生成AI最適化対策（GEO/AEO）とは何ですか？

GEO（Generative Engine Optimization）やAEO（Answer Engine Optimization）は、検索エンジンだけでなくChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIにも、ウェブサイトの内容を正確に認識・推薦させるための施策です。llms.txt、構造化データ、FAQの整備などが主な対策です。

GEO/AEO対策をするとどんな効果がありますか？

検索エンジンの上位表示だけでなく、生成AIからの引用や推薦が増えることで、トラフィック増加や認知拡大が期待できます。特にFAQや構造化データの整備によって、信頼性の高い情報としてAIに取り上げられる可能性が高まります。

GEO/AEO対策として具体的に何をすればいいですか？

llms.txtの設置、構造化データ（schema.org等）の導入、FAQページの整備、コンテンツの一貫性保持、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に基づいた情報発信が主な対策です。

GEO/AEOとSEOはどう違うのですか？

SEOは検索エンジン向けの最適化ですが、GEO/AEOは生成AIにも対応した最適化です。GEO/AEOでは、AIが情報をどう解釈し引用するかに焦点を当てる必要があります。

llms.txtとは何ですか？

llms.txtは、ウェブサイト運営者が生成AIに対してクロールの許可・不許可を指定するためのテキストファイルです。robots.txtの生成AI版と考えるとわかりやすいです。

GEO/AEO対策の支援を受けられますか？

はい、弊社ではGEO/AEO対策を含めた生成AI対応のコンサルティングや、FAQページの最適化、構造化データの実装支援を提供しています。お気軽にご相談ください。

生成AIとは何ですか？

生成AI（Generative AI）とは、文章や画像、音声などを自動的に生成できる人工知能のことです。ChatGPTやMidjourneyなどがその代表例で、業務効率化やコンテンツ作成に広く活用されています。

AEO（Answer Engine Optimization）とは何ですか？

AEOは、検索エンジンや音声アシスタントがユーザーに「直接回答」するための最適化手法です。FAQや構造化データを用いることで、Googleの「強調スニペット」や「ナレッジパネル」に表示されやすくなります。

GEO対策とは何ですか？

GEO対策とは、地域密着型のSEO（ローカルSEO）を指します。Googleマップやローカル検索で上位表示されるよう、ビジネス情報の最適化や口コミの管理などを行います。

どのようにしてFAQをAEO対応にすればよいですか？

質問と回答を明確に分けた形式で記述し、FAQPage構造化データ（JSON-LD）を使って検索エンジンに認識されやすくします。FAQページ内のコンテンツは簡潔かつ専門的に記述することが推奨されます。

構造化データの実装は必須ですか？

必須ではありませんが、FAQや商品レビューなどの構造化データをマークアップすることで、リッチリザルトとして表示されやすくなり、CTR（クリック率）の向上が期待できます。

ここでは、初心者でも安心して学べるように、テキスト・音声動画など多彩な教材でBing対策や生成AI時代のSEOスキルを習得できます。
“AIに仕事を奪われる”時代ではなく、“AIに仕事を任せて飛躍する”未来へ──。
成長市場で誰よりも早くスキルを身につけ、次のステージへ踏み出しましょう！

スクール学習【マスター】コンテンツ

	要件タイトル	学習目的	要約概要	コンテンツ
1	現状の状態を診断し、何が不足しているかを判定する初期診断	生成AIにおける自社サイトの認識度や課題を把握し、最適化の方針を明確にすること。	生成AI最適化の第一歩として、自社サイトの現状を診断し、課題と改善策を明確化する方法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
2	robots.txtにAIアクセス設定を追記	AIクローラーのアクセス制御を学び、自社コンテンツの利用範囲を戦略的にコントロールするため。	robots.txtを活用し、生成AIクローラーへのアクセス制御方法と設定手順を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
3	モバイル最適化の確認	モバイル表示の最適化とAIに伝わりやすいコンテンツ構造の整備方法が学べる。	モバイル最適化によるユーザー体験向上と生成AIへの認識強化の方法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
4	サイトのクロール許可範囲の整理	生成AIクローラー向けにrobots.txtとllms.txtを最適化し、情報提供とセキュリティを両立する方法を学べる。	AIクローラー制御のためのrobots.txtとllms.txt設定法を解説し、情報提供の最適化とサイト保護を目指す内容。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
5	FAQ構造化データの作成 JSON-LD形式でのFAQ実装	FAQをJSON-LDで構造化し、検索結果での表示強化と生成AIによる情報理解を最適化する方法を学べる。	FAQをJSON-LD形式で実装し、検索結果でのリッチ表示や生成AIの理解精度を高める手法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
9	Bing Webmaster Toolsの設定	この教材では、Bing Webmaster Toolsを用いたBing検索とAIへの最適化手法を学び、SEOとAI検索時代に対応するスキルを習得できます。	Bing Webmaster Toolsの設定と活用法を学び、検索と生成AIでのサイト可視性と信頼性を高める方法を習得。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）

料金プラン

	プラン概要	料金（税別）	補足説明	キャンペーン料金（税別） ※2025/8/末まで	キャンペーン価格で購入
マスターコース	マスター学習内容パッケージ	7万円	全てのプランの基本となるプランです。プラン概要は上記スクール学習【マスター】コンテンツをご参照下さい。	5万円	今すぐ購入する
カスタムコース	マスター＋カスタム３コンテンツ	3万円	マスターコース購入者限定	2万円	今すぐ購入する
追加オプション	対策項目６９から希望の項目を単独購入可能	1万円/件	マスターコース購入者限定	ー
メールサポート付き	購入から30日以内に5回メールで質問が可能	7,000円	マスターコース購入者限定。質問1回につきやりとり3回まで	ー
メールサポート/通	購入から90日以内にメールで質問が可能	3,000円	マスターコース購入者限定。質問1回につきやりとり3回まで	ー

生成AI最適化対策項目６９

No.	作業タイトル	作業概要	作業種別	弊社対策	スクール
1	全体施策のレポート・進捗管理の整備	上記作業リスト全体を対象としたレポートテンプレート・運用表を作成	ー	◎	◎
2	モバイル最適化の確認	スマホでの表示・操作性に問題がないかを検証	コンテンツ改善	◎	◎
3	サイトのクロール許可範囲の整理	llms.txt／robots.txtの記述が過剰・不足になっていないか確認	ー	◎	◎
4	Google Search Consoleの確認	クローリング・表示状況・インデックスを定期確認	コンテンツ改善	◎	◎
5	FAQ構造化データの作成	Schema.orgのFAQPage形式で質問と回答を構造化する	コンテンツ改善	◎	◎
6	サービス別のQ&A強化リスト作成	商品・サービスごとに想定される質問を30件以上用意	ー	◎	◎
7	記事タイトルの自然文化	検索・AIが理解しやすいタイトル表現に見直す	構造設計	◎	◎
8	Bing Webmaster Toolsの設定	Bingにおけるインデックス・AI検索対策のための管理ツール登録	構造設計	◎	◎
9	Wikipedia記載の有無調査	自社名・サービスがWikipediaに掲載されているか調べる	コンテンツ改善
10	競合企業のAI表示状況調査	ChatGPTやGeminiで競合社名を検索し、出力される内容を調査する	内部対策
11	サービス説明の整備	サービス内容を簡潔かつ網羅的に説明するページを作成	コンテンツ改善
12	会社情報の構造化マークアップ	会社概要・所在地・連絡先を構造化データで提供	内部対策
13	コンテンツの最終更新日明示	ページに「最終更新日」を明示	コンテンツ改善
14	サイトマップ（XML）の最適化	クローラーが全ページを巡回できるように整理	内部対策
15	AI回答での自社情報露出の調査	ChatGPT・Gemini・Claudeに自社に関する質問を投げて調査	構造設計
16	事業者・著者の信頼情報の明示	会社概要・資格・受賞歴・経歴などを明記	コンテンツ改善
17	事例・導入実績ページの作成	実績・事例を紹介する専用ページを設け、信頼性・権威性を高める	コンテンツ改善
18	AIによる記事構造の診断	ChatGPT等を使ってコンテンツ構造を分析・改善点を洗い出す	内部対策
19	E-E-A-Tの強化	経験・専門性・権威性・信頼性の明記	構造設計	◎	◎
20	検索意図別のカテゴリ設計	Know/Do/Goに基づいた情報設計	コンテンツ改善
21	「○○とは？」用語記事の拡充	特定キーワードの定義を解説した単体記事を増やす	内部対策
22	構造化データの一括レビュー	すべてのページの構造化マークアップ状況を棚卸し・見直し	内部対策
23	ページ速度の改善（CoreWeb Vitals）	LCP・FID・CLSなどGoogleの指標でサイト速度を改善する	内部対策
24	検索意図に対応した見出し	Hタグ構成が検索意図と一致しているか再確認	コンテンツ改善
25	自社記事が引用される設計	引用されやすいQ&A構成・用語定義・データ付き文書を作成	構造設計
26	各ページにAIによる要約文を用意	各記事の上部に簡潔な要約を手動または自動で設置	ー
27	各LLMの情報取得方針の把握	GPT、Claude、Geminiなどがどう情報を取得・学習するか調査	ー
28	トピッククラスターモデルの導入	「メイントピック＋関連子記事」の構成に再設計	コンテンツ改善
29	ユーザー検索意図分析	検索キーワードごとの検索意図を調査する	内部対策
30	ナレッジパネル要素の調査	自社名でGoogle検索したときのナレッジパネルの内容を確認	構造設計
31	サイト全体のパンくず構造整理	パンくずリスト（Breadcrumb）を最適化し、構造化マークアップも設定	構造設計
32	AIに読まれやすい本文構造の最適化	結論→理由→詳細→補足のような論理構造で記事を整える	構造設計
33	ローカルワードの地名対応	サービスエリアに関する地域名をきちんと網羅する	ー
34	FAQ専用ページの設置	全ページのよくある質問を集約したFAQページを作成	コンテンツ改善	◎	◎
35	Google検索でのQA調査	「People Also Ask」に出てくる質問を抽出・分析	構造設計
36	E-E-A-Tに基づく自己診断	経験・専門性・信頼性の4観点から自社の強みをリスト化	コンテンツ改善
37	GMB（Googleビジネス）最適化	Googleビジネスプロフィールの情報を最新化・整備	内部対策
38	カスタマーレビューの掲載	顧客からの口コミや評価をページに表示	構造設計
39	引用・出典付きの情報提供	外部出典の明記で客観性と権威性を強化	内部対策
40	構造化済みQ&AのAI表示率チェック	構造化済みFAQが生成AIの回答に使われているかをチェックする	ー
41	FAQの定期更新	生成AIや検索トレンドに応じてFAQを更新	構造設計	◎	◎
42	AIに引用されやすいレイアウト確認	引用されやすい段落・見出し・表などの構造を再確認	ー
43	JSON-LD生成自動化ツールの導入	Schema.org形式のデータを自動生成するWordPressプラグイン等を導入	ー
44	コンテンツ更新頻度の最適化	ページごとに更新頻度を見直し、AIが「最新」と認識しやすくする	ー
45	author.urlの追加	構造化データに著者のプロフィールURLを指定	コンテンツ改善
46	Q&Aや構造化データのバリエーション生成	同じ内容の別表現パターンを複数用意（例：類義語・再構文）	ー
47	生成AIに自社が引用される要因分析	なぜ競合が引用され、自社がされていないか要因を探る	コンテンツ改善
48	LLM別の結果比較ログの作成	GPT、Claude、Geminiでの表示結果を比較・ログ保存する	ー
49	動画による事業紹介	自社紹介やサービス概要を動画で発信	内部対策	◎	◎
50	Wikipedia風ページの作成	中立的な文体で事業・商品を説明する紹介ページを作る	構造設計
51	競合FAQの分析と差別化	競合他社のFAQを調査し、差別化・補完できる内容を追加する	内部対策
52	データ付き記事の整備	統計・グラフなど客観データを活用した記事を用意	内部対策
53	音声検索対応用の質問設計	音声検索されやすい形式で質問ワードを再設計	構造設計
54	PDFなどダウンロード資料の整備	ホワイトペーパーや商品資料などをダウンロード可能にする	構造設計
55	SNSプロフィールの整備	SNSアカウントの説明・リンクなどを整備・統一する	コンテンツ改善
56	OGP/Twitter Cardの設定	SNSでシェアされる際のメタデータを設定	内部対策
57	検索意図の年齢・層別対応	ターゲットの年齢や職種などを意識した文体・語彙の再設計	ー
58	ターゲットペルソナの見直し	現在のコンテンツが誰向けかを見直し、AIにも伝わるようにする	コンテンツ改善
59	社内FAQマニュアルの作成	よくある質問と回答を社内でも共有・管理	ー
60	CTAとQ&Aの再設計	各ページに合ったCTA（行動喚起）を設ける	内部対策
61	BERT対策とAEOの融合	過去のSEO文脈（BERT対策）とAEO文脈の統一を図る	ー
62	多言語対応の確認と整備	サイトが必要に応じて英語等で表示できるように対応しているか確認	構造設計	◎	◎
63	AIトラフィックログの収集・分析体制整備	LLM系Botのアクセス履歴を一定期間保存し、解析に使えるようにする	ー
64	サイト内検索の設置・最適化	ユーザーが自社サイト内で自然に質問できるように検索機能を整備	内部対策
65	サイト外Q&A投稿の実施	QuoraやYahoo知恵袋に公式回答を投稿して露出を図る	構造設計
66	音声コンテンツの提供	インタビューや説明などの音声コンテンツを用意	コンテンツ改善	◎	◎
67	PDFや画像内のテキスト構造整理	埋め込みPDFや画像に含まれるテキストが正しく伝わるように整理	ー
68	ページごとのAI表示実験	ページ単位で内容を少しずつ変えた実験ページを用意	ー
69	AIによるフィードバック体制の構築	LLMで回答確認→改善→再確認のフィードバックループを運用に組み込む	ー