SEOとGEOの違いは何か?やることが重なる部分・別物の部分を実測データで整理

SEOとGEOが重なる領域と別々の領域を2つの円で表したイメージ

SEOとGEOの違いを一言でいえば、土台は同じで、勝ち負けの数え方が違う、ということです。ページをクロールしてもらい、インデックスされ、内容が信頼できる——ここまではSEOもGEOも共通の前提です。

違うのはその先です。SEOは「自社のページが何位に出たか」を数えます。GEOは「AIの回答文のなかで自社の名前が出たか、出典として引かれたか」を数えます。ページ単位の勝負から、ブランド単位の勝負に変わるわけです。

この記事では、Google公式ドキュメントの記述と、当社が自社サイトを41日間・1,230回観測した実測データの両方を使って、重なる部分と別物の部分を切り分けます。なお「GEO(Generative Engine Optimization)」は生成AIの回答に取り上げられるようにする取り組み、「LLMO」「AEO」もほぼ同義で使われる言葉です。

記事執筆者:認定SEOコンサルタント 三田健司

目次

まず結論:SEOとGEOは「土台が同じで、勝ち負けの数え方が違う」

SEOの土台の上にGEOの確認作業が積み上がることを表したイメージ

最初に全体像を表で押さえておきます。細かい根拠はこのあとの章で順番に説明します。

観点SEOGEO
最終的な舞台Googleの検索結果ページChatGPT・Geminiなどの回答文、Google AI Overviews
数える単位ページ単位の掲載順位ブランド名の言及と、出典としての引用
結果の形1位・2位…と順位が付く出るか出ないかの二択。順位という概念がない
安定性日ごとの変動はあるが比較的追いやすい同じ質問でも日によって答えが変わる
効くもの自社サイトの中身と被リンク自社サイト+第三者サイトでの書かれ方
測る道具Search Console、順位計測ツールAIに実際に質問して記録する定点観測

重なる部分:クロールされ、インデックスされ、信頼できること

Google検索セントラルの「AI機能とウェブサイト」には、AI OverviewsやAIモードに参照リンクとして表示されるには、ページがインデックスされ、スニペット付きで検索結果に表示できる状態であることが必要だと書かれています。追加の技術要件はない、とも明記されています。

つまり従来のSEOでやってきたことが、そのままAI検索の入場券になっているということです。robots.txtでブロックしていないか、JavaScriptで本文が隠れていないか、といった基本の点検はGEOでも最初の一歩になります。

別物の部分:順位がなく、自社サイトの外も評価される

一方で、AIの回答には順位がありません。名前が挙がるか、挙がらないかだけです。3位でも10位でもクリックの可能性があるSEOと違い、回答文に入らなければ存在しないのと同じ扱いになります。

もうひとつ、AIは自社サイトだけを見ているわけではありません。比較記事、業界メディア、口コミ、SNSなど、第三者が自社をどう書いているかも回答の材料になります。自社サイトの改善だけでは動かない領域がある、というのがSEOとの大きな違いです。

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Googleの公式見解は「AI検索の最適化も、結局はSEO」

ここは誤解が多いところなので、公式の記述をそのまま確認しておきます。

公式ドキュメントが述べていること

Google検索セントラルの「生成AI検索向けの最適化ガイド」には、AEOやGEOという言葉について、Google検索の観点では生成AI検索向けの最適化は検索体験向けの最適化であり、つまりSEOである、という趣旨の説明があります。生成AI機能が検索のランキングと品質のシステムに根ざしているから、というのが理由です。

同ガイドではRAG(検索インデックスから関連ページを取り出して回答の根拠にする仕組み)と、クエリファンアウト(1つの質問から関連する複数の検索を裏で走らせる仕組み)が挙げられています。AIの回答は、既存の検索インデックスの上に乗っていると理解しておくと腹落ちしやすいはずです。

「やらなくていい」と名指しされたもの

同じガイドには、Google検索に関しては不要だと明言されている項目もあります。llms.txtなどのAI向け専用ファイル、コンテンツを細切れにする「チャンク化」、AI向けに文章を書き直すこと、そして不自然な言及を外部で集めにいくこと。構造化データも生成AI検索の必須要件ではないとされています。

ただしこれはあくまでGoogle検索についての話です。ChatGPTなど他社のAIが将来どう扱うかを保証するものではありません。「Googleでは効かない」と「どこでも無意味」は別物なので、そこは切り分けて考えてください。構造化データについては、リッチリザルトの対象になるという別の価値があるので、続けて損はありません。

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それでもGEOを別立てで考えたほうがいい3つの理由

同じ土台の上でGEO特有の要素が重なっていることを表したイメージ

「結局SEO」なら、なぜ別の言葉が必要なのでしょうか。実務の側から見ると、少なくとも3つの理由があります。

理由1:評価の単位が「ページ」から「会社名」に変わる

SEOでは「このページが何位か」を追いかけます。ところがAIの回答に出てくるのは会社名やサービス名です。どのページが効いたのかを直接ひもづけられません。

結果として、施策の評価も変わります。1ページを磨き込むより、会社としての情報が複数の場所で一貫しているかのほうが効きやすい。所在地、事業内容、実績、代表者名といった基本情報がサイト内でも外部でも食い違っていないか、という地味な点検が重要になります。

理由2:順位がなく、しかも日によって答えが変わる

検索順位は、大きな変動がなければ数日単位でほぼ同じ数字になります。AIの回答はそうではありません。同じ質問を同じAIに投げても、日によって挙がる社名が入れ替わります。

これが実務上いちばん厄介な差です。1回試して「出た」「出なかった」で判断すると、ほぼ確実に読み違えます。数字として扱うには、同じ質問を繰り返し投げて記録を貯めるしかありません。

理由3:ChatGPTはGoogleの外にある

Google公式ガイドが説明しているのはGoogle検索のAI機能です。ChatGPTやその他のAIは別の検索基盤とクローラーを使っています。Googleでの見え方が良くても、そのまま他のAIに横展開されるとは限りません。

実際、当社の観測でもソースによって数字が分かれています。この点はSEOだけを見ていると視野に入りません。GEOという別の枠で考える実務上の必要性は、ここにあります。

実測データで見る「SEOでは説明できない現象」

段階的に積み上げた土台の上で実測データを確認するイメージ

ここからは当社が自社サイトを対象に取っている実測値です。観測期間は2026年7月4日〜8月17日の41日間、観測回数は1,230回(ChatGPT・Gemini・Google AI Overviewsの3ソース)。

41日間・1,230回の観測でわかったこと

自社が回答に登場した割合(自社言及率)は27.2%、334件でした。出典として引用された割合は19.8%です。Google AI Overviewsについては、対象410回のうち90回(21.9%)はそもそもAI Overviews自体が表示されませんでした。

ソース別に見ると、同じ41日間・各410観測で、ChatGPT(OpenAI)が31.0%、Geminiが32.7%、Google AI Overviewsが17.8%。同じサイト・同じ質問でも、AIによって倍近い差が出ています。

自社は0%、競合は69.9%——順位では説明できない設問

設問別に分けると、差はさらにはっきりします。同じ41日間の観測で、社名を直接尋ねる指名系の設問では自社言及率93.5%、地域を指定した設問では82.9%と78.0%。ここは安定して出ています。

ところが「〇〇市でおすすめのホームページ制作会社は?」という比較系の設問では、自社の言及率は0.0%でした。同じ設問で、追跡している競合8ブランドのいずれかが登場した割合は69.9%です。AIは回答を返しているし、他社の名前も出している。ただ自社だけが入っていない、という状態です。

汎用・比較系の6設問は、41日・1,230観測を通して自社言及率0.0%のまま動きませんでした。従来の順位計測では、この構造的な未露出は見えません。SEOとGEOで別々に測る必要がある、というのはこういう現象を指しています。

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重なる部分:まずここを固めれば両方に効く

切り分けができたところで、実際に何をするかです。重なる部分は費用対効果が高いので、先にこちらから手を付けるのが合理的です。

クロールとインデックスの点検

robots.txtで意図せずブロックしていないか、重要な情報が画像やJavaScriptの中だけに入っていないか、Search Consoleでインデックス済みになっているか。この3点だけでも確認しておく価値があります。

Google公式ガイドでも、重要な内容はテキストの形で用意すること、内部リンクで見つけやすくすることが挙げられています。特別なことではなく、SEOの基本そのものです。

一次情報のあるコンテンツ

Google公式ガイドは、どこにでもある一般論のコンテンツではなく、自分の経験にもとづく独自の視点を持つコンテンツを重視すると説明しています。「初心者向け7つのコツ」のような、誰が書いても同じになる内容は評価されにくい、という趣旨です。

中小企業にとって、ここはむしろチャンスです。自社の施工事例、実際の見積り内訳、失敗から学んだこと。こうした一次情報は大手にも真似できません。当社がこの記事で観測データを出しているのも同じ考え方です。

別物の部分:GEOで追加が必要になること

虫めがねとチェックリストでGEOの追加作業を確認するイメージ

ここからがSEOだけをやっていると抜け落ちる領域です。

第三者サイトでどう書かれているか

比較記事や業界メディア、地域のポータルサイト、口コミなど、自社の外にある情報がAIの回答材料になります。掲載依頼や取材協力、業界団体への登録といった、SEOの文脈ではやや地味だった動きが効いてくる可能性があります。

ただしGoogle公式ガイドは、不自然な言及を人為的に作りにいくことは有効ではないとしています。実態のある掲載を地道に増やす、という方向で考えるのが安全です。

会社の事実情報を1か所に整える

AIが会社単位で回答を作る以上、その会社が何者かを短く正確に読み取れる場所が要ります。会社概要ページに、所在地・設立年・事業内容・対応エリア・代表者名・実績数をテキストで揃えておくのが基本です。

Googleビジネスプロフィールの情報が最新かどうかも公式ガイドで触れられています。地域ビジネスなら、ここは早めに整えておきたい部分です。

定点観測して記録を残す

そして最後が測定です。前述のとおりAIの回答は日ごとに揺れるので、単発のチェックでは判断できません。同じ質問・同じ頻度で記録を貯めて、はじめて「増えた」「減った」が言えるようになります。

なおGoogle検索のAI機能に関しては、Search Consoleに生成AI機能のパフォーマンスレポートが用意されています。ChatGPTなどGoogle外のAIについては、自分で質問して記録するしかないのが現状です。

まず自分でやってみる手順(費用ゼロ)

外注や有料ツールを検討する前に、無料でできる範囲を先に試してください。それで足りるなら、それがいちばん安上がりです。

ステップ1:質問を5〜10個決める

社名を直接尋ねる指名系、地域+業種の地域系、「おすすめは?」「選び方は?」の比較系を混ぜます。当社の観測でも、この3タイプで結果が大きく分かれました。同じ質問文を使い回すことが大事なので、メモに残しておいてください。

ステップ2:3つのAIに同じ質問を投げる

ChatGPT、Gemini、そしてGoogle検索のAI Overviews。無料の範囲で試せます。ログイン状態や履歴で結果が変わるので、シークレットウィンドウやチャット履歴をオフにした状態で試すと素の状態に近づきます。

ステップ3:週1回、同じ曜日に記録する

スプレッドシートに日付・AI名・質問・自社が出たか・競合が出たかを記録します。4〜6週続けると傾向が見えてきます。手間はかかりますが、この記録が判断材料になります。

手順の詳細は別記事にまとめてあります。

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この作業を毎日・複数AIで自動化し、月次レポートにしてお届けしているのが当社のAccessGEOです。手作業で続けるのが難しくなったタイミングでご検討いただければと思います。対応しているのはChatGPT・Gemini・Google AI Overviewsの3つで、その他のAIには現時点で対応していません。

よくある質問

SEOをやめてGEOに切り替えたほうがいいですか?

切り替えるものではありません。Google公式ガイドが説明しているとおり、生成AI機能は検索のランキング・品質システムの上に成り立っています。SEOの土台を外すとAI検索での見え方にも影響します。SEOを続けたうえで、測る対象を増やす、という理解が実態に近いです。

GEO対策をすればAIに必ず載りますか?

いいえ。Google公式ドキュメントも、要件を満たしていてもクロール・インデックス・表示が保証されるわけではないと明記しています。当社の観測でも、41日・1,230観測を通して0.0%のままだった設問が6件ありました。確実に載る方法はない、という前提で取り組むのが現実的です。

llms.txtは用意すべきですか?

Google検索については、公式ガイドが「Google検索は使わないので、あってもなくても順位や表示に影響しない」という趣旨の説明をしています。作ること自体は自由ですが、Google向けの優先施策にはなりません。他社AIが将来どう扱うかは未確定です。

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まとめ

SEOとGEOの違いを、もう一度整理します。土台であるクロール・インデックス・コンテンツの質は共通で、Google公式も生成AI検索向けの最適化はSEOであるという立場です。llms.txtやチャンク化といった小手先の手法は、少なくともGoogle検索については不要と明言されています。

別物なのは、評価の単位がページから会社名に変わること、順位がなく日ごとに答えが揺れること、そしてChatGPTなどGoogleの外にあるAIが存在することです。当社の41日・1,230観測でも、指名系93.5%に対し比較系6設問が0.0%という大きな断絶が出ました。

やるべきことの順番はシンプルです。SEOの基本を固める、会社の事実情報を整える、そして今の見え方を記録し始める。特に3つ目は今日から無料で始められます。まずは自社名を3つのAIに聞いてみるところからどうぞ。

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この記事を書いた人

三田健司のアバター 三田健司 株式会社アクセス・リンク 代表取締役/SEO・GEOコンサルタント

株式会社アクセス・リンク代表取締役。(社)全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント。AI検索の露出を毎日観測するツール「AccessGEO」の開発者。

2011年に副業でWebサイト運営を始め、数百サイト・数千記事を自ら作成・運用してきました。2017年に独立した直後、Googleの医療健康アップデートで運営サイトの順位が大きく落ちた経験から、「誰が、どんな根拠で書いているか」を重視する検索エンジンの評価基準(E-E-A-T)を軸にしたSEOに取り組んでいます。

2021年に株式会社アクセス・リンクを創業。ホームページ制作と、SEO・MEO・GEO(生成AI検索への最適化)のコンサルティングを、クリニック・歯科医院・パーソナルジム・EC・地域の事業者など幅広い業種に提供しています。

現在は、ChatGPTなどの生成AIが自社や競合をどう紹介しているかを毎日観測し、その一次データをもとにAI検索時代の集客を研究・発信しています。このブログに掲載している実測データは、すべて自社で観測したものです。

株式会社アクセス・リンク 公式サイト
(社)全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント

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