GEO・AI検索最適化に取り組む上で知っておきたい用語を、基本から応用まで解説します。Genviewは、これらのGEO関連用語の理解を前提に、ブランド認識改善やクエリ改善などの機能でAI検索対策を包括的にサポートしています。
GEO（Generative Engine Optimization／生成エンジン最適化）とは、生成AI・AI検索の回答の中で、企業やブランドが正しく理解され、言及・引用・推薦される状態を目指す、最適化の考え方です。このページでは「GEO」という言葉そのもの（読み方・由来・呼び方・別の意味）をまとめます。
→ 読むAEO（Answer Engine Optimization／回答エンジン最適化）とは何かを解説。AI検索・回答エンジンとの関係、SEO・GEOとの違い、AI引用やFAQ・構造化データとの関係を整理します。
→ 読むLLMO（Large Language Model Optimization）とは何かを解説。LLMとの違い、GEO・AEO・SEOとの関係、AI引用だけに限定されない考え方、学習データ・構造化データ・llms.txtとの違いを整理します。
→ 読むLLM（Large Language Model／大規模言語モデル）とは、大量のテキストなどから言語のパターンや関係を学習し、文章の生成・要約・質問応答・分類などの自然言語処理を行うAIモデルです。このページでは、LLMという言葉の意味と、生成AI・ChatGPT・RAGなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むChatGPTとは、OpenAIが提供する対話型AIサービスです。このページでは、ChatGPTという言葉の意味と、LLM・Google検索・Web検索など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むGemini（ジェミニ）とは、Googleが展開する生成AIの名称・ブランドです。このページでは、Geminiという言葉の意味と、AI Overviews・AI Mode・Google-Extendedなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むClaude（クロード）とは、Anthropicが開発・提供するAIモデル群およびAIアシスタントサービスです。このページでは、Claudeという言葉の意味と、LLMやClaudeBotなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むPerplexity（パープレキシティ）とは、Perplexity AIが提供するAI Answer Engine（AIアンサーエンジン）です。このページでは、Perplexityという言葉の意味と、RAGやPerplexityBotなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むMicrosoft Copilotとは、Microsoftが提供する会話型のAIアシスタントです。このページでは、Copilotという言葉の意味と、名前の経緯、Microsoft 365 Copilot・GitHub Copilotなど同じ名前の製品の違い、Bingとの関係をまとめます。
→ 読むGrok（グロック）とは、SpaceXAI（旧xAI）が提供するAIアシスタントです。このページでは、Grokという言葉が指すものと、Xとの関係やWeb Search・X Searchの違いなど、混同しやすい点をまとめます。
→ 読むGoogle AI Mode（AIモード）とは、Google Searchに組み込まれたAI検索機能です。このページでは、AI Modeという言葉の意味と、AI Overviews・Geminiなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むAI Overviews（AIオーバービュー）とは、Google検索で、検索内容に応じてAIが関連情報を整理し、概要や回答とWebページへのリンクを検索結果内に表示する機能です。このページでは、言葉の意味と、AI Mode・Geminiとの違いをまとめます。
→ 読むRAG（ラグ／Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）とは、関連情報を取得するRetrievalと、その情報を利用して回答を生成するGenerationを組み合わせた仕組みです。このページでは、RAGという言葉の意味と、Retrieval・Grounding・AI検索など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むGrounding（グラウンディング）とは、生成AIの回答を、検証可能な外部情報・データ・事実などに結び付け、その情報を根拠として回答させることです。このページでは、Groundingという言葉の意味と、Retrieval・RAG・引用など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むRetrieval（リトリーバル）とは、AI・情報検索の文脈で、ユーザーの質問や目的に関連する情報を検索対象となるデータの中から探し出して取得する処理です。このページでは、Retrievalという言葉の意味と、RAG・ベクトル検索など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むEntityとは、AIや検索エンジンが「固有の意味を持つ概念・モノ・人・組織」として認識する対象のことです。このページでは、Entityという言葉そのもの（読み方・種類・使われる文脈・キーワードとの違い）をまとめます。
→ 読むクエリとは、ユーザーが検索エンジンや生成AIに入力する検索語句・質問・依頼文のことです。このページでは、クエリという言葉の意味と、キーワード・プロンプト・検索意図など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むサイテーション（Citation）は、一般に「引用」「言及」「参照」を意味する言葉です。このページでは、SEO・MEOでいうサイテーションと、被リンク・AI Citation・AI Mentionなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むハルシネーション（Hallucination）とは、生成AIやLLMが、事実ではない情報や根拠のない内容を、もっともらしい回答として生成してしまう現象です。このページでは、ハルシネーションという言葉の意味と具体例、ファクトチェックや古い情報との違いをまとめます。
→ 読むAIボットクロールとは、ChatGPTやGeminiなどのAIサービスのBotがWebコンテンツを自動取得する処理です。このページでは、AIボットクロールという言葉そのもの（主なAIクローラー・検索エンジンのクロールとの違い・似た言葉との関係）をまとめます。
→ 読むllms.txtとは、Webサイトの概要や重要なページをMarkdown形式で整理し、LLMやAIエージェント向けに提示するための提案仕様です。このページでは、llms.txtという言葉そのもの（形式・置き場所・提案の経緯・llms-full.txtとの違い）をまとめます。
→ 読むセマンティックHTMLとは、タグを「見た目のための道具」としてではなく、「この要素が何を表しているか」という意味を持たせる形で使うHTMLのことです。このページでは、言葉の意味と代表的なタグ、div・spanや構造化データとの違いをまとめます。
→ 読む構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが機械的に理解できる形式で記述したメタデータのことです。このページでは、構造化データという言葉そのもの（Schema.orgとの関係・形式・セマンティックHTMLとの違い）をまとめます。
→ 読むLost in the Middle（ロスト・イン・ザ・ミドル）とは、LLMが長い入力コンテキストを利用する際、関連情報の位置によって回答性能が変化し、情報が中間付近にあると性能が低下する場合がある現象を指す研究上の知見です。このページでは、言葉の由来と、Context Window・Retrievalなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むURL正規化（canonical）とは、同じコンテンツが複数のURLで存在する場合に正規URLを明示する技術実装です。このページでは、canonicalという言葉の意味と、重複URLの原因、301リダイレクトとの違いをまとめます。
→ 読むHTTPS（エイチティーティーピーエス）とは、WebサーバーとブラウザのデータのやりとりをSSL/TLS（暗号化技術）で保護するプロトコルです。このページでは、HTTPSという言葉の意味と、HTTPとの違い、混同しやすい言葉との関係をまとめます。
→ 読むOGP（Open Graph Protocol）とは、Facebookが2010年に策定したWebプロトコルです。このページでは、OGPという言葉の意味と主なプロパティ、メタディスクリプションや構造化データなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むメタディスクリプションとは、HTMLの<head>タグ内に記述するページの概要を説明するメタタグです。このページでは、Google検索での扱いと、スニペット・OGPなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むリッチリザルト（Rich Results）とは、Googleの検索結果ページ（SERP）において、通常のタイトル・URL・説明文に加えて、画像・評価星・価格などの情報が視覚的に拡張表示される形式のことです。このページでは、言葉の意味と主な種類、表示が終わった種類、構造化データとの違いをまとめます。
→ 読むE-E-A-Tとは、Googleが検索品質評価ガイドラインで示している、経験・専門性・権威性・信頼性の4つをまとめた考え方です。このページでは、E-E-A-Tという言葉そのもの（E-A-Tからの変化・4つの要素・オーソリティとの違い）をまとめます。
→ 読むチャンク（Chunk）とは、AI検索（RAG）において文書を小さく分割する「意味のまとまり」のことです。このページでは、チャンクという言葉の意味と、分割方法、セクションやRetrievalなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むプロンプトとは、生成AIに対して指示・質問・条件・文脈を伝える入力のことです。このページでは、プロンプトという言葉の意味と、クエリ・プロンプトエンジニアリングなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むnoindexチェックとは、検索エンジンやAIクローラーに対して「このページを検索結果・インデックスに含めないでください」と指示するnoindexが、意図せず設定されていないかを確認する作業です。このページでは、noindexの書き方と、robots.txtのDisallowとの違いをまとめます。
→ 読むXMLサイトマップとは、サイトにどんなページがあるかを、クローラーに伝えるためのファイルです。このページでは、XMLサイトマップという言葉そのもの（形式・置き場所・仕様・lastmodという要素・robots.txtとの違い）をまとめます。
→ 読むプロンプトエンジニアリングとは、生成AIから目的に合った回答を得るために、プロンプト（AIへの指示・質問・文脈）を工夫する技術のことです。このページでは、言葉の意味と、プロンプトなど混同されやすい言葉との関係をまとめます。
→ 読むZero Click Search（ゼロクリックサーチ）とは、ユーザーが検索結果画面だけで必要な情報を取得し、Webサイトへアクセスせずに検索を終了する状態のことです。このページでは、Zero Click Searchという言葉そのもの（読み方・起きる仕組み・GEOとの違い）をまとめます。
→ 読むサイテーションマーケティングとは、第三者メディア、比較サイト、コミュニティなど、自社サイト以外の場所で企業・ブランド・サービスがどのように言及・紹介されているかを把握し、必要に応じて外部情報を整えていく活動のことです。このページでは、言葉の意味と、混同しやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むAI可読性とは、コンテンツがAIに読み取られ・理解され・引用されやすい状態にあることを指します。このページでは、AI可読性という言葉の意味と、人間にとっての読みやすさや構造化データなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むKnowledge Graph は、人・企業・製品などとその関係をつないで持っているデータベースです。検索結果に出るナレッジパネルは、その情報の表示のされ方にあたります。企業から直接登録する窓口はなく、公式サイトの記載と外部の記載をそろえることが関わり方になります。
→ 読むTDM例外（Text and Data Mining Exception）とは、EU著作権指令（CDSMD 2019/790）において定められた「テキスト・データマイニングを著作権侵害なく行える」という例外規定のことです。このページでは、条文が何を定めているかと、robots.txt・TDMRepなど混同されやすい言葉との関係をまとめます。
→ 読むEmbedding（エンベディング／埋め込み表現）とは、テキストや画像などのデータが持つ意味的な特徴や関係性を、数値ベクトルとして表現する技術です。このページでは、Embeddingという言葉の意味と、ベクトル検索・RAG・LLMなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むベクトル検索とは、Embeddingによって数値ベクトルに変換されたデータ同士の「近さ」を計算することで、意味的に関連するコンテンツを取得する検索手法のことです。このページでは、ベクトル検索という言葉の意味と、キーワード検索・Embeddingなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むファクトチェックとは、情報の正確性を第三者が検証するプロセスのことです。このページでは、ファクトチェックという言葉の意味と、一次情報・ハルシネーション・ClaimReviewとの関係をまとめます。
→ 読む一次情報とは、調査・観察・実験・記録・公式発表などを通じて、情報の発生元となる本人・組織などが直接作成・取得した情報です。このページでは、一次情報という言葉そのもの（具体例・二次情報との違い・オリジナルリサーチとの違い）をまとめます。
→ 読むTOFU・MOFU・BOFUとは、マーケティングファネルを3段階に分けた概念です。このページでは、正式名称、各段階のユーザーの状態とコンテンツの例、使われる文脈、似た言葉との関係をまとめます。
→ 読むWebSiteスキーマとは、Schema.orgが定義するサイト全体の情報を機械可読な形式で記述する構造化データの一種です。このページでは、主な項目、Googleでの使われ方、Organizationスキーマとの違いをまとめます。
→ 読むOrganizationスキーマとは、サイトを運営している組織の情報を、機械が読める形で書き添える構造化データです。このページでは、Organizationスキーマという言葉そのもの（Schema.orgの型・主な項目・@idの意味・似た言葉との関係）をまとめます。
→ 読むrobots.txt（ロボッツテキスト）とは、ウェブサイトのルートディレクトリに設置するテキストファイルで、クローラーに対してアクセス可否を伝える仕組みです。このページでは、robots.txtという言葉の意味と、AIクローラーを指定するときの名前をまとめます。
→ 読むsameAs（セイムアズ）とは、Schema.orgが定義するプロパティのひとつで、あるエンティティ（組織・人物・製品など）を説明する外部の権威あるURLを配列で指定するものです。このページでは、sameAsという言葉の意味と、@idなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読む著者情報（Personスキーマ）とは、Schema.orgが定義するPerson（人物）タイプの構造化データを使って、記事・コンテンツの著者のエンティティ情報を機械可読な形式で記述する実装のことです。このページでは、言葉の意味と主なプロパティ、混同されやすい言葉との関係をまとめます。
→ 読む運営者情報ページ（会社概要・Aboutページ）とは、サイトを運営する組織の基本情報を人間にも読める形式でまとめたページです。このページでは、言葉の意味と、Organizationスキーマなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むFAQページとは、よく寄せられる質問と回答を一覧にまとめたページです。このページでは、FAQページという言葉そのものと、FAQPage構造化データとの違い、リッチリザルトの終了後も型は残っていることをまとめます。
→ 読む導入事例（ケーススタディ）とは、自社のサービス・製品を導入した顧客の課題・解決策・成果を具体的にまとめたコンテンツです。このページでは、導入事例という言葉の意味と、一次情報・オリジナルリサーチなど近い言葉との関係をまとめます。
→ 読むプライバシーポリシーとは、サイトが収集する個人情報の種類・利用目的・管理方法・第三者提供・ユーザーの権利などを公示した文書・ページのことです。このページでは、言葉の意味と、法令や似た言葉との関係をまとめます。
→ 読むオリジナルリサーチとは、企業や著者自身が調査・観察・実験・分析などを行い、新しいデータや知見を生み出すことです。このページでは、言葉の意味、代表的な形式、一次情報との違いをまとめます。
→ 読むトークン（Token）とは、AIが文章を処理する際の最小単位のことです。このページでは、トークンという言葉の意味と、使われる場面、文字数・単語数との違いをまとめます。
→ 読む推論（Inference）とは、学習済みのAIモデルが入力データを受け取り、回答や出力を生成するプロセスのことです。このページでは、推論という言葉の意味と、学習（Training）やRAGなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むBLUFとは、「結論を最初に述べる」文章構造の手法です。このページでは、BLUFという言葉の意味・読み方・由来と、起承転結型やリード文など混同されやすいものとの違いをまとめます。
→ 読むトピッククラスターとは、1つのテーマを広く扱うページを中心に置き、細かいテーマを扱うページを内部リンクでつなぐコンテンツの設計です。このページでは、トピッククラスターという言葉そのもの（由来・ピラーページとクラスターページの役割・コンテンツハブとの違い）をまとめます。
→ 読む内部リンク（Internal Links）とは、同一ドメイン内のページ同士を結ぶリンクのことです。このページでは、内部リンクという言葉の意味と、外部リンク・XMLサイトマップ・トピッククラスターなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むコサイン類似度（Cosine Similarity）とは、2つのベクトル間の角度に基づいて「どれだけ似ているか」を数値で表す指標です。このページでは、コサイン類似度という言葉の意味と、Embedding・ベクトル検索など混同されやすい言葉との関係をまとめます。
→ 読むリランキング（Reranking）とは、RAGシステムにおいて初期検索で取得した複数のドキュメントを、より精度の高いモデルで再評価・並び替えるプロセスのことです。このページでは、リランキングという言葉の意味と、コサイン類似度・Retrievalなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読む情報利得とは、AIがすでに知っていることを超えて、そのページにしかない情報がどれだけあるかを指す考え方です。このページでは、情報利得という言葉そのもの（由来・情報密度との違い・別の意味）をまとめます。
→ 読むコンテキストウィンドウ（Context Window）とは、LLM（大規模言語モデル）が1回の推論で処理できるテキストの最大量をトークン数で表したものです。このページでは、言葉の意味と、トークン・チャンク・Lost in the Middleとの関係をまとめます。
→ 読むソースの多様性（Source Diversity）とは、生成AIやAI検索で利用・表示される情報源について、ドメイン、運営主体、情報源の種類、コンテンツ形式などが特定のソースに偏っていないかを見るための整理概念です。このページでは、言葉の意味と、Citation数など混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読む共起（Co-occurrence）とは、特定の語・概念・Entityが、他の語・概念・Entityと同時に登場する頻度・パターンのことです。このページでは、共起という言葉の意味と、SEOの共起語やsameAsなど混同されやすい言葉との違いをまとめます。
→ 読むUser-Agent（ユーザーエージェント）とは、WebサーバーにHTTPリクエストを送る際に、クライアント（ブラウザ・ボット・クローラーなど）が自身を識別するために送信する文字列のことです。このページでは、User-Agentという言葉の意味と、robots.txtの「User-agent」の行との違いをまとめます。
→ 読むYMYL（Your Money or Your Life）とは、誤った情報がユーザーの健康・財産・安全・人生に重大な影響を与える可能性があるコンテンツカテゴリの総称です。このページでは、YMYLという言葉の出どころと種類、E-E-A-Tとの関係をまとめます。
→ 読む強調スニペット（Featured Snippet）とは、Googleの検索結果ページ上部に表示される、検索クエリへの直接的な回答を抜粋・表示する特別な検索結果形式です。このページでは、強調スニペットという言葉の意味と、Position 0・AI Overviews・AEOとの関係をまとめます。
→ 読むSOM（Share of Model）とは、特定のクエリに対してAIが生成する回答の中で、自社ブランドが言及・引用される割合を示す指標です。このページでは、SOMという言葉の意味と計算式、SOV・SOSとの違いをまとめます。
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