AIO・LLMO・GEOの違いと対策を解説！AI検索時代のSEO対策のポイント

Semrushの調査によると、2028年初頭までに、
ChatGPTやAI Overviewなどの「AI検索」からの訪問者が、
従来の「普通のGoogle検索」などの訪問者を上回る可能性があると指摘しています。

今の内から対策すると、
ChatGPTなどで検索された質問に対して、その回答の中にあなたの記事が引用されるようになり、
AI検索からの流入が増えていきます。

この「AI検索の回答に引用してもらう対策」のことを、
「AIO」「LLMO」「GEO」という風に色々な名前で呼ばれています。

「AIO」も「LLMO」も「GEO」も「どれも同じ考え方」と断言するサイトもありますが、
実際のところ、細かく言えばどういう違いがあるのでしょうか？

その違いが分かれば、今後やってくるAI検索において
今からどういう対策をすればいいかが分かります。

この記事では「AIO」「LLMO」「GEO」の言葉の違いと、対策について解説します。

この記事のハイライト

・AIOはChatGPTのような会話型AIだけでなく、画像生成AIや動画生成AI、音声AIなど、
あらゆるAIを対象に、自分のコンテンツが参考にされるようにする対策

・LLMOは、ChatGPTやAI OVerviewなどの生成AIが「これまで学習したデータ」を元に回答を作る時に
自社のサイトの文章を「AIに思い出してもらって」「参考にしてもらう」対策。

・GEOは、ChatGPTやAI OVerviewなどの生成AIが「リアルタイムで検索して」答えを作る際に、
自社のサイトの文章を「リンク付きで」引用してもらうようにする対策。

・LLMOもGEOも対策としては共通部分が多い。

・AI検索からきた見込み客は、従来のGoogle検索から来た見込み客と比べて、
　コンバージョンで4.4倍価値が高い。

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AIOとは？

AIOは「AI Optimization」の略で、
あらゆる種類のAIに、「あなたの情報を利用・引用される状態を作る」ことを言います。

LLMOもGEOは、
基本的にChatGPTなどの生成AIに取り上げられることを目指しますが、

AIOはChatGPTのような会話型AIだけでなく、
画像生成AIや動画生成AI、音声AIなど、幅広いAIが対象になります。

画像生成AIが画像を作る際に、ウェブ上の画像を学習して画像を作ります。
そのときに、あなたのサイトの画像が参考にされるようにする、
というのもAIOです。

動画生成AIが、
動画を作成する際にあなたの動画を参考映像にしてもらう、
というのもAIOです。

音声AIが、検索された質問に答えるときに、
あなたのブログ記事を参考にしたり、引用したりしてもらう、
というのもAIOです。

AIOの中にLLMOやGEOがある

そして、
ChatGPTなどの生成AIが回答を作る際に、
あなたの記事を参考にされたり、引用されたりするのも
AIOである、と言えます。

つまり、AIOは会話型AIだけでなく、
画像生成AI・動画生成AI・音声AIも対象に含める広い概念であり、

AIOの中にLLMOとGEOが含まれているイメージになります。

ただし、現状では画像生成AIや動画生成AIが
「このサイトを参考にしました」と出典リンクを取り上げることはありませんので、
画像生成AIや動画生成AIから、あなたのサイトに流入があるとは考えにくいです。

音声AIの検索であれば、出典を明示するケースはありますので、
音声検索に対応することで流入が増える可能性はあります。

生成AIはどうやって回答を作っているか

LLMOもGEOも、メインの対象は ChatGPT・Claude・Perplexity・Bing・Copilot のような
会話型AIやGoogleのAI Overviewなどの生成AI検索 です。

これらのAIは、質問に対して文章で答えを返すので、
「どうやって自分の情報をAIの回答に登場させるか」がテーマになります。

では、LLMOとGEOは、どう違うのでしょうか。

「生成AIがどうやって回答を作っているか」がわかると、
LLMOとGEOの違いが分かりやすくなります。

データを学習して人間みたいな会話のやりとりができるAIを「LLM」と言います。
ChatGPT や Gemini、Claude などが代表的なLLMです。

LLMが答えを作るときには、大きく分けて2つのやり方があります。

① これまで学習してきた知識や、会話中に取り込んだ情報をもとに答える

ChatGPTのようなAIは、事前に大量の入力情報や、
Webページなどを読み込んで学習しています。

この学習によって、覚えた知識と、
検索者が入力した情報や添付した資料の情報をもとに、
検索された質問にピッタリの答えを考えて答えます。

主に過去の学習データから答えを作るやり方になりますので、
このやりかただと情報の参照元のリンクがつかないことがあります。

② リアルタイムで検索したサイトから情報を得て答える

もう一つのやりかたは、今その場でweb検索をして、
質問にピッタリの情報を探して答えるやり方です。

このやり方だと、
今のリアルタイムのサイトから情報をとってきますので、
答えには参照元のリンクがついていることが多いです。

そして、「LLMO」は①のやりかたでAIが答えを作る時に、
自社サイトの文章が参考・引用されるようにすることであり、

「GEO」は②のやりかたでAIが答えを作る時に、
自社サイトの文章が参考・引用され、
出典元のリンクに表示してもらえるようにすることです。

LLMO

⇒AIが「これまで学習したデータ」や「今のやりとりで取り込んだ情報」で推論して答えを作る時に、
自社のサイトの文章を「AIに思い出してもらって」「参考にしてもらう」工夫。

※出典リンクがつくかつかないかは、LLMOにとっては関係ない

GEO

⇒AIがネット検索や外部データベースから新しい情報を取得して回答を作る時に、
自社のサイトの文章を「検索結果として見つけてもらって」「出典リンク付きで引用される」工夫。

ざっくり一言でいうと

• LLMO＝AIに「あなたのことを覚えてもらって、思い出してもらう」ための工夫
• GEO＝AIが調べものをするときに「あなたの記事を見つけて、参考にしてもらう」ための工夫

になります。

LLMOの注意点・補足点とは？

ChatGPTなどの生成AIだけがLLMOの対象ではない

細かく言えば、LLMOは「LLM（大規模言語モデル）最適化」なので、
文章を生成するAIなら会話型以外（社内AIチャットボットなど）でも対象になります。

たとえば、
ある会社が「営業マニュアル」や「最新の業界記事」を社内AIに登録して、
学習させているとします。

あなたのブログ記事がそこに含まれていた場合、
社員が「最近のSEOトレンドを教えて」と質問すると、

AIの回答の中に 「○○総研の調査によると…」 といった形で、
あなたの記事が引用・要約される可能性があります。

つまり、
必ずしも ChatGPTやGoogle AI Overviewsに出ることだけがLLMOではなく、
企業内のAIに取り込まれて引用されるケース も含まれるのです。

リンクはつかないが名前を出してもらえるかもしれない

GoogleのAI Overviewのように、
AIが回答を作るときに、参照元リンクを表示してくれる場合もありますが、
必ずしも全部の生成AIの回答にリンクがつくわけではありません。

そして、LLMOの定義からすると、
リンクが出ようが出まいが、それに関係なくAIの答えの参考にされればいい、
という考えになります。

つまり、
「LLMOを頑張ったからといって、必ずサイトへのアクセスが増える」とは限らないのです。

「リンクがなくても、自分の会社名・サービス名・ブランド名が
AIの回答の中で出てくる可能性があります。

すると、その回答を読んだ人が「この会社って何だろう？」と気になって、
あとでGoogle検索やSNSで調べてくれるんです。

たとえば、AIに「Facebook広告の料金について教えて」と聞いたとします。

もしAIの回答の中に、

「Facebook広告の料金については、〇〇総研の調査によると…」

と出てきたら、リンクがなくてもあなたのブランド名は読者の目に入ります。
その人は興味を持って「〇〇集客総研」と検索 し、あなたのサイトを訪問するかもしれません。

これは「指名検索」や「二次的な流入」と呼ばれる効果で、
結果的にブランド認知やアクセス増加につながります

LLMO対策はすぐに効果が出るわけではない

LLMO対策は、すぐに効果が出るものではありません。

LLMOでは、これまで学習したデータの中から
「あなたのサイトの文章」を参考にしてもらうことを目的としていますが、

その学習データは自動更新されないからです。

学習データが更新されてないときは、過去の学習データから答えを出しますので、
あなたが今LLMO対策をした記事はそのデータに含まれてないのです。

今現在、あなたがLLMO対策をやった場合、
その効果が出るのは、次回の学習データの更新以降の時期になります。

LLMO対策は、
「次回の学習データ更新時に参照されるようにする」ために行うものであり、
タイムラグが発生します。

LLMOの対策は何をすればいい？

LLMO対策では、
AIに自分のサイトの情報を「覚えやすくする」必要があります。

よって、下記のようなアクションを行うとLLMOで効果が望めます。

GEO（生成AI検索最適化）の注意点は？

GEOとは、AIがその場でネット検索して情報を集めるときに、
自分の記事を引用元リンク付きで採用してもらう工夫のことです。

リアルタイムで検索された（取り上げられた）リンクからの流入を狙います。

AIがネット検索して答えを作る時の対策がGEOになります。

ただし、ChatGPTの場合は、無料プランでは検索機能が使えません。
ChatGPTに限って言えば、有料プランからの流入が狙える、ということになります。

GEOの場合はChat GPTに限らず、
「リンク付きで回答してくる生成AI全般」に対する対策になります。

PerplexityやCopilot、GoogleのAI Overviewは 回答内に必ずリンクが付きますし、
そうした色々な生成AIを含めた全体で見れば効果は見込めます。

そして、数は少なくてもAI検索で入ってきたユーザーは、
コンバージョン率が高い「濃い見込み客」が多いのでチャンスが増えます。

Semrushの調査によれば、ChatGPTなどGoogle以外のAI検索から来た訪問者は、
従来のGoogle検索などから来た訪問者と比べて、
コンバージョン率ベースで 4.4倍の価値 があることがわかっています。

これがGEOの魅力的な効果の一つです。

GEO対策は何をすればいい？

GEOでは、
AIが答えをつくるときに「出典リンク」として「載りやすい形にする」必要があります。

そのため、下記の対策をすると効果的です。

LLMOとGEOの共通対策

実際のところ、LLMOとGEOの対策は、ほぼ共通しています。

下記の対策を行うことで、LLMOにもGEOにも効果が見込めます。

表にまとめてみた

項目	AIO	LLMO	GEO
名称	AI Optimization （AI最適化）	Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）	Generative Engine Optimization （生成エンジン最適化）
どんなときに使われる？	AIがテキストだけでなく、画像・動画・音声なども生成・要約するとき	AIが学習データをもとに答えを作るとき	AIがネット検索して情報を集めて答えを作るとき
自社サイトがどう出てくる？	-AIが作った回答や生成物の中で、自社の名前が出たり、出典リンクとして紹介される -画像・動画・音声AIでは、自社の特徴的なデザイン・フレーズ・音声が生成物に反映される	AIが文章の中で話題として触れる / 参考にする	AIの答えに「引用元リンク」つきで参照元ととして紹介される
対象	AI全般： 会話型AI、画像生成AI、動画生成AI、音声AIなど	会話型AI（社内チャットボットなどを含む） 生成AI検索	ChatGPTなどの会話型AI AI Overviewなどの生成AI検索
効果を出すには？	-LLMO対策 -GEO対策 -動画の字幕 -動画・音声のテキスト情報 -オリジナルの画像・動画・音声の配信	-SEO対策 -スキーママークアップの活用 -外部メディアへの掲載 -AIが読み取りやすい構成 -答えを先に書く -他のメディアでの言及	-SEO対策 -スキーママークアップの活用 -外部メディアへの掲載 -AIが読み取りやすい構成 -答えを先に書く -ページの読み込み速度UP
効果が出る時間は？	画像生成AIや音声AIなどは、学習データの更新が必要。AI検索の分野では、リアルタイムで反映されやすい。	遅い。AIの学習データの更新が必要。 すぐには反映されにくい。	比較的早い。リアルタイムの検索結果が反映されやすい。

よくある質問（FAQs）

「AIO」「LLMO」「GEO」って結局どう違うの？

簡単に言うと、目的は共通していますが、対象や使われ方に違いがあります：

AIO（AI Optimization）
　→ すべてのAIに対して自分の情報を活用・引用してもらうための最適化全般
　→ ChatGPTだけでなく、画像生成AI・音声AIなどにも対応

LLMO（Large Language Model Optimization）
　→ ChatGPTなどの「記憶モード（学習済みデータ）」で
　　あなたの情報を参照してもらうための工夫

GEO（Generative Engine Optimization）
　→ AIが「今この瞬間、ネット検索」で答えを探すときに、あなたのページが引用され、
　　リンクも貼ってもらえるようにするための工夫

画像生成AIや動画AIにも対策する意味はあるの？

現時点では出典リンクが貼られることはほぼありません。
AIに学習される対象としての価値はありますが、流入にはつながりにくいです。

一方、音声AI（例：音声アシスタント）は出典を示すことがあるので、

対策は検討の価値ありです。

GEOで引用されるとどうなるの？

リアルタイム検索に基づくAI回答に、
あなたの記事がリンク付きで引用されることがあります。
つまり、流入数アップ＋信頼性向上につながるチャンスです。

LLMOやGEOは、どうやって対策をすればいいの？

「SEO対策」＋「AIが読み取りやすい文章構成」＋「外部サイトからの言及」が
基本的なポイントになります。

E-E-A-TなどのSEO対策や、H2などの見出しを使って読みやすい構成にし、
スキママークアップなどを使い、

外部メディアの記事に掲載されるなどの、
第3者からの評価があるとAIに選ばれやすくなります。

まとめ

AI検索の時代が本格的に到来しようとしている今、
「AIO」「LLMO」「GEO」という3つの概念は、情報発信者がAIに見つけられ、
引用される存在になるための必須キーワードです。

AIO（AI Optimization）は、あらゆるAIに自分の情報を活用してもらうための総合的な対策。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTなどが過去に学習した情報として、
自分の情報を記憶・活用してもらうための工夫。

GEO（Generative Engine Optimization）は、AIがリアルタイム検索する中で、
自分の記事を見つけてもらい、出典付きで引用されるためのSEO施策。

LLMOとGEOに関しては、どちらか一方だけやるというよりは、
どちらもこれからの時代でやるべき対策です。具体的な対策も共通しています。

これからは、人間に読まれる記事だけでなく、
AIに「覚えられる」「選ばれる」「引用される」記事を書く時代です。

今のうちに対策を始めておけば、
AIが情報を探す先にあなたの記事が表示され、ライバルに差をつけることになるでしょう。

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