公開 2026.09.17

生成AIはWebページのどこを引用するのか？AI検索時代のコンテンツ設計を考える

ChatGPTなどの生成AIを使っていると、回答の途中にWebページが引用されることがあります。

では、生成AIはそのページをどうやって見つけ、何を根拠に引用しているのでしょうか。

さらに考えていくと、もう一つ疑問が出てきます。

「AIに引用されやすいWebページとは、どんなページなのか？」

最近では、こうしたテーマをGEO、AEO、LLMO、AIOなど、さまざまな言葉で表現するようになりました。

ただ、用語だけを追いかけても実態はなかなか見えてきません。

そこでこの記事では、生成AIがWebの情報をどのように探し、回答材料として使うのかを整理しながら、「これからのWebページはどう作ればいいのか」を考えてみます。

そして最後に、この記事自体を実験対象にしてみます。

生成AIはWebページをどのように引用しているのか

生成AIのWeb検索では、必要に応じて外部の情報を検索・取得し、その情報を使って回答を生成する仕組みが利用されています。

ChatGPT SearchではWebを検索し、回答に関連する情報源への引用を表示できます。OpenAIの公式ヘルプでも、ユーザーの質問を一つ以上の検索クエリに書き換えて検索する場合があることが説明されています。

Googleも、生成AI検索に関するGoogleの公式ガイドで、AI OverviewsやAI Modeなどの生成AI検索では、検索インデックスから関連するWebページを取得するRAG（検索拡張生成）を利用していると説明しています。

つまり、生成AIがすべてを学習済みの知識だけで答えているわけではありません。

質問によっては、その場でWebを探し、関連するページから情報を取得し、それを材料に回答を組み立てています。

ここで重要なのは、AIが必ずしも「ページを丸ごと一つの情報」として扱うわけではないことです。

取得したページの中から、ユーザーの質問に関係する情報を使って回答を生成します。

「情報単位」で考えてみる

ここからは少し仮説を含みます。

この記事では、

文脈から切り離しても意味が成立する情報は、生成AIが回答材料として利用しやすいのではないか

という仮説を置いています。

ここでは、そのような意味のまとまりを便宜上「情報単位」と呼ぶことにします。

これはGoogleやOpenAIが公式に定義している用語ではありません。

たとえば、5,000文字の記事があったとします。

そのページには、

用語の定義
メリット
デメリット
数値データ
比較
手順
事例

など、さまざまな情報が含まれています。

ユーザーが、

「○○とは何ですか？」

と質問した場合、AIに必要なのは必ずしも5,000文字すべてではありません。

たとえば、

○○とは、△△を目的として□□する仕組みです。

という数行だけで質問に答えられる場合があります。

このような、その部分だけでも意味が成立する情報のまとまりを、この記事では「情報単位」と考えています。

ただし、これは「AIのためにページを細切れにすべき」という意味ではありません。

Googleも、生成AIに理解させるためにコンテンツを小さなchunkへ分割する必要はないと説明しています。

ページ全体を細切れにすることと、重要な情報が単独でも意味を持つように書くことは、分けて考えた方がよさそうです。

AIが使いやすい情報にはどんな特徴があるのか

今回試してみたいのは、前後の文章がなくても意味が通じる情報を重要な箇所に置くという方法です。

たとえば、

約4割が利用しています。

だけでは、何の4割なのか分かりません。

一方、仮に、

2026年に実施された国内企業向け調査では、回答企業の40％が生成AIを業務で利用していると回答した。

という調査結果があったとします。

こちらなら、

いつ
誰が
何を
どのくらい

が分かります。

前の段落を読まなくても、文章だけで意味が成立します。

AI向けに特殊な文章を書くというより、

人間が読んでも意味が明確な文章を、重要なところに置く

と考えた方が自然です。

なぜ「構造化」が重要と言われるのか

ここでよく出てくるのが「コンテンツを構造化する」という話です。

構造化には、いくつかの意味があります。

一つは、

見出し
段落
表
箇条書き

などを使って、ページを読みやすく整理することです。

もう一つは、

定義
原因
比較
メリット
手順
FAQ

のように、情報の意味そのものを整理することです。

今回注目しているのは、特に後者です。

たとえば、

生成AI検索とは？

という見出しの直後に、

生成AI検索とは、Web検索などで取得した情報と生成AIを組み合わせ、ユーザーの質問に対して回答を生成する検索体験です。

と書かれていれば、「生成AI検索とは何か？」という問いと答えの関係が明確になります。

ただし、ここでも「AI向けに特殊な構造を作れば有利になる」と断定するのは早いと思います。

Google自身も、人間にとって分かりやすい段落、セクション、見出しを使うことを推奨する一方で、生成AI向けだけに特別な書き方をする必要はないと説明しています。

つまり、

AI向け構造化というより、人間にも機械にも意味の分かる構造にする

くらいに捉えるのがよさそうです。

Query Fan-outという仕組み

生成AI検索を考えるうえでもう一つ重要なのが、Query Fan-out（クエリファンアウト）です。

Query Fan-outとは、ユーザーの一つの質問から複数の関連クエリを生成し、それらを並行して検索する仕組みです。

GoogleはAI検索で、このQuery Fan-outを利用していると生成AI検索向けの公式ガイドで説明しています。

たとえば、

「生成AIに引用されるWebページを作るには？」

という質問があったとします。

そこから、

生成AIはどうやってWebを検索するのか
AIに引用されやすい文章とは何か
構造化は必要なのか
構造化データは必要なのか
SEOとは何が違うのか

といった関連する検索が発生する可能性があります。

つまり、ユーザーが直接入力した一つの言葉だけを考えればよいわけではありません。

その質問の周辺にある論点について、ページ内に役立つ情報が存在するか

という視点も必要になってきます。

ただし、ここにも注意が必要です。

Googleは、想定されるfan-outクエリ一つ一つを狙って大量のページを作るような方法を推奨していません。

Query Fan-outを知ったからといって、関連質問の数だけページを量産すればいいわけではありません。

GEO、AEO、LLMO、AIO。結局何が違うのか

このあたりを調べていると、いろいろな用語が出てきます。

代表的なものが、

GEO
AEO
LLMO
AIO
AI Search Optimization

です。

「結局、何が違うのか？」と思う人も多いのではないでしょうか。

先に結論を言うと、現時点では業界全体で厳密に統一された定義があるわけではありません。

研究でも、生成AI検索の最適化をめぐる用語や評価方法はまだ統一されていないと指摘されています。

そのため、同じ言葉を違う意味で使っていたり、逆に違う言葉でほぼ同じことを指していたりします。

大まかに整理すると、次のように考えると分かりやすいでしょう。

GEO：Generative Engine Optimization

GEOは、Generative Engine Optimizationの略です。

生成AIが作る回答の中で、自社や自社コンテンツが発見・利用・引用・言及されやすい状態をつくる考え方として使われます。

「GEO」という言葉は、2023年に発表された研究論文で、生成エンジンの回答内におけるコンテンツのvisibilityを高める考え方として提案されました。

今回この記事で扱っているテーマには、最も近い言葉の一つです。

AEO：Answer Engine Optimization

AEOは、Answer Engine Optimizationの略です。

検索結果のリンク一覧だけではなく、ユーザーに直接「答え」を返す仕組みで、自社の情報が回答材料になることに焦点を当てた言葉として使われます。

もともとは強調スニペットや音声検索なども含めて語られていましたが、現在ではAI Overviewsや生成AIによる回答まで含めてAEOと呼ばれることもあります。

そのため、GEOとの境界はかなり曖昧です。

LLMO：Large Language Model Optimization

LLMOは、Large Language Model Optimizationの略として使われます。

GEOやAEOが「検索・回答体験」に焦点を当てるのに対し、LLMOは、

LLMが企業、ブランド、製品、サービス、情報をどう認識し、回答の中でどう扱うか

という観点で使われることが多い言葉です。

たとえば、

「ChatGPTに○○について聞いたとき、自社が候補として挙がるか」

のようなテーマは、LLMOという言葉で説明されることがあります。

AIO：AI Optimization

AIOは、AI Optimizationなどの意味で使われることがあります。

ただし、この言葉は特に定義の幅が広く、

AI検索への最適化
AI回答への最適化
AIに理解されるコンテンツ設計

などをまとめてAIOと呼ぶケースがあります。

そのため、AIOという言葉だけでは何を指しているのか分からないこともあります。

AI Search Optimization

AI Search Optimizationは、その名前の通り、

AIを利用した検索体験への最適化

という比較的説明的な呼び方です。

GEOやAEOほど特定の理論や定義を背負わず、「AI検索でどう見つけてもらうか」という意味で使いやすい言葉です。

用語は違っても、見ている問題はかなり重なっている

これらを無理にきれいに分ける必要はないと思います。

実務上は、

AIがユーザーに回答を作る過程で、自社の情報が発見され、正しく理解され、回答材料や引用元として利用される状態をどう作るか

という同じ問題を、それぞれ少し違う角度から見ています。

Google自身も、AEOやGEOという言葉が使われていることを認識したうえで、Google Searchの立場からは、生成AI検索への最適化も検索体験への最適化であり、SEOの延長だと説明しています。

つまり、

「SEOの時代が終わってGEOの時代になった」

と考えるより、

SEOで扱ってきた「情報を発見してもらう」という問題に、生成AIによる回答という新しいレイヤーが加わった

と考えた方が分かりやすいかもしれません。

では、すべてをQ&A形式にすればいいのか

結論から言うと、すべてをQ&A形式にする必要はありません。

むしろ、やりすぎると人間にとって読みにくくなります。

AIが拾いやすそうだからと、

「○○とは？」
「○○のメリットは？」
「○○のデメリットは？」
「○○の費用は？」

とページ全体を細かいQ&Aにすると、普通の記事としての流れがなくなります。

これは最適化のやりすぎでしょう。

Googleの公式ガイドでも、生成AI検索のために想定されるすべての検索パターンやfan-outクエリに対応するページを作ることは推奨されていません。

また、AIに理解させるためだけにコンテンツを細かくchunkingしたり、AI専用の文章へ書き換えたりする必要もないと説明しています。

あくまで中心にあるのは、人間にとって役に立つコンテンツです。

人間の読みやすさとAIの使いやすさを両立する

では、どうするのか。

今回試しているのは、

ページ全体を情報ブロックにするのではなく、重要なところだけを明確にする

という方法です。

たとえば、記事の導入部分。

ここは普通に文章として読ませます。

背景や問題意識、なぜこの話をするのかを説明します。

一方、重要な定義は、

Query Fan-outとは、ユーザーの一つの質問から複数の関連クエリを生成し、それらを並行して検索する仕組みです。

のように、その文章だけでも意味が成立するようにします。

考察部分は、無理にQ&Aにはしません。

数字、比較、手順などは、必要に応じて表や箇条書きで整理します。

つまり、

人間が読み進めるための「流れ」と、単独でも意味が成立する「情報のアンカー」を共存させる

という設計です。

これが本当にAIから利用されやすくなるのかは、まだ分かりません。

だから試してみます。

構造化データはどう考えるか

もう一つ混同されやすいのが、「構造化」と「構造化データ」です。

構造化データは、schema.orgなどを使って、

「これは記事です」
「これは企業情報です」
「これはパンくずリストです」

と機械に伝えるための情報です。

たとえば記事ページならArticle、サイトの階層構造にはBreadcrumbListなどを利用できます。

ただし、構造化データを追加しただけで生成AIに引用されるわけではありません。

Googleも、生成AI検索に特別な構造化データは必要なく、構造化データそのものが生成AI検索への必須条件ではないと説明しています。

それでも構造化データは、通常のSEOや検索結果の理解を助ける仕組みとして意味があります。

この記事でも、ArticleとBreadcrumbListを設定しています。

考え方としては、

人間にとって役に立つ内容を書く
情報を分かりやすく整理する
見出しや段落などHTML構造を整える
必要に応じて適切な構造化データを追加する

という順番が自然でしょう。

「記事」から「利用可能な知識」へ

ここまで考えると、Webコンテンツの作り方が少し変わってきます。

これまでは、

「このキーワードで検索されたとき、このページを上位表示させる」

というページ単位の考え方が中心でした。

もちろん、これからもSEOは重要です。

Google自身も、生成AI検索は従来の検索ランキングや品質システムを土台としていると説明しています。

そのうえで、もう一つ、

「このテーマについてAIが情報を探したとき、このページのどの情報が回答材料として使えるか」

という視点が加わります。

ただし、だからといってAI向けのページに作り変える必要はありません。

むしろ、

人間にとって読みやすく役に立つ記事の中に、単独でも意味が成立する情報を適切に配置する。

今回試してみたいのは、このくらいの最適化です。

そして、この記事自体で試してみる

実はこの記事自体も、その考え方に沿って作っています。

ページ全体をQ&Aにはしていません。

普通の記事として読める流れを残しながら、

生成AIはどのようにWebページを引用するのか
情報単位とは何か
構造化とは何か
Query Fan-outとは何か
GEO、AEO、LLMO、AIOは何が違うのか
人間向けとAI向けをどう両立するのか
構造化データはどう考えるのか

という論点については、それぞれ単独でも意味が通じるようにしています。

さらに、通常のSEOの基本として、

title
meta description
canonical
見出し構造
パンくず
Article
BreadcrumbList

なども整えています。

これによって本当に生成AIから扱われやすくなるのかは、公開してみなければ分かりません。

この記事が公開されたあと、関連する質問を生成AIにしたときに、

検索結果に現れるか
AIの情報源候補になるか
回答材料として利用されるか
引用されるか
どの部分が使われるか
想定していなかった質問から使われるか

を観察してみます。

GEO、AEO、LLMO、AIO。

名前はいろいろあります。

でも、今のところ一番重要なのは、名前を決めることではなく、

AIが情報を探し、回答を作る環境で、人間にもAIにも利用しやすいWebページとはどんなものなのか

を実際に確かめることだと思います。

理屈だけを考えるより、実際にやってみた方が分かります。

この結果については、また追記したいと思います。