LLMO・AIO・GEOの違いを徹底解説
「LLMO」「GEO」「AIO」…最近、SEO関連の情報を調べていると、こうした新しい用語を目にする機会が増えていませんか？
これらはすべてAI検索時代に対応するための最適化手法を指す言葉ですが、似たような意味で使われることも多く、混乱している方も多いのではないでしょうか。
今回は、LLMO・GEO・AIOの違いをわかりやすく整理し、従来のSEOとの関係性や、今すぐ始められる対策についても解説していきます。
LLMO・AIO・GEOとは？それぞれの意味を解説
まずは、それぞれの用語の意味を確認していきましょう。
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。
ChatGPTやGoogle Gemini、Claude、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）に対して、自社の情報が正しく認識・引用・推奨されるように最適化する手法のことです。
■ AIの「学習元データ」や「参照データ」として選ばれることを目指す
■ 被リンクよりも「引用性」や「情報の一貫性」が重視される傾向がある
GEO（Generative Engine Optimization）とは
GEOは「Generative Engine Optimization」の略で、日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。
生成AIが検索エンジンとして使われる時代に向けた最適化手法で、AIが生成する回答の中で自社の情報を取り上げてもらうことを目的としています。
■ 海外ではGEOという表現が主流
■ 「検索される」から「AIに引用される」への変化に対応
AIO（AI Optimization / AI Overviews）とは
AIOには2つの意味があり、文脈によって使い分けられています。
①AI Optimization（AI最適化） ②AI Overviews（AIオーバービュー）
ChatGPTやGeminiなどのAI検索エンジンに対して、自社情報を正しく・有利に提示されるよう最適化する取り組み全般を指します。
Google検索の結果ページ上部に表示される、AIが生成した概要・回答のことです。以前は「SGE（Search Generative Experience）」と呼ばれていました。
このように、AIOは「対策手法」を指す場合と「Googleの機能名」を指す場合があるため、文脈に注意が必要です。
AEO・VSO…その他の関連用語
LLMO・GEO・AIO以外にも、関連する用語がいくつかあります。
VSO（Voice Search Optimization）
音声検索（SiriやAlexa）や、Googleの強調スニペットなど、「たったひとつの答え」を返すシステムへの最適化を指します。
音声検索に特化した最適化手法です。AEOと重なる部分も多くあります。
LLMO・AIO・GEOの違いを比較表で整理
ここまで解説した用語の違いを、比較表で整理してみましょう。
■ SEO（Search Engine Optimization） ■ LLMO（Large Language Model Optimization） ■ GEO（Generative Engine Optimization） ■ AIO（AI Overviews対策）
・対象：Google・Yahoo!などの検索エンジン
・目的：検索結果で上位表示される
・主な施策：キーワード対策、内部施策、被リンク獲得
・対象：ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど
・目的：LLMに引用・推奨される
・主な施策：E-E-A-T強化、構造化データ、情報の一貫性
・対象：生成AI全般（AI検索含む）
・目的：AIの回答に引用・参照される
・主な施策：LLMOとほぼ同じ（海外での呼称）
・対象：GoogleのAI Overviews
・目的：AI Overviewsに引用される
・主な施策：SEO＋構造化データ＋引用されやすい情報設計
「AIの回答に引用・参照・言及されること」という共通のゴールを持っています。 現状では業界内でも用語が統一されておらず、同じ意味で使われるケースも少なくありません。今後、呼び方が統一されていく可能性もあります。
結局どれを使えばいい？用語の使い分け
「結局、どの用語を使えばいいの？」という疑問にお答えします。
海外では「GEO」が主流
海外の記事やカンファレンスでは、「GEO（Generative Engine Optimization）」という表現が多く使われています。
生成AI全般に対する最適化を包括的に表す言葉として、GEOが定着しつつあります。
日本では「LLMO」もよく使われる
一方、日本国内では「LLMO」という表現も広く使われています。
ChatGPTの普及により「LLM（大規模言語モデル）」という言葉の認知度が上がったことが背景にあると考えられます。
当サイトでの表記について
当サイト「SEO研究室」では、文脈に応じてGEO・LLMOを使い分けていきます。
■ ChatGPTなど特定のLLMの話題 → LLMO
■ GoogleのAI Overviews → AIO
どの用語を使っても、目指すゴールは同じです。用語に惑わされず、本質的な対策を理解することが大切です。
従来のSEOとの関係性
「AI検索の時代になったら、SEOはもう意味がなくなるのでは？」という声も聞かれますが、決してそうではありません。
SEOは終わりではない
AIも結局はウェブ上の情報を収集し、評価し、回答を組み立てています。
つまり、丁寧に整えられた高品質なページがなければ、AIに引用されることもありません。
従来のSEO対策で培ってきた「ユーザーにとって価値のあるコンテンツを作る」という考え方は、AI検索時代でも変わらず重要です。
SEOの延長線上にLLMO/GEOがある
LLMO/GEOは、SEOと対立するものではなく、SEOの延長線上にあると考えるのが正しい理解です。
SEO対策の土台（E-E-A-T、構造化データ、良質なコンテンツ）
↓その上にLLMO/GEO対策を加える
↓検索エンジンにもAIにも評価されるサイトへ
まずはSEOの基本をしっかり押さえた上で、AI向けの対策を追加していくのが効果的なアプローチです。
今すぐ始められるLLMO/GEO対策の基本
ここからは、具体的にどのような対策を行えばよいのか、基本的なポイントを解説します。
E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成
AIは、論理構造が明確で一貫性があり、裏付け（エビデンス）が示されているコンテンツを好む傾向があります。
結果として、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が高いコンテンツがAIに選ばれやすいという傾向があります。
■ 一次情報や具体的なデータを盛り込む
■ 著者情報・運営者情報を明確にする
■ 専門家の監修や引用元を明示する
■ 定期的に情報を更新し、最新性を保つ
構造化データの活用
構造化データを設定することで、AIや検索エンジンがコンテンツの内容を正確に理解しやすくなります。
■ Organization（組織情報）
■ FAQPage（よくある質問）
■ Article（記事）
■ HowTo（手順・方法）
■ Product（商品情報）
特にFAQの構造化データは、AIが回答を生成する際の参照元として選ばれやすいと言われています。
引用されやすい情報設計
AIに引用されるためには、情報が整理されていて、引用しやすい形式になっていることが重要です。
■ 結論が最初に書かれている
■ 箇条書きや表で情報が整理されている
■ 定義や説明が簡潔にまとまっている
■ 独自の調査データや事例がある
サイテーション（言及）を増やす
サイテーションとは、リンクを伴わない「言及」のことです。
他のサイトやSNSで自社名・サービス名が言及されることで、AIが「信頼できる情報源」として認識しやすくなります。
■ プレスリリースの配信
■ SNSでの情報発信
■ 業界メディアへの寄稿
■ セミナーやイベントでの登壇
まとめ
今回は、LLMO・AIO・GEOの違いについて解説しました。
■ 呼び方は違うが、共通ゴールは「AIに引用されること」
■ 海外ではGEO、日本ではLLMOという表現も多い
■ SEOは終わりではなく、LLMO/GEOはSEOの延長線上にある
■ E-E-A-T、構造化データ、引用されやすい情報設計が重要
AI検索の普及により、「検索される」から「AIに引用される」時代へと変化しつつあります。
しかし、本質的に大切なことは変わりません。ユーザーにとって価値のある、信頼性の高いコンテンツを作り続けることが、SEOでもLLMO/GEOでも最も重要な対策です。
まずは今できることから、少しずつ対策を始めていきましょう。