【用語整理】AIO・LLMO・GEO・AEOの違いを整理する - 名古屋のホームページ制作会社 花のや

こんにちは、花岡です。

「LLMO対策をやったほうがいい」「いや、これからはGEOだ」「AEOという言い方もある」。AI検索への対応を指す言葉が、ここ1〜2年で一気に増えました。

オーケーオーケー、これ以上用語を増やすのは勘弁してくれないか。やめてくれ、覚えれない。

提案書を受け取る側からすると、どれが何を指しているのか判断がつきませんよね？4種類の対策が別々に必要なのか、それとも同じことを違う名前で呼んでいるだけなのか。まずはそこを整理します。以下、結論です。

Q. AIO・LLMO・GEO・AEOの違いは何ですか？
A. AIOだけがGoogleの機能名（AI Overviews）を指しており、残りの3つはほぼ同じ意味です。LLMO・GEO・AEOはいずれも「AIの回答の中で自社が露出する状態をつくる取り組み」を指しています。生まれた場所と広まった経路が違うだけで、実務でやることは大部分が重なります。

4つの用語を整理する

まず、それぞれの言葉がどこから生まれ、何を指しているのかを確認します。

用語	正式名称	主に対象とするもの	指している内容
AIO	AI Overviews	Googleの回答枠	Googleの検索結果の最上部に表示されるAIによる要約。特定の機能名を指します
LLMO	Large Language Model Optimization	生成AI全般（ChatGPT・Gemini・Perplexityなど）	AIの回答の中で自社が露出する状態をつくる取り組み全般を指します
GEO	Generative Engine Optimization	生成AI全般	LLMOと呼び名が違うだけで、内容はほぼ同じです
AEO	Answer Engine Optimization	質問に回答を返す機能	扱う領域はLLMOとほぼ同じです

ここで押さえておきたいのは、AIOだけが機能名であり、残りの3つは取り組みの名前だという点です。AIOはGoogleが提供している機能そのものを指しているので、そもそも他の3つとは階層が違います。

「AIO対策」という言い方をする場合は、「AI Overviewsに引用されるための対策」という意味になります。LLMOという広い取り組みのなかから、Googleに関する部分だけを切り出した話だと考えるとわかりやすいです。

なぜ用語が乱立したのか

4つの言葉が並立しているのは、それぞれ生まれた文脈が異なるためです。

• GEO：研究論文で提唱された学術由来の用語です
• AEO：音声検索やFAQ最適化の文脈で先行して使われてきました
• LLMO・AIO：SEO実務の現場から「言語モデル」「AI Overviews」というキーワードをもとに自然発生的に広がりました

つまり、競合する別の概念が4つあるわけではありません。同じ現象を、それぞれ別の入口から呼んだ言葉が並んでいる状態です。

この記事ではLLMOに統一します

実務で使う言葉としては、日本語圏であればLLMOを選ぶのが現実的です。2026年時点で、日本国内ではLLMOという呼称が最も広く浸透しているためです。書籍やセミナーでもこの言葉が使われており、社内やクライアントとの会話でも通じやすくなっています。

一方で、英語の情報を調べる際にはGEOやAEOで検索したほうが情報量は多くなります。海外クライアントへの提案ではAEOを使う企業もあります。

ただし、これは検索や会話の便宜上の話にすぎません。呼び名を決めることに時間を使うより、実際に何をするのかを決めるほうが先です。

SEOがすべての土台になる

用語の整理よりも重要なのが、SEOとLLMOの関係です。

LLMOは、SEOとは別の新しい施策として語られることがあります。しかし実際には、SEOがLLMOの土台になっています。検索の技術基盤が整っていないサイトは、AIにも引用されません。

データが示していること

AI Overviewsに引用されるページの94.5%は、検索結果20位以内に入っているページです。つまり、従来のSEOで20位以内に入ることが、AI引用の前提条件になっています。

Googleも2026年5月の発表のなかで、検索内の生成AI機能（AI Overviews / AI Mode）について、特別な対策は必要なく基本的なSEOの延長線で対応してほしいという見解を示しています。検索エンジンに正しく評価されるコンテンツが、AIにも評価されるという構造になっています。

土台が崩れていると何をやっても届かない

意外な落とし穴として、WAFやCDNの設定でAIクローラー（GPTBot、ClaudeBot、Perplexity-Userなど）をブロックしてしまっているケースがあります。

コンテンツは良質で、SEOにも問題なく取り組んでいます。それなのにAI検索で引用されません。その原因が、そもそもAIからページが見えていないことにあった、という事例が実際に発生しています。

LLMOに取り組む前に、技術的な基盤が整っているかを確認する必要があります。

呼び名が違っても、やることは重なる

4つの用語で別々の施策リストが示されることがありますが、実際に手を動かすとほとんど同じ作業になります。

共通して必要になるのは次のような内容です。

• AIクローラーがページを取得できる状態にすること
• サイト内の情報に矛盾がない状態を保つこと
• 主張に統計データや出典を添えること
• 質問に直接答える形の見出しを設計すること
• 第三者の媒体に露出すること

分かれるのは主に2点です。

ひとつは測定する場所です。AIOを名乗るのであればGoogleのAI Overviews上での表示を見ますし、LLMOであればChatGPTやPerplexityを含む複数のAIでの言及を測ります。

もうひとつは射程です。AIOとAEOはGoogleのインデックスを前提とした話になりやすく、LLMOとGEOはモデルの学習経路まで含めて語られることがあります。

いずれにしても、施策の7〜8割は重複しています。

用語より先に確認すべきこと

提案を受ける立場であれば、用語の定義を突き詰めるよりも、次の点を確認するほうが実務的です。

• どのAIを対象にした施策なのか（Google AI Overviews / ChatGPT / Perplexity など）
• 何をもって成果とするのか（引用回数・言及率・指名検索数など）
• どうやって測定するのか
• SEOの基盤整備は含まれているのか

提案書に並んだ言葉がLLMOであれGEOであれ、確認すべき中身は同じです。

花のやでできること

花のやでは、SEOを土台としたLLMO対策の設計と実装を支援しています。既存サイトの技術的な基盤の確認から、AIに引用されやすいコンテンツ構造への改修まで、一貫して対応します。

「LLMO対策を提案されたが、何をするのか判断がつかない」
「自社のサイトがAI検索でどう扱われているか知りたい」
まずは現状の確認から一緒に考えます。お気軽にご相談ください。