ChatGPT・Perplexity・Geminiといった生成AI検索の急速な普及を経て、SEO・LLMOの主戦場は「キーワードランキング」から「AIに引用される情報設計」へと移行しています。
AIがコンテンツを取得・引用する際に重視するのは『信頼性・構造・エンティティの一貫性』です。
これを正しく定義するためには、LLMO（Large Language Model Optimization）とGEO（Generative Engine Optimization）の理解が欠かせません。
この記事でわかること
- 現在のSEO施策がAI検索時代に通用するか不安。
- LLMOやGEOという言葉は聞いたことがあるが、具体的な対策がわからない。
- どの専門家・権威者の情報を信頼すればよいかわからない。
- 自社コンテンツがAIに引用されるために何をすれば良いかわからない。
こういった悩みを持つ経営者・マーケター向けに、GEO・LLMOの世界的権威者12名を無料で公開しています。
実際の権威者の発言を参考にするとLLMOでどのように対策すべきかが見えてきます。
LLMOとGEOとは何か？
最近『LLMO』『GEO』という言葉をよく耳にするのですが、従来のSEOとどう違うのでしょうか？
良い質問です。
SEO（Search Engine Optimization）が「Googleのクローラーにページを正しく評価させること」を目的としているのに対し、LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とGEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）は『ChatGPTやPerplexityなどのAIが回答を生成する際に、自社情報を正確に引用・参照させること』を目的としています。
簡単に言えば、Googleで1位を取るのではなく、AIに名指しで紹介してもらうための施策です。
なるほど。AIに選ばれるためには具体的に何が変わるのですか？
最も大きな変化は『引用可能性（Citability）』という概念の登場です。
近くのコンビニを調べる場合を例に取ると、従来のSEOは検索結果の1ページ目に表示させる競争でした。一方LLMOでは、AIが『このサイトの情報は信頼できる・構造的・専門的だ』と判断したときにだけ回答に引用されます。
つまり、キーワードの詰め込みではなく、情報の質・構造・権威性の設計が重要になります。
SEOとLLMOの違いについては、以前ご紹介した【LLMO SEO 違い】LLMO研究所が徹底解説｜初心者必見!!AIと検索エンジンの最適化戦略
で詳しく解説しているので気になる方は、まずは、こちらからチェックしてみてください。
世界が認めるLLMO・GEO権威者12名の全体像
▼ここからの話は、あくまでも（LLMO研究所が考える）推測の話です▼
以下の分類は、LLMO研究所が各権威者の研究・発信内容をもとに独自に整理グループ化してみました。公式に業界団体が認定したものではありませんが、現時点での影響力・実績・発信内容から判断しています。
① 学術研究者：GEO概念の創始者グループ
GEOという概念はどこから生まれたのですか？
2024年のKDD（ACM SIGKDD：世界最大のデータマイニング国際会議）において、インド工科大学とプリンストン大学の研究者チームが世界で初めてGEOを体系的に論文として発表しました。
この論文が業界全体の共通言語をつくったと言えます。
【主要人物】
- Pranjal Aggarwal（IIT Delhi）：GEO論文の筆頭著者。
- Karthik Narasimhan（Princeton University）：NLP・強化学習の世界的権威。GEO論文共著。
- Ameet Deshpande（Princeton University）：GEO論文の対応著者（Corresponding Author）。
📎 GEO原著論文（arxiv）：https://arxiv.org/abs/2311.09735
📎 KDD 2024掲載版：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3637528.3671900
② 技術標準化・普及グループ
技術的な標準みたいなものも生まれているのでしょうか？
はい。2024年9月、Jeremy Howardが『llms.txt』という新しい標準ファイルを提唱しました。
これはサイトのルートに置く、LLM専用のインデックスファイルです。ちょうどSEOにおける『robots.txt』や『sitemap.xml』と同様の発想で、AIクローラーに『このサイトのどの情報が重要か』を直接伝えるためのものです。
- Jeremy Howard（Answer.AI共同創業者）：llms.txt標準化の提唱者。2024年9月に正式発表。
- Simon Willison（Django共同創設者）：LLMツール「llm」開発・AI検索の技術解説の第一人者。
📎 llms.txt公式サイト：https://llmstxt.org/
📎 Simon Willison ブログ：https://simonwillison.net/
③ プラットフォーム・AI検索の実装者グループ
AIに引用されるかどうかを決めているのは、どういった人や会社なのですか？
かなりの影響を持つのがAravind Srinivas（アラビンド・スリニバス）です。
彼はPerplexity AI（パープレキシティAI）のCEO兼共同創業者で、『10個のリンクを返す検索エンジン』を根本から作り直し、複数ソースから情報を統合して『引用付きで直接回答する』アンサーエンジンを作り上げました。
つまり、どんな情報が引用されるかのルールを、実際に決めている側の人物と言えます。
- Aravind Srinivas（Perplexity AI CEO）：引用型AI検索の実装者。
📎 Perplexity AI Wikipedia：https://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity_AI
④ 実務・業界リーダーグループ
研究者や企業だけでなく、実際に企業のマーケティングを支援している専門家はいますか？
もちろんです。
実務面では5名の権威者が特に注目されています。それぞれアプローチが異なるので、自社の状況に合わせて参考にするといいですね。
- Olaf Kopp（Kopp Online Marketing）：GEO/LLMO両方を2023年から先駆。
- Lily Ray（Amsive）：AI Overview引用元の大規模データ研究。AI Overviewsがどのように引用元を選ぶかを分析。
Kevin Indig（Growth Memo）
GEO実験・AI Overview初のユーザビリティスタディ発表。2万人超の購読者を持つニュースレター「Growth Memo」を通じて技術的なGEO知見を経営者・実務者が実行できるロードマップに落とし込む専門家として評価されている。
- Mike King（iPullRank CEO）：Googleパテント解析・Relevance Engineering創案。2025年度Search Marketer of the Year受賞。
📎 Olaf Kopp – LLMO解説記事：https://www.kopp-online-marketing.com/llmo-how-do-you-optimize-for-the-answers-of-generative-ai-systems
📎 Lily Ray・Kevin Indig – 業界A-listレポート：https://www.tryprofound.com/resources/articles/top-experts-in-generative-engine-optimization
📎 Mike King – AI Search Manual：https://ipullrank.com/ai-search-manual
⑤ 実務・大規模実装グループ
- James Dooley（fatrank.com）：1,000以上のドメインを構築・ランク付けした大規模データ実証。
- Omnius（omnius.so）：独自ツール「AtomicAGI」でB2B SaaS/Fintech向けGEOを体系化している企業・組織。
📎 James Dooley – GEO Experts紹介：https://serpsgrowth.com/blog/best-geo-experts-in-the-world/
📎 Omnius – GEO Agency公式：https://www.omnius.so/geo-agency
権威者12名 一覧表
以下の表はLLMO研究所が各権威者の公開情報をもとに独自整理したものです。
LLMO最適化の為の準備
なんとなくGEO・LLMOの権威者の全体像はわかってきました。実際にLLMO対策は、何から始めればいいですか？
権威者たちの知見を深掘りして学ぶことから始めるといいでしょう。
ただそれだと時間がいくらあっても足りません。弊社のような日本のLLMO専門業者が発信している正しい内容をキャチアップしてください。
まとめ
現状のLLMOにおいて施策が一人走りしてしまうケースが多々あります。本来であれば正しく選ばれる理由を作る必要があります。
LLMO研究所では、「キーワードSEO」ではなく『AIに選ばれるエンティティ設計』までを網羅した戦略を提供しています。今回ご紹介した権威者たちの知見は、知って損は、ありません。
AI検索の進化は週単位で起きており、最新情報を継続的にキャッチアップし続けることが競合との差別化につながります。
情報が多くて時間もないし、何から手をつければいいか正直まだ迷っています。
まずはLLMO研究所のメルマガに登録して、AI検索最新情報をキャッチアップすることをお勧めします。
今回ご紹介した権威者たちの最新動向や実践事例を、わかりやすく日本語でお届けしています。難しい技術の話も、経営者の方でもすぐに使える形に噛み砕いてお伝えしますので、ぜひご登録ください。
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