AIEOとは、ChatGPTやGeminiなどのAIで、自サイトの情報が表示されるための対策です。
2025年10月現在、ChatGPTは週間アクティブユーザー4億人を突破するなど、AIユーザーが増えている中で、AIEO対策を始めない企業はチャンスを逃します。Google検索からAI検索へとユーザーの行動が移りつつある中、「検索エンジンの上位表示だけでは足りない」と懸念する人は少なくありません。
「自サイトの情報がAIで全く表示されない…」
「SEO対策をしているのに、AI検索では全く効果がない…」
「そもそもAIEOとは？対策方法は？」
そんな方のため本記事では、AIEO（AI Engine Optimization） の基本概念・具体的な対策方法などを解説します。SEO・AEOなど「AIEOと似た用語との違い」や、AIEO対策の注意点・SEOとの連携戦略もまとめました。
この記事を読むメリットは、以下の通りです。
本記事を読むメリット
- 🎯 AIEOとSEOの違いを明確に理解できるようになり、「今何をすべきか」が分かります
- 📈 実装可能な11の具体的な施策により、3～6ヶ月で目に見える効果が期待できます
- 🛡️ 7つの注意点を理解することで、不適切な施策を避け、長期的な成果につなげられます
- 💡 E-E-A-T強化、構造化データ実装、セマンティック最適化など、プロが使う実装テクニックが身につきます
逆に、AIEO対策について知らないままだと、以下のリスクが高まるためご注意ください。
本記事を読まないデメリット
- ❌ AI検索での露出を失うため、ChatGPT、Gemini、Perplexityなど複数のAI検索エンジンでの集客機会を逃します
- ❌ 競合企業に先行されるため、「AIに引用されやすい企業」というポジションを競合に奪われます
- ❌ 中長期的なブランド資産が構築できないため、将来的な市場シェアの縮小につながります
- ❌ SEO効果も連動して低下する可能性があり、検索エンジンからの流入も減少するリスクがあります
AIEO対策や、SEO対策などの似た施策を適切に選び、早く改善することで、AI時代の到来をチャンスに変え、大きく飛躍しましょう。
目次
- 1 AIEO（AI Engine Optimization）とは？
- 2 AIEO台頭の理由とは？AI検索の普及でユーザーの情報収集方法が変わったから
- 3 AIEOとSEO・AIO・AEO・LLMO・GEO・VEO・SGEの違いとは？
- 4 AIEOのメリットとは？認知度向上やコンバージョン増加などの効果が期待できる
- 5 AIEO対策の活用例とは？BtoBやECなどの業界における目標達成に役立つ
- 6 AIEO対策のやり方とは？SEOとの連携で効果を最大化するコツは「基盤強化と構造化の両立」
- 7 AIEO対策の注意点とは？
- 8 「AIEOとは？」「対策方法は？」という人によくある質問
- 8.1 AIEOとは何ですか？
- 8.2 AIOとはどういう意味ですか？
- 8.3 SEOとAIOの違いは何ですか？
- 8.4 GEOとAIOの違いは何ですか？
- 8.5 AIEO対策は今すぐ始めるべきですか？
- 8.6 AIEOを始めるには何から手をつければいいですか？
- 8.7 AIEO対策に使えるツールはありますか？
- 8.8 AIEOはSEOに代わるものですか？
- 8.9 AIEO対策とSEO対策の共通点とは？
- 8.10 個人ブログでもAIEO対策は必要ですか？
- 8.11 AIEO対策にかかる費用はどのくらいですか？
- 8.12 AIEOの効果が出るまでの期間はどのくらいですか？
- 8.13 WordPress（ワードプレス）でAIEO対策はできますか？
- 9 「AIEOとは」「対策のコツ」「SEOとの連携」を理解して飛躍しよう！
AIEO（AI Engine Optimization）とは？
AIEO（AI Engine Optimization）とは、生成AIのレスポンスに引用・参照されやすくするためのコンテンツ設計手法です。
従来のSEOが検索エンジンでの上位表示からのクリック獲得を目的とするのに対し、AIEOはAIの回答生成のソースとして選ばれることを最終目的とします。具体例として、ユーザーが「肌に優しい化粧品」とAIに質問した際、特定ブランドのサイトが回答内で推奨されるよう最適化することがAIEO対策です。
AIEOを構成する4要素は、Answerable（回答可能性）・Indexable（索引可能性）・Explainable（説明可能性）・Optimized for AI（AI向け最適化）です。
| 要素 | 概要 |
| Answerable ※回答可能性 | ユーザーの質問に対して、明確かつ直接的な回答を提供しているか |
| Indexable ※索引可能性 | AIクローラーがコンテンツを認識し、読み取れる技術的構造になっているか |
| Explainable ※説明可能性 | 情報の出所や根拠が明確で、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を示しているか |
| Optimized for AI ※AI向け最適化 | 構造化データで記述され、AIが理解しやすい形式になっているか |
上記の4要素は、AIがコンテンツを適切に評価し、信頼できる情報源として回答に組み込むために重要です。AIEO対策とは、これら4つの要素を意識し、自社コンテンツがAIにとって「見つけやすく、理解しやすく、信頼でき、使いやすい」状態になるよう最適化を進めることだと言えます。
AIEO台頭の理由とは？AI検索の普及でユーザーの情報収集方法が変わったから
AIEOが注目される理由は、生成AIが検索市場で急速に台頭し、情報取得の新しい手段として定着したことにあります。
ChatGPT・Google Gemini・Claudeといった生成AIツールが相次いで登場し、一般ユーザーに広く利用されるようになりました。例えば、2025年2月時点でChatGPTの週間アクティブユーザーは4億人を突破しており、Gartnerは2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少すると予測しています。
出典：AIEO – AI Engine Optimization（AIエンジン最適化）
加えて、Googleが提供するSGEなどの登場により、AIがWeb情報を要約して直接回答を生成するようになりました。このようにユーザーの情報収集行動が以下のように変わりつつある点から、AIEO対策の重要性が高まっています。
情報収集行動の変化
| 項目 | 従来の検索（SEO対策） | AI検索（AIEO対策） |
| ユーザー行動 | 検索結果のリンクをクリックし、訪問先のサイトで情報を探す | AIが提示する統合回答から直接情報を得る |
| Webサイトへのトラフィック | 検索上位 → クリック → 流入増加 | AIの回答内でのみ引用され、サイト訪問が減少する可能性あり |
| 重要な指標 | 検索順位 | AI回答への引用・参照 |
上記のような検索方法の変化により、従来のSEO対策だけでは、ユーザーに情報を届ける戦略として不十分になりつつあります。AIが直接回答を生成する場合、Webサイトへのアクセスなしにユーザーの疑問が解決されてしまうため、企業側は「AIの回答に引用される」ことを新たな目標にしなければなりません。
このAI時代への対応こそが、AIEO対策が注目される理由です。
AIEOとSEO・AIO・AEO・LLMO・GEO・VEO・SGEの違いとは？
AIEOとSEO・AEO・LLMO・GEO・SGEの違いは「何を対象としているか」「どの範囲をカバーしているか」という視点です。「AIEOとSEO・AEO・LLMO・GEO・VEO・SGEの違いは？」という方は、以下の比較表をご覧ください。
AIEOとSEO・AEO・LLMO・GEO・VEO・SGEの違いに関する比較表
| 概念 | 対策の対象 | 対策の目的 | 最適化の対象（例） |
| AIEO ※Artificial Intelligence Engine Optimization（AIエンジン最適化） | ChatGPT、Gemini、ClaudeなどAIエンジン ※Google AI Overviewsを含む | AIに引用される | ・AIの学習パターン ・プロンプト対応 ・セマンティック構造 |
| SEO ※Search Engine Optimization （検索エンジン最適化） | Google検索などの従来型検索エンジン | 検索結果での上位表示 | ・キーワード配置 ・リンク構造 ・ページ速度 |
| AIO ※AI Optimization （AI最適化） | ChatGPT、Gemini、ClaudeなどAIエンジン ※Google AI Overviewsを含む | AIに引用される | ・AIの学習パターン ・プロンプト対応 ・セマンティック構造 |
| AEO ※Answer Engine Optimization （回答エンジン最適化） | AI検索全般（生成AI回答エンジン全体） | AI回答に引用される | ・回答可能性 ・信頼性 ・構造化データなど |
| LLMO ※Large Language Model Optimization （大規模言語モデル最適化） | 大規模言語モデル全般への最適化 | LLMが理解・参照しやすい形式 | ・自然言語処理への対応 ・コンテンツの明確性 |
| GEO ※Generative Engine Optimization （生成エンジン最適化） | 生成エンジン全体 | 生成AIの回答に採用される | ・生成AI向けコンテンツ設計全般 |
| VEO ※Vector Engine Optimization （ベクトルエンジン最適化） | ベクトル検索エンジン全般（OpenSearch、Pinecone など） | ベクトルデータベースでのコンテンツ発見・引用を実現 | ・ベクトル表現の質 ・セマンティック構造の最適化 ・ベクトル対応メタデータ |
| SGE ※Search Generative Experience （Google検索の生成AI機能） | Google検索の生成AI機能 | Google SGEでの表示 | ・Google固有のアルゴリズムへの対応 |
上記のうち、どの対策を進めるべきかは何を重視するかによって異なります。目的を明確化して優先度の高い施策から進めるため、AIEO・SEO・AEO・LLMO・GEO・SGEの違いを見ていきましょう。
※AIEO・SEO・AEO・LLMO・GEO・SGEは明確に定義されておらず、人によって定義が異なることがあります。
AIEOとSEOの違いは「対象がAIか検索エンジンか」
AIEOとSEOの大きな違いは、最適化の対象です。SEOは検索結果の上位に表示されるため、Google・Yahooなどの「検索エンジン」を対象に対策をします。SEO対策の具体的な内容は、キーワード対策・被リンクなどです。
一方、AIEOは「AI」に評価される情報を発信することで、AIの回答に引用されることを目指します。そのため、従来のSEO要素に加え、AIが文脈や意図を正確に理解できるよう、文章構造を整えたり、明確な根拠を提示することが重要です。
AIEOとSEOの違い 比較表
| 比較項目 | SEO | AIEO |
| 最適化の対象 | 検索エンジンのアルゴリズム ※Google、Yahoo!など | 生成AI全般 ※ChatGPT・Gemini・Google AI Overviewsなど |
| 最終判断 | 人間（ユーザーが検索結果をクリック） | AI（直接回答を生成） |
| 目的 | 検索結果ページで上位表示 | ・AIの推薦リストに選ばれること ・AI回答のソースになること |
| 主な対策 | ・キーワード配置 ・被リンク獲得 ・モバイル対応 ・表示速度の改善 | ・構造化データ ・セマンティックHTML ・見出し階層 ・E-E-A-Tシグナル |
| ユーザー行動 | 検索→結果リストから選ぶ→Webサイト訪問 | AIに質問→AIが直接回答 ・推薦→必要に応じてサイト訪問 |
| 導入履歴 | 1990年代後半 | 2020年代前半 |
※ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityなど
AIEO対策とSEO対策の違いを踏まえると、SEO対策ではキーワードの配置や被リンクの獲得、モバイル対応など、検索エンジンのアルゴリズムを意識した施策が重視されます。これらのSEO対策は「人間が検索結果を見てクリックする」ことを前提とした施策です。
一方AIEO対策では、構造化データ（Schema.org）の実装やセマンティックHTML、適切な見出し階層（h1〜h6）、など、「AIが情報を正確に読み取れる」構造が重視されます。
なお以下のように、AIEO対策・SEO対策に共通する点もあります。
- 目的※ユーザーにとって価値ある情報を提供すること
- E-E-A-Tシグナルの強化
- 定期的な情報更新
現代のWebマーケティングでは、SEO対策とAIEO対策の両方を進めることが大切です。
AIEOとAIOの違いは明確に定義されていない
AIEOとAIO（AI Optimization、AI最適化）は、業界内で同義またはほぼ同じ意味で使用される傾向があり、明確な区別が確立されていません※本記事の執筆時点（2025年11月）
AIEO（AI Engine Optimization）は「ChatGPT、Claude、Google Gemini、Perplexity、Google SGEなど、Webから情報を取得して回答を生成するAI」に対する最適化を指します。
一方、AIO（AI Optimization）は「AI最適化」という意味ですが、業界全体でも定義が統一されていない状況です。一部のソースではAIOをより広い概念として扱う記事もありますが、多くの業界記事ではAIEOとAIOがほぼ同義で使われています。
両用語が混在する理由
新興分野であること：生成AI検索エンジンの急速な普及によって、関連する用語がまだ定義されていない
複数の表記が並行使用されている：「AIEO（AIO、生成AI対策）」など、同義として扱われるケースがある
業界団体による統一定義がない：Googleなどの主要企業で、AIEO・AIOの違いなどに関する公式情報がない
本記事では、ChatGPT、Gemini、SGEなどのAIエンジンに対する最適化を「AIEO」と記載しています。「AIO」という用語に関しては、現状、AIEOと同義で使われる傾向がある※ため、特に区別していません※本記事の執筆時点（2025年11月）
AIEO・AIOの分野は急速に発展しており、Google、OpenAI、Microsoftなどから統一された用語定義が示される可能性があります。
AIEOとAEOの違いは「AIエンジンか回答エンジンか」
AIEOとAEO（Answer Engine Optimization）の大きな違いは、最適化の対象です。AEO（Answer Engine Optimization）は、検索エンジンの「回答機能」や音声アシスタントなど、「回答エンジン」に対する最適化です。具体的には、Googleの強調スニペット、Siri、Alexa、GoogleアシスタントなどでFAQや質問への「答え」として採用されることを目指します。
一方、AIEOはChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityなど、様々な生成AIエンジン全体への最適化を包括する概念です。
| 項目 | AEO | AIEO |
| 最適化対象 | ・検索エンジンの回答機能 ・音声アシスタント ・ChatGPTのWeb検索機能 | ・生成AI全般 ・生成AI検索 ・音声AIなど |
| 対策範囲 | ・回答を提示する機能 | ・AIエンジン全体 |
| 最適化アプローチ | ・セマンティック構造 ・構造化データ ・FAQ構造 ・質問形式のキーワード ・簡潔な回答形式 | ・セマンティック構造 ・構造化データ ・事実情報の明確性 ・信頼性全般 |
| 主な施策 | ・強調スニペット対策 ・FAQ構造化データ ・質問ベースコンテンツ | ・Schema.org実装 ・セマンティックHTML ・見出し階層 ・E-E-A-T強化 |
| 採用基準 | ・明確で簡潔な答え | ・文脈の明確さ ・構造の正確性 ・情報の信頼性と新鮮さ」 |
| 包含関係 | ・AIEOに含まれる | ・AEOを含む |
AEOは「回答エンジン最適化」を指す広義の概念で、AI回答だけでなくGoogleの強調スニペットなども含みます。
AIEOはAEOの一種であり、特にSGEやPerplexity、ChatGPTのような「AI」による回答生成に特化した、より実践的なアプローチです。AIEOでは、各AIエンジン（GeminiとChatGPTなど）の特性の違いまで考慮した個別対応を目指すニュアンスも含みます。
| 項目 | AEO（Answer Engine Opt.） | AIEO（AI Engine Opt.） |
| 主な焦点 | 回答エンジン全般 ※AI、強調スニペットなど | 「AI」による生成回答 |
| 概念 | AEOの一種 ※特にAI特化 | 広義の回答最適化 |
AIEOはAEOの一種ですが、よりAIを中心に考える点が特徴です。AEOはGoogleの強調スニペットやFAQ構造化など「回答」に最適化されたすべての技術を指すこともあります。
AIEOとLLMOの違いは「大規模言語モデルへの最適化範囲」
AIEOとLLMOの違いは「大規模言語モデルへの最適化範囲」であり、対象とするAIシステムや効果が出る時期が異なります。
LLMO は、ChatGPT、Claude、Gemini といった大規模言語モデル（LLM）の学習データに含まれることに焦点を当てた最適化戦略です。つまり、AIが事前に学習した知識の中に、あなたのブランド名や専門性が記憶されている状態を目指します。
AIEOとLLMOの違いについては、以下の比較表をご覧ください。
| 項目 | LLMO | AIEO |
| 最適化対象 | 生成AI（※1）における学習済みデータ | 生成AI（※1）が情報を取得・処理する全プロセス ※学習済みデータリアルタイム Web データ構造化データ |
| 効果が出るまでの目安 | 長期的（数ヶ月～数年） | 即効的（数日～数週間） |
| 施策例 | ・ブランド名の自然な提示 ・専門性、独自性の高い情報の発信 ・権威あるメディアへの掲載 | ・構造化データの実装 ・セマンティックHTM の最適化 ・E-E-A-Tの強化 |
| 対象AI範囲 | 学習済みデータのみ（LLM に限定） | 生成AI（※1） |
| 効果出現の目安 | 6ヶ月以上 | 3～6ヶ月（※2） |
（※1）会話型・検索型・音声型AI（ChatGPT・Claude・Geminiなど）
（※2）構造化データは即効性あり
LLMO の具体例としては、3年間継続してブログや業界メディアで専門情報を発信することで、ChatGPTなどの生成AIの学習データに認識され、「◯◯さんの記事によると…」といった形で引用されるケースが挙げられます。AIの学習は年1回程度のため、基本的に効果が出るまで6ヶ月以上かかります。
一方、AIEOの具体例は、サイトに構造化データを実装し、セマンティックHTMLを使ったうえで、E-E-A-Tを強化する、といった対策によって、Perplexityなどで検索された際、リアルタイム検索によってあなたのサイトが発見・引用される状況が挙げられます。今日最適化すれば明日にはAIが発見する可能性があるため、即効性があります。
短期的な成果を求める場合は AIEO を、長期的なAI上での認知を構築したい場合は LLMO を優先するとよいでしょう。
なお両者には以下のような、共通する対策もあります。
AIEOとLLMOに共通する対策
- 高品質なコンテンツの継続発信
- E-E-A-Tの強化
- 構造化データの実装
- セマンティック HTMLの使用
- 複数のメディア（ブログ・SNS・業界メディア）での露出
上記の「AIEOとLLMOに共通する対策」を講じると、双方への露出効果が高まる点もおさえておきましょう。
AIEOとGEOの違いは「最適化の対象がAIエンジンか生成エンジンか」
AIEOとGEO（Generative Engine Optimization）の違いは、どのエンジンに最適化をするかです。GEOは「生成AIエンジン」を対象にする点から、AIエンジンを対象とするAIEOとは異なります。
AIEOはGEOより大きな概念です。AIEO（AI）はGEO（生成AI）を含むからです。人によって意見が異なることはありますが、生成エンジンとAIエンジンの基本的な定義は以下です。
AIエンジン・生成エンジンの基本的な定義
- AIエンジンは、生成AIや認識系AI、予測系AIなどのAIに用いられる機能
- 生成エンジンとは、文字や画像などを出力するAIに用いられる機能
このようにAIEOとGEOには、「どのAIに用いられるエンジンか」という違いがあります
そこでAIEOやGEOなどに関する情報に多く触れている著者が、独断でAIエンジン・生成エンジンの概念を以下のようなベン図にまとめました。
| 比較項目 | AIEO※AIエンジン最適化 | GEO※生成エンジン最適化 |
| 情報取得方法 | ユーザーが直接質問して回答を得る | Web検索時の結果をAIが要約・回答 |
| 主なサービス | ・ChatGPT ・Claude ・Gemini ・Grok ・Copilot ・P3 ・Perplexity ・ChatGPT Search ・Genspark | ・Google SGE ・ChatGPT Search ・Bing Chat ・Bze.con ・Exa ・You.com ・Parot |
| 最適化重視点 | ・構造化データ ・E-E-A-T ・わかりやすい文章構成 | ・構造化データ ・E-E-A-T ・わかりやすい文章構成 |
上記のような違いがあるため、ChatGPTやClaudeのような会話型のAIに対して最適化したい場合はAIEOに注力すると良いでしょう。反対に、Web検索後に表示されるAIの結果に対する最適化のみを重視ならGEOがおすすめです。
AIEO対策とGEO対策の内容は似ているので、現状は区別する必要性が低いと考えられます。このような点もあり、AIEOとGEOの対策方法については、ほぼ同じと考える人も一定数います。今後、AIEO・GEOの定義が明確化すると対策方法に違いが生じますが、2025年10月現在では、ほぼ同義と考えてよいでしょう。
※個人的には違いを気にして色々と調べるより、コンテンツの質を高めた方が高いAIEO・GEO効果が得られるのではと考えています。
AIEOとVEOの違いは「ユーザー向けAIか企業向けAIか」
AIEOとVEOの違いは「どのAIに最適化するか」です。具体的な違いは、以下の比較表をご覧ください。
AIEO と VEO の比較表
| 観点 | AIEO | VEO |
| 最適化の対象 | 生成型 AI エンジン※ChatGPT、Gemini など | ベクトルデータベース※OpenSearch、Pineconeなど |
| 処理方式 | AI が文脈を理解して回答を生成 | ベクトル検索で類似データを検索・抽出 |
| 最適化焦点 | テキストの内容・文脈・意図への対応 | ベクトル表現の質とセマンティック精度 |
| 効果の出現 | 3～6ヶ月 | 数週間～3ヶ月 |
| ユースケース | ・チャットボット・Q&A システム | ・社内ナレッジベース・RAG システム |
VEOは、ベクトルデータベース※（OpenSearch、Pinecone など）に対する最適化戦略です。誤解を恐れずざっくりと説明すると、企業の内部システムで自動検索される場面を想定した最適化と言えます。
※ベクトルデータベースは、文章や画像を数値の配列（ベクトル）に変換・保存することにより似た意味の情報を探すためのデータベースのこと。「リモートワークのメリット」という文章を「0.23、0.89、0.45…」 のような数値の並びに変換し、似た意味の文章を探すなど。
具体例：企業の社内ナレッジベース
大企業を想像してください。過去 10 年分の社内文書、マニュアル、会議資料が膨大に蓄積されています。社員が「経費精算のルール」を知りたいとき、従来の検索では「経費精算」というキーワードで検索するしかありませんでした。
しかし、ベクトルデータベースを使った VEO 最適化を行うと、次のような検索が可能になります。
社員が入力： 「出張費の立て替えはどうすればいい？」
従来の検索： 「出張費」「立て替え」というキーワードが含まれる文書しか見つからない
VEO 最適化された検索： 「経費精算」「旅費申請」「領収書提出」など、意味的に関連するすべての文書が見つかる
つまり、VEO では「言葉が完全一致しなくても、意味が似ていれば見つかる」ようにするための最適化です。
AIEOで最適化した情報が、VEOの対象となるベクトルデータベースに取り込まれると、両方のプラットフォームであなたのコンテンツが表示される可能性があります。つまり、ユーザーが直接使う画面（生成 AI）と、企業が裏側で使うシステム（ベクトルDB）の両方で、あなたのコンテンツが見つかりやすくなり、ブランディングやコンバージョンなどの効果アップを狙えます。
| 対策 | 対象 | 具体例 |
| AIEO | 一般ユーザー | ChatGPT で「美容のコツ」を検索 |
| VEO | 企業の社員 | 美容会社の従業員が社内ナレッジベースで「スキンケアトレンド」を検索 |
ユーザーが生成 AI で検索する場面（AIEO）と、企業のバックエンドシステムで自動検索される場面（VEO）の両方をカバーすることで、効果を高められます。例えば「あなたのサイトが、ChatGPT での検索結果に表示される一方で、ある企業の RAG システムでも自動抽出される」などです。
ただしVEO対策の効果は、AIEO対策やSEO対策より限定的です。なぜなら、各企業が自社のベクトルデータベースに、外部情報の取り込みをするとは限らないからです。例えば自社のサイトや政府系のサイトのみ表示させる設定にしている企業のベクトルデータベースには、第三者のサイトは表示されません。そのため、基本的にはVEO対策よりAIEO対策の方が優先度が高いと言えます。
AIEOとSGEの違いは「概念かGoogleの具体機能か」
AIEOとSGE（Search Generative Experience）の違いは、それが「概念」か「具体的な機能名」かという点です。SGEは「Googleの具体的なAI検索機能の名称」で、「AI Overview」と呼ばれることもます。以下がSGE（AI Overview）です。
一方、AIEOは「SGEを含む、AI検索エンジン全般に対する最適化の手法・概念」です。SGE対策はGoogleに限定されますが、AIEO対策はPerplexity AIなど他のAIエンジンにも対応する、より包括的なアプローチを指します。
| 項目 | AIEO | SGE（AI Overview）※ |
| 分類 | 手法・概念 | Googleの具体的な機能名 |
| 関係性 | 「SGE」を対象に「AIEO」で対策する | 「AIEO」の対策対象の一つ |
※SGE（AI Overview）は旧SGEの機能と若干の違いあり
AIEOは「AIエンジン最適化」全般を指す手法ですが、SGEはGoogleが提供する独自の生成AI検索機能の名称。AIEO対策という概念の中でSGE向け施策（FAQ構造化・引用元明記など）が一部を構成します。AIEO対策の中にはSGE（AI Overview）対策と共通する施策があります※質の高いコンテンツ発信・EEAT強化・メタデータ最適化・構造化データ対応など
この点については、以下の「AI OverviewsによるSEO影響と対応実態」に関するアンケート結果をご覧ください。
調査実施会社：株式会社ゴンドラ
実施期間：2025年5月27日～2025年6月3日
調査対象：25歳〜45歳のSEO担当者101名
調査方法：インターネット調査
参考：PR TIMES｜約6割の担当者がAI検索対策に着手！「AI OverviewsによるSEO影響と対応実態」に関するアンケート結果を公開
上記のとおりSGE（AI Overview）対策として、質の高いコンテンツ発信・EEAT強化・メタデータ最適化・構造化データ対応などに注力しているSEO担当者が多いことがわかります。
AIEOのメリットとは？認知度向上やコンバージョン増加などの効果が期待できる
AIEO対策に取り組む主なメリットは、AIの回答結果における露出（認知度）が向上し、中長期的な成果やブランディング効果の向上が期待できる点です。AIに「信頼できる情報源」として引用されることで、ユーザーの具体的な検索意図に応えつつ、競合他社との差別化を図れます。
具体的な「AIEOによって期待できるメリット」は、以下の比較表をご覧ください。
| メリット | 概要 |
| AIの回答結果における露出（認知度）の向上 | ChatGPT、Geminiなどの回答に企業情報が引用されることで、AI検索ユーザーにアプローチ可能 |
| ユーザーの具体的な検索意図への的確な対応 | AIが必要とする情報を提示することで、適切なユーザーに情報を届けられる |
| 信頼性・権威性の高い情報源としての認識 | AIや検索ユーザーに評価され、ブランド信頼度が向上 |
| ブランド認知度の拡大 | 複数のAI検索エンジンでの露出により、従来の検索エンジンでは到達できなかった新規ユーザーに情報を見てもらえる |
| コンバージョン数の増加 | 新たなチャネルでの露出・ブランディングなどの効果により成果があがる |
| 競合他社との差別化 | AIEO対策が進んでいない企業が多い現在、早期対応により競争優位性を確保 |
これらのメリットを実現するには、AIが「見つけやすく、理解しやすく、信頼できる」コンテンツを設計することが重要です。次のセクションでは、AIEOの具体的な活用例を、業界・ビジネスモデル別に紹介します。
AIの回答結果における露出（認知度）の向上
AIEOに取り組むメリットは、AIの回答結果に引用されることによる露出（認知度）の向上です。AI検索では、ユーザーは従来の検索結果リスト（10件表示）よりも先に、AIが生成した回答を目にします。
この回答の「出典」として自社サイトが引用されれば、従来の検索順位に関わらず、ユーザーの目に触れる情報源となります。MM総研の発表によると、生成AIの利用者は2024年8月と比べ、2025年8月の方が9.3％高かったなど、増加傾向にあるため、今のうちにAIEO対策をしておくと露出効果がさらに高まるでしょう。
米OpenAI（オープンAI）が2022年11月に対話型の生成AI「ChatGPT」を発表して以降、生成AIが注目を集めている。数多くの生成AIサービスが登場し、AIパソコンやAIスマートフォンとして製品を訴求する企業も増えている。今回、生成AIの認知度を聞いた結果は「利用したことがある」（21.8％）、「興味はあるが利用したことがない」（19.4％）、「聞いたことがある程度」（39.2％）、「知らない・わからない」（19.6％）となった。生成AIの認知度は80.4％と8割を超え、生成AIの利用経験者は21.8％となり、前回調査（2024年8月）に比べ9.3ポイント増加した。
参考：MM総研「生成AIサービスの個人利用率は21.8％「生成AIの個人利用状況調査」（2025年8月時点）」
従来の検索結果での上位表示と比べ、より情報を伝えやすくなる点から、成果・ブランディング効果の向上効果が期待できます。
ユーザーの具体的な検索意図への的確な対応
AIEO対策は、ユーザーの具体的な検索意図（インテント）へ的確に対応するコンテンツ制作につながります。AIに引用されるためには、以下のようなユーザーのニーズをとらえ、的確な情報を発信することが求められるからです。
AIEO対策で求められること※検索意図を満たす観点
- 製品・サービスの比較
- 使い方
- 問題解決方法
など
AIEO対策では、上記のようなAI検索ユーザーが求める情報が重要なため、施策を進める中で自然と「購入」「問い合わせ」など、自社の目的を達成するための行動につながる工夫に着手しやすいです。
また、上記のようなAIEO対策は、ユーザー満足度（UX）の向上に結びつきます。UXの向上やユーザーの行動を促進させて「購入」や「問い合わせ」につなげる施策は、SEO対策としても重要であるため、AIEO対策を進めると、相乗効果によって、さらに高い成果をあげられるでしょう。
信頼性・権威性の高い情報源としての認識
AIEO対策を実施すると、AIの回答に引用されることで、コンテンツが「信頼性・権威性の高い情報源」としてユーザーに認識されやすくなります。AIエンジンやGoogleのSGEなどは、情報の信頼性（E-E-A-T※）を重視して引用元を選ぶとされているからです。
※「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」のこと。
AIEO対策におけるE-E-A-Tの例は「著者情報の明示」「データソース（一時情報）の記載」などです。これらの施策は、AIからの信頼度を高めるだけでなく、ユーザーから見た「自サイトの信頼性」も向上させる傾向があります。
特に専門性が求められる業界（医療、法律、金融など）では、ブランド価値の向上に寄与します。
ブランド認知度の拡大
AIEO対策により、AI回答の出典として繰り返し表示されると、特定のトピックにおける「ブランド認知度」が拡大し、「専門家としてのポジション」を確立しやすくなります。例えば、健康食品の専門分野に関する質問のたびに自サイトが引用され続ければ、ユーザーは自然と「健康食品に詳しいサイトといえばココだな」と認識するようになります。
またAIEO対策では、複数のAI検索エンジン（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeなど）での露出を目指すため、従来の検索エンジンでは到達できなかった層、異なる検索行動パターンのユーザーにもアプローチ可能です。
さらに従来のSEO対策では、検索キーワードが限定的であり、特定の検索語にしか対応できませんでしたが、AIEO対策では特定のキーワード以外にも「文脈をふまえたAI回答における引用」が期待できます。このような点からAIEO対策をすることで、SEO対策では得られなかった強固なブランド構築・指名検索の増加効果などが期待できます。
コンバージョン数の増加
AIEO対策を実施することで、従来のSEO対策のみの場合と比べ、コンバージョン数の増加につながります。これは、AIEO対策によりAI検索で紹介される可能性が高まり、より多くのユーザーにあなたの企業情報が届くからです。
AIEO対策がコンバージョンアップにつながる具体的なメリット
| メリット | 詳細 |
| 新しいユーザー層へのリーチ | ChatGPTの週間アクティブユーザーは4億人を突破※しています。AIEO対策をすることで、従来のGoogle検索だけでなく、AI検索を活用する新しいユーザー層にもあなたの企業情報が届きます。 |
| AIによるお墨付き効果 | AIが選んで紹介した情報として認識されるため、ユーザーの信頼度が高まります。「AIが推薦している企業なら信頼できる」という心理が働くためです。 |
| 複数回の紹介による認知度向上 | 1人のユーザーが複数回AIに質問する中で、繰り返しあなたの企業が紹介されることで、ブランド認知度が自然に向上します。 |
| 購買意思の高いユーザーへの到達 | AI検索を活用するユーザーは、「具体的に何かを解決したい」という明確なニーズを持っていることが多く、このニーズに対応するためのAIEO対策はコンバージョンに至りやすい傾向があります。 |
SEO対策だけの場合、基本的に検索エンジンのみへの対策ですが、AIEO対策により、ChatGPT、Claude、Perplexity、Geminiなど、複数のAI検索チャネルで紹介される機会が増えます。
このようにAIEO対策をすると、より多くのユーザーにあなたの企業情報が届き、コンバージョン機会がアップします。
競合他社との差別化
AIEO対策に早期に取り組むことは、競合他社との差別化につながる可能性があります。AIEOは比較的新しい概念であり、多くの企業がまだ本格的な対策に着手できていません。実際、Googleで「AIEO対策」「SEO対策」と調べたところ、以下のような結果が表示され、「SEO対策」の方が認知度が高いことが読み取れます。
特に業界内で早期にAIEO対策を実施した企業は、複数のAI検索エンジンでの露出において有利な立場を得やすく、一定期間の競争優位性を保つことが考えられます。MM総研によると、2024年度から2030年度にかけ、生成AIサービスの個人市場規模は3倍以上になるとされているため、今のうちにAIEO対策を進めておくと、ライバルに大きな差をつけられるでしょう。
ＭＭ総研では生成AIサービスの個人利用者（個人事業主や事業に利用するが個人で支払いをしている人を含む）の市場規模を分析した。有料・無料を問わない2025年8月時点の利用者数は1597万人、2024年度の市場規模は1679億円と試算する。金額規模は年平均22.3％で成長し、2030年度には5618億円になると予測する。要因としては、①今後は無料サービスの提供が終了もしくは限定的となっていく可能性がある②有料サービスは「検索機能」中心から「通訳・翻訳」「言語学習」「画像生成・編集」といった学習・クリエーティブ利用が拡大していく――の2点であると分析する。
参考：M総研「生成AIサービスの個人利用率は21.8％「生成AIの個人利用状況調査」（2025年8月時点）」
AI検索が主流になる前に、AIから「信頼できる情報源」としての評価を確立できれば、AIが学習したその優位性が、競合に対する参入障壁となる可能性があります。
このように少しでも早くAIEO対策を進めると、市場における企業の地位を強化し、長期的な競争優位性を構築することが可能です。
AIEO対策の活用例とは？BtoBやECなどの業界における目標達成に役立つ
AIEO対策は、さまざまな業界・業種で活用できる実用的な最適化戦略です。特に、マーケティング、情報発信、教育、企業サイト、ECサイトの5つの領域で、それぞれ明確な目標達成に貢献します。
以下では、業界ごとの具体的な活用シーンと、実際にどのような効果が得られるかを詳しく解説します。
マーケティング分野で製品推奨やブランド認知などに役立つ
マーケティング分野でAIEO対策を活用することで、製品推奨やブランド認知を最大化できます。生成AIが製品やサービスを自動的に推奨してくれる状況を作ることで、潜在顧客へのリーチが飛躍的に向上します。
| 項目 | 活用例1：製品推奨 | 活用例2：ブランディング | 活用例3：BtoBマーケティング |
| 状況 | ユーザーが「乾燥肌に効く化粧水を教えて」と ChatGPT で質問した際、製品が自動的に推奨される | 「スキンケアブランドでおすすめは？」という質問に対して、ブランドが生成AIの回答に含まれる | 意思決定者が「CRM ツールの比較」を ChatGPT で検索した企業担当者に SaaS が推奨される |
| 実装のポイント | ・構造化データ実装（Schema.org Product）・成分、効能、レビューを詳記・専門家監修を明記 | ・ブランドストーリー発信・プレスリリース、業界ニュースの掲載・ケーススタディ充実 | ・ホワイトペーパー、事例の充実・業界課題、解決策の説明・導入プロセス透明化 |
| 期待される効果 | ・ChatGPT や Claude で推奨・「◯◯がおすすめ」と自然に引用・ブランド認知度向上・指名検索増加 | ・ブランド名が自然に引用・「信頼できるブランド」認識・競合との差別化・ブランド価値向上 | ・営業パイプライン拡大・問い合わせ数増加・受注率向上・営業効率向上 |
| 実装期間 | 1～3ヶ月 | 3～6ヶ月 | 3～6ヶ月 |
| 難易度 | 低 | 中 | 中 |
| 優先順位 | 最高優先（短期で売上向上） | 高優先（中期でブランド構築） | 高優先（営業効率化） |
E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の強化と構造化データの実装が、すべてのシーンで成功の鍵となります。短期は製品推奨、中期はブランド認知、長期は営業パイプラインと、段階的に進めることが推奨されます。
情報発信・メディア運営（オウンドメディア）で権威性構築や引用獲得などに役立つ
オウンドメディアやニュースサイトでAIEO対策をすると、記事が生成AIに引用されやすくなり、トラフィックと権威性が向上します。例えば一次情報・独自データの発信、視覚的でわかりやすい情報提示により、「信頼できる情報源」として認識されるようになり、ChatGPT や Perplexity などでの引用頻度が増加します。
オウンドメディアでのAIEO活用シーン
| シーン | 具体的な実装 | 効果 |
| 権威性の構築 | ・一次情報、独自調査データを定期発信・専門家インタビュー掲載、著者実績を明記 | ・「信頼できる情報源」として認識・生成AIでの引用増加 |
| 引用獲得による露出拡大 | ・統計データを視覚的に提示・表、グラフで情報を整理・出典、参考文献を明記 | ・他のメディアからの被リンク増加・トラフィック向上 |
| 記事の構造化 | ・H2、H3 を階層的に配置・Semantic HTML を使用 | AI が内容を正確に理解 |
| FAQ セクション | ・よくある質問と回答を記事末尾に配置 | 回答可能性が向上 |
| 最新情報の更新 | ・公開後の定期的な更新・更新日の明記 | 最新性が評価される |
| 著者情報の充実 | ・プロフィール・専門分野、実績を各記事に記載 | E-E-A-T が強化される |
オウンドメディアの成功には、定期的で継続的な情報発信が重要です。一度の記事作成だけでなく、月に1回などの定期的な更新によって、生成AIが「最新情報源」として優先的に参照するようになります。また、引用しやすいように、データ、統計情報、調査結果を表やグラフで整理することが効果的です。
教育コンテンツで複雑な概念の分かりやすい説明などに役立つ
教育コンテンツ（オンライン講座、学習サイト、教材）でAIEO対策をすると、生成AIが「この概念について詳しく知りたいなら◯◯のサイトを参考に」と推奨してくれるようになります。
また複雑な概念を初心者にもわかりやすく説明すると、ChatGPTやPerplexityで「初心者向け解説」として引用されやすくなり、学習者からの信頼が高まり、受講者数や会員登録が増加します。
教育コンテンツでのAIEO活用シーン
| シーン | 具体的な実装 | 効果 |
| 複雑な概念の分かりやすい説明 | ・専門用語を避け、図解・イラストを多用・ステップバイステップで段階的に説明・実例・比喩で具体的にイメージ化 | ChatGPT が「分かりやすい解説」として引用 |
| 学習コンテンツの推奨 | ・初心者向け・中級者向けなど、レベル別にコンテンツを整理・学習ロードマップ、カリキュラムを明示・学習成果（修了証、ポートフォリオ）を提示 | 生成AIが「初心者におすすめ」として紹介 |
| 段階的な説明 | ・基礎→応用→実践の順に構成 | AIが「初心者向け」と認識 |
| 実例の充実 | ・実際のコード、実験結果を掲載 | 信頼性が向上 |
| FAQ・演習問題 | ・学習者の疑問を先回りして解説 | 回答可能性が向上 |
| 動画・音声コンテンツ | ・テキストだけでなく、マルチメディアで提供 | 学習体験が向上 |
教育コンテンツの成功には、段階的な構成と視覚的な工夫が大切です。図解やイラストを活用して複雑な概念を単純化すると、AIから「わかりやすい」と判断されやすくなります。
また、修了証やポートフォリオ機能を提供することで、学習者の満足度が高まり、口コミでの拡散やブランド認知度の向上につながります。
企業サイト・サービスサイトで専門性アピールや信頼獲得などに役立つ
企業サイトやサービスサイトでAIEO対策をすると、「この分野の専門企業は？」という質問に対して、あなたの企業が生成AIに推奨されるようになります。実績・プロジェクト事例を詳しく掲載し、専門家チームの資格・経験を明記することで、「信頼できる専門企業」として認識され、問い合わせ・商談機会の増加につなげやすいです。
企業サイト・サービスサイトでのAIEO活用シーン
| シーン | 具体的な実装 | 効果 |
| 専門性のアピール | ・企業実績・プロジェクト事例を詳しく掲載・専門家チームのプロフィール、資格、経験を明記・ホワイトペーパー、調査レポートを無料公開 | ・「信頼できる専門企業」として認識される |
| 信頼獲得による受注増加 | ・顧客の成功事例（Before/After）を紹介・導入企業のロゴ、推薦コメントを掲載・サービスの透明性を高める※価格体系、契約条件を明示 | ・「実績豊富な企業」として引用される・問い合わせ増加・受注率向上 |
| 会社概要の充実 | ・設立年、従業員数、取引実績を明記 | ・信頼性が向上 |
| 導入事例の詳細化 | ・課題、解決策、成果を具体的に記載 | ・「実績豊富」と認識される |
| 専門家の顔出し | ・経営陣、専門家の顔写真・プロフィールを掲載 | ・権威性の強化・人間味が伝わり、信頼感が増す |
| 受賞歴・認証の明示 | ・ISO 認証、業界賞などを目立つ場所に配置 | ・権威性が強化される |
企業サイトの成功には、可視化された実績と人間味の組み合わせが重要です。数字や事例だけでなく、顔写真やプロフィールを掲載することで、AIが「信頼できる人間が運営している」と判断しやすくなります。
また、ISO認証や業界賞などの外部認証を明示することで、第三者評価による権威性が強化され、生成AIでの引用確度が高まります。
ECサイトでの商品情報最適化で商品比較での優位性確保などに役立つ
ECサイトでAIEO対策をすると、「おすすめのノイズキャンセリングイヤホンは?」という質問に対して、あなたの商品がChatGPTやGeminiで推奨されるようになります。商品ページに詳細なスペック、機能、使用シーンを1,000字以上記載し、Product・Reviewスキーマを実装すると、AIに商品情報を正確に伝え、推奨してもらいやすくなります。
また、100件以上のユーザーレビューを収集すれば「高評価の商品」として引用され、指名検索が増加してコンバージョン率アップにつなげられるでしょう。
ECサイトでのAIEO活用シーン
| 活用シーン | 具体的な実装 | 効果 |
| 商品比較での優位性確保 | ・商品ページに詳細なスペック、機能、使用シーンを1,000字以上記載・Product、Review スキーマを実装・ユーザーレビューを100件以上収集して掲載 | ・ChatGPT、Geminiで商品が推奨される・「高評価の商品」として引用される・指名検索が増加し、コンバージョン率が向上 |
| 商品情報の最適化による差別化 | ・成分、製造工程、品質管理を詳しく説明・使用方法、効果、注意点を明記・他社製品との比較表を掲載 | ・「安全性が高い商品」として引用される・購入検討者の不安が解消され、購入率が向上・ブランドロイヤリティが高まる |
ECサイトの成功には、可視化された実績と人間味の組み合わせが重要です。数字や事例だけでなく、ISO認証や業界賞などの外部認証を明示することで、第三者評価による権威性が強化され、生成AIでの引用度が高まります。
また、「オーガニックコスメであるか？」といった質問に対しても、成分、製造工程、品質管理を詳しく説明することで「成分にこだわった安全な商品」として紹介されるようになり、購入検討者の不安が解消され購入率が向上します。
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企業サイト・サービスサイトで AIEO を活用するとき、「この分野の専門企業は？」という質問に対して、あなたの企業が生成 AI に推奨されるようになります。実績・プロジェクト事例を詳しく掲載し、専門家チームの資格・経験を明記することで、「信頼できる専門企業」として認識され、問い合わせ・商談機会の増加につながりやすいです。
EC サイト・サービスサイトでの AIEO 活用シーン
| シーン | 具体的な実装 | 効果 |
| 専門性のアピール | ・企業実績・プロジェクト事例を詳しく掲載 / – 専門家チームのプロフィール、資格、経験を明記 / – ホワイトペーパー、調査レポートを無料公開 | – 「信頼できる専門企業」として認識される |
| 信頼獲得による受注増加 | – 顧客の成功事例（Before/After）を紹介 / – 導入企業のロゴ、推薦コメントを掲載 / – サービスの透明性を高める（※信頼係数、契約条件を明示） | – 「実績豊富な企業」と引用される / – 問い合わせ増加 / – 受注率向上 |
| 会社概要の充実 | – 設立年、従業員数、取引実績を明記 | – 信頼性が向上 |
| 導入事例の詳細化 | – 課題、解決策、成果を具体的に記載 | – 「実績豊富」と認識される |
| 専門家の頭出し | – 経営陣、専門家の顔写真・プロフィール掲載 | – 権威性の強化 / – 人間味が伝わり、信頼感が増す |
| 受賞歴・認証の明示 | – ISO 認証、業界賞などを目立つ場所に記載 | – 権威性が強化される |
企業サイトの成功には、可視化された実績と人間味の組み合わせが重要です。数字や事例だけでなく、顔写真やプロフィールを掲載することで、AI が「信頼できる人間が運営している」と判断しやすくなります。また、ISO 認証や業界賞などの外部認証を明示することで、第三者評価による権威性が強化され、生成 AI での引用度合いが高まります。
業界別 AIEO対策 活用のまとめ
| 業界 | 主な活用シーン | 期待される効果 | 実装優先度 |
| マーケティング | 製品推奨、ブランド認知 | 製品が生成AIで推奨される。ブランド認知度が向上 | ★★★ |
| 情報発信・メディア | 権威性構築、引用獲得 | 業界の権威として認識される。トラフィックが増加 | ★★★ |
| 教育コンテンツ | 分かりやすい説明、学習推奨 | 「初心者におすすめ」として引用される。受講者が増加 | ★★☆ |
| 企業サイト・サービス | 専門性アピール、信頼獲得 | 「信頼できる専門企業」として推奨される。問い合わせ増加 | ★★★ |
| EC サイト | 商品比較での優位性、購入促進 | 商品が推奨される。売上が向上 | ★★★ |
すべての業界に共通するAIEO対策は、E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の強化と、構造化データの実装です。この2つを優先的に実装することで、どの業界でも AIEO の効果を最大化できます。
AIEO対策のやり方とは？SEOとの連携で効果を最大化するコツは「基盤強化と構造化の両立」
AIEO対策の効果を最大化するには、SEO対策で築いた基盤（E-E-A-T、高品質コンテンツ、被リンク）を強化しつつ、構造化データやセマンティック構造など「AIが読み取りやすい」技術的な最適化を両立させることが重要です。
SEO対策のみでは検索エンジン向けの最適化に偏りますが、AIEO対策を加えることで、ChatGPTやGeminiなどの生成AIがあなたのサイト情報を正確に理解し、引用・推奨しやすくなります。具体的には、Schema.orgの実装、明確な回答の提示、llms.txtの設定、引用元の明記など、11の施策を組み合わせることで、SEO効果とAIEO効果の両方を同時に獲得できます。
AIEO対策の全体像
| 施策カテゴリー | 主な施策 | SEO効果 | AIEO効果 |
| 基盤強化 | ・コンテンツ品質向上 ・E-E-A-T強化 ・被リンク獲得 ・企業情報明示 | ◎ | ◎ |
| 構造化 | ・構造化データ実装 ・セマンティック構造最適化 ・llms.txt設定 | ○ | ◎ |
| ライティング | ・明確な回答提示 ・引用元 ・データソースの明記 ・更新日、投稿日の明示 | ◎ | ◎ |
| メタ情報 | ・タイトル、ディスクリプション最適化 | ◎ | ○ |
この表が示すように、AIEO対策の多くはSEO対策と重複するため、両者を連携させることで効率的に効果を最大化できます。次の項目からは、各施策の具体的な実装方法を解説します。
コンテンツの品質・網羅性・独自性の向上
コンテンツの品質・網羅性・独自性は、AIEO対策・SEO対策の両方で重要です。品質とは「読者の疑問を解決できる正確で分かりやすい情報」、網羅性とは「トピックに関連する情報を漏れなく網羅」、独自性とは「他サイトにない独自の視点や一次情報」を指します。Google公式情報には、コンテンツの品質・網羅性・独自性について、以下のように紹介されています。
ユーザーを第一に考えたコンテンツに焦点を当てる
ユーザーを第一に考えたコンテンツとは、主にユーザーのために作成されたコンテンツであり、検索エンジンのランキングを操作することを目的としたものではありません。ユーザーを第一に考えたコンテンツを制作しているかどうかを評価するにはどうすればよいでしょうか。以下の質問に「はい」と答えることができるなら、おそらくあなたはユーザーを第一に考えたアプローチを取り、正しい方向に進んでいるといえるでしょう。
- 特定のユーザー層がすでに存在しているか、想定されており、その人たちがビジネスまたはサイトを直接訪問した際に、コンテンツを有用だと感じてくれると思いますか。
- コンテンツは、実体験や深い知識（たとえば、実際に商品やサービスを使用したり、ある場所を訪れたりした経験に基づく特別な知識）を明確に示していますか。
- サイトには主要な目的またはテーマがありますか。
- コンテンツを読み終わったユーザーは、あるトピックについて、目的を果たすのに十分な情報を得たと感じることができますか。
- コンテンツを読んだユーザーは、有益な時間を過ごせたと感じられますか。
引用元：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成 | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
生成AIは、これらの要素を総合的に評価し、引用するコンテンツを選択します。特に、実体験に基づく独自の事例、オリジナルの調査データ、専門家へのインタビューなど、他サイトにない情報はAIに高く評価されます。
コンテンツ品質向上の具体的な施策
| 施策 | 具体的な実装方法 | 効果 |
| 品質向上 | ・正確な情報を根拠とともに提供・専門用語には初心者向けの解説を追加・誤字脱字をゼロにし、文法ミスを排除・見出し構造（h2→h3→h4）を適切に使用 | AIが「高品質な情報源」と認識し、引用されやすくなる |
| 網羅性向上 | ・検索意図を満たすすべての情報を網羅・関連する質問（FAQ）を10個以上掲載・「初心者向け」「中級者向け」など段階別に解説 | AIが「包括的な情報源」と判断し、複数の質問に対して引用 |
| 独自性向上 | ・自社で実施した調査データを掲載・実体験に基づく具体的な事例を紹介・専門家へのインタビュー内容を掲載・オリジナルの図解やインフォグラフィックを作成 | 他サイトにない情報として、AIに優先的に引用される |
コンテンツの品質向上には、読者の検索意図を正確に理解することが大切です。たとえば、「AIEO対策 やり方」と検索するユーザーは、「具体的な手順」「実装方法」「注意点」を知りたいと考える傾向があるため、手順を番号付きリストで明確に示し、各手順に具体例を添えるなどの工夫をすると、AIが「この情報は検索意図を満たす」と判断します。
また、独自性を高めるために、自社で実施したAIEO対策の結果（トラフィック増加率、コンバージョン率の変化など）を具体的な数値とともに公開すると、他サイトとの差別化を図れます。
「質の高い記事を作れたかわからない」「読者に役立つ情報を発信できているか確認したい」という場合、Google公式サイトに掲載されている、以下のコンテンツと品質に関するチェックリストもお役立てください。
コンテンツと品質に関する質問
- コンテンツは、独自の情報、レポート、研究または分析の結果を提示しているものですか。
- コンテンツには、特定のトピックに対して実質的な内容を伴う詳細または包括的な説明が記載されていますか。
- コンテンツには、自明の事柄だけでなく、洞察に富んだ分析内容や興味深い情報が含まれていますか。
- コンテンツが他のソースを参考にしたものである場合は、単なるコピーや書き換えではなく、付加価値とオリジナリティを十分に示すものですか。
- メインの見出しやページタイトルは、内容を要約して説明する有用なものですか。
- メインの見出しやページタイトルは、コンテンツを誇張している、または読者に強いショックや不快感を与えるものではありませんか。
- 自分でもブックマークしたい、また友人に教えたりすすめたりしたいと思えるページですか。
- コンテンツには、雑誌、百科事典、書籍に掲載または引用されるような価値がありますか。
- 検索結果に表示された他のページと比較した場合、コンテンツは実質的な価値を提供していますか。
- コンテンツに誤字やスタイルに関する問題はありませんか。
- コンテンツは適切に制作されていますか。雑に、または急いで制作されたような印象を与えるものではありませんか。
- コンテンツが（外部委託されるなどして）多数のクリエイターによって大量に制作されているために、または複数サイトの大規模なネットワークに拡散されているために、個々のページまたはサイトのプレゼンスが低下していませんか。
※引用元：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成 | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
AIが参照・引用しやすいライティング（明確な回答の提示）
AIEO対策におけるAIが参照・引用しやすいライティングでは、以下のように「質問に対する明確な回答」を冒頭に記載することが重要です。
AIが引用しやすいライティングの具体的な施策
| 施策 | 具体的な実装方法 | 効果 |
| 結論先出し（インバーテッド・ピラミッド） | ・記事の冒頭で質問に対する明確な回答を提示・「結論から言うと、○○です」と明記・その後に理由、具体例、補足情報を記載 | AIが冒頭の一文を引用し、「○○とは△△です」と回答 |
| 質問形式の見出し | ・h2 見出しを「○○とは?」「○○のメリットは?」など質問形式にする・見出し直下に簡潔な回答を記載 | AIが「質問と回答」のセットを認識し、FAQ形式で引用 |
| 箇条書きの活用 | ・複数の要素を列挙する際は箇条書き（ul、ol）を使用・各項目は簡潔に（1行〜2行）記載 | AIが箇条書きを「リスト」として認識し、そのまま引用 |
| 数値・データの明示 | ・「○○は△△%増加」「□□件の事例」など具体的な数値を記載・数値の出典を明記 | AIが数値データを引用し、信頼性の高い情報として紹介 |
| 定義文の明確化 | ・専門用語には「○○とは、△△を指します」と定義文を記載・定義文は1〜2文で簡潔に | AIが定義文をそのまま引用し、用語解説として活用 |
生成AIは、「質問に対する明確な回答」が冒頭に記載されているコンテンツを優先的に引用します。たとえば、「AIEOとは?」という質問に対して、記事の冒頭で「AIEOとは、ChatGPTやGeminiなどのAIエンジンに対する最適化手法です」と明確に回答を提示することで、AIはこの一文を引用しやすくなります。
逆に、結論が記事の最後に書かれている場合、AIは情報を抽出しにくく、引用される確率が低下します。このため、インバーテッド・ピラミッド型（結論先出し）のライティングが AIEO対策では重要です。
また、質問形式の見出しについては、ユーザーが実際にAIに質問する内容（「AIEOとは?」「AIEOのメリットは?」）を見出しに採用することで、AIが質問と回答をマッチングしやすくなります。さらに、箇条書きは「・」記号で始めるだけでなく、ul タグや ol タグを使用してHTML構造を明確にすることで、AIの抽出精度が向上します。
セマンティック構造の最適化
AIEO対策のひとつ「セマンティック構造」とは、HTML5のセマンティックタグ（header、nav、main、article、section、aside、footer など）を適切に使用し、コンテンツの意味構造をAIに正確に伝える技術です。従来のdiv や span だけで構成されたHTMLでは、AIは「どこがヘッダーで、どこが本文か」を推測する必要がありましたが、セマンティックタグを使用することで、AIは即座に構造を理解できます。
また、見出しタグ（h1、h2、h3）を階層的に使用することで、AIは「h2が大見出し、h3が小見出し」という関係性を理解し、情報を正確に抽出できます。
セマンティック構造最適化の具体的な施策
| 施策 | 具体的な実装方法 | 効果 |
| セマンティックタグの使用 | ・<header> でサイトヘッダーを定義・<nav> でナビゲーションメニューを定義・<main> でメインコンテンツを定義・<article> で記事本文を定義・<aside> でサイドバーを定義・<footer> でフッターを定義 | AIがページ構造を正確に理解し、メインコンテンツを優先的に抽出 |
| 見出し階層の最適化 | ・h1 は1ページに1つのみ（記事タイトル）・h2 で大見出し、h3 で中見出しを使用・h2→h4 のように階層を飛ばさない・見出しにキーワードを自然に含める | AIが見出し構造から情報の重要度を判断し、適切に引用 |
| リストタグの適切な使用 | ・箇条書きには <ul>（順序なし）または <ol>（順序あり）を使用・手順には <ol> を使用し、順序を明確化 | AIがリスト構造を理解し、「手順1、手順2」と正確に引用 |
セマンティック構造の最適化には、既存のHTMLを見直し、divタグで囲まれた部分を適切なセマンティックタグに置き換えるとAIEO対策の効果が高まります。たとえば、<div class=”header”> は <header> に、<div class=”article”> は <article> に変更します。
また、見出し階層については、目次を自動生成するプラグインを活用し、h2、h3、h4 が正しく階層化されているか視覚的に確認できます。さらに、リストタグについては、ChatGPTが「手順を教えて」と質問された際に、ol タグで記述された手順を順序通りに引用しやすくなるため、実装の優先度が高いです。
E-E-A-Tの強化でAIEO対策効果を高める：AIが参照する「信頼できる情報源」の条件を整えよう
AI検索でコンテンツが引用されやすくなるために、AIが「信頼できる情報源」として認識する評価基準がGoogleの品質評価ガイドラインで定義されています。これがE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）と呼ばれる4つの要素です。
2022年12月、Googleは従来の「E-A-T」に「E（経験）」を追加し、E-E-A-Tへと進化させました。この変更は、ユーザーが実体験に基づく情報をより強く信頼する傾向が高まったことに対応したものです。
品質評価ガイドラインの最新情報: E-A-T に Experience の E を追加
2022 年 12 月 15 日（木曜日）
「E-A-T」という言葉が耳慣れてきたクリエイターの方は多いのではないでしょうか。これは、Google の検索ランキング システムが有益で的確な情報を提供しているか評価する際に使用されるコンセプトで、一般の人が、表示された検索結果で E-A-T（専門性、権威性、信頼性）が示されていると感じるかどうかを評価します。
このたび、検索結果の評価を改善するために、E-A-T に E（経験）を追加しました。つまり、実際に製品を使用している、実際にその場所を訪問している、誰かが経験したことを伝えているなど、コンテンツにある程度の経験が織り込まれているかどうかも評価されます。状況によっては、そのトピックに関連して実体験をもつ人が作成したコンテンツが最も高く評価される場合もあります。
たとえば、確定申告書の正しい記入方法を知りたいときには、会計の専門家が作成したコンテンツを参照したいでしょう。一方で、確定申告ソフトの評価を知りたいのであれば、その種のサービスを体験した人たちが集まるフォーラムの議論など、別の情報を探すのではないでしょうか。
E-E-A-T（Double-E-A-T と呼んでも構いません）は、このたびリリースした最新の検索評価ガイドラインに追加されています。また、ガイドライン全体を通じて明確なガイダンスを提供し、人々の役に立つオリジナルのコンテンツであることの重要性を強調し、有益な情報はさまざまな形式でさまざまなソースから得られることを説明しています。
※引用元：品質評価ガイドラインの最新情報: E-A-T に Experience の E を追加｜Google Search Central Blog
生成AIの普及に伴い、E-E-A-Tの重要度はさらに増しており、AI検索でコンテンツが引用されるかどうかは、情報の内容だけでなく「誰が、どのような背景を持つ情報源なのか」という点にかかっています。具体的には、実体験に基づく事例の掲載、専門資格や実績の明示、業界団体への所属証明、第三者による評価といった施策を通じて、AIに「この情報源は信頼できる」と認識させることが重要です。
E-E-A-Tの要素別に見るAIEO対策の具体的なやり方
次はE-E-A-Tの各要素別に見るAIEO対策の実施方法を解説します。以下の順で、各要素の意味もわかりやすくお伝えします。
| 要素 | 主なAIEO対策 |
| Experience（経験） | ・実際の経験に基づいた具体的な事例を掲載 ・「私たちは○○年間で△△件のプロジェクトを実施」と明記 ・ビフォーアフターの写真や数値データを掲載 |
| Expertise（専門性） | ・執筆者の専門資格（弁護士、医師、税理士など）を明示 ・業界経験年数や実績を具体的に記載 ・専門用語を正確に使用し、詳細な解説を提供 |
| Authoritativeness（権威性） | ・業界団体への所属証明を掲載 ・メディア掲載実績や受賞歴を明示 ・著名人や専門家からの推薦文を掲載 |
| Trustworthiness（信頼性） | ・運営者情報、問い合わせ先を記載 ・SSL証明書の導入（https化） ・プライバシーポリシー、利用規約を整備 |
なおAIEO対策やSEO対策においては、生成AIで執筆しても、E-E-A-Tを満たした高品質なコンテンツであれば、AI検索での引用対象として問題なく評価されることが2025年のGoogleガイダンスで示唆されています。
AI 生成によるコンテンツ作成を検討している方へのアドバイス
すでに説明したとおり、コンテンツの作成方法を問わず、Google 検索で成功を収めるには、E-E-A-T の品質を満たす、オリジナルで高品質な、ユーザー第一のコンテンツの制作を意識する必要があります。
E-E-A-T のコンセプトについては、有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成ヘルプページで確認できます。さらに、このページを更新して、「誰が、どのように、なぜ」という観点からコンテンツ制作の方針を考えるためのガイダンスを追加しました。
AI 生成コンテンツを使用しているかどうかにかかわらず、このような方法でコンテンツを評価することにより、Google 検索システムの評価基準に沿ったコンテンツの作成が可能になります。
AI 生成コンテンツは Google 検索のガイドラインに抵触しますか？
AI や自動化は、適切に使用している限りは Google のガイドラインの違反になりません。検索ランキングの操作を主な目的としてコンテンツ生成に使用すると、スパムに関するポリシーへの違反とみなされます。
AIEO対策やSEO対策の効果アップを狙う場合、AIで執筆した後、人間による監修・編集を加えた上で、E-E-A-Tの要素を適切に組み込むことが大切である点を把握しておきましょう。
経験（Experience）：実体験に基づく説得力の構築
Experienceとは、コンテンツ作成者がトピックに関する実体験をどの程度持っているかを示す指標です。実体験から得られた一次情報は、AIが最も高く評価する情報形態です。
具体例（業界別）：
- ECサイト：顧客事例やサクセスストーリー、ユーザーレビューを掲載。例えば、大手ECプラットフォームのオウンドメディアでは、実際にプラットフォームを活用したビジネスの成功事例を動画付きで発信し、「生の声」として実体験を示している
- メディア・ブログ：実際に使用・体験した商品のレビューや、体験に基づいた具体的なデータ（「○年間で△件のプロジェクト実施」など）を掲載
- BtoB企業：導入事例や実装事例を詳細に記述。クライアント企業がどのような課題を抱え、どのように解決したかというプロジェクト事例を掲載
- 飲食業・小売業：実際の店舗運営経験に基づく情報、スタッフの経験談、顧客の利用シーンなどを発信
ブログやSNSでの継続的な発信により、実績を積み重ねていくことで、AIは「経験の蓄積がある信頼できる情報源」と認識します。
専門性（Expertise）：分野特化による信頼構築
Expertiseとは、特定のトピックや分野において高い知識やスキルを持っていることを示す要素です。サイトのテーマを特定の分野に絞ることで、AIは「このサイトは何に詳しいのか」を明確に認識できます。
具体例（業界別）：
- テーマ特化型サイト：複数の異なるジャンルを混在させず、「敏感肌スキンケア」「SEO対策」など特定のテーマに絞ったコンテンツ構成。同じテーマで多角的な情報を網羅することで、AIが「専門サイト」として認識
- 医療・健康情報：医師や専門家による監修を明記。医学的知識に基づいた解説を提供
- 金融・保険：金融資格保有者（CFP、証券アナリストなど）の著者情報を掲載し、専門知識の裏付けを示す
- 製造業・技術分野：技術仕様書やホワイトペーパーなど、専門知識を集約したリソースを提供
各業界で特定分野に特化した情報発信を集中させることで、AIは「この分野の専門家」として企業を認識し、引用される確率が高まります。「EEATにおけるExpertiseの質を高めてAIEO対策の効果を高めたい！」という場合は、Google公式サイトに掲載されている以下の専門性に関するチェック項目もお役立てください。
専門性に関する質問
- コンテンツは、明確な情報源、掲載されている専門知識の証左、著者またはコンテンツを公開しているサイトの背景情報（例: 著者のページへのリンク、サイトの概要ページ）を示すなど、掲載内容が信頼性の高いものであることを示すための情報を提供していますか。
- コンテンツを制作しているサイトを誰かが調査したとしたら、対象トピックの権威としてサイトが信頼されている、または広く認知されているという印象を受けますか。
- このコンテンツは、確実にトピックを熟知している専門家または愛好家によって執筆され、レビューされていますか。
- コンテンツに明らかな事実誤認はありませんか。
※引用元：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成 | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
権威性（Authoritativeness）：第三者評価による価値付与
Authoritativeness（権威性）は、業界内での実績や外部からの高い評価を示す要素です。権威性の強化には、AIが「この分野の信頼できる情報源」として認識できる環境を整えることが重要です。
具体例（業界別）：
- 業界団体・認証：商工会議所、業界協会への所属を明記。医療関連なら医学会への入会、IT関連なら専門資格取得を記載
- メディア掲載実績：日本経済新聞、業界専門誌での掲載実績を記事内に掲載。ニュースメディアに寄稿した記事を引用
- 専門家との連携：業界の第一人者や著名専門家へのインタビューを掲載。「SEOの第一人者〇〇氏が語く、最新のGoogleアルゴリズム対策」といった形式
- 受賞歴・ランキング実績：業界ランキングやアワードでの受賞をロゴ付きで掲載し、alt属性に「〇〇賞受賞」と明記することで、画像認識AIにも認識されやすくなる
- セミナー登壇・カンファレンス出演：業界イベントでの登壇実績を記事化し、プレゼン資料や動画を掲載
被リンク戦略も重要で、関連性の高い専門サイトや公的機関からのリンク獲得は、AIにとって権威性の強い証拠となります。
信頼性（Trustworthiness）：透明性と正確性の追求
Trustworthiness（信頼性）はE-E-A-Tの中で最も重要な要素とされており、信頼性を損なう要因は、不正確な情報、曖昧な表現、または情報の出所が不明な点です。業界を問わず、信頼性を強化する施策は以下の通りです：
具体例：
- 情報の透明性：公開日と最終更新日を「公開日：2024年10月1日 / 最終更新日：2025年11月9日」と明記
- 具体的で正確な情報：「年間売上1000万円以上も可能」といった曖昧な表現を避け、「平均顧客単価：150,000円、年間平均契約数：10件」と具体化
- 企業情報の明確化：企業名、本社所在地、電話番号、設立日、従業員数といった基本情報を公開し、「実在する企業である」ことを証明
- セキュリティ対応：Webサイト全体をSSL化（https）し、セキュリティを強化。SSL証明書は認証局による署名で第三者から信頼されたサイトであることを示す
- プライバシー・情報管理：プライバシーポリシー、利用規約、お問い合わせ方法を明記し、ユーザーからの質問・相談に応じる体制を整備
- データ出典の明確化：統計情報や引用データを使用する際は、厚生労働省、経済産業省など公的機関や専門研究機関を出典として明記
定期的な情報更新は信頼性維持に必須であり、2025年以降は「最終更新日」の記載も検索評価に影響する傾向が見られます。
E-E-A-T強化でAIEO対策の効果を高めるコツ
E-E-A-Tの全要素で高いAIEO対策評価を得るためには、単に情報を掲載するだけでなく、それを「証明する」ことが重要です。
具体的な証明方法：
- 資格や実績：弁護士資格番号、会計士登録番号、医師免許番号など、公式登録番号を明記することで、AIが自動検証できるようにする
- 受賞・認証：ロゴ画像をalt属性付きで掲載し、正確な文言（「〇〇年〇〇賞受賞」）を記載することで、画像認識AIにも対応
- 第三者評価：口コミレビュー、ユーザー投稿、メディア掲載実績など、外部からの評価を集約
業界・ビジネスモデル別：E-E-A-T強化で優先すべきAIEO対策
AIEO対策におけるE-E-A-T強化の優先順位は、ビジネス特性によって以下のように異なります。
YMYL領域でのE-E-A-T強化の優先度
特に医療・金融・法律などのYMYL（Your Money or Your Life）領域では、E-E-A-Tが検索順位やAI引用の評価に極めて大きな影響を与えます。
YMYLとは、「人々の健康、経済的安定、安全、または社会の福祉に重大な影響を与える可能性のあるトピック」を指します。Googleがこの領域を厳格に扱う理由は、誤った情報がユーザーの人生に深刻な損害をもたらす可能性があるためです。
- 医療・健康：病気の治療、医薬品、医学的アドバイス、健康食品の効能
- 金融・投資：ローン商品、投資アドバイス、税務情報、年金
- 法律：法的手続き、契約書解釈、弁護士相談
- 安全・危機対応：災害時の備え、安全情報、犯罪防止
- 社会福祉：医療保険、児童福祉、公的支援制度
Googleの公式ガイダンスでは、以下のように述べられています。
E-E-A-T 自体はランキングに直接影響する要因ではありませんが、E-E-A-T が優れているコンテンツを特定できる要素の組み合わせを使用することは有効です。たとえば、Google のシステムでは、人の健康や安全、経済的安定、社会の福利厚生に大きく影響する可能性のあるトピックについては、E-E-A-T が優れたコンテンツを特に重視します。Google はこうしたトピックを「Your Money or Your Life」、または略して YMYL と呼びます。
Google には、Google のアルゴリズムが適切な検索結果を表示しているかどうかについての知見を提供する検索品質評価者という役割が存在します。この品質評価者は、アルゴリズムに対する変更が正しく機能しているかどうかを確認することをサポートしています。品質評価者は、E-E-A-T が優れたコンテンツであるかどうかを判断するために特別な訓練を受けています。こうした判断の基準については、検索品質評価ガイドラインで概説しています。
※引用元：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成 | Google 検索セントラル
2025年1月の検索品質評価ガイドライン改定では、YMYLを含むこれらの領域で、AI生成コンテンツの品質評価がさらに厳しくなることが明確化されました。具体的には、単なるAI生成コンテンツだけでは評価されず、人間による監修・検証、一次情報の引用、専門家の関与といったE-E-A-T要素が必須となっています。
E-E-A-T強化でAIEO対策効果を高める際のスケジュール・タイムライン
E-E-A-Tは短期的なAIEO対策・SEO対策ではなく、長期的なサイト運営の基盤を支える要素です。段階的な実装が効果的です：
| 段階 | 対策 | 期間 | KPI |
|---|---|---|---|
| Phase 1：基盤構築 | 信頼性強化（日付明記、SSL化、プライバシーポリシー）経験の可視化（事例記述、一次データ掲載） | 1～3ヶ月 | SSL証明書導入、基本情報完備 |
| Phase 2：専門性強化 | テーマ特化型コンテンツ構成 / 著者情報の充実化 / 監修体制の確立 | 3～6ヶ月 | ページあたりの滞在時間増加、引用増加 |
| Phase 3：権威性強化 | 業界メディアでのリンク獲得 / メディア掲載実績の蓄積 / セミナー登壇 | 6ヶ月～ | 被リンク数増加、ブランド検索増加 |
継続的にコンテンツを見直し、ユーザーフィードバックを反映させることで、AIからの信頼度が段階的に高まります。
AIが理解しやすいサイト構造を実現する：トピッククラスター戦略
AIEO対策において、単なるキーワード配置だけでは不十分です。AIが「このサイトの情報全体がどのように関連し、統合されているのか」を正確に理解できるサイト構造が重要です。これを実現するのがトピッククラスター戦略です。
トピッククラスター戦略とは、ピラーページ（中心となる包括的な記事）とクラスターページ（詳細記事群）を体系的に構築し、意図的な内部リンクで相互に結ぶことで、AIが情報の関連性と全体像を正確に理解できる構造を指します。
トピッククラスターの3つの主要要素
トピッククラスター戦略を実装するには、以下の3つの構成要素が必要です：
| 要素 | 役割 | 具体例 |
|---|---|---|
| ピラーページ | 中心テーマの包括的解説。テーマ全体の俯瞰図となり、クラスターページへの入口 | 「SEO対策の完全ガイド」「オウンドメディア運営の基礎」 |
| クラスターページ | ピラーページの各サブテーマを深掘りした詳細記事。1つの特定ニーズに焦点を当てる | 「キーワードリサーチの手法」「バックリンク獲得戦略」「内部リンク最適化」 |
| 内部リンク | ピラーとクラスター、クラスター同士を結ぶ導線。AIに「この記事の次に読むべき関連情報」を示唆 | ピラーページ内から各クラスターへのリンク、クラスター間の関連性を示すリンク |
AIがコンテンツ関連性を理解する仕組み：セマンティック理解
従来のSEO対策では「キーワード」を重視していましたが、AIEO対策では概念と情報同士の「関連性」を理解させることが重要です。
AIと大規模言語モデル（LLM）は、単なるキーワード一致ではなく、言語の意味的構造を分析します。例えば、「キャリアパス」と「離職率低減」といった異なる用語でも、AIは文脈から両者が「従業員満足度」という上位概念で関連していることを認識します。
セマンティック内部リンクとは、「関連キーワード」ではなく「関連する概念」を基盤に構成されたリンク戦略です。AIは内部リンクを単なるナビゲーション手段としてではなく、「これらのコンテンツがどのように相互に関連しているか」を示す意味的シグナルとして認識します。
戦略的な内部リンク設置：アンカーテキストの重要性
内部リンクの効果を最大化するには、意味のあるアンカーテキスト（リンク文字列）の使用が不可欠です。
Google Search Centralの公式動画「How to use internal linking for SEO」では、Google Search Relations AdvocateのMartin Splittが以下のポイントを強調しています：
「ユーザーと検索エンジンは、意味のあるアンカーテキストを使用することで、リンク先ページが何についての情報か、即座に理解できます。リンク文字列が『ここをクリック』といった曖昧な表現では、ユーザーはどこに移動するのか判断できず、AIもコンテンツの関連性を理解しにくくなります。」
| 良い例（具体的・意味がある） | 悪い例（曖昧・不明確） |
|---|---|
| 「SEO戦略の詳細ガイドはこちら」 | 「詳しくはこちら」 |
| 「キーワードリサーチの実装ステップ」 | 「ここをクリック」 |
| 「関連記事：内部リンク最適化の手法」 | 「関連記事」 |
意味のあるアンカーテキストは、AI が「このリンク先は何について詳しいのか」を正確に認識でき、結果として引用される確率が向上します。
内部リンク設置の基本3つのパターン：
- ピラーページからクラスターページへ：包括的な記事から詳細情報へ、読者の学習段階を示唆
- クラスター間の相互リンク：「選考プロセス」記事から「面接評価基準」記事への導線など、関連する異なるクラスター同士の接続
- 段階的な導線設計：「次に読むべき」関連記事へのリンクで、読者の疑問解決プロセスをAIに示す
サイト構造による効率的なクロール管理：URLディレクトリの設計
大規模サイトにおいて、AIとGooglebot の効率的なクロール・インデックスを実現するには、関連トピックをディレクトリ（フォルダ）でグループ化したURL構造が重要です。
Googleの公式SEO初級ガイドでは、以下のような考え方が示されています。
数千以上の URL を含むようなサイトの場合は、サイトの構造が Google によるクロールとインデックス登録の動作に影響を与えます。特にディレクトリ（フォルダ）を使って類似のトピックをまとめていると、各ディレクトリ内の URL が変更される頻度を Google が学習しやすくなります。
次のような URL について考えましょう。
https://www.example.com/policies/return-policy.html
https://www.example.com/promotions/new-promos.htmlpolicies ディレクトリ内のコンテンツはめったに変更されませんが、promotions ディレクトリ内のコンテンツはかなり高い頻度で変更されます。Google はこの情報を学習することで、ディレクトリごとのクロール頻度を変えています。検索を考慮したサイト構造については、e コマース サイト向けのガイドをご覧ください。このようなサイトは大規模なことが多いため URL 構造の重要性が高くなります。
texthttps://www.example.com/policies/return-policy.html
※ policies ディレクトリ内：変更頻度が低い（年数回）
https://www.example.com/promotions/new-promos.html
※ promotions ディレクトリ内：変更頻度が高い（毎週）
この場合、Googleはディレクトリ構造から「policiesディレクトリはクロール頻度を低く、promotionsディレクトリはクロール頻度を高く」という判断を自動的に学習します。結果として、各ディレクトリに対する最適なクロール配分が実現され、サイト全体のクロール予算（Crawl Budget）が効率的に使用されます。
浅いサイト構造（Flat Architecture）の優位性
トピッククラスター戦略の効果を最大化するには、**ホームページから各ページまでのクリック数を3〜4クリック以内に収める「浅いサイト構造」**が推奨されます。
- クロール効率の向上：ページが深く埋もれていないため、Googlebot がサイト全体を効率的にクロール可能
- クロール予算の最適化：重要なページがホームページに近い位置にあるため、限られたクロール予算を効率的に配分可能
- ユーザー体験の向上：読者がサイト内で目的のページに素早くアクセスできる
例えば、ECサイトの場合、「ホームページ → カテゴリ → 商品」という3段階の階層が理想的です。
AIEO対策とSEO対策の相乗効果
トピッククラスター戦略は、従来のSEO対策でも推奨されてきた手法です。しかし、SEO対策では「キーワードの網羅性」が重視されるのに対し、AIEO対策では「概念の関連性」と「情報の統合性」が重視される点が異なります。
重要な点として、読者にとって有用な情報を提供するというゴールは両者で共通です。つまり、読者のための明確なサイト構成で情報を体系立てれば、自然とAIも理解しやすい構造になります。
AIEO対策として意識すべき点は、内部リンク配置と URL設計の両面で「AIにとって情報の関連性と構造がどのように見えるか」という観点を加えることです。SEO対策のキーワード重視ではなく、意味的な結びつきが明確に伝わるアンカーテキスト、階層的なディレクトリ設計、そして段階的な学習導線を心がけることで、AIの理解と評価が飛躍的に向上します。
ただし質の高いSEO対策をしている場合、意味をふまえた内部リンクの設計をするため、AIEO対策も同時に進めていることになります。なぜならSEO対策においてもユーザーファーストが重要であり、読者に役立つ情報を提供することが優先されるからです。
つまりキーワードを記事内に詰め込みながら、読者の検索意図を想像し、「このタイミングで、この内部リンクを設置すると、この情報を必要とする読者様により詳しく、役立つ情報を提供できるだろう」と考え、内部リンクを設置します。このような点から質の高いSEO対策をしている場合、AIEO対策の効果も期待できる内部リンク施策を実施していると言えます。
「内部リンクは読者にとって役立つように貼りましょう」という内容は、以下のGoogle公式情報にも記載されています。
内部リンク: 自身のコンテンツの相互参照
通常は外部のウェブサイトの参照に関してリンクを検討しますが、内部リンクに使用するアンカー テキストにより注意を払うと、ユーザーや Google がサイトの内容を簡単に把握できるようになるとともに、サイト上の別のページを見つけやすくなります。関心のあるすべてのページに、同じサイト上の少なくとも 1 つ以上の別のページからのリンクがあることが推奨されます。そのページの内容を読者に理解してもらうために役立つ、同じサイト上の別のリソースは何かについてコンテキストを踏まえつつ検討して、それらのページへのリンクを追加します。
※引用元：Google の SEO リンクに関するベスト プラクティス | Google 検索セントラル
なお動画で内部リンクの設置に関するGoogleの公式見解をチェックしたい場合は、以下のYoutube動画をご覧ください。
被リンクやサイテーション（言及）の獲得
被リンク（他サイトからのリンク）とサイテーション（リンクなしの言及）は、AIEO対策とSEO対策の両方で重要です。被リンクは、「他サイトがあなたのサイトを信頼している」という証拠であり、生成AIもこのシグナルを参考にします。
特に権威性の高いサイト（政府機関、大学、業界団体、大手メディア）からの被リンクは、AIに「この情報源は信頼できる」と強く認識させます。また、サイテーション（他サイトであなたのサイト名や著者名が言及されること）も、AIが情報源の権威性を判断する際の重要な要素です。
被リンク・サイテーション獲得の具体的な施策
| 施策 | 具体的な実装方法 | 効果 |
| 高品質コンテンツの作成 | ・他サイトが引用したくなる独自調査データを公開・業界のトレンドをまとめた包括的なガイドを作成・オリジナルの図解やインフォグラフィックを提供 | 他サイトが自然にリンクし、被リンクが増加 |
| ゲスト投稿 | ・業界メディアや専門ブログにゲスト記事を執筆・記事内で自サイトへのリンクを掲載 | 権威性の高いサイトからの被リンク獲得 |
| プレスリリース配信 | ・新サービス発表、調査結果発表などをプレスリリースとして配信・PR TIMESなどのプレスリリースサービスを活用 | メディアに取り上げられ、被リンクとサイテーションを獲得 |
| SNSでの情報発信 | ・Twitter、LinkedIn、Facebook で記事を共有・業界インフルエンサーに記事をメンション | SNS上でサイテーションが増加し、AIが認知 |
| 業界団体への参加 | ・業界団体の会員ページに企業情報を掲載・業界イベントに登壇し、資料を公開 | 権威性の高いサイトからの被リンク獲得 |
被リンク獲得には、「リンクを貼りたくなるコンテンツ」を作成することが効果的です。たとえば、自社で実施した業界調査の結果を無料公開し、「引用自由、出典明記のみ必須」と明記することで、他サイトが積極的に引用・リンクしてくれます。
また、オリジナルの図解やインフォグラフィックは、他サイトが記事内で使用したいと考えるため、画像の下に「引用元: https://example.com」などと記載し、リンク付きで使用してもらうことで被リンクを獲得できます。さらに、サイテーション獲得には、企業名や著者名をブランド化し、SNSで積極的に発信することで、他サイトが「○○社によると…」「○○氏の調査では…」と言及しやすくなります。
構造化データ（スキーママークアップ）でAI検索対応を強化
AIが自社情報を正確に理解・引用するためには、ページの内容を構造化されたデータ形式で提供する必要があります。構造化データをマークアップすることで、AIが「これは製品だ」「これは企業情報だ」といった情報の意味を即座に認識でき、AI検索の回答に選ばれる確率が大幅に高まります。
構造化データとは
構造化データは、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすいフォーマットで記述する手法です。Google公式ドキュメントでは以下のように定義されています。
Google 検索における構造化データのマークアップの概要
Google は、Google 検索がページのコンテンツを正確に理解するよう努めています。構造化データを使用してページの意図を伝えると、Google はそのページをより正確に理解できるようになります。構造化データとは、ページに関する情報をさまざまなサイトで活用できるように標準化したデータ形式で、たとえばレシピページでは材料、加熱時間と加熱温度などを詳細に提供できます。
引用元：構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
構造化データは、ページに関する情報を標準化したデータ形式です。たとえば、ブログ記事では見出し、著者、公開日、本文といった要素を構造化することで、AIがこれら要素の意味と関係性を正確に理解できるようになります。
実装方法：JSON-LDが業界標準
構造化データを記述する形式はいくつか存在しますが、AIの理解性や実装の容易性の観点から、JSON-LD形式が最も推奨されています。
サポートされている形式
別段の記載がなければ、Google 検索では以下の形式の構造化データを使用できます。一般的に、Google は実装と管理が最も容易な形式（ほとんどの場合は JSON-LD）を推奨します。マークアップが有効であり、機能のドキュメントに基づいて適切に実装されていれば、3 つの形式はいずれも有効です。
形式 JSON-LD*（推奨） HTML ページの <head>および<body>要素の<script>タグ内に埋め込まれる JavaScript 表記。このマークアップにはユーザーから見えるテキストにマークアップが挟まれないため、ネストされたデータアイテム（EventのMusicのVenue PostalのAddress Countryなど）を簡単に表現できます。また、Google は、コンテンツ マネジメント システムの JavaScript コードや埋め込みウィジェットなどでページのコンテンツに動的に挿入される JSON-LD データも読み取ることができます。microdata HTML コンテンツ内に構造化データをネストするために使用される、オープン コミュニティの HTML 仕様。RDFa と同様に、HTML タグ属性を使用して、構造化データとして公開するプロパティに名前を付けます。通常は <body>要素で使用しますが、<head>要素でも使用できます。RDFa 検索エンジンのために記述したいユーザー表示コンテンツに対応する HTML タグ属性を追加することによってリンクデータをサポートする HTML5 の拡張機能。RDFa は一般に、HTML ページの <head>と<body>の両方で使用されます。
引用元：構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
JSON-LDは、HTMLの<head>セクション内に<script>タグで埋め込むため、既存のHTML構造に影響を与えず、保守性も高い特徴があります。
AIに最適化されたスキーマの選定
AIEO対策で優先度が高い主要なスキーマタイプは以下の通りです：
実装例：ネストのJSON-LD
「AIEO対策やSEO対策の効果アップを狙うため、実践的な構造化データのマークアップをしたい」という方のため、Google公式情報に記載されているネストされた構造化データの例を紹介します。
以下に、ネストされた構造化データの例を示します。
Recipeがメインアイテムで、aggregateRatingとvideoがRecipeにネストされています。<html> <head> <title>How To Make Banana Bread</title> <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org/", "@type": "Recipe", "name": "Banana Bread Recipe", "description": "The best banana bread recipe you'll ever find! Learn how to use up all those extra bananas.", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": 4.7, "ratingCount": 123 }, "video": { "@type": "VideoObject", "name": "How To Make Banana Bread", "description": "This is how you make banana bread, in 5 easy steps.", "contentUrl": "https://www.example.com/video123.mp4" } } </script> </head> <body> </body> </html>
引用元：Google 検索上の構造化データ ガイドライン | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
実装例：個々のアイテムのJSON-LD
次は、Google公式情報に記載されている個々のアイテムに関する構造化データの例を以下に引用するので、AIEO対策やSEO対策の効果アップにお役立て下さい。
以下に、構造化データの個々のアイテムの例を示します。2 つの異なるアイテムとして
RecipeとBreadcrumbListがあります。<html> <head> <title>How To Make Banana Bread</title> <script type="application/ld+json"> [{ "@context": "https://schema.org/", "@type": "Recipe", "name": "Banana Bread Recipe", "description": "The best banana bread recipe you'll ever find! Learn how to use up all those extra bananas." }, { "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [{ "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Recipes", "item": "https://example.com/recipes" },{ "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Bread recipes", "item": "https://example.com/recipes/bread-recipes" },{ "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "How To Make Banana Bread" }] }] </script> </head> <body> </body> </html>
引用元：Google 検索上の構造化データ ガイドライン | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
実装例：Article（記事）タイプのJSON-LD
json<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "AIEO対策が企業の競争力を左右する理由",
"description": "AIが回答源として参照されやすいWebサイト設計の実装ガイド",
"image": "https://example.com/aieo-guide.jpg",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "田中太郎",
"url": "https://example.com/author/tanaka"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "デジタルマーケティング研究所",
"url": "https://example.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.svg"
}
},
"datePublished": "2025-11-08",
"dateModified": "2025-11-08"
}
</script>
実装例：FAQPage（FAQ）タイプのJSON-LD
採用情報ページやサポートページでよくある質問を構造化する場合の記述例です：
json<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "AIEO対策にはどのくらいの期間がかかるのか？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "構造化データの実装は1～3ヶ月で効果が出現します。E-E-A-T強化や継続的な情報更新は3～6ヶ月が目安です。"
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "SEO対策とAIEO対策を同時に進めるべきか？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "はい。両対策は相互に効果を高め合うため、並行して実施することが最適です。特にE-E-A-Tの強化は両方で重要です。"
}
}
]
}
</script>
技術知識がない場合の実装方法
方法1：WordPressプラグインを使用
Yoast SEOやAll in One SEOなどのSEO特化プラグインを使用すれば、管理画面から直感的に構造化データを設定できます。「記事タイプ」「著者」「公開日」などを選択するだけで、自動的にJSON-LDが生成される仕組みです。
実装後は、Google Search Consoleの「リッチリザルト テスト」ツールを無料で活用し、正しくマークアップされているか検証できます。
リッチリザルト テストは構造化データの有効性をチェックするうえで使いやすい便利なツールです。構造化データを検証でき、場合によっては Google 検索の機能をプレビューすることもできます。ぜひお試しください。
引用元：構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
リッチリザルト テストにURLを入力すると、構造化データのエラーや警告が表示されるため、修正すべき箇所が明確になります。
方法2：Web制作会社やエンジニアに外注
構造化データの実装自体は比較的シンプルな作業です。自社で対応する時間がない、または技術的な不安がある場合は、外注も効果的な選択肢です。通常、JSON-LD実装のコスト感は1スキーマあたり数千円～数万円程度で対応可能です。
マークアップ実装時の注意点
構造化データの効果を最大化するには、以下の原則を意識することが重要です：
- すべての推奨プロパティを記述する：必須項目だけでなく、「author（著者）」「datePublished（公開日）」など推奨項目も含めることで、AI評価が向上します
- 情報の正確性と一貫性：複数ページ間で同じ企業情報が一致していることが、E-E-A-T強化につながります
- 定期的な更新：公開日や更新日を最新に保つことで、AIが「鮮度の高い情報源」と認識します
構造化データは、AIEO対策における技術的な基盤です。完全である必要はありませんが、主要コンテンツタイプから順に実装を進めることで、3～6ヶ月で目に見える効果が期待できます。
構造化データマークアップに関するGoogleの公式情報が気になった方は、以下のページをご覧ください。
Google 検索がサポートする構造化データ マークアップ
Google は、構造化データを使用してページのコンテンツを認識し、そのコンテンツを「リッチリザルト」と呼ばれる情報が豊富な検索結果に表示します。サイトが検索でリッチリザルトの一つとして表示されるようにするには、サイトに構造化データを実装する方法を説明しているガイドを実践してください。構造化データになじみがない方は、構造化データの仕組みについての説明をご覧ください。
引用元：Google 検索がサポートする構造化データ マークアップ | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
llms.txtの設定と最適化
引用元：The /llms.txt file – llms-txt
AIEO対策に役立つllms.txtとは、AIエンジン（Large Language Models※）に対し、サイトの情報を早く、わかりやすく伝えるためのテキストファイルです。
※ChatGPT、Gemini、Claude など。
LLMs.txt とは何ですか?
llms.txt ファイルは、大規模言語モデル (LLM) が Web サイトのコンテンツをより適切に理解して使用できるようにするための標準の提案です。
引用元：LLMs.txt とは何ですか? 使用する必要がありますか?
llms.txtはサイトの概要や構造を簡略化したファイルです。より詳細なファイルはllms-full.txtと呼ばれ、サイト全体のドキュメントをまとめた内容とされています。
llms.txtはrobots.txtと同様、サイトのルートディレクトリ（https://example.com/llms.txt)に置きます。
robots.txt との違い
- robots.txt：検索エンジン（Google、Yahoo など）向けの制御ファイル
- llms.txt：ChatGPT、Gemini、Claude などの AI 向けの理解促進ファイル
llms.txtは2024年9月に、Answer.AIのJeremy Howard氏によって提案されたAIEO対策で、Anthropic社（Claudeの開発元）や、Perplexity AI, Inc.などで採用されています。
※参考：
Jeremy Howard氏によるllms.txtの提案：The /llms.txt file – llms-txt
Claud社によるllms.txtの有益性に関する解説：Writing effective tools for AI agents—using AI agents \ Anthropic
Claud社のllms.txtページ：https://docs.anthropic.com/llms.txt
Perplexity AI, Inc.のllms.fullページ：https://docs.perplexity.ai/llms-full.txt
llms.txt 設定のメリット
1. AIEO 対策の効果アップ
llms.txt を設定すると、AIでの露出が増えるクロールの精度アップが期待できます。なぜなら複雑なWebページの大切な情報のみを、より早く正確に読み取ってもらえるためです。llms.txtを設定しない場合、AIは以下のような読み取りが困難な情報を解析するために膨大なリソースを消費してしまいます。
- HTML
- ナビゲーション
- JavaScript
- 広告など
llms.txtを設定すれば上記のような複雑で不要な情報を飛ばし、大切な情報をより早く、正確に理解してもらえるよう促進できるので、自社の情報を求めているAI検索ユーザーに対し、自社の情報が表示されやすくなると期待できます。
2. 将来への先制対策
2025 年 11 月時点で、OpenAI や Google などの主要 AI 企業は llms.txt の効果を明言していません。しかし、Mintlify や Anthropic など技術系企業が既に対策しており、今から設定しておくことで、今後の重要性が高まった際にライバルの先をいける可能性があります。AIEO対策は2025 年のトレンドであり、早期の対策が競争優位につながる可能性があります。
llms.txt には、サイトマップのURL、重要ページのURL、各ページの概要、更新頻度などを記載し、AIがサイトを効率的にクロール・理解できるようにしましょう。なおクロールとは、検索エンジンやAIがインターネット上のページを発見し、情報を収集することを指します。
Google がページの URL を検出すると、そのページにアクセス（クロール）して内容を確認します。Google では、大規模なコンピュータ群を使用して、ウェブ上の数十億のページをクロールしています。この取得プログラムは Googlebot と呼ばれています（クローラー、ロボット、ボット、スパイダーとも呼ばれます）。Googlebot は、アルゴリズム処理を使用して、クロールするサイト、クロールする頻度、各サイトから取得するページ数を決定します。また、過負荷にならないように、Google のクローラーは、サイトのクロールが速くなりすぎないようにプログラムされています。
引用元：Google の検索エンジンの仕組み、検索結果と掲載順位について | Google 検索セントラル
特に大規模サイトでは、すべてのページをAIが読み取ることは困難なため、llms.txt で優先ページを指定すると、重要なコンテンツをAIに認識させやすくなります。
llms.txtの設定手順
llms.txtの設定方法は、以下の2つに大別できます。
- WordPressのプラグインでllms.txtを設定する方法
- プラグインを使わないでllms.txtを設定する方法
次の項目から、上記の各手順をわかりやすく解説します。まずはWordPressのプラグインを使ったllms.txtの設定手順を見ていきましょう。
WordPressのプラグインでllms.txtを設定する方法
WordPress で採用サイトを運営している場合、プラグイン（アプリのようなもの）をインストールするだけで、簡単に llms.txt を設定できます。基本的に設定後の更新は不要です。
ステップ 1：プラグインをインストール
- WordPress 管理画面にログイン
- 左メニュー「プラグイン」→「新規追加」をクリック
- 検索ボックスに「Website LLMs.txt」と入力
- 検索結果に表示されたプラグインの「今すぐインストール」ボタンをクリック
- インストール完了後、「有効化」ボタンをクリック
ステップ 2：プラグインを設定
- WordPress 管理画面の左メニューから「設定」→「Website LLMs.txt」をクリック
- 設定画面で以下を確認・設定：
- 投稿タイプ：「投稿」と「固定ページ」にチェック ✓
- その他の項目：基本設定のままでOK
- 画面下部の「設定を保存」ボタンをクリック
なお著者の場合、以下のようにファイルステータスがエラーになっており、llms.txtを適切に設定できませんでした。
上記のエラーを解消した方法は、ファイルステータスの下にある「今すぐ生成」を押したことです。「今すぐ生成を押すと以下のように処理中の画面に変わりました。
上記の画面になり、10分ほど経つとファイルステータスの生成が終わり、以下のようにllms.txtの設定が成功しました。
ステップ 3：設定を確認
- ブラウザのアドレスバーに以下を入力text
https://[自社ドメイン]/llms.txt例：https://example.com/llms.txt - テキストが表示されれば設定完了
正常に設定できた場合、以下のような内容が表示されます：
textUser-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
プラグインを使うメリット
- ファイルの手動管理が不要
- WordPress 管理画面から直感的に設定可能
- 今後のサイト構成変更時も自動的に llms.txt が更新される
- メンテナンスの手間が削減できる
プラグインを使わないでllms.txtを設定する方法
AIEO対策としてllms.txtを設定する際の手順は、以下の通りです。
- Markdown形式でファイルを新規作成
- サイト情報をMarkdown形式で記述
- Webサイトのルートディレクトリにアップロード
- ブラウザで表示を確認
次の項目から、上記4つの手順をわかりやすく解説していきます。
ステップ1：Markdown形式でファイルを新規作成
Markdown対応のテキストエディタ（Visual Studio Code、Typoraなど）を開き、新規ファイルを作成します。ファイル名は必ず「llms.txt」（すべて小文字）とし、文字コードはUTF-8で保存してください。
エディタがない場合、メモ帳でも作成可能ですが、その際も必ずUTF-8形式での保存を選択しましょう。
ステップ2：サイト情報をMarkdown形式で記述
作成したllms.txtファイル内に、AIに伝えたい情報を以下の構造で記述します。
基本構造：
text# サイト名またはプロジェクト名
> サイトの概要や目的を1〜2文で簡潔に記述
## 主要コンテンツ
- [ページタイトル](https://example.com/page1): このページの説明
- [製品紹介](https://example.com/products): 製品ラインナップの詳細
## Optional
- [プライバシーポリシー](https://example.com/privacy): 個人情報の取り扱い
記述例1：Webサービスの場合
text# ABC株式会社
> BtoB企業向けクラウド会計ソフトを提供するSaaS企業
サービス概要や使い方、導入事例などをAIに優先的に参照してもらいたい企業に最適です。
## サービス情報
- [製品概要](https://example.com/service): クラウド会計ソフトの主要機能
- [料金プラン](https://example.com/pricing): 各プランの詳細と比較
- [導入事例](https://example.com/cases): 業界別の活用事例
## Optional
- [会社概要](https://example.com/about): 企業情報
- [採用情報](https://example.com/recruit): 求人ページ
記述例2：オウンドメディアの場合
text# マーケティングラボ
> デジタルマーケティングの最新情報を発信するメディアサイト
## 人気記事
- [SEO対策の基礎](https://example.com/seo-basic): 初心者向けSEO完全ガイド
- [コンテンツマーケティング](https://example.com/content-marketing): 成功事例とノウハウ
## Optional
- [運営者情報](https://example.com/profile)
記述のポイント：
ステップ3：Webサイトのルートディレクトリにアップロード
作成したllms.txtファイルを、FTPソフト（FileZilla、WinSCPなど）またはサーバーの管理画面を使って、Webサイトのルートディレクトリにアップロードします。
ルートディレクトリとは：
サイトのトップ階層を指し、https://example.com/llms.txtのように直接アクセスできる場所です。robots.txtやsitemap.xmlと同じ場所に配置します。
WordPressの場合：
「Website LLMs.txt」などのプラグインを使用すると、管理画面から設定でき、FTP作業が不要です。プラグインをインストール・有効化後、設定画面で含めるページや除外するページを指定するだけで自動生成されます。
ステップ4：ブラウザで表示を確認
ブラウザのアドレスバーに「https://あなたのドメイン/llms.txt」と入力し、記述した内容が正しく表示されることを確認します。
確認項目：
- ✅ ファイルが正常に読み込まれているか
- ✅ 文字化けが発生していないか
- ✅ リンクURLが正しいか
- ✅ Markdown形式の構造が保たれているか
正しく表示されない場合、ファイル名のスペルミスや文字コードの設定、アップロード先のディレクトリを再確認してください。
llms.txt設定の具体的な施策
| 項目 | 具体的な記述内容 | 効果 |
| サイトマップURL | Sitemap: https://example.com/sitemap.xml | AIがサイトマップを参照し、全ページを把握 |
| 重要ページのURL | Priority-Page: https://example.com/aieo-guide/Priority-Page: https://example.com/about/ | AIが優先的に重要ページをクロール |
| ページ概要 | Description: This site provides comprehensive guides on AIEO strategies. | AIがサイトの目的を理解 |
| 更新頻度 | Update-Frequency: weekly | AIが定期的に再クロールし、最新情報を取得 |
| 連絡先 | Contact: info@example.com | AIが問い合わせ先を認識し、信頼性が向上 |
llms.txt の設定後は、実際にファイルがアクセス可能か確認するため、ブラウザで https://example（ここにドメイン名を入れる）/llms.txt にアクセスし、内容が表示されることを確認しましょう。また、llms.txt は定期的に更新し、新しい重要ページを追加することで、AIに最新のサイト構造を認識させることができます。
特に新しい記事を公開した際は、llms.txt に追加し、AIに「新しいコンテンツが追加された」というシグナルを送ることで、早期にインデックスされやすくなります。現時点では、llms.txt は標準化されていないため、一部のAIエンジンのみが対応していますが、将来的には広く普及する可能性が高いため、早期に導入することで先行者利益を得られます。
llms.txt 設定時のよくある質問
Q1：llms.txt を設定するだけで AI 検索の順位が上がりますか？
A： llms.txt は、AI クローラーのアクセス制御を指示するファイルです。設定することで、AI が重要なページを適切に理解しやすくなる可能性がありますが、設定だけで順位が上がるわけではありません。コンテンツの質向上など、他の AIEO 対策と組み合わせることが重要です。
Q2：llms.txt を設定後、効果が出るまでどのくらい時間がかかりますか？
A： AI クローラーがサイトを定期的にチェックするため、数日から数週間で反映されることが多いです。ただし、AI 企業によって異なる可能性があります。
Q3：robots.txt と llms.txt の両方を設定する必要がありますか？
A： はい。robots.txt は検索エンジン向け、llms.txt は AI 向けのため、両方の設定がお勧めです。特に採用情報をターゲットにしている場合は、AI 検索での表示も重要になってきます。
Q4：llms.txt に記述する内容がわかりません。
A： 基本的には「すべてのページを許可（Allow: /）」という設定で問題ありません。特定のページを禁止したい場合は、ホームページ制作会社や技術担当者にご相談ください。
llms.txt設定のまとめ
llms.txt は、AI 検索で採用情報が表示されやすくするための重要な対策です。WordPress を使用している場合は、プラグインを使うだけで簡単に設定できます。
AIEO対策の全体戦略において、llms.txtは「AIに発見されやすくするための基盤」として機能します。構造化データ、E-E-A-T強化、セマンティック最適化と組み合わせることで、AIEO対策の効果を最大限に引き出すことができます。ぜひ本セクションを参考に、llms.txt の設定を検討してください。
引用元・データソースの明記
生成AIが「この情報はどこから得たのか」という出典を重視するため、AIEO対策をする際は引用元を明記しましょう。生成AIは、「この情報はどこから得たのか」という出典を重視します。特に、統計データ、調査結果、専門家の意見などを引用する際は、出典を明記することで、AIが「この情報は信頼できるソースに基づいている」と認識します。
出典の明記方法には、文中に「○○によると」と記載する方法、脚注として記載する方法、参考文献リストとして記載する方法があります。AIが認識しやすいAIEO対策としては、文中に直接リンクを貼る方法がおすすめです。
引用元・データソース明記の具体的な施策
| 情報種別 | 具体的な記述方法 | 効果 |
| 統計データ | ・「総務省の調査によると、○○は△△%です」と記載・データの出典元URLを文中または脚注にリンク・調査年月を明記（例: 2025年10月時点） | AIが「公的機関のデータに基づく正確な情報」と認識 |
| 専門家の意見 | ・「○○大学の△△教授は『□□』と述べています」と記載・教授の所属機関、専門分野を明記・元記事やインタビュー記事へのリンクを掲載 | AIが「専門家の見解に基づく信頼できる情報」と認識 |
| 調査結果 | ・「当社が実施した調査（n=1,000）では、○○が△△%」と記載・調査方法、サンプル数、調査期間を明記・調査結果の詳細ページへのリンクを掲載 | AIが「一次情報に基づく独自性の高い情報」と認識 |
| 他サイトの記事 | ・「○○サイトの記事によると、△△です」と記載・記事のタイトル、URL、掲載日を明記・引用部分は引用タグ（blockquote）で囲む | AIが「複数の情報源を参照した網羅的な情報」と認識 |
引用元の明記には、文中に「総務省の令和7年通信利用動向調査によると、スマートフォンの世帯保有率は97.5%です」と記載し、「令和7年通信利用動向調査」部分に総務省の調査ページへのリンクを貼ります。また、引用タグ（blockquote）を使用することで、AIが「この部分は引用文」と認識し、適切に処理できます。
さらに、参考文献リストを記事末尾に掲載し、「本記事は以下の情報源を参考にしています」として、すべての引用元をリスト化することで、AIによって「この記事は複数の信頼できる情報源に基づいている」と認識されやすくなります。自社調査の結果を掲載する際は、調査方法（Webアンケート、対面インタビューなど）、サンプル数、調査期間を明記し、調査の信頼性を担保しましょう。
更新日・投稿日の明示
AIEO対策において更新日と投稿日の明示は、AIが「この情報は最新か」を判断する重要なシグナルです。特に、トレンド情報、法改正、統計データなど、時間とともに変化する情報については、更新日を明記することで、AIが「この情報は2025年10月時点で最新」と認識し、優先的に引用します。
逆に、更新日が古い記事は、AIが「情報が古い可能性がある」と判断し、引用されにくくなります。更新日の明示には、記事の冒頭に「最終更新日: 2025年10月27日」と記載する方法と、構造化データ（Article スキーマ）で dateModified を記述する方法があります。
更新日・投稿日明示の具体的な施策
| 施策 | 具体的な実装方法 | 効果 |
| 記事冒頭への明示 | ・記事タイトル直下に「投稿日: 2025年10月27日」「最終更新日: 2025年10月27日」と記載 ・更新履歴がある場合は「更新履歴: 2025年10月27日 – ○○を追加」と明記 | 読者とAIの両方が情報の鮮度を即座に確認可能 |
| 構造化データでの記述 | ・Article スキーマで datePublished（投稿日）、dateModified（更新日）を記述 ・ISO 8601形式（例: 2025-10-27T09:00:00+09:00）で記述 | AIが投稿日・更新日を正確に抽出し、情報の鮮度を判断 |
| 定期的な情報更新 | ・記事内容を定期的に見直し、古い情報を更新 ・更新後は dateModified を最新の日付に変更 ・更新箇所を記事内に「2025年10月27日更新: ○○を追加」と明記 | AIが「この記事は定期的に更新されている」と認識し、信頼性が向上 |
| サイトマップへの更新日記載 | ・XMLサイトマップに <lastmod> タグで更新日を記載 ・更新日が新しいページを優先的にクロール | AIが最新ページを優先的にクロールし、情報を更新 |
更新日の明示には、WordPressなどのCMSを使用している場合、テーマやプラグインで自動的に表示される設定を有効化するとよいでしょう。また、Article スキーマの dateModified は、記事を更新するたびに手動またはプログラムで自動更新する仕組みを構築することで、常に最新の日付が反映されます。
定期的な情報更新については、年に1回以上、記事内容を見直し、統計データや法令情報など時間とともに変化する情報を最新版に更新します。更新時は、記事内に「2025年10月27日更新: 最新の統計データに更新しました」と明記することで、読者にも更新内容が伝わり、AIも「この記事は最新情報を提供している」と認識します。
XMLサイトマップの更新日についても、サイトマップ生成プラグインで自動的に更新される設定を有効化し、常に最新の更新日が反映されるようにします。
メタ情報（タイトル・ディスクリプション）の最適化
メタ情報（タイトルタグ、メタディスクリプション）は、SEOで最も基本的な施策であり、AIEO対策においても重要です。生成AIは、タイトルタグから「このページが何について書かれているか」を即座に理解し、メタディスクリプションから「このページの要約」を把握します。
タイトルには主要キーワードを含め、30文字前後で簡潔に記載し、メタディスクリプションには120文字前後でページの要約と読者のベネフィットを記載することで、AIがページの内容を正確に理解できます。
メタ情報最適化の具体的な施策
| メタ情報種別 | 具体的な記述方法 | 文字数 | 効果 |
| タイトルタグ | ・主要キーワードを前半に配置 ・「○○とは？△△のメリットと実装方法」など、内容が明確に分かる形式 ・企業名やブランド名は末尾に追加 | 30文字前後（最大60文字） | AIがページの主題を正確に理解し、関連質問に対して引用 |
| メタディスクリプション | ・ページの要約を簡潔に記載 ・読者のベネフィット（「この記事を読めば○○が分かります」）を明記 ・主要キーワードを2〜3回自然に含める | 120文字前後（最大160文字） | AIがページ内容の要約を把握し、適切な文脈で引用 |
| OGPタグ | ・og:title、og:description、og:imageを設定 ・SNSでシェアされた際の表示を最適化 | – | SNSでシェアされやすくなり、サイテーション獲得につながる |
タイトルタグの最適化では、「AIEO対策のやり方とは？SEOとの連携で効果を最大化するコツ」のように、質問形式と回答形式を組み合わせることで、AIが「この記事はAIEO対策のやり方を解説している」と明確に理解できます。
また、メタディスクリプションでは、以下のように、記事の内容と読者のベネフィットを明確に記載します。
「AIEO対策の具体的な11の施策を解説。E-E-A-T強化、構造化データ実装、llms.txt設定など、SEOとAIEOを連携させる方法を初心者向けに紹介します。」
OGPタグの設定は、Twitter や Facebook でシェアされた際に、魅力的なタイトル・説明・画像が表示されるため、クリック率が向上し、間接的にサイテーション獲得につながります。
AIEO対策の注意点とは？
AIEO対策には、AIのアルゴリズム変動リスク、情報の正確性担保、効果測定の困難さなど、7つの重要な注意点があります。
AIEO対策の主な注意点
| 注意点 | 具体的なリスク | 対策方法 |
| AIアルゴリズムの不透明性・変動性 | 突然の仕様変更で対策が無効化される可能性 | 複数のAIエンジンに対応し、基本的な品質向上を優先 |
| 情報の正確性・最新性の担保 | ハルシネーションにより誤情報が拡散されるリスク | 定期的な情報更新と引用元の明記 |
| 効果測定・分析の困難さ | AIからの流入を正確に計測できない | UTMパラメータの設定と間接的な指標でモニタリング |
| SEO対策の軽視 | 検索エンジン経由の流入が減少 | SEOとAIEOを並行して実施 |
| 情報の偏り・多様性喪失 | 特定の情報源のみが引用され、多様性が失われる | 独自性の高いコンテンツを継続的に発信 |
| 透明性・倫理的課題 | 不透明な情報源として不信感を持たれる | 企業情報・著者情報の明示と透明性確保 |
| 過度な最適化によるペナルティ | スパム判定されてAIに無視される | 自然な文章を維持し、ユーザーファーストを優先 |
生成AIは常に進化しており、現時点で有効な対策が将来も有効とは限りません。また、AIがハルシネーション（誤情報の生成）を起こす可能性があるため、引用される情報の正確性を常に担保する必要があります。
さらに、AIEO対策のみに注力してSEO対策をおろそかにすると、検索エンジン経由の流入が減少するリスクがあります。これらの注意点を理解し、バランスの取れた対策を実施することで、リスクを最小化しながらAIEO効果を最大化できます。
次の項目からは、各注意点の詳細と具体的な対策方法を解説します。
AIのアルゴリズムが不透明で変動しやすい
AIEO対策における課題のひとつが、生成AIのアルゴリズムは、GoogleやOpenAIなどの企業によって秘密裏に開発・改善されており、その詳細は公開されていない点です。このため、「どのような情報がAIに引用されやすいか」を完全に予測することは不可能です。
また、AIは定期的にアップデートされ、アルゴリズムが変更されるため、現時点で有効な対策が突然無効化されるリスクがあります。たとえば、ChatGPTのモデルがGPT-4からGPT-5に更新された際、情報の引用基準が変わる可能性があり、それまでの最適化が効果を失う可能性があります。
AIアルゴリズム変動への対策
| リスク | 具体例 | 対策方法 |
| 突然の仕様変更 | ChatGPTがGPT-4.5にアップデートされ、引用基準が変更される | 特定のAI向けの過度な最適化を避け、普遍的な品質向上（正確性、網羅性、E-E-A-T）を優先 |
| 引用されていたコンテンツが突然引用されなくなる | 構造化データの仕様変更により、既存のマークアップが無効化される | 複数のAIエンジン（ChatGPT、Claude、Gemini）に対応し、リスクを分散 |
| 新しいAIエンジンの登場 | 新しいAIエンジンが登場し、既存の対策が通用しない | 基本的なコンテンツ品質（E-E-A-T、独自性、網羅性）を維持し、どのAIにも対応できる基盤を構築 |
| AIの判断基準の不透明性 | なぜ引用されたのか、なぜ引用されなかったのかが分からない | A/Bテストや複数パターンのコンテンツを作成し、どのパターンが引用されやすいか検証 |
AIアルゴリズムの変動リスクを最小化するには、「AIに依存しすぎない」ことが重要です。具体的には、AIEO対策だけでなくSEO対策も並行して実施し、検索エンジン経由の流入も確保することで、AIアルゴリズム変動の影響を緩和できます。
また、特定のAIエンジン（ChatGPTのみ、Geminiのみ）に特化した対策ではなく、複数のAIエンジンに対応する汎用的な対策（構造化データ、E-E-A-T、明確な回答提示）を優先することで、アップデート時の影響を最小化できます。さらに、AIの動向を常にモニタリングし、OpenAIやGoogleの公式ブログ、業界ニュースをチェックすることで、アルゴリズム変更の兆候を早期に察知し、迅速に対応できます。
情報の正確性と最新性を常に担保する（ハルシネーション対策）
AIEO対策で警戒すべきハルシネーションとは、AIが存在しない情報や誤った情報を「事実」として生成する現象です。たとえば、ChatGPTが「○○社の2025年の売上は100億円」と回答したものの、実際にはそのようなデータが存在しない、というケースがあります。もしあなたのサイトが誤った情報を掲載していた場合、AIがその誤情報を引用し、さらに多くのユーザーに拡散される可能性があります。このため、AIEO対策では、情報の正確性と最新性を常に担保することが極めて重要です。
ハルシネーション対策の具体的な施策
| リスク | 具体例 | 対策方法 |
| 誤情報の引用・拡散 | あなたのサイトに誤ったデータがあり、AIがそれを引用して多くのユーザーに誤情報が拡散される | ・記事公開前に複数の専門家によるファクトチェックを実施・統計データは公的機関（総務省、厚生労働省など）の最新版を使用・引用元URLを必ず明記し、読者が元データを確認できるようにする |
| 古い情報の引用 | 2020年のデータが2025年も引用され続け、最新状況と乖離 | ・記事に「最終更新日」を明記し、定期的（年1回以上)に情報を更新・古くなった情報には「注意: この情報は○○年時点のものです」と明記・Article スキーマの dateModified を更新 |
| AIによる誤った解釈 | あなたの記事内容をAIが誤って解釈し、意図しない形で引用される | ・曖昧な表現を避け、明確で誤解の余地のない文章を記載・専門用語には必ず定義を付ける・「○○とは△△を指します」と明示的に定義文を記載 |
| 出典不明の情報 | 引用元が不明確な情報をAIが「信頼できる情報」と誤認 | ・すべてのデータに出典を明記・一次情報（公式発表、論文、統計）を優先的に使用・二次情報（他サイトの記事）を引用する際も、元の一次情報を確認 |
ハルシネーション対策には、情報公開前の厳格なファクトチェックが不可欠です。特に、YMYL分野（医療、金融、法律）では、誤情報が読者に深刻な損害を与える可能性があるため、専門家（医師、弁護士、税理士）による監修を必須とします。
また、統計データについては、必ず最新版を使用し、「総務省の令和7年通信利用動向調査によると…」のように、調査名と年次を明記します。引用元URLも必ず掲載し、読者が元データを確認できるようにすることで、AIも「この情報は信頼できるソースに基づいている」と認識します。
さらに、定期的な情報更新を実施し、古くなった統計データや法令情報を最新版に置き換えることで、AIが常に最新の正確な情報を引用できる状態を維持します。
現時点では効果測定や分析が困難
AIEO対策の課題として、「AIからの流入を正確に測定できない」ことも挙げられます。SEO対策では、Google Analytics や Google Search Console を使用して、検索エンジン経由の流入、検索クエリ、コンバージョン率などを詳細に分析できます。
しかし、AIEO対策では、ユーザーがChatGPTやGeminiで情報を得た後、直接サイトにアクセスする（ダイレクト流入）ケースが多く、「このアクセスはAI経由か」を判別できません。このため、AIEO対策の効果を定量的に評価することが困難です。
効果測定困難への対策
| 課題 | 具体的な状況 | 対策方法 |
| AI経由の流入を特定できない | ユーザーがChatGPTで情報を得て、直接サイトにアクセスするため、流入元が「ダイレクト」として記録される | ・UTMパラメータ付きURLを記事内に掲載し、AI経由のアクセスを一部計測・サイト内検索ワードやページ滞在時間から間接的にAI経由を推測・ChatGPT検索ボリュームツールで「AIでの言及頻度」を確認 |
| どの施策が効果的か分からない | 構造化データ、E-E-A-T、llms.txt など複数の施策を実施しているが、どれが効果的か判別不能 | ・A/Bテストで異なる施策を試し、アクセス数やコンバージョン率を比較・ChatGPTに直接質問し、自サイトが引用されるか確認・定期的にAIでの言及状況をモニタリング |
| 競合他社との比較が困難 | 競合他社がAIにどれだけ引用されているか分からない | ・ChatGPTやGeminiで業界関連の質問をし、どのサイトが引用されるか調査・AIによる「おすすめサイト」リストを定期的にチェック |
| ROI（投資対効果）の算出が困難 | AIEO対策にかけたコストに対する効果が不明確 | ・間接的な指標（ブランド検索数、ダイレクト流入、問い合わせ数）でモニタリング・長期的な視点でコンバージョン率の変化を追跡 |
効果測定の困難さに対応するには、間接的な指標を活用します。たとえば、「ブランド検索数（企業名や商品名での検索）」が増加している場合、AIで企業が言及され、認知度が向上している可能性があります。
また、Google Analytics の「ダイレクト流入」が増加している場合、AI経由のアクセスが含まれている可能性があります。さらに、ChatGPTに直接「○○業界のおすすめ企業は?」と質問し、自社が言及されるか定期的に確認することで、AIでの引用状況を把握できます。将来的には、AI専用のアナリティクスツールが登場する可能性がありますが、現時点では間接的な指標と定性的な確認を組み合わせて、AIEO効果を評価する必要があります。
SEO対策をおろそかにしない
AIEO対策に注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにすると、Google検索経由の流入が減少し、全体のトラフィックが低下するリスクがあります。現時点では、多くのユーザーは依然としてGoogle検索を主要な情報源としており、AI検索の利用者はまだ限定的です。
このため、SEO対策を維持しつつ、AIEO対策を追加することで、両方の流入経路を確保することが重要です。幸いなことに、AIEO対策の多くはSEO対策と重複するため、両者を並行して実施することで効率的に効果を得られます。
SEOとAIEOを並行実施する具体的な施策
| 施策 | SEO効果 | AIEO効果 | 実施優先度 |
| E-E-A-T強化 | ◎ 検索順位向上 | ◎ AI引用増加 | 最優先 |
| 高品質コンテンツ作成 | ◎ 検索順位向上、滞在時間増加 | ◎ AI引用増加 | 最優先 |
| 構造化データ実装 | ○ リッチリザルト表示 | ◎ AI情報抽出精度向上 | 高 |
| 被リンク獲得 | ◎ ドメインオーソリティ向上 | ◎ 権威性シグナル強化 | 高 |
| ページ速度改善 | ◎ ランキング要因、UX向上 | △ 直接効果は限定的 | 中 |
| モバイル対応 | ◎ ランキング要因、UX向上 | △ 直接効果は限定的 | 中 |
| 内部リンク最適化 | ◎ クロール効率向上、ページ評価分散 | ○ AI理解の補助 | 中 |
SEOとAIEOを並行実施する際の重要なポイントは、「ユーザー第一」の姿勢を維持することです。SEOのために過度にキーワードを詰め込む、AIのために不自然な構造化データを実装する、といった施策は、短期的には効果があっても、長期的にはペナルティのリスクがあります。代わりに、ユーザーにとって有益なコンテンツを作成し、それを検索エンジンとAIの両方が理解しやすい形式で提供することが、持続可能な戦略です。
具体的には、コンテンツ作成時に「このコンテンツは読者の疑問を解決するか?」「情報は正確で最新か?」「他サイトにない独自の価値があるか?」を自問し、これらの基準を満たすコンテンツを作成します。その上で、構造化データ、適切な見出し階層、引用元の明記などの技術的な最適化を追加することで、SEOとAIEOの両方の効果を得られます。
また、SEO対策の基本である「ページ速度改善」「モバイル対応」「内部リンク最適化」は、直接的なAIEO効果は限定的ですが、ユーザー体験（UX）を向上させるため、間接的にAIEO効果にも寄与します。なぜなら、AIが引用したサイトにユーザーが訪問した際、ページが遅い、モバイルで見にくいなどの問題があると、ユーザーは即座に離脱し、将来的にAIがそのサイトの評価を下げる可能性があるためです。
情報の偏りと多様性の喪失リスク
AIEO対策において注意すべきは、生成AIが学習データに含まれる情報源に依存するため、特定の情報源に偏る傾向があることです。たとえば、AIが主に英語圏の情報源を学習している場合、日本語の情報源が引用されにくくなる可能性があります。
また、人気のあるサイトや権威性の高いサイトが優先的に引用され、新興サイトや小規模サイトの情報が埋もれるリスクがあります。さらに、AIEO対策が普及すると、多くのサイトが同じような最適化を行い、結果として情報の画一化が進む可能性があります。
情報の偏りと多様性喪失への対策
| リスク | 具体的な問題 | 対策方法 |
| 特定情報源への偏り | 大手サイトや権威サイトのみが引用される | ・独自の調査データや一次情報を発信・他サイトにない視点や専門知識を提供・ニッチな分野で専門性を確立 |
| 情報の画一化 | 多くのサイトが同じような情報を提供 | ・自社の経験や事例に基づく独自のコンテンツを作成・複数の視点や意見を紹介し、多様性を確保・賛否両論ある話題では両方の意見を公平に紹介 |
| マイノリティ視点の欠如 | 主流派の意見のみが引用される | ・マイノリティや少数派の視点も紹介・「一般的には○○ですが、△△という意見もあります」と併記 |
| 地域・文化の偏り | 英語圏や都市部の情報が優先される | ・地域特有の情報や文化的背景を詳しく解説・日本語で詳細な情報を提供し、言語の壁を補完 |
情報の偏りと多様性喪失のリスクに対応するには、他サイトにない独自の視点や一次情報を提供することが最も効果的です。たとえば、自社で実施した調査結果、実際の事例、専門家へのインタビュー、地域特有の情報など、他サイトでは得られない情報を提供することで、AIに「この情報源は独自性が高い」と認識させられます。
また、賛否両論がある話題については、一方的な意見だけでなく、複数の視点を公平に紹介することで、AIが「この情報源は多様な視点を提供している」と評価します。たとえば、「AIEO対策のメリットとデメリット」というセクションを設け、メリットだけでなくデメリットや注意点も正直に記載することで、ユーザーにもAIにも信頼される情報源となります。
さらに、地域特有の情報や文化的背景を詳しく解説することで、グローバルな情報源では得られない価値を提供できます。たとえば、日本の法律や商習慣、地域の特産品や観光情報など、日本語で詳細に解説することで、日本語圏のユーザーとAIに対して独自の価値を提供できます。
透明性の確保と倫理的課題
AIEO対策を実施する際は、透明性と倫理性を確保することが重要です。AIを意図的に操作し、誤った情報を広めたり、競合サイトの評判を下げたりする行為は、倫理的に問題があるだけでなく、長期的には信頼性の低下やペナルティのリスクがあります。
また、AIが特定の企業や商品を優先的に推奨するようになると、公平性が損なわれ、ユーザーの信頼を失う可能性があります。このため、AIEO対策は「AIを操作する」のではなく、「AIが正確に情報を理解できるようにする」という姿勢で実施することが重要です。
透明性と倫理性を確保する具体的な施策
| 倫理的課題 | 具体的な問題 | 対策方法 |
| AI操作の疑念 | 意図的にAIを操作していると見なされる | ・ユーザーにとって有益な情報を提供することを最優先・「AIのため」ではなく「ユーザーのため」にコンテンツを作成・自然な最適化を心がけ、過度な技術的操作を避ける |
| 誤情報の拡散 | 不正確な情報をAIに引用させる | ・情報の正確性を厳格にチェック・出典を明記し、検証可能な情報のみを提供・誤情報を発見したら即座に修正 |
| 利益相反 | 自社商品を不当に優遇する情報を提供 | ・公平な比較情報を提供・競合商品のメリットも正直に紹介・「当社の商品」「スポンサード情報」などと明示 |
| プライバシー侵害 | 個人情報や機密情報を不適切に公開 | ・個人情報保護法を遵守・事例紹介時は個人が特定できないよう匿名化・機密情報は公開しない |
透明性と倫理性を確保する最も基本的な方法は、「ユーザー第一」の姿勢を貫くことです。AIEO対策を実施する際は、「この施策はユーザーのためになるか?」を常に自問し、ユーザーに価値を提供する施策のみを実施します。
たとえば、構造化データの実装は、AIだけでなくユーザーにも役立つ（リッチリザルトで情報が見やすくなる）ため、実施すべき施策です。一方、AIを騙すために虚偽の情報を構造化データに記述する行為は、ユーザーに害を与えるため、避けましょう。
また、自社商品やサービスを紹介する際は、公平な情報を提供することが重要です。たとえば、競合商品との比較記事を作成する際は、自社商品のメリットだけでなく、競合商品のメリットも正直に紹介し、「自社商品は○○に強いが、競合商品は△△に優れている」と公平に評価します。このような公平な情報提供は、短期的には自社に不利に見えますが、長期的にはユーザーとAIの信頼を獲得し、結果として自社の評判向上につながります。
さらに、運営ポリシーや編集方針をサイト内で公開し、「当社は正確で公平な情報提供を心がけています」と明示することで、ユーザーとAIに対して透明性を示せます。
過度な最適化によるペナルティリスク
AIEO対策において避けるべきは、過度な最適化によるペナルティです。SEOでは、過度なキーワード詰め込み、不自然な被リンク購入、隠しテキストの使用などがペナルティの対象となります。
同様に、AIEOでも、AIを騙すための不自然な構造化データの実装、虚偽の情報の記載、過度なキーワード最適化などは、将来的にAIプラットフォームやGoogleからペナルティを受けるリスクがあります。特に、Googleは2025年10月時点で「AI生成コンテンツのガイドライン」を公開しており、低品質なAI生成コンテンツはペナルティの対象となっています。
過度な最適化によるペナルティリスクと対策
| ペナルティリスク | 具体的な問題行為 | 対策方法 |
| 虚偽の構造化データ | 実際と異なる評価点、価格、在庫状況を構造化データに記述 | ・構造化データは実際の情報と完全に一致させる・定期的に構造化データの内容を確認し、更新 |
| 過度なキーワード詰め込み | 不自然にキーワードを繰り返す | ・自然な文章を優先し、キーワードは必要最小限に・同義語や関連語を使用し、多様な表現を心がける |
| 低品質なAI生成コンテンツ | AIで大量生成した薄いコンテンツを公開 | ・AI生成コンテンツは必ず人間が編集・校正・独自の視点や経験を追加し、付加価値を提供 |
| クローキング | AIには特定の情報を見せ、ユーザーには別の情報を表示 | ・すべてのユーザー（人間、AI、検索エンジン）に同じ情報を提供・クローキングは絶対に行わない |
| スパム的な外部リンク | 大量の低品質サイトからの被リンクを購入 | ・自然な被リンク獲得を優先・高品質なコンテンツで自然にリンクされることを目指す |
過度な最適化を避けるための重要な原則は、「自然であること」です。構造化データ、見出し構造、リンク構造など、すべての最適化は自然な形で実施し、不自然な操作は避けます。
たとえば、Product スキーマで評価点を記述する際は、実際のユーザーレビューの平均点を記載し、虚偽の高評価を記述しません。また、キーワードについても、自然な文章の中で必要に応じて使用し、「AIEO AIEO AIEO」のように不自然に繰り返すことは避けます。
また、AI生成コンテンツを使用する際は、必ず人間が編集・校正し、独自の視点や経験を追加することで、付加価値を提供します。AIが生成した文章をそのまま公開すると、他サイトと似たような内容になり、独自性が失われるため、AIに評価されにくくなります。代わりに、AIが生成した文章をベースに、自社の事例、専門家の意見、最新データなどを追加することで、他サイトにない独自性の高いコンテンツを作成できます。
さらに、定期的にGoogle Search Console で「手動による対策」を確認し、ペナルティを受けていないかチェックします。もしペナルティを受けた場合は、問題箇所を即座に修正し、再審査リクエストを送信します。
以上が、AIEO対策の7つの注意点です。これらの注意点を理解し、適切に対策することで、AIEO対策のリスクを最小化しつつ、効果を最大化できます。特に、「情報の正確性と最新性の担保」「SEO対策との並行実施」「透明性と倫理性の確保」は、長期的な成功のために不可欠な要素であり、優先的に取り組むことをお勧めします。
「AIEOとは？」「対策方法は？」という人によくある質問
AIEO対策に関してよく寄せられる質問をQ&A形式でまとめました。基本的な定義から具体的な実装方法まで、初心者にもわかりやすく解説します。
AIEO対策を始める前に知っておきたい重要なポイントや、SEOとの違い、実際にかかる費用や期間についても詳しく説明します。これらのFAQを読むことで、AIEO対策の全体像を把握し、自社に最適な施策を選択できるようになります。
AIEOとは何ですか？
AIEOとは「AI Engine Optimization（AIエンジン最適化）」の略で、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなどの生成AIに対して、自社のWebサイトやコンテンツが引用・推奨されやすくなるよう最適化する施策です。
従来のSEOが検索エンジン（Google、Yahoo!）を対象とするのに対し、AIEOは生成AI（AIエンジン）を対象とします。具体的には、構造化データの実装、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、AIが理解しやすいコンテンツの作成などを行います。
AIEO対策の基本概念
| 項目 | 内容 |
| 対象 | ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなどの生成AI |
| 目的 | AIによる引用・推奨の獲得、間接的な流入増加 |
| 主な施策 | 構造化データ、E-E-A-T強化、明確な回答提示、llms.txt設定 |
| 効果 | ブランド認知向上、信頼性向上、中長期的なコンバージョン増加 |
| 測定方法 | AI引用確認、ブランド検索増加、ダイレクト流入増加 |
AIOとはどういう意味ですか？
AIOは「AI Optimization」の略で、AIに対する最適化全般を指す用語として使われることがあります。ただし、AIOよりも「AIEO（AI Engine Optimization）」の方が、より具体的で正確な表現として使われています。
なお、「AIO」は「All In One（オールインワン）」の略としても使われるため、AI関連の文脈では混乱を避けるために「AIEO」を使用することをお勧めします。実際の最適化施策の内容は、AIOとAIEOで基本的に同じです。
AIOとAIEOの使い分け
| 用語 | 正式名称 | 使用場面 | 推奨度 |
| AIEO | AI Engine Optimization | AI最適化の専門的な議論 | ◎ 推奨 |
| AIO | AI Optimization | 一般的な会話 | ○ 使用可 |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成エンジン全般の最適化 | ○ 使用可 |
SEOとAIOの違いは何ですか？
SEOは「検索エンジン最適化」、AIO（AIEO）は「AI最適化」を指し、最適化の対象が異なります。SEOは人間が検索エンジンを使用して情報を探すことを前提としているのに対し、AIEOは生成AIが情報を引用・推奨することを前提としています。
ただし、両者は多くの共通点があり、高品質なコンテンツ、E-E-A-T、構造化データなど、多くの施策が重複します。
SEOとAIEOの比較
| 項目 | SEO | AIEO |
| 対象 | Google、Yahoo!などの検索エンジン | ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AI |
| ユーザー行動 | キーワード検索→結果リスト→クリック | AI質問→AI回答→引用元確認（任意） |
| 重要な施策 | キーワード最適化、被リンク獲得、ページ速度 | 構造化データ、明確な回答提示、E-E-A-T |
| 測定方法 | Search Console、Analytics | 手動確認、間接指標 |
| 効果の現れ方 | 流入数増加、検索順位向上 | 引用数増加、ブランド認知向上 |
GEOとAIOの違いは何ですか？
GEO（Generative Engine Optimization）は「生成エンジン最適化」、AIEO（AIO）は「AI最適化」を指し、対象となる技術の範囲が微妙に異なります。GEOはGoogle SGE、Bing ChatなどのWeb検索機能を持つ生成AI全般を対象とするのに対し、AIEOはChatGPTやClaudeなどのテキスト生成AI全般を対象とします。
ただし、実際の最適化施策はほぼ同じで、構造化データの実装、高品質コンテンツの作成、E-E-A-Tの強化などが中心となります。
GEOとAIEOの対象範囲
| 用語 | 対象AI | 特徴 | 最適化施策 |
| AIEO | ChatGPT、Claude、Geminiなど | AIエンジン全般 | 構造化データ E-E-A-T 明確な回答 |
| GEO | Google SGE、Bing Chat、Perplexityなど | 生成AI | 構造化データ E-E-A-T 明確な回答 |
AIEO対策は今すぐ始めるべきですか？
AIEO対策は今すぐ始めることをお勧めします。理由は以下の通りです。
- ChatGPTの週間アクティブユーザーは2024年に4億人を突破し、AI利用者が急速に増加している
- SEO対策の多くがAIEO対策と重複するため、追加コストが少ない
- 早期に始めることで競合他社より先行者利益を得られる
- 効果が現れるまでに時間がかかる
ただし、SEO対策をおろそかにせず、両者を並行して実施することが重要です。
AIEO対策を今始めるべき理由
| 理由 | 具体的な状況 | 対策の緊急度 |
| AI利用者の急増 | ChatGPTユーザー4億人突破、企業での導入拡大 | 高 |
| 競合の先行 | 一部企業がAIEO対策を開始、差別化の機会 | 高 |
| 効果発現の時間 | 効果が出るまで3-6ヶ月、早期着手が有利 | 高 |
| SEOとの重複 | 既存のSEO施策の延長で実施可能 | 中 |
| 将来の主流化 | AI検索が一般化する前の準備期間 | 中 |
AIEOを始めるには何から手をつければいいですか？
AIEO対策を始める際の優先順位は以下の通りです。
- 構造化データの実装（Article、Organization、Product スキーマ）
- E-E-A-Tの強化（企業情報、著者情報、専門資格の明示）
- 明確な回答の提示（結論先出し、FAQ形式）
- 高品質コンテンツの作成（正確性、網羅性、独自性）
これらの施策は費用対効果が高く、SEO対策にも役立つため、最初に取り組むべきです。
AIEO対策の優先順位
| 優先度 | 施策 | 実施しやすさ | 効果 | 期間 |
| 最優先 | 構造化データ実装 | 中 | 高 | 1-2週間 |
| 最優先 | E-E-A-T強化 | 高 | 高 | 2-4週間 |
| 高 | 明確な回答提示 | 高 | 中 | 1-2週間 |
| 高 | 高品質コンテンツ | 中 | 高 | 継続的 |
| 中 | llms.txt設定 | 高 | 低 | 1日 |
AIEO対策に使えるツールはありますか？
現時点では、AIEO専用のツールは限定的ですが、以下のツールが活用できます。
- Google構造化データテストツール（構造化データの検証）
- ChatGPT、Claude、Gemini（自社サイトの引用状況確認）
- Google Analytics（AI経由の流入測定）
- Google Search Console（間接的な効果測定）
- Screaming Frog（構造化データの一括確認）
将来的にはAIEO専用のツールが登場する可能性がありますが、現時点では既存ツールの組み合わせで対応可能です。
AIEO対策で活用できるツール
| ツール名 | 用途 | 料金 | AIEO活用方法 |
| Google構造化データテストツール | 構造化データ検証 | 無料 | Schema.orgの実装確認 |
| ChatGPT Plus | AI引用確認 | 月$20 | 自社サイト引用状況のチェック |
| Google Analytics | アクセス解析 | 無料 | AI経由流入の間接測定 |
| Screaming Frog | SEOクローリング | 無料〜年£149 | 構造化データの一括確認 |
| schema.org ジェネレーター | 構造化データ生成 | 無料 | マークアップコードの自動生成 |
AIEOはSEOに代わるものですか？
AIEOはSEOに代わるものではなく、SEOを補完する施策です。理由は以下の通りです。
- 現時点では検索エンジン経由の流入が圧倒的に多い
- AI利用者は増加しているが、まだ検索エンジン利用者の方が多い
- AIEO対策の多くはSEO対策と重複しており、両立可能
- 複数の流入経路を確保することでリスク分散ができる
将来的にAI検索が主流になる可能性はありますが、現在はSEOとAIEOの両方を実施することが最適です。
SEOとAIEOの関係性
| 観点 | 現在（2025年） | 将来予測（2030年） |
| 検索エンジン利用 | 圧倒的に主流 | 依然として重要 |
| AI検索利用 | 急速に増加中 | 主流の一つ |
| 最適戦略 | SEO + AIEO並行実施 | SEO + AIEO並行実施 |
| 施策の重複 | 70%程度重複 | 80%程度重複 |
| 推奨アプローチ | 両方実施、SEO優先 | 両方実施、バランス重視 |
AIEO対策とSEO対策の共通点とは？
AIEO対策とSEO対策の共通点は約70%で、以下の施策が重複します。
- 高品質コンテンツの作成（正確性、網羅性、独自性）
- E-E-A-Tの強化（専門性、権威性、信頼性、経験）
- 構造化データの実装（Schema.orgマークアップ）
- 被リンク・サイテーションの獲得
- 明確な情報の提示
- 定期的な情報更新
これらの共通施策を優先的に実施することで、SEOとAIEOの両方で効果を得られます。
SEOとAIEOの共通施策
| 施策カテゴリー | 具体的な施策 | SEO効果 | AIEO効果 | 実施優先度 |
| コンテンツ品質 | 正確性、網羅性、独自性の向上 | ◎ | ◎ | 最高 |
| E-E-A-T強化 | 専門性、権威性、信頼性の明示 | ◎ | ◎ | 最高 |
| 構造化データ | Schema.org実装 | ○ | ◎ | 高 |
| 被リンク獲得 | 権威サイトからのリンク | ◎ | ○ | 高 |
| 情報更新 | 定期的なコンテンツ更新 | ◎ | ◎ | 高 |
個人ブログでもAIEO対策は必要ですか？
個人ブログでもAIEO対策は有効です。例えば、以下の場合、AIEO対策をすることで成果につながりやすくなります。
- 専門分野のブログ（医療、法律、金融、技術など）
- 収益化を目指すブログ（アフィリエイト、商品販売）
- ブランディングが重要なブログ（専門家としての認知向上）
ただし、個人ブログでは企業サイトほど権威性が高くないため、実体験や独自の視点を重視し、ニッチな分野で専門性を確立することが重要です。趣味ブログの場合、AIEO対策の優先度は低めです。
個人ブログでのAIEO対策の必要性
| ブログタイプ | AIEO対策の必要性 | 重要な施策 | 期待効果 |
| 専門分野ブログ | 高 | E-E-A-T強化、構造化データ | 専門家として認知、引用増加 |
| 収益化ブログ | 高 | 商品レビュー最適化、FAQ充実 | コンバージョン率向上 |
| 趣味ブログ | 低 | 基本的なSEO対策で十分 | ブランド認知向上 |
| 個人ブランディング | 中 | 著者情報強化、独自コンテンツ | 個人の権威性向上 |
AIEO対策にかかる費用はどのくらいですか？
AIEO対策の費用は実施方法により大きく異なります。
- 自社実施の場合：月1-5万円（ツール費用、人件費込み）
- 外部委託の場合：月10-50万円（代行会社により変動）
- 初期費用：10-30万円（構造化データ実装、サイト分析）
多くの施策がSEO対策と重複するため、SEO対策の延長として実施すれば追加費用を抑えられます。個人ブログや小規模サイトの場合、月1-3万円程度から始められます。
AIEO対策の費用目安
| 実施方法 | 月額費用 | 初期費用 | 含まれる内容 |
| 自社実施 | 1-5万円 | 5-15万円 | ツール費用、担当者人件費、学習コスト |
| 部分委託 | 5-20万円 | 10-25万円 | 構造化データ実装、コンテンツ改善支援 |
| 全面委託 | 20-50万円 | 20-50万円 | 戦略策定、実装、効果測定、レポート |
| 大企業向け | 50万円〜 | 100万円〜 | 包括的AIEO戦略、複数サイト対応 |
AIEOの効果が出るまでの期間はどのくらいですか？
AIEO対策の効果が現れる期間は施策により異なりますが、一般的には以下の通りです。
- 構造化データ実装：1-2ヶ月
- コンテンツ品質改善：2-4ヶ月
- E-E-A-T強化：3-6ヶ月
- 被リンク・サイテーション獲得：6ヶ月以上
SEO対策と同様に、継続的な施策が重要で、短期的な効果を期待するよりも、中長期的な視点で取り組むことが成功の鍵です。
AIEO効果の現れる期間
| 施策 | 効果発現期間 | 効果の持続性 | 注意点 |
| 構造化データ実装 | 1-2ヶ月 | 高 | 技術的な正確性が重要 |
| 明確な回答提示 | 2-3ヶ月 | 中 | 継続的な改善が必要 |
| コンテンツ品質向上 | 3-4ヶ月 | 高 | 継続的な更新が必要 |
| E-E-A-T強化 | 3-6ヶ月 | 非常に高 | 長期的な取り組み |
| 被リンク獲得 | 6ヶ月以上 | 非常に高 | 継続的な努力が必要 |
WordPress（ワードプレス）でAIEO対策はできますか？
WordPressでのAIEO対策は十分可能で、以下のプラグインやテーマ機能を活用できます。
- Yoast SEO（構造化データ自動生成）
- Schema & Structured Data for WP（詳細な構造化データ設定）
- All in One SEO Pack（包括的なSEO・AIEO対策）
- Custom Post Type UI（コンテンツ構造の最適化）
WordPressは構造化データやセマンティックHTML実装がしやすく、AIEO対策に適したプラットフォームです。以下に主なプラグインをまとめましたので、効率良くAIEO対策を進めるために、お役立てください。
WordPressでのAIEO対策に使えるプラグイン
| プラグイン名 | 料金 | AIEO関連機能 | 推奨度 |
| Yoast SEO | 無料〜年$99 | 構造化データ自動生成、FAQ schema | ◎ |
| Schema Pro | 年$79〜 | 詳細な構造化データ設定 | ○ |
| RankMath | 無料〜年$59 | 包括的SEO・構造化データ対応 | ○ |
| WP Recipe Maker | 無料〜年$59 | レシピ・商品の構造化データ | △ |
| FAQ Schema | 無料 | FAQ構造化データ専用 | ○ |
これらのFAQを参考に、自社の状況に応じてAIEO対策を計画的に進めることをお勧めします。重要なのは、SEO対策をベースとして、AIEOの要素を段階的に追加していくことです。
「AIEOとは」「対策のコツ」「SEOとの連携」を理解して飛躍しよう！
AIEO対策は、AI時代に必須の戦略です。本記事で紹介した対策を実装することで、生成AIが自動的にあなたのサイトを推奨してくれるようになります。成功の鍵は、ユーザーファーストの姿勢です。AIを騙すテクニックではなく、正確で価値のあるコンテンツを作成することが、最も確実で効果的です。
今すぐ始めるべき3つの行動：
- 構造化データの実装（今週中） – GoogleテストツールでSchema.orgを実装
- 著者情報の充実（今週中） – プロフィール、資格、実績を詳しく記載
- ChatGPTでの確認（今月中） – 自社サイトの引用状況を定期的にチェック
AIEO対策とSEO対策は70%重複しており、追加コストを抑えながら両方の効果を得られます。6ヶ月～1年の継続的な施策で、ブランド認知、問い合わせ増加、売上向上など、大きなビジネス効果が期待できます。
生成AIの時代で飛躍するために、今から着実にAIEO対策を進めてください。
経験ゼロ・ド素人から月収110万円超えをしたWebマーケティング・SEO対策のプロが稼ぐコツ・健康・農業・子育てなどの情報をお届け（10年以上の実績・大手企業との取引経験多数）日々の生活を通して役立つ情報を発信しています。
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