【研究報告】GEO対策はまだ確立していない｜今は測定から

ChatGPTやGeminiに相談してから買い物をする人が増え、「AIの答えに自社が出るか」を狙う取り組み——GEO（生成エンジン最適化）に注目が集まっています。ただ、結論から言うと、GEOはまだ確立した分野ではありません。「これをやれば効く」という確定したノウハウは、まだ無いのです。研究が示しているのは、単一の効く手ではなく、手法によって効き目が大きくばらつくこと、そして同じ手でもサイトの順位しだいで効果が逆転すること。だから、流行りのGEO施策に一括投資するのは博打に近い。本記事では、なぜGEOがまだ確立していないと言えるのか、研究が示すばらつきの正体、そして「施策に飛びつく前に、まず効果を測れる土台を持つ」という今いちばん現実的な一手を、専門用語を避けて整理します。

この記事のまとめ#

• GEO（生成エンジン最適化）は、AIの答えに自社を出すための取り組みです。ただ、まだ生まれたばかりの分野で、「これをやれば効く」という確定したノウハウはありません
• 研究が示すのは、効く単一の手ではなく効果のばらつきです。手法によって改善の幅は大きく違い、同じ手でも低い順位のサイトでは大きく効き、すでに上位のサイトではむしろ逆効果になることが報告されています
• だから「AIに好かれる対策パッケージ」に一括投資するのは博打に近い。全員が同じ手を打てば効果は薄れ、誇大な表現は読者の信頼も損ないます
• 今いちばん現実的なのは、新しい施策そのものより先に「打った手が効いたか」を測れる土台を持つこと。AIからの流入はGA4では「Direct」に紛れて測りにくいので、ここをそろえるのが出発点です

1. GEOとは何か なぜ確立していないと言えるのか#

結論から言うと、GEOは生まれたばかりの分野で、「これをやれば効く」という確定したノウハウは、まだありません。

GEOは「生成エンジン最適化」の略で、ChatGPTやGeminiのようなAIの答えの中に、自社のサイトや商品を出すための取り組みを指します。検索の主役が、青いリンクを自分で選ぶやり方から、AIに聞いて答えをもらうやり方へ移りつつある。だから「AIの答えに出られるか」が新しい勝負どころになり、それを狙うのがGEOです。ねらい自体ははっきりしています。

問題は、その「効く手」がまだ固まっていないことです。AIに好かれる書き方として、いろいろな手法が語られています。けれど、それらが本当に効くのか、どんな場面でどれくらい効くのかは、まだ手探りの段階です。下の図のように、検索の形が変わり、各社が手を探している最中で、共通の答えはまだ出ていない、というのが今いる地点です。

ここで、よく引かれる研究を一つ紹介します。『生成エンジン最適化（GEO）』（原題 "GEO: Generative Engine Optimization"）という研究で、AIの答えに自社が出やすくなる書き方を9つ試して、どれがどれくらい効くかを実際に測ったものです[1]。これは学会（ACM SIGKDD）で発表された査読済みの研究で、GEOという言葉を世に広めた起点としてよく参照されます。この研究が示したのは「これさえやれば勝てる」という単一の正解ではなく、もっと込み入った——そして実務に効く——事実でした。次の章でその中身を見ます。なお、AIが具体的にどう出すサイトを選んでいるのかは、AIに選ばれるサイトの条件でも扱っています。

2. 研究が示すのは手法でなく効果のばらつき#

結論から言うと、研究が示しているのは「この手が効く」という単一の正解ではなく、手法によって効き目がバラバラだという事実です。

先ほどの研究では、AIの答えでの見え方は、うまく書けば全体で最大4割ほど良くなる、という結果が報告されています[1]。ただ、ここからが肝心です。下の図のように、同研究が試した手法は、効き目の大きさが手法ごとに大きく開いていました（図は順位はそのままに、効き目の大きさを相対的に示した目安です）。出典や根拠を引用として添える書き方は効き目が大きい一方、独自の言葉づかいに頼る書き方の効き目は小さい。同じ「対策」という言葉でくくっても、効き目は手法によってまるで違うのです。

さらに重要なのは、同じ手でも効き方が一定でない点です。同研究では、出典を示すという同じ手が、検索順位の低いサイトでは見え方を大きく押し上げた一方、すでに1位のサイトではむしろ逆効果になった、と報告されています。数字でいうと、もともと目立たなかったサイトでは見え方がおよそ2倍（プラス100%超）に伸びた一方、すでに上位のサイトでは3割ほど下がった、という幅です[1]。さらに、キーワードを詰め込むやり方は効きにくく、分野によってはかえって見え方を下げることもある、と示されています。つまり「足せば足すほど良くなる」わけではない。手法も、立っている順位も、扱う分野も違えば、効き目はひっくり返るのです。

ひとつ、はっきり断っておきます。この研究は複数のテーマで検証されていますが、数値そのものは検証時点・対象の話です。本記事の図は相対的な目安（イメージ）として見てください。骨組み——「効く手は一つでなく、効き目は手法・順位・分野でばらつく」——はECサイトやサービスサイトにも広く当てはまると考えられますが、当てはまり方は商材によって違います。「研究で証明された普遍の法則」と受け取らず、自分のサイトのデータで確かめるのが正確です。AI検索で自社がどれだけ見えているかの調べ方は、AI検索でのブランドの見え方を測るで扱っています。

3. GEO対策パッケージに飛びつく前に#

結論から言うと、効き目がこれだけばらつく以上、「これさえやればAIに好かれる」というパッケージに一括投資するのは、博打に近い選択です。

効果が手法や順位でばらつくということは、「みんなが勧める対策をまとめてやる」が、自社では空振りになりうるということです。下の図は、GEO施策を「効果の確実性」と「自社で測れるか」の2つの軸で並べたものです。出典や根拠をていねいに示す、評価や口コミを積む、といった正当な積み上げは、土台があれば右上（効いて、しかも測れる）へ動かせます。一方、流行りの対策パッケージをそのまま一括導入する手は、効果が不確かで、しかも効いたかどうかを自社で確かめられない左下——つまり博打になりやすい場所に座ります。

もう一つ、見落としやすい落とし穴があります。仮に効く手があっても、全員が同じ手を打てば、得られるものは薄まるという点です。誇大な売り文句で一時的に割り込めても、誰もが同じテンプレートを真似れば効果は平準化し、しかも誇大な表現は読者の信頼を損ないます。AIのおすすめが大手に偏りやすい構造と、そこを崩す現実的な道筋は、AIのおすすめが大手に偏る理由でくわしく扱っています。打つべきは、他と同じ手ではなく、自社にしか言えない正当な強みを積むこと。そして——ここが肝心ですが——打った手が「実際に効いたか」を測れる状態にしておくことです。

4. 施策の前に効果を測れる土台を持つ#

結論から言うと、いま打つべき一手は、新しいGEO施策そのものより先に、「打った手が効いたか」を測れる土台を持つことです。

理由はシンプルです。効き目が手法・順位・分野でばらつく以上、どの手が自社に効いたかは、やってみて測るまで分からないからです。測れない状態で施策だけ増やすと、何が効いて何が無駄だったかが永遠に切り分けられません。下の表のように、測る土台があるかないかで、同じGEO施策でも「続ける手を数字で選べる」か「勘で続けるしかない」かが分かれます。施策はその次。順番を逆にしないことが、いちばんの近道です。

ところが、この「測る」がやっかいです。AIの答えから来た流入は、リンクに出どころの印が付かないことが多く、GA4では「Direct」や出どころ不明に紛れます。つまり、AI経由で人が来て買っていても、それをAI経由として切り分けるのが、標準のままでは構造的に難しい。2026年に「AI Assistant」というチャネルが増えましたが、これも印を渡してくれた一部しか拾えず、残りは「Direct」に沈んだままです。AI流入が「Direct」に紛れる仕組みと見分け方は、AI流入が『Direct』に紛れて見えない｜見分け方と売上接続で整理しています。だからこそ、まずこの切り分けをそろえることが、GEOの出発点になります。

RevenueScopeの解決策

結論から言うと、GA4や手作業では、AIからの流入が「Direct」に紛れて切り分けにくく、その流入が売上につながったかを毎月追うのも重い。ここから先がRevenueScopeの領域です。

RevenueScope は、ECの売上判断に必要な集計をあらかじめ組んであるツールです。「Direct」の山に紛れたAI参照の流入を切り出し、bot（自動アクセス）を除いたうえで、ページ別・引用元のエンジン（ChatGPT・Claude・Perplexity・Geminiなど）別に、流入数・訪問あたりの売上（RPS）・売上をそろえて見せます。さらに、AIに引用されてもおかしくないのに取りこぼしているページも拾います。「いまどこに、どれだけAIから来ていて、それが売れているのか」という現在地を、まず数字で見られるようにする——ここが土台です。AIに聞くと、こう返ってきます（表示はデモデータ）。

AI経由で来ているページと、その売上：

AIに引用されてもおかしくないのに、取りこぼしているページ：

上の表の読みどころは、流入の数と売上が同じ順ではないことです。お役立ち記事はいちばん多くのAI流入を集めていますが、訪問あたりの売上は低い。一方、商品の紹介ページは流入こそ少ないものの、来た人がよく買うので売上では上回ります。下の表は、AIに引用されてもよさそうなのに、まだ流入を取りこぼしているページです。GEO施策を打つなら、こうした現在地を起点に、「打った手で、どのページのAI流入と売上が動いたか」を見比べれば、続ける手と捨てる手を勘でなく数字で選べます。AI流入が増えること自体は効果と同じではない、という落とし穴は、AI流入が増えた＝効果ではない｜本物の増分の見分け方で扱っています。

ひとつ、はっきりさせておきます。RevenueScope が数えるのは、クリックして実際にサイトに来た流入とその売上だけです。AIの回答に名前が出ただけ（クリックなし）の露出そのものや、「ChatGPTにどれだけ言及されているか」という可視性の総量は測りません。また、AI流入の出どころは参照元やアクセスの特徴から見分けているので、印を一切残さない流入まで100%を捕まえることはできません。粗利や在庫までは計算しません。RevenueScope が肩代わりするのは、捕まえられた分を毎月の手作業なしで切り出し、ページ別・エンジン別に、売上までそろえて見比べる材料を整えるところ。どのGEO施策を打つかは、あなたが決めます。

FAQ#

よくある質問#

Q. GEO対策は、今すぐ本格的に始めるべきですか？

A. 急いでパッケージに一括投資するのはおすすめしません。研究では、効き目が手法・順位・分野で大きくばらつき、同じ手でも逆効果になりうると報告されています。まず効くと分かっている正当な積み上げ（出典や根拠を示す、評価や口コミを積む）から始め、同時に「打った手が効いたか」を測れる状態を作るのが現実的です。測れないまま施策だけ増やすと、何が効いたか切り分けられなくなります。

Q.「AIに好かれる書き方」のテンプレートを真似すれば効きますか？

A. 部分的には効いても、それだけで勝てるとは限りません。全員が同じ手を打てば効果は平準化し、誇大な表現は読者の信頼を損ないます。研究でも、キーワードの詰め込みは効きにくく、分野によってはかえって見え方を下げると示されています。打つべきは他と同じ手ではなく、自社にしか言えない正当な強みを積むこと、そして効果を測って続ける手を選ぶことです。

Q. GEOの効果は、GA4で測れますか？

A. 標準のままでは測りにくいのが実情です。AIの答えから来た流入は出どころの印が付かないことが多く、GA4では「Direct」や出どころ不明に紛れます。一度は手作業で確かめられても、ページごと・月ごとに追い続けるのは構造的に骨が折れます。AI流入を切り分け、訪問の数でなく売上で見られる状態にしておくことが、効果を測る土台になります。

まとめ#

GEO（生成エンジン最適化）は、AIの答えに自社を出すための取り組みです。ねらいははっきりしていますが、分野としてはまだ確立していません。研究が示すのは「これをやれば効く」という単一の手ではなく、効き目が手法・順位・分野で大きくばらつくこと、そして同じ手でも逆効果になりうることでした。

だから、流行りの対策パッケージに一括投資するのは博打に近い。全員が同じ手を打てば効果は薄れ、誇大な表現は信頼を損ないます。打つべきは、自社にしか言えない正当な強みを積むこと。そして、それより先に「打った手が効いたか」を測れる土台を持つことです。

AIからの流入はGA4では「Direct」に紛れて測りにくく、ここを切り分けてはじめて、どのGEO施策がどのページの売上につながったかが見えます。施策に飛びつく前に、まず測れる土台を。順番を逆にしないことが、いちばんの近道です。

参考文献#

• [1] Aggarwal ほか「GEO: Generative Engine Optimization」 2024