【ITニュース解説】「GEO」（生成エンジン最適化）とは？　「SEO」との違いと共通点をざっくり整理

生成AIが台頭する現代において、情報との出会い方が大きく変わりつつある。かつてはインターネットで情報を探すといえば、検索エンジンにキーワードを入力し、表示された結果から適切なWebサイトを選び出すことが一般的だった。しかし、最近では「生成AIツール」と呼ばれる新しい技術が登場し、ユーザーの質問に対してまるで人間が答えるかのように、具体的な情報を生成して提示するようになっている。このような状況の中で、企業がユーザーに自社の情報を見つけてもらうための新しい考え方が「GEO」（生成エンジン最適化）だ。

GEOを理解するためには、まず以前から存在する「SEO」（検索エンジン最適化）について知る必要がある。SEOとは、GoogleやYahoo!といった検索エンジンで特定のキーワードが検索された際に、自社のWebサイトが検索結果の上位に表示されるように最適化する一連の取り組みを指す。なぜ上位表示を目指すかというと、検索結果の上位にあるWebサイトほど多くのユーザーの目に留まり、クリックされる可能性が高まるからだ。SEOの具体的な施策としては、ユーザーが検索するであろうキーワードをWebサイトのタイトルや本文に適切に含めること、Webサイトのコンテンツを質の高いものにすること、他の信頼できるWebサイトからのリンク（被リンク）を獲得すること、Webサイトの表示速度を速くすること、スマートフォンでの閲覧に適応させること（モバイルフレンドリー化）など、多岐にわたる技術的・コンテンツ的な改善が含まれる。これらはすべて、検索エンジンのアルゴリズム（Webサイトの順位を決定する仕組み）がWebサイトを高く評価し、ユーザーにとって有用だと判断するための要素となる。

これに対し、新たに注目されているGEO（生成エンジン最適化）は、生成AIツールがユーザーの質問に回答を生成する際に、自社の情報がその回答の中に適切に組み込まれるように最適化する活動を意味する。検索エンジンが「Webサイトのリンク」を提示するのに対し、生成AIツールは「具体的な回答」を直接提示する点が大きな違いだ。例えば、ユーザーが「〇〇製品の評判は？」と生成AIに質問した場合、AIはインターネット上の様々な情報源から情報を集め、それを要約して回答を生成する。GEOの目的は、この生成される回答の中に、自社製品の良い評判や特徴、公式サイトの情報などが含まれるように働きかけることにある。そのためには、生成AIが信頼できる情報源として自社のWebサイトやデータを認識し、それを回答に組み込みやすい形式で提供することが重要となる。具体的には、構造化されたデータ（特定の意味を持つ情報を機械が理解しやすい形式で記述したもの）をWebサイトに埋め込んだり、情報の正確性や最新性を保ち、生成AIが学習しやすいように整備したりする施策が考えられる。

SEOとGEOには、共通点もあれば明確な違いもある。まず共通点として、どちらも「ユーザーが求めている情報を提供する」という根源的な目標を共有している点が挙げられる。また、最終的な目的は企業とユーザーとの接点を拡大し、自社の製品やサービスを知ってもらうこと、あるいはビジネスチャンスにつなげることにある。そのためには、質の高いコンテンツを継続的に提供し、ユーザーのニーズを深く理解することが不可欠だ。さらに、どちらの最適化も一度行えば終わりではなく、検索エンジンのアルゴリズムや生成AIの進化、ユーザーの行動変化に合わせて、常に改善と調整を続ける必要がある。

一方で、両者の違いは、主に「情報の提供主体」と「情報の提供方法」にある。SEOは検索エンジンに対してWebサイトの存在と価値をアピールし、ユーザーが「自分で情報を探しにくる」ことを促す。ユーザーは検索結果からWebサイトを選んでクリックし、そのWebサイトの内容を読んで情報を得る。これに対しGEOは、生成AIツールが「ユーザーに直接情報を提供する」ことを目指す。ユーザーは生成AIに質問を投げかけるだけで、AIが要約・生成した回答を直接受け取るため、Webサイトへのアクセスが発生しないケースも増える可能性がある。このため、GEOでは、生成AIが自社の情報を正確かつ適切に解釈し、回答に利用するための施策が求められる。例えば、生成AIが誤解しないように情報を明確に記述すること、データソースとしての信頼性を高めること、情報の網羅性と整合性を確保することなどが重要となる。

なぜ今GEOがこれほど重要になっているかというと、生成AIツールがますます高度化し、情報収集の主要な手段の一つになりつつあるからだ。ユーザーがWebサイトを探すのではなく、AIに質問して回答を得るスタイルが一般化すれば、企業が検索エンジン経由でユーザーを獲得する機会は減少する可能性がある。そうなると、生成AIが生成する回答に自社の情報が含まれない限り、ユーザーの認知すら得られなくなってしまう。企業がデジタル空間におけるユーザーとの接点を維持・拡大するためには、SEOによって検索エンジンからの流入を確保しつつ、GEOによって生成AIからの情報露出も最大化する必要があるのだ。これは、システムエンジニアを目指す皆さんにとっても、Webサイトやシステムの設計・開発において、情報をいかに効率的かつ正確に、そして機械が理解しやすい形で提供できるかを考える上で非常に重要な視点となるだろう。今後、Webサイトのデータ構造やコンテンツ作成の基準は、検索エンジンだけでなく生成AIの特性も考慮したものへと変化していくことが予想される。

このように、GEOは単に新しいバズワードとして捉えるのではなく、情報探索のパラダイムシフトに対応するための不可欠な戦略と考えるべきだ。SEOとGEOは、それぞれ異なるアプローチを取りながらも、共にデジタル時代における情報伝達の要であり、現代の企業がユーザーに情報を届ける上で両者を統合的に理解し、戦略的に活用していくことが求められている。今後、システムやサービスを開発する際には、検索エンジンだけでなく生成AIによる情報の取得や利用も視野に入れた設計が不可欠となるだろう。