【GEOとは】ChatGPTに推奨されるためのSEO新戦略「ReachLLM」完全ガイド

⚡ この記事でわかること

GEO（Generative Engine Optimization）とは何か、その重要性
SEOとGEOの違いと関係性
LLM可視性最適化ツール「ReachLLM」の全機能と使い方
ChatGPTやPerplexityに推奨されるコンテンツの作り方（具体的な施策）
GEO戦略の注意点とリスク管理
業界別・サイト規模別のGEO対策ガイド
GEOの未来予測と今後のマーケティング戦略

はじめに：「ChatGPTに聞いたら、うちの商品が出てこない」

マーケティング担当者やSEO担当者の間で、こんな会話が増えています。

「『〇〇おすすめ』でGoogle検索1位なのに、ChatGPTに聞くとうちの商品が出てこない」「Perplexityで競合他社ばかり推奨されている…」「AIが回答を生成する時代、従来のSEOだけで大丈夫？」「ChatGPTのBrowsingで、なぜか競合サイトばかり参照されている」「AI検索時代のマーケティング戦略がわからない…」

検索行動の構造的変化

2026年、検索行動は大きく変わりつつあります。

行動パターン	従来（~2024年）	現在（2026年）
情報検索	Google検索 → サイト訪問	AI質問 → AIの回答で完結
比較検討	複数サイトを巡回	AIに「比較して」と依頼
意思決定	レビューサイト確認	AIの推奨を参考に
問題解決	ハウツー記事を読む	AIに手順を質問

AI検索の普及状況

プラットフォーム	月間アクティブユーザー（2026年1月）
ChatGPT	3億人+
Perplexity	1億人+
Google AI Overviews	検索の30%以上で表示
Claude	5,000万人+
Gemini	1億人+

Googleで検索する代わりに、ChatGPTやPerplexityに直接質問する人が増加。AIが回答を生成する過程で、参照されるコンテンツとされないコンテンツの差が明確になっています。

この新しい時代に対応するのが**「GEO（Generative Engine Optimization）」**という概念。

そして、GEO戦略を実践するためのツールとして登場したのが**「ReachLLM」**です。

1. GEOとは何か

1-1. GEOの定義

GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AI（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等）に自社のコンテンツを参照・推奨されるように最適化する手法です。

日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。

GEOの目的

目的	詳細
認知度向上	AIの回答で自社ブランドが言及される
信頼性構築	AIに「信頼できる情報源」として参照される
トラフィック獲得	AIの回答から自社サイトへの流入
競合優位	競合よりもAIに推奨される頻度を高める

1-2. SEOとGEOの違い

項目	SEO	GEO
目的	Google検索で上位表示	AIに参照・推奨される
ターゲット	Googleアルゴリズム（クローラー）	LLM（大規模言語モデル）
評価指標	検索順位、CTR、流入数	AI回答での引用頻度、言及率
コンテンツ形式	ユーザー向けに最適化	AI向けにも構造化
主な施策	キーワード最適化、被リンク構築	LLMs.txt設置、FAQ強化、構造化データ
効果の発現	数週間〜数ヶ月	数ヶ月〜（AIの学習サイクル依存）

1-3. SEOとGEOの関係

SEOとGEOは対立するものではなく、補完関係にあります。

良質なコンテンツ
    ↓
SEO対策 → Google検索で上位表示 → 信頼性向上
    ↓
GEO対策 → AIに参照される → さらに信頼性向上
    ↓
ブランド価値向上

E-E-A-Tを高めるコンテンツは、SEOにもGEOにも効果的です。

1-4. なぜ今GEOが重要か

理由1：AI検索の普及

統計	データ
「Googleの代わりにAIを使う」と回答した人	42%（米国、2025年）
Perplexityの検索回数成長率	前年比400%+
ChatGPT Browsingの利用率	有料ユーザーの60%以上

理由2：Google自身のAI化

Googleは「AI Overviews」で検索結果に生成回答を表示し始めています。従来の「10個の青いリンク」よりも、AIが生成した回答が上位に表示される傾向が強まっています。

理由3：ゼロクリック検索の増加

AIが回答を生成することで、ユーザーがサイトを訪問しなくても情報を得られる状況が増えています。このため、「AIに言及されること自体」がマーケティング価値を持つようになりました。

2. ReachLLMとは

2-1. 基本情報

ReachLLMは、複数のAIにおける自社の可視性を監査・改善するためのツールです。

項目	内容
開発元	ReachLLM Inc.（サンフランシスコ拠点）
創業年	2025年
対応AI	ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok、DeepSeek、Copilot
料金	Free（月5クエリ）/ Pro（$49/月）/ Enterprise（要問い合わせ）
言語	英語メイン（日本語クエリ対応）
Product Hunt評価	4.6/5（2026年1月時点）

2-2. 開発背景

ReachLLMの創業者であるDavid Chen氏は、元GoogleのSEOエンジニアで、AI検索の普及により従来のSEO指標だけでは不十分になることを予見し、このツールを開発しました。

「SEOツールは検索順位を測定するが、AIが何を推奨しているかは測定できなかった。GEO時代に必要な新しい指標とツールを作りたかった」

2-3. ReachLLMの主な機能

🔍 LLM可視性スコア

各AIに対して特定のクエリを投げかけ、自社がどのように言及されているかを数値化します。

指標	説明
言及率	クエリに対してAIが自社を言及する確率
言及ポジション	回答の冒頭/中盤/末尾のどこで言及されるか
センチメント	肯定的/中立的/否定的の分類
競合比較	競合他社との言及率比較
トレンド	時系列での変化を追跡

使用例

クエリ	結果例
「日本で人気の転職サイトは？」	自社サイト言及率：35%、競合A：60%、競合B：45%
「〇〇業界のおすすめ企業」	言及率：20%、センチメント：肯定的
「〇〇の選び方」	言及率：50%、ポジション：回答冒頭

🛠️ Agentic施策提案

可視性を高めるための改善施策をAIが自動生成します。

カテゴリ	提案例
テクニカル	LLMs.txt設置、構造化データ追加、サイトマップ最適化
コンテンツ	FAQ拡充、「〇〇とは」記事作成、統計データの追加
信頼性	著者情報の明記、引用元の追加、更新日の表示
構造	見出し構造の改善、箇条書きの活用、表形式データの追加

📈 効果追跡

施策実施後のスコア変化を追跡できます。

機能	詳細
ダッシュボード	全クエリのスコアを一覧表示
時系列グラフ	週次/月次のスコア推移
アラート	スコアが閾値を下回った時に通知
レポート	月次レポートの自動生成

🔄 競合分析

競合サイトのAI可視性を分析し、差分を把握できます。

機能	詳細
競合登録	最大10サイトまで競合登録
比較分析	クエリごとの言及率比較
強み/弱み分析	自社の強い領域・弱い領域を特定
施策提案	競合に勝つための施策を提案

3. GEO戦略の具体的な施策

3-1. LLMs.txtの設置

LLMs.txtは、AIクローラーに対して「このサイトの情報をこう使ってほしい」と伝えるファイルです。

robots.txtのAI版と考えるとわかりやすいでしょう。

LLMs.txtの基本構造

# LLMs.txt - サイトのAI向け情報

## About
このサイトは〇〇に関する信頼性の高い情報を提供しています。
運営者：〇〇株式会社
設立：2015年
専門分野：〇〇、△△、□□

## Main Topics
- トピック1: 詳細な説明（100文字程度）
- トピック2: 詳細な説明
- トピック3: 詳細な説明

## Key Facts
- 事実1：数値やデータを含む
- 事実2：検証可能な情報
- 事実3：最新の情報（更新日を含む）

## Expertise
- 専門家1の名前：資格・経歴
- 専門家2の名前：資格・経歴

## Contact
問い合わせ先：〇〇@example.com
所在地：東京都〇〇区

設置場所

ルートディレクトリ：https://example.com/llms.txt
または：https://example.com/.well-known/llms.txt

効果

効果	詳細
サイト概要の伝達	AIがサイトの専門分野を理解しやすくなる
信頼性の明示	運営者情報や専門家情報を提供
重要事実の強調	AIに引用してほしい情報を明示

3-2. FAQ構造化データの強化

AIはFAQ形式のコンテンツを参照しやすい傾向があります。

FAQページの作成ポイント

ポイント	詳細
質問形式	「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」など自然な質問
回答の構造	最初の1-2文で要点、その後詳細
網羅性	ユーザーが疑問に思うことを網羅
更新頻度	定期的に質問を追加・更新

Schema.org FAQPage実装例

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "〇〇とは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "〇〇とは、××のことです。具体的には..."
      }
    }
  ]
}
</script>

3-3. 「〇〇とは」系コンテンツの強化

AIは定義や説明を求められた時、明確な定義を述べているコンテンツを参照します。

効果的な構造

## 〇〇とは

〇〇とは、△△のことです。（1文で定義）

具体的には、以下の特徴があります：
- 特徴1
- 特徴2
- 特徴3

〇〇と似た概念に□□がありますが、以下の点で異なります：
（比較表）

ポイント

ポイント	詳細
冒頭で定義	最初の1-2文で明確な定義を述べる
専門用語の平易化	難しい用語はすぐに説明
比較・対比	類似概念との違いを明確に
具体例	抽象的な概念は具体例で補足

3-4. 引用されやすいコンテンツ形式

AIが引用しやすい形式を意識してコンテンツを作成します。

引用されやすい形式

形式	理由
箇条書き	情報が整理されており、AIが抽出しやすい
表形式	データの比較がしやすい
数字を含むデータ	具体性があり、引用価値が高い
ステップバイステップ	手順が明確で、そのまま回答に使える
引用符付きの専門家コメント	信頼性を示す

引用されにくい形式

形式	理由
長い段落の連続	情報の抽出が難しい
主観的な表現のみ	信頼性が低いと判断される
出典のないデータ	検証できない情報は避けられる
古い情報	最新性が重視される

3-5. 著者情報の明確化

AIは誰が書いたコンテンツかを重視します。

著者情報の記載例

## 著者情報

**田中太郎**
〇〇株式会社 マーケティング部長
経歴：〇〇大学卒業、前職△△社でSEO責任者
資格：〇〇認定資格、△△検定1級
執筆記事：200本以上

著者情報のSchema.org実装

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "田中太郎",
  "jobTitle": "マーケティング部長",
  "worksFor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "〇〇株式会社"
  }
}
</script>

3-6. 更新日・公開日の明記

AIは情報の鮮度を重視します。

実装ポイント

公開日と更新日を明確に表示
定期的にコンテンツを更新
更新内容を具体的に記載

4. ReachLLMの使い方ガイド

4-1. アカウント作成

Step 1: 登録

ReachLLM公式サイト（reachllm.com）にアクセス
「Start Free」をクリック
メールアドレスで登録、またはGoogle/GitHubでサインイン

Step 2: ドメイン登録

ダッシュボードで「Add Domain」をクリック
監視したいドメインを入力（例：example.com）
所有権確認（DNS TXTレコードまたはHTMLファイル）

4-2. 可視性監査の実行

クエリの設定

「Add Query」をクリック
監視したいキーワード（クエリ）を入力
- 例：「日本転職サイトおすすめ」
- 例：「〇〇業界企業比較」
対象AIを選択（ChatGPT、Perplexity、Claude等）
監査頻度を設定（日次/週次/月次）

監査の実行

「Run Audit」をクリック
各AIに自動でクエリを送信
結果がダッシュボードに表示

4-3. 結果の分析

ダッシュボードの見方

指標	説明	目標値
Overall Score	総合スコア（0-100）	50以上
Mention Rate	言及率	30%以上
Sentiment	言及のトーン	Positive優位
Position	言及位置	回答冒頭が理想
Trend	傾向	上昇傾向

競合との比較

「Competitors」タブで競合を追加
クエリごとの言及率を比較
差分を分析して施策を検討

4-4. 施策の実行と効果測定

施策の優先順位付け

ReachLLMが提案する施策をカテゴリ別に整理：

優先度	カテゴリ	例
高	テクニカル	LLMs.txt設置、構造化データ
中	コンテンツ	FAQ追加、「〇〇とは」記事
低	継続的改善	定期的な更新、新規コンテンツ

効果測定

施策実施後、2-4週間で再監査
スコアの変化を確認
効果が出ている施策を強化

5. 業界別GEO戦略

5-1. BtoB企業

課題

専門性の高い情報を扱う
ターゲットが限定的
購買プロセスが長い

GEO施策

施策	詳細
ホワイトペーパーの要約	詳細資料の要約をWebに公開
事例紹介のFAQ化	成功事例をQ&A形式で公開
専門用語の解説	業界用語の定義ページを作成
著者の専門性明示	専門家プロフィールを充実

5-2. EC・小売

課題

商品数が多い
比較検討される
価格競争がある

GEO施策

施策	詳細
商品比較表	カテゴリ別の比較コンテンツ
FAQ充実	商品ごとのよくある質問
レビュー集約	ユーザーレビューの要約
スペック表	構造化データで商品情報を明示

5-3. メディア・出版

課題

コンテンツ量が多い
速報性が重要
信頼性が問われる

GEO施策

施策	詳細
記事の構造化	見出し・要約・本文の構造
著者情報の充実	記者・編集者のプロフィール
引用元の明示	一次情報源へのリンク
更新日の明記	ニュース記事の鮮度を示す

5-4. 人材・採用

課題

求職者がAIに質問するケースが増加
「〇〇に強い転職サイト」など具体的なクエリ
競合が多い

GEO施策

施策	詳細
業界別・職種別ガイド	専門性を示すコンテンツ
FAQ充実	転職に関するよくある質問
成功事例	転職成功者の声をFAQ形式で
データ・統計	求人数、平均年収などの数字

6. 注意点とリスク管理

6-1. 「誤った施策生成」のリスク

ReachLLMはAIによる施策提案を行いますが、全てが適切とは限りません。

対策

対策	詳細
専門家によるレビュー	SEO/マーケティング担当者が確認
段階的な実施	一度に全施策を実行しない
効果測定	施策ごとに効果を検証
ロールバック準備	問題があれば元に戻せる体制

6-2. ブランドガイドラインからの逸脱

AIに推奨されやすいコンテンツを追求するあまり、ブランドトーンから外れた表現になることがあります。

対策

ブランドガイドラインを事前に明確化
コンテンツ作成時にガイドラインをチェック
GEO施策とブランドの両立を意識

6-3. 測定方法の透明性

AIの回答は毎回変化する可能性があります。同じ質問でも、タイミングによって異なる回答が返ることがあります。

対策

可視性スコアは絶対値ではなく傾向として捉える
複数回の監査結果を平均化
長期的なトレンドを重視

6-4. AIの学習データとのタイムラグ

ChatGPTなどのAIは、学習データにタイムラグがあります。今日公開したコンテンツがすぐにAIに反映されるわけではありません。

タイムラグの目安

AI	データ更新頻度
ChatGPT（Browsing無効）	数ヶ月〜1年
ChatGPT（Browsing有効）	リアルタイム（ただし参照するかは別）
Perplexity	リアルタイム検索
Gemini	定期的な更新

GEO施策は**中長期的な視点（3〜6ヶ月以上）**で取り組む必要があります。

6-5. 過度なAI最適化のリスク

AIに最適化しすぎると、人間のユーザーにとって読みにくいコンテンツになる可能性があります。

バランスのとり方

ユーザーファースト：まず人間にとって価値あるコンテンツを作る
構造化：人間にも読みやすく、AIにも理解しやすい構造
自然な最適化：不自然なキーワード詰め込みは避ける

7. GEO vs E-E-A-T

GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）とGEOは矛盾しません。

7-1. E-E-A-TとGEOの関係

E-E-A-T	GEOでの重要性	具体的施策
Experience（経験）	AIは「実体験を語るコンテンツ」を引用しやすい	著者の経験を具体的に記載、一人称の記述
Expertise（専門性）	専門用語を正確に使っているコンテンツは信頼される	専門家プロフィール、資格情報の明記
Authoritativeness（権威性）	引用元として認知されているサイトが優先	業界メディアへの寄稿、被リンク獲得
Trustworthiness（信頼性）	正確な情報を提供しているサイトが引用される	出典明記、更新日表示、問い合わせ先明記

7-2. E-E-A-Tを高めることはGEO対策になる

良質なコンテンツは、SEOにもGEOにも効果的です。

E-E-A-Tを高めることは、結果としてAIにも信頼されるコンテンツを作ることにつながります。

8. GEOの未来予測

8-1. 「AI検索」が主流に？

GoogleはAI Overviewsを検索結果に統合し始めています。今後、従来の「10個の青いリンク」よりも、AIが生成した回答が上位に表示される可能性が高いです。

予測される変化

時期	変化
2026年	AI Overviewsが検索の40%以上で表示
2027年	「AIファースト」の検索結果が標準に
2028年以降	従来型の検索結果は補助的な位置づけに

8-2. SEOとGEOの統合

将来的には、SEOとGEOは別々の施策ではなく、統合された戦略になるでしょう。

「人間にもAIにも評価されるコンテンツ」が求められます。

8-3. 新しい指標の登場

検索順位やCTRに加え、以下のような新しい指標が標準になる可能性があります。

新指標	説明
AI引用率	AIの回答で引用される頻度
AI推奨スコア	AIにポジティブに言及される度合い
AIトラフィック	AI経由での流入数
AI可視性	複数AIでの総合的な認知度

8-4. マーケター・SEO担当者への影響

影響	対応
スキルセットの拡大	SEO + GEO + AIリテラシーが必要に
ツールの変化	従来のSEOツールに加え、GEOツールが必須に
指標の変化	検索順位だけでなく、AI可視性を追跡
コンテンツ戦略	人間向け + AI向けの両方を意識

9. 料金プランと選び方

9-1. プラン比較

機能	Free	Pro	Enterprise
料金	無料	$49/月	要問い合わせ
監視クエリ数	5件/月	100件/月	無制限
監視ドメイン	1つ	5つ	無制限
対応AI	ChatGPT、Perplexity	全AI	全AI
競合分析	×	3社まで	無制限
施策提案	基本	詳細	カスタム
レポート	×	月次	カスタム
サポート	コミュニティ	メール	専任担当

9-2. どのプランを選ぶべきか？

Freeがおすすめの人

まずはGEOを試してみたい人
小規模サイトの運営者
月5クエリの監視で十分な人

Proがおすすめの人

本格的にGEO対策を行いたい企業
複数ドメインを運営している人
競合分析が必要な人
月次レポートでの報告が必要な人

Enterpriseがおすすめの人

大規模サイトを運営している企業
多数のドメインを管理している人
カスタム機能や専任サポートが必要な人

10. FAQ（よくある質問）

Q1. SEO対策だけではダメなのですか？

A. 現時点では、SEOは依然として重要です。しかし、AI検索の普及に伴い、GEO対策も並行して行うことが推奨されます。2026年以降は「SEO + GEO」の両輪が必要になるでしょう。

Q2. 小規模サイトでもGEO対策は意味がありますか？

A. はい。むしろ、AIは「特定分野で信頼性の高い小規模サイト」を引用することがあります。ニッチな専門性を持つサイトには有利に働く可能性があります。

Q3. ReachLLMは日本語に対応していますか？

A. UIは英語ですが、日本語のクエリを設定して監査することは可能です。日本語サイトの可視性監査も問題なく行えます。

Q4. 無料プランでどこまでできますか？

A. 無料プランでは、月5クエリまでの監査が可能です。基本的な可視性確認には十分ですが、本格的な運用にはPro版が推奨されます。

Q5. GEO対策はどのくらいで効果が出ますか？

A. 即効性はありません。AIの学習データ更新には時間がかかるため、3〜6ヶ月の中長期的な視点で取り組んでください。ただし、Perplexityのようにリアルタイム検索を行うAIでは、比較的早く効果が出る場合もあります。

Q6. LLMs.txtは必須ですか？

A. 必須ではありませんが、設置することでAIにサイト情報を効果的に伝えられます。特に専門性の高いサイトや、競合との差別化を図りたいサイトにおすすめです。

Q7. GEO対策と従来のSEO対策は矛盾しませんか？

A. 矛盾しません。E-E-A-Tを高める良質なコンテンツは、SEOにもGEOにも効果的です。むしろ、両方を意識することで相乗効果が期待できます。

Q8. AIに誤った情報を引用されるリスクはありますか？

A. あります。サイト上の情報が誤っていると、AIもその情報を引用する可能性があります。正確な情報を発信し、定期的に更新することが重要です。

Q9. 競合がGEO対策をしていない場合、有利になりますか？

A. はい。競合がGEO対策をしていない場合、早期に取り組むことで先行者優位を得られる可能性があります。

Q10. GEO対策の専門家やコンサルタントはいますか？

A. まだ市場は黎明期ですが、デジタルマーケティング会社やSEOコンサルタントの中にはGEO対策を提供し始めているところもあります。

まとめ：SEOからGEOへ、新時代のマーケティング

この記事では、GEO（Generative Engine Optimization）と、その実践ツール「ReachLLM」について詳しく解説しました。

記事のポイント

**GEO（Generative Engine Optimization）**は、AIに推奨されるための最適化戦略
ChatGPT、Perplexity、Geminiなど、AI検索の普及に伴い重要性が増加
ReachLLMで自社の「AI可視性」を監査・改善できる
具体的な施策：LLMs.txt設置、FAQ強化、構造化データ、「〇〇とは」コンテンツ
E-E-A-TとGEOは矛盾しない：良質なコンテンツはAIにも評価される
中長期的な視点（3〜6ヶ月以上）で取り組むべき

アクションプラン

今日やること

ReachLLMの無料アカウントを作成
自社ドメインを登録
主要キーワードで可視性監査を実行

今週やること

競合サイトの可視性を確認
ReachLLMの提案する施策をリストアップ
FAQ構造化データの実装を検討

今月やること

LLMs.txtを作成・設置
「〇〇とは」系コンテンツを強化
著者情報の充実

SEOだけでなくGEOも意識する時代。まずはReachLLMで現状を把握することから始めましょう。