GEO対策｜最初に対象AIを検索エンジン型と広汎型に分ける
対象AIの型を決めずに始めるGEO対策は、成果の確認方法を決めずに施策を始めるのと同じです。
GEO対策で最初に行うべき判断は、対象AIが「検索エンジン型」か「広汎型」かを決めることです。
この二つは回答生成の仕組みが異なります。そのため、情報が反映されるまでの時間、施策の優先順位、成果の確認方法、成功と未達の判定基準も異なります。どちらを対象にするのかを決めないまま、GEO対策の作業に入ることはできません。
1. GEO対策とは
GEO対策（Generative Engine Optimization：生成AI検索最適化）とは、生成AIの回答の中で、自社の情報が情報源・推奨候補として採用されるようにする施策の総称です。
ただし、GEO対策は一種類ではありません。検索時にウェブや検索インデックスから情報を取得するAIと、質問前に形成された内部知識を中心に回答するAIでは、同じ施策を行っても、成果が現れる場所と時間が異なります。
2. 最初に対象AIの型を決める
GEO対策の設計は、対象となるAIの型を決めるところから始まります。丸景では、回答生成の仕組みによって、次の二つに分けています。
| 分類 | 回答生成の中心 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| 検索エンジン型AI | 質問時に取得したウェブ情報や検索インデックス | 公開・修正後の変化を比較的短期に観測しやすく、同じクエリで再測定しやすい |
| 広汎型AI | 質問前に形成されたモデル内部の知識や知識基盤 | 長期的な認知形成を狙うが、反映時期や因果関係を外部から確認しにくい |
分類の基準は、ChatGPT、Gemini、Claudeなどのサービス名ではありません。同じサービスでも、ウェブ検索を使っている回答と、検索を使わず内部知識を中心に作る回答では、扱うべき型が異なります。
二つの型の詳しい違いは、検索エンジン型AIと広汎型AIの違いで説明します。
3. 型を決めると何が決まるか
対象AIの型を決めると、少なくとも次の四つが決まります。
| 設計項目 | 検索エンジン型AI向け | 広汎型AI向け |
|---|---|---|
| 反映時間 | クロール・インデックス後、即日から数日で初期状態を観測できる場合がある | 学習・更新・内部知識形成の時期に左右され、外部から予測しにくい |
| 施策の優先順位 | 検索意図、ページ設計、定義・比較軸・根拠、内部リンク、導線を優先する | 長期的な第三者言及、認知形成、ブランドと専門分野の結び付きを設計する |
| 成果の確認方法 | 本文採用、引用元、関連リンク、定義・比較軸の採用などを同一クエリで確認する | 複数AIでの名称言及、想起、推薦候補化などを中長期で観察する |
| 成功・未達の判定 | 現在の検索環境で狙った役割を獲得したかを初期判定できる | 内部定着を直接確認しにくいため、因果を限定して評価する必要がある |
AIの型を決めることは、単なる分類ではありません。
何を行い、いつ確認し、何をもって成功と判断するかを決める、GEO対策の設計そのものです。
4. 検索エンジン型AI向けGEOの進め方
- 対象クエリを決める：誰が、どの場面で、何を尋ねるかを固定します。
- 狙う採用状態を決める：回答本文、引用元、関連リンク、定義、比較軸、推奨候補などを分けます。
- 質問に直接答える情報を作る：結論、条件、根拠、数値、実例、会社との関係を明示します。
- クロール・インデックスを確認する：公開しただけで成果判定へ進まないようにします。
- 同じ条件で測定する：機能、クエリ、日時、引用元、関連リンク、順位を記録します。
- 未達なら修正する：認識の切れ目について仮説を立て、再測定します。
検索エンジン型AI向けでは、長く待つことより、現在の状態を判定して改善へ進むことが重要です。詳しくは、GEO対策は翌日で判断できるかをご覧ください。
5. 広汎型AI向けGEOの進め方
広汎型AI向けGEOでは、会社・ブランド・商品・概念・専門性を、AI全般の中で長期的に認識・想起される状態へ近づけます。
ただし、「AIに入りました」だけでは事業成果になりません。誰の、どの場面の選択肢に入り、どの商流へ接続するのかまで設計する必要があります。
- 何の場面で想起されたいか
- 誰に選ばれたいか
- どの質問で候補に入りたいか
- 競合との違いをどう理解させるか
- 推薦された後、問い合わせ・営業・購入へどうつなぐか
外部メディアへの露出、第三者言及、被リンク、広報活動などを検索エンジン型AI向けにも使うかは、正誤ではなく費用対効果の問題です。詳しくは、広汎型AI向け施策を検索エンジン型に使うべきかをご覧ください。
6. 未達を確認したら、仮説を立てて対処する
GEO対策では、出た結果だけでなく、出なかった状態をどう扱うかに技術力が表れます。
出ていない状態を確認する
何が認識され、どこで接続が切れているかを分析し、仮説を立て、必要な施策を行い、同じ条件で再測定します。
ページやテーマの将来価値を翌日に捨てるのではありません。現在の検索環境に対する初期設計を判定し、改善を始めるために現在地を確定します。
客観的な理由、次回測定日、確認項目が決まっていない「様子見」は、経過観察とは呼べません。
7. 丸景の実測結果
丸景では、事前に測定対象とした6テーマについてGoogle AIモード等で初回測定を行い、5テーマで回答本文への採用、1テーマで関連リンクへの採用を確認しました。完全未採用は0件でした。
また、「GEO対策 実績」というクエリでは、概念は採用されている一方、丸景自身が実績を持つ会社として十分に認識されていない状態を確認しました。会社属性、H1、冒頭文、内部リンク、定量表示を見直し、クロール後に再測定した結果、検索結果とAIによる概要への表示を確認しています。
詳細は、丸景のGEO対策実績をご覧ください。
8. GEO対策とLLMO対策の違い
GEO対策とLLMO対策に違いはありますか
現在のところ、対策内容として明確に分けられるほどの違いはないと考えてよいでしょう。GEOとLLMOには統一された明確な境界がなく、実際に行われる施策も大きく重なっています。
ただし、言葉の使われ方には傾向があります。GEOは検索時の情報採用、LLMOは生成AI全般での認識・想起を重視する言葉として使われる傾向があります。この整理では、GEOは「検索エンジン型AI向け」、LLMOは「広汎型AI向け」に比較的近い概念です。
9. まとめ
GEO対策で最初に決めるべきことは、対象AIの型です。
検索エンジン型と広汎型では、回答生成の仕組みが異なり、反映時間、施策の優先順位、成果の確認方法、成功と未達の判定基準も異なります。
対象AIの型を決め、成果を定義し、施策を実行し、同じ条件で測定し、未達なら仮説を立てて修正する。これが丸景のGEO対策です。