AI検索最適化（GEO/AEO）

AI検索（ChatGPT等）にサイトが理解・引用されやすくする最適化。GEOと日本語AEOを含む。

AI検索最適化とは、ChatGPTやAI検索エンジンがWebサイトを正しく理解・引用できるようにするための取り組み。GEO（Generative Engine Optimization）とAEO（Answer Engine Optimization）を含む。従来のSEOが検索結果の順位を上げるのに対し、GEO/AEOはAIが生成する回答の中に自社サイトが根拠として採用されることを目指す。

背景

AI検索では、ユーザーの質問に対してAIが複数のサイトを横断して回答を合成する。ここで「情報源として選ばれるサイト」と「無視されるサイト」の差が広がっている。日本のコーポレートサイトの多くは更新が止まり、人にもAIにも「動いていない会社」に見えるという問題がある。

診断の枠組み

kgeo（Kurage GEO）は、AI検索への準備度を以下の4つの視点で診断する。

1. AIクローラー対応 — robots.txt / llms.txt / AI発見性
2. 構造化データ — JSON-LD・メタ情報・ブランド整合性
3. 日本語AEO — 結論先出し・定義文・質問回答・根拠・読みやすさ・検索意図を日本語専用に採点
4. 47項目の引用適性 — RAG分割・文脈効率・信頼性

診断は5ステップ：サイト登録 → GEO技術監査 → 日本語AEO採点 → LLM回答シミュレーション → 改善して再診断。点数だけでなく「次に直す箇所」と判定根拠を示すのが特徴。

実装のポイント

• 決定論的監査: robots.txt, llms.txt, JSON-LDなどの技術要素はルールベースで検査
• LLM回答シミュレーション: 対象ページ本文を根拠に、回答可能性と不足情報を評価
• 日本語専用のAEO採点: 英訳の焼き直しではなく、日本語の回答エンジン向けに独立設計
• 根拠の重視: 引用適性を高めるには、RAGで分割しやすい本文構造と信頼性が鍵

Kurage GEOの位置づけ

Kurage GEOはexbridgeのプロダクトで、GEO Optimizer Skillの安全なURL取得と決定論的監査を監査エンジンとして利用し、AiCMOの設計を参考にした独立した日本語プロダクト。MIT Licenseに基づく。

料金は初回無料、2回目以降1診断200円または20,000 urlai。月額3,900円のGEO Pro（常時監視・GitHub App連携・自動修正PR）も構想中。

周辺概念との関係

• ai-agent — AIエージェントが情報源としてサイトを参照するため、GEOはエージェント経済での可視性に直結する
• evidence-traceability — AIに引用されるためには、根拠が明確で追跡可能なコンテンツ構造が重要
• local-llm — Kurageシリーズ全体のローカルLLM指向と親和性が高く、診断処理を外部に依存しない設計思想につながる
• kurl2gr — コンテンツ更新の自動化。GEOで下地を整え、更新の実体を入れる組み合わせが提案されている
• x402 — 診断の支払い手段として利用可能
• kurage-lps — この概念の主要な一次情報源

今後の展望

AI検索の台頭により、GEO/AEOは従来のSEOと並ぶマーケティング基盤になりつつある。Kurage GEO Proの構想（常時監視、自動PR修正、before/after記録）は、監査から改善実行までのループを自動化する方向性を示している。ただし、検索順位やAI回答への掲載は保証されない点には注意が必要である。