AEO対策とは？SEOとの違い｜今すぐ始める6つの手順

結論からお伝えすると、AEO対策は検索順位ではなくAIの回答に引用・推奨される状態をつくる対策で、やることは6工程です。

対象は、自社サイトの集客を担当し、SEOの次に何を始めればよいか迷っているマーケターやWeb担当者の方です。読み終えたときに、上司や経営者へ「何を、どの順で、なぜやるか」を自分の言葉で説明できる状態を目指します。AI検索対策の全体像は親記事のLLMOとはで整理しているので、用語の土台が欲しい方は先にそちらをご覧ください。

AEO（Answer Engine Optimization）の意味

AEOはAnswer Engine Optimizationの略で、日本語では回答エンジン最適化と訳されます。回答エンジンとは、GoogleのAI Overviews（検索結果の上部にAIの要約が出る機能）やChatGPT、Geminiのように、リンク一覧ではなく答えそのものを返す仕組みの総称です。AEO対策は、その答えの中に自社の情報が引用され、候補として推奨される状態をつくる取り組みを指します。

言葉の成り立ちや英語圏での使われ方は、子記事「AEOとは」で改めて掘り下げます。この記事では、対策として何をするかに絞って進めます。

なぜ今AEO対策が注目されるのか

背景はゼロクリック化とAI検索の拡大の2つです。検索結果の画面上でAIが答えを完結させると、利用者はページを開かずに離れます。順位を維持していても、AIの回答に名前が挙がらなければ、比較の候補にすら入らない状況が生まれています。

Googleは、AI OverviewsとAI Modeについて、表示されるための追加要件や特別な最適化はないと案内しています（Google検索セントラル）。つまりSEOの基本は前提として残り、その上でAIに引用される形に整える作業がAEO対策になります。

6工程の全体像

AEO対策は「測る→整える→広げる」の順で、対象を決める、現状を測る、構造を整える、一次情報を足す、外部評価を集める、計測して直す、の6工程に分けて進めます。図1に全体像をまとめました。

• 対象を決める：AIが答える問いを選ぶ。自社が答えられる用途の問いを先に決めます。
• 現状を測る：AIOの表示と想起。対象の問いでAI Overviewsが出るか、AIが自社の名前を挙げるかを記録します。
• 構造を整える：質問見出し・結論先。見出しを問いにし、答えを先頭に置く形へ直します。
• 一次情報を足す：実測・独自データ。自社で測った数字や現場の記録を本文に入れます。
• 外部評価を集める：第三者の言及。自社以外のサイトで名前が挙がる状態をつくります。
• 計測して直す：月1で想起を再測定。翌月に同じ問いで測り直し、引用されなかったページを直します。

SEOとAEOの違いは、狙う場所が検索順位かAIの回答か、という一点に集約されます。SEOは検索エンジンに評価されて順位を上げる対策です。AEOはLLM（大規模言語モデル、AIの中核となる文章生成の仕組み）と検索の組み合わせに評価され、回答に引用される対策です。

SEOとAEOの違いを5行で並べる

図2では、狙う場所、評価するもの、成果の指標、主な施策、位置づけの5行で両者を並べています。SEOは土台、AEOは土台の上に積む対策という関係が、この表の最後の行です。

• 狙う場所：SEOは検索順位、AEOはAIの回答の中に入ることを狙います。
• 評価するもの：SEOは検索エンジン、AEOはLLM＋検索の組み合わせが読み手になります。
• 成果の指標：SEOは順位・流入、AEOは引用・想起で成果を見ます。
• 主な施策：SEOはKW・被リンク、AEOは構造・一次情報が中心になります。
• 位置づけ：SEOが土台で、AEOはその土台の上に積む対策です。

「SEOかAEOか」ではなく「SEOの上にAEO」

SEOとAEOは選ぶものではなく、順に積むものです。AI OverviewsもChatGPTも、回答を組むときに検索で上位にあるページを読みに行くため、検索で見つからないページは引用の候補になりません。SEOの土台がないままAEOだけを始めると、構造を整えても読まれる機会が生まれない、という空回りが起きます。

広告とAEOの役割も分けて考えています。広告は比較が始まった後に刈り取る道具で、AEOは比較が始まる前に候補として名前が挙がるための道具です。

GEO・LLMO・AIOとの関係

GEO、LLMO、AIOは、同じ現象を別の言葉で呼んでいます。生成AIの回答に自社が現れるようにする、という中身はどれもほぼ同じで、提唱した会社や地域によって呼び名が違うだけです。本サイトではLLMOを総称として使い、AEOはその中の「回答に引用される」ための対策と位置づけています（2026年8月時点）。

呼び名で迷ったら、その言葉を使う会社が何を測っているかを見ると、中身の違いがわかります。詳しくはGEO対策とはとAIOとはをご覧ください。

AIは、検索で見つけた上位ページの中から、答えを組み立てやすい情報を引用元に選んでいます。人が調べるときと同じで、まず候補を集め、読み比べ、要約し、その中から推奨する、という順で動きます。

AI検索は「検索→候補を読む→要約→推奨→CV」の順で動く

利用者が問いを投げると、AIは裏側で検索を実行し、上位に出たページを候補として読み込みます。その内容を要約して回答を作り、必要に応じて出典として引用したり、具体的な会社やサービスを推奨したりします。利用者はその推奨を見てページに移り、問い合わせや購入（CV）に進みます。

この流れは、AI Overviews、ChatGPT、Geminiのいずれでも大きくは変わりません（2026年8月時点）。Googleは、AI OverviewsとAI Modeが検索全体と同じように関連するリンクを表示する仕組みだと説明しています（Google検索セントラル）。ChatGPTやGeminiも、検索機能を使う場合は外部のページを読み込んでから回答を組む仕組みです。

引用元に選ばれる5つの判定

引用元として選ばれやすいページには、検索上位にある、結論が先にある、一次情報がある、第三者が言及、構造化されている、という5つの共通点があります。図3はこの5項目を判定表にしたもので、自社の主要ページを○×で見ていくために使います。

• 検索上位にある：AIが候補として読み込む範囲に入っていることが前提です。
• 結論が先にある：問いへの答えが冒頭にあり、AIがそのまま引用しやすい形です。
• 一次情報がある：自社で測った数字や現場の記録など、他にない情報が含まれています。
• 第三者が言及：自社以外のサイトや記事で名前が挙がっており、信頼の裏づけがあります。
• 構造化されている：見出しや構造化データ（ページの内容を機械に伝える付加情報）で、内容が機械に読み取りやすくなっています。

×が多いページから直すのが、遠回りに見えて結果的に近道です。5つとも○のページを新しく作るより、既に上位にあるページの結論と構造を直すほうが、引用までの距離が短いためです。

推奨と着地ページの整合

AIに推奨されても、着地したページの内容が推奨された内容と食い違うと、CVにつながりません。たとえばAIが「中小企業向けに初期費用を抑えた支援」と紹介したのに、着地ページが大企業向けの事例で埋まっていれば、利用者はそこで離れます。AIが読み取る会社の説明と、着地ページの見せ方をそろえる作業が必要です。詳しくはLP最適化をご覧ください。

AEO対策は、対象クエリの確認から始めて、構造、FAQ、一次情報、外部評価、AIが読める形の順に進めます。各手順を「何を・どうやって・完了の目安」の3点で書きます。

手順1：対象クエリを決めて、AI Overviewsが出るか確認する

何を：自社が答えられる問いを数個選び、その問いをGoogleで実際に検索してAI Overviewsが表示されるかを確認します。表示されないクエリを対策するのが、最も多い空振りです。

どうやって：ブラウザで対象クエリを検索し、AI Overviewsの表示の有無と、表示された場合の引用元を記録します。図4は、この確認をした実際の画面です。

完了の目安：対象クエリごとに、表示の有無、引用元、自社の有無が一覧になっていれば完了です。表示されないクエリは対象から外すか、表示される言い回しに変えます。

手順2：見出しを質問文にして、結論→理由→補足で書く

何を：ページの見出しを利用者の問いの形にし、各見出しの直下に答えを置きます。

どうやって：「〇〇とは何ですか」「〇〇はどう選べばよいですか」のように見出しを問いに変えます。最初の1文で答え、次に理由、最後に補足の順に段落を並べ替えます。

完了の目安：主要ページの各見出し直下を読むだけで、その問いへの答えがわかる状態です。

手順3：FAQを作り、FAQPageの構造化データを入れる

何を：利用者がよく投げる問いをFAQとしてまとめ、構造化データ（ページの内容を機械に伝える付加情報）で明示します。

どうやって：本文に質問と回答の組を並べ、FAQPageという形式の構造化データを付けます。書き方はGoogleが公式ドキュメントで案内しています（Google検索セントラル）。

完了の目安：構造化データが検証ツールでエラーなく読み取れ、本文のFAQと内容が一致していることです。

手順4：一次情報・独自データを足す

何を：自社で測った数字、現場で起きたこと、自社の判断基準など、他のサイトにはない情報を本文に入れます。

どうやって：一般論の説明の直後に「自社の場合はこうだった」という段落を足します。この記事の3.2%や0/12のような数字が、その例です。

完了の目安：主要ページごとに、出典と期間と集計方法まで書かれた自社の数字が入っていることです。

手順5：E-E-A-Tと第三者からの言及を集める

何を：E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性を指すGoogleの品質の考え方）を満たす著者情報と、自社以外からの言及を増やします。

どうやって：記事に実名の著者と経歴を置きます。登壇、寄稿、取引先の事例紹介、業界メディアの取材など、第三者のサイトに自社名が載る機会を作ります。

完了の目安：対象クエリでAIに自社を尋ねたとき、自社サイト以外を根拠に説明が返ってくる状態です。

手順6：llms.txtの設置と、AIが読める形を整える

何を：llms.txt（AI向けにサイトの概要と主要ページを示すテキストファイル）を置き、会社の説明をサイト全体で一貫させます（2026年8月時点）。

どうやって：画像に埋め込んだ文字はテキストで併記し、会社概要・サービス説明・著者情報の表現をそろえます。その上で、llms.txtに主要ページの案内を書きます。HubSpotのAEOの進め方は、子記事で改めて取り上げます。

完了の目安：AIに自社を説明させたとき、サイトに書いた定義と同じ言葉で返ってくることです。詳しくはllms.txtとはをご覧ください。

やったつもりで効かないのは、順番と測り方を飛ばしているからです。よくある失敗は5つで、いずれも施策そのものより、その前後の工程が抜けています。

土台と対象を飛ばす失敗

1つ目は、SEO基盤がないのにAEOだけやることです。検索上位にないページはAIの候補に入らないため、構造を整えても読まれません。

2つ目は、FAQ形式にすれば良いという理解です。問いと答えの形は入口にすぎず、答えの中身に一次情報や第三者の裏づけがなければ、同じ形式の他社ページに負けます。

3つ目は、AI Overviewsが出ないクエリを対策することです。手順1の確認を飛ばすと、そもそも回答が生成されない問いに時間を使うことになります。

測らない、測り方が違う失敗

4つ目は、効果測定がないことです。順位のように毎日見られる数字がないため、やった実感だけで終わりがちです。

5つ目は、カテゴリ名でしか想起を測っていないことです。「おすすめのAI会社は」と聞いて自社が出ないと落ち込んでも、利用者はそのようには聞いていません。

私たち株式会社くるみは、2026年8月28日にGeminiへ12問を投げ、自社が想起されるかを測りました。結果は0/12で、3問以上で繰り返し想起された会社は7社でした。この0が、測ってから始めるという私たちの出発点です。

問いはカテゴリではなく欲望の言葉で決める

競合はカテゴリーではなく欲望で決まります。AIに投げる問いは「AI会社」ではなく「〇〇を減らしたい」という用途の言葉で決めると、比較相手も自社の位置も測れるようになります。図5は、カテゴリで問う場合と欲望で問う場合を並べたものです。

• カテゴリで問う：「おすすめのAIコンサル会社は」のように業種名で聞く。回答は知名度順になりやすく、自社の位置が測れません。
• 欲望で問う：「請求書の手入力を減らしたい」のように用途で聞く。回答が用途に沿った候補になり、自社が入るべき問いかどうかを判断できます。

問いの作り方と想起の測り方は、診断の形にして手順化しています。詳しくはLLMO診断とはをご覧ください。

効果は、AIでの想起・引用（可視性）と、AI検索経由の訪問割合と滞在の2系統で測ります。前者はAIに問いを投げて自社が出るかを見る手動の測定、後者はアクセス解析で参照元を分ける自動の測定です。

KPIは可視性と訪問の2系統

可視性は、対象の問いをAIに投げ、回答に自社が名前として出るか、自社ページが引用元に入るかを記録します。訪問は、参照元にAIサービス名を含む訪問を抜き出し、サイト全体に占める割合と滞在時間を見ます。前者は問いを固定して毎月同じ条件で測り、後者は広告経由を除外して比べます。

自社サイトの実測：AI検索経由の訪問は3.2%

私たちの自社サイトでは、AI検索経由の訪問がサイト全体の3.2%で、全業種平均の1.08%を上回っています。図6は、この2つを並べたものです。

計測期間は2026年5月から7月で、参照元にAIサービス名を含む訪問を集計し、広告経由は除外しました。比較した平均は、Conductor 2026 AEO/GEO Benchmarksで13,770ドメインを対象にした値です。

3.2%の内訳は、ChatGPT系が83%、着地の87.7%がブログ記事でした。平均滞在は160秒と、自然検索の118秒に対して約1.4倍です。量としては小さいものの、記事を長く読む訪問が来ています。この数字は匿名の自社支援記録で第三者未検証です。

私たちの回し方

私たちは月1回、用途の問いで想起を測り、引用されなかったページの構造を直し、翌月また測る、を回しています。可視性の測定は手動なので、問いを固定し、同じ日に同じ条件で投げることだけを決めています。この回し方を含めたAI検索対策の支援内容は、LLMO支援に置いています。

想起測定に使えるツールの比較は、詳しくはLLMOツールをご覧ください。HubSpotの測定の考え方や、想起測定に特化したツールの詳細は、子記事で改めて取り上げます。

AEOとはどういう意味ですか？

AEOはAnswer Engine Optimizationの略で、回答エンジン最適化と訳されます。回答エンジンとは、AI OverviewsやChatGPTのように答えそのものを返す仕組みです。AEO対策は、その答えの中に自社の情報が引用され、候補として推奨される状態をつくる最適化を指します。順位ではなく、回答への引用が目標です。

AEOとAIはどういう関係ですか？

AEOの「回答エンジン」の中身がAIです。利用者の問いに対して、AIが検索結果を読み込み、要約し、出典を示して答えを返します。AEOはそのAIに読まれ、引用され、推奨されるようにコンテンツと会社の説明を整える対策で、AIの仕組みそのものを前提にしています。

SEO対策をしていればAEO対策は不要ですか？

不要ではありません。SEOはAEOの土台で、検索上位にないページはAIが候補として読み込まないため、SEOなしのAEOは成り立ちません。一方、上位にあっても結論が後ろにあり、一次情報がなければ引用されにくいため、SEOの上にAEOを積む作業は別に必要です。

AEO・GEO・LLMOの違いは何ですか？

中身はほぼ同じで、生成AIの回答に自社が現れるようにする取り組みを、提唱者や地域によって別の言葉で呼んでいます。本サイトではLLMOを総称として使い、AEOはその中の「回答に引用される」ための対策と位置づけています（2026年8月時点）。呼び名より、測って直す工程が揃っているかを見てください。

AEO対策で最初に取り組むべきことは何ですか？

対象クエリでAI Overviewsが出るかを確認し、AIに自社がどう説明されているかを測ることです。表示されないクエリを対策する空振りを避け、現状の想起を記録してから構造を直します。この2つが済んでいれば、次に直すページと順番が自然に決まります。

AEO対策は、検索順位ではなくAIの回答に引用・推奨される状態をつくる対策で、やることは測る→整える→広げるの6工程です。対象を決める、現状を測る、構造を整える、一次情報を足す、外部評価を集める、計測して直す、の順に進めます。

明日の一手：対象クエリ3つで測る

次の一手は、まず対象クエリ3つでAI Overviewsの表示と自社の想起を測ることです。表示の有無と引用元、AIが自社をどう説明したかを記録すれば、直すべきページと順番が見えてきます。AI検索対策全体の考え方は、LLMOとはにまとめています。

どの業務をAIに置き換えるかから始めたい方へ

AEO対策の前に、そもそも自社のどの業務をAIに置き換えるかの整理から始めたい方は、AIおきかえくんをご覧ください。自社の業務を洗い出し、AIに任せる範囲を決めるところから一緒に進めます。

個別の相談は、サイトのお問い合わせからお受けしています。