AIO・LLMOとは？SEOとの違いも解説

増井光生
2025.05.14
- #AI
- #SEO

AIの進化に伴い、新しい検索手法として注目されているのが「AIO（AI Optimization：AI最適化）」と「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

諸説ありますが、目的の違いを端的にいえば、以下のようになります。

SEO：検索エンジンでの上位表示を目的とする
AIO：AIに参照リンク付きで紹介してもらうことを目的とする
LLMO：参照リンクがなくてもLLM（大規模言語モデル）の回答に自分の情報を含めることを目的とする

この記事では、それぞれの概念や将来的な展望、実際の活用方法、そして従来のSEOとの違いについて、包括的に整理・解説します。

📝 この記事のポイント

AIO/LLMOは、検索結果で“クリックされる”よりも、“AIに引用される”ことがゴール。
評価軸はキーワードから“意味・文脈・信頼性”へとシフト。
SEOと切り離さず、AIに選ばれるコンテンツ設計がこれからの勝ち筋！

検索行動の変化

従来の検索は「キーワード検索→リンクの一覧（SERPs）表示→クリックで遷移」という形式が一般的でした。

しかし現在は、生成AIの進歩に従い、Google AI Overviews や ChatGPT などの対話型AIがユーザーの質問に対して直接答える時代に移行しつつあります。

その変化に対応するためには、AIにコンテンツを正しく認識・評価・引用してもらうための新しい最適化戦略が必要となり、それがすなわち、AIOとLLMOです。

AIOはAI検索エンジンでの回答に組み込まれるための最適化であり、LLMOはChatGPTなどの対話型AIの出力に含まれるための最適化を指します。
※一括りに「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれるケースもあります。

AIOとLLMOに共通するポイントは、「キーワードの数」や「リンク数」ではなく、「情報の意味的な正確さ」「文脈との整合性」「信頼性の高さ」が評価されることです。

AIO、LLMO、SEOと違いはあれど、結論としては、AIOやLLMOはSEOに代わるものではなく、SEOを「包含し、拡張する」存在だとされます。

AI時代の検索環境に対応するには、SEOの戦略にAIO/LLMOの視点を組み込み、より包括的で信頼されるコンテンツづくりが求められています。

AIOとLLMO

生成AIがブームになる以前、2020年ごろから検索クエリが長文で具体的になってきていました。そのことからわかるように、ユーザーは断片的な情報よりも「その場でまとまった答え」を求めてるようになってたと言えます。

こうした検索の変化とは別に、ユーザーがリンクをクリックしなくても満足する「ゼロクリック検索」の機会も増え、従来型SEOによくあった「クリックを獲得してナンボ」的な考え方に少しずつ影響を与えてきました。

AIはこれに応えるように、Web上の情報を理解・要約し、質問に対して自然な言語で直接回答できるよう進化しています。

AIOの定義と対象

AIO（Artificial Intelligence Optimization）は、Google AI Overview、Bing Copilot、Perplexity など、AIが統合された検索エンジンでの可視性を高めるための最適化手法です。

目的は、検索結果に出てくるAIの要約文の中で、自社コンテンツが信頼ある情報源として引用されること。そのために、構造化データの活用、明確な情報の提示、FAQ形式などが推奨されます。

LLMOの定義と対象

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやGemini、Claudeなどの対話型AIにおいて、自社コンテンツが参照・引用されるように設計された最適化戦略です。

ここで重要なのは、AIが質問に対して自然な会話形式で回答を生成するプロセスに、自社情報が組み込まれるようにすること。そのためには、FAQ形式の導入、自然言語による表現、権威ある情報源からの引用、ナレッジグラフの整備などが求められます。

LLMOもまた、GEOや「AI SEO」という包括的な用語で語られることがあり、最適化の文脈や対象プラットフォームによって使い分けがなされています。

AIO / LLMO / GEO / AI SEOの用語の整理

現時点でこれらの用語は完全に統一された定義があるわけではないため、使い方にばらつきがあります。そこで簡単に整理しておきます。

AIO：AI検索エンジン（例：Google AI Overviews）への最適化
LLMO：対話型AI（例：ChatGPT、Claudeなど）への最適化
GEO：生成AIエンジン全般への最適化（AIOとLLMOを内包）
AI SEO：上記すべてを含む、AI時代の包括的な検索最適化戦略

それぞれが微妙に異なるニュアンスを持っていますが、共通して「AIに選ばれるコンテンツ」を目指す点では一致しています。

この分野はまだ黎明期にあり、標準化はこれからの課題です。あくまで用語に惑わされず「AIの出力に選ばれるために何が必要か」を本質的に考えて最適化に取り組む必要があります。

AIOの将来展望

GoogleのAI Overviewは、2024年末までに世界中で10億人以上に提供されると予測され、その影響力は無視できません（引用：Forbes：Optimizing For Google AI Overviews: What Marketers Need To Know）。

ある調査によると、すでに多くの検索クエリ（約87%）にAI生成の要素が含まれており、特に「手順」「解説」などを求める検索では表示頻度が高い傾向にあります（引用：SEO AI：Search Generative Experience (SGE) Statistics. Study with 30 Facts）。

AI回答の表示は、従来の検索結果の表示位置を下げ、クリック率の減少を引き起こしています。その一方で、AIによる要約内で引用されることができれば、新たなトラフィック源となる可能性もあり、より「意図が明確なユーザー」にリーチできる点で、チャンスにもなるという考え方もあります。

LLMOの将来展望

LLMはキーワード検索よりもユーザーの質問の文脈から、自然言語で精度の高い回答を生成します。

ChatGPT、Gemini、Claudeなどのモデルは、統計的な処理だけでなく、「意味」や「文脈」を理解するように設計されており、検索行動そのものを変えつつあります。

ユーザーは、もはや断片的な情報を自分で組み立てるのではなく、AIがまとめた答えをそのまま意思決定や行動に活かすようになるかもしれません。

LLMO戦略の進化

従来のSEOではキーワード密度やリンク獲得が中心でしたが、LLMOでは文脈的な深さ、意味的なつながり、情報の網羅性が評価されます。

ユーザーがどのような質問をするかを想定し、自然な言語で一問一答のような形にしておくことが有効です。FAQ形式や会話調のコンテンツがその典型例です。

さらに、ユーザーがAIに投げかけるであろうプロンプトを想定し、それに沿って回答が生成されやすいコンテンツ設計も重要になります。プロンプトエンジニアリングの視点が活きてくるかもしれません。

LLMによる推薦とブランドへの影響

LLMは「質問に答えるAI」であると同時に、「ユーザーに推奨するAI」にもなりつつあります。

たとえば、特定のサービスを聞かれた際に、信頼できるブランド名が挙げられるかどうか──これが直接、認知・信頼・購入へとつながるポイントになります。

逆に、AIの回答内でブランドがまったく触れられなかったり、誤った情報が伝わってしまったりするリスクも存在します。

そのためには、AIにとって読みやすく、かつ引用したくなるような高品質な情報をWeb上に発信し続ける必要があります。

ブランド名が信頼性のある第三者メディアやSNSなどで「言及されている状態」を作ることが、AIへの信頼性シグナルとして重要です。

実践的なAIO

明快さと正確性を重視したコンテンツ設計

AIが評価しやすいのは、シンプルで正確な情報です。曖昧な表現や専門用語を乱用せず、平易でストレートな文章を心がけましょう。

特に「ユーザーが最も知りたい質問」には、ページの冒頭や見出し直下で即答するのが鉄則です。これは「アンサーファースト」と呼ばれ、AIにも人間にも親切な設計です。

また、主張には信頼できる情報源の引用やデータの裏付けを添えることが、AIからの信頼性評価につながります。

コンテンツの構造化とHTMLの最適化

情報は「見た目が論理的」であることも重要です。

H1〜H3などの見出しタグで情報を階層化
リスト（ul/ol）や表（table）を使って情報整理
1段落1アイデア、短めなセンテンスで構成

また、構造や意味を明確に表すようセマンティックHTMLを活用すると、AIに意味を正しく伝えやすくなります。

実践的なLLMO

読みやすく構造化された文章を意識する

LLM（大規模言語モデル）は、人間と同じように「読みやすさ」を評価します。

1文は短く、1段落1アイデアで構成する
箇条書きや見出しで情報を整理する
平易な言葉を使い、専門用語には補足を添える

「AIが理解しやすい文章構造」は、人間にとっても読みやすいというメリットがあります。

信頼性とブランドの存在感を高める

LLMは、ネット上の膨大なテキストから学習しており、信頼性の高い情報源を優先します。

例えば次のような外部シグナルが特に効果的です。

権威あるメディアでのブランド言及
Googleビジネスプロフィールなどの公的な情報整備
UGC（ユーザー生成コンテンツ）での自然な言及

このように、AIに「信頼される存在」になるためには、コンテンツ内部だけでなく、Web上の評価や文脈的なつながりを意識することが重要です。

まとめ

これからのWeb戦略では、SEOとAIO/LLMOを分断せず、統合的に考える必要があります。

AIOやLLMOを意識したコンテンツ設計は、単なるテクニックではなく、ユーザーとAIの双方に価値ある情報を届けるための新しい表現のかたちです。

企業やメディアは「AIに信頼される情報源」としての立ち位置を確立することが、今後の検索・発見の時代を生き抜くカギとなるでしょう。