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ChatGPT は同じ日に、1つのツールを GEO とも AEO とも呼んだ

2つの名前は、もともと別の仕事から始まりました。回答の中で言及されることと、回答の情報源として使われることです。今ではベンダーがどちらの名前でも両方の仕事を売っているため、ラベルからはほとんど何も分かりません。

2つの用語は、もともと別のものを測っていた

GEO(generative engine optimization)は、プリンストン大学とインド工科大学デリー校の Aggarwal らによる研究論文に由来します。2023年11月に初めて公開され、KDD 2024 で発表されました。その可視性の指標は情報源を評価するものです。生成された回答のうちあなたのページを引用している語数を、登場の早さで重み付けしたものに、その引用が読者の注意をどれだけ引くかについての言語モデルの評価を加えます。この原点の意味では、GEO とはあなたのコンテンツが使われることを指します。

AEO(answer engine optimization)には、特定できる単一の起源が見つかりませんでした。そこで、この名前を製品名にした HubSpot の定義を採用します。HubSpot は2026年4月に HubSpot AEO を発表し、AEO を「AI が生成する回答にビジネスが登場する頻度を高めること」と定義しています。こちらはブランドが言及されることを指します。

これらは本当に別の数値です。回答はあなたのサイトを引用せずにあなたに言及することも、あなたに言及せずにサイトを引用することもあります。市場がこの区別を保っていれば、タイトルの問いにはすっきりした答えがあったでしょう。しかし、そうはなりませんでした。

180件の回答で、エンジンは GEO を64回、AEO を31回、同じベンダーに使っていた

2026年10月4日から8日にかけて、AI可視性ツールについての25件の購買者の質問を ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews に尋ね、合計180件の回答を得ました。どの質問もどちらの略語も使っていません。GEO またはその正式名称が登場したのは64件(36%、95%区間は29%〜43%)、AEO は31件(17%、12%〜23%)でした。14件は両方を使っており、多くは「AEO/GEO」のように1つの表現としてでした。

ラベルによってベンダーが2つの陣営に分かれることはありませんでした。サンプルで最も多く言及されたベンダーは104件の回答に登場し、37件がそのカテゴリを GEO、11件が AEO と呼び、11件は両方を使っていました。10月8日、ChatGPT はそのベンダーを、ある回答では「洗練された GEO チーム」向け、別の回答では「本格的な AEO」向けと説明しました。GEO だけを使った回答で最も多く言及された5つのベンダーのうち4つは、AEO だけを使った回答の上位5つにも入っていました。

一方に大きく偏った名前は HubSpot だけでした。HubSpot に言及した7件の回答のうち6件が AEO と言っていました。製品名に AEO が入っているからです。ラベルが反映しているのはベンダーのブランディングであって、ツールが測るものの違いではありません。

エンジンごとに癖があり、検索ボリュームはほぼ互角

Google AI Overviews は45件の回答のうち28件で GEO、10件で AEO と言いました。ChatGPT は GEO が23件、AEO が14件、Claude は10件と6件でした。Perplexity はどちらもほとんど使わず、3件と1件でした。「AI visibility」という表現は125件の回答に登場し、どちらの略語より多かったのですが、25件の質問のうち7件自体がこの表現を使っていたので、その一部はおうむ返しです。

購買者も割れています。2026年10月8日に DataForSEO 経由で取得した Google 広告のデータによると、米国での月間 Google 検索数は「aeo tools」が880、「geo tools」が720、「generative engine optimization tools」が720でした。「geo tools」の検索の一部は、地図ソフトを探している人でしょう。

どちらが必要かは、名前に関係なく2つの数値で決まる

略語は気にせず、AEO でも GEO でも、どのツールにも、自社カテゴリの購買者の質問を1つ取り上げて、エンジンごとに次の2つの結果を並べて見せるよう求めましょう。

  • 回答で自社ブランドが言及されたか。これは AEO の意味で、たいていのダッシュボードが最初に示す数値です。
  • 自社サイトが、エンジンの引用した情報源の1つだったか。これは GEO の論文の意味で、回答の材料になっているのが自社のページか他者のページかが分かります。

1つずつ数値を出す2つのツールより、両方を出す1つのツール

2つの数値は別々に動き、それぞれ別の取り組みを示します。言及されているのに引用されていないなら、エンジンは他者のページからあなたについて学んでいるので、足りないのは自社のページです。引用されているのに言及されていないなら、あなたのページが別の誰かを推奨するのに使われています。片方しか報告しないツールは、どう名乗っていようと、もう片方の問題を隠してしまいます。

Proofsource は、追跡しているすべての質問とエンジンについて両方を報告します。ウィルソン区間付きの言及率と、各回答が引用した情報源で、回答本文にはワンクリックでたどり着けます。私たちには「AEO ツール」というページと「GEO ツール」というページがありますが、どちらも同じ製品を説明しています。購買者が両方の言葉で検索するからです。

この分析が誤っている可能性がある点

サンプルはAI可視性ツールという1つのカテゴリで、5日間、4つのエンジンです。しかもこれは、こうした用語を使うページの大半をベンダー自身が書いているカテゴリなので、エンジンは単にそれを繰り返しているだけかもしれません。ほかのカテゴリでは、ラベルの使われ方が違う可能性があります。

質問の一部は、一対一比較や代替候補の依頼としてベンダーを名指ししており、それらのベンダーの件数を押し上げています。用語は回答のどこかに登場すれば数えたため、ツールに付けられたラベルと、ついでに触れただけのものとを区別できません。

ここでの定義は、1本の学術論文と1社のベンダーのものです。AEO を AI engine optimization の略とするベンダーもいれば、2つの用語の境界を別の場所に引くベンダーもいます。

外部の数値の出どころ

  1. GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024) · Aggarwal et al., arXiv 2311.09735
  2. Introducing HubSpot AEO: The answer to showing up in AI search engines · HubSpot (April 14, 2026)
  3. AEO ツール:自社が出てこない AI の回答を見つける · Proofsource
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質問

AEO ツールと GEO ツールは別々に必要ですか?

いいえ。私たちのサンプルでは、エンジンは同じベンダーに両方のラベルを使っていました。エンジンごとに、自社ブランドが言及されたか、自社サイトが引用されたかを示すツールを1つ選びましょう。

LLM SEO や AI SEO は、さらに別のカテゴリですか?

私たちが抽出した回答ではそうではありませんでした。LLM SEO、LLM optimization、LLMO は180件の回答のどれにも登場せず、AI SEO や AI search optimization は2件でした。名前が何であれ、ツールが測るのは同じ2つのことです。

GEO は SEO に新しい名前を付けただけですか?

部分的にはそうです。引用されるかどうかは、エンジンがあなたのページを見つけて読めるかどうかに今も左右され、それは SEO の仕事です。一方、言及されるかどうかは、ほかのサイトがあなたについて何を書いているかにも左右され、それは順位トラッカーでは測れません。

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