今回は生成AIが普及する現在の検索環境に対応するために、GEO・SEO・LLMOという3つの概念を整理しながら、どのように使い分けるべきかをブログ運営者向けに解説します。
読者と検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGeminiといった生成AIにまでコンテンツを届ける考え方は、今後のアクセス戦略だけでなく収益構造にも直結します。
生成エンジン最適化（GEO）とは
GEO（Generative Engine Optimization）は、ChatGPT、Perplexity、GeminiのAI Overviewsなど生成AI検索において、自サイトの情報が“引用される側”になるための最適化です。
SEOが「検索結果の順位」を争うのに対し、GEOは「AIが回答を生成する際に参照する素材」になることを狙います。
つまりゴールが根本から異なるのです！
検索AIは単語一致ではなく文脈の意味、整合性、客観的根拠を読み取るため、文章をAIに理解しやすく構造化し、情報の確度を高める必要があります。
箇条書きだけのまとめや体験談の羅列では引用されにくく、背景→根拠→判断基準→例示→結論という形で流れを明確にするほど、AIが採用しやすくなります。
SEOとGEOの違い
SEOとGEOは目的が似ているようで、評価軸はほぼ別物です。
SEOはSERPを前提に設計されてきたため、クローラビリティ、被リンク、内部リンク、キーワード整合性といったアルゴリズム中心の設計が主流でした。
一方でGEOはAIが「引用する価値があるか」を基準に判断します。
AIは検索クエリへ回答するために、信頼性の高い一次情報、整理された構造、ユーザーに寄り添った説明を探します。
つまりSEOは過去の検索履歴やクリックデータを基盤にした統計的評価、GEOは質問に対して答えとして成立するかという意味理解ベースの評価です。
ここに大きな差があるのです💡
LLMO（Large Language Model Optimization）とは
LLMOはGEOをより広く捉えた最適化で、検索を伴うかどうかに関わらず、すべてのLLMへ正確に引用されるための考え方です。
企業チャットボット、社内FAQ、RAG、API連携など、生成AIが情報を抽出する場面すべてを対象にします。
GEOが生成AI検索に限定されるのに対し、LLMOはAIそのものに理解されやすいコンテンツを作るための基本設計です。
したがって一般ユーザー向け記事であっても、要点の明確化、出典の明示、構造化は重要な位置を占めます💻
