近年、私たちの情報収集の方法は大きく変化している。従来はGoogleやYahoo!といった検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果ページ（SERP）の中から自分に必要な情報を選ぶことが一般的だった。しかし、ChatGPTやGoogleの検索生成体験（SGE）、Perplexity AIなどの生成AIエンジンが普及し始めたことで、検索体験は「答えを探す」から「答えを得る」へとシフトしている。
この新しい流れに対応するために注目されているのが GEO（Generative Engine Optimization）＝生成エンジン最適化 である。これは、生成AIが回答を作成する際に、自社のコンテンツが適切に引用・参照されるように最適化する取り組みを指す。従来のSEOが「検索順位で上位に出る」ことを目的としたのに対し、GEOは「AIの回答に採用される」ことをゴールとする点が大きな違いだ。
SEO（Search Engine Optimization）は、検索エンジンのアルゴリズムに基づき、サイトの構造やコンテンツを最適化し、検索順位を高めることを目的としてきた。具体的には、被リンク対策、キーワード最適化、モバイル対応、ページ速度改善などが中心的な施策であった。
一方、GEOは以下の特徴を持つ。
GEO対策が重要である理由は、今後のユーザー行動の変化に直結している。
多くのユーザーが従来の検索よりもAIによる自然な回答を好むようになる。
すでにSEOの世界でも「検索結果を見てサイトを訪問せずに解決するクリックレス検索」が問題視されていたが、生成AIの普及によってさらに加速する。
製造業や医療など専門性の高い領域では、AIに引用される情報が業界の回答として扱われる可能性がある。
将来的にAI検索にスポンサー枠が導入される可能性もあり、GEOを意識した情報発信を行うことで広告費用対効果も高められる。
では、企業はどのようにGEO対策を進めるべきだろうか。以下に代表的な施策を整理します。
Schema.org(※)などの構造化マークアップを用い、AIが読み取りやすい形で情報を整理する。FAQスキーマや商品スキーマを導入することで、AIが回答を生成する際に正確なデータを参照しやすくなる。
※「Schema.org（スキーマ・ドット・オルグ）」とは、Google、Microsoft（Bing）、Yahoo!、Yandex など大手検索エンジンが共同で推進している「構造化データ（Structured Data）」の標準仕様をまとめたプロジェクトのことです。
Webページの情報を 検索エンジンが理解しやすい形式で記述するためのルール（語彙／ボキャブラリ） を提供する。
これにより、検索エンジンはただのテキストではなく「意味」を認識できるようになる。
Schema.orgを使ってWebページに「構造化データ」を追加すると、検索結果にリッチな表示（リッチリザルト）が出せるようになります
例：
• 商品ページなら「商品名」「価格」「在庫状況」「レビュー」などをタグ付け
• 会社概要ページなら「企業名」「住所」「電話番号」「ロゴ」などをマークアップ
• FAQページなら「質問」「回答」を定義
これにより、検索結果に 星付きレビュー、パンくずリスト、イベント情報、FAQ展開表示 などが表示され、ユーザーにわかりやすく訴求できる。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Schema.orgとは何ですか？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Googleなどが推進する構造化データの標準仕様です。"
}
}]
}
</script>
このように書くと、Google検索でFAQとして展開されやすくなります。
生成AI（ChatGPTやGoogle SGE）は、ページをそのまま読むよりも Schema.orgでマークアップされた情報 を優先的に取り込みやすいと考えられています。
→ つまり GEO対策＝Schema.orgを活用した構造化データ対応が必須 という位置づけになります。
生成AIは包括的な知識を必要とするため、記事は「深さ」と「広さ」の両方を意識して作成する。表面的な説明にとどまらず、用語の定義、歴史的背景、事例、比較などを盛り込むことで引用される可能性が高まる。
「◯◯とは△△である」といった明快な定義文やFAQ形式のコンテンツはAIに取り込まれやすい。特にユーザーがよく尋ねる質問に対する回答を用意しておくことが有効。
記事の著者情報、所属組織、監修者などを明記することで、AIに「権威ある情報源」と認識されやすくなる。また外部リンクや被リンクの獲得も信頼性向上に寄与する。
生成AIは今後テキストだけでなく画像・動画・音声も参照する。商品写真にalt属性をつける、動画に字幕を追加するなど、多様なデータ形式への対応もGEO対策の一環である。
GEOは新しい分野であり、いくつかの課題も存在する。
検索エンジンと同様、生成AIの回答プロセスはブラックボックス化しており、必ずしも意図通り引用されるとは限らない。
自社コンテンツが誤った形で要約される可能性もあるため、情報はできるだけシンプルかつ正確に提示する必要がある。
SEOでは順位やクリック数で効果を測定できたが、GEOでは「どの程度引用されたか」を計測する仕組みがまだ発展途上である。
定義文・FAQ・比較表など、AIに拾われやすい形式を意識してリライトする。
特にFAQ・製品情報・組織情報にスキーマを設定。
ブログ記事やホワイトペーパーを通じて専門性と網羅性を確保する。
プレスリリース、業界誌掲載、SNSでの言及など、外部からのシグナルを増やす。
AI回答に自社サイトが引用されているか定期的にチェックし、改善を続ける。
生成AIはまだ進化の途上にあるが、確実に私たちの情報検索行動を変えつつある。GoogleやMicrosoftはAIによる回答を検索体験の中心に据えようとしており、数年後には従来型のSEOよりもGEOがマーケティング戦略の主役になる可能性も高い。
企業にとって重要なのは「検索エンジンに見つけてもらう」ことから「生成AIに選ばれる」ことへ意識を切り替えることだ。これは単なるテクニックではなく、情報の正確性・透明性・ユーザー志向を徹底する姿勢そのものが試される領域である。
Generative Engine Optimization（GEO）は、生成AIの時代における新しい最適化戦略である。
- SEOは「検索結果で上位表示」を目指す。
- GEOは「生成AIの回答に引用される」ことを目指す。
具体的な施策としては、構造化データ、網羅的なコンテンツ、Q&A形式、信頼性の明示、マルチモーダル対応が重要である。まだ始まったばかりの分野であり、試行錯誤は避けられないが、今から準備を進めることで将来の競争優位性を築くことができます。
生成AI時代において「情報源として選ばれる企業」になれるかどうかが、今後のデジタルマーケティングの成否を左右する可能性があります。