SEOからGEOへ――AI検索時代に自社コンテンツを届けるための実践ガイド

AI検索の台頭がもたらすSEOの限界

Google検索の約18%にAI Overviewが表示され、全世界で月間20億人以上がAI生成の回答に触れています（出典: TechCrunch）。ChatGPTは週間8億人以上のアクティブユーザーを抱え、1日あたり25億件のプロンプトを処理しています（出典: TechCrunch）。Perplexityも月間2,200万人以上が利用しており、AIプラットフォーム全体からのリファラートラフィックは前年比357%増の月間11.3億訪問に達しています（出典: TechCrunch）。

こうした変化の中で、従来のSEOだけに頼る戦略は機能しにくくなっています。米国のGoogle検索では58.5%がクリックなしで完結し、AI Modeではその割合が93%に達します（出典: Exposure Ninja）。

ここで注目されているのが GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化） です。GEOとは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Bing CopilotなどのAI検索エンジンが生成する回答の中で、自社コンテンツが引用・言及される確率を高めるための最適化手法を指します。

GEOサービスの市場規模は2024年時点で約8.86億ドル（約1,300億円）に達し、2031年には73.18億ドル（約1兆円超）へと成長する見込みです。年平均成長率（CAGR）は34%と予測されています（出典: Valuates Reports）。

GEOの定義とSEOとの本質的な違い

GEOとは何か

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIが回答を組み立てる際に参照・引用する情報源として選ばれるよう、コンテンツとサイト全体を最適化する取り組みです。従来のSEOが「検索結果ページで上位に表示されること」をゴールとするのに対し、GEOは「AIの回答文の中で自社の情報が引用されること」をゴールとします。

SEOとGEOの主な相違点

観点	SEO（検索エンジン最適化）	GEO（生成エンジン最適化）
最適化の対象	Googleなどの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、Perplexity等の生成AI
成果指標	検索順位・CTR・オーガニック流入	AI回答内での引用・言及回数
コンテンツ設計	キーワード密度・内部リンク構造	事実の正確性・引用可能性・構造的明瞭さ
技術要件	メタタグ・サイトマップ・Core Web Vitals	構造化データ・llms.txt・権威性シグナル
順位の概念	1位〜10位のランキング	ランキングなし（引用されるか否か）
ユーザー行動	SERP→クリック→サイト訪問	AI回答で完結、またはリンク経由で訪問

重要なのは、GEOはSEOの代替ではなく拡張であるという点です。AI Overviewの引用元の92.36%は検索上位10位以内のドメインから選ばれているため（出典: Wellows）、従来のSEOで築いた基盤はGEOでも大きな資産になります。

AIO・LLMO・AEOとの関係を整理する

AI検索最適化には複数の用語が乱立しています。混乱しやすいため、それぞれの定義と範囲を整理します。

各用語の定義

GEO（Generative Engine Optimization） は、生成AIエンジン全般を対象とした最適化の包括的な概念です。

LLMO（Large Language Model Optimization） は、大規模言語モデル（LLM）に自社情報を正しく学習・引用させるための最適化です。GEOとほぼ同義で使われる場面が多く、LLMの仕組みにより焦点を当てた表現といえます。

AIO（AI Overview Optimization） は、GoogleのAI Overview機能に特化した最適化を指します。Google検索結果の最上部に表示されるAI生成の要約枠に、自社コンテンツを引用させることが目的です。

AEO（Answer Engine Optimization） は、もともと音声検索やフィーチャードスニペットへの対応として登場した概念です。「回答エンジン」に選ばれるコンテンツを設計する点でGEOの前身的な位置づけにあります。

4つの概念の対応関係

項目	GEO	LLMO	AIO	AEO
対象範囲	生成AI全般	LLMベースのAI	Google AI Overview	音声検索・スニペット・AIアシスタント
主な対象エンジン	ChatGPT、Gemini、Perplexity等	ChatGPT、Claude、Llama等	Google検索	Google、Alexa、Siri等
登場時期	2023年〜	2024年〜	2024年〜	2019年〜
SEOとの重複度	中程度	中程度	高い	高い
現在の検索ボリューム	880（「seo geo」）	1,900（「LLMOとは」）	1,600（「AIO対策」）	390（「AEO対策」）

実務上は「GEO対策を行えば、LLMO・AIO・AEOの大部分もカバーできる」と考えて差し支えありません。GEOを上位概念として捉え、その中でGoogle AI Overview固有の施策をAIO対策、音声検索固有の施策をAEO対策と呼び分ける整理が合理的です。

AI検索エンジン別の特徴と対策アプローチ

AI検索と一口に言っても、プラットフォームごとに回答生成の仕組みや引用傾向が異なります。主要な5つのAI検索エンジンについて、対策のポイントを比較します。

主要AI検索エンジンの引用特性比較

特性	Google AI Overview	ChatGPT Search	Perplexity	Gemini	Bing Copilot
引用元の表示	リンクカード形式で表示	インライン脚注で出典表示	全回答に出典番号を付与	Google検索連動で参照	Bing検索結果を引用
SEOとの関連度	非常に高い（上位10位が優先）	中程度（独自クロール+Bing）	中程度（独自インデックス）	高い（Google検索基盤）	高い（Bing検索基盤）
重視されるシグナル	E-E-A-T・構造化データ	事実の正確性・権威性	引用しやすい明確な記述	Google検索評価基準	Bing SEO指標
リファラー送信	通常のGoogle検索と同様	utm_source=chatgpt.com を付与	referrerあり	Google経由	Bing経由
月間利用規模	20億人	8億人（週間）	2,200万人	急成長中	Microsoft 365経由で拡大

プラットフォームごとの重点施策

Google AI Overviewへの対策 は、従来のSEOを高い水準で維持することが最も直接的に効きます。検索上位10位以内に入っていることが引用の前提条件です。FAQ形式のコンテンツやHowTo構造化データの実装が引用確率を高めます。

ChatGPT Searchへの対策 では、自社サイトへのクローラー（OAI-SearchBot）のアクセスを許可することが必須です。robots.txtでブロックしていないか確認してください。Bing Webmaster Toolsへの登録も有効です。

Perplexityへの対策 は、各主張に出典データや統計値を添えることが鍵です。Perplexityは回答に必ず出典番号を付与する設計のため、引用しやすい明確な事実記述が選ばれやすい傾向があります。

Gemini・Bing Copilotへの対策 は、それぞれGoogle検索・Bing検索の基盤に依存しているため、両検索エンジンのSEOを適切に行うことがそのまま対策になります。

既存サイトをGEO対応にするためのチェックリスト

従来のSEO施策をベースに、GEO対応を進めるための具体的なステップを示します。既存サイトの状態を確認しながら、優先度の高い項目から順に取り組んでください。

ステップ1：クロール許可の確認

# robots.txt でAIクローラーをブロックしていないか確認
# 以下のクローラーが許可されているかチェック

User-agent: OAI-SearchBot    # ChatGPT Search
User-agent: ChatGPT-User     # ChatGPT Plugin
User-agent: PerplexityBot     # Perplexity
User-agent: Google-Extended   # Gemini（※ブロックしてもAI Overviewには影響なし）
User-agent: Bingbot           # Bing Copilot

# 上記がDisallowされていないことを確認

ステップ2：llms.txtの設置

後述の「llms.txtの実装方法」セクションを参照し、サイトルートにllms.txtを配置します。

ステップ3：構造化データの実装・拡充

FAQPage、HowTo、Article、Organization等のJSON-LDスキーマが適切に設定されているか確認します。詳細は後述の構造化データセクションを参照してください。

ステップ4：コンテンツの「引用適格性」強化

各主張に定量的なデータ（数値・統計）を添える
専門家の見解や一次ソースへの参照を明記する
定義・手順・比較は箇条書きや表形式で構造的に記述する
「〇〇とは△△です。」のように、AIが抽出しやすい明確な定義文を配置する

ステップ5：E-E-A-Tシグナルの明示

著者プロフィールページを作成し、専門性・実績を記載する
組織情報（会社概要・実績・受賞歴）をOrganizationスキーマとともに掲載する
記事の公開日・最終更新日を明記する
外部の権威あるサイトからの被リンク獲得を継続する

ステップ6：回答生成に適したコンテンツ形式の採用

FAQ形式の質問と回答セクションを追加する
手順解説は番号付きリストで記述する
「結論ファースト」で段落を構成する（AIは冒頭部分を引用しやすい）
表や比較データを充実させる

ステップ7：効果測定の仕組み構築

GA4でのAI流入計測設定と、定期的なAI回答モニタリングを開始します（後述の効果測定セクション参照）。

llms.txtの実装方法と具体例

llms.txtとは

llms.txtは、LLMがWebサイトの情報を推論時に効率的に取得できるよう設計された、Markdownベースの標準ファイルです。サイトのルートパス（/llms.txt）に配置し、サイトの概要と主要ページへのリンクを構造的に記述します。robots.txtが検索エンジンのクローラー向けであるのと同様に、llms.txtはLLM向けのガイドとして機能します。

2025年10月時点でBuiltWithの計測によると84万4,000以上のWebサイトがllms.txtを実装しており、Anthropic、Cloudflare、Stripeなどの大手企業も採用しています（出典: Semrush）。ただし、2026年2月時点で主要なAIプラットフォームがllms.txtを公式に読み込んでいると明言したケースはありません（出典: llms-txt.io）。それでも、サイト構造をLLMに分かりやすく提示すること自体はGEOの基本姿勢として有効であり、将来的なAIクローラーの標準対応に備える意味でも設置を推奨します。

ファイル仕様（llmstxt.org準拠）

llmstxt.org が定める仕様に基づくと、必須要素はH1見出し（サイト名）のみです。以下のセクションは任意ですが、記載を推奨します。

H1見出し ――サイト名またはプロジェクト名（必須）
引用ブロック ――サイトの概要説明（推奨）
本文 ――詳細情報（任意）
H2セクション ――リンクリスト（任意、複数可）
Optionalセクション ――短いコンテキストで省略可能なリンク

実装例：コーポレートサイトの場合

# 株式会社サンプル

> デジタルマーケティングを専門とするコンサルティング会社。
> SEO・GEO対策、コンテンツ戦略、データ分析を提供。2015年設立、従業員120名。

## サービス

- [SEOコンサルティング](https://example.com/services/seo): 技術SEO監査から戦略立案まで一気通貫で支援
- [GEO対策サービス](https://example.com/services/geo): AI検索での露出最大化を実現する最適化パッケージ
- [コンテンツ制作](https://example.com/services/content): E-E-A-Tを重視した専門性の高い記事制作

## ナレッジベース

- [SEO入門ガイド](https://example.com/guides/seo-basics): 初心者向けSEOの基本解説
- [GEO実践マニュアル](https://example.com/guides/geo-practice): 生成AI時代の検索最適化手法
- [業界レポート2026](https://example.com/reports/2026): 検索マーケティングの最新動向分析

## 会社情報

- [会社概要](https://example.com/about): 代表メッセージ、沿革、アクセス
- [お問い合わせ](https://example.com/contact): ご相談・お見積もり

## Optional

- [採用情報](https://example.com/careers)
- [プライバシーポリシー](https://example.com/privacy)

配置方法

上記の形式でMarkdownファイルを作成する
ファイルをUTF-8で保存する
サイトのルートパス /llms.txt でアクセスできるよう配置する
Content-Typeは text/markdown を推奨（text/plain でも動作）
定期的にリンク先や説明文を最新の状態に更新する

構造化データ（JSON-LD）の実装例

構造化データは、AI検索エンジンがコンテンツの意味を正確に理解するために不可欠な技術要素です。GEO対策で特に効果の高い3つのスキーマについて、具体的なコード例を示します。

FAQPageスキーマ

FAQ形式のコンテンツは、AIが質問と回答のペアを正確に抽出できるため、引用されやすくなります。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "GEOとは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "GEO（Generative Engine Optimization）は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社コンテンツが引用・参照されるよう最適化する手法です。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "SEOとGEOの違いは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "SEOは検索結果ページでの順位向上を目指すのに対し、GEOはAIが生成する回答文の中で引用されることを目指します。SEOはGEOの基盤であり、両者は補完関係にあります。"
      }
    }
  ]
}
</script>

HowToスキーマ

手順解説コンテンツに適したスキーマです。AIは手順番号付きの明確なステップを引用しやすい傾向があります。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "GEO対策の始め方",
  "description": "既存サイトをAI検索に対応させるための基本的な手順",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "position": 1,
      "name": "AIクローラーのアクセス許可を確認する",
      "text": "robots.txtを確認し、OAI-SearchBot、ChatGPT-User、PerplexityBotなどのAIクローラーがブロックされていないことを確認します。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "position": 2,
      "name": "llms.txtをサイトルートに配置する",
      "text": "Markdown形式でサイト概要と主要ページへのリンクを記述したllms.txtファイルを作成し、サイトルートに設置します。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "position": 3,
      "name": "構造化データを実装する",
      "text": "FAQPage、HowTo、ArticleなどのJSON-LDスキーマを各ページに追加し、AIがコンテンツの意味構造を正確に把握できるようにします。"
    }
  ]
}
</script>

Articleスキーマ（著者情報付き）

E-E-A-Tの「経験」「専門性」「権威性」「信頼性」を構造的にアピールできるスキーマです。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "SEOからGEOへ：AI検索時代の実践ガイド",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "田中 太郎",
    "url": "https://example.com/authors/tanaka",
    "jobTitle": "SEOコンサルタント",
    "knowsAbout": ["SEO", "GEO", "コンテンツマーケティング"]
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "株式会社サンプル",
    "url": "https://example.com"
  },
  "datePublished": "2026-02-09",
  "dateModified": "2026-02-09",
  "description": "GEO（生成エンジン最適化）の定義、SEOとの違い、具体的な対策方法を実装例付きで解説"
}
</script>

構造化データ実装時のポイント

Google Rich Results Test（https://search.google.com/test/rich-results）でエラーがないか検証する
1ページに複数のスキーマを組み合わせて実装可能（例：Article + FAQPage）
dateModified は実際の更新時に必ず更新する（鮮度シグナルとして機能）
著者情報のURLは実在するプロフィールページにリンクさせる

GEO対策の効果測定：AI検索からの流入をどう計測するか

GEO対策の最大の課題は、効果を数値で把握しにくい点です。従来の検索順位やCTRのように、明確な指標がまだ確立されていません。現時点で実行可能な計測手法を3つの軸で整理します。

軸1：GA4でのAI流入トラッキング設定

Google Analytics 4（GA4）で、AIプラットフォームからの流入を独立したチャネルとして計測するための設定手順です。

手順：カスタムチャネルグループの作成

GA4の管理画面で「データの表示」→「チャネルグループ」を開く
「新しいチャネルグループを作成」をクリック
「AI Search」チャネルを追加し、以下の条件を設定する

条件1: ソース/メディアが正規表現に一致
正規表現: ^.*(chatgpt\.com|perplexity\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai).*

条件2: utm_source が chatgpt.com に一致

「AI Search」チャネルを「Referral」や「Direct」より上位に配置する（GA4は最初にマッチしたチャネルに分類するため）

注意点として、ChatGPTの無料版ユーザーからのアクセスはリファラー情報を送信しないため、Directトラフィックに分類されるケースがあります（出典: MarTech）。この「ダークトラフィック」の存在を考慮し、GA4の数値だけでGEO効果の全体像を判断しないことが重要です。

軸2：AI回答でのブランド言及モニタリング

AI検索エンジンに定期的に自社関連のクエリを入力し、回答内で自社サイトが引用されているかを確認する手法です。

手動モニタリングの実施手順

自社の主要キーワード（10〜20個）を選定する
週次でChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewに入力する
回答内に自社サイト名・URLが含まれるかを記録する
競合サイトの言及状況も同時に記録して比較する

ツールによる自動モニタリング

手動での確認が困難な場合、以下のようなツールが利用可能です。

Profound：ChatGPT、Perplexity、Copilotの回答を毎日自動分析（月額約8万円〜）
ミエルカSEO：AI検索からの流入を可視化する機能を提供（出典: ミエルカ）
Semrush / Ahrefs：AI Overview表示クエリの追跡機能を追加中

軸3：間接指標による効果推定

AI検索からの直接流入が計測しにくい場合でも、以下の間接指標で効果を推定できます。

ブランド検索数の推移：AI回答で言及された結果、指名検索が増加しているか
Direct流入の変動：AI経由のダークトラフィックはDirectに計上されるため、異常な増加がないか
エンゲージメント指標：AI経由ユーザーは従来の検索流入と比較して4.4倍質が高いとのデータがあり（出典: Semrush）、滞在時間やCV率の変化を追う

GEO対策で成果を出すための7つの施策

ここまでの内容を踏まえ、GEO対策の具体的な施策を優先度順に整理します。

施策1：E-E-A-Tの徹底的な強化

AIはコンテンツの信頼性を重視します。Google AI Overviewの引用元分析によると、権威性の高いドメインが優先的に選ばれる傾向が明確です。

著者の専門資格・実績を記事内に明記する
一次ソース（公式データ・研究論文・政府統計）への参照リンクを添える
最終更新日を記載し、定期的にコンテンツを更新する

施策2：引用しやすいコンテンツ構造の設計

AIは回答生成時に、簡潔で引用しやすい文を選択します。

定義文は「AはBです。」の形式で冒頭に配置する
重要な主張は段落の最初の文で述べる（結論ファースト）
箇条書き・番号リスト・表形式を積極的に活用する
1段落は3〜4文以内に収める

施策3：構造化データの網羅的な実装

前述のFAQPage・HowTo・Articleに加え、Organization（企業情報）やBreadcrumbList（パンくずリスト）もあわせて実装します。

施策4：llms.txtの設置と保守

前述の実装例に従い、自社サイトのルートにllms.txtを配置します。新しいコンテンツを公開するたびにllms.txtも更新する運用フローを組み込んでください。

施策5：マルチモーダルコンテンツの拡充

テキストだけでなく、図解・動画・インフォグラフィックを充実させます。YouTubeはAI Overviewの引用元として上位に位置しており、AI検索プラットフォーム全体で平均約20%の引用シェアを持つとされています（出典: BrightEdge）。動画コンテンツのGEO効果は無視できません。

施策6：第三者評価・被リンクの獲得

AIは複数のソースから同じ事実が裏付けられているコンテンツを信頼します。業界メディアへの寄稿、プレスリリース配信、専門家コミュニティでの言及獲得など、サイト外での認知度向上に取り組みます。

施策7：AIクローラーへの対応最適化

robots.txtの許可設定に加え、サイトの表示速度やアクセシビリティも重要です。AIクローラーが効率的にコンテンツを取得できるよう、ページ読み込み時間の短縮やJavaScript依存の低減を進めます。

GEO対策で陥りやすい3つの落とし穴

落とし穴1：SEOを軽視してGEOだけに注力する

AI Overviewの引用元の大多数が検索上位サイトであるという事実が示すとおり、SEOの基盤なくしてGEOの成果は得られません。GEO対策はSEOの上に積み重ねるものです。

落とし穴2：AI生成コンテンツに過度に依存する

AIが生成した文章をそのまま公開するだけでは、独自性や専門性の観点でGEO上の優位性を得られません。実体験に基づく知見、独自の調査データ、専門家の分析など、人間にしか提供できない情報を核にすることが差別化の鍵です。

落とし穴3：効果測定を怠る

GEO対策は即効性のある施策ではありません。計測基盤を整えずに施策だけ進めると、何が効いているかの判断ができなくなります。前述の3軸計測を初期段階から導入し、PDCAを回す体制を整えてください。

よくある質問

GEOとAIOは何が違うのですか？

AIO（AI Overview Optimization）はGoogleのAI Overview機能に限定した最適化を指し、GEO（Generative Engine Optimization）はChatGPT・Perplexity・Geminiなどを含む生成AI検索全般の最適化を意味します。AIOはGEOの一部と位置づけられます。

SEO対策をしていればGEO対策は不要ですか？

不要ではありません。SEOの基盤はGEOに不可欠ですが、それだけでは十分ではない場面が増えています。構造化データの実装、llms.txtの設置、引用しやすいコンテンツ構造の設計など、GEO固有の施策を追加することで、AI検索での露出を高められます。

GEOとLLMOはどう使い分ければよいですか？

実質的にほぼ同じ概念です。GEOはマーケティング寄りの文脈で、LLMOは技術寄りの文脈で使われる傾向がありますが、指している対象は同一です。社内で用語を統一する場合は、より包括的なGEOを採用するのが無難です。

AEOとGEOの違いは何ですか？

AEO（Answer Engine Optimization）は音声検索やフィーチャードスニペットなどの「回答エンジン」への最適化として2019年頃に登場した概念です。GEOはAEOの発展形として、生成AIの回答に引用されることまで視野を広げた概念といえます。GEO対策を行えばAEOの範囲も概ねカバーできます。

GEO対策にはどれくらいの期間が必要ですか？

即効性は期待しにくく、3〜6ヶ月のスパンで効果を検証することを推奨します。構造化データやllms.txtの設置は即日対応可能ですが、コンテンツの権威性向上やE-E-A-Tの強化には継続的な取り組みが必要です。

小規模サイトでもGEO対策は意味がありますか？

意味があります。AI検索では従来の検索順位だけでなく、情報の正確性や引用のしやすさも評価されます。特定のニッチ領域で深い専門性を持つ小規模サイトは、その分野のAI回答で引用される可能性が十分にあります。

まとめ：SEOとGEOの両輪で検索接点を最大化する

2026年現在、検索ユーザーの情報取得手段はGoogle検索結果のクリックだけではなくなっています。AI Overviewで即座に回答を得る人、ChatGPTに質問を投げる人、Perplexityで情報を深掘りする人――いずれの接点でも自社コンテンツが選ばれるためには、SEOに加えてGEOの視点が欠かせません。

GEO対策は特別な技術革新を要求するものではありません。E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、llms.txtの設置、引用しやすいコンテンツ構造の設計――いずれも、良質なコンテンツを正しく構造化して届けるという、SEOの延長線上にある施策です。

GEO対策を始めるにあたって、最も費用対効果の高い3つのアクションは以下のとおりです。

robots.txtのAIクローラー許可確認（所要時間：10分）
llms.txtの作成・設置（所要時間：30分〜1時間）
主要ページへのFAQPage構造化データの追加（所要時間：1〜2時間/ページ）

AI検索の利用者数は加速度的に増加しており、GEO対策に早期に着手した企業ほど、AIの回答における「定番の引用元」としてのポジションを確立しやすくなります。SEOとGEOの両輪を回しながら、変化する検索環境に着実に適応していくことが、中長期的なオーガニック集客の鍵となります。

AI検索の台頭がもたらすSEOの限界#

GEOの定義とSEOとの本質的な違い#

GEOとは何か#

SEOとGEOの主な相違点#

AIO・LLMO・AEOとの関係を整理する#

各用語の定義#

4つの概念の対応関係#

AI検索エンジン別の特徴と対策アプローチ#

主要AI検索エンジンの引用特性比較#

プラットフォームごとの重点施策#

既存サイトをGEO対応にするためのチェックリスト#

ステップ1：クロール許可の確認#

ステップ2：llms.txtの設置#

ステップ3：構造化データの実装・拡充#

ステップ4：コンテンツの「引用適格性」強化#

ステップ5：E-E-A-Tシグナルの明示#

ステップ6：回答生成に適したコンテンツ形式の採用#

ステップ7：効果測定の仕組み構築#

llms.txtの実装方法と具体例#

llms.txtとは#

ファイル仕様（llmstxt.org準拠）#

実装例：コーポレートサイトの場合#

配置方法#

構造化データ（JSON-LD）の実装例#

FAQPageスキーマ#

HowToスキーマ#

Articleスキーマ（著者情報付き）#

構造化データ実装時のポイント#

GEO対策の効果測定：AI検索からの流入をどう計測するか#

軸1：GA4でのAI流入トラッキング設定#

軸2：AI回答でのブランド言及モニタリング#

軸3：間接指標による効果推定#

GEO対策で成果を出すための7つの施策#

施策1：E-E-A-Tの徹底的な強化#

施策2：引用しやすいコンテンツ構造の設計#

施策3：構造化データの網羅的な実装#

施策4：llms.txtの設置と保守#

施策5：マルチモーダルコンテンツの拡充#

施策6：第三者評価・被リンクの獲得#

施策7：AIクローラーへの対応最適化#

GEO対策で陥りやすい3つの落とし穴#

落とし穴1：SEOを軽視してGEOだけに注力する#

落とし穴2：AI生成コンテンツに過度に依存する#

落とし穴3：効果測定を怠る#

よくある質問#

GEOとAIOは何が違うのですか？#

SEO対策をしていればGEO対策は不要ですか？#

GEOとLLMOはどう使い分ければよいですか？#

AEOとGEOの違いは何ですか？#

GEO対策にはどれくらいの期間が必要ですか？#

小規模サイトでもGEO対策は意味がありますか？#

まとめ：SEOとGEOの両輪で検索接点を最大化する#