AIO対策とは？やり方・具体例をわかりやすく解説

AIO（AIO対策）とは、AIによる概要・ChatGPTなどのAIの回答の中で、自社がおすすめとして紹介・言及されやすくなるようにする施策です。

近年、ユーザーがGoogle検索だけでなく、AIに直接質問して商品やサービスを比較・検討する機会が増えています。そのため、AIの回答内で自社が正しい内容で紹介される状態をつくることが、新たな集客施策として重要になっています。

AIに自社の情報を適切に理解してもらうには、自社サイトの情報を整理するだけでなく、第三者サイトでの評価や紹介情報を充実させるなど、インターネット上に存在する自社に関する情報を整備することが重要です。

SEOは、Googleなどの検索エンジンを利用する検索ユーザーからの流入を増やすために、自サイトを上位表示させるための施策です。

一方、AIOは、AIによる概要やChatGPT・GeminiなどのAI回答の中で、自社の商品・サービス・ブランド・社名が紹介、言及、されやすい状態をつくる施策です。

ユーザーが知りたい情報を自サイト内に整備するという点では、SEOとAIOは共通しています。

違いは、AIOでは自サイトだけでなく、第三者サイトでの紹介や評価なども含め、インターネット上にある自社の情報全体を整備していく必要がある点です。

AIO・LLMO・GEO・AEOは、いずれもAIの回答内で自社や商品・サービスが紹介・言及・引用されやすくするための考え方で、大きな違いはありません。

企業や媒体によって用語の使い方には違いがありますが、実務上は重なる施策が多く、近い意味で使われています。

海外では「GEO」という呼称が使われるケースが多い一方、日本ではゲーム・メディア買取などを展開する「ゲオ（GEO）」と混同されやすいため、LLMOやAIOと呼ばれることが多い傾向があります。

AIO対策が必要とされる背景には、生成AIの普及によってユーザーの情報収集や比較・検討の方法が変化していることがあります。

なぜ今AIO対策が重要なのかを以下3つの理由から解説します。

それぞれ詳しく解説します。

AIO対策が必要な理由の1つ目は、生成AIが情報収集だけでなく、商品やサービスを比較・検討するためにも利用されるようになっていることです。

さらに、生成AIを利用している人の使い方を見ると、64.7％が「複数商品の性能や機能を比較する」ために活用しており、商品を選ぶ段階でもAIが使われ始めていることが分かります。

つまり、これまでのように「Googleで検索して複数のWebサイトを見る」だけでなく、AIに条件を伝えて候補を出してもらい、その中から比較するという情報収集方法が新たに加わっているということです。

そのため、検索結果で自社サイトを見つけてもらうSEOだけでなく、AIの回答内でも自社の商品やサービスが比較候補として紹介される状態をつくるAIO対策が重要になっています。

AIO対策が必要な理由の2つ目は、Googleの「AIによる概要」が検索結果上に表示されることで、ユーザーがWebサイトを訪問せずに情報収集を完結するケースが増えているからです。

Pew Research Centerが米国の成人900人、68,879件のGoogle検索を分析した調査「Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results」では、AIによる概要が表示されなかった検索では15％が通常の検索結果をクリックしたのに対し、AIによる概要が表示された場合は8％でした。

さらに、AIによる概要内に掲載された引用元リンクがクリックされた割合は、わずか1％でした。

今後、Google検索では「AIによる概要」が表示される検索がさらに増えていくと考えられるため、Webサイトへのクリック数が減少していくことは避けにくい状況です。

そのため、Webサイトへのクリックだけを接点とするのではなく、AIの回答そのものに自社名や商品・サービスが登場する状態をつくることが重要になります。

AIO対策が必要な理由の3つ目は、AIが情報収集の手段にとどまらず、ユーザーの商品選びや購入判断にも影響を与え始めているからです。

さらに15〜34歳では34.9％となっており、若年層では約3人に1人がAIからのおすすめをきっかけに商品を購入した経験があります。

このことから、AIの回答内で自社の商品やサービスが紹介されることは、認知を得るだけでなく、比較候補への選出や購入・問い合わせなど、その後の行動にも影響します。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、ユーザーから質問を受けると、複数の情報源をもとに回答を生成します。

その際、私たちが普段商品やサービスを選ぶときと同じように、 「この会社は何をしているのか」「どの分野に強いのか」「どのような実績があるのか」「第三者からどのように評価されているのか」といった情報を組み合わせながら、質問に合う企業やブランドを判断します。

大まかな流れは、次のように考えると分かりやすいです。

ここで重要なのが「候補として認識されるための情報」と「おすすめする根拠となる情報」がインターネット上に揃っていることです。

AIにとって根拠となる情報が見つからなければ、知名度が高かったり、検索上位を取っている企業でもおすすめされません。つまり、AIO対策では「AIが人間と同じように根拠をもって推薦できる状態にする」ことが大事です。

AIに「初心者におすすめのキャンプブランドは？」と質問すると「コールマン」がおすすめのブランドとして良く紹介されます。

理由はAIがキャンプ初心者が重視する条件として考える「設営のしやすさ、耐久性、安全性、アフターサポート、価格とのバランス」などが公式サイトと外部サイトに記載されているためです。

また、外部メディアを見ると「キャンプ初心者におすすめのブランド」で1位に掲載されていることが多く、「なぜ初心者に向いているのか」をAIが根拠をもとに説明しやすい状態になっています。

掃除機ブランドのDysonも、AIによくおすすめされるブランドです。

AIが「おすすめの掃除機」を考える際には、吸引力や軽さ、使いやすさなど、掃除機選びで重視される条件をもとに候補を絞ります。

その中でもDysonは、高い吸引力を強みとして打ち出しており、それを裏付ける技術情報や製品データ、第三者レビューも豊富です。

つまり、「おすすめの掃除機を探す」→「吸引力を重視する」→「吸引力に強みがあり、根拠も豊富なDysonが候補に入る」という流れで、AIがおすすめしやすいブランドになっています。

AIO対策は、思いついた施策を個別に実施するのではなく、「どの質問で紹介されたいのか」を決め、AIの回答を分析したうえで、不足している情報を整理し、優先順位をつけて改善していくことが重要です。

AIO対策を自社で進める際の基本的な流れを、4つのステップに分けて解説します。

それぞれ詳しく解説します。

AIO対策では、まずどのような質問に対して自社を紹介してもらいたいのかを決めます。

ここで大事なのが、思いついた質問を並べるのではなく、ユーザーが商品やサービスを知ってから比較・検討し、最終的に問い合わせや購入に至るまでのカスタマージャーニーに沿ってプロンプトを設計することです。

言及数を増やしたい場合は、「比較検討」「条件比較」「意思決定」の段階にマッチしたプロンプトを考えましょう。なお、このとき、最初から細かな質問形式でプロンプトを大量に作る必要はありません。

例えば、

のように、ユーザーの意図がAIに伝わるキーワードベースのプロンプトから始めても問題ありません。

質問形式にすると、「おすすめは？」「どこが良い？」「比較して」「教えて」など表現の揺れが発生し、すべてのパターンを網羅しようとすると管理が難しくなります。

AIO対策で重要なのは、文章そのものを固定することではなく、そのプロンプトがどのような意図・比較軸を持っているかを明確にすることです。

プロンプトが決定したら、ChatGPTやGeminiなどで実際に検索し、どの企業・ブランドが、どのような理由で紹介されているのかを確認します。

例えば、競合が「実績の多さ」や「特定業界への強み」を理由に紹介されているのであれば、AIはそのプロンプトに対しての重要な判断材料として見ている可能性があります。

さらに、その根拠が競合の公式サイトにあるのか、第三者の比較記事や口コミにあるのかを確認することで、自社にどの情報が不足しているのか、どこに情報を追加すべきなのかが見えてきます。

なお、以下のようにプロンプトごとに調査結果をまとめておくと、自社と競合の違いや、AIが重視している情報を後から比較しやすくなり、その後の対策内容を決めやすくなります。

②で整理した調査結果をもとに、自社がAIに紹介されるために何が不足しているのかを整理し、施策方針を決めます。

見るべきポイントはシンプルで、主に以下の3つです。

例えば、競合が「ECサイトの支援実績」や「対応CMSの豊富さ」を理由に紹介されている一方で、自社サイトにその情報が十分に記載されていない場合は、EC向けページや実績ページの強化が施策候補になります。

また、AIが比較記事や業界メディアを参照しているにもかかわらず、自社の掲載が少ない場合は、第三者サイトでの紹介や評価を増やす施策が必要です。

このように、「AIが何を評価しているか」→「自社に何が足りないか」→「どこに情報を追加するか」の順で整理すると、施策方針を決めやすくなります。

以下のように施策方針をまとめましょう。

③で施策方針を整理したら、次にどの施策から着手するか優先順位を決めます。

施策の優先度は、主に以下の3つの観点で判断します。

基本的には、効果が期待でき、競合との差が大きく、実施しやすい施策から優先します。

優先度を付ける際は、以下のように優先する理由が分かる形で整理しておくと、その後の実行計画も立てやすくなります。

AIO対策の効果は、SEOや広告と比べて正確に測ることが難しいという特徴があります。

AIで自社を知ったユーザーが、その場でWebサイトをクリックするとは限らず、後からGoogleで社名を検索したり、別のメディアを経由して訪問したりするためです。

例えば、指名検索を経由したユーザーの場合

という行動をした場合、GA4上では自然検索からの流入として計測されます。

このように、AIが認知や比較検討に貢献していても、その影響がGA4上では見えないことがあります。

前述したとおり、AIO対策では1つの数値だけで成果を判断するのではなく、AI上での露出、その後の検索・訪問行動、最終的な事業成果を分けて確認します。

AI上での露出が増えても、実際の問い合わせや購入につながっていなければ、マーケティング施策として十分な成果が出ているとはいえません。一方で、問い合わせ数だけを見ても、AIがどの程度貢献したのかは判断できません。

そのため、

という流れで確認することが大切です。

GA4だけでは把握できないAIの影響を確認する方法として一番確実なのが、問い合わせフォームで認知経路を聞く方法です。

例えば、「当社をどこで知りましたか？」という設問を設け、

などの選択肢を用意します。

問合せフォームに認知経路をおくことで、GA4上ではGoogle検索やDirectとして計測されているユーザーの中に、AIをきっかけに自社を知った人がどの程度いるのかを把握しやすくなります。

AIO対策では、AI経由流入だけを見て成果を判断するのではなく、

という変化を継続的に追うことが重要です。

AIO対策を行なう際の注意点は以下の3つです。

それぞれ詳しく解説します。

AIO対策を行う際の大前提として、検索エンジンやAIが自社サイトの情報を取得できる状態になっている必要があります。

どれだけ詳しい実績やサービス情報を掲載していても、クローラーがページへアクセスできなかったり、本文を正しく読み取れなければ、AIの回答に利用されにくくなるためです。

そのため、以下の項目を確認し、重要なページや情報を問題なく取得できる状態になっているかをチェックしましょう。

AIサービスごとに利用するクローラーは異なるため、特定のAIボットだけを意識するのではなく、GoogleやBingなどの検索エンジンを含め、Web上の情報として安定して取得・インデックスされる状態を作ることが基本です。

第三者サイトに掲載されている自社情報との整合性が取れていない場合、AIは自社をおすすめしなかったり、間違った情報を回答する可能性があります。

また、同じ会社として認識されなければ、外部サイトにある実績や口コミ、評価などの情報が自社と結び付かず、AIが自社を正しく評価できない可能性があります。

そのため、AIO対策では自社に関する基本情報を整理し、自社サイトと外部サイトでできるだけ同じ内容に揃えることが重要です。

具体的には、以下の情報を確認します。

あわせて、OrganizationやServiceなど適切な構造化データを実装し、検索エンジンが自社情報を理解しやすい状態にしておきましょう。

AIO対策では、AIに読ませることだけを目的にしたコンテンツを増やしてはいけません。

例えば、以下のような方法です。

このように、ユーザーと検索エンジンに異なる内容を見せる行為や、キーワードを不自然に詰め込む施策は、検索エンジンからスパムと判断され、検索順位の低下やペナルティにつながる可能性もあるため注意が必要です。

AIO対策を自社で行う場合、必ずしも複数人のチームを作る必要はありません。

重要なのは、以下の3つの役割を誰が担うのかを明確にすることです。1人ですべて担当しても問題ありません。

AIO対策では「何を強みとして打ち出すかを決める」→「自社サイトに反映する」→「外部サイトにも正しい情報を広げる」という流れで考えると、役割分担が分かりやすくなります。

社内でどの部署・誰を巻き込むかは、AIO対策に必要な情報を持っている人を基準に考えるとスムーズです。

例えば、自社の強みや選ばれる理由を整理する段階では事業責任者や営業担当者、サイト内の情報を整備する段階ではWeb・SEO担当者、外部サイトでの情報発信や掲載調整では広報・PR担当者を巻き込みます。

オルグローが支援したAIO対策の中から、AI上での言及率の改善や、予約・問い合わせなどの成果につながった事例を6つ紹介します。

業種や課題によって有効な施策は異なりますが、それぞれ「どのような課題があり、何を改善し、どのような成果が出たのか」が分かる形で解説します。

敏感肌向けのオーガニックスキンケア商品を販売するS社様の課題は、「化粧水 おすすめ」「スキンケア おすすめ」といった広い質問では、AIからほとんど紹介されていないことでした。

調査すると、この領域では知名度の高い大手ブランドが優先されており、正面から競うには難易度が高い状態でした。

そこで、「敏感肌」「オーガニック」「40代」など、S社の商品が実際に選ばれる理由とユーザーの具体的なニーズが重なるプロンプトに対策対象を変更。商品ページでは対象ユーザーや商品の特徴を詳しく整理し、既存コラムにも関連商品を選ぶ理由を追加しました。

さらに楽天市場・Yahoo!ショッピングの商品情報、Googleショッピング、AIが参照していた美容系メディアなども含め、サイト内外で商品の特徴が一貫して伝わる状態を整備しました。

オーダーメイドの結婚指輪を扱うB社は、制作実績や口コミが豊富であるにもかかわらず、「東京でオーダーメイドの結婚指輪を作れるおすすめのお店」といった質問では競合が優先され、自社が安定して候補に入らないことが課題でした。

そこで第三者の口コミ・比較サイトに投稿されたレビューを分析したところ、顧客からは「自由度が高い」「細かくカスタマイズできる」といった評価が多いことが判明。

従来の「デザイン性」という訴求から、「オーダーメイドの自由度」を選ばれる理由として明確化しました。さらに、素材・リング幅・表面加工・宝石・刻印など、何をどこまで選べるのかを項目別にページ化。

制作事例にも素材や幅、加工などの情報を追加し、「自由度が高い」という強みを実績からも確認できる状態にしました。第三者媒体との実績数などの情報も可能な範囲で統一しています。

籐製品の製造・販売・修理を行うクライアントは、AIから「籐製品を販売する会社」として認識されている一方、自社製造や修理まで対応しているという本来の強みが十分に伝わっていないことが課題でした。

AI回答と参照元、競合企業を調査すると、販売情報に比べて製造・修理に関する具体的な情報が不足していることが分かりました。そこで、自社サイト上で「製造・販売・修理まで対応できる専門会社」であることを明確化。

製造ページでは対応できる製品や用途、オーダーメイドの可否、製作の流れを整理し、修理ページでは張り替え・編み直し・破損箇所の補修など具体的な対応内容を追加しました。

関東を中心に約30店舗を展開するM社様は、SEOやMEOでは「地域名＋マッサージ」などで上位表示できていた一方、「新宿で肩こりにおすすめのマッサージ店」「恵比寿で深夜に利用できるマッサージ店」といった具体的な質問では、AIから殆ど紹介されていないことが課題でした。

原因は、店舗ページには住所・営業時間・料金などの基本情報はあるものの、「どの悩みに対応できるのか」「どんな人に向いているのか」など、AIがおすすめする根拠として使える情報が不足していることでした。

そこで店舗ページに肩こり・首の疲れ・眼精疲労など悩み別の施術情報を追加。料金も各店舗ページで比較しやすい形に整理し、FAQや口コミなどの情報も充実させました。

このクライアントはフランチャイズ店舗のため、本部が管理する自社サイトを自由に修正できないという制約がありました。

そこで自社サイトの改善ではなく、AIが頻繁に参照している第三者媒体を特定し、外部施策に集中しました。媒体ごとに「料金」「対応エリア」「口コミ」「地域での実績」など、AIが参照する理由を分析。その結果をもとに、未掲載媒体への掲載交渉や既存情報の修正、口コミ獲得を進めました。

全国で家電買取を行うK社は、もともと一定の知名度があり、「家電買取 おすすめ」などではAIにも比較的よく紹介されていました。

しかし、「壊れたテレビでも売れる？」「10年前の冷蔵庫でも買い取ってもらえる？」「買取相場はいくら？」といった、実際の査定依頼に近い具体的な質問では、自社ページが回答の根拠として十分に引用されていないことが課題でした。

そこで、テレビ・冷蔵庫・洗濯機など品目ごとのページを見直し、年式、故障状態、付属品の有無、査定条件、買取価格の考え方などを追加。さらに、AIや検索で実際に聞かれている質問をもとにFAQを整備し、「K社 売れるもの」「K社 無料回収」などの指名検索に対する情報も補完しました。

AIO対策では、AIに向けた文章を増やしたり、コンテンツを作成するのではなく、「どのような質問で自社を紹介してほしいのか」を決め、その質問に対してAIが判断材料として使う情報をサイト内外に整備していくことです。

具体的には、対策するプロンプトを決め、AIがおすすめする企業やその理由、参照元を調査したうえで、自社に不足している情報を整理します。その後、重要度や競合との差を見ながら、自社サイトの改善や第三者サイトでの情報整備を進めていきます。

オルグロー株式会社では、SEO支援で培ってきたWeb集客やデータ分析の知見を活かし、プロンプト設計・AI上の競合分析・サイト内改善・外部施策・効果測定まで一貫したLLMOコンサルティングを提供しています。

「AIで自社がほとんど紹介されない」「競合ばかりがおすすめされる」「何から対策すればよいのか分からない」といった課題がある場合は、ぜひオルグローのLLMOコンサルティングをご相談ください。