AIO(AI最適化)とは？SEOやLLMOとの違い、AI時代に必須の戦略を解説

最近、「検索するとAIがすぐに答えを返してくるようになった」と感じる場面が増えていませんか。こうした変化の中で、「AIOという言葉は聞くけれど、SEOと何が違うのか」「従来のSEO対策だけで本当に十分なのか」と戸惑う声も多く聞かれます。AIが検索体験そのものを変えつつある今、Web集客の考え方を見直すことは避けて通れません。

本記事では、AIO（AI最適化）の基本的な考え方から、SEOやLLMOとの違い、具体的な対策や設計のポイントまでを整理して解説します。生成AI時代に企業が取るべき戦略を確認していきましょう。

AIO（AI Optimization）とは？混同されやすい「AI Overview」との違い

近年、「AIO」という言葉を耳にする機会が増えていますが、この用語は文脈によって二つの意味で使われることがあります。

一つは生成AI時代の新しい最適化手法を指す「AI Optimization」、もう一つはGoogle検索に表示される「AI Overview」です。本章では、混同されやすいこれら2つの意味について解説するほか、なぜこれらの言葉が注目されるようになったのか、その背景についても説明します。

AIO（AI Optimization）とは

AIO（AI Optimization）とは、生成AIやAI検索エンジンに自社コンテンツを正確に理解・評価してもらい、AIが生成する回答や概要の中で引用・表示されることを目的とした最適化手法です。

従来のSEOが検索エンジンへの最適化を主軸としてきたのに対し、AIOは、生成AIや対話型AIにユーザーが質問した際に、自社に関連する情報が参照され、回答の一部として取り上げられることを重視します。

AIOの特徴は、表層的なキーワード対策にとどまらず、ユーザーがAIに投げかける質問の文脈や意図に沿って、信頼性の高い情報を設計・発信する点にあります。そのため、本質的なコンテンツ品質がこれまで以上に求められます。（本記事では、特に断りのない限り、AIO=「AI Optimization」として解説をします。）

AI Overview（AIによる概要）とは

「AI Optimization」と混同されやすい用語の一つに、「AI Overview」があります。AI Overview（AIによる概要）とは、Google検索において、ユーザーの検索意図に対する要点をAIが自動生成し、検索結果の上部に表示する機能です。

もともとは試験的なAI検索機能として提供されていましたが、2025年5月に正式版として「AI Overview」が公開されました。正式版では、検索結果の上部に要点がまとめて表示されます。これにより、ユーザーはWebサイトを1つずつ開かなくても、必要な情報を効率的に取得できるようになりました。

AI Overviewは、正式版として公開されて以降も、継続的な改良が進んでいます。表示位置や形式は検索結果の上部に限らず、他の検索要素と組み合わさって表示される場合もあります。また、多くの国や言語で利用が拡大しています。

AI Overviewや対話型AIの登場により、ユーザーの検索行動は大きく変化し、「AIO（AI Optimization）」の重要性がますます高まっています。その背景について以下で詳しく解説します。

AI Overviewの登場によるゼロクリック検索の広がり

ゼロクリック検索（Zero-click search）とは、ユーザーがGoogleなどの検索エンジンで検索を行い、検索結果画面に表示された情報のみで目的を達成し、どのWebサイトもクリックせずに検索を終了する行動を指します。

AI Overviewの普及により、ゼロクリック検索は急速に増加しています。その結果、従来のSEO施策だけでは、検索結果上で十分な露出機会を確保することが難しくなっています。

AI Overviewの影響で、国内のマーケターの約6割が「自然検索流入の減少」を実感

実際に、AI Overviewはどの程度の影響を及ぼしているのでしょうか。

2025年3月に実施されたGoogleコアアップデートにより、検索結果におけるAI Overviewの表示が拡大しました。その影響として、Webサイトの「セッション」や「CV」が減少したと認識する企業が増えています。

世界で60万人以上が利用するSEO対策ツール「Ahrefs」の運営元であるAhrefs Pte. Ltd.は、「検索結果に AI による概要が表示される場合、AI による概要が表示されない検索結果と比べて、上位ページの平均クリックスルー率 (CTR) は 34.5% 低下する」という調査結果を発表しています。

また、株式会社キーワードマーケティングが実施した調査によると、国内マーケターの約6割が「自然検索流入の減少」を実感しており、約9割がSEO戦略の見直しに着手していることが分かっています。

AI Overviewが及ぼす影響は大きい一方、これは氷山の一角に過ぎません。AI Overviewに加え、「AI Mode」などの対話型AIを活用して情報収集を行う動きも拡大しています。今後は、「AIとの対話を前提とした検索」が一般化する可能性が高く、この新しい検索体験への対応は企業にとって急務となっています。こうした背景から、AIO（AI Optimization）への取り組みの重要性は、これまで以上に高まっています。

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混同されやすいLLMO・GEO・SEO・SXO・AEOとは

AIOは、意味の近い以下の用語と混同されやすい概念でもあります。正しく理解するためにも、まずは関連用語について、それぞれの定義を整理しておきましょう。

LLMO（Large Language Model Optimization）

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが利用する大規模言語モデル（LLM）に対し、自社の情報を正確に理解・参照してもらうことを目的とした最適化手法です。

なお、AIOの文脈で用いられる「LLM」とは、膨大なテキストデータを学習し、ディープラーニングによって文脈や意味のつながりを理解できる自然言語処理モデルを指します。この仕組みにより、AIは人間に近い自然な文章生成や対話を行えるようになっています。

LLMOは、こうしたLLMの特性に着目し、AIから「信頼性の高い情報源」「権威ある存在」として認識されることを目指す点が特徴です。検索順位の向上を主目的とするSEOとは異なり、AIの回答文中で引用されることを重視します。そのため、SEOを基盤としながら、情報構造の整理や、専門性・信頼性を示す外部評価の積み重ねが重要となります。

GEO（Generative Engine Optimization）

GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIが作成する回答全体を対象に、自社情報が引用・参照されることを目指す最適化手法です。

特定の技術である大規模言語モデルに焦点を当てるLLMOに対し、GEOは検索型・対話型を含む生成AI全般を広く対象とする点が特徴です。AIOでは構造化データやエンティティの関連付けといった技術的対策が重視される一方、GEOでは統計データや一次情報など、根拠の明確なコンテンツを提供することで、AIに信頼できる情報源として認識されやすくなります。

GEOは英語圏では一般的な用語として浸透しつつありますが、日本では呼称がまだ統一されていません。特に国内では、ゲーム販売・買取チェーンの「ゲオ」の知名度が高いため、「AIO」や「LLMO」、あるいは「AIO／LLMO」と併記されるケースも多く見られます。

こうした背景から、日本では「LLMO・GEO・AIO」といった用語は厳密に使い分けられておらず、いずれもAI Optimization（AI検索最適化）を指す言葉として、ほぼ同義で用いられていると捉えて問題ないでしょう。

SEO（Search Engine Optimization）

SEO（Search Engine Optimization）とは、検索エンジンの検索結果において、自社サイトを上位に表示させるための技術や戦略を指します。検索エンジンは、多くのユーザーが情報収集に利用する主要な手段であり、検索結果での上位表示は集客において極めて重要です。従来のSEOでは、キーワード設計、被リンク獲得、内部構造の最適化などが重視され、検索順位やクリック率が主な成果指標とされてきました。

一方で、AIOが登場した現在では、単なる検索順位の獲得だけでは十分とは言えなくなっています。AIOは、AIがどのように情報を理解・評価するかに着目する点が特徴です。キーワードの有無だけでなく、コンテンツ全体の構造や質、文脈の明確さが、より重視されるようになっています。

しかし、従来のSEOで重要とされてきた、検索意図に沿った質の高いコンテンツや、E-E-A-Tを意識した情報設計は、AIOやLLMOにおいても重要な土台となります。SEOを切り捨てるのではなく、SEOを基盤としながらAIOの視点を取り入れることが、これからの最適解と言えるでしょう。

SEOとAIOを組み合わせた具体的な活用方法については、次章「SEOとAIOは『競合』ではなく『役割分担』である」で詳しく解説します。

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SXO（Search Experience Optimization）

SXO（Search Experience Optimization）とは、検索ユーザーの意図や期待を踏まえ、検索から閲覧、行動に至るまでの一連の体験全体を最適化する考え方です。

検索エンジンそのものを対象とするSEOに対し、SXOはユーザー体験に軸足を置く点が特徴です。具体的には、使いやすさ（Usability）、内容の適合性（Relevance）、信頼性（Authority）といった要素を重視します。

たとえば、情報が整理され、理解しやすい構成や視覚的な補足が用意されていることで、ユーザーの満足度は高まります。「ユーザーにとって価値ある体験を提供することが、結果的にSEOやAIOの成果向上につながる」という視点が、SXOの本質的な特徴です。

AEO（Answer Engine Optimization）

AEO（Answer Engine Optimization）とは、検索エンジンや生成AIがユーザーの問いに対して即座に回答を提示する場面において、情報源として選ばれることを目的とした最適化の考え方です。

AEOはAIOやLLMOと近い文脈で語られることが多く、目的や考え方が重なる領域も少なくありません。検索結果での順位獲得を主目的とするSEOに対し、AEOは強調スニペットや生成AIの回答文として、直接引用されることをゴールとします。そのため、質問に対して簡潔かつ明確に答える構成や、要点が一目で把握できる表現が重要となります。

ここまで、AIOやLLMO、AEOといった用語の定義について解説してきましたが、現時点では業界内でも呼び方や使われ方が完全に統一されているとは言えません。重要なのは名称にとらわれることではなく、質の高いSEOを土台としながら、AI時代の新しい視点を取り入れたAIOに取り組むことです。

では、実際にAIOでは、どのような対応が具体的に求められるのでしょうか。次章から解説していきます。

SEOとAIOは「競合」ではなく「役割分担」である

ここまでさまざまな概念を見てきましたが、押さえておくべきポイントは、SEOとAIOが相反するものではないという点です。両者は、機能の異なる役割を担う関係にあります。

SEOは現在でも、ユーザーに情報の存在を知ってもらい、深い理解につながる一次情報を届けるための基盤となる施策です。一方でAIOは、AIが情報を整理・比較し、推奨するプロセスの中で、自社を信頼できる情報源として認識させることを目的とします。

重要なのは「どちらを選ぶか」ではなく、質の高いSEOを土台に、ブランディングや評判形成といったAI時代の要素を重ね合わせることです。その上で、事業成長に直結する最適なCV獲得ルートを設計・最適化していくことが求められます。

AIOを意識したコンテンツ構造の基本設計

具体的な対応策に入る前に、まずはAIOを意識したコンテンツ構造の基本的な設計方法について紹介します。

アンサーファースト（Answer-First）構造の徹底

アンサーファースト（Answer-First）構造とは、ユーザーの疑問に対する結論を冒頭で提示し、その後に理由や根拠を補足していく構成のことです。

AIは情報を要約・引用する際、まず明確な答えを探します。そのため、冒頭で簡潔な結論を示すことが重要です。そのうえで、「結論 → 理由 → 具体的なデータや事例」という流れで構成します。FAQ形式や箇条書きを活用することで、内容を整理しやすくなります。人とAIの双方にとって把握しやすい構造を意識することが、AIOにおける基本的な要件です。

「LLMs.txt」と構造化データの実装

LLMs.txtとは、AIに向けてサイト内の重要なページや内容を簡潔に伝えるための案内用テキストファイルです。LLMs.txtには、主要なページのURLと内容の要点を記載します。見出しや箇条書きを用いた分かりやすい書式（Markdown形式）で整理し、サイト直下に設置することで、AIがサイト全体の構造を把握しやすくなります。

あわせて重要なのが、schema.orgなどの構造化データの実装です。構造化データとは、ページ内の情報に「会社情報」「Q&A」「商品説明」などの意味をタグとして付与し、内容をAIに正確に伝える仕組みです。

LLMs.txtでサイト全体を案内し、構造化データで各ページの意味を補足することで、AIが情報を正しく理解し、要約や引用に活用しやすくなります。

「E-E-A-T」と一次情報の強化

「E-E-A-T」と一次情報の強化は、AIOにおいて欠かせない基本要素です。「E-E-A-T」とは、情報の信頼性を判断するための考え方で、「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustworthiness）」の4つの要素から構成されています。これはGoogleが長年重視してきた評価指標であり、AI検索時代においても重要性はさらに高まっています。

AIは、一般的で画一的な情報よりも、情報の背景や根拠が明確なコンテンツを評価する傾向があります。そのため、E-E-A-Tの観点を意識した一次情報の提示が、AIOにおいて有効に機能します。

独自の調査データや実体験に基づくエピソード、専門家のプロフィールや署名、信頼できる外部情報への参照を明示することで、AIやユーザーに内容の信頼性を伝えやすくなります。AIが生成しにくい一次情報を継続的に積み重ねていくことが、結果として引用や言及につながります。

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E-E-A-T実装チェックリスト

E-E-A-Tの実装状況に役立つチェックリストを用意しました。AIOの視点で、チェックすべき項目もあります。合わせて対応するようにしましょう。

Experience（経験） ☐ 実体験・現場知見・検証結果が明記されている ☐ 「実際に」「検証したところ」など体験起点の表現がある ☐ AIが生成しにくい固有情報が含まれている Expertise（専門性） ☐ 執筆者・監修者の専門分野が明示されている ☐ 業界用語が正確に使われ、定義が説明されている ☐ 表面的なまとめではなく、背景や理由まで説明している Authoritativeness（権威性） ☐ 会社概要・実績・受賞歴・導入事例が確認できる ☐ 公的機関・業界団体・信頼性の高い外部サイトを参照している ☐ 他媒体・他サイトでの言及や被引用実績がある Trustworthiness（信頼性） ☐ 情報の出典・調査方法・データ取得条件が明示されている ☐ 更新日・最終更新情報が記載されている ☐ 誇張表現や断定しすぎた表現を避けている AIO視点での追加チェック項目 ☐ Answer-First構造で結論が冒頭にある ☐ 箇条書き・FAQ・表で情報が整理されている ☐ LLMs.txtや構造化データと内容が矛盾していない

マルチモーダル最適化

マルチモーダル最適化とは、文章だけでなく、画像・動画・表など複数の形式の情報を、AIとユーザーの双方に理解しやすく整える考え方です。近年のAIは、テキストに加えて画像や映像も同時に読み取り、内容を判断できるようになっています。そのため、画像には内容を説明するAltテキストを設定し、動画には字幕やチャプターを付けることが重要です。

また、数値データは画像化せず、HTMLの表やCSV形式で提供することで、AIが正確に情報を読み取りやすくなります。

AIOの目的と対策

ここではAIO（AI Optimization）に取り組むうえで押さえておきたい、具体的な対応策について解説します。今一度AIOの目的を改めて確認した上で、AIOの対策を3ステップで解説します。

AIOの目的とは？

AIOの目的とは、AIが生成する検索結果や回答の中で、自社コンテンツが信頼できる情報源として選ばれ、引用・表示される状態をつくることです。

従来のSEOが検索順位の上昇を主な目標としてきたのに対し、AIOでは、AIがどの情報を要約し、推薦するかという評価プロセスそのものが重要になります。そのため、質問に対して明確に答える構成、構造化された情報設計、E-E-A-Tや一次情報による信頼性の担保が欠かせません。

質の高い情報を継続的に提供し、AIとユーザー双方から信頼される存在になることが、AI時代の競争優位につながります。そのために行うべき具体的な対策について見ていきましょう。

AIO対策の3ステップ

AIO対策を進めるにあたり、基本的な内容を3つのステップに分けて解説します。

Step1. AI視点での現状把握（どう見られているか）

Step1では、まず「AIから自社がどのように評価・認識されているか」を客観的に把握します。重要なのは、AI Overviewでの表示状況と、対話型AIにおける引用・言及状況を分けて捉えることです。

検索ボリュームの大きい一般的なクエリで露出できているかを確認します。あわせて、購買意欲の高いクエリにおいて、競合と比べてどのような立ち位置にあるかを分析します。

さらに、ツールを用いて、自社と競合がどのような文脈で紹介されているかを確認します。これにより、評価されている強みや、見落とされている領域が明らかになります。こうした調査を通じて、狙うべきクエリの方向性や改善余地を明確にしていきます。

こうした調査を通じて、狙うべきクエリの方向性や改善余地を明確にしていきます。

Step2. 優先度を絞った改善（全体最適ではなく部分最適）

Step2では、すべてを一度に最適化しようとせず、効果が見込める領域に優先度を絞って改善を進めます。その中でも、ユーザーの疑問を想定したFAQなどの一問一答形式のコンテンツは、効果が出やすい施策の一つです。質問と回答が明確に整理された情報は、AIが内容を理解しやすい構造になりやすく、結果として引用や要約の対象になりやすくなります。

あわせて、構造化データを用いて「これは質問」「これは回答」といった意味を補足することで、AIがコンテンツの構造を把握しやすくなります。全体最適を急ぐのではなく、成果に結びつきやすい部分から着手することが、効率的なAIO対策につながります。

Step3. 更新・検証を前提とした運用設計

Step3では、AIOを一度きりの施策で終わらせず、改善と検証を前提とした中長期的な運用を行います。AIは単一のキーワードだけでなく、「この分野といえばこの企業」といった文脈を含む存在、いわゆるエンティティ（企業・ブランドの意味的な存在感）として情報を理解する傾向があります。

そのため、自社の専門領域と結び付いた情報発信や外部からの評価を継続的に積み重ねていくことが、AIOにおいて重要となります。具体的には、専門メディアへの寄稿やプレスリリース、独自調査データの公開、第三者からのレビューや受賞歴などを通じて、自社と専門領域の結び付きを強化する方法があります。

また、ユーザーの検索行動は「調べる」「比較する」を行き来する複雑なものへと変化しています。そのため、定期的にAIでの表示状況や言及内容を確認し、改善を重ねていくことが、AIとユーザー双方からの信頼形成につながります。

AIO対策でよくある誤解と失敗パターン

AIO対策を行う際によくある誤解と、うまくいかないパターンについて解説します。

「AI向けに書けばいい」という誤解

AIO対策においてよく見られるのが、生成AIやAI検索エンジンへの最適化を過度に意識してしまうケースです。AI検索最適化は、あくまでSEOの延長線上にある考え方であり、単にAI「だけ」を意識してコンテンツを作成すればよいわけではありません。

内容の質や検索意図への適合、ユーザー体験への配慮が欠けると、AIにもユーザーにも評価されにくくなります。そのため、基本となるSEOやUXの視点を欠かさないことが重要です。

SEOを切り捨ててしまうリスク

AI最適化（AIO）ばかりを意識して従来のSEOを軽視したり切り捨てたりすると、検索エンジンからのオーガニック流入や既存の評価が低下するリスクがあります。

AI向けの最適化（AI Search Optimization）と従来のSEOは、どちらか一方が不要になる関係ではなく、相互に補完し合う両輪のような存在です。そのため、どちらかを無視すると、結果としてリーチの機会が制限されてしまう可能性があります。AI最適化はあくまで追加的な戦略であり、従来のSEOを置き換えるものではありません。

AIOはSEOを否定する考え方ではなく、質の高いSEOを土台としたうえで、AI時代に適した調整を加えていく取り組みであることを理解しておきましょう。

ツール導入が目的化してしまうケース

AIO対策に取り組むにあたり、分析や可視化のためにツールを導入する企業は増えています。しかし、ツールの導入自体が目的化してしまうケースには注意が必要です。ツールやプラットフォームは、あくまで意思決定を支援するための補助的な手段であり、導入するだけで成果が得られるものではありません。

重要なのは、明確な目的やKPIを設定し、コンテンツ設計や改善方針といった戦略を定めたうえで、人の判断と組み合わせて活用することです。ツール導入後の運用方針が不明確であったり、ユーザーの検索意図や行動への理解が不足している場合、十分な成果につながりにくくなります。そのため、ツールは戦略を実行するための手段として位置付けることが重要です。

AIOは「テクニック」ではなく「構造理解」である

ここまでAIOについて解説してきましたが、重要なのは小手先のテクニックにとらわれることではなく、AIOの考え方や仕組みを正しく理解することです。ここでは、AIOに取り組むうえで特に押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

いま企業が取り組むべき優先事項

いま企業がAIO（AI最適化）に取り組む際の優先事項は、個別のテクニックを追いかけることではなく、AIと人の双方に正しく理解される情報構造と文脈を設計することにあります。

具体的には、FAQ形式や要約を用いて質問と回答の関係を明確にし、AIが要点を抽出しやすいコンテンツを整備すること。あわせて、構造化データを適切に設定し、情報の意味や関連性を補足することで理解精度を高めることなどです。

さらに、一次情報や信頼できるデータを示し、継続的に内容を更新することで、AIからもユーザーからも信頼される基盤を築くこと。これらの戦略を実践することにより、生成AI経由のトラフィック増加が現実的に期待できるようになるはずです。

AIOを通じて本質的に問われるもの

AIOを通じて本当に問われるのは、細かな最適化テクニックそのものではありません。重要なのは、「誰に向けて、どんな情報を、どのような流れで伝えているのか」という、情報の設計や考え方です。AI時代の最適化では、キーワードを詰め込むだけでなく、AIが内容を正しく理解できる構造や、専門性・信頼性が感じられる情報発信が求められます。

AIOやLLMOへの対応は、単なる検索対策ではなく、「この分野ならこの企業」とAIやユーザーに認識してもらうための、広報やブランディングに近い取り組みだと考える専門家もいます。つまり、自社がどんな価値を提供しているのかを、継続的にわかりやすく示していく姿勢が重要になります。

これは一過性の流行ではなく、ユーザーとAIの双方にとって理解しやすい情報提供が求められる、新しい標準への移行です。AIOは、企業が自らの価値を整理し、継続的に質の高い情報を提供できているかを問い直す取り組みだと言えるでしょう。

適切なツールの活用

AIOの構造を理解し、効果的に対策を進めるためには、目的に合ったツールを適切に活用することも重要です。ただし、ツールを導入すること自体が目的にならないよう注意しましょう。

たとえば、AI分析ツールを使えば、コンテンツがAIにどのように解釈されているかを可視化でき、改善の方向性を把握しやすくなります。また、自然言語処理（NLP）ツールやコンテンツ最適化プラットフォームを活用することで、文章構造や表現を、AIに伝わりやすい形へと整えることも可能です。

重要なのは、ツールに判断を委ねるのではなく、戦略立案や人の思考を補助する存在として活用し、情報構造への理解を深めていくことだと言えるでしょう。

まとめ

本記事では、AI検索時代に不可欠となりつつあるAIO（AI最適化）について、基本概念から具体的な対策、よくある誤解までを整理して解説しました。

AIOは従来のSEOを否定するものではなく、検索の本質である「信頼できる情報でユーザーの疑問に答える」姿勢を、AIという新しい検索環境に適応させる取り組みです。テクニックや表面的な最適化の方法に振り回されることなく、構造・文脈・信頼性を意識した情報設計と、データに基づく継続的な改善がとても重要になります。

SEOを土台にAIOを組み合わせ、変化の激しいAI検索環境でも選ばれ続けるコンテンツ・Webサイトを築いていきましょう。