AI検索エンジン(ChatGPT、Gemini、Perplexityなど)の普及により、「Google検索での上位表示だけでは不十分」と懸念する企業が増えています。一方で、AIEO対策の具体的な実装方法は明確ではなく、「何から始めたらよいか分からない」という声も聞かれます。
本記事では、AIEO対策の中核である「E-E-A-T強化」について、実装可能な具体的な方法から、注意すべきリスク、効果測定までを、わかりやすくまとめました。最後まで読むと、以下のメリットを感じられるでしょう。
本記事を読むメリット
🎯 E-E-A-TとAIEO対策の関係性を明確に理解できる
- 「Experience(経験)」「Expertise(専門性)」「Authoritativeness(権威性)」「Trustworthiness(信頼性)」の4つの要素が、なぜAIEO対策に必須であるかが分かります
📈 業種別・具体例による実装方法が身につく
- マーケティング会社の事例を中心に、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
- 「自社に合わせた実装」が可能になる実装テンプレートを提供
🛡️ 5つの実装リスクを理解し、長期的な成果につなげられる
- ペナルティ、ハルシネーション、情報放置、事実と意見の混同、ユーザー体験の損失など、よくある失敗を事前に回避できます
💡 AIEO対策の効果を正確に測定し、改善できる
- ChatGPT・Gemini、GA4、Google Search Console、Ahrefsという4つのツールを活用した測定方法を習得
- データに基づいた継続的な改善が実現できます
🚀 SEO対策との相乗効果で、複数の検索方式での露出を同時に拡大
- AIEO対策とSEO対策の違いを理解し、E-E-A-T強化を中軸に両立させる戦略が身につきます
- AI時代での競争優位性の構築方法を習得
逆に本記事を読まないままでいると、以下のようなチャンスを逃すリスクが高まるのでご注意ください。
本記事を読まないデメリット
❌ AI検索での露出を失う – 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 – 「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、市場シェア縮小につながります
❌ 中長期的なブランド資産が構築できない – AI検索での認知度拡大の機会を逃し、将来的な営業活動の効率が低下します
❌ SEO効果も連動して低下 – E-E-A-T強化はSEO評価にも直結するため、従来のGoogle検索からの流入も減少するリスクがあります
❌ 実装リスクで逆効果になる可能性 – 誤った施策(ペナルティ、ハルシネーション)により、AI検索での露出が激減する可能性も存在します
AIEO対策と聞くと、「難しい技術的対応が必要」と思う方も多いでしょう。しかし実際には、E-E-A-T強化という「基本的で実装可能な施策」を継続することで、AI検索での露出が飛躍的に向上します。
本記事を読み、「自社に合わせたAIEO戦略」を立案・実装し、AI時代の到来をチャンスに変えましょう。
目次
- 1 E-E-A-Tとは?Google・Claude・GensparkなどがAIEO対策で視する評価基準を解説
- 2 なぜAIEO対策でE-E-A-Tが重要?取り組むメリット・デメリットをわかりやすく解説
- 3 E-E-A-T強化でAIEO対策をした方が良い企業・おすすめできない企業は?
- 4 AEIO対策におけるE-E-A-Tの成功事例は?llms.txt導入でAI Overview表示率50%に上昇など
- 5 E-E-A-Tの全項目に効果が期待できるAIEO対策とは?5つの実践施策を紹介
- 6 E-E-A-Tの各要素別に見るAIEO対策とは?具体的なやり方を紹介
- 7 AIEO対策におけるE-E-A-Tの注意点とは?5つの実装リスクと回避策をわかりやすく解説
- 8 E-E-A-Tの効果を測定する方法とは?AEIO対策の質を高める改善策を解説
- 9 E-E-A-T・AIEO対策が気になる人によくある質問
- 10 まとめ:E-E-A-T強化でAIEO対策・SEO対策の相乗効果を狙おう
E-E-A-Tとは?Google・Claude・GensparkなどがAIEO対策で視する評価基準を解説
AIEO対策で重視されるE-E-A-Tとは、読者に役立つ情報と裏付けるための、以下の4つの基準を指します。
| 各要素の意味 | 各要素の詳細 |
| E:経験 (Experience) | コンテンツ作成者が実際にそのテーマに携わった経験や知見を持っているか。実体験に基づいた情報や、一次情報の提供が重要。例:実際に製品を使用した体験談、現場での実践結果など |
| E:専門性 (Expertise) | その分野に関する深い知識やスキルに基づいた内容であるか。資格、研究歴、実績などが裏付けとなる。専門用語を正しく使い、最新の研究成果を反映することも効果的 |
| A:権威性 (Authoritativeness) | その人や組織が分野内でどれほど認められているか。資格や実績に加え、業界での地位や受賞歴、著名メディアへの掲載実績などが証拠となる。専門家からの推薦や外部評価も有効 |
| T:信頼性 (Trustworthiness) | 情報が正確で客観的かつ偏りがないか。事実確認、複数ソースからの裏付け、参考文献の明示などが必須。著者の経歴や所属、更新日を明記することも効果的。Trustは他の3要素を支える最も重要な要素※ ※Google検索品質評価ガイドライン |
参考: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
E-E-A-Tを強化すると、AIから「安心して利用できる役立つ情報」として判断され、AI検索時の結果に引用されやすくなるため、AIEO対策として有効です。
試しに藤崎が「AI Overviewで表示されるためにE-E-A-Tは有効ですか?」とGoogleで検索したところ、以下のように「はい、GoogleのE-E-A-T (経験、専門性、権威性、信頼性) は、AI Overviewに表示されるために非常に有効です。というよりも、AI OverviewはE-E-A-Tの原則に基づいて構築されたGoogleの既存の検索システムを基盤としているため、E-E-A-Tは不可欠な要素となっています。」と表示されたため、SGEの点からもGoogleはE-E-A-Tを重視していると考えられます。

※参考:AI Overviewで表示されるためにE-E-A-Tは有効ですか? – Google 検索
生成AIを使って情報を発信しても、E-E-A-Tの要素があればAIでの露出効果がアップするとされています。
その理由はGoogle公式サイトに「読者に役立つ情報であれば、AIを使ったかどうかはコンテンツの評価に関係ない」と記載されているからです。
※参考:AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス|Google Search Central Blog
E-E-A-Tの強化はSEO対策でも重要であり、E-E-A-Tが優れていると特定できる要素を組み合わせることで、高評価を得やすくなるとされています。
────引用────
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。
────引用────
※参考: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
特に医療・金融・法律などのYMYL(Your Money or Your Life)ジャンルでは、E-E-A-Tが検索順位やAI引用の評価に影響を与えやすい点を把握しておきましょう。
Claude(Anthropic社)の公式情報:「E-E-A-T」と呼んでいないが役立つ情報を提供するよう訓練されている
Googleと同様、Claudeを提供しているAnthropic社も、以下の通りE-E-A-Tを重視しています※Anthropic社は「E-E-A-T」と呼んでいませんが、「正直(honest)」「役立つ(helpful)」「無害(harmless)」という共通点があるため、意味はほぼ同じと考えられます。
以下に該当ページのキャプチャー画像と、日本語訳を貼り付けます。
────引用────

コンテンツのモデレーションは、デジタルアプリケーションにおいて安全で尊重され、生産的な環境を維持する上で極めて重要な要素です。
(中略)
AnthropicはすべてのClaudeモデルを正直で助けやすく無害に訓練しています。これにより、クロードは使用されたプロンプトに関わらず、特に危険と判断されたコンテンツ(利用規約に準拠)をモデレートすることがあります。例えば、成人向けウェブサイトがユーザーに露骨な性的コンテンツを投稿させたい場合、クロードはプロンプトでモデレーションを禁止しているにもかかわらず、過激なコンテンツをモデレーションが必要とフラグ付けしてしまうことがあります。モデレーションソリューションを構築する前に、AUPの確認をお勧めします。
────引用────
引用:Content moderation – Claude Docs
Anthropic社の言うコンテンツモデレーションとは、有害・不正確・誤解を招くコンテンツを排除し、安全で信頼性の高い情報のみを提供する仕組みのことで、「HHH(3H)原則」と呼ぶ人がいます。HHH(3H)原則」の内容・E-E-A-Tとの関連は、以下の表をご覧ください。
Anthropic社の「HHH(3H)原則」
| Anthropic社の原則 | E-E-A-Tとの対応 | 意味 |
| Honest(正直) | T:信頼性(Trustworthiness) | 正確で偏りのない情報を提供する |
| Helpful(助けになる) | E:経験(Experience)E:専門性(Expertise) | ユーザーにとって有用で実践的な情報を提供する |
| Harmless(無害) | T:信頼性(Trustworthiness) | 誤情報や有害なコンテンツを排除する |
このようにAnthropic社は「HHH(3H)原則」で、E-E-A-Tと同じ意味合いでコンテンツ品質を重視しているため、ユーザーに有益な信頼性のある情報発信は、AIEO対策に効果があると考えられます。
Gensparkの公式情報:AI OverviewによりAIEO対策におけるE-E-A-Tの重要性が高まっている
AI検索エンジン・AIエージェント関連の事業を展開しているMainFunc社(Genspark)も、以下の通りAI検索への対策としてE-E-A-T戦略が重要だと発信しています。
────引用────
AI時代におけるE-E-A-T戦略
AI検索への対応
GoogleのAI Overview(AIによる概要表示)の導入5により、E-E-A-Tの重要性はさらに高まっています。AIが膨大な情報を処理する時代だからこそ、実際の経験こそが差別化要因6となるのです。
────引用────
引用:信頼される情報発信の鍵!Googleも重視するE-E-A-Tの強化戦略とは? – Genspark
上記のような「AIEO対策におけるE-E-A-Tの重要」との認識は、Webマーケティング業界やSEO対策会社も、おおよそ同じです。
なぜAIEO対策でE-E-A-Tが重要?取り組むメリット・デメリットをわかりやすく解説
AIEO対策においてE-E-A-Tを強化することは、AI検索時代の不可欠な戦略です。しかし、すべての企業にとって有益とは限りません。以下のメリットとデメリット双方を理解し、自社に合う判断をしましょう。
【メリット・デメリット簡易比較表】
| メリット | デメリット |
| 引用率向上(マイナビ事例:21%→50%) | 効果が見えるまで数ヶ月~数年 |
| 意欲の高いユーザー獲得 | リソース負担が大きい |
| 3~5年での競争優位性確保 | アルゴリズム更新で無効化の可能性 |
| 信頼性重視企業・YMYL領域 | 短期KPI重視企業には不向き |
次の項目から、適切にAIEO対策を進めるために役立つ、上記の「E-E-A-Tを強化するメリット・デメリット」をわかりやすくお伝えしていきます。
メリット:AI検索での引用率向上・質の高い流入獲得・長期的な優位性確保
AIEO対策におけるE-E-A-T強化は、AI時代に対応するための多くのメリットがあります。以下の3つの効果を理解することで、E-E-A-T対策の実装判断ができます。
| メリット | 具体的な効果 | ビジネスインパクト |
| AI検索での引用率向上 | – コンテンツの信頼性・正確性・専門性が満たされると、AIが「根拠として適切」と判断- Google AI OverviewsやPerplexityなどから引用されやすくなる- マイナビ事例:llms.txt導入で6サイト全てのAI Overview表示率が21%→50%に上昇 | 従来の検索結果では見落とされていたユーザーにも露出増加により到達可能。ブランド認知度の向上に貢献 |
| 質の高い流入獲得 | – AI検索経由の流入は「意欲の高いユーザー」が多い傾向- ユーザーが既に情報収集を進めている段階でのクリック- Google公式発表:AI Overview内のリンククリックは従来の検索結果よりも質が高い- 滞在時間・コンバージョン率が向上 | 単なるアクセス数増加ではなく、購買意欲の高いユーザー獲得が可能。売上やリード獲得に直結しやすい |
| 長期的な優位性確保 | – AI検索での露出がSEO対策と同等以上の重要性を持つようになる- E-E-A-T強化は「長期的な基盤構築」- 今から対応する企業と、後回しにする企業では3~5年後に大きな差が発生- YMYL領域(医療・金融・法律)では必須化 | 競合他社との差別化が可能。AI時代のデジタル戦略における競争優位性を確保できる |
特にYMYL領域(医療・金融・法律など、誤情報が重大な害をもたらす分野)に属する企業にとって、E-E-A-T強化は競争力の維持に不可欠な施策になりつつあります。早期に対応することで、AI検索時代における市場優位性を確保できます。
デメリット:リソース負担の増加・アルゴリズム依存リスク・即効性の欠如
AIEO対策におけるE-E-A-Tには、以下のデメリットもあります。
| デメリット | 具体的な課題 | 対象企業への影響 |
| リソース負担の増加 | – 著者プロフィール・実績の整理- 外部サイトからの言及数を増やすPR活動- 出典調査・ファクトチェック・定期的な更新- llms.txt / llms-full.txt設置と維持 | 中小企業や個人ブログでは、これらのリソース確保が困難。特に「外部サイトからの言及を増やす」という営業活動は、時間と人手を要するため、実装障壁が高い |
| アルゴリズム依存リスク | – AI検索エンジンのアルゴリズムは日々進化- サービスごとに評価基準が異なる(Google AI Overviews、Perplexity、Genspark など)- 6ヶ月後のアップデートで評価が急変する可能性 | 現在成功している施策も、今後保証されない。「永遠に有効」ではなく「常に改善が必要」という前提で取り組む必要があり、運営の継続性が求められる |
| 即効性の欠如 | – 資格取得による専門性の証明:数ヶ月~数年- 外部メディア掲載実績の積み上げ:数ヶ月~数年- 効果測定が難しく、短期的な成果が見えにくい | 短期的な流入増加・売上向上を期待する企業には不向き。緊急性の高い案件や短期KPI達成が求められる場合、E-E-A-T対策は優先順位が低くなりやすい |
E-E-A-T対策は「全か無か」ではなく、自社の状況に応じた「段階的な実装」が現実的です。まずは可能な範囲でE-E-A-T要素を強化し、効果を測定しながら施策を拡大していくアプローチが推奨されます。リソースに限りのある組織の場合、「Trustworthiness(信頼性)」の強化から開始し、その後「Experience(経験)」「Expertise(専門性)」「Authoritativeness(権威性)」へと段階的に拡大することで、持続可能なAIEO対策を実現できます。
E-E-A-T強化でAIEO対策をした方が良い企業・おすすめできない企業は?
E-E-A-T強化によるAIEO対策がおすすめな企業、おすすめできない企業の特徴は、以下の比較表をご覧ください。
【おすすめ企業・おすすめできない企業の比較表】
| 判断基準 | おすすめな企業 | おすすめできない企業 |
| ビジネス戦略 | 長期的視点での成長を目指す企業 | 短期的ROI達成が最優先の企業 |
| ブランド戦略 | ブランド力強化と市場での優位性確保を重視 | 即座の売上増加・流入数増加が必須 |
| リソース | 継続的な運用体制を構築できる | 最小限のリソースで成果を求める |
| 業界特性 | YMYL領域(医療・金融・法律など)で信頼性が重要 | ビジネス環境の急速な変化に対応が必要 |
| 実装期間 | 数ヶ月~数年単位での施策実施が可能 | 数週間~1ヶ月以内の即効性が求められる |
ビジネスモデルやリソース状況などによって、AIEO対策としてのE-E-A-T強化がおすすめかどうかが異なります。また「やるか、やらないか」ではなく、少しずつ進めるなどの検討も大切です。ここから、AIEO対策としてのE-E-A-T強化がおすすめな企業と、おすすめできない企業の特徴をわかりやすく解説します。
E-E-A-T強化でのAIEO対策がおすすめな企業:長期的な競争優位性を重視する
E-E-A-T強化によるAIEO対策は、以下の特徴を持つ企業におすすめです。
- 長期的視点でのビジネス成長を目指す企業
- ブランド力強化と市場での優位性確保を重視する企業
- 継続的な運用体制を構築できる企業
- YMYL領域(採用・医療・金融など)で信頼性が重要な企業
これらの企業は、AI検索での露出増加と質の高い顧客獲得が期待できます。特にYMYL領域では、E-E-A-T対策が必須です。
1. 長期的視点でのビジネス成長を目指す企業
E-E-A-T強化は「3~5年後の市場優位性を確保する」ためのAIEO対策で、以下に該当する企業におすすめです。
長期的視点でのビジネス成長を目指す企業の例
- BtoB企業で、顧客との長期的な信頼関係が売上に直結する企業
- サブスクリプションモデルで、顧客のLTV(生涯価値)を最大化したい企業
- 新規市場への参入を検討しており、ブランド認知度を段階的に高めたい企業
BtoB企業を中心に、長期的な顧客関係構築が売上に直結する企業では、AI検索での継続的な露出がブランド資産となります。
2. ブランド力強化と市場での優位性確保を重視する企業
以下のようなブランド力強化を目指す企業にとって、AIEO対策によるAI検索での引用は「第三者からの信頼の証」となるため、E-E-A-T強化がおすすめです。
ブランド力強化を重視する企業の例
- 業界内での権威性を高め、専門家として認知されたい企業
- 競合他社との差別化が難しく、信頼性で勝負したい企業
- メディア露出やPR活動を積極的に行っている企業
PR活動を積極的にしている企業は、外部サイトからの言及獲得が比較的容易なため、E-E-A-Tを強化しやすいでしょう。
3. 継続的な運用体制を構築できる企業
定期的なコンテンツ更新やファクトチェックなど、継続的なAIEO対策できる企業は、E-E-A-T強化との相性が良い点から、以下に当てはまる場合におすすめです。
継続的な運用体制がある企業の例
- 社内にSEO担当者やコンテンツマーケティングチームがある企業
- 外部のSEOコンサルタントやライティング会社と継続契約している企業
- 定期的なコンテンツ更新・改善を社内文化として定着できる企業
専任担当者や外部パートナーがいる企業は、E-E-A-T対策を仕組み化でき、持続的なAIEO対策が可能になります。
4. YMYL領域(採用・医療・金融など)で信頼性が重要な企業
以下のようなYMYL領域(健康・金融・法律など)は、GoogleがE-E-A-Tを厳しく評価する点から、AIEO対策としてのE-E-A-T強化がおすすめです。
YMYL領域に属する企業の例
- 医療機関・クリニック・薬局などの医療サービス提供企業
- 金融機関・保険会社・FP(ファイナンシャルプランナー)などの金融サービス企業
- 法律事務所・行政書士・司法書士などの法律サービス企業
- 人材紹介会社・採用支援サービスなどのキャリア関連企業
YMYL領域にもかかわらずE-E-A-T対策をしなければ、AI引用率が低くなりやすいので、他のジャンルより重要度が高いといえます
E-E-A-TでのAIEO対策がおすすめできない企業:短期的な成果を最優先する
短期的な成果を最優先する企業にとって、継続的な運用が必要なAIEO対策としてのE-E-A-T強化は優先度が低い点から、以下に該当する場合は他の施策を優先することを検討しましょう
- 短期的ROI達成が最優先の企業
- 最小限のリソースで成果を求める企業
- ビジネス環境の急速な変化に対応が必要な企業
これらの企業は、短期的な成果を優先し、ビジネスが安定してから中長期的なE-E-A-T対策に取り組むことが現実的です。
1. 短期的ROI達成が最優先の企業
短期的なROI達成が最優先の企業にとって、AIEO対策としてのE-E-A-T強化は中長期的な施策であり、以下に該当する場合は他の施策から検討する選択肢があります。
短期的な成果重視の企業の例
- 短期的ROI達成が最優先の企業
- 最小限のリソースで成果を求める企業
- ビジネス環境の急速な変化に対応が必要な企業
これらの企業にとって、E-E-A-T強化は中長期的な投資であり、ビジネスが安定してから取り組むことが現実的です。短期間での成果が必要な場合は、以下の施策から優先順位を決めることをおすすめします。
代替施策:短期的成果を出すための優先施策
- リスティング広告やSNS広告などの即効性の高い施策
- 既存顧客へのメールマーケティングやリマーケティング
- 短期的なキャンペーンやプロモーション
2. 最小限のリソースで成果を求める企業
AIEO対策としてのE-E-A-T強化には、著者プロフィール整理や出典調査など継続的な作業が必要であり、リソースが限定的な企業では実装が難しい点から、以下に該当する場合は低コストな施策から検討する選択肢があります。
リソース限定の企業の例
- 個人事業主や少人数チームで運営しており、Webマーケティングに割ける時間が限られている企業
- 予算が少なく、外部パートナーへの委託が難しい企業
- Webサイト運営が優先業務ではなく、他の業務に注力したい企業
これらの企業にとって、E-E-A-T強化は投資効率が低いため、別の施策で段階的に対応することが現実的です。
代替施策:リソース限定企業向けの低コスト施策
- 既存コンテンツのリライト・改善(低コストで効果が見込める施策)
- SNSやYouTubeなど、他のチャネルでの情報発信
- Googleビジネスプロフィールなど、無料ツールの活用
3. ビジネス環境の急速な変化に対応が必要な企業
トレンドやニーズが短期間で変化する業界では、長期的な観点で取り組むAIEO対策だと迅速な対応が難しい点から、以下に該当する場合はE-E-A-T強化以外の施策を検討しましょう。
ビジネス環境が急速に変化する企業の例
- ファッション・トレンド商品を扱うEC企業
- スタートアップ企業で、事業方針が頻繁に変更される企業
- 短期間でのピボット(事業転換)が予想される企業
上記の企業にとって、E-E-A-T強化は経営方針の変化に対応しづらいため、即応性を重視した以下のような施策が効果的です。
代替施策:ビジネス変化への即応性を重視する施策
- トレンドに即応したコンテンツ制作(スピード重視)
- インフルエンサーマーケティングやバイラルマーケティング
- 短期間でのA/Bテストと施策の最適化
「E-E-A-T強化がおすすめの企業、そうでない企業の特徴を見て、当社がAEIO対策に取り組むべきかどうかがわかった!けど、具体的な成功事例を見てから施策を始めたい?」という方のため、次は実際の成功事例や、期待できる架空の成功事例をお伝えします。
AEIO対策におけるE-E-A-Tの成功事例は?llms.txt導入でAI Overview表示率50%に上昇など
AIEO対策としてE-E-A-T強化を実施した企業では、AI Overview表示率の大幅向上や検索流入増加など、具体的な成果が報告されています。以下では、実在する3つの成功事例を紹介します。
これらの事例から、E-E-A-T強化による具体的な施策内容と効果を確認できます。自社のAIEO対策の参考として、実装可能な施策を検討してみましょう。
実例:表示回数43倍・検索順位20ランクアップなどの成功事例がある
AIEO対策としてE-E-A-T強化を実施した企業では、AI Overview表示率の大幅向上や検索流入増加など、具体的な成果が報告されています。以下では、実在する3つの成功事例を紹介します。
これらの事例から、E-E-A-T強化による具体的な施策内容と効果を確認できます。自社のAIEO対策の参考として、実装可能な施策を検討してみましょう。
実例1:AI Overviewした当ブログのAIEO対策事例
当ブログでは農業関係の方に役立つ情報も発信しており、キーワード「農業補助金 おかしい」の記事がAI Overviewで2番目に表示され、Google検索結果での表示回数が43倍に増えました。
【E-E-A-T対策をして得られた結果】
当ブログで検索表示回数が43倍に増加
※AI Overviewで2番目に表示されたため
【実施したE-E-A-T対策】
一次情報(公的機関のデータ・実際口コミ情報)追加
文章のブラッシュアップ※情報をわかりやすく解説
上記の成功事例につながったAIEO対策は、政府関連の情報や、Yahoo!知恵袋に投稿されていた実際の口コミの紹介など、一次情報によるE-E-A-T強化です。具体的な書き方については、本記事の項目「信頼性の高い情報の活用」で解説します。
実例2:コンテンツ改善で表示回数130%向上・検索順位2位獲得
株式会社揚羽が運営するメディア「Ageha MAGAZINE」では、ブランディング専門会社としての権威性強化や、上場企業であることから信頼性をアピールするなどのE-E-A-T強化をしたところ、検索エンジンでの表示回数が約130%に向上し、「AI検索での言及増加により指名検索が20-40%増加」「AI経由の見込み顧客はCVRが15-25%向上」「競合他社に対する優位性を確立」などのAIEO対策効果が期待できるとしています。
────引用────
株式会社揚羽 自社メディアでの実証結果
対象:自社オウンドメディア「Ageha MAGAZINE」
実施施策:
ブランディング専門企業としての権威性強化
コーポレートブランドエンティティの最適化
上場企業としての信頼性訴求
結果:
検索エンジン表示回数が約130%に向上
「ブランディング」関連キーワードが22位から2位に上昇
質の高いブランディング案件の問い合わせが増加
業界でのソートリーダーシップが確立
成功事例に共通する特徴
具体性:具体的な数値や事例を提供
信頼性:一次情報や実体験に基づく情報を重視
構造化:AIが理解しやすい明確な情報構造
継続性:定期的な情報更新と改善の継続
期待できる効果
ブランド認知度・信頼性向上:AI検索での言及増加により指名検索が20-40%増加
質の高いビジネス機会創出:AI経由の見込み顧客はCVRが15-25%向上
業界リーダーポジションの確立:競合他社に対する優位性を確立
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※引用:AIOとは?AI検索最適化の基本から対策方法まで徹底解説|株式会社揚羽(AGEHA Inc.)
上記の通り、E-E-A-Tの強化はAIEO対策につながるとする企業は少なくありません。実際、多くのマーケティング会社やSEO対策会社は、「AIEO(AIO)対策にE-E-A-T強化は有効」としています。
実例3:AI Overviews表示率が約20%から約50%に上昇したAIEO対策事例
大手求人サービス企業「マイナビ」が、llms.txtの設定したところ、AI Overviews表示率が約21%から約50%に向上したとの事例があり、自社の権威性を適切にAIエンジンにアピールしたというE-E-A-T強化があったのではと考えられあmす。
マイナビは、6サイトすべてで生成AI経由の流入数が1.5~2倍以上に増加したほか、特に看護師サイトでは約1.7倍、薬剤師・コメディカルサイトでは約2倍の流入増加を実現するなど、AIEO対策の実効性が確認されています。
llms.txtの設定は、AI検索での露出向上に有効と考えられます。求人・医療・金融など、YMYL領域に該当する場合、AIが企業としての信頼性や権威性を、より正確に伝えることでマイナビのようなE-E-A-T強化によるAIEO対策効果を感じられるかもしれません。
llms.txtの設定によって成果が出たマイナビの事例は、以下の記事をご覧ください。
「llms.txtとは何かについてわかりやすく解説してほしい」「どうやって設定するの?」という点にもお答えしています。
その他の想定される事例:医療・金融・法律サイトの他、個人ブログでの成功も期待できる
YMYL領域や個人ブログなど、様々な領域でE-E-A-T強化による成果が期待されています。次の項目から、実現可能と考えられる成功パターンを紹介します。
医療情報サイト:専門家監修でAI検索順位が大幅向上
医療機関が運営する情報サイトで、専門家による監修体制を確立するE-E-A-T強化を実施すると、以下のような成果につながると期待できます。
【期待できる成果】
- AI検索での上位表示
- ユーザー体験の向上により、サイト滞在時間が増加
- 信頼性の高い情報源として、リピート訪問率が向上
【実施するE-E-A-T対策】
- 医療機関が運営し、専門家による監修体制を確立
- 最新の研究成果を引用し、正確性を徹底
- シンプルでわかりやすいデザインによりユーザー体験を向上
医療領域では、専門家の資格・所属を明記し、最新の研究成果を引用することで、E-E-A-Tの「専門性(Expertise)」と「権威性(Authoritativeness)」を向上できると考えられます。
金融情報サイト:正確なデータ提供で信頼性を確立
証券会社が運営する金融情報サイトで、正確なデータ提供と透明性の確保によるE-E-A-T強化を実施すると、以下のような成果につながると期待できます。
【期待できる成果】
- AI検索での引用率が向上
- 多くのユーザーを獲得し、サイト流入が増加
- 透明性の確保により、ブランド信頼度が向上
【実施するE-E-A-T対策】
- 証券会社運営により、経験豊富なアナリストの分析を提供
- 正確なデータに基づいた情報で信頼性を確立
- 免責事項やポリシーを明示し、透明性を確保
金融領域では、運営主体(証券会社)の明示と免責事項の記載により、E-E-A-Tの「信頼性(Trustworthiness)」を強化できると考えられます。透明性の確保が、AI検索での引用率向上につながる可能性があります。
その他の期待される成果事例:YMYL領域での上位表示や流入増加
上記の想定事例以外にも、E-E-A-T強化により以下のような成果が期待できます。
| 領域 | 期待される成果 | 実施するE-E-A-T対策 |
| 法律情報サイト | AI検索での権威性向上ユーザーの信頼獲得 | 弁護士事務所運営資格を持つ専門家による執筆法令に基づいた情報提供 |
| 個人ブログ | 検索表示回数の増加AI Overviewでの引用 | 一次情報(公的機関データ・実際の口コミ)追加わかりやすい情報の解説 |
YMYL領域では、専門家監修や正確なデータ提供が特に重要です。自社の領域に応じて、上記の施策を参考にE-E-A-T対策を検討することで、AI検索での露出向上が期待できます。
E-E-A-Tの全項目に効果が期待できるAIEO対策とは?5つの実践施策を紹介
E-E-A-Tの全要素(Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness)に対して効果が期待できるAIEO対策として、「専門家による情報と明記する」と「一次情報を使う」の2つの施策があります。以下では、これらの施策が持つE-E-A-T強化効果と、具体的な実装方法を紹介します。
E-E-A-Tの全項目で高く評価されるためのAIEO対策
| 対策方法 | 具体的な対策 |
| 専門家による情報と明記する | ・自社が手がける事業に関連する情報を発信する ・社外の専門家への取材や監修によって記事を作る |
| 一次情報を使う | ・従業員、応募者、取引先の声を掲載する ・自社の独自調査を掲載する ・信頼性の高い情報源からの引用やデータ根拠、出典を記す |
上記はE-E-A-Tの全要素に対し、効果アップが期待できるAIEO対策ですので、効率良く自社サイトの露出を強化したい場合、優先的に取り組むとよいでしょう。次の項目から、上記2つのE-E-A-T強化でAIEO対策効果を高める具体的な方法を解説します。
専門家による情報と明記する
自社が手がける事業に関連する情報を発信する際、その情報が専門家によるものであることを明示することで、AI検索エンジンが記事の専門性と権威性を正確に評価しやすくなります。結果、AI Overviewsでの引用率向上やAI検索ランキング上昇につながるAIEO対策として機能します。
【具体的なE-E-A-T強化方法】
| 実装内容 | 具体的な方法 |
| 自社専門領域での発信 | 自社が手がける事業に関連する情報を発信する |
| 専門家情報の明示 | 執筆者の資格・経歴・所属を明記する監修者の専門領域を明確に表示する |
| 外部専門家の活用 | 社外の専門家への取材や監修によって記事を作る |
上記のうち、取り組みやすいE-E-A-T強化法は、「自社専門領域での発信」です。例えばあなたがマーケティング事業をしている場合、あなたの会社はマーケティングのプロです。そのため、自社の専門領域に関する情報を発信することはE-E-A-T強化に有効です。
例えば当ブログは、経験ゼロからSEOライター・SEOディレクター・マーケターとして月収110万円以上を稼げるようになった藤崎が運営しています。このような点から、SEOライターになる方法や、SEOディレクターとして活躍するまでの道のり、マーケティングのノウハウなどに関しては、プロの知識・経験があるため、以下のようなライティングやSEO対策に関する情報を発信することでE-E-A-Tを強化しています。
あなたの会社に、専門的な資格をもつ従業員や、特別なスキル・経験をもった人材がいる場合、そういった社員に記事の作成や監修をしてもらうと、よりE-E-A-T強化によるAIEO対策効果アップが期待できます。
一次情報を使う
従業員の声、独自調査、高信頼性の情報源からの引用など、一次情報を活用することで、AI検索エンジンが記事の信頼性と根拠を正確に評価できます。特にAI検索での信頼性評価が厳格化する中で、根拠のある情報発信がAIEO対策として重要です。
【具体的なE-E-A-T強化方法】
| 対策方法 | 具体的な対策例 |
| ファーストパーティーデータの掲載 | 従業員・取引先の声を掲載する自社の独自調査を掲載するなど |
| 信頼性の高い情報の活用 | 公的機関や学術論文からの引用や出典の明記など |
| 透明性の確保 | 一次情報の取得時期・取得方法を明記する |
上記3つの施策は、それぞれE-E-A-Tの異なる要素を強化します。以下で各施策の詳細と実装方法を解説します。
ファーストパーティーデータの掲載
ファーストパーティーデータとは、自社が直接収集した従業員の声や顧客データ、独自調査結果を指します。AIはE-E-A-Tの観点から「オリジナルデータ」を高く評価するため、ファーストパーティーデータの掲載はAIEO対策として特に効果的です。
例えば、あなたの会社が「マーケティング戦略コンサルティング」を事業としている場合、以下のようなファーストパーティーデータを発信することで、E-E-A-Tが強化され、AI検索での露出アップが期待できます。
| データタイプ | 具体的なE-E-A-T強化のやり方 |
| 独自調査 | 当社が支援した中小企業100社を対象に調査をした結果、「マーケティング予算配分の最適化により、営業効率が平均32%向上した」とわかった |
| 顧客ヒアリング | 当社のマーケティング支援を受けた企業からのヒアリングにより、従来の施策では見えなかった「顧客ジャーニー全体において接触ポイントを増やして欲しい」という顧客ニーズが可視化され、新規事業の立上がスムーズになった |
| 効果測定 | 当社が実施した業界別マーケティング効果の測定によって、「B2B企業とB2C企業で、最適な施策内容が大きく異なる」という新しい発見があった |
| 成功事例 | 当社のコンサルティングを活用した企業には、「年間広告費を20%削減しながら、リード獲得数が40%増加した」などの成功事例がある |
このようにファーストパーティーデータを活用すると、「マーケティング戦略のノウハウ」を裏付ける「実際の現場で証明されたテクニック」と評価されるため、E-E-A-Tが強化され、AI検索時に自社の情報が表示されやすくなります。
信頼性の高い情報の活用
公的機関のデータ(厚生労働省、経済産業省など)や学術論文、実ユーザーの声を活用することで、記事全体の権威性と信頼性が同時に強化されます。AIはこうした公式情報や実体験ベースの情報を特に高く評価するため、記事の信頼性評価が向上し、AI Overviewsでの引用率も上昇します。
【具体的なE-E-A-T強化方法】
公的機関データと実ユーザー情報を記事内に組み込む際、単に情報を羅列するのではなく、「なぜこの情報が信用できるのか」を読者とAIの両方に伝える必要があります。具体的なE-E-A-Tの強化例として以下のキーワード「農業補助金 おかしい」の記事に政府関連情報を実際に追加したAIEO対策をご覧ください。

※該当記事:農業補助金はおかしい?不公平・中抜き・ばらまきの実態と解決策!実は儲からない?
上記のように政府関連情報の根拠URLをリンクとして貼付け、リンク先の情報をわかりやすく解説することで、E-E-A-T強化の効果が期待できます。
また上記の記事「農業補助金 おかしい」には、口コミ情報としてYahoo!知恵袋への投稿内容を、以下のような形で紹介しました。

上記のようにYahoo!知恵袋のキャプチャー画像に加え、テキストもコピペしました。テキストも貼り付けた理由は、AIエンジンや検索エンジンが情報を読み取りやすいようにするため※です。
※AIEO対策・SEO対策の仕組みをふまえ、藤崎が主観で実施しているだけです。他のSEO会社さんなどは、あまり上記のような書き方はしていらっしゃらないようです。
このような「信頼性の高い情報の活用」というE-E-A-T強化方法は、独自調査や顧客へのヒアリングといった手間暇がかからず、インターネットの情報を調べることで効果アップを狙えるAIEO対策なので、「アンケートをするために時間や人員を割けない」「まだ事業実績が多くない…」という企業におすすめです。
透明性の確保
一次情報を掲載する際、「いつ」「どのように」データを取得したのかを明確に記載すると、AI検索エンジンが記事の信頼性をより正しく評価できると考えられるため、透明性の確保はE-E-A-T強化につながると考えられます。
具体的には以下のような透明性の確保によって、記事全体のTrustworthiness(信頼性)が向上し、AI検索やAI Overviewsでの引用率上昇につながると期待できます。
【具体的なE-E-A-T強化方法】
| 対策方法 | 具体的な記載内容 |
| データ取得時期の明記 | 「2024年10月に実施した調査」「令和5年度の最新データ」 |
| 調査対象の詳細化 | 「対象:当社サービス利用者500名、回答率85%」 |
| 取得方法の透明化 | 「第三者機関による監査済み、統計的有意性が確認されたデータ」 |
| 更新スケジュールの提示 | 「毎年10月に実施し、最新データを公開」 |
メディア内で紹介するデータについて、上記のように具体性のある情報を記載すると、読者の安心につながり、より適切な理解につながります。つまり読者の役に立つという点から、E-E-A-Tの強化が期待できると考えられます。
E-E-A-Tの各要素別に見るAIEO対策とは?具体的なやり方を紹介
E-E-A-Tの各要素(Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness)に対応したAIEO対策を実施することで、AI検索エンジンが記事の品質を正確に評価しやすくなります。以下では、各要素ごとの具体的なAIEO対策施策を紹介します。
E-E-A-Tの各要素に対するAIEO対策
| 対策の対象 | 対策の概要 |
| E:経験 | 体験に基づいたリアルな情報を発信する ※実際の経験、現場での知見、独自の一次情報など 実績や事例を掲載する リアルな仕事環境を紹介する オリジナルの画像・動画を掲載する |
| E:専門性 | 著者情報を掲載する ※情報発信者の資格、経歴、専門分野など 信頼性の高い情報※を紹介する ※学術論文や専門書、政府の統計データなど ジャンルを絞る |
| A:権威性 | 業界団体※への所属や専門誌への寄稿実績を記載する ※日本医師会・日本弁護士連合会・日本マーケティング協会など メディア掲載実績や専門家からの推薦を活用する 権威性の高いサイトからの被リンクを得る |
| T:信頼性 | 正しい情報を発信する いつ時点の情報かを示す 企業情報を発信する WebサイトをSSL化(https)する プライバシーポリシーやお問い合わせ方法を明記する |
上記のAIEO対策は、それぞれE-E-A-Tの異なる要素を強化するため、自社の状況に応じて優先順位を決めて実装することをおすすめします。次のセクションでは、各要素ごとの詳細な実装方法を解説します。
E(経験):実体験・一次情報の明示で独自性を高める
Experience(経験)は、実際の体験に基づいた一次情報やリアルな事例を提供することで強化されます。AI検索エンジンは「実際に経験した人が書いた情報」を高く評価するため、Experience強化はAIEO対策として特に重要です。採用サイト・ブログ・企業サイトなど、あらゆるコンテンツで実体験を明示することで、記事の独自性と信頼性が同時に向上します。
E-E-A-Tの各要素に対するAIEO対策
| 対策の概要 | 具体例 |
| 体験に基づいたリアルな情報を発信する | ・実際にマーケティング支援を行ったプロジェクトの進行過程や課題解決のプロセスをブログで紹介する※例:「クライアント企業のSEO対策で直面した〇〇という課題に対して、△△というアプローチで対応した」など 「当社のマーケティング担当者田中が、食品製造業向けのデジタルマーケティング案件に従事して3年間で学んだこと」というブログ記事を定期公開。業界別の課題解決プロセス、失敗経験、試行錯誤のプロセスを詳細に記載することで、AI検索が「実務経験に基づいた信頼できるノウハウ」と認識 |
| 実績や事例を掲載する | ・「顧客企業の自然検索流入が6ヶ月で150%増加」「SNS広告の広告費効率が40%改善」など、定量的で検証可能な成果を数値で明示する ・クライアント企業との許可のもと、業種別・施策別に分類した事例集をWebサイトに掲載する ・「クライアント企業A社(食品メーカー):SEO対策開始時は月間検索表示回数10,000回だったが、当社の施策により6ヶ月で約25,000回に向上。その結果、月間リード数が150件から350件に増加し、成約率も12%から18%に改善」というように、期間・数値・業績改善を定量的に記載 |
| オリジナルの画像・動画を掲載する | ・マーケティング戦略会議の様子、データ分析ツールを使用した業務シーン、チームメンバーがクライアント対応している場面などを撮影して、YouTubeやブログに公開する ・ストック画像ではなく、実際の業務風景を記録することで、AI検索エンジンに「信頼できる実企業」と認識させる ・当社のコンサルティングルームでのクライアント面談シーン、戦略会議での案件検討風景、キーワード調査ツール使用画面などをスクリーンショット・動画で記録。定期的に「案件進行状況レポート」「施策実装の様子」をYouTubeで公開し、「現在進行形のマーケティング支援」をAI検索に示す |
実績は「XX%向上」「3ヶ月で◎◎達成」など定量的に記載し、AIエンジンから信頼できる根拠と認識されるように工夫しましょう。オリジナル画像・動画はプライバシーに配慮し、従業員の顔が映らないよう管理するなどの点に注意すると、適切なAIEO対策につながります。
また、Experience強化は最新の実体験を示すことも重要されるため、古い事例は四半期ごと、または年に1回など、定期的に更新することをおすすめします。業種に応じて、採用サイトでは社員インタビュー、BtoBサービスでは顧客導入事例など、自社に合うコンテンツにするようAIEO対策を進めましょう。
生成AIサービス「Genspark」を提供するMainFunc(メインファンク)社は、Experience強化について以下のように指摘している点も、今後のAIEO対策の参考にするとよいでしょう。
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AI時代におけるE-E-A-T戦略
AI検索への対応
GoogleのAI Overview(AIによる概要表示)の導入により、E-E-A-Tの重要性はさらに高まっています。AIが膨大な情報を処理する時代だからこそ、実際の経験こそが差別化要因となるのです。
実用的なチェックリスト
Experience強化のポイント:
✅ 実際の体験談をコンテンツに含める
✅ オリジナルの写真・動画を使用する
✅ プロフィールに関連する人生経験を記載
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※参考:信頼される情報発信の鍵-GoogleもE-E-A-Tの強化戦略とは
E(専門性):資格・実績・最新知識の提示で専門性を証明
Expertise(専門性)は、著者の資格・経歴・実績、および最新の業界知識を明確に示すことで強化されます。AI検索エンジンは「専門知識を持つ人が執筆した情報」を高く評価するため、Expertise強化はAIEO対策として極めて重要です。
ブログ記事・企業サイト・採用情報など、あらゆるコンテンツで著者の専門性を明示することで、記事の権威性と信頼性が同時に向上します。
E-E-A-Tの各要素に対するAIEO対策
| 対策の概要 | 具体例 |
| 著者情報を掲載する※情報発信者の資格、経歴、専門分野など | ・執筆者の資格(〇〇認定資格保有、〇〇業協会認定講師など)、経歴(〇年間の実務経験、△△企業での従事経歴など)、専門分野を記事冒頭やプロフィール欄に明記する ・例えば、マーケティング関連の記事であれば「Google Analytics認定資格取得者」「SEO対策10年以上の実務経験」「〇〇企業でマーケティング責任者を歴任」など、専門性を即座に認識させる ・著者プロフィール欄に顔写真(許可のもと)と実績を掲載し、「実在する専門家が執筆している」ことをAI検索エンジンに示す |
| 信頼性の高い情報※を紹介する※学術論文や専門書、政府の統計データなど | ・学術論文や業界レポート、信頼性の高い専門媒体の最新情報を記事に取り入れ、出典を明記する ・例えば、SEO対策に関する記事であれば「2025年のGoogleアルゴリズム変更」「最新のAI検索トレンド」など、時事的で専門性が高い情報を優先的に掲載 ・「出典:〇〇業界レポート(2025年9月)」「参考:Google公式ブログ」など、信頼できる情報源を明示することで、Expertise と Trustworthiness が同時に強化される |
| ジャンルを絞る | ・特定の専門分野に特化したコンテンツを継続的に発信し、「〇〇分野の専門家」というポジション確立を目指す ・例えば、マーケティング会社であれば「食品製造業向けのマーケティング」「SaaS企業向けの営業支援」など、業界・顧客層を限定した専門的なコンテンツを定期公開 ・特定分野の深い知識を継続発信することで、AI検索エンジンが「この企業は〇〇分野の専門家である」と認識し、関連キーワードでの評価が向上 |
| 継続的に検証をする | ・著者の資格・経歴は「Google Analytics認定」など第三者認証済みのものを優先記載し、AIエンジンが確実に認識できる形式にする ・3~6ヶ月ごとに新しいトレンド情報を記事に追加し、「最新の専門知識を持つ」という印象を維持する。採用サイトでは社員の資格一覧、ブログでは執筆者プロフィール欄に専門分野を明記するなど、自社の特性に合わせてExpertise強化を進める ・特に専門資格の更新状況(「2025年9月に〇〇資格を更新」「最新の業界認定を取得」など)を定期的に記載することで、AI検索エンジンが「この企業は常に最新の専門知識を有している」と認識し、ジャンル関連キーワードでの信頼性が向上 |
著者の資格・経歴は「Google Analytics認定」など第三者認証済みのものを優先記載し、AIエンジンが確実に認識できる形式にしましょう。3~6ヶ月ごとに新しいトレンド情報を追加し、「最新の専門知識」を維持することも大切です。
社員の資格一覧、ブログでは執筆者プロフィール欄に専門分野を明記するなど、自社の特性に合わせてExpertise強化を進めると、さらにAIEO対策の効果アップが期待できます。なお生成AIサービス「Genspark」を提供するMainFunc(メインファンク)社は、Expertise強化について以下のように指摘している点も、今後のAIEO対策の参考にするとよいでしょう。
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AI時代におけるE-E-A-T戦略
AI検索への対応
GoogleのAI Overview(AIによる概要表示)の導入により、E-E-A-Tの重要性はさらに高まっています。AIが膨大な情報を処理する時代だからこそ、実際の経験こそが差別化要因となるのです。
実用的なチェックリスト
(中略)
Expertise向上のアクション:
✅ 関連資格や実績を明示する
✅ 継続的な学習の証拠を示す
✅ 高度な専門知識を要するコンテンツを制作
────引用────
※参考:信頼される情報発信の鍵-GoogleもE-E-A-Tの強化戦略とは
A(権威性):外部評価・被リンク・第三者言及で評価UP
Authoritativeness(権威性)は、業界団体への所属、メディア掲載実績、信頼性の高いサイトからの被リンクなど、外部からの第三者評価を示すことで強化されます。AI検索エンジンは「業界で認められた企業・著者の情報」を極めて高く評価するため、Authoritativeness強化はAIEO対策として最も効果的な施策です。
自社の外部評価を戦略的に可視化することで、AI検索での権威性スコアが大幅に向上し、AI Overviews表示率も上昇します。
E-E-A-Tの各要素に対するAIEO対策
| 対策の概要 | 具体例 |
| 業界団体への所属や専門誌への寄稿実績を記載する | ・自社が「日本マーケティング協会」「日本SEO協会」などの業界団体に所属していることを、Webサイトのプロフィール欄や会社情報に明記する ・例えば、マーケティング会社であれば「【認定】日本マーケティング協会認定企業」「【寄稿】MarkeZine、AdWeek Japan などの専門誌に定期寄稿」など、業界の第三者機関による認定を明示 ・業界団体の認定バッジや寄稿実績をWebサイト上に視覚的に配置することで、AI検索エンジンが「この企業は業界で認められている」と判断し、権威性スコアが向上 |
| メディア掲載実績や専門家からの推薦を活用する | ・過去にメディア(テレビ、新聞、業界誌、Webメディア)に掲載された記事や、業界専門家からの推薦コメントを企業サイトの「メディア掲載実績」欄に記載する ・例えば、「当社代表がNHK『経済ビジネス』に出演」「〇〇新聞でSEO対策について特集記事」「業界著名人の△△氏が『信頼できるマーケティングパートナー』として推薦」など、外部からの高評価を明示 ・メディア掲載実績の日付や、推薦者の肩書・所属を明記することで、AI検索が「この企業は業界内で高い評価を受けている」と認識し、Authoritativeness が大幅に強化される |
| 権威性の高いサイトからの被リンクを得る | ・政府機関や業界団体、大手メディア、学術機関など、信頼性の高いWebサイトから自社サイトへのリンクを獲得する ・例えば、「経済産業省のIT導入補助金申請支援企業として紹介」「東京商工会議所の『推奨サービス提供企業』として掲載」「業界大手メディアの『注目企業100社』に選出」など、公式な被リンクを記載 ・このような権威性の高いサイトからのリンクを得ることで、AI検索が「この企業は業界内で認められている」と判断し、関連キーワードでのAI Overviews表示率が上昇 |
業界団体の認定や第三者機関による所属は、「【認定】」「【推薦】」などのバッジを使用して視覚的に強調し、AIエンジンが確実に認識できる形式にしましょう。メディア掲載実績や専門家からの推薦は、掲載日、出典元、推薦者の肩書を明記し、検証可能な形で記載することが重要です。
また、Authoritativeness強化は「現在進行形の外部評価」を示すことも重要なため、新しいメディア掲載実績や業界団体との連携が生じた場合は、迅速にWebサイトに追加し、「最新の業界評価」を維持することをおすすめします。マーケティング会社であれば「○○業界での実績」「△△企業との提携」など、自社のビジネスモデルに合わせてAuthoritativeness強化を進めましょう。
生成AIサービス「Genspark」を提供するMainFunc(メインファンク)社は、Expertise強化について以下のように指摘している点も、今後のAIEO対策の参考にするとよいでしょう。
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AI時代におけるE-E-A-T戦略
AI検索への対応
GoogleのAI Overview(AIによる概要表示)の導入により、E-E-A-Tの重要性はさらに高まっています。AIが膨大な情報を処理する時代だからこそ、実際の経験こそが差別化要因となるのです。
実用的なチェックリスト
(中略)
Authoritativeness獲得の手法:
✅ 他サイトからの被リンクを獲得
✅ 業界内でのネットワークを構築
✅ メディア出演や寄稿実績を作る
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※参考:信頼される情報発信の鍵-GoogleもE-E-A-Tの強化戦略とは
T(信頼性):公式サイト+公的機関データの引用・透明性確保・HTTPS化
Trustworthiness(信頼性)は、正確な情報発信、公式データの活用、セキュリティ対策、透明性の確保といった複合的な施策を実装することで強化されます。AI検索エンジンは「ユーザーの信頼を裏切らない企業・情報源」を最優先で評価するため、Trustworthiness強化はAIEO対策として最も基本となる重要な施策です。
公開情報の正確性とセキュリティ体制を両面から強化することで、AI検索での信頼性スコアが大幅に向上し、とりわけYMYL領域(医療・金融・法律など)での評価が飛躍的に上昇します。
E-E-A-Tの各要素に対するAIEO対策
| 対策の概要 | 具体例 |
| 正しい情報を発信する | ・「定期的に記事内容を更新する」「ファクトベースの情報を記載する」など、常に正確な情報を心がけることが基本 ・「業績が向上しました」などの曖昧な表現を避け、「2025年9月期の売上が前年同期比35%増加」のように、数値・時期・根拠を明記し、誤解のない情報を発信 ・AI検索エンジンが記事の「正確性」を判定する際、曖昧さが低い情報ほど高く評価される |
| いつ時点の情報かを示す | ・記事内の統計情報や事例に対して、必ず「2025年9月調査」「令和7年度の最新データ」「前回の記事から6ヶ月更新」など、データの鮮度を明記する ・例えば、マーケティング関連の記事であれば「2025年Q3のGoogleアルゴリズムトレンド」「今年度の業界レポート」など、時事性が高い情報であることを明示 ・古いデータを引用する場合は「過去のデータではあるが、業界の背景理解のために参考となる」と補足することで、AI検索が「透明性の高い情報源」と判断 |
| 企業情報を発信する | ・企業の基本情報(企業名、所在地、電話番号、代表者、設立年、事業内容)をWebサイトに明記し、「実在する企業である」ことをAI検索エンジンに示す ・例えば、「株式会社〇〇、東京都渋谷区〇〇、設立2015年、代表取締役△△」など、法的に確認可能な企業情報を記載 ・企業情報が詳細に記載されていることで、AI検索が「信頼できる実企業の情報」と判断し、コンテンツ全体の信頼性が向上 |
| WebサイトをSSL化(https)する | ・すべてのWebページをHTTPS化し、暗号化通信によるセキュリティを確保する。SSL証明書を取得し、「安全なサイト」であることを公式に示す ・ユーザーが個人情報や決済情報を送信する際に、データが保護されていることを保証し、AI検索エンジンもセキュリティ対策を評価 ・HTTPS化されたサイトはAI検索の信頼性評価において大きなプラスポイントになり、とりわけYMYL領域での表示率が向上 |
| プライバシーポリシーやお問い合わせ方法を明記する | ・Webサイトのフッター部分に「プライバシーポリシー」「利用規約」「お問い合わせ」などのリンクを設置し、ユーザーが企業の方針や連絡方法を即座に確認できるようにする ・例えば、「プライバシーポリシー:個人情報の取得・利用・管理方法」「お問い合わせ:メール、電話、問い合わせフォーム」など、複数の連絡手段を明記 ・このような透明性が高いサイト構造は、AI検索エンジンが「信頼できる企業」と判断する重要な指標になる |
情報の正確性は「数値・時期・根拠を明記する」「曖昧な表現を避ける」などのルールを意識し、AIエンジンが確実に検証可能な形式で記載しましょう。情報の鮮度に関しては、定期的に記事を更新し「このデータは〇年〇月時点」と明記し、古い情報が混在していないと示すことが大切です。
また、Trustworthiness強化はセキュリティとプライバシー保護の両面から実現されるため、HTTPS化だけでなく「プライバシーポリシー」「利用規約」「個人情報管理体制」を明確に公開し、ユーザーが「安心できる企業」と判断できる環境を整えるよいでしょう。具体的にはマーケティング会社の場合、「クライアント情報の厳格な管理」「顧客データの取扱方針」など、自社のビジネスモデルに合わせてTrustworthiness強化を進めるなどです。
なお生成AIサービス「Genspark」を提供するMainFunc(メインファンク)社は、Expertise強化について以下のように指摘している点も、今後のAIEO対策の参考にするとよいでしょう。
────引用────
AI時代におけるE-E-A-T戦略
AI検索への対応
GoogleのAI Overview(AIによる概要表示)の導入により、E-E-A-Tの重要性はさらに高まっています。AIが膨大な情報を処理する時代だからこそ、実際の経験こそが差別化要因となるのです。
実用的なチェックリスト
(中略)
Trustworthiness確保の基準:
✅ HTTPS化を完了する
✅ 運営者情報を詳細に記載
✅ 情報の出典を明記する
✅ 専門家による監修体制を整備
────引用────
※参考:信頼される情報発信の鍵-GoogleもE-E-A-Tの強化戦略とは
AIEO対策におけるE-E-A-Tの注意点とは?5つの実装リスクと回避策をわかりやすく解説
E-E-A-T強化によるAIEO対策は、AI検索エンジンからの評価向上につながりますが、やり方を間違えると逆効果になり、全く露出されなくなるリスクが高まります。「頑張ってAIEO対策を進めたのに、成果が落ちた…」と後悔しないよう、以下の注意点を確認しておきましょう。
AIEO対策におけるE-E-A-T強化の5つの注意点
| 注意点 | リスク内容 | 回避策 |
| ペナルティを避ける | SEOではペナルティがあり、AIEOにもペナルティが存在する可能性が考えられる 【警戒すべき点】質の低いコンテンツ量産キーワードの過剰な詰め込み不自然な被リンク獲得など | ・AI生成コンテンツを公開する前に、必ず人間が確認・編集し、独自の視点や体験を追加する ・キーワードは自然な文脈に統合し、読者にとって有益な情報提供を優先する ・被リンクは自然に獲得されるものを優先し、不正なリンク購入や大量の相互リンクを避ける |
| ハルシネーション | AIで記事作成をする場合、誤情報の拡散や著作権侵害に要注意 | ・AI生成コンテンツは必ず事実確認を実施し、公的機関や業界団体の公式データと照合する ・統計情報や事例は、必ず出典元を明記し、第三者が検証可能な形式で記載 ・AI生成コンテンツをそのまま公開せず、著者の経験や独自の知見を追加することで、オリジナリティを確保 |
| 公開後に放置しない | 古い情報を放置すると「信頼性の低い情報源」と低評価されるリスクが高まる | ・3~6ヶ月ごとに記事内容を見直し、最新のトレンド情報や統計データに更新する ・記事の最終更新日を明記し、「常に最新の情報を提供している」ことをユーザーとAI検索エンジンに示す ・定期的な更新スケジュールを設定し、継続的なコンテンツ改善を実施 |
| 注意点4:事実と意見の混同を避ける | 記事内で「事実」と「意見」が混同されると、AI検索エンジンから低評価を受ける恐れがある 特にYMYL領域では、事実と意見の区別が極めて重要 | ・事実情報には必ず出典を明記し、「〇〇業界レポート(2025年9月)によると」など、根拠を明示 ・意見や推測を記載する場合は、「当社の見解では」「経験上、〇〇と考えられる」など、明確に区別する ・公式データと自社の分析を分けて記載し、読者が判断しやすい構成にする |
| 注意点5:ユーザー体験を損なう対策をしない | E-E-A-T強化を優先しすぎて、ユーザー体験を損なうと、逆効果になるリスクがある 【警戒すべき点】過度な情報掲載やページ速度の低下複雑なナビゲーションなど | ・著者プロフィールや企業情報は、記事の冒頭やサイドバーに簡潔に配置し、本文の読みやすさを優先 ・HTTPS化やプライバシーポリシー設置など、セキュリティ施策がページ速度に悪影響を及ぼさないよう最適化 ・ユーザーが求める情報に素早くアクセスできるよう、見出し構造やナビゲーションを整理 |
上記の注意点を回避するため、以下のチェックリストを活用し、適切なAIEO対策を実施しましょう。
AIEO対策におけるE-E-A-T強化時のチェックリスト
✅ AI生成コンテンツは必ず人間が確認・編集しているか
AIツール出力後、著者による最低30分以上の編集・検証を実施
✅ 統計情報や事例に出典を明記しているか
すべての数値・引用に「出典:2025年12月」と記載
✅ 3~6ヶ月ごとに記事を更新し、最新情報を維持しているか
更新予定日をカレンダーに記載し、期限を自動アラート化
✅ 事実と意見を明確に区別して記載しているか
「当社の見解では」「推定値として」など、区別表現を統一
✅ ユーザーが情報にアクセスしやすい構成になっているか
記事の平均読了時間が3~5分程度に収まっているか確認
✅ ページ速度やナビゲーションが最適化されているか
Google PageSpeed Insights で 80点以上を達成
AIEO対策で重要なことは、「短期成果より長期的信頼構築」です。例えば質の低いコンテンツを1,000記事作るより、高品質なコンテンツを10記事作る意識が大切です。
またAIで作ったコンテンツには、人による事実確認・改善を実施しましょう。3~6ヶ月ごとに定期更新し「最新情報提供」を継続すると、AIEO対策だけでなくSEO対策としても効果を感じやすいです。
E-E-A-Tの効果を測定する方法とは?AEIO対策の質を高める改善策を解説
E-E-A-T強化によるAIEO対策を実施した後、その施策がどれだけ効果を発揮しているかを測定し、継続的に改善することが成功の鍵となります。AI検索エンジンからの評価向上は、従来のSEO施策よりも可視化が難しいため、複数の測定ツールを組み合わせて、多角的に効果を検証することが重要です。以下では、E-E-A-Tの効果を測定するための4つの方法と、その結果に基づいた改善策をわかりやすく解説します。
E-E-A-T強化の効果を測定する方法
| 測定方法 | 測定内容 | 具体的な実施手順 | 改善への活用 |
| 測定方法1:ChatGPT・GeminiなどでAI検索をして露出状況を見る | 実際のAI検索エンジンで自社のキーワードを検索し、AI Overviewsに自社コンテンツが引用されているかを確認 | ・ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Gensparkなど複数のAI検索ツールで定期的に自社キーワードを検索 ・「自社の記事が引用されている」「記事の概要が表示されている」などの状況を記録 ・月1回程度の定期検索を実施し、AI Overviews表示率の変化を追跡 | ・AI Overviewsに表示されていない場合、E-E-A-Tの特定要素(信頼性、権威性など)が不足していないか検証 ・表示されている場合、さらに詳細度・表示位置を改善できないか検討 ・競合企業と比較し、自社の記事がなぜ選ばれるのか(または選ばれないのか)の理由を分析 |
| 測定方法2:GA4でユーザー行動・AI経由流入数を確認する | Google Analytics 4を使用して、AI検索からの流入数、ユーザー行動、コンバージョン率などを測定 | ・GA4の「トラフィック」セクションで「参照元」を確認し、ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI検索エンジンからの流入を抽出 ・「ユーザーセグメント」機能を使用して、AI検索由来のユーザーと従来検索由来のユーザーの行動を比較 ・3~6ヶ月ごとにAI経由流入数の増減を追跡 | ・AI経由の流入数が増加している場合、E-E-A-T強化が奏功している証拠。さらなる強化施策を検討 ・AI経由の流入があっても「離脱率が高い」場合、コンテンツの質や正確性に課題がある可能性。内容の見直しを実施 ・コンバージョン率を比較し、AI検索由来のユーザーが高い成約につながるセグメントであるかを分析 |
| 測定方法3:Google Search Consoleで検索パフォーマンスの変化を見る | Google Search Consoleを使用して、従来の検索エンジン(Google検索)でのパフォーマンス変化を測定。AI Overviews導入前後での比較も可能 | ・GSCの「検索パフォーマンス」レポートで、「クリック数」「表示回数」「平均CTR」「平均掲載位置」を3~6ヶ月ごとに比較 ・「エンハンスド」フィルターでAI Overviewsに関連するデータを抽出(利用可能な場合) ・特定キーワードの掲載位置が上昇しているかを確認 | ・掲載位置が向上している場合、E-E-A-T強化により検索ランキングが改善している証拠。同様の施策を他の記事にも展開 ・表示回数は増加しているがクリック率が低い場合、タイトルやメタディスクリプションを改善 ・特定のキーワードで掲載位置が低下している場合、競合との比較を実施し、E-E-A-T要素の強化箇所を特定 |
| 測定方法4:Ahrefsで被リンク数・AI Overview表示率を分析する | 有料ツール「Ahrefs」を使用して、被リンク数の増減、ドメインオーソリティの変化、AI Overview表示率などを詳細に分析 | ・Ahrefsの「Site Audit」機能で自社サイトの技術的なSEO課題を検出 ・「Backlinks」レポートで新規被リンク数を追跡し、権威性強化の効果を測定 ・「Organic Keywords」レポートで、AI検索関連のキーワードでのランキング変化を確認 ・競合企業と被リンク数を比較し、権威性強化の進捗状況を評価 | ・被リンク数が増加している場合、Authoritativeness強化施策が有効に機能している証拠。新規被リンク源の特徴を分析し、同様のパートナーシップを検討 ・AI Overview表示率が向上している場合、特定キーワードでの信頼性が向上している可能性。表示されている記事の特徴(長さ、視覚的要素、データ引用など)を分析 ・ドメインオーソリティが向上している場合、全体的なE-E-A-T強化が功を奏している証拠 |
E-E-A-T強化の効果を継続的に測定し、改善を重ねることで、以下のような効果が期待できます。
- AI検索での安定的な露出と流入増加 – 表面的な数字ではなく、実質的なトラフィック向上
- ユーザー信頼度の向上と長期カスタマー関係の構築 – 単発のアクセスではなく、リピーター創造
- YMYL領域での競合優位性確立 – 医療・金融・法律など、高信頼性が求められる領域での上位ポジション
- AI検索エンジン変動への適応力向上 – 継続的な測定と改善により、新しいアルゴリズムへの対応が素早くなる
E-E-A-T強化によるAIEO対策は、実装後の測定と改善が最も重要です。上記4つの測定方法と改善ステップを習慣化することで、初めて長期的で安定的なAI検索での成功が実現されます。
E-E-A-T・AIEO対策が気になる人によくある質問
AIEO対策やE-E-A-T強化に取り組む際、多くの企業担当者やマーケティング担当者から寄せられる疑問があります。ここからは、実務で頻繁に質問される内容について、具体的にわかりやすく解説します。
AIEO対策の注意点は?
AIEO対策における最も重要な注意点は、「短期的な成果を求めすぎず、正確性と継続性のバランスを保つ」ことです。AI検索エンジンからの評価向上には、以下の5つのリスクを回避する必要があります。
【AIEO対策における5つの主要な注意点】
| 注意点 | リスク | 回避策 |
| 1. ペナルティを避ける | 質の低いコンテンツ量産、キーワードの過剰詰め込み、不自然な被リンク獲得などにより、AI検索での露出が激減するリスク | ・AI生成コンテンツは必ず人間が確認・編集・キーワードは自然な文脈に統合・被リンクは自然獲得を優先 |
| 2. ハルシネーション | AIを使って記事を作成する際、誤情報や著作権侵害のリスク | ・AI生成コンテンツは必ず事実確認を実施・統計情報には必ず出典を明記・独自の知見を追加しオリジナリティを確保 |
| 3. 公開後の放置 | 古い情報のまま放置すると「信頼性の低い情報源」と判断されるリスク | ・3~6ヶ月ごとに記事内容を見直し・最終更新日を明記・定期的な更新スケジュールを設定 |
| 4. 事実と意見の混同 | 記事内で「事実」と「意見」が混同されると信頼性が低下するリスク。特にYMYL領域では致命的 | ・事実情報には必ず出典を明記・意見は「当社の見解では」と明確に区別・公式データと自社分析を分けて記載 |
| 5. ユーザー体験の損失 | E-E-A-T強化を優先しすぎて、過度な情報掲載やページ速度の低下などが発生するリスク | ・著者プロフィールは簡潔に配置・HTTPS化がページ速度に悪影響を及ぼさないよう最適化・見出し構造とナビゲーションを整理 |
実装時の重要ポイント:「正確性」と「継続性」のバランス
AIEO対策で最重要なのは「短期成果より長期的信頼構築」です。質の低いコンテンツ1,000記事より高品質コンテンツ10記事が有効で、AI生成コンテンツは必ず人間による確認編集を実施してください。3~6ヶ月ごとに定期更新し「最新情報提供」を継続することで、AI Overviews1,000回表示の低信頼性より、100回表示の高信頼性の方がビジネス成果につながります。
詳細な注意点と回避策については、本記事の「AIEO対策におけるE-E-A-Tの注意点とは?5つの実装リスクと回避策をわかりやすく解説」セクションをご参照ください。
AIEO対策の効果を測定する方法は?
AIEO対策を実施した後、その施策がどれだけ効果を発揮しているかを測定することは、継続的な改善と最適化を進めるために極めて重要です。AI検索エンジンからの評価向上は、従来のSEO施策よりも可視化が難しいため、複数の測定ツールを組み合わせて、多角的に効果を検証する必要があります。
【AIEO対策の効果を測定する4つの主要な方法】
| 測定方法 | 測定内容 | 具体的な実施手順 | 改善への活用 |
| 1. ChatGPT・GeminiなどでAI検索をして露出状況を見る | 実際のAI検索エンジンで自社のキーワードを検索し、AI Overviewsに自社コンテンツが引用されているかを確認 | ・ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Genspark等で定期的に自社キーワードを検索・自社の記事が引用されている状況を記録・月1回程度の定期検索を実施 | ・AI Overviewsに表示されていない場合、E-E-A-Tの不足要素を検証・表示位置の改善を検討・競合企業との比較分析 |
| 2. GA4でユーザー行動・AI経由流入数を確認する | Google Analytics 4を使用して、AI検索からの流入数、ユーザー行動、コンバージョン率などを測定 | ・GA4の「トラフィック」セクションで参照元を確認・ChatGPT、Gemini等からの流入を抽出・AI経由ユーザーと従来検索ユーザーの行動を比較・3~6ヶ月ごとにAI経由流入数を追跡 | ・AI経由流入が増加している場合、E-E-A-T強化が有効・離脱率が高い場合、コンテンツ品質を見直し・AI検索由来のコンバージョン率を分析 |
| 3. Google Search Consoleで検索パフォーマンスの変化を見る | Google Search Consoleを使用して、従来の検索エンジンでのパフォーマンス変化を測定。AI Overviews導入前後での比較も可能 | ・GSCの「検索パフォーマンス」で「クリック数」「表示回数」「平均CTR」「平均掲載位置」を3~6ヶ月ごとに比較・「エンハンスド」フィルターでAI Overview関連データを抽出・特定キーワードの掲載位置が上昇しているかを確認 | ・掲載位置が向上している場合、同様の施策を他の記事に展開・表示回数は多いがCTR低い場合、タイトル・メタディスクリプションを改善・掲載位置が低下している場合、競合分析を実施 |
| 4. Ahrefsで被リンク数・AI Overview表示率を分析する | 有料ツール「Ahrefs」を使用して、被リンク数の増減、ドメインオーソリティの変化、AI Overview表示率などを詳細に分析 | ・Ahrefsの「Site Audit」で技術的なSEO課題を検出・「Backlinks」レポートで新規被リンク数を追跡・「Organic Keywords」でAI検索関連のランキング変化を確認・競合企業と被リンク数を比較 | ・被リンク数が増加している場合、Authoritativeness強化が有効。新規被リンク源の特徴を分析・AI Overview表示率が向上している場合、特定キーワードでの信頼性が向上。表示記事の特徴を分析・ドメインオーソリティが向上している場合、全体的なE-E-A-T強化が有効 |
効果測定における3つの重要ポイント
【ポイント1】複数の測定ツールを組み合わせる
単一のツールだけでは、AIEO対策の全体的な効果を把握できません。AI検索からの直接流入を見るGA4、従来検索のランキング変化を見るGoogle Search Console、権威性の向上を見るAhrefsなど、複数のツールを連携させることで、多角的な評価が可能になります。
【ポイント2】3~6ヶ月単位での測定を習慣化する
AI検索エンジンの評価は短期間で反映される傾向にありますが、全体的なトレンドを把握するには3~6ヶ月単位での測定が効果的です。毎月固定日に測定を実施し、スプレッドシートに記録することで、改善傾向を可視化できます。
【ポイント3】「表示数」よりも「ユーザー行動とコンバージョン」を重視
AI Overviewsに1,000回表示されても、クリック率が低く、コンバージョンにつながらなければビジネス成果にはなりません。「100回表示でクリック率30%、コンバージョン率5%」という方が、最終的なROIは高くなります。表面的な数字よりも、ビジネスに直結した指標を重視しましょう。
詳細な測定方法と改善ステップについては、本記事の「E-E-A-Tの効果を測定する方法とは?AIEO対策の質を高める改善策を解説」セクションをご参照ください。
AIEOとAIOの違いは
AIEOとAIO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ますが、本ブログでは「AIEO(AI Engine Optimization)」という用語に統一しています。その理由は、以下の3つの視点から、AIEOがより正確で整合性のある用語だと考えるからです。
【AIEOを採用した理由】
| 理由 | 説明 |
| 1. AIOがAI Overviewsと混同する可能性 | 「AIO」という略称は「AI Overview」と勘違いする可能性があるため。 |
| 2. SEOとの用語的な整合性 | SEOは「Search Engine Optimization(検索エンジン最適化)」の略であり、「Engine」という単語が含まれている。同様に「AI Engine」に対する最適化を指すAIEOは、SEOとの用語構造に整合性がある |
| 3. 業界標準化への配慮 | AIEOは「生成AIエンジン全般への最適化」を包括的に指す用語として、今後の業界標準化を見据えた選択。より広い概念を表現でき、将来的な用語定義の統一に対応しやすい |
AIEO・AIO両用語の使い分けに関する現状
現在、業界内でも「AIEO」「AIO」「生成AI対策」などの複数の表記が並行使用されており、公式な定義統一がされていない状況です。Google、OpenAI、Microsoftなどの主要企業からも統一された用語定義がまだ示されていないため、業界全体で用語の標準化が進むまでは、企業や媒体によって異なる用語選択が続くと予想されます。
本ブログでは、「AIEO(AI Engine Optimization)」を採用することで、以下のメリットがあると考えています。
- 概念の明確化 – 「AI検索エンジン」に対する最適化であることが即座に理解される
- SEOとの連携性の強調 – SEOとの用語的な親和性により、「SEO+AIEO」という両立的なアプローチが理解しやすい
- 将来的な拡張性 – 用語が定義されれば、スムーズに業界標準に移行可能
次のセクション:AIOとAI Overviewsの違いについて
AIEOとAIOの関係をより詳しく理解するには、「AIOとAI Overviewsの違い」についても把握する必要があります。詳細は、本記事の「AIOとAI Overviewsの違いは?」セクションをご参照ください。
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本ブログでは同じと解している
AEIOを使っているのは、AIOがAI Overviewと混同する可能性があるから
またSEOは検索エンジン最適化という意味であり
AIエンジン最適化というAIEOが整合性があると考えたから
AIOとAI Overviewの違いは?
AIOとAI Overviewsは、混同しやすい概念ですが、指す対象が異なります。AIOは「AI最適化」という広義の概念であり、AI Overviewsは「Googleが提供する生成AI検索機能の具体的な機能名」です。この違いを正しく理解することで、AIEO対策をより正確に実装できます。
【AIOとAI Overviewsの比較表】
| 項目 | AIO | AI Overviews |
| 分類 | 手法・概念 | Googleの具体的な機能名 |
| 対象範囲 | ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど生成AI全般 | Google検索にのみ統合されたAI機能 |
| 最適化対象 | AI検索エンジン全体への最適化 | Google検索のAI概要表示機能への最適化 |
| 用語の由来 | AI Optimization(AI最適化)の略 | Search Generative Experience の後継機能 |
| 効果の範囲 | 複数のAIプラットフォームでの露出が期待できる | Google検索ユーザーのみが対象 |
| 関係性 | 概念的な親概念 | AIEOの具体的な対策対象の一つ |
AIOとAI Overviewsの関係性
より正確には、以下のような包含関係があります。
- AIEO(AI Engine Optimization) = 生成AI検索エンジン全般への最適化手法(最も広い概念)
- AIO(AI Optimization) = AI最適化の一般的な呼称(中程度の概念)
- AI Overviews対策 = Google検索のAI機能への具体的な対策(最も限定的な概念)
つまり、AIEO対策という大きな枠組みの中に、AI Overviews対策が含まれる構造です。
【具体例で理解するAIOとAI Overviewsの違い】
| シーン | AIO視点 | AI Overviews視点 |
| ユーザーがChatGPTで「SEO対策のコツ」と質問 | 自社記事がChatGPTの回答に引用されるよう最適化 | 対象外(Google検索ではないため) |
| ユーザーがGoogle検索で「SEO対策のコツ」と検索 | Google AI Overviewsに自社記事が引用されるよう最適化 | 自社記事がGoogle AI Overviewsに表示されるよう最適化 |
| ユーザーがPerplexityで「SEO対策のコツ」と質問 | 自社記事がPerplexityの回答に引用されるよう最適化 | 対象外(Perplexityではないため) |
AIEO対策にはAIO対策とAI Overviews対策の両方が重要
実務的には、以下の2つの視点から対策を進めることが推奨されます。
【視点1】AIO対策(広義のAI検索対策)
ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Genspark等、複数のAI検索エンジンでの露出を目指す。E-E-A-T強化、構造化データの実装、セマンティックHTMLの最適化など、AI全般への対応を進める。
【視点2】AI Overviews対策(Googleに特化した対策)
Google検索のAI概要表示機能への最適化に注力。Googleの強調スニペット対策、FAQ構造化データ、質問形式のキーワード対応など、Google固有のアルゴリズムに対応した施策を実装。
AIOとLLMOの違いは?
AIOとLLMO(Large Language Model Optimization)は、どちらも「生成AI」に対する最適化戦略ですが、対象とするAIシステムの性質や、効果が出現する時間軸が大きく異なります。短期的な成果を求める場合と長期的なAI認知を構築したい場合で、優先すべき施策が変わってくるため、この違いを正しく理解することが重要です。
【AIOとLLMOの比較表】
| 項目 | AIO(AI Optimization) | LLMO(Large Language Model Optimization) |
| 最適化対象 | 生成AI(ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど)が情報を取得・処理する全プロセス | 生成AI(ChatGPT、Gemini、Claudeなど)の学習済みデータ |
| 処理方式 | リアルタイム検索によるWeb情報の取得・処理 | AIの事前学習データベースへのアクセス |
| 施策例 | ・構造化データの実装・セマンティックHTMLの最適化・E-E-A-Tの強化・コンテンツ構造の最適化 | ・ブランド名の自然な提示・専門性・独自性の高い情報発信・権威あるメディアへの掲載・継続的な質の高いコンテンツ発信 |
| 効果が出るまでの目安 | 即効的(数日~数週間)※構造化データは即効性あり | 長期的(6ヶ月~数年) |
| 対象AI範囲 | 生成AI全般(Web検索機能を持つAI) | 大規模言語モデルに限定 |
| 効果出現の理由 | AIが現在のWebページを認識・参照 | AIが過去に学習したデータから引用 |
AIOとLLMOの具体例で理解する違い
【AIO対策の具体例:即効的な成果】
今日、あなたのサイトに構造化データを実装し、セマンティックHTML化を完了したとします。明日、ユーザーがPerplexity AIで「最新のSEO対策」と検索した場合、Perplexityが「現在のWebページ」をリアルタイム検索して処理する際、あなたのサイトが発見・引用される可能性があります。
このように、AIが「現在のWeb情報」にアクセスするため、AIO対策の効果は短期間で現れます。
【LLMO対策の具体例:長期的な成果】
あなたが3年間、業界ブログやメディアで継続的に専門情報を発信したとします。その情報がChatGPTなどの大規模言語モデルの学習対象に含まれると、「あなたのブランド名や専門性」がAIの内部知識として記憶されます。
その後、ユーザーが「〇〇に関する専門家は誰ですか?」とAIに質問した際、「◯◯さんの記事によると…」という形で引用される可能性が生じます。
ただし、AIの学習は年1回程度のため、効果が出るまでは6ヶ月~数年かかります。
AIOとSEOの違いは?
AIOとSEOは、どちらも「自社のコンテンツをオンラインで見つけやすくする最適化戦略」ですが、最適化の対象・目的・主な施策が大きく異なります。AI時代の到来により、多くの企業がSEO対策だけでは不十分と考え始めており、AIOとSEOの両立が推奨されています。これら2つの違いを正しく理解することで、より効果的なデジタルマーケティング戦略を立案できます。
【AIOとSEOの比較表】
| 比較項目 | SEO(Search Engine Optimization) | AIO(AI Optimization) |
| 最適化対象 | Google・Yahoo!などの検索エンジンのアルゴリズム | ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityなどの生成AI |
| 最終判断者 | 人間(ユーザーが検索結果をクリック) | AI(直接回答を生成) |
| 最終目的 | 検索結果ページで上位表示されること | AIの回答内に引用・参照されること |
| 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 → 必要に応じてサイト訪問 |
| 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強化 |
| 重要な指標 | 検索順位 | AI回答への引用・参照率 |
| 導入履歴 | 1990年代後半から実施 | 2020年代前半から急速に拡大 |
| トラフィック流入 | 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もある |
AIOとSEOの根本的な違い:「人間の判断」vs「AI判断」
最も重要な違いは、「最終的に情報を選ぶのが誰か」という点です。
【SEO対策】
検索ユーザーが「SEO対策」と検索 → Google検索結果に10個のサイトが表示 → ユーザーが「どのサイトを訪問するか判断」 → クリック → サイト流入
このプロセスでは、人間が「どのサイトが最も役立つか」を判断するため、SEO対策では「ユーザーの目に留まる」ことが重要です。
【AIO対策】
検索ユーザーが「SEO対策のコツ」とChatGPTに質問 → AIが複数のWebサイトを分析 → AIが直接回答を生成 → ユーザーはAIの回答を読む → 必要に応じてサイト訪問
このプロセスでは、AIが最も信頼できる情報源を自動選択するため、AIO対策では「AIが参考にしやすい構造」が重要です。
AIOとGEOの違いは?
AIOとGEO(Generative Engine Optimization)は、どちらも「生成AIに対する最適化」を指す用語であり、現状では同じ概念として扱われています。業界内でも明確な区別がなく、実務的にはどちらの用語を使用しても同じ施策を指すため、本記事では「AIO(AI Optimization)」に統一して説明します。
【AIOとGEOが同じとされる理由】
| 理由 | 詳細 |
| 1. 対策内容が同一 | 構造化データの実装、セマンティックHTML最適化、E-E-A-T強化など、AIOでもGEOでも同じ施策が有効 |
| 2. 対象AIの重複 | ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsなど、どちらも同じAIプラットフォームが対象 |
| 3. 業界標準の未確立 | Google、OpenAI、Microsoftなどからも統一的な定義が示されておらず、企業や専門家によって解釈が異なる |
| 4. 実務上の優先順位 | 用語の違いを厳密に区別するより、「生成AI向けコンテンツ最適化全般」に取り組む方がビジネス成果に直結 |
一部は、以下のような区別がされることがありますが、藤崎は「実際のところ大差ない、区別する意味があまりない」と考えています。
- AIO – ユーザーが直接質問するAI(ChatGPT、Claude等)への最適化
- GEO – Web検索と統合されたAI(Google AI Overviews等)への最適化
藤崎が上記の区別に大きな意味がないと考える理由は、以下の通りです。
- ChatGPT Web検索は「ユーザー直接型」でもあり「Web検索統合型」でもある
- Google AI OverviewsもPerplexityも、どちらのカテゴリーにも該当する
- 対策内容に違いがないため、区別する実務的メリットがない
上記の点から、本記事では、読者の理解を最優先し、以下の方針で用語を統一します。
✅ **AIEO(AI Engine Optimization)**を主用語として使用
✅ AIOは、AIEOと同義として扱う
✅ GEOも、AIEOやAIOと同義として扱う
✅ 実装時は「生成AI全般への最適化」と捉え、用語の違いに惑わされない
AIEO対策は中小企業・零細企業にも重要ですか?
AIEO対策は「大企業のための施策」と思われがちですが、実は中小企業・零細企業にこそ極めて重要です。リソースが限定された中小企業だからこそ、AIEO対策により高い効果が期待できます。
3つの重要な理由:
競争優位性の確保 – 多くの中小企業がAIEO対策に未対応のため、今のうちに実施すると競合に大きな差をつけられます。
限られた予算で大きな効果 – 広告費を投じずにAI検索での露出を増やせる。費用対効果が高く、既存SEO施策との相乗効果も期待できます。
低い実装コスト – 構造化データの実装、セマンティックHTML化、E-E-A-T強化など、追加予算をかけずに既存コンテンツから実装可能です。
段階的実装として、第1優先に基本的なAIEO対策(1~2ヶ月)、第2優先にE-E-A-T強化(3~6ヶ月)、第3優先に継続改善を進めることが推奨されます。
まとめ:E-E-A-T強化でAIEO対策・SEO対策の相乗効果を狙おう
AIEO対策とSEO対策は対立関係ではなく、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)強化を中心に統合することが大切です。
相乗効果のポイント
- E-E-A-T強化は両方に有効 – 著者情報の明記、信頼性の高い情報源の引用、定期更新、セキュリティ体制の透明化は、AIとGoogle検索の両方で高く評価されます。
- 構造化データは検索システム全体への最適化 – AI検索が「コンテンツの意味」を理解しやすくなり、同時にGoogle検索の強調スニペット・AI Overviewsでの表示率も向上します。
- 複数の検索方式での露出拡大 – ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの複数AIプラットフォームと、Google検索の両方で同時に認知度向上が期待できます。
上記のポイントをおさえ、以下の流れでE-E-A-Tを強化すると、よいでしょう。
- 推奨ロードマップ
月1~2月は基盤構築(構造化データ、HTTPS化) - 月3~4月はE-E-A-T強化(企業情報、実績掲載)
- 月5~6月は最適化と測定という3段階で実装が現実的です。
「AIEOかSEOのどちらか」ではなく「両立による最大化」で、AI時代の競争優位性を高めていきましょう。

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