AIOとLLMOの違いとは？2つの意味と表示のされ方、対策の優先順位を解説

制作会社から届いたWeb施策の提案書には「AIO対策」と書かれ、別の会社の資料には「LLMO対策」が並んでいる。上司から2つの違いとどちらを先に進めるかを聞かれても、資料ごとに説明が違うため、答えを1つにまとめられない。そんな状況ではありませんか。

答えがそろわない原因は、AIOの語が会社によって別の意味で使われている点です。この記事では、AIOとLLMOの定義の違い、AIの回答での表示と引用のされ方の違い、対策の重なりと違い、優先順位の付け方、注意点を解説します。記事を読めば、提案書のAIOとLLMOがどこまでを指すのかを見分け、自社が最初に取り組む対策を決められます。AIOとLLMOは対象にするAIの範囲が違うだけで、対策の土台はどちらもGoogle検索で評価されるページ作りと共通です。

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AIOとLLMOの違いは対象にするAIの範囲にある

AIOとLLMOの違いは、最適化の対象にするAIの範囲です。LLMOは、ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデルを使う生成AIサービスの回答で、自社の情報が正しく使われるように整える取り組みを指します。AIOは、AI全般を対象にする広い意味で使われる場合と、Google検索の「AI による概要」への対策を指す狭い意味で使われる場合に分かれます。

AIOが広い意味ならAIOはLLMOを含み、狭い意味ならAIOとLLMOは一部で重なる関係です。

AIOの2つの意味とLLMOを並べると、以下の表のとおりです。

AIOとLLMOの呼び名は、どちらも業界の中で広まりました。Googleが使っている機能の名称は「AI による概要」と「AI モード」で、AIOやLLMOはGoogleが定めた名称ではありません。統一された定義もないため、同じAIOでも提案書ごとに指す範囲が変わります。

AIOが指す2つの意味

AIOの意味が分かれるのは、AIOが2つの異なる英語の略として広まったためです。提案書や解説で使われるAIOの意味は、次の2つです。

• AI Optimizationの略として使うAIO
• AI Overviewsへの最適化の略として使うAIO

AI Optimizationの略として使うAIO

広い意味のAIOは、AI Optimization(AI最適化)の略です。生成AIサービスやAI検索、チャットボットなど、AIを使うシステム全般で自社の情報が正しく理解されて回答に使われるように整える取り組みを指します。

広い意味のAIOでは、LLMOはAIOの一部に位置付けられます。大規模言語モデルを使うサービスへの対策がLLMOで、AI全般への対策がAIOです。

検索上位の解説記事でAIOが使われる場合、多くはこの広い意味にあたります。対象にするAIが広いぶん、AIOの対策として示される内容はLLMOの対策とほとんど同じ項目になります。

AI Overviewsへの最適化の略として使うAIO

狭い意味のAIOは、Google検索のAI Overviewsへの最適化を指します。AI Overviewsの日本語の表示名は「AI による概要」で、検索結果ページの上部にAIが生成した要約を表示するGoogle検索の機能です。日本では2024年8月16日に提供が始まりました。

狭い意味のAIOの対象は、Google検索の中のAI機能だけです。ChatGPTのような生成AIサービスへの対策はLLMOとして別に扱うため、AIOとLLMOの違いは「Google検索のAI」と「生成AIサービス全般」の違いとして整理できます。

AI による概要もAIが文章を生成する機能であり、狭い意味で使う場合でもLLMOと重なる部分は残ります。Googleの検索機能に絞った対策か、ChatGPTなども含む対策かを分けて考えるための呼び名が、狭い意味のAIOです。

LLMOとは生成AIサービスの回答で自社の情報が正しく使われるように整える取り組み

LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、日本語では大規模言語モデル最適化と訳されます。大規模言語モデル(LLM)は、大量の文章を学習し、質問に答える文章を生成するAIの仕組みです。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIサービスは、大規模言語モデルを使って回答を作ります。

LLMOの目的は、生成AIサービスが自社や自社の商品について答えるときに正しい情報が使われ、情報源として自社のページが示される状態に近づけることです。従来のSEOが検索結果での順位を目標にするのに対して、LLMOはAIの回答の中で自社がどう扱われるかを目標にします。

生成AIサービスが自社の情報に触れる経路は、以下の2つです。

• 学習データとして文章を取り込む経路
• 質問を受けてからウェブを検索して参照する経路

LLMOでは、2つの経路の両方を意識します。Google検索のインデックスを前提にする狭い意味のAIOと比べると、LLMOは学習データの扱いまで含む点で範囲が広い取り組みです。

AIOとLLMOの表示と引用のされ方の違い

自社の情報がどこにどのような形で出るかは、AIの種類によって異なります。AIの回答に自社の情報が出る場面は、狭い意味のAIOが対象にするGoogle検索の中と、LLMOが対象にする生成AIサービスの中に分かれます。表示と引用のされ方の違いは、以下のとおりです。

• AIOではAI による概要が検索結果の上部に要約とリンクを表示する
• AIOではAI モードが複雑な質問に回答とリンクを示す
• LLMOでは生成AIサービスが回答の中で参照したページへのリンクを示す
• LLMOでは生成AIサービスが学習した情報から答える場合もある

AIOではAI による概要が検索結果の上部に要約とリンクを表示する

AI による概要は、Google検索の結果ページの上部に、質問の要点をまとめた文章と、詳細を確認するための関連リンクを表示します。2024年8月の提供開始時点では、パソコンのブラウザでは要約の右側にリンクが並び、スマートフォンでは右上のサイトアイコンから参照先のページに移動できる仕様でした。

AI による概要に表示される条件は、ページがGoogleのインデックスに登録され、Google検索でスニペットを表示できる状態にあることです。スニペットは、検索結果でページのタイトルの下に出る説明文を指します。AI による概要に表示されるための追加の要件はなく、特別な最適化も必要ありません。

AI による概要に表示されたページへのクリックは、Search Consoleでは検索タイプが「ウェブ」のパフォーマンスレポートに含まれます。Search Consoleは、Google検索での表示回数やクリック数を確認できるGoogleの無料ツールです。

AIOではAI モードが複雑な質問に回答とリンクを示す

AI モードは、Google検索の結果ページに表示される「AI モード」タブから使う機能で、日本語では2025年9月9日に提供が始まりました。調査や複雑な比較が必要な質問のほか、旅行の計画や複雑な手順の理解にも向く機能です。

AI モードは、質問を関連する複数のサブトピックに分けて検索を実行し、結果をもとに回答を組み立てます。この手法の名称はクエリ ファンアウトです。回答には、さらに詳しく知るためのウェブページへのリンクが添えられます。

AI モードに表示される条件も、AI による概要と共通です。インデックス登録とスニペットの表示が前提になるため、狭い意味のAIOの対策はAI モードにもそのまま当てはまります。

LLMOでは生成AIサービスが回答の中で参照したページへのリンクを示す

ChatGPTやPerplexityは、質問に答えるためにウェブを検索し、参照したページへのリンクを回答に含めます。クローラーは、ウェブ上のページを自動で巡回して内容を集めるプログラムです。ChatGPTの検索機能にウェブサイトを表示するために使われるクローラーは、OpenAIのOAI-SearchBotです。PerplexityBotは、Perplexityの検索結果にウェブサイトを表示してリンクするためのクローラーにあたります。

生成AIサービスの回答は、Google検索のように順位のついたページの一覧ではありません。1つの回答の中で情報源が示される形になるため、LLMOでは順位よりも回答で自社が取り上げられるか、正しく説明されるかが目標になります。

LLMOでは生成AIサービスが学習した情報から答える場合もある

生成AIサービスは、ウェブを検索せずに学習済みの情報だけで答える場合もあります。学習に使う文章を集めるクローラーは、検索用のクローラーとは別のものです。

OpenAIでは、GPTBotが生成AIの基盤モデルの学習に使われる可能性のあるコンテンツを集めます。OAI-SearchBotとGPTBotの設定は互いに独立しており、学習への利用を断ったうえで検索への表示を許可する設定も可能です。

Googleでは、robots.txtのGoogle-Extendedの指定で、Geminiのモデルの学習とグラウンディングへの利用を制御できます。グラウンディングは、AIが回答の根拠としてウェブの情報を参照することです。Google-Extendedの指定は、Google検索への掲載や検索順位には影響しません。

学習済みの情報で答える場合、学習した時点より後に自社サイトで更新した内容は、回答に反映されないことがあります。AI による概要を対象にする狭い意味のAIOでは、学習への利用の扱いが表示の条件に含まれない点も、LLMOとの違いの1つです。

AIO・LLMOと似た言葉(GEO・AEO・SEO)との違い

AIOとLLMOの周りには、意味の近い言葉がいくつもあり、提案書の中で混ざって使われることがあります。AIOやLLMOと並んで使われやすい言葉は、以下の3つです。

• GEOは生成AIで回答する検索への最適化
• AEOは質問に直接答える仕組みへの最適化
• SEOは検索エンジンの検索結果への最適化

GEOは生成AIで回答する検索への最適化

GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、生成エンジン最適化と訳されます。生成エンジンは、大規模言語モデルを使って検索結果をまとめ、回答の文章を生成する検索の仕組みです。

GEOの語は、2023年11月に公開された論文「GEO: Generative Engine Optimization」で体系化されました。論文はデータマイニング分野の国際会議であるKDD 2024に採択されています。

GEOの対象は、AIが回答を生成する検索です。生成AIサービスの検索機能もAI による概要も含まれるため、GEOとLLMOは対象の大部分が重なる言葉として扱われます。

AEOは質問に直接答える仕組みへの最適化

AEOはAnswer Engine Optimizationの略で、回答エンジン最適化と訳されます。検索エンジンや音声アシスタントが質問に直接答える場面で、自社の情報が答えとして使われるように整える取り組みを指します。

AEOは、スマートスピーカーの音声検索のように、短く言い切った答えが求められる場面を意識した言葉です。質問への答えを先に示す点はAI による概要と共通しており、狭い意味のAIOとも重なります。

SEOは検索エンジンの検索結果への最適化

SEOはSearch Engine Optimizationの略で、検索エンジン最適化と訳されます。Google検索などの検索結果で、自社のページが上位に表示されるように整える取り組みです。

AI による概要とAI モードに表示される条件は、Google検索のインデックス登録とスニペットの表示です。SEOの基本的な取り組みが、狭い意味のAIOにそのまま当てはまります。

検索で見つかるページであることは、生成AIサービスがウェブを検索して回答を作る場合にも前提になります。SEOは、AIOとLLMOのどちらにとっても土台にあたる取り組みです。

AIOとLLMOへの対策が求められるようになった背景

検索の画面と情報の探し方が変わったことで、AIの回答の中で自社がどう扱われるかを考える必要が出てきました。AIOとLLMOへの対策が求められるようになった背景は、次の3つです。

• Google検索の結果ページの上部にAIの要約が表示されるようになった
• 検索結果の中で複雑な質問にAIが答える機能が加わった
• 生成AIサービスに質問して情報を集める使い方が広がった

Google検索では、2024年8月にAI による概要の日本での提供が始まり、2025年9月にはAI モードが日本語で使えるようになりました。AI による概要が表示される質問では、検索結果の一覧より先にAIの要約が目に入ります。

AI による概要が表示される検索結果ページからのクリックは、質が高いことが確認されています(Google調べ)。AIの要約に情報源として示されることは、自社のページを訪れてもらう入口の1つです。

生成AIサービスに質問して比較や下調べを済ませる使い方では、検索結果の一覧を見ないまま候補が絞られる場合があります。AIの回答に自社が出てこない、または誤った説明で出てくる状態では、見込み客が比較する段階で自社が候補から外れるおそれがあります。

AIOとLLMOで重なる対策

AIOとLLMOのどちらの意味で考えても、取り組みの多くは共通しています。AIが自社のページを見つけ、内容を正しく読み取れる状態を作る点で、目的が同じだからです。AIOとLLMOで重なる対策は、以下の6つです。

• 検索エンジンとAIのクローラーがページを読めるようにする
• 重要な情報をテキストで書く
• 質問への答えを見出しの直後に書く
• 独自の情報と信頼できる根拠を載せる
• 構造化データをページの内容と一致させる
• 社名やサービス名の表記を統一する

検索エンジンとAIのクローラーがページを読めるようにする

最初に確認するのは、クローラーが自社のページを巡回できる状態かどうかです。ページを読めなければ、AI による概要にも生成AIサービスの回答にも自社の情報は使われません。

robots.txtは、サイトのルートに置き、クローラーに巡回してよい範囲を伝えるファイルです。Google検索のAI機能に表示されるには、robots.txtとCDNやホスティングサービスの設定で、Googleのクローラーの巡回が許可されている必要があります。CDNは、ページを高速に配信するために世界各地のサーバーにデータを置く仕組みです。

生成AIサービスの検索機能に表示されるには、サービスごとの検索用クローラーの許可も確認します。ChatGPTの検索結果への表示に向けて推奨されている設定は、robots.txtでOAI-SearchBotを許可することです。

クローラーがページに到達できるかは、サイト内のリンクの張り方にも左右されます。重要なページは、トップページやメニューなどの内部リンクからたどれる位置に置きます。

重要な情報をテキストで書く

サービスの内容、料金の考え方、対応地域、問い合わせ方法などの重要な情報は、画像の中の文字ではなくページのテキストとして書きます。重要なコンテンツをテキスト形式で提供することは、Google検索のAI機能に向けたSEOの基本の1つです。

画像や動画の役割は、テキストの内容を補うことです。図や写真で伝える情報も、本文や画像の代替テキストで内容を言葉にしておくと、クローラーが読み取れる情報が増えます。

画像に文字を入れた料金表や比較表は、同じ内容を本文のテキストにも書きます。生成AIサービスやAI による概要が回答の材料として使えるのは、クローラーが読み取れた情報だからです。

質問への答えを見出しの直後に書く

読み手が抱く質問を見出しにし、見出しの直後の1〜2文で答えを言い切ります。答えの後に理由や具体例を続ける構成にすると、読み手にもAIにも、答えがどこに書かれているかが明確になります。

質問への答えを見出しの直後に書く形の例は、以下のとおりです。

• 「◯◯とは」の見出しの直後に定義を1文で書く
• 「◯◯の費用」の見出しの直後に費用が決まる要素を書く
• よくある質問のページで質問と答えを1対1で並べる
• 手順は番号付きのリストで順番を示す

AIの回答に使われる表現を狙って、同じ答えを言い換えて何度も書く必要はありません。1つの質問に1つの明確な答えを書くほうが、読み手にとっても読みやすいページになります。

独自の情報と信頼できる根拠を載せる

Googleの自動ランキングシステムは、検索順位の操作ではなく検索する人へのメリットを目的に作られた有用で信頼できる情報を、検索結果の上位に掲載できるように設計されています。経験・専門性・権威性・信頼性の4つの観点のうち、最も重要なのは信頼性です。

AI による概要はGoogle検索の仕組みの上で表示されるため、検索で評価されるページ作りがそのまま狭い意味のAIOの対策になります。生成AIサービスに向けたLLMOでも、独自の情報と根拠の明確さは重視されます。

自社のページで載せたい独自の情報は、次のとおりです。

• 自社で集計した調査やデータ
• 導入事例や対応の実績
• 担当者の経験に基づく手順や判断の基準
• 情報の出典と更新日

他のサイトと同じ説明だけのページでは、読み手にもAIにも自社のページを参照する理由が弱くなります。自社にしか書けない情報を1つ以上入れることを、ページを作るときの基準にします。

構造化データをページの内容と一致させる

構造化データは、ページに関する情報を検索エンジンなどが読み取れるように、決まった形式で記述したデータです。会社の情報、商品、よくある質問などを、ページの本文とは別にコードで示します。Googleが推奨する構造化データの形式は、JSON-LDです。

Google検索のAI機能に向けては、構造化データの内容をページに表示されているテキストと一致させることが求められます。本文にない情報を構造化データだけに書くと、ページの内容と食い違う原因になります。

AI による概要に表示されるために、特別な構造化データを追加する必要はありません。構造化データは表示の条件ではなく、ページの内容を正確に伝える補助として扱います。

社名やサービス名の表記を統一する

社名、サービス名、所在地、電話番号などの表記を、自社サイト、SNS、外部の掲載情報でそろえます。表記が媒体ごとに違うと、AIが同じ会社やサービスの情報として結びつけにくくなります。

表記をそろえるときに確認する場所は、以下のとおりです。

• 自社サイトの会社概要とフッター
• SNSのプロフィール
• Googleビジネスプロフィール
• 業界団体や取引先のサイトに載っている自社の紹介

Google検索のAI機能に向けたSEOの基本には、Googleビジネスプロフィールや商品の情報を最新の状態に保つことも含まれています。店舗や事業所を持つ会社は、営業時間や所在地が変わった時点で登録情報を更新します。

AIOとLLMOで異なる対策

重なる部分が多い一方で、対象にするAIが違うぶん、個別に確認する項目もあります。違いが出るのは、主に生成AIサービスのクローラーの扱いと、成果の確かめ方です。AIOとLLMOで異なる対策は、次の5つです。

• AIOはGoogle検索の要件を満たすことに集中する
• LLMOは生成AIサービスごとのクローラーの扱いを決める
• LLMOは学習への利用を許可するかを方針として決める
• LLMOはllms.txtを任意の取り組みとして扱う
• AIOはSearch Consoleで、LLMOは実際の回答で成果を確かめる

AIOはGoogle検索の要件を満たすことに集中する

狭い意味のAIOの対策は、Google検索で評価されるページ作りと同じです。AI による概要やAI モードに表示されるための追加の要件はなく、新たに機械で読み取るためのファイル、AIテキストファイル、マークアップを作る必要もありません。

AI による概要に向けて確認する項目は、以下のとおりです。

• Search Consoleで主要なページがインデックスに登録されているかを確認する
• robots.txtとCDNの設定でGoogleのクローラーが許可されているかを確認する
• 主要なページにnosnippetなどスニペットを制限する指定が入っていないかを確認する
• ページの表示速度やスマートフォンでの見やすさを確認する

AI による概要のための専用の作業として、新しいファイルの設置やマークアップの追加を提案された場合は、Google検索の要件に含まれない作業だと理解したうえで判断します。

LLMOは生成AIサービスごとのクローラーの扱いを決める

生成AIサービスは、サービスごとに別のクローラーを使います。Googleのクローラーを許可していても、ChatGPTやPerplexityのクローラーまで許可したことにはなりません。

主な生成AIサービスのクローラーの用途は、以下の表のとおりです。

セキュリティ対策でボットのアクセスをまとめて遮断する設定がCDNに入っていると、検索用のクローラーまで止まる場合があります。サイトの管理を外部に任せている場合は、どのクローラーを許可しているかを管理会社に確認します。

LLMOは学習への利用を許可するかを方針として決める

LLMOでは、自社のコンテンツを生成AIの学習に使わせるかどうかも判断の対象です。GPTBotをrobots.txtで拒否すると、サイトのコンテンツを学習に使わないでほしい意思表示になります。

学習への利用を許可するかは、会社の方針として決める項目です。有料の資料や会員向けの情報を持つ会社は、学習に使われることの是非を、法務や事業の担当者と一緒に決めます。

Google-Extendedの指定は、学習だけでなくグラウンディングへの利用も対象です。Geminiの回答で自社の情報が参照される場面にも関わるため、学習とあわせて回答への影響も考えて判断します。

LLMOはllms.txtを任意の取り組みとして扱う

llms.txtは、大規模言語モデルが使いやすい形でサイトの情報を伝えるために、Markdown形式のファイルをサイトのルートなどに置く提案です。2024年9月に公開され、仕様は意見を募りながら検討されている段階にあります。Markdownは、見出しや箇条書きを記号で表す簡単な文書の書式です。

Google検索のAI機能に表示されるために、llms.txtのようなAIテキストファイルを作る必要はありません。狭い意味のAIOの対策としては、llms.txtは不要です。

LLMOの対策としてllms.txtを置く場合は、標準の規格ではない点を理解したうえで、任意の取り組みとして扱います。標準の規格として定まった仕組みではないため、クローラーの許可やページの本文の整備を先に済ませます。

AIOはSearch Consoleで、LLMOは実際の回答で成果を確かめる

AIOとLLMOでは、成果を確かめる方法が異なります。Google検索のAI機能はSearch Consoleで流入を確認できる一方、生成AIサービスの回答は自分で質問して確かめる必要があるからです。

Google検索のAI機能に表示されたサイトへのクリックは、Search Consoleの検索タイプ「ウェブ」のパフォーマンスレポートに含まれます。狭い意味のAIOの成果は、主要なページの表示回数とクリック数の推移で追います。

LLMOの成果を確かめる方法は、以下のとおりです。

• 見込み客が使いそうな質問を生成AIサービスに入力し、回答に自社が出るかを記録する
• 回答に出た自社の説明が正しいかを確認する
• 回答で情報源として自社のページが示されているかを確認する
• アクセス解析ツールの参照元で生成AIサービスからの流入を確認する

生成AIサービスの回答は、同じ質問でも日や条件によって変わります。1回の確認で判断せず、同じ質問を定期的に入力して、変化を記録しておくと比較できます。

AIOとLLMOの優先順位の付け方

限られた人数で取り組む場合は、効果が及ぶ範囲の広い対策から順に進めます。AIOとLLMOのどちらから始めるかで迷う場合は、次の順番で優先順位を決めます。

• Google検索でページが評価される状態を先に整える
• 見込み客が使っているAIを確かめる
• AIの回答で自社がどう説明されているかを確かめる
• 個別の対策は重なる対策の後に足す

Google検索でページが評価される状態を先に整える

最初に取り組むのは、Google検索でページが見つかり、内容が正しく読み取られる状態を整えることです。AI による概要とAI モードに表示される条件はGoogle検索のインデックス登録とスニペットの表示で、SEOの基本が整っていなければ狭い意味のAIOは始まりません。

クローラーの許可、テキストでの情報提供、質問への明確な答え、独自の情報は、LLMOの対策とも重なります。Google検索の基本を整える作業は、AIOとLLMOの両方の土台を同時に作る作業です。

Search Consoleでインデックスに登録されていないページや、スニペットを制限する指定が見つかった場合は、AIに向けた新しい施策より先に直します。

見込み客が使っているAIを確かめる

次に、自社の見込み客がどのAIを使って情報を集めているかを確かめます。見込み客がGoogle検索で比較しているのか、ChatGPTなどの生成AIサービスに質問しているのかで、LLMO向けの対策にかける手間が変わります。

見込み客が使うAIを確かめる方法は、以下のとおりです。

• 営業担当者に、商談で顧客がどこで自社を知ったかを聞いてもらう
• 問い合わせフォームの「当社を知ったきっかけ」の選択肢に生成AIサービスを加える
• アクセス解析ツールで生成AIサービスからの流入の有無を確認する

生成AIサービスからの流入や言及がまだ少ない場合は、Google検索の基本を優先する判断ができます。商談で生成AIサービスの名前が繰り返し出る場合は、LLMO向けのクローラーの確認や回答の確認を早めに始めます。

AIの回答で自社がどう説明されているかを確かめる

自社名や自社のサービスの分野について、AI による概要と生成AIサービスに実際に質問し、自社がどう説明されているかを確かめます。回答に出てこないのか、誤った説明で出てくるのかによって、次に直す箇所が変わります。

AIの回答で確かめる質問の例は、次のとおりです。

• 自社名とサービス名を入れた質問
• 自社のサービスの分野と地域を組み合わせた質問
• 見込み客が比較するときに使う質問

AIの回答には、事実と違う内容が含まれる場合があります。料金や対応範囲が誤って説明されていた場合は、自社サイトの該当するページで正しい情報をテキストで明確に書き、更新日を示します。

個別の対策は重なる対策の後に足す

生成AIサービスごとのクローラーの扱い、学習への利用の方針、llms.txtの設置は、重なる対策を済ませた後に足す項目です。ページの本文が整っていない段階で個別の対策を進めても、AIが読み取る中身が変わらないためです。

個別の対策の中では、検索用のクローラーの許可を最初に確認します。ChatGPTやPerplexityの検索機能に表示されるかどうかに直接関わる設定で、確認の手間も小さい項目にあたります。

AIO・LLMO対策の注意点

AIOとLLMOは新しい言葉で、対策の考え方も各社で異なります。社内で進める場合も外部に依頼する場合も、事前に押さえておきたい点があります。AIO・LLMO対策の注意点は、以下の5つです。

• AIの回答に表示されるかは自社で決められない
• AIOとLLMOの意味を確かめないまま契約しない
• スニペットを制限するとAI による概要に表示されなくなる場合がある
• 検索順位の操作を目的にした大量の記事作成は避ける
• 成果が出るまでに時間がかかる前提で計画する

AIの回答に表示されるかは自社で決められない

AI による概要や生成AIサービスの回答にどのページを使うかは、各社のシステムが判断します。対策を進めても、特定の質問の回答に自社が表示される状態を約束できるわけではありません。

GEOの論文では、研究用のベンチマークで、生成エンジンの回答での可視性を最大40%高められた結果が報告されています。研究の条件で測った数値であり、自社サイトで同じ結果が出ることを示すものではありません。

外部の会社から「AIの回答に必ず表示される」「引用を保証する」といった説明を受けた場合は、根拠と測り方を確認します。成果の目標は表示の保証ではなく、AIが読み取れる状態を整えた範囲と回答の変化の記録で置くのが現実的です。

AIOとLLMOの意味を確かめないまま契約しない

同じAIO対策でも、Google検索のAI機能だけを対象にする会社と、ChatGPTなどの生成AIサービスまで含める会社があります。意味を確かめないまま契約すると、想定していた作業が契約の範囲に含まれていない食い違いが起きます。

AIO対策やLLMO対策の提案を受けたときに確認する項目は、以下のとおりです。

• 対象にするAIはGoogle検索のAI機能だけか、生成AIサービスも含むか
• 作業の内容は既存ページの改善か、新しいページの作成か、技術的な設定か
• 成果をどの指標と方法で確かめるか
• 報告の頻度と、報告に含まれる内容

AIOとLLMOのどちらの言葉が使われていても、上の項目に答えてもらえば、提案の中身を同じ基準で比べられます。

スニペットを制限するとAI による概要に表示されなくなる場合がある

Google検索のAI機能での表示は、nosnippet、data-nosnippet、max-snippet、noindexの指定で制御できます。nosnippetはスニペットの表示を止める指定、noindexはページをインデックスに登録させない指定です。

AI による概要に表示される条件にはスニペットを表示できることが含まれるため、nosnippetを指定したページはAI による概要の対象から外れます。記事の一部だけを表示させたくない場合に使う指定は、該当する部分に付けるdata-nosnippetです。

サイトの改修やCMSの設定変更で、意図せずにスニペットを制限する指定が入る場合もあります。CMSは、ページの作成や更新を管理するシステムです。主要なページの指定は、改修のたびに確認します。

検索順位の操作を目的にした大量の記事作成は避ける

AIの回答に取り上げられることを狙って、内容の薄いページを大量に作るのは避けます。検索ランキングの操作を目的に、AI生成などの自動化でコンテンツを作る行為は、Googleのスパムに関するポリシーへの違反です。

Google検索で評価を落とすと、AI による概要とAI モードに表示される前提も崩れます。生成AIサービスがウェブを検索する場合にも、検索で見つかりにくいページは回答の材料になりにくくなります。

AIを使って記事を作る場合、事実の確認と自社にしか書けない情報の追加は人の担当です。ページの数ではなく、1ページごとに読み手の質問に答えているかで判断します。

成果が出るまでに時間がかかる前提で計画する

AIOとLLMOの対策は、広告のように出稿した翌日から結果が見える施策ではありません。ページの改善がクローラーに読み取られ、AIの回答に反映されるまでには時間がかかります。

生成AIサービスの仕様や回答の傾向は変わり続けており、施策と成果の因果関係も特定しにくい状態です。短い期間で効果を判断して施策を打ち切るのではなく、確認する質問と指標を決めて、記録を続ける計画を立てます。

社内で報告するときに添えたい数字は、AIの回答に関する記録に加えて、Search Consoleでの表示回数やクリック数の推移です。AIOとLLMOの土台にあたるGoogle検索の状態を一緒に見ることで、取り組みの進み具合を判断しやすくなります。

AIOとLLMOの違いを確かめてGoogle検索の基本から対策を始めましょう

AIOとLLMOの違いは、対象にするAIの範囲です。LLMOは生成AIサービス全般を対象にし、AIOはAI全般を指す広い意味と、Google検索のAI による概要を指す狭い意味の2通りで使われています。提案書や社内の会話でAIOが出てきたら、最初にどちらの意味かを確かめることが、話を食い違わせないための近道です。

AIOとLLMOの対策は、多くの部分で重なります。クローラーがページを読める状態、テキストでの情報提供、質問への明確な答え、独自の情報は、Google検索のAI機能にも生成AIサービスにも共通する土台です。

AIOとLLMOに取り組む順番は、以下のとおりです。

1. Google検索でページが評価される状態を整える
2. 見込み客が使っているAIを確かめる
3. AIの回答で自社がどう説明されているかを確かめる
4. 生成AIサービスのクローラーや学習への利用の方針など、個別の対策を足す

土台から順に整えておけば、AIの種類や呼び名が変わっても、取り組みを最初からやり直す必要はありません。まずはSearch Consoleで主要なページのインデックス登録とスニペットの指定を確認するところから始めましょう。

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