GEO用語集：重要な用語と概念

イントロ

生成型検索は、マーケター、SEO担当者、コンテンツ戦略家にとって全く新しい用語体系をもたらしました。2年前には存在しなかった「回答シェア」「生成型可視性」「チャンクスコアリング」「エビデンス重み付け」といった用語が、現在ではAIが以下のようなプラットフォームで情報を発見・評価・要約する方法を形作っています：

ChatGPT検索
Google AI 概要
Perplexity.ai
Bing Copilot
Claude
Gemini

この新たな用語を理解することは、生成型エンジン最適化（GEO）を理解する上で不可欠です。GEOとは、AI生成回答に自社コンテンツが採用されるかどうかを決定する分野です。

本用語集ではGEOの中核概念を概説し、各概念の正確な意味、重要性、生成型検索エコシステムにおける位置付けを解説します。

パート1：生成型検索の基礎

生成型エンジン

LLM（大規模言語モデル）を用いて情報を取得・統合・再構成し、ユーザークエリに応答するプラットフォーム（例：ChatGPT Search、Perplexity、AI Overview）。

生成型検索

リンク一覧ではなく回答を生成する検索技術。検索・統合・LLM推論によって実現される。

生成型サマリー

複数の情報源から得た情報を統合し、一貫性のある回答として生成される最終的なAI出力。

生成型可視性

AI生成サマリー内におけるブランドの存在感。SERPにおける自然検索可視性に相当する生成型指標。

パート2：コアGEOコンセプト

GEO（生成エンジン最適化）

生成エンジンが以下を実現できるようコンテンツを最適化する手法：

抽出する
理解する
検証する
要約する
引用する

GEOはAI回答にブランドが表示されることを保証します。

GEO対応コンテンツ

抽出に適した構造化されたコンテンツ：

短い段落
箇条書き
明確な定義
モジュール化されたブロック
明確な手順

読みやすく、事実に基づき、構造化されたテキスト。

パート3：生成AI時代の可視性指標

回答シェア

AI生成回答のうち、自社ブランド・コンテンツ・定義を含む割合。

SERPシェアに相当する生成型指標。

引用存在率

生成された回答において、AIが明示的に自社ブランドやURLを引用する頻度。

暗黙的な包含

ブランド名が言及されなくても、定義やデータを通じて回答に影響を与えている状態。

文脈上の包含

AIが生成した比較対象、代替案、または「ベストツール」リストに自社ブランドが登場すること。

パート4：AIがコンテンツを評価する方法

チャンク

AIが抽出する意味の最小単位。通常は1文または少数の文のグループ。

チャンクスコア

AIが明瞭性、正確性、最新性、意味論、抽出可能性に基づいてチャンクに付与するスコア。

高得点のチャンクは要約で再利用される。

エビデンスウェイト

モデルが特定の主張、事実、定義に割り当てる重要度。以下の要素に基づく：

事実に基づく整合性
権威性
最新性
クロスソース合意

重み付けの高い証拠が最終回答を形作る。

コンセンサス整合性

コンテンツが権威ある情報源の集合的な見解とどの程度一致しているか。外れ値は除外される。

パート5：コンテンツ構造の概念

標準的定義

AIが「標準表現」として扱う簡潔で明確な定義。しばしばそのまま再利用される。

モジュラーブロック

抽出に最適化された自己完結型のコンテンツセグメント：

定義
手順
例
長所・短所
マイクロサマリー

情報密度

1文あたりに現れる意味のある情報の量。生成エンジンは、冗長な内容よりも密度の高い内容を好む。

生成フォーマット

AIが好む回答の形状：

…とは？
方法…
長所と短所
比較
ステップバイステップ
おすすめツール
事例
よくある質問

これらの形状に合致するコンテンツは再利用頻度が高い。

パート6：エンティティと意味概念

エンティティ

AIが個別の存在として認識する現実世界の「もの」：ブランド、製品、場所、概念、枠組み。

一貫性が極めて重要である。

エンティティの強さ

ブランドや概念がオンライン上で表現される際の明確さ、一貫性、安定性。

エンティティ強度が高いほど、包含度も高くなる。

セマンティッククラスター

一つのトピックを網羅的に扱う関連ページのグループ。AIはクラスターを用いて専門性と関連性を検証します。

セマンティック・アラインメント

コンテンツがトピックとその関連エンティティの期待される意味にどれだけ合致しているか。

パート7：信頼性、権威性、事実性

権威性シグナル

信頼を示すあらゆる指標：

バックリンク
専門家執筆者
ドメイン履歴
安定した定義
引用
事実の正確性

事実の安定性

主張がページ間および時間軸で一貫性を保つ度合い。

矛盾はGEOパフォーマンスを損なう。

更新鮮度

AIは更新されたばかりの情報やタイムスタンプ付き情報を優先する。

生成型検索では、最新性が主要なランキング要因となる。

リスク調整済みインクルージョン

AIは、法的・安全面・事実上のリスクを伴うコンテンツを排除する——たとえ権威ある情報であっても。

第8部：AI推論の仕組み

クエリ書き換え

AIはユーザーの質問を内部で書き換え、意図と回答構造をより正確に理解します。

コンテキストフレーム

テキスト生成前に回答タイプを決定するためにモデルが使用する事前定義された構造。

生成合成

複数の情報源からの証拠を組み合わせて、以下の手順に従い書き換えられた回答を生成するプロセス：

圧縮
言い換え
論理
書式設定
安全規則

安全フィルタリング

モデルは以下の内容を除去します：

偏った
宣伝的
危険
矛盾した
未検証

パート9：検索と情報源の選択

検索システム

文書、ウェブページ、データベースから関連テキストを取得するシステム。

ブレンド層

最高スコアのチャンクを組み立て統合する層。

ソース除外

AIがコンテンツを破棄する理由：

時代遅れ
矛盾
宣伝的
不明確
構造化されていない
権威性が低い

パート10: GEOパフォーマンスの概念

可視性シェア

AI が貴社を含める、貴社のカテゴリーにおける全可能なクエリに対する貴社の割合。

定義所有権

関連クエリ全体において、AIがあなたの定義を優先する度合い。

ナラティブ・コントロール

貴社ブランドが、AIによるカテゴリー自体の説明方法を形成します。

カテゴリー埋め込み

貴ブランドがAIのニッチ理解にどれほど深く統合されているか。

強力な埋め込みは、長期的な安定した包含につながります。

結論：生成型検索の言語は可視性の言語である

GEOには新たな語彙が必要です。生成型検索は新たなルールで動作するからです。従来のSEO指標は依然重要ですが、ユーザーが読む回答内にブランドが表示されるかどうかを決定するものではなくなりました。

チャンクスコアリング、エビデンス重み付け、標準表現、意味的クラスター、エンティティ強度、回答シェアといった新概念こそが、生成型可視性の基盤となる。

生成型時代に勝ち抜くには、生成型エンジンが知識を評価・構築・提供する際に用いる言語を理解しなければなりません。

用語集をマスターすれば、GEOを制する。GEOを制すれば、検索の未来を制する。