SEO、AEO、GEO の用語集
このガイド全体で使われる用語の平易な定義です。公式の定義がある用語には、一次情報源へのリンクを添えています。
3 つの分野
SEO、検索エンジン最適化。検索エンジンに見つけられ、インデックスに登録され、上位に表示されるための取り組みです。技術的な健全性（クロール可能性、速度、構造）、コンテンツの品質、リンクを扱います。
AEO、アンサーエンジン最適化。エンジンが質問に直接答えるとき、その引用元になるための取り組みです。Google の AI Overviews と AI Mode、あるいは ChatGPT や Perplexity のようなアシスタントが対象です。1 つの回答が引用する情報源は少ないため、選定は勝者総取りに近くなります。
GEO、生成エンジン最適化。生成された回答の中で引用を獲得するための取り組みです。出発点となった研究によれば、出典の明示、引用文の追加、統計の追加が最も効果の大きい変更であり、可視性の指標で 30 から 40 パーセントの相対的な改善に相当した一方、構造だけを変えても効果はありませんでした。
エンジンの仕組み
クロール。エンジンがあなたのページを自動的に訪問することです。クローラーがページに到達できなければ、その先では何も起こりません。
インデックス登録。エンジンがクロールしたものを保存し、整理することです。Google は、検索のどの AI 機能に使われるよりも先に、ページがインデックスに登録され、snippet の表示対象である必要があると明言しています。
RAG、検索拡張生成。根拠づけられた AI の回答を支える手法です。モデルはまず関連するページを取得し、取得したものから回答を書きます。Google は検索における自社の AI 機能を、中核のランキングシステムに根拠づけられた RAG だと説明しています。
グラウンディング。生成されたテキストを取得した情報源に結びつけ、回答がモデルの学習時の記憶だけでなく、いま生きているウェブの内容を反映するようにすることです。
query fan-out。1 つの質問の背後で関連する複数のクエリを同時に発行し、回答を生成する前により広い文脈を集めることを指す Google の用語です。1 つのページが、ユーザーが一度も入力していない fan-out のクエリによって取得されることがあります。
引用。アンサーエンジンが生成した回答の中で、ある主張に添えるリンクのことです。引用は AEO と GEO における通貨です。
AI Overviews と AI Mode。検索における Google の生成的な体験です。検索結果の上に置かれる生成された要約と、完全に対話的な検索モードを指します。どちらも上記の仕組みで情報源を選びます。
コンテンツと品質
有用なコンテンツ。ユーザーを第一に考えたコンテンツを指す Google の総称です。読者のために作られ、一次体験を示し、訪問の目的を満たすものを意味します。主に上位に表示されるために作られたコンテンツの対極にあります。
内容の薄いコンテンツ。すでに上位に表示されているものに何も足していない、中身の乏しいページです。テンプレートの文章、言い換えただけの要約、差別化のないまとめ記事などが該当します。
大規模なコンテンツの不正使用。ユーザーの役に立つためではなく主に順位を操作するために多数のページを量産することに対する、Google のスパムに関するポリシーです。検出されるパターンはクラスターの指紋です。テンプレート化された物語、共有された基盤、そろった公開頻度を指します。1,000,000 ページにわたる調査では、上位 10 位の結果の 8.4 から 11.7 パーセントが実質的に AI で生成されており、表示回数も安定していました。つまり AI による執筆そのものが引き金ではなく、引き金になるのはパターンです。
E-E-A-T。経験、専門性、権威性、信頼性。良い情報源を説明するために Google の品質評価ガイドラインが用いるレンズです。コンテンツを評価するためのガイダンスであって、注入できる直接的なランキング要因ではありません。
一次情報源。事実の出どころです。規格、法令、公式統計、査読を経た研究、ベンダーのドキュメント、自社のデータなどが該当します。一次情報源を引用することは、測定された 3 つの GEO の効果のうちの 1 つです。
実質密度。100 語あたりの検証できる主張の数です。ページが情報を運んでいるのか、それとも埋め草なのかを見分ける実務的な代理指標になります。
技術用語
llms.txt。自分のサイトについて言語モデルに伝えるために提案されているファイルです。Google は、Google Search が llms.txt ファイルを無視すると述べています。そこでは害にも助けにもなりません。ほかのクローラーはそれぞれ独自の方針を定めています。
構造化データ / スキーママークアップ。ページの内容を記述する、機械が読める注釈（JSON-LD）です。従来のリッチリザルトには有用ですが、生成 AI の検索には必須ではないと Google は述べています。
snippet の表示対象であること。ページが検索結果でテキストの snippet つきで表示されうるかどうかです。Google の AI 機能に現れるための前提条件になります。
hreflang。同じコンテンツの言語版と地域版を互いに対応づける注釈です。
IndexNow。クロールを待つ代わりに、新しい URL や変更された URL を参加している検索エンジンへ即座に通知するためのプロトコルです。
測定
シェアオブボイス。あるプロンプトセットに対する回答の中で、競合と比べてブランドがどれくらいの頻度で現れるかを示します。
測定のばらつき。AI の回答の不安定さのことです。同一の ChatGPT の実行を 3 回行うと、安定して残る引用元はおよそ 2.2 パーセントです。また、ブランド応答ではクエリの言語がばらつきの 26.5 から 32.0 パーセントを説明する一方、ブランドそのものが説明するのは 1.5 パーセントです。1 回の確認はノイズです。妥当な測定は、同じプロンプトを言語、モデル、言い回しをまたいで実行し、信頼区間を報告します。
信頼区間。ノイズを踏まえたとき、測定値がもっともらしく収まる範囲です。これを添えずに報告された可視性は、数字のついた当て推量です。
生成 AI のパフォーマンスレポート。自分のサイトが Google の AI 体験でどのような成果を出しているかを Google が示す、Search Console のレポートです。唯一の一次データの窓であり、Google は自社の内部のランキングや AI システムにアクセスできるサードパーティのツールは存在しないと述べています。