GEO

GEOとは、Generative Engine Optimizationの略で、生成AIによる検索回答の中で、自分のコンテンツがどのように取り上げられるかを改善する考え方です。Aggarwalらの研究論文は、生成回答内での情報源の可視性を高める取り組みとして、この枠組みを提案しています。[1]

Googleも、AI検索での可視性改善を説明する名称として紹介していますが、Google検索では生成AI検索の最適化もSEOに含まれるという立場です。研究での定義と、特定のサービスの運用指針を分けて理解する必要があります。[2]

原著論文では、複数の情報源を組み合わせた回答について、引用に対応する文章の量や、情報の独自性、提示のされ方などを可視性の要素として扱っています。関連する文章の語数に基づく指標や、回答中の位置を考慮した指標が提案されています。[1]

ここでの評価は、通常の検索結果で何位に並んだかとは異なります。論文の指標を、SERPの順位や、サービスが報告する表示回数と同じ数値として読み替えることはできません。

たとえば、仮に同じサイトが回答に引用されても、回答の一部を支える場合と、主要な説明を支える場合では、取り上げられ方が違います。可視性という言葉は、単にリンクがあるかどうかだけでなく、こうした違いを考える手がかりになります。

原著論文は、文章への変更を実験し、引用元の可視性にどう影響するかを評価しています。次の表は、そのうち三つの方法を整理したものです。実務で必ず効果が出るという推奨一覧ではありません。[1]

著者らは、これらの変更が可視性の改善につながった実験結果を報告しています。一方で、効果は質問の分野に依存するとも述べています。数値や引用を増やすだけで、どの質問でも同じ結果になるという意味ではありません。[1]

また、2024年版の論文の実験設定にはGPT-3.5 Turboを使った回答生成が含まれます。著者らは、生成エンジンの変化に伴って方法を調整する必要があること、検索順位への影響は評価していないことを限界として挙げています。この研究だけから、現行のGoogle AIモードでの採用や、検索順位の上昇を保証することはできません。[1]

Googleは、生成AI検索にもSEOの基本を適用するよう案内し、Google検索のためにAI向けテキストファイルを新設したり、コンテンツを細切れにしたりする必要はないと説明しています。実験で有効だった変更と、提供元が示す条件は、別々に確認します。[2]

資料や事例を評価する際には、対象サービス、使ったモデル、質問、測定指標、確認時期を見ます。「AIでの可視性が上がった」という報告でも、何を測った結果かが分からなければ、自サイトへ当てはめる判断材料としては不足します。

Microsoft Bingは2026年6月、Bing Webmaster ToolsでCitation Shareなどの機能をプレビュー提供すると発表しました。同社はCitation Shareを、観察のための指標であり、ランキングシステムではないと説明しています。[3]

実務で比較する場合も、同じ条件での記録を残し、引用の有無、回答内容の正確さ、計測ツールの定義を確認します。AEOなどの近い呼び方と重なる部分がありますが、本記事では生成回答内の可視性と、その評価を読む際の注意点に焦点を置いています。

• [1] Pranjal Aggarwal ほか: GEO: Generative Engine Optimization（英語）
• [2] Google: Optimizing your website for generative AI features on Google Search（英語）
• [3] Microsoft: New AI Visibility Insights in Bing Webmaster Tools: Intents, Topics, Citation Share, Compare（英語）

寄稿: 2026年10月2日 ／ 出典確認: 2026年10月2日 ／ 最終監修: 2026年10月4日