LLMO（AIO・AEO・GEO）：AIの答えで選ばれる会社になる

LLMO（大規模言語モデル最適化）⁠と⁠は⁠、ChatGPTやGoogleのAI Overviews（AIによる概要）のようなAIが答えを作るとき、自社が候補として挙がり、正しく説明される状態を作る取り組みです。AIO（AI検索最適化）⁠、AEO（回答エンジン最適化）⁠、GEO（生成エンジン最適化）⁠もほぼ同じものを指します。

どれも業界で使われている呼び名で、Googleが定めた用語ではありません。Googleは2026年⁠に公開した生成AI機能向けの最適化ガイドで、AEOとGEOという呼び名に触れたうえで「Google検索から見れば、生成AI検索への最適化は検索体験への最適化であり、SEOのままだ⁠」⁠と書いています。このサイトでは、呼び名を1つ⁠にまとめて「LLMO」⁠と呼びます。

LLMO・AIO・AEO・GEOは、どう重なっているのか

4つ⁠の呼び名は、何に向けた最適化かという「名前の付け方」⁠が違うだけで、やることはほとんど重なります。

紛らわしいのは、AIOがGoogleの「AI Overviews」⁠の略として使われることもある点です。「AIO対策」⁠と言われたら、AI検索全般の話か、GoogleのAI Overviewsだけの話かを最初に確かめてください。呼び名ごとの成り立ちと、SEOとの本当の違いはAIOとLLMOの意味と、SEOとの違い⁠で詳しく書いています。

Googleは、AI機能に出るために何が必要だと言っているか

Googleの説明はかなりはっきりしています。AI機能とウェブサイトについての公式ページでは、AI Overviews や AIモードにリンクが出る条件を「インデックスされていて、スニペット付きで表示できるページ⁠」⁠とし、それ以外に追加の要件も特別な最適化も無いとしています。

最適化ガイドは、AIが答えを作る手順も説明しています。通常の検索で関連するページを取ってきて、その中身を根拠に答えを作ること。1つ⁠の質問を関連する複数の検索に分けて調べること（クエリファンアウト）⁠。つまり、通常の検索で候補に上がらないページは、Google検索のAIの答えの根拠にもなりにくい、ということです。

Google以外のAIは事情が少し違います。ChatGPTやPerplexityは、自前のクローラーでページを集めています。OpenAIはクローラーの公式ページで、検索用のOAI-SearchBotを止めたサイトはChatGPTの検索の答えに表示されないと書いています。

会社にとって大事な2つの場面

LLMOを会社の売上の話に置き換えると、AIに聞かれる場面は大きく2つ⁠に分かれます。

1つ目は、まだ社名を知らない人が「〇〇に強い会社は？」⁠と聞く場面です。製造業なら「小ロットの樹脂成形を頼める会社は？⁠」⁠、私たち自身なら「中小企業向けのLLMO対策を頼める会社は？」「製造業のオウンドメディア支援会社でおすすめは？」といった問いです。ここでは、答えの候補に名前が挙がるかどうかが勝負になります。

2つ目は、社名を知った人が「〇〇社の評判は？」「〇〇社は試作だけでも受けてくれる？⁠」⁠と確かめる場面です。ここでは、名前が出るかより、対応範囲や費用、誰向けの会社かが正しく説明されるかが問われます。せっかく候補に挙がっても、「大企業向け」「関東だけ」⁠と間違って説明されれば、相談には進みません。

どちらの場面の問いを追うかを決める手順はAIに聞かれる「問い」⁠の決め方⁠にまとめています。

4つ⁠のカテゴリの選び方

この領域は、4つ⁠のカテゴリに分けています。土台は自社サイトで、AIが根拠にするページを自社の手で用意できる唯一の場所だからです。

迷ったら自社サイトの対策から始めます。外の情報を直してもらうときも、根拠として示すのは自社サイトのページです。

公式に言われていること、根拠が弱いこと

AI検索の話題には、確かめられていない話が多く混ざっています。私たちは次のように分けて扱っています。

「AIO対策で引用が〇倍」という売り込みを聞いたら、どの検索サービスで、何を、どう測った数字かを確かめてください。Googleは同じガイドで、社外のツールはGoogle内部の順位づけやAIの仕組みにアクセスできないと注意しています。

私たちの実測で確かめられたこと、まだ分からないこと

私たちは自社で23のメディア・8,155ページ⁠を運営しています（2026年9月20日⁠に全URLを確認⁠）⁠。その中で数字が動いたのは、通常の検索について、ページの中身と出し方を直した時期です。どの直しがどれだけ効いたかまでは切り分けていません。

持っている情報の出し方を変えた直しの記録は持っているデータの出し方を変えた事例⁠にあります。AIが根拠にする材料も、ページに見えている本文です。答えを表のすみや裏側の注釈に隠さないことは、AI検索でもそのまま当てはまると私たちは考えています。

まだ分からないこともはっきり書いておきます。AIからの流入だけを切り出した数字を、私たちは記事に出せる形でまだ持っていません。私たち自身も、上に挙げた2つ⁠の問いでAIに推薦されているわけではありません。相談フォームに「知ったきっかけ」⁠の欄を足したのも最近のことで、AIを選んだ相談の結果はまだありません。記録のやり方はAIでの見え方の測り方で、効果の見方はAI経由の効果の見方⁠で書いています。

LLMOの土台は通常の検索なので、中小企業・製造業のSEOの全体像⁠もあわせて読むと、話がつながります。