「SEOからGEOへ：ポスト検索時代のコンテンツ露出戦略（まとめ記事）」です。
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SEOからGEOへ：ポスト検索時代のコンテンツ露出戦略
ここ数カ月で、「検索 → クリック → サイト訪問」という当たり前だった流れが、大きく崩れました。
- サイトへのオーガニック流入は年々減少
- 広告は高騰する一方で、CVRは悪化
- Googleは多くの検索で Gemini（AI回答）を優先表示
- 全体の約60％の検索が「ノークリックで終了」とも言われる
つまり、「1位を取れば勝ち」という従来型SEOの価値は、数年前の半分以下になったという現実があります。
では、これから何を最適化すればいいのか。
そこで登場する概念が GEO（Generative Engine Optimization） です。
1. 「ユーザーはリンクではなく“答え”を見ている」という前提
Google検索も、ChatGPTも、Claudeも、Perplexityも、本質は同じです。
「ユーザーをページに連れて行く」のではなく、
「ユーザーの質問に、最適な“答え”を返す」ことが目的。
従来は、その“答えへの入口”としてリンクが機能していましたが、
- LLMの会話UI
- GoogleのAI Mode / AI Overview
といった仕組みが進むにつれ、ユーザーがリンクそのものを見る機会が減少しています。
実体験として、筆者は娘さんの中古車探しをすべてClaudeとの会話で済ませたと述べています。
以前なら評価サイトや比較レビューを複数巡回していたところが、今やLLMとの対話だけで意思決定が完了している。
つまり顧客のリサーチプロセスのかなりの部分が、
「あなたのサイトに来る前」に、AIの中で完結してしまうようになっている、ということです。
2. GEO（Generative Engine Optimization）とは何か
この状況で出てきた新しい最適化領域が GEO：Generative Engine Optimization。
AEO（Answer Engine Optimization）やAIEOなどの呼び名もありますが、
ポイントはシンプルです。
「検索エンジン」ではなく
「生成エンジン（LLM / AI検索）」に対して
“引用されやすいコンテンツ”に最適化する
という発想。
SEOでやるべきことが無意味になったわけではなく、
- 良質なコンテンツ
- アクセシビリティ
- メタデータ／構造化データ
といった従来SEOの「お行儀の良さ」が、そのままGEOの土台になるとされています。
違いは、
- 「クリックされるかどうか」ではなく
- 「AIに引用されるかどうか」
をゴールとして設計する点です。
3. LLMにとって“消化しやすいコンテンツ”とは何か
LLMは「賢く見える」一方で、実際には単語とパターンを処理しているだけの仕組みです。
人間のような“暗黙知”は持っていません。
たとえば車の話で出てくる：
- 「AWD」
- 「マニュアル（車の）」
は、人間なら当たり前の略語／文脈ですが、
LLMにとっては**「awd」「manual」という文字列にすぎない**。
このギャップを埋めるために、GEO的には以下が重要になります。
用語集（Glossary）の整備
- 業界用語／略語／自社独自ワードをきちんと定義する
- 1ページにまとめた「用語集」ページを作る
- 関連コンテンツから内部リンクを貼る
記事でも紹介されているように、
用語集は人間にもLLMにも効く“古くて新しい最強コンテンツ”です。
本当に聞かれそうなFAQの拡充
- 「聞いてほしい質問」ではなく
- LLM経由で実際に聞かれそうな問いを想定する
例：
「この車のAWDは雪道でどれくらい安心ですか？」
「初心者がマニュアル車を選ぶときの注意点は？」
LLMがユーザーに代わって投げてきそうな質問に対して、
自サイト内に明快な回答を用意しておけば、引用される確率が上がる、という発想です。
4. メタデータ・構造化データの重要性が“さらに”上がる
構造化データ（schema.org、JSON-LDなど）は、
これまでもRich Results向けに「やった方がいいもの」でしたが、
GEOの観点では、優先度が一段上がったと考えるべきです。
検索エンジンだけでなく、LLMもschemaを読む
- これまでは「Googleが対応している schema だけ」を意識しがちでしたが
- LLMは schema仕様そのものを厳密に理解していなくても、“構造のパターン”から意味を推測できます
そのため今後は：
- Google用の一部schemaだけに絞るのではなく
- 自社の情報構造に本当に合ったschemaタイプを、もっと幅広く使う
ことが推奨されます。
新しい疑似スタンダード：llms.txt
記事で紹介されているのが llms.txt という新しい試みです。
- sitemaps.txt が「クローラーが見るべきURLリスト」なのに対して
- llms.txt は 「LLMにサイトを案内するコンシェルジュファイル」 のイメージ
特徴：
- Markdownで記述
- 重要なセクションや特徴的な用語を説明
- 自社の構造・専門領域・重要ページへの導線をまとめる
「このサイトはこういうテーマで、こういう構造で、こういう用語がよく出てくるよ」
と、LLMに“理解のショートカット”を渡すような役割を持ちます。
5. 権威性（Authority）は“外部からの評価”で決まる
GEOでも、**権威性の源泉は「外部からどう見られているか」**にあります。
- 他メディアへの寄稿
- 他サイトからの被リンク
- 動画／ポッドキャストなど、外部コンテンツへの露出
- ニュースサイトに取り上げられた実績
- Wikipediaの項目が存在し、内容が正確であること
こうしたシグナルが積み上がるほど、
「このテーマなら、このブランドを引用しておくのが安全だ」
と、AIにも判断されやすくなります。
人間が多く引用している情報源 ⇒ AIも引用しやすくなる
という二重のレピュテーション構造です。
6. 結局、ちゃんとしたコンテンツに戻ってくる
ポスト検索時代、GEOだ、AEOだと略語は増えましたが、
著者の結論はとても地に足のついたものです。
- メッセージの質が高いこと
- 情報構造が分かりやすいこと
- データやメタ情報が整理されていること
近道はなく、もともとやるべきだった「丁寧なコンテンツ設計」が、より強く求められるだけ
という話でもあります。
違うのはただひとつ。
そのコンテンツが届く相手は、
「自社サイトに来てくれるユーザーだけ」ではなく、
途中のLLMたちも含めた“広義のオーディエンス”になっているということ。
だからこそ：
- サイトに来る前に、LLMの回答の中で
- あなたのブランドの考え方・基準・数字・定義が、
- “正しく・わかりやすく・引用しやすい形で”表現されているか
を、これからのコンテンツ戦略のKPIに入れる必要があります。
7. すぐに着手できるGEOアクションリスト（要約）
実務レベルに落とすと、この記事の示唆は次のように整理できます。
- 用語集ページの作成／強化
- 自社ドメインの専門用語・略語・独自概念を体系的に定義
- “LLMに聞かれそうな質問”ベースのFAQ
- 人間が使う自然な聞き方を意識してQAを構成
- schema.orgの適用範囲を拡大
- Googleリッチリザルト目的だけでなく、自社情報構造に合うschemaを幅広く導入
- llms.txtの試験導入
- Markdownでサイトのガイド／用語説明／重要URLをまとめておく
- 外部露出と被リンクの戦略設計
- ゲスト記事・ニュース・Wikipedia・動画などで“引用される存在”になる
- コンテンツ品質の基準を一段引き上げる
- 「サイトに来ないユーザーにも、一発で伝わるメッセージか？」を基準に見直す
