GEO は Generative Engine Optimization の略で、生成AIが作る回答の中でコンテンツが参照されやすくなるよう整える考え方です。
SEO が検索結果ページで見つけてもらう話なら、GEO は AI が答えを組み立てるときに使われるか を見る言い方に近いです。
出どころは学術論文
GEO は、2024年の KDD（ACM SIGKDD）で発表された論文 GEO: Generative Engine Optimization（Aggarwal ほか）で提案された言葉です。
この論文では generative engine を、インデックスから関連文書を取ってきて、大規模言語モデルがそれを根拠に回答を合成するシステム、と定義しています。検索エンジンがリンクの一覧を返すのに対し、生成エンジンは合成された文章そのものを返すため、何位に出るか ではなく 回答に含まれるか が指標になる、という整理です。
用語の出どころが分かると、GEO が急に生まれたバズワードではないことと、それでも Google などの公式用語ではないことの両方が理解できます。
実務でやること
- 主張の根拠（数値、日付、出典）を本文に書く
- 定義と結論を、切り取っても意味が通る単位で書く
- 独自の一次情報（自分で測った、自分で運用した結果）を入れる
引用されるかどうかは最終的にモデル側の判断で、こちらから制御はできません。制御できるのは 引用されても間違いにならない書き方 の方です。
「特別な対策」には注意
Google は公式ドキュメントで、AI Overviews や AI Mode に出るための追加要件や特別な最適化は不要であり、新しい機械可読ファイルやAI向けテキストファイル、マークアップを作る必要はない、特別な schema.org 構造化データも不要 と明記しています（Google Search Central: AI features and your website）。
GEO を名乗る施策でも、中身が 質の高い情報を、分かりやすく、根拠つきで書く から離れているなら疑ってよいです。
近い用語との違い
- AEO … 質問への答えとして選ばれる書き方。実務の重なりは大きい
- LLMO … LLM に引用されることを狙う国内寄りの呼び方
- SEO … 検索全般の施策。GEO は生成AIの回答という出口に注目した見方
言葉が3つに割れているのは、それぞれ出どころが違うためで、やることが3種類あるわけではありません。
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