GEO（生成エンジン最適化）とは

GEOとは何か

GEOは「Generative Engine Optimization＝生成エンジン最適化」の略です。生成エンジンとは、Google AI Overviews（検索結果の上に出るAIの要約）、Perplexity、Bing Copilotなど、AIが答えを作ってくれる検索のこと。これらは答えと一緒に「この情報はこのサイトから」と出典を示すのが特徴です。GEOは、その出典・引用元としてあなたのサイトが選ばれるようにする取り組みです。狙うのは青いリンクの順位ではなく、AIの答えに根拠として引用されることです。引用されれば、AIの答えを読んだ人がそのまま出典をたどって訪れることもあり、信頼と流入の両方につながります。

AI検索に引用されやすくする3点

AI検索は、信頼できて、たどりやすく、外からも認められている情報を引用しやすい傾向があります。

1. 中身を、引用できる形に

「クラウド会計ソフトの選び方」「中小企業に向くのはどれか」に、明確に答える。曖昧な紹介文ではなく、根拠と比較のある記述にします。たとえば「当社の会計ソフトは高機能です」ではなく、「当社の会計ソフトは、インボイス制度と電子帳簿保存法に標準対応し、月額980円から使えます」と書けば、AIは具体的な事実として引用できます。数字・対応範囲・対象を明記するほど、引用の確からしさが上がります。

2. AIへの道しるべを置く

主要ページをAIに伝える案内（llms.txt）や、内容の構造を知らせるデータを用意し、AIが要点までたどり着けるようにします。

3. 外からの言及を増やす

ほかのメディアや記事での紹介は、AIにとって信頼できるサインです。広報や事例発信で、外からの裏づけを育てます。時間はかかりますが、引用の安定につながります。

RefBaseという公開の“面”

GEOでは、AIが取得・比較・参照できる公開情報面が必要になる場合があります。Aisleが運営する構造化公開知識基盤RefBaseは、そうした面の一つです。RefBaseへの掲載は、GEOにおける公開先の一例であり、掲載だけで引用や出現を保証するものではありません。GEOも独立した商品ではなく、AI出現基盤の中でAisleが扱う専門領域の一つです。詳しくはAI Knowledge Infrastructureのページで解説しています。