AIOとは？SEOとの違いやAI時代の検索集客対策を解説

AIOとはAI Optimizationの略で、AIが生成する検索回答に自社コンテンツが引用・参照されやすくする最適化の考え方。

従来のSEOに加え、これからのWebマーケティングではAIOへの対応も重要になってきています。本記事ではAIOとは何か、SEOとの違いから実践方法まで徹底解説します。

＞＞5分でサクっと理解！LLMO入門をチェックする（無料）

AIOとは？AI時代における検索最適化の新概念

AIOは、AIが生成する回答に自社コンテンツを引用させるための新しい最適化手法です。

AIの普及によって様々な業界が大きく変化していますが、検索エンジンマーケティング（SEM）での大きな変化の一つがAIOです。AI時代の検索対策として注目を集めていますが、まだ馴染みがない方も多いのではないでしょうか。

従来のSEOとは異なるアプローチも必要なAIOについて、まずは基本から理解していきましょう。

AIO（＝AI最適化）とは

AIOとは「AI Optimization（エーアイオー）」の略で、日本語ではAI最適化の意味。AIが検索結果を評価する基準に合わせたコンテンツ最適化手法を指します。

従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンの検索結果ページでの表示順位向上を目指すのに対し、AIOはAIが検索結果を生成する際に自社コンテンツが参照されやすくなることを目指します。

例えば、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIや検索型AIがユーザーの質問に回答する際に自社のWebサイトやブログ記事などのコンテンツが情報源として引用されるよう最適化することで、自社のページの露出を増やしたり、引用元リンクからの集客を増やすことがAIOの主な目的です。

 

AIが「信頼性が高い良質な情報源」と判断する工夫がAIOのポイント。

AI検索の急速な普及に伴い、従来のGoogle検索結果でのランキングだけでなく、AI検索での表示や引用を増やすことが集客において重要な要素となってきています。このため、Webマーケティング担当者にとってAIOはもはや避けて通れない新たな最適化領域となっているのです。

SEOとAIOの違い

SEOとAIOは似ているようで異なる概念です。

主な違いを整理した以下の表で確認してみましょう。

比較項目	SEO	AIO
最適化対象	検索エンジン（Google等）	AI検索、生成AI
目的	検索結果ページでの順位向上	検索結果ページを含むAI回答内での引用・表示向上
歴史	30年以上の歴史と体系化されたナレッジ	新しい概念で発展途上
評価主体	検索エンジンのアルゴリズム	生成AI
主な表示場所	検索結果ページ	AI回答・要約・引用枠
重視要素	キーワード・被リンク・サイト構造	文脈の明確さ・情報の構造化・信頼性
効果測定	順位・流入で測定しやすい	引用されても流入が発生しない場合がある

SEOとAIOは対立するものではなく、相互補完的な関係にあります。

質の高いコンテンツを作成することやEEATの重要性など多くの要素は両方に共通していますが、AIOではより「AIが理解しやすい構造」や「回答に適した形式」であることが重要視されると考えられます。

また、SEOでも重要視されるEEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）は、AIOにおいてより一層重要になってくるでしょう。

AIOとLLMO・GEOの違い

AIOは、LLMOやGEOを含むAI検索時代の最適化手法の総称として使われることが多い言葉です。

LLMO（大規模言語モデルに理解されやすくする最適化）や、海外で使われる呼称であるGEO（生成エンジン最適化）はいずれもAI検索時代の最適化を指すほぼ同義の概念であり、AIOはこれらを包括する用語として使われる傾向にあります。

実践的なLLMOの詳しい対策方法については、別記事「LLMOとは？AI検索時代の集客施策を解説」で解説しています。

なぜ、AIOが重要なのか？

AIOが重要視される背景にはユーザーの検索行動の変化があります。従来の検索エンジンを利用したキーワード検索からAIを活用した自然言語での質問へと、情報収集の選択肢が広がりました。

Googleの検索結果ページにもAI Overview（旧SGE）が導入され、検索エンジンとAIの境界線は曖昧に。既に多くのユーザーがChatGPTなどの生成AIを情報収集に活用しており、この傾向はさらに加速していくことは間違いありません。

こうした背景から、企業のWebマーケティング担当者にとっては従来のSEO対策だけでなく、AIO対策も並行して取り組むことがSEM戦略において重要になってきているのです。

AIの回答に自社のコンテンツが引用されないとユーザーの目に触れる機会が減少してしまうため、早めに対策を始めることで競合に差をつけることができます。

３種類のAI検索プロダクトをご紹介

AI検索プロダクトは、AI Overview、生成AI、検索型AIの大きく3つに分類されます。

AIO対策を考える上で、まずは主要なAI検索プロダクトについて理解しておく必要があります。

それぞれのAI検索プロダクトは特性が異なるため対策方法も変わってくるからです。現在主流となっている３種類のAI検索プロダクトについて見ていきましょう。

GoogleのAI Overview（旧SGE）

GoogleのAI Overviewは、従来の検索結果ページ（SERPs）にAIが生成した回答を表示する機能。SGEとして試験運用した後に日本では「AIによる概要」として展開されています。

AI Overviewではユーザーの検索クエリに対して、検索結果の上部にAIが生成した回答が表示されることが確認されています。

 

以下は弊社コラム記事が掲載された例。

この回答には、参照元のWebサイトである弊社コラムページへのリンクも含まれています。ここに自社のサイトが掲載されたり、リンクからサイトへの流入が見込めることは明らかです。

 

つまり、AIの回答に自社のコンテンツが引用されれば、SEOによる検索順位の上位化とは別の経路でユーザーを獲得できる可能性があるということ。検索市場が縮小する一方でこのようなチャンスも生まれています。

AI Overviewに引用されるためには、明確で正確な情報提供に加え、ユーザーの質問に直接答える形式のコンテンツが効果的。また、Googleが重視するEEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）を満たすコンテンツであることも重要な要素です。

生成AI：ChatGPT、Gemini

ChatGPTやGeminiをはじめとする、ユーザーの質問に対してAIが自ら回答を生成する「生成AI」。これらのサービスは学習データに基づいて回答を生成しますが、最新情報をインターネット検索機能で参照したり、リサーチモードの場合は検索による情報収集を前提として回答を生成します。

ユーザーの質問に応じてインターネット上の情報を検索し、その情報をもとに回答を生成する際には参照元のWebサイトへのリンクが表示されることがあります。ここも集客経路になります。

検索型AI：Perplexity、Genspark

PerplexityやGensparkなどの検索型AIは、Web検索と生成AIを組み合わせたサービスです。

ユーザーの質問に対してインターネット上の情報を検索し、その情報をもとにAIが回答を生成する仕組み。生成AIとの大きな違いは回答の中で引用元がわかりやすく表示されやすい点。

例えば、「AIOとSEOの違いは何ですか？」と質問すると、関連する複数のWebサイトから情報を収集し、回答となる情報を要約してコンテンツを生成します。その際、情報源として参照したWebサイトへのリンクが表示されるため、自社サイトが引用されれば直接的なトラフィック獲得につながる可能性があるのです。

 

以下の図はPerplexityで「AIOとSEOの違いは何ですか？」と質問した際に生成された回答の一部です。

回答を生成する際に参照したWebページの情報やリンクが表示されています。

 

＞＞5分でサクっと理解！LLMO入門をチェックする（無料）

AIO対策のメリットとデメリット

AIO対策は新たな顧客接点を生み出しますが、効果測定やノウハウが未確立である点に注意が必要です。

AIO対策を進める前に、そのメリットとデメリットを理解しておくことも重要です。

AIO対策のメリット

AIO対策のメリットはAI検索や生成AIのユーザーへのタッチポイントを増やせることです。

主なメリットは以下の通り。

• 新たな流入経路の獲得
• 競合との差別化
• 質問意図への直接的なアプローチ
• ブランド認知の向上

特にSEOで上位表示を狙うことが難しい競合の多いキーワードでも、AIの回答に引用されることで露出機会を得られる可能性があります。

AIO対策のデメリット

一方で、AIO対策にはいくつかのデメリットも存在します。

• まだ体系的なノウハウが無い
• 効果測定が難しい
• AIの変化が読みにくい
• リソース分散のリスク

新しい領域のため歴史が長いSEOのような基本対策もまだ体系化された情報は無く、AIの進化も早いため、AIO対策に関する情報はまだまだ少ないのが現状です。

このような状況でAIO対策に取り組む上で、特に中小企業やWebマーケティング担当者が少ない組織では限られたリソースをどのように配分するかは課題。それでも、AIOの重要性は今後さらに高まるため、段階的にでも対応を始めることをおすすめします。

今からできるAIO対策の方法

AIO対策は、構造化データの活用やEEATの強化など、AIが理解しやすい情報構造を構築することが基本。

ここからは、具体的なAIO対策の実践方法について解説します。SEO対策と重なる部分もありますが、AI特有の要素を踏まえた対策によってマーケティング効果を高めていきましょう。

llms.txtを作成・設置する

「llms.txt」とは、大規模言語モデル（LLM）がWebサイトの情報を効率的に理解し、活用するためのテキストファイルです。

AIに対してWebサイトの読み取りを指示したり、ページの内容やキーワードを伝えたりできるllms.txtですが、まだ公式に仕様が決まっている訳ではありません。Googleは自社のAIシステムでllms.txtを利用していないと公式に明言しており、業界内でも現時点で実際に利用しているAIサービスは確認されておらず投機的な段階だという見解が主流です。したがって、直接的なSEOやAIOへの効果は現時点で実証されていません。

実際に、弊社でもこの記事を執筆する時点での情報を元にllms.txtを作成・アップロードし、ChatGPTが内容を読み取り、理解できるかを検証してみました。

弊社サイトにアップロードしたllms.txtをChatGPTが読み取った例

サーバーへアップロードしたllms.txtのURLを提示し、読み取った上で内容を出力するプロンプトを実行した例が以下の画像です。

 

ChatGPTに直接提示すればllms.txtへアクセスして内容を読み取れること、記述しているURLやキーワード、内容など記述内容を正しく理解できることは確認できました。しかし、これが検索やAI回答での引用増加に直結するとは限りません。

とはいえ一部のAIクローラーがアクセスする可能性はあり、設置コストも低いため、発展途上の仕様として様子見で置いておく選択肢もありでしょう。

AIに引用されている情報を分析する

まだAIO自体が未知数なものである以上、実際にAIが引用している情報を確かめることが大切です。

例えば、Googleの検索結果ページでは「AIによる概要」が表示されるクエリと表示されないクエリがありますし、表示された際に引用される対象ページは限られています。これらのクエリにはどのような傾向があるのか、引用されるページにはどのような傾向があるのかを調べるとAIO対策のヒントを得られるかもしれません。

先ほどご紹介した弊社の「AIによる概要」へ掲載されたページの引用箇所は「リスティング広告」を端的に説明する文章でした。

Googleが「Knowクエリ」と呼ぶ検索ニーズ、つまり、情報収集ニーズをAIで解決できるなら、「AIOとは」といったコンテンツは引用されやすい可能性があります。実際、先ほどの「リスティング広告」も用語説明の箇所が引用されていました。

Search Consoleで生成AIの表示状況を確認する

Search Consoleのパフォーマンスレポートを活用することで、生成AIによる検索結果の表示状況を把握できます。

GoogleがSearch Consoleに生成AI（AIによる概要・AIモード）のパフォーマンスレポートを追加したことで、AI検索での表示回数などを専用ビューで確認できるようになりました。これにより、自社コンテンツがAIにどれだけ引用されているかというAIO施策の効果測定の手がかりが得られます。

AIに「理解されるコンテンツ」を作る

AIに理解されやすいコンテンツ作りがAIO対策の基本です。AIはテキストを理解する際に人間とは異なるプロセスで情報を取得するため、AIのための最適化が必要になります。

構造化データ（Schema.org）の活用

構造化データはWebページの内容をAIが理解しやすい形で提供するための技術です。Schema.orgのマークアップを使用することで、コンテンツの種類や関係性がAIに伝わりやすくなります。

例えば、「AIO SEO 違い」といったテーマのコンテンツであれば、以下のような構造化データの追加が有効です。

• Article：記事の基本情報（タイトル、公開日など）
• FAQPage：よくある質問と回答
• author：著者

構造化データを実装することでAIがコンテンツの意図や構造を正確に理解できるようになり、引用される可能性が高まると考えられます。また、GoogleのAI Overviewでは構造化データを活用してリッチな回答を生成することもあるため、SEOにもAIOにも有効な対策と言えます。

FAQ形式のコンテンツ作成

FAQ（よくある質問）形式のコンテンツはAIに理解されやすい形式の一つです。質問と回答のペアが明確であるため、AIがユーザーの質問に対応する回答を見つけやすくなると考えられます。

効果的なFAQコンテンツを作成するためのポイントは以下の通りです。

• ユーザーの疑問を反映する：（例）「AIOとは？」
• 簡潔かつ明確な回答：（例）「Q.AIOとは？ A.AI最適化のことを指します。」
• 関連する質問の網羅：（例）「AIOとSEOの違いは？」

前述の構造化データを追加してAIの理解を促進することも重要です。FAQPageのマークアップはセットでおこないましょう。

EEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）の強化

GoogleのSEOで重要視されるE-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）は、AIOにおいても重要です。これはAIが情報源の信頼性を判断する際にもこれらの要素を考慮すると考えられるからです。

EEAT強化の施策は多岐にわたりますが、例えば以下のような施策が有効です。

• 著者情報の明示：専門家であることを示す著者プロフィールを掲載
• 一次情報提供：（例）「弊社でAIO対策によって検索結果で引用された方法」
• データや調査結果の引用：主張を裏付ける情報源で信頼性を高める

AIOとSEOに関する記事であれば、実際にAIO対策を実施した事例や具体的な効果測定の結果などを含めることで、コンテンツの信頼性と専門性を高めることができます。

 

＞＞5分でサクっと理解！LLMO入門をチェックする（無料）

【追記】AIO対策の成功事例

公開直後に「AIOとは」の検索でAI Overviewに本記事が引用掲載されました。

本記事の公開翌日時点で、Googleで「AIOとは」と検索した際にAI Overviewで本記事が参照・リンク掲載されました。

Knowクエリである「AIOとは」では引用されやすい、用語の説明となる端的なコンテンツ、このような本記事で解説した内容と一致する要素も多く、上手くAIにコンテンツが伝わって評価されたようです。

AIOに関するよくある質問（FAQ）

AIOとSEOの関係性や効果測定の方法など、AIOに関するよくある質問と回答をご紹介します。

Q.AIOはSEOを完全に置き換えるものですか？

A.いいえ、AIOはSEOを完全に置き換えるものではありません。むしろ、SEOを補完する最適化領域と考えるべきでしょう。Googleも「AI検索向けの特別な対策は不要で、従来のSEOの基本がそのまま土台になる」と公式に示しており、SEO対策が重要なことに変わりはありません。

Q.AIOの効果測定はできますか？

A.はい、部分的には可能です。AIO対策しているWebサイトのGA4で参照元を調べると、ChatGPTやGeminiなどのAI経由でのアクセスデータを確認できます。一方で、Googleの検索結果はAIのリンクかどうかが判別できないなど、現状では計測できないものもあります。また、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを利用すれば、AI検索での表示回数などを確認できます。

Q.AIOとSEOのどちらを優先すべきですか？

A.両方です。AIOとSEOには共通する要素も多いため、切り分けて考えるのは全体最適の観点からもおすすめしません。

Q.AIOにはどんな種類がありますか？

A.対象とするAI検索プロダクトの観点では、GoogleのAI Overview（AIによる概要）、ChatGPTやGeminiなどの生成AI、Perplexityなどの検索型AIの大きく３つに分けられます。

AIOとAI時代の検索集客対策まとめ

AI検索専用の特別な対策の多くはまだ効果が実証されておらず、過度に煽られるべきではありません。しかし、AIにもユーザーにも伝わりやすい高品質なコンテンツと情報構造をつくることは、SEOとAIOの双方に本質的に有効です。

AIOはAI検索エンジンや生成AIに最適化するための取り組みで、SEOを補完する重要な要素となっていきます。両者は対立するものではなく、質の高いコンテンツを提供するという方向性は同じです。

AIに伝わりやすいコンテンツ構造や端的で分かりやすい回答、信頼性の高い情報提供などが重要です。SEOだけでなくAIOも取り組みながらWebマーケティング市場の変化へ対応していきましょう。

AIへの対策についてまずは基本から抑えておきたいという場合は、無料公開中の「Web担当者が5分で学べる！LLMO入門」もぜひチェックしてみてください。