「SEOはすでにやっている。なら、AI検索への対策もその延長で考えればいいのではないか」

GEOについて話していると、これは自然に出てくる疑問です。

実際、SEOとGEOにはかなり重なる部分があります。検索エンジンやAIが情報を取得できること。ページの内容が分かりやすいこと。信頼できる情報が掲載されていること。ユーザーにとって役に立つコンテンツがあること。

こうしたSEOの基本が、生成AIの時代になったから不要になるわけではありません。

それでも私たちは、GEOを単に「AI向けSEO」として、従来のSEO施策の延長だけで設計することはしていません。

理由は、SEOが不要になったからではありません。AI回答という新しい接点が増え、これまでとは別のものまで観測する必要が出てきたからです。

SEOとGEOは、かなり重なっています

まず、SEOとGEOを完全な別物として切り離すのは正確ではありません。

Googleは、AI OverviewsやAI Modeなど生成AIを使った検索機能でも、従来からのSEOの基本が重要だと説明しています。また、Google Searchの文脈では、GEOやAEOのような考え方も、検索体験を最適化するSEOの延長として捉えています。

つまり、「AI検索の時代になったので、SEOはもう古い」という話ではありません。

Web検索や外部情報取得を利用する生成AIでは、そもそも情報が発見され、取得されなければ、その先の回答や引用につながりにくくなります。

その意味では、SEOで培われてきた技術や考え方の多くは、GEOでも土台として残ります。

問題は、SEOの物差しだけで十分なのかということです。

検索結果だけでは見えないものが増えました

従来のSEOでは、検索結果上でどれだけ露出できているか、その結果どれだけ流入し、成果につながっているかを重要な指標として見てきました。

もちろん、SEOは順位だけを見る仕事ではありません。検索意図、コンテンツ品質、サイト構造、外部評価、CTR、コンバージョンなど、多くの要素を扱います。

それでも、ユーザーとの主要な接点は「検索結果」でした。

生成AIでは、その先にもう一つ別の接点が加わります。

AI自身が文章で回答する。複数の企業や商品を比較する。条件に合う候補を挙げる。情報源を引用する。あるいは、引用していても回答本文にはほとんど反映しない。

こうしたことが起きます。

つまりGEOでは、検索結果に出ているかだけでなく、AI回答の中でどう扱われているかまで見る必要があります。

「検索で見つかる」と「AIに推薦される」は同じではありません

たとえば、ある企業のページが検索結果で上位に表示されていたとします。これはSEOでは重要な成果です。

しかし、AIに「この条件に合う会社を3社挙げてください」と質問したとき、その企業がそのまま候補に入るとは限りません。

逆に、通常の検索では目立っていない企業が、特定の条件を加えた質問では候補として説明される場合もあります。

生成AIへの質問は、「東京 広告会社」のような短い検索語だけではありません。

「BtoB企業に強く、小規模でも相談できる会社」「この業界に詳しく、こういう条件に対応できる会社」といった、複数の条件を含む質問ができます。

AIは、それらの条件をもとに回答を組み立てます。

そのためGEOでは、どんな質問をされたときに、自社が候補として出るのか。どんな理由で説明されるのか。比較されたとき、どの位置に置かれるのかを見る必要があります。

通常の検索順位と、AI回答内の候補や説明が、いつも同じ順番になるわけではありません。

ここに、別の観測が必要になる理由があります。

SEO施策を否定しているわけではありません

GEOを別に設計すると言うと、「では、キーワード設計やコンテンツ制作、内部構造、外部評価などは不要なのか」と思われるかもしれません。

そうではありません。

こうしたSEOの基本は、AI時代でも重要です。特にWeb検索や外部情報取得を利用する生成AIでは、情報が取得できる状態にあること自体が前提になります。

ただし、「SEOで成果が出た施策だから、同じ施策を増やせばAIからの推薦も増える」と考えるのは少し違います。

たとえば、質の高い記事が多数あったとしても、自社が何の会社なのか。誰に向いているのか。何が得意なのか。他社と何が違うのか。

こうした情報が曖昧だったり、ページごとに説明がばらばらだったりすれば、AIから一貫して理解されるとは限りません。

SEOの手法が無効なのではありません。見る対象が増えた以上、同じ測定だけでは足りなくなった。私たちはそう考えています。

GEOでは「認識」を観測します

私たちがGEOを別に設計する最大の理由はここです。

SEOでは、検索結果における露出や流入を観測します。

GEOでは、それに加えて、この会社はAIから何者だと認識されているのかを見ます。

社名を出した質問だけではありません。業種だけを指定した質問。困りごとから始まる質問。条件を複数付けた質問。比較を求める質問。会社名を知らない人が実際にしそうな聞き方まで含めて確認します。

すると、候補に入らない。候補には入るが、説明がずれている。説明は正しいが、比較すると別会社が推薦される。自社サイトではなく、第三者サイトの古い情報が使われる。引用はされるが、推薦にはつながらない。

といった違いが見えてきます。

検索結果だけを見ていては、この違いは分かりません。

「候補入り」「引用」「推薦」は分けて見ます

AI回答を見るとき、私たちは一つの結果だけで判断しません。

たとえば、企業名が回答に出たからといって、それだけで「GEOがうまくいっている」とは考えません。

候補として名前が出たのか。どこかの情報が引用されたのか。その情報が回答本文に使われたのか。最終的に推薦されたのか。

これらは別です。

引用されたことと、推薦されたことは同じではありません。候補として認識されたことと、第一候補として扱われたことも違います。

そのためGEOでは、候補入り、引用、推薦を分けて見る必要があります。

この違いを観測して初めて、「何が足りないのか」を考えることができます。

SEOを捨てるのではなく、もう一つの物差しを持つ

SEOとGEOを、「どちらが新しいか」「どちらが優れているか」という話にする必要はありません。

Web検索が存在する以上、SEOは重要です。生成AIがWeb検索や外部情報を利用する以上、その基盤はGEOにも関係します。

ただし、ユーザーが検索結果の一覧だけを見るのではなく、AIが作った説明、比較、推薦そのものを受け取るようになったことで、新しい観測対象が生まれました。

だから私たちは、SEOの延長だけでGEOを設計しません。

検索結果を見る物差しを捨てるのではなく、そこに、AIからどう認識されているか。どんな質問で候補に入るか。何を根拠に説明されるか。どこが引用されるか。比較されたとき、どう扱われるか。最終的に推薦されるか。

という別の物差しを加えます。

「AI向けSEO」という呼び方が便利な場面もあります。

ただ、その言葉だけで考えると、「これまでのSEO施策をAI向けに調整すればいい」という発想に寄りやすくなります。

私たちがGEOを別に設計しているのは、SEOを否定したいからではありません。

検索結果だけでは見えない「AI回答の中でどう扱われているか」を、別の物差しで測るためです。