LLMOとAEOの違いとは？具体例でわかる対策と成果の見方
- LLMOとAEOの違いが分からない
- 自社のサイトで対策の仕方が分からない
- そもそも業者に何を頼めばいいか分からない
LLMO対策やAI対策に関して、こうしたお悩みはありませんか？
LLMOとAEOは業者によって呼び方が異なり、一定数、重なっている対策もあります。
名称の違いを理解した上で、自社では本当にAI対策が必要か判断することが重要になります。
本記事では、LLMOとAEOについて用語解説や施策の特徴を解説します。
LLMO対策の実施を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。
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LLMOとAEOの違いとは
LLMOは大規模言語モデル、AEOは質問に答える仕組みに着目した呼び方です。
ただし、生成AIの回答を対象とする場合は、目的や作業が重なるため、別々の対策とは限りません。
LLMOは大規模言語モデルの回答に着目する
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呼ばれます。
大規模言語モデルとは、大量の文章などから言葉の関係を学び、文章を作るAIの基盤技術のこと。
ChatGPTなどにも使われています。
Web集客におけるLLMOでは、AIの回答で自社やサービスが適切に紹介される状態を目指します。
例えば、自社名が比較候補に挙がることや、自社ページが出典として示されることが対象です。
ただ、名前が出れば十分とはいえません。
サービス内容が正しく説明されているかも確認する必要があります。
そのために、会社情報や実績の根拠を公開し、AIが参照できる形に整えます。
Webページを直せば、AIの学習内容を自由に変えられるという意味ではありません。
全体像は、LLMOの基本と対策の全体像でも解説しています。
AEOは質問に答える仕組みに着目する
AEOは「Answer Engine Optimization」の略です。
Answer Engineは、利用者の質問に対して答えを返す仕組みを指し、検索結果に答えが抜き出される「強調スニペット」や、AIが文章で答える場面などが含まれます。
AEOでは、質問への答えとして自社の情報を見つけてもらい、利用されることを目指します。
質問に合う見出しを付け、結論と根拠を分かりやすく示すことが対策の一例です。
対象は、音声検索やFAQだけではありません。
生成AIの回答まで含めてAEOと呼ぶ場合もあり、同じChatGPTへの対策でも、LLMOと呼ぶこともあれば、AEOと呼ぶこともあります。
支援業者により呼び方が異なる場合がある
支援業者のサービス名が違っても、提供する作業が同じ場合があります。
例えば、HubSpotはAI検索への最適化について、LLMOやGEOなどの呼称にも触れたうえで、同社ではAEOと呼ぶと説明しています。
見積書にLLMOとAEOが並んでいても、名前だけで作業の違いは判断できません。
相談するときは、次の内容を聞くと比較しやすくなります。
- ChatGPTやGoogleのAI検索など、何を対象にするか
- どの質問に対する回答を調べるか
- 調査だけか、記事やサイトの修正まで行うか
- 改善前後に何を測り、どのように報告するか
例えば、対象AIと調査する質問が同じなら、調査の重複がないかを確認します。
反対に、名称が同じでも、助言だけの契約と修正まで含む契約では対応範囲が違います。
呼び方をそろえることより、依頼する作業を具体的にすることが大切です。
出典：【HubSpot】「What is AI search optimization? (& why marketers should care)」
出典：【HubSpot】「AEO vs. GEO explained: What marketers need to know now」
LLMOやAEO、GEO、AIOの関係性
LLMO・AEO・GEO・AIOは、AIを通じて情報を届ける取り組みを、異なる視点で表した言葉です。
ただし、すべての支援会社が同じ意味で使っているわけではありません。
用語を理解する際は、次の整理を目安にしてください。
| 用語 | 主に着目するもの | 理解するときの注意点 |
|---|---|---|
| LLMO | 大規模言語モデルが作る回答 | 学習内容を直接変更する施策とは限らない |
| AEO | 質問に答えを返す仕組み | 強調スニペットなどに加え、生成AIを含める用法もある |
| GEO | 生成AIが作る回答での情報の露出 | LLMOやAEOと対象・施策が重なる |
| AIO | AIに向けた最適化 | AI全般かGoogleのAIによる概要への対策か、意味を確認する |
AIOは「AI Optimization」などの略として使われますが、「AI Overview Optimization」を意味する場合もあるため、対象の確認が必要です。
この表は、用語を理解するための整理であり、施策を区切る公式な分類ではありません。
Googleは、同社の生成AI検索への最適化もSEOの取り組みとして説明しています。
検索でページが見つかるための基本を保ちながら、回答に必要な情報を整えると考えるとよいでしょう。
SEOとの違いは、LLMOとSEOの施策・成果指標の違いをご覧ください。
GEOについては、LLMOとGEOの関係と共通する対策で詳しく解説しています。
出典：【Google】「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」
出典：【Pepper Content】「What is AI Overview Optimization (AIO): Your Ticket to Google’s Smart Answers」
LLMOとAEOに関するユーザーの質問例
質問の言葉だけでなく、利用者が何を判断したいのかを考えると、用意すべき情報が見えてきます。
ここでは、勤怠管理システムの導入を検討する人の質問を、説明用の例として紹介します。
実際のAI回答や支援事例ではなく、LLMO・AEOに共通する情報の整え方を示すものです。
費用を尋ねる質問には条件を添えて答える
「勤怠管理システムの導入費用には、何が含まれますか？」という質問を考えてみましょう。
利用者が知りたいのは、月額料金だけでなく、自社で使う場合の負担です。
費用の答えには、金額が決まる条件と、料金に含まれる範囲を添えます。
例えば、料金ページでは次の項目を確認できるようにします。
- 初期設定にかかる費用
- 月額料金と課金対象になる人数
- 有料オプションや追加サポートの料金
- 税込・税抜の区分
「低価格で利用できます」だけでは、判断に困ります。
予算に合うかを確かめてもらうには、自社の実際の料金と条件を並べ、必要な費用が分かるようにしましょう。
一律の料金を出せない場合も、見積もりに必要な条件や、費用に含む作業を示せます。
短い回答を用意するだけでなく、読んだ人が誤解しない情報をそろえましょう。
比較する質問には選ぶ理由まで示す
「複数拠点で使うなら、どの勤怠管理システムが合いますか？」という質問も考えられます。
この場合は、料金だけでは選びにくくなります。
比較の質問には、利用者の条件と、選択を支える理由をセットで示します。
例えば、次の観点を同じ基準で確認できる情報が役立ちます。
| 利用者が確かめたいこと | ページに用意する情報 |
|---|---|
| 拠点ごとの勤務状況を確認できるか | 拠点別の管理機能と閲覧権限 |
| 自社の勤務形態に対応できるか | 対応する勤務ルールと制限 |
| 今の給与計算ソフトと連携できるか | 対応ソフトと連携条件 |
| 導入時に相談できるか | 初期設定支援の範囲と窓口 |
対応している機能だけでなく、できないことも示すと判断しやすくなります。
費用が分かると、次は使い方や導入支援が気になるかもしれません。
こうした質問の流れを想像し、一つの質問に答えた後も、次の判断に必要な情報へ案内できる構成を目指しましょう。
上記の考え方をクエリファンアウトの対策と呼び、AI対策を行う上で重要な施策の1つになります。
LLMO・AEOに共通する5つの対策
LLMO・AEOへの対応では、顧客の疑問に答える情報と、その内容を確かめられる根拠を整えます。
まずは自社の重要なページを対象に、次の5点を確認しましょう。
質問の答えを見つけやすくなる設計にする
読者が知りたい答えを、見出しと本文からすぐに探せるようにします。
例えば、料金の説明を探している人に「選ばれる理由」だけを見せても、内容が伝わりません。
「料金に含まれる作業」のように、見出しだけで何が分かるかを示します。
本文は結論を伝えてから、条件や具体例を説明すると読み進めやすくなります。
必要に応じてFAQを設けてもよいですが、すべての見出しを質問形にする必要はありません。
Googleも、AIのためだけに文章を細かく分割することを要件としていません。
文字数をそろえることより、必要な説明が欠けていないかを確認しましょう。
なお、GoogleのFAQリッチリザルトは、2026年5月7日から表示されていません。
これは検索結果にFAQを特別な形式で表示する機能で、記事内のFAQそのものとは別です。
FAQを作る目的は、読者の疑問を解消することに置きましょう。
出典：【Google】「Latest Google Search Documentation Updates」
比較条件と一次情報をそろえる
一次情報とは、自社で調べたデータや、実際に提供するサービスの仕様などの情報です。
比較に使う数値には、対象と条件を添えてください。
例えば、料金を並べるなら、同じ人数・契約期間・機能範囲で比較します。
調査結果を掲載する場合は、次の情報を示すと根拠を確かめやすくなります。
- 調べた対象と件数
- 調査した期間や地域
- 集計方法と情報源
- 公開日や更新日
社内にある数字でも、条件が分からなければ比較には使いにくいものです。
読み手が正しく比較できるよう、集計対象が違う数値を並べる場合は、その違いを明記しましょう。
数字を増やすことではなく、顧客が判断に使える情報を伝えることが目的です。
企業・サービス情報の食い違いを減らす
自社サイトと外部サイトで、会社やサービスの説明が矛盾していないかを確認します。
例えば、公式サイトでは提供を終えたプランが、紹介記事では販売中のままになっている場合です。
AIが古い情報を参照すると、実際とは違う説明が回答に含まれる可能性があります。
会社名やサービス名を変更した際は、主要な掲載先も確認しましょう。
自社で更新できるページは修正し、外部サイトに古い情報が残っている場合は、その運営者へ訂正を依頼します。
実績を掲載するときも、自社の実績か、担当者が前職で経験した実績かを区別します。
事実に基づく紹介を増やすことと、架空の評判を作ることは異なります。
情報量より先に、正しい内容が伝わる状態を整えてください。
関連する疑問を記事と内部リンクで補う
一つの答えを読んだ後に生じる疑問まで、無理なく確認できるようにします。
例えば、費用を説明したページから、導入の流れへ案内する形です。
同じ判断に必要な内容は一つの記事にまとめ、詳しい説明が必要な話題は関連記事へつなぎます。
リンクの文字も「こちら」ではなく、「導入前に必要な準備」など、内容が分かる表現にしましょう。
AI検索では、先ほども解説した「クエリファンアウト」と呼ばれる、質問を複数の関連検索へ広げる仕組みが使われます。
ただし、想定した質問ごとに大量の記事を作ればよいわけではありません。
顧客の相談や営業時の質問を参考に、不足する説明を選びます。
すでに検索から集客できている記事は、修正前の確認も大切です。
検索順位や流入している語句を調べ、成果のある説明を消さずに、足りない情報を補うようにしましょう。
生成AIが情報を参照できる状態にする
内容が充実していても、対象サービスがページを参照できなければ、情報を届けにくくなります。
GoogleのAI検索では、検索に登録され、検索結果の説明文を表示できるページであることが基本です。
検索への登録を「インデックス登録」、説明文を「スニペット」と呼びます。
Search Consoleでは、検索の生成AI機能への掲載設定も確認します。
ChatGPT検索では、検索用の巡回プログラム「OAI-SearchBot」を拒否していないかが確認項目です。
担当者には、次の点を調べてもらいましょう。
- ページが公開され、本文を正常に読み込めるか
- 検索登録や対象の巡回プログラムを意図せず拒否していないか
- サイト内の関連ページからリンクでたどれるか
- 対象サービスの掲載設定が適切か
サービスごとに参照の仕組みが違うため、すべてのAIを同じ設定で扱わないようにします。
Googleは、AI検索専用の構造化データやllms.txtを表示の必須条件にしていません。
構造化データとは、会社名などの情報を機械に伝えるための補足データのことです。
対応する場合も、まずは画面に表示する内容と一致させましょう。
出典：【Google】「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」
出典：【Google】「Search generative AI control」
出典：【OpenAI】「Overview of OpenAI Crawlers」
LLMO・AEOの成果を確認する方法
AIの回答に登場したかと、問い合わせにつながったかは、分けて確認します。
調べる質問や集計方法をそろえ、改善前後の変化を見ていきましょう。
使用するAIと質問の条件をそろえる
比較のたびにAIや質問を変えると、施策による変化かどうかを判断しにくくなります。
まずは、顧客が使うと考えられるAIと、確認したい質問を決めます。
質問選びで参考になるのは、普段の問い合わせや営業時の会話です。
確認時には、次の項目を残してください。
- 使用したAIと、確認できるモデル名
- 質問文と、検索機能を使用したかどうか
- 確認した日時や言語などの条件
- 回答全文と、示された出典URL
以前の会話が影響しないよう、新しい会話から同じ質問を確認する方法もあります。
それでも回答は変わるため、一度だけの結果で良し悪しを決めないことが大切です。
同じ質問を定期的に確認し、自社や競合がどう説明されるかを記録しましょう。
これは自社で変化を観察する方法であり、利用者全員の回答を再現する調査ではありません。
回答内で言及・引用された割合を見る
言及は、回答に会社名やサービス名が出ることです。
ここでは引用を、回答の出典として自社ページのURLが示されることと区別します。
言及率と引用率は、それぞれの条件を満たした回答の割合として記録します。
同じ対象の回答を20件確認した場合の、説明用の計算例を示します。
| 指標 | 計算方法 | 仮の集計例 |
|---|---|---|
| 言及率 | 自社名が出た回答数 ÷ 確認した回答数 × 100 | 10件 ÷ 20件 × 100 ＝ 50％ |
| 引用率 | 自社URLが出典に出た回答数 ÷ 確認した回答数 × 100 | 4件 ÷ 20件 × 100 ＝ 20％ |
数える単位は、あくまで回答です。
一つの回答に自社名が何度出ても1件とし、引用率も、自社URLが複数示されていても回答単位では1件と数えます。
この数値は自分で確認した範囲の割合であり、AI全体での表示割合ではありません。
質問や確認回数を変えると、割合も変わる点に注意してください。
割合だけで安心しないようにしましょう。
会社名が出ていても、料金や提供範囲が間違っていれば別の改善が必要になるため、説明の正確さもあわせて記録します。
なお、公式ツールの集計値とは定義が異なります。
Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートでは、GoogleのAI検索での表示回数を確認できます。
BingのAI Performanceでは、対応するAIサービスでの引用状況を確認できます。
これらの数値を、上の言及率・引用率と同じものとして混ぜないようにしてください。
出典：【Google】「Generative AI performance report (Search)」
出典：【Microsoft Bing】「Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview」
AI経由のお問い合わせ数を確認する
AIから訪れた人が問い合わせに進んだかを、サイト側の計測でも確認します。
GA4は、サイトへの訪問や利用者の行動を調べるGoogleの解析ツールです。
問い合わせフォームの送信完了などを、事業上重要な行動である「キーイベント」として設定します。
そのうえで、AIサービスと判別できる参照元の訪問と、問い合わせ完了の記録を確認します。
参照元とは、その訪問がどこから来たかを表す情報です。
計測が重複すると件数が膨らむため、送信完了を正しく数えられているかも確認してください。
GA4のイベント数と、実際に受け付けた問い合わせ件数を照合すると誤差に気づきやすくなります。
ただし、AIの紹介を見てから社名を検索し、後日問い合わせる人もいます。
このような経路は、AIからの直接訪問としては分かりません。
問い合わせ時に「何で当社を知りましたか」と尋ねる方法も、補助的な把握に役立ちます。
計測できた範囲を明確にし、AI経由と判別できる数値がゼロでも、影響が全くないと断定しないようにしましょう。
出典：【Google】「[GA4] トラフィック獲得レポート」
LLMOとAEOに関するよくある質問
LLMO・AEOでは、呼び方や技術用語から誤解が生じることがあります。
依頼範囲やFAQ、AIの学習について、判断時に迷いやすい点を整理します。
LLMOとAEOは別々に依頼する必要がある？
名称が違うという理由だけで、別々に依頼する必要はありません。
対象AIや作業範囲が重なるなら、一つの計画にまとめられるかを相談しましょう。
調査、記事の修正、技術的な対応のうち、何を誰が行うかを書き出すと整理できます。
費用の重複だけでなく、作業の抜けにも注意が必要です。
誰も担当しない作業が残っていないかを確認しましょう。
名称ではなく、必要な作業を無理なく実施できる体制で判断してください。
FAQを増やすだけで対策になる？
FAQの数を増やすだけでは、十分な対策とはいえません。
顧客が知りたい質問に答え、条件や根拠まで説明できていることが大切です。
すでに本文で十分に説明している内容なら、FAQで繰り返す必要もありません。
一方、営業や問い合わせで同じ質問が何度も出る場合は、先にその回答を改善しましょう。
FAQを追加したことだけで、AIへの引用やGoogleでの特別な表示が保証されるわけではありません。
AIの学習を許可しないと引用されない？
少なくともOpenAIでは、検索用の参照と、モデルの学習に関する設定は別です。
ChatGPT検索用のOAI-SearchBotを許可し、学習用のGPTBotを拒否する設定もできるため、学習を許可しなければ検索回答の出典に使われない、とはいえません。
一方、巡回を許可しても、必ず引用されるわけではありません。
利用するサービスの公式説明を確認し、検索で見つけてもらう方針と、学習への提供方針を分けて考えましょう。
出典：【OpenAI】「Overview of OpenAI Crawlers」
まとめ：LLMOとAEOの違いを理解し、顧客の質問から対策を始めよう
LLMOは大規模言語モデル、AEOは質問に答える仕組みに着目した呼び方です。
生成AIを対象にする場合は作業が重なるため、名称よりも対象のAIと改善する情報を確認しましょう。
最初の一歩は、顧客からよく聞かれる質問を選ぶことです。
その質問をもとに自社ページを読み、答えがあるか、判断に必要な条件や根拠がそろっているかを確認します。
不足を補った後は、同じ条件で言及・引用の割合を調べ、問い合わせの変化も分けて見ていきます。
既存のSEO記事を一度に直すのではなく、重要なページから取り組むと、改善内容と変化を追いやすくなります。
エデオムでは、LLMOの現状分析から施策の優先度決め、実行まで支援しています。
自社で何から始めるか迷う場合は、エデオムのLLMOコンサルティングへご相談ください。
この記事の監修者
須藤百波エデオム合同会社 代表社員
芝浦工業大学卒業 / Webマーケティングディレクター。 前職ではWebマーケティング部署の立ち上げを主導し、SEO・Web広告・LP運用を一気通貫で担当。 手がけたオウンドメディアでは運用1年で月間CV数を3件から19件（約6倍）に改善。 独立後は、Webの専門アドバイザーとして、SEO対策/Web広告運用を軸に中小企業様のWeb集客を支援。 丁寧な説明/スピード感のある実行力が強み。
