LLMOとGEOの主な違いは、LLMOが大規模言語モデル（LLM）に誤解なく学習させ、利用してもらうための施策であるのに対し、GEOは生成AI（Generative Engine）がユーザーの調べものにその情報を参考にしてもらうための施策です。LLMOはAIに「あなたのことを覚えてもらう」ための工夫であり、コンテンツの正確性や鮮明な情報提供が重要になります。一方、GEOはAIに「あなたの記事を見つけてもらう」ための工夫であり、コンテンツの質や構造化データがポイントです。言い換えると、LLMOはAIに「コンテンツを正確に学習させ、自分の情報源として認識してもらう」ための技術・コンテンツ戦略であり、GEOはAIが検索結果を生成する際に「自社情報を参照させ、回答の一部として取り込んでもらう」ための戦略です。LLMOがより包括的なAIの「学習」を目的とするのに対し、GEOは具体的なAIの「回答」に焦点を当てている点が主な違いです。
LLMO対策（Large Language Model Optimization）
- 目的: 大規模言語モデル（LLM）に正確な情報を学習させ、AIがユーザーへの回答としてその情報を選び、活用できるようにすること。
- 内容: コンテンツの鮮明さ、正確性、網羅性、最新性など、情報自体の質を向上させることが中心です。
- 具体例: 専門知識、正確なデータ、信頼性の高い情報を盛り込み、AIが誤解なく理解できるような明確で簡潔な情報提供を心がけます。
GEO対策（Generative Engine Optimization）
- 目的: 生成AIがユーザーの検索に答えを生成する際に、自社のコンテンツが「引用される」「参照される」など、参考にされるための最適化を図ること。
- 内容: 検索エンジンと異なり、AIの回答生成プロセス自体に最適化を行うことが特徴です。
- 具体例: AIにコンテンツが正しく伝わるよう、構造化データの実装や、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の強化、一次情報の創出などを行います。
両者の関係性
- LLMO対策とGEO対策は互いに補完し合う関係にあります。
- GEOはAIが参照しやすいコンテンツの「状態」を作ること、LLMOはAIがそのコンテンツを「理解し、正しく活用できる」状態にすること、と考えると分かりやすいでしょう。
- これらの対策は、従来のSEO対策を土台とした上で、AI時代の検索に対応するために重要視されています。
LLMO対策（LLMO: Large Language Model Optimization）は、AIが情報を「誤解なく学習し、利用する」ための包括的な最適化戦略であり、AIによる回答に自社情報が参照されることを目指すものです。一方、GEO対策（GEO: Generative Engine Optimization）は、生成AIが回答を生成する際に、その「回答プロセス」に最適化し、自社の情報がAIに「正しく届く」ようにすることに焦点を当てています。まとめると、LLMOは「AIへの学習・利用の最適化」、GEOは「AIの回答生成プロセスでの引用・参照の最適化」です。
LLMO（Large Language Model Optimization）対策
- 目的:AIが誤解なく情報を学習し、適切に利用できるようにすること。
- 対象:AIエコシステム全体を対象とした、より広範な最適化。
- 具体的な対策:
- AIが理解しやすい高品質なコンテンツを作成する。
- サイトの構造化や必要なコードの実装により、AIが情報を適切に認識できるようにする。
- 「おすすめの〇〇」のような質問に対し、自社情報がLLMによる回答に含まれるようにする。
GEO（Generative Engine Optimization）対策
- 目的:生成AIの回答生成プロセスに最適化し、自社情報がAIに正確に届くようにすること。
- 対象:生成AI検索エンジン（ChatGPT、Claudeなど）における回答生成プロセス。
- 具体的な対策:
- AIの回答生成プロセスで参照されやすいように、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する。
- 構造化データを用いて、AIにコンテンツを正しく伝える。
- 引用や言及を獲得し、AIが信頼できる情報源として自社を評価するように促す。
違いのポイント
- スコープ:LLMOはAIエコシステム全体を、GEOは生成AI検索エンジンの回答生成に特化しています。
- 焦点:LLMOは「AIへの学習と利用」に重点を置き、GEOは「AIの回答生成プロセスでの引用・参照」に焦点を当てます。
まとめ
- LLMO: AIが情報を「記憶・学習」する段階での最適化。
- GEO: AIがユーザーの質問に回答する際に、自社情報を「参照・引用」されるための最適化。
どちらもAI時代における重要なSEO戦略であり、両方を適切に実施することで、AIによる情報生成プロセス全体で自社情報が活用される可能性が高まります。
Q1. LLMO対策とGEO対策の違いは何ですか？
A.
- **LLMO対策（Large Language Model Optimization）**は、AIが情報を「誤解なく学習・利用できる」ようにする包括的な最適化戦略です。AIの学習や利用全体を対象にし、自社情報がAIの回答に反映されることを目指します。
- **GEO対策（Generative Engine Optimization）**は、生成AIが回答を作成する際の「回答プロセス」に焦点を当て、自社情報がAIに「正しく届く」よう最適化する戦略です。
- まとめると、LLMOは「AIへの学習・利用の最適化」、**GEOは「AIの回答生成プロセスでの引用・参照の最適化」**です。
Q2. LLMO対策の目的と具体的な方法は？
A.
- 目的：AIが誤解なく情報を学習し、適切に利用できるようにすること。
- 対象：AIエコシステム全体（検索、学習、応答など幅広い範囲）。
- 具体的な対策：
- AIが理解しやすい高品質なコンテンツを作成する。
- サイトの構造化や必要なコードを実装し、AIに情報を正しく認識させる。
- 「おすすめの〇〇」といった質問に対し、自社情報がLLMの回答に含まれるように設計する。
Q3. GEO対策の目的と具体的な方法は？
A.
- 目的：生成AIの回答生成プロセスに最適化し、自社情報が正確に届くようにすること。
- 対象：ChatGPT、Claudeなどの生成AI検索エンジン。
- 具体的な対策：
- AIの回答生成で参照されやすくするために、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する。
- 構造化データを活用し、AIにコンテンツを正しく伝える。
- 引用や言及を獲得し、AIに「信頼できる情報源」と認識させる。
Q4. LLMOとGEOの違いを整理すると？
A.
- スコープの違い：
- LLMO → AIエコシステム全体を対象
- GEO → 生成AI検索エンジンの回答生成に特化
- 焦点の違い：
- LLMO → 「AIへの学習と利用」に重点
- GEO → 「AIの回答生成プロセスでの引用・参照」に重点
＼ 最新情報をチェック ／
