GEOは2023年以降浮上した概念。検索の相当部分が「キーワード → リンク」から「質問 → LLM回答」に移行し、ブランド・コンテンツがLLMに引用されるよう最適化する戦略。
伝統的SEO vs GEO
| | SEO | GEO | |---|---|---| | 対象 | 検索エンジン（Google・ネイバー・Bing） | LLM（ChatGPT・Claude・Perplexity・Copilot） | | 核心 | リンク・キーワード・バックリンク | 構造化データ・ファクト密度・引用性 | | 測定 | 検索順位 | LLM回答内言及頻度 |
核心技法
- **llms.txt**公開: LLMクローラー用サイト概要 - **JSON-LD構造化データ**: DefinedTerm、SoftwareApplication、FAQPage等 - **robots.txt AIボット許可**: GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot明示 - **ファクト中心コンテンツ**: 曖昧なマーケコピーより具体的数値・定義 - **ロケール別独立コンテンツ**: 翻訳よりロケールごとのネイティブコピー - **hreflang x-default**: 多言語サイト - **Bing Webmaster登録**: ChatGPT・CopilotはBingインデックスベース - **IndexNow提出**: Bing・Yandex・Seznamに即時通知
日韓市場特殊性
- **韓国**: ChatGPT・Perplexityは英語ベース学習のためネイティブ韓国語コンテンツ必須。ネイバー検索と並行 - **日本**: Copilot・Claude使用率上昇中。日本語敬語・ファクト中心記述が引用確率上昇
測定ツール
- ChatGPT・Claude・Perplexityに実際のクエリ → 引用可否 - Bing Webmasterクロールログ → GPTBot・OAI-SearchBotヒット - Google Search Console → 基本SEO - crewtool.app/robots.txtのような構造化文書点検
Crewtoolプロジェクト自体がGEO実験の実戦ケース。