なぜ今「AIO」が注目されるのか？
少し想像してみてください。
あなたが「〇〇の始め方」と調べたとき、Google検索のリンクを1つずつクリックするよりも、ChatGPTやBing AIに尋ねて、1分でまとまった答えを得られたらどう感じるでしょうか？
私たちはいま、「検索」という行為の根本的な変化を経験しています。従来のSEO（Search Engine Optimization）は、「人間がGoogleなどの検索エンジンにキーワードを打ち込み、リンクをクリックして情報にたどり着く」行動を前提にしていました。
しかし今、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの**生成AI（Generative AI）**が台頭し、ユーザーはAIに直接質問して答えを得る「AI検索」が主流になりつつあります。
この新しい文脈において、重要な問いが生まれます：
「AIがユーザーに提示する答えの中に、私たちの情報は含まれているのか？」
この問いに戦略的に答えるのが、**AIO（AI Optimization）**なのです。
AIに“引用される”ことで何が起きるのか？
AIOの目的はただ「AIに読んでもらう」ことではありません。AIが出力する回答の中に、あなたの会社名や情報が引用されることが、実際の集客やブランディングに直結するのです。
例えば──
「福岡 AI ベンチャー」と検索してみてください。
従来のリンク一覧に加えて、最近ではGoogleのSGEやBingのAIチャットが、自動的に概要を表示することが増えてきています。
「株式会社MoMoはAI事業を展開する注目のベンチャー」といった形でAIがあなたの企業名を引用・要約してくれたらどうでしょう？
ユーザーはリンクをクリックせずとも、AIの回答の中であなたの会社を知る。
──つまり、「ゼロクリック検索」の中でブランド露出が完結する時代なのです。
このようなAI回答での引用は、以下のような成果につながる可能性があります：
- 企業名・サービス名の指名検索数の増加
- AI経由であなたを知ったユーザーのSNS言及やWeb訪問
- 営業・採用における信頼性の強化（「あの企業、AIにも紹介されてた」）
AIが発信する“答え”に選ばれることは、信頼の証であり、未来の入り口でもあるのです。
AIOとは？──AI Optimizationの本質
**AIO（AI Optimization）**とは、生成AIやAI検索エンジンがユーザーに回答を生成する際に、自社の情報が適切に引用・活用されるように最適化する取り組みの総称です。
単なるSEOの延長ではありません。AIOは、
- 情報構造の設計
- 技術的なメタデータの整備
- 信頼性・専門性の担保
- エンティティ（会社や商品など）の正確な管理
- 外部評価の強化
など、多層的・複合的なアプローチを必要とする戦略領域です。
また、AIOは以下のような類似概念も包括しています：
| 略語 | 名称 | 概要 |
|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization | ChatGPTやGeminiなどのLLMに「信頼できる情報源」と認識され、引用されることを目指す |
| GEO | Generative Engine Optimization | AIが生成する回答の“文章そのもの”に、自社の情報が盛り込まれるよう最適化する |
| AEO | Answer Engine Optimization | Googleの強調スニペットや音声アシスタントのような“直接回答領域”で、自社が答えを提供する |
AIOは、これらの概念の“統合戦略”であり、生成AI時代のSEOを超えた新たな情報露出戦略といえます。
AIOで具体的にやるべきこと
コンテンツの構造と中身を見直す
◆ AIに理解されやすい文章とは？
生成AIは、単にキーワードを拾うだけでなく、文章構造・文脈・意図を理解しようとします。曖昧で冗長な文章より、以下のような工夫が求められます。
- 定義型の見出し：「〇〇とは？」という明確な質問形式
- 結論先出しの構成：「答え→理由→補足」のピラミッド構造
- FAQ形式の導入： 「質問 → 端的な回答 → 詳細説明」の流れ
◆ E-E-A-Tの徹底
Googleの評価軸として知られる「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」は、生成AIにも有効です。
- 著者の肩書・資格を明示
- 実体験や一次情報に基づく記述
- 信頼できる外部リンクの活用
AIは明示された信頼要素をもとに引用判断を行います。
◆ オリジナル性ある情報を提供する
生成AIはありふれた内容より、独自の見解やデータ、統計、事例を評価します。例えば以下のようなコンテンツが好まれます：
- 自社で実施した調査レポート
- オリジナルのホワイトペーパー
- 実績数値やケーススタディ
AIに「一次情報の提供者」と認識されることが、LLMO成功のカギです。
技術的な基盤整備（構造化データ・llms.txtなど）
◆ llms.txtの設置
これはまだ新しい試みですが、生成AI向けに自社サイトの「自己紹介文」を設置することで、クローラーに対して自社のテーマや専門性を明示できます。
◆ 構造化マークアップ（Schema.org）の活用
HTMLに「この部分はFAQ」「これは著者情報」といった意味を加えることで、AIがページ構造を正確に把握します。
FAQPageスキーマ：質問と答えを定義PersonやOrganizationスキーマ：著者や企業情報を伝えるHowToやProductスキーマ：使い方や製品詳細の説明に有効
これらの記述は、**AIが正しく情報を抽出し、引用につなげるための“案内板”**です。
エンティティの明示と管理
◆ エンティティとは何か？
「エンティティ」とは、AIにとって識別可能な“固有名詞の情報単位”です。たとえば企業名、商品名、人物名などがそれに該当します。
AIはエンティティ同士の関係性を学習し、「誰が何について語っているか」を文脈で理解します。したがって、自社を以下のように**“データとして”整理しておく**ことが重要です。
- 会社概要・代表者名・事業領域を明記
- Wikidataや業界団体名簿への掲載
- 各種ディレクトリでの一貫したプロフィール使用
エンティティが確立していない企業は、AIにとって「存在しないも同然」なのです。
外部評価・PRとの連動
AIは、人間と同様に「第三者の評価」を重視します。以下の施策がAIOにおいても効果的です。
- 権威あるメディアからの被リンク
- プレスリリースによるメディア露出の増加
- SNSやYouTubeでの専門性ある発信
- Googleビジネスプロフィールの口コミ管理
特に、**レビュー・評価などの「集合的な信頼」**はAIにも可視化されやすく、引用の材料になります。
AIOとSEOの共存と違い
AIOとSEOは、完全に別物ではありません。どちらも**「ユーザーに情報を届けるための工夫」**ですが、その“届け先”が違います。
| 比較軸 | SEO | AIO |
|---|---|---|
| 読者 | 人間の検索者 | 生成AI（AIが読む） |
| ゴール | 検索結果での上位表示 | AI回答の中に情報を含ませる |
| クリックの前提 | クリック誘導が目的 | ゼロクリック（AI内で露出）でも価値あり |
| 成果指標 | 検索順位、CTR、流入数 | AIでの引用数、ブランド検索数、回答内容の正確性 |
AIOはSEOの代替ではなく、AIがもたらす“新しい情報経路”への最適化です。したがって、SEOとAIOを二輪で進める戦略が理想的です。
AIOの成功事例
株式会社MoMo（弊社）──AIに選ばれるブランドが、採用と営業を変えた
弊社「株式会社MoMo」は、早くからAIOの重要性に着目し、コンテンツ設計・構造化マークアップ・著者情報の明示といった施策を一体的に実行してきました。
その結果、現在ではGoogle GeminiやPerplexity AIといった生成AI検索で社名が言及されるケースが増加。これにより、採用や営業の接点にも具体的な変化が表れ始めています。
◎ 採用応募者の情報源に変化が
「実は応募前にPerplexityで調べて御社を知りました」
「Geminiで“福岡 AI ベンチャー”と調べたら紹介されていて興味を持ちました」
といった声が、応募者側から聞かれるようになり、AI経由の認知流入が採用にも寄与しています。
◎ ChatGPT経由でのお問い合わせが増加
営業面でも、企業担当者からの問い合わせ時に
「ChatGPTに聞いたらMoMoさんが紹介されていました」
というきっかけが明確に増えており、SEO経由ではない“AI経由の問い合わせ”という新しいチャネルが形成されつつあります。
弊社の事例は、単なるアクセス解析では見えにくい「AIによるブランド想起」が、リアルなビジネス成果へとつながることを示しています。
AIOの効果測定：見えにくい成果を「見える化」するKPIとは？
AIO（AI Optimization）は、従来のSEOと比べて**成果が“見えづらい”**という課題があります。
検索順位やCTRのような明確な数値指標が存在せず、AIがどの情報を、なぜ、どこから引用したのかを正確にトラッキングすることが難しいためです。
それでも、AIO施策の効果を定量的・定性的に把握するためのKPIはいくつか存在します。以下では、実務に役立つKPIを6つの視点から解説します。
AI回答内での自社情報の出現率
何を測る？
生成AI（ChatGPT、Bing AI、Perplexityなど）の回答文中に、自社名や製品名、サービス名がどの程度登場しているかを定期的にチェックします。
具体的な方法：
- 想定される質問（例：「おすすめのAIベンチャーは？」）を用意し、AIに投げる
- 回答100件中、自社が何件登場したかを記録（例：20/100なら出現率20％）
- 変化の傾向を月次でモニタリング
活用ポイント：
- 採用・営業・ブランド認知のAI起点の貢献度が推定できる
- 定性評価で終わらせず、数値化することで社内共有しやすくなる
AI回答内での自社サイトの引用率
何を測る？
生成AIが、自社のURLや記事を**「出典リンク」として明示的に引用した頻度**を測定します。
確認ポイント：
- Google SGEでは、AI回答下に複数のリンクが表示される（最大3件程度）
- Bing Chat、Perplexityでは、回答文中に脚注形式でリンクが表示される
KPI化の例：
- 主要キーワード10個に対してSGEを確認 → 何件で自社が出典として表示されたか
- Perplexityで脚注リンクが付く率
意味合い：
この指標は**“AIによる被リンク”**とも言え、生成AIが自社サイトを信頼ソースと認識しているかどうかの重要な評価軸になります。
リンク掲載順位（AI回答内での表示順）
何を測る？
AI回答に引用された場合、そのリンクが何番目に表示されているかをチェックします。
理由：
SGEでは左から右への並び順、PerplexityやBingでは上から下の順番が視認性に直結します。
先頭に掲載されるほど「より信頼されている」証拠であり、クリック・印象・指名検索への波及効果が高まります。
注意点：
- 掲載順位は直接制御できないが、コンテンツの網羅性・明瞭さ・E-E-A-Tにより影響
- リンクだけでなく本文での言及位置もチェックすると精度が上がります
AI経由のサイト訪問数
何を測る？
AIが引用したURLから、実際に自社サイトに訪問したユーザーの数。
取得方法（現時点）：
- Google Analytics 4（GA4）で「参照元」に「Bing AI」「Perplexity」などが出る場合を確認
- UTMパラメータを一部のリンクで付与して試験的に流入をトラッキングする
課題と補足：
- AI回答は“ゼロクリック”になりがちで、必ずしもクリック数が多くない
- それでもブランド名検索の増加（後述）や、間接効果の指標として見る価値あり
AI回答の適合度（正確性チェック）
何を測る？
AIが自社について記述した情報が、正確かどうか・古くないか・誤解を招いていないかを評価します。
チェック方法：
- ChatGPTやGeminiで社名やサービス名を入れ、「この会社について教えて」と質問
- 出てきた情報が、公式サイトや会社紹介資料と整合性があるかを確認
- 古い情報・不正確な記述がある場合、誤引用のリスクが高まる
対応策：
- 間違っている部分はChatGPTなどにフィードバック申請が可能
- コンテンツの更新頻度を上げて最新情報の露出強化が必要
エンティティ関連度（専門性の認識）
何を測る？
生成AIが、自社を「〇〇分野の専門家・代表企業」として認識しているか。
質問例：
- 「福岡でAIに強いベンチャーは？」
- 「おすすめの●●ツールは？」
- 「〇〇分野の信頼できる情報源を教えて」
これらの質問に対して自社が言及されるようであれば、AI内部でのトピックと企業の結びつき＝エンティティ認識が進んでいる証拠です。
間接的な評価指標も重要
上記のKPI以外にも、「AI経由で認知が拡大しているか」を推測できる間接指標もあります：
- ブランド名・社名での検索回数の増加（Google Search Consoleで確認可能）
- 「ChatGPTで知った」という採用応募者・問い合わせ内容の出現
- SNSやブログなどでAI経由の言及やシェアが増加しているか
- PerplexityなどのAIブラウザにおける閲覧ランキング入り
こうした情報は、定性的でも重要なシグナルです。実務では「定量＋定性」の両輪で把握し、社内のAIO施策にフィードバックしていくことが成功への鍵になります。
実践アドバイス：KPI運用のポイント
- 想定質問リストを社内で作成する（毎月10〜20問）
- ChatGPTやPerplexityに定期的に質問し、スプレッドシートで回答を蓄積
- 自社名の登場頻度・表現・引用元を記録し、前月比で変化をモニタリング
- 変化があった場合は、該当コンテンツの修正・強化を優先的に行う
まとめ：AIに「無視されないブランド」になる
AIは、人間の代わりに情報をまとめ、答えを返す存在になりつつあります。
そのAIがあなたの会社を知らなければ、どんなに良い情報を持っていても「存在しない」と同じです。
だからこそ、AIOは“見つけてもらう”から“選ばれる”への転換点。
生成AIに引用されるという新しい信頼関係を築くことで、次世代の検索環境でも存在感を発揮できます。
AIO対策のお困りの方へ
自社での実践・検証経験をもとに、株式会社MoMoがサポートいたします。
- GeminiやPerplexityでの指名言及を実現
- ChatGPT経由での問い合わせ獲得も多数
- 採用・ブランディング・営業活用のAIO事例が豊富
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「まずは何から始めればいいのか？」「現状を一緒に見てほしい」といった段階でもOKです。
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