「ググる」から「AIに聞く」へ。そんな言葉が現実味を帯びてきた今、私たちの情報収集のスタイルは大きな転換期を迎えています。ChatGPTをはじめとする生成AIの進化は目覚ましく、その波は企業のマーケティング戦略にも新たな課題と可能性を突きつけています。そこで今、注目を集めているのが**「GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）」**という新しい概念です。
「SEO（検索エンジン最適化）なら知ってるけど、GEOって何？」 そう思われた方も多いのではないでしょうか。この記事では、そんなGEOの基本から、従来のSEOとの違い、そして具体的な取り組み方まで、分かりやすく、そして少し未来を先取りするような視点も交えて解説していきます。
1. GEOって何？ なぜ今、必要なの？
GEOとは、生成AI（Generative AI）が、あなたの会社や商品、サービスに関する情報をより正確に、そして魅力的に「生成」してくれるように最適化を行うことを指します。
例えば、ユーザーがChatGPTに「おすすめの京都の観光スポットを教えて」と質問したとしましょう。この時、AIがあなたの運営する京都の魅力的な隠れ家カフェを的確に紹介してくれたら、素晴らしいですよね？ GEOは、まさにこのような状況を目指すための取り組みなのです。
従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンで「上位表示」を目指すものだったのに対し、GEOは生成AIが「質の高い回答」を生成する際の情報源として選ばれやすくする、あるいはAIによる自社情報の引用・紹介がポジティブなものになるように働きかけることを目的とします。
なぜ今GEOが必要なのか？ それは、生成AIが情報検索の新たなゲートウェイになりつつあるからです。人々が疑問を持った時、従来の検索エンジンだけでなく、AIチャットボットに直接問いかけるケースが増えています。この新しい情報接触ポイントで、自社の情報が適切に扱われるか否かは、今後のビジネスにおいて死活問題になりかねません。
2. SEOとはここが違う！GEOならではのポイント
GEOとSEOは、どちらも「情報を届けたい相手に最適化する」という点では共通していますが、対象とする「エンジン」とアプローチが異なります。
| 比較項目 | SEO (検索エンジン最適化) | GEO (生成AIエンジン最適化) |
|---|---|---|
| 対象 | Google、Bingなどの従来の検索エンジン | ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIエンジン |
| 目的 | 検索結果ページでの上位表示、クリック率向上 | AIによる生成結果の質・正確性向上、自社情報への好意的・適切な引用・参照 |
| 評価基準 | キーワード、被リンク、サイト構造、表示速度など | 情報の正確性、網羅性、最新性、文脈理解、E-E-A-T、構造化データなど |
| 主な手法 | キーワードリサーチ、コンテンツSEO、テクニカルSEO、ローカルSEO | 高品質コンテンツ作成、構造化データ実装、情報源の明示、プロンプト理解 |
GEOで特に重要になる視点:
- 情報の「質」と「正確性」: AIは学習データに基づいて回答を生成しますが、誤情報や古い情報を学習してしまうリスクも。そのため、信頼性の高い、最新かつ正確な情報を提供することがSEO以上に重要になります。
- 「文脈」の理解: 単なるキーワードだけでなく、情報がどのような文脈で語られているか、AIが理解しやすいように整理することが求められます。
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）: GoogleがSEOで重視するこの概念は、GEOにおいても同様に、あるいはそれ以上に重要です。誰が、どのような専門性を持って発信している情報なのかを明確にすることが、AIに信頼されるカギとなります。
3. じゃあ、具体的に何をすればいいの？ GEO実践テクニック
GEOはまだ発展途上の分野ですが、現時点で考えられる具体的なアプローチは以下の通りです。
- 最高品質のコンテンツこそ王道:
- 正確で最新の情報: 定期的な情報更新とファクトチェックを徹底しましょう。
- 網羅性と専門性: 特定のトピックについて、ユーザー（そしてAI）が求める情報を深く、広くカバーするコンテンツを作成します。
- 明確なソース（情報源）の提示: 信頼性を高めるため、情報の出典や根拠を明記します。
- AIに優しい「構造化データ」を整備:
- ウェブサイトの情報を「これは社名」「これは製品価格」「これはレビュー」といったように、AIが理解しやすい形式（Schema.orgなど）でマークアップします。これにより、AIは情報をより正確に解釈し、活用しやすくなります。
- 「誰が言っているか」を明確に:
- 著者情報、企業情報をサイト内外で明確にし、専門性や権威性を示します（E-E-A-Tの強化）。
- 業界団体への所属や受賞歴なども有効な情報となり得ます。
- 多様なフォーマットでの情報発信:
- テキストだけでなく、FAQ、ハウツーガイド、事例紹介、データ集など、AIが学習しやすい多様な形式で情報を提供します。
- プロンプトを意識したコンテンツ作り:
- ユーザーがどのような質問（プロンプト）をAIに投げかけるかを想定し、それに対する最適な回答となるようなコンテンツを準備します。
- 自社の商品やサービスが、どのような課題解決に役立つのかを具体的に記述することが重要です。
- 自社ブランド名のオンラインでの言及を増やす:
- 信頼できる第三者のウェブサイトやメディアで、自社ブランドについて好意的に言及されることも、AIの学習データに影響を与える可能性があります（これはSEOにおけるサイテーションや被リンク戦略と似ています）。
4. GEOの未来と、私たちが心に留めておくべきこと
GEOは、まだ確立された手法が定まっているわけではなく、生成AIの進化と共に変化し続けるダイナミックな分野です。今後、AI開発企業側からも、GEOに関するガイドラインやツールが提供される可能性もあります。
私たちが今できることは、小手先のテクニックに走るのではなく、**「ユーザー（そしてAI）にとって本当に価値のある、信頼できる情報とは何か」**という本質に立ち返ることです。良質な情報を提供し続けることが、結果としてAIにも好まれ、未来の検索風景においても確固たるポジションを築くことに繋がるでしょう。
生成AIという新たな情報インフラとどう向き合い、活用していくか。GEOはその試金石となるかもしれません。この新しい波を恐れるのではなく、チャンスと捉えて積極的に取り組む企業こそが、AI時代をリードしていくのではないでしょうか。
