AI検索時代の新常識！AIO・LLMOからSGOまで8つの重要キーワードを徹底解説

なぜAIO・LLMO・GEOが注目されるのか？

これらの新しい最適化手法が注目される背景には、ユーザーの検索行動の根本的な変化があります。

最大の理由は、生成AIの台頭による「検索エンジン離れ」への懸念です。これまで情報収集の起点だったGoogle検索ですが、ChatGPTのような対話型AIに直接質問したり、検索結果のトップに表示される「AIによる概要」で答えを得たりするユーザーが急増しています。

この変化は、もはや無視できない潮流です。米国の調査会社ガートナーは、2026年までに従来の検索エンジンの利用量が、AIチャットボットなどの台頭により25％減少すると予測しています。

これは、Webサイトへのトラフィック（訪問者数）が減少し、ビジネスチャンスを失う企業が増える可能性を示唆しています。

つまり、もはや従来の検索結果ページに表示されるWebサイトの一覧で上位を目指すだけでは不十分であり、いかにAIに自社の情報を発見させ、回答の一部として引用・生成してもらうかという新しい視点での最適化、すなわち以下で説明するAIOやLLMO、GEOが不可欠な時代になったのです。

こうした新しい最適化の土台となるのは、言うまでもなく質の高いコンテンツです。AIとユーザー双方に響くメッセージ作成の技術は、これまで以上に重要になります。顧客の心を動かす言葉選びについて解説した資料もございますので、ぜひご参照ください。

AI検索行動に関するキーワード解説

AI時代の検索行動の変化に対応するための最適化手法は、「何を対象に最適化するか」という視点から、大きく3つの階層に分けて理解することができます。ここでは、主要なキーワードについて詳しく解説していきます。

AI活用全般の最適化

まず、検索エンジンだけにとどまらず、ビジネス全体におけるAI技術の活用を視野に入れた、最も広義の最適化について見ていきましょう。

AIO（AI Optimization）

AIO（AI Optimization）は、ビジネス全体をAIで加速させるための総合的な最適化活動を指します。

これは、AI技術をマーケティングやコンテンツ制作といった特定の領域に限定せず、業務効率化、データ分析、顧客対応など、企業活動のあらゆる側面に導入し、その効果を最大化しようとする包括的な取り組みです。

例えるなら、会社経営に「優秀なAI参謀」を迎え入れ、あらゆる部署で的確な助言とサポートを得るための環境整備や活用術そのものと言えるでしょう。

GAIO（Generative AI Optimization）

AIOの中でも、特に生成AIに特化したものが GAIO（Generative AI Optimization）です。

これは、ChatGPTに代表されるような文章や画像を「生成するAI」のアウトプットを、自社にとって最も望ましい形に最適化させることを意味します。

生成AIが作り出すブログ記事や広告コピー、デザイン案といったコンテンツが、企業のブランドイメージや品質基準に沿うよう制御・誘導するのがその目的です。

AIOという大きな枠組みの中にGAIOが存在しており、AIOがAI全般の活用を指すのに対し、GAIOはより「創造的なAIの使いこなし術」と理解することができます。

対話型AIへの最適化

対話形式で答えを生成する生成AIやAIアシスタントを対象とした最適化です。

GEO（Generative Engine Optimization）

GEO（Generative Engine Optimization）とは、対話型AIの回答に、自社の情報を「情報源」として引用させるための最適化活動です。

ユーザーがAIに質問した際、その回答の根拠として自社のWebサイトやコンテンツが参照されることを目指します。

これは、AIという「超優秀な司書」に自社の本を頻繁に参照してもらい、利用者に推薦してもらうための活動に似ています。

そのためには、独自調査データのような専門性が高く信頼できる一次情報を提供し、コンテンツの質を高め続けることが重要になります。

AIEO（AI Engine Optimization）

AIEO（AI Engine Optimization）は、このGEOとほぼ同じ概念で使われる言葉です。

AIアシスタントとの対話の中で、自社のブランドや製品が自然に想起され、言及されることを目指す最適化を指します。

特に、ユーザーが何かを購入しようかと考えている際の質問に対し、自社製品が解決策として提示されるような状況を作り出すことが目標となります。

GEOとAIEOは、どちらも対話型AIサービスを対象としており、本質的な違いはほとんどありません。

LLMO（Large Language Model Optimization）

さらに根本的なアプローチとして、LLMO（Large Language Model Optimization） があります。

これは、AIの「脳」そのものである大規模言語モデルに、自社に関する正しい情報を学習させる最適化です。

AIが参照するWeb上のあらゆる公開情報、例えば、Wikipediaやニュース記事などに正確な情報を掲載・更新することで、AIの知識ベースを健全に保ちます。

これにより、AIが誤った情報を生成するリスクを防ぎます。これは、AIという生徒に「正しい教科書」を与えて勉強してもらう教育活動のようなものです。

GEOがテストで良い点を取るための対策なら、LLMOはそもそも正しい知識を覚えてもらうための教育と言えるでしょう。

このアプローチは、検索アルゴリズムに働きかける従来のSEOとはレイヤーが異なり、AIの知識の根幹に影響を与えようとする、より根本的で長期的な戦略と位置づけられます。

検索エンジンのAI機能への最適化

Google検索など、従来の検索エンジンに搭載されたAI機能や、以前から存在する「答え」の提示機能に特化した最適化を見ていきます。

SGO（Search Generative Optimization）

SGO（Search Generative Optimization）は、Google検索の"超一等地"とも言える「AI Overviews」に自社情報を掲載させるための、具体的な最適化を示します。

検索結果の最上部に表示されるAIによる要約文に自社のコンテンツが引用されれば、従来の検索順位1位よりもさらに高い注目を集めることが期待できます。

このSGOは、後述するAISEOといった大きな戦略の中でも、特にGoogleのAI Overviewsという特定の機能に焦点を絞った、戦術レベルの概念と位置づけられます。

AEO（Answer Engine Optimization）

このSGOを内包する、より広い考え方が AEO（Answer Engine Optimization）です。

これは、検索結果で「答え」が表示される特別な場所全般に、自社情報を表示させるための最適化を指します。

対象となるのは、SGOが狙うAI Overviewsはもちろんのこと、生成AI登場以前から存在する「強調スニペット」や「ナレッジパネル」なども含みます。

ユーザーがサイトをクリックせずとも答えを得られる時代において、これらの特別な表示領域をいかに活用するかが重要となります。

AISEO（AI Search Engine Optimization）

そして、これらすべての戦術を包含する、次世代の総合的なSEO戦略が AISEO（AI Search Engine Optimization）です。

AIが検索体験の主役となる時代を勝ち抜くために、従来のSEOの考え方を拡張したものであり、単に検索順位を上げることだけを目的とはしません。

AIによる情報収集や要約、推薦といったプロセス全体を通して、自社のコンテンツやブランドの可視性を最大化し、ユーザーのあらゆる検索意図に応えることを目指します。

AI時代に必須！具体的な対策とは？

では、来たるべきAI時代に向けて、具体的にどのような対策を講じればよいのでしょうか。

重要なのは、従来のSEO対策で重要とされてきた本質的な考え方をさらに深掘りしつつ、AIが情報を理解しやすいように新たな工夫を加えることです。

まずは以下の表で対策の全体像をご覧ください。その後、各項目を詳しく解説していきます。

SEO対策と「変わらない」本質的な対策

AI時代の対策といっても、土台となるのはユーザー（人間）にとって価値ある情報を提供することです。その中心的な考え方がE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）です。

経験（Experience）

商品を実際に使用した詳細なレビュー記事を作成したり、サービスを利用した顧客の事例インタビューを掲載したりします。専門家が自身の体験談を一人称で語るコラムを設けることも有効です。

専門性（Expertise）

幅広いトピックを浅く扱うのではなく、特定の分野に深く特化したコンテンツを継続的に発信します。また、専門用語は、その分野に詳しくない人にもわかるように、図解や具体例を交えて丁寧に解説することが求められます。

権威性（Authoritativeness）

記事の著者情報を明記し、その分野での経歴・資格・受賞歴などを示すことで権威性を示せます。大学や公的機関、業界の権威あるWebサイトから被リンクを獲得することも重要な施策です。

信頼性（Trustworthiness）

サイトには運営者情報、所在地、問い合わせ先を明確に記載します。統計データや研究結果を引用する際は、必ず出典元を明記してリンクを設置しましょう。プライバシーポリシーの整備やサイトのセキュリティ（HTTPS化）を徹底することも信頼につながります。

AIを意識した「新しい」対策

上記の本質的な対策を土台としつつ、AIに自社の情報をより正確に、かつ好意的に認識してもらうための新しい対策が求められます。

情報の構造化と明確化

各ページの冒頭で「この記事を読むと何がわかるか」という結論を先に示す（結論ファースト）ことが有効です。

また、ユーザーが抱くであろう具体的な疑問を想定し、「〇〇とは？」「〇〇の料金は？」といったQ&A形式のコンテンツを充実させましょう。

Webサイト内で使用する専門用語や製品名は表記を完全に統一し、AIが情報を混同しないように配慮することも大切です。

信頼できる一次情報であることの証明

自社で実施した独自のアンケート調査や市場調査の結果をデータとともに公開することが、一次情報としての価値を高めます。

その分野の第一人者や専門家へ行った独自のインタビュー記事を掲載したり、公式サイト上で製品の技術仕様書（テクニカルドキュメント）を公開して透明性を示したりすることも効果的です。

具体的・定量的な情報発信

たとえば、「高品質なサービス」ではなく「顧客満足度95％を達成したサービス」のように、抽象的な表現を具体的な数値に置き換えます。

また、「業務が楽になります」ではなく「手作業の時間を平均50％削減します」のように、導入後のメリットを定量的に示すことが重要です。

これらの対策は、一朝一夕に成果が出るものではありません。しかし、ユーザーとAIの両方から信頼される情報発信を続けることが、これからのAI検索時代を勝ち抜くための最も確実な戦略となるでしょう。

これらの対策を効果的に実践するには、表面的なテクニックだけでなく、その背景にあるユーザーの行動や心理を深く理解する洞察力が不可欠です。

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