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

AI 検索の最適化は、自社ページの順位を上げる作業ではありません。AI が参照する材料の総体（自社サイトと第三者媒体）を整える営みで、順位のように既存ツールで見える指標がないため、施策より先に現在地を測ります。

この記事でわかること
- 「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 つの用法が併存する
- 国内の AI 回答の引用元は Wikipedia 28.4% / note 19.2% と、第三者媒体が広く材料になっている（外部調査）
- Google 公式は AI 機能向けの追加要件も新マークアップも不要としており、差がつくのは自社ページの外

まず言葉を整理する — AIO・LLMO・GEO と「AI検索 最適化」

AIO・LLMO・GEO・AEO は、おおむね、AI 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）

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、エリスグリ AIO（AI 検索での自社の見え方〔GEO / AIO〕を計測・改善するツール）の「AIO」は、AI Optimization（AI 最適化）の意味で用いています。呼称の 2 義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。

何を「最適化」するのか — 対象はページの順位ではない

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ありません。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）

最適化の対象は、自社サイトの出来だけではありません。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です。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。

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なく、見るべきなのは次のような別々の状態です。

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 圏外でした。

商品検索での AI 活用も、ChatGPT が 51%、Gemini が 34% という調査があります（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。

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。「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」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。

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」への関心の背景には、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）

懸念の 1 位が正確性である以上、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と考えられます。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ています。

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、同記事はこ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）にも触れています。

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）

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ことになります。「最適化」に関心が集まっているのは、この変化に対する打ち手を探す動きだと考えられます。

ただし、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。先に現在地の見当だけ付けたい場合は、エリスグリ AIO の、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。

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最適化の前に「計測」がある — “測ってから”始める順序

AI 検索の最適化には順序があり、現在地の計測 → 差分の把握 → 打ち手の検討、の順です。「note に記事を書こう」「プレスリリースを増やそう」といった施策は、その後に来ます。

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／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。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。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。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まで扱っています。

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。エリスグリ AIO は、この最初の一歩を担うツールです。

6 エンジン（AI Overviews・AI Mode・ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilot）を定点で計測します。記録は言及 3 状態（● 引用つき／◐ 引用なし／○ 言及なし）と、エンジン別の好意度です。

提案エンジンは、日本の媒体構造 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。分類は note / PR TIMES / ameblo / 価格.com / 知恵袋 / 公式サイト / Wikipedia などです。

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。

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。無料の AI 検索診断には 1 日あたりの実施上限があります。

料金プランの内容と金額は、サイト上の表示が最新です。

基本施策はどこまで必要か — Google 公式の見解

Google は AI 機能（AI による概要・AI モード）について、「コンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もない」と公式に明言しています（Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」、2026 年 8 月 2 日確認）。

解説記事では「AI 検索最適化にはまず構造化データ」と紹介されることが多いのですが、同じ公式ページは新たなマークアップや AI 向けファイルを作る必要はないともしています。公式に挙げられているのは、次のような従来どおりの基本です。

• ページがインデックス登録され、スニペット表示の対象になっていること（技術要件）
• 信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツを作ること
• robots.txt でクローラーのアクセスを誤って塞がないこと
• 表示のされ方を制御したい場合は、プレビュー制御（nosnippet・max-snippet 等）を使うこと

つまり Google の建て付けでは、AI 検索向けの「特別な裏技」は存在せず、自社ページ側の基本は従来の検索と地続きです。これは Google の AI 機能に関する見解であり、ChatGPT や Perplexity など他のエンジンが何をどう参照するかは各社の実装によります。

だからこそ、差がつくのは自社ページの外（第三者媒体を含む材料の総体と、その現在地の把握）です。「まず構造化データを」と考える前に、測るべきものを測る順序は変わりません。

よくある質問（FAQ）

Q1. 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。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。

Q2. 「AIO」と「LLMO」は違うものですか？

用法は媒体によって揺れています。細かな違いは別記事で 1 枚に整理しています。

Q3. 構造化データを実装すれば、AI に引用されやすくなりますか？

Google の公式ガイダンスは、AI 機能で表示されるために新たなマークアップを作る必要はないとしています。構造化データ自体は検索結果の表示に役立つ場面がありますが、「実装すれば AI に引用される」という因果は、公式にも第三者調査にも示されていません。

まとめ: 次にやること

• 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（引用つき／引用なし／言及なし）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

AI 検索の最適化は自社サイトと第三者媒体を含む材料の総体が対象で、順位のような共通の物差しがありません。質問リストを複数のエンジンに投げ、登場・引用・不言及を毎回手で控えて翌週も同じ条件で繰り返す作業は、数十問を超えると続きません。

この定点観測を続ける手段は、表計算での手動記録か、無料チェッカーの都度実行か、継続計測ツールのどれかです。エリスグリ AIO は、6 エンジンの回答を同じ質問リストで定点記録し、競合と並べた 3 状態の差分を表として残します。