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。
詳しく
GEO・AEO・LLMO の違い
GEO・AEO・LLMO は重なる概念だが、強調点が異なる。GEO は生成 AI の回答内での引用・可視化、AEO は「答え」としての抽出、LLMO は LLM 内での推奨度の最適化にそれぞれ重心を置く。使い分けに迷う場合は、GEO を総称として使うのが無難である。
SEO との関係
SEO は GEO の下位互換ではなく、地盤としての継続的な重要性を持つ。AI 検索も最終的にはウェブ上の情報を参照して回答を組み立てるため、検索エンジンに正しく評価される情報基盤の上に GEO 固有の施策を上乗せする統合的な運用が現実的である。
消費者の情報収集が AI への相談に移行するにつれ、AI の回答に登場しないブランドは検討候補に入る機会そのものを失う。AI 回答面での可視性は、新しい獲得チャネルとして設計の対象になる。
関連用語
基礎用語の他の用語
一覧を見るAEO（エーイーオー）
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。
ACP（エーシーピー）
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。
Agentic Commerce（エージェンティックコマース）
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。
SEO（エスイーオー）
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。
LLMO（エルエルエムオー）
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。
Automation Curve（オートメーションカーブ）
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。