AIO対策とは？SEO・LLMO・GEOとの違いと、企業が最初に取り組むこと

この記事のポイント

• AIO対策とは、ChatGPTやGoogleの「AIによる概要」が答えを作るときに、自社の情報が正しく引用されるよう整えること。ひとことで言えば「AIへの自己紹介」です。
• SEO・LLMO・GEOとの違いは、名前ほど大きくありません。本当の違いは、評価の単位が「ページ」から「事実」に変わり、「誰が言っているか」をAIがサイトの外で照合するようになったことです。
• 最初の一手は記事を増やすことではなく、「誰が発信しているか」をAIが確かめられるようにする「身元保証」。私たちが自社サイトを点検したら、ここに問題が集中していました。

 

1. なぜコンテンツ会社が、自社サイトを点検したのか

お客様にAIO対策を勧める前に、自分たちのサイトがAIにどう見えているかを確かめるためです。

結果は、人にはとても見せられないものでした。

 

ティネクトは、ビジネスメディア「Books&Apps」を10年以上運営し、BtoB企業のコンテンツマーケティングを支援してきた会社です。

ティネクトでは、代表の安達裕哉がAI検索について研究してきた内容を、「4つの施策＋1」という枠組みに整理しています。この内容は、安達の新刊として出版を予定しています。

2026年9月、まずこの枠組みに沿って、コーポレートサイト tinect.jp を点検しました。

見つかった問題は、大きく4つに分けられます。

 

1. 同じ人物が、データ上は別人だった

記事の著者として表示される「安達裕哉」と、会社概要に載っている代表の「安達裕哉」が、構造化データ（ページの内容をAIや検索エンジンに伝える記述）の上では、別々の人物として扱われていました。

人間なら名前を見れば同じ人だとわかります。しかしAIにとっては、「つながっている」と明示されていない限り、同名の別人かもしれない存在です。

つまり、代表が書いた記事を何本積み上げても、それが「ティネクトの代表の知見」として評価されていなかった可能性があります。

 

2. 会社が、データ上で複数存在していた

トップページ、記事ページ（プラグインが自動で出力）、サイトのテーマ。それぞれが別々に会社の情報を出していて、記事ページだけでも会社や著者を説明するデータが3本重複していました。

情報の出どころが複数あると、どれが正式な自己紹介なのか、AIは確定できません。

 

3. 自己紹介の中に、時間の矛盾があった

会社の設立は2013年10月なのに、共同創業者の経歴は「2014年に共同創業」。Books&Appsの規模は「月間200万PV超」と現在形で書かれていましたが、これは5年以上前のピーク時の数字でした。サービスの説明も、2023年4月に作った古いページが公開されたまま残っていました。

どれも、ひとつずつは嘘ではありません。しかし、時点の違う情報が並んでいると、AIは他の情報源と照らし合わせて「どちらが正しいのか」を判断しなければならなくなります。

 

4. いちばんの資産が、会社とつながっていなかった

10年以上運営してきたBooks&Appsは、ティネクトにとって最大の実績です。ところが、データの上では「ティネクトが運営するメディア」だと示されておらず、Wikidata（AIが身元確認に使う公開データベース）にも、会社と代表のどちらも登録されていませんでした。

そして、そもそもAI経由でサイトに何人来ているのか、社内の誰も答えられない状態でした。

 

人間の読者なら、どれも気にせず読み流すかもしれません。

しかしAIは、公式サイト・SNS・第三者の記事を照らし合わせて「この会社は何者か」を判断します。

自己紹介がつながっていない会社、食い違っている会社は、引用の候補から外れやすくなるのです。

 

2. AIO対策とは何か

AIO（AI Optimization）対策とは、生成AIやAI検索が回答を作るときに、自社の情報が参照され、正確に引用される状態を整える取り組みです。

対象は、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityと、Google検索の「AIによる概要」「AIモード」です。

 

「AI Overviews（AIによる概要）への最適化」の意味で使う人もいて、統一された定義はまだありません（2026年10月時点）。

ただ、私たちはもっと素朴に、「AIへの自己紹介」だと考えています。

自分たちは何者で、何ができて、何ができないのか。それを、AIにも人にも確かめられる形で外に出すことです。

 

3. SEO・LLMO・GEOとはどう違うのか

名前の違いを細かく覚える必要は、あまりありません。

AIO・LLMO・GEOは強調点が少しずつ違うだけで、やることはほぼ同じです。違うのは、SEOとの間です。

用語	最適化の相手	ゴール
SEO（Search Engine Optimization）	Google・Yahoo!などの検索エンジン	検索結果で上位に出て、クリックされる
AIO（AI Optimization）	AI検索・対話型AI全般	AIの回答に、正しく引用される
LLMO（Large Language Model Optimization）	GPT・Gemini・Claudeなどの言語モデル	モデルに自社を正しく理解させる
GEO（Generative Engine Optimization）	Perplexity・AIモードなど生成型の検索	生成された回答の中で選ばれる

 

SEOとAIOの違いで、実務に効くのは次の2つです。

 

1. 評価の単位が「ページ」から「事実」に変わる

AIはページ全体ではなく、質問に答えている1〜2文や、出典つきの数字を抜き出して使います。

見出しの直後に答えを書く、数字に時点を添える、といった書き方が効くのはこのためです。

 

2. 「誰が言っているか」が、サイトの外で照合される

冒頭で書いた私たちの失敗は、ほとんどがこちらの問題でした。

サイトの中の文章をいくら磨いても、外の情報と食い違えば信頼されません。

 

なお、SEOの土台はそのまま必要です。

GoogleはAIによる概要について、従来のSEOのベストプラクティスがそのまま有効で、特別な追加要件はないと説明しています（Google 検索セントラル）。

 

4. 企業が最初に取り組むことは何か

私たちの答えは「身元保証」です。記事を書くのは、その後です。

冒頭で触れた「4つの施策＋1」は、AIに推されるための施策を4つに分け、それに効果測定を加えたものです。

施策	何を整えるか	ティネクトの状況（2026年10月時点）
コンテンツAIO	AIが出典として使いやすい記事・ページ	サービスページを改訂済み。記事はこの連載から
身元保証	誰が発信しているか（会社・代表・著者・監修者）	最初に着手し、完了
外部シグナル	第三者から、どう語られているか	実績の棚卸し中
テクニカルAIO	AIクローラーが読める・解釈できるサイトの作り	大きな問題がないことを確認
効果測定	4つの施策の結果を観測し、改善する	2026年10月2日に計測を開始

 

身元保証を最初にしたのは、ほかの3つの土台になるからです。

誰が書いたのかが確かめられない記事は、どれだけ良い内容でも出典として選ばれにくく、第三者の評価も「どの会社の話か」が定まらなければ自社に結びつきません。

第1章の4つの問題も、ほとんどがこの身元保証の問題でした。

 

ただし、どこから手をつけるべきかは、AIO対策で何を達成したいかによっても変わります。

達成したいこと	最初に手をつけること	確認のしかた
AIに、自社のことを正しく説明してほしい	会社・代表・サービスの情報をサイト内外でそろえる（構造化データ、Wikidata、SNSのプロフィール）	「〇〇株式会社はどんな会社？」とAIに聞き、事業内容・所在地・代表者が正しく出るか
「おすすめの会社」の候補に入りたい	取引先名・登壇・受賞・掲載など、第三者が確かめられる実績をサイトに書く。よくある質問を載せる	「〇〇を頼める会社は？」とAIに聞き、候補に自社が入るか
自社の記事を、AIの回答の出典にしてほしい	見出しを質問の形にして直後に答えを書く。数字に出典と時点を付ける。自社にしかない情報を入れる	その記事が答えている質問をAIに聞き、出典に自社のページが出るか
AI経由の成果を社内に報告したい	アクセス解析でAI経由の流入を分ける。問い合わせフォームに「最初に知ったきっかけ」を入れる	AI経由の訪問数と、フォームで「AI」を選んだ件数を毎月記録する

 

私たちの場合は、いちばん上の「正しく説明してほしい」を最優先にし、同時に、あとから比べられるよう計測を始めました。

 

tinect.jp では次の順で進め、身元保証はすべて社内で、ツール費用もかけずに約3週間で完了しました。

時期（2026年）	やったこと	ねらい
9月下旬	重複していた構造化データを1本に整理。会社・役員4名・サービス・著書を同じIDでつなぎ、記事の著者と会社の役員を同一人物として結ぶ	身元保証
10月2日	GA4にAI経由の流入を分けるチャネルを作成。問い合わせフォームに「当社を最初に知ったきっかけ」（選択肢に「AI」）を追加	効果測定
10月7日	Wikidataに会社と代表を出典つきで登録し、サイトの構造化データとつなぐ。共同創業者の経歴とPV表記を、時点がわかる表現に修正	身元保証
10月7日	記事ごとに監修者を表示する仕組みを追加。サービスページを、質問形の見出しと結論先出しに全面改訂	身元保証／コンテンツAIO

 

計測を最初に置いたのは、後から「対策の前と後」を比べられなくなるからです。

結果の数字は、データがたまり次第、このブログで公開します（計測開始は2026年10月2日）。

 

5. AIO対策は、テクニックの話なのか

半分は違う、というのが私たちの考えです。

構造化データやWikidataは、手順さえわかれば誰でもできます。

難しいのは、そこに書く中身、つまり「自社は何者か」を言葉にすることです。

 

実際、サービスページを改訂したときにいちばん時間がかかったのは、HTMLではありませんでした。

「どんな企業に向いていて、どんな企業には向いていないか」を書く部分です。

良いことしか書いていないページは、人間にとってもAIにとっても、判断材料になりません。

 

「4つの施策＋1」の根っこにある考え方も同じです。AIO対策は小手先の技術ではなく、自社にしかない知見を、AIにも人にも読める形で誠実に外に出すこと。点検を終えたいま、私たちはそう確信しています。

 

6. やらなくてよいことはあるか

キーワードの詰め込み

AIは語の出現回数ではなく、質問に答えているかを見ます。

 

「○○とは」記事の量産

既存の情報をまとめただけの記事は、AIに要約されて終わります。

この記事も、用語解説だけなら書く意味がないので、自社の失敗と手順を載せています。

 

AIクローラーの一括遮断

拒否すれば、将来のAIが自社を知らない状態になります。tinect.jp は現在すべて許可しています。

 

完璧なクローラー設定にこだわること

私たちも、AIクローラーごとに許可を書き分ける設定（約20行）は検討しましたが、すでに全許可の状態で効果が小さいため見送りました。

優先順位は、自己紹介の食い違いをなくすほうが上です。

 

7. よくある質問

AIO対策をすると、SEOの順位は下がりますか？

下がりません。質問形の見出し、出典つきの数字、構造化データの整理は、どれもSEOの推奨事項と一致します。

効果はどのくらいで出ますか？

構造化データやWikidataの反映は、数日〜数週間でAIの回答に現れることがありますが、安定するには月単位かかります。

AIの回答は毎回ぶれるので、同じ質問を複数のAIで繰り返し試して、傾向を見る必要があります。

中小企業でも必要ですか？

必要です。AIは「おすすめの会社」を数社に絞って答えます。

規模より、自己紹介がそろっていて、確かめられる実績が書いてあるかどうかで差がつきます。

まず自社で何を確認すればいいですか？

会社名と代表者名で、ChatGPTやGeminiに「どんな会社ですか」と聞いてみてください。

事業内容・所在地・代表者が正しく出るか、古い数字が出てこないか。そこで出た食い違いが、最初に直すべき場所です。

AIOの読み方は？

「エーアイオー」と読みます。パソコンの「オールインワン（All-in-One）」など別の意味でも使われる略語ですが、この記事では「AI検索・生成AIへの最適化」の意味で使っています。

AIOとAEOは同じですか？

AEO（Answer Engine Optimization）は「質問に直接答える形で情報を整える」対策で、AIO対策のコンテンツ面とほぼ重なります。

 

（了）

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この記事は、ティネクトが自社サイト tinect.jp で進めているAIO対策の記録です。具体的な進め方、外注の判断、効果測定のしかたは、続く記事で順に公開していきます。

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