AIに選ばれるECへ。 EC事業者がまずGEOに着手すべき理由

AIの回答に、自社商品は載っていますか？

ECサイトへの流入を増やしたい事業者にとって、検索対策の前提が変わり始めています。

これまでユーザーは、Googleの検索結果から複数のサイトを開き、商品やブランドを比較していました。いまはGoogleのAI Overviewで要点を確認したり、ChatGPTなどに相談して候補を絞ったりしたうえで、必要なサイトだけを訪れるケースが増えています。

つまり、ユーザーが自社ECサイトを訪れる前に、AIの回答の中で比較や選定が進んでいるということです。

この変化に対して、EC事業者が考えるべきなのは、検索順位を上げること、いわゆるSEOだけではありません。AIが商品を紹介・比較するとき、自社の情報を根拠として扱っているか。その状態を整えるGEO（Generative Engine Optimization）への着手が、いま必要になっています。

AI時代の検索対策として、GEO・AEO・LLMOという言葉を目にする機会が増えました。3つは似た文脈で語られますが、目指すものは少しずつ異なります。

概念	目指すこと	AI・検索上での役割
GEO	AI回答の「根拠」になる	AIが回答を生成する際に、信頼できる情報源として引用される
AEO	質問への「答え」になる	検索結果や回答エリアで、端的な正解として選ばれる
LLMO	AI上でブランドとして「認識」される	特定分野に強いブランド・情報源として、長期的に知識体系へ浸透する

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIが回答を組み立てる際の「裏付け」になることを目指します。単に結論を示すのではなく、「なぜそう言えるのか」を支える数字、比較、専門的な見解を提供する。AIにとって引用しやすい情報を整える取り組みです。

AEO（Answer Engine Optimization）は、ユーザーの疑問に対して、もっとも明確で簡潔な答えとして選ばれるための考え方です。「返品方法は？」「配送には何日かかる？」といった質問に、すぐ答えられる情報設計が求められます。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、さらに長期的な視点です。AIが特定のテーマについて考えるとき、自社ブランドや情報を自然に思い浮かべる状態をつくります。継続的なコンテンツの蓄積、外部からの信頼、情報の構造化が欠かせません。

AEOは限られた回答枠に選ばれる競争です。一方でLLMOは、ブランド情報がAIにどのように蓄積・認識されるかをコントロールしにくく、成果が見えるまでに時間がかかります。

その点GEOは、現在のWeb情報を参照して回答を生成するAIに対して、比較的着手しやすい施策です。自社ECサイトにある商品情報やガイド記事を見直し、AIが引用・活用できる形に整えることから始められます。

AIの回答で使われやすいのは、曖昧な訴求ではなく、比較・検証できる情報です。

具体的な数値や仕様、比較できる情報、利用シーンと対象者、信頼性を裏付ける情報。こうした情報が、AIにとって回答の根拠になります。

たとえば、サイズ、重量、容量、素材、価格、保証期間、配送日数といった具体的な数値。従来品との違い、用途別の違い、選び方の基準といった比較情報。さらに、初心者向け、雨の日向け、ギフト向けなど、利用シーンと対象者がわかる情報も重要です。

第三者試験、専門家のコメント、公的機関や業界団体のデータといった、信頼性を裏付ける情報も、AIの回答における根拠になり得ます。

プリンストン大学などの研究チームによるGEO研究では、信頼できる引用や統計情報を加える手法によって、実験上のAI露出指標が最大約40％改善したと報告されています。ただし、これは特定のデータセットと実験条件で得られた結果であり、すべてのコンテンツで同じ改善を保証するものではありません。

それでも、AIに選ばれるためには「情報がある」だけでは足りず、AIが根拠として使える情報であることが重要だとわかります。

GEO対策でまず重要なのは、AIが現在の自社情報をどのように扱っているかを知ることです。

AI検索の時代、ユーザーはECサイトを訪れる前に、AIの回答の中で商品を比較し始めています。

自社の情報は、AIが商品を紹介・提案するときに使える状態になっているでしょうか。まずはそこから、確認してみてはいかがでしょうか。

出典

1) Aggarwal et al. (2023), “GEO: Generative Engine Optimization”