AI検索対策について調べていると、LLMO、GEO、AIEO、AEOなど、さまざまな言葉が出てきます。
「結局、AI検索対策とはどれのことなのか」
「LLMOとGEOは違うのか」
「中小企業は、どの言葉を基準に対策すればよいのか」
このように感じる方もいるのではないでしょうか。
結論からいうと、AI検索対策は大きな考え方であり、LLMO、GEO、AIEO、AEOはそれぞれ呼び方や注目している切り口が少し違う言葉として整理できます。
ただし、中小企業が本当に見るべきなのは、どの用語が一番正しいかではありません。
AI検索対策とは、正確に自社のサービスや商品について知ってもらい、レコメンドしてもらうための取り組みです。
つまり、AIに対して小手先のテクニックを仕掛けることではなく、自社の商品、サービス、強み、実績、専門性、顧客からの評価を、Web上で正しく説明できる状態を作ることが重要です。
この記事では、LLMO、GEO、AIEO、AEOの違いをざっくり整理したうえで、中小企業がAI検索対策として何から整えるべきかを解説します。
AI検索対策はLLMO・GEO・AIEOのどれなのか
まず整理しておきたいのは、AI検索対策という言葉の位置づけです。
AI検索対策とは、GoogleのAI Overview、AI Mode、ChatGPT searchなど、生成AIを活用した検索体験の中で、自社の情報が正しく理解され、必要な場面で参照・紹介されやすくするための取り組みです。
その中で、LLMO、GEO、AIEO、AEOといった言葉が使われることがあります。
それぞれ細かい意味や使われ方はありますが、現時点では業界全体で完全に統一された定義があるわけではありません。
だからこそ、読者に伝えるべきことはシンプルです。
呼び方の正解探しよりも、自社が選ばれる理由をAIにも人にも説明できる状態を作ることが重要です。
LLMOと呼ぶか、GEOと呼ぶか、AIEOと呼ぶかよりも、AIが自社をどう理解するか、どのような文脈でレコメンドできるかを考える方が実務では大切です。
LLMO・GEO・AIEO・AEOの違いをざっくり整理
ここでは、用語を細かく暗記するというより、共通言語として把握するために整理します。
LLMOとは
LLMOは、Large Language Model Optimizationの略として使われることが多く、ChatGPTなどの大規模言語モデルに、自社や自社コンテンツを正しく理解してもらうための考え方です。
SEOが検索エンジンに評価されるための土台だとすれば、LLMOは生成AIに文脈ごと理解されやすくするための情報整理と捉えると分かりやすいです。
GEOとは
GEOは、Generative Engine Optimizationの略として使われることが多い言葉です。
生成AIを使った検索エンジンや回答エンジンの中で、自社情報が参照・引用・推薦されやすくなるように整える考え方です。
LLMOと近い意味で使われることも多く、厳密に分けるより「生成AI検索に向けた最適化」として理解しておくとよいでしょう。
AIEOとは
AIEOは、AI Engine Optimization、またはAI Search Engine Optimizationのような文脈で使われることがあります。
これもAI検索エンジンに自社情報を理解してもらうための最適化という意味合いで使われます。
ただし、LLMOやGEOと同じく、定義が完全に統一されている言葉ではありません。
AEOとは
AEOは、Answer Engine Optimizationの略として使われることが多く、検索エンジンや音声検索、AI検索などで「回答」として選ばれやすくする考え方です。
FAQ、構造化データ、端的な回答、見出し設計などと相性がよい考え方です。
このように用語はいくつかありますが、実務上は「AIや検索エンジンが、読者の質問に対して自社を適切に説明・推薦できる状態を作る」と考えれば十分です。
なぜ用語を整理しておく必要があるのか
実際の支援現場で、「LLMOやAIEOなどの言葉が多すぎて分からない」という相談が頻繁にあるわけではありません。
ただし、用語を整理しておく意味はあります。
理由は、支援会社とお客様の間に共通言語がないと、コミュニケーションの齟齬が生まれやすくなるからです。
たとえば、支援会社が「LLMO対策」と言っている一方で、お客様側は「AI検索対策」や「GEO」として調べている場合、見ている情報や期待している施策が少しずれることがあります。
また、特定の言葉しか知らないと、情報収集の幅も狭くなります。
特定の言葉しか知らないと、情報収集のアンテナが限定されてしまいます。
LLMOだけでなく、GEO、AIEO、AEO、AI検索対策、AI Overview対策、ChatGPT検索対策など、世の中でどのような表現が使われているかを把握しておくことで、情報発信者を限定せずにリサーチしやすくなります。
つまり、用語を整理する目的は、言葉の優劣を決めることではありません。
お客様、社内担当者、外部支援会社が同じ方向を向いて施策を進めるための共通言語を持つことです。
AI検索対策の本質は正確に理解されレコメンドされること
AI検索対策の本質は何か。
新原としては、シンプルに「正確に自社のサービスや商品について知ってもらい、レコメンドしてもらうこと」だと考えています。
AI検索をするユーザーは、何かに困っていたり、比較したかったり、解決策を探していたりします。
これはSEOと同じです。
ユーザーは、何らかの課題や不安があるから検索します。その検索に対して、AIが「この会社はその課題に対して、このようなサービスで、このように解決できる」と説明できる状態を作ることが大切です。
Google検索セントラルでも、AIによる概要やAI Modeに表示されるための追加の特別要件はなく、SEOの基本や有用で信頼性の高いコンテンツが引き続き重要だと説明されています。
また、ChatGPT searchのような検索体験では、回答とあわせて関連するWebソースへのリンクが提示されます。
つまり、AI検索対策は、SEOとまったく別の新しい施策ではありません。
SEOの土台に、AIが自社情報を理解しやすくするための情報設計を重ねる取り組みです。
そのためには、自社のサービスや商品について、以下を明確にする必要があります。
- 誰の課題を解決するのか
- どのような悩みや動機から検索されるのか
- どのようなアプローチで解決するのか
- どのような結果が期待できるのか
- 実際にどのような実績や評価があるのか
- 誰が責任を持って発信しているのか
ここが整理されていないと、AIも人間もその会社を推薦しづらくなります。
AIにレコメンドされにくいサイトの特徴
AIにレコメンドされにくいサイトには、共通点があります。
それは、自社の強みやサービスの必要性を言語化できていないことです。
AIにレコメンドされにくいのは、自社の強みやサービスの必要性を言語化できていないサイトです。
たとえば、サービスページに「高品質なサービスを提供しています」「お客様に寄り添います」とだけ書かれていても、AIはその会社をどの文脈で紹介すべきか判断しづらくなります。
重要なのは、現状、課題、具体策、結果、展望を説明することです。
どのような状況の人が困っているのか。その課題に対して、自社はどのようなアプローチを取るのか。その結果、どのような変化が起きるのか。さらに、その先にどのような展望があるのか。
ここまで説明されていると、人間にもAIにも伝わりやすくなります。
また、FAQのように、お困りごとの動機別に端的に紹介できるコンテンツも重要です。
AI検索は、質問に対して回答を作る検索体験です。
だからこそ、ユーザーが実際に抱えている疑問に対して、ページ内で明確に答えているかどうかが大切になります。
単にサービス名を並べるだけではなく、悩みや疑問ごとに情報を整理することが必要です。
中小企業がまず整えるべき5つのコンテンツ
では、中小企業は何から整えるべきでしょうか。
新しくAI検索対策用の特殊なページを大量に作る前に、まずは既存サイトの中で、AIにも人にも伝わる情報を整えることが重要です。
1. 代表者プロフィール
代表者プロフィールは、AI検索対策でも重要なコンテンツです。
誰がそのサービスを提供しているのか。どのような専門性があるのか。どのような現場経験や実績を持っているのか。
これらが明確になることで、発信内容の信頼性が高まります。
特に中小企業では、代表者の考え方や専門性が、そのまま会社の信頼性につながることがあります。
2. FAQ
FAQは、各サービスページに入れるべきです。
AI検索もSEOも、ユーザーが困っているから検索するという点では同じです。
そのため、よくある質問をまとめるだけでなく、検索される悩みや問い合わせ前の不安に基づいてFAQを作ることが重要です。
料金、期間、対応範囲、成果、他社との違い、始めるタイミングなど、ユーザーが意思決定前に知りたいことを端的に回答します。
3. 実績・お客様の声
AIが会社をレコメンドするには、評価や実績も重要な判断材料になります。
自社がどれだけ良いことを言っていても、第三者からの評価や実績が見えないと、推薦しづらくなります。
支援実績、お客様の声、導入事例、レビュー、Googleビジネスプロフィールの口コミなどを整えることで、信頼性を補強できます。
4. 専門性を高めるコラム
コラムは、専門性を伝える窓口になります。
ただし、一般論だけのナレッジ記事を大量に作るだけでは不十分です。
自社の現場で見てきた課題、支援事例、判断基準、経験談を入れることで、他社にはない一次情報になります。
セルフアチーブでも、端的に分かるコンテンツや内部施策を整えることで、多くのキーワードでAI検索上に表示・インプレッションされる状態になっています。
これは、単に用語を追ったからではなく、読者の課題に対して必要な情報を、AIにも理解しやすい形で整理してきた結果だと考えています。
5. 会社情報と構造化データ
会社情報も重要です。
所在地、事業内容、代表者、サービス内容、対応エリア、問い合わせ先など、法人としての信用に関わる情報はできる限り分かりやすく出しておくべきです。
また、構造化データを使う場合は、ページ上に表示されている内容と一致させることが大切です。
Google検索セントラルでも、構造化データはページ内容を理解するための明示的な手がかりになると説明されています。
ただし、構造化データだけを入れればAI検索対策になるわけではありません。
本文に必要な情報があり、その内容と構造化データが一致していることが前提です。
まずは、誰のどんな課題を、どのようなアプローチで解決し、どんな結果や展望につながるのかを整理しましょう。
この言語化が、代表者プロフィール、FAQ、実績、コラム、会社情報のすべてにつながります。
AI検索対策に関するよくある質問
Q. AI検索対策はLLMOと同じですか？
A. AI検索対策は大きな考え方で、LLMOはその中の呼び方・切り口の一つとして整理できます。SEO、LLMO、GEO、AIEOを完全に別物として切り離すより、自社情報をAIにも人にも正確に理解してもらうための施策として捉えるのが現実的です。
Q. GEOやAIEOという言葉も覚える必要がありますか？
A. 細かい定義を暗記する必要はありません。ただし、どのような呼び方があるかを知っておくと、情報収集のアンテナが広がり、支援会社や社内担当者との認識合わせもしやすくなります。
Q. 中小企業はまず何から始めるべきですか？
A. まずは、自社の商品やサービスが、誰のどんな課題を、どのようなアプローチで解決し、どんな結果や展望につながるのかを言語化することから始めます。
Q. SEO対策とは別にAI検索対策をやる必要がありますか？
A. 完全に別施策として考えるより、SEOの土台にAI検索視点の情報整理を重ねる考え方がおすすめです。GoogleもAI機能に表示されるための追加の特別要件はないと説明しています。
まとめ｜用語よりも、選ばれる理由を言語化する
AI検索対策、LLMO、GEO、AIEO、AEOなど、AI検索まわりの言葉は増えています。
ただ、現時点では定義が完全に統一されているわけではありません。
そのため、細かい言葉の違いに振り回されすぎる必要はありません。
一方で、どのような呼び方があるのかを把握しておくことは大切です。情報収集の幅が広がり、お客様や社内メンバー、外部支援会社との共通言語にもなるからです。
大切なのは、用語そのものではありません。
自社の商品やサービスを、AIにも人にも正確に理解してもらい、必要な場面でレコメンドされる状態を作ることです。
そのためには、代表者プロフィール、FAQ、実績・お客様の声、専門性を高めるコラム、会社情報を整える必要があります。
AI検索対策を始めたい方は、まず自社が「誰のどんな課題を、どう解決する会社なのか」を言語化するところから始めてみてください。
セルフアチーブでは、SEO対策やLLMO対策、AI検索時代のコンテンツ設計について、現状分析から改善提案まで対応しています。自社サイトがAI検索時代にどう見られているか不安な方は、お気軽にご相談ください。
代表取締役
新原 秀崇
大学卒業後、外資系企業やラジオ局で営業・マーケティングを経験。2011年に株式会社セルフアチーブを創業し、神戸を拠点に中小企業のWEB集客支援を開始。累計200社以上の顧客獲得を支援し、コンテンツマーケティング・SEO・WEB広告を専門領域として代表自ら戦略設計に携わる。
