LLMO
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ChatGPTに自社を紹介させるLLMO対策とは？
AI検索が急速に普及する中、ChatGPTやGeminiに自社を推薦してもらうためのLLMO対策について、基本から実践方法まで解説します。
続きを読む →AIに選ばれるサイト設計
— GEO対策の基本
LLMO 2026.01.20
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GEO（Generative Engine Optimization）とは
GEOとは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略で、ChatGPT・Gemini・PerplexityなどのAI検索エンジンに自社サイトの情報を正しく引用・推薦させるための最適化手法です。
従来のSEOが「検索結果の上位に表示させる」ことを目指すのに対し、GEOは「AIの生成する回答の中で引用される」ことを目指します。SEOとGEOは対立するものではなく、両立させることでWEB集客の効果を最大化できます。
GEOとSEO・LLMOの関係
GEOはLLMO（Large Language Model Optimization）とほぼ同義の概念ですが、より「生成AI検索エンジン」に焦点を当てた用語です。それぞれの関係を整理すると以下のようになります。
- SEO — Google・Yahoo!など従来の検索エンジンでの上位表示
- LLMO — LLM（大規模言語モデル）全般に情報を学習・引用させる最適化
- GEO — AI検索エンジン（Perplexity、Bing Chat等）の回答内で引用される最適化
いずれも共通するのは、信頼性の高い、構造化された情報を提供することが基本であるという点です。
AI検索エンジンが情報を引用する仕組み
AI検索エンジンは以下のプロセスで回答を生成します。
- 情報の収集 — WEB上のコンテンツをクロール・インデックス
- 関連性の判定 — ユーザーの質問に関連する情報を抽出
- 信頼性の評価 — 情報源の権威性・信頼性を評価
- 回答の生成 — 複数の情報源を統合して回答を生成
- 引用の付与 — 情報源へのリンクを回答に添付
このプロセスにおいて重要なのは、「クロールしやすい」「情報が明確」「信頼性が高い」の3点です。
GEO対策の具体的な手法
1. クリアな情報構造を設計する
AIが情報を正確に理解できるよう、以下の要素を整備しましょう。
- 見出しタグ（h1〜h3）で論理的な階層構造を作る
- 1つの段落には1つのトピックだけを記述する
- 結論を先に書き、詳細を後から補足する（逆ピラミッド構造）
2. 構造化データ（Schema.org）を実装する
AIはSchema.orgの構造化データを重要な情報源として活用します。特に以下のスキーマが効果的です。
- Organization — 企業情報（名称、住所、連絡先等）
- LocalBusiness — 地域ビジネスの詳細情報
- FAQPage — よくある質問と回答
- Article / BlogPosting — 記事・ブログ投稿の情報
- Product / Service — 製品・サービスの詳細
3. E-E-A-Tを強化する
AIは情報源の信頼性を重視します。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めるための具体的な施策を実行しましょう。
- 著者情報を明記する（実名、肩書き、経歴）
- 自社の実績や事例を具体的に掲載する
- 業界団体やメディアからの被リンクを獲得する
- 情報の更新日を明記し、最新の状態を維持する
4. 独自性のあるコンテンツを作る
AIは一般的な情報よりも、独自の視点やデータを持つコンテンツを優先的に引用する傾向があります。
- 自社独自の調査データやレポートを公開する
- 実体験に基づくケーススタディを詳細に記述する
- 業界の専門家としての見解を明確に示す
まとめ
- GEOはAI検索エンジンに自社情報を引用させるための最適化手法
- SEOとGEOは対立せず、両立が集客効果の最大化につながる
- クリアな情報構造・構造化データ・E-E-A-T・独自コンテンツが鍵
- AI検索の普及に合わせて、早期のGEO対策が競争優位につながる
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