また新しい略語かよ...

前回の記事を読んで、なんとなくAIO/LLMOの概念は理解できた。でも調べれば調べるほど、新しい略語が出てくる。

SEO、AIO、LLMO、GEO、GAIO、AEO...

もうやめてくれ。

わかる。本当にわかる。IT業界の人たちは略語を作るのが好きすぎる。でも、安心してほしい。実は、これらの多くは「ほぼ同じことを指している」。

この記事では、混乱しがちな用語を整理して、「結局何がどう違うのか」をクリアにしていく。

まずは大前提：SEOとは何だったのか

すべての出発点はここ。SEO（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）。

これは、Googleなどの検索エンジンで上位表示されるための施策。キーワードを適切に使い、質の高いコンテンツを作り、他サイトからリンクを集める。検索結果の1ページ目、できれば上位3つに入ることが目標。

例えるなら、高速道路の看板広告みたいなもの。

たくさんの車（=ユーザー）が通る場所に、目立つ看板を出す。看板を見た人が、出口で降りてあなたの店に来てくれる。看板の位置が良ければ良いほど（=検索順位が高いほど）、お客さんが来る。

シンプルだよね。

でも、AIの登場で状況が変わった。

AI時代の変化：検索しなくなる人々

若い世代を中心に、検索エンジンを使わない人が増えている。

「東京でおすすめの居酒屋は？」とChatGPTに聞く。
「最新のマーケティングトレンドは？」とPerplexityに聞く。
「うちの会社に合うCRMツールは？」とClaudeに聞く。

AIが直接答えてくれるから、わざわざGoogle検索して複数のサイトを見比べる必要がない。

つまり、高速道路を通らず、直接AIという「コンシェルジュ」に聞く時代になった。

あなたの看板がどんなに立派でも、高速道路を通る人が減れば、意味がない。

AIO：一番広い概念

AIO（AI Optimization）は、文字通り「AI全般を使った最適化」。

これは非常に広い概念で、以下すべてを含む：

AIチャットボットによる顧客対応
AIによるWebサイトのパーソナライゼーション
AIを使った広告運用の最適化
AIによるコンテンツ生成
そして、AIに自社情報を引用してもらう施策（←これがLLMO）

料理で例えるなら、AIOは「レストラン全体の経営改善」。厨房の効率化も、接客の改善も、メニュー開発も、広告戦略も、ぜんぶ含まれる。

ただし、実際には「狭い意味でのAIO」として、LLMOとほぼ同じ意味で使われることも多い。文脈で判断するしかない。

LLMO：今一番ホットな概念

LLMO（Large Language Model Optimization）は、「大規模言語モデルへの最適化」。

具体的には：

ChatGPT
Google Gemini
Anthropic Claude
Perplexity

こうした「会話できるAI」が回答を生成するとき、あなたの会社の情報を引用・参照してもらうための施策。

例えるなら、雑誌記者に取材してもらう活動に近い。

記者（=AI）があなたの会社について記事を書くとき、「このブランドは信頼できる」「この情報は正確だ」と思ってもらえるように、情報を整理し、提供する。

SEOが「自分で看板を立てる」施策だとしたら、LLMOは「メディアに取り上げてもらう」施策。

GEO：LLMOとほぼ同じ

GEO（Generative Engine Optimization）は、「生成AIエンジンへの最適化」。

これはLLMOとほぼ同じ意味。なぜ別の言葉があるかというと、研究者やコンサル会社がそれぞれ独自に名付けたから。

実務上は、「LLMOとGEOは同じもの」と考えて問題ない。どちらの用語を使っても、「AIに引用されやすくする施策」を指している。

例えるなら、「宅配便」と「宅配サービス」みたいなもの。呼び方が違うだけで、やってることは同じ。

その他の派生用語

混乱を避けるため、簡単に触れておく：

GAIO（Generative AI Optimization） = 生成AI全般への最適化。LLMOよりやや広い概念だが、実質ほぼ同じ。

AEO（AI Experience Optimization） = AIを使った「顧客体験」の最適化。LLMOよりも、ユーザー体験全体にフォーカスした概念。

AI SEO = SEOとLLMOを統合した施策全体を指す呼び方。

正直、これらの細かい違いを覚える必要はない。重要なのは、「AIに自社情報を正しく理解してもらい、引用してもらう」という本質を理解すること。

SEOとLLMOの決定的な違い

ここが一番大事。比較してみよう：

SEO（検索エンジン最適化）の場合

対象: 検索エンジン（Google等）
目標: 検索結果で上位表示されること
ユーザー行動: 検索→クリック→閲覧
成果指標: 検索順位、クリック率
順位の意味: 1位が圧倒的に有利

LLMO（大規模言語モデル最適化）の場合

対象: 大規模言語モデル（ChatGPT等）
目標: AIの回答に引用されること
ユーザー行動: AIに質問→直接回答を得る
成果指標: AI引用回数、言及率
順位の意味: 順位に関係なく引用される可能性あり

特に注目すべきは、最後の「順位」の違い。

SEOでは、検索順位が10位だったら、ほとんど誰も見てくれない。でもLLMOでは、検索順位が50位のサイトでも、AIが「この情報は信頼できる」と判断すれば、優先的に引用されることがある。

逆に言えば、検索1位でも、AIが「この情報は不十分だ」と判断すれば、引用されない。

「引用される」とは具体的にどういうこと？

実例を見てみよう。

ケース1：ブランド名の言及

ユーザー：「プロジェクト管理ツールでおすすめは？」

AI：「Asana、Trello、Notionなどが人気です。Asanaは特にチーム協業に強く...」

この場合、Asanaは「引用された」と言える。AIが自社名を挙げ、特徴を説明してくれている。

ケース2：情報源としての引用

ユーザー：「最新のマーケティングトレンドは？」

AI：「2025年のトレンドとしては...（出典：〇〇社のブログ記事）」

この場合、〇〇社のコンテンツが「情報源として引用された」ことになる。

ケース3：引用されない場合

ユーザー：「CRMツールの比較を教えて」

AI：「Salesforce、HubSpot、Zohoなどがあります...」

この場合、あなたの会社のCRMツールが全く言及されなければ、「存在しない」も同然になる。

LLMOはSEOの代わりになるのか？

ならない。

これは重要なポイント。LLMOはSEOの「代わり」ではなく、SEOの「追加」施策。

なぜなら、AIが参照する情報源の多くは、SEO的に評価が高いサイトだから。つまり、SEOで一定の評価を得ていないと、そもそもAIの参照候補にも入らない。

建物で例えるなら：

SEO = 土台と1階部分
LLMO = 2階以上の増築部分

土台がしっかりしていないと、上に建物を増やしても意味がない。

だから、「SEOをやめてLLMOに集中する」のではなく、「SEOの上にLLMO施策を積み上げる」というイメージ。

結局、何から始めればいいのか

用語の整理はできた。でも、「で、何をすればいいの？」という疑問が残る。

次の【入門編】で、具体的なアクションプランを解説する。

ここまでで覚えておいてほしいのは：

SEOとLLMOは別物だが、どちらも必要
AIO、LLMO、GEOはほぼ同じ意味
目標は「AIに引用される」こと
検索順位とAI引用は別の評価軸

用語の違いに振り回されず、本質を見よう。