TL:DR:AIの検索出力に最適化するための略語（GEO、GAIO、LLM SEO、LLMO、AEO）のリストは増え続けている。しかし、これは本当に別の分野なのだろうか？大部分は違う。質の高いコンテンツの作成、オーソリティの構築、技術的なアクセシビリティの確保など、LLMの可視性を向上させるための中核となる戦略は、確立された質の高いSEOの実践と大きく重なる。ニュアンスの違いはあるものの（リンクされていないブランド言及の重要性の増加や、コンテンツタイプによる影響の違いなど）、これらはSEOの枠組みの中での進化であり、別の分野を必要とする革命ではない。しっかりとしたSEOの基礎に集中すること。それが、従来の検索とAI対応の両方における可視性への最良の道である。
GEO、GAIO、LLM SEO、AEO...。それともSEOが進化しただけなのか？
GEO（Generative Engine Optimization）、LLM SEO（Large Language Model Search Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）、GAIO（Generative AI Optimization）などなど。ビジネスリーダーやマーケッターとして、重要な質問は次の通りだ：これらは、既存のマーケティングや検索エンジン最適化の取り組みとは一線を画し、私たちが習得すべき根本的に新しい一連のタスクなのだろうか？
急速な技術シフトとその実用的な意味を観察している私の立場からすると、少なくとも今のところ、答えはnoのようだ。状況は進化しているが、「GEO」や「LLM SEO」と呼ばれる完全に独立した分野が必要だという考えは、不必要に複雑化しているように感じる。SEOが進化しただけのものだと私が考える理由を説明しよう。
核心的な質問新分野か、SEOの適応か？
基本的なゴールに変わりはない。従来の検索エンジンであれ、AIアシスタントであれ、潜在顧客がソリューションや情報を探しているときに、私たちのブランド、製品、専門知識が目につくようにしたいのだ。現実的な問題は
強固なSEO戦略の一部ではない、LLMのアウトプットの可視性を向上させる具体的な行動とは？
今のところ、実用的な違いはほとんどないようだ。伝統的な検索エンジンでの強力な知名度につながる戦略は、LLMの回答での知名度と強い相関関係があるようだ。これは、明確なプロセスというよりも、効果的なSEOの自然な副産物のように感じられる。
LLMの知名度が優れたSEOに似ている理由
現在の理解では、LLMのアウトプットに影響を与える主な方法がある：
- 学習データにおける可視性を高める： LLMは膨大なデータセットから学習します。そのデータの中で、あなたのブランドが言及され、関連するトピックに関連付けられればされるほど、関連するAIの回答に表示される可能性が高くなります。どのようにこれを達成するのか？中核となるトピックについて、高品質で構造化されたコンテンツを作成することだ（自社サイト上で、また他のサイトでの言及を促す）。これが教科書的なコンテンツ戦略であり、オフページSEOである。
- RAGデータソースでの可視性を高める:これまで述べてきたように、LLMはますますRAG（Retrieval Augmented Generation）を使用するようになっており、多くの場合、BingやGoogleのような従来の検索インデックスを含む外部ソースからリアルタイムの情報を取得しています。これらのインデックスにおけるあなたの可視性を向上させることは、端的に言えば、伝統的なSEOである。上位にランクインすることで、あなたのコンテンツはLLMに検索される可能性があります。
- （簡単に）敵対的な戦術：たしかに、LLMは時に操ることができる。しかし、LLMを「騙して」あなたを推薦させようとするのは、ブラックハットSEOのようなもので、リスクが高く、長期的には損害を与える可能性があり、持続可能な戦略ではありません。私たちは、本物の価値を構築することに重点を置いています。
これらの点をまとめると、核となる仕組みは一貫している：自社のデジタル・プロパティと、より広範なウェブの両方において、自分の専門分野に関する適切で権威あるコンテンツを作成すること。
ニュアンスを認識する：物事はどこでシフトしているのか
さて、これは何も変わらないという意味だろうか？そうとも言えない。LLMが従来の検索クローラーと比較してどのように動作するかにはニュアンスがあり、微妙な重点の移動につながります。しかし、これらはSEOの領域における改良点であり、新しいサイロを作る理由にはならないと私は主張したい：
- リンクされていないブランドへの言及が重要に:これはおそらく最も重要な変化である。従来のSEOは、バックリンク（PageRank）を重視します。しかし、LLMは、テキスト自体から理解を構築します - 有用性、用語の共起、文脈。ハイパーリンクがなくても、関連するサイトであなたのブランドについて言及されていれば、LLMはトピックとあなたのエンティティを関連付けることができる。このことは、価値あるサイト外プレゼンスについて、単なるリンク構築の枠を超えた幅広い見方を示唆している。コンサルタントのイーライ・シュワルツが指摘するように、信頼できる出版物やフォーラムでの議論でさえ、LLMの知名度を高めることができる。
- コンテクストがさらに重要になる：無関係なサイトにリンクを張ったり、トラフィックのためにトピックから外れたコンテンツを作成したりする（サイトの評判を悪用する）ような戦術は、以前からSEOの価値が疑わしいものでした。LLMは文脈に大きく依存しており、無関係な言及は意味のある関連性を構築するのにほとんど役に立たない。
- コンテンツのフォーマットとタイプの重み付けは異なる可能性がある：調査によると、LLMは、従来の検索が重視するよりも、ウェブサイトのコアページ（ホームページ、概要、価格）や文書（PDFなど）の引用を「好む」可能性があります。逆に、大規模なリスト／カテゴリーページは、LLMの直接的な引用としてはインパクトが弱いかもしれません（ただし、エンティティの関連付けにはまだ役立つ可能性があります）。このことは、見落とされたPDFを含め、すべての関連するコンテンツフォーマットが、十分に構造化され、有益であることを保証することを意味します。
- LLMに特化した構造の可能性：主にLLMの消費のために文書を構造化することを提案する人もいます（例えば、テキストの塊の中にグローバルなコンテキストを追加する）。興味深いことではありますが、これは現在のところ、特定のユースケースのための高度な戦術のように感じられます。
- 非伝統的なSEOデータに関するトレーニング：LLMは、GitHubの公開リポジトリのようなソースに関するトレーニングを行います。開発者をターゲットとするビジネスにとって、これらのエコシステムにおけるプレゼンスを最適化することは、オーディエンスに特化したオフページ戦略の延長線上にあると言っても過言ではありません。
- JavaScriptのレンダリング:現在、一部のAIクローラーは、Googlebotほど確実にJavaScriptをレンダリングできないかもしれません。一時的な技術的ハードルである可能性は高いですが、今日JSに大きく依存しているサイトにとっては考慮すべき点です。これはテクニカルSEOに該当します。
まだSEOの領域
ここからが重要なポイントだ：クロールとインデックスの管理、機械が読みやすいようにコンテンツを構造化すること（一方で人間にも役立つ）、オフページでのオーソリティと言及の構築、コンテンツの種類の理解 - これらはすべて、経験豊富なSEOプロフェッショナルが日々取り組んでいる活動である。
このようなニュアンスの違いは、プレイブックを破り捨て、「GEO」チームを作る必要はない。熟練したSEO担当者が適応し、焦点を少し広げることが必要なのだ。経験的に、従来のSEOの認知度が高いブランドは、LLMのアウトプットでも良い結果を出す傾向があることが多い。基本は引き継がれる。
検索エンジンがより生成的なAIを統合し、LLMが検索インデックスに寄り添い続けるにつれ、その境界線は劇的に乖離するのではなく、さらに曖昧になっていくだろう。
最終的な感想基礎に集中する
最新の略語に惑わされてはいけない。LLM SEOと呼ぼうが、GEOと呼ぼうが、AEOと呼ぼうが、単なるSEOと呼ぼうが、戦略的な必須事項は驚くほど一貫している：
- ユーザーのニーズに応える、質の高い、関連性のある、権威あるコンテンツを作成する。
- さまざまな手段（リンクの有無にかかわらず、価値ある言及を含む）を通じて、ウェブ上でブランドの存在感と権威を高める。
- コンテンツが技術的に健全で、ユーザーとマシンの両方が簡単にアクセスできるようにしましょう。
SEOにおいて常にそうであるように、ツールや具体的な戦術は進化していくだろう。しかし、核となる原則は不変だ。これらの基本を非常にうまく実行することに集中すれば、オーディエンスがどこで検索しようとも、ビジビリティの高いポジションを確保することができる。
地に足をつけ、戦略的に。
