私たちが知っているような検索の終わりであり、マーケティング担当者は晴れやかな気分である。そんなところだ。
TL;DR
- 新しいパラダイム：ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーション（GEO）は、AI主導のプラットフォームがユーザーの主な情報検索手段となるにつれて、従来のSEOに取って代わる、オンライン可視性のための新しいプレイブックです。
- リンクから言語へ: GEOはリンクではなく、言語に基づいて構築されています。目標は、あなたのコンテンツが、結果ページの単なるリンクではなく、合成された答えそのものになることです。
- 品質が鍵：GEOでの成功は、高品質で構造化されたコンテンツ、強力なオーソリティシグナル（ブランド言及など）、新しい技術的現実（AIがデータを処理する方法など）への適応にかかっている。
- 新たな指標は「参照率」：目標はもはや順位を上げることではなく、AIが生成した回答でソースとして引用されることだ。
- プラットフォームのチャンス：GEOは、ブランドとAIレイヤーの関係を管理するための新しい集中型プラットフォームを生み出す根本的なシフトを象徴しており、断片化されたSEOツール市場よりも大きなチャンスである。
20年以上にわたって、SEOはオンラインにおける知名度のためのデフォルトのプレイブックであった。しかし2025年、検索は従来のブラウザからLLMプラットフォームへとシフトしている。アップルがPerplexityのようなAIネイティブの検索エンジンをSafariに組み込むと発表したことで、グーグルの販売網の牙城が揺らいでいる。800億ドルを超えるSEO市場の基盤にヒビが入ったのだ。
ページランクではなく、言語モデルによって駆動される新しいパラダイムが出現しつつある。私たちは検索の第二幕に突入しているのだ：ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーション（GEO）である。
LLM SEO、LLMO、GEOは何を意味するのか？
あなたはおそらく、このような派手な用語が飛び交うのを耳にしたことがあるだろう：LLM SEO、LLMO、GEO... 実は、これらはほとんどすべて同じ意味なのです.。
- LLM SEO:親しみやすさのために「SEO」を名前に残す人もいる。
- LLMO:このバージョンでは、"SEO "をやめ、"Large Language Model Optimization "を採用した。
- GEO:「Generative Engine Optimization（ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーション）」の略で、生成的AIを意味する。
どのような略称であっても、焦点は同じです：AIベースのエンジンが、会話的で生成的な応答で表示するコンテンツを探す場合、あなたのブランドを登場。 従来のSEOでは、検索結果ページで上位に表示されることが目標でした。GEOでは、生産された答えの一部として表示されることが目的です。
リンクから言語モデルへ：大転換
従来の検索はリンクで成り立っていた。GEOは言語に基づいている。核となる違いは以下のようにまとめられる：
ファクター。 | 伝統的なSEO。 | ジェネレーティブ・エンジン最適化（GEO） |
|---|---|---|
主たる目標 | リンクのリストでURLをランク付けする。 | 合成された答えのソースになる。 |
コアユニット。 | リンク | 言語とコンセプト |
キーシグナル。 | バックリンク（ページランク） | ブランド紹介と文脈上の関連性 |
成功の指標 | クリックスルー率（CTR） | 参考レート |
主な戦術 | キーワード最適化、リンク構築 | 構造化データ、E-E-A-T、会話型コンテンツ。 |
回答の形式が変われば、検索の方法も変わる。クエリは長くなり（平均23語、対4語）、セッションは深くなり、回答はパーソナライズされる。これは、コンテンツの発見方法と最適化の必要性を根本的に変える。
リンクから言語モデルへ：大転換
従来の検索はリンクで成り立っていた。GEOは言語によって成り立っている。
- 伝統的なSEO:目標は、10個の青いリンクのリストの中で、あなたのウェブページを1位にすることでした。可視性とは、キーワードのマッチング、バックリンク、ユーザーエンゲージメントに基づいてサイトをインデックスすることによって決定される、結果ページで上位にランクされることを意味しました。
- ジェネレーティブ・エンジン最適化（GEO）：目標は、あなたのコンテンツが答えそのものになることです。Grok、Perplexity、GPT-4o、GeminiのようなLLMが、人々が情報を見つける方法のインターフェイスとして機能することで、可視性とは、合成された回答に直接表示されることを意味します。
回答の形式が変われば、検索の方法も変わる。クエリは長くなり（平均23語、対4語）、セッションは深くなり、回答はパーソナライズされる。これは、コンテンツの発見方法と最適化の必要性を根本的に変える。
大規模言語モデルの仕組み
GPT-4のような大規模な言語モデルは、オンライン記事や書籍からコーディングマニュアルやソーシャルメディアへの投稿に至るまで、膨大なテキストコレクションで学習される。また、実際のユーザーからのフィードバックや、人々がチャットボットとどのようにやり取りしているかを調べることによっても改善されます。彼らに見てもらうには、あなたのコンテンツが彼らの主要なフォーカスエリアと一致する必要があります：
- トピックの関連性：ユーザーの質問に直接マッチするコンテンツが好まれます。ユーザーが「小規模なB2Bビジネスに最適なCRMソフトウェアは何ですか」と質問した場合、このモデルはB2Bまたは小規模ビジネス向けのCRMをカバーするテキストを探します。
- 権威性：広く引用されていたり、信頼できる情報源から発信されていたり、トピックに関する一貫した専門家レベルの報道を示すコンテンツは、信頼される可能性が高い。
- 明確な構成：見出し、箇条書きリスト、統一された書式で構成されたテキストは、モデルにとってはるかに処理しやすい。
- データと統計：データ、事実、統計への具体的な言及は、コンテンツを際立たせる。詳細のない漠然とした文章は、具体的なデータを含むコンテンツを優先して見落とされる可能性があります。
ジェネレーティブ・エンジン最適化（GEO）で成功する方法
その基礎はSEO担当者にとって馴染み深いものではあるが、ニュアンスや戦略的な終盤の展開は大きく異なる。ここでは、GEOで成功するための重要な戦術を紹介する。
1.コンテンツの質と構造を最適化する
- 流れるような読みやすい表現を心がける：専門用語が多いコンテンツは、言語モデルが正しく要約するのが難しくなります。わかりやすく、自然で、会話のようなスタイルで書くことは、モデルがあなたのコンテンツを処理するのを助けるだけでなく、読者にアピールすることにもなります。
- 見出しでトピックを論理的にグループ化する: 言語モデルは、コンテンツがきちんと整理されているときに最もよく機能します。小見出し（H2、H3）を使って、さまざまなトピックを分解しましょう。この構成により、モデルはユーザーのクエリに最もよく答えるテキストの特定の部分を特定しやすくなります。
- 実例、データ、引用によるサポート：あなたの主張が実際にどのように機能するかを示しましょう。具体例、統計、専門家からの引用は、あなたのコンテンツを一般的な記事と差別化し、信頼を築きます。
- コンテンツの鮮度と更新を保つ：静的なデータセットでトレーニングされたモデルもあるが、現在では多くのモデルがリアルタイムのデータを根拠としている。もしあなたのコンテンツが古い数字を使っていたら、より最新の情報を持つ競合に負けてしまうかもしれません。2025年第1四半期現在...」のような簡単な注釈は、コンテンツの関連性を高めることができます。
2.権威と関連性のシグナルを構築する
- リンクされていないブランドへの言及を優先する：これは、従来のSEOとの最大の戦術上の違いである。リンクされていない言及は、検索ランキングにはほとんど影響を与えないが、GEOにははるかに大きな影響を与える。LLMは用語の共起と文脈から理解を得る。戦略的SEOコンサルタントのGianluca Fiorelliが書いているように、"ブランドの言及は今や重要である...なぜなら、より広範なセマンティックネットワーク内のエンティティとしてのブランドのポジションを強化するからである。"
- 関連性のあるコンテンツ（とリンク）に焦点を当てる：関連性のないウェブサイトへのバックリンク構築のような戦術は、GEOのメリットをさらに少なくします。関連性のある文脈がなければ、これらのリンクはLLMがあなたのブランドの権威を理解する上で何の役にも立ちません。
3.新しいフォーマットと技術的現実に適応する
- 異なるコンテンツタイプを最適化する:調査によると、LLMはウェブサイトのコアページ（ホームページ、価格、about）とドキュメント（PDFなど）を引用することに「好み」があり、これらはSEOでは二級市民として扱われることが多い。これらの資産をもっと重要視しましょう。
- LLMのためのユニークな文書構造を考える：何よりもまずLLMのために構造化された文書を書くことに、ますます利点があるかもしれません。Andrej Karpathyが指摘しているように、「2025年のドキュメントは、LLMのコンテキストウィンドウに入ることを意図した、単一のyour_project.mdテキストファイルであるべきだ」。
- 斬新なデータソースを活用する: LLMは、従来のSEOの範囲外のソースでトレーニングを行う。例えば、GitHubの公開コンテンツは、トレーニングデータに含まれることが保証されています。開発者向けに販売する企業にとって、これは最適化のための新しいフロンティアだ。
- あなたのコンテンツがクロール可能であることを確認する（JavaScriptに注意）:シニアSEOストラテジスト、エリー・ベレビーが説明するように、「ほとんどのAIクローラーはJavaScriptをレンダリングしません。つまり、クライアントサイドでレンダリングされたコンテンツは見られないということだ。これはおそらく変更されるでしょうが、今のところ、あなたの重要なコンテンツがクライアントサイドのJavaScriptの後ろに隠されていないことを確認してください。
ランキングから参照率へ：成功を測る新しい方法
それはもはやクリックスルー率だけではありません。参照率：あなたのブランドやコンテンツが、模範解答の中でどれだけ頻繁に引用されるか、またはソースとして使用されるか、ということです。
Profound、Goodie、Daydreamのような新しいプラットフォームは、ブランドがAIが生成したレスポンスにどのように表示されるかを分析することを可能にする。レガシーSEOのプレーヤーも適応している。AhrefsのBrand Radarは、AIのOverviewsでブランドの言及を追跡するようになり、Semrushは、ブランドが生成プラットフォーム全体で認知を追跡するのに役立つ専用のAIツールキットを持っている。この種のモニタリングは、従来のSEOダッシュボードと同じくらい重要になってきており、一般大衆における認知だけでなく、モデルにおける認知も考慮に入れている。
ゲオに関するFAQ
LLMは実際にどうやって私のコンテンツを見つけるのでしょうか？ LLMは、ウェブクロール、ナレッジベース、または検索インデックスとの提携から得たデータを使用します。だからこそ、あなたのサイトがrobots.txtによってブロックされていないことが重要なのです。
GEOはSEO対策に取って代わることができますか？ そうではありません。バランスの取れたアプローチが最も効果的です。伝統的なSEOシグナルはこれらの言語モデルにとって依然として重要なので、基本的な最適化をおろそかにすべきではありません。
サードパーティサイトでのブランド言及はGEOに役立ちますか？ はい。あなたのブランドが信頼できるリソースとして認識されれば、それがソーシャルメディア上であれ、ニュース記事であれ、ユーザーフォーラム上であれ、モデルはそれを関連性があると考える可能性が高くなります。
ゲオでの成功はどのように測ればよいのでしょうか？ 難しいかもしれない。オーガニックなトラフィックの変化、ブランドへの言及の頻度に注目するか、AIによる言及を追跡するアグリゲーター・ツールを使用する。
これらのヒントは、GoogleのSGEに表示されるのにも役立ちますか？ はい。GoogleのSearch Generative Experienceは、権威性、明確性、最新情報といった同様のシグナルを使用します。
最終的な感想プラットフォームという機会
その規模にもかかわらず、SEOツール市場は常に断片化されていた。GEOはそれを変える。
これは単なるツールのシフトではなく、プラットフォームのチャンスである。最も魅力的なGEO企業は、測定にとどまらないだろう。何十億ものプロンプトから学びながら、独自のモデルを微調整していくだろう。彼らは、洞察、創造的なインプット、フィードバック、反復といったループを所有する。
GEOが、ブランドがAIのレスポンスで参照されることを保証する方法であるならば、それはまた、AIレイヤー自体との継続的な関係を管理する方法でもある。GEOは、LLMと対話するための記録システムとなり、ブランドがプレゼンス、パフォーマンス、結果を追跡できるようにする。そのレイヤーを所有し、その背後にある予算を所有する。インサイトを提供するだけでなく、チャネルになるのだ。
