AIO対策とは？SEOとの違いとAIに選ばれるための具体的な施策を解説

「AIO対策って何をすればいいのだろう」と、検索結果や日々の業務でAIの存在感が増すたびに、焦りを感じていないでしょうか。

実は今、自社の情報がAIにどう扱われるかで、問い合わせの数や評価が大きく変わり始めています。

本記事では、AIOの正しい意味からSEOやLLMOとの違い、自社に対策が必要かどうかの見極め方までを整理しました。あわせて、今日から着手できる具体的な施策も、LANYが蓄積してきたAI検索対策の知見をもとにまとめています。

読み終える頃には、社内で「まず何から始めるべきか」を自分の言葉で説明できる状態になっているはずです。

AIO対策とは？SEO・LLMOとの違い

①AIOの2つの意味を整理する

「AIO」は、文脈によって指す範囲が変わる言葉です。

狭義では、Google検索結果の上部に表示される「AI Overviews」に自社の情報を引用・参照させるための対策を指します。

一方、広義では、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの回答で、自社のサービスや商品が適切に推奨される状態をつくるための取り組み全般を指す総称として使われます。この場合、LLMOやGEOとほぼ同じ範囲を意味することになるでしょう。

どちらの意味で語られているか分かりにくいため、まずこの言葉の幅を意識しておくと、以降の情報が整理しやすくなります。

本記事では、主に広義の意味でAIOという言葉を扱います。

②SEOとの違いを一覧で比較する

従来のSEOとAIOでは、対策の相手も評価の基準も異なります。両者の違いを整理すると、次のようになります。

両者は対立するものではありません。SEOで積み上げた情報資産はAIOの土台にもなるため、SEOをやめてAIOだけに切り替えるという発想は適切ではありません（詳しくは後述の「注意点」で解説します）。

③LLMO・GEO・AEOとの関係

これらの用語は、どの主体（LLM・生成エンジン・回答エンジン・AI全般）に着目するかが違うだけで、「AIの回答で自社が推奨される状態をつくる」という目的は共通しています。

用語を厳密に使い分ける実務上のメリットは大きくないため、社内では呼び方を一つに統一し、目的の共有を優先することをおすすめします。

なぜ今AIO対策が必要なのか

「対策が必要そうだとは思うが、緊急度が分からない」という声もよく聞きます。ここでは、AIO対策が今必要とされる理由を、検索行動の変化、AI検索が広がる背景、成果の測り方の変化という3つの観点から整理します。

①検索行動が「探す」から「AIに聞く」へ変化している

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・比較した回答をもとに情報収集や意思決定を進める行動が広がっていきます。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。

実際にLANYでも、2026年7月時点で、問い合わせにおける認知経路の28％を生成AIが占めています。生成AIは、すでに情報収集だけでなく、問い合わせにつながるチャネルの一つになりつつあります。

こうした環境では、検索結果で上位表示を獲得することに加えて、その情報がAIに参照・引用され、最終的な回答の中で自社が推奨される状態をつくることが重要になっています。

②AI検索が「デルフォイ的コスト」を削減し急速に普及している

AI検索がここまで急速に浸透している背景には、「デルフォイ的コスト」と呼ばれる検索の見えない負担が関係しています。

デルフォイ的コストとは、クエリを考える認知コスト、画面を操作する操作コスト、答えにたどり着くまでの時間コストの3つを指す考え方です。AIに自然言語で相談すれば、これらのコストがまとめて下がります。

実際、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。

③ビジネス成果（KPI）の測り方も変わっていく

AI検索が普及すると、成果の測り方そのものも見直しが必要になります。従来は検索順位やサイト訪問者数、コンバージョン数で効果を測定していました。

これに加えて、AIの回答内でどれだけ言及されたか、AI経由でどれだけ訪問や指名検索が生まれたかという指標も重要になってきました。

LANYの事例では、GA4上でAI経由と計測されたコンバージョンが0.95%にとどまった一方、利用者へのアンケートでは28.1%が「生成AIをきっかけに知った」と回答しており、大きな乖離が見られました。効果測定の設計自体を見直す必要があるといえます。

自社にAIO対策が必要か見極める方法

すべての企業が同じ熱量でAIO対策に取り組む必要があるわけではありません。投資の優先度は、扱う商材の特性によって大きく変わります。

①商材特性で変わる必須度

LANYの調査では、AIO投資の必要度を「関与度」と「意思決定の性質」という2つの軸で整理しています。関与度は、比較検討に時間をかける高関与か、失敗しても痛手が小さい低関与かという軸です。

意思決定の性質は、価格や条件で論理的に選ぶ理性的か、好みや世界観で選ぶ情緒的かという軸です。この2軸を掛け合わせると、高関与かつ理性的な商材ほどAIが比較検討の代理人として入り込みやすく、AIO対策の必須度が高いことが分かります。

逆に低関与かつ情緒的な商材では、AIが購買を左右する比率は相対的に低くなります。

②AIOとの相性が良い業種・商材

高関与かつ理性的な商材の代表例として、金融、BtoBのSaaSや業務委託、人材、不動産、士業などが挙げられます。

これらは失敗したくない、比較検討に時間をかける、社内稟議があるといった特徴を持ち、利用者がAIに「比較」「評判」「導入要件」などを相談しやすい領域です。

実際にLANY自身への問い合わせのうち、28%はすでに生成AI経由となっています（2026年7月時点）。こうした業種・商材を扱う企業では、AIOに投資しないこと自体が、将来的な機会損失につながるリスクがあります。

③今はまだ様子見でよいケース

一方、日用品や菓子、低価格のファッションなど、低関与かつ情緒的な商材では、購買が直感や店頭体験、SNSの雰囲気で決まる比率が高く、AIが意思決定を主導する割合は相対的に低いと考えられます。

このような商材では、いきなり本格的な施策に投資するより、まずはAIにどう語られているかを定期的に確認するモニタリング体制を整える方が現実的です。

ただし、低関与商材でも評判はAIが語りやすい領域です。「安全か」「まずいという評判はないか」といった問いに誤情報が混ざると、ブランド毀損につながるおそれがあるため、様子見の場合でも最低限の監視は行っておきましょう。

AIO対策の進め方と具体的な施策

対策の必要性を確認できたら、次は進め方です。LANYでは、AIの「推論・調査・生成」という内部プロセスを逆算した、CEP→KBF→RTBという3ステップのフレームワークを用いています。

ここでは各ステップの概要と、今日から着手できる具体的な施策を紹介します（各ステップの詳細な手順はLLMO対策の記事で解説しています）。

①ステップ1：CEP（どんな問いを取りにいくか）を設計する

最初のステップは、顧客がAIに打ち込むであろう問い、CEP（カテゴリーエントリーポイント）の設計です。

誰が（Who）、どんな製品・サービスを（What）、いつ・どんな場面で（When／Where）、なぜ求めているのか（Why）という4つの軸で状況を具体化します。

あわせて、複数の候補を比較しているMOFU（比較検討段階）と、自社名や競合名を含めて調べているBOFU（最終検討段階）を分けて考えることも欠かせません。この設計が粗いと、コンバージョンに近い問いを取りこぼしてしまいます。

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＞＞

②ステップ2：KBFを特定する

次に、AIが何を基準に候補を選んでいるか、KBF（購買決定要因）を特定します。

確認すべき観点は、自社が候補として推奨されているか、どのような理由・比較軸で語られているか、どのURLを参照して回答しているかの3点です。

これらの観点で自社と競合を比較することで、AIが候補を選ぶ際に重視しているKBFと、自社に不足している情報が見えてきます。

たとえば化粧品を比較するケースでは、競合が「どの成分を、どの濃度で配合しているか」まで明記している一方、自社は成分名しか記載していないなど、AIが比較判断するための情報量に差があることがあります。このように、自社と競合の情報を比較することで、推奨結果を分けている要因を具体的に特定できます。

③ステップ3：RTB（選ばれる根拠）をAIが読む場所に置く

最後に、選ばれる根拠（RTB）を、AIが実際に読む場所へ配置します。

前提として、robots.txtでAIクローラーを弾いていないかの確認が欠かせません。どれだけ良い情報を用意しても、AIが読み取れなければ存在しないのと同じだからです。

そのうえで、実績や適合条件、第三者評価、エンティティ情報といった根拠を、公式サイトやFAQ、比較メディアなど適切な場所に配置していきます。整備すべき技術的な土台とコンテンツ面での根拠の作り方を、次のチェックリストにまとめました。

④今日から使える施策チェックリスト6選

これまでの内容を踏まえ、実務担当者がすぐに着手できる施策を6つに整理しました。

AIO対策で失敗しないための注意点

①短期間で結果を求めない

AIO対策は、SEOと同様に成果が出るまでに一定の時間がかかります。また、AIの回答には揺らぎがあるため、1回の回答だけで判断するのではなく、同じ質問を複数回計測し、傾向として捉えることが重要です。そのうえで、単発の観測結果に一喜一憂せず、月次など一定の頻度で継続的に推奨状況を確認していきましょう。

短期間で結果が出ないからといって施策を止めてしまうと、それまでの取り組みが十分に成果へつながらない可能性があります。診断、戦略、実行、観測のサイクルを回し続ける前提で、中長期的な視点を持って取り組むことをおすすめします。

②架空の実績を盛らない

実績を定量的に語ることが重要だからといって、根拠のない数字や事例を盛り込むことは避けなければなりません。AIは複数の情報源を横断して回答を生成するため、誇張された実績は他の情報との整合性が取れず、かえって信頼性を損なうリスクがあります。

参照情報に基づかない数字や事例は使わず、公開できる事実だけを正確に、具体的に伝えることを徹底しましょう。

③SEO対策をやめない

AIO対策が重要になったからといって、SEOへの取り組みをやめてよいわけではありません。生成AIも根拠を探す際にWeb上の検索結果を参照します。つまり、AIに引用されるためには、まず検索エンジンで一定の評価を得ていることが前提になります。

AIOに取り組むからといってSEOを軽視すると、AIの回答にも自然検索にも露出しにくくなり、両方の機会を失いかねません。SEOとAIOは対立する施策ではなく、SEOで積み上げた情報資産の上にAIOを重ねていくという発想が重要です。

AIO対策に関するよくある質問

AIOとAI Overview対策は同じですか？

同じ意味で使われることもありますが、厳密には異なります。AI Overview対策は、Google検索結果に表示されるAIの要約への引用を狙う、狭い意味での取り組みです。一方、AIOという言葉は、ChatGPTやGeminiなど生成AI全般への対応を含む広い意味で使われることが多く、後者の場合はLLMOやGEOとほぼ同じ範囲を指します。

効果が出るまでどれくらいかかりますか？

商材や現状の情報整備状況によって幅がありますが、SEOと同様に数ヶ月単位の継続的な取り組みが前提になります。まずは月次でAIの回答傾向を観測し、現状を把握するところから始め、そのうえで施策の優先順位を決めていくことをおすすめします。

何から始めればいいですか？

いきなり施策を実行するのではなく、まず自社が現在AIにどう語られているかを把握することから始めます。主要な問いをAIに投げかけて回答を記録し、推奨されているか、誤情報が混ざっていないかを確認したうえで、優先度の高い施策から着手すると効率的です。

費用はどれくらいかかりますか？

自社で運用する場合、サービスサイトやブログの情報を整理する、実績を定量的な数値で示すなど、費用をかけずに着手できる施策も多くあります。一方、外部の専門会社に戦略設計から継続的な運用まで依頼する場合は、支援範囲によって費用が変動します。

目安として、LANYのLLMOコンサルティングでは、現状分析や施策方針の策定に加え、施策の要件定義・実行ディレクション、モニタリング、効果検証、継続的な改善までを支援しており、月額60万円〜となっています。

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小規模サイト・個人事業主でも必要ですか？

企業規模にかかわらず、AIにどう語られているかを把握しておくこと自体には価値があります。ただし、本記事で紹介した商材特性の見極め方を踏まえ、高関与・理性的な商材を扱っていない場合は、まず無料で確認できる範囲のモニタリングから始めましょう。

必要性が見えてきた段階で、本格的な施策に投資するという進め方でも十分です。

自社対応が難しい場合の相談先

ここまで紹介した内容を自社だけで進めるのが難しい場合、外部の専門会社に相談するという選択肢もあります。

①LLMOコンサルティングとは

LANYの『LLMOコンサルティング』は、AIにおける自社の語られ方を可視化し、課題を特定したうえで、施策の実行から効果測定までを一気通貫で支援するサービスです。

支援は、AIへの想定質問への回答傾向を定量化する「可視化」、推奨・非推奨の要因を分析する「要因分析」、課題と施策をリスト化する「対応方針の作成」という3つのステップで進みます。

そのうえで優先度をつけてスケジュール化する「ロードマップ作成」を行い、施策の実行支援と数値モニタリングまで継続的に伴走します。

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②LANYが選ばれる理由

LANY自身、2026年7月時点でお問い合わせの28%が生成AI経由となっており、自社での実践を通じてLLMOの知見を蓄積してきました。

さらに、300社以上のLLMO診断や複数の支援事例から得た知見をもとに、ChatGPTやGeminiなどのAI検索における現状分析から、戦略設計、施策実行、効果検証まで一貫して伴走します。

本記事で紹介したCEP→KBF→RTBのフレームワークや商材特性別の投資判断軸は、そうした実務から体系化したものです。プランは、現状分析から対策方針までをまとめる戦略策定プラン（200万円〜、納品まで2ヶ月程度）と、施策の実行から数値モニタリングまでを継続的に伴走する運用プラン（月額60万円〜）を用意しています。

自社の状況に応じた進め方について詳しく知りたい方は、LLMOコンサルティングサービスのページもあわせてご確認ください。

まとめ

「AIO対策」は、Google AI Overviewsへの対応という狭い意味と、生成AI全般への対応という広い意味の両方で使われる言葉です。

検索行動がAIに問う形へ移り変わる中、まずは自社の商材特性から必須度を見極め、CEP（問いの設計）→KBF（推奨基準の見極め）→RTB（選ばれる理由をAIが読む場所に配置する）の流れで優先度の高い施策から着手することが重要です。

サービスサイトやブログの情報を整理する、実績を定量的な数値で示すなど、今日から着手できる施策もあります。自社での推進が難しければ、専門会社への相談も選択肢です。

まずは自社がAIにどう語られているか、確認するところから始めてみてください。