AIOとLLMOとは？AI時代に知っておきたいWeb集客の新常識
AIOとLLMOとは？AI時代に知っておきたいWeb集客の新常識
目次
- AIOとLLMOが注目される背景
- AIOとは？AI最適化の基本を理解する
- LLMOとは？大規模言語モデル最適化を解説
- AIO・LLMOとSEOの違いと関係性
- なぜ今AIO・LLMO対策が必要なのか
- AIO・LLMO対策の具体的な方法5選
- E-E-A-TがAIO・LLMOで重要な理由
- 構造化データの活用で「AIに選ばれる」サイトへ
- AIO・LLMO対策を始める際の注意点
- まとめ：SEOとAIO・LLMOの両輪で成果を出す
「ChatGPTに自社の情報が出てこない」「GoogleのAI Overviewに競合ばかり表示される」——こうした声が、Web担当者の間で急速に増えています。
生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しました。従来の「検索して調べる」から「AIに聞く」という新しいスタイルが、当たり前のものになりつつあります。ナイルが2025年10月に実施した調査では、「生成AIで調べものをする」と回答した人が43.5％に達しており、AIが情報収集の起点になるケースは着実に増加しています。
こうした変化に対応するため、Web業界で注目されているのが「AIO（AI最適化）」と「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という概念です。本記事では、AIOとLLMOの基礎知識から具体的な対策方法まで、京都のWeb制作会社・株式会社ドラマがわかりやすく解説します。
検索行動の変化がWebマーケティングを変える
ここ数年でユーザーの情報収集方法は劇的に変わりました。かつては「Google検索で調べる」が主流でしたが、現在はChatGPTやGemini、PerplexityといったAIツールに質問を投げかけ、その回答を参考にするユーザーが増えています。
Googleも2024年から「AI Overviews」という機能を本格展開し、検索結果の上部にAIが生成した要約を表示するようになりました。ユーザーは検索結果一覧をスクロールしなくても、AI Overviewsを読むだけで疑問を解消できるケースが増えています。
ahrefsが2025年4月に発表した調査によると、情報系クエリにおける検索結果1位のクリック率は、2024年3月と2025年3月を比較して2.5ポイント低下したとのこと。「ゼロクリック検索」と呼ばれる現象が加速しているのです。
「見つけてもらう」から「AIに選ばれる」へ
従来のSEO対策は、検索結果で上位に表示され「ユーザーに見つけてもらう」ことを目指してきました。しかしAI時代においては、それに加えて「AIに自社の情報を正しく引用してもらう」ことが重要になっています。
AIは膨大なWebコンテンツを学習し、ユーザーの質問に対して「信頼できる情報」を選んで回答を生成します。自社サイトがAIの回答に引用されれば、直接的な流入だけでなく、ブランド認知の向上や指名検索の増加といった効果が期待できます。
逆に言えば、AIに認識されない、あるいは誤った情報で引用されてしまうと、ビジネス機会を逃すことになりかねません。だからこそ今、AIOとLLMOへの対策が急務とされているのです。
AIOの定義と範囲
AIO（AI Optimization）は「AI最適化」の略称で、生成AIやAI検索エンジンに自社の情報が正しく・有利に表示されるよう最適化する取り組みを指します。
具体的には、GoogleのAI Overviews、ChatGPT、Gemini、Perplexityといったサービスで、自社の製品やサービス、ブランドが適切に言及されることを目指します。AlexaやSiriなどの音声アシスタントへの対応もAIOの範囲に含まれることがあります。
AIOは広義の概念であり、チャットボットやレコメンドエンジン、パーソナライズド検索など、AI全般への最適化を包括的にカバーします。狭義ではLLMO（後述）とほぼ同義で使われることも多く、文脈によって使い分けられています。
AIOが従来のSEOと異なる点
SEOは「検索エンジンのアルゴリズムに沿って評価される」ことを目指しますが、AIOは「AIが理解しやすく、引用したくなる」情報設計を重視します。
従来のSEOでは「人の検索行動」を中心にキーワード設計や構成を組み立てていました。一方AIOでは、AIアシスタントがWeb上の情報をどう認識し、回答にどう反映させるかが重要視されます。ユーザーに見つけてもらうだけでなく、「AIに正確に引用されること」が今後のコンテンツ戦略の鍵となるのです。
LLMOの定義
LLMO（Large Language Model Optimization）は「大規模言語モデル最適化」の略で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIによる回答に自社のコンテンツが引用・参照されるよう最適化する施策です。
LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのこと。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなどが代表的なサービスとして挙げられます。
LLMOは生成AI版のSEOと表現されることもあります。SEOがGoogleやBingなどの検索エンジンで上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答に自社サイトの情報を引用させたり、自社について正しく言及してもらうことを目的としています。
AIOとLLMOの違いを整理する
AIOとLLMOは似た文脈で使われますが、厳密には範囲が異なります。
AIOはAI全般への最適化を指す広義の概念で、チャットボットやレコメンドエンジンなども対象に含まれます。一方LLMOは、ChatGPTやGeminiといったLLM（大規模言語モデル）に特化した最適化手法です。
また、SEOの文脈ではAIOがGoogleのAI Overviewsを指すことが多く、ChatGPTやGeminiなどのチャット型生成AIに対する最適化はLLMOと呼ばれる傾向があります。ただし実務上は両者をほぼ同義として扱うケースも少なくありません。
そのほかにも「GEO（Generative Engine Optimization）」「AEO（Answer Engine Optimization）」といった類似用語が存在しますが、本質的な目的はいずれも「AIに引用される情報源になること」で共通しています。
対象の違い：検索エンジン vs 生成AI
SEOはGoogleなどの検索エンジンのアルゴリズムを理解し、その評価軸に沿った最適化を行います。具体的には、キーワード対策や被リンクの獲得、ページ速度の改善などが代表的な施策です。
一方AIO・LLMOは、AIモデルが学習・参照する情報として認識され、AIの回答に自社情報が登場するよう最適化を施します。「検索結果で上位に表示される」ことではなく「AIに信頼され、引用される」ことがゴールになります。
ユーザー行動の違い：クリック vs ゼロクリック
SEOでは、検索結果で上位表示されることでユーザーにクリックしてもらい、サイトへ誘導することを目指します。サイトへの訪問者数やクリック率がKPIの中心でした。
しかしAIO・LLMOの時代には「ゼロクリック検索」が増えています。AIが表示した回答を読んで満足し、元のWebサイトまで行かないという行動パターンです。「富士山の高さは？」という質問に対してAIが「3,776メートル」と答えれば、それ以上調べる必要がありません。
そのため、サイトへの訪問数だけでなく「AIに引用されることで会社名や商品名を知ってもらう」ことも重要な目標になっています。
SEOとAIO・LLMOは対立しない
誤解されがちですが、SEOとAIO・LLMOは対立する概念ではありません。むしろ両者は相互に補完し合う関係にあります。
AIが情報を参照する際、検索エンジンで上位表示されているサイトを「信頼できる情報源」として参照する傾向があります。しっかりとSEO対策ができているWebサイトは、AIからも信頼されやすくなるのです。
構造化データやE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の対策は、SEOでもAIO・LLMOでも共通して重要な要素です。これまでSEOで取り組んできた施策は、そのままAIO・LLMO対策にも活きるといえます。
株式会社ドラマでは、SEO対策サービスを通じてお客様のWebサイトを検索エンジンとAIの両方から評価される状態に導いています。
生成AI利用の急拡大
生成AIの利用者数は急速に拡大しています。調べものをする際に「まずChatGPTに聞いてみる」というユーザーが増え、従来の検索エンジン一強の時代は終わりを迎えつつあります。
特にBtoB領域では、製品やサービスの比較検討時にAIを活用するケースが増えています。「〇〇業界でおすすめの企業を教えて」といった質問に対し、AIの回答に自社名が含まれるかどうかは、新規顧客獲得に直結する問題です。
先行者利益を得られる今がチャンス
LLMOという概念を「すでに本格的に実施している」と答えた企業は8.8％にとどまっています（2025年調査）。一方で「試験的に開始している」と回答した企業は33.2％。約4割の企業が何らかの形でLLMO対応を始めていますが、本格的な対策を行っている企業はまだ少数派です。
今のタイミングでAIO・LLMO対策に注力すれば、競合他社に差をつけられる可能性があります。生成AIは学習したデータが長期間保持されやすいという特徴があるため、先行して「AIの推薦枠」を確保することは、中長期的に大きなインパクトをもたらすでしょう。
AIに誤った情報を引用されるリスク
AIO・LLMO対策を怠ると、AIに自社情報が正しく認識されないリスクがあります。古い情報や不正確な内容が引用されてしまうと、ブランド毀損につながりかねません。
適切な対策を行うことで、AIに正確に引用されるようになり、信頼性の構築やブランド毀損リスクの回避が可能になります。
1. 構造化データの実装
構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが正確に理解できるよう、決められた形式で意味づけをしたデータのことです。「これは商品名です」「これは価格です」「これは著者情報です」といったラベルを付けることで、AIがコンテンツの意味を正しく解釈できるようになります。
JSON-LD形式でのマークアップが推奨されており、Article（記事）、FAQPage（よくある質問）、Organization（組織情報）などのスキーマタイプが特に効果的です。
2. E-E-A-Tの強化
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、SEOで重要視されてきた概念ですが、AIO・LLMOにおいてもその重要性は変わりません。むしろAI時代においては、さらに重視される傾向にあります。
誰がその情報を発信しているのかを明確にすること、実体験に基づいた具体的な情報を提供すること、信頼できる情報源からの引用を行うことが重要です。
3. AIが理解しやすいコンテンツ構造
生成AIに引用されるためには、AIが理解しやすい文章や構成を意識する必要があります。
具体的には、見出しを使って情報を整理すること、FAQ形式で質問と回答を明確にすること、具体的な数値や事例を盛り込むこと、曖昧な表現を避けて明確に記述することが効果的です。「多数の実績があります」ではなく「2024年時点で導入社数は250社」など、具体的なファクトを明記することがAIからの信頼度を高めるポイントです。
4. セマンティックコーディングの徹底
HTMLタグが持つ意味・役割を理解し、正しくコーディングを行うことも重要です。見出しタグ（h1〜h6）を適切に使い分け、段落タグ（p）やリストタグ（ul/ol/li）を正しく活用することで、AIがページ構造を正確に把握できるようになります。
5. 最新情報の継続的な更新
AIは最新情報を優先する傾向があるため、定期的な情報更新が欠かせません。公開日や更新日を明記し、古い情報は適宜修正または削除することで、AIからの信頼性を維持できます。
株式会社ドラマでは、これらのAIO・LLMO対策を含めた総合的なWebコンサルティングを提供しています。技術的な実装からコンテンツ設計まで、ワンストップでサポートいたします。
E-E-A-Tの4つの要素
E-E-A-Tは「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」の頭文字を取ったもので、Googleが品質評価のガイドラインで重視している指標です。
AIは膨大な情報を学習し、信頼できる情報源を選んで要約や回答を作成します。その際、検索エンジンの評価（検索上位に表示されるページ）を「信頼できる情報源」として参照する傾向があります。つまりE-E-A-Tを高めることは、SEOだけでなくAIO・LLMO対策としても有効なのです。
「経験」を示すコンテンツの価値
2022年12月にGoogleがE-A-Tに「Experience（経験）」を追加したのは象徴的な出来事でした。AIが生成するコンテンツと差別化を図るため、実際の体験に基づいた情報の価値が高まっています。
「実際に使ってみた感想」「現場で直面した課題と解決策」「10年間の運用で学んだこと」——こうした一次情報は、AIが生成しにくいオリジナルコンテンツとして高く評価されます。
著者情報の明記
誰がその情報を発信しているのかを明確にすることは、E-E-A-Tを示すうえで重要です。著者のプロフィールページを設け、経歴や専門分野、資格などを記載しましょう。
構造化データのPerson schemaを実装することで、AIに著者情報を明示的に伝えることもできます。
構造化データとは何か
構造化データは、Webページの内容を機械（AIや検索エンジン）が理解しやすい形でコード化する仕組みです。Googleが採用するSchema.orgのフォーマットが国際標準として広く使われています。
人間はコンテンツを読むとき、文脈から意味を推測できます。一方AIにとってはただの文字列にしか見えない場合があります。構造化データを使って「これは記事です」「著者は〇〇です」「更新日は△△です」と明示することで、AIはコンテンツの意味をより正しく解釈できるようになります。
LLMO対策で優先すべき構造化データ
すべてのスキーマタイプを実装する必要はありません。まずは以下の3つから始めることをおすすめします。
Organization schema（組織情報）：会社名、ロゴ、所在地、SNSアカウントなどを記述し、企業の実在性と信頼性をAIに伝えます。
Article schema（記事情報）：記事のタイトル、著者、公開日、更新日、本文の概要などを明示し、AIが記事の内容を正確に理解できるようにします。
FAQPage schema（よくある質問）：質問と回答のペアを構造化することで、AIがQ&A形式で引用しやすくなります。
構造化データの検証方法
実装した構造化データが正しく動作しているかは、Googleの構造化データテストツールやSchema Markup Validatorで検証できます。エラーや警告が出た場合は修正し、正確なマークアップを維持しましょう。
SEO対策をおろそかにしない
AIO・LLMOに注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにしてはいけません。検索エンジンからのトラフィックは依然として重要な集客チャネルであり、SEOとAIO・LLMOは競合するものではありません。
AIが参照する情報源としてSEOで評価が高いサイトであることは、AIO・LLMO対策の前提条件ともいえます。「SEOの延長線上にあるAIO・LLMO」という意識で取り組むのが現実的です。
効果測定には時間がかかる
構造化データを実装したからといって、すぐに効果が現れるわけではありません。AIやGoogleがサイトを再クロールし、新しい情報を認識するまでには時間がかかります。通常1〜3ヶ月、場合によっては6ヶ月程度を見込む必要があります。
短期的な成果を急がず、中長期的な視点で継続的に取り組むことが成功の鍵です。
過度なキーワード詰め込みは逆効果
構造化データやコンテンツに不自然にキーワードを詰め込むのはNGです。AIも検索エンジンも、ユーザーにとって有益なコンテンツを評価する点では共通しています。
「ユーザーファースト」という基本原則を忘れずに、読み手にとって価値のあるコンテンツを提供することが、結果としてAIO・LLMO対策にもつながります。
生成AIの普及により、Webマーケティングは新たな局面を迎えています。従来のSEO対策に加え、AIO・LLMO対策に取り組むことで、検索エンジンと生成AIの両面から集客を図ることが可能になります。
本記事のポイントを振り返ると、AIOはAI全般への最適化、LLMOは大規模言語モデルへの最適化を指し、いずれも「AIに引用される」ことを目指します。SEOとAIO・LLMOは対立する概念ではなく、E-E-A-Tや構造化データといった共通の施策で相乗効果が期待できます。
今はまだ本格的にAIO・LLMO対策を行っている企業は少数派であり、先行者利益を得られるチャンスでもあります。まずは自社サイトがAIにどう認識されているかを確認し、構造化データの実装やコンテンツの見直しから始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社ドラマでは、SEO対策からAIO・LLMO対策まで、お客様のWeb集客を総合的にサポートしています。「自社サイトがAIに正しく認識されているか不安」「何から手をつければいいかわからない」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。
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