GEOとは？ビジネスで理解したいマーケティング用語
GEOとは、生成エンジン最適化（Generative Engine Optimization）の略称で、生成AIを活用した検索エンジンに対して自社のコンテンツがより多く引用されるように最適化する取り組みです。従来のSEO対策とは異なり、AIが情報をどのように理解し表示するかを意識した新しいマーケティング手法として注目されています。
GEOの意味をわかりやすく解説
GEO（生成エンジン最適化）は、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIを活用した検索エンジンに対して、自社のコンテンツが引用されやすくなるよう工夫する取り組みです。AIが情報をどう理解し、どのような順序で表示するかを意識したコンテンツ作りが求められます。わかりやすく整理された構造のページや、質問に対して簡潔かつ丁寧に答えている文章は、AIに理解されやすく、引用される可能性が高まります。
| GEOの基本要素 | 内容 |
|---|---|
| 目的 | 生成AIの検索結果に自社コンテンツが引用されること |
| 対象 | ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなどの生成AI |
| 重視点 | コンテンツの質、構造化、信頼性、網羅性 |
| 効果 | ブランド認知向上、信頼性構築、間接的な流入増加 |
GEOとジオマーケティングの違い
GEOには2つの意味があります。一つは「生成エンジン最適化」、もう一つは「ジオマーケティング（地理情報を活用したマーケティング）」です。この記事では主に前者について解説しますが、両者の違いを理解しておくことが重要です。
ジオマーケティングは、地理的な位置情報を活用したマーケティング手法で、地域に応じた戦略を立てるために用いられます。位置情報を基に消費者の行動や嗜好を分析し、ターゲットを明確にして効果的な施策を展開します。
一方、生成エンジン最適化は、AI駆動型の検索エンジンに対してコンテンツを最適化する新しいアプローチです。AIが質問に対して複数の情報源からデータを収集し、自然言語で回答を生成する際に、自社コンテンツが引用されるよう工夫します。
GEOの目的と効果
GEOの主な目的は、生成AIが情報をまとめる際に自社のコンテンツが役立つ情報として引用されることです。これにより、ブランドやサービスの認知度が高まり、信頼性の向上につながります。
従来のSEOが検索結果での上位表示を目指すのに対し、GEOはAIが生成する回答の中に自社情報が含まれることを目指します。これにより、ユーザーが検索エンジンを使わずAIに直接質問した場合でも、自社の情報にアクセスしてもらえる可能性が高まります。
さらには、「〇〇 おすすめ」などの質問がなされた時に、生成AIが回答した企業は一定のブランドを持っており、信頼されやすい傾向にあります。つまり、GEOでは、自社の情報を積極的にPRすることも重要視されます。
GEOはなぜ重要なのか？
GEOが重要視される背景には、検索行動の変化とAI技術の急速な普及があります。従来のキーワード検索からAIを活用した対話型検索へとユーザーの行動が変化しており、企業はこの新しい検索環境に適応する必要があります。
検索行動の変化とAIの普及
近年、検索行動は大きく変化しています。従来はGoogleなどの検索エンジンでキーワードを入力して情報を探すのが一般的でしたが、現在ではChatGPTやClaudeなどの生成AIに質問して自然な言葉で答えを得るスタイルが広がっています。
ChatGPTには2億人のアクティブユーザーが存在し、Perplexity AIの利用者も前年比420％増に達しています。このようにAIが日常生活に普及するにつれ、人々の検索機会がさまざまなプラットフォームに分散し始めています。
検索エンジンからウェブサイトへのトラフィックは2026年までに25％減少すると予測されています。つまり、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しつつあるのです。
マーケティング戦略としての重要性
GEOは、SEOの次に来る重要なマーケティング戦略として位置づけられています。Cornell Universityの研究によると、GEO戦略を採用するとウェブサイトのインプレッション数は平均30%向上すると報告されています。
マーケティングの観点からは、GEOに取り組むことで以下のメリットが期待できます。
- ブランド認知の向上：AIの回答に自社情報が引用されることで、新たなユーザー層にリーチできます
- 信頼性の構築：AIが信頼できる情報源として自社コンテンツを引用することで、専門性や信頼性が高まります
- 競合との差別化：まだ多くの企業が対応していない分野であるため、早期に取り組むことで優位性を確保できます
- 長期的な集客戦略：検索行動の変化に対応することで、将来的な集客チャネルを確保できます
GEOを行うための対策とは？
GEOを効果的に実践するためには、コンテンツの質と構造の両面から最適化を行う必要があります。AIが理解しやすく、引用したくなるようなコンテンツを作成することが重要です。
ユーザーの検索意図を理解したコンテンツ作成
GEO対策の第一歩は、ユーザーがAIに対してどのような質問をするかを理解することです。従来のキーワード調査に加え、長文の質問文や対話型の質問を想定したコンテンツ作りが必要になります。
例えば「○○メーカーのトラクターは他と比べてどう？」といった具体的な疑問に対する回答を用意しておくことで、AIがその質問を受けた際に内容を引用してくれる可能性が高まります。この質問に関連する回答が複数含まれたウェブサイトの情報は、AIも信用しやすいとされているため、周辺の質問に対する回答を用意することも重要です。
検索意図を理解したら、それに直接応える形でコンテンツを作成します。質問に対して簡潔かつ明確な回答を提供することが重要です。
コンテンツの構造化と最適化
AIがコンテンツを理解しやすくするためには、適切な構造化が不可欠です。見出しの階層を整理し、論理的なセクション分けを行うことで、AIがコンテンツの各部分の役割や関係性を理解しやすくなります。
- 見出し階層の整理（H1、H2、H3の論理的な使用）
- 見出しのすぐ下に「結論」を書く
- 要点を明確にした段落構成
- 箇条書きや表の活用による情報の整理
- ブロック引用や強調表示の適切な使用
特に重要なのは、見出しの直後に結論を書くことです。生成AIがウェブページの内容を理解する際、最初に目を通すのは見出しのすぐ下の段落です。そのため、H2やH3といった見出しの直後には、できるだけ短く、わかりやすい形で「結論」を書いておくことが効果的です。
信頼性と専門性の向上
AIは信頼性の高い情報源を優先して引用する傾向があります。そのため、コンテンツの信頼性と専門性を高めることが重要です。
信頼性を高めるための要素としては以下が挙げられます。
- 執筆者の名前と経歴の明示
- 信頼できる出典の引用
- 最新の研究やデータの活用
- 具体例やケーススタディの提示
- 専門用語の適切な説明
また、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の原則に基づいたコンテンツ作りも重要です。自社の専門分野における深い知識と経験を示すことで、AIがその情報を価値あるものとして認識する可能性が高まります。そのため、オウンドメディアは継続して運用することが重要視されています。
FAQ形式の活用
AIは質問と回答の形式を理解しやすいため、FAQ（よくある質問）形式のコンテンツは引用されやすい傾向があります。
- ユーザーが実際に抱きそうな質問を設定する
- 質問に対して直接的かつ簡潔に回答する
- 一つの質問に対して一つの明確な回答を提供する
- スキーママークアップを活用してAIが理解しやすい構造にする
例えば「GEOとは何ですか？」という質問に対して「GEOとは、生成AIを活用した検索エンジンに対して自社のコンテンツが引用されるように最適化する取り組みです」と簡潔に回答することで、AIがその回答を引用しやすくなります。
データと統計情報の活用
AIは具体的なデータや統計情報を好む傾向があります。そのため、コンテンツに関連する数値データや統計情報を盛り込むことで、引用される可能性が高まります。
- 信頼できる出典からのデータを使用する
- データの出典と日付を明記する
- データを視覚的に表現する（表やグラフなど）
- データの意味や影響を解説する
例えば「ChatGPTには2億人のアクティブユーザーが存在し、Perplexity AIの利用者も前年比420％増に達している」といった具体的な数値を示すことで、AIがその情報を価値あるものとして認識する可能性が高まります。
GEOの対策をする上での問題点とは？
GEO対策を進める上では、いくつかの課題や問題点が存在します。特に中小企業にとっては、リソースの制約や技術的な課題が障壁となる場合があります。
リソースとコストの問題
中小企業にとって、GEO対策に必要なリソースやコストの確保は大きな課題となります。質の高いコンテンツを継続的に作成・更新するためには、人材や予算の確保が必要です。
- 専門知識を持った人材の不足
- コンテンツ作成・更新のための時間的制約
- 技術的な実装に必要な予算の確保
- 効果測定のためのツールやノウハウの不足
これらの課題に対しては、段階的な導入や外部リソースの活用が有効です。例えば、まずは重要なページから優先的に対策を行い、徐々に範囲を広げていくアプローチが現実的です。また、既存のコンテンツを少し工夫するだけでも効果が出せる場合があります。見出しの直後に結論を書くなど、比較的簡単に実施できる対策から始めることも一つの方法です。
技術的な実装の難しさ
GEO対策には、コンテンツの構造化やスキーママークアップなど、技術的な実装が必要な場合があります。中小企業では、これらの技術的なノウハウを持った人材が不足していることが多く、実装が難しいケースがあります。
- スキーママークアップの実装
- 構造化データの設定
- コンテンツ管理システム（CMS）の制約
- モバイル対応やページ速度の最適化
これらの課題に対しては、外部の専門家やツールの活用が有効です。また、技術的な実装が難しい場合でも、コンテンツ自体の質を高めることで一定の効果を得ることができます。
効果測定の難しさ
GEO対策の効果を正確に測定することは難しい課題の一つです。従来のSEOと異なり、AIによる引用がどの程度行われているかを直接測定する標準的な指標やツールがまだ確立されていません。
- AIによる引用回数の測定が困難
- 間接的な効果（ブランド認知など）の定量化が難しい
- 投資対効果（ROI）の算出が複雑
- 長期的な効果を短期間で判断することの難しさ
これらの課題に対しては、複数の指標を組み合わせた総合的な評価が有効です。例えば、ブランドメンションの増加、特定のキーワードでの引用率、間接的なトラフィックの変化などを総合的に分析することで、効果を推測することができます。
競合との差別化の難しさ
GEOが普及するにつれて、競合他社も同様の対策を行うようになり、差別化が難しくなる可能性があります。特に、大手企業がリソースを投入して本格的にGEO対策を始めると、中小企業は不利な立場に置かれる可能性があります。
- 同じキーワードや質問に対する競合の増加
- 大手企業のリソース優位性
- ニッチな専門領域の確保の難しさ
- コンテンツの独自性の維持
これらの課題に対しては、自社の強みや専門性を活かした独自のコンテンツ戦略が重要です。特定の領域に特化した深い知識や独自の視点を提供することで、競合との差別化を図ることができます。
AIアルゴリズムの変化への対応
生成AIのアルゴリズムは常に進化しており、今効果的な対策が将来も同様に効果を発揮するとは限りません。AIの進化に合わせて継続的に戦略を見直す必要があります。
- AIの学習モデルの定期的な更新
- 引用基準の変化
- 新たなAIプラットフォームの登場
- プライバシーやデータ保護に関する規制の変化
これらの課題に対しては、最新のトレンドや変化を常に把握し、柔軟に対応することが重要です。基本的な品質の高いコンテンツを作成することを基本としつつ、新たな変化に適応していく姿勢が求められます。
まとめ
GEO（生成エンジン最適化）は、AI時代の新たなマーケティング戦略として重要性を増しています。検索行動がキーワード検索から対話型AIへと変化する中、企業はこの新しい環境に適応するためにGEO対策を進める必要があります。
GEOの本質は、AIが情報をどのように理解し、どのような情報を価値あるものとして引用するかを理解し、それに合わせてコンテンツを最適化することにあります。質の高い、構造化された、信頼性の高いコンテンツを作成することが、AIに引用される可能性を高める鍵となります。
- GEOとは生成AIを活用した検索エンジンに対して自社コンテンツが引用されるよう最適化する取り組みです
- 検索行動の変化とAIの普及により、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しています
- 効果的なGEO対策には、ユーザーの検索意図の理解、コンテンツの構造化、信頼性の向上が重要です
- 中小企業がGEO対策を行う上では、リソースの制約や技術的な課題が障壁となる場合があります
- 段階的な導入や既存コンテンツの工夫など、できることから始めることが現実的なアプローチです
- GEOは今後のマーケティング戦略において不可欠な要素となり、早期に取り組むことで競争優位性を確保できます
