GEO対策とLLMO対策の違いとは？どちらが広いのか・別々にやるべきかを解説
著者：喜多 陽平（Genview チームリーダー / 株式会社FID） 公開：2026-05-25
GEO対策とLLMO対策の違いは、説明する会社によって変わります。
「LLMO対策とGEO対策は、別々にやらないといけないんですか？」。商談で、こう聞かれることがあります。
検索で上位に出てくる解説記事を読むと、「GEOはAIが検索して答える瞬間の対策、LLMOはAIが学習する段階の対策」と分けて説明しているものが多く見つかります。この分け方なら、2つは別々の対策に見えます。
けれども、サイトを運営する側が、AIのモデルが何を学習するかを直接決めることはできません。今のAIは、質問によって、覚えている知識で答えることもあれば、Webを調べて答えることもあります。
そこでこの記事では、GEOの原典、LLMOの使われ方、検索上位4ページの説明、弊社の観察を並べて、2つの違いを整理します。
30秒でわかる結論
- GEOには学術研究の原典があり、LLMOには広く参照される単一の原典がない
- 検索上位の4ページは、どれもLLMOを「学習」の側に置いて説明していた
- 同じChatGPTでも、質問に「最近」を足すと、回答に引用元が表示された（弊社の観察）
- どちらが広いかに業界共通の答えはなく、企業がやることの多くは重なる。GEO対策とLLMO対策を別々に進める必要は高くないと、私たちは考えている
この記事で扱う範囲
GEOとLLMOそれぞれの意味／違い／「GEO＝検索、LLMO＝学習」という説明／検索上位4ページの説明の比べ方／別々に対策する必要があるか／どちらの言葉を使えばよいか
動画で見る：GEOとLLMOの違い
GEOとは？学術研究で提案された言葉
GEO（Generative Engine Optimization）は、日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。
代表的な原典は、Pranjal Aggarwal氏らの研究「GEO: Generative Engine Optimization」です。この研究は、複数の情報源から情報を集め、LLMでまとめて回答を作る仕組みを「Generative Engine（生成エンジン）」と呼び、その回答の中でコンテンツの見え方を高める方法としてGEOを提案しました。
同じ研究では、実験の条件によっては、生成エンジンの中での見え方が最大40%上がったと報告されています。これは論文のベンチマークと実験環境での結果で、今のChatGPTやGemini、Perplexityで同じ結果が出ることを示すものではありません。
原論文のGEOと、今の実務で使われるGEOは分けて考える
今は「GEO」という言葉が、ChatGPT、Gemini、Perplexity、GoogleのAI OverviewsやAI Modeなどで、自社の情報がどう扱われるかを改善する取り組み全般を指して使われています。
原論文が定義したGEOと、マーケティングの実務でGEOと呼ばれている範囲は、同じではありません。GEO対策の全体像は、GEO対策とはで解説しています。
LLMOとは？単一の原典がない言葉
LLMO（Large Language Model Optimization）は、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPTやGemini、ClaudeなどのLLM、またはLLMを使ったサービスの上で、自社やコンテンツが正しく認識され、回答に反映される状態を目指す文脈で使われています。
GEOと違うのは、LLMOには、GEOの論文のように広く参照される単一の原典が見当たらないことです。実際には、次のような意味で使われています。
- LLMを使うサービスで引用・言及されるための最適化
- LLMが企業やブランドを正しく認識できる状態を整える取り組み
- Web上のブランド情報や、第三者からの言及を整える取り組み
- モデルの学習や、長い目で見た知識への反映まで意識した取り組み
LLMOという言葉の定義は、LLMOとは｜意味・定義で整理しています。
LLMOを「学習データ対策」だけに限定しない
LLMOは「LLMに自社の情報を学習させるための対策」と説明されることがあります。
実際には、OpenAIやGoogle、Anthropicのモデルが次の学習でどのWebの情報を使うかを、サイト運営者が直接指定することはできません。今の生成AIのサービスは、モデルの中の知識だけで答えるとは限らず、Webの検索や外部の情報の取得を組み合わせることもあります。
そのため実務では、「将来モデルに学習されるか」より先に、今のAIの回答で次のことを確かめます。
- 自社が正しく説明されているか
- 自社名・商品名が認識されているか
- 情報源として引用されているか
- 比較やおすすめの候補に入っているか
GEOとLLMOの違いを表で比べる
GEOとLLMOは、言葉の成り立ちと、主に強調される対象が違います。下の表は業界共通の定義ではなく、この記事での整理です。
GEOとLLMOの比較（この記事での整理）
| 項目 | GEO | LLMO |
|---|---|---|
| 正式名称 | Generative Engine Optimization | Large Language Model Optimization |
| 日本語訳 | 生成エンジン最適化 | 大規模言語モデル最適化 |
| 原典 | 学術研究の原典がある | GEOのような単一の原典は見当たらない |
| 主に強調される対象 | 生成エンジン・生成された回答 | LLM・LLMを使うサービス |
| 主に語られる成果 | 回答の中での見え方・引用・言及 | 認識・利用・回答への反映 |
| 定義の状態 | 原論文があり、実務での使い方は広がっている | 媒体によって意味や対象範囲が違う |
| 実務でやること | 公式情報、一次情報、第三者の情報、技術的な土台など | 多くがGEOと共通 |
| 2つの関係 | 業界共通の上下関係は決まっていない | 業界共通の上下関係は決まっていない |
GEOは「生成された回答の中でどう扱われるか」を、LLMOは「LLMやLLMを使うサービスにどう認識・利用されるか」を説明するときに使われることが多い、という違いです。
これは傾向です。「GEOがLLMOを含む」「LLMOのほうが広い」といった上下関係を、業界共通の答えとして決めることはできません。
「GEO＝検索、LLMO＝学習」という説明は正しい？
GEOとLLMOの違いを調べると、「GEOは検索のときに引用されるための対策」「LLMOはLLMに学習・記憶してもらうための対策」という説明がよく見つかります。違いをつかむ入り口としては、分かりやすい整理です。
ただ、この分け方を業界共通の定義として扱うことはできません。理由は2つあります。
① LLMOの定義そのものが統一されていない
LLMOには、GEOの論文のような単一の原典がありません。「学習」を中心に説明する媒体もあれば、「認識」「引用」「言及」「ブランド情報の整備」まで含める媒体もあります。「LLMO＝学習データ対策」は、そのうちの1つの定義です。
② 今のAIのサービスは「学習済みの知識」と「検索」をはっきり分けられない
今の生成AIのサービスは、毎回必ずWebを検索するわけでも、いつもモデルの中の知識だけで答えるわけでもありません。サービスや質問によって、両方を組み合わせることがあります。
弊社の観察でも、同じAIで違いが出ました。2026年6月、ChatGPT（ゲストモード）に「おすすめのメンズスニーカー教えてください。」と聞くと、回答に引用元は表示されませんでした。「最近おすすめのメンズスニーカー教えてください。」と「最近」を足すと、引用元が表示されました（出典：株式会社FID／Genview「AIは質問によって検索しているのか？｜同じAIでも回答が変わる理由を観察してみた」2026年6月）。
質問2つを聞いた観察で、AIの中で何が起きているかまでは分かりません。言えるのは、同じAIでも、質問によって「Webの情報を使ったように見える回答」と「使っていないように見える回答」の両方が出た、ということです。AI検索が情報を集めて回答を作る仕組みは、AI検索の仕組みとは？情報取得からLLMの回答生成まで解説で解説しています。
「検索ならGEO、学習ならLLMO」と分けるより、その言葉が何を対象として強調しているかを見るほうが、今のAIの動き方に合っていると考えています。
GEOとLLMOの説明は、なぜサイトによって違うのか
GEOとLLMOを調べると、サイトによって説明が分かれます。2026年9月29日に、検索で上位に出てくる4ページを読み比べました。
検索上位4ページの、GEOとLLMOの説明（各ページの言い回しをもとに要約。2026年9月29日に確認）
| 記事（会社・公開日） | GEOの説明 | LLMOの説明 | 2つの関係 |
|---|---|---|---|
| SEO担当者必見！GEOとLLMOの違いとAI検索で勝つ対策（パーソルビジネスプロセスデザイン・2026年3月2日） | AIが答えを作るときに、自社の情報が優先的に引用されるよう最適化する取り組み。検索の瞬間に選ばれるための短期的な施策 | AIが学習する段階で、自社の情報を正しく、ポジティブに認識してもらう働きかけ。知識の根幹に働きかける根本的な手法 | 対立する概念ではなく、連携させていく |
| GEOとLLMOの関係｜どちらを先にやるべきか（仁頼・2026年3月18日） | 生成AIを搭載した検索エンジン全般での引用獲得 | 大規模言語モデルそのものへの最適化。GEOよりモデルの「学習」に重点を置き、Web検索機能を持たないAIモデルへの対応も含む | 対象範囲の違い。GEO対策を適切に行えば、LLMOの要件もほぼカバーできる |
| LLMO対策とGEO対策の違いとは？（セブンアイズ・2025年9月7日） | 生成AIがユーザーの調べものに、その情報を参考にしてもらうための施策 | LLMに誤解なく学習させ、利用してもらうための施策。対象はAIエコシステム全体 | 互いに補完し合う関係 |
| GEO対策とは？SEOやLLMOとの違い、具体的な施策7つを徹底解説（Sienca・2025年10月2日） | 生成AIの回答に自社情報を表示させる。対象はChatGPT、Gemini、Perplexityなどの検索AI | LLMに正確な情報を学習・記憶させる。対象はGPT-4やClaudeなどのLLMモデル本体 | 比べる表で、別の項目として並べている（上下関係は書いていない） |
4ページとも、LLMOを「学習」の側に置いて説明していました。一方で、2つの関係の書き方は「連携させる」「GEO対策でほぼカバーできる」「補完し合う」「別の項目として並べる」と、4ページで分かれています。
説明が分かれるのは、この分野の言葉の体系がまだ統一されていないためだと考えています。GEOには研究の原典がありますが、実務で「GEO」と呼ばれる範囲は原論文より広がっています。LLMOは実務の中で広がった呼び方で、LLMそのもの、LLMを使うサービス、AIの回答、学習データ、ブランドの認識のどこまでを含むかが、書き手によって違います。
GEO対策とLLMO対策は、別々にやる必要がある？
企業が実際にやることは大きく重なるので、GEOとLLMOを分けて進める必要は高くないと考えています。呼び方が違っても、生成AIやAI検索で自社を正しく理解・言及・引用してもらうための情報の整え方は、ほとんど共通しています。
取り組みは、次の3つに分けられます。
① 自社サイトと公式情報を整える
まず、AIや検索の仕組みが参照できる、自社についての正確な情報を用意します。
- 商品・サービスの内容
- 料金
- 対象ユーザー
- 機能・仕様
- 会社情報
- よくある質問
- 導入事例
- 公開日・更新日
情報を増やせばよいわけではありません。自社サイトの中で説明が食い違っていないか、古い料金や仕様が残っていないか、会社名・商品名がそろっているかまで確かめます。
GoogleもAI OverviewsやAI Modeについて、これまでのSEOのベストプラクティスが引き続き有効で、表示されるための特別な追加の要件はないと説明しています（Google Search Central「AI機能とウェブサイト」）。
② 独自データ・事例などの一次情報を増やす
ほかのサイトから簡単にまとめ直せる一般論ではなく、自社だから出せる情報を増やします。
- 独自調査
- 実測データ
- 導入事例
- 実験結果
- 商品・サービスに固有の仕様
- 専門家の経験や見解
一次情報は、SEO・GEO・LLMOのどの呼び方をしても、ほかのサイトとの違いになる情報です。
③ 第三者のサイトとの情報のずれを確かめる
生成AIは、自社について答えるときに、自社サイトだけを見るとは限りません。比較サイト、業界メディア、レビューサイト、ニュース記事なども情報源になります。
- 古い料金が残っていないか
- 商品の仕様が公式情報と違っていないか
- ブランド名や会社名の書き方がそろっているか
- 古い会社情報が載ったままになっていないか
進め方は、GEO対策の始め方｜初心者向けに5つのステップで実践方法を解説で解説しています。
SEOとは、どう違う？
GEOやLLMOは、SEOと切り離された施策ではありません。SEOは検索エンジン上でWebページの見え方を高める取り組みで、GEOやLLMOは、AIの回答の中で自社が登場するか、引用されるか、正しく説明されるか、候補に入るかまで確かめます。
検索順位とAIの引用元は、必ずしも一致しません。弊社の15業界・450問の調査では、AIが引用したURLのうち、同じ質問のGoogle上位10位にもあったのは25.0%でした（出典：株式会社FID／Genview「AIの回答に登場（引用）したサイトは、Google検索の上位10位に表示されていたのか？」2026年8月）。
LLMOとSEOの違いはLLMO対策とは？意味・SEOとの違い、進め方とツールの選び方を解説、GEOとSEOの違いはGEOとSEOの違いとは？8つの観点で比較、AEOとの違いはGEOとAEOの違いで詳しく解説しています。
結局、GEOとLLMOのどちらの言葉を使えばいい？
どちらの言葉を使うかに、業界共通の正解はありません。先にそろえたいのは、社内や取引先との間で、その言葉を何の意味で使っているのかです。
たとえば「LLMO」を「LLMの学習データを意識した施策」の意味で使う人と、「ChatGPTなどの回答で認識・引用・言及されるための施策全般」の意味で使う人が同じプロジェクトにいると、話が噛み合わなくなります。
当社では、ChatGPTやGeminiなどの生成AI・AI検索の上で、自社が正しく理解・言及・引用・推薦される状態を目指す取り組みをGEOと呼ぶ
このように社内の定義を1文で決めておくと、話が進めやすくなります。Genviewでは、この取り組みをGEOと呼んでいます。AEOはFAQや強調スニペットのような、ページの一部を整える話として、LLMOはLLMの学習データに働きかける話として語られることが多く、3つの言葉の中で、GEOがいちばん「生成AIに対する取り組み全般」を指す幅を持っていると考えたためです。LLMOとの関係は、GenviewはLLMO対策にも利用できますか？でも説明しています。
どちらの言葉を選んでも、最後に確かめるのは実際のAIの回答です。
- 自社名・商品名が回答に出てくるか
- 自社サイトが情報源として引用されているか
- 「おすすめ」「比較」などの質問で候補に入っているか
- 特徴・料金・対象者などが正しく説明されているか
- ChatGPTやGeminiなど、AIごとに結果がどう違うか
よくある質問
Q GEO対策とLLMO対策の違いは何ですか？
GEOは、生成エンジンが作る回答の中でコンテンツの見え方を高める考え方として、学術研究で提案された言葉です。LLMOは、LLMやLLMを使うサービスへの最適化を指して使われますが、単一の原典がなく、学習を中心に説明する媒体も、認識・引用・言及まで含める媒体もあります。企業が実際にやること（公式情報を整える、一次情報を増やす、第三者の情報とのずれを確かめる、AIの回答を確かめる）は大きく重なります。
Q GEOとLLMOは、どちらが広い概念ですか？
業界共通の決まりはありません。GEOを広い概念としてLLMOを含むとする説明もあれば、LLMOを生成AI全般への最適化として広く捉える説明もあります。上下関係を決めるより、その媒体や組織がGEO・LLMOをどの意味で使っているかを確かめてください。
Q GEO対策とLLMO対策は、別々に進める必要がありますか？
公式情報の整理、独自データや事例などの一次情報、第三者のサイトとの情報のずれの確認、情報を取得できる技術的な土台、実際のAIの回答の確認は、GEOとLLMOのどちらの文脈でも共通します。そのため、2つを完全に分けて進める必要は高くないと、弊社では考えています。
Q LLMOとは、LLMの学習データに自社の情報を入れる対策ですか？
そう説明されることもありますが、LLMOを学習データの対策だけに限ることはできません。サイト運営者は、商用のLLMが事前学習にどのデータを使うかを直接指定できません。今の生成AIのサービスは、Webの検索や外部の情報の取得を組み合わせて答えることもあります。実務では、今のAIの回答での認識・引用・言及まで含めて確かめます。
Q SEOをやっていれば、GEO・LLMOにも対応できますか？
SEOの土台は要りますが、それだけでAIの上での状況をつかめるとは限りません。Google自身も、AI OverviewsやAI Modeでは、これまでのSEOのベストプラクティスが引き続き有効だと説明しています。Genviewの15業界450問の調査では、AIが引用したURLと、同じ質問のGoogle上位10位との重なりは25.0%でした。検索順位だけでなく、実際のAIの回答での引用・言及・推薦や、情報の正確さも確かめます。
まとめ：GEOとLLMOは「どちらが上か」より、実際のAIの回答で考える
GEOとLLMOは、どちらも生成AIの回答の中で自社がどう扱われるかに関わる言葉です。違うのは成り立ちと定義の状態で、GEOには学術研究の原典があり、LLMOには広く共有された単一の原典がありません。
検索上位の4ページは、どれもLLMOを「学習」の側に置いていました。ただし、サイト運営者はモデルが何を学習するかを直接決められません。同じChatGPTでも、質問によって、Webの情報を使ったように見える回答と、使っていないように見える回答の両方が出ています。
この記事の答え
どちらが広いかを決めるより、社内でその言葉を何の意味で使うかをそろえ、ChatGPTやGeminiの回答で自社が正しく説明・引用・推薦されているかを確かめることから始めてください。
参考サイト
Genview のご案内
自社の名前や情報が、ChatGPTやGeminiの回答でどう扱われているかを、質問ごとに続けて確かめたい方は、Genviewのクエリ改善をお使いください。
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