AISEOとは何か？ツール紹介と生成AI時代のSEO戦略・LLMOとの違いまで徹底解説

近年、Google検索結果の「AI Overview」や、ChatGPT・Perplexityといった生成AIが、ユーザーの情報取得の中心になりつつあります。
従来のSEOでは「検索順位」が重要視されてきましたが、これからは「AIに引用される」ことが、より重要な評価軸となっていきます。
こうした背景で注目されているのが「AISEO対策」です。AISEO対策とは、生成AIにとって“理解しやすく”“引用されやすい”Webコンテンツを設計するための新たなSEO最適化戦略です。
本記事では、AISEO対策の全体像をわかりやすく整理し、具体的な施策や事例に加えて、近年注目される「LLMO（LLM最適化）」との違いについても解説します。

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AISEO対策とは？

AISEO対策とは、生成AIによる検索体験や要約機能において、自社のコンテンツが“引用されやすい形”で構造化・記述されている状態を指します。従来のSEOが「人間の目での読みやすさ」や「検索順位の最適化」を目的としていたのに対し、AISEO対策は「AIに拾われやすい情報構造」を意識して設計することが特徴です。

AISEO対策の概要

AISEOの主な対象は、次のような生成AIによる情報提供機能です。

【AISEOの対象】

• GoogleのAI Overview（旧SGE）
• ChatGPTのWeb Browsing機能
• Perplexity、GensparkなどのAI検索エンジン
• Bing Chatなどの検索付きAIアシスタント

これらのAIは、Web上の文章を直接引用して要約文や回答を生成するため、構造や文体によって“引用されるかどうか”が大きく左右されます。

そのためAISEO対策は、単に良質な記事を書くことにとどまらず、「AIにとって読みやすく、意味が抽出しやすい構造」に最適化することが不可欠となってきています。

【関連記事】
AI最適化(AIO対策)とは？SEOとの違いや具体的な方法を徹底解説

AISEOにはツールとしての意味もある

現在「AISEO」という名前で提供されているAIライティングツールがあります。これは、指定キーワードからSEO最適化された文章を自動生成するもので、主に英語圏で展開されています。
本記事で扱う「AISEO対策」は、より広い意味での「生成AI時代のSEOの再設計」について解説していきます。

なぜAISEO対策が今必要なのか？

これまでのSEO対策は、「Googleでの検索順位を上げる」ことを主な目的としていました。しかし、近年ではその前提が大きく変わりつつあります。特に注目すべき変化が、検索結果画面における“生成AIの台頭” です。

まずその3つの変化を見ていきましょう。

1. Google AI Overviewの登場

実際の Google AI Overviewの画面

Googleは2023年以降、検索結果の一部に「AI Overview（旧称SGE: Search Generative Experience）」という要約領域を導入し、特定の検索キーワードに対してAIが自動で回答を生成する機能を試験運用しています。従来のリンク形式の検索結果に比べて、このAIによる要約がページ上部に大きく表示されるため、クリック率（CTR）に与える影響は極めて大きいと考えられます。

このAI Overviewには、Web上の情報が引用として含まれることがあり、どのサイトが引用されるかは「構造」「文体」「表現形式」に大きく左右されます。つまり、「検索上位にあること」だけでは引用されません。

詳細は関連記事をご覧ください。
👉 AI Overviewとは？仕組みや使い方、SEOへの影響と対策を解説

2. ChatGPTやPerplexityなどの生成AI検索も急拡大

さらに、ChatGPTやPerplexityといった生成AIをベースとした検索体験も普及が進んでいます。これらのツールは、ユーザーの質問に対してWeb情報を参照しながら自然言語で回答を生成します。その際にも、引用元として信頼されるサイトや、情報構造が明確な記事が優先されます。

ChatGPTによる検索結果

3. 従来型SEOでは届かない「AIによる選定」

このように、今後の情報流通においては「AIに選ばれること」が新たな競争軸になります。検索順位だけを意識したSEOでは、AIに読み取られにくい構造や表現のまま放置されてしまう可能性が高まります。

その結果、どれだけ良質な記事を書いても、AIの回答や要約には登場せず、ユーザーとの接点を失うリスクがあるのです。

このような背景から、“人間”だけでなく“AI”にも伝わるコンテンツ設計＝AISEO対策が必要とされています。

AISEO対策の2つの対象領域

AISEO対策を行う際には、まず「どのAIに対して最適化するのか？」という視点を持つことが重要です。
現在、AIによる情報提示には大きく分けて以下の2つのタイプがあります：

1. Google検索に統合された生成AI（＝AI Overview）
2. ChatGPTやPerplexityなどのAI検索・AIアシスタントツール

領域	対象AI	最適化のポイント
Google検索（AI Overview）	Google AI	H構成／定義文／FAQ／構造化データ
AI検索ツール	ChatGPT, Perplexity等	結論ファースト／出典明示／構文の一貫性

それぞれ性質や対策方法が異なるため、別々に理解することが必要です。

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1. Google検索向け：AI Overview対策

Googleは2023年以降、検索結果の一部に AI Overview（旧SGE） という要約エリアを導入しています。
これは、ユーザーが検索したキーワードに対して、AIが複数のWebページを元に回答を生成し、検索結果の上部に自動表示する仕組みです。

特徴

• ユーザーがスクロールせずに読む位置に表示される
• 一部に「出典」としてリンクが付くが、必ずしも検索上位から選ばれるとは限らない
• AIが構文や段落構成を元に「答えやすい記事」を選定

引用されやすくなるための対策

以下のような記述スタイル・構成が有効とされています：

• 「〜とは、○○です。」のような定義文で始める
• H2／H3で情報を段階的に整理
• FAQ形式でユーザーの疑問に答える
• How-toやList構造で具体的な情報を提示
• 構造化データ（Schema.org）のマークアップ

Googleに対しては「人が読むための構造」と「AIが解析しやすい構造」の両立が求められます。

2. AIツール向け：ChatGPT・Perplexity・Gensparkなどの最適化

もう1つの重要な対象が、ChatGPTやPerplexity、GensparkといったAI検索ツール／AIアシスタントです。

これらのツールは、検索エンジンとは異なり、直接Webをクロールし、引用を元に自然言語で回答を生成します。
特にPerplexityは、質問に対する回答とともに出典元のURLを明示的に表示するため、露出経路として注目が集まっています。

特徴

• 質問→自然言語で要約・回答
• 多くの場合、出典URLが併記される
• 検索順位よりも内容と構造の分かりやすさが重視される

引用されやすくするための対策

これらのAIに選ばれるには、人間の読みやすさよりも構造の明快さ・情報の一貫性・根拠の明示が求められます：

• 記事の冒頭で結論（＝答え）を提示
• 1文1義で、曖昧さのない表現にする
• 一次情報・出典・数値根拠を含める
• URL・OGPが正しく設定されているか確認
• アクセス制限（JavaScriptレンダリング、会員制）をかけない

どちらの領域でも共通して言えるのは、「人が読む」だけでなく「AIが理解・抽出しやすい」ように構成されていることです。
この2軸の最適化を意識することで、AI経由での流入チャネルを大きく拡げることができます。

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具体的なAISEO対策の手法

このように、AISEOという環境が新たに醸成される中でAISEO対策を効果的に進めるには、AIが情報を正しく読み取り、必要に応じて引用できるような「構造」と「表現」を整えることが基本です。
このセクションでは、AIに引用されやすくするために有効な具体的な施策を5つの観点から紹介していきます！

1. 結論ファーストで書く（冒頭で答える）

AIは「ユーザーの質問にすぐに答える文章」を好みます。そのため、記事の冒頭では必ず質問の答えを簡潔に示す構成にしましょう。

例：

• 悪い例：「〇〇は近年注目されている技術です。背景には〜」
• 良い例：「〇〇とは、△△を可能にする技術です。」

→「〜とは、○○です」のような定義文から始めるスタイルが非常に有効です。

2. セクション構造をH2／H3で明確に分ける

AIはHTMLの見出し構造（H2、H3など）を手がかりに、情報を区切って理解・要約します。
そのため、1つのセクションに複数の話題を詰め込むのではなく、見出し単位で内容を整理することが重要です。

ポイント：

• 見出しは端的かつ内容と一致した文にする
• セクション内では1テーマに絞り、一貫性を保つ
• 箇条書きや表を活用し、論点を明確化する

3. FAQ構造を活用する

AI OverviewやPerplexityは、Q&A形式の情報を好みます。
そのため、記事内に読者のよくある質問を想定した「FAQ形式」を含めると、AIによる引用率が向上する傾向にあります。

例：

• Q. AISEO対策とは何ですか？
  AISEO対策とは、〜〜〜です。

• Q. どうすればAIに引用されやすくなりますか？
  〜〜〜という工夫が有効です。

FAQ構造はSchema.orgによる構造化マークアップと併用することで、Googleに認識されやすくなります。

4. 一次情報・具体的根拠を入れる

生成AIは、オリジナルの視点や具体的な数字・事例を含む記事を信頼性の高い情報源として扱う傾向があります。
したがって、単なる一般論ではなく、自社の知見・検証・経験にもとづく具体例や数値を積極的に盛り込みましょう。

例：

• 調査データ（◯年◯月時点の統計）
• 実験結果、導入実績、ユーザー事例
• 他社比較、分析コメント　など

5. 技術的な対応：クロール性と構造化マークアップ

AIは、JavaScriptで生成される動的コンテンツやログイン制限がかかっているページを正しく読み取れない場合があります。
また、構造化マークアップを施すことで、AIや検索エンジンに「この情報はこういう意味です」と明示できます。

対策チェックリスト：

• クローラーがアクセス可能なURL設計
• robots.txtやnoindexの確認
• Schema.orgによる構造化データ（Article, FAQPage, HowToなど）
• OGPやタイトル・ディスクリプションの最適化

このように、AISEO対策は「文章の書き方」と「技術的な配慮」の両面から実施することが効果的です。

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LLMOとは何か？AISEOを補完する「LLM最適化」の視点

AISEO対策が「AIに引用されるための構造を整える」施策であるのに対し、
LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデル（LLM）に誤解なく“意味が届く”ように情報設計を最適化する取り組みです。

自然言語処理でLLMによりそうイメージ

AI総合研究所では、生成AIの進化と共に、SEOだけでなく「生成AIにどう伝えるか？」という視点の重要性が増していると捉えています。

なぜLLMOが今必要なのか？

生成AIの利活用が進むなか、多くの企業が次のような課題に直面しています：

• 自社の正式な情報がChatGPTで出てこない
• 製品名や企業名を聞いても、古い・誤った情報が表示される
• RAGで社内ナレッジを接続しても、出力される内容にブレがある

これは、情報そのものの質ではなく、LLMに適した「伝え方」がなされていないことが原因であるケースが大半です。

生成AIは“意味のかたまり”で読み取らない

LLMは、人間と同じように意味のまとまりで文章を理解しているわけではありません。
実際には「トークン」と呼ばれる文字の単位に分解しながら、統計的に“それっぽい答え”を生成しています。

📘 例文（人間が読む場合）：

AI総合研究所は、AISEO対策とLLMO設計を支援する企業です。

🤖 LLMの理解（トークンに分割）：

[AI], [総合], [研究所], [は], [、], [AI], [SEO], [対策], [と], [LLM], [O], [設計], [を], [支援], ...

このように「AISEO」や「LLMO」といった略語が、意図しない形で分割・誤認識される可能性があるのです。
LLMOを意識して設計された情報は、AISEOの文脈でも引用されやすくなるため、両者はセットで取り組むべき戦略です。

詳細は関連記事をご覧ください。

👉 LLMOとは？生成AIに正確に伝えるための情報設計の技術【AI総合研究所】

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AISEO対策の本質と成功の鍵：構造・運用・ワークフローの最適化が全て

──今、本当に求められるAISEO対策とは

AIに自社の記事が引用される。ChatGPTやGeminiの回答に製品名が出る──そんな未来を目指して、AISEO対策に乗り出す企業が増えています。けれどもその多くは、「質の高い記事を書けば自然とAIが拾ってくれる」という誤解からスタートしてしまい、思うように成果が出ない現実に直面しています。

実際には、AIが記事を評価・引用する基準は“本文の質”だけではありません。むしろ、AIはサイト全体の構造や更新履歴といった「情報の整い方」そのものを見ているのです。たとえば、どれだけ専門性の高い記事が書かれていても、ページのH構造が崩れていたり、URLやパンくずが整っていなかったりすれば、AIにとっては「構造不明な情報」として扱われ、結果的に無視されてしまうことも珍しくありません。

こうした見落とされがちな要素を整理すると、次のような項目がAI評価と大きく関係しています：

評価されない原因	背景にある構造・運用上の問題	解決の方向性
本文だけに注力している	タイトル、Hタグ、パンくず、URLがバラバラ	セクション・定義・FAQを構造化して明示的に整理
CMSが属人化している	HTML更新にエンジニアの手が必要	ノーコードCMSで誰でも運用できる体制にする
情報が1記事に詰め込まれている	定義や導線が他ページと連携していない	定義・FAQ・用語を分離して流用しやすく設計
タグやパンくずが設定されていない	情報の分類や階層がAIに伝わっていない	URL階層やタグ設計で位置づけと関係性を明確化
月2本しか記事が出せていない	手作業・属人化によって更新頻度を確保できない	自動生成＋構造テンプレート＋AIレビューで大量更新を実現

AISEO対策は「記事を書く」だけではない

AISEO対策はつまり、「良い記事を書く」というレベルの話ではなく、“AIが認識しやすく、構造化された情報環境をどう整えるか”という情報インフラの再設計の話なのです。検索エンジン時代のように「キーワードにマッチしていればOK」という単純な評価ではありません。AIに引用されるためには、情報が構造的に整理されていること、そしてそれが継続的に更新されていることが不可欠です。

WordPressなどのCMSを使っている場合も安心はできません。

多くのテンプレートは“人が読みやすい”ことは意識されていますが、AIが理解しやすい“構造の明示”まで考慮されていないことがほとんどです。投稿タイプが1種類に固定されていたり、定義やFAQが見出しの中に埋もれていたりすれば、それらの情報はAIにとって認識不能な“ただの文章”になってしまいます。

そのため、AISEOの対策ではサイト全体およびワークフローの見直しが必要です。

ここまでくると、もはや1人のライターだけでは対応できません。SEO視点での構成設計ができる人、CMSの構造やマークアップに詳しい運用担当、そしてワークフロー全体を設計・改善できる情報設計者が必要になります。AISEOとは、ライティングスキル以上に「設計と運用の組織力」が問われる取り組みなのです。

つまり、「AIに引用されるかどうか」は、記事の善し悪しではなく、サイトの“整い方”で決まる。AI時代のSEOは、記事単体ではなく、記事全体を含めて情報環境全体をどう構築し運用するかの勝負に変わったのです。

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まとめ 〜AI時代のSEOは「記事」ではなく「仕組み」を整える時代へ〜

AISEO対策とは、単に良い記事を書いて検索上位を目指すものではありません。
生成AIが情報の入り口となった現在、AIに引用され、正しく理解されるための構造そのものを整える必要があります。

今、必要なのは「AIに伝わるWebの再設計」

AIに選ばれるWebに必要なのは、以下3つの観点の統合です：

1. 構造設計（AIが読み取れる構文・構造・意味の明示）
2. 運用体制（属人化しない更新性、継続的な構築可能性）
3. 技術基盤（CMS・OGP・構造化・内部リンクの整備）

これらが揃って初めて、AISEOやLLMOが機能し、ChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewに自社の情報が適切に取り上げられるようになります。

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