「SEO対策をしていれば安心」と考えていた企業も、いまや思うように流入が得られない状況に直面しているのではないでしょうか。
その背景には、AIが検索結果を要約・生成し、ユーザーがリンクをクリックせずに満足してしまう「ゼロクリック」の増加があります。
この記事では、これからの集客に欠かせない「AIO（AI検索最適化）」という考え方と、具体的な対策について解説します。
リンキープス ライター兼コンサル
これまで書いた記事は2,500以上、上位10位以内 獲得多数。
「ウェブ解析士」の資格を持っているため、執筆から検証まですばやくPDCAを回せます。
集客・売上UPのため、文章にとことんこだわります！
記事で悩んでいる方はぜひご相談ください。
SEO対策だけではアクセス減少へ
近年、ユーザーの情報収集の手段は大きく変化しつつあります。実際、あなたも「ググる（検索する）」ではなく、「生成AIに聞く」ようになってきたのではないでしょうか。
特に注目されているのが、Googleの「AI Overview（AIによる要約表示機能）」です。
サイトが検索結果の上位に表示されても、リンクがクリックされずに完結する「ゼロクリック検索」が増加しました。
実際、2025年3月以降には自然検索からの流入が約6割も減少したというデータも出ています。（出典：キーマケLab）
逆に言えば、AIに自社の情報が取り上げられれば、認知向上や信頼性の獲得、成果への導線にもつながります。
今後はSEO対策だけでなく、生成AIに引用されることを意識した対策が欠かせないと言えるでしょう。
生成AI向けの対策
2024年以降、生成AIに自社情報を引用させるための新たな概念が登場しました。ここでは「AIO」「LLMO」「GEO」の定義を説明するので、まずは基本を押さえましょう。
AIOとは
AIO（AI Optimization）は、生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を引用してもらうための手法です。
日本語では「AI検索対策」や「AI検索最適化」とも呼ばれ、従来のSEOとは異なるアプローチが求められます。
例えばPerplexity AI（パープレキシティ）は回答とあわせて参照元サイトが表示される仕組みです。自社のページが選ばれれば、新たな流入や認知拡大につながる可能性があるのです。
Perplexity AIについて詳しく知りたい方は以下の記事も読んでみてください。
LLMOとは
LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）は、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を参照してもらうための手法です。
AIOの一種とも言えますが、特に生成AIの中でもLLMに焦点を当てている点が特徴です。
LLMは構造や信頼性を重視して回答を生成するため、明確な根拠と文脈のある情報を優先的に参照します。
GEOとは
GEO（Generative Engine Optimization／生成AI対策）は英語圏を中心に使われている言葉です。
AIOやLLMOとほぼ同義で、生成AIによる検索や回答において、自社の情報が選ばれやすくなるよう最適化するという考え方を指します。
特に英語圏では、GoogleやMicrosoftなどの大手企業が生成AIを積極的に導入しているため、GEOの重要性がいち早く認識されています。
グローバルに展開している企業はできるだけ早くGEOの視点を取り入れることで、認知拡大や競争力の強化につなげられるでしょう。
AIOとSEOの違い
AIOとSEOはどちらもWeb集客のための施策ですが、目的や評価基準が大きく異なります。以下に違いをまとめました。
| AIO | SEO | |
|---|---|---|
| 目的 | AIが情報を引用・参照しやすくする | 検索エンジンでの順位を上げる |
| 評価基準 | 情報の信頼性、文脈理解、網羅性 | キーワード選定、被リンクの数と質 |
| 成果指標 | AIによる引用、ブランド認知、信頼性の向上 | 検索順位、クリック数、流入数 |
| 主な対策 | 構造化データの整備、E-E-A-Tの明示、FAQ形式 | キーワード最適化、メタ情報の設定、外部リンク強化 |
SEO対策とAIO対策は内容が異なるため、従来の手法のままでは成果につながらないと言えるでしょう。
SEO対策のおさらいをしたい方は、以下の記事をチェックしてみてください。
AIO対策の具体例
これからは、AIに「信頼できる情報源」として認識してもらえるかどうかが重要です。
- 検索意図の徹底理解
- 構造化データの活用
- E-E-A-Tの明示
- 多様な情報形式
- 多言語対応
ポイントをひとつずつ紹介しますので、記事を執筆する前にぜひご確認ください。
検索意図の徹底理解
生成AIは、ユーザーの質問の背後にある意図まで含めて理解しようとします。そのため、ただキーワードを盛り込むだけでは不十分です。
「なぜこの質問をするのか」「どんな背景や課題があるのか」といった文脈を読み取り、想定される疑問に先回りして答えましょう。
例えば「AIOとは？」という検索には、「SEOとの違いは？」「具体的に何をすればよいか？」といったニーズが含まれています。
検索意図を掘り下げることで、AIにもユーザーにも価値あるコンテンツを提供できるようになるのです。
以下の記事では、検索意図の種類や調べ方を紹介しています。あわせてご参考ください。
構造化データの活用
生成AIに情報の全体像や意味を正確に理解してもらうには、コンテンツの構造を整えることが欠かせません。
SEO対策としても「構造化データのマークアップ」が重視されているので、なんとなく知っている方もいるかもしれません。
構造化データとは、ページに関する情報をさまざまなサイトで活用できるように標準化したデータ形式で、たとえばレシピページでは材料、加熱時間と加熱温度などを詳細に提供できます。
構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
少し分かりにくいですね。例えば、見出しタグ（h1〜h3）を適切に設計することで、情報同士の関係性が伝わりやすくなりますよということです。
- パンくずリスト
- FAQ（よくある質問）
- 料理のレシピ
- ハウツー（手順）
- 求人情報
- 製品情報
- イベント情報
構造化データについてはGoogle 検索セントラルにて解説されているので、あわせて読んでみてください。
E-E-A-Tの明示
生成AIが引用対象を選別する基準となるのが、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）と言われています。
関連するコンテンツを特定した後、最も役に立つと判断されたコンテンツに高い優先順位を付けます。そのために、どのコンテンツが、エクスペリエンス（Experience）、高い専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）、すなわち E-E-A-T の面で優れているかを判断するための要素の組み合わせを特定します。
有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成 | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
たとえば、お客様インタビューや事例を紹介することで、「経験（Experience）」を高めることが可能です。
- 実務経験、事例
- 専門家による監修
- 自社の調査データ
- 出典の記載
「誰が発信しているのか」「裏付けがあるか」をAIに示し、「参照すべき情報」として認識してもらいましょう。
多様な情報形式
生成AIは、文章や画像・音声・動画を組み合わせて情報収集します。
この特性を踏まえると、テキストのみで構成されたページではなく、図解やイラスト、操作手順を示す動画などを含めたほうが有利です（マルチモーダル最適化）。
情報の提示方法に幅があればあるほど、AIが多角的に内容を認識しやすくなるためです。結果として、引用として選ばれる可能性が高まるでしょう。
多言語対応
グローバルに事業を展開している企業にとって、AIO対策は避けて通れません。
英語圏では生成AIの進化が早く、FAQやHow-to形式で構成されていないコンテンツは引用されにくくなっています。
たとえば、主要ページの構造や文脈を保ったうえで言語ごとに最適化し、AIにとって参照しやすい状態をつくりましょう。
これからの多言語対応は、ただの翻訳ではなく、AIが理解しやすい形式で届けるための施策と捉えるべきでしょう。
まとめ
現在、「検索で上位に表示される」だけでは成果につながりにくく、「AIに引用されるかどうか」が重要になりつつあります。
AIO（AI最適化）とは、AIに理解されやすく、引用されやすい情報を整える取り組みです。
- 検索意図を踏まえたコンテンツ設計
- 構造化データやFAQ形式の活用
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の明示
- 図解や動画を含む多様な情報形式
- 英語圏を意識した多言語対応
こうした施策を続けるには、質の高いコンテンツを継続的に作り出せる仕組みが欠かせません。
当サイトの「AI編集さん」は、AIで作った原稿を「読みやすく・伝わる・成果が出る」形に整える月額制サービスです。
月3万円で4本から対応でき、プロンプトテンプレートやGA4レポートも付属。毎月の発信をラクに、かつ効果的に続けられます。
AIO対策の一歩として、まずはお気軽にご相談ください。