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

2024年以降、Google検索にAI OverviewsやAIモードが導入され、ユーザーは検索結果画面だけで答えを知ることができるようになりました。

そのため、ユーザーは検索をしてもページに訪問しない「ゼロクリック検索」が多くなっています。

デジタルマーケティングの現場では、このような新しいものに対応するため、「AIO」「LLMO」「GEO」「AEO」といった新しい用語が次々と現れているのが現状です。

「結局、AIOとLLMOは何が違うのか？」 「自社は具体的に何から始めればいいのか？」と、混乱している担当者の方も多いのではないでしょうか

結論からお伝えしますと、これらは「似た言葉」ではなく、取り組むべき「レイヤー（階層）」が全く異なります。

本記事では、言葉の定義が曖昧になりがちな「AIO」と「LLMO」の違いを解説し、将来を見据えた検索対策について、実践できる具体的な手法を解説します。

AIO・LLMO・GEO・AEOの違い

用語	定義	具体的なアクション
AIO	AI全般への最適化戦略 （マーケティング戦略）	AI Overviewsでの露出拡大 AI検索対策
LLMO	LLM技術への最適化	llms.txtの設置 構造化データの高度な実装
AEO	生成AI検索への対策 （AIOの一種）	AI回答内での「引用」獲得 信頼性（E-E-A-T）の担保
GEO	回答形式への最適化 （ライティング手法）	Q&A形式のコンテンツ作成 結論ファースト

上記のように、AIOやGEOは戦略の全体像であり、LLMOは裏側の技術、AEOはコンテンツの書き方であると捉えると、やるべきことがわかりやすくなります。

AIOとLLMOの定義は？

AIOとLLMOは言葉は似ていますが、定義が異なります。

この似ているようで異なる2つの言葉について、現在のデジタルマーケティング業界における主流な定義を解説します。

AIO（Artificial Intelligence Optimization）の定義

AIOとは、AI OverviewsやAIモード、AIアシスタントに対して、自社ブランドやコンテンツが推奨されるようにするための最適化戦略全般を指します。

従来のSEOが検索順位の上昇を目指すのに対し、AIOはAIによる対話の中での露出を目指します。

GoogleのAI回答だけでなく、ChatGPT、Perplexity、CopilotといったあらゆるAIが対象です。

※補足：もう一つのAIO（コンテンツ制作プロセス） 

海外のツールベンダーなどの文脈では、「AIライターが作成した原稿を人間が編集・最適化するプロセス（AIO Writer）」を指すこともあります。しかし、検索対策の文脈では上記の「AI最適化戦略」を指すのが一般的です。

LLMO（Large Language Model Optimization）の定義

AIOよりもさらに技術的・エンジニアリング的な側面に特化しているのががLLMOです。

LLMOは「大規模言語モデル（LLM）の学習・推論メカニズムそのものへの最適化」を指します。

AI（Open AIのGPTやGoogleのGeminiなど）は、Web上の膨大なテキストデータを学習して知識を蓄えています

LLMOとは、このAIの学習データや参照データに対して、自社の情報が正しく、優先的に取り込まれるようにデータを整備する技術です。

人間ではなく機械に向けてサイトを作るアプローチと言えます。

AIOとLLMOの違い

AIOとLLMOの違いをさらに深掘りすると、対象とアプローチに差が見えてきます。

対象の違い

AIO

AIOの視線は「ユーザーとプラットフォーム」が対象です。

最終的にその情報を消費する「人」と、それが表示される「検索画面」を見ています。

どうすればクリックされるか、どうすれば引用されるかというマーケティング視点です。

LLMO

LLMOの視線は「AIのアルゴリズム」が対象です。

情報を処理する「AIモデル」を見ています。

どうすればAIがデータを解析しやすいか、学習コストを下げられるかという技術視点です。

アプローチの違い

AIO

AIOのアプローチは「表現の工夫」です。

コンテンツの品質、文章の読みやすさ、信頼性の担保、動画の活用など、コンテンツの中身で対策していきます。

LLMO

LLMOのアプローチは「技術の実装」です。

llms.txtの設置、構造化データ（JSON-LD）、APIによるデータ提供など、データの形式を整えます。

AIO対策：AIに「選ばれる」コンテンツを作る

では、Web担当者は具体的に何をすべきなのでしょうか。

まずは、AI検索で引用されるためのコンテンツ対策「AIO対策」について解説します。

結論ファーストと「Q&A形式」の徹底

AIはユーザーの質問に対する端的な答えを探しています。

記事の構成において、H2やH3の見出しを「質問」にし、その直下の本文を「回答」から始める形式有効です。

• 悪い例: 「AIOとは〜〜という背景があり、近年注目されており……（長い前置き）……つまり〇〇です。」
• 良い例: 「AIOとは、AI検索エンジンへの最適化のことです。 具体的には……」

この書き方は、Googleの強調スニペット対策としても有効であり、AIに答えとして抽出されるための基本です。

一次情報の網羅（E-E-A-T）

SEOでも重要視されていた、E-E-A-TはAIOにおいても有効です。

インターネット上の一般的な情報については、AIはすでに学習しています。

AIがわざわざ自社のサイトを引用する理由は、そこに「新しい情報」や「独自のデータ」がある場合のみです。

• 自社で実施したアンケート調査データ
• 実体験に基づいた具体的なエピソード
• 専門家としての独自の考察

「どこかで見たような情報」はAIに無視されます。AIOにおいては、情報の独自性がそのまま引用率に直結します。

動画コンテンツの活用

GoogleのAI OverviewsはテキストよりもYouTube動画を優先的に引用する傾向があります。

特に、GoogleのAI（Gemini）はマルチモーダルであり、動画内の音声や映像も解析対象としています。

記事の内容に関連する解説動画を作成し、ページ内に埋め込むことは、現時点で競合と差別化する強力な手段の一つです。

LLMO対策：AIに「伝わる」技術的インフラを整える

次に、AIが自社サイトの情報を誤解なく、効率的に学習できるようにする技術的な対策「LLMO対策」です。

llms.txtの設置

llms.txtは「AIエージェントのためのrobots.txt」とも呼ばれる新しい標準規格案です。

Webサイトのルートディレクトリに「llms.txt」というファイルを設置し、Markdown形式でサイトの概要や主要なページを記述します。

llms.txtにより、WebをクロールするAIに対して「このサイトの重要情報はここにあるので、優先的に学習してください」と直接指示を出すことができます。

構造化データ（JSON-LD）の実装

記事の内容をAIが理解できるプログラム言語（JSON-LD形式）で記述します。

単に記事スキーマを入れるだけでなく、以下のような詳細なマークアップが重要です。

• FAQPage: よくある質問とその回答をマークアップ。AIが回答を抽出する際の最重要ソースとなります。
• ProfilePage: 著者の経歴、所属、専門性をマークアップし、情報の信頼性（Who wrote this?）を担保します。

AIは曖昧な自然言語よりも、構造化されたデータを好みます。

構造化データ（JSON-LD）を実装することで、AIにとって「読みやすい（＝引用しやすい）」サイトになります。

よくある質問（FAQ）

Q. AIOとLLMOの主な違いは何ですか？

最大の違いは「対象」と「アプローチ」です。

AIOはユーザーと検索画面を対象に「コンテンツの質や表現（Q&A形式など）」を磨くマーケティング的な活動であり、LLMOはAIの学習モデルを対象に「データ構造やファイル（llms.txtなど）」を整備する技術的な活動です。

Q. AI検索で上位表示するための「コンテンツ対策」とは？

AIが回答を抽出しやすい記事構成にすることです。

具体的には、見出しを質問形式にし、その直後で結論を述べる構成や、一次情報（独自の調査データや体験談）を網羅することが有効です。

Q. AI検索に最適化する「技術実装」とは何ですか？

AIエージェント向けにサイト構造を伝える「llms.txt」の設置や、記事の内容を機械可読な形式で伝える「構造化データ（JSON-LD）」の実装などが挙げられます。

これらにより、AIがサイト情報を正しく学習・引用しやすくなります。

Q. AIO（AI Optimization）とは何ですか？

AIOとは、AI検索（AI Overviews）やチャットボットなどのAIプラットフォームにおいて、自社ブランドやコンテンツが推奨・引用されるようにするための最適化戦略全般を指します。

まとめ：コンテンツ（AIO）と技術（LLMO）でAI検索を対策

AI時代において、AIOとLLMOは「どちらか一方を選べばよい」というものでなく、どちらもしっかりと対策をしていくことが重要です。

1. AIO対策で、人間にとっても魅力的で、AIも引用したくなる「高品質で独自性のあるコンテンツ」を作る
2. LLMO対策で、そのコンテンツをAIが機械的に理解・学習しやすい「技術的基盤」に乗せる

AIOとLLMOの両方を対策した戦略が、GEO（Generative Engine Optimization）です。

2026年には、人が検索するだけでなく、AIエージェントがユーザーの代わりに検索し、情報を収集する時代が到来すると予測されています。

その時、選ばれるのは「AIにとって親切なサイト」です。

まずは自社の記事が「Q&A形式」になっているか？ llms.txtは設置できるか？ という点から、AI時代のSEO対策を始めてみてはいかがでしょうか。