「AEO対策」という言葉を最近よく耳にするようになった、という方は多いのではないでしょうか。SEO対策には取り組んでいるが、AIが検索結果を変えつつある今、何をすれば良いのか悩んでいるWeb担当者の方も増えています。
結論からお伝えすると、AEO対策とはAI検索の回答ソースに自社コンテンツを選ばせるための最適化手法です。SEOを捨てて新しいことを始めるのではなく、今あるSEOの取り組みにAI時代の視点を上乗せするものだと考えてください。 この記事では、AEO対策の定義からSEOとの違いから、AIが引用するコンテンツの条件、今日から実践できる5つの施策とよくある失敗パターン・効果測定まで、Technogramの現場経験をもとに解説します。
AEO対策とは何か？ 定義と「今やるべき理由」
AEO対策とは、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI OverviewsといったAI搭載の検索エンジン（回答エンジン）に、自社のコンテンツを「回答ソース」として選ばせるための最適化施策です。従来のSEOが検索結果の順位を上げることを目的とするのに対し、AEOはAIが生成する回答文の「引用元」になることを目指します。
AEO（Answer Engine Optimization）の定義
AEOは「Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）」の略称です。ユーザーがAIに質問を投げたとき、その回答の情報源として自社コンテンツが参照・引用される状態を作ることがゴールです。対象となる主なAIサービスは以下のとおりです。
- Google AI Overviews（旧SGE）
- ChatGPT（Bing連携の検索機能含む）
- Perplexity
- Microsoft Copilot
- Gemini
つまり、AIに「読まれやすく、引用しやすい」コンテンツを作ることがAEO対策の本質です。
AEO・AIO・GEO・LLMOの関係を整理する
AEO以外にも類似用語が複数あり、混乱しやすいポイントです。Technogramでは以下のように階層的に整理しています。
| 用語 | 正式名称 | 位置づけ |
|---|---|---|
| AIO | Artificial Intelligence Optimization | AI最適化の戦略全体を指す上位概念 |
| AEO | Answer Engine Optimization | AIOの中で「コンテンツの書き方・構造」に特化したレイヤー |
| LLMO | Large Language Model Optimization | AIOの中で「技術的な実装・データ最適化」に特化したレイヤー |
| GEO | Generative Engine Optimization | AEOとほぼ同義。学術・海外で使われることが多い |
「AIOは戦略全体、AEOはコンテンツ対策、LLMOは技術対策」という関係です。詳しくは関連記事「AIOとLLMOの違いは？AI検索で上位表示するためのコンテンツ対策と技術実装」で解説しています。
AEOが注目される背景 ── ゼロクリック検索とAI検索の急拡大
AEOが注目される最大の理由は、ユーザーの検索行動の変化にあります。GoogleのAI Overviewsが表示されることで、検索結果ページ上で回答が完結する「ゼロクリック検索」が増加しました。ChatGPTやPerplexityを検索エンジン代わりに使うユーザー層も拡大しています。
こうした環境では、検索結果の1位を取っていてもクリックされない可能性があります。一方で、AIの回答ソースとして引用されれば、ブランド名やURLが回答文中に表示されるため、新たな流入・認知経路になり得ます。
2015年のGoogleモバイルフレンドリーアップデートを思い出してください。当時「スマホ対応はまだ先でいい」と後回しにしたサイトの多くが、検索順位を大きく落としました。AEO対策も同じ構図です。今から取り組まないと「AIが普及したときに引用されない存在」になるリスクがあります。
AEO対策とSEO対策は何が違うのか？
AEO対策とSEO対策は「別物」ではなく、共通部分が多い兄弟のような関係です。SEOの土台がなければAEOの成果も出にくいため、両立が前提になります。
SEOは検索順位、AEOはAIの回答ソースを狙う
両者の違いを整理すると以下のようになります。
| 項目 | SEO対策 | AEO対策 |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果で上位表示する | AIの回答ソースに選ばれる |
| 対象 | Google検索などの検索エンジン | AI Overviews、ChatGPT、Perplexityなど |
| 成果指標 | 検索順位、CTR、オーガニック流入数 | AI引用率、メンション頻度、引用元表示 |
| 主な対策手法 | キーワード最適化、被リンク獲得、技術SEO | 結論ファースト構成、FAQ、構造化データ、E-E-A-T強化 |
| 共通する施策 | 高品質コンテンツ、E-E-A-T、構造化データ、表示速度改善、内部リンク整備 | |
AEOはSEOを置き換えるものではない ── 両立が必須な理由
「SEOは無駄になった」という声を耳にすることがありますが、これは誤解です。Ahrefsの研究データによると、強調スニペット（AEOの成果指標の一つ）はほぼ例外なくGoogle検索トップ10のページから引用されることがわかっています。SEOで上位表示を獲得しているページほど、AIにも引用されやすいのです。
また、米国のAI先進市場においても、AIツール経由のコンバージョンは全体の0.1%未満というデータがあります。現時点ではSEO経由の流入が圧倒的に大きく、AEOは「将来への投資」として並行で取り組むのが現実的な判断です。
SEOの基盤が整っている企業はAEO施策を上乗せする段階、整っていない企業はSEO整備を先行させることが重要です。
AIはどのようにコンテンツを引用するのか？仕組みを理解しよう
AEO対策を効果的に進めるには、AIがどんな基準でコンテンツを引用するかを理解することが出発点です。AIはコンテンツの「構造」と「信頼性」を複合的に評価し、回答生成の情報源として使うかどうかを判断しています。
AIが引用元を選ぶ基準とは
AI Overviewsを含む生成AI検索が引用先を選ぶ際には、主に以下の要素が影響すると考えられています。
- クエリに対して明確な回答が記述されているか
- 情報の正確性と最新性
- サイト全体の権威性（ドメインの信頼性・E-E-A-T）
- コンテンツの構造的な明確さ（見出し・段落の論理性）
- 引用しやすい「自己完結した文章」があるか
【一次情報】引用されやすかったコンテンツの共通点
Technogramでは、クライアントサイトへのAEO施策を通じて、AI Overviewsに引用されたケースとされなかったケースを継続的に観察・分析しています。
引用されやすかったコンテンツには、明確な共通点がありました。それは「質問→回答」の構造が見出しレベルから本文レベルまで一貫していることです。H2やH3が質問形式になっており、その直下の冒頭段落で結論を一文で述べているページは、引用される確率が高い傾向がありました。
また、ドメイン全体の信頼性も大きく影響します。専門性の高い記事が1本あるだけでは不十分で、サイト全体が特定のテーマについて深い情報を継続的に発信しているドメインの方が、AIに信頼できる情報源として認識されやすい傾向があります。
【一次情報】引用されなかったケースから見えた「構造の問題」
一方、引用されなかったコンテンツには次のようなパターンがありました。
- 見出しが「〇〇について」「〇〇の概要」という説明型で、質問への回答構造になっていない
- 結論が文章の後半に来ており、冒頭を読んだだけでは何を言いたいのかわからない
- 情報が羅列されているだけで、特定の質問に対する「答え」がどこにあるか不明確
重要な知見として、AIの引用は固定されていないという点があります。同じページが、あるタイミングでは引用され、1か月後には引用されなくなるというケースを複数確認しています。一度対策して終わりではなく、定点でのモニタリングが不可欠です。
AEO対策の具体的な5つの施策とは？
AEO対策として今日から実践できる施策は5つあります。特別なツールや高額な投資は不要です。既存コンテンツの「書き方」と「構造」を見直すことが中心になります。優先度の高い順に解説します。
①対象クエリでAI Overviewsが表示されるか確認する
まず前提として、すべてのクエリでAI Overviewsが表示されるわけではありません。情報収集系・How-to系のクエリでは表示されやすく、取引系（商品購入・予約）のクエリでは表示されにくい傾向があります。
対策したいキーワードを実際にGoogle検索し、AI Overviewsが表示されるかどうかを確認することが最初のステップです。表示されないクエリをどれだけ対策しても、AEOの観点では成果につながりません。
②質問形式の見出し＋結論ファーストの構成にする
AIはユーザーの「質問」に対して「回答」を生成します。そのため、見出し（H2・H3）を質問形式にし、直下で結論を述べる構成がもっとも効果的です。
- H2・H3に「〇〇とは？」「〇〇の方法は？」などの質問を置く
- H2直下の最初の1〜2文で結論を端的に述べる
- その後に根拠・詳細・具体例を展開する（逆三角形構造）
この構成により、AIが回答を生成する際にコンテンツの該当箇所を抽出しやすくなります。Technogramの実務でも、この構成パターンに変更した記事でAI引用率の向上を確認しています。
③FAQ（よくある質問）を作成し構造化マークアップする
FAQ形式のコンテンツは、AIが「質問→回答」のペアとして認識しやすい形式です。記事の最後にFAQセクションを設け、FAQPage構造化データ（JSON-LD）でマークアップすることで、AIへの情報伝達がさらに確実になります。
FAQを作成する際のポイントは、ユーザーがAI検索で実際に入力しそうな自然な言い回しで質問を書くことです。「AEO対策とSEO対策、どちらを先にやるべきですか？」のような口語調がAI検索との相性がよいでしょう。
④一次情報・独自データをコンテンツに盛り込む
AIは「他のサイトにも書いてある一般的な情報」よりも、「そのサイトにしかない独自の情報」を優先的に引用する傾向があります。自社の調査データ、クライアント事例（匿名可）、実務での検証結果など、一次情報を意識的に盛り込むことが重要です。
たとえば「AEO対策の効果が出た」と書くだけでなく、「施策Aを導入して3か月後にPerplexityでの引用が確認された」のように、具体性のある記述がAIの引用対象になりやすいと考えられます。
⑤E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する
E-E-A-Tとは、Googleが品質評価で重視する4つの観点（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）です。AIもコンテンツの信頼性を評価する際に同様の基準を用いていると考えられます。E-E-A-T強化の具体策は以下のとおりです。
- 著者情報を明記し、著者の経歴・専門分野を示すプロフィールページを用意する
- 運営者情報（会社概要・所在地・連絡先）を整備する
- 記事に公開日・更新日を表示し、定期的に情報をアップデートする
- 外部の信頼性ある情報源（公式データ・研究論文等）を引用・リンクする
- 外部メディアへの寄稿・被リンクの獲得
「AEO対策をやったつもり」になっていませんか？よくある5つの失敗パターン
AEO対策に取り組んでいるつもりでも、的外れな対策をしているケースが実務では少なくありません。よくある失敗パターンを知っておくことで、無駄な工数を避けられます。
①SEOの基盤が整っていないのにAEO対策だけしようとしている
AEOはSEOの延長線上にある取り組みです。ページの読み込み速度が遅い、モバイル対応が不十分、コンテンツの質が低いといったSEO上の課題がある状態でAEO施策だけを追加しても、効果は出ません。まずSEOの基盤チェックを行い、技術的・コンテンツ的な土台が整ってからAEO施策を重ねるのが正しい順序です。
②FAQ形式にすれば良いという表面的な理解で止まっている
「FAQを作ってJSON-LDを入れた。これでAEO対策完了」という誤解をよく見かけます。FAQの実装は重要ですが、それだけでは不十分です。導入文・H2直下の本文・まとめといったセクションでも、質問への回答構造と結論ファーストを徹底することが必要です。コンテンツ全体の設計が問われています。
③AI Overviewsが表示されないクエリを対策している
すべてのクエリでAI Overviewsが表示されるわけではありません。競合がランキングしているキーワードを優先したあまり、そのクエリでAI Overviewsが一切表示されないという落とし穴にはまるケースがあります。AEO対策に取り組む前に、対象クエリを実際に検索してAI Overviewsの表示有無を必ず確認してください。
④効果測定の仕組みがない
AEO施策を実施しても、「引用されているかどうか」「引用が変動しているかどうか」を追えていないケースが多くあります。AhrefsやSEMrushといった外部SEOツールの活用や、対象クエリを定期的に手動で検索して目視確認する仕組みをつくることが現実的な対応です。測定できなければ、施策が効いているのかも判断できません。
⑤一度対策して放置している
AIの引用は流動的です。今月引用されているページが来月は引用されなくなることもあります。定期的なモニタリングと改善を繰り返すサイクルをつくることがAEO対策の本質です。一度対策を行ったら終わりという意識を改めましょう。
AEO対策の効果はどう測定するのか？
AEO対策の効果測定は、従来のSEO指標だけではカバーできません。ただし「測定が難しい」で終わらせるのではなく、現時点で使えるツールと手法を組み合わせれば、一定の可視化は可能です。
AEO時代に注目すべき3つのKPI
AEO対策の効果を把握するために注目すべき指標は3つです。
- AI引用率：自社コンテンツがAIの回答ソースとして引用される頻度
- メンション頻度：AI回答文中に自社ブランド名やサービス名が登場する回数
- センチメント：AIが自社について言及する際のトーン（肯定的・中立・否定的）
AI Overviewsが表示されるとCTRが低下するケースがあります。インプレッションは維持されているがCTRが低下しているクエリは、AIに引用されつつもクリックには繋がっていない状態です。流入数だけで成果を測ると、AEOの本来の価値を見落とす可能性があります。
無料で始められるツール：HubSpot AEO Grader
HubSpotが提供する「AEO Grader」は、無料でAEO対策の現状を把握できるツールです。ChatGPT、Perplexity、GeminiといったAIサービスで自社ブランドがどのように表示されるかをスコア化してくれます。まだAEO対策の効果測定に着手していない場合は、このツールで自社の現在地を確認するところから始めるのがおすすめです。
Ahrefsの「Brand Radar」でAI引用を追跡する
SEOツール大手のAhrefsは、2026年に「Brand Radar」というAI引用トラッキング機能をリリースしました。AIが自社サイトをどの程度引用しているかを継続的に追跡できる機能です。Ahrefsを普段のSEO業務で利用しているチームであれば、追加コストなしでAEOの効果測定もワークフローに組み込めます。
手動チェックの方法 ── ChatGPT・Perplexity・AI Overviewsで確認
ツールを導入する前でも、手動で効果を確認することは可能です。
- 自社のターゲットキーワードをChatGPT・Perplexity・Google（AI Overviews）にそれぞれ入力する
- AIの回答文中に自社サイトのURL・ブランド名・情報が含まれているかを確認する
- 定期的（月1〜2回）にチェックし、引用状況の変化を記録する
Google Search Consoleでも、「検索タイプ」でAI Overviewsを選択することで、どのクエリで表示されているかを把握できます。このデータをもとに、引用されているクエリと引用されていないクエリを定期的に比較し、差異を分析することがAEO改善の基本サイクルです。
【成功事例】エネルギーソリューション業界でのAEO対策
AEO対策の効果を具体的にイメージしていただくために、Technogramが支援したエネルギーソリューション業界での取り組みをご紹介します。
このクライアントは、業界内で競争が激しいビッグキーワードでの上位表示と、AI Overviewsへの引用獲得を同時に目指していました。既存のページは情報量は豊富でしたが、質問への回答構造が明確でなく、専門家の視点が薄い状態でした。
取り組みの核心は「コンテンツの構造改革」でした。以下の施策を段階的に実施しました。
- ターゲットクエリのAI Overviews表示状況の調査と引用クエリの特定
- 主要ページの見出し構造を質問形式へ全面改修
- 各H2直下に結論文を追加し、情報の論理構造を整理
- 業界専門家（クライアント担当者）の一次情報・独自知見を明示的に組み込み
- FAQページと構造化データの実装
- 著者情報・会社情報ページの充実によるE-E-A-T強化
結果として、ターゲットとしていたビッグキーワードでの上位1位獲得と、複数のクエリでのAI Overviews引用を達成しました。特に、「業界専門家としての独自情報を明示的に盛り込んだセクション」が引用される確率が高かったという知見は、今後のAEO対策の設計に活かしています。
よくある質問（FAQ）
Q. AEO対策とSEO対策、どちらを先にやるべきですか？
SEOの基盤が整っていない場合はSEO対策を優先してください。コンテンツの品質・技術的SEO・E-E-A-Tといった基盤が弱い状態でAEO施策を追加しても、期待する効果は得られません。SEOの基盤が整っている場合は、AEO施策を上乗せする形が最短ルートです。共通する施策が多いため、基盤が整い次第、同時並行で進めるのが効率的です。
Q. AEO対策の効果が出るまでどのくらいかかりますか？
サイトの状態やキーワードにより異なります。構造化データの実装やFAQ追加は比較的早く反映されることがありますが、AIの学習・更新タイミングに依存するため、SEO以上にばらつきがあります。コンテンツ改修後から数週間以内に変化が見られるケースもありますが、安定した引用を維持するには中長期の視点で取り組むことをおすすめします。
Q. AEOとAIOの違いは何ですか？
AIOはAI最適化の戦略全体を指す上位概念です。AEOはその中でも「コンテンツの書き方・構造」に特化したレイヤーにあたります。技術実装を担う「LLMO」と合わせて、AIOの中に位置づけられます。
Q. 小規模なサイトでもAEO対策は有効ですか？
有効です。むしろ、専門性の高いニッチな領域に特化した小規模サイトはドメイン全体の専門性が高く評価されやすく、AIに引用されやすいケースもあります。独自の専門知識や一次情報を持つ中小企業は、AIが「他にない情報源」として評価しやすいという観点でも、AEO対策との相性がよい場合があります。
Q. AI Overviewsに引用されるとサイトへの流入は増えますか？
必ずしも流入数の増加には直結しません。AI Overviewsに引用されるとユーザーがクリックせずに回答を得てしまう「ゼロクリック検索」が発生するため、CTRが低下するケースもあります。ただし、ブランドの認知度向上・指名検索の増加という間接的な効果は期待できます。流入数だけで効果を評価しない視点が重要です。
まとめ
この記事のポイントを整理します。
- AEO対策とは、AIの回答ソースに自社コンテンツを選ばせるための最適化手法です。対象はAI Overviews・ChatGPT・Perplexity等
- AEOはSEOを置き換えるものではなく、SEOの土台があるからこそAEOが効きます。基盤が整っている企業は上乗せ、整っていない企業はSEO整備を先行させることが重要
- AIに引用されるコンテンツの本質は「質問への明確な回答構造」です。見出しを質問形式にし、H2直下に結論を置く設計が基本
- よくある失敗は「SEO基盤なしにAEOだけ追う」「FAQ追加で満足する」「AI Overviewsが表示されないクエリを対策する」の3つです。まず対象クエリでAI Overviewsが表示されるかを確認する
- 効果測定は「難しい」で終わらせないことが重要です。HubSpot AEO GraderやAhrefs Brand Radarなど、具体的なツールで可視化できる。引用は流動的なため月1回以上のモニタリングを習慣化する
まずはHubSpotのAEO Graderで自社の現状を把握するところから始めてみてはいかがでしょうか。「SEO施策にAEO視点を上乗せする」という感覚で取り組めば、追加工数を抑えながらAI検索時代への備えができます。
Technogramでは、ナショナルクライアントのAI Overviews・ChatGPT・Perplexityへの掲載実績をもとに、AEO対策のコンサルティングを行っています。自社サイトのAEO対策についてご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
