AEO対策とは？AIに推奨されるための具体的な対策方法と、SEO・LLMO・GEO・AIOとの違いを解説

「AEO対策」という言葉を聞いて、SEOと何が違うのか、何に取り組めばよいのか分からず戸惑っていませんか。

AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどのAIが質問に答える際に、自社のサービスやブランドを候補として挙げ、推奨するようにするための取り組みです。GEO・AIO・LLMOも、ほぼ同じ意味で使われます。

LANYは2025年からAEO支援を行い、複数の企業でAI上の推奨率改善に取り組んできました。そのなかで分かってきたのは、AIの回答は一定の構造に分解でき、成果が出るときには「AIが参照するページ」に「AIが選ぶ理由」が書かれているということです。

本記事では、AEOの定義とSEOとの違い、AIが推奨を決めるプロセス、具体的な4つのステップ、効果計測の方法などを解説します。

AEO対策とは？定義とSEO・LLMO・GEO・AIOとの違い

AEO（Answer Engine Optimization）の意味

AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどのAIが質問に答える際に、自社のサービスやブランドを候補として挙げ、推奨するようにするための取り組みです。直訳すると「回答エンジン最適化」です。

ChatGPTやGemini、Googleの「AIによる概要」のような生成AI（生成エンジン）に対して、自社の情報が回答のなかで引用・推奨されやすい状態をつくる取り組みを指します。

従来の検索エンジン最適化がクリックされることをゴールにしていたのに対し、AEOはクリックされなくても回答の中で選ばれることをゴールにする点が特徴です。

なぜ似た言葉が次々に生まれるのか

AEOのほかにも、LLMO、GEO、AIOといった似た言葉が次々に登場し、混乱している方も多いはずです。これは、AI検索という同じ現象を、提唱した立場や着目点の違いによって別の名前で呼んでいるために起きています。

海外では「Answer Engine Optimization」や「Generative Engine Optimization」という言葉が先に広まり、日本では大規模言語モデルに着目した「LLMO」という表現も使われるようになりました。

結論として、AEOとLLMO、GEO、AIOは本質的に同じ取り組みです。どちらも「AIの回答の中で自社が推奨される状態」を作ることをゴールにしており、必要な考え方や具体的な打ち手にも大きな差はありません。

SEO対策とAEO対策の違い一覧

SEO対策とAEO対策は対立する関係ではなく、ゴールと評価される場所が異なる関係にあります。SEO対策は検索結果ページでの上位表示とクリックの獲得を目指すのに対し、AEO対策はAIの回答の中で引用や推奨を獲得することを目指します。

両者は情報を整備するという土台の部分で重なっており、片方だけを行えばよいというものではありません。主な違いを以下にまとめました。

なぜ今、AEO対策が急速に注目されているのか

LLMやGoogleのAI Overviews、AIモードの登場によって、検索マーケティングは大きく変化しています。

ゼロクリック時代とも呼ばれるなか、ユーザーがGoogleなどの検索エンジンで検索し、複数のWebサイトを訪問して情報を集める行動は、徐々に変化していくと考えられます。

検索エンジンへ「サイト」を最適化するSEOに加え、生成AIへ「情報」を最適化するAEOの重要性も高まっています。今後は、検索結果での上位表示を目指すだけでなく、AIの回答に自社の情報が適切に引用・推奨される状態をつくることが重要になります。

その理由を整理しましょう。

• ユーザーの検索行動が変化し、検索エンジンのみではユーザーとの接点が減るから
• デルフォイ的コストを削減するAI検索は確実に浸透していくから
• ビジネス成果（KPI）の計測方法も変わっていくため

ユーザーの検索行動が変化し、検索エンジンのみではユーザーとの接点が減るから

従来は、GoogleやBingなどの検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果に表示されたリンクをクリックしてWebサイトへ遷移し、情報を得る流れが一般的でした。

一方、これからはChatGPTやGeminiなどの生成AIに自然言語で質問し、AIが要約・比較した回答を受け取る行動が広がっています。情報収集の初期段階では、Webサイトへの遷移を挟まずに疑問を解消するケースも増えるでしょう。

また、AIの回答をきっかけに興味を持ったユーザーが、後からブランド名を指名検索してWebサイトを訪れる流れも重要になります。

つまり、下記の図のようにAI時代の検索では、検索結果面だけを捉えるのではなく、検索接点の分散に対応した多角的な対策が必要です。

検索結果面だけでは接点が減る可能性がある一方、AEOに取り組むことで、AI経由のサイト訪問やコンバージョンを得られる機会が生まれます。

たとえば、ユーザーがChatGPTやPerplexityなどに質問した際に、自社の商品やコンテンツが回答内で紹介されたり、参照リンクとして提示されたりすれば、検索エンジンを経由せずにアクセスを獲得できる可能性があります。

以下の記事や動画では、AI Overviewsの仕組みやSEOへの影響、対策方法などを解説しています。あわせてご確認ください。

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デルフォイ的コストを削減するAI検索が浸透していくため

LANYでは、AI検索が検索行動の中心となる場面は今後さらに増えると考えています。一度、AIによる要約・比較を前提とした検索体験に慣れたユーザーは、情報収集のたびに複数のページを行き来する従来型の検索だけには戻りにくくなる可能性があるためです。

「デルフォイ的コストと便益」という論文にて、従来型の検索には「大きなコスト」がかかっていることが主張されています。

Web検索自体は無料で利用できますが、ユーザーは検索語を考え、検索結果を比較し、複数のページを読み、情報の正しさを判断しなければなりません。このような検索に伴う時間的・認知的・操作的な負担を、同論文では「デルフォイ的コスト」と呼んでいます。

生成AIを活用すると、ユーザーは質問に対する要約や比較結果を直接得られます。すべての場面で従来の検索を置き換えるわけではありませんが、情報収集や比較検討にかかる手間を減らせることは、AI検索が利用される大きな理由の一つです。

サービス・ツールの導入や検討の意思決定に携わり、過去1年以内に生成AIへ相談してサービス・製品を契約・購入した経験があるBtoB企業の担当者110名を対象にLANYが実施した「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」では、新しいサービスやツールを検討する際に、60％以上の頻度で生成AIを活用していると回答した人は全体の約半数にのぼりました。

情報収集や判断に多くの手間がかかるサービス・ツールの比較検討において、生成AIが広く活用されていることがうかがえます。

AIを活用して便利な検索体験が生まれ、人間が一度その世界に慣れてしまえば、従来の手間のかかる検索には戻らなくなるのではないかと考えており、AEOが検索マーケティングにおける中心になる世界もくると考えています。

特に、下記のような「高関与商材かつ理性的な意思決定が行われる領域」では、AI検索の相性が非常に良いです。よって、AI検索と相性の良い領域から徐々に世の中に浸透していくのではないかと考えています。

実際、LANYが実施した「高額商材購入における生成AI活用実態調査」では、生成AIが高額商材の購入意思決定における有力な相談相手として定着しつつある傾向が明らかになっています。

生成AIを活用して高額商材を購入したことがある111名にアンケート調査を実施したところ、約8割が「意思決定の質」の向上を実感していました。また、48.7％は、生成AIの回答をきっかけに当初の候補とは別の候補へ変更して購入した経験があると回答しています。

このように、生成AIは高額商材における意思決定プロセス全体を支援する存在として、すでに多くのユーザーに受け入れられ始めています。

ビジネス成果（KPI）の計測方法も変わっていくため

生成AIが情報収集・比較検討の初期接点になるほど、ユーザー行動とビジネス成果の捉え方も変化します。AEOが重要になる時代には、従来のSEO指標に加え、次のようなKPIを計測する必要が出てくるでしょう。

これまで以上に、検索順位やクリック数だけでは捉えにくい「AI上でどのように認識・推奨されているか」という指標の重要性が高まります。

生成AIを通じて比較・検討の候補に入り、最終的に選ばれるブランドをつくることが、これからの検索マーケティングにおける重要なテーマの一つになるでしょう。

以下の動画では、生成AIがもたらす検索体験におけるユーザー満足度の変化などについて解説しています。こちらもぜひ参考にしてみてください。

AIは何を基準に回答・引用先を選ぶのか

推論・調査・生成という3ステップ

AI検索はブラックボックスに見えますが、その中身は「推論」「調査」「生成」という3つの工程に分解できます。

まず推論の工程では、ユーザーの質問を分解し、何を基準に比較すればよいかという設計図を組み立てます。

次の調査の工程では、事前学習した知識に加えて、検索エンジンなどの外部情報を取得しながら設計図を埋めていきます。

最後の生成の工程で、集めた情報を統合し、比較や推奨の理由とともに文章にまとめます。この流れが分かれば、AI検索は運任せではなく設計できる対象だと分かります。

回答を動かす「考え方」「参照先」「根拠」

AIの回答を動かす実務上のポイントは、大きく3つに整理できます。

1つ目は「考え方」で、AIがその質問で何を重視して比較するかという判断の軸です。

2つ目は「参照先」で、AIが根拠を探しに行く検索結果や情報源のことです。

3つ目は「根拠」で、AIが比較や推奨の文章に使える具体的な材料を指します。

AEO対策の始め方｜「AI第一想起」を獲得する4ステップ

ここまでの理解を踏まえ、実際に何から着手すればよいかを整理します。AEO対策のゴールは、単に名前が挙がることではなく、AIがユーザーの相談に対して自社を「最も推奨すべき解決策」として確信を持って提示する状態、つまり「AI第一想起」を獲得することです。

この状態を実現するために、問い・比較ポイント・参照先・証拠という4つの要素を順番に設計します。

①CEP：自社が推奨されたい「問い」を定義する

最初のステップは、自社が推奨されたいプロンプト（問い）を定義することです。これは「CEP（Category Entry Point）」と呼ばれる考え方で、SEOで対策しているキーワードを起点に、想定される質問文（プロンプト）の形に落とし込んでいくと進めやすくなります。

詳しくは下記の記事で解説していますので、併せてご確認ください。

プロンプト設計の教科書｜検討・購買フェーズ別の設計方法を具体例も交えて徹底解説＞＞

②KBF：AIが重視する比較ポイントを特定する

次に行うのは、AIがその問いに対して何を比較の基準にしているかを特定することです。

これはKBF（Key Buying Factor）と呼ばれ、BtoBのサービスであれば価格やサポート体制、実績、導入のしやすさといった比較ポイントを指します。実際にAIへ質問を投げて回答を確認し、AIがどの比較ポイントを重視しているかを分析します。

ここで大切なのは、自社が言いたいことではなく、AIが実際に推奨理由として語っている内容を起点にすることです。この起点がずれると、証拠をいくら整えても回答には反映されにくくなります。

③RAG：AIが根拠を探しに行く参照先を押さえる

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する際に、外部のWebページやデータベースから関連情報を検索・参照し、その情報を根拠として回答に反映する仕組みです。

AIはユーザーの質問をそのまま1回検索して終わりにするのではなく、裏側で複数の関連検索を走らせて根拠を集めています。

これはクエリファンアウトと呼ばれる仕組みで、例えば「おすすめの在庫管理ツールは」という質問に対して、「事例」「評判」「比較」といった関連語を組み合わせた検索が同時に実行されます。

このステップでは、AIが根拠を探しに行きそうな検索結果面を推測し、自社が動かせる公式サイトの領域と、第三者記事など動かしにくい領域を切り分けて特定します。自社サイトの改善だけに注力する前に、この参照先の把握が欠かせません。

④RTB：選ばれる根拠となる証拠を配置する

最後に、AIが推奨理由として使える「証拠」を、③で特定した参照先に配置します。

重要なのは「良さそうな言葉」ではなく、数値化された実績や条件が明確な提供内容、第三者からの裏付け、社名付きの事例など、AIが比較や推奨の文章にそのまま使える確固たる材料です。

例えば「多くの実績があります」という曖昧な主張ではなく、「導入社数10,000社（対象条件と集計期間を明記）」のように言い切れる形に落とし込みます。この4つのステップを順番に詰めることで、AI第一想起の獲得は再現性のある取り組みになります。

AEO対策で実際に成果が出た5つの成功事例

ここでは、LANYが実際にAEO対策をご支援させていただき、AIからの推奨状況が変化した事例を紹介します。いずれも、自社の強みを裏付ける情報をコンテンツに追加したことで、比較的短期間で変化が見られたケースです。

事例①  専門職特化型転職エージェント｜AI経由CVが約4倍に

サイトの訴求内容が抽象的で、定量的な実績情報が不足していたケースです。トップページと「選ばれる理由」を伝えるページに、具体的な数値実績とその意味づけを追加したところ、4ヶ月ほどでAI経由のコンバージョンが約4倍に増加しました。

事例②  大手ビジネスメディア｜AI推奨率0%→10%に改善

AIからの推奨率が0%で、各コンテンツと法人向けサービスの関連性が伝わりにくい状態でした。自社記事・プレスリリース・YouTube関連ページの約300ページに「どのような人材に届くか」「どの企業課題に有効か」「他媒体との違い」「採用・ブランディングへの活用価値」を追加した結果、約1ヶ月でAI推奨率が最大10%まで改善しました。

事例③  大手インフラ企業｜AI推奨率18%→49%に上昇

AIの回答に自社の記事が引用はされるものの、明確に推奨はされていない状態でした。引用されていた3記事の冒頭・結論・おすすめ理由・比較表・サービス情報の一覧に、自社名と具体的な実績を追加したところ、AI推奨率が18%から49%まで上昇しました。

事例④  大手通信企業｜AI推奨率0%→14%に改善

特定の領域でAI推奨率が0%だったケースです。AIが裏側で走らせていると推測される関連クエリ（クエリファンアウト）に対応する新規記事を制作したことで、新規記事が参照元として使われるようになり、推奨率が0%から14%まで改善しました。

事例⑤  複数拠点の法律事務所｜AI推奨率25%→53%に上昇

拠点ごとのポータル・支店ページの情報が不足し、法人名の表記にも揺れがあったケースです。選ばれる理由の追加に加え、名義・住所・電話番号といった情報の表記統一を行ったところ、AI推奨率が25%から53%まで上昇し、エリアと専門領域の掛け合わせでは推奨率がおよそ2倍に向上しました。

AEO対策の効果はどう測るか

計測しやすい成果／しにくい成果を分けて考える

AEO対策の成果は、大きく2種類に分けて考える必要があります。ひとつは、AIの回答から直接クリックされる、AI上でそのまま購入が完結するといった計測しやすい成果。

もうひとつは、AIで認知した後に日を改めて指名検索する、複数の接点のうちの一つとしてAIが影響するといった計測しにくい成果です。

特に後者は、従来のアクセス解析だけでは可視化しにくいという特徴があります。

GA4での数字と、ユーザーの自己申告には大きな差がある

この計測の難しさは、実際のデータにも表れます。

LANYの事例では、GA4上でAI経由のコンバージョンは0.95%にとどまっていた一方、問い合わせをした人へ認知経路をアンケートで確認したところ、28.1%が「生成AI」と回答しました。

アクセス解析上の数字だけを見ていると、AEO対策の実際の貢献度を大きく見誤る可能性があるということです。

見るべき5つの指標｜AI推奨率・第一推奨率・推奨理由 ほか

前半の4つは短期間（1〜2ヶ月程度）でも観測できる指標です。一方で事業成果への影響は、中長期的な視点で確認していく必要があります。

AEO対策に取り組む際の注意点

①短期間で結果を求めすぎない

AEO対策は、実施後すぐに成果が数字に表れるとは限りません。AI上での推奨は、ブランド認知や第三者からの評価、情報の蓄積など複数の要素に影響されるためです。

ブランド指名検索数など、変化を捉えるための指標は設定できますが、AEO対策だけの直接的な貢献度を切り分けて測ることは難しいケースもあります。短期の数値だけで判断せず、評価の考え方や検証期間をあらかじめ関係者間で揃えておくことが重要です。

②架空の実績やファクトを盛らない

AIに推奨されることを目的に、根拠のない実績や誇張した数値を掲載することは避けるべきです。誤った情報がAIに参照されれば、意図しない文脈で自社が紹介されるおそれがあります。

また、事実と異なる内容は、後から発覚した際にユーザーや取引先からの信頼を損ないます。実績・数値・事例は、社内外で確認できる事実に限定し、必要に応じて根拠となる情報も示せる状態にしておきましょう。

③SEOをやめてよいわけではない

AEOが重要になったからといって、SEOをやめられるわけではありません。AIは回答の根拠を集める過程でWeb上の情報を参照するため、検索エンジンにも正しく理解される公式サイトは、AEOの基盤になります。

自社で管理できる公式サイトやオウンドメディアを整備するだけでなく、広告・第三者メディア・比較サイト・口コミなども含めて、AIにどのような情報が届いているかを捉えることが重要です。オウンドメディア、ペイドメディア、アーンドメディアを横断して情報を整える視点を持ちましょう。

よくある質問

Q. AEOとSEO、どちらを優先すべき？

A. どちらか一方を選ぶものではありません。AEO対策は、比較の根拠となる正確な情報を整備するというSEO対策の土台の上に成り立っています。まずはSEO対策で情報を整備した上で、AIの回答内での見え方を意識した調整を加えていく進め方が現実的です。

Q. AEOやLLMO、GEOやAIOなど結局どの言葉を使えばいい？

A. 社内外でどちらの言葉が浸透しているかで選んで問題ありません。両者は本質的に同じ取り組みを指しており、取り組む内容に違いはないためです。本記事では便宜上「AEO」という表記で統一していますが、資料によっては「LLMO」や「GEO」と表現される場合もあります。

Q. AEO対策は自社だけでもできる？

A. 専任チームがなくても始められます。SEO担当やPR担当、事業開発担当などが兼務する形で、まずは自社がAIにどう語られているかを確認するところから着手できます。参照先の特定など専門性が求められる工程については、外部の専門会社に相談する選択肢もあります。

Q. 効果が出るまでどれくらいかかる？

A. AIの回答は参照情報の更新やプラットフォームの違いによって揺らぐため、一度の対応で成果が固定されるものではありません。仮説を立てて対応し、結果を観測してまた対応するというサイクルを継続的に回すことが、再現性を高める近道になります。

まとめ

AEO対策とは、AIの回答のなかで自社が引用・推奨される状態をつくるための取り組みです。GEOやLLMOなど複数の用語がありますが、本質的な意味はほぼ同じです。

まずは、自社がAIに推奨されたい質問・プロンプトを定義し、その質問に対して現時点でどの程度推奨されているのか、どのような文脈で言及されているのかを把握することから始めましょう。

現状を把握したら、本記事で解説した「問い」「比較ポイント」「参照先」「証拠」の4つのステップに沿って、AI第一想起の獲得に向けた設計・改善を進めます。

自社での対応が難しい場合はAEO（LLMO）コンサルティングも選択肢

①診断から実行まで伴走するコンサルティングの流れ

AEO対策は、比較ポイントの特定やAIの回答傾向の分析など、専門的な知見が求められる場面が少なくありません。自社だけで進めるのが難しい場合は、外部のコンサルティングを活用する方法もあります。

一般的な支援の流れは、AIの回答傾向を定量的に可視化する「診断」、推奨・非推奨の要因を分析する「戦略策定」、課題と施策をリスト化してロードマップに落とし込む「実行計画」、そして施策実施後の効果測定と改善提案という順序で進みます。

②LANYのコンサルティングサービス概要

LANYでは、AIへの質問内容ごとに自社の言及率・推奨率を可視化する「戦略設計フェーズ」と、オウンドメディアの改修や記事制作、第三者メディアへの掲載打診などを実行する「実装〜運用フェーズ」を通じて、AEO（LLMO）対策を伴走支援しています。6ヶ月のプロジェクトは次のような流れです。

施策実施後は、AI経由のセッション数や推奨順位の推移を定常的にモニタリングし、レポーティングと改善提案までを一気通貫でサポートする体制です。

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