「AIO」とは｜生成AI時代の新・検索対策を基礎から解説

生成AIの普及により、情報検索のあり方が大きく変化しています。

そこで今注目を集めているのが「AIO（AI Optimization）」です。

本記事では、AIOの基本的な考え方からSEOとの違い、実践的な検索対策のポイントまでをわかりやすく解説します。

AIOとは｜基本を理解しよう

生成AIの進化に伴い注目を集めているのが「AIO」です。

本章では、基本的な考え方と重要性を理解するための出発点として、AIOの定義と目的を紹介します。

AIOの定義と目的

AIO（AI Optimization）とは、「AI最適化」を意味しています。

Googleの「AI Overview」や「ChatGPT」などの生成AIや検索型AIに対して、自社の情報を正確に認識・評価してもらうための施策です。

AIOは「AI検索対策」とも呼ばれ、検索結果やAIの回答において、自社のコンテンツが優先的に引用・表示されることを目指します。

従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムへの最適化を目的としていたのに対し、AIOはAIの情報取得・評価プロセスそのものに着目している点が特徴です。

また、似たような意味で使われる言葉に「LLMO」と「GEO」があります。

LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）をビジネス業務やアプリに最適化して統合・運用する技術や手法の総称です。

GEOは、ユーザーの体験を生成AIによって最適化・高度化する考え方や技術のことで、UXの改善に重点を置いています。

AIOが注目される背景

AIOの重要性が高まっている背景には、生成AIの急速な進化と普及があります。

特に、GoogleのAI Overviewの導入や、ChatGPTやGeminiなどの会話型AIの一般化により、情報検索のスタイルは大きく変化しました。

従来のSEOのように検索順位を狙うだけでは不十分となり、AIに無視されず選ばれるためのアプローチが必要になっています。

SEOとAIOの違い

SEOとAIOは共に検索からの流入を狙う手法ですが、アプローチや評価対象が大きく異なります。

本章では、両者の違いを明確に理解するために主な施策のポイントを解説します。

SEOの主な施策

SEO（検索エンジン最適化）は、GoogleやBingなどの検索エンジンで上位表示されることを目的とし、以下のような施策が中心です。

• キーワードリサーチと適切な配置
• 被リンクの獲得
• メタ情報（タイトル・ディスクリプション）の最適化
• サイト構造や表示速度の改善（テクニカルSEO）

建設業界におけるSEO対策の重要性については、以下の記事でも解説しています。

当社がSEO対策で「まだまだ客」を集める意図

SEO対策は中小零細企業が、大手の会社のWEBアクセスより大きく抜き出る事が出来る方法として、当社のサービスの根幹を担っています。上記キャプチャのような中長期の大幅…

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AIOの主な施策

一方、AIOは生成AIに「引用されるコンテンツ」をつくることを目的とし、以下のような要素が重視されます。

• AIに伝わりやすい構成（FAQ形式や箇条書きなど）
• 構造化データの活用（Schema.orgなどを使用）
• 文脈と意図の明示（文章全体の意味を重視）
• UXの向上（情報への到達性の確保）
• EEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）の強化

AIOはSEOの「次世代型」戦略

AIOはSEOとは異なる視点を持ちつつ、SEOの土台の上に築かれた「次世代のSEO」とも言えます。

AIの目的も「ユーザーに最適な情報を届けること」にあるため、SEOで有効だった「ユーザー中心の情報設計」はAIOでも重要です。

したがって、SEOの基本を押さえた上で、AI向けの最適化要素を加える施策が効果的なAIO対策となります。

建設業でAIO対策が重要な理由

専門性が高く競争も激しい建設業界では、AIを活用した新しい集客手法が鍵となります。

本章では、なぜAIOが建設業において重要なのかにフォーカスして解説します。

AIが新たな集客経路をつくる

AIによる情報提供が一般化することで検索上位表示に頼らずとも、AIの「回答」「引用」「推奨リンク」から、ユーザーがWEBサイトへ訪問する可能性が高まります。

例えば、「〇〇地域で評判の良い建設会社」や「〇〇工法に強い施工会社」といった検索においてAIが自社を推薦すれば、新たな顧客との接点が生まれるでしょう。

競合性が高いキーワードでもチャンスを得られる点がAIOの強みです。

専門性と信頼性の発信が評価される

建設業は専門知識と実績が求められる分野であり、ユーザーは法規制や施工技術、事例など信頼性の高い情報を求めます。

AIもSEOと同様にEEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）を重視しており、資格情報や実績紹介、顧客の声などを整理して発信することで、AIに信頼されやすくなります。

差別化とブランド強化に直結する

AIに引用されているなら、建設業界で信頼できる存在として認知されていることを意味します。

また、AIOはWEBサイト単体にとどまらず、SNS、業界メディア、地域情報サイトなどの発信も評価対象です。

ブランドの一貫性や露出度の高さも重要であり、実績や技術力、地域貢献などを多様なチャネルで発信すれば、ブランド認知の拡大と指名検索の増加にもつながります。

AIOがWEBマーケティングにもたらす変化

生成AIの導入により、従来の検索エンジンとは異なる情報取得の仕組みが主流になりつつあります。

AIによる変化はWEBマーケティングにも大きな影響を与えており、今後の戦略においてAIOを考慮することが不可欠です。

本章では、AIOがWEBマーケティング全体に及ぼす具体的な変化と、どのように対応すべきかを解説します。

AIの理解力とユーザー行動の変化

AI検索はキーワード一致だけでなく、ユーザーの「意図」や「文脈」をより深く理解する方向へ進化しています。

GoogleのAI Overviewでは、検索結果にアクセスする前にAIが要約や回答を提示するため、従来のクリック率が下がるリスクがあるとして懸念されています。

情報の信頼性と評価の厳格化

AIは情報の信頼性を厳しく評価するため、誤情報や権威性の低いコンテンツは除外される可能性があります。

AIの登場によって正確で専門性の高いコンテンツの重要性が一層高まっており、最新情報を取り入れながら、AIOをマーケティングに活かす施策を行っていくことが重要です。

マルチモーダル対応の必要性

マルチモーダルとはテキスト・画像・音声・動画など、2つ以上の異なる形式のデータを組み合わせて処理するAIの技術です。

すでに音声検索や動画検索の普及も進んでおり、テキスト以外のコンテンツ最適化も視野に入れる必要があります。

テキスト・画像・音声・動画といった複数の形式で情報を整備することで、AIによる多角的な評価に対応可能です。

WEBマーケティングで必要になる基本的な考え方については、以下の記事を参考にしてみてください。

これからの住宅WEBマーケティングで考えるべきこと

住宅業界でもホームページやSNSなどを使ったマーケティング活動は一般的になりましたが、うまく集客できていない会社様も少なくありません。 WEBマーケティングは従来のオ…

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建設業のAIO対策｜取り組むべき5つのポイント

建設業においてAIOを取り入れるには、自社メディアの見直しが欠かせません。

本章では、オウンドメディアで実施すべき具体的なポイントを解説します。

平易な文章で明快な構成を心がける

専門性の高い建設業においても、読み手が理解しやすい「質問→要点→結論」という流れを意識した構成が重要です。

専門用語には補足を加え、誰でも理解できる明快な文章を目指しましょう。

AIは構造的な文章を好むため、情報の順序や文の明瞭さがAIO対策に直結します。

FAQ形式・箇条書き・表などを積極的に活用する

AIは情報を整理・抽出して回答を生成するため、「形式の分かりやすさ」が重要です。

FAQ形式や箇条書き、表などを使用すればAIが情報を把握しやすくなり、引用や要約に採用される可能性が高まります。

構造化データ（Schema.org）を導入する

構造化データとは、WEB上の情報に「これは会社名」「これは住所」といった意味を持たせる技術です。

Schema.orgを用いて企業情報や施工事例、FAQなどをマークアップすれば、AIがコンテンツを正確に認識しやすくなります。

EEAT（専門性・権威性・信頼性・経験）を強化する

保有資格・施工実績・メディア掲載・顧客の声などは、EEATを裏付ける要素です。

単なる主張ではなく第三者の評価や実績を明示することが、AIからの信頼獲得につながります。

llms.txtを活用してAIにサイト情報を伝える

llms.txtとは、大規模言語モデル（LLM）に対して、自社サイトのどの情報を参照・使用してよいかを示すファイルです。

robots.txtと同様にルートディレクトリに設置し、AIに対する情報の制御を行うことができます。

AIO対策を進める際の注意点と主な課題

AIOはまだ発展段階にあり、導入にはさまざまな課題も存在します。

本章では、実務上で注意すべきポイントと現在の課題について整理していきましょう。

技術の変化が早く、確立された手法が少ない

生成AIやAI検索は日々進化しており、AIOに関する標準的なフレームワークはまだ整っていません。

現時点で有効とされる施策も、将来的には効果を失う可能性があります。

そのため、最新情報の継続的な収集と柔軟な対応体制が求められるでしょう。

効果測定が困難

AIO対策による成果は数値化が難しく、Google Search ConsoleではAI Overviewからの流入を一部確認できるものの、引用数や行動への影響は測定しづらいのが現状です。

GA4などの解析ツールでも限界があり、効果検証には試行錯誤が伴います。

今後、有能なツールの登場が待たれるところです。

リソースの配分が課題になる

中小企業や少人数の体制では、SEOとAIOのどちらにリソースを配分するかが大きな課題です。

まずはSEOの基盤を整備し、そのうえでAIO対策を段階的に導入していくのが現実的な方法になります。

AIの判断基準が不透明（ブラックボックス問題）

生成AIの評価基準は外部から見えにくく、効果的な対策を行っても必ずしも望んだ結果につながるとは限りません。

AIの不透明性「ブラックボックス問題」は、AIOの再現性確保を難しくする大きな要因の一つです。

以下の記事では、生成AIのネクストステップとして注目されている「AIエージェント」について解説していますので、参考にしてみてください。

【動画で解説】「AIエージェント」とは？仕組みや種類、活用例、生成AI・AIアシスタントとの違い

最近、生成AIのネクストステップとして注目されているのが「AIエージェント」です。 しかし「AIエージェントで何ができるのか」「従来のAIサービスと何が違うのか」知らな…

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今後も生成AIや検索型AIの進化に応じて、AIOの戦略も柔軟に見直していく必要があります。

SEOの基本を押さえたうえで、AIとの親和性を高めるコンテンツ設計を意識しましょう。

ミライスタイルでは、工務店ホームページの制作にあたり、単に「見た目」や「要望」に応えるだけでなく、企業の理念・現状・将来の事業方針まで丁寧にヒアリングし、目的に沿った戦略的な提案を行います。

そのうえで、獲得したい顧客層に直接届くおしゃれなデザインと有益なコンテンツを生み出し、AI時代に対応した強いWEBサイトづくりを支援していきます。

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