GEO・LLMO用語集

• AEO（アンサーエンジン最適化） エーイーオー 「答えを返すエンジン」（AI検索、音声アシスタント、強調スニペット等）に対して、自社の情報が答えとして採用されるよう最適化する取り組み。Answer Engine Optimizationの略。
• AI Overviews（AIによる概要） エーアイ オーバービューズ Google検索の結果ページ最上部に表示される、AI生成の要約回答。複数の情報源を引用しながら質問に直接答える。日本でも提供されており、引用元に選ばれることが新たな露出機会となる。
• AIクローラー エーアイクローラー AI企業がウェブからコンテンツを取得するためのボット。GPTBot・OAI-SearchBot（OpenAI）、ClaudeBot（Anthropic）、PerplexityBotなど。主要なAIクローラーはJavaScriptを実行しない。
• AIシェア・オブ・ボイス シェア・オブ・ボイス 対象トピックのAI回答群の中で、自社ブランドが言及された割合を競合と比較した指標。AI検索時代の「市場での声の大きさ」を測る中心的KPI。
• E-E-A-T イーイーエーティー 経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trust）。Googleがコンテンツ品質を評価する枠組みで、信頼性が中核。直接のランキング要因ではなく品質の評価軸。
• GEO（生成エンジン最適化） ジーイーオー ChatGPT・GeminiなどのAIが生成する回答の中で、自社ブランドが正確に・好意的に・優先的に言及されるよう最適化する取り組み。Generative Engine Optimizationの略。
• LLMO（大規模言語モデル最適化） エルエルエムオー 大規模言語モデル（LLM）の回答・推奨に自社ブランドが現れるよう最適化する取り組み。日本のマーケティング界で広く使われる呼称で、GEOとほぼ同義。
• RAG（検索拡張生成） ラグ AIが回答を生成する前に、ウェブ検索やデータベースから関連情報を取得して文脈に取り込む仕組み。Retrieval-Augmented Generationの略。AI検索の引用はこの仕組みの上で起きる。
• アンサーカプセル answer capsule 見出しの直下に置く、40〜60字程度の自己完結した直接的な答え。前置きなしに結論から書くことで、AIが回答として抽出・引用しやすくなる文章パターン。
• ゼロクリック検索 ゼロクリックけんさく ユーザーが検索結果やAI回答だけで目的を達し、どのサイトもクリックせずに終わる行動。AI検索の普及で増加し、「流入」から「回答内での語られ方」へのKPI転換を迫る背景となっている。
• センチメント分析 センチメントぶんせき AI回答の中でブランドがどのようなトーン（好意的・中立・批判的）で語られているかを判定する分析。日本語では敬語や婉曲表現を考慮した言語処理が精度の前提になる。
• 可視性スコア かしせいスコア 複数のプロンプト・AIエンジン・サンプルにわたるブランドの言及状況を、順位で重みづけして0〜100に集約した総合指標。Suparankuのダッシュボードの中心メトリクス。
• 引用（サイテーション） いんよう AIが回答の根拠として特定のページ・ドメインを参照し、出典として提示すること。AI検索における「上位表示」に相当する成果であり、GEOの中心的なKPI。
• 構造化データ（JSON-LD） こうぞうかデータ ページの内容を機械可読な形式（Schema.org語彙のJSON-LD等）で記述するマークアップ。AI・検索エンジンの「理解と抽出」を助けるが、それ自体は引用を保証しない。
• 表記ゆれ ひょうきゆれ 同じ対象を指す複数の書き表し方のこと。例：「キヤノン」「キャノン」「Canon」「CANON」。AI回答の言及計測では、表記ゆれを束ねて照合しないと言及の取りこぼしが起きる。