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。
詳しく
GEO の基盤としての SEO
SEO は GEO の下位互換ではない。AI 検索も結局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は、AI 回答面での可視性の土台になる。さらに AI 検索の回答生成は複数の関連検索（query fan-out）を経由して検索上位のページ群から情報を集めるため、検索で評価されることは AI に参照されるための前提条件でもある。
AI 時代に残る役割
非指名の情報探索クエリは AI 検索への移行が進む一方、「ブランド名で検索して公式サイトへ行く」という指名検索・ナビゲーショナル検索の導線は残り、コンバージョンの受け皿として機能し続ける。また Core Web Vitals のようなユーザー体験指標や構造化データの整備は、SEO・GEO 双方に共通する土台である。
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。
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。
query fan-out（クエリファンアウト）
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。