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WEBマーケティングやSEOの情報を集めているとLLMOやAIO、GEOといった言葉を頻繁に耳にすることが多くなったと思います。また、SEOはもう古いという内容の記事を目にすることが増えましたが、本当にそうでしょうか？
結論から言えば、LLMOやAIO、GEOは従来のSEOの一部にあたるものであり、本質的には「質の高い情報をユーザーに届ける」という従来のSEOの考えから変わりありません。
今回は、LLMO・AIO・GEOの本質と対策方法について紹介します。

LLMO・AIO・GEOとは

LLMO (Large Language Model Optimization)はChatGPTやGeminiをはじめとした大規模言語モデルに情報を正しく学習・参照してもらうために最適化させることで、AIO (AI Overviews Optimization)はGoogle検索のトップに表示されるAI生成の要約（AI Overviews）に採用されるための対策を指します。
GEO (Generative Engine Optimization)は、LLMOやAIOなどを含めた生成AIエンジン全般に対する包括的な戦略のことです。

LLMO・AIO・GEOの具体的な対策方法

AIに好まれるホームページとするためには、AI・機械が情報を読み取る際に理解しやすいように構築する必要があります。前項に記載の通り、これらの施策はSEOの延長線ではあるものの、AIというフィルターを通る以上、以下のポイントは従来と比較して重要視されます。

機械が読み取りやすい構造（構造化マークアップ）

AIがホームページの内容を理解する際、つまりデータを整理する際には「タグ」と呼ばれるコードを参考にし、特殊なタグを記述してコーディングすることを構造化マークアップ・構造化データと呼びます。

構造化マークアップの具体例として、例えば人が「ジャガイモ2個、豚肉100g、人参1本、カレールー」と記載された文章を見ると、その内容や文脈から「これはカレーライスのレシピ」と分かりますが、検索エンジンのロボットにとっては、ただのテキストの集まりにしか見えません。このロボットに対して、この内容は「レシピについて記載している」と伝えることができるのが構造化マークアップを実施するメリットです。
ただし、ロボットに対して「伝えること」と「引用されること」は別であって、構造化マークアップによって確実に引用されると言うわけではなく、結局コンテンツが良くなければ引用されることはありません。

結論ファーストと独自性

AIは既存のインターネット上の情報を探し出して繋ぎ合わせることは得意ですが、独自の体験談や最新の調査データといった「一次情報」を自ら生み出すことはできません。
Googleのアルゴリズム「EEAT」の考え方と同じで、AIに引用されるためには、書き手の経験や独自の視点を盛り込むことが重要で、一般論だけが記載されている記事がAIに引用されることは基本的にありません。

ユーザーの質問に簡潔かつ直接的に答える

AIは膨大なデータから瞬時に要約を作成するため、結論を冒頭に配置し、その後に理由や具体例を続ける「結論ファースト」の構成が有効に働く傾向にあります。また、ユーザーがAIに語りかけるような自然な質問形式のクエリを想定し、それに対して明確に答えるコンテンツを用意することも、AIの回答の一部として採用されやすくなります。これは、SEOで言うところの検索意図の最適化と同じです。

SEOの延長線上にある施策

前項に記載した内容から、SEOをある程度理解している方なら、前項の内容を見てSEOと同じと感じた方が多いと思います。冒頭に記載の通り、LLMOやAIO、GEOといった施策はSEOの一部であって、何か特別で新しい施策が出てきたわけではありません。
「AI対策サービス」といった新しい看板を掲げる業者が増えていますが、そもそもLLMOやAIO、GEOといった言葉はこうした業者が作り出したもので、SEOとして打ち出すよりも「ユーザーが興味を持ちやすく、売りやすいから」という理由から生まれています。

今回のまとめ

今回のブログを読むことで、LLMOやAIO、GEOについて大枠を理解することができたかと思います。SEOと本質が変わらない以上、やらなければいけないこと・やってはいけないことも同じです。検索エンジンでの上位表示とAIの引用をどちらも達成するためには、これまで通り「ユーザーにとって有益なコンテンツ」を考えたホームページの運用が大切です。