GEOとLLMOの違い｜AI検索対策で先に決めること

GEOとLLMOは、指しているものがほぼ同じです。GEO（Generative Engine Optimization）は2023年の研究論文で使われた学術用語です。LLMO（Large Language Model Optimization）は、日本ではこの語で説明する会社も多い呼び方です。

どちらも「生成AIが回答を作るときに、自社の情報が引用元として選ばれるようにする取り組み」を指します。だから、頼むときにどちらの語を使うかで悩む必要はありません。

この記事は、AI検索対策を外部に頼むかどうか決めようとしている経営者・広報責任者・発注担当の方に向けて書いています。読み終わる頃には、提案書や見積もりに「GEO」「LLMO」「AEO」「AIO」のどれが書かれていても、中身で比べて判断できる状態を目指します。

扱うのは、用語の違いと、頼む前に決めておくことです。自分で記事を直す手順はGEO対策のやり方を7手順で解説した記事で扱っているので、実装まで自社で進めたい方はそちらへ進んでください。

Contents / 目次

1. GEOとLLMOの定義の違い
2. GEOでもLLMOでも、行う作業は同じ
3. どちらの語で探されても着地する設計
4. 用語の違いで起きる失敗と回避法
5. 提案書を読むときに確かめる3つの点
6. 自社で行う範囲と頼む範囲
7. GEOとLLMOの違いでよくある質問
8. まとめ。先に決めるのは語ではなく、比べ方と線引き

GEOとLLMOの定義の違い

GEOとLLMOの違いは、言葉の出どころと使われている場所です。GEOは研究者が論文で定義した用語、LLMOは日本のマーケティング会社の説明でよく使われる用語で、指している取り組みはほぼ重なります。定義の細部に差はあっても、依頼する側が区別して発注する必要はありません。

GEOは2023年の論文で定義された学術用語

GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIが回答を作るときに、自社のコンテンツが参照・引用されやすくなるように内容や構造を最適化する取り組みです。出どころは、プリンストン大学などの研究者が2023年に公開した論文「GEO: Generative Engine Optimization」です。

この論文は、BingChatやPerplexityのように検索と文章生成を組み合わせて回答を返す仕組みを「生成エンジン」と呼び、そこで自社の情報が表示される度合いを「可視性」として測る方法を提案しました。つまりGEOは、特定の会社が作った売り文句ではなく、測り方まで含めて研究として提案された用語です。

LLMOは日本で説明に使われることの多い呼び方

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）が自社の情報を正しく扱い、回答に使えるように最適化する取り組みです。かんたんに言うと「AIに自社のことを正しく答えてもらうための対策」で、GEOと目指すところは同じです。

日本ではGEOよりLLMOの語で説明する会社も多く、検索するときも「LLMO 対策」の語で探す人がいます。誰がこの語を作り、広めたかについては確かな出典が無いので、この記事では触れません。

AEO・AIOは別枠の用語

AEO（Answer Engine Optimization）とAIO（AI Optimization、またはAI Overviews対策の略として使われることもある）は、GEO・LLMOと並べて出てくる別枠の用語です。どちらも業界で定まった定義は無く、会社によって指す範囲が違います。提案書にこれらの語が出てきたら、語の意味を追いかけるより、作業の中身（対象ページ・納品物・計測方法）で判断するのが確実です。

4つの用語の関係を1つずつ確かめたい方は、AEOとGEO・LLMO・AIOの違いをまとめた記事を先に読んでおくと、この先の話が追いやすくなります。

用語	正式名称	出どころ	指しているもの
GEO	Generative Engine Optimization	2023年の研究論文（プリンストン大学などの研究者）	生成AIの回答に自社の情報が引用されるようにする取り組み
LLMO	Large Language Model Optimization	日本のマーケティング会社の説明でよく使われる呼び方（誰が広めたかの出典は無い）	LLMが自社の情報を正しく扱い、回答に使えるようにする取り組み。GEOとほぼ同じ
AEO	Answer Engine Optimization	業界で定まった定義は無い	会社によって範囲が違う。作業の中身で判断する
AIO	AI Optimization など（略の元も統一されていない）	業界で定まった定義は無い	会社によって範囲が違う。作業の中身で判断する

この章で押さえるのは1点です。GEOとLLMOは出どころが違うだけで、頼む側が別々の施策として扱う必要はありません。

GEOでもLLMOでも、行う作業は同じ

GEOと呼んでもLLMOと呼んでも、実際に行う作業は共通です。土台になるのは次の5つです。

• 一次情報を出す
• 結論を先に書く
• 出典を示す
• 構造化する
• 引用されているかを確かめる

共通する5つの作業

提案書にどちらの語が書かれていても、中身は次の5つに分かれます。見積もりを読むときは、この5つのどこまでが含まれているかを見てください。

• 一次情報を出す：自社で測った数字、実際の事例、担当者の見解のように、自社にしか無い情報を記事やサービスページに書く。他社の記事を要約し直した内容は、AIが引用する理由を持たない
• 結論を先に書く：各見出しの直下で、その見出しの問いに1〜2文で答える。前置きの後ろに結論があると、読む人が答えにたどり着く前に離れてしまう
• 出典を示す：数字や主張の根拠として、公的機関や提供元の公式情報へリンクする。出典の無い数字はAIも人も信用しにくい
• 構造化する：見出し、表、箇条書き、FAQの形で情報を並べる。比べる項目が多い情報は表、手順は番号付きリストにすると、読む人が必要な箇所を探しやすい。Googleは、AIのためにページを細かく分ける必要はないと説明している
• 引用されているかを確かめる：ChatGPT、Gemini、GoogleのAIによる概要などで自社に関する質問を実際に投げ、引用元に自社が出るかを定期的に記録する

Googleの公式案内が示す土台

Googleは、Google Search Centralの「AI features and your website」で、AI機能に表示されるための特別な最適化は必要なく、従来の検索向けのベストプラクティスが土台になると説明しています。生成AI最適化のガイド「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」でも、AIによる概要などの生成AI機能は、検索のコア ランキング システムを使って検索インデックスからページを取得すると説明しています。

同じガイドは、GEOとAEOを、AI検索での視認性の向上に向けた作業を説明するために「使用されることがある用語」と紹介し、Google 検索の観点では、生成AI検索向けの最適化も「SEO であることに変わりはありません」としています。コンテンツの「チャンク化」や不自然な言及の追求などの戦術は、Google 検索では「無視できます」とも書いています。

ただし、Googleの2つの案内は、GoogleのAI機能についてのものです。ChatGPTやPerplexityなど、Google以外の生成AIがどうページを選ぶかは、対象外です。それでも「人が読んで役に立つ情報を、読みやすい構造で置く」という土台は共通なので、GEOでもLLMOでも作業が変わらない根拠になります。

GEO論文の数値の読み方

GEOの論文では、著者がGPT-3.5 turboで組んだ研究用の生成エンジンと、約1万件の質問を集めた評価用のデータ（GEO-bench）で実験し、引用句・統計・出典を本文に足す施策で、可視性が最大で約40%上がったと報告しています。一方で、検索語を詰め込む従来のSEOの施策は、目立った効果が無かったとしています。この結果は、上の5つの作業のうち「出典を示す」に近い施策が、研究用の環境で効いたことを示す材料です。

この数値は論文の実験環境での値です。論文が用意した評価用の質問セットと研究用の生成エンジンで測られたもので、日本語の企業サイトや、ChatGPT・GoogleのAIによる概要でそのまま同じ数値が再現される保証はありません。

この章で押さえるのは、語がGEOでもLLMOでも、頼む作業は上の5つに集約されることです。見積もりを比べるときは、5つのうち何が含まれ、何が含まれていないかを見れば判断できます。

どちらの語で探されても着地する設計

GEOとLLMOの語をどう扱うかは、頼まれる側と頼む側で決め方が違います。頼まれる側（自社でサービスを出す会社）はサービス名を1つに決めて、もう一方の語を併記します。頼む側は、見積もりの項目名がどちらでも、作業の中身で比べます。

頼まれる側はサービス名を1つに決めて併記する

AI検索対策をサービスとして出す会社は、サービス名をGEOかLLMOのどちらか1つに決めます。2つの名前で2つのページを作ると、内容がほぼ同じページが並びます。Googleは生成AI最適化のガイドで、重複コンテンツを減らすことを勧めています。

決めたうえで、タイトルとH1では「GEO（LLMO）対策」のように括弧で併記し、本文では両方の語を自然に使います。こうすると、どちらの語で検索した人にも「自分が探していたもの」だと伝わり、同じ内容のページを2つ持つ必要がありません。当サイトはGEOを主語にし、LLMOを併記する形です。

頼む側は項目名ではなく作業の中身で比べる

見積もりを比べるときは、項目名がGEOでもLLMOでも、次の3点を横に並べます。対象ページ、納品物、計測方法です。この3点がそろっていれば、語が違っても同じものとして比べられます。

確認する項目	見るポイント	足りないときに起きること
対象ページ	どのURLを直すのか。新しく書くページは何本か。サービスページ・会社概要・記事のどれが含まれるか	「サイト全体」と書かれた見積もりは、実際に手を入れるページが数本だけになることがある
納品物	書き直した記事そのものか、直し方の指示書だけか。構造化データを入れるところまで含むか	指示書だけだと、実装は社内の作業として残る
計測方法	どのAI（ChatGPT・Gemini・AIによる概要など）に、どんな質問を、月に何回投げて記録するか。記録は表で受け取れるか	「引用されるようになります」で終わる提案は、結果を確かめる手段が無い
一次情報の出どころ	数字や事例を誰が用意するのか。社内からの提供が前提なら、その分の作業時間が社内に残る	一次情報の提供が遅れて、記事の公開が止まる
既存のSEO契約との重なり	すでに頼んでいるSEOの作業と、記事の書き直し・構造化データ・計測が重複していないか	同じ作業に2社へ費用を払う

提案を受けた会社に確認するときは、次の文面をそのまま送ってかまいません。語の意味を聞くのではなく、作業の中身を聞く形にしてあります。

ご提案の「GEO（またはLLMO）対策」について、次の3点を教えてください。

1. 対象ページ
　　直していただくページのURL一覧と、新しく書いていただくページの本数
2. 納品物
　　書き直した本文そのものをいただけるのか、直し方の指示書のみか。
　　構造化データの実装まで含まれるか
3. 計測方法
　　どのAI（ChatGPT・Gemini・GoogleのAIによる概要など）に、
　　どのような質問を、月に何回投げて記録していただけるか。
　　記録は表の形で毎月いただけるか

あわせて、現在契約中のSEOの作業と重なる項目があれば教えてください。

既存のSEO契約との重なりを見分ける手順はAI検索対策とSEOの費用で重複を見分ける記事で、費用の内訳はLLMO対策の費用と見積りで確認する10項目の記事で詳しく扱っています。

この章で押さえるのは、頼む側が決めるべきなのは語ではなく比べ方だということです。対象ページ・納品物・計測方法の3点で並べれば、GEOとLLMOのどちらで書かれた提案でも、同じ条件で比べられます。

用語の違いで起きる失敗と回避法

GEOとLLMOの語を別物だと思い込むと、発注の場面で決まった形の失敗が起きます。ここでは、この2つの語を扱うときにだけ起きる失敗を3つ挙げます。

GEOとLLMOを別々の施策として2本頼んでしまう

提案書に「GEO対策」と「LLMO対策」が別の行で並んでいて、両方必要だと思って2本とも契約する失敗です。中身を見ると、記事の書き直しと構造化データの実装が両方の行に入っていて、同じ作業に2回費用を払う形になっています。

防ぎ方は、2つの行の作業内容を1つの表に書き出して重なりを見ることです。対象ページ・納品物・計測方法が同じなら、それは1つの施策です。提案した会社に「この2行は何が違いますか」と聞き、答えが語の説明だけなら、1本にまとめて見積もりを出し直してもらってください。

語の新しさで会社を選び、中身を見ない

「LLMOは古い、いまはGEO」「GEOは学術的で実務ではLLMO」のように、語の優劣で会社を選ぶ失敗です。語はどちらも同じ取り組みを指すので、語の選び方は会社の実力とは関係ありません。

防ぎ方は、語ではなく計測方法を聞くことです。どのAIに、どの質問を、月に何回投げて記録するかを答えられる会社は、成果を確かめる前提で作業を組んでいます。語の説明は流暢でも、計測の話になると「引用されやすくなります」で止まる会社は、結果を見せる手段を持っていません。

「AIに学習させる」という説明を、そのまま社内に伝える

LLMOを「AIに自社の情報を学習させる対策」と説明され、社内の稟議にもその言葉で書いてしまう失敗です。この説明は、引用が決まる仕組みと合っていません。

Googleは「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」で、AIによる概要などの生成AI機能が、検索のコア ランキング システムを使って検索インデックスからページを取得すると説明しています。引用されるかどうかは、この検索で自社のページが選ばれるかで決まります。AIの学習データそのものに自社の情報を入れることは、外部の会社が請け負える作業ではありません。

この言葉で稟議を通すと、後で経営層から「学習させたのに、なぜ答えが変わらないのか」と聞かれて説明に困ります。防ぎ方は、社内向けの説明を「AIが回答を作るときに、引用元として自社のページが選ばれるようにする」に置き換えることです。Google以外の生成AIも含めた仕組みを確かめたい方はAI検索の仕組みとRAGの流れを解説した記事が参考になります。

この章で押さえるのは、3つの失敗がすべて「語を中身より先に見た」ことから起きている点です。語の違いを話題にしている時間を、作業の中身と計測方法の確認に使ってください。

提案書を読むときに確かめる3つの点

GEO・LLMOの提案書には、語の違いとは別に、読む側が知っておくと判断が変わる点がいくつかあります。ここでは、計測・報告・成果報酬の3点を取り上げます。

「引用された」の計測は、同じ質問でも結果が揺れる

生成AIの回答は、同じ質問を同じ日に投げても、引用元が変わることがあります。だから「今月は引用された」「来月は引用されなかった」の1回ずつの結果で成果を判断することはできません。提案書で「引用率○%」のような数字が出ていたら、何回投げた平均なのか、どのAIで測ったのかを確かめてください。

現実的な進め方は、質問のセットを固定し、月に決まった回数投げて、引用の有無を記録し続けることです。回数が少ないうちは揺れが大きく、傾向として読めるまでに数か月かかります。この期間を「成果が出ていない」と受け取るか「記録が積み上がっている」と受け取るかは、契約前に社内で決めておくと後でもめません。

ChatGPTとGeminiで引用元が変わる理由は引用元を選ぶ仕組みと調べ方をまとめた記事で扱っています。

Search Consoleで分けて見られるのは、AI機能の表示回数まで

GoogleのAIによる概要やAIモードに自社のページが出た場合、その表示回数やクリック数は、Search Consoleの検索パフォーマンスレポートに「ウェブ」の検索タイプとして含まれます（Google「AI features and your website」）。AI機能での表示回数だけは、2026年8月31日に全サイトへ提供された「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」で、ページ・国・日付・デバイスごとに分けて見られます。ただし、このレポートにクリック数と検索クエリは含まれません。つまり「AIによる概要からの流入が何件」という数字は、Googleの管理画面から直接取り出せません。

提案書に「AI検索からの流入を毎月報告します」と書かれていたら、その数字をどこから取るのかを聞いてください。

ChatGPTなど参照元のドメインで見分けられる流入は、アクセス解析で数えられます。一方、AIによる概要からのクリックは、Search Consoleで分けて見られないため、推定になります。

この制約を正直に説明する会社と、あるように見せる会社の差は、契約後の報告書の信頼性に直結します。手元で確かめる手順はSearch ConsoleでAI検索の表示回数を確認する手順の記事にまとめています。

成果報酬型は「成果」の定義を先に読む

GEO・LLMOの提案には、成果報酬型のものもあります。成果報酬は聞こえがよい一方で、「成果」が何を指すかで中身がまったく変わります。特定の1つの質問で1回引用されたら成果とするのか、決めた質問セットで一定割合以上引用され続けたら成果とするのかで、費用の発生条件は大きく違います。

読むときは、次の4つが契約書に書かれているかを見てください。

• 成果の定義
• 測るAIの種類
• 測る回数
• 判定する期間

4つのどれかが書かれていない成果報酬は、費用の見通しが立ちません。

この章で押さえるのは、GEO・LLMOの提案書は「計測をどう扱っているか」で読み分けるということです。計測の限界を先に説明しているかを、会社を比べる材料にしてください。

自社で行う範囲と頼む範囲

GEO（LLMO）対策は、全部を外に出せる作業ではありません。自社にしか出せないものは自社で持ち、それを引用されやすい形にする作業と計測を頼む、という分け方が現実的です。

自社で行う範囲

自社で持つのは、一次情報そのものです。具体的には次の4つです。

• 実績の数字
• 導入事例
• 専門家としての見解
• お客さまから実際に言われた言葉

これらは外部の会社が作ることができず、外部が作ったものは一次情報になりません。

準備として、この4つを社内で集める担当者と、月に何本出せるかを先に決めてください。ここが決まっていないと、依頼先が「材料待ち」で止まり、契約期間だけが過ぎていきます。

頼む範囲

頼むのは、自社が出した一次情報を、読む人に伝わるページに書き直す作業と、AIの回答で引用されているかを確かめて記録する作業です。結論を先に書く構成、出典の付け方、表や構造化データの実装、そして質問セットを固定した月次の計測がここに入ります。Googleは生成AI検索向けの特別な書き方は必要ないと説明しているので、書き直しの基準は通常の検索と同じです。

この作業をGEO（LLMO）対策・AI検索対策として依頼した場合、作るものは3つです。修正するページと優先順位の一覧、原稿と構造の指示書、公開前の確認項目です。公開後は、AI回答での言及・指名検索・該当ページ経由の相談を毎月記録してご報告します。公開前の確認項目は、契約が終わったあとも社内で書く記事に使えます。AI回答での引用と検索順位は保証しません。

この章で押さえるのは、一次情報は自社、形にする作業と計測は頼む、という線引きです。この線引きを先に決めておくと、見積もりの対象ページと納品物の欄が自然に埋まります。

GEOとLLMOの違いでよくある質問

まとめ。先に決めるのは語ではなく、比べ方と線引き

GEOとLLMOは、出どころが違うだけで指す中身はほぼ同じです。GEOは2023年の研究論文で定義された学術用語、LLMOは日本で説明に使う会社の多い呼び方で、どちらの語で頼んでも行う作業は一次情報・結論先出し・出典・構造化・計測の5つに集約されます。

頼む前に決めておくのは、次の2つです。

• 見積もりを、対象ページ・納品物・計測方法の3点で比べること
• 一次情報は自社で持ち、形にする作業と計測を頼むという線引き

この2つが決まっていれば、提案書にどの語が書かれていても迷いません。

今日できる最初の一歩として、手元にある提案書や見積もりの項目名を見て、「GEO」「LLMO」「AEO」「AIO」のどれが使われているかと、その行に計測方法が書かれているかだけ確かめてください。1分で終わります。次に会社を比べる段階に進む方は、AIO対策に強い会社の選び方と依頼前の確認10問を読むと、聞くべきことがそろいます。

ここまで読んで、自社の一次情報をどう集めるか、どこまでを依頼するかの線引きに迷いが残った方は、GEO（LLMO）対策・AI検索対策のページをご覧ください。初回のご相談では、現在のサイトと記事を確認し、AI検索で社名が挙がるかと、先に修正するページの候補をお伝えします。