見出し画像

AI時代の集客はどう変わる？LLMO・AIOとSEOの違いと始め方

株式会社Coguru

LLMO（Large Language Model Optimization）・AIO（AI Optimization）はSEOの代替ではなく、生成AIの回答内で自社が引用・推薦される状態をつくる取り組みです。
SEOの基盤を整えたうえで、AIに選ばれやすい情報設計とブランド言及の蓄積を重ねる必要があります。
この記事では、Coguruの調査と検証をもとに、両者の違いとマーケターが最初に行うべき3ステップを整理します。


LLMO・AIOとは何を最適化する施策なのか？

LLMO・AIOが最適化する対象は、検索順位ではなく生成AIの回答における引用・推薦・ブランド名の言及です。LLMOはLarge Language Model Optimization、AIOはAI Optimizationの略で、AEOやGEOと呼ばれることもあります。GEOは、プリンストン大学などの研究者が2023年に提唱し、KDD 2024に採録された研究に由来する用語です。

呼称はまだ統一されていません。Coguruが2026年6月にデジタルマーケティング施策へ関与する事業者345名を調べたところ、認知率はLLMOが43.5％、AIOが42.6％、GEOが38.3％でした。実務では名称よりも、ユーザーがAIへ質問した際に自社の情報が選ばれる状態を設計することが重要です。

SEOとLLMO・AIOは何が違うのか？

SEOとLLMO・AIOの違いは、獲得したい成果と評価される単位にあります。SEOは検索結果でページの順位を高め、リンクのクリックを得る施策です。LLMO・AIOはChatGPT、Gemini、AI Overviewsなどの回答内で、情報源として引用されたり、ブランドとして言及されたりすることを目指します。

  • SEO：検索結果ページにおける順位とクリックを重視する

  • LLMO・AIO：AI回答内における引用、推薦、メンションを重視する

  • 共通基盤：クロール可能性、ページ構造、信頼できる情報を整える

Coguru調査では62.9％がLLMO・AIOを「SEOの延長・統合」と捉え、「別物」とした回答は18.3％でした。SEOは土台ですが、検索順位がそのままAI上の露出になるわけではありません。

検索上位でもAIに引用されないのはなぜか？

生成AIが回答に使う情報源は、検索順位だけでは決まりません。Coguruの前田立樹氏は2026年7月、未ログインのChatGPTに「LLMOとは？」などの質問を表現を変えて複数回行い、回答時に表示された引用元を記録しました。Google検索の上位10記事のうち、各回で引用されたのは1〜2記事でした。一方、検索上位では目立たない中小サイトの用語集やFAQが引用されました。

生成AIの回答は、学習時にモデル内部へ取り込まれた知識と、質問時にWeb検索などから取得する情報を組み合わせて作られます。取得先は質問や実行ごとに変動しますが、一文で定義を抜き出せる用語集やFAQは繰り返し引用されました。ただし、この検証だけでは、その情報が検索で毎回選ばれたのか、モデル内部に定着していたのかは判別できません。

LLMO・AIOへ今取り組む理由は何か？

LLMO・AIOへ取り組む理由は、企業の投資が先行する一方で、理解と運用が追いついていないからです。Coguru調査では、関連領域に投資している企業が約8割に達した一方、内容を深く理解して行動できている企業は1割強でした。市場はすでに動いていますが、施策の設計はまだ定着していません。

対策は短期と長期の二層で考える必要があります。短期では、単独で意味が通る定義文、FAQ、一次情報などを整え、検索時にAIが取得しやすい情報源をつくります。長期では、ブランドへの言及を積み重ね、モデル内部の知識として定着する可能性を高めます。さらに、順位だけでなくAI回答内の露出を継続して観測する運用が必要です。

マーケターは最初に何を確認すべきか？

マーケターが最初に行うべきことは、施策の追加ではなくAI上の現状把握です。ChatGPT、Gemini、AI Overviewsなど複数の主要サービスで商材カテゴリを質問し、自社と競合がどのように扱われるかを確認します。回答は実行ごとに変わるため、同じ意図を異なる言い回しで複数回試し、回答時に表示される引用元を直接記録します。

  1. 自社を確認する：ブランド名が引用・メンションされるかを調べる

  2. 経路を特定する：どのページや情報源を通じて露出したかを確かめる

  3. 競合と比べる：露出量だけでなく、推奨理由や語られ方の差を見る

AIへ後から参考URLを尋ねる方法は避けます。AIが記憶からもっともらしいURLを組み立てる場合があるため、回答生成時に表示された引用・情報源そのものを確認することが重要です。

まとめ

LLMO・AIOはSEOを土台とし、AI回答内の引用・メンションを高める施策です。
検索順位とAI露出は一致しないため、引用しやすい情報設計、言及の蓄積、継続的な観測が必要です。
最初の一歩は、複数のAIと複数の質問表現を使った自社・競合の現状確認です。

▶ 詳しくはこちら：LLMO／AIOとは？SEOとの違いをマーケター向けにわかりやすく解説
著者・所属：前田立樹・株式会社Coguru LLMO/AIOコンサルタント

いいなと思ったら応援しよう！