ChatGPTやGoogleのAI Overviewsが答えを組み立てるとき、どの記事を引用するか——ブログ運営者にとって、これは検索順位と並ぶ新しい勝負になった。しかも両者はどんどん別物になっている。米Ahrefsの調査では、AI Overviewsの引用に占める「検索トップ10のページ」の割合は、1年足らずで76%から38%へ半減した。検索1位でも、AIに引かれるとは限らない。
先にこの記事の答えを書いてしまう。効くのは、数字と出典と発言を、機械が拾いやすい形で置くこと。これは2023年に出たGEOの原論文の結論であり、AIで記事を作っている当サイトの実感とも一致する。順に見ていこう。
GEOの原点は、プリンストンの実験だった
GEO(Generative Engine Optimization)は、バズワードではなく学術用語として生まれた。プリンストン大学などの研究チームが2023年11月に発表した論文が初出で、後に主要国際会議KDDにも採択されている。生成AI検索の回答内での「見えやすさ」を、書き方の工夫でどこまで動かせるかを実験した研究だ。
結果ははっきりしていた。可視性は最大40%向上。ただし効いた手は限られる。上位に来たのは「統計データを足す」「関係者の発言を引用する」「出典を明記する」の3つ。従来SEOの定番だったキーワードの詰め込みは、ほぼ効かなかった。AIは、裏付けの形をしたものを拾う——雑に要約すればそういうことだ。
arxiv.org GEO: Generative Engine Optimization(Aggarwal et al.) 一次情報。9つの施策を大規模ベンチマークで比較し、何が効いて何が効かないかを数字で示した原論文。被リンクより「名前が語られること」
では実際のAIは何を引用しているのか。Ahrefsが6.8億件の引用を分析した実測が参考になる。最も引かれるのは各サービス共通でWikipedia。そしてChatGPTとPerplexityの両方に引用されるドメインは全体の11%しかない。AIごとに引用の癖が違うため、「どこか1つに最適化」は成立しにくい。
興味深いのは相関の逆転だ。7万5,000ブランドの分析で、AIへの引用されやすさと最も強く相関したのは、SEOの主役だった被リンクではなく、Web上でブランド名が言及される量だった。
リンクを集める競争から、話題にされる競争へ。土俵の重心が動いている。用語の整理と「効く・効かないの全体地図」はLLMOとはにまとめてあるので、初めての人はそちらが先だ。
当サイトが毎記事やっている5つのこと
ここからは実践編だ。当サイトはAIを執筆に使う一方で、「AIに引用される側」になるための設計を全記事に入れている。やっていることは5つ。冒頭の要約ボックス(TL;DR)、手書きの抜粋、数字への出典の併記、専門用語の一言解説、一次情報への直リンクである。
どれも派手さはない。だが見返してほしい——これはGEO論文の「効いた3つの手」を、記事のフォーマットとして固定化したものだ。AIが要約を作るときに拾いやすい部品を、毎回同じ場所に置いておく。引用は狙って取るものではなく、拾われやすい状態を保つものと考えている。
llms.txtとスキーマの、冷めた現実
逆に、期待先行の手もはっきり書いておく。まずllms.txt。サイトの要約をAI向けに置く提案仕様で、当サイトも設置している。ただし2026年時点で、OpenAI・Google・Anthropicのどれも「使う」とは表明しないままだ。GoogleのJohn Mueller氏に至っては「どのAIサービスも使うと言っていない。keywordsメタタグに近い」と身も蓋もない。置くコストがほぼゼロだから置く、が正直な運用だ。
構造化データ(Schema.org)も同様だ。Ahrefsが1,885ページにスキーマを追加して対照群と比べた実験では、AI引用に「意味のある上昇なし」。AI Overviewsではむしろ小幅に減ってさえいた。リッチリザルト表示など従来のSEO価値は残るので無駄ではないが、「AI引用のためにスキーマを」は現時点で根拠が弱い。
ahrefs.com Schema Markup Doesn’t Help You Get Cited by AI(実験レポート) 1,885ページの前後比較でスキーマ追加の効果を検証した貴重な実測。業界の通説を数字で覆す内容。AIも「いい記事」の定義を変えなかった
並べてみると拍子抜けするほど地味な結論になる。数字には出典を。主張には発言を。構造は明快に。名前を憶えてもらえる仕事を続ける。——AIに引用されるための技術は、人間の読者に信頼される技術とほぼ同じだった。筆者の実感も同じで、当サイトで検索経由の引用が付いた記事は、例外なく一次情報を掘った記事だ。
今日からできる最小の一歩は、次に書く記事の数字ひとつに出典を添えること。それだけでGEO論文の「効く手」の3分の1を実装したことになる。文体の側の対策は脱AI文体の技術で扱っているので、あわせてどうぞ。
出典: Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」(arXiv/KDD 2024) / Ahrefs「Top 10 Most Cited Domains by AI Assistants」 / Ahrefs「Schema Markup Doesn’t Help You Get Cited by AI」 / Search Engine Journal(John Mueller発言)
