AIOとLLMOの違いとは？SEOとの関係やAI検索のリスクと対策を解説

「AIOとLLMOの違いって生成AIとどう関係があるの？」
「AIOやLLMOの対策とSEO対策との違いがよく分からない」

ここ数年、Webマーケティングでよく耳にするようになったAIOとLLMOなどの用語に、戸惑っている人も多いのではないでしょうか？

他にもGEOやAEOといった関連用語があり、いずれも生成AIが関係していることから、定義の違いに悩む人も少なくありません。

AIO・LLMO・GEO・AEO・SEOは、いずれもWeb上の情報をユーザーに届けるための取り組みに関係する用語です。

主な違いは、最適化の対象や目的にあります。

一方、実務で取り組むコンテンツ制作や情報の信頼性向上などには、多くの共通点があります。

比較項目	AIO	LLMO	GEO	AEO	SEO
正式名称	AI Optimization	Large Language Model Optimization	Generative Engine Optimization	Answer Engine Optimization	Search Engine Optimization
意味	AI最適化	大規模言語モデル最適化	生成エンジン最適化	回答エンジン最適化	検索エンジン最適化
主な対象	AI全般（※1）	大規模言語モデルを活用するサービス	生成AIを利用した検索体験	回答を直接提示する検索体験	Googleなどの検索エンジン
主な目的	AIに自社の情報を正しく理解・提示してもらう	生成AIに自社の情報を正しく理解・参照してもらう	AIが回答を生成する際に自社情報を参照・引用してもらう	ユーザーの質問に対する回答として自社情報を採用してもらう	検索結果での露出を高め、Webサイトへの流入を促す

実はこれらの用語はまだ業界全体で定義が完全に統一されておらず、AI検索時代のなかで確立されつつある過程です。

この記事では、2026年10月時点でのAIOとLLMOの違いについて解説します。

AIOとLLMOの違いとは？

「AIO」と「LLMO」の大きな違いは、AI対策における最適化の対象です。

基本的には、どちらもAIに自社の情報を正しく理解してもらい、回答や検索結果に反映されることを目指す取り組みを指します。

しかし、AIを利用したプラットフォームやサービスがたくさん存在する現在では、複数の名称や用語が生まれつつあります。

まずは、AI関連のWebマーケティング用語として代表的なAIOとLLMOについて、基本的な違いを比較表で確認してみましょう。

用語	AIO	LLMO
正式名称	AI Optimization	Large Language Model Optimization
意味	AI最適化	大規模言語モデル最適化
主な対象	AI全般	大規模言語モデルを活用するサービス（ChatGPTやGeminiなど）
主な目的	AIを通じて自社の情報が正しく理解・提示される状態を目指す	生成AIが自社の情報を正しく理解し、回答に反映・引用する状態を目指す
主な取り組み	・コンテンツや企業情報の整理 ・AI検索での情報表示への対応	・一次情報の充実 ・情報の構造化 ・外部サイトでの言及の充実

この表から分かるとおり、AIOはAI全般の対策になりますが、LLMOは生成AIのモデル及びサービスを対象とした対策を指します。

分かりやすく言えば、AIO対策の一部分がLLMO対策というわけです。

ここからは、AIOとLLMOそれぞれの定義を詳しく解説します。

AIO（AI Optimization）とは？

AIOとは「AI Optimization」の略で、日本語では「AI最適化」と訳されます。

広い意味では、AIが自社の情報を正確に理解し、回答や情報提示に活用できるようにする取り組みです。

たとえば、次のような施策がAIO対策に含まれます。

こうした取り組みを通じて、AIが自社について誤解するリスクを減らし、ユーザーへの回答に適切な情報が反映されることを目指します。

ただしAIOは、AI全般への最適化を意味する場合のみに使われるとは限りません。

Webマーケティング施策では、Google検索の「AI Overviews（AIによる概要）」の略として使われることもあります。

「AIによる概要」は、Google検索でユーザーの質問に対する要約を表示し、関連するWebページへのリンクなどを提示する機能です。

この機能への対策をAIOと呼ぶ場合、対象はGoogle検索のAI機能に絞られます。

そのためAIOという用語を見かけた時は、「AI全般への最適化」と「GoogleのAI検索機能への対策」のどちらなのか、文脈に応じて意味を判断しましょう。

LLMO（LLM Optimization）とは？

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストデータなどをもとに、文章の生成や質問への回答を行う「AIモデル」のことです。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIサービスで活用されていて、「GPT-6（フラッグシップモデル）」「Gemini 4 Carbon」といったモデル名がつけられていることもあります。

LLMOは、こうしたモデルを利用するサービスが自社の情報を正しく理解し、回答を生成する際に適切な情報を参照できるようにする取り組みです。

具体的には、次のような施策が挙げられます。

ただしLLMO対策を実施したからといって、必ず自社が回答に表示されたり、引用されたりするわけではありません。

生成AIの回答は、その時の質問内容や参照できる情報、サービスごとの仕組みなどによって変わります。

LLMO対策は、AIモデルの学習データに自社情報を確実に取り込ませる施策ではないので注意しましょう。

AIモデルは学習済みの情報を使う場合もあれば、質問に応じてネット上の情報を検索・参照する場合もあります。

LLMO対策では、AIモデル自体の学習内容を直接変更できると解釈してしまう人もいるため、間違えないように気を付けてください。

AIO・LLMO・GEO・AEOの違い

AI検索に関してよく耳にする4つの用語「AIO」「LLMO」「GEO」「AEO」の違いを一言で表すと、AIとの向き合い方です。

これらの4つは取り組むべき施策に共通点が多いため、目的を混同してしまうことがあります。

AIO・LLMO・GEO・AEOの違いについて、簡単にまとめた比較表で確認してみましょう。

用語	正式名称	意味	目的	AI検索の対策方針
AIO	AI Optimization	AI最適化	AI全般への最適化	AIに自社の情報を正しく理解・提示してもらう
LLMO	Large Language Model Optimization	大規模言語モデル最適化	大規模言語モデルを活用したサービスへの最適化	AIによる自社情報の理解や回答への反映
GEO	Generative Engine Optimization	生成エンジン最適化	生成AIを利用した検索体験への最適化	AIが回答を生成する際に、自社の情報を参照・引用してもらう
AEO	Answer Engine Optimization	回答エンジン最適化	回答を直接提示する検索体験への最適化	ユーザーの質問に対する回答として、AIに自社の情報を採用してもらう

この表を見て、「GEO」と「AEO」の違いが分かりにくいと感じた人は少なくないでしょう。

そもそもAI検索は、入力された質問の意図や文脈をAIが解釈し、複数のWebサイトから収集した情報を1つの回答として要約・提示する仕組みです。

GEOとAEOは、このAI検索の対策における実務的なアプローチに大きな違いがあるため、AIOやLLMOとあわせて覚えておいてください。

ここからはGEOとAEOについて、それぞれ詳しく解説します。

GEO（Generative Engine Optimization）とは？

GEOとは「Generative Engine Optimization」の略で、日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。

GEOは、生成AIが複数の情報を要約・統合して文章を作る（生成する）際に、自社のWebコンテンツなどを適切に参照・引用できるようにする取り組みです。

ユーザーの質問に対し、AIが要約や対話形式で回答を生成するような検索体験を指す場合もあります。

GEOの主な施策には、次のようなものがあります。

GEOで重要なのは、一般的な情報を並べるだけでなく、独自性のある情報を提供するコンテンツを発信することです。

ネット上で生成AIが参照できる情報が多数あるなかで、自社ならではの知見や検証結果は、コンテンツの価値を高める要素になります。

AEO（Answer Engine Optimization）とは？

AEOとは「Answer Engine Optimization」の略で、日本語では「回答エンジン最適化」と訳されます。

AEOは、ユーザーの質問に対し、AIが最も的確な回答を返す場面を意識した取り組みです。

検索結果に表示される強調スニペットや、生成AIによる適切な回答といった検索体験を指す場合もあります。

AEOでは、ユーザーの疑問に対して、正確で分かりやすい答えを提供するコンテンツが求められます。

具体的な施策は、次のとおりです。

AEOで重要なのは、ユーザーが必要な情報をすぐに見つけられる利便性の高い構成・形式です。

AEOとGEOは重なる部分がありますが、AEOは「質問への回答としてAIに自社の情報がそのまま採用されること」に重点を置きます。

それに対してGEOは、「生成AIが回答を作る際に自社の情報を参照・引用すること」に重点を置いているのが大きな違いです。

そのため、「目的のシーンでどうすればAIに選んでもらえるか」という視点で考えると分かりやすいかもしれません。

実務でやるべきAIO・LLMO対策【GEO・AEO共通】

ここまでAIO（AI最適化）をはじめ、LLMO（大規模言語モデル最適化）・GEO（生成エンジン最適化）・AEO（回答エンジン最適化）を解説しましたが、基本的な施策は同じです。

そのため、AI検索への対策を検討するのであれば、AI全般への最適化を目指す「AIO対策」や、ChatGPTを対象にした「LLMO対策」を始めてみるのがよいでしょう。

実務で取り組みたいAIO対策の主な施策は、次の5つです。

これらはAIO・LLMO・GEO・AEOと共通した代表的な施策です。

定義に違いはあっても、AIに選んでもらうためのコンテンツ作りは共通する点が多いので、参考にしてみてください。

E-E-A-Tを意識した情報発信

AIO対策ではE-E-A-Tを意識して、情報の根拠や発信者の専門性を明確にした情報を発信することが重要です。

E-E-A-TとはGoogleが定めている検索品質評価の考え方で、経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）の4つの要素を指します。

SEO（検索エンジン最適化）対策において、E-E-A-TはGoogleが検索品質評価ガイドラインで、コンテンツの信頼性を見る考え方です。

E-E-A-TはAI検索専用の評価基準ではありませんが、ユーザーが安心して情報を判断できるコンテンツの基準であり、AIが参照する情報の信頼性を示す材料になります。

もしE-E-A-Tに取り組む場合は、次のポイントを参考にしてみてください。

特に専門的なテーマを扱う記事では、情報の正確性に加えて、執筆者がどのような知識や経験をもとに解説しているのかを伝えることが大切です。

また、資格や実績を形式的に掲載するだけでは、AIに信頼性が十分に伝わらない場合があります。

実際の経験に基づく解説や、主張を裏付けるデータを組み合わせて、参照しようとするAIが内容を検証できる状態を目指しましょう。

事実ベースの一次情報と独自データ

AI検索に対応したAIO対策では、自社ならではの一次情報や、独自性のある事実ベースの情報をネットで発信することが重要です。

この場合の一次情報とは、自社で実施した調査や検証、実務経験などから得られた情報。

独自性のある情報は、ユーザーに新たな知見を提供し、コンテンツの価値を高める要素となる情報を指します。

具体的には、次のような情報をコンテンツに盛り込むとよいでしょう。

事実ベースの情報を掲載する際は、数値・出典・日付などを明記して、コンテンツの信頼性を高めることがAIに選んでもらえるポイントです。

一方で、十分な根拠がないまま、独自の見解を事実のように掲載するのは避けましょう。

調査結果と考察を区別して、確認できている事実を正確に伝えることが大切です。

結論ファースト／Q&A・FAQ形式

AI検索を意識したコンテンツ制作では、疑問に対する回答を明確に示すために、結論ファーストとQ&A・FAQ形式を意識することが重要です。

回答が文章の後半にあると、参照しようとするAIは必要な情報を見つけるまでに時間がかかるため、他のサイトを選ぶ可能性があります。

そのため、コンテンツを作成する際は、次の流れを意識しましょう。

分かりやすく簡単にまとめると、次のような文章になります。

見出し（段落）ごとに、この流れを意識すると、ユーザーだけでなくAIも内容を理解しやすくなります。

特にAI検索での回答を想定して、そのまま引用しやすくなる文章を意識するのがポイントです。

難しい言い回しや長文は、AIに参照されにくい可能性があるので注意しましょう。

企業名やサービス名などの表記を統一

AIO対策では、企業名・サービス名・ブランド名を統一して、所在地や提供内容などを正確に記載することが非常に重要です。

これらの表記がWeb上でばらばらになっていると、AIは別の会社やサービスと判断するおそれがあります。

まずは、自社が管理するWebサイトを中心に、次の情報を確認してみるとよいでしょう。

特に注意すべきなのは、公式サイト内のページ間における情報の整合性です。

サービス名や料金、提供条件などが変更された場合は、関連するページも含めて更新してください。

古い情報が残っていると、AIが誤った内容を参照してしまう可能性が高いです。

また、外部サイトで紹介されている情報も未更新になっていないかどうか、あわせて確認するようにしましょう。

外部メディアでの露出向上

AIが生成する回答を意識したAIO対策では、外部メディアで自社がどのように紹介・評価されているかも大切なポイントです。

AIは公式サイトをはじめ、ネット上に掲載された複数のWebページの情報を網羅的に参照します。

そのため、次のような情報源を日頃からチェックしておく必要があります。

もし外部メディアでの露出を増やす施策を行う際は、掲載数だけを追い求めるのではなく、内容の正確性・信頼性も重視しましょう。

AIO対策はネット全体の情報環境を整える施策とも言えるため、まずは現状の改善から始める方が適切であるケースも多いです。

この場合の施策は、SEO（検索エンジン最適化）対策とも共通しているので、取り組みやすいという利点もあります。

AIO対策とSEO対策の違い

AIO対策とSEO対策の違いは、対象をはじめとした、対策の目的や目指す成果です。

先ほどAIO・LLMO・GEO・AEOの共通施策としてSEO対策にもふれましたが、最終的な目標が異なるので注意してください。

ただし、AIO対策とSEO対策は、必ずしも別々に取り組むものではありません。

GoogleのAI OverviewsやAIモードでは、従来のSEO対策がそのまま重要になります。

実際にGoogleでは公式ドキュメントで、AI OverviewsやAIモードに表示されるために「追加の要件も、特別な最適化も必要ない」と説明しています。

SEO のベスト プラクティス
AI による概要と AI モードのための特別な最適化を行う必要はありませんが、次のようなこれまでの SEO の基本は引き続き重要となります。

・クロールが robots.txt に加え、CDN またはホスティング インフラストラクチャで許可されていることを確認します。
・コンテンツがウェブサイトの内部リンクから簡単に見つけられるようにします。
・ユーザーにとって優れたページ エクスペリエンスを提供します。
・重要なコンテンツはテキスト形式で提示します。
・可能な場合は、高品質の画像と動画でテキストのコンテンツをサポートします。
・構造化データをページに表示されるテキストと一致させます。
・Merchant Center とビジネス プロフィールの情報が最新のものであることを確認します。

引用元：「Google Search Central」AI 機能とウェブサイト

つまり、GoogleのAI検索においては、検索エンジンに正しく認識・評価されるためのSEOの基本が土台となります。

ただしChatGPTなどの生成AIサービスでは、情報の取得方法や参照の仕組みがGoogle検索とは異なります。

そのため、各サービスの仕様に応じて、クローラーのアクセス設定や情報の見つけやすさなどを確認することも重要です。

このように、AIO対策とSEO対策の関係は、どのAI検索サービスを対象とするかによって異なります。

	AIO対策	SEO対策
正式名称・意味	AI Optimization／AI最適化	Search Engine Optimization／検索エンジン最適化
主な対象	AI全般（AI Overviews・AIモード・ChatGPTなど）	検索エンジン（Google、Yahoo!など）
主な目的	AIの回答や情報源としての表示・参照	検索結果での上位表示
目指す成果	・AI回答での言及、引用や参照 ・ブランド認知の向上	・検索順位の改善 ・自然検索流入の増加
情報の取得方法	検索インデックスや各AIサービスの情報取得・参照	クロール・インデックス・検索順位付け
コンテンツ施策	正確性・専門性・独自性のある情報提供	検索意図に沿った有益なコンテンツの作成
技術的な施策	検索エンジンやAIサービスのクローラーが情報を取得できる環境の整備	クロール・インデックスの最適化、内部リンクなど
評価・確認方法	AI検索での表示・引用状況、AI経由の流入など	検索順位・検索流入・CV数など

SEOとAIOの目的には違いがありますが、コンテンツの品質や技術的な基盤など、共通する取り組みも多くあります。

特にGoogleのAI検索では、SEOとは別にAIO専用の施策を増やす必要はありません。

その一方で、ChatGPTなどの生成AIサービスでは、それぞれの情報取得の仕組みに合わせた対応も検討する必要があります。

これにより、従来の検索結果とAI検索の両方から、ユーザーとの接点を増やすことが期待できます。

AIO対策とSEO対策を併用する時のポイントは、以下のとおりです。

AIO対策とSEO対策の違いをふまえて、それぞれ詳しく説明します。

ユーザーの検索行動の変化を理解する

AI検索と従来の検索ではユーザーの検索行動が異なるため、AIO対策とSEO対策ではその変化を理解することが大切です。

これまではユーザーが検索エンジンの検索窓にキーワードを入力し、検索結果から複数のページを選んで情報を集める行動が一般的でした。

しかしAI検索では、ユーザーが自然な文章で質問し、AIから直接回答を得ることができます。

両者の流れを比較すると、ユーザーの検索行動は次のとおりです。

AI検索	従来の検索
①AIを活用したサービスに質問を入力 ↓ ②AIが生成した回答を読む ↓ ③必要に応じてAIが引用・参照した情報源を確認する	①検索エンジンの検索窓にキーワードを入力 ↓ ②検索結果に表示されたWebページをユーザー自身が比較・判断する ↓ ③検索結果からWebサイトへアクセスする ↓ ④ユーザー自身でWebサイトの情報を確認する

AI検索では、ユーザーの質問からAIが検索意図を読み取り、適切な回答を直接表示してくれるのが大きな特徴です。

検索エンジンでも、Google検索の「AI Overviews（AIによる概要）」のように、検索結果の上部にAIの回答が生成される機能があります。

そのため、ユーザーは自分で情報を選別したり、サイトをクリックしたりする必要がなくなりました。

この行動は「ゼロクリック」と呼ばれ、AIによる要約・概要表示の普及によって、ゼロクリック率は拡大傾向にあります。

実際に、消費者パネルのウェブ行動ログデータを基にコンサルティング事業を手掛ける「ヴァリューズ」の調査によれば、ゼロクリックの割合は2025年9月時点で63.5%です。

これによりWebサイトへのアクセス減少が懸念されているため、今後はAIO対策とSEO対策の併用が必須になっていくと考えられます。

AI検索にあわせた成果指標を設定する

AIO対策では、まだ統一的な指標や方法が確立していないことが多いため、取り組む際は成果指標を設定することから始めます。

SEO対策の場合、検索順位・自然検索流入・クリック率・コンバージョン率などが成果指標となります。

しかしAIO対策ではゼロクリック行動のようなパターンが多いため、AI経由の流入をすべて正確に識別できるとは限りません。

そのため、計測できる範囲を理解したうえで、次のような指標を設定するとよいでしょう。

AI検索時代においてAIO対策とSEO対策の併用は、ユーザーが情報を発見して企業を理解し、最終的な行動に至るまでの流れを把握することが重要です。

2つの対策を組み合わせることで結果を数値化できる部分もあるため、SEO対策が必要ないというわけでもありません。

対象や目的に違いはありますが、どちらもWeb上で自社の情報をユーザーに届けるための取り組みなので、それにあわせた指標を設定しましょう。

AI検索のリスクと企業が取るべき対策【AIO・LLMO対策＋α】

AI検索には企業にとってリスクがあるため、AIOやLLMOの対策に取り組むのであれば、リスク対策もあわせて行う必要があります。

企業が特に注意したいリスクは、以下の2つです。

AI検索はユーザーが必要な情報を効率よく得られる便利な仕組みですが、意図しない事態が発生するケースがあります。

そんな時に企業はどのように対応すべきなのか、リスクとともに具体的な対策を解説します。

AIが誤情報や古い情報を提示する可能性

AI検索でのAIによる回答では、事実と異なる情報を生成したり、古い情報をもとに説明したりする場合があるので注意が必要です。

事実に基づかない内容を、AIがもっともらしい文章で出力するこの現象は、「ハルシネーション」と呼ばれています。

ハルシネーションでは、次のような問題が発生する可能性があります。

このような問題を防ぐには、情報の発信元や参照される可能性があるWebページを日頃から確認することが重要です。

これをふまえて、企業ができるリスク対策は次のとおりです。

もし誤情報や古い情報が回答された場合、まずはAIが参照・引用した情報の発信元を把握しましょう。

ただし、該当する部分を修正しても、その情報がすぐに反映されないこともあります。

AIが回答内容を変更する時期や条件はコントロールできないので、ハルシネーションを含む回答は早めに気付くことが大切です。

誤情報がブランドイメージに影響する可能性

AI検索では、ネガティブな情報がユーザーの目に触れて、ブランドイメージが低下する可能性があります。

AIによる回答は、企業の公式サイトだけでなく、口コミサイト・ニュース記事・SNSなどの外部情報も反映されるのが特徴です。

したがって、外部のWebサイトに掲載された、企業に関する否定的な情報が含まれるケースも珍しくありません。

企業に関するネガティブ情報には、次のようなものがあります。

このようなネガティブ情報に早く気付くためには、ネット上の評判を継続的に確認しましょう。

ネガティブ情報を放置すると、内容によってはユーザーが企業に対して不安を感じ、問い合わせや購入を見送る可能性があります。

採用活動や取引先との関係に影響するケースも考えられるため、状況に応じた対応を行ってください。

もし自社に関するネガティブな情報が掲載されているのを発見したら、次のような順番で対処するのが適切です。

AIO・LLMO対策ではコンテンツ制作のみに注目しがちですが、ネットのさまざまなWebサイトやコンテンツの整備も重要なポイントです。

AIの特性上、検索エンジンの検索結果で下位に位置するような情報を参照する可能性もあるため、油断ができません。

AI検索時代のリスク対策としてネット監視は非常に有効なので、まずは風評被害の予防を兼ねたAIO・LLMO対策を始めてみるのもいいかもしれません。

AIO・LLMOの対策ならBLITZ Marketingにご相談ください

AIOとLLMOの違いからはじめ、ここまでAIO対策やAI検索のリスク、SEO対策との違いなどを説明してきました。

AI全般の最適化のための施策はまだ不確実な部分も多いため、「何から始めたらいいのか分からない」と悩む方も多いのではないでしょうか？

そんな時は、Webマーケティング事業・Webブランディング事業を行っている「BLITZ Marketing」にご相談ください。

BLITZ Marketingでは、誹謗中傷・風評被害対策のプロフェッショナルでもあるため、ネット監視サービスを提供しています。

また、これまでの事業で培った10年以上のノウハウを活かして、ネガティブ情報を非表示にする「逆SEO対策」も可能です。

どちらの施策もお客様の状況にあわせて対応できるので、気になる方のサービスからお気軽にお問い合わせください。

AI検索の風評リスクを監視する「AIブランドモニター」

BLITZ Marketingでは、ネット上の評判を監視して問題を早期発見する、風評監視ツール「AIブランドモニター」を提供しています。

AIブランドモニターの主な特徴は、次のとおりです。

「AIは自社をどのように評価しているのか？」「AI検索の回答で参照されそうな情報はどれか？」

このような課題を解決するには、分析機能が付いたネット監視が最適です。

AIブランドモニターなら、検索エンジン・評価サイト・掲示板・SNSの投稿まで、しっかりとチェックします。

「AIO・LLMO対策の第一歩としてネット監視を始めたい」と思ったら、ぜひこちらからご相談ください。

1ヶ月間の無料トライアルを実施中！

「AIブランドモニター」は、1ヶ月無料で利用できるトライアル期間が用意されています。

ツールに実装されている口コミ管理サポート機能も利用できるので、普段の炎上対策にも有効です。

「SNSの投稿文のリスクスコア分析」や「Googleマップの口コミへの返信文作成」を試してみたい方も、ぜひお気軽にお問い合わせください。

AIが参照する情報環境を整える「逆SEO対策」

BLITZ Marketingの誹謗中傷・風評被害対策サービスでは、ネガティブ記事をはじめ、サジェストやキーワードの非表示を支援しています。

なかでも注目の施策は、Webマーケティング・Webブランディングの知識と技術を活かした「逆SEO対策」です。

オウンドメディアなどのコンテンツ制作が得意なBLITZ Marketingでは、既存のSEO対策コンテンツをベースに、AIに理解されやすくする環境改善が可能。

ポジティブな情報でネガティブな情報を見えにくくする逆SEO対策で、AIO・LLMO対策の足掛かりをつくります。

「SEO対策用のコンテンツはあるけど、外部のネガティブ情報が心配」という場合は、ぜひこちらからご相談ください。

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BLITZ Marketingでは、ネットのリスクを一覧で確認できる「リスク調査シート」を無料で作成しています。

検索結果やサジェストに表示されるネガティブ状況を専門スタッフが網羅的に調査するので、自社の評判をチェックするチャンスです。

AI検索のリスクに備えるためにも、この機会にリスク調査シートで現状を確認してみてはいかがでしょうか？

AIOとLLMOに関するよくある質問

最後に、AIOとLLMOに関するよくある質問をまとめました。

これまでのおさらいも含まれているので、ぜひチェックしてみてください。

AIOとLLMOは同じ意味ですか？

AIOとLLMOは関連する用語ですが、必ずしも同じ意味ではありません。

AIO（AI Optimization）はAI全般への最適化、LLMO（Large Language Model Optimization）は大規模言語モデルを活用するサービスへの最適化を指します。

ただし、AIOがGoogleの「AIによる概要（AI Overviews）」への対策を意味する場合もあるため、文脈によって対象範囲が異なります。

記事やサービスの説明でAIOという用語を見かけた際は、AI全般への最適化を指すのか、GoogleのAI検索機能への対策を指すのかを確認しましょう。

AIO・LLMO対策をすればAI検索で必ず参照・引用されますか？

AIO・LLMO対策を実施しても、AIの回答に自社が必ず表示されたり、情報源として引用されたりするわけではありません。

AIの回答は、ユーザーの質問内容や利用するサービス、参照可能な情報などによって変わります。

対策者がAIの回答内容や表示順位を直接コントロールすることもできません。

そのため、AIに表示されることだけを目的にするのではなく、AIフレンドリーなコンテンツ制作を継続することが重要です。

AIO・LLMO対策では新しい記事を作る必要がありますか？

必ずしも新しい記事を作成する必要はありません。

既存コンテンツの品質を見直すことも有効な取り組みなので、まずは情報の正確性・網羅性・独自性を確認してみましょう。

古い情報が残っている場合は更新し、説明が不足している場合は必要な情報を追加します。

もし既存記事では対応できない検索意図や、新たに伝えるべき情報がある場合は、新規記事の作成を検討してください。

AIO・LLMO対策の効果はどのように確認できますか？

AIO・LLMO対策の効果はAI検索での言及状況だけでなく、Webサイトへの流入や問い合わせなど、複数の指標を組み合わせて評価します。

ただし、AI検索での言及や引用を測定する統一的な方法は、まだはっきりと確立しているわけではありません。

特にAI検索での回答は、質問の表現や確認日時によって変わる場合があります。

したがって、測定できる範囲やデータの限界を理解し、従来のSEO指標や事業成果と合わせて判断することが重要です。

AIO・LLMO対策をするとSEO対策は不要になりますか？

AIO・LLMO対策を進める場合でも、従来のSEO対策は引き続き必要です。

検索エンジンがページを取得・理解できる状態を整えることは、AIO・LLMOにとっても重要な基盤となります。

ユーザーにとって有用で信頼できるコンテンツを提供する施策も共通しているため、SEOが不要になることはありません。

むしろSEOを土台にしながら、AI検索への対応を組み合わせることが現実的な方針です。

AIO・LLMO対策は自分でもできますか？

自社サイトの情報整理や既存記事の改善など、基本的な施策は自分でも進められます。

まずは企業情報やサービス内容に誤りがないかを確認し、既存記事の品質を見直すところから始めましょう。

ただし、AI検索での表示状況を継続的に調査したり、外部サイトの情報を確認したりするには、一定の時間と運用体制が必要になります。

また、誤情報・ネガティブ情報に対処する場合は、情報の発信元の確認や訂正依頼など、問題に応じて外部の支援を利用することも検討しましょう。

まとめ｜AIOやLLMOでAIに引用される企業を目指す

AIOとLLMOの大きな違いは最適化の対象で、AIOは「AI全般」、LLMOはその一部である「大規模言語モデル（LLM）」が対象とされています。

AI検索に対応するためにAIO対策とSEO対策を併用して実施することが推奨されますが、AIOに関しては統一的な指標はまだ確立していません。

さらにAI検索には企業にとって風評リスクもあるため、まずはネット上の情報環境の見直しや、ネット監視から始めるのが最善の方法です。

AIの回答で自社の情報を参照・引用してもらうためにも、ユーザーとAIに正しい情報を分かりやすく伝えられるようなコンテンツ作りに挑戦してみてはいかがでしょうか？