AIOとは？AI最適化の手法やSEO対策との違いについても解説！

AIOとは？意味を解説｜同じ意味の単語やSEO対策との違いも紹介

AIOの意味

AIOの意味は多岐にわたります。以下では一般的にAIOと呼ばれている語の意味について、表でまとめています。

単語	意味
AIO（AI Optimization）	AI最適化
AIO（AI Overview）	Googleによる検索機能
AIO（All in one）	PC関連の用語、液晶と一体型のPCや水冷式クーラーなどを指す
AIO（Activeness-Interest-Opinions）	マーケティング分析に使用する指標。活動・興味・意見の英単語の頭文字をとっている。

本記事では、上記表のうち、AI検索最適化という意味であるAIOについて詳しく紹介します。

AIO（AI検索最適化）とは、AIを活用した検索エンジンもしくは大規模言語モデルのアルゴリズムに適応し、WebサイトやコンテンツをAIの回答内に表示させるための取り組み全般を指します。

従来のSEOが検索エンジンの仕組みに合わせる対策だったのに対し、AIOではAIがコンテンツを深く理解し評価できるよう最適化する点が特徴です。

目的は、AIによってコンテンツが正確に理解・高評価され、ユーザーに必要な情報が効率よく届くようにすることにあります。例えばユーザーが「〇〇とは何ですか？」とAIに質問した際に、生成AIがj自社のサイト情報を参照して回答に含めてくれる状態を目指すことを想定しています。

なお、AIOは同じ意味でAIO対策と呼ばれる場合があります。

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AIO・LLMO・GAIOの比較

AIO・LLMO・GAIOのこれらは全て、ChatGPTなど生成AIに自社コンテンツを優先表示させるための手法を示しています。

単語	意味
AIO（AI Optimization）	AI最適化
LLMO（Large Language Model Optimization）	大規模言語モデル最適化
GAIO（Generative AI Optimization）	生成AI最適化

人工知能（AI）には種類があり、画像認識が得意なAIや、文章や画像などを生成することが得意なAIがあります。

後者においては、その扱うデータやメディアの違いから、自然言語生成AIや画像生成AIなどがありますが、その中でもテキストを扱うのに長けたAIは大規模言語モデル（LLM）と呼ばれます。

そのため、その種類の違いから上記3種類の用語が生まれたと考えられますが、これらの単語が示しているのは基本的には同じ概念です。

いずれも生成AI時代に合わせてウェブ情報を最適化する手法であり、本質的な狙いは共通しています。

AIOとSEO対策の違い

AIO対策はその手法や施策内容においてSEO対策と似通う部分はありますが、根本的には異なる概念です。

最大の違いはその目的です。AIOはGoogleのAIによる概要やChatGPTなどのLLMに自社情報を取り上げてもらうことを目的としています。しかしSEO対策は、GoogleやBingなどの検索エンジンの検索結果上で、より上位に自社サイト・ページが表示されることを目的に行われる施策です。

しかしAIOはSEOの高度な知識の上に成り立っている施策です。そのため、AIOとSEOは、意味は違えど不可分な施策であると言えるでしょう。

その他細かな違いについては、以下の表でまとめています。

項目	AIO	SEO
対策対象	大規模言語モデルを用いるAI（ChatGPT、Perplexity、Geminiなど）	検索エンジン（Google、Bing など）
自社情報が掲載される場所	AI検索の回答画面（回答の一部や引用リンクとして表示される）	検索エンジンの検索結果ページ（スニペットやサイトリンクとして表示される）
検索トリガー	ユーザーがAIチャットボットに質問やリクエストを入力する	ユーザーが検索エンジンにキーワードを入力して検索を実行する

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AIOが注目されつつある理由

近年、検索エンジンのAI活用が高度化し、従来のSEO手法だけでは十分な成果を上げにくくなってきました。

Googleが検索結果に生成AIによる要約を表示し始めたことや、ChatGPTのような生成AIチャットサービスが台頭し、ユーザーの検索行動がWebサイト訪問を前提としないものに変化しつつあることがこの背景にあります。

特に、ユーザーがAIによる回答だけで検索行動を終了してしまう、「ゼロクリック検索」による影響が大きいと考えられます。AIによって必要な情報が得られてしまうと、ユーザーは個別の企業・個人が提供するWebサイトへのアクセスが必要なくなってしまいます。

その結果、自社サイトへの流入がなくなるほか、製品情報やブランドに関する情報がユーザーに届かなくなってしまうことが懸念されます。

そこで注目されているのが「AIO対策」です。生成AIが提示する回答枠に自社情報が表示されるようになれば、自社情報がユーザーの目に入ることが期待できます。

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AIO対策の具体的な施策

llms.txtの設置

まず検討したいのが「llms.txt」というファイルの設置です。llms.txtとは、サイトのルートディレクトリに配置しておくテキストファイルで、生成AIによるクローラーに対してクロールの許可・制限などを指示できるものです。

いわば検索エンジン向けのrobots.txtに近い役割を持ち、特定のURLやディレクトリを学習対象から除外したり、逆にクロールを許可することで、LLMによるサイトデータの取得をコントロールできます。

現時点では対策の必要性が認識され始めた段階ですが、OpenAIやGoogleもこのllms.txtの仕様に対応し始めており、生成AIが収集・学習する情報を整理する手段として注目されています。

プレスリリースの配信

自社から積極的に情報発信する外部対策として、プレスリリースの配信は有効な施策の一つです。

自社の新サービス・商品発表などのニュースをプレスリリース媒体で発信することで、複数のニュースメディアが自社の情報を掲載してくれる可能性があります。

この結果、自社に関する情報がWeb上に増え、AIが自社のことを正しく理解してくれる可能性が高まるほか、ニュースメディアによって引用される際に被リンクを獲得できる場合があります。

こうした広報施策によりメディア掲載や他サイトからの言及（被リンク）を獲得できれば、「このサイトは信頼できる」という評価が高まり、検索エンジンやAIからの信頼性も向上します。

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FAQの作成

ユーザーからよく寄せられる質問に答えるFAQページを用意することも、AIO対策として効果的です。

ユーザーの疑問に対する明確な答えをFAQ形式で提供することで、AIが理解しやすいコンテンツを作ることができます。

FAQ形式でQ&Aをまとめておけば、生成AIがユーザーからの質問を受け取った際に、サイト内の該当回答を参照しやすくなるため、自社コンテンツが回答に引用される可能性が高まります。

例えば「〇〇の使い方は？」という質問に対し、自サイトのFAQで詳細に回答していれば、ChatGPTなどのAIがその内容を回答に取り入れてくれる、といった効果が期待できます。

サイト・個別ページの構造化マークアップ

検索エンジンやAIにコンテンツを正しく理解させるため、サイト全体や各ページに構造化マークアップ（Schema.orgなどの構造化データ）を施すことも重要です。

例えば、記事の見出し階層を適切に設定し、メタデータを充実させることで、ページ内容の文脈をAIに正確に伝えることができます。

また製品情報やFAQなどは構造化データでマークアップしておけば、AIがそれらの要素を認識・抽出しやすくなります。

実際、質の高いコンテンツには強調スニペットやナレッジグラフといった形で検索結果に直接表示されるケースも多く、構造化マークアップはそのような特別枠への表示を狙う上でも有効です。

具体的な構造化マークアップの設置方法としては、コラムページには「Article」や「Outhor」、サービスページには「Organization」の構造化マークアップを設置することがあるでしょう。

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被リンク獲得

他サイトからの被リンク（外部リンク）を獲得することも、従来のSEO同様にAIO時代で重要な施策です。

被リンクは第三者からの「推薦」に相当し、量・質ともに充実しているほどサイトの信頼性が高まる傾向があります。

実際、検索エンジンの評価基準でも被リンク数や質は依然として重要な要素であり、AIもコンテンツの権威性を判断する際に他サイトから言及されているかを参考にすると考えられます。

例えば業界で権威あるメディアに自社の記事が紹介されリンクが貼られれば、それだけ「価値ある情報源」として認識されやすくなるでしょう。

信頼性・独自性ある情報発信

最後に、サイト上で発信するコンテンツの信頼性と独自性を高めることは、AIO対策の根幹と言えます。

AIは表面的な情報だけでなく、その情報の正確さや深さ、信頼できる根拠があるかまでチェックします。そのため事実誤認のない正確な内容であることはもちろん、自社ならではの独自情報や専門的な知見を盛り込むことで他サイトとの差別化を図ると良いでしょう。

AIO対策は単に検索順位を上げる作業ではなく、AI時代において自社ブランドの独自性をどう確立していくかという本質的な課題でもあります。実際、AIが特定のキーワードで自社コンテンツを継続的に選んで表示してくれるようになると、ユーザーには「その分野に精通した会社」と認識されやすくなり、ブランドの信頼性や専門性向上にも大きく寄与します。

具体的な対策方法としては、信頼できる情報源のデータを引用すること、もしくは自社で獲得しているデータやノウハウを公開することなどがあります。

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AIO対策を行うメリット・デメリット

メリット

AIO対策に取り組むことにはいくつものメリットがあります。まず長期的なコストパフォーマンスが挙げられます。

一度AIにサイト内容を正しく認識してもらえれば、定期的なメンテナンスや情報更新だけで長期的に集客効果を維持できるため、広告のように継続的な費用を払わずとも安定したトラフィック獲得が期待できます。

また将来的な集客力を高められる点も大きなメリットです。検索の主流がAIにシフトしつつある今、いち早くAIO対策に対応することで、将来のAI検索からの流入を先取りし競合に差を付けられると考えられます。

さらにAIO対策はブランド構築にも寄与します。AIが特定分野の質問に対して貴社のコンテンツを繰り返し表示するようになると、「〇〇分野ならこのサイト」とユーザーに認知されやすくなり、結果としてブランドの専門性や信頼性向上につながります。

このように適切なAIO対策は、費用対効果の高い長期集客と将来への先行投資、そしてブランド力強化という三点で大きなメリットをもたらします。

デメリット

一方でAIO対策には押さえておきたいデメリットも存在します。

まず成果が出るまでに時間がかかることです。内部対策や外部対策、コンテンツ強化などやるべきことが多岐にわたり、効果が現れるまで通常数ヶ月（ケースによっては2〜6ヶ月以上）要します。特に競合が多い分野では上位表示までのハードルが高く、しっかり対策してもすぐに結果が出るとは限りません。

またAIアルゴリズムの変動に左右されやすい点も挙げられます。AIは年に数回大規模なアップデートが行われ、そのたびに評価基準が変わり得ます。アップデート後に順位が下落するケースも珍しくなく、対応のため常に最新動向を追い続ける負担があります。

さらに、AIO対策を行ううえで、SEO対策やAIに関する高度な知識が求められる点もデメリットです。既存のSEO対策の上にAIO対策は成り立っているため、AIに関する知識だけでなくSEOの知識も必要となります。加えて、SEOは他の分野とあまり関連がない独自のノウハウを必要とするため、Webに詳しい担当者であってもAIO対策は実施するのが難しい場合があるでしょう。

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AIOに関するよくある質問

GoogleのAIOとは？

Googleにおける「AIO」とは、検索結果上部に表示されるAI生成の要約機能「AI Overview（AIによる概要）」のことを指します。

2023年から試験導入されていたSGE（検索生成エクスペリエンス）が改称・正式化されたもので、ユーザーの検索クエリに対する概要回答を生成AIが提供するGoogleの新機能です。

AIO分析とは？

AIO分析とは、「Activeness（活動）」「Interest（興味）」「Opinions（意見）」を指標とした、消費者の生活や価値基準を調べるための手法です。主にマーケティングの分野で使用されます。

実際の行動や興味関心、意見をカテゴリー化し、定性及び定量的に消費者の生活を明らかにすることを目的としています。

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PC用語のAIOとは？

PCの文脈で使われる「AIO」はオールインワン (All-in-One) を意味し、一体型パソコンのことを指します。ディスプレイと本体が一体となった省スペース型のPCを指すハードウェア用語であり、AI最適化とは全く別の意味合いになります。なお、水冷式クーラーを指す場合もあります。