GEO対策とは？ 海外の企業が実際にやっていることを、実例と2026年の研究で

GEO対策とは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAI Overviewsなどの答えの中で、自社の名前を挙げてもらい、自社のページを根拠として示してもらうための対策です。GEOは Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略で、海外ではAI検索の対策をこの名前で呼ぶのが一般的です。

日本では同じ対策を、AIO対策やLLMO対策とも呼びます。呼び名が違っても、目指すことは同じです。この記事では、GEOの呼び名が生まれた海外で、企業が実際に何をして、何が変わったかを、出典と、どう測ったかの条件つきで紹介します。

AI検索対策の全体の地図はAI検索対策（AIO・GEO・LLMO）完全ガイドに、やり方の手順と具体例はAIO対策にまとめています。

この記事は、AIの答えを測る診断サービスを提供している AI検索ドック（Stellagent株式会社）が書いています。

この記事のポイント

1. 海外の企業がやっていることは5つの型。比較記事に載る、外で語られる、サイトを答えやすくする、など
2. AIからの来訪はまだ全体の1%前後が多い。一方で、来た人の申し込みの率は高いという報告が続く
3. 2026年の研究でも、どのAIにも効く決まった手法はない。AIごとに何回も聞いて確かめながら進める

GEO対策とは？ 呼び名と、やることの全体

GEOという言葉は、2023年に米国の大学の研究者が論文で使ったのが始まりで、いまは海外の実務でもAI検索の対策の呼び名として定着しています。日本では、同じ対策がいくつかの名前で呼ばれています。

呼び名	使われる場面	くわしい記事
GEO	海外での標準の呼び名	この記事（海外の実例）
AIO	日本で、AI検索の対策の総称として広がっている	やり方の全体と具体例はAIO対策へ
LLMO	日本で最初に広まった呼び名。名前のとおりAIのモデルそのものへの最適化	AIが学習で覚えている知識はLLMO対策へ

GEOとSEOの関係について、Googleは2026年5月の公式のガイドで、生成AIの検索に向けた最適化も「SEOであることに変わりはない」と書いています。土台はSEOで、違うのは、比較記事や口コミなど自社サイトの外まで対象にすることと、順位ではなくAIの答えに何回中何回出たかで測ることです。

やることの全体は、次の6つの手順です。それぞれの具体例はAIO対策にまとめています。

ここからは、海外の企業がこの手順の中で、実際に何をしているかを見ていきます。

海外の企業がやっていること

海外の企業や支援会社が公開している実例を、26件読みました（2026年10月7日に出典を確かめた）。やっていることは、大きく5つの型に分かれます。

型	中身	例
比較記事	自分で比較記事を書く。AIがよく引用する他社の比較記事に載せてもらう	HubSpot、Ramp、One Identity、Statsig
外部で語られる	Reddit・YouTube・業界メディア・PRで、自社が自然に語られる場所を増やす	HubSpot、Webflow、Vercel、Tally、Zapier
自社サイトの書き方	質問の形の見出し、最初に答えを書く、目次・表・独自のデータ	HubSpot、Webflow、Airbyte、Plaid
AIの誤りを直す	AIの答えを正解と照らし、間違いのもとになったページを直す	MongoDB、WHOOP、Semrush
商品のフィード	商品の情報をフィードでAIに渡し、会話の中で買えるようにする	Etsy、Walmart、Target、Instacart

数字を読むときに、気をつけることがあります。多くの実例は、何問を、どのAIで、何回聞いて測ったかが書かれていません。 また、ツールや支援会社が出した実例は、宣伝も兼ねています。下では、その会社自身の発表か、支援会社の発表かを分けて書きます。

比較記事をつくり、比較記事に載る

AIに「おすすめは？」「比べて」と聞いたとき、根拠によく使われるのは比較記事です。Wix と Peec AI が、ブランド名を入れない質問への答えの引用約106万件を調べた調査では、比べて選ぶ質問の引用の40.86%が比較やランキングの記事でした。専門サービスの分野では、そのうち80.9%が他社が書いた比較記事でした。

そこで海外では、比較記事を「自分で書く」ことと、「他社の比較記事に載せてもらう」ことの両方が行われています。

会社	やったこと	変わったこと	出典
HubSpot（米、営業・マーケティングのソフト）	業種別の比較記事（例「建設業向けのCRM5選」）と業種別のページを自社サイトに作った	比較記事の引用が642%増。業種別のページの92%が引用された	当事者。質問の数・回数の記載なし
Ramp（米、法人カード）	「中小企業向け」「大企業向け」の買掛金ソフトの2ページと、比較記事を出した	その分野で見える割合が1か月で3.2%から22.2%に	支援会社（Profound）。条件の記載なし
One Identity（米、セキュリティのソフト）	AIによく引用される比較記事の掲載元に連絡し、上位に載せてもらった（一部は有料の掲載）	競合の中で約5位から2位に（90日）	支援会社（Profound）。条件の記載なし

外部で語られる場所を増やす

AIは、自社サイトのほかに、掲示板・動画・メディアも読みます。海外では Reddit（米国の大きな掲示板）での語られ方が、よく対策の対象になっています。

• HubSpot は、AIに引用されているのに HubSpot に触れていないメディアを探して提携し、2025年末までに数百のサイト・約1,000ページに広げました。Reddit では引用を毎週見て、担当者が投稿しています。Reddit での言及率は、フランスで0%から33.5%、ドイツで0%から17.1%になりました（1か月、当事者の発表）
• Tally（ベルギー、フォームのソフト）は、特別な対策ではなく、長年 Reddit やフォーラムで質問に答えてきたことが効いたと書いています。ChatGPT が流入元の1位になりました（当事者の発表）
• Zapier（米、業務の自動化）は、記事づくりの力の半分を、Reddit・YouTube・PR・レビューサイトなど自社サイトの外に向けたと、担当の役員が講演で話しています（支援会社による講演のまとめ）

ただし、どの場所が引用されるかは、急に変わります。 Semrush が23万の質問で調べた記録では、ChatGPT で Reddit を引用した答えの割合が、2025年8月上旬の約60%から9月中旬の約10%に下がりました。Semrush 自身も、Reddit は効き目が不安定だとして、取り組みを縮めています。Googleも公式のガイドで、ウェブ上で不自然に「言及」を集めることは、思ったほど役に立たないと書いています。

日本の私たちの計測では、引用元に多かったのは比較記事と、プレスリリースの配信サイトでした（900回の答え、2026年10月1日）。海外の「Reddit」に当たる場所は、分野と国で違います。 自社の分野で、AIが実際に引用している場所を調べてから選びます。

自社サイトを、答えやすい形にする

自社サイトの書き方では、「質問の形の見出し」「最初に答えを書く」「目次」「表と箇条書き」「独自のデータ」がよく挙がります。

• Webflow（米、ウェブ制作のソフト）は、外部での言及を増やすことと、1,000本を超える記事の作り直しの2本立てで進めました。新規の申し込みのうちAIからの割合が、2024年10月の2%から2025年6月の8%になりました（当事者の発表）
• Vercel（米、開発者向けの基盤）は、まだ定まっていない話題について最初にくわしい解説を出す、独自のデータやコードで深く書く、という方針を公開しています。ChatGPTからの申し込みが、新規の約10%になりました（当事者の発表。施策との因果は書かれていない）

一方で、形を変えるだけでは効かないという研究もあります。ChatGPT・Google・Perplexity の引用2万件余りを調べた2026年の研究では、質問と答えの形にしたページが、答えに使われる度合いは、そうでないページと変わりませんでした。よく使われていたのは、定義・数字・比べる材料・手順がはっきり書かれたページでした。

AIの説明の誤りを直す

名前が出ても、間違って紹介されていれば逆効果です。海外では、AIの答えを「正解」と照らし合わせて、誤りのもとになったページを直すことも、対策の一つになっています。

• MongoDB（米、データベース）は、AIが設定の手順を途中までしか案内しない、古い説明書を参照する、といった問題を見つけ、正解の回答集と照らして元の記事を直しました（支援会社の発表）
• WHOOP（米、健康管理の機器）は、9つのAIの答えを調べ、7.9%に製品の仕様などの誤りを見つけて、記事を見直しました（支援会社の発表）

日本でも同じことが起きます。私たちが企業の公式の情報を主なAI5種に聞いた調査では、公式の情報どおりに答えたのは60.0%でした。

商品は、フィードで渡す

物を売る会社では、商品の情報をフィード（決まった形の商品データ）でAIに渡す動きが進んでいます。

• Etsy（米、ハンドメイドの通販）は、ChatGPT の会話の中で買い物を終えられる仕組みに最初の加盟店として参加し、2026年1月には Google と Microsoft とも提携しました
• Walmart と Target は、ChatGPT の中で自社の商品を買えるようにすると発表しました

各社も、物販はフィードを入口にすることを公式に勧めています。Google は Merchant Center、OpenAI は ChatGPT 向けの商品フィード、Microsoft は Microsoft Merchant Center です。ただし、ChatGPT の買い物の機能は、いまは米国だけです。

海外では、どう測っているか

海外の企業は、AIの答えの中と、来訪や申し込みの両方を測っています。

会社	測っているもの	分かったこと
Semrush	決めた質問を毎日聞き、名前が出た割合を見る（39問から約1,000問に広げた）	「1日の中で20〜40%ぶれるのは普通」と書き、幅で読むよう勧めている
Ahrefs（シンガポール、SEOのツール）	自社サイトの流入元	AIからの訪問は全体の0.5%なのに、申し込みの12.1%を占めた
Tally・Docebo（カナダ、学習管理のソフト）	申し込みのときに「どこで知ったか」を聞く	Docebo では、AI経由が購入意欲の高い見込み客の12.7%になった

AIからの来訪は、まだ全体の1%前後の会社が多い一方で、来た人が申し込む率は高いという報告が続いています。また、AIの答えの中を測るときは、社名を入れた質問と、社名を入れない質問を分けて数えるのが一般的です。社名を入れれば自社が出るのは当たり前なので、比べる候補に入れているかは、社名を入れない質問で見ます。来訪の数だけで判断せず、申し込みのときの「どこで知ったか」も合わせて見ます。

海外でよく使われているツール

ツール	測るもの	答えの取り方
Profound（米）	名前が出る割合、引用元、感情、AIのボットの来訪	利用者が使う画面から取る
Peec AI（独）	名前が出る頻度と順位、引用元、AIが裏で使った検索の言葉	ブラウザで画面から取る。毎日
Otterly.AI（オーストリア）	名前、引用リンク、平均順位	決めた質問を自動で聞く
Ahrefs Brand Radar	名前が出る割合、引用されたページ	各AIのウェブ版に聞く。AIのチャットは月1回
Evertune（米）	ブランドの点数、引用元	同じ質問を100回ずつ聞いて誤差を小さくする
Conductor（米）	名前、引用、AIからの流入	ChatGPTは学習の知識で答える場合と、検索する場合を分けて追う

ツールによって、画面から取るか、開発者向けの窓口（API）から取るか、同じ質問を何回聞くかが違います。Googleは公式のガイドで、Googleの内部のランキングやAIのしくみに触れられる外部のツールはない、と書いています。どのツールの数字も、外から見た計測です。

2026年の研究で分かったこと

2026年には、GEOの研究が多く出ました。実務で知っておきたいのは、次の4つです。

私たちが同じ箱根の宿の相談を、GoogleのAI Overviewsと ChatGPT に送ったときも、引用されたページは違いました（2026年10月7日）。

だから、1つのAIで1回確かめただけでは、判断できません。 AIごとに、同じ質問を何回も聞いて、割合で見ます。私たちの900回の測定でも、1回だけ聞いた結果は、10回聞いた割合と平均で約30ポイントずれました。

海外の実例を、日本でまねするときの注意

• 注意

  成果の数字は、条件を確かめてから使う

  紹介した実例の多くは、何問を、どのAIで、何回聞いたかが書かれていません。支援会社の発表は宣伝も兼ねています。自社でまねするときは、同じ条件で前後を測ります。

• 注意

  大きな伸び率は、出発点を確かめる

  海外の事例には「8,337%増」のような数字を見出しに置くものがありますが、元をたどると、表示が8回から675回になった、という小さな出発点からの伸びでした。伸び率だけでなく、前と後の実数と、測った条件を見ます。

• 注意

  引用される場所は、国と分野で違う

  海外で多い Reddit の引用も、急に減ったことがあります。日本の私たちの分野では、比較記事とプレスリリースの配信サイトが多く引用されていました。まず自社の分野で、引用元を調べます。

• 注意

  検索の言葉ごとにページを量産しない

  Googleは、AIが裏で使う検索の言い換えごとにページを量産することを、大量生成コンテンツの乱用としてスパムに当たると明記しています。

• 注意

  来訪の数だけで判断しない

  AIからの来訪はまだ少なくても、申し込みの率は高いという報告が続いています。申し込みのときに「どこで知ったか」を聞いて、AIの影響を見ます。

AI検索ドックでできること

私たちの AI検索ドック は、日本の会社のための診断です。お客様がしそうな相談を30問つくり、ChatGPT・Gemini・Copilotに各10回、合わせて900回聞きます。名前が出た割合、出たときの順番、AIごとの引用元、内容の正しさをまとめるので、海外の実例のどの型が自社に合うかを、自社の分野の数字で決められます。

まとめ

GEOは、海外でのAI検索の対策の呼び名です。海外の企業は、比較記事、外部で語られる場所、自社サイトの書き方、AIの誤りの修正、商品のフィードの5つの型で取り組んでいます。

• 成果の数字の多くは、測った条件が書かれていない。条件を確かめて読む
• 2026年の研究では、どのAIにも長く効く決まった手法はまだない
• AIごとに、引用するページはほとんど違う。同じAIでも毎回変わる
• だから、自社の分野で、AIごとに同じ質問を何回も聞いて、割合で確かめながら進める

やり方の全体と具体例は、AIO対策にまとめています。