【2025年版】GEO・AIOとは？SEOとの違いやEC事業者向けAI 検索対策を解説

インターネットで商品を探す際には、従来は「Google で検索して、上位表示されたサイトを見る」のが一般的ですが、近年はChatGPTやGemini・Bing Copilot など、AI が質問に直接答える検索体験が急速に広がっています。

そのため、ただ「検索で上位に出る」だけの SEO 対策は、流入確保に限界を迎えつつあり、AI に「引用される」ことを狙う設計手法、 AIO（AI 最適化）やGEO（生成エンジン最適化） が注目されているのが現状です。

本記事では、SEOやAIO、GEO の概要、D2C・EC 事業者がすぐ実践できる AI 検索対策のステップまで解説します。​

SEO・AI 最適化（AIO）・GEO とは？

AI 主導の検索体験が進化する中、コンテンツ最適化も「検索順位を上げるだけ」では十分ではなくなりつつあります。

まずは、従来の Search Engine Optimization（SEO） の定義から、AI に対応した最適化手法である Artificial Intelligence Optimization（AIO）、さらに Generative Engine Optimization（GEO） という概念まで整理します。

1.SEO（サーチエンジン最適化）とは？

SEO とは、検索エンジンの仕組みを活用し、サイトや記事を上位表示させるための設計・改善手法です。具体的には、キーワードの選定・タイトルや見出しの最適化、内部リンク・被リンクの設計、サイト速度やモバイル対応などの技術的改善が含まれます。

検索エンジンにコンテンツを正しく理解・評価してもらうことが、SEOの基盤です。

2.AIO（AI Optimization／AI 最適化）とは？

AIO とは、AI が生成・提示する検索体験（ChatGPT や Google Gemini など）やGoogleの検索結果に表示されるAI Overviewに自社コンテンツが理解・引用・参照されやすいよう設計する、新しい最適化手法です。

AIO対策では従来の「検索順位を上げる」だけではなく、「AI があなたのサイトの情報をどう解釈し、ユーザーに提示するか」を意識する必要があります。コンテンツが AI にとって分かりやすく、信頼できるものとなる構造が求められています。

3.GEO（Generative Engine Optimization／生成エンジン最適化）とは？

GEO は、生成 AI や会話型 AI がプロンプトの回答を作る際、AIが自社の情報を参考にしてもらうために最適化する手法です。

GEO対策では訪問者の獲得ではなく、「AI の回答源として選ばれる可視性」を高める設計を意識しなければなりません。従来の SEO が“リンクやランキング”で可視化を目指すのに対し、GEO は“引用される可視化”を目指す点が異なります。

その他 AI 関連用語との違い（AEO・LLMO 他)

AEO（Answer Engine Optimization）は、AIチャットボットや会話型インターフェースが提示する「回答」に最適化する手法を指します。また、LLMO（Large Language Model Optimization）は生成AIが回答時に自社のコンテンツを引用・参照することを目指して最適化する手法です。

これら用語は重複部分もありますが、SEO は検索エンジン向け、AIO・GEO・AEO・LLMO は AI による検索・回答体験向けに進化しているということが言えます。

コンテンツ設計や最適化アプローチの違い

従来までは各検索エンジンを使用して情報収集を行っていましたが、昨今では、AIが質問に対して回答・要約を行います。この変化に伴い、企業のWebページ設計を変える企業が増えています。

また、従来型のSEOに加えて、AI に「引用される」「回答に採用される」設計も必要です。近年は以下の表のように設計するのが推奨されています。

SEOは「検索結果で上位を狙う設計」です。一方、GEO・AIOは「AIがそのページを回答として使う設計」を目指します。どちらか片方ではなく、両方を取り入れることで、現代のWebコンテンツ戦略はより強化できます。

初心者でも始められる GEO／AIO 対策ステップ

Web検索が進化する中で、AIが「答え」を提供する場面が増えています。従来のSEO対策を土台に、AIに「読み込まれ」「引用され」「使われる」コンテンツ設計を始めましょ

準備：基盤を固める（SEO の土台整備）

まず、Webサイト運営では、「土台」をしっかり整えることが重要です。以下の点を重視して対策を行いましょう。

特に表示速度、モバイル対応、サイト構造・セキュリティなどの基盤が整っていないと、AIや検索エンジンが「信頼できる情報源」として認識するのは難しくなります。

Step1. AI が読みやすいコンテンツ構造を設計する

コンテンツを作る際には「結論→要約→詳細→補足」という順序で構成し、見出しは質問形式や平易な言葉を用いることでユーザーだけでなくAIにも理解されやすくなります。

また、FAQ形式や表形式を用いることで可読性を高め、AIがページを「情報源」として参照しやすい設計になります。例えば、構造化データではFAQPage形式が推奨されており、AI／検索エンジンへの可視化を高める手法とされています。

Step 2. 構造化データを活用する

次に、構造化データ（Schema.org、JSON-LD形式など）を活用しましょう。

構造化データは、AIや検索エンジンがページ内容を“意味的に”理解する上で非常に有効です。マークアップが適切に記述されているかも必ず確認してください。

Step3. 引用・言及を増やし、AI の「参照候補」にする

企業が AIや検索エンジンから「このページを参照すべき情報源」と判断されるためには、内容の質を高めるだけではなく、外部での言及や引用を得る仕組みも重要です。

上記の施策を通じて、AIが「このページは信頼できる・引用に値する」と判断する可能性が高まります。

Step4. 効果測定と改善ループ

対策を実施したら、終わりではなく定期的な効果測定と改善を回していく体制が不可欠です。

このループを継続することで、変化する検索・AI環境に対応しながら、参照され続ける情報源としての価値を維持できます。

注意点・リスクを押さえておくことも大事！

Webサイトで SEO や AIO（AI 最適化）を行うなら、効果だけでなくリスクも理解しておく必要があります。以下の点を意識することで、思わぬ落とし穴を避けられます。

AI が生成した文章をそのまま公開すると、誤った情報が広まる恐れがあります。キーワードを詰め込みすぎると読み手にとって負担になり、サイト離脱の原因にもなりかねません。

また、専門用語を整理せず混在させると、コンテンツ全体の信頼性・理解性が低下します。加えて、AIや検索エンジンの仕組みは日々変化しているため、制作後も定期的な見直し が必要です。

AIO対策のリスクを軽減する対策は？

AIO（AI最適化）を進める際は、AI検索や生成モデルの動きを踏まえつつ、リスクを抑えて運用することが重要です。

AIO（AI最適化）においては、専門性・信頼性を示す一次情報を確保し、AIや検索エンジンが理解しやすい構造を整えることが大切です。さらに、キーワードを詰め込みすぎず自然な文章を保ちつつ、アルゴリズムやデータ変化に合わせてコンテンツを柔軟に更新することが、AI時代でも安全に成果を狙うための運用になります。

EC事業で活用できる AIO・GEO 対策

EC事業で活用できる AIO・GEO 対策

ECサイトにおいて、AI生成モデルや検索エンジンに「選ばれる」「引用される」コンテンツ設計を意識すると、集客力を高めやすくなります。

1. AI が引用しやすい商品ページを設計するコツを知る

商品説明ページは「結論 → 特長 →利用シーン →比較・注意点」の流れで構成し、仕様・スペック・差別化ポイントを明示して構造化データに記述することが大切です。

さらに、ユーザーが抱きそうな疑問をQ&A形式で本文内に散りばめることで、AIがそのページを「引用すべき情報源」として認識しやすくなります。

2. FAQ セクション・Q&A 形式コンテンツを活用する

商品・カテゴリページに「よくある質問」を設け、明確に回答します。FAQPageスキーマを実装することで、AI／検索エンジンがこのページを情報源として扱いやすくなります。配送・返品・支払い・サイズ・保証など、疑問になりやすい項目を先に掲載しましょう。

3.レビュー・体験談・口コミを使って AI に信頼性を与える

実際のレビューや体験談を本文に組み込み、Review Schemaで構造化データを記述することで、AIが「この商品は実際に使われている」と判断しやすくなります。ネガティブな要素を含めることで、誠実性が高まり信頼性も上がります。

4. 構造化データ／スキーマ実装のポイント

先述のとおり、構造化データを適切に実装することで、AIや検索エンジンがページ内容を正しく理解しやすくなります。以下の表に具体的なスキーマ例を整理しました。

構造化データの実装時は、ページ上の内容とスキーマ記述の整合性を保つ必要があります。スキーマの種類を正しく選び、JSON-LD形式で記述すると、AIや検索エンジン上で「このページは構造的に信頼できる情報源だ」と評価される可能性が高まります。

5.外部言及・引用獲得戦略

コンテンツの信頼性や参照可能性を高めるためには、外部からの言及・引用を促す仕組みも重要です。例えば以下のような方法があります。

6.比較サイト、レビューサイト、ブログ、SNS で言及を拡散する

プレスリリース、データ公開（調査レポート等）で引用されやすい素材を提供する
YouTube・Instagram 等で商品レビュー・体験談を発信する

これらの施策により、サイトが「業界で言及されている情報源」であるという評価を受けやすくなります。特にデータを自社で公開したり、質の高いレビュー・比較記事を外部で紹介してもらう流れを設計することがポイントです。

7. 効果測定と改善のためのモニタリング設計

対策を実施した後は、成果を定量的に把握し、改善を継続する仕組みが欠かせません。以下の方法を用いてモニタリング体制を整えましょう。

8. ChatGPT や Bing AI 等での回答引用を手動チェックする

SEO 指標（アクセス数／滞在時間／CVR 等）との相関を分析する
反応が薄いページをリライト・統合して最適化する

モニタリングを通じて、AIや検索エンジンに引用されているページやユーザーの反応を改善しているコンテンツを抽出できます。そのため、改善すべき対象とその手法が具体的になり、継続的な対策が可能になります。

AIO対策前によくある質問

ここからは、AIOやGEO対策に取り組む際によく出る疑問を、初心者にも分かりやすく解説します。

Q1. GEO と AIO、どちらを先にやればいい？

まずはSEOの基盤を整えましょう。。その後で“AI引用を意識した GEO・AIO 対策”を重ねることで安定的に進められる傾向にあります。

Q2. 従来のSEOをやめても大丈夫？

SEO対策は引き続き行いましょう。AIO・GEO 対策は SEO の土台のうえに構築されるため、両立させることが推奨されます。

Q3. AI 回答で引用されるかどうか、本当にコントロールできるの？

AI回答で引用されることを100 %コントロールすることは難しいですが、構造化データ・FAQ形式・信頼性強化などの施策で引用される可能性を高められます。

Q4. GEO・AIO 対策にはどれくらいコストがかかる？

費用は対策内容・規模によって異なります。構造化データやコンテンツ改善などには投資が必要ですが、小規模サイトでも初期段階から始められることが多いです。

Q5. 小規模サイト・個人サイトでも意味はある？

規模が小さいサイトでも、専門性・独自性のあるテーマであれば、GEO／AIO対策は十分に意味があります。

Q6. AI が間違った情報を引用するリスクは？

AIが誤った情報を引用・生成してしまうリスクがあります。引用設計だけでなく、情報の正確性・出典の明示が特に重要です。

独自ドメインでのAI対策をするならリピストクロスで！

本記事で解説したGEO・AIO対策の鍵は、AI が理解しやすい構造になっているかどうかです。商品ページの設計、FAQ形式、構造化データ、レビューの活用など、すべてはAIが「正確に情報を読み取る」ためのものです。

リピストクロスは、EC運用に必要なデータが構造化されているため、AIが参照しやすい形でコンテンツを提供できます。これにより、FAQ形式の整備、商品情報の整合性維持、レビュー・体験談の適切な配置がスムーズになり、AI回答での引用率を高めやすくなります。

継続的なコンテンツ改善と構造化の手間を削減しながら、AI検索時代で「引用される情報源」として競争力を持つEC事業を実現するなら、リピストクロスがその基盤となります。
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