AIO（AI検索最適化）とは？SEO対策との違いを徹底解説

「AIOとは？」

「SEO対策との違いを知りたい。」

AI検索や生成AIの普及によって、SEO対策だけでは十分に検索流入を確保できない時代が到来しています。

AIO（AI検索最適化）とは、AIが生成する検索結果や要約に自社情報を取り上げてもらうための施策です。

Googleの「AI Overview」やChatGPT検索などでは、AIが理解しやすい情報だけが引用・要約され、ユーザーに直接提示されるようになっています。

AIOはSEOと目的や対策方法が異なり、主に以下の違いがあります。

AIO	・生成AIに自社コンテンツを参照・引用させる ・AIに正しく理解される情報構造を整える ・ゼロクリック検索時代でも認知を確保する ・AI検索経由の新しい流入チャネルを確保する ・自社ブランドやエンティティの信頼性を強化する
SEO	・検索エンジンでの上位表示を目指す ・Webサイトへのアクセス数を増加させること ・課題解決につながる情報を提供し、見込み客の獲得につなげる ・アクセスを売上やリード獲得といった成果につなげる ・ブランド認知度を向上させる ・広告費を抑えつつ継続的な集客を目指す

本記事では、SEOとの違い、およびLLMO・GEOとの関連性など、具体的な施策方法、メリット・デメリットについて解説します。

AI時代の検索最適化を理解したい方は、ぜひ参考にしてみてください。

AIOとは？概念や同じ意味の単語も紹介

AIO（AI検索最適化）は、生成AIが検索結果や要約を提示する際に、自社の情報を正しく引用してもらうための新しい最適化手法です。

近年はAI検索の普及により「ゼロクリック検索」が増え、検索結果画面だけで情報が完結する傾向が強まっています。

以下では、AIOの概念や同じ意味の単語について紹介します。

AIO（AI検索最適化）とは

AIO（AI検索最適化）とは、生成AIやAI検索エンジンが回答を生成する際に、自社コンテンツを正しく理解・引用させるための最適化手法を指します。

従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムを対象としていたのに対し、AIOは生成AIやAI検索エンジンを対象にしています。

ゼロクリック検索の増加により、ユーザーは検索画面上で完結する傾向が強まり、AIOへの対応が必須となっています。

AIO（AI検索最適化）	主な理由
ゼロクリック検索の増加	GoogleのAI Overviewや強調スニペットなどで、クリックせずに情報が完結するケースが急増。
生成AIの普及	ChatGPTやPerplexityなど、AIが回答を生成する検索利用が拡大。
信頼できる情報源の重視	AIは信頼性・権威性のある情報を優先して引用するため、企業や専門サイトの情報が選ばれやすい。
競合優位性の確保	まだ導入していない企業が多いため、先行することでAI検索での露出を独占できる。

SEOと同様に不可欠な施策であり、今後は両者を組み合わせた総合戦略が必要となります。

LLMO（大規模言語モデル）とは

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGeminiなどのAIが回答を作るときに、自社コンテンツを正しく参照してもらうための施策です。

例えば、LLMO対策を行うと「FAQ形式の情報」「専門家が監修した一次情報」「最新のデータ」などが、ChatGPTやGeminiの回答に反映されやすくなります。

LLMO対策では、信頼性ある情報を優先して学習・引用するため、常に最新の情報を載せておくことが大切です。

GEO（生成エンジン最適化）とは

GEO（生成エンジン最適化）とは、PerplexityやYou.comといった生成AI検索エンジンに、自社コンテンツを正しく引用・表示してもらうための最適化手法です。

GEOで重視される施策は以下の通りです。

GEO（生成エンジン最適化）	重視される施策
FAQやHowTo情報の整備	Perplexityなどは質問形式に強いため、一問一答形式の情報が引用されやすい。
企業概要・実績ページの充実	信頼性のある情報を提示することで、AIに「出典」として扱われやすくなる。
権威性・独自性のある情報公開	二次情報ではなく一次情報を提供することで差別化につながる。
透明性の高いデータや統計の提示	エビデンスを伴ったデータは生成AIに引用されやすい。

LLMOと似ていますが、GEOは対象が異なります。

主な違いは以下の通りです。

LLMO	会話型AIに取り上げられるための対策
GEO	会話型AIに取り上げられるための対策

LLMOは「チャット型AI」、GEOは「検索型AI」に向けた最適化と考えると分かりやすいでしょう。

AIO・LLMO・GEOの使い分け

以下では、AIO・LLMO・GEOの使い分けをまとめました。

項目	AIO（AI検索最適化）	LLMO（大規模言語モデル最適化）	GEO（生成エンジン最適化）
主な対象	Google AI Overview、AI検索全般	ChatGPT、Claude、GeminiなどのLLM	Perplexity、You.comなど生成AI検索エンジン
目的	AI検索で要約・引用される	LLMの回答生成に利用される	生成AI検索結果に引用される
主な施策	FAQ、構造化データ、エンティティ強化	LLMs.txt、一次情報公開、FAQ整理	FAQ、一次情報やデータ公開、企業概要強化
成果の形	ゼロクリック検索でも露出	回答文中での引用・参照	検索回答内での直接引用・認知
活用シーン	Google検索流入が多い業界	LLM経由での情報拡散を狙う場合	新興生成AI検索サービスを意識する場合

AIO・LLMO・GEOはいずれも「生成AIに自社コンテンツを引用してもらう」ことを目的としています。

対象とするプラットフォームや施策の重点は異なるため、適切に使い分けることによって、幅広いAI検索環境に対応できます。

AIOは「AI Overview」「AI Optimization」2つの意味を持つ

AIOには「AI Overview」と「AI Optimization」という2つの意味があります。

主な違いは以下の通りです。

AI Overview	Google検索に導入されている生成AIによる要約機能
AI Optimization	AIが理解・引用しやすい情報設計を行う施策

AIOは、AI Overviewという「結果」と、AI Optimizationという「施策」の両輪で成り立っています。

以下では、それぞれの内容について詳しく解説します。

AI OverviewはGoogleのAIによる概要を指す

AI Overviewとは、Google検索に導入された生成AIによる要約機能を指します。

AI Overviewは、ユーザーが検索した際に複数の情報源をもとにAIが回答をまとめ、検索結果の上部に提示する仕組みです。

AI Overviewと従来検索の比較は、以下の通りです。

項目	従来の検索結果	AI Overview
情報の提示方法	検索順位に基づきサイトを一覧表示	AIが複数の情報を要約して回答を表示
ユーザー行動	上位サイトをクリックして情報を確認	ページを開かず検索画面上で解決可能
メリット	サイト流入を直接獲得できる	短時間で回答が得られ利便性が高い
デメリット	順位競争が激しい	ゼロクリック化でサイト流入が減少する可能性

AI Overviewは、ページを開かずに検索画面上で解決できることが大きなメリットです。

そのため、ユーザーの利便性を高める一方で、企業サイトにとってはアクセス数減少のリスクを伴います。

AI OptimizationはAIに理解されやすい情報設計を指す

AI Optimizationとは、AIに正しく理解されやすい形で情報を設計することを指します。

FAQ形式で質問と答えを整理したり、構造化データを使ってページの内容をAIに伝えやすくしたりする方法です。

従来のSEOはGoogleの検索エンジンに評価されて順位を上げることが目的でした。

AI Optimizatioでは、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIに「回答の材料」として引用してもらうことが目的です。

AI Optimizationでは「AIが回答を作成するために利用しやすい情報構造」を意識することが大切です。

AIO対策・SEO対策の違い

AIO対策・SEO対策の違いについて解説します。

AIO対策とSEO対策はいずれも「検索からの認知・流入を獲得する」ことが目的です。

目的は同じでも、対象や成果の形が異なるため、適切な対策を行う必要があります。

以下では、AIO対策・SEO対策それぞれの違いについて、詳しく解説します。

AIO対策は生成AIに自社コンテンツを参照するための施策

AIO対策は、生成AIに自社コンテンツを参照するための施策です。

AIO対策では、生成AIが検索回答や要約を提示する際に、自社の情報を「信頼できる出典」として引用される可能性があります。

AIO対策で自社コンテンツの情報が参照される仕組みは、以下の通りです。

項目	AIO対策
情報の評価基準	FAQ形式、構造化データ、エンティティ強化
流入の形	AIの回答に引用されブランド露出
成功の指標	AI回答に引用された回数、可視化された露出効果
想定される課題	引用されなければ露出がゼロになる可能性

AIO対策は、単なる「SEOの延長」ではなく、AIが参照・引用する情報源として選ばれるための新しい集客方法となります。

SEO対策は検索エンジンに上位表示するための施策

SEO対策は、検索エンジンに上位表示するための施策です。

SEO対策では、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで自社サイトを上位表示させ、ユーザーからのクリックを獲得できる可能性があります。

SEO対策の主な評価基準は、以下の通りです。

項目	内容	目的
コンテンツ最適化	キーワード調査、見出し構造、本文の充実	ユーザーの検索意図との合致
内部施策	内部リンク、サイト構造、モバイル対応	クローラビリティとUX向上
外部施策	高品質な被リンク獲得	権威性・信頼性の向上
技術的SEO	ページ速度改善、HTTPS化、サイトマップ整備	検索エンジンの評価を高める
コンテンツ更新	情報の鮮度を維持	最新情報を提供し検索順位を安定化

AIが主流となった現代においても、SEOは依然として集客の基盤です。

AIO対策と併用することで、AI検索時代においても安定した成果を得られるでしょう。

AIO対策の具体的な施策方法

AIO対策では「AIが解釈しやすい情報構造」を整備することが重要です。

AIO対策の具体的な施策方法は、以下の通りです。

以下では、AIO対策の具体的な施策方法について、詳しく解説します。

FAQ（よくある質問）を一問一答形式で用意する

AIO対策でまず取り組むべきは、FAQを一問一答形式で用意することです。

生成AIは「質問と回答」という明確な構造を好むため、FAQ形式で整理した情報は要約や回答に組み込まれる可能性が高まります。

効果項目	FAQなし	FAQあり
AIによる引用率	低い （情報が散在し理解されにくい）	高い （明確なQA形式で引用されやすい）
ユーザー利便性	必要な情報を探しにくい	一目で回答を確認できる
SEO効果	通常のコンテンツ評価に依存	構造化データを付与すれば強調表示の可能性あり
AIO効果	AIが解釈しにくい	AIがそのまま要約に利用する可能性が高い

またFAQはAI向けだけでなく、ユーザーにとっても「欲しい回答をすぐ見つけられる」という利便性向上につながります。

さらに構造化データを付与すれば、SEO効果として検索結果に強調表示される可能性も高まります。

構造化データでAIにページの意図を伝える

AIO対策では、構造化データを設定してAIにページの意図を正しく伝えることが重要です。

テキストだけではAIに意味が伝わりにくい情報も、構造化データを使えば「FAQ」「商品」「記事」「レビュー」などの種類を明確に示せます。

その結果、AI Overviewや生成AI検索で引用されやすくなり、ユーザーへの可視性も高まります。

代表的な構造化データと効果の例は以下の通りです。

構造化データの種類	主な用途	AI・SEOでの効果
FAQPage	Q&A形式のページを明示	・AIに直接引用されやすくなる ・SERPにFAQ表示
HowTo	手順や方法を明示	・手順が要約されやすくなる ・検索画面で強調表示
Product	商品名・価格・在庫を記載	・AIが商品情報を正確に引用 ・リッチリザルト表示
Article / NewsArticle	記事やニュースの内容を定義	・AIが記事情報を理解 ・ニュース枠に表示
Review / Rating	レビューや評価を明示	・信頼性あるコンテンツとしてAIが参照

導入する際は、必ずGoogleの「構造化データガイドライン」に沿って実装しましょう。

特にFAQ・HowTo・Productなど、ページ特性に合わせた設定がAIO対策に有効です。

エンティティ情報を強化する

AIO対策では、エンティティ情報を強化することが欠かせません。

AIは文章のキーワードだけでなく、「企業名・サービス名・所在地」などのエンティティ同士の関係性を理解して情報を組み立てるためです。

強化すべき主な情報は次のとおりです。

要素	内容	AIへの効果
会社概要	社名・住所・設立年・代表者	正しい企業情報として認識されやすい
サービス情報	提供サービスや料金体系	生成AIの回答に具体的に引用されやすい
実績・事例	取引先、導入事例、メディア掲載	権威性の裏付けとして引用されやすい
外部評価	レビュー、専門サイトでの掲載	AIが「信頼できる情報源」と判断する根拠になる
一貫性	Webサイト・SNS・外部記事での統一	誤認識を防ぎ、AIに正しい情報を届ける

上記のように、会社概要やサービス情報を整備し、一貫性をもって発信することが、AIに「信頼できる存在」として認識される鍵となります。

結果として、生成AIに引用される機会を大幅に増やすことができるでしょう。

E-E-A-Tを意識した情報を発信する

AIO対策では、E-E-A-Tを意識した情報発信が重要です。

E-E-A-TとはGoogleがコンテンツ評価の基準として提示しているもので、以下の4つの要素から成り立ちます。

要素	内容	AIOにおける効果
Experience（経験）	実体験や事例を交えた情報発信	AIに「実体験に基づく信頼性ある情報」と認識される
Expertise（専門性）	専門家や資格保持者による執筆・監修	AIが専門分野の出典として引用しやすくなる
Authoritativeness（権威性）	公的機関や権威あるサイトでの紹介	ブランドや情報源としての評価が高まる
Trustworthiness（信頼性）	透明性のある運営者情報や正確なデータ	AIが安心して引用できる情報と判断する

AIは「どの情報源を信用するか」を評価するため、監修者の明記、一次情報の提供、信頼できる出典の提示といった施策が必須です。

自社コンテンツのE-E-A-Tを強化することによって、AI検索での引用率を高められます。

LLMs.txtでサイト全体の構造をAIに理解してもらう

AIO対策では、LLMs.txtを活用してAIにサイトの構造を正しく理解させることが重要です。

LLMs.txtとは、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）に対し「どのページを参照すべきか」を指定できる新しいテキストファイルです。

検索エンジン向けのrobots.txtと似た仕組みで、生成AIに対して「参照して良い範囲」や「優先度」を伝えることができます。

仕組みはrobots.txtに似ていますが、対象が生成AIである点が大きな違いです。

項目	LLMs.txt	robots.txt
主な対象	生成AI（ChatGPT、Claude、Perplexityなど）	検索エンジン（Googlebotなど）
役割	AIに参照してほしい情報源を指定	クロールの可否を制御
設置場所	ドメイン直下（/llms.txt）	ドメイン直下（/robots.txt）
効果	生成AIに引用されやすい情報を優先的に届ける	クロール範囲を制御しSEO最適化

FAQ、商品ページ、企業概要などの重要情報を効率的にAIへ伝えることで、AIOやLLMO対策の精度を高められます。

LLMs.txtは生成AI時代に欠かせない必須施策のひとつといえるでしょう。

AIO対策を行うメリット

AIは信頼性や権威性を重視するため、先行してAIOを導入することで競合との差別化も可能になります。

AIO対策を行うメリットは以下の通りです。

以下で詳しく解説します。

継続的な検索流入を見込める

AIO対策の最大のメリットは、長期的かつ安定した検索流入を確保できることです。

従来のSEOは、検索アルゴリズムの変動によって順位が上下し、流入が大きく変動するリスクがありました。

一方、AIOではAIが「信頼性・権威性・鮮度」を基準に情報を参照するため、適切に整備したコンテンツは長期間にわたり回答や要約に組み込まれやすい傾向があります。

ゼロクリック検索が主流になりつつある今でも、AIO対策を行えばブランドの露出を継続的に確保できるでしょう。

AI検索に表示されやすくなる

AIO対策のメリットは、AI検索における表示スピードと露出のしやすさです。

従来のSEOでは、検索順位を上げるまでに時間がかかり、すぐに成果を得るのは難しい傾向があります。

一方でAIOは、FAQ形式や構造化データなど適切な形式で情報を整理すれば、比較的早期にAIの回答枠へ取り上げてもらうことが可能です。

AIOとSEOの表示特性の違いは以下の通りです。

項目	AIO	SEO
表示スピード	整備後はAIに引用されやすい	順位上昇に時間がかかる
表示対象	AI Overviewや生成AI回答内	検索結果の順位リスト
流入効果	露出効果・認知拡大が中心	クリック流入中心

競合との優位性を獲得できる

AIO対策のメリットは、競合よりも早く優位なポジションを確保できることです。

AI検索はまだ新しい領域であり、従来のSEOと比べると導入している企業は限られています。

そのため、FAQや構造化データを整備するだけでも、AIに引用される確率を高められ、競合よりも早くユーザーの目に触れる機会を得られるのです。

また、AI検索に引用される体制を整えることが、今後のデジタル競争での大きな差別化につながります。

AIO対策を行うデメリット

AIO対策には、SEOより人的・コスト負担や、短期間で成果を得られない注意点があります。

AIO対策を行うデメリットは以下の通りです。

以下で詳しく解説します。

従来のSEOより人的・コスト負担がある

AIO対策は、従来のSEOに比べて人的リソースやコストの負担が大きい点がデメリットです。

FAQの整備や構造化データの実装、さらにLLMs.txtなどの技術対応が必要になるため、専門知識や作業工数が増えてしまいます。

AIO対策でコストや工数が増える主な要因は以下の通りです。

コスト・工数	内容
FAQの大規模整備	質問収集・回答作成に時間がかかる。
構造化データやllms.txtの実装	専門知識を持つエンジニアの関与が必要になる。
エンティティ情報の強化	会社概要、実績、外部評価を整備する作業が増える。
E-E-A-Tを担保するための監修費用	医療・金融などでは専門家監修が必須となりコストが増える。
継続的なモニタリングと改善	AIの引用状況を定期的に確認し、更新作業を続ける必要がある。

自社で対応できる部分と外部に任せる部分を切り分け、効率的に導入していくことが重要です。

成果を短期間で得られない

AIO対策のデメリットは、すぐに成果が出にくいことです。

生成AIやAI検索は、ウェブ上の情報を収集しながら「信頼性」「鮮度」などを加味して参照先を選ぶため、引用されるまでの期間を正確に予測することはできません。

そのため、整備を行ってもすぐに結果が出るとは限らず、時間をかけて評価されていく傾向があります。

AIが引用する情報を完全にコントロールできない

AIO対策のデメリットは、AIがどの情報を引用するかを完全にコントロールできない点です。

AIは複数の情報源を自動的に評価し、「信頼性」「鮮度」「関連性」などを基準に引用箇所を決定するため、必ずしも狙ったページや文章が選ばれるとは限りません。

また、AIのアルゴリズムが公開されていないことや、競合の参入・情報更新の影響などによって参照先が変わる可能性もあります。

そのため、AIO対策では「引用を完全にコントロールすることはできない」という前提を理解したうえで進めることが重要です。

詳細情報を公開すると模倣されるリスクがある

AIO対策のデメリットは、詳細情報を公開すると模倣されるリスクがあります。

AIに認識された情報は「AI Overview」や「LLM」で参照・引用され、生成結果として広く出力されるため、公開した内容がそのまま競合に利用される可能性があります。

そのため「AIに引用されたい情報」と「競合に知られたくない情報」の線引きを慎重に行いましょう。

AIOに関するよくある質問

AIOに関するよくある質問を紹介します。

まとめ

AIO（AI検索最適化）は、ゼロクリック検索や生成AI検索の普及に伴い、従来のSEOと並んで必須の施策になりつつあります。

SEOは検索エンジンに評価され上位表示を目指す施策であるのに対し、AIOはAIに参照・引用されることを目的とした新しい最適化手法です。

AIO対策では、以下の施策を進めることでAI検索時代でも、継続的な露出と流入を確保できます。

AIOはSEOの代替ではなく補完的な施策であり、両方を組み合わせることで効果を発揮します。

AI検索時代における持続的な集客とブランド認知を実現するには、SEOを基盤としつつAIOの早期取り入れを検討しましょう。