LLMO・GEO・AEO・AIOの違いは？AI対策の用語を整理

LLMO・GEO・AEO・AIOは、どれもAIの回答で自社を見つけてもらう取り組みに関わる呼び名です。作業の多くは重なりますが、対象や範囲が同じとは限りません。

例えば、A社から「LLMO対策」、B社から「GEO対策」の提案書が届いたとします。別々の対策が必要なのか、同じものなのか。名前だけでは判断できません。この記事では、比べる軸、GEO対策とAEO対策の意味、4つの言葉の重なりと違い、提案書の比べ方を説明します。

LLMO・GEO・AEO・AIOを比べる軸：対象・由来・作業範囲

呼び名ではなく、「対象のAI」「言葉の由来」「含まれる作業」の三つで比べます。 この三つをそろえれば、名前が違う提案も同じ表で比べられます。

• 対象のAI：Google検索のAI機能だけか、ChatGPTやGeminiなども含むか
• 言葉の由来：研究論文、ツール会社、用語集など、誰がどう定義したか
• 含まれる作業：調べる質問、報告する項目、直すページ、継続して測る方法

これらの言葉は、提供元によって対象や定義が異なります。そのため、自社の資料では「今回は○○と呼び、対象は△△とする」と一行で決めておくと、話がずれにくくなります。

GEO対策とは：生成AIの回答で情報源に選ばれるための取り組み

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIが作る回答の中で、自社のコンテンツが情報源として見えやすくなるようにする取り組みの呼び名です。

この言葉は、プリンストン大学などの研究者による論文「GEO: Generative Engine Optimization」で提唱されました。論文は2024年8月に国際会議KDD 2024の論文集として出版され、生成AIの回答でのコンテンツの見え方を改善する枠組みとしてGEOを示しています [1]。

注意したいのは、GEOは位置情報（ジオ）の話ではないことです。Googleマップなどの地図検索で店舗を見つけてもらう取り組みはMEOと呼ばれ、GEOとは別物です。提案書に「GEO対策」とあったら、AIの回答が対象か、地図検索が対象かを確かめます。

AEO対策とは：質問への直接の回答に採用されるための取り組み

AEO（Answer Engine Optimization）は、質問に直接答えるAIの回答で、自社が参照・紹介されるようにする取り組みの呼び名です。

HubSpotの用語集では、AEOをChatGPT、Gemini、Perplexityなどの回答エンジンが直接の回答を作るときに、コンテンツが表示されるよう構成する取り組みと説明しています [2]。成果は、クリックの有無にかかわらず、AIの回答にブランドがどれだけ正確に、どれだけの頻度で現れるかで測るとしています [2]。

HubSpotはAEOのツールも提供している会社です。定義の参考にしつつ、作業の中身はLLMOやGEOと大きく重なると考えられます。AEO対策だけを別に依頼する前に、既存の提案と作業が重複していないかを確かめます。

LLMO・AIOとの重なりと違いを比較表で確認する

4つの言葉の作業はほぼ共通ですが、AIOだけはGoogleのAI Overviewsの略として使われる場合があります。 社内では名前を一つ決め、対象のAIを書き添えれば十分です。

呼び名	注目する対象	由来・定義の例	注意点
LLMO	大規模言語モデル（LLM）が作る回答	Semrushは、LLMの回答でブランドの見え方と描かれ方を改善する手法と定義 [3]	ツール会社による定義
GEO	生成AIが作る回答	研究論文で提唱 [1]	地図検索のMEOと混同しない
AEO	質問への直接の回答	HubSpotの用語集で定義 [2]	作業はLLMOと重なる
AIO	AI全般、またはAI Overviews	国内ツールではAI Overviewsの略として使う例がある [4]	意味が二つある

ミエルカSEOの「AIOレポート」は、登録キーワードでGoogleのAI Overviewsがどれくらい出ているかを確認する機能です [4]。AIOと書かれていても、ChatGPTの調査が含まれるとは限りません。AIOの二つの意味はAIOとはで詳しく説明しています。

共通する作業は、どの呼び名でもほぼ同じです。顧客の質問を決め、AIの回答を記録し、公開ページの不足を直し、同じ条件で確かめ直します。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、SEOの基本が当てはまると説明しています [5]。どの呼び名の対策でも、検索に使える状態を整えることは前提になります。

呼び名が違う提案書を同じ作業範囲で比べる

提案書は、対象のAI・質問数・計測方法・修正担当をそろえた表で比べます。 下の表は比較用のひな形です。A社・B社の記入内容は説明用の仮定です。

比べる項目	A社（LLMO対策）	B社（GEO対策）
対象のAI	ChatGPT、Gemini	GoogleのAI機能のみ
調べる質問の数	20件	未記載（要確認）
1つの質問を調べる回数	各3回	各1回
報告する項目	自社名・リンク・引用元	表示の有無
公式レポートの利用	なし	Search Consoleの生成AIレポート
ページを直す担当	自社	B社が原稿作成、自社が事実確認

表を埋めると、「名前は違うが作業は重なる」「同じ名前でも対象が違う」といった点が見えます。未記載の欄は推測で埋めず、確認事項として残します。

計測方法の欄では、公式のレポートを使うかも確かめます。Search Consoleの生成AIレポートは、2026年8月31日に全サイトへ展開され、検索とDiscoverの別レポートで、GoogleのAI機能での表示回数をページ・国・日付ごとに確認できます。デバイス別は検索結果のみです [6]。発表の項目にクリック数はありません [6]。

Bing Webmaster ToolsのCitation Shareは、2026年6月16日にpreview（試験提供）として公開された、AIが回答の根拠を探すために使った特定の検索語（grounding query）について、全サイトの引用に占める自社の割合です [7]。Microsoftは、順位や流入の割合ではない観測用の指標と説明しています [7]。提案書で「引用シェアが上がる」と書かれていたら、どの指標を指すかを聞きます。

最後に、社内で使う呼び名を一つ決めます。例：「当社ではLLMOと呼び、ChatGPTとGoogleのAI機能を対象にする」。LLMOの意味と進め方はLLMOとは、旧名SGEとの関係はSGEは「AIによる概要」にで説明しています。