【2025年版】AIO・LLMO・GEOとは？SEOとの違いと対策方法やパートナー会社選びを解説

最近

という声も耳にします。

しかしAIも結局はウェブを巡回し、情報を拾い、評価し、答えを組み立てています。つまり、丁寧に整えたページがなければ検索結果に表示されることはありません。

本稿では、従来SEOをあらためて見直しつつ、AIO（AI検索に自社情報を“拾わせる”新SEO）といったAI時代の指標を交え、これからの検索最適化をわかりやすく整理します。検索体験が変わる今こそ、単なるキーワード調整に留まらない発想転換が必要です。Google が重視する E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性） を高める方法や構造化データの仕込み方、対話型検索で光る情報設計、チーム運用のコツまで「AIフレンドリーSEO」へのアップデートを具体例とともにお届けします。

AIO・LLMO・GEO・SEOについて

近年、AIの進化とともに、SEOの在り方が大きく変化しています。従来の「SEO」だけでなく、「AIO（AI Optimization）」「LLMO（Large Language Model Optimization）」「GEO（Generative Engine Optimization）」といった新しい概念が登場し、検索対策の領域はより複雑に、そして多様になっています。この記事では、それぞれの違いや役割、どのような場面で活用されるのかをわかりやすく整理し、これからのWeb運用・集客戦略に役立てられるよう解説します。

AIO（AI Optimization）とは？

AIOとは、ChatGPTやGoogle GeminiのようなAI検索エンジンで自社の情報を正しく・有利に提示されるよう最適化する取り組みです。従来のSEOが「Google検索」に対する対策だったのに対し、AIOはAIが文脈や意図を理解し、回答を生成する前提での対策となります。FAQの整備、構造化データの活用、自社の特徴がAIに認識されやすい記述などが重要です。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは？

LLMOは、AIOの中でも特に大規模言語モデル（LLM）に対して最適化する手法です。ChatGPTやClaude、PerplexityといったLLMが、どのように情報を引き出し、信頼性を評価するかを理解したうえで、企業が自社の情報を「学習元データ」や「回答生成時の参照データ」として拾われやすくすることが求められます。被リンクよりも「引用性」や「情報の一貫性」が重視される傾向があります。

GEO（Generative Engine Optimization）とは？

GEOは、AI検索エンジン全体（生成AIを含む検索体験）に対して、自社コンテンツを「検索結果ではなく、回答文の一部」に入り込ませることを目的とした最適化戦略です。従来の検索結果上位を狙うのではなく、「AIが直接言及するような信頼性あるコンテンツづくり」が焦点となります。AIが好む文章構造や権威性のある発信が重要です。

SEO（Search Engine Optimization）とは？

SEOは、GoogleやYahoo!のような検索エンジンで、自社のWebサイトが検索結果の上位に表示されるように調整する手法です。タイトルの最適化、キーワード選定、内部リンク構造、コンテンツの質、被リンクの獲得などが基本となります。近年はユーザー体験やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）も重視されています。

AI検索とSEO検索のロジックの違い

SEO（Search Engine Optimization / 検索エンジン最適化）は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで上位表示されることを目的とした施策です。これらの検索エンジンは、ユーザーが入力した「キーワード」に一致・類似するWebページをクローラーが収集し、検索順位をアルゴリズムに基づいて決定します。重要なのは、検索エンジンが“ページ単位”で評価している点です。

一方、AI検索（AIOやLLMO）は、ChatGPTのような大規模言語モデルを用いて、キーワードではなく「質問の意図」を読み取り、既存のWeb情報や学習済み知識から“回答”を生成します。評価対象はページそのものではなく、「文脈としての情報の信頼性」「一貫性」「論理構造」などです。

つまり、SEOが「どんなキーワードで、どのページがマッチするか」に焦点を当てているのに対し、AI検索は「この質問に対して最適な答えは何か」という“会話的”な思考で情報を扱っています。

SEOとAI、実際に検索して検証

では、どのような違いがあるのかを「東京にあるWebマーケティングを依頼できる制作会社へ問い合わせたい」場合で、具体的に何がどう違うのかを検証してみます。

Google検索の場合

1. STEP 1：キーワード入力
   「webマーケティング 会社 東京」と検索。
   
2. STEP 2：検索結果の観察
   検索結果は、最初に「スポンサー枠」が表示され、オススメや比較、のような記事ページが連なる。
   
3. STEP 3：情報精査
   比較メディアの記事はアフィリエイトリンク主体で料金透明性が低い。
   公式サイトに辿り着くには複数タブを開き、会社概要→事例→料金ページを往復する必要。
   

所要時間：平均 8～10 分（複数クリック）
課題：広告と比較記事に埋もれ、直接的な問い合わせ先情報へ到達しにくい。CTR 低下のデータも裏付け。searchengineland.com

AI検索（Google AI Overviews ／ ChatGPTなど）の場合

1. STEP 1：プロンプト入力
   「東京にあるWebマーケティングの制作会社を教えて」のように条件を具体化。
   
2. STEP 2：AIが要約提示
   AIO では 2 秒前後でスニペット要約＋公式サイトリンクを提示。リンクは 2～3 件と少ないが、所在地・従業員規模・サービス範囲が並列比較形式で表示。
   ChatGPT（Web Browsing モード）も同様に表形式で返答。
   

所要時間：平均 1～2 分（1クリック以下も可）
強み：情報整理が済んだ状態で提示されるため比較コストが激減。

AI検索のロジックを分解

評価軸	Google AI Overviews	ChatGPT / Bing Copilot
引用元の抽出	構造化データ、FAQ スキーマ、E-E-A-T シグナルを優先 searchenginejournal.combrafton.com	クロール結果 + Bing Ranking Signals（関連性・信頼性・鮮度）
順位決定要因	AIO 独自スコア（Helpful Content + Page Quality）に基づき「回答内リンク→追加リンク」の二層構造 searchengineland.com	LLM 推論結果をBing Indexで裏付け、必要に応じてサイト抜粋を表示 searchengineland.com
変動性	オーガニックより高い（3か月で引用元の67 %が入れ替わる報告） searchengineland.com	モデル更新タイミング依存（OpenAI週次、Microsoft不定期）

AIは何を見て結果を提示しているのか？

1. 構造化データの整合性：FAQPage や Organization スキーマが詳細なほど引用率が上昇。searchenginejournal.com
2. 一次情報と専門性：自社オリジナルデータを含む記事は、長文より短い要約で引用されやすい。
3. 信頼シグナル：被リンクだけでなく、ブランド名の自然言及や高評価レビューが E-E-A-T を補完。
4. ユーザー位置・文脈：ローカル検索では位置情報を優先し、AI回答でも「近くの○○社」が先頭に来る。
   

以上のように、「検索意図」を理解できることにより、AI検索の方が、よりユーザーの求める回答に近い情報を短時間で実現できてしまうということになります。

結局SEOはなくなってしまうのか？

結論から言えば、SEO が完全に消滅することはありません。

なぜなら、生成 AI であっても「ウェブ上の情報を探し出し、評価し、最適な形で提示する」という検索行動そのものは変わらないからです。

ただし、ユーザーの代わりに AI が検索・要約を行う場面が増えるため、従来型 SEO だけに頼るのでは不十分です。

これからは E-E-A-T を高め、構造化データや内部リンクで文脈を補強し、AI が理解しやすい形で情報を整理する、いわば「AI フレンドリー SEO」への進化が必要になります。

例えば：

• FAQ形式やQ&A構造を整える
• 特定ジャンルにおける専門性や一次情報を発信する
• LLMに引用されやすい文章構成を意識する

 といった対応が求められます。

また、AIはSEO的な「順位」ではなく「信頼できる文脈」から情報を生成するため、自社のWebサイトやコンテンツを“AIが引用しやすい形”で整備することが、今後の施策の中心になります。

AI対策を行うにあたって、考慮すべきポイント

AIの普及により、「サイトのアクセスが減った」といった声が増えてきています。これは、Googleの検索結果に表示される「AI Overview（AIによる概要）」によって、ユーザーが外部サイトにアクセスすることなく情報を得られるようになったためです。このような現象は「ゼロクリック検索」と呼ばれ、従来はナレッジパネルやスニペットなどが中心でしたが、今ではAI概要表示によってさらに加速しています。

こうした変化により、検索経由でのトラフィックが減少傾向にあり、対策として注目されているのが「AIO（AI最適化）」や「LLMO（大規模言語モデル最適化）」といったAI検索への最適化手法です。

しかし、AI対策は従来のSEOとはロジックや設計思想が大きく異なります。そこで今回は、AI対策に取り組むにあたって、必ず考慮しておきたい5つのポイントを解説します。

1. コンテンツは“読まれる”より“引用もされる”設計に

SEOでは「ユーザーが読む・滞在する」ことが評価基準でしたが、AI対策では「AIに引用される」「文脈として取り上げられる」ことが鍵になります。
そのため、以下のような構成が有効です：

• 質問→回答の明確な構造（FAQ型）
• 一つのテーマに特化した深掘り
• 経験・実績・事例といった一次情報の記載
  

2. 事実ベースの明記が重要

AIは曖昧な表現より、明確な数値・引用元を好みます。たとえば「多数の実績があります」ではなく「2024年時点で導入社数は250社」など、具体的なファクトを明記することが、AIからの信頼度を高めるポイントです。

また、日付を明記することで、情報の鮮度（フレッシュネス）も伝えやすくなります。

3. AIが構造的に読み取れる形式にする

HTMLタグや構造化データの整備は、AIに文脈を理解させるうえで非常に重要です。特に以下の要素は見直しましょう：

• <h1><h2><h3>タグの適切な使用
• FAQ構造のJSON-LDによるマークアップ
• サイトマップとパンくずリストの整備
  

AIは見た目より「構造」で判断するため、裏側のマークアップ設計が結果を大きく左右します。

4. 企業名やブランド名の一貫した表記

AIは同一性の認識にまだ課題があるため、「社名」「ブランド名」「製品名」は常に統一した表記を行いましょう。たとえば「株式会社ジオコード」と「ジオコード株式会社」が混在していると、AIによっては別の会社と誤認される可能性があります。

5. “AIが拾いたくなる”文章スタイルを意識する

生成AIが文章を引用する際、文末や接続詞、語調の自然さを重視します。以下のような文章スタイルを意識すると、AIにとって取り扱いやすい情報になります：

• 主語・述語が明確な文章
• 回答が完結にまとまっている
• 一文が長すぎず、論理構造がシンプル

AI時代に対応できるSEO/AIO対策会社選びの3つの視点

「AIOやLLMOにも対応できる会社に相談したい」そんなニーズが増えつつあります。けれど、Web制作やSEOを請け負っている会社の中でも、AI時代に本当に対応できるパートナーは限られているのが現状です。では、どのような視点で外注先を選べばよいのでしょうか？ここでは3つの重要なポイントをご紹介します。

1. AI検索の仕組みを理解しているか？

AI時代の検索は「キーワード一致」ではなく、「文脈理解」や「意図の把握」が中心です。従来のSEO業者の中には、未だに「タイトルにキーワードを詰め込む」といった古い施策に頼るところも少なくありません。

AIOに対応できる会社は、ChatGPTやPerplexity、GeminiなどのAI検索がどう情報を取得・整理し、どのように回答を生成するかといったロジックを理解しています。そのうえで、「AIが拾いやすい構造」や「引用されやすい文体」でコンテンツを設計できるかがカギになります。

2. SEOだけでなく“情報設計”のスキルがあるか？

AI検索は“文脈”や“意味”を重視します。つまり、単に見出しにキーワードを含めるだけではなく、記事全体の流れや論理構造、一貫性が非常に重要です。

対応できる会社は、「検索順位を上げる」ことよりも「AIや読者にわかりやすく伝える」ことを重視します。そのためには、UXライティングやナレッジベース構築、FAQ設計など、SEOとは少し違った領域の情報設計スキルが求められます。

3. “提案力”があるか？受け身でなく伴走できるか？

AIOやLLMOは、まだ“正解の型”が確立されていない領域です。だからこそ、「言われた通りに作る」だけの会社では対応しきれません。

重要なのは、常に最新情報をキャッチし、自社の課題にあった対策を柔軟に提案してくれる“提案型”の外注先です。実装よりも「どんな方向性が有効か？」「競合は何をしているか？」「今ある資産をどう活かすか？」といった企画・戦略レベルでの会話ができるパートナーが望ましいでしょう。

まとめ：これからのWeb対策は、“検索される”ではなく、“引用される”が鍵。

従来のSEOは今後も重要ですが、それだけでは不十分な時代に突入しています。AIO・LLMO・GEOといったAI検索に対応するには、検索エンジンではなく「AIが理解し、引用したくなる」構造や文脈を持った情報設計が必要です。

今後の施策では以下の3点が特に重要です：

1. AIが拾いたくなるコンテンツ設計
   FAQ形式や一次情報を活用した、構造的で明快な文章を整備する。
2. “引用される”ことを前提にしたSEO（＝AIO）
   従来のキーワード対策に加え、AIが文脈を認識しやすい記述とデータ整備を意識する。
3. 伴走型パートナーの選定
   常に変化するAI検索のロジックに対応し、自社に合った戦略を提案してくれる外注先を選ぶ。

AI時代のWeb戦略においては、「どこに載るか」よりも「誰に言及されるか」が成否を分ける時代です。

“AIフレンドリーSEO”へのアップデートを急ぎましょう。