GEO対策とは何か
GEOは、Generative Engine Optimizationの略です。日本語では生成エンジン最適化と訳されます。生成AIが作る回答の中で、自社の情報が引用されることを目指す取り組みを指します。
対象として挙がるのは、ChatGPT、Perplexity、Gemini、GoogleのAI Overviewなどです。多くの解説は、特定の1社ではなく、生成AIを使った検索全般を対象にしています。
GEOと並んで、AEO、LLMO、AIOという呼び方もあり、関係の説明は解説によって違います。呼び方が食い違う理由は、AEO対策の記事で整理しました。Google検索のAI OverviewとAIモードについて、公式資料が何を求めているかも同じ記事で扱っています。
関連記事AEO対策の施策は、Googleの公式資料で「要件・不要・書いていない」に仕分ける
この記事では、Google以外の運営元が公開している資料を中心に見ます。
GEOとSEOの違い
SEOは、検索結果の一覧で上位に表示されることを目指します。GEOは、AIが作る回答の中で引用されることを目指します。目指す場所が違うため、SEOとは別の対策が要る、と説明されることがあります。
GEOという言葉は、2023年に発表され、2024年にデータ分析分野の国際会議KDDで採択された論文で提唱されました。この論文の実験では、質問ごとにGoogle検索の上位5件を取り出し、その5件をもとに生成AIが回答を作っていました。
回答の材料は、検索で見つかったページでした。論文は、この設定をyou.comやperplexity.aiの作りに倣ったと説明しています。多くの解説が「GEOの土台はSEO」とする考え方は、この実験条件とも整合します。論文の結果は、第7章で扱います。
AI検索が広がって、SEOの何が変わり、何が変わらないかは、SEO対策の記事で扱っています。
よく挙がる施策
GEO対策としてよく挙がる施策を並べると、次のようになります。
- 著者や運営会社の情報を示す
- 見出しを整え、結論を先に書く
- 構造化データを実装する
- 外部のサイトで言及してもらう
- よくある質問を置く
- 一次情報や独自のデータを載せる
- AI向けのテキストファイル（llms.txtなど）を置く
外部での言及や、著者と運営会社の情報をなぜ整えるのかは、エンティティSEOの記事で扱っています。
一覧の施策のうち、Google検索のAI機能について公式資料が要件や推奨として書いているものは、第1章で紹介したAEO対策の記事で仕分けました。不要と明記しているもの、触れていないものも、同じ記事で分けています。AI向けのテキストファイルや、AIのための特別な構造化データは、Google検索のAI機能については不要と明記されています。
2026年7月に更新された別の資料は、Google検索のためにしなくてよいことを、ほかにも挙げています。本物でない言及を集めることなど、何が挙がっているかは、AI SEOの記事で確かめました。
関連記事AI SEOは、Googleが「しなくてよい」と書いたことから確かめる
この一覧の施策は、どのAIにも共通して効くものとして挙げられることが多いです。ただ、AIの運営元は1社ではありません。OpenAIやPerplexityは、自社の検索に出るための条件を公開しています。
OpenAIとPerplexityは、検索に出るための条件を公開している
クローラーは、ウェブのページを自動で読みに来るプログラムです。サイト運営者は、robots.txtというファイルで、各クローラーのアクセスを許可するかどうかを指定できます。
ChatGPTを運営するOpenAIは、自社のクローラーについての資料を公開しています。ChatGPTの検索にサイトを出すために使われるのが、OAI-SearchBotです。robots.txtでOAI-SearchBotを拒否しているサイトは、ChatGPTの検索の回答に表示されない、としています。ただし、回答の本文には使われなくても、サイトへのリンクとしては表示されることがある、とも書いています。
OpenAIはパブリッシャー向けのよくある質問でも、ChatGPTの要約やスニペットに含まれるには、OAI-SearchBotをブロックしていないことを確かめるよう案内しています。
Perplexityも、クローラーの資料を公開しています。検索結果にサイトを出してリンクするためのクローラーが、PerplexityBotです。検索結果に出るには、robots.txtでPerplexityBotを許可することを勧めています。
robots.txtの変更が反映されるまでの時間は、OpenAIが24時間ほど、Perplexityが最大24時間としています。
| 運営元 | 検索の回答に出すためのクローラー | 資料の書き方 |
|---|---|---|
| OpenAI（ChatGPT） | OAI-SearchBot | 拒否したサイトは、ChatGPTの検索の回答に表示されない |
| Perplexity | PerplexityBot | 検索結果に出るには、許可することを勧める |
| Google（AI Overview・AIモード） | 通常のGoogle検索と同じ | 通常の検索と同じ条件（インデックス登録など）に加え、Search Consoleの「検索の生成 AI 設定」でサイトが含まれていること（何もしなければ含まれる） |
OpenAIとPerplexityの資料が示しているのは、それぞれの検索用のクローラーへのアクセス設定です。特別な最適化の方法は書かれていません。
そのため最初に確かめるのは、自社のサイトのrobots.txtです。AIのクローラーを拒否する設定を入れた覚えがなくても、一度確かめておきます。OpenAIの資料に従えば、施策を足しても、OAI-SearchBotを拒否していればChatGPTの検索の回答には出ません。一方で、許可すれば必ず回答に出る、とは書かれていません。
robots.txtでは、User-agentの行でクローラーの名前を指定し、その下のDisallowの行で拒否する範囲を書きます。そのクローラーの名前か、すべてのクローラーを表す「*」の下に「Disallow: /」とあれば、サイト全体を拒否しています。WordPressのサイトによくある「Disallow: /wp-admin/」は管理画面だけを対象にした行で、記事のページは拒否していません。このサイトのrobots.txtも、この形です。robots.txtが無ければ、拒否していない状態です。
第3章のよく挙がる施策を、この章の運営元ごとの条件と1つの表に並べ、どれを整えればよいかを仕分けた全体像は、LLMOの記事でまとめています。
関連記事LLMOとは？SEOとの違いと、AI検索に向けて整えること
学習に使われたくなくても、OpenAIとPerplexityの検索には出られる
AIのクローラーを拒否する理由の1つは、自社の文章をAIの学習に使われたくないことです。
OpenAIは、学習と検索でクローラーを分けています。学習に使うのはGPTBotで、検索に使うOAI-SearchBotとは別です。資料は、それぞれの設定は独立していると書いています。例に挙がっているのは、OAI-SearchBotを許可して検索結果には出し、GPTBotを拒否して学習には使わせない設定です。
Perplexityは、PerplexityBotをAIの基盤モデルの学習用のクロールには使わない、と説明しています。サイト運営者が学習を拒否するための設定は、資料には書かれていません。
学習に使われたくないことと、AIの検索の回答に出たいことは、少なくともこの2社の資料に従えば、両立します。どのクローラーを許可するかは、サイト運営者が決めることです。決める前に、それぞれが何に使われるかを、運営元の資料で確かめます。
無料で見られる数字、見られない数字
AIの回答からの訪問や引用は、運営元の仕組みで一部を確かめられます。
OpenAIは、OAI-SearchBotを許可しているサイトについて、次のように説明しています。ChatGPTは、検索結果から外部サイトへのリンクに、utm_source=chatgpt.comを自動で付けます。utmは、どこから来た訪問かを見分けるために、URLの末尾に付ける目印です。Googleアナリティクスなどでは、この目印が付いた訪問を分けて確認できます。
GA4で分けて見るときは、フィルタ条件の指定方法に注意が必要です。「一致する正規表現」は、値の全体が一致するかを見ます。chatgptとだけ書くと、chatgpt.comには一致しません。「部分一致する正規表現」を使うか、chatgpt.comまで書きます。
Bingは、2026年2月にBing Webmaster ToolsでAI Performanceの試験提供（パブリックプレビュー）を始めました。Microsoft CopilotやBingのAIの要約などで、自社のページが引用された回数と、参照されたURLを見られます。Bingはこれを、GEOのツールに向けた初期の一歩と位置づけています。
同じ発表でBingは、見出しや表、よくある質問を使い、データや出典を示す書き方も勧めています。第3章の施策の一部は、Bingが自分で勧めているものです。
Google検索については、Search Consoleで表示回数とクリック数を見ます。AI OverviewとAIモードでの表示回数だけなら、Search Consoleの「生成 AI パフォーマンス レポート」で見られます。2026年6月に、一部のサイトで始まりました。Googleは、同年8月31日に対象をすべてのサイトへ拡大したと説明しています。AI OverviewとAIモードを分ける項目はありません。また、AI Overviewだけを切り出して見る方法も、Googleの資料には書かれていません。見方は、AEO対策の記事の、測り方を扱った章で整理しました。
自社のページがAI Overviewに出ていないときに確かめることは、AI Overview対策の記事で扱っています。
関連記事AI Overview対策は、自社が出ているかを確かめる
| 見たいもの | 見られる場所 | 分かること |
|---|---|---|
| ChatGPTからの訪問 | Googleアナリティクスなど（utm_source=chatgpt.com） | ChatGPTの検索結果からクリックされた訪問 |
| Copilot・BingのAIでの引用 | Bing Webmaster Tools（AI Performance） | 引用された回数・参照されたURL |
| Google検索（AI機能を含む全体） | Search Console | 表示回数とクリック数（AI機能での表示も含む） |
| Google検索のAI機能（AI Overview・AIモード） | Search Console（生成 AI パフォーマンス レポート） | 表示回数だけ。AI OverviewとAIモードを分ける項目はなく、AI Overviewだけを分けて見る方法は、資料に書かれていない |
見られないものもあります。AIの回答で社名を知り、あとからその社名で検索して来た人は、AI経由の訪問として数えられません。ChatGPTの回答に引用されても、クリックされなければ訪問は残りません。数字に出るのは、AIの影響の一部です。
GEOを提唱した論文が言っていること
GEOという言葉を提唱した論文（Aggarwalほか、2023年発表、KDD 2024採択）は、生成AIの回答でページの見え方を高める方法を試しています。論文は、方法によって見え方を最大40%高められた、と報告しています。論文は、この見え方を2つの数字で測っています。1つは、回答の中でそのページを引用している文の語数です。回答の前のほうに出る引用ほど、重く数えます。もう1つは、引用の関連性や目立ち方をAIに評価させた点数です。
実験の条件は、次のとおりです。
- 質問ごとに、Google検索の上位5件のページを取り出す
- その5件をもとに、GPT-3.5が回答を作る
- ページの文章を書き換えて、回答での見え方がどう変わるかを測る
結果には、解説記事でほとんど触れられていない点が3つあります。
1つ目は、キーワードを詰め込む方法が効かなかったことです。質問文に含まれるキーワードをページ内に増やす方法は、効かない方法に分類されています。
2つ目は、効く方法が分野によって違ったことです。論文自身が、分野ごとに方法を選ぶ必要がある、と書いています。
3つ目は、順位の低いページで効果が大きかったことです。出典を示す書き換えでは、検索結果で5位のページの見え方が115.1%増えました。一方、1位のページは平均で30.3%減りました。
この実験は、2023年にGPT-3.5を使い、Google検索の上位5件を材料にして行われました。いまのChatGPTやPerplexity、AI Overviewが、同じ仕組みで回答を作っているとは限りません。
そのうえで、読み取れることはあります。上位5件に入らないページは、はじめから回答の材料に入っていませんでした。上位5件に入っていれば、その中で順位が下のほうのページにも引用される余地がありました。出典や根拠を示す書き方は、その余地を広げる方法の1つでした。
ツールや外注先を選ぶときに確かめること
GEO対策には、AIでの言及を調べるツールや、対策を請け負う会社があります。いずれを選ぶ場合も、施策の数だけで比べても、違いは見えません。第3章で見たように、挙げられる施策の多くが似通っているためです。
確かめることは、この記事で見てきた資料から導けます。
- 何を成果と呼ぶのか。AIでの言及数や引用率なら、どう測った数字か
- その成果を、運営元の仕組みで見られる数字（Bingの引用数、ChatGPTの検索結果からの訪問）とも突き合わせられるか
- 最初に、こちらのサイトのrobots.txtでどのクローラーを許可しているかを確かめるか
- 学習に使われることと、検索に出ることを区別して説明しているか
- Google検索のAI機能について、Googleが不要と明記している施策（AI向けのテキストファイル、AIのための特別な構造化データ）を、必須として勧めていないか
- AIに引用されることや、検索の順位を約束していないか
AIが何を引用するかは、運営元の仕組みで決まり、外から保証することはできません。引用を約束する提案は、この前提と噛み合いません。
ARROWSのAI検索対策
第8章で、外注先を選ぶときは、最初にこちらのrobots.txtを確かめるか、引用を約束していないかを見る、と書きました。ARROWSのAI検索対策は、AIの回答に出るかはひとつの対策では決まらない、という前提に立ちます。そのうえで、AIが情報を読み取りやすい状態を整えます。
最初に、AIによる読み取りを妨げる設定がないか、本文を読み取れる状態になっているかを確かめ、必要な修正を行います。そのうえで、会社名・所在地・サービス名などがサイトの内外でそろっているかを確かめ、会社・サービス・人・記事のつながりを、構造化データで機械にも分かる形で示します。AIのための特別な書き方ではなく、構造化データを足すだけで回答に取り上げられるとも限りません。
サイトを作り直す必要はなく、会社概要やサービス紹介のページなど、1ページから始められます。AIの回答での引用や表示を、お約束するものではありません。
まとめ
GEO対策の解説は、どのAIにも効くとされる施策の一覧から始まることが多いです。一方で、OpenAIやPerplexityなどの運営元は、自社の検索に出るための条件を自分で公開しています。
OpenAIとPerplexityは、検索の回答に出すためのクローラーを資料で示しています。特別な最適化の方法は書いていません。学習に使われたくないことと検索に出ることは、この2社の資料に従えば両立します。ChatGPTの検索結果からの訪問は、Googleアナリティクスなどで確かめられます。CopilotなどでのAIの引用は、Bing Webmaster Toolsで見られます。Bingは、AI Performanceの発表で、見出しや表、よくある質問を使い、データや出典を示す書き方も勧めています。
GEOを提唱した論文の実験（2023年・GPT-3.5）では、回答の材料はGoogle検索の上位5件でした。キーワードの詰め込みは効きませんでした。出典を示す書き換えでは、5位のページの見え方が大きく伸びた一方、1位のページの見え方は下がりました。
GEO対策で最初に確かめるのは、施策の一覧ではなく、AIの運営元が自分で書いていることです。 robots.txtで、運営元の検索用のクローラーを許可しているか。何を数字で確かめられるか。並んでいる施策のうち、運営元が自分で勧めているものはどれか。施策を選ぶのは、この3点を確かめてからです。
