AI検索の回答に自社を出したいと考えて調べ始めると、やるべきことを並べた一覧がいくつも見つかります。ところが、記事ごとに挙げている施策が違います。どれを先にやればよいのかが分かりません。
AI検索の回答に自社のページが引用されるようにする取り組みを、AIOまたはAIO対策と呼びます。AIOはAI Optimizationの略として使われています。AI検索に出るための条件とやらなくてよいことはGoogleが、引用された回数の測り方はMicrosoftが、それぞれ公式の文書に書いています。
この記事では、AI検索に出るための技術要件、Googleが名指しで挙げた「する必要のないこと」5項目、表示されているかどうかの測り方までをご紹介します。
AIOが指すのは、ChatGPTやGoogleのAI Overviews（＝検索結果の上に出るAIの要約）が答えを作るとき、自社のページを根拠として引用してもらうための取り組みです。GoogleのAI Overviewsも頭文字をとるとAIOになりますが、こちらは検索の機能の名前で、対策の呼び名とは別のものです。
図1：伸び率と絶対量は別の話である。AI経由の流入は前年から66.02%増えたが、流入の内訳ではオーガニック検索が16.04%を占めている。
図1：伸び率と絶対量は別の話である。AI経由の流入は前年から66.02%増えたが、流入の内訳ではオーガニック検索が16.04%を占めている。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ AIOは業界のなかで使われている呼び名で、GoogleとMicrosoftの公式ドキュメントには、AIOという語を定義した記述がありません。AIO対策の手順を示した文書もありません。
SEO（＝検索エンジン最適化）との関係でいえば、Google 検索の立場ではAIOにあたる取り組みもSEOの一部です。根拠は、図のあとに引くGoogleのガイドの1文です。LLMO（＝大規模言語モデル向けの最適化）とGEO（＝生成エンジン最適化）もAIOと内容が重なる呼び名で、違いはこの章の後半で扱います。
AEO（＝回答エンジン最適化）とGEO（＝生成エンジン最適化）という呼び名について、Googleは生成AI機能向けのガイドで答えを書いています。Google 検索の立場では、生成AIを使った検索に向けた最適化は検索体験に向けた最適化であり、したがって今もSEOだ、という答えです。
From Google Search's perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO.
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（最終更新2026年7月10日、2026年9月9日確認）（新しいタブで開く） Googleは、AEOとGEOという新しい呼び名を紹介したうえで、この1文でSEOの中に置いています。
Microsoftは、GEOを、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だと定義しています。Bing Search Blogの記事「Elevating the Role of Grounding on the AI Web」に書かれた定義です。
GEOにはMicrosoftの定義がある一方で、AIOを同じように定義した公式の記述はありません。AIO対策で何をするかは、呼び名の意味からではなく、GoogleとMicrosoftが公式に書いている内容から決めるほうが、社内でも説明しやすいはずです。
AI検索への対策を解説する記事を読み比べても、AIO・LLMO（＝大規模言語モデル向けの最適化）・GEO・AEOの並べ方は記事ごとに違います。4つの呼び名は指している内容が重なっているので、名前が違うだけで別の取り組みだと考える必要はありません。LLMOについてはLLMOの意味と対策で、学習と検索の2つの経路に分けて扱っています。GEOで何をするかはGEO対策の進め方にまとめています。
AIO対策が注目される理由として、解説記事でよく挙がるのはゼロクリックです。ゼロクリックとは、検索結果の画面で用が足りてしまい、検索した人がどのページも開かないまま終わる状態を指します。
図2：公式が名前を挙げて説明しているのはAEOとGEOの2つだけである。AIOとLLMOは公式ドキュメントに記述を見つけられなかった。
図2：公式が名前を挙げて説明しているのはAEOとGEOの2つだけである。AIOとLLMOは公式ドキュメントに記述を見つけられなかった。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ Googleは、AI Overviews（＝検索結果の上にAIが生成して出す要約）が出た検索結果の画面からサイトへ移ったクリックは質が高く、利用者がサイトに長くとどまる傾向がある、と書いています。Google 検索セントラルの「AI 機能とウェブサイト」にある記述で、どれだけ質が高いのかを示す数値は添えられていません。
AIの回答が検索結果の画面に出るようになると、これまでのSEOが効かなくなるのではないか、と心配する担当者もいるでしょう。Googleの生成AI機能向けのガイドは、SEOのベストプラクティスは引き続き有効だと答えています。Google 検索の生成AI機能が、検索のランキングと品質を決める中心の仕組みに根ざしているから、というのが理由です。
クリックの質についての記述も、SEOが有効だという答えも、自社の流入が実際に減ったかどうかまでは示していません。流入の増減は自社のアクセス解析とSearch Consoleの記録で確かめ、どの数字をどこで見るかは AI検索の計測 の記事を参考にしてください。
Google 検索セントラルの「AI 機能とウェブサイト」は、AI OverviewsやGoogle AIモードに出るための追加の要件は無く、ほかに特別な最適化も必要ないと書いています。AI検索のためにサイトを丸ごと作り替える必要がある、という提案を受けたときは、まずこの記述と照らし合わせてください。
図3：どちらが優れているかの比較ではない。同じ土台の上で、見ているものが違うという整理である。
図3：どちらが優れているかの比較ではない。同じ土台の上で、見ているものが違うという整理である。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ では、ページが何を満たしていればよいのでしょうか。同じ「AI 機能とウェブサイト」のページは、サポートリンク（＝AIの回答に添えて表示される、根拠になったページへのリンク）として出るための条件を3つ挙げ、これ以外に追加の技術要件は無いとしています。
To be eligible to be shown as a supporting link in AI Overviews or AI Mode, a page must be indexed and eligible to be shown in Google Search with a snippet, fulfilling the Search technical requirements. There are no additional technical requirements.
出典：Google 検索セントラル「AI features and your website」（2026年9月9日確認）（新しいタブで開く） Google検索のインデックス（＝検索エンジンがページを登録しておく索引）に登録されていること Google検索でスニペット（＝検索結果に出る本文の抜粋）が表示される状態であること 検索の技術的要件を満たしていること ただし、インデックスへの登録、スニペットの表示、技術的要件の3つを満たしても、AI OverviewsやGoogle AIモードに出るとは限りません。同じページは、要件とベストプラクティスをすべて満たしてポリシーを守っていても、Googleがクロール、インデックス登録、配信を行うとは限らないと書いています。インデックス登録と配信は保証されていない、という但し書きです。
そのため担当者がやることは、3つの条件がいま自社のページでどうなっているかを確かめることです。公式が挙げている条件ごとに、自社で確かめる場所と確かめ方を整理しました。
Googleが挙げている3つの条件と、自社で確かめる場所。条件の列はGoogle 検索セントラルの記述から採り、確かめる場所の列はこの記事の整理から置いた（2026年9月9日確認）
公式が挙げている条件 自社で確かめる場所 確かめ方 インデックスに登録されている Search Console のURL検査 対象のURLを入れて登録の状況を読む スニペットが表示される状態である ページのメタタグ nosnippet と noindex の指定を読む 検索の技術的要件を満たしている robots.txt とサーバーの応答 クロールが許可されているかを読む
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AI OverviewsとGoogle AIモードでは画面の作りが違っていますが、出るための技術要件はどちらも同じで、公式は画面ごとに条件を分けていません。
AIO対策として何から手を付けるかについて、Googleの生成AI機能向けのガイドは、施策の一覧より先にコンテンツそのものを置いています。読み手が独自で魅力があり役に立つと感じるコンテンツは、ガイドにあるほかのどの提案よりも、生成AIを使った検索での存在感を長い目で左右する可能性が高い、とガイドは書いています。
図4：AI検索は1つの問いを複数の検索に分ける。答えは、その先で取り出されたページから組み立てられる。
図4：AI検索は1つの問いを複数の検索に分ける。答えは、その先で取り出されたページから組み立てられる。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ そのため、施策の一覧を作る前に、いま公開しているコンテンツの内容を見直すほうが、公式の並べ方に沿った順番です。
コンテンツの内容に続いて、Googleのガイドはページの組み立て方にも触れています。ウェブページが段落とセクションで構成され、内容を行き来しやすい見出しが付いていると、ユーザーからの評価が高まる、という記述です。
ページをどこまで作り込めばよいかの上限も、Googleのガイドは示しています。セマンティックHTML（＝見出しや段落の役割をタグで示す書き方）は完璧である必要が無く、人が読みやすいかどうかに集中すればよいと書いています。ウェブは一般に妥当なHTMLではないが、Googleはそれでも理解できる、という但し書きも添えられています。そのうえで、できる範囲でセマンティックHTMLを使うのはよい考えだとしています。
Googleのガイドは、構造化データ（＝ページの意味を機械に伝えるための共通の書き方）は生成AIを使った検索に必須ではなく、追加が必要な特別なschema.orgのマークアップも無いと書いています。
ただし、SEO戦略全体の一部として構造化データを使い続けることは勧めているので、いま実装している構造化データを外す理由にはなりません。実装の手順は テクニカルSEOの整え方 の記事で紹介しています。
E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness＝経験・専門性・権威性・信頼性）そのものは、ランキングに直接影響する要因ではありません。Google 検索セントラルの「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」は、E-E-A-Tが優れたコンテンツを見分けられる要素の組み合わせを使うことは有効だ、と書いています。そのため、E-E-A-Tのスコアを上げるという提案は、公式の書き方とかみ合っていないと考えられます。
AIO対策でやらなくてよいことは、Googleの生成AI機能向けのガイドが「する必要のないこと」という節を立てて、名指しで並べています。
図5：4つのうち3つは自社サイトの中の作業である。外にあるのは1つだけである。
図5：4つのうち3つは自社サイトの中の作業である。外にあるのは1つだけである。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ Googleが挙げている「する必要のないこと」5項目と、それぞれについて公式が書いていることの要点を並べました。どの項目も、AI検索のために新しく足す作業として語られやすく、支援会社の提案書に並ぶこともあります。提案書にある作業に手を付ける前に、公式の書き方と照らし合わせてください。
Googleが「する必要のないこと」として挙げている5項目。項目名はGoogle 検索セントラルのガイドの表記に合わせた（2026年9月9日確認）
する必要のないこと 公式が書いていること LLMS.txt ファイルやその他の「特別な」マークアップ Google 検索自体が使わないので、作る必要は無い。作っても検索での表示や順位は上下しない コンテンツの「チャンク化」 AIに理解させるために細かく分ける必要は無い。理想のページの長さというものも無い AI システム向けのコンテンツの書き換え 生成AIを使った検索のために特別な書き方をする必要は無い。類義語や一般的な意味は理解される 不正確な「言及」の検索 ウェブ全体で不正確な言及を探すことは、見た目ほど役に立たない 構造化データに過度に注力する 生成AIを使った検索に必須ではない。ただしSEO戦略の一部として使い続けることは勧めている
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ガイドの結びにある「次のステップ」の節にも、5項目と同じ趣旨がもう一度出てきます。「AEO / GEO ハック」より効果的なSEO戦略を優先するよう求め、Google 検索では、コンテンツのチャンク化、llms.txtのような不要なAI向けテキストファイルの作成、不正確な言及の追求は無視してよいと書いています。
ハックと呼ぶ理由は、「する必要のないこと」の節の書き出しにあります。AEOやGEOという用語はオンラインでよく使われるものの、提案されている「ハック」の多くは効果が無く、Google 検索の実際の仕組みにも裏づけられていない、という記述です。
5項目のうち、言及を探す作業については補足の説明があります。ウェブ全体で不正確な言及を探すことは見た目ほど役に立たないと書いたうえで、Googleの中心となるランキングシステムは質の高いコンテンツに注目し、ほかのシステムがスパムを防いでいる、と続けています。
ただし、llms.txtを置くこと自体が誤りだとは書かれていません。Googleのガイドは、llms.txtのようなファイルを使うほかのサービスや仕組みのために作って保守するのは、まったく問題ないとしています。Google 検索はそれらのファイルを無視するので、置いても置かなくても、Google 検索での表示と順位には影響しないという説明です。
llms.txtは提案者が公開している仕様で、Googleの仕様ではありません。そのため、llms.txtを置くかどうかは、Google 検索のためではなく、llms.txtを読むほかのサービスに要るかどうかで考えるのが、公式の書き方に沿った判断です。
AI検索で自社のページが表示されているかどうかを見るときは、先にどのAIサービスを対象にするかを決めます。AIサービスの提供元が公式の計測画面を出しているかどうかで、見る場所と記録のしかたが変わるためです。
図6：公式は、コンテンツが他のどの提案よりも効くと書いている。自社で確かめる場所を右の列に置いた。
図6：公式は、コンテンツが他のどの提案よりも効くと書いている。自社で確かめる場所を右の列に置いた。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ Google検索のAI機能に出た分は、Search Consoleの検索パフォーマンスの数字に含まれています。Google 検索セントラルの「AI 機能とウェブサイト」によると、AI OverviewsやGoogle AIモードに表示されたサイトも、ほかの検索結果ページと同じく、検索タイプが「ウェブ」のパフォーマンスレポートに反映されます。
Google検索の生成AI機能に出た分だけを切り分けて見たい場合は、Search Consoleの生成 AI パフォーマンス レポート（検索）を使います。Search Console ヘルプによると、このレポートは2026年8月31日に全世界のすべてのウェブサイトへ提供されました。
Microsoftは、2026年2月にBing Webmaster ToolsのAI Performanceを公開プレビューとして出しました。Bing Webmaster Blogの発表によると、Microsoft Copilot、BingのAIによる要約、一部の提携先のサービスで、自社のコンテンツがどう表示されているかを示す画面です。
AI Performanceで見られる項目として、Bing Webmaster Blogの発表は次の5つを挙げています。
Total Citations（AIの回答に出典として出た回数） Average Cited Pages（出典として出た自社ページの数の、1日あたりの平均） Grounding queries（引用されたページを取り出すときにAIが使った語句） Page-level citation activity（自社のURLごとの引用回数） Visibility trends over time（対応するAIの機能での、引用の動きの推移） Grounding queriesに出てくるグラウンディングは、Bing Search Blogの記事「Elevating the Role of Grounding on the AI Web」が定義している語です。AIを最新の信頼できる情報につなぎ、モデルの学習の外にある世界の情報から答えが作られるようにする仕組みを指します。
Grounding queriesは、AIが回答の材料になるページを探すときに使った語句なので、自社のページがどんな語句で探されたのかを読む手がかりになりそうです。対象にするAIサービスごとに、提供元の公式の計測画面があるかどうかと、見る場所を整理しました。
対象にするAIサービスの分け方。GoogleとMicrosoftの行は各社の公式ドキュメントから採り、そのほかの行は、サイト運営者向けの計測画面の案内が提供元の公式ドキュメントに置かれていないことを指す（2026年9月9日確認）
対象にするAIサービス 提供元の公式の計測画面 見る場所 Google検索のAI機能（AI OverviewsとGoogle AIモード） ある Search Console の検索パフォーマンス Microsoft CopilotとBingのAIによる要約 ある（公開プレビュー） Bing Webmaster Tools の AI Performance そのほかの生成AIのサービス 無い 回答の画面を保存して記録する
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提供元の公式の計測画面が無いAIサービスは、自社に関わる質問を実際に入力し、表示された回答の画面を保存して記録します。同じ質問でも日によって回答が変わる可能性があるので、画面を保存した日を添えておきます。
AIO対策に取り組むときは、まずGoogleがガイドの結びに置いた線引きを押さえておきます。Googleの生成AI機能向けのガイドは、明示的なSEOをまったく行っていなくても成功しているコンテンツが多く、Google 検索で成功するためにガイドの内容をすべて行う必要は無いと書いています。
図7：掲載を申し込む窓口は公式ドキュメントに見つけられなかった。3つを満たしても掲載は保証されない。
図7：掲載を申し込む窓口は公式ドキュメントに見つけられなかった。3つを満たしても掲載は保証されない。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ そのため、提案書に並んだ施策の数が多いことは、成果が出る見込みの高さを示すものではないと考えられます。
Googleのガイドは、第三者のツールにも注意を促しています。順位での成功を約束したり、Googleの「内部」の指標を使っていると主張したりする第三者のツールには気をつけるよう求めています。Googleの内部のランキングシステムやAIシステムにアクセスできる第三者のツールは無い、という理由も添えられています。
効果が出るまでの期間を示した記述は、出典に挙げたGoogleとMicrosoftの公式ドキュメントには見当たりませんでした。期間を約束する提案を受け取ったら、その期間の根拠がどこにあるのかを、提案した会社に確かめてください。
AIO対策の支援を外部の会社から提案されたときは、提案書を次の4つの点で公式の記述と突き合わせます。
書かれている施策の出どころが、提供元の公式ドキュメントかどうか 約束している内容が、公式の記述と食い違っていないかどうか 順位や掲載を保証する言い方が混ざっていないかどうか 何を測るのかと、その数字をどこから取るのかが書かれているかどうか Google検索のAI機能に出る条件は、Googleが挙げた3つの技術要件で、これ以外に追加の技術要件はありません。そのうえで時間を使う先はコンテンツの見直しにし、「する必要のないこと」に挙がった作業は後回しにするのが、公式の書き方に沿った線引きです。
Google検索のAI機能に出るための条件は、インデックスに登録されていること、スニペットが表示される状態であること、検索の技術的要件を満たしていることの3つです。Googleはこれ以外に追加の技術要件は無いと書いています。条件を満たしても掲載は保証されないので、担当者がやることは自社のページの状態を確かめることです。
図8：学習用のボットと検索用のボットは別である。Google-Extendedを止めても、Google 検索のAI機能への表示は止まらない。
図8：学習用のボットと検索用のボットは別である。Google-Extendedを止めても、Google 検索のAI機能への表示は止まらない。
閉じる 出所：GMO AI検索ラボ やらなくてよいこととしてGoogleが名指ししているのは、次の5つです。
LLMS.txt ファイルやその他の「特別な」マークアップ コンテンツの「チャンク化」 AI システム向けのコンテンツの書き換え 不正確な「言及」の検索 構造化データに過度に注力する やることは、読み手が独自で役に立つと感じるコンテンツを作ることと、段落と見出しで読み進めやすくページを組み立てることの2つに集まります。表示の状況を見る場所は、GoogleがSearch Console、MicrosoftがBing Webmaster ToolsのAI Performanceで、それ以外のAIサービスは回答の画面を保存して記録します。
AI検索に自社のページが出たかどうかを数字で追いたい場合は、 AI検索の計測 の記事へ進んでください。
自社のサイトでどこから手を付けるか迷う場合は、お問い合わせのフォームからご相談ください。
SEOとAIO対策は、どちらを先にやるべきですか。 Googleは、生成AIを使った検索に向けた最適化は検索体験に向けた最適化であり、したがって今もSEOだと書いています。どちらを先にやるかで分けるのではなく、いまのSEOを続けることを出発点にしてください。
llms.txtは置いたほうがよいですか。 Googleは、llms.txtのようなファイルを使うほかのサービスのために作って保守するのはまったく問題ないとしたうえで、Google 検索では無視されるので表示にも順位にも影響しないと書いています。Google 検索のためだけなら置く理由は公式の記述から出てこないので、llms.txtを読むほかのサービスに向けて置くかどうかで決めてください。
効果が出るまでどれくらいかかりますか。 期間を示す記述は、出典に挙げたGoogleとMicrosoftの公式ドキュメントには見当たりませんでした。何日で出ると示された場合は、その出どころが公式ドキュメントかどうかを確かめてください。
小規模なサイトでもAIO対策は要りますか。 Googleが挙げているのは、インデックスに登録されていること、スニペットが表示される状態であること、検索の技術的要件を満たしていることの3つで、サイトの規模で条件を分けてはいません。サイトの規模にかかわらず、3つの条件を満たしているかどうかを確かめてください。
AIOとLLMOは何が違いますか。 どちらも検索エンジンの公式ドキュメントに定義が無い語で、指す範囲は書き手ごとに違います。AIOはAI検索の全体を、LLMOは大規模言語モデルの側を指して使われることが多いようですが、やることとして並ぶ内容は重なります。名前の違いで取り組みを分けないでください。
