GEOとAEO：AI時代の検索戦略

GEO（生成エンジン最適化）とAEO（回答エンジン最適化）

GEO（生成エンジン最適化）とAEO（回答エンジン最適化）は、どちらも「検索エンジンの進化（AI化）」に対応するための新しいマーケティング戦略です。

これまでのSEO（検索エンジン最適化）が「検索結果の1ページ目に表示させること」を目的としていたのに対し、GEOとAEOは「AIによる回答の中に自社情報を組み込ませること」に焦点を当てています。

それぞれの違いと特徴を整理しました。

GEO vs AEO：主な違いと役割

項目	GEO (Generative Engine Optimization)	AEO (Answer Engine Optimization)
日本語訳	生成エンジン最適化	回答エンジン最適化
主な対象	ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claudeなど	Googleの強調スニペット, AI Overviews, Siri/Alexa
目的	AIが回答を生成する際の「情報源（ソース）」として引用・参照されること	ユーザーの質問に対する「直接的な答え」として採用されること
ユーザー行動	引用リンクをクリックしてサイトへ流入する	回答を読んで納得する（ゼロクリック検索）

1. GEO（生成エンジン最適化）とは？

生成AI（LLM）が、膨大なWeb情報から回答を合成する際に、「あなたのサイトの情報を信頼できるソースとして選んでもらう」ための施策です。

• 特徴: AIがユーザーの質問に対して文章を作る際、「〇〇によると……」と引用されたり、回答の下に参考リンクとして表示されることを狙います。
• 重要な対策:
  • 一次情報の提供: AIは独自の調査データや専門的な視点を好んで引用します。
  • 信頼性（E-E-A-T）: 誰が書いた情報か、権威があるかをAIが判断できるようにします。
  • 構造化データ: AIが内容を正しく理解できるよう、Schema.orgなどのコードで情報を整理します。

2. AEO（回答エンジン最適化）とは？

検索エンジンが、ユーザーの「問い」に対して「即座に1つの正解を提示する」際に、その回答元として選ばれるための施策です。

• 特徴: 検索結果の最上部に表示される「強調スニペット」や、Googleの「AI Overviews（AIによる概要）」をターゲットにします。
• 重要な対策:
  • Q&A形式のコンテンツ: 「〇〇とは？」という問いに対し、簡潔な答えを冒頭に配置します（アンサーファースト）。
  • 簡潔な要約: 40〜60単語程度の、AIがそのまま読み上げたり表示したりしやすい長さの文章を作成します。
  • FAQページの整備: ユーザーが抱く典型的な疑問を網羅します。

なぜ今、これらが必要なのか？

現在、検索の形が「リンクの羅列（従来のGoogle）」から「AIによる回答（ChatGPTやPerplexity）」へと急速にシフトしています。

Webサイトへの流入経路が「検索順位」から「AIの引用」に変わりつつあるため、これまでのSEOに加えて、AIに「読まれやすく」「選ばれやすい」情報発信が不可欠となっています。

補足： 一部の文脈（ローカルSEOなど）では、GEOを「Graphic Engine Optimization」や地域情報を指す言葉として使う場合もありますが、現在のテックトレンドでは「生成エンジン（Generative Engine）」を指すのが一般的です。

GEO対策コンテンツの具体的な書き方

GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）対策は、従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なり、「AIがいかにあなたの情報を理解し、信頼できるソースとして引用するか」が鍵となります。

自社サイトのコンテンツをAIに選ばれる形に書き換えるための、具体的なステップと書き方を解説します。

1. ユーザーの「意図」に直結する回答を冒頭に置く

AIはユーザーの質問に対して、素早く正確な答えを返そうとします。そのため、記事の冒頭で結論を述べる「PREP法」を徹底しましょう。

• 書き方のコツ: *質問文を想定した見出し（H2/H3）を作る。
  • その直後の1〜2文で、直接的な回答を簡潔に記述する。
  • 「〜とは、〇〇です」という定義を明確にする。

2. データの「客観性」と「統計」を盛り込む

AIは「個人の感想」よりも、裏付けのある「事実」を好みます。

• 具体的なアクション:
  • 自社調査データやアンケート結果を数値で示す（例：「利用者の85%が満足」）。
  • 公的機関（省庁や研究機関）のデータを引用し、出典元へリンクを貼る。
  • 表（Table）形式で情報を整理する。AIは構造化されたデータを読み取るのが得意です。

3. E-E-A-T（信頼性・専門性）を強調する

「誰が書いたか」はGEOにおいて非常に重要です。AIは情報のソースが信頼できるかを厳しくチェックします。

• 書き方のコツ:
  • 著者プロフィールを詳細に: 資格、業界経験年数、過去の実績を明記する。
  • 一次情報の提供: 他のサイトのまとめではなく、「自社でしか得られなかった事例（ケーススタディ）」を具体的に記述する。
  • 引用の活用: 業界の専門家や権威者の言葉を引用し、記事の信頼性を補強する。

4. 自然言語（会話調）とキーワードのバランス

AIは文脈を理解するため、単なるキーワードの羅列は逆効果になります。

• 書き方のコツ:
  • LSIキーワード（関連語）: 「GEO対策」だけでなく「AI検索」「Perplexity」「ChatGPT 引用」など、周辺キーワードを自然に混ぜる。
  • 会話形式のQ&A: ユーザーがAIに話しかけるようなフレーズ（例：「GEO対策とSEOの違いは何ですか？」）をそのまま見出しに使う。

5. 構造化マークアップ（テクニカルな裏打ち）

これはコンテンツの「書き方」というより「伝え方」ですが、GEOには不可欠です。

• 具体的なアクション:
  • Schema.org（構造化データ）を使用して、記事の内容が「FAQ（よくある質問）」なのか「製品レビュー」なのか「ハウツー」なのかを検索エンジンに正しく伝えます。
  • これにより、AIが情報をパース（解析）する際の手助けになります。

まとめ：GEO対策ライティングのチェックリスト

項目	具体的な書き方
結論ファースト	冒頭100文字以内にユーザーの疑問への回答を書いているか？
数値と根拠	主観だけでなく、統計データや比較表を用いているか？
専門性の証明	監修者や執筆者の実績が明示されているか？
構造化	H2/H3タグを適切に使い、論理的な構成になっているか？

まずは、既存の記事の中で「最もよく読まれているもの」を1つ選び、冒頭に「要約」と「結論」を追記するところから始めてみてはいかがでしょうか？

構造化データサンプルと導入のポイント

構造化データ（Structured Data）とは、検索エンジン（Googleなど）にウェブページの内容をより深く理解させるためのコードです。主に JSON-LD という形式で記述されます。

代表的な3つのサンプルを紹介します。

1. よくある質問 (FAQ)

検索結果に質問と回答のリストを表示させたい場合に使用します。

JSON

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "送料はいくらですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "全国一律で500円です。5,000円以上のお買い上げで無料になります。"
    }
  }, {
    "@type": "Question",
    "name": "返品は可能ですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "商品到着後7日以内であれば、未使用品に限り可能です。"
    }
  }]
}

2. 商品情報 (Product)

価格、在庫状況、レビュー評価などを検索結果に表示させ（リッチリザルト）、クリック率を高めます。

JSON

{
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Product",
  "name": "高性能ワイヤレスイヤホン",
  "image": "https://example.com/photos/1x1/photo.jpg",
  "description": "最新のノイズキャンセリング機能を搭載したモデルです。",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "テックブランド"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/product/earphone",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "15800",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "89"
  }
}

3. パンくずリスト (Breadcrumb)

ユーザーがサイト内のどの階層にいるかを検索エンジンに伝え、検索結果のURL表示を分かりやすくします。

JSON

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [{
    "@type": "ListItem",
    "position": 1,
    "name": "ホーム",
    "item": "https://example.com/"
  },{
    "@type": "ListItem",
    "position": 2,
    "name": "家電カテゴリ",
    "item": "https://example.com/electronics"
  },{
    "@type": "ListItem",
    "position": 3,
    "name": "イヤホン",
    "item": "https://example.com/electronics/earphones"
  }]
}

導入のポイント

• 記述場所: HTMLの <head> タグ内、または <body> 内のどこでも機能しますが、<head> 内が推奨されます。
• 検証ツール: コードを書いた後は、Google公式の リッチリザルト テスト でエラーがないか確認してください。