LLMOとAIOの違いとは？GEOやAEOなど似たような言葉を徹底解説

AI技術の進化は目覚ましく、Webマーケティングの世界でも「LLMO」や「AIO」、「GEO」、「AEO」といった新しい言葉を耳にする機会が増えてきました。

しかし、「これらの用語は何が違うの？」「自社のAI対策としてどれを意識すれば良いのだろう？」と疑問をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

この記事では、AI時代のマーケティング用語それぞれの意味や関連性を分かりやすく解説します。各概念の違いを知りたい方や、AI対策で取り組むべき方向性を決めたいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

まずはLLMについて理解しよう

AI対策を考える上で、まず基本となるのがLLM（大規模言語モデル）です。

LLMとは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成したり、質問に答えたり、文章を要約したりできるAI技術のことを指します。近年のAIチャットサービスや文章作成ツールの多くに、このLLMが活用されています。

このLLMの特性を理解することが、今後のWebマーケティングにおけるAI活用や対策を考える第一歩となるでしょう。LLMがどのように情報を処理し、ユーザーに応答するのかを知っておくことが重要です。

「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」それぞれの概要

「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」といった用語は、AI技術の進化に伴い登場したWebマーケティングにおける新しい概念です。それぞれ少しずつ焦点が異なりますが、AIを介した情報伝達を最適化するという目的は共通しています。

これらの用語は、AIとの向き合い方を示すものであり、完全に独立しているわけではありません。多くの場合、取り組むべき施策には共通点が見られます。

大切なのは、言葉の違いに捉われすぎず、AIとユーザー双方にとって価値のある情報提供を心がけることです。

「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」それぞれの考え方を詳しく解説

先ほども紹介したように、「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」といった考え方や用語は、提唱者や文脈によって細かな意味合いが異なる場合もありますが、本質的にはAIを介した情報提供の最適化を目指すという点で共通しています。

ここでは、それぞれの言葉がどのような視点での最適化を指すのか、一つずつ見ていきましょう。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは

LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、日本語では大規模言語モデル最適化と訳されます。

これは、LLMが学習データとしてWeb上の情報を利用する際に、自社のコンテンツがLLMにとって理解しやすく、かつ参照されやすいように最適化を行う考え方です。LLMが生成する文章や回答の質を高め、間接的に自社の情報がユーザーに届くことを目指します。

従来のSEOが検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOはLLMそのものを意識した対策と言えるでしょう。

LLMOについては、以下の記事でも詳しく解説しています。気になる方は、ぜひあわせて参考にしてみてください。

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LLMOで取り組むこと

LLMOで取り組むべきことは、LLMがコンテンツを正確に理解し、信頼性の高い情報源として認識するように促すことです。

具体的には、以下のようなポイントに注力することが求められます。

• 質の高いオリジナルコンテンツを作成する
• コンテンツの内容が明確で構造化されている
• 専門性、権威性、信頼性（E-E-A-T）を高める
• 専門用語には解説を加える、平易な言葉遣いを心がける

このように、ユーザーにとっても読みやすい文章であることを前提に、LLMからも理解しやすいコンテンツ作りが重要です。

AIO（AI Optimization）

AIOはAI Optimizationの略で、AI全般に対する最適化を指すより広範な概念です。

LLMOがLLMという特定のAI技術に焦点を当てるのに対し、AIOは検索エンジンに搭載されるAI、AIチャットボット、その他のAIを活用したプラットフォームなど、あらゆるAIシステムを対象に含みます。

つまり、AIが情報を収集、解釈、生成、提示するプロセス全体を考慮し、その中で自社のコンテンツや情報が有利に扱われるように働きかけることを目指す考え方です。AI技術の進化と共に、AIOの対象範囲も広がっていく可能性があります。

AIOで取り組むこと

AIOで取り組むことは、LLMOの施策と重なる部分も多いですが、より広い視点での対応が求められます。

例えば、AIが生成するコンテンツの傾向を分析し、それに合わせた情報提供を心がけることが挙げられます。また、AIによる音声検索や画像認識など、テキスト以外の情報伝達手段への対応も視野に入ってきます。

構造化データのマークアップを徹底し、AIがコンテンツの内容をより深く理解できるようにすることも重要です。さらに、AI倫理やガイドラインを遵守し、信頼性の高い情報発信を継続することが、長期的なAIOにつながるでしょう。

GEO（Generative Engine Optimization）

GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、生成エンジン最適化と訳されます。これは、検索エンジンが検索結果を単に表示するだけでなく、AIを用いて独自の回答やコンテンツを「生成」する動きに対応するための最適化を指します。

GoogleのSGE（Search Generative Experience）のような、AIがユーザーの質問に対して要約や対話形式で回答を生成するような検索体験を意識した考え方です。

ユーザーが検索結果ページから直接答えを得られるようになるため、従来のSEOとは異なるアプローチが必要とされています。

GEOで取り組むこと

GEOで取り組むべきことは、AIが生成する回答の中で、自社の情報が引用されたり、肯定的に言及されたりすることを目指す活動です。そのためには、信頼性が高く、網羅的で、独自の視点を含む質の高いコンテンツを提供し続けることが基本となります。AIが参照しやすいように、情報を明確かつ簡潔に記述することも重要です。

また、自社のブランドや製品に関する正確な情報が、さまざまな情報源で一貫して発信されている状態を維持することも、GEOの観点からは有効と考えられます。AIによる情報生成のプロセスを理解し、そこにどう貢献できるかを考えることが求められます。

AEO（Answer Engine Optimization）

AEOはAnswer Engine Optimizationの略で、アンサーエンジン最適化と訳されます。検索エンジンが、ユーザーの質問に対して最適な答えを直接提供するアンサーエンジンとしての役割を強めている現状に対応するための最適化です。

検索結果に表示される強調スニペットや、AIが生成するダイレクトな回答などを意識した考え方と言えます。ユーザーが検索結果をクリックせずに必要な情報を得られる「ゼロクリックサーチ」の増加も、AEOの重要性を高める要因となっています。

AEOで取り組むこと

AEOで取り組むことは、ユーザーの検索意図を深く理解し、それに対する明確かつ簡潔な「答え」をコンテンツ内に用意することです。

Q&A形式のコンテンツを作成したり、FAQページを充実させたりするのも有効な手段でしょう。また、構造化データを用いて、コンテンツ内の重要な情報を検索エンジンに伝えやすくすることも重要です。

特に、具体的な質問に対する直接的な回答を記述することで、AIがその部分を引用しやすくなります。ユーザーが求める答えを、いかに的確に提供できるかがAEOの鍵となります。

結論：マーケティング界隈でも呼び方が安定していない

ここまで「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」というAI時代の新たなWebマーケティング用語を見てきましたが、現状ではこれらの用語の定義や使われ方は、マーケティング界隈でも完全に統一されているわけではありません。

提唱者や文脈によって、指し示す範囲やニュアンスが微妙に異なることがあります。重要なのは、言葉の定義に過度にこだわるのではなく、AIが情報流通に大きな影響を与え始めているという本質を理解することです。

これらの用語は、その変化に対応するためのさまざまなアプローチを示唆していると捉えるのが良いでしょう。

ゼロクリック時代の到来に備えてSEOの次に取り組むべきAI対策は？

AIが検索結果や回答を直接生成するようになると、ユーザーがWebサイトを訪れずに情報を得る「ゼロクリックサーチ」が増加すると言われています。このような時代に、従来のSEOだけに注力していては不十分かもしれません。

では、SEOの次に取り組むべきAI対策とは何でしょうか。結局のところ、「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」といった概念が目指す方向性は、質の高い、信頼できる情報を、AIにもユーザーにも分かりやすく提供することに集約されます。

特定の対策に偏るのではなく、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を追求し、ユーザーにとって真に価値のあるコンテンツを発信し続けることが、最も本質的で効果的なAI対策と言えるでしょう。

まとめ

今回は、AI時代の新たなWebマーケティングの考え方である「LLMO」「AIO」「GEO」「AEO」について解説しました。これらの用語は、それぞれ少しずつ異なる視点を持っていますが、AIによる情報生成や検索結果の変化に対応し、自社の情報を効果的に届けることを目指す点では共通しています。

まだ定義が流動的な部分もありますが、重要なのはAIの進化に適応し、ユーザーとAI双方にとって価値のある情報を提供し続けることです。

今後のWebマーケティング戦略を考える上で、本記事が少しでもお役に立てれば幸いです。