AIO

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。 ...