GEOとLLMOの違いとは｜定義・対象範囲と実務での使い分け

1. GEOとは

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。

この言葉の代表的な原典が、Pranjal Aggarwal氏らによる研究「GEO: Generative Engine Optimization」です。

この研究では、Generative Engineを、複数の情報源から情報を取得し、LLMを用いて統合しながら回答を生成する仕組みとして整理しています。

そのうえで、コンテンツ制作者が生成された回答内でのコンテンツの可視性を高めるための最適化手法としてGEOを提案しています。

同研究では、実験条件によってはGEOの手法によって生成エンジン内での可視性が最大40％向上したと報告されています。

ただし、この数値は論文内のベンチマークと実験環境における結果です。現在のChatGPTやGemini、Perplexityなどで同じ効果が得られることを保証するものではありません。

原論文のGEOと、現在実務で使われるGEOは分けて考える

現在では「GEO」という言葉が、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI OverviewsやAI Modeなど、さまざまな生成AI・AI検索上での情報露出を改善する取り組みを表す言葉として広く使われています。

ここで注意したいのは、原論文で提案されたGEOの定義と、現在マーケティング実務でGEOと呼ばれている範囲を完全に同一視しないことです。

学術研究上の原典が存在する一方で、その後「GEO」という言葉の実務上の使われ方は広がっています。

GEOの基本的な考え方や具体的な対策については、GEOとは？をご覧ください。

2. LLMOとは

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。

一般的には、ChatGPTやGemini、ClaudeなどのLLM、またはLLMを利用したサービス上で、自社やコンテンツが適切に認識・利用され、回答に反映される状態を目指す文脈で使われています。

ただし、GEOと大きく異なるのが、LLMOにはGEO論文のように広く参照される単一の原典によって定義が一意に確立されているわけではないことです。

実際には、LLMOという言葉は次のような意味で使われています。

• LLMを利用するサービスで引用・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
• モデルの学習や長期的な知識への反映まで意識した取り組み

このように、媒体によって説明する範囲が異なります。

LLMOそのものの定義を簡潔に確認したい場合は、LLMOとは｜意味・定義をご覧ください。より詳しい解説は、LLMOとはで確認できます。

LLMOを「学習データ対策」だけに限定しない

LLMOを説明する際、「LLMに自社情報を学習させるための対策」と表現されることがあります。

しかし、サイト運営者がOpenAIやGoogle、Anthropicなどのモデルが次回の事前学習でどのWeb情報を採用するかを直接指定できるわけではありません。

また、現在の生成AIサービスでは、モデル内部の知識だけで回答するとは限らず、Web検索や外部情報の取得を組み合わせる場合があります。

そのため実務では、「将来モデルに学習されるか」だけを見るのではなく、次のような現在のAI回答を確認する方が現実的です。

• 現在のAI回答で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

3. GEOとLLMOの違い

GEOとLLMOは、どちらも生成AI時代の情報最適化を表す言葉ですが、言葉の起源と、主に強調される対象に違いがあります。

ただし、以下の比較は「業界共通で確定した上下関係」を示すものではありません。本記事における実務上の整理です。

つまり、GEOは「生成された回答の中でどう扱われるか」という観点を説明しやすく、LLMOは「LLMやLLMを利用するサービスにどう認識・利用されるか」という観点を説明する際に使われることがあるという違いです。

ただし、これはあくまで傾向です。

「GEOがLLMOを完全に内包する」「LLMOの方がGEOより広い」といった上下関係を、業界共通の正解として断定することはできません。

GEOとLLMOは、対象や強調点に違いがある一方、生成AI・AI検索上で企業やコンテンツがどのように理解・利用され、回答へ反映されるかを改善するという実務領域では互いに関連しています。

4. 「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は検索時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」と説明されることがあります。

この整理は、両者の違いを直感的に理解する方法としては分かりやすいものです。

ただし、「GEO＝検索、LLMO＝学習」を業界共通の確定定義として扱うのは適切ではありません。

理由は大きく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論文のように広く共有された単一の原典が確認できません。

そのため、「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」まで含めて説明する媒体もあります。

「LLMO＝学習データ対策」と限定すること自体が、一つの定義にすぎません。

② 現在のAIサービスは「学習済み知識」と「検索」を単純に二分できない

現在の生成AIサービスでは、回答のたびに必ずWeb検索を行うわけでも、常にモデル内部の知識だけで答えるわけでもありません。

サービスや質問内容によって、モデル内部の知識とWeb検索・外部情報取得などが組み合わされる場合があります。

GoogleもAI OverviewsやAI Modeについて、関連する複数の検索を行う「クエリファンアウト」を利用する場合があると説明しています。

AI検索が情報を取得し、回答を生成する仕組みについて詳しく知りたい方は、AI検索の仕組みをご覧ください。

「検索ならGEO、学習ならLLMO」と完全に二分するより、何を最適化の対象として強調している言葉なのかを見る方が適切です。

5. なぜGEOとLLMOの説明はサイトによって違うのか

GEOとLLMOについて調べると、サイトによって説明が異なります。

• GEOがLLMOを含む広い概念
• LLMOの方がGEOより広い
• GEOは検索、LLMOは学習
• GEOとLLMOはほぼ同じ意味

この違いが生まれる大きな理由は、生成AI・AI検索の最適化に関する用語体系がまだ統一されていないためです。

GEOには研究上の原典がありますが、現在実務で「GEO」と呼ばれる範囲は原論文より広く使われています。

一方、LLMOは実務上広がった呼称であり、その対象をLLMそのもの、LLMを利用するサービス、AI回答、学習データ、ブランド認識のどこまで含めるかについて統一された説明がありません。

さらに、現在の生成AIサービスではモデル内部の知識と外部情報取得が組み合わされる場合があるため、「LLM」と「生成エンジン」を実務施策として完全に切り分けることも難しくなっています。

GEO・AEO・LLMOなどの定義が媒体によってどのように異なるのかについては、GEO・AEO・LLMOの違いを調べたら、定義がバラバラだった話でも詳しく紹介しています。

6. GEOとLLMOは別々に対策する必要がある？

実務上の施策は大きく重なるため、通常はGEOとLLMOを完全に分離して進める必要性は高くありません。

名称が違っても、現在の生成AI・AI検索上で自社を正しく理解・言及・引用してもらうために必要な情報整備には共通する部分が多いためです。

主な取り組みは、次の3方向に整理できます。

① 自社サイトと公式情報を整える

まず、自社についてAIや検索システムが参照できる正確な情報を用意します。

• 商品・サービス内容
• 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

重要なのは、単に情報量を増やすことではありません。

自社サイト内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・商品名が一貫しているかまで確認する必要があります。

GoogleもAI OverviewsやAI Modeについて、従来のSEOベストプラクティスが引き続き有効であり、表示されるための特別な追加要件はないと説明しています。

② 独自データ・事例などの一次情報を増やす

他のWebサイトから簡単に合成できる一般論だけではなく、自社だから公開でき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・サービス固有の仕様
• 専門家による経験や見解

一次情報は、SEOやGEO、LLMOという名称に関係なく、他サイトとの差を作る重要な情報資産になります。

③ 第三者サイトとの情報の整合性を確認する

生成AIが自社について回答する際、自社サイトだけを参照するとは限りません。

比較サイト、業界メディア、レビューサイト、ニュース記事などが情報源になる場合もあります。

• 旧料金が残っていないか
• 商品仕様が公式情報と異なっていないか
• ブランド名や会社名の表記が統一されているか
• 古い会社情報が掲載されたままになっていないか

具体的な進め方については、GEO対策の始め方をご覧ください。

7. SEOなどの関連概念とはどう違う？

GEOやLLMOはSEOと完全に切り離された施策ではありません。

SEOは、Googleなどの検索エンジン上でWebページの可視性を高めるための最適化です。

一方、GEOやLLMOでは、検索順位だけでなく、次のような点も確認します。

• AI回答に自社が登場するか
• 情報源として引用されるか
• 正しく説明されるか
• 比較・推薦の候補に入るか

Google自身も、AI OverviewsやAI Modeにおいて従来のSEOベストプラクティスが引き続き重要だと説明しています。

一方で、検索順位とAI回答上の引用元が必ず一致するわけではありません。

Genviewが15業界・450クエリを対象にGoogle上位10サイトとChatGPT・Geminiの引用URLを照合した調査では、AI引用URLと同一クエリのGoogle上位10サイトとの重複率は次の結果でした。

つまり、この調査ではAIが引用したURLの75.0％が、同じクエリにおけるGoogle上位10サイトの外にありました。

これは「SEO順位が高いとAIに引用されにくい」という意味ではありません。

SEO順位だけを見ても、AI回答上で自社や競合がどのように扱われているかを把握しきれないということです。

調査方法や業界別の結果については、SEO上位サイトはAIにも引用されるのか？15業界450クエリをChatGPT・Geminiで調査をご覧ください。

GEOとSEOの違いについてはGEOとSEOの違い、AEOとの違いについてはGEOとAEOの違いで詳しく解説しています。

8. 結局、GEOとLLMOのどちらを使えばいい？

GEOとLLMOのどちらを使うかについて、業界共通の正解があるわけではありません。

重要なのは、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を揃えることです。

たとえば「LLMO」という言葉を、「LLMの学習データを意識した施策」という意味で使う人と、「ChatGPTなどの回答で認識・引用・言及されるための施策全般」という意味で使う人が同じプロジェクトにいると、議論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

といった形で、自社内の定義を決めておくと運用しやすくなります。

GenviewではGEOを中心的な概念として扱いながら、LLMOで重視される領域も含めて、生成AI・AI検索上でのブランド認識、言及、引用、推薦などを確認・改善します。

そのためGenviewは、GEO対策とLLMO対策を完全に別のものとして分断するのではなく、実際のAI回答を起点に両方の領域を支援します。LLMO対応については、GenviewはLLMO対策にも利用できますか？でも説明しています。

ただし、GEOという言葉を選ぶこと自体が成果につながるわけではありません。

最終的に確認すべきなのは、実際のAI回答です。

• 自社名・商品名が回答に登場しているか
• 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ごとに結果がどう異なるか

GEO・LLMOという名称を整理することはスタート地点にすぎません。

AI上で実際にどう扱われているのかを確認し、その結果に応じて情報を改善していくことが本質です。

Genviewのクエリ改善では、設定したクエリごとにAI回答を確認し、自社の言及状況や引用元、競合との差などを継続的に確認できます。

まとめ｜GEOとLLMOは「どちらが上か」ではなく、実際のAI回答を見る

GEOとLLMOは、どちらも生成AI時代の情報最適化を表す言葉ですが、その成り立ちと定義の状態には違いがあります。

GEOには学術研究上の原典があります。

一方、LLMOにはGEOのような広く共有された単一の原典が確認できず、媒体によって対象範囲や意味が異なります。

そのため、「GEOがLLMOを含む」「LLMOの方がGEOより広い」「GEOは検索、LLMOは学習」といった説明のいずれか一つを、業界共通の正解として固定する必要はありません。

実務で行う情報整備も大きく重なります。

公式情報を正確に整えること、独自データや導入事例などの一次情報を増やすこと、第三者サイトとの情報の不整合を減らすこと、そして実際のAI回答を確認することです。

大切なのは名称ではなく、ChatGPTやGeminiなどの回答で、自社がどのように理解・言及・引用・推薦されているかを確認し、改善を続けることです。

よくある質問

参考サイト

一次情報・公式情報

• Pranjal Aggarwal et al.｜GEO: Generative Engine Optimization
• Google Search Central｜AI機能とウェブサイト
• Google Search Central｜Optimizing your website for generative AI features on Google Search
• Google Search Central Blog｜A new resource for optimizing for generative AI in Google Search

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