ChatGPTやGeminiに自社の業界について質問したとき、競合企業は紹介されるのに、自社の名前が出てこない。あるいは、自社について質問すると、古い情報や間違った内容が表示される。生成AIを使った情報収集が広がるなか、このような課題への対策として注目されているのがGEO（Generative Engine Optimization）です。

GEO対策とは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Microsoft Copilot、GoogleのAI OverviewsやAI Modeなどにおいて、自社の情報が適切に発見・理解され、回答の情報源として引用されたり、企業・商品・サービスが言及されたりする機会を増やすための取り組みです。

ただし、GEOは「この施策をすれば必ずChatGPTに引用される」といったテクニックではありません。

Googleは、AI OverviewsやAI Modeのためだけの特別なAI用マークアップは必要なく、従来のSEOのベストプラクティスが引き続き重要だと説明しています。

参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」
参照：Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」

またOpenAIは、ChatGPT Searchでコンテンツを発見・表示・引用できるようにするため、OAI-SearchBotをブロックしないよう案内しています。

参照：OpenAI「パブリッシャーと開発者 – FAQ」

つまりGEOでは、発見される → 理解される → 引用される → 言及・紹介されるという一連の流れを意識して、Web上の情報を整えることが重要です。

この記事では、Google、OpenAI、Microsoftなどの公式情報とGEOの原論文をもとに、2026年に企業が取り組むべきGEO対策を具体的に解説します。

監修者：アドマノ株式会社　代表取締役　天野剛志

SEOとLLMOの専門家。大学では経営法学を専攻。広告代理店で営業を12年経験。SEOは草創期から独学で研究し、100以上のサイトで検証しつつノウハウを蓄積。2012年にAI検索最適化（LLMO/AIO/GEO/AEO/SEO）専門会社［国内・海外］アドマノ株式会社を設立。2000社以上のSEO/LLMO支援実績が大手企業からグローバル企業まで国内、海外（アメリカ、ヨーロッパ、アジア）に豊富。SEO書籍6冊LLMO書籍1冊「海外SEO 成功メソッド」「2026 LLMOはこうする」「2025 SEOはこうなる」「経営者向け DX新時代に中小企業が生き残る最新企業戦略」「ChatGPT×SEOライティング実践技術」「Breaking into JAPAN SEO」「東京SEOメーカー2023年最新SEO対策完全ガイド」刊行。YouTube動画の東京SEOメーカーAIO戦略室【世界基準でSEO / LLMOを設計するプロ集団】チャンネル登録者数23600人。SEOコンサルティングとLLMOコンサルティングのプロフェッショナル。

東京SEOメーカー編集部

東京SEOメーカーのブログでは、SEOとその他webマーケティングを中心に発信しています。社内の独自調査と実績による一次情報をもとに執筆しており、読んでいただいた方が参考になるような有益性の高い情報を執筆しています。

GEO対策とは

GEOとは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略です。

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Microsoft Copilot、Google AI Overviews・AI Modeなどの生成AI・AI検索において、自社の情報が適切に発見・理解され、引用・言及される機会を増やすための取り組みを指します。

Microsoftは2026年に公開した公式GEOガイドで、従来の検索からAIによる発見・推奨へユーザー行動が広がっていることを説明し、AIが自社サイトだけでなく、フィード、クロール可能なデータ、オフサイト情報なども扱うという考え方を示しています。

参照：Microsoft Advertising「From Discovery to Influence: A Guide to GEO」

重要なのは、GEOをAI専用の裏技と考えないことです。

実務では、

といった状態を作っていきます。

GEOという言葉の起源

GEOという考え方が広く知られるきっかけとなった研究が、「GEO: Generative Engine Optimization」です。

Pranjal Aggarwal氏、Vishvak Murahari氏、Tanmay Rajpurohit氏、Ashwin Kalyan氏、Karthik Narasimhan氏、Ameet Deshpande氏による研究で、生成AIを用いて複数の情報源から回答を作る仕組みを「Generative Engines」と捉え、そこでWebコンテンツの可視性を改善する新しい枠組みとしてGEOを提案しています。

参照：Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」

研究では、GEO-benchと呼ばれる大規模ベンチマークを構築し、さまざまな最適化方法を検証しました。

その結果、条件によっては生成回答内の可視性が最大約40％向上したと報告されています。

ただし、この数字の解釈には注意が必要です。

これは、現在のChatGPT、Gemini、AI Overviewsなどに対して、GEO対策をすれば一律で引用率が40％上がるという意味ではありません。

モデル、検索方法、情報源、実験環境が現在の各サービスとは異なるためです。

重要なのは、引用、統計、根拠、文章の改善などによって、生成回答内での可視性が変化する可能性が研究で示されたという点です。

なぜGEO対策が必要なのか

検索行動が「キーワード検索」から「AIとの会話」へ広がっている

従来のGoogle検索では、

など複数のキーワードで検索し、検索結果に表示されたページをユーザー自身が比較する行動が一般的でした。
現在は生成AIに対して、
「東京でBtoBに強く、海外SEOとAI検索にも対応できるSEO会社を比較して。それぞれの特徴と向いている企業も教えて」
といった複雑な質問を一度にできます。
Googleも、生成AI検索について、従来の検索システムを基盤にしながら、複雑な質問へ対応できる新しい検索体験として位置づけています。

参照：Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」

GEOとSEOの違い

SEOとGEOは対立するものではありません。

特にGoogleでは、SEOがGEOの土台になります。
SEOで「発見できる状態」を作り、その上でGEOによって「引用・言及される状態」を目指すと考えると分かりやすいでしょう。Googleは公式に、AI OverviewsやAI Modeでも従来のSEOベストプラクティスが引き続き有効であり、AI機能のための追加要件や特別な最適化は必要ないと説明しています。

参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」

GEOとLLMO・AIO・AEOの違い

AI検索に関連して、LLMO、AIO、AEOという言葉も使われています。

ただし、これらに完全に統一された業界標準の定義があるわけではありません。実務では重なる施策も多いため、言葉の違い以上に、「どのAIに、どの情報を、どのような文脈で認識・引用・言及してもらいたいのか」を明確にすることが重要です。

SEOはGEO対策の土台になる

Googleの生成AI機能でも、SEOは引き続き重要です。
Googleは、2026年5月に生成AI検索向けの新しい公式ガイドを公開し、SEOのベストプラクティスが生成AI機能でも基盤になること、価値のある独自コンテンツ、画像・動画、ローカル情報などが重要であることを案内しています。

参照：Google Search Central Blog「Google 検索の生成 AI 向けに最適化するための新しいリソース」

例えば、

といった施策です。

Googleは2026年6月にもAI最適化ガイドを更新しており、AI検索だからといって特別なAI用ファイルが必要になるわけではないことを明確にしています。

つまり、

と考えることができます。

AI検索では1つの質問から複数の情報が探索される

GEOを理解するうえで重要なのが、AI検索では必ずしも「1つの質問に対して1回検索する」とは限らないことです。GoogleはAI ModeなどでQuery Fan-out（クエリファンアウト）という技術を説明しています。複雑な質問を複数のサブトピックや検索へ展開し、複数の情報源を探索して回答を構成する考え方です。

参照：Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」

例えば、

「東京でBtoBに強く、海外SEOとAI検索にも対応できるSEO会社を教えて」

という質問なら、概念的には、

など、複数のテーマに分解して情報を探索する可能性があります。

実際の内部クエリが必ずこの通りになるわけではありません。

重要なのは、1キーワード＝1ページという発想だけでは、AIが探索する情報空間を十分にカバーできない可能性があることです。

GEO対策の基本は4段階で考える

GEO対策を整理すると、次の4段階で考えることができます。

ここで重要なのは、「URLが引用されること」と「企業がおすすめ候補として言及されること」を分けて考えることです。引用元として優れた記事を作る施策と、企業やブランドそのものをAIに理解してもらう施策では、重なる部分はあっても完全に同じではありません。

GEO対策で実践したい10の施策

次に、効果の期待できる施策を10個ご紹介します。

1．独自データ・一次情報を発信する

GEOで特に重要なのが、自社にしか出せない情報を増やすことです。

例えば、

などです。

「GEO対策で成果が出ました」だけではなく、いつ・何を・どのAIで・何回測定し・どの指標がどう変化したのかまで示せれば、情報としての検証可能性が高まります。

AI時代ほど「他サイトにも書いてある一般論」だけではなく、その会社・専門家だから発信できる情報の価値が高まります。GEO原論文でも、引用や統計情報などを追加する施策によって可視性が改善する可能性が示されています。

参照：Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」

2．質問に対する答えを明確にする

AI向けに特殊な文章を書く必要はありません。むしろ、人間が読んでも分かりやすい文章を作ることが重要です。

例えば、

GEOとは？

という見出しなら、その直後に、

「GEOとは、生成AIの回答で自社情報が適切に発見・理解され、引用・言及される機会を増やすための取り組みです。」

と結論を書きます。

その後、

結論 → 理由 → 根拠 → 具体例 → 注意点

の順に説明します。

比較情報なら表、手順なら番号付きリスト、定義なら簡潔な文章を使います。

3．クエリファンアウトを意識してトピックを設計する

「GEO対策」という1キーワードだけを狙うのではなく、その周辺にある質問まで設計します。

例えば、

などです。

これらをすべて1ページへ詰め込むのではなく、ピラーページ → 専門的なサブページというトピッククラスターを作り、内部リンクで関連性を明確にします。

4．E-E-A-Tを意識して発信者を明確にする

E-E-A-Tは、

を表します。

記事には、

などを必要に応じて明示します。特に専門性の高いテーマでは、**「誰が、どの経験や根拠をもとに書いているのか」**を確認できる状態が重要です。

5．エンティティ情報を統一する

AIに企業を正しく説明してもらうには、Web上で「この企業は何者なのか」が曖昧にならないようにします。

例えば、

などです。

公式サイトでは新住所なのに、外部サイトでは旧住所のまま、といった不整合も確認します。自社サイトだけでなく、Googleビジネスプロフィール、SNS、業界団体、主要な企業データベースなども確認します。

6．構造化データを正しく実装する

構造化データは、Webページに書かれた情報の意味を検索エンジンが理解するための手掛かりになります。Googleも構造化データをページ内容の理解に利用すると説明しています。

例えば、

などがあります。

ただし、「構造化データを入れるとAIに引用されやすくなる」と断定することはできません。Googleは、AI OverviewsやAI Modeのために特別な構造化データや特別な最適化は必要ないと説明しています。構造化データはGEO専用の裏技ではなく、Web上の情報を機械が理解しやすい状態にする基盤として利用しましょう。

参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」

7．比較・条件・スペックを明確にする

生成AIでは比較質問が頻繁に行われます。

例えば、

といった質問です。

そのため、

など、比較材料となる情報を明確にします。「高品質です」「多くのお客様に選ばれています」といった抽象表現だけではなく、比較・検証可能な事実を増やすことが重要です。MicrosoftもGEOガイドで、AIがブランドや商品を理解・推奨するうえで、情報の完全性・最新性・文脈が重要だと説明しています。

参照：Microsoft Advertising「From Discovery to Influence: A Guide to GEO」

8．第三者評価・サイテーションを増やす

自社サイトに「当社は○○に強い」と書くだけでは、第三者がその事実を確認できません。

そこで重要になるのが、自社以外のWeb上にも信頼できる情報が存在する状態です。

例えば、

などです。

ただし、「サイテーションの数を増やせばAIに引用される」という単純な話ではありません。

不自然な掲載を大量に作るのではなく、実際の企業活動に基づく第三者評価を積み上げます。

9．テクニカルSEOとAIクローラーを確認する

良質なコンテンツを作っても、検索エンジンやAI検索がアクセスできなければ利用されません。

確認したい項目は、

などです。

ChatGPTではOAI-SearchBotを確認します。OpenAIは、公開WebサイトであればChatGPT Searchに表示される可能性があり、コンテンツを発見・表示し、明確に引用・リンクできるようにするには、OAI-SearchBotをブロックしないことを案内しています。

参照：OpenAI「パブリッシャーと開発者 – FAQ」

ここで重要なのが、OAI-SearchBotとGPTBotは同じではないことです。OAI-SearchBotはChatGPTの検索機能に関連するクローラーです。GPTBotについてはモデル改善への利用に関する設定として扱われます。つまり、検索への掲載とモデル学習への利用は分けて管理できます。

10．画像・動画などの情報も整える

生成AI時代には、テキストだけでなく画像・動画も重要になります。

例えば動画なら、

などを整備します。

画像の中だけに重要情報を書いて、HTML本文には何もない状態も避けます。テキスト、画像、動画で企業名や商品情報が食い違わないようにすることも重要です。MicrosoftもBing Webmaster ToolsのAI Performanceに関する公式解説で、テキスト・画像・動画の間でエンティティや商品、概念の表現を揃え、曖昧さを減らすことを改善策として挙げています。

参照：Bing Webmaster Blog「Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview」

AIごとにGEO対策を分けて考える

「生成AI」を1つの検索エンジンのように扱わないことも重要です。

Google AI Overviews・AI Mode

Googleでは、従来のSEOが土台です。

特に、

などを整えます。

Googleは2026年5月の公式ガイドでも、SEOのベストプラクティスがAI機能でも引き続き基盤になると説明しています。

参照：Google Search Central Blog「Google 検索の生成 AI 向けに最適化するための新しいリソース」

ChatGPT Search

ChatGPT Searchでは、まずOAI-SearchBotがアクセス可能か確認します。

OpenAIは、OAI-SearchBotを許可しているサイトについて、ChatGPTからの参照トラフィックをGoogle Analyticsなどで追跡できると案内しています。また、ChatGPTの参照URLにはutm_source=chatgpt.comが自動的に追加されます。

参照：OpenAI「パブリッシャーと開発者 – FAQ」

Microsoft Copilot・Bing

Microsoftでは、Bing Webmaster Toolsが非常に重要です。2026年2月、Bing Webmaster ToolsにAI Performanceが公開プレビューとして導入されました。

確認できる指標には、

などがあります。さらに2026年6月には、Intents、Topics、Citation Share、CompareなどのAI visibility分析機能も追加されています。

GEOを「なんとなくAIに出ている」で終わらせず、実データを使って改善できる環境が整い始めています。

参照：Bing Webmaster Blog「Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview」

Gemini・Perplexity・Claude

これらについても、

を定点観測します。

重要なのは、「ChatGPTで引用されたから、Geminiでも引用される」わけではないということです。AIごとに結果を分けて計測します。

GEO対策の効果測定

GEOの成果は検索順位だけでは評価できません。

特に重要なのが、引用率と言及率を分けることです。

例えば１つの記事がGEOの説明に引用されても、その記事のサービスについての会社の比較質問で自社の会社名が登場するとは限りません。逆もあります。

そのため、Citation Visibility（引用）とBrand Visibility（ブランド言及）は分けて計測した方がよいでしょう。

Google Search ConsoleでAI検索の表示を確認する

2026年6月、GoogleはSearch Consoleに生成AI検索向けの専用パフォーマンスレポートを導入しました。AI OverviewsやAI Modeなど、Google検索の生成AI機能における表示回数を専用ビューで確認できます。Googleは2026年8月31日時点で、このレポートを世界中のすべてのWebサイトへ展開したと案内しています。

参照：Google Search Central Blog「Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console」

これにより、Google検索におけるAI visibilityを従来よりも把握しやすくなりました。

Bing Webmaster ToolsでAI引用を計測する

Bing Webmaster ToolsのAI Performanceでは、Microsoft Copilot、BingのAI生成サマリー、一部パートナー連携などで、自社コンテンツが情報源としてどの程度利用されているか確認できます。

参照：Bing Webmaster Blog「Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview」

引用されたURL、引用回数、Grounding Queries、時系列推移などを確認できるため、GEOを感覚ではなくデータで改善するうえで有用です。

GA4でAI経由の流入・CVを確認する

GEOの最終目的は、AIに引用されることそのものではありません。事業成果へつながっているかも確認する必要があります。

GA4などを使い、

AI流入 → エンゲージメント → 問い合わせ → 商談 → 売上

まで追跡します。

ただし、AIで企業を知ったユーザーが、後日Googleでブランド名を検索して訪問した場合、単純なリファラル分析ではAIの影響を捉えきれません。

そこで、

AI引用・言及
＋ AI流入
＋ 指名検索
＋ 問い合わせ時の認知経路
＋ CV・商談

を組み合わせて評価することが重要です。

GEO対策でやってはいけないこと

llms.txtはGEO対策に必要なのか

GEO関連でよく話題になるのがllms.txtです。Google関連（Google AI OverviewsやAI Mode、Gemini）に関しては、必要ないとGoogle検索セントラルで公式に説明しています。

参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」

そのため、llms.txtだけをGoogle AI OverviewsやAI Modeの主要なGEO施策として扱うのは適切ではありません。しかし、他のAIシステムや今後の標準化を見据えて設置すること自体は考えられますが、設置するだけでAI引用が改善すると考えないことが重要です。

FAQはGEO対策になるのか

FAQ自体は、ユーザーの疑問へ明確に回答するために有効です。

ただし「FAQを設置すればAIに引用される」という公式ルールはありません。

重要なのはFAQの数ではなく、

です。

GEOのために不自然にFAQを大量生成するのではなく、ユーザーの疑問解決を目的として作りましょう。

こちらもおすすめ：FAQページがSEOとAIO/LLMO/GEOに効くって本当？正しい作り方は？

GEO対策の進め方

実際にGEOを始めるなら、次の順番で進めます。

STEP1　対象AIとプロンプトを決める

ChatGPT、Gemini、AI Overviews、AI Mode、Perplexity、Copilot、Claudeなど、対象を決めます。さらに、「どんな質問をするユーザーに自社を知ってほしいのか」を設計します。

STEP2　現状を計測する

対象プロンプトを実際に入力し、

を記録します。

STEP3　AIが利用している情報源を調査する

公式サイト、比較サイト、ニュース、レビュー、専門メディアなど、どこが参照されているかを分析します。

STEP4　情報ギャップを特定する

競合には存在し、自社には不足している情報を確認します。

例えば、

などです。

STEP5　テクニカルSEOを改善する

クロール、インデックス、内部リンク、canonical、robots.txt、サイトマップなどを確認します。

STEP6　コンテンツを改善する

一次情報、統計、比較表、専門家情報、明確な回答などを追加します。

STEP7　外部情報を整える

第三者サイトに掲載されている企業情報やブランド情報も確認します。

STEP8　再計測する

同じプロンプト群を定期的に再計測し、発見 → 引用 → 言及 → 流入 → 指名検索 → CVの変化を追跡します。

GEO対策に関するよくある質問

GEO対策とは何ですか？

GEO対策とは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Google AI Overviews・AI Mode、Microsoft Copilotなどの生成AI・AI検索において、自社の情報が適切に発見・理解され、引用・言及される機会を増やすための取り組みです。

GEO対策をすればChatGPTに必ず引用されますか？

保証されません。AIの回答は、質問、検索結果、モデル、情報源、タイミングなどによって変化します。GEOは引用を保証する技術ではなく、AIが情報を利用しやすい状態を作るための取り組みです。

SEOとGEOはどちらを優先すべきですか？

二者択一ではありません。GoogleのAI検索では、従来のSEOが引き続き基盤になります。

そのため、SEOでクロール・インデックス・コンテンツ品質を整え、その上でGEOへ最適化範囲を広げる考え方が適しています。

構造化データはGEOに効果がありますか？

構造化データはページ情報を検索エンジンが理解するうえで役立ちますが、設定すればAIに引用されるという保証はありません。GoogleもAI機能向けの特別な構造化データは必要ないとしています。

ChatGPTに自社サイトを表示するにはどうすればよいですか？

OpenAIはChatGPT Searchでコンテンツを発見・表示・引用できるようにするため、OAI-SearchBotをブロックしないことを案内しています。ただし、クロールを許可しても掲載・引用が保証されるわけではありません。

GEOの成果はどう測定しますか？

AI言及率、AI引用率、引用URL、AI流入、AI経由CV、指名検索などを組み合わせて測定します。Bing Webmaster Toolsでは、AI Performanceを利用してcitationやgrounding queryなどを確認できます。

まとめ

GEO対策とは、ChatGPTやGemini、AI Overviewsなどの生成AIに、自社の情報を正しく発見・理解してもらい、回答の根拠として引用されたり、企業やサービスが言及されたりする機会を増やす取り組みです。重要なのは、AI専用の裏技ではなく、SEOを土台に、一次情報や専門性の高いコンテンツ、正確な企業情報、構造化データ、第三者評価などを整えることです。また、AIごとに情報の検索・引用方法が異なるため、引用率や言及率、AI経由流入、指名検索などを継続的に計測し、改善していくことが大切です。