ではなく、ユーザーにとって信頼できる情報としてAIに選ばれるための設計を意味します。
E-E-A-Tを満たしたコンテンツ構築、構造化データの整備、業界特有の専門性や一次情報の発信が求められます。GEOやLLMOを導入することで、AIに引用される確率が高まり、結果としてブランド認知や高品質な流入の獲得につながります。
GEOやLLMOを効果的に進めるには、AIが参照しやすい形で情報を整理・公開することが重要です。主な実践ポイントは以下のとおりです。
LLMO対策を外部に依頼する場合、専門的な知見や実績を持つ会社を選ぶことが成果に直結します。ここでは、実績・知見・提案力の3つの観点から、信頼できるパートナーの見極め方を解説します。
最も重視すべきは、LLMOに関する具体的な実績や事例を持っているかどうかです。AIに引用されるための最適化は新しい領域であり、経験が浅い会社では十分な成果が得られない可能性があります。
過去にどのようなプロジェクトを手掛け、検索AIや大規模言語モデルに対してどのような成果を出したのかを確認することが重要です。
また、事例を公開している企業は透明性が高く、信頼できる傾向があります。自社の業界に近い領域で成功事例を持つかどうかも、選定の大きな判断基準となります。
LLMO対策はSEOの延長線にありますが、生成AI特有の理解が不可欠です。そのため、以下のような従来のSEOに加えて、AIの仕組みやデータ処理に関する知見を持つ会社が望ましいといえます。
SEOとAI双方の観点から統合的にサポートできる企業こそ、長期的な成果に直結します。
会社を選ぶ際には、提案内容の具体性と実現可能性も必ず確認するべきです。単に「AIに引用されやすいコンテンツを作成します」という抽象的な説明ではなく、どのような施策を、どの順序で行うのかを提示できるかが大切です。
加えて、自社の課題に合わせたカスタマイズ提案を行っているかどうかも評価基準となります。提案の質を見極めることで、信頼できる長期的なパートナーシップを築けます。
生成AIの進化に伴い、GEOやLLMOは今後ますます重要性を高めます。ここではAI検索の進化予測と、企業が取るべき対応、そして長期的に意識すべき対策ポイントを整理します。
Googleをはじめとする検索サービスは、生成AIを活用した検索精度の向上を進めています。単なるキーワード一致ではなく、文脈や意図を深く理解した回答提示が一般化しつつあります。
また、画像や音声などマルチモーダル対応も広がり、情報探索の方法は一層多様化していくでしょう。この進化により、AIに選ばれるコンテンツ設計の重要性はさらに高まると考えられます。
AI検索に対応するために、企業が重視すべきポイントは以下のとおりです。
これらを包括的に取り組むことで、AI時代における競争優位を確立できます。
今後はSEO、GEO、LLMO、AIOを個別に捉えるのではなく、統合的に戦略設計することが重要です。検索順位対策に加え、AIに引用されるための情報発信を並行して進める必要があります。
特に、分かりやすい情報整理、明確な出典の提示、信頼性あるコンテンツの発信は欠かせません。各施策を連携させることで、検索エンジンと生成AI双方からの露出を最大化できるでしょう。
生成AIの普及により、検索環境は大きく変化しています。SEOだけでなく、GEOやLLMOといった新たな最適化手法を組み合わせることが、今後のデジタルマーケティングにおいて不可欠です。
AIOはGoogleの仕組みであり、それに対応するための戦略がGEOやLLMOです。両者を混同せずに理解することで、AI検索における露出機会を拡大できます。
また、E-E-A-Tを満たす高品質なコンテンツや構造化データの整備は、AIに引用されやすい環境を作り出します。今後はSEOとAI最適化を統合的に考え、長期的な視点で情報発信を強化することが求められます。
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