GEOとLLMOの現時点での違いをまとめておきます【6月20日】

Jun 19, 2025

おはようございます、うぃるです。

最近の関心事はもっぱら「GEO」「LLMO」。

この2つはよく似た意味で使われていますが、実際にはアプローチも役割も異なります。

今回はこの違いをあらためて整理しておきます。

GEOとLLMOの違いを言語化しておく

GEOもLLMOも“まとめて語られがち”ですが、見ている方向性は少し違います。

GEO（Generative Engine Optimization）は、ChatGPTやPerplexityのような生成AI検索エンジンに向けた最適化です。

目的は、AIが検索を通じて答えを出すときに、自社のコンテンツが引用されるようにすること。

そのためには、次のような工夫が必要です。

などなど。

いわば、AI検索に拾われやすい設計をすることがGEOの基本です。SEOに近いですね。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルに対して、自社の情報を“知識”としてインプットさせること。

AIが検索を行わなくても、自社名や商品名を自然に答えとして出すような状態をつくる施策です。

具体的には、

といった地道な活動が大事。SEOよりは総合的なマーケティング・ブランディングが重要になります。

GEOとLLMOは、目的や時間軸によって適した使い方があると思います。

※ぼくの現時点での感覚です。

GEOは、どちらかというとよりSEOに近いです。

検索エンジンに最適化したコンテンツを公開すれば、GoogleにIndexされ、早ければ数週間で検索上位にいきます。

そして、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索に引っかかります。

つまり、成果は数週間～数ヶ月という短期間で出るということ。

「今すぐ成果を出したい」場面では、GEOの施策が有効です。クライアントにも説明しやすはず。

逆に、LLMOは中長期的な取り組みです。

LLMがどの情報をいつどのように学習するかはこちらではわかりません。

しかも、すぐに結果が出るものではないし、必ず結果が出るものでもないです。

しかし、一度“知識”としてAIにインプットされれば、検索を介さずにブランド名が登場する状態になります。

GEOよりもこの効果は大きく、将来的なリターンも期待できます。

GEOとLLMOの違いを理解しておかないと、クライアント提案や自社の戦略にもズレが出てしまいます。

ぼく自身、まだ手探りの部分もありますが、だからこそ今の段階で定義の違いを把握しておくことが重要だと感じています。

「何に向けた施策なのか」「何を目的にするのか」「どれくらいの時間軸で動くべきか」を整理しておくだけで、実行の精度が変わってくるからです。

今後はこの違いを前提に、GEOからLLMOへどう繋げていくか、その導線まで考えていきます。

それでは、また明日。