
GEO vs AEO:生成エンジン最適化とアンサーエンジン最適化の違いを理解する
GEOとAEOの最適化戦略の主な違いを学び、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviews・Claudeにおけるコンテンツ要件の違いを理解しましょう。...
上司から「GEO戦略」を作るように言われました。でも「AEO」についてもよく耳にしますし、「LLM SEO」と言う人もいます。
自分なりの理解:
質問:
良い質問ですね ― 用語がややこしいので整理します。
GEO vs AEO ― 本質的な違い:
| 項目 | GEO | AEO |
|---|---|---|
| 対象 | 生成AI(ChatGPT、Claude) | アンサーエンジン(Google AIオーバービュー) |
| 目的 | 合成された回答で引用されること | 直接回答として抽出されること |
| 回答タイプ | AIがあなたを引用しつつ独自文生成 | AIがあなたのコンテンツを直接抽出 |
| 成功指標 | ブランド言及と引用 | フィーチャー掲載と帰属表示 |
| コンテンツの重視点 | 権威性、深さ、引用に値するか | 明確さ、構造、抽出しやすさ |
実際には:
GEO:「このテーマについてAIが書くときに引用される価値ある内容に」
AEO:「AIが直接回答を必要としたときに抽出可能な内容に」
重なる部分:
どちらも
私の見解:
補完的な戦略で、約70%は重複します。両方を最適化しましょう ― 多くの施策が双方に役立ちます。
プラットフォームの分類は以下の通りです:
主にGEO(生成型):
主にAEO(抽出型):
ハイブリッド(両方):
実際には:
線引きが曖昧になっています。多くのAIシステムは両アプローチをブレンドしています。
戦略的な意味:
どちらか一方に絞らず、両方に効くコンテンツを作りましょう:
両方の良いとこ取りが最適です。
実例で説明します。
同じトピック、最適化の違い:
トピック:「メールマーケティングとは?」
AEO最適化の回答: 「メールマーケティングとは、Eメールを利用して特定のグループに商業的メッセージを送信する手法です。顧客との関係構築、売上促進、コミュニケーションに活用されます。」
直接的で抽出しやすく、スニペット向き。
GEO最適化の内容: 「メールマーケティングは1990年代の起源から大きく進化しました。2025年に5,000社を対象とした当社調査によると、メールマーケティングの平均ROIは4,200%です。成功要因にはパーソナライズ(42%増)、セグメンテーション(38%増)、モバイル最適化(27%増)などがあります…」
独自調査やデータ、引用 ― 長文回答で参照される価値。
統一アプローチ:
AEO回答(直接定義)で始め、 GEOの深み(データ・調査・権威性)で展開
冒頭はAEO、全文はGEO。両方のニーズを満たします。
GEO vs AEOのデータ的観点です。
当社の調査結果:
| コンテンツタイプ | Google AIオーバービュー掲載率 | ChatGPT引用率 |
|---|---|---|
| 定義重視 | 38% | 12% |
| データ重視の研究 | 14% | 34% |
| ハウツーガイド | 28% | 24% |
| 比較コンテンツ | 22% | 31% |
| ニュース・時事 | 8% | 18% |
インサイト:
定義型はAEO向き(抽出しやすい) 調査型はGEO向き(引用されやすい) ハウツー型は両方に有効
実践的アドバイス:
様々なコンテンツタイプを作りましょう。1つの型だけに偏らないでください。
統一型最適化フレームワークです。
両方に効くコンテンツ構造:
## [トピック]とは?(AEO―直接回答)
[40~60字の定義・回答]
## [トピック]の重要性(GEO―文脈・権威性)
[データ・統計・専門家視点]
## [トピック]の仕組み(両方)
[ステップバイステップ、実用的・引用可能]
## [トピック]のベストプラクティス(GEO)
[独自見解・調査]
## FAQ(AEO)
[直接Q&A形式]
なぜ有効か:
1つのコンテンツで両戦略に対応。
用語の混乱を整理しましょう。
よく出る用語:
| 用語 | 意味 | 誰が使うか |
|---|---|---|
| GEO | 生成エンジン最適化 | 業界標準 |
| AEO | アンサーエンジン最適化 | Google重視層 |
| LLM SEO | LLM向けSEO | 技術チーム |
| AI SEO | AI検索全般 | 一般マーケティング |
| Generative SEO | GEOと同義 | 別名 |
| Prompt SEO | AIプロンプト最適化 | 新興用語 |
すべては同じ目標のバリエーション:
AI生成の検索結果で可視性を得ること。
アドバイス:
用語にこだわらず、以下に集中しましょう:
これらの基本が用語に関係なく有効です。
用語はさておき、実際に重要なのはこれです。
AI可視性のための実践チェックリスト:
気にするのをやめたこと:
注力したこと:
質問に徹底的に答え、情報を明確に構造化し、専門性を示すコンテンツ作り。
結果:
全AIプラットフォームで引用数が45%アップ。GEO/AEOで分けず、単純にコンテンツ品質を高めました。
今後はGEOとAEOが融合していきます。
現状:
今後の方向性:
意味すること:
この区別は今後ますます重要性が薄れます。AIは、
将来も有効な戦略:
品質と構造を最適化し、AIがどう使うかに委ねる。
基本は変わりません:
すべてがクリアになりました。自分の「GEO/AEO戦略」(これからは「AI検索戦略」と呼びます):
コンテンツ構造のアプローチ:
すべてのコンテンツに
プラットフォーム対応:
特定プラットフォーム向けではなく、どこでも通用する品質を目指して最適化。
上司への説明用語:
「生成エンジン(ChatGPT等)とアンサーエンジン(Google AIオーバービュー等)の両方をカバーするAI検索最適化戦略を実施しています。施策の多くが重複するため、統一アプローチで対応しています。」
主要指標:
皆さんありがとうございました ― もう混乱していません。「両方やる、ほとんど重なっている」が答えでした。
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