2026年のSEOはAIOへ──検索順位よりAIの評価が良い?!
LLMO･AEO･GEO対策の実践内容を解説
この記事は、思いがけず「ホームページ制作×SEO対策の成果公開」の続編になります。
SEOの次のステップとしてAIOが気になってきた
以前公開したSEOの記事では、昨年11月に実施した内部SEO施策とその成果をご紹介しました。
12月も継続して様子を見ていましたが、AIでの引用表示に関心が高まってきました。
構造化データなどで適切な情報を読まれるようになり、検索結果やAI検索結果では成果が出ていたのですが、Google検索結果上部の「AIによる概要」には引用されない状態でした。
「AIによる概要」に自社サイトが引用されるには？
12月末に構造化データの充実、LLMO施策、h1などの要素の調整を試み、
1月初めに確認したところ、、、
検索順位：1ページ目 ⇒ 2ページ目に後退
AIによる概要：引用なし ⇒ 引用会社に当社が出現
順位は下がったのに、AIに選ばれている。
何が起きたの？...というわけで、この興味深い結果についてまとめようと思います。
以下に実際行ったことや、AEOについて詳しく解説していきます。
実施したAIO対策
AIO（AI最適化）とは？
AIO（AI Optimization）とは、ChatGPT（OpenAI）やGemini、Claude、Perplexity...といったAI（大規模言語モデル）、そしてGoogleのAI Overviewsといった「生成AI」や「AI検索エンジン」に対し、自社のコンテンツを引用・参照させるための最適化手法です。
従来のSEOが「Googleの検索結果で上位を狙う」ものだったのに対し、AIOは「AIに引用されること」を目的としています。
言語AIモデルのLLM（大規模言語モデル）に選ばれるために、従来の検索エンジンとは異なる「AIの好み」に合わせる必要があります。
LLM向けに情報を整理し、AIが情報を解釈する際の補助資料として機能するようLLMs.txtを用意しました。
2025年には、GoogleやAIの開発元からはLLMs.txtを引用しているわけではないことが明言されているので、あくまで補助材料と捉えています。
構造化データの充実
設置していた構造化データにAIが理解しやすい情報を加えました。
Googleが公式に推奨しているSchemaは、検索エンジンだけでなく、AIが「この情報は誰が発信しているのか」「どこまで信頼できるのか」を判断する際の重要な手がかりになります。
JSON-LD
{
...
"areaServed": [
{ "@type": "Place", "name": "Kyoto" },
{ "@type": "Place", "name": "Japan" }
],
...
"knowsAbout": [
"コーポレートサイト制作",
"採用サイト制作",
"ECサイト制作",
...
}
地域、事業内容、実績などを適切に構造化することで、AIに「このサイトが何者で、何をしているのか」を明確に伝えることができます。
ページ要素の調整
AIが求める「端的で明確な回答」を提示できるようtitleタグやh1タグなど、ページの主要要素も調整してみました。決定的な要因とは断定できませんが、影響の一つとして推測されます。
──なぜ検索順位が下がったのか？
ページ要素の変更による影響
さきほどの要素の調整などにより従来の検索アルゴリズムからの評価が下がった可能性があります。
闇雲にキーワードや端的な内容を入れ、不用意に要素を増やしアクセシビリティに影響が出ていたと思われるので、気をつけたいところです。
コンテンツ更新頻度の低下
ブログ記事の更新が数週間空いていたのですが、サイトの更新性が留まり、QDF（Query Deserves Freshness）というコンテンツの新鮮さを評価するアルゴリズムが影響したことも想定されます。
ただしこれらは推測であり、検索アルゴリズムの評価は複雑な判断基準が日々変化していると考えられます。
AEO（回答エンジン最適化）の成果が出た要因とは
一方で、AIO対策によりAEO（Answer Engine Optimization）の結果がでています。
AEOとは、AIに自社のコンテンツを「最適解」として優先的に抽出・引用されることを目的としています。
構造化データが信頼性を担保
詳細なSchemaによって企業情報や事業内容が明確に定義されていたことが、AIの情報選択に寄与したと考えられます。
AIは「信頼できる情報源」を優先的に引用する傾向があり、構造化データはその判断材料となります。
それに加え、LLMs.txtで提供した整理された情報が、AIの要約生成プロセスを助けた可能性があります。
簡潔性と正確性の重視
従来のSEOでは「網羅的な情報」が評価される傾向がありましたが、AEOでは「端的で正確な情報」が求められます。
LLMO施策によって情報の骨格を明確にし、ページ要素で結論を提示したことが、AIの引用につながったと推測されます。
SEOとAIOが重要視する方向性の違い
これらを通じて見えてきたのは、SEOとAIOでは最適化の方向性が異なるという点です。
| SEO（従来型） | AIO（AI最適化） | |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果の上位表示 | AIによる引用表示 |
| 重視される要素 | 網羅性、テキスト密度、ボリューム | 簡潔性、構造化、信頼性 |
| 評価ポイント | 信用性を高める内容で多くテキスト情報を載せる | 理解しやすい端的な内容 |
| 最適化の方向性 | 検索エンジンに「豊富な情報がある」と認識させること | AIに「正確で明確な情報がある」と認識させること |
この違いは、情報の「量」と「質」のバランスをどう取るかという問題でもあります。
AEOの先にあるGEO
AEOは「即答できる決定的な回答」を引用しますが、AIの「信頼できる情報源」として引用されるのがGEO（Generative Engine Optimization）です。
ChatGPTのWeb検索機能やPerplexityのような検索特化型AIは、今後ますます利用が増えると予想されます。これらのAIに「参照されるサイト」になることは、ブランド認知や信頼性の向上に直結します。
今回のAEO結果は、GEO対策への第一歩とも言えます。
AIO対策で考慮すること
段階的な実施を推奨
今回は短期間で複数の変更を行いましたが、検索順位に影響したりなど、慎重に行う必要があります。
段階的に実施し、それぞれの影響を確認しながら進めることを推奨します。
長期的な視点での評価
今回の検証は1～2ヶ月という短期間のものです。検索順位が戻るのか、AIによる引用が維持されるのか、継続的な観察が必要です。
AIトレンドの継続的なキャッチアップ
AI技術は急速に進化しています。今有効な施策が、半年後には変わっている可能性もあります。常に最新情報をキャッチアップすることが重要です。
まとめ：AIに選ばれる情報発信の重要性
検索結果の1ページ目に残ること（SEO）も必要ですが、AIに「この分野といえばこの企業」と認識されること（AIO）の価値は、今後さらに高まると予想されます。
AIOの表示結果は、ユーザーの情報取得行動を大きく変える可能性があります。検索結果をクリックする前に、AIの要約で疑問が解決してしまうケースも増えています。
そうした時代において、AIに選ばれる情報源になることは、ブランド認知や信頼性の向上に直結します。今回の施策は、検索エンジンのアルゴリズムが変わる過渡期において、「情報の出し方をAIに最適化する」ことの有効性を証明する結果となりました。
弊社でも継続的に施策や検証を行っていきます。続編のさらに続編記事が出るかも？