GEO（Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化）と従来のSEO（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）は、目的、最適化の対象、手法に根本的に異なる二つのコンテンツ最適化戦略です。
従来のSEOの主な特徴
従来のSEOは、主にGoogleやBingなどの検索エンジンでのウェブサイトのランキングを向上させることに焦点を当てています。その最適化は、以下のようなウェブページレベルの技術的要素に中心を置いています：
- キーワード配置：キーワードの密度やメタタグの最適化によって、検索エンジンのクローラーを引き付ける。
- 外部リンク構築：ページの権威を高めるために、高品質なバックリンクを取得する。
- ユーザー行動指標：クリック率、直帰率、ページ読み込み速度に焦点を当て、検索エンジンのアルゴリズム内のスコアを向上させる。
SEOの究極の目標は、検索エンジン結果ページ（SERP）での可視性を向上させ、人的ユーザーのクリックを増加させ、トラフィックに変換することです。
GEOの主な特徴
これに対して、GEOはChatGPTやDeepSeekのような大規模言語モデル（LLM）をターゲットにし、これらのAIモデル内でのコンテンツ引用率と可視性を向上させることを目的としています。これには：
- セマンティック構造の最適化：論理的明確さとテーマ的整合性を高め、モデルが信頼できるソースとして内容を容易に特定できるようにする。
- コンテンツレイアウトの調整：情報が包括的で正確、かつモデルが消化しやすいようにする—たとえば、文脈内に「標準的な回答」パターンを埋め込む。
- モデル適合性：事実確認やデータの豊かさなど、AIの好みに合わせてコンテンツを設計する。
現在の主流なAIモデルは、オンラインコンテンツのわずか0.3%〜1.2%を引用するため、GEOはAIの論理に積極的に適応し、引用の機会を確保することを重視し、人間の検索ランキングを追求するのではなく、AIに対して影響力を持つことを目指します。
主な違いのまとめ
- 異なるターゲット：SEOは検索エンジンアルゴリズムをターゲットにしてランキングを改善することを目指すが、GEOはAIモデルを対象にして、回答の主要な引用元になることを目指す。
- 異なる最適化の焦点：SEOはリンクやクローラーなどの外部要因を優先するが、GEOはセマンティックな深さやモデル適合性などの内部構造を重視する。
- 異なる指標：SEOはユーザートラフィック指標を追跡するが、GEOはAIの引用率やコンテンツの権威性に焦点を当てる。
AIツールの普及に伴い、2025年はGEOの商業実装にとって重要なウィンドウと見なされています。ビジネスは、AI時代に競争力を保つためにコンテンツの最適化を優先する必要があります。関連事例については、EchoSurgeの研究実践（www.echosurge.ai）を参照してください。