Good SEO is Good GEO

AI 検索時代においても、「SEOの本質(独自情報・ユーザー体験・E-E-A-T)」は、そのまま「GEO(Generative Engine Optimization ＝ 生成 AI 最適化)」の評価軸と一致する、という考え方を凝縮したフレーズです。AI 検索が普及しても評価される情報源の条件は変わらず、「GEO だからといって全く新しい魔法のテクニックが必要なわけではない」という本質的な立場を表しています。

基本スタンス：「AIに引用される情報」＝「従来の良い SEO」

SearchGPT、Google AI Overviews(AI Overview / AI オーバービュー)、Perplexity などの AI 検索においても、AI が回答のベースとして参照・引用する情報源は「独自情報 × 構造化 × 信頼性」が揃ったページです。これは旧来の SEO が目指してきたゴールと完全に一致するため、ゼロクリック現象(ゼロクリック)への究極の対策も「独自情報とユーザー体験の拡充」に行き着きます。

実務における具体的な打ち手(両立する施策)

SEO と GEO の議論を分けず、以下の施策を一段強化することが現場での現実的な打ち手となります。

• 独自情報の継続発信：ありふれたまとめ記事ではなく、自社だけの事例(導入事例)、顧客の声、一次データ(一次情報)、業界レポートを出す。
• 構造化データの整備：AI がページ内容を機械的に読み取れるよう、JSON-LD を用いて記事・FAQ・製品・レビューなどを正しくマークアップ(構造化データ)する。
• E-E-A-T の言語化：誰が書いたか(運営者・著者情報)や、情報の引用元をページ内で明確に明示する。
• ユーザー体験(UX)の改善：Core Web Vitalsのスコア向上、モバイル UI の改善、アクセシビリティの担保。
• FAQ ページの拡充：「質問形式の見出し(H2)＋端的な回答」という、AI が引用しやすい構造を作る。

よくある落とし穴(注意点)

• 「AI 検索対策の裏技」といった怪しい専用テクニックに飛びつき、無駄な時間とコストを失う。
• SEO と GEO を別々の組織や外部業者に分けて依頼してしまい、施策と投資が分散する。
• 効率化を求めて「AI 生成コンテンツ」を乱造し、結果的に自社サイトの E-E-A-T(信頼性)ごと低下させる。
• 構造化データをやみくもに詰め込み、マークアップの文法エラーを出して Search Console 上で警告を受ける。
• 実際に AI 検索で自社領域のキーワードを叩き、どの競合が引用元として出ているかの確認(リサーチ)を怠る。