「AEO・GEO対策します」という会社が増えています。でも、正直なところを話します。

2026年6月9日

AEO・GEO・LLMO・AIOなどAI検索対策の用語が乱立する中、正直なところを話すというメッセージのブログアイキャッチ画像

最近、「AEO対策」「GEO対策」「AI検索最適化」「LLMO」「AIO」を謳うコンサルティング会社が急増しています。呼び方はさまざまですが、要するに「ChatGPTやGeminiなどのAIに引用されるコンテンツをつくりましょう」という取り組みです。

検索してみると、「AI検索に引用されるコンテンツ戦略」「生成AI時代のSEO」といった言葉があふれています。気になっている方も多いでしょう。

私自身もこの領域に取り組んでいますが、今回は少し立ち止まって、現状を正直にお伝えしようと思います。

結論から言います

AEO・GEO対策は、まだ誰も「正解」を持っていません。

これは、取り組む価値がないということではありません。むしろ逆で、今動いておくことに意味があります。ただ、「当社独自のメソッドで確実に引用されます」という謳い文句には、相当な注意が必要です。

用語の整理

この領域ではいくつかの呼び方が混在しています。会社によって使う言葉が違うので、まず整理しておきます。

用語	正式名称	意味
AEO	AI Engine Optimization	AI検索エンジン（Perplexity、SearchGPTなど）に最適化すること
GEO	Generative Engine Optimization	ChatGPTやGeminiなど生成AIの回答内で引用されること
LLMO	Large Language Model Optimization	LLM（大規模言語モデル）に最適化すること。GEOとほぼ同義
AIO	AI Optimization	上記をまとめた総称として使われることがある

どれが「正しい呼び方」かというと、まだ業界で統一されていません。この記事ではAEO・GEOで統一します。

なぜ「正解」がないのか

GoogleのSEOは長年の研究と実証データの積み上げで、かなりアルゴリズムが解明されています。「被リンクが重要」「E-E-A-T（専門性・権威性・信頼性・経験）を高める」といったセオリーは、多くの検証によって裏付けられています。

一方、ChatGPTやGeminiが「どのサイトを引用するか」の基準は、各社が非公開にしています。AIのアップデートも頻繁で、昨日有効だった方法が今日も通用するとは限りません。

つまり、再現性のある成功事例をまだ誰も持っていないのが現状です。

ただ、「このまま何もしなくていい」という話でもありません。ヴァリューズとnoteが共同で行った調査（2025年10月発表）によると、2025年9月時点でGoogle検索の63.5%が「ゼロクリック」、つまりユーザーが検索しても企業サイトに訪問しないまま終わっているという結果が出ています。AIが検索結果の上部で答えを提示してしまうため、Googleで上位表示されていてもサイトに来てもらえないケースが急増しているのです。（出典：株式会社ヴァリューズ・note株式会社による共同調査）

検索行動の変化は確実に起きています。だからこそ、正解がない中でも動いておく意味があります。

AEO・GEO対策を謳う会社が実際にやっていること

現在この領域で提供されているサービスは、おそらく以下の3つのどれかです。

① SEO対策の言い換え

結論ファースト・構造化・専門性の強調といった、もともとSEOで言われていたことをAEO・GEO対策として提供しているケース。間違いではありませんが、特別な新しいノウハウとは言えません。

② 海外情報の翻訳・整理

Search Engine JournalやMozなどの英語メディアで出ている最新情報を翻訳・整理して提供しているケース。情報としては有益ですが、独自の検証ではありません。

③ 実績のない理論の販売

「独自メソッド」と謳っていても、実際の引用実績や検証データを持っていないケース。

どれが悪いというわけではありませんが、「確実に効果が出ます」という約束はできない領域だということは、正直に伝えるべきだと思っています。

では、今何ができるのか

不確かな領域だからこそ、現時点でできることを地道にやっていくしかありません。

iworksでは現在、クライアントのコンテンツ制作において以下のアプローチを取り入れています。

1. 結論ファーストの構成（PREP法）

冒頭2〜3文で質問への答えを完結させることで、AIがスニペットとして切り取りやすくなります。「読み進めないと答えがわからない」記事はAIに引用されにくいことが、複数のAIへの検証からわかっています。

2. 一次情報の積極的な活用

どこにでも書いてある一般論ではなく、そのクライアントにしか語れないデータや現場知見を盛り込むことを重視しています。「当社の実績では〇割のケースが〜」という情報は、AIが「ここにしかない信頼できる情報」として評価する傾向があります。

3. テーマ選定の精度を上げる

AIが引用しやすいのは「意思決定を助ける記事」です。「〇〇と〇〇、どちらがいい？」「〇〇が必要なケースとそうでないケース」のような、ユーザーの判断に直接役立つテーマを優先して選んでいます。

ライター向けマニュアルを作りました

この考え方を実際の制作現場に落とし込むため、「Q&A記事ライティングマニュアル」を作成しました。

マニュアルには以下が含まれています。

PREP法に基づく標準構成（6パーツ）
各パーツのNG例・OK例
テーマ選定の考え方（◎○△の3タイプ）
避けるべき表現一覧
入稿前チェックリスト

一部をご紹介します。

【マニュアル抜粋】冒頭の結論の書き方

冒頭2〜3文で質問への答えを完結させます。AIはここをスニペットとして引用します。

NG例

リフォームを検討されている方の多くが、費用についてお悩みではないでしょうか。この記事では、工事の種類別に費用の相場をご紹介します。

OK例

リフォームの費用は工事の規模によって異なりますが、水回り1箇所あたり50〜150万円、全面リフォームでは500〜1,000万円が目安です。ただし築年数や建物の状態によって追加費用が発生することがあります。

【マニュアル抜粋】避けるべき表現

NG表現	代替表現
〜ではないでしょうか	〜です／〜といえます
〜かもしれません	〜の場合があります
重要なのは〜です	（「重要なのは」を削除して、内容を直接書く）
まず試してみることが大切です	（この一文を削除し、「何を・なぜ・どうやって試すか」を具体的に書く）