本記事では、「生成AI時代のSEO」と言われているAIO / LLMO / GEOなどをわかりやすく解説していきます。

こういった用語は海外で主流な用語が定着するケースと、日本独自の用語が定着するケースがあるため、現時点では決まった用語がない状況ではありますが、今回は海外の情報を参考に「生成AI時代のSEO」としてよく使われている3つの用語を取り扱います。

生成AIサービスの動向を振り返る

1. ChatGPTの台頭

2022年11月30日にOpenAIが正式にChatGPTをリリースされ、5日でユーザー100万人を突破。

2023年1月には1億人を突破して以来（ChatGPT reaches 100 million users two months after launch）、生成AIブームが起こり、その前後に米国のテック企業をはじめ多くの企業により生成AIサービスがリリースされ約2年半が経ちました。

2025年2月にはOpenAIの1週間あたりのアクティブユーザー数が4億人を突破しています。（オープンＡＩの週間アクティブユーザー数、4億人突破）

2. 検索流入と生成AIサービスからの流入

2024年3月にはGartner は「Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents」をリリースし、「2026年までに従来検索トラフィックは25%減少する」と予測しています 。

弊社（株式会社CoDigital）のGoogle Analyticsでモニタリングしている英語サイトでは、すでに流入全体の3%強がLLM（例：ChatGPT、Gemini、Perplexity）となってきています。

【2025年7月14日追記】執筆から約1ヶ月後のには直近1ヶ月の流入のうち5%強がLLMとなっております。

もちろん、検索市場自体が増加傾向にあるため、すぐにGoogle検索からの流入が大幅に減少していくとは断言できませんが、検索流入が横ばいとなり減少する可能性は否定できません。

一方、弊社でも利用しているSTUDIOというWEBサイトの構築・公開サービスは、一部AIエージェント（例：Genspark、Manus）では正確にサイトの情報を読み取れないなどの課題も発生してきております。

本課題に関しては、自前サーバーで構築したWordpressサイトへの移行などを本格的に検討しております。

3. 生成AIサービスやAIエージェントの発展

2022年から2023年にかけては過去の情報や間違った情報などが多く出力され話題となっていた生成AIサービス群が、2025年5月の今現在では人間よりもはるかに優秀になってきています。

個人的にも、ChatGPTに加えPreplexity、Geminiを課金版で利用していますし、AIエージェントと呼ばれる自動的にタスクをこなしていくようなサービスなどをはじめとした多くのサービスを利用したり、実際にテスト利用したりしています。

下記の投稿も、Gemini、Manusを用いて作成しました。

そんな中で、SEO（検索エンジン最適化）の領域やネットでの集客にも大きな変化が起こって行くことが考えられます。

GoogleにおけるAI検索体験

Googleが2025年5月21日に英語で公開した「Google 検索の Google AI エクスペリエンスでコンテンツのパフォーマンスを高めるための主な方法」ではGoogleの元々の思想に沿った「人間ファーストの独自・高付加価値コンテンツを作る」以外にも、下記の内容などが重要な評価内容として挙げられています。

・構造化データは可視内容と一致させる
リッチリザルトの対象にするなら、ガイドラインに沿ってページ上の実際の情報とマークアップ内容を一致させ、バリデーションも行う。

・テキスト以外も充実させてマルチモーダル対応
画像・動画を高品質で用意し、Merchant Center / ビジネスプロフィール情報も最新に。写真からの質問など新しい検索方法に備える。

・クリック数より「訪問の総合価値」を評価
AI Overviews 経由の訪問は滞在時間やエンゲージメントが高い傾向。売上・登録・お問い合わせなど多面的な指標で成果を把握する。

・ユーザーの進化とともに戦略も進化させる
検索は常に変化し、AI 体験で複雑な質問が増加。AI Overviews は幅広いソースへのリンクを提示し、サイトに新しい露出機会を生む。

新たな検索方法としては、写真・音声・動画などフォーマットの多様化、ユーザーごとのパーソナライズや感情認識機能の高度化、リアルタイム情報を即時に反映する検索体験（or レコメンデーション）の進化、そして将来的には脳波によるハンズフリー検索の実現などが挙げられます。

訪問の総合価値を評価するという点では、今まで以上にクリック数やトラフィック数だけではなく、サイト内でのエンゲージメントの高さが求められてくると考えられます。

複雑な質問が増加することに関しては、生成AIサービス等により、個人が聞きたい内容にパーソナライズされた回答が生成され、それに基づいた再質問が行われるため、今までよりもさらにカスタマイズされた情報に価値が生まれてくると考えられます。

上記で述べられているように、今後は検索体験だけではなく検索後の行動までの体験やよりパーソナライズされた情報提供が重要になってくるため、それに対応するためにもAIOやLLMO、GEOに関しての理解を深めておくことが非常に重要です。

AIO / LLMO / GEO はなぜ必要なのか？

これまで日本の検索市場はGoogleと、そのアルゴリズムを採用するYahoo! Japanがほぼ独占（PCではBingも含む）しており、Google検索結果で上位を狙うには主にGoogleのSEO（Search Engine Optimization）に注力するだけで十分と考えられていました。

しかし近年、検索体験そのものが大きく様変わりしつつあります。

ChatGPT や Google Gemini など生成 AI の普及により、ユーザーは「キーワードを入力し、複数のリンクを比較する」という従来のプロセスを飛ばし、「質問を投げ、AIから即座に要約回答を得る」スタイルへ移行しつつあります。

Perplexity、Claude、Grok、Genspark など多くの生成AIサービスが次々と登場し、情報収集の場は検索エンジンの外へ広がりました。

先ほどの述べましたが、弊社（株式会社CoDigital）のGoogle Analyticsでモニタリングしている英語サイトでは、すでに流入全体の5%強がLLM（例：ChatGPT、Gemini、Perplexity）となってきています。

現時点で、生成AIサービスからの流入数を調べるためには、Google Analyticsなどを使用し、下記のような表示があればLLMからの流入があるということになります。

その他の例
chatgpt.com / referral
gemini.google.com / referral
perplexity.ai / referral
claude.ai / referral
copilot.microsoft.com / referral
chat.deepseek.com / referral
grok.com / referral
poe.com / referral

すでに、生成AIサービスからの流入が観測されており、増加してきているため今後に備えて対策を行っていく必要があります。

用語解説（AIO / LLMO / GEO）とは？

AIO / LLMO / GEO の比較

AIO（AI Optimization）とは？

AIO（AI Optimization）とは、Googleなどの検索エンジンから、ChatGPTなどのLLM、社内チャットボットまで、あらゆる場所で使われているAIシステムに対して、情報やブランドの存在を理解しやすく、好意的に評価されるようにするための全ての取り組みのことを指します。

そのため、AIOにはLLMOやGEOなども含まれます。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの「LLM（大規模言語モデル）に学習・推論※される確率を最大化する」ためのコンテンツ設計・外部露出戦略のことを指します。

※AIにおける推論とは、学習済みのAIモデルが新しいデータを用いて予測や結論を導き出すプロセスのことを指します。

GEO（Generative Engine Optimization）とは？

GEO（Generative Engine Optimization）とは、ChatGPT検索モードやGemini、Perplexity、GensparkなどのAI検索機能が使用される際にWEB検索を実施して情報を取得する際に自社コンテンツが「引用カード」や「参照リンク」に採用されるように最適化する手法のことを指します。

LLMOとGEOの違いとは？

LLMOとGEOに関してはLLM（大規模言語モデル）とGE（生成エンジン）をそれぞれ人間の行為に例えると非常にわかりやすいと思います。

「家の近くでおすすめのお店を教えて！」と言われたとき、あなたならどう答えますか？

まずは①自分が行ったことがあって知っているお店、または②行ったことはないけれど地元で有名で人気のあるお店を挙げるでしょう。

→ これは、すでに頭の中におすすめ店の情報が入っている状態を指します。

これがLLMOです。LLMに情報を記憶させ、必要なときにその “頭脳” から取り出すイメージです。

もし適当なお店が思い浮かばない場合はどうするでしょうか？

多くの人は③Googleや食べログで検索し、評判の良い店を見つけて紹介するはずです（今回は「④わからないので断る」は除外します）。

→ これは、まだ知らないお店を検索し、良さそうな候補を挙げる行為です。

これが GEOで、AIが未学習の情報を検索時に取り込み、回答に反映させることを指します。

【追記】AEOとは？

AEO（Answer Engine Optimization）とは、Google 検索の強調スニペットや Siri、Google アシスタントなどの音声アシスタント、さらには AI チャットがユーザーの問いに直接「答え」を返す際に、自社コンテンツがその回答として引用・表示される確率を最大化するための一連のコンテンツ最適化や技術的施策を指します。

従来のSEO（検索エンジン最適化）が検索結果画面で上位表示し、クリックを獲得することを目的とするのに対し、AEO は「ゼロクリック検索」と呼ばれるクリック前の環境で、ユーザーの疑問に最適な答えを示し、情報源としての信頼性と権威性を高めることを目指します。

ユーザーの検索意図を正確に捉え、もっとも簡潔でわかりやすい答えをウェブ上で提供し続けることで、AI や検索エンジンとの信頼関係を築きます。AI 検索が主流となる時代において、ユーザーとの最初の重要な接点を確保するための、現代的なデジタルマーケティング戦略と言えるでしょう。

まとめ

下記が、AIO / LLMO / GEO / AEO の解説まとめとなります。

AIO＝AI最適化

あらゆるAIシステムに対して情報やブランドの存在を理解しやすく、好意的に評価されるようにするための全ての取り組み。

LLMO＝大規模言語モデル最適化

AIOの中でも、特に大規模言語モデル（LLM）がコンテンツを正確に理解、処理、引用できるように最適化することに特化した分野。

GEO＝生成エンジン最適化

GoogleのAI OverviewやPerplexityのような「生成エンジン」が生成する回答の中で、コンテンツが可視化され、引用されるように最適化すること。

【追記】

AEO＝回答エンジン最適化

Google検索の強調スニペットやSiri、Googleアシスタントなどの音声アシスタント、さらには AI チャットがユーザーの問いに直接「答え」を返す際に、自社コンテンツがその回答として引用・表示される確率を最大化するためにコンテンツを最適化すること。

株式会社CoDigitalでは、生成AIサービスの活用や業務への実装方法やAIO（LLMO、GEO）対策のご相談を承っております。お気軽に弊社問い合わせフォームよりご連絡ください。