【最新】海外ではすでに始まっている「AI推薦対策」とは？LLMO・GEOの動向を解説

【最新】海外ではすでに始まっている「AI推薦対策」とは？LLMO・GEOの動向を解説

2026年は「AI検索元年」とも言われており、検索行動はこれまでの「リンクを探す」スタイルから、「AIに直接答えを聞く」スタイルへと急速に変化しています。

実際、日本においても検索行動の中で約21％が生成AIを利用し、利用経験者の約7割が継続利用しているとされています。

従来のSEO対策はGoogle検索での順位を上げることを目的としていましたが、現在ではChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIが検索の入口となり、ユーザーに対して「回答そのもの」を提示する時代へと移行しています。

この変化に伴い、海外ではすでに新たなマーケティング概念として

LLMO対策
GEO対策（Generative Engine Optimization）

が注目されています。

海外ではすでに「GEO対策」という新しい概念が登場している

GEO（Generative Engine Optimization）とは、

AIによる回答の中で、自社の情報が引用・採用されるよう最適化する施策

を指します。

Generative Engine Optimizationは2023年に研究論文として正式に提唱された概念であり、

「生成AIの回答内におけるコンテンツの可視性を向上させる新しい最適化パラダイム」

として定義されています。

従来のSEOが検索結果ページ（SERPs）での順位向上を目的としていたのに対し、GEOは

AIが生成する回答の中に含まれること

そのものを目的としています。

つまり、

SEO
＝検索結果に表示されるための対策

GEO
＝AIの回答に採用されるための対策

という明確な違いがあります。

LLMO対策とGEO対策の違いとは？

海外では、

• LLMO（Large Language Model Optimization）
• GEO（Generative Engine Optimization）
• AEO（Answer Engine Optimization）

など複数の呼び方が存在していますが、

これらはすべて「AIに引用されること」を目的とした最適化手法

として扱われています。

ただし役割には違いがあります。

LLMO対策は、

• AIが企業や医院の専門性を理解できるようにする
• サービス内容や地域性を意味的に整理する

といった「理解フェーズ」の最適化です。

一方、GEO対策は、

• AIが比較対象として認識する
• 回答の中で推薦候補として提示する

といった「生成フェーズ」の最適化となります。

つまり、

LLMO
＝AIに理解されるための対策

GEO
＝AIに選ばれるための対策

という関係性になります。

AIはどのように企業をおすすめしているのか？

生成AIは、従来の検索エンジンとは異なるプロセスで回答を生成しています。

代表的な仕組みは以下の3段階です。

① Retrieval（情報収集）
② Re-ranking（再ランキング）
③ Generation（回答生成）

生成AIは複数のWebサイトから情報を収集し、それらを要約・統合して回答を生成します。

このような仕組みは

Retrieval-Augmented Generation（RAG）

と呼ばれ、GoogleのAI OverviewやPerplexityなどのAI検索において広く採用されています。

つまり、AI検索では

• キーワード一致
  ではなく
• 意味理解
• 信頼性
• 文脈一致

が評価基準となります。

海外では「AIの回答内での可視性」がKPIになり始めている

海外のマーケティング業界では、すでに以下のような指標が導入され始めています。

• AI Mention Rate（AI言及率）
• AI Recommendation Rate（AI推薦率）
• AI Visibility Score（AI可視性）

Generative Engine Optimizationの研究では、

GEO施策によりAI回答内での可視性が最大40％向上した

という結果も報告されています。

これは従来の検索順位とは異なり、

AIにどのように説明されるか

という新たな評価指標が登場していることを意味します。

「AIにどう語られるか」がブランドになる時代へ

従来のSEO時代においては、

• 順位
• 被リンク数
• キーワード密度

などが評価基準でした。

しかしAI検索時代においては、

• 専門性の高い医院として紹介されるのか
• 地域密着型として説明されるのか
• 特定症状に強いと認識されるのか

といった、

AIによるブランド解釈

そのものがユーザーの意思決定に影響を与えます。

実際、生成AI検索では「リンク一覧」ではなく、

複数の情報源を統合した直接回答

が提示されるため、企業は検索結果ではなく「回答文の中」で競争する必要があります。

日本でもAI検索に対応した対策が必要な理由

LLMO対策やGEO対策を行っていない場合、

AIは企業や医院の専門性を正しく理解できません。

その結果、

AIが比較・推薦の対象として認識できない状態

になる可能性があります。

これは評価が低いという意味ではなく、

単にAIが意味的に理解できていない状態であるケースがほとんどです。

AI検索時代に向けたWebサイト設計とは？

今後のWebサイトには、

• AIに理解される構造（LLMO対策）
• AIに採用される構造（GEO対策）

の両方が求められます。

海外ではすでに、

SEOの上位表示ではなく、
AIの回答内での採用率

を重視したマーケティング施策が進んでいます。

ゼロクリック検索の対策は？AI時代に「クリックされなくても」選ばれるための戦略

株式会社アドメディカルでは、名古屋エリアを中心にAI検索時代に対応した

• LLMO対策
• GEO対策
• AI可視性調査

を提供しております。

AIに推薦されるWebサイト設計について、お気軽にご相談ください。

参考文献・引用元一覧（海外LLMO・GEO関連）

1. Generative Engine Optimization
   https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_engine_optimization
2. Generative Engine Optimization: The Mechanics, Strategy, and Economic Impact of the Post-Search Era
   https://www.researchgate.net/publication/398120277_Generative_Engine_Optimization_GEO_The_Mechanics_Strategy_and_Economic_Impact_of_the_Post-Search_Era
3. Improving AI Visibility Through Generative Engine Optimization（GEO）
   https://arxiv.org/abs/2311.09735
4. Generative Engine Optimization Research Paper（Version 3）
   https://arxiv.org/html/2311.09735v3
5. GEO Over SEO: Why Generative Engine Optimization Is the Future of Search
   https://a16z.com/geo-over-seo/
6. What Is Generative Engine Optimization (GEO)?
   https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418
7. AI Search Optimization Company Comparison 2026
   https://umoren.ai/en/blog/ranking/ai-search-optimization-company-comparison-2026
8. Generative Engine Optimization (GEO) Overview
   https://llmrefs.com/generative-engine-optimization