GEO（Generative Engine Optimization）とは？SEOとの違い、具体的な対策などを論文から調査してみた。

近年、AI技術の進化により、検索体験が大きく変化しています。従来の検索エンジン（GoogleやBingなど）に加え、ChatGPTやPerplexity、Google AI OverviewsといったAI駆動の「生成エンジン」が台頭し、ユーザーに直接的でパーソナライズされた回答を提供しています。この新しい検索環境に対応するため、**Generative Engine Optimization（GEO）**という概念が誕生しました。本記事では、GEOの概要、SEOとの違い、具体的な対策に加え、研究論文「Generative Engine Optimization: An Accompanying Technical Report」の結果を詳しく解説し、その影響や実践的なアプローチについて深掘りします。

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1. GEOとは？SEOとの違いを徹底解説

1.1 SEO（Search Engine Optimization）とは何か？

SEOは、GoogleやBingなどの伝統的な検索エンジンにおいて、ウェブサイトの検索結果ランキングを向上させるための戦略です。例えば、キーワードの最適化やバックリンクの構築、ページ読み込み速度の改善などが主な手法として知られています。これにより、検索結果ページ（SERP）での上位表示を目指し、ウェブサイトへのトラフィックを増やすことが目的です。

1.2 GEO（Generative Engine Optimization）とは何か？

GEOは、AI駆動の生成エンジン（例: ChatGPT、Perplexity）向けにコンテンツを最適化する新しいアプローチです。生成エンジンは、ユーザーの質問に対し、複数の情報源からデータを収集し、自然言語でまとめた回答を生成します。この際、信頼できる情報源が引用されることが多く、GEOは自社のコンテンツがその回答に取り上げられる可能性を高めることを目標としています。つまり、単なるトラフィック増加だけでなく、ブランドの認知度向上や間接的な影響力の強化も視野に入れています。

1.3 GEOとSEOの違いを表で比較

GEOとSEOは、目的や手法、対象とするプラットフォームが異なります。以下にその違いを詳しくまとめました。

例えば、SEOでは「東京のカフェ」というキーワードで上位表示を目指すためにメタタグを調整しますが、GEOでは「東京のカフェのおすすめは？」という質問に対し、AIが引用しやすいようFAQ形式で情報を構造化することが求められます。

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2. GEOの実践的な対策：具体例とともに

GEOは、AIがコンテンツを理解し、引用しやすい形にするための戦略です。以下に、論文に基づく具体的な対策とその実践例を示します。

2.1 高品質なコンテンツの作成

• 詳細な情報提供: トピックを深く掘り下げ、1,500～3,000語程度の長文記事を作成します。例えば、「日本の気候変動対策」に関する記事では、総務省の統計データを引用し、具体的な数値や政策を詳細に解説します。
• 信頼性の高い出典: 学術論文（例: arXiv）や政府機関の報告書を参照し、情報の正確性を担保します。

2.2 自然言語の活用でAIに訴求

• 質問への直接回答: 記事冒頭で「日本の気候変動対策は効果的か？」といった質問に簡潔に回答し、その後に詳細を展開します。
• 会話調の文章: 「あなたが気になるのは、気候変動への具体的な取り組みですよね？」といった親しみやすい表現を用いて、AIとユーザーの両方に響く文体を採用します。

2.3 構造化データの導入

• スキーママークアップ: FAQスキーマを活用し、「東京の観光名所はどこ？」という質問とその回答をHTMLに埋め込みます。これにより、AIが情報を簡単に抽出できます。
• 実例: <script type="application/ld+json">を使い、観光地のリストを構造化して提示。

2.4 視覚的コンテンツの充実

• 画像やインフォグラフィック: 「東京の人口推移」を示すグラフを挿入し、キャプションで「総務省データに基づく」と明記します。
• 動画の活用: 短い解説動画を追加し、視覚的な訴求力を高めます。

2.5 エンティティベースのSEO

• 特定のエンティティを強調: 「東京タワー」や「トヨタ」といった具体的な名称を明確に記述し、関連情報（歴史やアクセス方法）を網羅します。
• 関連トピックの拡充: 東京タワーなら周辺のレストランやイベント情報も追加。

2.6 ブランド信頼性の確立

• 権威あるバックリンク: 大学のサイト（.edu）や政府機関（.gov）からのリンクを獲得。
• SNSでの拡散: XやLinkedInで記事を積極的に共有し、読者との対話を促進します。

2.7 技術的SEOの最適化

• インデックス化の確認: Google Search Consoleを使い、コンテンツが正しく検索エンジンに認識されているか確認。
• ページ速度の改善: 画像圧縮やCDN（Content Delivery Network）の導入で読み込み時間を短縮。

2.8 llms.txtの活用

• LLM向けコンテンツ提供: llms.txtは、生成AI（例: Perplexity、Claude）がサイトの主要コンテンツを効率的にクロールするためのMarkdown形式のファイルです。サイトの重要ページや記事のURL、タイトル、説明、キーワードを構造化して提供することで、AIがコンテンツを正確に理解し、引用する可能性を高めます。
• 実践例: サイトのルート（例: https://noviq.jp/llms.txt）にllms.txtを配置し、以下のような内容を記載します。
  text

  # llms.txt for https://noviq.jp
  ## Pages
  ### Home
  - URL: https://noviq.jp/
  - Description: Welcome to Noviq, your source for innovative solutions.
  - Keywords: noviq, innovation, solutions
  ### Article: Climate Change Measures in Japan
  - URL: https://noviq.jp/column/article/climate-change
  - Description: Detailed analysis of Japan's climate change policies with statistics.
  - Keywords: climate change, Japan, policy
  

• 効果: llms.txtを導入することで、AIクローラー（例: PerplexityBot）がサイト全体のコンテキストを把握しやすくなり、引用率が向上します。特に、動的コンテンツが多いサイトでは、CMSと連携して自動生成することで最新情報を反映できます。

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3. 論文の結果を深掘り：GEOの効果と手法の詳細解説

研究論文「Generative Engine Optimization: An Accompanying Technical Report」では、GEOの具体的な効果や最適化手法が詳細に分析されています。ここでは、その主要な結果をさらに深く掘り下げ、実践への応用可能性を考察します。

3.1 GEOの全体的な効果：可視性向上の具体例

• 最大40%の可視性向上: 論文によると、GEOを適用することでコンテンツの可視性が最大40%向上します（Table 1）。例えば、観光サイトが「ニューヨークの観光名所」というクエリで引用される頻度が劇的に増加。
• 引用・統計・流暢さの効果: 特に「引用の追加」「統計データの使用」「流暢な文章」が高い効果を発揮します。これらはAIが信頼性や有用性を評価する際の重要な要素です。

3.2 具体的な手法ごとの効果と実践例

論文では、9つのGEO手法が評価されており、その結果がTable 1やTable 5にまとめられています。以下に主要な手法を詳細に解説します。

評価指標

• Position-Adjusted Word Count（PAWC）
  AI生成回答におけるコンテンツの引用単語数と引用位置を統合したスコア。
• Subjective Impression
  AI回答の品質や印象を評価するスコア。

Table 1の分類

GEO手法は以下の3カテゴリに分類されています。

• 最適化なし（No Optimization）
  基準値：PAWC: 19.3、Subjective Impression: 19.3
• 効果が低い手法（Non-Performing Methods）
  例：従来のSEO手法等
• 効果が高い手法（High-Performing Methods）
  GEOで特に有効とされる手法

効果が高い手法

3.2.1 引用の追加（Cite Sources）

• 効果: PAWCが24.6に向上（約27%増加）
• 詳細: 信頼性の高い情報源を明示することで、AIがコンテンツを高く評価します。
• 実践例:
  「東京の人口は約1,400万人です（総務省, 2023年）」。

3.2.2 統計の追加（Statistics Addition）

• 効果: PAWCが25.2に向上（約30%増加）、Perplexity.aiでは35.2（37%向上）
• 詳細: 数値データが客観性を強化し、評価が向上します。
• 実践例:
  「日本の再生可能エネルギー比率は2022年に20%を超えました（経済産業省）」。

3.2.3 引用文の追加（Quotation Addition）

• 効果: PAWCが27.2に向上（約41%増加）、Subjective Impression: 23.7
• 詳細: 権威ある引用がコンテンツに深みを加えます。
• 実践例:
  「『気候変動は人類最大の課題である』（国連事務総長, 2023年）」。

3.2.4 流暢な文章（Fluency Optimization）

• 効果: PAWCが24.7に向上（約28%増加）
• 詳細: 読みやすい文章がAIの誤解釈を防ぎ、ユーザーへの訴求力を高めます。
• 実践例:
  「東京には多数の観光名所が存在しますが、特に東京タワーは注目に値します」。

効果が低い手法

3.2.5 キーワード詰め込み（Keyword Stuffing）

• 効果: PAWCが17.7に低下
• 詳細: 過剰なキーワード使用はAIに不自然と判断され、評価が下がります。
• 考察: GEOでは品質が重視されるため、この手法は避けるべきです。

関連図表

• Table 1: GEO手法の効果を比較した表
  
  
• Table 5: Perplexity.aiにおけるGEO手法の効果
  
  
• Figure 4: ドメインごとの手法の効果
  
  

3.3 ドメインごとの違いと最適化の必要性

• 科学・歴史分野: 統計や引用の追加が特に効果的。例えば、「地球温暖化の影響」に関する記事では数値データが引用率を高めます。
• 観光・ライフスタイル分野: 流暢な文章や視覚的コンテンツが重要。「ニューヨークの観光名所」では写真や会話調が効果を発揮。
• 結論: ドメインに応じた戦略の調整が必須であり、一律の手法では最大効果を得られません（Figure 4）。

3.4 手法の組み合わせによるさらなる効果

• 組み合わせの効果: 「流暢な文章」と「統計の追加」を組み合わせると、単独手法より5.5%高い効果を発揮（Section 5.3）。
• 実践例: 「東京の人口は約1,400万人で、これは日本の総人口の10%以上を占めます（総務省, 2023年）。この数字からも、東京がどれほど重要な都市かがわかりますね」と記述。
• 考察: 複数の手法を統合することで、AIに対する訴求力とユーザー体験の両方を向上できます。

4. GEOとSEOの併用戦略

SEOとGEOは競合するものではなく、むしろ補完的です。SEOで検索エンジンのランキングを確保しつつ、GEOでAI生成回答への引用を増やすことで、両方のチャネルで可視性を最大化できます。例えば、SEOで「東京観光」のキーワード上位を狙いながら、GEOで「東京の観光名所は？」という質問に引用されるコンテンツを用意する、といった戦略が有効です。

5. 今後の展望

AI検索エンジンの普及が進む中、GEOの重要性はますます高まります。以下のデータがそのトレンドを示しています。まだGEOについてブラックボックスの部分も多くあり今後より角度の高い手法が出てくると考えています。

• Perplexityの成長: 週1億クエリを処理（Search Engine Land）。
• GenSparkのユーザー数: 月間200万アクティブユーザー（Reuters）。

6. まとめ：GEOでAI検索時代に対応した集客対策を

GEOは、AI検索時代におけるコンテンツ最適化の新しいフロンティアです。SEOとは異なるアプローチを必要としますが、両者を組み合わせることで、伝統的な検索エンジンと生成エンジンの両方で成功を収めることが可能です。論文の結果からも、引用や統計、流暢な文章が効果的であることが明らかであり、これらを活用した戦略が今後の鍵となります。AI時代に適応し、コンテンツの可視性を高めるために、GEOの実践をぜひ始めてみてください。

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主要引用文献

• Generative Engine Optimization: An Accompanying Technical Report
• Search Engine Land: Perplexity AI Growth
• Reuters: GenSpark AI Search Engine Gains Traction