LLMO対策とAIO対策の違い。呼び名ではなく中身で見分ける3つの軸

支援会社から届いた提案書に「LLMO対策」と書かれ、別の会社の見積もりには「AIO対策」と書かれている。名前が違うので中身も違うのだろうと思い、どちらを選ぶべきか迷っている担当者は多いはずです。

先に結論を書くと、言葉としてはAIOのほうが範囲が広く、LLMOはその中の「大規模言語モデルの回答に載る」部分を指す、という整理が一般的です。ただし「対策」という言葉がついて支援サービスの名前になった時点で、この差はほとんど意味を持たなくなります。同じ呼び名でも会社によって作業の中身が大きく違い、違う呼び名でも中身がほぼ同じ、ということが普通に起きているからです。

この記事では、LLMO対策とAIO対策の用語としての違いを短く整理したうえで、呼び名ではなく中身で対策を見分けるための3つの軸と、提案書を読むときの確認項目をまとめます。AIO対策代行を提供している立場から、社内で話が噛み合わなくなったときに使える地図として書きました。用語そのものの成り立ちを詳しく知りたい場合は、https://aio.qujira.biz/blog/llmo-toha/ もあわせて読んでください。

LLMO対策とAIO対策は何が違うのか

まず用語としての違いを押さえます。ここを曖昧にしたままだと、後で提案を比べるときに「広い対策」と「狭い対策」を比べているような錯覚が起きます。

用語としての違いは対象の広さ

LLMOは Large Language Model Optimization の略で、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityのような大規模言語モデルを使ったAIの回答に、自社の情報が参照される状態を作る取り組みを指します。

AIOは AI Optimization の略として使われることが多く、LLMに限らずAI全般に対して情報を最適化する、という広い意味で説明されます。国内の解説記事を読み比べても、「AIOが上位の概念で、LLMOはその一部」という位置づけでおおむね一致しています。

GEOは米国の大学の研究者らが論文で使った言葉で、学術的な裏付けがある呼び名です。AEOは音声検索や強調スニペットが注目された時期から使われていた言葉で、生成AIの登場より前からあります。

AIOには2つの意味が混ざっている

AIOという略語が厄介なのは、AI Optimization のほかに、Googleの検索結果に表示されるAIによる概要、つまり AI Overviews の略として使われる場面があることです。

• AI Optimization の意味: AI全般への最適化。LLMOより広い
• AI Overviews の意味: Google検索のAI要約そのもの。LLMOより狭い
• 提案書では、どちらの意味かが書かれていないことがある

前者の意味ならAIO対策はLLMO対策を含む広い取り組みになり、後者の意味ならGoogle検索のAI要約だけを狙う狭い取り組みになります。同じ「AIO対策」でも、範囲の広さが正反対になり得るわけです。

「対策」がつくと差はほとんど消える

用語の定義ではAIOが広くLLMOが狭いのですが、支援サービスとして売られている「LLMO対策」と「AIO対策」の作業内容を並べると、ほとんど同じ項目が並びます。記事の構造を直す、一次情報を足す、会社情報をそろえる、外部の媒体に載る。どちらの名前でも、やることの中心はこの4つです。

理由は単純で、AIに情報を参照してもらうための仕組みが、呼び名によって変わるわけではないからです。Googleも検索セントラルの案内で、AIによる概要などの機能に表示されるために特別な最適化は必要なく、通常のSEOの基本がそのまま当てはまる、という趣旨を示しています。呼び名は売り手の説明の都合で選ばれている面が大きく、選ばれた名前から中身を推測するのは難しい、と考えておくのが安全です。

呼び名ではなく3つの軸で対策を見分ける

名前で判断できないなら、何で判断すればいいのか。当社では、提案の中身を「どのAIを狙うか」「どの経路で情報が使われるか」「どこで作業するか」の3つの軸に分けて見ています。

軸1: どのAIの回答を対象にするか

最初に確認したいのは、対象にしているAIがどれかです。Google検索のAI要約やAIモードを狙うのか、ChatGPTやPerplexityのような対話型のAIを狙うのかで、確認すべき質問の置き方や計測のしかたが変わります。

BtoBの商材で、見込み客が業務の中でChatGPTに質問している場合と、一般消費者がスマートフォンでGoogle検索している場合とでは、優先すべきAIが違います。ここが決まっていない提案は、名前が何であっても範囲がぼやけています。

軸2: 学習データか、その場の検索か

AIが情報を使う経路は大きく2つあります。モデルが事前に学習した文章から答える経路と、質問のたびにWebを検索し、読んだページを根拠に答える経路です。

OpenAIは学習用のクローラーと、検索機能のためのクローラーを別の名前で公開しています。Googleも、Geminiの学習などへの利用を制御する仕組みを、検索用のクローラーとは切り分けて用意しています。つまり「AIに読ませる」と一口に言っても、学習に使われることと、検索して参照されることは別の話です。

短期間で変化を観察しやすいのは、その場で検索して参照する経路です。学習データに反映されるかどうかは外から確かめる手段が限られ、時間もかかります。提案がどちらの経路を主に想定しているかで、期待できる変化の出方が違ってきます。

軸3: 自社サイトの中か、外か

3つ目の軸は作業の場所です。自社サイトの記事や会社情報を直す作業と、AIが参照している外部の媒体に自社の情報を載せにいく作業は、必要な技能も工数もまったく違います。

国内外の分析では、AIの回答で参照されている情報源のうち、企業の自社サイト以外が占める割合が小さくないことが繰り返し報告されています。比較サイト、業界メディア、口コミ、Q&Aサイトなどです。自社サイトの改修だけで完結する提案は、この部分を扱っていない可能性があります。

提案書で確認すべき4つのこと

ここからは、LLMO対策やAIO対策という名前の提案書や見積もりを受け取ったときに、中身を確かめるための項目です。呼び名を比べる代わりに、以下の4点を並べて比べてください。

対象のAIと質問リストが決まっているか

成果を見るための出発点は、「どのAIに、どんな質問を投げたときの回答を見るのか」です。自社の商材で見込み客が実際にしそうな質問が具体的に挙がっているか、それを誰がどの頻度で記録するのかを確認します。

質問リストがない提案は、何をもって変化とするかが決まっていません。初回の打ち合わせで、候補の質問を10から30個ほど一緒に出せるかどうかは、支援会社の理解度を測る目安にもなります。

作業が改修なのか、制作なのか、外部掲載なのか

見積もりの金額が同じでも、既存記事の改修、新規記事の制作、外部媒体への掲載の比率によって、中身はまったく別物になります。

• 既存記事の改修: 結論の位置、見出し、表、会社情報の表記をそろえる
• 新規記事の制作: 質問リストに答える記事が足りない場合に追加する
• 外部媒体への掲載: AIが参照している媒体に情報を載せにいく
• 技術的な設定: 構造化データやクローラーの許可設定を確認する

月あたり何本を直すのか、何件の外部掲載に動くのか。作業量が数字で書かれていれば、比較できるようになります。費用の相場感を知りたい場合は https://aio.qujira.biz/blog/aio-taisaku-hiyo-soba/ にまとめています。

AIを使った記事量産と混ざっていないか

もう1つ注意したいのが、「AIO」や「AI SEO」という言葉が、AIに引用されるための対策ではなく、AIを使って記事を作るSEO施策の意味で使われている場合です。

生成AIで記事を大量に作ること自体は、AIの回答に参照されることとは直接関係しません。中身の薄い記事が増えれば、かえってサイト全体の評価を下げるおそれもあります。提案の中心が「AIで記事を何本作るか」になっていたら、それはAIに引用されるための対策とは別物だと考えて確認してください。

成果をどう約束しているか

AIの回答は、同じ質問でも日によって変わりますし、AIを提供する会社の仕様変更で大きく変わることもあります。どの支援会社であっても、特定の回答に必ず表示させることは技術的に約束できません。

そのため、確認すべきは約束の中身です。引用されることそのものを約束している提案より、何を何件実行するか、どの指標を毎月記録して報告するかを約束している提案のほうが、あとで振り返りやすくなります。当社も引用は保証せず、実行量と月次レポートに責任を持つ形で契約しています。

社内で用語をそろえるための地図

LLMOとAIOの違いが問題になるのは、支援会社を選ぶときだけではありません。社内の会議で、ある人はGoogle検索のAI要約の話をし、別の人はChatGPTの話をしている、というすれ違いもよく起きます。

社内の呼び名を1つに決める

最初にやることは、社内で使う呼び名を1つに決めることです。LLMOでもAIOでもGEOでも構いません。大事なのは、どの名前が正しいかではなく、会議の中で全員が同じものを指していることです。

外部の資料では別の名前が使われていても、社内の議事録や稟議書では決めた呼び名に置き換えて書く。これだけで、「LLMO対策とAIO対策の両方に予算が必要なのか」といった、本来は起きなくていい議論を避けられます。

用語集は3行で足りる

用語集といっても、分厚いものは要りません。次の3つを1枚にまとめて共有しておけば十分です。

対象のAIと指標まで書いておくと、外部から届いた提案をこの表に当てはめて読めるようになります。表に書けない提案は、範囲が曖昧だということです。

経営層にはSEOとの差分で説明する

予算を通すときに、LLMOとAIOの定義の違いから説明すると、たいてい話が長くなります。経営層に伝えるときは、既存のSEOと何が違うのかに絞るほうが通りやすいです。

• 検索順位ではなく、AIの回答に名前が出るかを見る
• ページ単位ではなく、段落や一文単位で抜き出される
• 自社サイトの外にある情報も成果に影響する

この3点で、既存のSEO予算とは別に工数を割く理由が伝わります。SEOとの違いを詳しく整理した記事は https://aio.qujira.biz/blog/aio-taisaku-seo-taisaku-chigai/ にあります。

どちらの名前で呼んでも最初にやることは同じ

LLMO対策と呼んでもAIO対策と呼んでも、着手の順番は変わりません。支援会社に頼む場合も自社で進める場合も、次の3つから始めます。

質問を決めて回答を記録する

まず、見込み客がAIに投げそうな質問を決め、対象のAIで実際に回答を記録します。自社の名前が出ているか、競合の名前が出ているか、出典としてどのページが示されているかを表にしておきます。

この記録が、以降のすべての判断の基準になります。記録がないまま施策を始めると、変化があったのかどうかを後から確かめられません。

AIが引用しやすい形にページを直す

次に、質問に答えている自社のページを直します。結論を見出しの直後に置く、比較や数値は表にする、会社名や商品名の表記をそろえる、自社でしか書けない数字や事例を足す、といった作業です。

新しい技術を入れるより、既存の記事を「一文だけ抜き出されても意味が通る」形に整えるほうが、多くの場合は先に手を付けるべき作業になります。

AIが参照している媒体に載りにいく

最後に、記録の中で出典として何度も示されている外部の媒体を洗い出し、そこに自社の情報が載る状態を作りにいきます。比較サイトへの掲載依頼、業界メディアへの寄稿、取材の受け入れ、口コミの整備などです。

3つ目の作業は、自社サイトの外にいる相手とのやりとりが必要になるため、社内だけでは手が回らなくなりやすい部分です。当社のAIO対策代行も、このページの改修と外部媒体への掲載の2つを中心に動いています。

よくある質問

LLMO対策とAIO対策は両方やる必要がありますか

別々に取り組む必要はありません。支援サービスとしての作業内容はほとんど重なっているため、呼び名が違う2つの対策に別々の予算を付けると、同じ作業に二重に払うことになりかねません。対象のAIと作業範囲を決めて、1つの取り組みとして進めてください。

提案書に「AIO」とだけ書かれていたらどう読めばいいですか

AI Optimization の意味か、GoogleのAI Overviews の意味か、AIを使った記事制作の意味かを、担当者に確認するのが確実です。どのAIの回答を記録するのか、どんな作業を月に何件行うのかを聞けば、どの意味で使っているかはすぐに分かります。

GEOと書かれている提案はLLMO対策と違いますか

GEOは生成AIを使った検索エンジンでの見え方を最適化する考え方で、実務の作業はLLMO対策とほぼ重なります。呼び名よりも、対象のAI、想定している情報の経路、作業の場所の3つの軸で中身を比べてください。

どの呼び名の支援会社を選べば効果が出やすいですか

呼び名で効果の出やすさは決まりません。質問リストを一緒に作れるか、作業量が数字で示されているか、引用を保証するのではなく実行量と報告の中身を約束しているか、を比べるほうが判断の役に立ちます。

まとめ

LLMO対策とAIO対策の違いを整理すると、次のようになります。

• 用語としてはAIOが広く、LLMOはLLMの回答に載る部分を指す
• AIOには AI Overviews の略という別の意味もあり、範囲が逆転し得る
• 支援サービスとしての作業内容は、どちらの名前でもほぼ同じ
• 中身は「対象のAI」「情報の経路」「作業の場所」の3つの軸で見分ける

呼び名の違いを突き詰めるより、社内で呼び名を1つに決め、届いた提案を3つの軸に当てはめて比べるほうが、判断は早くなります。どの名前で呼ぶにしても、最初の一歩は質問を決めてAIの回答を記録することです。