はじめに

2025年、ビジネスにおけるAI活用は新たな局面を迎えています。特に注目されているのが、ChatGPTやGeminiといった生成AIが、ユーザーの質問に対して自社の商品やサービスをいかにして推薦してくれるかという問題です。

従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なる新しい概念として「GEO（Generative Engine Optimization）」や「LLMO（Large Language Model Optimization）」が提唱され始めています。

本記事では、弊社代表の岡田とエンジニアの秋月の対談内容を基に、この新しいマーケティングの考え方であるGEO/LLMOについて、その重要性から具体的な事例、そして未来の対策までを徹底的に解説します。AI時代の新たな潮流を捉え、競合に差をつけるための一歩を踏み出しましょう。

複数のAIモデルの回答を比較するツールの登場と「回答の個性」

岡田：最近、「Prompt Cannon」のような、一つのプロンプト（指示文）に対して複数のAIモデルが同時に回答を生成してくれるツールが注目されています。例えば、ある質問を投げかけると、GPT、Claude、Geminiなど10個程度のAIモデルがそれぞれの回答を返してくれるんです。

秋月：なるほど。各モデルの回答を一度に比較できるのは面白いですね。ただ、それぞれのAIを動かすので、コストがかなりかかりそうです。

岡田：そうですね。ただ、多くのツールではGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのような、高速かつコストを抑えたモデルが使われていることが多いです。実際に使ってみると、モデルごとの「個性」が非常によく分かります。

AIモデルごとの回答スタイルの違い

岡田：以前から感じていたことですが、特にClaudeは非常にシンプルで要点を押さえた回答を返してくる傾向があります。例えば「AI開発で有名な企業は？」と聞くと、他のAIが企業名の後に事業内容などの補足情報を加えてくれるのに対し、Claudeは企業名だけをリストアップするような、非常に簡潔な回答をすることが多いんです。

秋月：本当ですね。装飾的な表現が少なく、ストレートな回答です。これは、コード生成のようなタスクに強いという特性が、こうしたシンプルな回答スタイルに現れているのかもしれません。

岡田：その可能性はありますね。一方でGPTやGeminiは、より対話的に、補足情報や背景を丁寧に説明してくれる傾向があります。このように、同じ質問をしても、どのAIを使うかによって得られる回答の質や形式が全く異なるというのが現状です。

生成AI時代の新常識「GEO（Generative Engine Optimization）」とは

岡田：こうしたAIモデルごとの回答の違いが、実は「GEO（Generative Engine Optimization）」という新しい概念に直結してきます。日本語では「生成的エンジン最適化」と訳せます。

秋月：GEO、ですか。初めて聞きました。最適なAIモデルを選ぶ、ということでしょうか？

岡田：いえ、もっと深い話です。簡単に言うと、「あなたの会社のブランドや商品は、ChatGPTなどの生成AIに推薦してもらえますか？」という問いに対する取り組みです。

GEOの基本的な概念 - AIに自社を“指名”させる重要性

岡田：例えば、あるユーザーが「都内で評判の良いAI受託開発会社はどこ？」とAIに質問したとします。その回答の一番上に「NOVEL株式会社」と表示されれば、ユーザーは弊社を指名して検索する可能性が高まりますよね。

秋月：確かに。SEOで検索結果の上位を目指すのと同じ考え方ですね。

岡田：その通りです。しかし、SEOが「検索結果の10位以内に入ること」を目指すのに対し、GEOは「AIが生成するおすすめリストの中に入ること」を目指す、より直接的なアプローチと言えるかもしれません。AIに自社がどう認識され、どのような文脈で語られているかが、ビジネスの成果に直結する時代が来ようとしています。

なぜGEOが重要になるのか？変わり始めたユーザーの検索行動

岡田：これは推測ですが、10代や20代の若い世代は、すでにおすすめのコスメやファッションブランドを調べる際に、Google検索だけでなくChatGPTのようなAIを活用し始めているはずです。

秋月：ああ、それは十分に考えられますね。

岡田：そのAIの回答に自社の商品やサービスが含まれるかどうかで、すでに売上に影響が出始めている可能性があると見ています。現状、Webサイトへの流入のうち、生成AI経由はまだ1〜2%程度と言われていますが、この比率が今後上昇していくことは間違いありません。その時、SEO対策だけでは不十分になるでしょう。

GEO、LLMO、AIO - 黎明期ゆえの用語の揺れ

岡田：この分野はまだ新しいため、呼び方が定まっていないのが現状です。GEOの他に、LLMO（Large Language Model Optimization）やAIO（AI Optimization）といった言葉も使われています。AIOはGoogleの「AI Overview（旧SGE）」への最適化を指す文脈で使われることもありますが、基本的には「生成AIに対して自社の情報をいかに最適に表示させるか」という同じ目的を指す言葉だと理解していいでしょう。

実例で見るAIによる回答の違いとGEO対策のヒント

岡田：実際に、AIによってどれだけ回答が違うのか、具体的な例を見てみましょう。「韓国コスメを買える東京のお店は？」といくつかのAIに聞いてみました。

秋月：これはかなり結果が分かれそうですね。

ケーススタディ：「韓国コスメを買える東京のお店は？」

岡田：まず、GPT-4oは「アリタウム」や「イニスフリー」「エチュード」といった具体的な店舗名を複数挙げてきました。しかし、同じOpenAIのモデルでも、質問するタイミングで回答が変わることがあります。これは、AIが確率的にテキストを生成しているためです。

秋月：なるほど。Google検索のように答えが一つに定まるわけではない、と。

岡田：その通りです。次にGemini（Google）は、「新大久保のコリアンタウンで探すのがおすすめ」というように、エリアを推薦する回答になりました。特定の店舗名よりも、場所や探し方を提案する傾向があるようです。さらにGrok（xAI）は、「スキンホリック」「韓国広場」など、また別の店舗を挙げてきました。

秋月：本当に全然違いますね。自社がどのAIに推薦されたいかによって、対策も変わってきそうです。

GEO/LLMO対策の基本的な考え方

秋月：これだけ回答がバラバラだと、どうやって対策すればいいのか、非常に難しく感じます。

岡田：はい、GEO/LLMOの攻略は簡単ではありません。ただ、一つの仮説として「質の高いQ&AのセットをWeb上に学習させる」ことが重要だと考えています。

秋月：というと？

岡田：例えば、自社のWebサイトや関連メディアに、「『韓国コスメを買える東京のお店は？』という質問に対して、自店舗『〇〇』がおすすめです。なぜなら〜」といった形式のコンテンツを戦略的に配置しておくのです。

秋月：なるほど。AIがその情報を学習することで、将来的にユーザーが同様の質問をした際に、自社の名前を回答に含めてくれる可能性が高まる、ということですね。

岡田：その通りです。AIが学習するための「良質な参照元」をインターネット上に増やしていく、地道な作業が求められるでしょう。これは、自社ブランドがAIに正しく、かつ好意的に認識されるためのブランディング活動そのものと言えます。

まとめ

本記事では、生成AI時代の新たなマーケティング概念であるGEO（Generative Engine Optimization）/LLMOについて解説しました。

• Prompt Cannonのようなツールにより、AIモデルごとの回答の「個性」が可視化された。

• GEO/LLMOとは、生成AIに自社を推薦・引用させるための最適化活動である。

• 従来のSEOとは異なり、AIの学習データや生成ロジックを意識した対策が求められる。

• 具体的な対策として、質の高いQ&AコンテンツをWeb上に増やすことが有効と考えられる。

GEO/LLMOはまだ黎明期の概念であり、多くの企業にとっては未知の領域かもしれません。しかし、ユーザーの検索行動が多様化する中で、その重要性は今後ますます高まっていくでしょう。今のうちからこの新しい潮流を理解し、自社ブランドがAIにどのように認識されているかを把握し、対策を始めることが、未来のビジネスを大きく左右する鍵となります。

その業務課題、AIで解決できるかもしれません

「AIに自社をどう推薦させれば良いか、戦略を相談したい」

「GEO/LLMO対策の第一歩として、何から始めればいいか知りたい」

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FAQ（よくある質問）

Q1: GEOとは何ですか？

A1: GEOは「Generative Engine Optimization（生成的エンジン最適化）」の略です。ChatGPTやGeminiなどの生成AIがユーザーの質問に回答する際に、自社の製品、サービス、ブランドが好意的に引用・推薦されるように行う一連の最適化活動を指します。

Q2: SEOとGEO/LLMOの最も大きな違いは何ですか？

A2: 最も大きな違いは対象です。SEOはGoogleなどの「検索エンジン」のランキングアルゴリズムを対象としますが、GEO/LLMOはChatGPTなどの「大規模言語モデル（LLM）」の学習データや生成ロジックを対象とします。目的は似ていますが、アプローチの方法が異なります。

Q3: GEO対策は、具体的に何から始めればいいですか？

A3: まずは、様々な生成AIに対して自社や関連業界に関する質問を投げかけ、現在どのように認識・評価されているかを把握することから始めましょう。その上で、AIが学習データとして参照できるような、信頼性の高いQ&Aコンテンツや解説記事を自社サイトやオウンドメディアで発信していくことが有効な第一歩となります。

• Prompt Cannon: 一つのプロンプトを複数のLLM（大規模言語モデル）に同時に送信し、回答を比較できるサービスの一つ。

• Claude: Anthropic社が開発したAIアシスタント。自然で人間らしい対話や、長文の読解・要約に優れているとされる。

• Gemini: Googleが開発したマルチモーダルAI。テキスト、画像、音声などを統合的に扱う能力を持つ。

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI社が開発した大規模言語モデルシリーズ。ChatGPTなどに搭載されている。

• Grok: イーロン・マスク氏が率いるxAI社が開発したAI。リアルタイム情報へのアクセスと、ユーモアを交えた回答が特徴。