AEO対策とは？SEOとの違いとAIに引用される施策・効果測定

ChatGPTにプロンプトを入れると、答えの下に参照元のリンクが並びます。GoogleのAI Overviewsにも参照先が出ます。自社のページが出てこないと、何を直せばよいのかが分かりません。

AI検索で自社の情報を出典として使ってもらう取り組みを、AEO対策と呼びます。Googleは2026年5月のガイドでAEOとGEOを名指しし、Google検索から見ればAI検索への最適化もSEOのままだと書いています。

この記事では、SEO対策との違い、GEO・LLMO・AIOとの関係、Googleがしなくてよいとした施策と勧める施策、効果の測り方をご紹介します。

1. AEO対策とは？応答エンジン最適化の意味と定義

AEOはAnswer Engine Optimizationの略で、日本語では「回答エンジン最適化」や「応答エンジン最適化」と訳されます。AIが書く回答の中に、自社の情報を出典として使ってもらうための取り組みを指す語です。

図1：Googleは語の紹介をしているだけで、何をすればAEOになるのかという内容までは示していない。

拡大

図1：Googleは語の紹介をしているだけで、何をすればAEOになるのかという内容までは示していない。

閉じる

回答エンジン（answer engine）は、検索した人にリンクの一覧ではなく、答えそのものを文章で返す仕組みを指します。Google検索のAI Overviews（＝検索結果の上に出るAIの要約）やGoogle AIモード（＝Google検索の中で対話しながら調べられるAI機能）、ChatGPTの検索がこれにあたります。

Google検索セントラル（＝Googleが検索の仕組みをサイト運営者向けに説明する公式サイト）のガイドは、AEOとGEOを次のように紹介しています。ガイドの名前は「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」で、この記事では生成AI機能向けガイドと呼びます。

"AEO" stands for "answer engine optimization" and "GEO" for "generative engine optimization". These are both terms you may see used to describe work specifically focused on improving visibility in AI search experiences.

出典：Google「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年9月19日時点）（新しいタブで開く）

ガイドにあるのは、どちらもAI検索での見え方を良くする取り組みを指して見かける語だ、という紹介までです。どういう作業をAEOと呼ぶのかという定義を、Googleは示していません。AEOという語を誰がいつ使い始めたのかを示す記録は、学術論文・特許・商標・標準化団体の刊行物にありません（2026年9月8日時点）。

AEOには公式の定義が無いため、AEOを売り文句にしたサービスを比べるときは、「具体的に何をする作業か」「成果物は何か」を個別に確かめる必要があります。ここを押さえておくと、AEO対策とSEO対策の違いについてのGoogleの見解が読みやすくなります。

2. AEO対策とSEO対策の違い｜AI検索向けの最適化もSEO

SEO対策が検索結果の一覧で上位に表示されることを目指すのに対し、AEO対策はAIが書く回答の出典になることを目指します。ただしGoogleは、AI検索への最適化も検索体験への最適化であり、SEOのままだと書いています。

図2：対立する2つの方法ではない。目指すもの・出る場所・測り方は違うが、Googleは生成AI機能が検索のランキングと品質の仕組みに根ざしていると説明している。

拡大

図2：対立する2つの方法ではない。目指すもの・出る場所・測り方は違うが、Googleは生成AI機能が検索のランキングと品質の仕組みに根ざしていると説明している。

閉じる

From Google Search's perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO.

出典：Google「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年9月19日時点）（新しいタブで開く）

同じガイドは、Google検索の生成AI機能が、検索のランキングと品質の仕組みに根ざしているとも説明しています。目指すものと出る場所は違っても、土台にある作業は重なっています。

Googleには、AI機能とサイトの関係を説明する公式ページもあります。名前は「AI features and your website」で、最終更新は2025年12月10日です。この記事ではAI機能の解説ページと呼びます。

AI機能の解説ページは、AI OverviewsやGoogle AIモードに出るための追加の条件は無いと書いています。特別な最適化も要らないという記述です。同じページによると、裏づけのリンク（＝AI OverviewsやGoogle AIモードの回答の中に出典として出るリンクを指す、Googleの原文の supporting link にあたる呼び方）として表示される前提は次の3つです。

1. ページが索引（＝検索エンジンがページを登録しておくデータベース）に登録されている
2. スニペット（＝検索結果に出る抜粋文）付きでGoogle検索に表示できる
3. 検索の技術的要件を満たしている

索引に載っていないページや、スニペットを出さない設定のページは、AEOと呼ばれる施策を足してもAI OverviewsやGoogle AIモードの回答に出ません。同じページには、条件をすべて満たしても、Googleがクロール・索引への登録・表示をするとは限らないとも書かれています。

SEOの土台が無いところに、AEOだけを積むことはできません。なお、この章の説明はGoogle検索についてのものです。ChatGPTやClaude、Perplexityは各社の仕組みで動いており、クローラーの扱いは第7章「AI検索の仕組み」で見ていきます。

3. AEO・GEO・LLMO・AIOの違い｜略語の関係を整理する

4つの略語はどれも、AI検索での見え方を良くする取り組みを指して使われています。違いは語の出どころ、つまり検索エンジンの公式の説明があるかどうかにあります。検索エンジンが定義しているのはGEOだけで、AEOはGoogleが語を紹介しているところまでです。AIOとLLMOの定義は、Google検索セントラルの生成AI機能向けガイドにもBing Webmaster Tools のヘルプ「Bing Webmaster Guidelines」にもありません。Bingの公式ブログ（blogs.bing.com）にも見当たりません（2026年9月20日時点）。

図3：AEOはGoogleが語を紹介しているところまで。AIOとLLMOは、GoogleとMicrosoftの公式文書に定義が見当たらない。

拡大

図3：AEOはGoogleが語を紹介しているところまで。AIOとLLMOは、GoogleとMicrosoftの公式文書に定義が見当たらない。

閉じる

AIOは、AI検索への最適化の全体を指して使われます。GoogleのAI Overviewsを略してAIOと書く記事もあり、同じ3文字で別のものを指す場合があります。LLMOは、ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデル（＝大量の文章から学習して文章を作るAI）の回答に、自社の情報を取り上げてもらう取り組みを指します。どちらも公式の定義が無く、指す範囲はAEOやGEOと重なっています。

4つの語のうち、出どころを特定できるのはGEOだけです。GEOという語は、プリンストン大学などの研究者6名が2023年11月16日にarXivへ投稿した論文「GEO: Generative Engine Optimization」で定義されました。論文には、2024年の国際会議KDDに採録されたと記されています。

論文は、1万件のクエリからなる評価用のデータ（GEO-bench）を作り、試験用の1,000件で実験しました。回答は、クエリごとにGoogle検索の上位5件のページを材料に、gpt-3.5-turboが書く形です。

見え方を測る指標の1つが、Position-Adjusted Word Count（＝回答の中でそのページを出典とする文の語数の割合を、回答の前のほうに出る文ほど重く数えた値）です。この指標で最も伸びたのは、論文によると Quotation Addition（＝信頼できる出典からの引用文をページに足す手法）です。全分野をまとめた値（論文の表1のOverall）は、手を加えないページの19.3に対して27.2で、論文は41%の改善と書いています。ほかに、統計の数字を足す Statistics Addition と、出典を示す Cite Sources も試しています。

Perplexity.aiで試験用のクエリから200件を使った実験でも、同じ指標で最も伸びたのは、論文によると Quotation Addition です。全分野をまとめた値は、手を加えないページの24.1に対して29.1で、論文は手を加えないページと比べて22%の改善と書いています。論文は、効果がクエリの分野によって違うとも述べています。どちらも実験の中で測った値で、実務での効果を示すものではありません。

Microsoftは、2026年2月12日にBingの公式ブログでGEOを定義しました。記事の題は「Elevating the Role of Grounding on the AI Web」（＝AIの回答の根拠になるWebの情報の扱いを述べた記事）です。定義は「コンテンツがAIによる体験にどう関わっているのかを理解する取り組み」です。

Microsoftの広告部門も、2026年1月6日のブログ「From discovery to influence: A guide to GEO」（＝GEOの進め方を案内する記事）で、ブランド向けのガイドを案内しています。このブログは、SEOが検索で勝つための方法であるのに対し、GEOはAIによる発見の場で推薦を勝ち取るための方法だと書いています。

4つの語の使い分けはAIO対策の進め方をまとめた記事で、GEOの論文が測った数値と実践の手順はGEO対策の進め方で詳しく扱っています。

4. 2026年に変わったこと｜Googleの生成AI機能向けガイドと掲載を切り替える設定

この章では、Googleが2026年に出した生成AI機能向けガイドと、生成AI機能への掲載を切り替える設定の2つを扱います。掲載の切り替えは、サイト単位の設定とページ単位のrobots metaタグに分けて見ていきます。同じ2026年に出た計測の画面は第8章「AEO対策の効果を測る方法」で、MicrosoftによるGEOの定義は第3章「AEO・GEO・LLMO・AIOの違い」で取り上げています。

図4：AEOとGEOをGoogle自身が名指しで説明したガイドが出た。あわせて、生成AI機能への掲載を切り替える設定もSearch Consoleに入った。

拡大

図4：AEOとGEOをGoogle自身が名指しで説明したガイドが出た。あわせて、生成AI機能への掲載を切り替える設定もSearch Consoleに入った。

閉じる

2026年5月、Googleは生成AI機能向けガイドを公開し、AEOとGEOを名指しで説明しました。公開を告知したGoogle検索セントラルのブログには、日付として2026年5月15日と記されています。8月31日には、生成AI機能への掲載を切り替える設定が、Search Console（＝自社サイトが検索でどう見えているかをGoogleが見せる管理画面）で全世界のサイトへ展開されています。

掲載を切り替える設定の名前は「Search generative AI control」で、Search Consoleの設定の中にあります。既定は掲載する側で、何もしなければその状態が続きます。掲載を外すと、AI Overviews・Google AIモード・Google Discoverの生成AI機能から自社の内容が消え、そこからの流入も表示回数も無くなります。

この設定は、AIの学習には作用しません。学習を制限したい場合は、Google-Extendedを使うよう、Search Consoleヘルプは案内しています。Google-Extendedが何を指定する名前かは、第7章「AI検索の仕組み」で扱います。また、この設定は、検索のほかの部分で順位や掲載を判断する材料には使われません。

掲載を外した内容は、多くの場合1日から2日で外れます。キャッシュ（＝一時的に保存したデータ）の都合で、それより長くかかるものもあります。設定はプロパティ（＝Search Consoleに登録したサイトの単位）ごとで、子プロパティのオーナーは、親プロパティの設定に従うか、その子プロパティだけ変えるかを選べます。

Search Consoleの設定を開くと、「Search generative AI control」が掲載する側と外す側のどちらになっているかが出ます。外注先へ依頼する前に、自社で開ける画面です。

掲載の切り替えはサイトの単位です。ページ単位で絞りたい場合は、robots metaタグ（＝ページごとに検索エンジンへの指示を書くHTMLのタグ）も使えます。Googleの仕様では、nosnippetはAI OverviewsとGoogle AIモードへの直接の入力にも使わせない指定で、max-snippetは入力に使う量を抑える指定です。

ただし、同じ仕様によれば、どちらの指定も通常の検索結果の抜粋文にまで及びます。nosnippetを付けたページは、ウェブ検索・画像検索・Discoverを含むすべての検索結果でスニペットが出なくなります。AI機能だけを止める指定ではないため、第2章「AEO対策とSEO対策の違い」で挙げた前提の1つ（スニペット付きで表示できること）も満たさなくなります。

5. Googleが「しなくてよい」とした5つのAEO施策

AEOやGEOのための特別な工夫は、必要なのでしょうか。Googleは生成AI機能向けガイドで、「AEO/GEOのハック」より効果的なSEOを優先するよう書いています。同じガイドの「Mythbusting generative AI search: what you don't need to do」（＝生成AI検索についての思い込みを正し、しなくてよいことを挙げた節）が挙げているのは、次の5つです。

図5：そこへ工数を割く前に、通常のSEOを優先するよう書かれている。llms.txtは置いても検索での見え方にも順位にも影響しない。

拡大

図5：そこへ工数を割く前に、通常のSEOを優先するよう書かれている。llms.txtは置いても検索での見え方にも順位にも影響しない。

閉じる

llms.txtは、AI向けにサイトの案内を書くテキストファイルの提案です。Google検索のためであれば置く必要は無く、AI向けの機械可読ファイルやMarkdown版のページを新しく作る必要も無いと、生成AI機能向けガイドは書いています。

構造化データ（＝ページの意味を、機械が読める形で書き添える記述）について、Googleが書いたのは、生成AI検索には必須ではなく、足す必要のある専用のマークアップも無いということです。構造化データはリッチリザルト（＝検索結果に評価の星や価格などが付く表示）の対象になるため、SEO全体の施策として続けるのがよいとも書いています。すでに入れている構造化データを外す必要はありません。

同じガイドには、理想的なページの長さは無く、生成AI検索のためだけでなく読み手に向けてページを作るようにとも書かれています。AIに読ませるために本文を短く割る作業は、少なくともGoogle検索のためには要りません。

見積書にこの5つが主要な施策として並んでいたら、Google検索に対して何が変わるのかを外注先に確かめます。Googleの記述と食い違う説明が返ってきた場合は、根拠にしている公式ドキュメントの名前を聞きます。

6. AEO対策のやり方｜Googleが挙げる7つの基本

この章では、Googleが挙げる7つの基本を軸に、構造化データの置き方、内容の質についてのGoogleの記述、Bingが挙げた観点までを扱います。

図6：AI検索のための特別な作業ではなく、これまでのSEOのベストプラクティスをそのまま続けることが並んでいる。

拡大

図6：AI検索のための特別な作業ではなく、これまでのSEOのベストプラクティスをそのまま続けることが並んでいる。

閉じる

Googleが勧めているのは、AI検索のための特別な作業ではなく、SEOの基本をそのまま続けることです。AI機能の解説ページは、AI機能にも当てはまるSEOのベストプラクティスとして次の7つを挙げています。7つとも、AI検索のために新しく始める作業ではなく、これまでのSEOで扱ってきた項目です。

構造化データについて、Googleの「Intro to how structured data markup works」（＝構造化データの仕組みを説明する入門ページ）は、構造化データを置くためだけの空のページを作らないよう求めています。利用者に見えない情報を構造化データで足すことも、その情報が正しい場合でも避けるよう書いています。

内容の質については、生成AI機能向けガイドが価値のある内容の条件を5つ挙げています。1つは合う場面で質の高い画像や動画を添えることで、これは表の「画像と動画」と同じ内容です。残る4つは、独自の視点を持つこと、誰でも知っている一般論（＝コモディティな内容）で終わらせないこと、読み手が追いやすい構成にすること、利用者が求めるものに絞ってやりすぎないことです。

やりすぎの例としてGoogleが挙げているのは、検索のされ方の違いや、クエリファンアウト（＝AIが1つのプロンプトから関連する複数の検索を同時に走らせる手法）で生まれる検索ごとに、別々のページを作ることです。生成AI機能向けガイドによると、順位や生成AIの回答の操作を主な目的にそうしたページを作れば、Googleのスパムポリシーのうちscaled content abuse（＝順位の操作を目的にページを大量に作ること）に違反します。

Googleがコモディティな内容の例に挙げたのは「7 Tips for First-Time Homebuyers」というタイトルです。望ましい例は「Why We Waived the Inspection & Saved Money: A Look Inside the Sewer Line」で、専門家や経験者ならではの見方を示す内容だと説明しています。

E-E-A-T（＝経験・専門性・権威性・信頼性の4つをまとめたGoogleの考え方）のうち最も重要なのは信頼だと、Googleは公式ページに書いています。ページの名前は「Creating helpful, reliable, people-first content」（＝役に立ち、信頼でき、人を第一に考えた内容の作り方を説明するページ）です。

同じページは、検索順位の操作を主な目的に、AI生成を含む自動化で内容を作ることをスパムポリシーの違反としています。AIを使って書いた場合に、その使い方を読み手へ示しているかも、自己点検の問いに挙げています。

Bingも公式ブログ（2026年2月10日）で、AIの回答に使われやすくするための観点を挙げています。このブログは、Bing Webmaster Toolsの計測画面AI Performance（＝第8章「AEO対策の効果を測る方法」で扱います）を紹介するものです。こちらの対象は、CopilotとBingのAIによる要約です。明確な見出し・表・FAQの節は要点を見つけやすくし、例やデータ、出典の明示は、内容が再利用されるときの信頼につながるという内容です。

Googleが「しなくてよい」とした施策のうち「生成AI検索のためだけの特別な書き方は要らない」は、Google検索を対象にしたGoogleの記述で、Bingの観点とは対象のサービスが違います。Bingは、定期的な更新がAIに最新の版を参照させる助けになるとも書いています。

同じブログでBingは、情報の鮮度を保つためにIndexNow（＝ページの追加や更新を検索エンジンへすぐに知らせる仕組み）を、店舗の情報にはBing Placesを勧めています。

7. AI検索の仕組み｜RAG・クエリファンアウトとクローラー

Google検索のAI機能で自社のページが引用されるまでには、2つの段階があります。クローラー（＝サイトを自動でめぐって内容を読み取るプログラム）がページを取りに来て索引に登録する段階と、索引から関連するページを取り出して回答を組み立てる段階です。

図7：主な用途は、検索の結果に出すもの、モデルの学習のためのもの、利用者の操作をきっかけに取りに来るもの。広告の確認用のように、そのどれにも入らないものもある。

拡大

図7：主な用途は、検索の結果に出すもの、モデルの学習のためのもの、利用者の操作をきっかけに取りに来るもの。広告の確認用のように、そのどれにも入らないものもある。

閉じる

生成AI機能向けガイドは、あとの段階をRetrieval-augmented generation（検索拡張生成、RAG＝外部の情報を取り出して回答を組み立てる仕組み）と呼んでいます。グラウンディングという別名も添え、検索のランキングの仕組みを使って、最新のページを索引から取り出す手法だと説明しています。

同じガイドは、query fan-out（クエリファンアウト＝1つのプロンプトから、関連する複数の検索をモデルが同時に走らせる手法）も説明しています。Googleの例では、雑草だらけの芝生を直す方法というプロンプトから、芝生に向く除草剤や、薬を使わずに雑草を取る方法などのクエリが同時に投げられます。こうして関連する検索結果を追加で取りに行き、利用者のプロンプトに答えるという説明です。

Googleの生成AI機能は、画像や動画も回答に取り込みます。Googleは、ページへのリンク以外でサイトが出る機会が増えると書いています。利用者の代わりに予約や比較をこなすAIエージェント（＝利用者の指示を受けてWebでの操作を進めるAIの仕組み）が、必要な情報を集めにサイトを訪れることもあるとしています。

クローラーは、サービスごとに名前と用途が異なります。主な用途は、検索の結果に出すため、モデルの学習のため、利用者の操作をきっかけにページを取りに来るためです。広告の確認用のようにどれにも入らないものや、Google-Extendedのようにクローラーではなく用途を指定するための名前もあります。

robots.txt（＝クローラーに許可と拒否を伝えるテキストファイル）で名前を指定すると、そのクローラーだけを断れます。

AI OverviewsとGoogle AIモードだけを断るクローラー名はありません。掲載を外すときは、第4章「2026年に変わったこと」で扱ったSearch generative AI controlを使います。

OpenAIの技術文書「Bots」（＝OpenAIのクローラーの名前と用途を説明するページ）によると、GPTBotは学習用なので、断ってもChatGPTの検索での扱いは変わりません。OAI-SearchBotを断ったサイトはChatGPTの検索の回答に出なくなりますが、案内用のリンク（navigational links）としては出る場合があります。

案内用のリンクが回答のどこにどう出るのかは、同じ文書に説明がありません。robots.txtの変更がOpenAI側に反映されるまでには、約24時間かかります。

robots.txtは、サイトの直下（例：https://www.example.com/robots.txt）に置くテキストファイルです。断りたいクローラーごとに、「User-agent:」の行と「Disallow:」の行を1組にして、それぞれ1行ずつ書きます。「Disallow: /」は、サイト全体を断る指定です。次の2組は別々の目的の例で、必要な組だけを書きます。

Anthropicのヘルプは、ClaudeBotをサイト全体で断る例としてこの2行を載せ、断りたいサブドメインごとに同じ指定を置くよう求めています。

Claude-UserとClaude-SearchBotも断るときは、同じ2行のクローラー名だけを変えて足します。ただしAnthropicは、この2つを断るとClaudeの検索でサイトの見え方が下がる場合があると書いています。取得の頻度だけを抑えたい場合に使えるCrawl-delay（＝取得の間隔を秒で指定する記述）の例も、同じヘルプに載っています。

ChatGPT-UserとPerplexity-Userのように、利用者の操作をきっかけに動くものには、robots.txtの指定が当てはまらない場合があります。OpenAIは、利用者が起点なのでrobots.txtの規則が当てはまらない場合があると書いています。Perplexityはさらに踏み込み、Perplexity-Userはrobots.txtの規則をおおむね無視すると書いています。この2つを止める方法は、OpenAIとPerplexityの公式ドキュメントに書かれていません（2026年9月19日時点）。

Perplexityの「Perplexity Crawlers」（＝Perplexityのクローラーの名前と用途を説明するページ）は、robots.txtでPerplexityBotを許可するよう勧めています。対象は、検索結果に自社のページを出したい場合です。変更の反映までの時間は、最大24時間と公式ドキュメントに書かれています。OpenAIとPerplexityはクローラーのIPアドレスの一覧も公開しています。自社のアクセスログのIPアドレスをこの一覧と照らし合わせると、robots.txtで止まらないChatGPT-UserとPerplexity-Userの来訪が残っているかどうかを見られます。

Bingは2023年9月の告知で、metaタグのNOCACHEを付けたページは回答にURL・タイトル・スニペットだけが出て、NOARCHIVEを付けたページは回答にも学習にも使われないと案内しました。どちらを付けても、通常の検索結果には残ります。この告知の対象は、当時のBing Chatです。Copilotの名前での案内は、Bing Webmaster Tools のヘルプにあります。ヘルプの「Bing Webmaster Guidelines」は、NOARCHIVEを、Copilotの回答とグラウンディングの結果に使わせない指定だと書いています。NOCACHEは、Copilotが使える範囲をURL・タイトル・スニペットに限る指定です。

断るか許すかは、用途で分けて決めます。検索の回答に自社のページを出したいなら、検索用のOAI-SearchBot・PerplexityBot・Claude-SearchBotは許可したままにします。学習に使われたくないだけなら、断るのは学習用のGPTBotとClaudeBot、それにGoogle-Extendedです。

8. AEO対策の効果を測る方法｜公式のレポートと計測ツール

AI検索での見え方は、GoogleとMicrosoftがそれぞれ用意した管理画面で測れます。Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートと、Bing Webmaster ToolsのAI Performanceです。Search Consoleは無料のサービスだと、Googleのヘルプ「Search Console の概要」に書かれています。

図8：どちらもサイト運営者向けの管理画面に置かれている。Search Consoleは無料のサービスだとGoogleのヘルプが書いている。

拡大

図8：どちらもサイト運営者向けの管理画面に置かれている。Search Consoleは無料のサービスだとGoogleのヘルプが書いている。

閉じる

注：同じヘルプは、8月31日に全世界のサイトへ展開したと書く一方で、レポートが見えない理由として、順に展開しているためまだ使えないプロパティがあることと、表示回数が少ないことを挙げています。掲載を外したサイトにも、このレポートは出ません。

生成AIパフォーマンスレポートの表示回数は、Google検索の生成AI機能の中で、自社サイトへのリンクが利用者に表示された回数です。Google Discoverの生成AI機能は別のレポートで扱い、Search Labs（＝Googleが新しい検索機能を試験的に提供する場）の実験のデータは含みません。表示できる行数の上限（1,000行）などの制約は、通常の検索パフォーマンスレポートと同じです。

Search Consoleの検索タイプには、AI Overviewsだけを選ぶ項目がありません。AI機能に出たサイトの流入は、検索タイプ「ウェブ」の全体の数字に含まれます。

Bing Webmaster ToolsのAI Performanceは、Copilot、BingのAIによる要約、いくつかの提携先の組み込みを対象にしています。表の「グラウンディングのクエリ」は、第7章「AI検索の仕組み」で見たグラウンディングのときにBingが使った語句です。画面に出るデータは引用の動き全体の一部で、クリック数は出ません。

ツールを入れる前でも、対策したいクエリをGoogleで検索してAI Overviewsが出るかどうか、ChatGPTやPerplexityにプロンプトを入れて自社のページが出典に出るかどうかは、画面で見られます。AIの回答は同じプロンプトでも時期によって変わることがあるため、入れるプロンプトを固定して月ごとに記録しておくと、変化を追えます。

社外のツールを選ぶときの注意も、生成AI機能向けガイドは書いています。順位の成功を約束したり、Googleの内部の指標を使っていると称したりするものには注意が必要で、Googleの内部のランキングやAIの仕組みにアクセスできる社外のツールは無いという内容です。

多くのプロンプト（＝AIに入れて見え方を追う文）やAIをまとめて追うには、有料・無料の社外のツールや、施策の支援を含むサービスがあります。AI検索での見え方を測る機能か施策の支援を持ち、公式サイトに対象のAIを載せているものを、2026年9月19日に各社の公式サイトを開いて集めました。網羅した一覧ではありません。

注：「から」の付いた料金は下限です。料金の記載が無いものは、資料請求か問い合わせで金額を確かめます。ドル建ての料金と、税の記載が無い円の料金は、書かれた金額のままです。対象のAIと料金はプランによって違います。

注：この記事を出しているAI検索ラボの運営会社は、GMO AI最適化ブーストを提供するGMO NIKKO株式会社です。GMO TECH株式会社とGMOコマース株式会社も、同じGMOインターネットグループの会社です。

社外のツールを選ぶときに外注先へ確かめる項目は3つです。対象のAIが自社の顧客の使うものと合っているか、追えるプロンプトの数が自社の対策キーワードの数に足りるか、計測だけで終わるのか施策の支援まで含むのか、の3点です。

まとめ

AEOは、AI検索の回答に自社の情報を引用してもらう取り組みを指す語で、検索エンジンが与えた公式の定義はありません。Googleは生成AI機能向けガイドで、Google検索から見ればAI検索への最適化もSEOだと書いています。

Googleがしなくてよいとした施策に工数を割く必要はありません。先にrobots.txtでクローラーごとの許可と拒否を見直し、生成AIパフォーマンスレポートとAI Performanceで数字を記録します。

ChatGPTとClaudeは、検索用と学習用のクローラーを別々に用意しています。Perplexityは、検索用のPerplexityBotを基盤モデルの学習には使わないと書いています。どれを断るのかを決めてからrobots.txtを書き直すと、意図しない締め出しを防げます。

AEO対策に関するよくある質問