GEO対策とは、ChatGPTやGoogleの生成AI検索などで、自社の商品・サービスが適切に引用・言及・推薦される機会を増やすための取り組みです。
では、GEO対策は自社にも必要なのでしょうか。
顧客がChatGPTなどの生成AIを使って商品・サービスを比較している業界では、GEO対策に取り組む価値があります。一方、検索エンジンから十分に集客できていない企業は、まずはSEOの改善を優先することをおすすめしています。
GEO対策に取り組む場合は、まず生成AIでの自社と競合の引用・言及状況を調べ、顧客の質問に対応するコンテンツや独自情報を充実させることが基本です。
本記事では、GEO対策の必要性を判断する基準から、具体的なやり方6ステップ、実際の企業の成功事例、問い合わせにつなげる効果測定の方法まで解説します。
Q. なぜ今、GEO対策が重要なのでしょうか？
A. SEOだけではなく、AIを使うことが情報収集や比較検討の新たな接点になっているからです。
GEO対策が注目される背景には、顧客の情報収集方法の変化があります。
例えば、従業員50名の企業でCRMツールの導入を検討している担当者を想像してみてください。
従来であれば「CRM おすすめ」「CRM 比較」「CRM 費用」などのキーワードで検索し、複数のWebサイトを閲覧して情報を集めていたかもしれません。
しかし現在は、生成AIに次のような質問をすることもできます。
「従業員50名程度の製造業で、営業担当者が10人います。IT専任者がいなくても運用しやすく、月額費用を抑えられるCRMを比較してください」
このような条件の多い質問でも、AIが選択肢を整理して回答する場合があります。
従来は複数のサイトを行き来しながら集めていた情報を、AIとの対話を通じて整理できるようになったのです。
この変化を裏付ける調査もあります。
米国のPew Research Centerが2025年に公表した研究では、米国成人900人のWeb閲覧データを分析し、Google検索にAIによる概要が表示された場合と、表示されなかった場合のクリック行動を比較しています。
結果は次のとおりでした。
ただし、この研究は米国の特定期間における観察データであり、AIによる概要がクリック減少の原因であると完全に証明したものではありません。日本のあらゆる業種にも同じ数値が当てはまるわけではない点に注意が必要です。
それでも、この研究は企業にとって考えるべき問題を提示しています。
見込み顧客が自社サイトを訪問する前に、AIの回答を参考にして比較候補を絞り込んでいる可能性があるということです。
従来の検索エンジンが不要になるわけではありません。しかし、企業が顧客と接触するタイミングは変化しつつあります。
これまでSEOでは、検索順位や自然検索流入数が施策の成果を測る重要な指標でした。
もちろん、これらの指標は現在も必要です。
ただし、AI検索が普及した環境では、それだけで企業と見込み顧客の接点を捉えきれない場合があります。
例えば、ある担当者がAIにおすすめの業務管理ツールを質問し、回答に登場した企業を覚えたとします。
その場ではWebサイトへ移動せず、後日その企業名を直接検索して、サービスページを訪問するかもしれません。
この場合、最終的な流入は指名検索として記録されます。
AIが認知のきっかけだったとしても、通常のアクセス解析だけでは、その経緯がわからないことがあります。
一方、AI回答に企業名が掲載されたとしても、必ず認知や売上につながるとは限りません。実際の顧客がその回答を見たのか、どの程度参考にしたのかまで把握することは難しいためです。
だからこそ、GEO対策では検索流入だけでなく、AIでの引用・言及、指名検索、問い合わせなどを組み合わせて評価する必要があります。
GEO対策が重要なのは「SEOが終わるから」ではありません。顧客が情報を得る経路が増え、企業が把握すべき接点も広がったからです。
Q. GEO対策に優先して取り組むべき企業とそうでない企業の違いを教えて
A. 顧客が生成AIで商品・サービスを比較検討し、SEO基盤が整っている企業はGEO対策を優先すべきですが、SEOの基盤が不十分な企業や生成AIでの顧客接点が少ない企業は、他の施策を優先すべきです。
GEO対策を優先的に検討したいのは、顧客が購入・契約前に複数の選択肢を比較する企業です。
例えば、BtoB向けSaaSや専門サービス、比較検討期間の長い商材を扱うEC、旅行関連サービスなどが考えられます。
こうした企業では、顧客が「どの会社がよいか」「自社の条件に合うのはどれか」といった質問をする場面が想定されます。
ただし、業界だけで優先度を判断するのは早計です。
例えば同じBtoB企業でも、すでに指名での紹介や既存取引先からの受注が大半を占める企業と、Web検索を通じて新規顧客を獲得する企業では、GEO対策の投資価値が異なります。
そこで本記事では、優先度を判断するために次の3つの問いを提案します。
この3つに当てはまり、すでに一定のSEO基盤がある企業は、GEOの現状調査から始める合理性があります。
特に、検索では自社サイトがある程度表示されているにもかかわらず、AI検索で競合企業ばかり紹介される場合は、改善余地を調べる価値があるでしょう。
一方で、現段階ではGEO対策の優先順位を下げたほうがよい企業もあります。
例えば、重要なサービスページが検索エンジンにインデックスされていない場合です。
GoogleのAI検索機能においてリンクとして表示されるためには、通常検索でインデックスされ、スニペット表示の対象となることが技術的な前提です。
その状態で「AIに引用されるための文章」を作り込んでも、根本的な問題は解決しません。
同様に、商品情報が不足している企業では、まず商品やサービスの特徴、費用、導入条件などを整える必要があります。
また、地域密着型の店舗であれば、生成AIよりもGoogleビジネスプロフィールやローカル検索への対応が優先されるケースもあるでしょう。
重要なのは「GEOを実施すべきか」という二択ではなく、今、自社の集客を妨げている要因はどこにあるのかを見極めることです。
そのための判断表を整理しました。
自社の現状 | まず優先すべき施策 | 判断の理由 |
重要ページが検索結果に表示されない | テクニカルSEO | 情報を取得してもらう基盤に課題がある |
コンテンツが不足し、検索流入も少ない | SEO・コンテンツ改善 | 顧客に提示できる情報を充実させる段階 |
SEOの成果はあるがAI検索での露出は不明 | GEOの現状調査 | 改善すべき問題が存在するかを確認する |
AI検索で競合ばかりが紹介される | 顧客質問・競合・引用元の分析 | 自社が選ばれない理由を具体化する |
AIに言及されるが問い合わせが増えない | 質問の購買意図・CV導線の分析 | AI露出以外に課題がある可能性がある |
※本表は本記事で提案する実務上の診断基準であり、統計的に検証されたスコアリング手法ではありません。
この表からわかるように、GEO対策が必要な企業でも、最初に取り組むべき施策は一律ではありません。
SEOの改善で十分な場合もあれば、AIでの露出状況を調べることが優先される場合もあります。
多額の予算を投じる前に、この違いを明らかにすることが重要です。
GEO対策は、実際に企業の売上増加につながっているのでしょうか。
海外では、GEO対策を取り入れた企業が、生成AI経由の売上や購入件数を大きく伸ばした事例が報告されています。
代表的な3社の成果を比較すると、次のとおりです。
企業名 | 業種 | 報告された主な成果 |
Uber Boat by Thames Clippers | 交通・観光 | LLM経由売上が前年同期比5,311%増 |
Quantum Fuel Systems | 自動車・バイク部品EC | ChatGPT経由売上が196%増 |
Tuda Grass | 人工芝EC | オーガニック売上34.5%増、AI経由で獲得した顧客から約3.2万ポンドの売上 |
※いずれも支援会社の公式発表に基づく数値です。対象期間や売上の集計範囲は企業ごとに異なり、増加率を単純比較することはできません。
英国ロンドンで水上交通・観光サービスを提供する「Uber Boat by Thames Clippers」は、GEO対策を取り入れ、生成AI経由の予約・売上を伸ばした事例です。
同社はもともとSEOによる集客基盤を持っていましたが、企業名を知らない新規顧客への認知拡大を課題としていました。
そこで、ロンドンのリバークルーズや船を利用した観光を検討するユーザーに向けて、Webページの内容や構造を改善。ChatGPTやPerplexityなどの回答で自社サービスが紹介されやすくなるよう、情報を整理しました。
支援会社Elixirr Digitalの発表によると、2025年1〜9月のLLM経由売上は前年同期比5,311%増加し、LLM経由の購入件数は354件を記録しています。
同期間のWebサイト全体の売上も46.6%増加しました。
ただし、LLM経由売上の絶対額は公開されておらず、売上増加をGEO単独の成果と断定することはできません。
この事例は、旅行・観光のように、顧客が「どこへ行くか」「何を体験するか」を生成AIに相談する業種では、AI検索が予約につながる新たな接点になり得ることを示しています。
参考：Elixirr Digital「Uber Boat by Thames Clippers GEO Case Study」
米国で自動車・バイク向けの燃料ポンプや関連部品を販売する「Quantum Fuel Systems」も、SEOとGEOを組み合わせた施策によって売上を伸ばした企業です。
同社では、故障症状や修理方法に関する記事を商品販売サイトへ統合し、記事から関連商品へ移動しやすい内部リンク構造を整えました。
さらに、GoogleのAI Overviewsなどで利用されることも意識して、商品情報や質問への回答を整理しています。
支援会社Skyfield Digitalによると、2026年3〜8月とその直前6か月を比較した結果、ChatGPT経由の購入件数は27件から71件に増加しました。
また、ChatGPT経由売上は196%増、自然検索全体の売上も81%増加しています。
ここで注目したいのは、同社がAI向けのコンテンツだけを新しく制作したわけではないという点です。
顧客が抱えている「故障の原因を知りたい」という疑問に答える記事と、その問題を解決する商品を結びつけたことが、施策の特徴でした。
この事例は、専門性の高い商材でも、顧客の質問から商品購入までの導線を整えることにGEO対策の価値があると考えるうえで参考になります。
参考：Skyfield Digital「Quantum Fuel Systems SEO & GEO Case Study」
英国で人工芝などを販売する「Tuda Grass」は、SEO・GEO・コンバージョン改善を組み合わせて成果を上げた事例です。
同社では、顧客が用途や予算に応じて商品を比較しやすいよう、カテゴリページや商品情報、内部リンクを改善しました。
また、人工芝の購入・施工・メンテナンスに関するコンテンツを充実させ、検索エンジンと生成AIの双方から情報を発見してもらえるよう取り組みました。
支援会社Fly High Mediaの2026年10月の発表によると、直近12か月のオーガニック売上は、前の12か月の61万3,938ポンドから82万5,840.93ポンドへ増加。増加率は34.5%でした。
さらに、ChatGPT・Gemini・Perplexity・ClaudeなどのAIサービスを通じて初めて獲得したユーザーから、3万2,225.98ポンドの売上が記録されています。
ただし、オーガニック売上の34.5%増はSEO・GEOなどを組み合わせた施策全体の結果であり、GEO単独の効果ではありません。
この事例から読み取れるのは、AIへの引用を増やすことだけでなく、商品を探している顧客が比較・検討しやすい情報を整え、購入までの導線を改善することの価値です。
参考：Fly High Media「Tuda Grass SEO & GEO Case Study」
3社の事例に共通するのは、GEOだけを独立して実施していないことです。
いずれの企業も、SEO、コンテンツ改善、Webサイトの構造改善などを組み合わせています。
つまり、これらの成功事例は「GEO対策を導入すれば売上が数倍になる」という証拠ではありません。
むしろ、顧客が生成AIで比較検討する可能性のある企業が、既存のSEOや購買導線と合わせてGEOに取り組むことで、成果につながる可能性を示しています。
だからこそ、他社の成功事例を見てGEO対策を始める前に、自社のSEO基盤や顧客の購買行動を確認する必要があります。
Q. なぜ特定の企業が生成AIで引用・言及されるのか？
A. 生成AIが検索・取得した情報の中で、ユーザーの質問との関連性が高く、回答に役立つ情報を提供している企業ほど、引用・言及されやすいからです。
GEO対策を理解するには、生成AIがどのように回答を作るのかを知っておく必要があります。
ただし、すべてのAIが同じ方法で情報を取得しているわけではありません。
AIは学習済みの知識を使って回答する場合もあれば、必要に応じてWeb上の情報を検索し、その内容を参考に回答する場合もあります。
GoogleのAI OverviewsやAI Modeなどでは、検索システムから関連情報を取得し、回答の生成に利用する仕組みが説明されています。
特に注目したいのが「Query fan-out（クエリファンアウト）」です。
これは、ユーザーの質問を複数の関連する検索へ展開する仕組みです。
例えば、ユーザーが「従業員50名の製造業におすすめのCRMは？」と質問した場合を考えてみましょう。
AIが関連情報を調べる過程では、次のような観点が必要になる可能性があります。
※上記は仕組みを理解するための例示であり、特定のAIが実際に生成した検索クエリではありません。
つまり、ユーザーが入力した質問文と、AIが情報取得の際に使用する検索クエリは、必ずしも一致しません。
また、情報が検索・取得されることと、その情報が回答に引用されることも別の段階です。
大まかには、次のような流れで考えられます。
ユーザーの質問 → 関連情報の検索・取得 → 回答に利用する情報の選択 → AIによる回答生成 → 引用・言及
実際の処理はサービスによって異なり、詳細な選択アルゴリズムがすべて公開されているわけではありません。
しかし、この流れを理解するだけでも、GEO対策を単なる記事の書き方の問題として捉えることが適切でない理由がわかります。
「Googleで1位になれば、ChatGPTにも引用されやすい」
一見すると合理的な考え方です。
実際、検索順位やコンテンツ品質はAI検索でも無関係ではありません。
しかし、検索順位だけでAIの引用状況を説明することはできません。
2026年10月に公開されたChenとKoudasによる研究では、15万8,099件のAI回答と46万8,037件の引用を分析しています。
この研究では、ChatGPTで同一サイト内のどのページが引用されるかについて、調査対象のページ属性で説明できた変動は2.8%だった一方、ChatGPT自身が検索で取得した結果による説明力は32%でした。
また、ユーザーの質問に対して、タイトルや本文の内容が意味的に一致しているページほど引用される傾向も観察されています。
参考：Chen & Koudas「What Drives AI Citations?」2026年
ただし、これは対象となった質問・サービス・調査条件における分析結果であり、すべてのAI検索に共通する引用アルゴリズムを解明したものではありません。
それでも、実務上の示唆は大きいと考えられます。
例えば、自社サイトに「CRMとは」という記事があり、そのキーワードで上位表示されていたとします。
しかし、AIが「製造業向け」「50名規模」「導入負担」「費用」といった条件で情報を探している場合、一般的なCRMの定義しか説明していない記事では、十分な情報を提供できないかもしれません。
逆に、検索順位では目立たないページでも、特定の導入条件について詳細に説明していれば、AIの回答に利用される可能性があります。
ここから導けるのは、「SEO順位は無意味」という結論ではありません。
検索順位だけを見ていても、AIがどの質問に対して自社のどの情報を使っているかはわからないということです。
そのためGEO対策では、検索順位・引用URL・ブランド言及・推薦状況を分けて調べる必要があります。
GEO対策にはさまざまな施策がありますが、最初からすべてを実施する必要はありません。
本記事では、企業が取り組みやすいように、現状分析から改善までを6つのステップに整理しました。
GEO対策の第一歩は、記事を増やすことでも、AI向けの文章に書き換えることでもありません。
自社の見込み顧客が、購入や契約を決めるまでに何を知りたいのかを明らかにすることです。
従来のSEOでは、検索キーワードの月間検索数や競合状況を分析して、狙うキーワードを選定する方法が一般的です。
もちろんGEO対策でも検索データは役立ちます。
ただし、それだけでは顧客がAIに質問する内容を十分に把握できない場合があります。
例えば、CRMを検討する顧客の疑問は、購買段階によって変わります。
購買段階 | 想定される顧客の質問 |
課題認識 | 営業担当者ごとの顧客管理をExcelで続ける問題点は？ |
解決策の検討 | SFAとCRMは何が違う？ |
商品比較 | 従業員50名の製造業に適したCRMは？ |
費用比較 | 初期費用を抑えられるCRMは？ |
導入判断 | IT専任者がいなくても運用できるCRMは？ |
ここで注意したいのは、検索ボリュームの大きい質問が、必ずしも事業成果につながりやすいわけではないということです。
例えば「CRMとは」という質問は多くの人が抱えるかもしれません。
しかし、すでに導入を検討している企業から「製造業でExcel管理から移行する場合、どのCRMが合うか」と尋ねられたほうが、問い合わせにつながる可能性は高いかもしれません。
そのため、質問の優先順位は次の3つを軸に判断することを提案します。
質問の収集には、営業担当者が実際に受けた質問や、問い合わせフォーム、既存顧客へのインタビュー、Search Consoleの検索クエリなどが役立ちます。
最初から何百問も作る必要はありません。
まずは、実際の顧客接点をもとに、購買に近い質問を20〜30問程度洗い出すところから始めてもよいでしょう。この件数は実務上の開始目安であり、統計的に定められた必要数ではありません。
このステップの成果物は、「顧客の購買段階・想定質問・事業との関連性・優先度」を整理した質問リストです。
質問を整理したら、実際にAIがどのように回答するのかを確認します。
ChatGPTやGoogle AI Mode、Perplexityなどで、STEP1の質問を入力し、自社と競合の露出状況を調べてみましょう。
このとき、単に「自社名が出たかどうか」だけで調査を終えてはいけません。
確認したいのは、主に次の情報です。
調査項目 | 確認する内容 |
ブランド言及 | 自社名や競合名が回答本文に登場するか |
引用URL | 自社サイトや競合サイトが情報源として掲載されるか |
推薦状況 | おすすめ候補として自社が紹介されるか |
回答の内容 | 自社の特徴や強みが正しく説明されているか |
誤情報 | 古い料金や誤ったサービス情報が使われていないか |
引用元の種類 | 公式サイト・比較メディア・レビューなど、何が使われているか |
ここで、もう一段踏み込んだ分析を行ってみましょう。
AI検索での露出状況は、次の4つに分けて考えることができます。
① 自社サイトが引用され、ブランドも紹介されている
引用だけでなく比較候補として認知される機会が生じています。次に確認するのは、回答内容が正確か、購買に近い質問でも紹介されるか、実際の流入やCVに結びついているかです。
② 自社サイトは引用されるが、ブランドは紹介されていない
自社の情報が使われていても、顧客が企業名を認識していない可能性があります。どのページが何の根拠として使われているのかを調べ、商品・サービスとの関係や固有情報の伝わり方を確認します。
③ ブランドは紹介されるが、自社サイトは引用されていない
AIが第三者サイトの情報を使っている、あるいは学習済みの知識から企業名を挙げている可能性があります。サービス情報が古くないか、公式サイトが十分に取得可能かを調査します。
④ 自社サイトもブランドも登場していない
検索取得の問題なのか、顧客質問への対応が不足しているのか、競合との情報量・認知の差があるのかを分析します。
この分類は、本記事で提案するGEO診断の考え方です。実際の原因を断定するものではありませんが、次に何を調べるべきか整理するのに役立ちます。
また、AIの回答は質問文や日時、利用環境などによって変化します。
一度だけ質問して表示されなかったとしても、「自社はAIに評価されていない」と結論づけることはできません。
調査では、サービス名、質問文、日時、地域・言語などの条件を記録し、同じ条件で複数回確認することが重要です。
このステップの成果物は、改善前の状態を記録した「AI検索の露出状況調査表」です。
顧客に役立つ情報を公開していても、検索システムがその内容を取得できなければ、回答の情報源として利用される機会を失う可能性があります。
そこで、コンテンツを改善する前に、基本的な技術設定を確認しましょう。
まずGoogleについては、Search Consoleを使って重要なページのインデックス状況を確認します。
特に注意したいのは、次のような項目です。
また、ChatGPT Searchへの露出を考える場合は、OpenAIが公開しているクローラーの設定も確認対象となります。
OpenAIでは、検索用途の「OAI-SearchBot」と、基盤モデルの学習用途の「GPTBot」を区別しています。
両者は別々に制御できます。
つまり、ChatGPT Searchへの掲載を希望するために、必ずしも学習用途のクローラーまで許可する必要はありません。
参考：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」
ただし、クローラーを許可したからといって、必ずAIの回答に引用されるわけではありません。
技術的な改善は、あくまで情報を取得してもらうための土台です。
ここまでの調査で、顧客が知りたいことと、AIが自社についてどのように回答しているかが見えてきます。
次に取り組むのは、その質問に対して自社サイトが十分な情報を提供できているかを確認することです。
例えば、自社がCRMを販売している場合を考えてみましょう。
サービスページに「使いやすいCRM」「業務効率化を実現」とだけ記載されていても、顧客が導入を判断するには情報が不足しています。
知りたいのは、より具体的な内容です。
こうした情報が整理されていれば、顧客は自社に合うかどうかを判断しやすくなります。
GEO対策の観点でも、ユーザーの質問と関連する情報を公開することには合理性があります。
ただし、すべての質問に対して新しい記事を作成する必要はありません。
既存記事で対応できるなら、内容を改善するほうが効率的です。
例えば「CRMの選び方」という記事がすでにある場合は、企業規模や業種による判断基準、費用比較などを追記することで、読者の疑問をより深く解決できるかもしれません。
逆に、特定の業界に関する独自の情報が豊富にあるなら、そのテーマで新しい記事を作る価値があります。
記事を何本増やしたかではなく、顧客が意思決定するために必要な情報を、どれだけ提供できているか。
この視点でコンテンツを改善することが、SEOとGEOの双方に共通する基本方針になります。
GEO対策で、特に力を入れたいのが一次情報の充実です。
生成AIは、すでにWeb上に存在する一般的な情報を整理し、文章にすることができます。
そのため、競合サイトに書かれている説明を言い換えただけの記事では、顧客がわざわざ自社サイトを訪問する理由を作りにくくなります。
では、企業が発信できる独自情報とは何でしょうか。
必ずしも大規模なアンケート調査や、膨大な予算をかけた研究である必要はありません。
例えば、次のような情報です。
一次情報の種類 | コンテンツに活用できる内容 |
顧客へのヒアリング | 購入前に迷った点、選定理由、導入後の評価 |
営業担当者の知見 | 商談でよく聞かれる疑問や失注理由 |
導入事例 | 企業の課題、取り組んだ施策、実際の結果 |
自社データ | 利用傾向、集計結果、改善前後の数値 |
専門家の見解 | 一般論では判断できない条件や例外 |
失敗経験 | うまくいかなかった施策と、その理由 |
例えば「CRM導入のメリット」を説明する記事は数多く存在します。
しかし、「従業員50名の製造業がCRMを導入するとき、社内で何が障壁となり、どう解決したのか」を具体的に説明できるのは、その経験を持つ企業です。
さらに、導入がうまくいかなかった条件まで説明できれば、読者にとって判断材料としての価値が高まります。
ここで注意したいのは、独自の情報を載せれば必ずAIの引用率が上がると断定しないことです。
現時点では、一次情報を追加する行為そのものがAI引用率をどの程度高めるかについて、すべての条件で因果関係が確立しているわけではありません。
それでも一次情報の公開には、AI引用とは別の価値があります。
AIが一般論を説明したあと、顧客が「この企業の具体的な事例を詳しく知りたい」と思える理由になることです。
調査データを公開する際は、調査対象、実施時期、集計方法も明記しましょう。
専門家のコメントを掲載する場合も、実際の発言を確認し、見解の前提や適用条件まで整理することが大切です。
生成AIが参照する情報源は、企業の公式サイトだけではありません。
業界メディア、ニュースサイト、レビューサイト、商品データベースなど、さまざまな情報源を利用する場合があります。
そのため、自社サイトの情報を整備するだけでなく、外部に掲載されている企業情報も確認したいところです。
例えば、公式サイトでは新料金を案内しているのに、比較サイトには数年前の料金が掲載されたままになっている場合があります。
この状態では、顧客がどの情報を信じればよいのか迷ってしまいます。
AI検索においても、古い情報が回答に利用される可能性があります。
そこで、会社名・商品名・料金・サービス内容・対応地域などについて、外部サイトと公式サイトの情報が一致しているか確認しましょう。
業界メディアでの紹介、専門家による情報発信、顧客レビューなども、自社の特徴を第三者が確認できる情報源になり得ます。
ただし、企業名を多数のサイトに掲載すればAIに引用されやすくなる、と考えるのは危険です。
Googleは、不自然なブランド言及の獲得を推奨していません。
第三者からの言及そのものを目的にするのではなく、実際の顧客や業界関係者が参考にできる、正確な情報を増やすことを優先しましょう。
ここまでの6つのステップを、実行計画に落とし込むと次のようになります。
期間 | 主な取り組み | 確認する成果物・指標 |
1か月目 | 顧客質問の整理、生成AIの現状調査、SEO基盤の点検 | 顧客質問リスト・露出状況の基準値 |
2〜3か月目 | 既存ページ改善、一次情報の追加、技術的な課題の修正 | 改善ページ・検索取得状況・引用や言及の変化 |
3〜4か月目 | 外部の企業情報の点検、競合との情報差の改善 | 情報の整合性・競合との比較結果 |
4〜6か月目 | 継続測定、問い合わせ分析、優先施策の再検討 | AI可視性・流入・CV・商談への貢献 |
※期間は実施計画の一例です。サイト規模、社内体制、改修難易度によって適切な進行速度は異なります。
最初の段階で大切なのは、施策を大量に実行することではありません。
調査によって問題を特定し、改善内容と成果を比較できる状態を作ることです。
GEO対策について調べると、AIに情報を伝えやすくするための技術的な施策が紹介されています。
例えば「llms.txtを設置する」「FAQを大量に作成する」「構造化データを追加する」といった方法です。
これらをすべて不要だと断定するのは適切ではありません。
ただし、GEO対策としての効果を過大評価しないことが重要です。
llms.txtについて
llms.txtは、AIなどのシステムがサイトの情報を利用しやすくすることを目的に提案されているファイル形式です。
しかしGoogleは2026年の公式ガイドで、Google検索とその生成AI機能ではllms.txtを利用しておらず、掲載のために設置する必要もないと説明しています。
つまり、llms.txtを設置するだけでGoogleのAI検索に表示されやすくなるという主張には、公式な根拠がありません。
一方、他のサービスで活用される可能性まで否定されているわけではありません。
FAQについて
FAQは、顧客が実際に抱えている疑問に回答できるなら有用です。
しかし、生成AIでの引用を増やすためだけに、大量の質問と回答を追加する方法には慎重になるべきです。
2026年のChenとKoudasの研究でも、FAQブロックの存在と引用状況の関係は、サイト間比較では有利に見える一方、同一サイト内の比較では一貫した効果を確認できませんでした。
構造化データについて
構造化データは、検索エンジンにページの内容を伝え、対応するリッチリザルトの表示に役立つ場合があります。
しかしGoogleは、生成AIで引用されるための専用schemaは必要ないと説明しています。
したがって、構造化データ自体を不要と判断するのではなく、SEOや商品情報の整備に必要な範囲で実装するのが合理的です。
結局のところ、AI専用の施策を追加することよりも、顧客が必要とする情報を十分に提供できているかを確認するほうが先です。
GEO対策の効果を調べると、「可視性が最大40%向上した」という数字を目にすることがあります。
これは、2024年に国際会議KDDで発表された研究「GEO: Generative Engine Optimization」に関連するものです。
研究では、生成エンジンを対象とした実験環境で、特定の最適化によってコンテンツの可視性が最大40%向上したと報告されています。
参考：Aggarwalら「GEO: Generative Engine Optimization」
ただし、これは研究用の実験条件で得られた結果です。
GEO対策を実施すれば、すべての企業でAI検索からの流入が40%増えるという意味ではありません。
まして、問い合わせや売上が40%増加すると証明したものでもありません。
同じことは、GEO支援会社の成功事例にも当てはまります。
例えば、支援開始後に問い合わせが増加していたとしても、その期間にSEO改善や広告施策、サイトリニューアルが行われていれば、GEO単独の効果とは断定できません。
GEO対策の提案を受ける際は、「どのような結果が出たか」だけでなく、次の点を確認することが必要です。
研究結果や成功事例は、施策を検討するための貴重な材料です。
しかし、他社で観察された結果と、自社が期待できる成果を同一視しないことが、無駄な投資を防ぐうえで重要になります。
GEO対策の効果測定で最初に確認したいのは、AIからの引用における自社の露出状況です。
代表的な指標として、ブランド言及率、引用率、推薦率があります。
指標 | 定義 | 計算方法 |
ブランド言及率 | AI回答内に自社のブランド名が登場した割合 | 自社名が登場した回答数 ÷ 調査した回答数 × 100 |
引用率 | AI回答に自社URLが出典として掲載された割合 | 自社URLが引用された回答数 ÷ 調査した回答数 × 100 |
推薦率 | 自社の商品・サービスがおすすめ候補として明示された割合 | 自社が推薦された回答数 ÷ 調査した回答数 × 100 |
例えば、20種類の質問について、それぞれ3回ずつAIの回答を確認したとしましょう。
回答数は合計60件です。
仮に、自社名が18件に登場し、自社URLが9件で引用され、おすすめ候補として6件に紹介されていた場合、結果は次のようになります。
※数値は計算方法を説明するための架空例です。
ここで重要なのは、これらの数字を一度測定して終わりにしないことです。
AIの回答は変化するため、調査対象の質問・サービス・地域・言語・実行条件をできるだけ揃えて、継続的に比較します。
また、競合企業と比較することで、自社だけを見ていては気づけない問題がわかる場合があります。
ただし、測定ツールが算出した割合は、そのツールが調査した質問群における結果です。
実際のすべてのAI利用者に対する露出率を正確に示すものではありません。
どの購買段階の質問で自社が紹介され、どの段階で競合に負けているのかを調べることが実務上は有益です。
生成AIでの露出状況を把握したら、実際にWebサイトへの訪問につながっているかを確認します。
まずGoogleについては、Search Consoleを利用します。
Googleは2026年6月に「生成AIパフォーマンスレポート」を発表し、同年8月31日までに世界中のサイトへ展開したと公表しています。
このレポートでは、Google検索やDiscoverの生成AI機能における表示回数、表示されたURL、国、デバイス、日付などを確認できます。
ただし、このレポートだけでChatGPTやPerplexityでの引用状況まで把握できるわけではありません。
参考：Google「Search Consoleに生成AIパフォーマンスレポートを導入」
一方、GA4ではChatGPTやPerplexityなどからの参照流入を分析できます。
例えば、参照元に chatgpt.com や perplexity.ai が記録されたセッションを確認し、流入先ページや問い合わせにつながった行動を調べる方法があります。
GA4のカスタムチャネルグループを使えば、識別できる生成AIサービスからの流入をまとめて比較することも可能です。
ただし、AI経由の訪問が必ず参照元付きで記録されるわけではありません。
また、AIで企業を知ったあと、別の日にGoogleで指名検索して訪問した場合は、通常のAI参照流入には含まれません。
したがって、AI参照流入だけをGEO対策の成果として扱うのは不十分です。
Search Consoleで生成AI機能における表示状況を把握し、GA4で訪問後の行動を確認し、AI回答の定点調査で自社の言及・推薦状況を測定する。
このように、複数のデータを組み合わせて評価する必要があります。
GEO対策の成果を「AIに何回引用されたか」だけで評価すると、事業成果との関係が見えなくなります。
そこで本記事では、効果測定を3つの段階に分けることを提案します。
評価段階 | 主なKPI | 確認したいこと |
① AIでの可視性 | 引用率・ブランド言及率・推薦率 | AIの回答に自社が登場しているか |
② 顧客の行動 | AI参照流入・指名検索・サービスページ閲覧 | 自社への関心が行動につながっているか |
③ 事業成果 | 問い合わせ・資料請求・商談・受注・売上 | 実際の事業成果に貢献しているか |
考え方としては、
AIでの引用・言及 → ブランド認知 → Webサイトへの訪問・指名検索 → 問い合わせ → 商談・受注
という流れで評価対象を広げていきます。
ただし、実際の顧客が必ずこの順番で行動するわけではありません。
また、これらの指標が同時に増加したとしても、AIでの引用が問い合わせ増加を引き起こしたと断定することはできません。
例えば、引用率が改善しても問い合わせが増えない場合には、いくつかの原因が考えられます。
そもそも認知段階の質問でばかり引用されているのかもしれません。
商品比較の回答には登場しているものの、自社サービスの強みが適切に紹介されていない可能性もあります。
あるいは、サイトに訪問した見込み顧客が、料金や導入実績を確認できずに離脱しているのかもしれません。
この場合、さらにAIでの引用を増やす施策を実施しても、問題が解決するとは限りません。
必要なのは、サイトの情報改善やCV導線の見直しという可能性があります。
さらにBtoB企業であれば、CRMと連携して問い合わせ後の商談化率や受注額まで追跡できると、施策の価値を判断しやすくなります。
GEO対策の改善会議では、「引用率が上がったか」だけではなく、その変化が顧客の行動や事業成果とどう関係しているかまで確認しましょう。
GEO対策は、すべてを専門会社に依頼しなければ実施できない施策ではありません。
例えば、AIに自社名を質問して露出状況を確認したり、営業担当者が受けた質問をもとに既存記事を改善したりすることは、社内でも取り組めます。
ただし、施策が複雑になるほど、専門的な知識や複数部門との連携が必要になります。
例えば、大規模サイトのクロール・インデックス改善や、数多くの顧客質問を対象にした継続的なAI回答の調査には、相応の知識と工数が求められます。
そのため、GEO対策の実施体制は大きく3つに分けられます。
実施体制 | 向いている企業 | 注意点 |
内製 | SEO担当者や制作・分析体制があり、基本的な調査・改善ができる企業 | 担当者の工数と専門知識が必要 |
部分外注 | 社内に実行体制はあるが、技術分析や戦略設計を補いたい企業 | 社内と外部の役割分担を明確にする |
全面外注 | 専任担当者が不足し、調査から制作・改善まで支援が必要な企業 | 費用だけでなくノウハウの蓄積方法も確認する |
重要なのは、社内でできることまで一律に外注しないことです。
また、SEO担当者だけでなく、営業や商品開発、広報などが持っている情報もGEO対策に活用できます。
特に一次情報の収集では、顧客との接点を持つ部門の協力が欠かせません。
外注する場合でも、自社の強みや顧客の実態を専門会社へ共有できる体制は必要です。
GEO対策の費用は、依頼する内容によって大きく変わります。
例えば、生成AIにおいての露出状況を調べるだけの診断と、戦略設計・記事制作・技術改善・継続測定まで実施する支援では、必要な工数が異なります。
2026年時点の国内サービスでは、月額十数万円から数十万円の支援プランが確認できますが、統一された料金基準はありません。
公開料金の例として、株式会社メディアリーチはLLMO初期診断を20万円〜、継続コンサルティングを月額30万円〜（いずれも税別）と案内しています。
また、株式会社PLAN-BはGEOの解説記事で、コンサルティング費用の目安を月額50万円〜と紹介しています。
これらは各社の公開料金・案内に基づく事例であり、市場全体の平均価格ではありません。
参考：
ここで注意したいのは、見積もりに記載された「GEO対策」という名称だけでは、支援内容を判断できないことです。
例えば、すでにSEOコンサルティングを依頼している企業であれば、クロール改善や既存記事のリライトなどが契約範囲に含まれている場合があります。
それにもかかわらず、GEO対策として同じ作業に追加費用を支払ってしまうのは避けたいところです。
見積もりを比較する際は、少なくとも次の点を確認しましょう。
GEO対策の費用は、名称ではなく成果物と支援範囲で比較する。
この視点があれば、金額だけではわかりにくいサービスの違いを判断しやすくなります。
GEO対策を外注する場合は、生成AIに詳しいという説明だけでなく、具体的な調査方法や成果の考え方まで確認しましょう。
特に確認したいのは、次の5点です。
① SEOの技術的な基盤を理解しているか
GEO対策だけを独立した施策として説明するのではなく、クロール・インデックス・コンテンツ品質など、従来のSEOとの関係を理解しているか確認します。
② 施策の根拠を説明できるか
なぜその施策が必要なのか、GoogleやOpenAIの公式情報、研究結果、自社の調査データなどに基づいて説明できる会社を選びましょう。
例えば「llms.txtを設置すればChatGPTに引用される」と説明された場合には、その根拠を確認する必要があります。
③ AIへの引用だけでなく事業成果まで見ているか
引用率の改善を最終目標にしていないかも確認したいところです。
問い合わせ、資料請求、商談など、自社が求める成果にどう結びつけて考えているかが重要です。
④ 調査方法と成果物が具体的か
どのAIサービスで、どのような質問を、何回測定するのか。
また、調査後に何が納品され、誰が改善を実施するのか。
これらが不明確なままでは、支援の品質を比較できません。
⑤ 根拠のない成果保証をしていないか
生成AIの回答は変化し、内部的な情報選択の仕組みが完全に公開されているわけではありません。
Googleも、第三者のツールがGoogle内部のランキングシステムやAIシステムにアクセスできるわけではないと説明しています。
「確実にAIの回答に表示させる」といった保証を安易に信用するのは避けましょう。
株式会社ピクシスでは、SEOとGEOの双方を考慮した記事制作支援を提供しています。
特徴の一つが、企業ごとに保有する実績やノウハウなどの一次情報を活用したコンテンツ制作です。
顧客企業の資料や事例を整理し、RAG（検索拡張生成）を活用して記事制作時に参照できるようにしたうえで、SEO担当者・編集者が内容を確認する体制を案内しています。
また、検索順位や流入だけでなく、問い合わせなどのコンバージョンを踏まえたキーワード設計や、公開後の計測・改善にも対応しています。
「GEO対策が自社に必要なのかわからない」
「SEOには取り組んできたが、AI検索への対応をどう進めるべきか悩んでいる」
「記事制作を続けても、問い合わせにつながらない」
こうした課題がある場合は、施策を増やす前に、現在の集客状況と事業目標を整理することから始めてみてはいかがでしょうか。
ピクシスでは、サイトや市場環境の無料診断を案内しています。
株式会社ピクシスのSEO/GEO記事制作サービス・無料診断はこちら
GEO対策を考える際、最初に「どうすればChatGPTに引用されるのか」と考えたくなるのは自然なことです。
しかし、AIに自社の情報を引用してもらうことと、顧客から選ばれることは同じではありません。
本当に考えるべきなのは、見込み顧客がどのような疑問を抱え、何を比較し、何を根拠に購入や契約を決めるのかということです。
そのうえで、自社の情報がAI検索でどう扱われているかを調べ、必要に応じてSEOの基盤やコンテンツ、企業情報を改善していきます。
また、GEO対策の成果は引用数だけでなく、顧客の行動や問い合わせへの貢献まで見て判断する必要があります。
生成AIからの流入が普及しても、顧客が信頼できる情報を求めることに変わりはありません。
むしろ、誰でも一般的な説明を生成できる時代だからこそ、企業が実際に蓄積してきた経験やデータ、専門的な判断が価値を持ちます。
GEO対策の第一歩は、特別なAI向け施策を導入することではありません。
まずは自社が生成AIでどのように紹介されているかを確認し、顧客が意思決定するために必要な情報が不足していないかを調べることです。
SEOとGEOを別々に考えるのではなく、事業成果から逆算して、必要な施策に優先順位をつける。
それが、生成AI時代の集客を考えるうえで、現実的な出発点になるでしょう。
自社のSEO・GEO施策の優先順位や、問い合わせにつながるコンテンツ制作について相談したい方は、株式会社ピクシスのお問い合わせページからご相談ください。
