WEB SITE 2026.08.25

GEO対策とは？AI検索の答えはプラットフォームごとに違う

GEO対策が必要かどうかは、GoogleとChatGPTで答えが変わります。Google公式の見解、ChatGPTが別の仕組みで動いている事実、robots.txtの具体的な書き方、効果の測り方、業者の見極め方までを一次情報と実測データをもとに網羅的に整理しました。

#AI Overviews#AI検索#ChatGPT#GEO#SEO

「GEO対策をしないと取り残されます」

「これからは GEO をやらないと検索に出なくなる」。こう言われて不安になった方がいるかもしれません。

けれども一方で、こういう話も耳にします。

「Googleが公式に、特別な対策は不要だと言っている」

これらはどちらも正しいけれど、どちらも足りていません。

それは、AI検索と一口に言っても、プラットフォームごとに仕組みが違うからです。

「AI検索対策」とひとくくりにして、Googleの話をChatGPTに当てはめると判断を誤ります。

逆に、AI検索全体を「新しい必須スキル」として語るのも実態と合いません。

この記事では、次の順で整理します。

まず言葉の定義。

次にプラットフォームごとの違い。

そして手を動かすべきことと、「やらなくていいこと」。

最後に、効果をどう測るか、業者に頼むべきかどうかまで扱います。

この記事を通してGEOやLLMOに対する理解を深めていきましょう。

この記事で分かること

GEOとは何を指す言葉か

誰が何を参照しているか（Google / ChatGPT / Perplexity）

実測データで見る、いま起きている変化

具体的にやるべき設定

引用される条件と、やらなくていいこと

効果の測り方と、業者の見極め方

GEOとは何か

定義

GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIが作る回答の中で、自社の情報が参照されやすくする取り組みを指します。

GEOと従来の検索対策であるSEOとの違いは、「何を取りにいくか」にあります。

	SEO	GEO
目指すもの	検索結果で上位に表示される	AIの回答の中で参照される
成果の形	クリックされる	引用される・言及される
測り方	順位・流入数	確立していない

GEOは新しい分野で、測り方がまだ定まっておらず、検証ができません。

そのため、実測値ベースで判断ができないのが現状です。

これは対策の難しさに直結しており、どのぐらいの成果が出てるのかが実測値ベースで判断ができません。

呼び方が定まっていない

AIでによる参照を増やす施策は、実のところ同じことを指す言葉が複数あります。

用語	正式名称	扱い
GEO	Generative Engine Optimization	現在の主流の呼び方
AEO	Answer Engine Optimization	ほぼ同義
GSO	Generative Search Optimization	ほぼ同義
AIO	AI Optimization	ほぼ同義
LLMO	LLM Optimization	同義だが、標準的な呼び方ではないとされる

日本国内では LLMO という言葉をよく見かけますが、英語圏の議論では GEO が主流です。

海外の情報を追う場合は「GEO」で検索するほうが情報が集まります。

呼び方が乱立していること自体が、この分野の未成熟さを示しています。

確立した手法があるなら、名前も定まっているはずです。

いつから議論されているか

学術的には2023年ごろから研究が始まっています。

GEOという呼び名はプリンストン大学の研究チームが「GEO」というフレームワークを提示したのが始まりです。

比較的新しい研究では、AIに参照されるかどうかを3つの層に分けて考える整理も出ています。

層	問い
selection	そもそも引用されるか
contribution	回答の意味を形づくっているか
consistency	言い回しやプラットフォーム、時期が変わっても安定して引用されるか

引用されるかどうかは「されるか・されないか」の二択ではありません。

どの程度、回答の中身に影響しているか。

そして、それが安定しているか。

そこまで含めて考える必要がある、という整理です。

ただし、これらはまだ「研究段階の枠組み」です。

実務でそのまま使える手順に落ちているわけではありません。

SEOの置き換えではない

よくある誤解が「SEOからGEOに移行する」という理解です。

しかし、実際はSEOとGEOは異なるものではなく、GEOはSEOの上に乗るものです。

理由は単純で、生成AIが参照しているのは既存の検索インデックスだからです。

「検索エンジンに載っていないページ」は、AIにも見つけられません。

土台がSEO、その上にGEOの論点が加わる。

この関係を押さえておくと、この後の話が理解しやすくなります。

誰が何を参照しているか

ここが最も重要な部分です。

AI検索は一枚岩ではありません。

「AI検索対策」とひとまとめに語られがちですが、実際にはサービスごとに見ている情報源が違います。

ここではそれぞれのAIが参照している場所を整理しましょう。

プラットフォーム別の参照元

主要な4つを並べると、参照元は下記のように分かれます。

プラットフォーム	主な参照元
Google AI Overviews / AI Mode	Googleのコア検索のランキングシステム
ChatGPT	Bingのインデックス（主）＋ OAI-SearchBot（独自クロール）
Perplexity	独自クロール
Claude	独自

SEOの場合、ほとんどのユーザーがGoogleの検索エンジンを利用しているということもあり、Googleでの順位が重視されます。

けれどもGEOはそうではありません。

なぜならGoogleの検索順位が、そのまま他社のAIに効くわけではないからです。

この一点を押さえていないと、対策の方向を間違えます。

AIごとに参照している情報源が違う。ChatGPTはBingのインデックスとOAI-SearchBotを使う

なぜ違いが生まれるのか

生成AIが回答を作るとき、内部で起きていることは大きく2種類あります。

1. 学習済みの知識から答える

モデルの学習時点までの情報をもとに答えます。

このとき、特定のサイトを参照しているわけではないので、出典も記載されません。

2. その場で検索して答える

質問を受けてから外部を検索し、その結果をもとに答えます。

この場合は外部の情報を明記する必要があるため、出典が表示されます。

GEOで問題になるのは主に2番目です。

そして、「その場で何を検索しに行くか」が、プラットフォームごとに違います。

例えばGeminiの場合、Googleは自社の検索インデックスを持っています。

そのため、基本的には自社の検索システムから情報を参照しています。

一方、ChatGPTは自社の検索インデックスを持っていなかったため、Bingを使うところから始まりました。

このようにAIによって出発点が違うので、それぞれ参照される先も違ってきます。

Googleの場合

新しい仕組みが出ると、それ専用の対策が必要だと考えたくなります。

けれどもGoogleは、生成AI向けの特別な対策について明確に述べています。

生成AI検索に表示されるために、新しい機械可読ファイル、AIテキストファイル、マークアップ、Markdownを作る必要はありません。

新しいファイルもマークアップも要らない、という説明です。

なぜそう言えるのか？

それはAI Overviews が、Googleのコア検索のランキングシステムを土台にしているからです。

まったく別の仕組みで参照先を選んでいるわけではありません。

つまり、Googleの通常の検索で評価されているページが、AIの回答にも引かれやすくなります。

この構造上、Googleについては「通常のSEOをすればいい」という説明が成り立ちます。

ただし、変わったことがある

ただし、対策の内容は変わらなくても結果は変わりました。

実際に検索をかけてみると分かる通り、最近では検索結果の上部にAIの要約が出るようになっています。

検索キーワードによってはその他にも広告枠や、地図が表示されるなど、検索結果が表示される部分が下に移動しているのです。

そのため、はじめに表示される領域に検索結果の表示枠が減ってしまいました。

これにより検索結果の上位に表示されていたとしても、以前よりはクリックされにくくなっています。

「対策は変わらない」と言っていますが、「影響がない」わけではないです。

Googleの主張の射程

そしてこの説明はGoogleについてのみ正しいものです。

Googleは自社の検索の話をしているのであって、ChatGPTやPerplexityの挙動について保証しているわけではありません。

「Googleが不要と言っているから何もしなくていい」という結論は、他のAIには当てはまらないと言えます。

ChatGPTの場合

ChatGPTの検索は、次の組み合わせで動いています。

ChatGPT Search ├ Bingのインデックスを主に参照 └ OAI-SearchBot が独自にクロールして補完

OpenAIではBingを参照していることを公表していました。

けれども最近では、自前のクローラーで独自のインデックスを構築している動きも見られます。

そのため、現在はBingだけを参照しているわけではないと考えたほうがいいでしょう。

クローラーの種類と役割

OpenAIは、用途ごとに異なるクローラーを公開しています。

クローラー	役割
OAI-SearchBot	ChatGPTの検索回答のためにサイトを取得する
GPTBot	モデルの学習に使うデータを取得する
ChatGPT-User	利用者がリンクを開いたときにアクセスする

OpenAIのクローラー3種。OAI-SearchBotは検索用、GPTBotは学習用で役割が違う

これらはそれぞれ役割が分かれていることを押さえてください。

最近ではこれらによるクロール量が増えており、Botifyが70億件を超えるアクセスログを分析した結果、OpenAIのクロール量は3倍になっていました。

このようにChatGPTでは自前でサイトを見にいく動きが強まってます。

その一方でGoogleとのつながりは小さいです。

これを決定づけるデータとして、SemrushとSE Rankingが、6億8,000万件の引用を分析したものがあります。

指標	数値
ChatGPTの引用と、Google検索上位10件の重複	14%
両方に引用されるドメインの割合	11%

このデータからわかるように、Googleで1位でも、ChatGPTに引用されるとは限りません。

逆に、Googleで目立たないサイトがChatGPTに引かれることもあります。

重複が14%ということは、86%は別物ということ。

つまり、Googleの説明をそのままChatGPTに当てはめる整理は、ここで成り立たなくなります。

ChatGPTの引用とGoogle上位10件の重複は14%、両方に引用されるドメインは11%

Perplexityの場合

Perplexityは独自にクロールしています。

そのため、Googleにも Bing にも依存していません。

独自のルールで動いているため、個別の対策を取るのが難しいと言えます。

Claudeの場合

Anthropicはデータの検索について公式には明言していません。

しかし，外部の検証ではBrave Searchを参照しているのではないかと言われています。

ある調査では、Claudeが引用した結果とBrave検索の上位オーガニック結果が15件中13件（86.7%）一致したと報告されています。

またClaude自身がウェブをクロールしているわけではなく、Braveのインデックス済み結果に依存しているという分析があげられています。

これらからわかるのは、「AI検索対策」という単一の施策は存在しないという点です。

参照元が違う以上、対応方法も異なります。

ただし、後述するように共通する部分はあるため、そこに集中するのが現状、最も効果的な戦略になります。

実測データ：いま何が起きているか

AIによる要約が増えた結果、検索からの流入は減少しています。

複数の調査が同じ方向の結果を出しているため、傾向としては確かなものです。

指標	変化	出典
オーガニックのクリック率	1.76% → 0.61%	Seer Interactive（2025年1月〜2026年2月）
検索1位のページのクリック率	58%減	Ahrefs（30万キーワードを分析）
検索結果でのクリック率	AI要約あり 8% / なし 15%	Pew Research

順位が同じでも、クリックされる数が減っています。

影響が大きいのは「調べたら終わり」の情報

すべてのページが等しく影響を受けるわけではありません。

打撃が大きいのは、検索画面の中で用が済んでしまう種類の情報です。

用語の意味を調べる検索
数値や事実を確認する検索
手順を軽く知りたいだけの検索

こうした検索では、AIの要約を読んだ時点で満足されます。

つまり、サイトまで来る理由がなくなってしまうわけです。

一方、影響が小さいのは次のような検索があげられます。

実際に依頼する相手を探している
地域を絞って店や会社を比べている
価格や条件を具体的に比較したい

最後は人が選ぶ種類の検索は、AIが要約しても選択の場面が残ります。

実はSEO市場は縮んでいない

意外に思われるかもしれませんが、SEO関連の市場規模は拡大しています。

指標	数値	出典
SEOサービスの市場規模	839億ドル（2026年）	Mordor Intelligence
2031年の予測	1,488億ドル（年平均成長率 12.12%）	同上

流入が減っているのに、市場は伸びています。

この理由は２つ考えられます。

１つ目は、「1クリックの価値が上がった」から。

来る人が減れば、1人あたりの重みが増します。

そのため、取りこぼしを減らす動機が強くなります。

より少ない流入を確実にものにする必要が出てきており、それにより需要が高まったのではないかと言われています。

２つ目は、「見つけてもらう難易度が上がった」からです。

AI検索が普及したこともあり、やることが増え、判断も難しくなりました。

そのため、とても自社だけで対応しきれず、外に頼む動きが活発になっています。

GEOでやるべきこと

ここからが実務です。

GEOでやることは入口とその先に分かれます。

まずは入口からです。

たとえどれだけ良い内容を書いても、当然のことながら見に来られなければ引用されません。

そこで次の４つを確認しましょう

項目	確認すること
robots.txt	クローラーを不用意に塞いでいないか
サイトマップ	設置し、robots.txt で場所を伝えているか
Google Search Console	登録しているか
Bing Webmaster Tools	登録しているか

入口は、どれも費用がかからず短時間で終わります。

どれもすぐに確認できる項目なので、まずは一通りチェックしましょう。

Bing Webmaster Tools への登録

中小企業のサイトで最も抜けているのがここです。

ChatGPTがBingのインデックスを主に参照している以上、Bingに登録されていなければ表示されません。

Google Search Console を使っている場合、そこから設定を取り込めます。

簡単に無料で登録できるので、ここは忘れず実施しておくようにしましょう。

robots.txt の書き方

ここは具体的に見ておきます。

まず、AIに参照されるためには全部許可が基本形です。

User-agent: *
Allow: /
Sitemap: https://example.com/sitemap.xml

これで問題ありません。最終行でサイトマップの場所を伝えている点が大切です。

OAI-SearchBot は防がない

「AIに学習されたくない」と考えて、OpenAIのクローラーを拒否する設定をすることがあります。

このとき、学習用と検索用を区別せずにまとめて塞ぐケースがあります。

たとえば次のような書き方です。

User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Disallow: /

下の3行は実は検索用のコードです。

これを書くと、ChatGPTの検索結果から自社が消えてしまいます。

学習を断ることと、検索から消えることは別の話です。

学習だけを断りたい場合は、次のように書きます。

User-agent: GPTBot Disallow: / User-agent: OAI-SearchBot Allow: /

このように記載することで、サイトは学習用のクロールは拒否し、検索用は許可する形です。

ブラウザのアドレス欄に入力すれば、誰でも確認できますので、一度 https://（ドメイン名）/robots.txt を開いて確認してみてください。

llms.txt は必要なのか

llms.txtはGEOの提案で頻繁に出てくるファイルです。

これは結論から言うと、現時点で必要はありません。

その理由は2つあります。

１つ目は、「Google公式が不要と明言している」からです。

先に引用したとおり、Googleでは新しい機械可読ファイルを作る必要はないとされています。

２つ目は、「主要なAIが実際には参照していない」からです。

置いたところで読まれていないのであれば、意味がありません。

llms.txtは効果の裏付けがないまま提案されているのが現状です。

そのため、急いで作成する必要はなく、念のために作るぐらいの温度感で考えておきましょう。

構造化データはどうか

構造化データとは、商品情報やイベント情報などを機械が読める形で記述する仕組みです。

これは従来から推奨されているもので、SEOでも効果があると言われています。

あくまでもGEOのために新しく必要になったものではありません。

すでに実装しているなら、そのままで構いません。

ただし、急いで作成する必要はないので、余裕が生まれれば作成していきましょう。

AIに引用される条件とは

入口を整えても、それだけで引用されるわけではありません。

続けて引用される条件についてわかっている範囲で解説します。

1. そこにしかない情報があるか

AIは、すでに広く出回っている情報を持っています。

どこにでも書いてあることを並べても、わざわざ引用する理由がありません。

引用されるのは、そのサイトにしかない情報です。

自分で測った数値
実際にやってみて分かったこと
現場でよく聞かれる質問と、その答え
具体的な事例と、そこで起きたこと

一般論を要約した記事は、AIが自分で書けてしまいます。

これらは競合しても勝てません。

逆に言えば、AIが持っていない情報を持っていることが、これからの強みになります。

2. 問いと答えが対応しているか

見出しが問いの形になっていて、その直後に答えが書かれている構成は参照されやすくなります。

見出し：◯◯は必要ですか本文：結論から言うと、△△の場合は必要です。理由は……

逆に、結論が文章の奥に埋まっていると拾われにくくなります。

前置きを長く書いてから結論に至る構成は、読み物としては成立しますが、抜き出される観点では不利です。

3. 情報が構造化されているか

見出しの階層、表、箇条書き。

このように人が読みやすいように整えられた文は、AIにとっても理解しやすい形です。

特別なマークアップを足すわけではなく、普通に読みやすく書くことが大切です。

具体的には次のような点です。

見出しの階層を飛ばさない
一文を短くする
比較は表にする
手順は番号付きにする

このような文章は人だけでなく、AIにとっても役立ちます。

4. 他のサイトで言及されているか

これが一番時間のかかる部分です。

AIが参照するのは自社サイトだけではありません。

第三者のサイトで名前が出ていることが、判断に影響します。

これはSEOでも言われていることではありますが、GEOでも重要であると言われています。

業界メディアでの紹介
比較記事への掲載
取引先や協力先のサイトでの言及

このように他のメディアでの紹介は小手先で作れるものではありません。

そのため、地道に実績を積み、それが自然に語られる状態を作っていきましょう。

5. 情報が古くなっていないか

AIは新しい情報を優先する傾向があります。

数年前の記事をそのまま放置していると、AIからは参照されにくくなります。

すべてを書き直す必要はありませんが、数字や制度が絡む記事は定期的な見直しが必要です。

そのため、作成した記事であっても定期的にリライトして、最新の状態を保っていきましょう。

第9章　やらなくていいこと

続けて、GEOでやらなくていいことについてお伝えします。

下記の３つはGEOで効果があると紹介されていますが、正直なところおすすめしません。

記事を大量に作る
AI向けの隠しテキストを入れる
新しいファイル形式を追いかける

ひとつひとつ解説します。

1. 記事を大量に作る

情報を要約しただけの記事は、AIの要約と競合します。

そんな記事の数を増やしても、AIの要約に置き換えられていく流れは変わりません。

増やすべきは数ではなく、そのサイトにしかない情報の量です。

他にはない一次情報となるようなコンテンツを増やしていきましょう。

2. AI向けの隠しテキストを入れる

GEOの中には人には見えない形で、AI向けの指示や大量のキーワードを埋め込む手法が提案されることがあります。

これは従来の検索エンジンでもガイドライン違反にあたる手法です。

そのため、GEOでも避けたほうがいいとされています。

一時的には効果があるかもしれませんが、将来的には対策される可能性が非常に高い施策です。

リスクだけが残りますので行わないことをおすすめします。

3. 新しいファイル形式を追いかける

llms.txt に限らず、この分野では次々に新しい提案が出てきます。

判断の目安は、そのプラットフォームの公式が言及しているかどうかです。

基本的に公式は自社のAIを利用しやすくするための情報は出し惜しみしません。

そのため公式が触れていない仕様は、実装しなくていいでしょう。

第10章　効果をどう測るか

GEOの効果測定は従来の指標だけでは足りないと考えられています。

例えば最もわかりやすいクリック数だけを見ているとしましょう。

SEOであればうまく行けばその分クリック数が増えますがGEOではそうは行きません。

AIの回答の中で自社が触れられても、クリックは発生しないからです。

中にはそれを読んだ人が、後から社名で検索することがありますが、SEOほどのわかりやすい指標とはならないのです。

そこで、クリック数以外の指標を併せて見る必要があります。

代表的なものとして下記の4つが、AI経由の影響を推し量る手がかりとしてあげられます。

見る指標	意味	確認方法
社名・店名での検索数	見つけてもらえているか	Search Console
直接アクセスの数	覚えてもらえているか	アクセス解析
問い合わせ時の「どこで知ったか」	実際の経路	問い合わせフォームに設問を追加
参照元にAIサービスが含まれるか	AI経由の流入	アクセス解析の参照元

一番実用的なのは、問い合わせフォームに「どこで知りましたか」を追加することです。

この中にAIなどの項目を設けておけば、解析ツールで追いきれない経路が拾えます。

これは費用もかからないので、比較的導入しやすい効果測定法です。

自分で確認する方法

その他にも簡易的ではありますが、自分で確認をすることもできます。

どうしても特定のキーワードで表示されているか調べたい場合は、実際にAIに聞いてみるのが簡単です。

想定するお客さまが使いそうな言葉で質問し、自社が出てくるか確認します。

「◯◯市 ◯◯（業種）おすすめ」
「◯◯ 選び方」
自社名そのもの

といったように話しかけてみてください。

そこで表示されていれば、参照されているというわけです。

ただし注意点があります。

AIは同じ質問でも回答は毎回変わります。

1回の結果で判断せず、時期を空けて何度か試してください。

また、自分のアカウントで試すと過去のやり取りが影響することがあります。

可能であれば履歴の影響を受けない状態で確認するのが望ましいです。

計測ツールについて

最近ではAI検索での引用状況を測るツールも登場しています。

ただし、まだ発展途上です。

サービスごとに測れる範囲が違う
回答が毎回変わるため、数値が安定しない
費用がかかる（月額数万円のものが多い）

正直なところAI検索の計測ツールはまだ中小企業が今すぐ導入する必要性は低いと考えています。

まずは無料でできる確認から始めるのが現実的です。

第11章　業種によって考え方が変わる

ではGEOに共通の答えはあるのでしょうか？

これについてですが正直なところ一律の答えはありません。

なので、下記の中から自社がどの型に近いか確認してください。

情報提供が中心のサイト
店舗・地域ビジネス
BtoBサービス業
ネットショップ

それではそれぞれ解説していきます。

情報提供が中心のサイト

情報提供が中心のサイトはAIに最も影響を受ける型です。

用語解説、ノウハウ記事、まとめ記事。

こうした内容は、検索画面の中で完結されやすくなっています。

そのため普遍的な内容ではAIの中に埋もれていまいます。

そのため、サイト内に掲載するコンテンツを一次情報へと転換していく必要があります。

例えば自分で測った数値、自社で起きた事例など。

AIが持っていない自分だけが持つ情報を加えていきましょう。

店舗・地域ビジネス

店舗や地域ビジネスへの影響は比較的小さいです。

「地域名＋業種」の検索では、AIが要約しても最後は人が選びます。

実際に足を運ぶかどうかを決めるのは人だからです。

そのため、GEOは二の次でOK。

それよりも先にGoogleビジネスプロフィールを整えていきましょう。

Googleビジネスプロフィールを整えていくことで、地図からの流入も増やすことができ、来店意欲の高い顧客に直接アプローチできます。

これの詳しい解説はMEO対策とはにまとめていますので、興味のある方は合わせてご確認ください。

BtoBのサービス業

BtobBのサービス業はある程度の影響を受けます。

このビジネスモデルは検討期間が長いため、比較検討の途中でAIが使われ始めています。

例えば「◯◯ 比較」「◯◯ 選び方」のように検索し、情報を集める。

その後、それらの情報をもとに意思決定をするといった流れです。

そのため、ここでAIに挙げてもらえるかどうかが重要になってきます。

対策として効果的なのは、第三者のサイトでの言及と、具体的な情報の開示です。

比較・検討に必要な料金や対応範囲を明示していないと、比較の候補にすら入りません。

なので顧客が必要とするであろう情報は提示しておく必要があります

ネットショップ

ネットショップの場合、商品名での検索が中心になるため、影響の出方が他と違います。

基本としては商品の情報を細かく記しておくのをおすすめします。

商品情報の記述は、構造化データを用いる形が従来から推奨されていますので、まずそこが整っているかを確認してください。

第12章　業者に頼むべきか

最後にGEOは業者に頼んだほうがいいのか？という問いにお答えします。

GEOはまだまだ新しい分野ということもあり、施策もはっきりしていない段階です。

そのため、基本としてはGEO専門に行うよりも、SEOを底上げすることでGEOにもつなげるといった考えがいいかと思われます。

参考までにGEO対策業者のサービス価格帯は、公開されている情報によると次のようになっています。

内容	価格帯
コンサルティング	月1万円〜30万円
計測ツール	月49,800円〜

この価格に見合った価値があるというのならば導入すべきですが、これから始めるという人は無闇に手を出すのではなく、まずはできる部分からコツコツと進めていくのをおすすめします。

GEO業者見極めのポイント

依頼を検討する場合、次を確認してください。

1. 何を根拠に効果を測るのか

「AIに引用されるようになった」をどう証明するのか。ここに明確な答えがない場合、成果の判断ができません。

2. 順位や引用率を保証していないか

保証できる性質のものではありません。保証をうたう説明には注意が必要です。

3. llms.txt の設置を主な施策に挙げていないか

効果の裏付けがない施策です。これが提案の中心にある場合、内容を精査してください。

4. 既存のSEOと切り離して提案していないか

GEOはSEOの上に乗るものです。土台を見ずにGEOだけを提案するのは、順序が逆です。

現時点での考え方

基本設定の確認は自分でできます。

robots.txt を見る、Bingに登録する、サイトマップを設置する。

これらはSEOにも寄与する基本施策で、設定に当たる専門知識はほとんど要りません。

外に頼む価値が出てくるのは、あくまでもその先です。

一次情報を継続的に作る
サイトの構造を整える
計測の基盤を作る
手が回らない部分を任せる

といったように、自分では対応が難しいと感じる部分を依頼するようにしましょう。

よくある質問

Q. 中小企業でも今すぐ対応が必要ですか。

「対応」の中身によります。

robots.txt の確認とBing Webmaster Toolsへの登録は、費用がかからず短時間で終わります。

これはやっておいて損がありません。

一方、GEOの専門サービスを契約する必要があるかというと、現時点ではおすすめしません。

なぜなら効果を確かめる方法が定まっていないためです。

それよりも初期設定をしっかりと行い、SEOを意識した運用を行うほうが効果的でしょう。

Q. SEOはもう意味がないのですか。

そうではありません。

クリックは減っていますが、SEOサービスの市場自体は拡大しています。

クリックが減ったぶん、1回の価値と見つけてもらう難しさが上がっているためです。

変わったのは中身です。

「順位を上げる」から「参照される・指名される」へと軸が移っています。

その軸をしっかりと把握したうえで、地道に運用を続けていきましょう。

Q. AIに学習されたくないのですが、どうすればいいですか。

GPTBot を拒否すれば、学習用の取得を断れます。

ただし、この際の注意点としてOAI-SearchBot まで拒否しないでください。

ここを間違えて拒否してしますと、サイトが検索結果から消えてしまいます。

詳しい設定方法は記事内の「robots.txt の書き方」を参照してください。

Q. `llms.txt` を置いたほうがいいと言われました。

現時点で必要はありません。

Google公式が新しい機械可読ファイルは不要と明言しており、主要なAIも実際には参照していないとされています。

Q. AI Overviews に自社を出す方法はありますか。

指定して出す方法はありません。

AI Overviews は Google のコア検索のランキングを土台にしているため、通常の検索対策の延長になります。

「出せます」という説明には根拠がありません。

Q. ChatGPTに引用されるための近道はありますか。

ありません。

入口を整えること（Bing登録・クローラーを塞がない）と、そのサイトにしかない情報を持つこと。

この2つ以外に、確立した手法は現時点で存在しません。

Q. 記事を全部書き直したほうがいいですか。

その必要はありません。

優先すべきは、情報を要約しただけの記事を、一次情報を含む記事に変えていくことです。

すべてを一度に直すのではなく、流入のあるページから順に見直してください。

Q. Onur MarkはGEO対策のサービスをやっていますか。

GEOを単体のサービスとしては提供していません。

理由は2つあります。

ひとつは、効果を測る方法が確立しておらず、成果をお約束できないこと。

もうひとつは、実績のない領域を新しい商品として売ることを避けているためです。

現状の確認は、Phase 0診断の項目に含めています。

Bing Webmaster Toolsに登録されているか
サイトマップがBingに届いているか
robots.txt で検索用クローラーを塞いでいないか
不要なファイルを置いていないか

診断は現状を測るものなので、成果の保証とは別のものとしてお受けしています。

まとめ

「GEO対策は必要か」という問いに、ひとつの答えはありません。

これはプラットフォームごとに仕組みが違うからです。

	答え
Google	通常の検索対策で充分とGoogle公式が明言
ChatGPT	Bingのインデックスと独自のクローラーを使用
Claude	不明

実際、ChatGPTの引用とGoogle上位10件の重複は14%にとどまっています。

そのため、Googleが公表している情報をChatGPTに当てはめたとしても、そのままうまくいくとは限りません。

結局のところGEOは、何が効果があるのかがまだはっきりしていません。

効果を測る方法も確立していないのが現状です。

みなさんも知っての通り、AIの回答は同じ質問でも毎回変わります。

そのため、「引用されるようになりました」を証明するのは、正直なところ難しい領域です。

焦って何かの情報商材を買う前に、まずはSEO対策と同様の検索される仕組みづくりから始めてください。

robots.txt の確認とBingへの登録は、費用がかかりませんが確実に効果がある部分です。

そもそもAIが見られるようにサイトを整備していなければ、どんな施策を実施したとしても効果は現れません。

それが、現時点で言える最も確かなことです。