キーワード詰め込みはGEOで逆効果
キーワード詰め込みはGEOで効くのか
効きません。従来SEOで使われたキーワードの詰め込みは、GEO（生成エンジン最適化）ではむしろ可視性を下げます。AIは不自然な反復を低品質と見なすためです。
Princeton 大学らの研究「GEO: Generative Engine Optimization」（KDD 2024）は、9ドメイン・10,000件のクエリからなるベンチマーク GEO-bench 上で複数の最適化手法を検証しました。その中で、検索クエリの語をコンテンツに増やすキーワード詰め込みは効果がなく、ベースラインを約8〜10%下回ったと報告しています（Aggarwal et al., 2024）。同じ研究で、権威ある直接引用の追加や具体的な統計の追加は可視性を大きく押し上げており、詰め込みとは対照的でした。
なぜAIではキーワード詰め込みが逆効果なのか
AIは語の出現頻度ではなく意味を読むため、同じ語の不自然な反復は加点にならず、むしろ品質の低い文章だと判断されるからです。
従来のSEOには、検索クエリの語を本文に多く入れるほど拾われやすい、という発想がありました。生成AIはこの前提を共有していません。LLMは文章の意味を理解して引用先を選ぶので、キーワードの密度を上げても引用の決め手にはなりません。むしろ読みにくく不自然な文章は、引用候補から外れる方向に働きます。何が引用を分けるかの全体像はAIに引用されやすいコンテンツの決定要因で扱っています。
詰め込みの代わりに何をすべきか
語を増やすのではなく、答えの密度を上げます。具体的には、結論を各セクションの冒頭に置き、統計・引用・出典で主張を裏付け、一つのまとまりが単独で意味を持つように書きます。
AIはページ全体ではなく断片（チャンク）単位で抽出するため、取り出された一片だけで意味が通ることが効きます。代名詞で前段に頼らず、主語と固有名詞を明示します（詳しくはチャンク自己完結と代名詞回避）。そのうえで、Princeton 研究が示した統計の追加・直接引用・出典の明示といった手法を反映します。各手法の具体的な使い方はAIに引用される文章の学術9手法で整理しています。
キーワードを数える発想から、引用に値する答えを密に書く発想へ切り替えることが、GEO では合理的です。自社コンテンツがこの方向に最適化できているかは、見出し階層・段落長・引用密度などをスコア化して把握できます。Geo Index は、こうした構造診断とAI引用計測を日本語で支援するプラットフォームです（限定ベータ、 https://www.geoindex.app/ ）。
参考文献
- Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., Deshpande, A. 「GEO: Generative Engine Optimization」 KDD 2024. https://arxiv.org/abs/2311.09735