GEO(生成エンジン最適化)とは？生成AI時代のマーケティング戦略

ChatGPT、Gemini、Perplexityなど生成AIの利用が増える中、「Google1強」だった検索市場に変化の兆しが出ています。

生成AIを利用した検索の増加に伴い、Googleの検索市場シェアが減少し、今後、従来型のGoogle検索結果の表示回数やWEBサイトへの流入は大きく減少するとの予測もあります。

特にGoogleを対象としたリスティング広告やSEO対策、またアフィリエイトマーケティング等に大きくマーケティング予算を配分をしている企業の場合、戦略の大幅な見直しが必要になるかもしれません。

これに伴い、GEO（生成エンジン最適化）やAIO（AI最適化）、LLMO（大規模言語モデル最適化）など生成AI上での検索に対して自社の商品やサービス、ブランドの露出を最大化するための方法論を指す用語が誕生し、注目され始めています。

本記事では生成AIの登場による検索市場の変化や、従来のSEO（検索エンジン最適化）に似た施策としてのGEO（生成エンジン最適化）について解説、GEOやLLMO、AIOなどと呼ばれる生成AIの最適化施策とは具体的に何を指すのか、SEO対策との違いや成功事例などを最新の英語圏の情報から紹介します。

青木 綾（RYO AOKI）

EXIDEA米国支社「EXIDEA GLOBAL USA INC.」代表。2002年、株式会社リクルート入社、就職情報サイト「リクナビ」や宿泊予約サイト「じゃらんnet」等のサービス開発やプロデューサー業務に従事。退職後、アメリカ・カリフォルニア州・ロサンゼルスに移住。現地で日本語情報誌を発行する「Lighthouse」のVice Presidentを経て、2018年より現職。

生成AI時代のマーケティング：GEO（生成エンジン最適化）やAIO・LLMOとは？

生成AIを利用した検索の増加に伴い、生成AI上で自社の商品・サービス・ブランドができるだけ多く引用され、回答結果に表示されるかは、認知獲得などのマーケティング戦略に大きな影響を及ぼす可能性があります。

2025年現在、世界中で生成AI時代のマーケティング手法として生成AIの出力結果を自社にとって最適にするにはどうしたら良いかという議論が開始されています。

結果、英語圏ではGEO (Generative Engine Optimization)やAIO (Artificial Intelligence Optimization)、LLMO (Large Language Model Optimization)などの用語が続々と誕生しています。

各用語で厳密な定義には違いがある一方、「生成AIの出力結果が自社にとって最適な状態を目指す」点は共通です。

以下、まずは2025年5月時点で、生成AIの出力結果の最適化に関連するキーワードとして英語圏の情報で比較的よく目にする用語を紹介します。

GEO（生成エンジン最適化）とは「生成AIなどの生成エンジンを対象に、自社の商品・サービス・ブランドが回答内に引用・言及されるように最適化する手法」と定義し、以下で詳しく解説します。

なぜ企業のマーケティング戦略にGEO（生成エンジン最適化）が重要なのか？

例えば、Googleでの情報検索が減少し、生成AIの利用が急速に増加する場合、企業やマーケターは大幅なマーケティング戦略の見直しを迫られそうです。

生成AIが一般ユーザーの主要な検索エンジンになるのであれば、マーケティング戦略や施策の予算配分にも大規模な地殻変動が起きそうです。

では、そのような生成AI時代は本当に来るのでしょうか？生成AIが検索エンジンとしても主要なプラットフォームになるかはわからないものの、近い将来、少なくとも「マーケティング戦略上、無視のできない検索エンジン」の1つにはなりそうです。

Googleの検索エンジン市場シェアが約10年ぶりに90%を下回る

※Googleなど検索エンジンの市場シェアの推移（2024年4月～2025年3月）（出典：StatCounter）

WEBトラフィックの解析データを提供するStatCounterによると、全世界におけるGoogleの検索エンジン市場シェアは2024年後半から90%を下回っています。同データによるとGoogleのシェアが90%を下回るのは2015年以来で、約10年ぶりの出来事です。

もちろんGoogleの圧倒的シェアは変わらないものの、ChatGPTの機能を統合したMicrosoftのBingは検索市場シェアを2024年の3%台前半から2025年には4%前後まで伸ばしているほか、生成AIの利用の増加もGoogleのシェア下落の原因の1つと考えられています。

生成AIの検索市場シェアはどれくらい？

生成AIの利用が増加する一方、実際に生成AI上で情報を検索するユーザーはどれくらいいるでしょうか？以下、オーディエンス調査ツールを提供するSparkToroが試算したChatGPT上での検索回数についてのデータを紹介します。

【ChatGPTでの情報検索回数の試算】

※ChatGPT上での1日あたりの検索回数（出典：SparkToro）

• OpenAIのXによるとChatGPTに送られる1日あたりのメッセージ数は10億（2024年12月時点）
• SEMrushの調査によると、ChatGPTのプロンプトのうち約30%が検索性のもの
• ChatGPT上での1回の会話あたりのメッセージ数は平均8回

SparkToroの試算によるとChatGPT上での検索回数は1日あたり3,750万回。これはGoogle上での1日あたりの検索回数「約140億回」（Googleによると2024年の総検索回数は約5兆回）と比較すると現時点ではまだ僅かです。

なお、ChatGPTと他の生成AIツールのマーケットシェアについては以下のようなデータがあります。

（出典：FirstPageSage)

生成AIツールのマーケットシェアは調査データによる差異も大きいのですが、ChatGPTを含む生成AIの検索エンジン市場シェアは以下のように試算できます。

さらなるGoogleのシェア低下や、生成AIを利用した検索の増加予測も

2024年時点で生成AIでの検索回数は全検索の0.5%～1.0%程度と試算され、シェアはまだ小さいものの、今後急速に拡大する可能性もあります。

例えば大手調査会社Gartnerでは、2026年までに従来の検索エンジンを利用した検索が25%減少、チャットボットやバーチャルエージェントなど生成AI関連のツールに置き換わると予測しています。実際、米国では2027年までに9,000万人が生成AIを主な検索ツールとして利用するとの予測もあります（出典：SEMrush）。

また、Appleが「Safariのデフォルト検索エンジンとしてGoogleに代わるAIベースの検索エンジンを検討」（上級副社長エディ・キュー氏｜New York Post）しており、iPhoneなどのデフォルトの検索エンジンが生成AIベースとなるとさらに生成AIの検索市場シェアは拡大します。

ちなみに、Googleも生成AIを利用した検索を取り入れ始めており、将来的には生成AIを利用した情報検索が主流になる可能性が高いとも考えられます。

GEO（生成エンジン最適化）の具体的な実践方法・施策

今後、企業のマーケティング戦略で重要となるGEO（生成エンジン最適化）ですが、具体的にどう実践すれば良いでしょうか？まだ確立された施策や成功事例は少ないものの、生成AIの仕組みも考慮したGEOの基本的な考え方や事例は生まれつつあります。

以下、GEOの具体的な実践方法や施策事例を紹介します。

GEOで目指す「生成AIの回答結果の最適化」はそもそも可能？

生成AI時代のマーケティング手法として注目されるGEO（生成エンジン最適化）ですが、そもそも生成AIの出力結果を意図的に変える、ある質問の回答内容に影響を及ぼすことは可能でしょうか？

この生成AIの仕組みを踏まえると、生成AI（RAG）に参照されるWEBサイト上のコンテンツに変更を加えれば、生成AIの出力結果も変わる可能性があり、実際にWEBコンテンツの変更により生成AIの回答が変化した事例もいくつかあります。

つまり、適切なGEO施策の実施によって「生成AIの回答の最適化は可能」と言えます。

GEO（生成エンジン最適化）対策に必要な基本的な考え方

GEO（生成エンジン最適化）対策は、自社のWEBサイトの改善・変更により可能な側面もありますが、GEO対策の実践にあたって必要な基本的な考え方を以下の3つに分けて紹介します。

• 1. WEBサイトを生成AIがクロールできる環境に整備
• 2. 生成AIの回答結果に選ばれるための信頼性強化（著者情報、公的データの引用など）
• 3. 生成AIが抜粋しやすいコンテンツの制作（箇条書き、構造化データなど）

1. WEBサイトを生成AIがクロールできる環境にする

『生成AIに見つけてもらわなければ、引用されない』

生成AIはRAGと呼ばれる技術でWEBサイトの情報をリアルタイムに取得してユーザーの質問への回答を出力する一方、生成AIのクローラーが自社のWEBサイトにアクセスできない状態では生成AIに参照されず、質問の回答結果に引用されることもありません。

またWEBサイトのレスポンスが非常に遅い場合や、重要なコンテンツへの内部リンクがない場合、生成AIのクローラーがコンテンツの情報を取得できず、この場合も回答結果に引用される可能性は低下します。GEO対策の前提として、WEBサイトが生成AIからクロールされやすい状態にあることが必要です。

2. 生成AIの回答結果に選ばれるための信頼性強化

『生成AIから信頼される情報源にならなければ、引用されない』

新しい技術である生成AIがツール・サービスとしての信頼を獲得するには、誤情報を回答に含めないなど正確かつ事実に基づいた出力結果が重要です。このため、信頼性の高いWEBサイトの方が生成AIの質問への回答で参照される可能性が高く、生成AIにとって信頼できる情報源になる（信頼できる情報源と見なされる）ことは重要なGEO対策の1つです。

生成AIからの信頼性を高める方法としては、各コンテンツでの統計・調査データの引用や著者・監修者情報の明記、情報を定期的に更新しつつ「最終更新日」も明示すること（最新情報であることの明示）などが考えられます。また自社のWEBサイト以外の第三者サイトで自社の商品やサービス、ブランドが言及されたり、良い評価を受けることも生成AIからの信頼に繋がり、GEO対策としても有効と考えられます。

※SEO対策でも重要な「E-E-A-T」に近い考え方になります。この記事では「GEOとSEO（検索エンジン最適化）の違い」も解説しています。

3. 生成AIが抜粋しやすいコンテンツの制作

『生成AIにとって読みづらいコンテンツは、引用されない』

コンテンツ（ページ）全体の完成度が評価対象とされるSEO対策と比較して、生成AIは部分的に情報を抜粋して引用・回答するモデルのため、GEO対策では生成AIが抜粋しやすいコンテンツの制作が必要です。また長文のテキストデータは生成AIが正しく意味を理解できず、出力結果に採用されない可能性もあります。

また生成AI上でのユーザーのプロンプト（指示文）は質問形式の場合も多いため、FAQ形式のコンテンツは直接回答として採用されやすく、FAQの拡充がGEO対策に有効との考え方もあります。

なお、一部の生成AIはWEBサイトのコンテンツに加え、構造化データ（画面上には表示されない、クローラー向けのデータ）も参照しており、構造化データの拡充もGEO対策の1つです。

GEO（生成エンジン最適化）対策の成功事例

GEO（生成エンジン最適化）対策はまだ新しい考え方である一方、英語圏では実際に生成AIの回答結果が変わるようなGEOの成功事例も報告されています。以下で参考までにGEO対策の成功事例をいくつか紹介します。

GEO成功事例①統計データの追加

GEO (Generative Engine Optimization)の概念を提唱したプリンストン大学の論文からの成功事例です。

「Things to do in NY?（ニューヨークですべきことは？）」という質問に対し、ピザ店のWEBサイトのGEO対策で生成AIの回答が変化するかを実験しました。対策前は、セントラルパーク、自由の女神に次いで、ニューヨークスタイルピザが紹介されていたところ、GEO対策により生成AIの回答がニューヨークスタイルピザ、セントラルパーク、自由の女神の順番に変化したとのことです。

この論文では複数のGEO対策の実験と効果測定を繰り返し、中でも効果的だったのが関連する統計データの追加だったそうです。対象サイトに統計データを追加後、生成AIの回答内に同店のWEBサイトの情報が引用される量が増え、回答内容も変化したとのこと。論文では統計データの追加による生成AIからの信頼性向上がGEO対策に有効であることを示唆しています。

GEO成功事例②自社のWEBサイト外を含むE-E-A-T強化

あるSaaS系企業がブランドの認知アップを目的に、業界トップ企業と共同レポートを作成、このレポートで自社サービスの特徴や強みに言及したり、プレスリリースなどを使ってその内容を公開しました。また同時にWikipediaで自社サービスのページを作成し、先の共同レポートについても引用元として明示しました。

GEO施策の実施から数ヶ月後に、特定ジャンルの質問に対する生成AIの回答で自社サービスが主要サービスの1つとして言及されるようになりました。また企業名でのブランド検索が施策前よりも約25%増加し、生成AI上での露出拡大がブランド認知度向上や指名検索の増加に繋がる可能性が示唆されました。権威性の強化によるGEO対策の成功事例の1つです。

GEO成功事例③FAQ（よくある質問）の拡充

ECサービスの提供企業が、生成AI上での表示・引用回数を高めるため、GEO対策の一環としてWEBサイトの各製品ページのFAQ（よくある質問）を充実させ、また構造化データによるマークアップを実装。同時に購買顧客に対して第三者サイトでのレビュー投稿を依頼し、同社のECサイトの情報が拡散するような施策を実施しました。

施策実施から数ヶ月で、あるカテゴリのおすすめのECショップとして生成AI上で同社が表示され始め、同時に売上も増加し始めたとのこと。GEO対策が単なる認知向上に留まらず、売上拡大に貢献する可能性を示す成功事例です。

従来のSEO対策（検索エンジン最適化）とGEOの共通点と違い

上記でGEO対策の基本的な考え方や成功事例を紹介しましたが、一部は従来のSEO対策（検索エンジン最適化）と共通します。つまり、適切なSEO対策が実施されたコンテンツはGEO（生成エンジン最適化）観点でも良いコンテンツとなる可能性が高く、実際にGoogleの検索結果で上位表示されている記事は、生成AIの出力結果に引用されやすいとの報告もあります。

一方、SEO対策では検索クエリに対する関連キーワードの網羅性や一定以上の長さのコンテンツが必要とされるのに対し、GEO対策ではユーザーの質問に対して適した一文さえあれば生成AIの回答に引用され得る点は大きな違いです。

SEO対策とGEOの共通点

SEO対策（検索エンジン最適化）とGEO（生成エンジン最適化）で共通して重要とされる点が以下です。

• WEBサイトのクローラビリティ（SEOでもGEOでもクローラーがアクセスしやすいWEBサイトであることが必要）
• 信頼性や権威性などの「E-E-A-T」

※E-E-A-Tとは「Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trust（信頼性）」の略で、Googleのコンテンツ評価の基準でもある考え方

• 構造化データなどクローラー向けのデータ提供（機械でもコンテンツ内容を理解しやすいことが重要）

SEO対策とGEOの違い

GEO（生成エンジン最適化）の効果分析方法やツール

実際にGEO（生成エンジン最適化）の施策を実行しても生成AIでの引用回数などの効果を測定できなければ、施策の有効性を評価できません。一方、Googleの検索結果の順位など効果を測定しやすく、分析ツールも多いSEO対策と比較して、GEOの効果分析ツールはほとんどなく、また確立された効果分析方法もないのが現状です。

以下、現時点で可能なGEOの効果分析方法や利用可能なツールについて解説します。

生成AIからWEBサイトへのトラフィックはGoogle Analyticsなどの既存ツールで分析可能

まず、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityなどの生成AIから自社のWEBサイトへの流入数をGEOの効果として測定・分析する場合は、既存のGoogle Analyticsなどのアクセス解析ツールを利用して、「Referral」（参照元）別のアクセス状況から測定可能です。

生成AIでの言及・露出回数の測定ツールはなく、手動での効果分析方法のみ

GEOによる「生成AIでの言及・露出回数の最大化」を目的とした場合、現時点では複数の生成AIプラットフォームでの言及・露出回数を定量的に測定できるツールはなく（※）、GEO対策に取り組む企業は基本的に手動での効果分析方法を採用している場合が多いようです。

※Googleの検索結果画面で生成される「AIによる概要」での引用回数などを測定するツールは一部出てきています。

手動でGEO対策の効果をモニタリング・分析するには、

1. モニタリング対象のプロンプト（質問文）を決める
2. 各プロンプトで自社の商品・サービス、ブランドがどのように言及されているかを確認する
3. 上記を定期的に（毎月など）繰り返し、生成AIの出力結果が変化するかを分析する

方法があり、APIを活用して一部自動化・ツール化する企業もあります。

まとめ：自社の商品・サービス、ブランドが生成AIの出力結果に表示されるには？

以上、本記事では「生成AIの出力結果で自社の商品・サービス、ブランドが表示されるように最適化」する施策としてのGEO（生成エンジン最適化）やAIO・LLMOなどの用語を紹介した上で、対策を実践する上での基本的な考え方や成功事例、効果分析方法などを紹介しました。

ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIを利用した情報検索は、現時点ではまだ限定的ですが、GoogleやAppleの動きによっては急速に拡大する可能性もあり、生成AI時代のマーケティング戦略として新たにGEO対策の視点が必要です。

一方、GEO対策とSEO対策の類似点もあり、従来のSEO対策の強化が結果的にGEO対策に繋がる場合もあります。定期的にGEO対策関連の最新情報を収集し、部分的にでも自社のSEO対策やコンテンツマーケティングにGEOの視点を盛り込むことをおすすめします。