GEO時代の用語集構築戦略とは？生成AIに“正しい定義”を学習させるオウンドメディア設計の新常識

オウンドメディアを運営していて、「検索流入が伸び悩んでいる」「記事を書いてもクリックされない」と感じることはありませんか。近年、検索体験は大きく変化し、ユーザーは検索結果に表示されるAIの要約だけで満足するケースが急増しています。

この環境変化の中で重要性を増しているのが、SEOに代わる新しい考え方であるGEO（Generative Engine Optimization）です。GEOでは、検索順位よりも「AIに引用されるかどうか」が成果を左右します。

本記事では、そのGEO戦略の中核となる「用語集」に焦点を当てます。用語集を単なる補助コンテンツではなく、AIにブランドの真実を学習させるための資産として再設計する方法を、理論・技術・運用の観点から体系的に理解できる内容です。オウンドメディアの価値を次のステージへ引き上げたい方にとって、大きなヒントとなるでしょう。

検索から生成へ進む中で、オウンドメディアは何が変わったのか

オウンドメディアを取り巻く環境は、「検索結果に表示され、クリックされる」ことを前提とした時代から、「生成される回答そのものに組み込まれる」時代へと大きく変化しています。

従来は、検索エンジンのランキングアルゴリズムを理解し、キーワードと被リンクを最適化することが成果への最短ルートでした。しかし現在、GoogleのAI OverviewsやChatGPT Search、Perplexityといった生成型の検索体験が普及し、ユーザーは検索結果ページ上の要約だけで意思決定を完結させるようになっています。

ガートナー社の予測によれば、2028年までに従来型検索からのオーガニックトラフィックは最大50％減少する可能性があるとされています。また、Bain & CompanyやSparkToroの調査では、2024年時点でGoogle検索の約60％がゼロクリックで終了しており、検索行動そのものが変質していることが示されています。

この変化により、オウンドメディアは「訪問してもらう場所」から、「AIが学習・参照する知識基盤」へと役割を拡張しています。ユーザーが直接読まなくても、AIが要約を生成する過程で参照し、定義や説明を引用すること自体がブランド接点になるためです。

観点	従来の検索時代	生成時代
主戦場	検索結果ページ	AIの生成回答
評価指標	順位・CTR	引用・言及
情報単位	ページ	概念・定義

特に重要なのは、生成AIが「確率的にもっともらしい情報」を合成する仕組みで動いている点です。AWSなどの技術解説でも指摘されている通り、信頼できる参照元がなければ、AIは用語や概念を誤って混同するリスクを常に抱えています。

そのため、オウンドメディアにおいては、自社の専門領域や独自概念を正確に定義し、AIが参照しやすい形で公開しているかが、これまで以上に問われるようになりました。検索から生成へ進む中で変わった最大のポイントは、流入を待つ姿勢から、AIの知識形成に能動的に関与する姿勢への転換だと言えます。

SEOとGEOの違いを整理する：クリック指標から引用指標への転換

SEOとGEOの違いを理解するうえで、最も本質的な変化は成果指標が「クリック」から「引用」へ移行している点にあります。

従来のSEOでは、検索順位を上げ、検索結果からどれだけクリックされ、サイトに訪問してもらえたかが価値の中心でした。

しかし、生成AIを前提とした検索体験では、ユーザーは検索結果画面やチャット上で回答を完結させ、Webサイトを訪れないケースが急増しています。

ガートナー社は、2028年までに従来型検索からのオーガニックトラフィックが最大50％減少する可能性を示唆しています。

また、SparkToroの調査によれば、2024年時点でGoogle検索の約60％がゼロクリックで終了しており、クリック前提のKPI設計そのものが揺らいでいます。

観点	SEO	GEO
評価軸	検索順位・CTR	生成回答への引用
価値の発生点	クリック後の訪問	回答文そのもの
情報単位	ページ（URL）	定義・概念（エンティティ）

GEOにおける「引用」とは、単に社名やURLが表示されることではありません。

AIが回答を生成する際の根拠として、自社の定義や説明が採用される状態を指します。

Bain & Companyによれば、AI Overviewsの普及により、ユーザーは複数サイトを比較する前に“最初の要約”で意思決定する傾向を強めています。

つまり、クリックされなくても、AIの回答内で正しく引用されれば、認知・信頼・想起に直接影響を与えられるのです。

逆に言えば、AIが競合や不正確な情報を引用すれば、トラフィック以前にブランド理解そのものが歪められます。

この構造変化により、オウンドメディアは「集客装置」からAIに参照される一次情報源へ役割を変えつつあります。

クリックを最大化するSEOの発想だけでは、この新しい競争軸には対応できません。

GEOとは、生成エンジンにとって信頼できる回答材料になれるかを競う最適化であり、引用されること自体が成果指標になる時代の戦略なのです。

生成AIが抱える弱点と、用語集が果たすハルシネーション対策の役割

生成AIは万能な知識ベースのように見えますが、その本質は「事実を理解している存在」ではありません。**大規模言語モデルは、過去の学習データに基づいて次に来る単語を確率的に予測する仕組み**であり、真偽を検証する機能を内在的には持っていません。この構造的な制約が、もっともらしい誤情報を生み出すハルシネーションの根本原因です。

特にオウンドメディアが扱うB2BやSaaS、金融、医療といった専門領域では、この弱点が顕在化しやすくなります。AWSの技術解説によれば、LLMは文脈が似ている用語同士を統計的に結びつけてしまい、本来は異なる概念を混同する傾向があります。例えば「エージェント」という言葉は、AI分野とコールセンター業界で意味が大きく異なりますが、明確な定義源がなければAIは両者を曖昧に扱ってしまいます。

この弱点への現実的な対策として主流になっているのがRAGです。RAGは、AIが回答を生成する直前に外部の信頼できる知識ベースを検索し、その内容を根拠として文章を組み立てる仕組みです。PubMedに掲載されたがん情報チャットボットの研究では、GPT-4単体では19〜40%のハルシネーションが確認された一方、信頼ソースを用いたRAGでは誤情報が0〜6%程度まで抑制されたと報告されています。

ここで決定的な役割を果たすのが用語集です。オウンドメディアの用語集は、人間向けの補助コンテンツではなく、**RAGが参照すべき一次情報、いわば正解データとして設計される必要があります**。定義が簡潔で、文脈に依存せず、それ単体で意味が完結している用語集は、AIにとって最もノイズの少ない情報源になります。

観点	用語集がない場合	最適化された用語集がある場合
用語解釈	複数文脈を混同	定義が固定される
回答の一貫性	質問ごとに揺れる	常に同じ定義を参照
ハルシネーション	発生しやすい	大幅に抑制される

重要なのは、用語集がWeb上で公開され、かつ構造化された形で存在することです。ガートナーやBain & Companyが指摘するように、ゼロクリックが常態化する現在、AIが生成する要約文そのものがブランド認知を左右します。もしAIが誤った定義を採用すれば、訂正の機会すら得られません。

だからこそ、用語集は生成AIに対する防波堤として機能します。自社が定義した言葉を、AIが参照可能な信頼ソースとして提示することで、確率の海に漂う生成AIに意味の基準点を与えることができます。これはSEOの延長ではなく、ブランドの事実を守るための新しい情報設計そのものです。

AIに理解される用語集設計の鍵となる「知識のピラミッド」構造

生成AIに用語の意味を正確に伝えるために、最も重要な技術要素が構造化データです。AIにとって理解しやすいのは文章の巧みさではなく、**意味が明示されたデータ構造**です。
特にSchema.orgのボキャブラリーを用いたJSON-LDは、Googleをはじめとする検索エンジンや主要なLLMクローラーが共通して解釈できる「意味の共通言語」として位置づけられています。
GEO時代の用語集は、文章だけで完結させず、必ず構造化データとセットで設計する必要があります。

Schema.orgでは、用語集全体を表すDefinedTermSetと、個別の用語を定義するDefinedTermが正式に用意されています。
DefinedTermを実装することで、「このページは単なる解説記事ではなく、特定概念の公式な定義である」とAIに宣言できます。
Google Search Centralのドキュメントによれば、構造化データはコンテンツの意味理解を補助し、ナレッジグラフ構築の基盤になるとされています。

DefinedTermで特に重要なのがdescriptionとsameAsです。
descriptionには、50〜100文字程度の簡潔かつ断定的な定義文を記述します。これはAIの直接回答や要約生成でそのまま引用される可能性が高い部分です。
sameAsではWikipediaやWikidata、あるいは自社のカノニカルな解説ページを指定し、同義性と信頼性を補強します。

プロパティ	役割	GEO上の効果
name	正式な用語名	エンティティの識別軸になる
description	簡潔な定義文	AI回答に直接引用されやすい
sameAs	外部参照	Webコンセンサスを形成
inDefinedTermSet	用語集との関係	ドメイン全体の文脈を補強

また、実装方法にも注意が必要です。GoogleはJavaScriptで動的に挿入されたJSON-LDも読み取れるとしていますが、AIクローラーの安定性を考慮すると、**サーバーサイドレンダリングでHTML内に直接記述する方法が推奨**されます。
特にRAG用途で用語集を参照させたい場合、クロール時点で確実に取得できる構造が重要です。
ここを疎かにすると、定義が存在していてもAIに「存在しないもの」として扱われるリスクがあります。

さらに一歩進んだ活用が、mentionsプロパティによるナレッジグラフの形成です。
ブログ記事や事例記事で用語を使用する際、その記事の構造化データから用語集のDefinedTermを参照させます。
これにより、AIは「この記事内のRAGという言葉は、この用語集で定義されたRAGを指している」と理解し、定義の一貫性が保たれます。

• 用語ページには必ずDefinedTermを実装する
• 定義文は短く、単独で意味が完結する形にする
• sameAsで外部の権威ある概念と接続する

GEOにおいてSchema.orgは単なるSEO施策ではありません。
それは、AIが推論する際の前提条件を設計する「意味のインフラ」です。
用語集を構造化データで武装させることで、ブランド独自の定義は曖昧な確率論から切り離され、AIの中で再利用可能な知識として固定化されていきます。

構造化データで意味を伝える：Schema.orgとDefinedTermの活用

生成AIが情報を取得する経路を制御する新たな仕組みとして、llms.txt の重要性が急速に高まっています。llms.txt は、従来の robots.txt が検索エンジン向けであったのに対し、**AIエージェントやLLMクローラーに対して「どの情報を優先的に学習すべきか」を伝えるための指示書**です。AnthropicやOpenAIなど主要プレイヤーが参照を始めたことで、GEOにおける実装優先度は一段階上がりました。

LLMは一度に読み込める情報量、いわゆるコンテキストウィンドウに制約があります。そのため、サイト全体を網羅的にクロールするのではなく、要点が整理された入口を強く求めています。**llms.txt は、その入口として機能し、AIにとってノイズの少ない学習経路を提供します。**特に用語集は、定義が明確で解釈の揺れが少ないため、最優先で指定すべき資産です。

実装において重要なのは形式と中身の両立です。llms.txt はMarkdown形式で、ドメイン直下に配置します。中身は単なるリンク集ではなく、**各リソースがどのような知識を提供するのかを一文で説明すること**が推奨されています。これは、AIがリンク先を評価し、学習優先度を判断する手がかりになるためです。SemrushやBacklinkoによれば、この説明文の有無が参照頻度に影響する可能性が指摘されています。

用語集を最優先リソースとして指定する理由

• 定義がアトミックで、文脈依存が少ない
• RAGの外部知識ベースとして再利用しやすい
• ブランド独自の意味づけをAIに固定できる

実務では、HTMLページではなく、AIが読みやすいクリーンなMarkdown版の用語集を別途用意し、llms.txt からリンクする構成が効果的です。OMNIUSやllmstxt.orgのガイドでも、**装飾や広告要素を排したプレーンな知識ファイル**が望ましいとされています。これにより、AIは定義部分だけを効率的に抽出できます。

観点	robots.txt	llms.txt
主な対象	検索エンジンクローラー	LLM・AIエージェント
役割	クロール可否の制御	学習優先度の指定
GEOとの関係	間接的	直接的

llms.txt はまだ新しい規格ですが、だからこそ早期導入のリターンは大きいです。**AIが業界用語を説明する際、どの定義を“正解”として採用するかは、誰が先に学習経路を整備したかで決まります。**用語集とllms.txt を連動させることは、生成AI時代における情報発信の主導権を握るための、極めて実践的な一手です。

llms.txtがもたらす新しいGEO施策と用語集の優先配置戦略

llms.txtは、GEO時代におけるオウンドメディアの情報設計を根本から変える存在です。従来のrobots.txtが検索エンジンに対するクロール制御だったのに対し、llms.txtはLLMやAIエージェントに対して「どの情報を最優先で学習すべきか」を明示するための指示書として機能します。

OpenAIやAnthropicなどのAIクローラーは、コンテキストウィンドウの制約上、サイト全体を網羅的に読むことができません。そのため、llms.txtに記載されたリンク群は、AIにとっての「公式カリキュラム」になります。ここに用語集を最優先で配置することは、AIにブランドの前提知識を刷り込む行為に等しいです。

GEOの観点では、用語集は単なる補足情報ではなく、RAGシステムにおけるGround Truthとして参照されるべき中核資産です。AWSのRAG解説でも示されている通り、信頼できる外部知識ベースを参照する設計は、ハルシネーション抑制に直結します。

実装上の重要点は、リンク先の形式です。BacklinkoやOMNIUSの解説によれば、AIは装飾の多いHTMLよりも、構造が明快なMarkdownファイルを好む傾向があります。そのため、llms.txtからはHTMLの用語集一覧ではなく、定義文だけを集約したglossary.mdのようなクリーンなドキュメントへリンクする設計が推奨されます。

また、llms.txt内では階層構造が重要です。プロジェクト全体の概要を示した後、Core Resourcesとして用語集を最上位に置くことで、AIはその内容を前提知識として解釈します。Semrushの調査でも、AIエージェントは上位に記載されたリソースを優先的に参照する挙動が確認されています。

配置対象	AIに与える意味	GEO効果
用語集（Glossary）	概念の公式定義	引用率・定義採用率の向上
プロダクト資料	具体的な実装例	文脈理解の補強
ブログ記事	補足的知識	限定的

さらに重要なのが、用語集の中身です。定義文はアトミックである必要があり、他の文章を参照しなくても意味が完結していなければなりません。AWS Prescriptive Guidanceでも、RAG最適化の文章作法として「単体で意味が通じる定義」が強調されています。

llms.txtと用語集を組み合わせることで、オウンドメディアはAIにとっての一次情報源へと昇格します。クリックされない時代においても、生成回答の中で自社の言葉が使われ続ける状態を作ることこそが、GEOにおける最大の成果です。

• llms.txtはAI向けの最重要ナビゲーションである
• 用語集は最優先リソースとして配置する
• リンク先はMarkdown形式で定義に特化させる

この優先配置戦略を取ることで、AIが業界用語を説明する際の「最初の参照先」が自社になる確率は大きく高まります。それはSEO順位では測れない、新しい競争優位の獲得を意味します。

AIに強い文章を書くためのコンテンツ・エンジニアリング思考

AIに強い文章を書くためには、ライティング技術だけでなく、その文章が載る「基盤」をどう設計するかというインフラ視点が欠かせません。

特に用語集のような定義コンテンツでは、Headless CMSの採用がコンテンツ・エンジニアリング思考の中核になります。

静的HTMLで用語を管理する方法は、GEO時代においては更新性・再利用性・一貫性の面で限界があるためです。

Headless CMSとは、コンテンツをページではなくデータとして管理し、API経由でさまざまなチャネルに配信できるCMSです。

StrapiやContentful、Sanityなどが代表例として挙げられ、GEOやRAGとの親和性の高さが評価されています。

文章を「読むもの」ではなく「参照される知識」として扱える点が最大の特徴です。

用語集向けのコンテンツモデルは、AI視点で設計することが重要です。

単なる本文フィールドではなく、意味の単位ごとに構造を分解します。

StrapiやContentfulの導入事例でも、定義コンテンツは専用モデルとして設計されるケースが増えています。

フィールド	役割	AI視点での価値
Term Name	正式な用語名	エンティティ認識の起点
Definition	アトミックな定義文	RAGの正解データ
Synonyms	同義語・表記揺れ	検索・推論精度の向上
Related Terms	関連用語との関係	ナレッジグラフ構築

このように分解された構造を持つことで、文章はチャンク化されても意味を失いません。

AWSのRAG設計ガイドラインでも、構造化された小さな知識単位が検索精度を高めると指摘されています。

Headless CMSは、まさにこの前提を満たすための実装基盤です。

さらに重要なのが、JSON-LDの自動生成と再利用です。

用語データからDefinedTermスキーマを自動生成すれば、Webページ、llms.txt用Markdown、社内RAGのインデックスに同じ定義を配信できます。

人が修正するのは一箇所だけで、AIが参照する定義は常に最新になります。

実際、Strapiは公式ブログでGEO対応におけるHeadless CMSの有効性を明言しています。

コンテンツをAPIとして提供することで、Web検索向けだけでなく、生成AI向け最適化が可能になるためです。

これはSEOの延長ではなく、コンテンツ運用そのものの再設計だと言えます。

オウンドメディア担当者にとっての実務的なメリットも明確です。

• 用語定義の更新が即座に全チャネルへ反映される
• 編集権限と公開フローを分離できる
• AI回答とWeb表現のズレを防げる

Headless CMSを前提に文章を書くという発想は、従来のSEOライティングにはありませんでした。

しかしGEO時代では、文章はAIに学習され、再構成され、引用されます。

その前提に耐えうる文章を書くためのインフラとして、Headless CMSは不可欠な存在になりつつあります。

用語集を継続的に活かすための運用基盤と評価指標の考え方

用語集を一過性の施策で終わらせず、継続的に価値を生み出すためには、運用基盤と評価指標を最初から設計しておく必要があります。GEO時代の用語集は「作って終わり」ではなく、AIと市場の変化に合わせて更新され続ける知識インフラとして捉えることが重要です。

まず運用基盤の考え方です。用語集は複数部門で参照されるため、更新責任が曖昧になると定義の陳腐化や不整合が起きやすくなります。**編集責任者、技術管理者、レビュー担当を明確に分けたガバナンス設計**が不可欠です。特にB2B領域では、営業資料やプロダクト仕様の変更が用語定義に直結するため、CMS上での更新フローと承認プロセスを整備しておくことで、AIに誤った情報を学習させるリスクを抑えられます。

次に評価指標です。従来のPVや検索順位だけでは、用語集の成果は測れません。Bain & CompanyやSparkToroの調査が示すように、検索の約6割がゼロクリックで終わる現在、**AIに引用されているかどうか**が最重要指標になります。MangoolsやFraseが提供するGEOスコア系ツールでは、特定プロンプトに対するブランド言及率を定点観測でき、用語集改善の効果検証に活用できます。

評価観点	主な指標	確認頻度
外部AIでの可視性	引用率・モデルシェア	月次
内部RAG精度	ハルシネーション率	四半期
運用健全性	更新遅延・未レビュー数	月次

特に重要なのが内部評価です。AWSやPubMedで報告されている通り、信頼できる用語定義をRAGで参照させることで、ハルシネーション率は大幅に低減します。社内チャットボットや検索システムに用語集を接続している場合、**定期的なレッドチーミングによる誤答検証**が、用語集の品質を数値で把握する最良の方法になります。

• AIに意図的に曖昧な質問を投げ、定義通りに回答できるかを確認する
• 誤答が出た用語は、定義文のアトミック性や同義語管理を見直す

このように、運用基盤と評価指標をセットで設計することで、用語集は単なるSEO資産ではなく、AI時代におけるブランドの正確性と信頼性を守る中核システムとして機能し続けます。