あなたのサイト、1年後は見られていますか？

Google検索はSGE等の登場で、もはや別物へと進化しています。従来のSEO対策だけでは、AIに評価されず、ユーザーに届かなくなるかもしれません。

「AIにどうすれば"選ばれる"のか？」
「検索順位が下がる前に、打つべき手は？」

その答えが、AIO/LLMO/GEO対策です。突然わけのわからない3つの用語を紹介してしまい恐縮ですが、どれもほぼ同じ意味ですのでご安心ください。

この記事では、AIに最適化されたコンテンツとサイトを作るための、今すぐ実践できる具体的な「AIO/LLMO/GEO対策方法」を4つご紹介します。

AI時代のSEOを勝ち抜くために、今から対策しておきましょう。

そもそもAIO/LLMO/GEOとは？ どんな違いがあるのか？

結論から言うと、AIO/LLMO/GEOそれぞれに大きな違いはなく、「各種AIに自社情報が引用されやすくするための包括戦略」という意味に集約されます。

あえて厳密に言うのであれば、以下のような違いがあります。

AIOとは

• 正式名称：Artificial Intelligence Optimization（人工知能最適化）
• 意味：AI が文章やデータを正しく把握し、好意的に扱えるようにコンテンツやサイト構造、社内業務フローを調整する戦略。とくに各種生成AIや検索エンジンにおいて、自社情報が引用されやすくするための包括戦略を指すことが多い
• 補記：AIO＝AI Overviewの略とすることもあります

LLMOとは

• 正式名称：Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）
• 意味：ChatGPT、Gemini など 大規模言語モデル（LLM）が回答生成時に、自社情報が引用されやすくするための包括戦略を指す

GEOとは

• 正式名称：Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）
• 意味：Perplexity、Copilot、Googleの生成回答など、生成 AI を使った検索エンジン全体に対して、自社情報が引用されやすくするための包括戦略を指す

補足ですが、「AIO」や「LLMO」は日本でよく使われる用語であり、米国をはじめとした海外諸国では「GEO」が用いられることが多いです。

本当は名称を一つに統一したほうがわかりやすいのですが……黎明期のいまはバラバラ。ひとまずこの記事でも、すべて併記させていただきます。

なぜAIO/LLMO/GEO対策が求められるのか？

理由1. Google検索におけるSGEの普及

いま、検索画面の主役が、通常のテキストリンクから、生成AIによる回答へと移りつつあります。

たとえばGoogle検索は、2023〜2024年ごろからAIによる概要（AI Overview）を導入しています。これはGoogle検索におけるSGE（Search Generative Engine）の一環であり、生成AIが検索結果を生成し、ユーザーに直接回答を提供する機能です。具体的には、ユーザーの検索した内容に対して、AIが複数のウェブサイトから情報を抽出して要約し、回答を表示してくれる機能です。

▲AI Overviewの例

スクショを見ればお分かりいただけるかと思いますが、こちらは現時点で「検索1位の記事よりも上に表示されている」ものとなっています。AI Overviewの表示により、検索1位のクリック率が34.5％低下するという調査もあります。（出典：New data: Google AI Overviews are hurting click-through rates｜Search Engine Land）

従来のSEOでは、検索1位をとることが最上の目標となっていましたが、AI Overviewをはじめとした対策をしないと、ブランド露出は減り、サイトへの検索流入は減少し、問い合わせ数も落ち、ひいては売上減少につながる恐れがあるのです。

理由2. 検索行動の変化（検索エンジンから生成AIへ）

また、AI Overviewだけでなく、昨今では何かを調べるときに「そもそもGoogleを使わず、ChatGPTなどの生成AIに聞く」という流れができつつあります。

フューチャー・パブリッシング社が行った2025年2月の調査では、米国ユーザーの27％が日常的な検索をチャットボットで代替していると報告されています（出典：New study reveals people are ditching Google for AI tools like ChatGPT search — here's why｜tom's guide）。

ガートナー社もまた、2026年までに従来の検索エンジンのトラフィックは25％減少し、AIアシスタントが検索行動の役目を代替すると予測しています（出典：Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents｜Gartner）。

検索行動の転換は短期的なトレンドではなく、生成AIの普及に伴う構造的な変化であり、今後生成AIが一般層に浸透するごとに加速することが見込まれます。そうなると、従来のSEOやデジタルマーケティングでは集客できないユーザー層が今後ますます増えてしまうのです。

だからこそ、AI Overviewはもちろん、各種生成AI・新しい検索行動におけるプラットフォームにて、自社情報を引用されやすくるために、AIO/LLMO/GEOが必要なのです。

具体的なAIO/LLMO/GEO対策方法 4選

ここからは、AIO/LLMO/GEOの具体的な対策方法について、4つのポイントに絞ってご紹介します。

1. E-E-A-Tの最大化

E-E-A-Tとは、Googleの品質評価基準として知られる「経験・専門性・権威性・信頼性」を指します。

AIを活用した検索においても、このE-E-A-Tが極めて重要です。人間のように直感で真偽を判断できないAIは、論理構造が明確で一貫性があり、裏付け（エビデンス）が示されているコンテンツを好む傾向にあるため、結果的にE-E-A-Tが高いコンテンツが選ばれやすいからです。

したがって、サイトのE-E-A-Tを高めることは、そのままAIから見た信頼性の向上につながり、AIによる回答や要約に自社コンテンツが引用される可能性を高めます。

【具体的な対策方法】

• 経験 - 実体験に基づくコンテンツ作成：
  筆者や会社の経験に根ざした記事やケーススタディを増やしましょう。たとえば「○○を使ってみたレビュー」「成功事例の紹介」など、一次情報を盛り込んだコンテンツはAIに対しても情報の現実性・具体性を示し、優先的に参照されやすくなります。
• 専門性 - 業界知識をわかりやすく：
  筆者や会社だからこそわかる、最新トレンドや応用的なノウハウを一般読者にもわかりやすく紹介しましょう。あわせて、著者の経歴、資格、所属組織を明示し、専門家として情報提供している旨を書いておくのも望ましいです。
• 権威性 - 自社ブランドを社内外でアピール：
  自サイトの専門分野における評価や知名度を高める施策も有効です。信頼できる・関連性の高いサイトからの質の高い被リンク獲得やサイテーションはもちろん、受賞歴・実績・専門家コメントなどをわかりやすく提示するのも効果的です。
• 信頼性 - 信頼は細部に宿る：
  コンテンツの公開日時の明示、情報を最新版に更新、編集ポリシーの明示、問い合わせ先や運営会社情報の明示、Googleビジネスプロフィールの設定、引用・出典の明示、ユーザビリティへの配慮……やれることはたくさんありますが、読者にとって価値のある情報整備は信頼性評価に繋がります。これはAIにとっても同じです。

2. ニッチ領域への回答

大手メディアや競合が扱っていないニッチなテーマや、隙間ニーズを攻める戦略も有効です。

生成AIはユーザーからのあらゆる質問に答えようとしますが、インターネット上に十分な情報がないマイナーな質問については、信頼できる情報源が限られます。

そこで、他にほとんど情報がないニッチなトピックで質の高い回答を提供できれば、AIがその情報を拾い上げて引用する可能性が高まります。

【具体的な対策方法】

• ロングテールキーワード戦略：
  ユーザーが検索する長めの質問文や、具体的な疑問をコンテンツに起こします。検索エンジンのサジェストやQ&Aサイト、フォーラム、またはChatGPT自体に関連質問を聞いてみるなどして、まだ十分回答が提供されていない「隙間質問」を洗い出しましょう。競合が少ない分野のキーワードほど、対応すればAIによる引用につながりやすくなります。
• ニッチテーマの端的な解説：
  選んだテーマについて網羅的かつ分かりやすい記事を作成します。他に情報源が少ないトピックでは、自サイトの記事が事実上“唯一の回答”としてAIに採用される可能性もあります。そのため中途半端な内容ではなく、背景知識から応用例まで解説し、読者の疑問を解消するよう心がけましょう。ただし、AIが引用しやすいよう“結論先出し”かつ“端的な回答”を心がけましょう。
• FAQ形式の活用：
  記事内でユーザーの質問を見出し（h2やh3）として掲示し、その下で端的に回答するFAQ形式は、AIにとっても引用しやすい形です。構造化された情報は、AIによる参照もしやすいとされます。
• 差別化要素の付加：
  同じテーマで他に情報がある場合でも、自社ならではの付加価値を載せます。たとえば独自に調査したデータや専門家へのインタビュー結果、具体的な手順のスクリーンショットなどを含めることで、より唯一無二のコンテンツに仕上げます。
• ニッチコンテンツ同士の連携：
  関連するマイナーテーマの記事が複数ある場合は相互に内部リンクを貼り、その分野に強いサイトであることをアピールしましょう。サイト全体のニッチ領域への専門性が高まれば、AIからの評価も上がります。

3. 構造化データの最適化

構造化データとは、ウェブページの内容（例：記事のタイトル、著者、製品の価格、レビュー、FAQなど）を検索エンジンやAIが理解しやすい形式でマークアップすることです。たとえばSchema.orgの語彙を使ってJSON-LDやmicrodataでマークアップすると、コンテンツの意味構造が機械にも明示されます。

これは従来のSEOでもリッチリザルト表示に不可欠でしたが、AI時代においても構造化データの重要性は増しています。Microsoft Bingの担当者は「スキーママークアップがMicrosoftのLLMによるコンテンツ理解に役立つ」ことを認めており（参考：David Mihm｜Linkedin）、Googleも「コンテンツの理解や分類において構造化データは今なお重要な役割を果たしている」と強調しています（出典：What I learned at the 2025 Google Search Central Meetup in NYC）。

要するに、検索エンジンだけでなくAIに対しても、自サイトの内容を正確に理解させるため、引き続き構造化データを活用すべきなのです。

【具体的な対策】

• 適切なSchemaタイプの選定：
  自サイトの内容に応じてSchema.orgのマークアップを導入しましょう。記事コンテンツであれば「Article」、レシピなら「Recipe」、イベント情報なら「Event」、FAQページなら「FAQPage」といった具合に、情報に即したタイプを選びます。
• JSON-LDで構造化データの実装：
  構造化データはHTML内に埋め込む形式（JSON-LD推奨）で実装します。たとえばブログ記事なら、ヘッダーにスクリプトタグで記事タイトル・著者名・公開日・更新日・サムネイル画像URL・記事本文の要約などをJSON-LDで記述します。これにより検索エンジンやAIがページのメタ情報を直接取得・理解できます。
• データの最新化：
  構造化データ内の情報（例：価格や在庫状況、日時など）は最新に保ちましょう。とくにニュースや日時情報は「lastmod（最終更新日）」をサイトマップや構造化データに含めると効果的です。また、GoogleならSearch Console、Bingならを意識するならWebmaster Toolsを活用し、ページの更新を送ることも忘れずに行いましょう。

なお、最近は大規模言語モデル向けに使われるテキストファイルとして「LLMs.txt」が話題になっており、AIO/LLMO/GEOに効果的である言説もたびたび見られます。

しかし筆者の所感としては、従来のSchema.orgマークアップや構造化データで十分であり、LLMs.txtが大きく効果を出すとは思えません。

Googleのジョン・ミュラー氏も以下のように述べています。

「私の知る限り、どのAIサービスもLLMs.TXTを使用しているとは言っていません。サーバーログを見れば、チェックすらしていないことがわかります」（出典：Google Says LLMs.Txt Comparable To Keywords Meta Tag｜Search Engine Journal）

……このような背景から筆者は、LLMs.txtは「導入することで大きなデメリットはないが、メリットもほぼない」と考えています。

4. 内部リンク構造の最適化 

サイト内の内部リンクを適切に最適化することも、SEOとAIOの両面で効果があります。

内部リンクとは同一サイト内のページ同士をつなぐリンクのことで、これを張り巡らせることでクローラー（検索ロボット）の巡回効率が上がり、全ページがより確実にインデックスされやすくなります。

また内部リンクは、各ページの関連性を示す役割も果たします。関連する記事同士をリンクで結ぶと、サイト全体としてそのトピックに関する専門性・網羅性が高いことをAIにアピールできるのです。

【具体的な対策方法】

• サイト構造を整理する：
  まずカテゴリやタグでサイト全体の情報を体系立てます。トップページやカテゴリーページから重要なコンテンツへリンクし、階層構造を明確に示しましょう。パンくずリストも設置すると、ユーザーにもクローラーにも階層関係が伝わりやすく、インデックスに役立ちます。
• 関連コンテンツ同士をリンク：
  各記事ページで、内容に関連する他の記事へのリンクを設置します。たとえば「◯◯の詳しい手順はこちら」「△△については別記事で解説しています」等の誘導を入れることで、ユーザーの回遊性が上がるだけでなく、クローラーもサイト内の全ページを効率的に巡回・収集できるようになります。
• アンカーテキストは端的にわかりやすく：
  内部リンクを貼る際のリンクテキスト（アンカーテキスト）は、リンク先ページの内容を端的に表すキーワードを使います。これによって検索エンジンはリンク関係から各ページのテーマを理解しやすくなります。AIも文章生成時にリンクテキスト周辺の文脈から情報の関連性を推測するため、適切なアンカーテキストは大切です。
• 孤立したページをなくす：
  どのページからもリンクのない、孤立したページ（オーファンページ）をなくしましょう。少なくとも一つ以上の他ページからリンクされている状態が理想です。孤立ページはクローラーに見落とされる可能性があるだけでなく、AIにとってもサイト内での位置づけが不明瞭になるため、引用・参照されにくくなります。サイトマップXMLの用意も有効ですが、内部リンクを張り巡らせることで自然に解決できます。
• リンク切れチェック：
  定期的に内部リンクが切れていないか（404エラーになっていないか）確認しましょう。リンク切れはユーザー体験を損ねるだけでなく、クローラーの巡回を妨げサイト評価にもマイナスです。リンク切れを発見したら速やかに修正しましょう。

AIO/LLMO/GEO対策に役立つツール

生成 AIが検索・回答の主役になるなかで、サイトを「AI に選ばれる」状態へもっていくには、モニタリング・構造化・内部最適化を支援するツールの活用が必要となります。しかし、筆者の執筆時点（2025年4月）では、それができるツールはまだ多くはありません。

そもそもAIO/LLMO/GEO自体が黎明期であり、これから仕様も毎月・毎週の単位でどんどん変わっていくことが予想されています。そのようななかで、ツール開発者側も「どう対応して良いかわからない点」「対応してもすぐ仕様が変わってしまうかも……」というのが本音でしょう。

そのようななかでも、AIO/LLMO/GEO対策に役立つ機能を提供しているツールを4つご紹介します。

上記はほとんどが英語ツールになりますが、2025年4月時点では唯一、Ahrefsのみ日本語対応しています。

AhrefsはAIO/LLMO/GEOに向けたさまざまな機能を今後も提供予定とのことです（先日Ahrefsのセミナーで、なかの人がそう話していました笑）。期待して待ちましょう。

▲Ahrefsでは、AI Overviewに表示された自社キーワードが把握できる

今からAIO/LLMO/GEOを対策して、未来の集客に備えましょう

AIO/LLMO/GEOといった新たな概念と対策方法について、ここまでご紹介しました。しかし、これらは決して従来のSEOとは無関係なものではありません。むしろ、これまでのSEOの延長線上に位置づけられるものであり、基本的な考え方や取り組み方は共通しています。

したがって、すべての企業が特別な対応をする必要は必ずしもなく、これまで通り、ユーザーにとって価値のある情報提供を愚直に行うことがまず大切です。高品質なコンテンツの作成、構造化データの活用、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化など、基本的なSEOの取り組みが、AI時代においても引き続き重要となります。

ただし、今後の生成AI技術の進展や、ユーザーの検索行動の変化により、特別な対応が必要になる可能性もあります。その際には、私たち株式会社GIGも柔軟に対応し、最適な対策を講じてまいります。

株式会社GIGでは、AIO/LLMO/GEO時代に向けた対策をふまえたコンテンツマーケティング支援を行っております。未来の集客を獲得したい企業さまは、いつでもお気軽にご連絡ください。

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内田 一良（じきるう）

早稲田大学および同大学院卒。株式会社GIGにてMarketing事業部長。日本最大級のフリーランス・副業メディア『Workship MAGAZINE』のほか、数々のメディアのプロデュースを担当。メディア運営、コンテンツ制作、SEO、SNS、AIに詳しい。ウイスキーとストリートダンスが好き。