はじめに
最近 AI の普及に伴い、「LLMO」や「GEO」といった最適化に関する似たような用語を目にすることが増えました。正直、僕自身「これって何が違うんだろう？」と混乱したので、違いについて整理しました。
LLMO / GEO / AEO の違いについてざっくりまとめる
この記事では、以下の用語について説明していきます。
- LLMO
- GEO
- AEO
LLMO（Large Language Model Optimization）
簡単なまとめ
大規模言語モデル（LLM）の回答において、自分のコンテンツや情報が参照・引用されやすくなるように最適化すること。ここでいう LLM は、GPT-5, Gemini 2.5 Pro などを指します。
具体例・ポイント
- ChatGPT などに質問したとき、自分のコンテンツや情報が回答の中で参照されるか
- ChatGPT で検索することなどは含まない
- あくまで LLM が回答を生成するプロセスにどう組み込まれるか、に焦点を当てている
GEO（Generative Engine Optimization）
簡単なまとめ
生成エンジンの回答において、自分のコンテンツや情報が参照・引用されやすくなるように最適化すること。ここでいう生成エンジンは、Google検索の AI Overview や Perplexity などを指します。
具体例・ポイント
- Google で検索したとき、AI Overview で表示される内容に、自分のコンテンツや情報が引用・参照されるか
- LLMO と似ているが、LLM そのものではなく検索エンジンに焦点を当てている
AEO（Answer Engine Optimization）
簡単なまとめ
回答エンジンの回答において、自分のコンテンツや情報が回答として採用されやすくなるよう最適化すること。ここでいう回答エンジンは、Google 検索の強調スニペットなどを指します。
具体例・ポイント
- Googleで検索したときに、コンテンツや情報が強調スニペットとして採用されるか
- GEO と似ているが、要約ではなく、端的な答えとして採用されるかどうか、に焦点を当てている
用語間の比較
| 用語 | 対象 | 具体例 |
|---|---|---|
| LLMO | GPT-5 などの LLM | ChatGPT が回答を作るときに自分のコンテンツや情報が参照・引用される |
| GEO | Google 検索の AI Overview や Perplexityなど | Google 検索のAI Overview で自分のコンテンツや情報が参照・引用される |
| AEO | Google 検索の強調スニペットなど | Google 検索の強調スニペットに自分のコンテンツや情報が採用される |
さいごに
今回は、LLMO / GEO / AEO について調べた内容をまとめてみました。
調べてみると、それぞれの言葉は似通ってはいて、何に焦点を当てているかがわかると理解しやいなと思いました。