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Generative Engine Optimization(GEO)台頭|SEOの次を読む

2025 9/04
マーケティング調査・統計 SEO
2025年9月4日


Generative Engine Optimization(GEO)特集 OGP画像:月刊マーケティングニュース背景
GEO|AI検索最適化
出典:
Financial Times

Generative Engine Optimization(GEO)台頭|SEOの次を読み解く

カテゴリ:SEO
公開日:2025-09-01
最終更新:2025-09-04

GEOは「AIが答えを書く面」に情報を採用させる最適化です。クリック前にブランドが選ばれる構造をつくるため、
構造化・要約可能性・出典の明示を軸に、回答採用率と帰属の正確性を高めます。本稿は定義から実務運用までを体系化します。

GEOとは:AI回答に“採用される”ための設計思想

Generative Engine Optimization(GEO)は、生成AIやAI検索が出す回答において、自社の知見・数値・記述が
正確に取り込まれるよう整える取り組みです。従来のSEOは検索結果の順位を最適化し、クリックを促す発想でした。
これに対しGEOは、回答文そのものに引用・参照されることを成功の基準とします。

具体的には、要約されやすい段落構造、Q&A・FAQの明示、比較表や箇条書きの整備、根拠データへの到達経路、
そしてJSON-LD等の構造化を組み合わせ、AIが理解しやすいコンテンツフォーマットに整えます。
こうした再利用性の高い情報は、モデルの回答生成に取り込まれやすくなります。

FABで理解するGEO

  • Feature: AIが参照しやすい情報設計(FAQ・表・根拠リンク・スキーマ)。
  • Advantage: 回答枠に“選ばれる”ため露出が増え、クリック前の認知を獲得。
  • Benefit: 自然検索の減衰を補い、新しい獲得経路と信頼形成を同時に実現。

台頭の背景:クリックせず“解決”する時代の到来

多くのユーザーは、要約や直接回答で素早く解決したいと考えます。AI回答がページの最上部で提示される設計が広がるほど、
従来のリンククリックは相対的に減ります。制作側は「検索→クリック→滞在」という従来の経路以外に、
「回答→想起→指名」という新しいファネルを前提に設計しなければなりません。

  • AIは「根拠」「出典」「構造化」を優先参照。曖昧な主張より、定義・数値・手順が重視される。
  • 著者・組織の一貫したプロフィールが、信頼の付与とブランド指名の増加に寄与する。
  • 表・FAQ・箇条書きは要約適性が高く、回答面で再利用される確率を高める。

※CWM編集部の運用観測に基づく一般傾向の整理。

SEOとの違い:評価軸は「順位」から「採用率」へ

従来SEOはSERPの順位やCTRが主指標でした。GEOでは、AI回答への採用率・引用回数・帰属の正確性・
そして指名流入の変化が重視されます。実務は下表のようにシフトします。

観点 従来SEO GEO
最適化対象 検索エンジンのランキング(SERP) 生成AIの回答面(オーバービュー/チャット応答)
評価指標 順位・CTR・自然流入・セッション 回答採用率・引用回数・帰属の正確性・指名検索の増分
コンテンツ形式 包括記事、E-E-A-Tの強化、内部リンク網 Q&A・比較表・手順・定義の明示、根拠データの可視化
技術施策 構造化データ、速度最適化、モバイル最適化 JSON-LD拡充、帰属可能な出典リンク、FAQ/HowTo/Articleの正確適用
成功の測り方 検索流入とCV 回答での言及質量、ブランド想起、指名/直接CV

実務への影響:PASTORでロードマップ化

  • P|Problem: SERP依存の露出は逓減。情報量競争で不利になりやすい。
  • A|Amplify: 回答に載らない=ユーザーの視界に入らず、差は拡大する。
  • S|Solution: FAQ・比較表・定義集・数値表・図表と、その構造化を先行整備。
  • T|Transformation: 「AIに説明できるブランド」へ転換し、指名流入と直接CVを増やす。
  • O|Offer: ナレッジを白書・研究ノート・書籍等に再編集し、永続的資産にする。
  • R|Response: まずは社内の主要10テーマで回答採用を狙う“GEO種目”から開始。

現場では、社内に点在するノウハウを“回答されやすい断片”に再編集し、カテゴリーごとに
Q&A・比較表・定義集を揃えるのが近道です。公開後は、ブランド名・商品名・別称の言及を
定期的に確認し、誤引用や表記ゆれを減らす運用が効果的です。

即実装チェックリスト(保存版)

  • 主要トピックごとに FAQ/Q&A と 比較表 を整備し、FAQPage/HowTo/Article を適用。
  • 一次情報(数値・実験・手順)を図表・CSVで公開し、出典リンクを明記。
  • 冒頭で結論→根拠→手順の順に要点を提示、段落は60–90字程度で統一。
  • 著者・組織情報を明示し、プロフィールと会社情報をスキーマ化(E-E-A-T)。
  • 自社名・略称・英語表記など言い換え語彙を併記し、AIの同定ミスを低減。
  • カテゴリ別に“GEO対象キーワード”を選定し、回答採用のテスト設計を行う。

情報源(一次情報優先)

  • Financial Times:一次情報記事
  • 業界解説・実務ガイド(編集部整理)

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