生成エンジン最適化を7つのステップで。
AIアシスタントは質問を受けると、Webを検索し、いくつかのページを読んで、1つの回答を書きます。生成エンジン最適化（GEO）とは、あなたのページを、アシスタントが読み、信頼し、引用するページにするための取り組みです。研究でわかったことと、やるべきことをまとめました。
2026年10月13日公開 · 2026年10月14日更新 · Visibian
何が変わったか。
検索エンジンはリンクの一覧を返します。AIアシスタントが返すのは1つの回答で、その中にいくつかのブランド名と出典が含まれます。その回答にあなたの名前が入るかどうかは、結果一覧の中でのページの位置にはあまり左右されません。それよりも、アシスタントがそのページにたどり着き、理解し、自信を持って引用できるかどうかに左右されます。
この言葉は、プリンストン大学とインド工科大学デリー校の研究者による2024年の研究「GEO: Generative Engine Optimization」に由来し、KDD会議で発表されました（arXiv 2311.09735）。研究者たちは、模擬的なAI検索エンジンを相手にWebページへの変更を試しました。引用文、統計、出典を加えると、主な指標で回答内でのページの可視性が約30〜40%高まり、Perplexityでの小規模なテストでは最大37%高まりました。キーワードの詰め込みは効果がありませんでした。
これらの数字は約束ではなく、方向性として読んでください。研究で使われたのは2023年のモデル（ほとんどのテストでGPT-3.5）で、結果はトピックによって異なりました。テスト内のすべてのページを同時に改善すると、検索で1位だったページは可視性を約20〜30%失いました。大事なのは、あなた自身の結果です。
1. AIのクローラーを通す。
アシスタントがあなたのページを取得できなければ、ほかのことは意味がありません。AI企業はそれぞれ独自のクローラー、つまりページを取得するプログラムを送り込みます。検索用、その場で人の質問に答えるため、学習データの収集用と、別々のクローラーを送る企業もいくつかあるので、学習用クローラーをブロックしても、ほかまでブロックする必要はありません。
2026年10月14日時点で、各社が自社のクローラーについて説明していること：
- OpenAI：OAI-SearchBotはページをChatGPT検索に載せ、ChatGPT-Userは人が求めたときにページを取得し、GPTBotは学習データを収集します。
- Anthropic：Claude-SearchBotはClaudeの検索結果を改善し、Claude-Userは人がClaudeに尋ねたときにページを取得し、ClaudeBotは学習データを収集します。
- Perplexity：PerplexityBotはPerplexityの検索結果を作り、基盤モデルの学習には使われません。Perplexity-Userは人の質問のためにページを取得します。
- Google：AI OverviewsとAI ModeはGoogle検索の一部で、Googlebotがクロールします。Google-ExtendedはGeminiの学習とグラウンディングのための別のrobots.txtの設定で、Googleはそれが「does not impact a site’s inclusion in Google Search」（サイトがGoogle検索に含まれるかどうかには影響しない）としています。
- Microsoft：CopilotはBingの検索サービスに検索クエリを送り、その結果から回答を書くので、重要なのはBingのクローラーであるBingbotです。
確認する場所は2つです。robots.txtファイルと、サイトの前段にあるファイアウォールやセキュリティサービスです。後者は、robots.txtで許可していてもクローラーを追い返すことがあります。そのうえで、主要なテキストがページ自体に含まれているかを確認します。多くのクローラーはスクリプトを実行せずにページを取得するため、スクリプトの実行後にしか表示されないテキストは届かないことがあります。
無料のAI対応度チェックなら、サイトの1ページについて、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityが何を読めるかが約20秒でわかります。どのクローラーをブロックするか決めるには、AIクローラーをそれぞれブロックすると何を失うかをご覧ください。
2. 答えを先に書く。
アシスタントはページから短い一節を抜き出します。それだけで質問に答えていて、平易な言葉で、冒頭近くにある一節は引用しやすくなります。
- ページと主要なセクションの冒頭は、2〜3文の直接的な答えで始めます。
- 「料金はいくら？」のように、人が実際にする質問を見出しにし、見出しのすぐ下の1文目で答えます。
- 段落は短く、1段落に1つの考えにします。どの段落も、単独で引用されて意味が通るようにします。
- 内容が一覧、比較、手順であれば、リスト、表、番号付きの手順を使います。
こうした習慣は人間の読者にも役立ちます。2026年10月時点で、それぞれが単独でAIの回答をどれだけ動かすかを示す公開研究はありません。
3. すべての主張に裏付けを。
2024年の研究で最も効果が大きかったのは、統計、引用文、出典の明示といった根拠を加えることでした。あいまいな主張は読み飛ばされやすく、具体的で日付と出典のある主張は繰り返されやすいのです。
- 一般的な主張を、数字、日付、出どころを示した測定済みの主張に置き換えます。
- 本文の中で出典を挙げ、年と原典へのリンクを添えます。
- 自社の人も含め、名前のある専門家の言葉を役職とともに引用します。
- 自社の調査や顧客の成果など、独自のデータを公開します。ほかのどのページにもないものをアシスタントに提供できます。
数百万件のAIの回答を調べた研究でわかったことや、各アシスタントがどこから情報源を得ているかは、AIに引用されるにはをお読みください。
4. 自分が誰なのかを明確に。
アシスタントは、ページがどの会社についてのものか、信頼してよいかを判断しなければなりません。ある場所では旧社名、別の場所では新社名といった食い違いがあると、どちらの判断も難しくなります。
- 自社サイト、各種プロフィール、ディレクトリ、掲載情報など、どこでも会社を同じように説明します。
- 記事には著者名を明記し、その人が誰かを説明するページを用意します。
- あなたの分野でアシスタントがすでに読んでいるサイト（レビューサイト、業界メディア、フォーラム、参考ページ）で言及されるよう取り組みます。自社サイトは、アシスタントが読むものの一部にすぎません。
Visibian Brand Intelligenceでは、参照元ドメインで、あなたの分野の回答がどのサイトをもとにしているかがわかり、ハルシネーション監視で、アシスタントがあなたを誤って説明している箇所がわかります。
5. 構造化データでページにラベルを付ける。
構造化データとは、ページが何であるか（記事、製品、会社、一連の質問）を機械に伝えるコードのまとまりで、通常はJSON-LDで書きます。2026年10月時点で、それだけでページが引用されるという公開された根拠はほとんどありません。価値は、事実を機械が推測せずに読める形ではっきり示すことにあります。
- サイト全体にはOrganizationとWebSite
- Article（author、datePublished、dateModifiedを含む）
- FAQPage（ページに質問と回答を表示している場合のみ）
- ProductまたはSoftwareApplication（ページがそれを説明している場合）
- BreadcrumbList（サイト内でのページの位置を示す）
何よりも大事なルールが1つあります。構造化データは、ページに表示している内容と一致していなければなりません。読者に見えないものを説明するラベルは、よくて無視され、悪ければ誤解を招きます。VisibianのPage Codeは、Businessプランと代理店向けプランでこのコードをページごとに書き出します。
6. 人がする質問に答える。
人がアシスタントに使う言葉で書いた短い質問と回答のセクションがあれば、抜き出しやすい一節をアシスタントに提供できます。回答は短く完結させ、重要な質問だけに絞り、事実が変わったら回答も更新します。
7. 最新に保ち、測定する。
アシスタントの中には、誰かが質問したその瞬間にページを取得するもの（ステップ1のユーザー用クローラー）があるので、更新はすぐに回答に反映されることがあります。何かが変わったら最重要のページを更新し、「最終更新日」はページ自体が変わったときだけ変えます。
そして測定します。AIの回答は試すたびに変わるので、1つの質問を1回尋ねただけではほとんど何もわかりません。買い手が使うアシスタントに同じ質問を定期的に尋ね、誤差の範囲を踏まえて期間を比べてから、変化があったと判断します。
出典。
- Aggarwal、Murahari、Rajpurohit、Kalyan、Narasimhan、Deshpande「GEO: Generative Engine Optimization」KDD 2024。
- OpenAI「Overview of OpenAI crawlers」2026年10月14日閲覧。
- Anthropic「Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?」2026年10月14日閲覧。
- Perplexity「Perplexity crawlers」2026年10月14日閲覧。
- Google「Google’s common crawlers」2026年7月14日最終更新。
- Microsoft「Data, privacy, and security for web search in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat」2026年10月14日閲覧。
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