市場の変化と出典
ユーザーが答えを得る場所は、検索結果の一覧からAIの回答へ広がりつつあります。この変化の意味を、公開されている第三者調査の数値と出典をもとに整理しました。
無料プランで、1つの質問をChatGPT・Claude・Geminiに送って計測できます。カード登録は要りません。
約60%
クリックせずに終わる検索の割合（報告値）[16, 27, 28]
最大34.5%
AIの要約が出たとき、検索1位のクリック率が下がった幅（報告値）[1, 4, 5, 8]
53%
AIの検索結果を信頼していないと答えた消費者の割合（Gartner調査）[7, 18]
90%近く
製品を調べるときにAIを使っていると答えたB2Bの購買担当者の割合[23, 24]
数値はすべて他社・他媒体が公表した調査値・予測値です。文中の [n] は末尾の出典に対応します。
なぜGEOなのか
無料で始める行動の変化
上の4つの数字の背景を、利用の規模・クリックの行き先・先行きの予測に分けて見ます。
利用の規模はすでに大きくなっています。ChatGPT は週あたりの利用者が8億人を超え、Google の AI Overviews も月に20億人が使うと報告されています[13]。米国では、2027年までに9000万人が検索にAIを使うという予測もあります[21]。
クリックの行き先も変わりつつあります。調べもの目的の検索では、通常の検索結果のクリック率が61%、広告でも68%下がったという分析があります[12]。消費者の80%が、検索の40%ほどをAIの要約で済ませているという調査もあります[15, 16]。クリックせずに終わる検索が増え、サイトへの流入が前年比で最大25%減ったという報告もあります[13]。消費者の40%超が、有料の検索広告よりAIの回答を信頼するという調査もあります[6]。
先行きについて、Semrush は、2028年までにAI検索からの流入が通常の検索を上回る可能性を指摘しています[26]。Gartner は、同じ2028年までに通常の検索からの流入が50%減る可能性を予測しています[21]。いずれも予測であり、確定した未来ではありません。ただし、リンクを見比べる前にAIの答えを受け取る場面が増えていることは、複数の調査で一致しています[20]。
用語の整理
3つはしばしば同じ意味で使われますが、対象とする範囲が少しずつ違います。
Generative Engine Optimization
生成AI向けの最適化
SEOは検索エンジンを対象にします。GEOが対象にするのは ChatGPT・Claude・Gemini などの生成AIです。ユーザーの質問に対して、自社の情報が正確に言及・引用されるようコンテンツ全体を整える考え方です。
Large Language Model Optimization
大規模言語モデル最適化
大規模言語モデル（LLM）が本文を読み取れる形に情報を整える手法です。構造化データや、会社名・製品名などの表記を明確にし、自社サイト・技術文書・製品情報がAIに正しく読み取られる状態を目指します。
AI Optimization
AI最適化
GEOとLLMOを含む、より広い概念です。AI検索・チャットボット・推薦システムなど、AIが介在するあらゆる接点で自社の情報がどう扱われるかを対象にします。
GEO・LLMO・AIO の関係性
比較
評価される場所と、見る指標が増えます。
| 観点 | 従来のSEO | GEO・LLMO・AIO |
|---|---|---|
| 最適化の対象 | 従来のSEO検索エンジン（Google など） | GEO・LLMO・AIO生成AI（ChatGPT・Claude・Gemini など） |
| 主な手法 | 従来のSEOキーワード最適化、被リンク獲得 | GEO・LLMO・AIO構造化データ、AIが読み取れる本文、AIが見つけられる情報設計 |
| 見る指標 | 従来のSEO検索順位、クリック率、検索からの流入 | GEO・LLMO・AIO引用された割合、言及シェア、AIの回答での見え方 |
| ユーザーの行動 | 従来のSEO複数サイトを開いて比較検討する | GEO・LLMO・AIOAIがまとめた回答をまず受け取る |
| 情報の提示形式 | 従来のSEO検索結果のリンク一覧 | GEO・LLMO・AIOAIが作った要約と、そのもとになった引用元 |
| 競争の場 | 従来のSEO検索結果ページでの順位 | GEO・LLMO・AIOAIが回答を作るときに引用元として選ばれるか |
GEO・LLMO・AIO は、従来のSEOを補うものとして語られています。検索エンジンとAIの両方から情報が見つかる状態を保つ、という位置づけです[3, 10, 11, 14, 17, 19]。
仕組み
段階は2つあります。どちらの段階で自社の情報が扱われるかで、やることが変わります。
AI検索が引用元を示すまでの流れ
AIが作られる段階で、大量のテキストから知識のもとになるパターンを覚えます[2, 22]。
質問を受けた時点で外部の情報を集め、基礎知識と組み合わせて回答を組み立てます[2, 9, 22, 30]。
つまり、確かめる点は2つです。自社の情報がAIの学習データに含まれているか。質問のたびの検索で引用元として扱われているか。どちらも満たさない場合、AIの回答に自社が出てくる機会は限られます。
AIは Wikipedia のような定番の情報源を優先しがちで、専門性の高い情報や新しい企業の情報は埋もれやすいという報告もあります[29]。
AIの回答に自社が出てこない状態が続くと、起こりうることを5つ挙げます。
いずれも公開データから想定される傾向で、確定した結果ではありません。自社に当てはまるかは、計測で確かめられます。当てはまらなければ、急いで手を打つ必要はありません。
私たちのアプローチ
現状と変化を数字で確認できる状態を作ることから始めます。
まず現状を計測し、データをもとにコンテンツを直し、同じ条件で計測し直して変化を追います。この3つをくり返します。それぞれを担う機能は 機能一覧 にまとめています。
計測には、使ったモデルと計測時刻を必ず添えます。判定に足りるデータがないときは「データ不足」と表示します。AIが名前を出しただけの「言及」と、引用元として示した「引用」は分けて数えます。これらの定義と前提は 計測方法 で公開しています。
Geo Index は、計測や改善によって引用が増えることを約束しません。約束できるのは、現状と変化をあとから確かめられる形で示すことです。
業界の動き
Semrush・Ahrefs・HubSpot が公表している調査を3つ紹介します（提携関係はありません）。
AI検索からの流入が2028年までに通常の検索を上回る可能性を分析し、企業向けのAI最適化ツールを提供しています[26]。自社ブランドがAIの回答でどう扱われるかを続けて追う取り組みも公開しています[21]。
予算面でも動きが出ています。CMO（マーケティング責任者）の65%が、2026年までにSEO予算の一部をAI最適化へ振り向ける計画だという調査があります[31]。マーケターの73%が、コンテンツ作成と戦略でAIが重要な役割を果たすと答えた調査もあります[32]。
本文中の [n] は以下の番号に対応します。
Search Engine Land・2025-04-21
Meilisearch・2025-08-13
The European Business Review・2025-08-03
WebProNews・2025-11-04
TheeDigital・2025-07-18
Forbes・2025-03-10
Gartner・2025-09-04
DigiChefs・2025-08-13
Valanor・2024-10-17
Cariad Marketing・2025-01-10
ResultFirst・公開日不明
Search Engine Land・2025-11-04
SEO.com・2025-11-04
ResearchFDI・2025-02-20
Omniscient Digital・2025-08-25
Inner Spark Creative・2025-11-04
Forbes・2025-01-03
CX Dive・2025-09-08
WordStream・2025-08-21
Search Engine Land・2025-10-07
Semrush・2025-11-04
Google Cloud・公開日不明
Forrester・2024-11-19
MarTech・2025-02-11
Ahrefs・2025-09-01
Semrush・2025-07-21
SEOmator・公開日不明
Bain & Company・2025-02-11
Forbes・2024-10-02
Facebook AI Research・2020-05-22
Forbes・2025-02-27
HubSpot・2025-01-15
関連ページ
このページは市場の変化と出典に絞りました。計測方法と機能の詳しい説明は、次のページにまとめています。
