AI検索の最適化（AIO）とは？SEOとの違いと測ってから始める順序
公開日: 2026-07-20 最終更新日: 2026-07-26#AI検索 #AIO #LLMO #GEO #最適化
この記事でわかること
- AIO・LLMO・GEO など乱立する用語の交通整理と、「AIO」の 2 つの用法
- 最適化の対象が「ページの順位」ではなく「AI が参照する材料の総体」であること
- 検索順位の最適化（SEO）とは測っている場所が違うこと
- 施策より先に「現在地の計測」が要る理由と順序
結論: 「AI検索の最適化」は、順位を上げる作業ではなく“測ってから”始める作業
「AI検索 最適化」「AIO」「LLMO」といった言葉を調べ始めたものの、そもそも何を最適化するのかが掴めない——。この段階でこの記事にたどり着く方が増えています。
結論から言うと、AI検索の最適化は、「自社ページの検索順位を上げる作業」ではありません。AI が回答を組み立てるときに参照する材料——自社サイトだけでなく、比較サイト・プレスリリース・第三者媒体に自社がどう書かれているか、その総体を整える営みです。そして、その総体を整える前に必ず要るのが、「いま AI に自社がどう見えているか」を測ることです。順位のように既存のツールで見える指標ではないため、最適化は現在地の計測から始まります。
この記事は、「AI検索 最適化」で調べ始めた方向けの入口として、（1）言葉の交通整理、（2）何を最適化するのか、（3）検索順位の最適化との違い、（4）最適化の前に計測が要る順序、の 4 点を整理します。踏み込んだ計測手順や指標設計は、末尾でご案内する詳細記事に譲ります。数字を引用する箇所は、すべて出典を明記済みです。
1. まず言葉を整理する — AIO・LLMO・GEO と「AI検索 最適化」
「AI検索 最適化」の周辺には、AIO・LLMO・GEO・AEO といった略語が乱立しています。最初に、この記事での立ち位置だけ整理しておきます。
これらはおおむね、「AI（生成 AI・AI 検索）の回答に自社の情報を取り上げてもらうための最適化」を、切り口を変えて呼んでいる言葉です。実在する解説記事でも、次のように定義されています。
- AIO（AI 最適化）は「AI の回答に自社情報を引用させる施策」の総称であり、対象領域によって GEO・LLMO・AEO と呼び分けられる、という整理（AKARUMI「AIOとは？SEO・GEO・LLMOとの違いや対策、ツールについても解説」2026年4月8日）
一方で、同じ「AIO」という言葉が、まったく別の意味でも使われている点は先に知っておく価値があります。
- AIO を「AI Overview Optimization（Google の AI による概要への最適化）」の意味で使う解説もあります（株式会社仁頼「AIO対策会社おすすめ10選」2026年3月24日、更新2026年7月11日）
つまり「AIO」には、AI 最適化（総称）と AI Overview 最適化（Google の概要に絞った意味）の 2 つの用法が併存しています。本記事では、より広い前者——AI の回答全体に対する最適化——の意味で「AI検索 最適化」を扱います。言葉の細かな違いを 1 枚の表で見比べたい方は、AIO・GEO・LLMO・AEO の違いを整理した記事をご覧ください。
なお、当ツールの名称「エリスグリ AIO」の「AIO」は、AI Optimization（AI 最適化）の意味で用いています。呼称の 2 義については、上記の実在ページで確認できる事実として提示しており、どちらかが誤りだと申し上げるものではありません。
2. 何を「最適化」するのか — 対象はページの順位ではない
「最適化」と聞くと、SEO の延長で「自社ページを直して順位を上げること」を思い浮かべる方が多いはずです。しかし AI 検索では、最適化の対象がページ単体ではありません。
AI が「◯◯のおすすめは？」といった質問に答えるとき、参照しているのは自社サイトだけではないからです。第三者の媒体が広く材料になっていることが、複数の調査で示されています。
- 国内の AI 引用元ドメインの推計シェアで、note が Wikipedia に次ぐ上位に入ったという調査結果（COOD株式会社, 2026年1月, PR TIMES） 。具体的な内訳（Wikipedia 28.4% / note 19.2%）は、同調査を引用した株式会社NEXER Group の分析記事で確認できます（2026年2月9日）
- 日本語の引用元ドメイン分析では、価格.com が「AIによる概要」「AIモード」の両方に共通して現れる引用ドメインに入り、商品レビューサイト my-best.com も共通の上位に入っていたという報告（Ahrefs 公式ブログ日本語版「【AIによる概要 vs AIモード】日本におけるトップ1000引用ドメイン分析」2025年11月18日）
※本節で引用した数値は外部の調査会社・事業者による調査であり、当社の実測値ではありません。調査手法・対象・期間により数値は変動します。
ここから見えてくるのは、AI 検索での「最適化」の対象が、自社サイトの出来だけでなく、note・プレスリリース・比較サイト・Wikipedia などに自社がどう書かれているか、その総体だということです。前掲の AKARUMI の定義にある「AI の回答に自社情報を引用させる」とは、この材料の総体に働きかける営みにほかなりません。
言い換えると、AI 検索の最適化で問うべきは「自社ページを何点に磨くか」ではなく、「AI が自社を語るとき、材料として何を、どの媒体から拾えるようになっているか」です。これは、自社サイトの内部だけを見ていても分からない対象です。
なお、先に現在地の見当だけ付けたい場合は、サイトの URL を入れるだけで使える無料のAI検索診断（5 つの質問）から始めることもできます。
※ ここで「では第三者媒体に投稿を作ればよいのか」と考えるのは早計です。Q&A サイトや口コミへの自作自演の投稿は、ステマ規制（景品表示法の指定告示）に抵触するおそれがあります。また Wikipedia は自己表示的な編集を中立性のガイドラインで禁じています。できるのは「第三者が書ける状態を作る」ことであり、投稿を作りにいくことではありません。
3. 検索順位の最適化（SEO）とは、測っている場所が違う
「AI検索 最適化」と「検索順位の最適化（SEO）」は、名前は似ていても、評価している対象が異なります。
検索順位は「ある検索語に対して、自社のどのページを何位に表示するか」の評価です。順位という 1 本の物差しがあり、既存の SEO ツールで測れます。
一方、AI 検索の回答は「どの情報を材料に、どんな文章を組み立てるか」の処理です。ここには順位に相当する単一の物差しがありません。見るべきなのは、少なくとも次のような別々の状態です。
| 見る対象 | 検索順位（SEO） | AI検索での見え方 |
|---|---|---|
| 何を測るか | 自社ページの掲載順位 | 自社が回答に登場するか／引用元として示されるか |
| 単位 | ページ単位・順位という 1 軸 | ブランド単位・登場/引用/文脈という複数の状態 |
| 材料の範囲 | 主に自社ページ | 自社サイト＋第三者媒体の総体 |
| エンジン | 主に Google | AI Overviews・ChatGPT・Gemini・Perplexity など複数 |
同じ「◯◯のおすすめは？」でも、エンジンが変われば並ぶ顔ぶれが揃わないことも報告されています。前掲の Ahrefs 調査では、Yahoo!知恵袋が「AIモード」の引用ドメインでは 87 位（9,173 回）に入る一方、「AIによる概要」ではトップ 1000 圏外という、プラットフォーム間の差が確認されています。商品検索での AI 活用も、ChatGPT が 51%、Gemini が 34% という調査があり（Criteo 調査・日本を含む 6 カ国。ネットショップ担当者フォーラム（インプレス）2025年8月22日） 、買い手が使うエンジンは 1 つではありません。
※本節で引用した数値は外部の調査会社・事業者による調査であり、当社の実測値ではありません。調査手法・対象・期間により数値は変動します。
だからこそ、Google の順位が良いことは、AI 検索での見え方の保証にはなりません。この 2 つは別の場所を測っています。「SEO はもう不要なのか」「既存の SEO 投資とどう位置づけるのか」という論点は、GEO と SEO の違いを予算配分の観点から整理した記事をご覧ください。ここでは、最適化の対象と物差しが別であるという一点だけを押さえておけば十分です。
4. なぜ今、この最適化が話題になっているのか
「AI検索 最適化」への関心が高まっている背景には、買い手が判断材料を集める場所が動きつつあるという観測があります。
- BtoB 購買検討者の 62.9% が「企業サイトの代わりに生成 AI の要約を使うことがある」と回答したという調査結果（株式会社IDEATECH「検索しない時代のBtoBマーケティング」2026年7月16日, PR TIMES）
- 一方で、生成 AI を業務で活用している企業の懸念の 1 位は「情報の正確性」50.4% という調査もあります（帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」2026年5月14日公表・有効回答10,312社）（2026年7月26日取得）。AI の回答は鵜呑みにされるのではなく、参照先を確かめながら使われる——だからこそ、回答の中で「引用元」として URL まで示されているかどうかが、名前だけの言及以上の意味を持ちます
採用の現場でも、同型の状況が報じられています。ITmedia NEWS の記事では、ある企業が複数の LLM に自社の業界とおすすめ企業を尋ねたところ、自社がまったく出てこなかったという事例が紹介され、背景として広報費の削減で Web 上の露出が減っていたことが挙げられています。同記事は、この最適化の文脈で使われる言葉として LLMO（大規模言語モデル最適化）にも触れているのです。
出典: 久松剛「『ChatGPTにうちの会社が出てこない』──採用担当を悩ます"AI就活時代"の容赦なき実態」ITmedia NEWS, 2026年6月22日 （2026年7月19日取得）
※本節で引用した数値は外部の調査会社・事業者による調査であり、当社の実測値ではありません。調査手法・対象・期間により数値は変動します。なお ITmedia の事例は他社に関する公開報道であり、当社の顧客事例ではありません。
こうした場面で、AI の回答に自社の材料が乏しければ、買い手や候補者が判断する土俵に、そもそも自社が載っていないということになります。「最適化」という言葉に関心が集まっているのは、この地殻変動に対する打ち手を探す動きだと考えられます。ただし——ここが本記事の核心です——打ち手を打つ前に、まず自社が今どう見えているかを知る必要があります。
5. 最適化の前に「計測」がある — “測ってから”始める順序
最適化と聞くと、すぐに「note に記事を書こう」「プレスリリースを増やそう」といった施策に飛びつきたくなるものです。しかし、AI 検索の最適化には順序があります。
現在地の計測 → 差分の把握 → 打ち手の検討、の順です。
理由は単純で、AI 検索での見え方は、順位のように既存のツールで自動的に見える指標ではないからです。自社が今どのエンジンで、どんな質問のときに、登場しているのか／引用まで示されているのか／そもそも出てこないのか。ここを測らずに施策から入ると、何が効いたのか・そもそも効いているのかを判定できません。順位という共通の物差しがない世界では、計測が最適化の前提になります。
計測してはじめて、次のような差分が具体的な行になります。
- どのエンジンで自社が出て、どのエンジンで出ていないのか
- 出ているとして、引用元 URL 付きで参照されているのか、名前だけなのか
- 競合はどの媒体を引用元にして出ているのか、自社はその土俵に載っているのか
この差分が見えて初めて、「どの媒体の、どの状態を埋めにいくか」という打ち手が具体的になります。逆に言えば、計測を飛ばした最適化は、当てずっぽうになりがちです。
計測の具体的な進め方——手で ChatGPT に聞いて記録する方法、無料チェッカーの使いどころ、継続計測ツールの選定軸——は、GEO・AIO の全体像と計測手順をまとめたガイドに譲ります。ここでお伝えしたいのは、最初の一歩は施策ではなく計測であるという順序の原則です。
なお、当社は「計測して最適化すれば AI に必ず推されるようになる」といった効果の保証はしていません。AI がどの情報をどう選ぶかの内部処理は公開されておらず、施策と結果の因果を断定できないためです。できるのは、現在地と差分を正確に測り、打ち手の当たりをつけやすくすることです。
6. エリスグリ AIO の位置づけ
エリスグリ AIO は、この「最初の一歩＝計測」を日本市場向けに担うツールです。最適化の施策を代行するのではなく、現在地を数字で示すことに軸足を置いています。
- 4 エンジンを週次で計測（AI Overviews・ChatGPT・Gemini・Perplexity）。§3 で触れたエンジン差を、同じ枠組みで並べて確認できます
- 言及 3 状態（● 引用あり／◐ 引用なし言及／○ 不言及）で記録します。「出た／出ない」の 2 値ではなく、参照先として示されているかまでを分けて捉える設計です
- エンジン別の好意度（ポジティブ／中立／ネガティブ）を集計し、推移を確認できます
- 提案エンジンが、日本の媒体構造（note / PR TIMES / ameblo / 価格.com / 知恵袋 / 公式サイト / Wikipedia など 10 分類）に沿って、次に検討しうるアクションの方向を示します。§2 で触れた「材料の総体」に対応する部分です
SEO の順位計測はやりません（引用元ページの Google 順位を参考表示するに留めます）。順位は既存の SEO ツールの領域です。
まず現在地を知りたい方向けに、無料のAI検索診断（5 つの質問・1 日あたりの実施上限あり）を用意しています。スコアで不安を煽ることはしません。
料金プランの内容と金額は、サイト上の表示が最新です。
現在プレローンチ段階のため、導入実績・お客様の声はまだご紹介できません。ベータ招待の準備を進めています。
まとめ
- 「AI検索 最適化」は、自社ページの順位を上げる作業ではない。AI が参照する材料の総体（自社サイト＋第三者媒体）を整える営み
- AIO・LLMO・GEO はおおむね同じ方向を指すが、「AIO」には AI 最適化（総称）と AI Overview 最適化の 2 義が併存する。本記事は前者の意味で扱う
- 最適化の対象はページ単位・順位という 1 軸ではなく、登場/引用/文脈という複数の状態、しかも複数エンジンにまたがる
- 背景には、買い手が生成 AI で判断材料を集め始めているという観測がある（外部調査）
- 最適化には順序がある。現在地の計測 → 差分の把握 → 打ち手の検討。計測を飛ばすと、何が効いたか判定できない
- 当社は効果を保証しない。できるのは、現在地と差分を正確に測ること
次のステップ
- 買い手が聞きそうな質問を 10〜20 問リスト化し、複数の AI エンジンに同じ質問を投げてみる
- 結果を 3 状態（引用あり／引用なし言及／不言及）で記録し、競合名も同じ表に並べる
- 日付を付けて同じ質問リストで繰り返し、定点観測の形にする
よくある質問（FAQ）
Q1. AI検索の最適化と SEO（検索順位の最適化）は、別々にやる必要がありますか？
測っている場所が違うため、同一視はできません。SEO は自社ページの順位、AI 検索の最適化は「AI が自社を語る材料の総体」を対象にしています。ただし両者は無関係でもなく、既存の SEO 投資をどう位置づけるかは予算配分の論点として別記事で整理しています。まずは「別の物差しで測る対象がある」という認識から始めることをおすすめします。
Q2. 何から最適化すればいいですか？
施策の前に、まず計測です。自社が今どのエンジンで、どんな質問のときに、どう見えているか（登場するか／引用まで示されるか／出てこないか）を測ってからのほうが、打ち手の当たりをつけやすくなります。計測を飛ばして media 施策から入ると、効果を判定できないまま手を動かすことになりがちです。
Q3. note やプレスリリースに記事を出せば、AI に取り上げられるようになりますか？
引用元ドメインのシェアデータ（Ahrefs / COOD など）は相関の観測であり、「その媒体に出せば必ず引用される」という因果ではありません。本記事でも媒体は「引用元として観測されている」までに留めています。まずは自社と競合が各媒体に何と書かれているかの現在地を測るところからをおすすめします。なお、Q&A サイトへの自作自演の投稿はステマ規制に抵触するおそれがあります。
Q4. 「AIO」と「LLMO」は違うものですか？
実在する解説記事では、AIO を「AI 最適化の総称」とし、対象領域によって GEO・LLMO・AEO と呼び分ける整理が示されています（§1 の AKARUMI）。一方で「AIO」を AI Overview 最適化の意味で使う記事もあり、言葉の用法は媒体によって揺れています。細かな違いを表で見比べたい方向けには、別記事で 1 枚に整理しています。
Q5. 最適化すれば、AI に推されるようになりますか？
当社は「必ず推されるようになる」といった効果の保証はしていません。AI がどの情報をどう選ぶかの内部処理は公開されておらず、施策と結果の因果を断定できないためです。できるのは、現在地と差分を正確に測り、打ち手の当たりをつけやすくすることだと考えています。
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