AIO（AI検索最適化）とは？具体的になにをすればいいのか？

これまでユーザーの情報収集はGoogleやYahoo!などの検索エンジンを通じた「キーワード検索」が中心でしたが、最近ではChatGPTやGeminiといった生成AIの普及により、ユーザーは「キーワードを打ち込む」のではなく「AIに直接質問する」スタイルへとシフトしています。
この変化により、Webサイトへの集客方法が従来の検索エンジン対策だけでは不十分になりつつあります。新たな施策として、AIO対策（AI検索最適化）が必要不可欠になっています。

ゼロクリック検索（Zero-click search）とは、ユーザーが検索結果ページをクリックせずに必要な情報を得る行動を指します。
最近では、AIが提供する回答で満足してしまうため、個別のWebサイトに訪問する機会が減少しています。
例えば、「BtoBマーケティング施策とは？」と検索したとき 、
・従来 → 複数のブログ記事リンクが出る
・AI時代 → 検索画面にAIがまとめた「BtoBマーケティング施策の一覧とポイント」が表示され、リンクをクリックせずに理解できる
つまり、ユーザーが外部サイトを訪れる前に「検索結果ページ」や「AIの回答」で満足してしまう割合が増えているということです。

2024年からGoogleは「AI Overview」を導入しました。検索結果の最上部にAIがまとめた回答を表示する仕組みで、ユーザーはWebサイトを訪れる前に情報を完結できるようになりました。
その結果、ゼロクリックの割合はデスクトップ検索で約61.5%、モバイル検索で約34.4%にまで上昇しています。
（参考：ahrefs調査）

AIOとは、AIが生成する検索結果に引用・評価されやすいようにWebサイトを最適化する手法です。
従来のSEOは検索エンジンのアルゴリズムに合わせて順位を上げることを目的としていましたが、AIOは「AIに引用されること」を目的としています。

SEOは「検索順位を上げること」が目的ですが、AIOは「AIに引用されること」が目的になるため、コンテンツの評価基準も変化しています。
•SEO：被リンク、キーワード配置などの要素が中心
•AIO：明確な定義、信頼できるデータ、シンプルで整理された構造
SEOは検索順位を上げるために被リンクやキーワード配置をしてきましたが、AIOはAIに選ばれやすいコンテンツであるかどうかが重視されます。

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）はChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が学習・生成するプロセスを前提に、自社情報を取り込ませたり最適化したりする考え方です。
「AI検索に載る」AIOに対して、「AIそのものに学習・参照される」ための施策がLLMO と考えると理解しやすいかと思います。
・AIO = AI検索結果で目立つための最適化（AIに引用される）
・LLMO = LLMに正しく取り込まれるための最適化（AIに学習される）
マーケティング施策として捉えた場合、新たな流入チャネルをつくるAIOに対して、自社データをAIに活用されやすい形に整えておくことで中長期的な競争優位につなげるのがLLMOというイメージです。

ここからはAIO（AI検索最適化）対策のポイントを「Webサイト最適化」と「コンテンツ最適化」の2つ観点から解説します。

AIは回答をまとめる際、分かりやすく整理された情報を優先して引用するため、構造化データ（Schema.org）を活用することが重要です。
構造化データを入れておくと、AIに「このページには信頼できる会社情報やFAQがある」と伝わり、引用されるチャンスが増えます。構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIにわかりやすく伝えるための“ラベル付け” のことです。
人間には「これは会社名」「これは商品名」と分かりますが、AIは「これは会社名？商品名？イベント？」とそのままでは理解が難しいことがあります。
そこで Schema.org という共通ルールを使って、「ここは会社名」「ここは商品名」「ここは質問と答え」といった情報をマークアップすることで、AIに正しく解釈してもらえるようになります。

AIO対策のもう一つの柱は、AIに「信頼できる情報源」として選ばれるコンテンツを発信することです。そのために以下を意識してコンテンツを準備・制作する必要があります。

信頼性の高いデータや事例を盛り込む
AIは根拠のあるデータや実在する事例を引用する傾向があります。一次情報や実績データを提示することで、評価されやすくなります。

独自性のあるコンテツを作成する
他サイトと同じ情報だけではAIに選ばれにくくなります。自社ならではの視点や事例を盛り込み、独自性を打ち出すことが重要です。

ここからは、AI検索最適化（AIO対策）を実際に進めるためのステップを解説します。
SEOと同じように、AIOも「計測 → 改善 → 強化」の流れで取り組むことが重要です。

まずは、自社サイトがAI検索やChatGPTでどう引用されているか確認しましょう。例えば、「サービス名＋特長」でGoogleのAI Overviewで自社が出ているか調査してみます。
AI検索の可視化ツール等を活用することで、自社サイトがAIの回答にどの程度引用されているかを瞬時に把握することが可能です。

関連サービス：自社のAI最適化状況が分かる「Insight AIO」

AI検索で引用されたいプロンプトを設定します。AIO対策では「プロンプト（質問）」が検索クエリにあたるので、どの質問を優先して対策するかの設計が重要です。
ターゲットとなるユーザーがAIに質問しそうなテーマをリスト化していきます。

AIが正しく情報を理解できるよう、Webサイトの技術面を整えます。

・構造化データ（Schema.org）を活用する
・FAQ Schemaを使って、AIが情報を整理しやすくする
・How-to Schemaを活用し、手順を明確に示す
・Google Search Consoleでマークアップが正しく認識されているか確認

サイト最適化の基本（構造化・信頼性・鮮度）は、SEO対策と共通する点です。

AI検索で自社のコンテンツを引用してもらうためには、まず AIにとって読み取りやすいコンテンツ に整えることが欠かせません。AIは人間のように深く読み込むのではなく、文章構造やパターンから「答えに使いやすい部分」を抽出しています。そのため、シンプルで構造化されたコンテンツに最適化していきます。

・簡潔で分かりやすい要約を用意する
・見出しや文章の構成をシンプルに整理する（Ｈ2・H3の活用）
・文章は「質問→結論→理由→具体例」の流れで執筆

こうしてみていくと、AIO対策とSEO対策におけるコンテンツ最適化は似ている点が多く、本質は同じく「ユーザーに役立つ情報をわかりやすく提供する」ことですが、AIOでは “AIにとって使いやすい形”で情報を整理するのが大きな違いです。

独自性の高い事例記事や専門的な解説記事を積極的に公開し、AIが参照できる情報源を増やします。

＜AIに引用されやすいコンテンツ例＞

・定義記事や基礎知識
→ 「AIOとは？」「リスティング広告とは？」のように、シンプルで明確に定義を説明する記事

・手順や方法を解説する記事（How-to系）
→ 「AIO対策の方法」「SEOとの違いと実践ステップ」といった、手順を整理したコンテンツ

・FAQ形式の記事
→ 「よくある質問と答え」を整理して掲載することで、AIが回答に引用しやすくなる

・一次情報や独自調査データ
→アンケート調査、統計データ、業界トレンド調査など。AIは独自性の高い情報を評価する

・事例・ケーススタディ
→自社や顧客の成功事例、導入事例、活用事例。AIが「実体験に基づく信頼性」として引用しやすい

・比較・ランキング記事
→ 「おすすめツール5選」「主要サービス比較表」など、情報を整理した一覧形式

・専門家の見解・権威性のある記事
→ 専門家の監修やコメントを含む記事は信頼性が高まり、AIに取り上げられやすい

・具体的な数値を含む記事
→ CVRの平均値、広告費の相場、業界ごとのデータなど、数値で裏付けのある情報

AIO対策では、自社サイト内の最適化だけでなく、外部からの評価や認知度も重要です。AIは「信頼性のある情報源」を選ぶ傾向があるため、自社の信頼や認知をWebサイト外で強化します。

＜具体的な施策例＞

・SNSでの情報発信を継続する
Twitter（X）、LinkedIn、noteなどで専門的な発信を続けることで、外部での信頼度を構築できます。

・プレスリリースの活用
新サービスや調査結果をプレスリリースとして配信すると、ニュースサイトや業界メディアに掲載され、権威性の向上につながります。

・業界メディアや外部サイトへの寄稿
専門メディアや業界ポータルサイトに記事を寄稿することで、専門性と外部評価を同時に獲得できます。

・外部からの被リンク（バックリンク）獲得
権威あるサイトからの被リンクはSEOだけでなく、AIからの信頼性強化にも有効です。

・口コミ・レビューの整備
第三者の声やレビューは「実体験情報」としてAIに引用されやすく、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化にもつながります。

・講演やウェビナーでの露出
イベント登壇やオンラインセミナーを通じて外部認知を高めると、記事やニュースとして取り上げられる機会が増えます。

検索体験は今後、AIによる回答提示が主流になると予想されます。従来の検索順位に依存するSEOではなく、AIに選ばれるAIOが新しいマーケティング基盤になり、AIOに取り組んでいる企業とそうでない企業の間で情報露出に大きな差が生まれる可能性があります。
ターゲットメディアでは自社のAI検索での評価状況を可視化できる 「Insight AIO」サービスを提供しています。AIにどのように引用されているかを把握し、改善の優先順位を明確にすることで、AIO対策を着実に進めることが可能です。