AIO・GEOとは？AI検索対策の始め方がわかる完全ガイド【2026年版】

この記事でわかること
- AIO・GEO・LLMO・AEO の違いと、「AIO」に 2 つの意味が併存している注意点
- なぜ「対策」より先に「計測」が必要なのか（外部調査データの整理）
- 言及 3 状態（● 引用あり / ◐ 引用なし / ○ 不言及）という計測の枠組み
- エンジンごとに結果が揃わない前提での比較の考え方
- 日本市場の AI 引用元ドメインに関する公開調査の要点

結論: 「対策」を始める前に、まず「いま AI にどう見えているか」を測る

「GEO 対策をやったほうがいい」と言われて調べ始めると、AIO・LLMO・AEO といった略語が次々に出てきて、最後は「対策会社おすすめ N 選」にたどり着く——そんな経験はないでしょうか。

結論から言うと、施策を選ぶ前にやることは、自社が AI の回答の中でいまどう扱われているかを測ることです。現在地が分からないまま施策を選ぶと、効果があったのかどうかも判断できません。

この記事では、乱立する用語を整理したうえで、「なぜ対策より計測が先なのか」「何をどう測るのか」を解説します。数字を引用する箇所はすべて出典（発行元・年月・URL）を明記しています。

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1. 用語の整理: GEO・AIO・LLMO・AEO は何がどう違うのか

まず前提として、これらの用語の定義は業界内でまだ完全には固まっていません。同じ略語が書き手によって別のものを指していることがあり、その混在自体が実際に起きています。以下は「そう呼ばれることが多い」という整理として読んでください。

GEO・AIO・LLMO は重なる部分が大きく、厳密な使い分けの合意は業界内でまだ定まっていないと考えています。実務上は「呼び方の違いに時間を使わず、対象としている行動が同じかどうかを見る」ほうが生産的です。

4 つの略語の位置関係を 1 枚の表で詳しく比較した記事は「AIO・GEO・LLMO・AEOの違いとは？乱立するAI検索の略語を1枚の表で整理」に、LLMO という語だけを深掘りした記事は「LLMOとは？意味・SEOとの違い・他の略語との使い分け」にあります。

1-1. 「AIO」には 2 つの意味が併存している（要注意）

一つだけ、実務で誤解が起きやすいポイントがあります。「AIO」という略語は、まったく別の 2 つの意味で使われています。これは推測ではなく、実在する記事で両方の用法を確認できます。

用法 A: AI Overview Optimization（Google の AI による概要への最適化）

「AIO対策（AI Overview Optimization）とは、Googleの検索結果ページの最上部に表示される『AI Overview』（AIによる概要文）に自社の情報を引用・表示させるための最適化施策です。」
— 株式会社仁頼「AIO対策会社おすすめ10選｜月額費用の比較表付き【2026年版】」2026年3月24日公開（2026年7月11日更新）（2026年7月19日取得）

用法 B: AI Optimization（AI 最適化の総称）

「AIO(AI最適化)とは、AIの回答に自社情報を引用させる施策を指します」「AIOはAI最適化の総称ですが、対象領域によりGEOやLLMO、AEOといった呼称が使い分けられます」
— 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日公開 （2026年7月19日取得）

用法 A なら対象は Google の AI Overviews だけ、用法 B なら ChatGPT や Perplexity を含む AI 全般です。対象範囲がまったく違うため、提案書や見積もりで「AIO対策」という言葉が出てきたときは、どちらの意味で使われているかを必ず確認してください。

なお、私たち エリスグリ AIO が「AIO」と言うときは、後者の AI Optimization の意味で使っています。サービス名もこの定義に基づいています。

この 2 義が併存する背景と、提案書でどちらの意味かを見分けるチェックリストは「AIO対策とは？「AIO」に併存する2つの意味を出典で整理する」で詳しく扱っています。

1-2. SEO とは何が違うのか

SEO が「検索結果のどこに自社ページが並ぶか（順位）」を対象にするのに対し、GEO/AIO は「AI が生成した回答の中で、自社がどう扱われているか」を対象にします。

順位という単一の軸で表せた SEO と違い、AI の回答での扱われ方は「出た/出ない」の二値でも「1 位/2 位」でもありません。ここが計測を難しくしている根本的な理由です（詳しくは §3）。

SEO との違いを予算配分の観点まで含めて整理した記事は「GEOとSEOは何が違う？「SEOはもう不要」は本当か」にあります。

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2. なぜ「対策」より「計測」が先なのか

2-1. 見えていないものは、改善したかどうかも分からない

GEO の施策には、コンテンツの作り方、構造化データ、外部媒体への露出、Wikipedia を含む第三者情報の整備など、いくつもの選択肢があります。しかしどれが効いたのかを判定するには、施策の前後で「AI の中での見え方」が測れている必要があります。

従来の SEO なら、順位計測ツールで施策の前後を比較できました。AI 検索でこれに相当する定点観測を持たないまま施策だけを走らせると、費用をかけた結果が良かったのか悪かったのか、誰も答えられない状態になります。

なお「AI検索への最適化」として何が語られているかの全体像は「AI検索最適化とは何をすることか」でも整理しています。

2-2. 「調べる相手」が変わってきている

生成 AI が情報収集の入り口になりつつあることを示す調査は、複数出ています。

• 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（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）
• 商品検索での AI 活用は ChatGPT が 51%、Gemini が 34%（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）

※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。

この変化は BtoB の購買や商品検索に限りません。採用の文脈でも同型の事例が報じられています。ある企業でサマーインターンのエントリーが例年の半数に落ち込み、複数の LLM に自社が属する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、ITmedia NEWS の記事で紹介されています（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」2026年6月22日）

マーケティングだけの話ではなく、採用や与信を含めて「AI に何と説明されているか」が効いてくる、という捉え方が必要になってきていると考えています。

「ChatGPT に聞いても自社が出てこない」という状態から何を確認すべきかは「ChatGPTに自社が出てこないときに確認したいこと」で扱っています。

2-3. AI が見ているのは、自社サイトだけではない

もう一つ、計測を先に置くべき理由があります。AI の回答の引用元は、自社サイトに限らないからです。

日本市場の引用元ドメインについては、以下の調査が公開されています。

• 国内の AI 引用元ドメイン推計シェアで、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）
• ChatGPT の引用ドメインで prtimes.jp が 2 位・引用数 95,655 回という報告（Ahrefs Brand Radar 2026年4月公表データ。株式会社IDEATECH「PR TIMESはなぜAIに拾われるのか」2026年5月21日, PR TIMES で紹介）
• 日本語版 Wikipedia は「AIによる概要」「AIモード」共通の引用ドメインで 2 位（AIによる概要 24.3 万回・AIモード 15.5 万回）、価格.com は両システム共通の引用ドメイン、Yahoo!知恵袋は「AIモード」の引用ドメインで 87 位（9,173 回）だが「AIによる概要」ではトップ 1000 圏外（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。

つまり、note・プレスリリース・比較サイト・Q&A サイト・Wikipedia に何と書かれているかの総体が、AI の中のあなたのブランドということになります。自社サイトだけを見ていても現在地は分かりません。

日本市場の引用元ドメインの実勢データは「日本のAI引用元ドメインはどこか」でさらに詳しく整理しています。

※ 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。見るべきは「どんな質問で自社の分野が聞かれているか」であり、投稿を作りにいくことではありません。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」ことです。

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3. 何を、どう測るのか

3-1. 「出た/出ない」の 2 値では足りない — 言及の 3 状態

AI の回答での扱われ方は、実務上は少なくとも 3 つの状態に分かれます。私たちはこれを 言及の 3 状態 と呼び、データモデルの中心に置いています。

この 3 つを混ぜて「出た/出ない」の 2 値にしてしまうと、◐ の状態にある施策余地がまるごと見えなくなるのです。◐ は「認知はされているが、参照先として指名されていない」状態であり、● に近づけるための打ち手が最も具体的に立てやすい領域だと考えています。

この 3 状態それぞれの意味と実務上の扱いは「AIの回答での言及3状態（引用あり・引用なし・不言及）」で 1 本の記事として深掘りしています。

3-2. エンジンごとに結果が違う前提で測る

同じ質問でも、AI Overviews・ChatGPT・Gemini・Perplexity で答えは揃いません。前掲の Ahrefs 調査でも、Yahoo!知恵袋が「AIモード」の引用ドメインには入る一方で「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。

したがって、1 つのエンジンだけを見て「AI にはこう見えている」と結論づけるのは危険です。複数エンジンを同じ枠組みで並べて初めて、傾向とばらつきが分かります。

3-3. 「引用されている」＝「好意的に扱われている」ではない

もう一段あります。回答に自社が登場していても、どんな文脈で登場しているかは別の問題です。比較の中で当て馬として名前が出ているのか、推奨の文脈で出ているのかで、意味はまったく違います。

「含まれること」と「好意的に扱われること」は別物である、という指摘は競合各社の発信でも共有されている論点です。計測の設計としては、言及の有無に加えて、その言及がポジティブ/中立/ネガティブのどれに寄っているか（好意度）まで見る必要があります。

「引用はされているのに推奨の文脈では出てこない」というケースの見方は「AIに引用されても推奨されないときに見るべきこと」で扱っています。

3-4. 手動でやる場合の限界

「毎週 ChatGPT に聞いて記録すればいいのでは」という発想は自然ですし、最初の一歩としては有効です。実際、まず自社名と主要な指名質問を手で入力してみることをおすすめします。

ただし、続けようとすると次の壁に当たります。

• 再現性: 同じ質問でも回答は毎回同じとは限りません。1 回の結果を過信できません
• エンジン数 × 質問数 × 頻度の掛け算: 4 エンジン × 20 質問 × 週次で、月に 320 回の手作業になります
• 記録の粒度: 「出た/出ない」だけを記録すると、§3-1 の ◐ が失われます
• 競合との比較: 自社だけ見ていても、相対的な位置は分かりません

この掛け算が成立しなくなった時点が、ツールを検討するタイミングだと考えています。

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。

手動での計測手順をもう一段具体的にした方法は「AI検索での自社の可視性を計測する方法」で解説しています。

3-5. エンジン別の傾向サマリー

複数エンジンを同じ枠組みで測る前提として、各エンジンの「回答と引用の出し方」の癖を押さえておくと、結果がぐっと読みやすくなります。弊社で 2026 年 7 月に実施した計測（22 業種・約 2,600 回答）では、引用の出し方はエンジンごとに次のような傾向がありました。

この傾向は、業種を変えても大きくは崩れませんでした。業種別の内訳は「22業種×2,600回の実測でわかった、AIが引用する日本のサイト」で公開しています。なお、いずれも計測時点の観測値であり、エンジンの仕様変更で変わり得ます。だからこそ 1 回のスナップショットではなく、定点観測として持つことが重要になります。

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4. エリスグリ AIO の位置づけ

エリスグリ AIO は、ここまで述べた計測を日本市場向けに行うツールです。

• 4 エンジンを週次で計測します（AI Overviews・ChatGPT・Gemini・Perplexity）。エンジンごとの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 / ○ 不言及）を、データモデルの第一級市民として扱っています。「出た/出ない」に潰しません
• 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
• 競合分析では、競合 1 社ごとの「自社 vs 競合」のカルテ（指標・エンジン別の勝敗・扱われ方）と、エンジン別のブランド順位表を確認できます
• 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、次に取るべきアクションを示します

やらないことも明確にしています。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）。順位計測は既存の SEO ツールの領域であり、私たちが解こうとしているのは「AI の回答の中での扱われ方」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。

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5. まとめ

• GEO・AIO・LLMO・AEO の定義は業界内でまだ固まっていない。特に「AIO」は AI Overview 最適化と AI 最適化総称の 2 義が実在するため、提案書では意味の確認が必要
• 施策より計測が先。現在地が測れていないと、施策の効果も判定できない
• AI が見ているのは自社サイトだけではない。note・PR TIMES・比較サイト・Wikipedia などに何と書かれているかの総体が現在地
• 測るときは「出た/出ない」の 2 値にせず、言及 3 状態（● 引用あり / ◐ 引用なし / ○ 不言及）で持つ
• エンジンごとに結果は揃わない前提で、複数エンジンを同じ枠組みで比較する
• 手動計測は最初の一歩としては有効。エンジン数 × 質問数 × 頻度の掛け算が成立しなくなったらツールを検討する

次のステップ

• 自社名と、自社の分野でよく聞かれそうな質問を 10〜20 個リストにする
• 同じ質問リストで、複数の AI エンジン（ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews など）に聞いてみる
• 結果を「● 引用あり / ◐ 引用なし言及 / ○ 不言及」の 3 状態で記録し、頻度を決めて定点観測にする（最初の進め方は「GEOを何から始めるか」でも整理しています）
• 手動の掛け算が回らなくなったら、無料のAI検索診断などで現在地の確認を仕組み化する

よくある質問（FAQ）

Q1. SEO はもう不要になるのでしょうか？

そうは考えていません。AI の回答の引用元には、検索エンジンが評価しているページが含まれることがあります。ただし「検索順位が高い＝ AI の回答に出る」とは限らないため、SEO の指標だけでは AI 検索での見え方は把握できません。別の軸として計測を足す、という位置づけが実務的だと考えています。「検索では上位なのに AI には出ない」という現象は「Google検索1位なのにAIの回答に出てこない場合の整理」で扱っています。

Q2. GEO 対策と AIO 対策は、別のことをやるのですか？

呼び方の違いが実質的な作業の違いに直結しているケースは、あまり多くないと考えています。ただし §1-1 のとおり「AIO」が Google の AI Overviews だけを指しているのか AI 全般を指しているのかで、対象範囲は大きく変わります。発注前に確認してください。

Q3. 自社サイトを直せば AI に出るようになりますか？

自社サイトの整備は必要な要素の一つですが、それだけで十分とは言えません。§2-3 のとおり、AI の引用元には note・プレスリリース・比較サイト・Wikipedia などの第三者媒体が広く含まれるという調査結果が出ています。自社サイト外に何が書かれているかも含めて現在地を測ることをおすすめします。

Q4. どのくらいの頻度で測ればいいですか？

エリスグリ AIO は週次で計測しています。回答は毎回同じとは限らないため、重要なのは1 回のスナップショットではなく定点観測として持つことです。手動で行う場合も、頻度と質問リストを固定して記録すると比較ができるようになります。何を指標として持つかは「GEO/AIOのKPI指標の設計」で整理しています。

Q5. 競合と比べた自社の位置は分かりますか？

競合分析機能で、競合 1 社ごとの「自社 vs 競合」のカルテと、エンジン別のブランド順位表を確認できます。§3-1 の ○（不言及）の状態にあるときは、まず競合がどう扱われているかを見るところから始めることが多いです。「競合は AI に出るのに自社が出ない」というケースの見方は「競合はAIに出るのに自社が出ないときの比較の仕方」で扱っています。

関連記事

• AIO・GEO・LLMO・AEOの違いとは？乱立するAI検索の略語を1枚の表で整理 — 4 略語を表で比較
• AI検索での自社の可視性を計測する方法 — 計測手順の各論
• GEOを何から始めるか — 最初の一歩の手順

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