GEOとは？マーケティングに革命を起こす位置情報活用の全貌

はじめに

GEOは、生成AIの回答に自社の情報が引用されなければ機会損失につながり得るため、いま押さえておきたい考え方です。生成AIを使って情報を調べる人が増え、マーケティングの前提が変わりつつあります。従来の検索エンジンで上位に表示されるだけでは、見込み客に届かない場面が出てきました。GEOとは何か、そしてGEOを知らないまま放置すると何が起きるのか。この問いに対する答えは、生成AIの回答に自社の情報が引用されなければ、ユーザーの選択肢に入れず機会損失が生まれるという点にあります。

本文では、GEOの定義からマーケティングへの応用方法、効果測定、企業事例までを順を追って説明します。

GEOの定義と基本概念

GEOの正式名称と意味

GEOとはGenerative Engine Optimizationの略で、日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。生成AIが生み出す回答の中で、自社のWebサイトが情報源として表示・引用されるように最適化するマーケティング手法です。従来のSEOが検索エンジン上の順位向上を目指すのに対し、GEOは生成AIやAI検索機能における存在感の向上に特化し、生成AI経由での集客や購買の最大化を目指す新たなマーケティング領域です（参照*1）。

つまりGEOとは、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIがユーザーの質問に答える際に、自社の情報を選んでもらうための取り組みです。マーケティング担当者がGEOを理解するうえでは、対象が検索順位ではなく「AIの回答に引用されるかどうか」に変わった点を押さえておく必要があります。

AEO・LLMO・GAIOとの関係

GEOと同様の文脈で、AEO（AI Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、GAIO（Generative AI Optimization）といった用語も使われます。GEOはLLMO（大規模言語モデル最適化）やAEO（AI最適化）、GAIO（生成AI最適化）とも呼ばれ、生成AIの回答における自社コンテンツの引用を増やすための最適化施策を指します（参照*1）。

ただし、AEOはGoogleの「AI Overview」と混同されやすく、LLMOは4文字でやや長いという使いにくさがあります。SEOとGEOのほうが語呂もよく覚えやすいため、GEOという呼称に落ち着いたという見方があります（参照*2）。また、この分野は共通の分類体系がまだ定まっておらず、AEO、GEO、GSOなど異なる略称で同じ潮流が説明される状況です（参照*3）。マーケティング施策を検討する際は、名称の違いに惑わされず、生成AIへの最適化という共通の目的を軸に整理するとよいです。

GEOが求められる背景

生成AI検索の急拡大と検索行動の変化

生成AIを使った検索行動の拡大により、検索体験とユーザー行動が変わり始めています。Googleの「AI Overviews」（AI生成要約）は、2025年1月時点で全検索クエリの6.49%に表示されていましたが、同年3月には13.14%へと拡大し、わずか2か月で72%の成長を記録しました（参照*4）。

ChatGPTも月間約55億回のアクセスと週4億人超の利用者を抱え、「第2の検索窓」として急拡大しています（参照*5）。欧州ではすでに、情報収集にChatGPT、比較・検討にPerplexityを使い、最終的にGoogleでサービス名を検索するという新たなユーザー行動が生まれ始めています（参照*6）。マーケティング戦略を組み立てる際は、こうした検索行動の変化をふまえて、生成AIへの対応を計画に組み込む段階に入っています。

ゼロクリック検索とトラフィック減少

生成AIが回答をそのまま表示するようになると、ユーザーがWebサイトをクリックせずに情報を得る「ゼロクリック検索」が増えます。米調査会社ガートナーは、253人のマーケティングリーダーを対象にした調査をもとに、2028年までにオーガニック検索トラフィックが50%以上減少し、生成AI型検索に置き換わると予測しています（参照*7）。

一方で、マーケティングリーダーの約3分の1がGEOを2026年のデジタル成長における最重要課題と位置づけています。さらに、調査対象のデジタルリーダーの97%がGEO施策からすでに良い効果を得ていると回答しています（参照*8）。トラフィック減少に手を打たないままでいると、競合にAI検索上の存在感を先行される可能性があるため、GEO対応の優先度を見極めることが求められます。

SEOとGEOの違い

最適化対象と評価基準の比較

SEOとGEOは最適化の対象が異なります。従来のSEOは、特定のキーワードで検索したとき自社サイトを検索結果の上位に表示させることを目指し、クリック率で効果を測定してきました。一方のGEOは、AIのクローラーがより複雑な質問に回答できるだけの情報を、AIエンジン自体の中で提供できるかどうかに焦点を当てます（参照*3）。

また、従来のSEOが「キーワード最適化」であったのに対し、GEOは「文脈最適化」として捉えられています。AIが回答を組み立てる際に必要とする情報構造を理解し、機械が読み取れる形式で発信しておくことが求められます（参照*9）。マーケティング担当者は、キーワード単位の最適化から、文脈と情報構造を軸にした最適化へと視点を切り替える必要があります。

ユーザー行動とクエリ形式の変化

生成AI検索では質問形式が変わるため、コンテンツ側にも構造化が求められます。SEOの時代、ユーザーは短いキーワードを打ち込み、表示されたリンクの中から自分で情報を探していました。生成AI検索では、ユーザーはより複雑で長い文章で質問し、AIが複数の情報源を統合して1つの回答を生成します。検索エンジンがWebサイト同士のリンク構造をもとに順位を決めるのに対し、大規模言語モデルは機械が読み取れる言語をWeb全体から探します。技術的には、スキーママークアップ（コンピュータが文脈を理解するための補助コード）や画像の代替テキストなどで、コンテンツを明確に構造化・ラベル付けすることが必要です（参照*7）。

こうした変化に対応するために、マーケティングの実務では、コンテンツの構造化やメタデータの整備状況を見直し、AIが正しく読み取れる状態にあるかを確認する作業が欠かせません。

GEO戦略の実践手順

AI可視性の現状把握と診断

GEO施策の出発点は、AI上での自社の「見え方」を把握することです。大規模言語モデルは従来の検索エンジンとは異なる方法で情報源を特定するため、把握は単純ではありません。まずChatGPT、Perplexity、Gemini、Claudeといった複数のAIからの流入トラフィックを追跡します。そのうえで、自社の製品やサービスに関連する質問を複数のAIに投げかけ、自社ブランドがAI生成の回答に表示されるかどうかを確認します（参照*10）。

この診断作業を定期的に行うことで、どのAIで自社の存在感が弱いかを特定でき、施策の優先順位を決める土台になります。

E-E-A-Tと構造化データの整備

AIに選ばれるためには、経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）を示し、コンテンツを機械が読み取れる形に整える必要があります。AIが回答を生成する際、特定のテーマにおける専門性や信頼性をもつ情報源を優先的に引用します。そのため、自社の専門分野を明確にし、関連情報を体系的に発信することが不可欠です（参照*9）。

技術面では、構造化データとスキーマの堅実な実装により、大規模言語モデルのボットがコンテンツの意図を正しく解釈できるようにします。加えて、深い専門知識を示す詳細なガイドの作成、AIモデルが一次情報として引用できる独自調査やファーストパーティデータの公開も有効です。大規模言語モデルのボットがクロール時にエラーに遭遇してコンテンツが見えなくなっていないか、継続的に監視する作業も必要です（参照*8）。マーケティングチームと技術チームが連携し、コンテンツの質と技術的な整備の両面から対応を進める体制を組むことがポイントになります。

第三者引用とアーンドメディア強化

GEOで成果を出すには、第三者からの言及・引用を増やすことが重要です。AIが複数の権威ある文脈で自社ブランドの言及を見つけると、回答に含める可能性が高まります。広報チームとマーケティングチームが連携して、業界誌への寄稿、ポッドキャストへの出演、Wikipediaへの貢献、業界フォーラムへの参加などを通じ、第三者からの引用を計画的に積み上げることが求められます（参照*10）。

AIが主要な情報源の1つとして頼るのは、信頼性のある第三者サイトでの報道やメディア掲載です。プレスリリースやニュースワイヤーのコンテンツも、AI検索アルゴリズムの「情報の供給源」として新たな存在意義を持ち始めています（参照*11）。

GEOの効果測定と新KPI

従来指標からの転換

GEOの効果測定は、訪問数中心から質中心へ切り替わりつつあります。AI検索経由の訪問者は、従来の検索経由よりも数は少ないものの、意思決定の後半段階でサイトを訪れるため、購入や問い合わせなどの行動につながる割合が高い傾向にあります。その結果、マーケティングの測定は「量を追う」モデルから「質を追う」モデルへと転換しつつあります（参照*8）。

実際に、2025年10月の調査では、大規模言語モデル経由のトラフィックのコンバージョン率がその他の流入経路を上回り、この傾向はさらに加速すると見込まれています（参照*12）。マーケティングのKPIを設計する際は、訪問数だけでなくコンバージョン率や質的な指標を組み合わせて評価する枠組みに切り替える段階に来ています。

AI検索時代に追うべき指標

GEOの効果を把握するために、生成AI別の可視化が進みつつあります。生成AI別のトラフィック可視化ツールを使えば、ChatGPT、Perplexity、GeminiなどのAI別に自社サイトへの流入シェアを数値で確認できます。競合企業との相対比較も可能で、「生成AIに強いドメイン」と「弱いドメイン」を一目で把握できます（参照*13）。

加えて、AI可視性の現状把握で述べた、自社関連の質問をAIに投げかけて引用状況を確認する作業も定点観測の指標として機能します。マーケティングの実務では、AI別流入シェア、引用率、コンバージョン率の3つを軸にダッシュボードを構成し、定期的に変動を追跡する運用が考えられます。

GEO導入の注意点と失敗例

トラフィック減少への対処

GEO導入では、訪問数が一時的に減る可能性も想定しておく必要があります。新たな施策を加えれば流入が増えるように感じますが、実際にはGoogleのAI要約が、情報を探しているだけでターゲット顧客ではない人をあらかじめ除外する役割を果たします。結果として、サイト訪問数は減る一方、訪れる人の質は上がるという現象が起きます（参照*11）。

この変化を社内で共有しないまま運用を始めると、アクセス数の減少だけを見て施策が失敗したと判断されかねません。マーケティング担当者は、GEO導入前にトラフィック減少の可能性と、その背後にある質の向上を関係者に説明しておく必要があります。

倫理面と情報の透明性

GEO施策では、情報の透明性と倫理面への配慮も求められます。AIが表示するコンテンツについて、ユーザーがマーケティング資料なのか調査に基づく記事なのかを見分けられるようにすることが求められます。企業の発信内容の基盤は、リード獲得よりも価値ある成果を優先する設計であるべきだという指摘があります（参照*11）。

さらに、生成AIにはハルシネーション、つまり事実と異なる内容を生成するリスクがあります。企業の課題解決策を探したり、比較検討や選定をしたりする場面で、信頼性の低い情報に基づいて動くわけにはいきません（参照*2）。マーケティングで発信する情報は、AIに引用された場合でもユーザーが正確に判断できるよう、出典や根拠を明記した透明性の高いコンテンツにしておくことが欠かせません。

GEO活用の企業事例

国内企業の実践と成果

国内でも、GEO施策による成果が報告されています。AO入試に特化した塾では、GEO導入後にChatGPT上の重要なプロンプトを中心として、自社名の引用率が22%から97%へと大幅に向上しました。その結果、入学希望者や入塾希望者からの問い合わせが増えただけでなく、一般企業からの連携相談や取材依頼も増加し、ビジネス全体の成長につながっています（参照*5）。

別の事例では、Google検索で1位表示を続けていたにもかかわらず、当初は生成AIに選ばれていなかったケースがあります。原因はサービスページのメッセージ化や構造化が不十分だったことでした。具体的に提供しているサービス内容を詳しく表記し、その他のGEO作業も行ったところ、2日後にはChatGPTの回答に表示され、引用元も掲載されるようになりました（参照*2）。マーケティング施策としてのGEOは、検索順位が高いだけでは不十分であり、生成AI向けの構造化を加えることで初めて機能することを、この事例は示しています。

海外企業・業界別の取り組み

海外では、旅行・ホスピタリティ業界でGEO戦略を先行して構築している企業があります。生成AIに「香港で2日間の高級旅行プランを教えて」と入力すると、フォーシーズンズが常に最上位に登場したという事例が報告されています。同ホテルチェーンはすでにGEO戦略を構築していると評されています（参照*9）。

また、欧州ではユーザー行動そのものが変化しています。情報収集にChatGPTを使い、比較・検討にPerplexityを活用し、最終的な利用判断の後にGoogleでサービス名を検索するという流れが生まれ始めています。こうした変化が広がるなか、ユーザーと生成AIとの対話において自社ブランドが適切に表示されなければ、ユーザーの選択肢に入らず機会損失につながるリスクが高まります（参照*6）。海外事例を参考にしながら、自社の業界でどのようなAI上の質問パターンが想定されるかを洗い出し、マーケティング戦略に落とし込む作業が有効です。

おわりに

GEOとは、生成AIの回答に自社を引用させるための最適化手法であり、マーケティングの土台となる「顧客との接点の作り方」を根本から変えるものです。検索行動の変化、ゼロクリック検索の拡大、コンバージョン率の質的転換といった要素を押さえたうえで施策を組み立てることが欠かせません。

押さえるべきポイントは、AI可視性の診断、構造化データの整備、第三者引用の強化、そして効果測定指標の切り替えの4つです。自社の現状を診断するところから着手してみてください。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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