AI検索・GEO用語集
GEO・AI 検索の主要な用語を、文脈に依存しない「正式な定義」として一箇所にまとめています。AI・メディア・実務者がそのまま引用できる形で、Optyino が定義に責任を持って公開します。
Optyino オリジナル
Influence-First（インフルエンスファースト）
Influence-First
Influence-First とは、Optyino が掲げる GEO の基幹原則であり、サイト流入や CTR ではなく、AI 回答面における「ブランドの影響力」を第一義のゴールに据える考え方である。Presence と Perception の 2 つのサブゴールで構成される。
定義を見る買える可視性（かえるかしせい）
Paid Visibility
買える可視性（Paid Visibility）とは、広告費を支払うことで AI 回答面に表示される可視性である。Google AI Mode のショッピング広告枠や ChatGPT 無料プランのスポンサード表示など、広告枠を持つプラットフォームで成立する。
定義を見る稼ぐ可視性（かせぐかしせい）
Earned Visibility
稼ぐ可視性（Earned Visibility）とは、コンテンツの質、構造化データ、第三者評価、ファクトの強さによって、AI に自然に引用・推奨されることで得られる可視性である。広告の有無にかかわらず、すべての AI プラットフォームで機能する。
定義を見るGEO 4指標（ジーイーオーよんしひょう）
GEO 4 Indicators
GEO 4指標とは、Optyino が定義する、Influence-First 原則を日々の運用で計測可能にするための 4 つの指標である。A: AI 経由トラフィック、B: 表示スコア、C: 引用スコア、D: ブランド特性で構成される。
定義を見る3レイヤーアプローチ（スリーレイヤーアプローチ）
Three-Layer Approach
3レイヤーアプローチとは、Optyino が提唱する、AI の回答生成プロセスに対応させて GEO 施策を 3 つの層で設計するフレームワークである。レイヤー1: 比較軸の設計、レイヤー2: 情報面の整備、レイヤー3: 根拠の配置で構成される。
定義を見る2軸マトリクス（にじくマトリクス）
Two-Axis Matrix
2軸マトリクスとは、Optyino が提唱する、商材を「情緒的関与の度合い」と「金銭的負担の大きさ」の 2 軸で 4 象限に分類するフレームワークである。AI への委譲がどこまで進むかの予測と、GEO 投資の優先度判断に用いる。
定義を見るNew AIDA（ニューアイダ）
New AIDA
New AIDA とは、Optyino が提唱する AI 時代の消費者行動モデルであり、Ask（問う）→ Interpret（解釈）→ Delegate（委譲）→ Actualize（体験・実現）の 4 フェーズが循環する構造で購買行動を捉える枠組みである。
定義を見るリアル体験接点（リアルたいけんせってん）
Real-World Touchpoints
リアル体験接点とは、店舗、イベント、ショールーム、試乗・試着体験、展示会など、消費者が五感を使ってブランドや商品に触れる場の総称である。Optyino が定義する AI 時代の 6 つのブランド接点の一つ。
定義を見る基礎用語
AEO（エーイーオー）
Answer Engine Optimization
AEO（Answer Engine Optimization）とは、質問に「答えを返すエンジン」に対して、直接回答として引用・抽出されやすい形で情報を提供する最適化である。
定義を見るACP（エーシーピー）
Agentic Commerce Protocol
ACP（Agentic Commerce Protocol）とは、AI エージェント間の商取引を標準化するためのプロトコルであり、OpenAI が推進している。
定義を見るAgentic Commerce（エージェンティックコマース）
Agentic Commerce
Agentic Commerce とは、AI エージェントがユーザーの目的に基づき、検索・比較・カート生成・購入や予約などを代行する商取引の形態である。
定義を見るSEO（エスイーオー）
Search Engine Optimization
SEO（Search Engine Optimization）とは、Google をはじめとする従来の検索エンジンの検索結果で上位表示されることを目的とした最適化である。AI 検索時代においても、GEO の基盤として引き続き重要である。
定義を見るLLMO（エルエルエムオー）
Large Language Model Optimization
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）における自社ブランドの可視性・推奨度を最適化する取り組みである。GEO とほぼ同義で使われることが多い。
定義を見るAutomation Curve（オートメーションカーブ）
Automation Curve
Automation Curve とは、エージェンティックコマースにおける AI への委譲の進み方を、Level 0 から Level 5 までの 6 段階で定義したモデルである。McKinsey が 2025 年に提唱した。
定義を見るquery fan-out（クエリファンアウト）
query fan-out
query fan-out とは、AI 検索がユーザーの質問を複数のサブトピックに分解し、並列に検索を走らせて情報を収集する仕組みである。Google の AI Mode が採用している。
定義を見るGEO（ジーイーオー）
Generative Engine Optimization
GEO（Generative Engine Optimization）とは、ChatGPT や Gemini などの生成 AI の回答内で自社の情報が引用・可視化されることを目的に、コンテンツや情報発信を最適化する手法である。
定義を見るデルフォイ的コスト（デルフォイてきコスト）
Delphic Costs
デルフォイ的コスト（Delphic Costs）とは、検索において金銭以外にかかる認知・操作・時間などの非金銭コストを捉える枠組みである。Google Research の Broder と McAfee が提示した。
定義を見るMessy Middle（メッシーミドル）
Messy Middle
Messy Middle とは、購買の前に消費者が「探索」と「評価」を行き来しながら繰り返す、複雑で混沌とした意思決定の状態を指す概念である。Google が 2020 年に提唱した。
定義を見るUCP（ユーシーピー）
Universal Commerce Protocol
UCP（Universal Commerce Protocol）とは、AI 内での商取引を標準化するためのプロトコルであり、Google が推進している。
定義を見るプラットフォーム・技術
AI Overviews（エーアイオーバービューズ）
AI Overviews
AI Overviews とは、Google 検索の検索結果上部に表示される AI 生成の要約である。従来の検索結果と並行して表示される。
定義を見るAI Mode（エーアイモード）
AI Mode
AI Mode とは、Google が提供する対話型の AI 検索体験である。質問をサブトピックに分解して並列検索する query fan-out の仕組みを採用している。
定義を見るllms.txt（エルエルエムズテキスト）
llms.txt
llms.txt とは、Web サイトの運営者が AI クローラー向けにサイト情報を提供するためのファイルであり、AI が効率的にサイトの内容を取得するためのガイドとして機能する。
定義を見る構造化データ（こうぞうかデータ）
Structured Data
構造化データとは、Schema.org の規格に基づき、Web ページの情報を機械が扱いやすい形でマークアップする技術である。Product、FAQ、Article、Organization などのスキーマがある。
定義を見るゼロクリック検索（ゼロクリックけんさく）
Zero-Click Search
ゼロクリック検索とは、検索結果の画面内で情報ニーズが完結し、外部サイトへのクリックが発生しない検索である。AI 要約の普及により増加傾向にある。
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