LLMO・GEO・AEOとは：AIの回答に向けた取り組みの呼び名
LLMO・GEO・AEOとは、ChatGPTやGoogleのAIによる概要などの回答で、自社の情報が正しく紹介されるようにする取り組みの呼び名です。どれも公式に決まった定義はなく、会社やメディアによって使い方が少しずつ違います。
| 呼び名 | 略さない形 | 日本語の意味 | 主に意識している対象 |
|---|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization | 大規模言語モデル最適化 | ChatGPTやGeminiなど、大規模言語モデルを使ったAI |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成エンジン最適化 | 情報を集めて回答を作る、生成型の検索 |
| AEO | Answer Engine Optimization | 回答エンジン最適化 | 質問に直接答える検索やAI |
| AIO | AI Optimization など | AIへの最適化 | AI検索全般（Googleの機能の略として使われることもある） |
大規模言語モデル（LLM）とは、大量の文章から学習し、文章の理解や作成を行うAIのモデルです。ChatGPTやGeminiの回答は、このモデルが作っています。
GEOという名前は、2023年11月に公開された研究論文「GEO: Generative Engine Optimization」で使われました。この論文は、生成型の検索エンジンの回答で、コンテンツの見え方を高めるための枠組みとしてGEOを示しています。LLMOとAEOには、このような決まった出どころは見当たらず、業界で使われてきた呼び名です。
呼び名がいくつもあるのは、AI検索が広がるなかで、支援会社やメディアがそれぞれの言葉で説明を始めたためと考えられます。どの呼び名が正しいということはなく、同じ取り組みに複数の名前が付いている状態です。読み手としては、言葉そのものより、その言葉で何をする話なのかを読み取ることが大切です。
AIO対策との違い：多くは同じ取り組みの別名
LLMO対策・GEO対策・AEO対策とAIO対策は、多くの場合、同じ取り組みを別の名前で呼んでいるだけです。どれも、AIの回答で自社が正しく紹介されることを目指し、作業の中身も大きく重なります。
ただし、AIOという言葉には注意が必要です。AIOは「AI Optimization（AIへの最適化）」の略としてAI検索全般の対策を指す場合と、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）の略として、その機能だけを指す場合があります。前者ならLLMO・GEO・AEOとほぼ同じ範囲ですが、後者ならGoogleの機能に絞った話になります。
| 呼び名が使われる場面 | よくある使われ方 |
|---|---|
| 支援会社のサービス名 | 会社ごとに推す呼び名が違う。同じ作業でも名前が変わる |
| 海外の記事 | GEOやAEOが多く使われる |
| Googleの資料 | AEO・GEOという言葉に触れたうえで、SEOの一部として扱う |
| 社内の会話 | 「AI対策」「AI検索対策」とまとめて呼ぶことも多い |
Googleは呼び名をどう扱っているか
Googleは、AEOやGEOと呼ばれる取り組みについて、生成AI検索向けの最適化も検索体験の最適化であり、SEOであることに変わりはないとしています。2026年10月時点の公式ガイド「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」で、こう説明しています。
同じガイドでは、AI検索向けとして勧められる多くの「ハック」は効果がなく、Googleの仕組みに基づいていないとも述べています。そのうえで、外部のAEOやGEOの助言は、公式のガイダンスに照らして評価するよう勧めています。Googleが必要ないとしている作業には、次のようなものがあります。
- llms.txtなどのAI向けの特別なファイルを作ること
- 文章をAI向けに細かく分けること
- AIのために文章を書き換えること
- ウェブ上の言及を作為的に集めること
- 構造化データに過剰に取り組むこと
つまり、少なくともGoogleの検索については、LLMO・GEO・AEOという新しい呼び名が付いても、特別な別の手法があるわけではありません。
ChatGPTなどGoogle以外のAIについては、各社の公式資料で確かめる必要があります。たとえばOpenAIは、ChatGPTの検索でサイトを表示するためのクローラーとしてOAI-SearchBotを公開しており、robots.txtでこれを拒否すると、ChatGPTの検索の回答にサイトが出なくなると案内しています。学習用のGPTBotとは別に設定できます。呼び名がLLMOでもGEOでも、こうした各社の前提を満たしているかを確かめることが先です。
呼び名ごとに対策は変わるのか
呼び名によって、基本の対策は変わりません。どの呼び名でも、検索に正しく読み込まれるページを作り、お客様の質問に自社ならではの事実で答え、外部の情報と表記をそろえることが土台です。
呼び名ごとの違いは、どこに重点を置いて説明しているかにあります。以下は、各呼び名が使われる文脈からのcurveの見立てで、公式の区分ではありません。
| 呼び名 | 説明で強調されやすい点 | 共通する土台 |
|---|---|---|
| LLMO | Google以外のAI（ChatGPTなど）も含めた見え方 | 検索に読み込まれるページ |
| GEO | 生成AIの回答の中での見え方と、その計測 | 質問に答える具体的な情報 |
| AEO | 質問に対して、直接の答えとして選ばれること | 外部の情報との表記の一致 |
| AIO | AI検索全般、またはGoogleのAIによる概要 | 定期的な確認と改善 |
確かめ方も、呼び名による違いはほとんどありません。AIの回答は同じ質問でも変わることがあるため、お客様の相談に近い質問を決め、日を変えて何度か聞き、社名が出たか、説明が正しいか、どのページが引用されたかを記録します。GEOという呼び名では計測が強調されがちですが、この記録の考え方はLLMOでもAEOでも同じです。
呼び名より先に確かめること
呼び名より先に確かめるべきなのは、対象のAI、目的、測り方、作業の範囲です。この4つが分かれば、どの呼び名で提案されても中身を比べられます。
| 確かめること | 具体的な問い |
|---|---|
| 対象のAI | GoogleのAIによる概要とAIモードか、ChatGPTやGeminiも含むか |
| 目的 | どんな質問で、自社がどう紹介されることを目指すのか |
| 測り方 | 何問を、どのAIで、どのくらいの頻度で確かめるのか |
| 作業の範囲 | 提案だけか、ページの書き直しや外部情報の整理まで行うのか |
| 公式との整合 | 提案の中身が、Googleなどの公式資料と食い違っていないか |
たとえば「GEO対策でAIに選ばれる」という提案があったら、どのAIの、どの質問で、何をもって「選ばれた」とするのかを聞きます。答えが具体的であれば、呼び名が何であっても判断できます。
対象のAIは、自社のお客様が実際に使っていそうなものから選びます。地域の店舗であれば、Google検索のAIによる概要やAIモードと、Googleビジネスプロフィールの情報が中心になります。企業の担当者が比較検討に使う商材であれば、ChatGPTなども含めて確かめる意味があります。対象を広げるほど確認の手間は増えるため、最初は2〜3種類に絞ると続けやすくなります。
提案書や記事で呼び名に出会ったときの読み方
提案書や記事で新しい呼び名に出会ったら、まず書き手がその言葉をどう定義しているかを確かめます。同じ「LLMO」でも、ChatGPTだけを指す人と、AI検索全般を指す人がいるからです。
- 冒頭や用語の説明で、言葉の意味が書かれているかを見る
- 「新しい手法だからSEOとは別に必要」という主張は、根拠を確かめる
- 呼び名ごとに別の契約や費用が必要とされていないかを見る
- 社内では呼び名を一つに決め、指す範囲を一文で書いておく
以下は架空の例です。提案書に「LLMO対策として、AI専用のファイルを設置し、文章をAIが読みやすい短い段落に分けます」と書かれていたとします。Googleは、AI向けの特別なファイルも、文章を細かく分けることも、Google検索のためには必要ないとしています。この場合は、ほかのAIサービスのための作業なのか、費用の中でどれくらいを占めるのかを聞くと、提案の中身を判断できます。
よくある質問
参考資料
公式資料の事実と、本文の実務上の提案・架空の例を分けて記載しています。確認日：2026年10月24日。
自社の課題を整理する
現在の状況と目標を伺い、優先して見直す情報や施策を整理します。集客・Web制作・業務改善の支援について、curveへご相談ください。
支援について相談する →実施や運用の支援をお探しの方へ
記事で紹介した取り組みを自社で進めたい場合は、目標・現状・運用体制に合わせて支援内容をご提案します。
