Google 検索が AI Overviews（AIOs）を導入し、従来の SEO だけでは届かない領域が広がりました。そこに登場したのが AIO・LLMO・AEO・GEO の四つの最適化観点です。以下ではそれぞれの概要と違い、そして実装上のポイントをお伝えします。
LLMO（Large Language Model Optimization）とは
LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）に特化したコンテンツ最適化の手法です。特にChatGPTのようなモデルが、質問応答や文章生成時に、引用・参照しやすい形でコンテンツを作成することを目的としています。
【LLMOのポイント】
- 共起語や関連語を網羅的に使用し、LLMが関連性を理解しやすくする。
- 明確でシンプルな言語を使い、モデルが認識しやすいキーワードやフレーズを含む。
- 質問に対して明確に答えるフォーマット（質問文→端的な答え→解説）を提供する。
AIO（AI Optimization）とは
AIOとは、生成AIが情報ソースとしてコンテンツを引用・利用しやすくなるように最適化することを指します。主に、生成AIがコンテンツを取り込む際の文脈理解やデータ取得を容易にすることが目的です。LLMOが大規模言語モデル（LLM）という特定のAI技術に焦点を当てるのに対し、AIOは検索エンジンに搭載されるAIやチャットボット、その他のAIを利用したプラットフォームなど、あらゆるAIシステムを対象に含みます。
【AIOのポイント】
- 生成AIが学習時・引用時に参照しやすい構造化された情報（例：箇条書き、表、タグ、マークアップ）を提供する。
- 事実確認しやすい具体的で信頼性の高い情報を掲載する。
- データを体系化し、AIがパターンとして把握しやすい形にまとめる。
GEO（Google Engine Optimization）とは
GEO（Google Engine Optimization）は、Googleの検索エンジンに特化した最適化です。いわゆる従来のSEOとほぼ同義であり、Google検索エンジンでのランキングを向上させ、Webサイトの露出を最大化するための取り組みを指します。
【GEOのポイント】
- キーワードを選定・最適化する
- 良質な被リンクを獲得する
- ページ表示速度やモバイル最適化などを技術的に最適化する
- コンテンツの質と検索意図へのマッチングを重視する
AEO（Answer Engine Optimization）とは
AEO（Answer Engine Optimization）とは、検索エンジンが「質問に対して直接的に答える形式（フィーチャードスニペットなど）」で結果を表示する際に、自サイトのコンテンツが最上位に採用されるように最適化する手法です。
Googleがユーザーの質問に対し、検索結果ページの最上部に回答文を抜粋して表示するフィーチャードスニペット（強調スニペット）が代表例です。
【AEOのポイント】
- 質問に対して40–60語程度で簡潔に回答する形式で記述する
- 構造化された形式（箇条書き、番号付きリストなど）で記述する
- 著者情報、参照文献、発行日を明示し定期更新する
まとめ
AIO・LLMO・GEO・AEOの違いは以下のとおりです。
| 項目 | AIO | LLMO | GEO（SEO） | AEO |
|---|---|---|---|---|
| 目的 | AIの回答に引用されやすくする | 大規模言語モデルへ引用されやすくする | Google検索で上位表示されやすくする | フィーチャードスニペットでの直接回答に表示される |
| 対象 | AIモデル全般 | 大規模言語モデル特化 | Googleなど検索エンジン | Googleの強調スニペット |
| 重視要素 | 構造化・信頼性・文脈理解 | 質疑応答形式・共起語 | キーワード・リンク | 質問への直接的回答形式 |
| 主な適用場面 | AI生成コンテンツの元情報 | AIの質問回答の引用元 | 一般検索結果 | 検索結果の直接回答枠 |
AIの進化は、Webマーケティングに大きな変化をもたらしています。この記事では、特に注目すべき新しいマーケティング手法となる「AIO」「LLMO」「GEO」「AEO」について解説しました。
これらの概念はまだ発展途上ですが、最も重要なのは、AIの進化に素早く対応し、人間にとってもAIにとっても価値のある情報を継続的に発信し続けることです。AIが賢くなるほど、質の高いコンテンツの重要性は増していきます。
AI時代におけるWebマーケティングの成功は、常に新しい情報を取り入れ、変化に対応していく柔軟な姿勢にかかっていると言えるでしょう。
