GEO — Generative Engine Optimization
ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews などの AI 検索・回答エンジンに発見・引用・正確に表現されるようウェブコンテンツを最適化する手法。
リンクベースのランキングを狙う従来の SEO とは異なり、GEO は引用される価値、回答構造、エンティティの明確さに焦点を当てます。
SOV — Share of Voice
特定トピックやキーワードクラスターの AI 生成回答のうち、あるブランドが言及・引用される割合。
引用パターンはエンジンごとに大きく異なるため、CitationGraph は各 AI プラットフォームの SOV を独立して測定します。
SAAI — Share of AI-Attributed Income
AI 可視性を実際の商品レベル売上に結びつける 4 次元アトリビューションモデル。4 次元は、注目（AI 回答でブランドが表示）、リファラル（ユーザーがクリック）、商業意図（商品やプライシングを閲覧）、実現売上（購入完了）。
SAAI は AI 支援の購買行動での遅延やマルチタッチの性質に対応するため、単純な last-click アトリビューションをレイヤーモデルに置き換えます。
CQS — Citation Quality Score
特定のページまたは URL が AI システムに引用される品質を評価する複合指標。引用頻度、引用精度（AI がページ内容を正しく表現しているか）、引用コンテキスト（肯定的・中立・否定的なフレーミング）、生成された下流トラフィックを含みます。
AI Readiness Score
AI による発見と引用への準備度を 4 次元で評価する診断モデル：インフラ（HTTPS、robots.txt、sitemap、応答速度）、メタデータ（title、description、canonical、Open Graph）、構造化データ（JSON-LD カバレッジ、スキーマ深度、FAQ 有無）、AI ガイダンス（llms.txt 品質、クローラーポリシー）。
普遍的なランキング式ではなく、特定の弱点を表面化させ改善を導く診断ツールです。
llms.txt
ウェブサイトのルートに配置する機械可読テキストファイルで、AI リトリーバルシステムに構造化ガイダンスを提供します。製品境界、主要な公開リソース、優先引用面、信頼ページを記述します。
正式な標準ではありませんが、AI システムがサイトの意図と構造を理解する上で効果的な実践として定着しつつあり、robots.txt や sitemap.xml を補完します。
要点
- •GEO は SEO を AI 回答エンジン向けの引用可能性に拡張します。
- •SOV、SAAI、CQS が AI 可視性分析の中核測定語彙です。
- •AI Readiness Score は診断的であり処方的ではありません。
- •llms.txt はガイダンス層であり、技術 SEO の基本に代わるものではありません。