LLMO とは？ 4 つの用語は、それぞれ何の略ですか？

4 つとも英語の略です。会社や記事によって、指す範囲が少しずつ違います。次の表は業界での一般的な使われ方の目安で、公式の定義ではありません。

LLMO・AIO・GEO・AEO の業界での主な使われ方（目安）
用語略す前の言葉主に念頭に置く AI使われ方
LLMOLarge Language Model Optimization（大規模言語モデルの最適化）ChatGPT・Claude・Gemini など、対話で答える AI 全般日本語の解説記事やサービスの紹介でよく見かける呼び方
AIOAI Optimization（AI の最適化）Google 検索の中の AI、または AI 全般Google の「AI による概要」（AI Overviews）の略として使う人もいるため、文脈で意味が変わる
GEOGenerative Engine Optimization（生成エンジンの最適化）複数の情報源をまとめて答える AI 検索2023 年の研究論文が提案した呼び方[1]
AEOAnswer Engine Optimization（回答エンジンの最適化）質問に直接答える仕組み全般（AI の答え・音声アシスタントなど）答えを返す検索の全体を指して使われる

貿易の「AEO 制度」（Authorized Economic Operator）は、貨物のセキュリティ管理と法令遵守の体制が整った事業者を税関が承認・認定し、税関の手続きを緩和・簡素化する制度です[2]。略語が同じだけで、AI 検索対策の AEO とは関係がありません。

呼び方によって、やることは変わりますか？

大きくは変わりません。どの呼び方でも、AI が答えを作るときに参照する情報を、正確で見つけやすくすることが中心です。

Google は、「AI による概要」や「AI モード」に表示されるための追加の要件はなく、特別な最適化も要らないとしています[3]。AI 用のテキストファイルや特別な構造化データを作る必要もないと明記し、SEO の基本はこれらの AI 機能でも引き続き有効だとしています[3]。少なくとも Google の AI 機能では、通常の検索で評価されるページの土台が、そのまま AI の答えの土台になるということです。

  • 公式サイトに、仕様・条件・対応範囲などの事実を正確に書く
  • AI の検索用のクローラーを止めない（学習用とは別に決められる）
  • 第三者のサイトでも、自社が正しく紹介されている状態をつくる
  • AI の答えを繰り返し測り、直した後の変化を確かめる

呼び方の違いより、「いま AI が自社をどう説明しているか」を知ることが先です。測らずに対策を始めると、直す場所も効果も分かりません。

GEO の研究では、何が分かっていますか？

GEO という呼び方は、2023 年 11 月に公開され、学会 KDD 2024 に採択された論文で提案されました[1]。論文は、複数の情報源をまとめて答える AI を「生成エンジン」と呼び、その答えの中での見え方を高める方法を調べています[1]。

論文では、信頼できる情報源の引用や統計を加えるといったページの書き方の工夫で、生成エンジンの答えの中での見え方が最大で 40% 高まったと報告しています[1]。ただし研究者が用意した質問と評価の方法での結果で、いまの各社の AI の答えに、そのまま当てはまるとは限りません。

AI の検索用と学習用のクローラーは、どう違いますか？

AI の会社は、サイトを読みに来るプログラム（クローラー）を役割ごとに分けています。OpenAI と Anthropic は、検索用を止めると検索の答えに出なくなる、または出にくくなるとしています[4][5]。OpenAI は、検索用を許可したまま学習用だけを止められるとしています[4]。

主な AI のクローラーの名前と役割
名前提供元役割止めたとき
OAI-SearchBotOpenAIChatGPT の検索機能で、サイトを答えに出すために使う[4]ChatGPT の検索の答えに出なくなる（行き先のリンクとしては出ることがある）[4]
GPTBotOpenAI生成 AI のモデルの学習に使われ得る内容を集める[4]学習に使わないよう示せる[4]
Claude-SearchBotAnthropic利用者向けの検索結果の質を上げるために巡回する[5]検索での見え方や正確さが下がることがある[5]
ClaudeBotAnthropic生成 AI のモデルの学習に役立ち得る内容を集める[5]今後の内容を学習のデータから外すよう示せる[5]
Google-ExtendedGoogle専用のクローラーではなく robots.txt で使う目印。Gemini のモデルの学習や、Gemini アプリなどでの答えの根拠づけに使ってよいかを決める[6]Google 検索への掲載や順位には影響しない[6]

Google の「AI による概要」や「AI モード」は検索の一部で、Googlebot の robots.txt の設定で管理します[3]。どこまで許可するかは、会社の方針で決めます。AI の答えに出たいのに検索用のクローラーまで止めていないか、robots.txt と配信の設定を一度確かめておくと安心です。

効果は、どう確かめればよいですか？

AI の答えは、同じ質問でも聞くたびに変わります。同じ質問を繰り返したとき、ChatGPT や Google の AI が同じブランドの一覧を返す確率は 100 回に 1 回未満だった、という調査があります[7]。同じ調査は、AI の答えの中の順位には意味がなく、「何割の答えに出てきたか」は妥当な指標になりうるとしています[7]。

そのため、1 回の答えで良い・悪いを決めず、同じ質問を繰り返して、出てくる割合で比べます。詳しくは LLMO・AIO の効果測定のガイドで説明しています。

ERABARE は、どの用語の取り組みを支えますか？

呼び方にかかわらず、ERABARE は「測る・誤りを見つける・直す場所を渡す・効果を確かめる」の 4 つを支えます。

  1. 測る

    選んだ質問を、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・Grok・Google の AI による概要・Google の AI モードの 7 つの AI に 3 回ずつ聞き、自社が出てきた割合で並べます。

  2. 誤りを見つける

    AI の答えを製品資料と照らし合わせ、価格・仕様・条件の食い違いを、資料のどこに書いてあるかと一緒に示します。原文にない値は推測で埋めません。

  3. 直す場所を渡す

    どのページに何を書けばよいかを改善カードにまとめ、制作担当や制作会社へそのまま渡せる形にします。

  4. 効果を確かめる

    直した後も同じ質問で測り続け、答えが変わったかを質問ごとに確かめます。

AI の答えは各社の AI の仕組みで決まるため、ERABARE も紹介や順位を保証するものではありません。

よくある質問

LLMO と AIO は、どちらの呼び方を使えばよいですか？

どちらでもかまいません。指す取り組みはほぼ同じです。AIO は Google の「AI による概要」の略として使われることもあるため、社内で説明するときは、どの AI を対象にするかを添えると誤解が減ります。

AEO は、税関の AEO 制度と関係がありますか？

関係ありません。税関の AEO 制度は、貨物のセキュリティ管理と法令遵守の体制が整った事業者の、税関の手続きを緩和・簡素化する制度です[2]。AI 検索対策の AEO は Answer Engine Optimization の略です。

AI 用のテキストファイルや特別な構造化データは必要ですか？

Google は、「AI による概要」や「AI モード」に表示されるために、AI 用のテキストファイルや特別な構造化データは要らないとしています[3]。まずは公式サイトの事実を正確に書き、AI の答えを測ることから始めます。

出典

出典のリンクは、新しいタブで開きます。

  1. [1]
    GEO: Generative Engine Optimization（KDD 2024）（新しいタブで開く）

    Pranjal Aggarwal ほか・arXiv・2024年6月28日・確認日 2026年10月7日

  2. [2]
  3. [3]
    AI 機能とウェブサイト（新しいタブで開く）

    Google 検索セントラル・2025年12月31日・確認日 2026年10月7日

  4. [4]
  5. [5]
  6. [6]
    List of Google's common crawlers（新しいタブで開く）

    Google・2026年7月14日・確認日 2026年10月7日

  7. [7]