AI×SEO 一体何が違うの？基本から実行まで考え方を研究してみた！AIOチェックリスト付き

「AIOって最近聞くけど、SEOとは何が違うの？」

「ChatGPTに自社やサービスを紹介してもらうには、何か対策が必要？」

生成AIが身近になり、Webサイトを運営する企業にとっても、
こうした疑問は無視できないものになってきました。

これまでWebから情報を探すときは、Googleなどで検索し、
検索結果に並んだサイトを一つずつ見る方法が一般的でした。

しかし現在は、ChatGPTに直接質問したり、
GoogleのAI Overviewsで要点を確認したりと、
AIが整理した回答から情報を得る方法も登場しています。

そこで注目されているのが、「AIO」です。

AIO（AI Optimization）とは、Googleなどの検索エンジンだけでなく、
生成AIにも自社の情報を理解・参照してもらいやすくするための取り組みです。

ただし、SEOをやめてAIOに切り替えるわけではありません。

これまでSEOで行ってきた
「ユーザーの疑問に答える」
「サイトの情報を整理する」
「信頼できる情報を発信する」
といった取り組みを土台に、
「生成AIから自社の情報がどう見えているのか」
という視点まで広げていくと考えると分かりやすいでしょう。

私たちダブルファクトリーでもAIOについて研究・検証を進めていますが、
現時点では「AIだけに向けた特殊な対策」というより、
これまでWebサイトの中で曖昧だった企業情報を、改めて整理することの重要性が高まっている
と感じています。

この記事では、
AIOとは何か、SEOとは何が違うのか、
AEO・GEO・LLMOとはどう関係するのか、
そして企業は何から取り組めばよいのかについて、
ダブルファクトリーが研究・検証する中で得た知見も交えながらシェアしていきます。

AIOとは？検索だけでなく「AIに選ばれる」ことまで考えるWeb最適化

AIOとは「AI Optimization」の略称で、
生成AIがWeb上の情報を理解し、回答をつくる際に参照しやすい状態を目指す考え方です。

従来のSEOでは、ユーザーが検索したときに
自社ページを見つけてもらうことが大きな目的でした。

一方、生成AIを使った情報収集では、
ユーザーが必ずしも複数のWebサイトを訪問するとは限りません。

たとえば、次のような質問です。

大阪で製造業に強いWeb制作会社は？
採用サイトを制作するときのポイントは？
採用サイトと求人サイトでは、採用に力を入れるならどちらがいい？

このようにAIへ質問すると、
AIがさまざまな情報をもとに回答を組み立ててくれます。

企業側からすると、ここで新しく生まれるのが、
「AIは自社について正しく理解できているのか？」
という問題です。

たとえば、次のような状態です。

会社名は掲載されているが、何を得意としている会社なのか分からない
サービスページはあるが、誰のどんな課題を解決するサービスなのか曖昧
実績は掲載されているが、具体的に何を支援したのか書かれていない

こうした状態では、人が見ても
「結局、何が得意な会社なのだろう？」
と判断しづらくなります。

これはAIに情報を理解してもらううえでも同じです。

そのためAIOでは、記事を増やすだけではなく、
「誰が」「何について」「どのような根拠をもとに」発信している情報なのか
を明確にすることが重要です。

つまりAIOは、AI向けの特殊な文章を書くテクニックではありません。

人にも、検索エンジンにも、AIにも、
内容が伝わりやすいWebサイトをつくる。

私たちは、まずここをAIOの基本として捉えています。

SEOとAIOは何が違う？

SEOとAIOは、まったく別の施策ではありません。

大きな違いは、Web上の情報を届ける相手が
「検索エンジン＋ユーザー」から
「生成AI」まで広がったことです。

SEOでは、Googleなどの検索エンジンにページの内容を正しく理解してもらい、
検索するユーザーに適切なページを届けるために、
Webサイトの構造やコンテンツを整えていきます。

まず確認したいWebサイトの基本

まずは、自社サイトがどこまで対応できているか確認してみましょう。

質問形式（FAQ・Q&A）や手順形式で情報を整理している
ページの内容が伝わるタイトルや説明文を設定している
「なぜ？」「〇〇のメリット」など、検索する人の疑問が見出しから分かる
結論や重要な情報を文章の前半で伝えている
長すぎる段落を避け、内容ごとに読みやすく区切っている
著者や監修者など「誰が発信している情報か」を明示している
数値や統計データには信頼できる出典を記載している
必要に応じて構造化データを実装している
情報の公開日・更新日が分かるようになっている

こうした取り組みは、AIOにおいても重要です。

違うのは、その先に
「生成AIが情報を理解し、回答をつくる際に参照・利用しやすい状態になっているか」
という視点が加わることです。

検索結果に出るだけではなく「AIの回答に入る」という考え方

たとえば、ユーザーがGoogleで
「大阪製造業 Web制作会社」と検索する場合、
自社サイトが検索結果に表示されれば、
そこからユーザーとの接点をつくれます。

一方、ChatGPTなどに
「大阪で製造業のWeb制作に強い会社を教えて」
と質問した場合、
ユーザーが最初に目にするのはWebサイトの一覧ではなく、
AIがまとめた回答です。

そこで自社が候補として挙がるためには、
自社サイトだけを整えるのではなく、

何を得意とする会社なのか
どんな実績があるのか
どんな専門性を持っているのか
第三者からどのように評価・言及されているのか

など、自社に関する情報がWeb上で一貫して伝わる状態
をつくることも重要です。

つまりAIOでは、
検索順位だけを見るのではなく、
Web上で自社やサービスがどのように認識され、
必要な場面で情報源や選択肢として扱われるか
まで視野を広げていきます。

SEOかAIOか、どちらか一方を選ぶわけではありません。

SEOという土台の上に、
生成AIまで含めた情報設計を加えていく。

これがSEOとAIOの関係だと考えています。

AIO・AEO・GEO・LLMOの違いを整理

AIOについて調べると、
「AEO」「GEO」「LLMO」といった似た言葉が次々と出てきます。

初めて見ると分かりにくいですが、
すべてを別々のマーケティング施策として覚える必要はありません。

また、これらの用語については、
業界全体で完全に統一された定義や関係性が決まっているわけではありません。

そこで本記事では、
AIOを全体的な考え方として捉え、その中にAEO・GEO・LLMOという異なる視点がある
と整理しています。

AEO｜ユーザーの「質問」にきちんと答える

AEO（Answer Engine Optimization）は、
ユーザーの質問に対して、分かりやすく明確な回答を提供するための最適化です。

たとえば「AIOとは？」という疑問に対して、
長い前置きを続けるよりも、

「AIOとは、検索エンジンだけでなく生成AIにも情報を理解・参照してもらいやすくするための取り組みです」

と最初に答えた方が、読者は内容をすぐに理解できます。

そのうえで理由や具体例、注意点を説明していけば、
より深く理解できます。

これはAIのためだけの施策ではありません。

ユーザーにとって読みやすい記事をつくることが、
結果として検索エンジンやAIにも内容を理解してもらいやすい
情報設計につながります。

質問に対して、まず答える。

シンプルですが、
これがAEOを考えるうえで重要なポイントです。

GEO｜AIから参照される「情報源」を目指す

GEO（Generative Engine Optimization）は、
生成AIが回答をつくる際に、参照しやすい情報源になることを目指す考え方です。

ここで重要なのは、
「AIに引用されそうな文章を書く」ことではありません。

引用・参照する価値のある情報をWeb上に増やすこと
が重要です。

たとえば独自調査を掲載するのであれば、
「○％の人が回答しました」
だけで終わらせるのではなく、

誰が調査したのか
いつ実施したのか
どのような対象に調査したのか
元データはどこにあるのか

まで確認できる状態が望ましいでしょう。

また企業サイトであれば、
単に「豊富な実績があります」と書くよりも、
実績ページで
課題・取り組み・結果
を具体的に説明した方が、
その会社について判断できる情報が増えます。

つまりGEOでは、
文章の書き方だけではなく、
Web上にどれだけ信頼できる情報を蓄積できているか
が重要です。

LLMO｜AIが「この会社は何者か」を理解しやすくする

LLMO（Large Language Model Optimization）は、
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に、
企業・サービス・専門領域などの情報を理解してもらいやすくする
という視点です。

たとえばWebサイト内で、

トップページでは「マーケティング会社」
会社概要では「Web制作会社」
サービスページでは「クリエイティブカンパニー」

と説明がバラバラになっていれば、
その企業が何を得意としているのか分かりにくくなります。

そこで、会社情報・サービス・実績・記事・著者情報などを整理し、
それぞれの関係が分かるようにWebサイトを設計していきます。

どんな会社なのか
どんなサービスを提供しているのか
誰を対象としているのか
どんな分野に専門性があるのか

こうした情報を
サイト全体で一貫して伝えること
が重要です。

難しく考える必要はありません。

AEO：質問への答え方
GEO：参照される情報づくり
LLMO：情報の意味や関係性を伝えること

本記事では、この3つを個別の施策として完全に切り分けるのではなく、

「検索される → 理解される → 参照される → 企業やサービスについて認識される」

という一連の情報設計として考えることが大切だと捉えています。

なぜ今、AIOを意識する必要があるのか

では、なぜ今AIOを考える必要があるのでしょうか。

理由はシンプルです。

ユーザーが情報を探す場所や方法が変化しているからです。

これまでは、

「知りたいことがある」
↓
「Googleで検索する」
↓
「検索結果からWebサイトを見る」

という流れが中心でした。

現在はここに、

「生成AIに質問する」
↓
「AIが情報を整理する」
↓
「回答や参照元から必要な情報を得る」

という選択肢が加わっています。

だからといって、
「SEOが終わる」「これからはすべてAI対策になる」わけではありません。

生成AIがWeb上の情報を参照する場合にも、
そもそもWeb上に十分な情報が存在し、
内容が整理されていることが重要です。

企業が考えるべきなのは、
検索とAIのどちらから見ても、自社について判断するための情報が十分に存在しているか
という点です。

企業には「Webに出ていない情報」がたくさんある

実際に企業サイトを見ていると、
次のようなケースは珍しくありません。

サービスページはあるけれど、説明が数行しかない
実績は豊富なのに、写真と会社名だけで何をしたのか分からない
営業担当者は詳しく説明できるのに、その情報がWebサイトには載っていない

これはAIO以前に、非常にもったいない状態です。

特に私たちがWeb制作やコンテンツ制作に携わる中で感じるのは、
企業が持っている情報と、Web上に公開されている情報には想像以上に差がある
ということです。

企業の中には、

担当者の頭の中にある知識
営業資料
過去の提案書
顧客からよく聞かれる質問
技術担当者だけが持っている専門知識
長年積み重ねてきた実績

など、Web上に出ていない情報が数多くあります。

こうした情報を整理してWeb上に蓄積できれば、
検索やAIだけではなく、
サイトを訪れたユーザーがその企業を理解する材料にもなります。

その意味でAIOは、
AIだけを攻略する新しいテクニックというより、
Webサイトを「情報資産」として整えていく取り組み
ともいえるでしょう。

なお、
「AIOを実施すれば必ずAIに引用される」
「アクセスが何％増える」
といった効果を一律に保証することはできません。

AIによる回答や参照にはさまざまな要因が関係するため、
AIOは特定の結果を保証する施策ではありません。

検索環境の変化に合わせて、
Web上の情報を継続的に整えていく考え方として取り組むことが重要です。

AIO対策は何から始めればいい？

AIOと聞くと、
「AI専用のページをつくらなければならないのでは？」
と思うかもしれません。

しかし、最初にやるべきことはもっと基本的です。

まずは現在のWebサイトを、
人・検索エンジン・AIの誰が見ても理解しやすい状態に整えることから始めましょう。

1. SEOの基本を整える

まず確認したいのがSEOの土台です。

検索エンジンがページを読み取れる状態になっているか、
タイトルや見出しが適切か、
関連ページが内部リンクでつながっているかなど、
基本的なサイト構造を確認します。

AIOは、SEOを飛ばして取り組むものではありません。

2. ユーザーの疑問に結論から答える

記事やサービスページでは、
「読者が何を知りたくてこのページを見るのか」を考えます。

「AIOとは？」という見出しなら、まずAIOとは何かを答える。

「SEOとの違いは？」という見出しなら、最初に違いを説明する。

結論を不必要に引き延ばさず、
質問と回答の関係を分かりやすくすることが大切です。

3. 自社が何者なのかを明確にする

会社概要だけではなく、
サービスページ、実績、記事などを通じて、

誰が
誰に対して
何を提供しているのか

を明確にします。

専門領域や得意分野について、サイト内で一貫性を持たせること
も大切です。

4. 根拠を確認できるようにする

数字や調査結果を使う場合は、出典を明記します。

自社の実績であれば、
可能な範囲で支援内容や条件を具体的に説明します。

重要なのは、もっともらしい数字を増やすことではありません。

読者が「なぜそう言えるのか」を確認できる状態にすること

が大切です。

5. サイト内の情報をつなげる

サービス、実績、コラム、会社情報などが
バラバラに存在するのではなく、
関連する情報を内部リンクなどでつなぎます。

たとえばサービスについて解説するだけでなく、
関連する実績や専門記事につながっていれば、
ユーザーはそのテーマについてより深く理解できます。

サイト全体で一つのテーマを説明できる状態をつくることは、
SEOだけでなくAIOを考えるうえでも重要です。

新しい記事をつくる前に「社内に眠っている情報」を探す

そして、新しいコンテンツをつくる前に一度確認してほしいのが、

「すでに社内にあるのに、Web上には出ていない情報はないか？」

ということです。

過去の実績、顧客からよく聞かれる質問、
営業担当者が毎回説明している内容、
技術者だけが知っている専門知識など、
企業の中にはWebサイトに掲載されていない情報が意外と多くあります。

AIOだからといって新しい記事を大量につくるのではなく、
すでに企業が持っている価値ある情報を、
検索する人やAIがアクセスできるWeb上の情報資産に変えていく
ことも重要です。

これもAIOへの取り組みの一つだと考えています。

AIOでは「AI向けの記事」を量産する必要はない

AIOで特に注意したいのが、
生成AIに選ばれることだけを目的にコンテンツを量産しないこと
です。

AIを意識しすぎると、
「AIに引用される文章の型」
「AI向けキーワード」
といったテクニックに目が向きがちです。

しかし、本来Webサイトを利用するのは人です。

ユーザーが知りたいことに答え、
企業として伝えるべき情報を整理し、
その内容を裏付ける根拠を示します。

この基本がなければ、
SEOでもAIOでも長期的な情報資産にはなりにくいでしょう。

また、生成AIや検索エンジンの仕組みは
これからも変化していきます。

そのたびに新しい「攻略法」を追いかけるよりも、

企業として伝えるべき情報をきちんと持ち、
それをWeb上で理解できる形にしておくこと

の方が、長い目で見れば重要だと考えています。

AIOだから特別なことを始めるのではなく、
これまで行ってきたWebサイト改善を、
生成AIという新しい情報の届け先まで含めて考え直す。

まずはこの認識を持つことが、
AIO対策の第一歩です。

まとめ｜AIOはSEOの先にある「情報の届け方」の最適化

AIOとは、検索エンジンだけでなく、
ChatGPTやAI Overviewsなどの生成AIにも、
自社の情報を理解・参照してもらいやすい状態を目指すWeb最適化の考え方です。

SEOとAIOは対立するものではありません。

SEOで検索ユーザーとの接点をつくりながら、
AEOによって質問への回答を分かりやすくし、
GEOの視点で参照する価値のある情報を蓄積し、
LLMOの視点で企業やサービスについて理解しやすい情報構造をつくります。

本記事では、こうした取り組みをまとめてAIOとして捉えています。

そして、最も大切なのは
「AIにどう評価されるか」だけを追いかけないことです。

ユーザーが知りたいことにきちんと答える
自社が何者なのかを明確にする
根拠のある情報を発信する
関連する情報をWebサイトに蓄積していく

これらは、SEOでも重要だった基本的な取り組みです。

検索する場所がGoogleだけではなく生成AIにも広がり始めた今、
企業のWebサイトには

「検索順位を上げるためのページ」だけではなく、
自社について正しく理解してもらうための「情報源」としての役割

が、これまで以上に求められています。

ダブルファクトリーでも、
AIOについては現在進行形で研究・検証を続けています。

生成AIや検索を取り巻く環境は今後も変化していくため、
「これをすればAIO対策は完成」というものではないと考えています。

新しく分かったことや検証できたことについては、
このサイトにも随時投稿していく予定です。

まずは現在のWebサイトを見直し、

「初めてサイトを見る人やAIが、自社について正しく理解できるだけの情報がWeb上にあるだろうか？」

という視点から確認してみてはいかがでしょうか。

よくある質問

Q1. 自社が生成AIにどう認識されているか確認する方法はありますか？

ChatGPTなどの生成AIで、
自社名や実際に顧客がしそうな質問を入力して確認できます。

表示されるかどうかだけでなく、
「何の会社として認識されているか」
「強みやサービス内容にズレがないか」
を見ることが大切です。

Q2. AIO対策はどれくらいの期間で効果が出ますか？

一律の期間はありません。

生成AIの回答は変動するため、
短期的な表示だけで判断せず、
数か月単位で継続して確認していく
のが現実的です。

Q3. 中小企業でもAIO対策は必要ですか？

企業規模にかかわらず、
Webから問い合わせや採用などの接点をつくっている企業であれば、
意識しておきたい考え方です。

まずは大規模な施策を始めるのではなく、

自社が何の会社なのか
どんなサービスや強みがあるのか
それを裏付ける実績や情報があるか

など、既存サイトの情報を整理するところから始められます。

参考文献

『これから始めるAIO AI最適化の教科書』

※AIO・AEO・GEO・LLMO、およびPREP法・QCEP構文などの考え方を整理するための参考文献として使用しています。
書籍内のサンプル事例に記載されている数値は、
実在する調査データやダブルファクトリーの実績として使用していません。

運営主体・著者： ダブルファクトリー
監修： 壽山