LLLMO・AIO・AEO・GEO がわからん
なんとなく出てきたものの概念はわかるのですが、詳細な内容わからんかったので、個人的まとめ
LLMO・AIO・AEO・GEO の正確な概要と最新動向
AI検索時代において、従来のSEOから派生した新しい最適化概念が注目されています。これらは「AIシステムに自社コンテンツを引用・参照させる」という同じゴールを目指しており、多くの専門家はLLMO、AEO、GEO、AIOを「同じ目標に対する異なるアプローチや呼称」と捉えています。
LLMO（Large Language Model Optimization）
LLMOは、ChatGPT Search、Claude、Perplexity、Google AI OverviewsなどのLLMベースのツールからのAI生成レスポンスに表示されるよう、コンテンツ・ウェブサイト・ブランドプレゼンスを最適化するプラクティスです。
従来SEOとの違い
従来のSEOが検索結果でのランキングに焦点を当てるのに対し、LLMOの目的はAI会話応答内でブランドが言及・引用・推奨されることです。クリックではなく「可視性」と「引用獲得」を重視する方向へのシフトを意味します。
実践的なアプローチ
- ChatGPT、Claude、Perplexity、GeminiなどでブランドがどのようにLLMに認識されているかを監査する
- LLMがよく参照する高権威な業界サイトでのブランド言及・引用戦略を実施する
- 公開CSV/APIでデータセットを提供し、AIモデルが引用できるようにする
- 許容的なライセンス（CC BYなど）を特定の記事に使用してデータセット収録を促進する
GEO（Generative Engine Optimization）
GEOは、生成AIエンジン全般（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなど）が回答を生成する際に、自社の情報を正しく・頻繁に利用してもらうことを狙う最適化です。
学術的根拠
GEOは2023年にスタンフォード大学らの研究チームによって提唱された学術的な概念で、arXivに論文が公開されています。研究によると、GEO手法は最大40%の可視性向上を実現できることが実証されています。
効果的な戦略
研究により、以下の手法が特に効果的であることが判明しています
- 引用の追加（Cite Sources）：関連する信頼できるソースを引用する
- 統計データの追加（Statistics Addition）：数値や統計情報を含める
- 引用文の追加（Quotation Addition）：権威あるソースからの引用を含める
- 流暢性の最適化（Fluency Optimization）：読みやすく自然な文章にする
- 専門用語の追加（Technical Terms）：分野に応じた適切な専門用語を使用する
これらの手法を組み合わせることで、さらに5.5%以上の向上が見込めます。
AEO（Answer Engine Optimization）
AEOは、**直接回答（ダイレクトアンサー）**に自社コンテンツがフィーチャーされることを目指す最適化です。
特徴
- 検索結果の直接回答や音声レスポンスに向けてコンテンツを最適化することに特化
- 特にボイスサーチ（GoogleアシスタントやAlexa）やフィーチャードスニペット向けに、特定の質問に直接回答するようコンテンツを構造化するプラクティス
実例
「Googleでランクインするのにどのくらいかかりますか？」という検索に対し、「ほとんどのウェブサイトは一貫したSEO努力により3〜6ヶ月でランキング改善が見られます」という直接回答がフィーチャードスニペットに表示されるよう最適化。
AIO（AI Optimization / AI Overview Optimization）
AIOは、**すべてのAI最適化戦略を包括する上位概念（アンブレラターム）**です。
2つの意味
- AIベースプラットフォーム全般に対する最適化を指す汎用的な用語
- GoogleのAI Overviewsへの最適化（AI Overview Optimization）を指し、Googleが検索結果に実装しているAIサマリーに表示されることに焦点
背景
GoogleのSearch Generative Experience（SGE）は、2025年5月に「AI Overviews（AIによる概要）」として正式リリースされました。結果の上部にAI生成の回答が表示され、従来のオーガニック結果はさらに下に押し下げられます。
用語の関係性と位置づけ
| 用語 | フルネーム | 最適化対象 | 主な目的 | 代表的な媒体 |
|---|---|---|---|---|
| AIO | AI Optimization | AI全般（包括概念） | AIに選ばれ続け、自社に有利な結果を生む | 検索AI、生成AI、レコメンドAI全般 |
| LLMO | Large Language Model Optimization | LLM本体（ChatGPTなど） | モデルに正しく理解・引用してもらう | ChatGPT、Claude、Perplexity |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成AIエンジン全般 | 生成AIの回答に自社情報を反映させる | ChatGPT、Perplexity、AI Overviews |
| AEO | Answer Engine Optimization | 回答エンジン（Q&A枠・音声） | 質問に対するベストアンサーとして選ばれる | Q&Aボックス、音声アシスタント、フィーチャードスニペット |
重要な理解：これらの用語は業界のマーケティング的な側面もあり、実際には重複する部分が多く、多くの専門家は「同じアイデアの異なる名前」と捉えています。
共通する基本戦略
これらの呼称に関わらず、実際に成果を出す基本戦略は変わっていません。
AIモデルの評価基準
- AIモデルは権威あるソースを優先し、引用のために高い重み付けを行う
- LLMは訓練されたデータか、既に信頼しているソースから取得できる情報のみを引き出す
- 権威性、関連性、明確さ、信頼性が証明された要素であり、他は新興の段階
具体的な施策
-
構造化データ（Schema.org）の実装
- FAQ、HowTo、Article、Product、Organizationスキーマなど
- JSON-LDフォーマットでの実装が推奨
-
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化
- 著者情報の明記（Personスキーマ）
- 組織情報の明確化（Organizationスキーマ）
- 一次情報や独自データの提供
-
「Answer-first」コンテンツ
- 質問に対する明確な回答を冒頭に配置
- 120〜180語のセクション構造が最適（ChatGPT引用率が70%向上）
- FAQ形式の実装（ChatGPT引用率が約2倍）
-
エンティティ認識の最適化
- 関連用語や同義語の自然な使用
- トピッククラスター戦略によるサイト全体の専門性強化
-
高権威サイトからの引用・バックリンク獲得
- ドメイン権威との相関係数0.161
ChatGPT引用最適化の最新データ（2025-2026年）
SE Rankingによる129,000ドメインの分析により、ChatGPT引用を増やす具体的な要因が判明しています。
コンテンツ構造
- 長さ：800語未満は平均3.2回引用、2,900語以上は平均5.1回引用
- セクション構造：見出し間が120〜180語のページは平均4.6回引用、50語未満は2.7回引用
- 更新頻度：過去3ヶ月以内の更新は平均6回引用、古いコンテンツは3.6回引用
URL・タイトル最適化
- 広範なトピック記述が重要：キーワードに厳密に最適化されたURLは平均2.7回引用、トピック全体を記述するURLは平均6.4回引用（2.4倍の差）
- タイトルも同様の傾向：低いセマンティック関連性（0.00-0.59）は平均5.9回引用、最高の関連性（0.84-1.00）は2.8回引用
その他の重要要因
- Answer Capsule（回答カプセル）：最も強力な要因
- 独自データ：2番目に強力な差別化要因
- 質問ベースの見出し：特に小規模ドメインでは約7倍の影響
- FAQスキーマ：効果は限定的（スキーマありで3.6回、なしで4.2回引用）
ChatGPTの検索ソース変更
2025年7月、ChatGPTは検索ソースをBingからGoogleに変更しました。そのため、従来のSEOの基盤がより重要になっています。
まとめ
これらの用語は業界のマーケティング的な側面もありますが、プラットフォームは進化しても原則は変わらず、AIシステムはコンテンツとオーディエンスの間の新しい仲介者に過ぎないという理解が重要とみられます。
2026年に向けて、Gartnerはオーガニックトラフィックの25%がAIチャットボットや仮想エージェントに移行すると予測しており、早期のAEO/LLMO/GEO対応が競争優位性につながると思われます。
従来のSEOの基盤を維持しながら、構造化データ、E-E-A-T、Answer-firstコンテンツ、独自データの提供といった要素を強化することが、AI検索時代の成功の鍵となるのではないでしょうか。
参照
https://www.tilipmandigital.com/resource-center/articles/llmo-large-language-model-optimization-guide
https://www.shopify.com/blog/what-is-aeo
https://coomil.co.jp/column/aio-llmoaio-aeo-geo/
https://knowledge-hd.co.jp/llmo-geo-2026-content-strategy/
https://www.seo.com/ai/answer-engine-optimization/
https://startupgtm.substack.com/p/get-visibility-in-chatgpt-perplexity
https://www.linkedin.com/pulse/llmstxt-llmtxt-missing-linksbetween-seo-aicrawlers-masoud-ahmadi-lvvkf
https://arxiv.org/html/2311.09735v3
https://foundationinc.co/lab/generative-engine-optimization
https://arxiv.org/abs/2311.09735
https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418
https://ahrefs.com/blog/ja/answer-engine-optimization/
https://www.issoh.co.jp/column/details/4941/
https://www.leadplus.co.jp/blog/aio-ai-search-optimization-strategy-sge
https://bpx.co.jp/contents/blog-27/
https://www.willgate.co.jp/promonista/ai-overviews-seo-strategy/
https://digitalidentity.co.jp/blog/seo/ai-overview.html
https://coosy.co.jp/blog/two-aio/
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/01240/00004/
https://www.clickrank.ai/e-e-a-t-and-ai/
https://www.searchenginejournal.com/new-data-top-factors-influencing-chatgpt-citations/561954/
https://www.averi.ai/how-to/faq-optimization-for-ai-search-getting-your-answers-cited
https://wpvip.com/blog/aeo-vs-seo-answer-engine-optimization/
https://coomil.co.jp/column/structured-data/
https://blog.brandsatplayllc.com/blog/seo-for-ai-engines-a-2026-guide-to-ai-search-optimization-geo
https://cascaded.ai/blog/ai-seo
https://searchengineland.com/how-to-get-cited-by-chatgpt-the-content-traits-llms-quote-most-464868
https://seranking.com/blog/how-to-optimize-for-chatgpt/
https://elementor.com/blog/how-to-optimize-content-for-ai-search-engines/
https://higoodie.com/blog/llms-txt-robots-txt-ai-optimization
https://www.reddit.com/r/TechSEO/comments/1nlhvqa/can_robotstxt_be_used_to_allow_ai_crawling_of/
https://relixir.ai/blog/robots-txt-vs-llms-txt-2025-guide-web-crawlers-ai-chatbots
https://fivepointz.net/journal/llmo-geo/
https://umoren.ai/blog/llmo-2026
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000398.000011052.html
https://noveltyinc.jp/media/llmo-aio-geo-aeo
https://allmanage.co.jp/1500/
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_engine_optimization
https://qiita.com/zumi0/items/65df3b6e83edc1ec0e04
https://umoren.ai/en/use-cases/chatgpt-citation
https://b-create.co.jp/solutions/bcreatelab/structured-data-markup-service/
https://note.com/fukuokarand/n/n8d0a8459283c
https://mieru-ca.com/blog/seo-measures/
(https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/
https://dev.classmethod.jp/articles/llms-txt-for-ai-crawlers/