「AIO（AI検索最適化）」とは？生成AIに“選ばれる”方法を解説！【チェックリスト付き】

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ビジネス

更新：2025.10.04
公開：2025.10.01

INDEX

「AIO」とは？──“生成AI に最適化する”新しい検索戦略
SEO と AIO の主な違いとは？
生成AIに“選ばれる”ページの条件とは？
14項目で見直す！実践者のためのAIOチェックリスト
まとめ

生成AIが検索結果の最上部で表示する概要。

それだけ見て満足してしまう──ここ最近、そんな体験が増えたという方は多いのではないでしょうか。

Googleの「AI Overviews」やMicrosoft Bingの「Copilot」など、検索にAIが組み込まれる動きが加速する中で、私たちの情報の探し方や意思決定の流れは大きく変わりつつあります。

従来は「検索順位を上げる」ことが主な目的だったSEO（検索エンジン最適化）に対して、いま注目されているのが「AIO（AI検索最適化）」という新しいアプローチ。

本記事では、AIOの基本的な考え方から、SEOとの違い、重視すべきポイントまで、わかりやすく基礎から解説します！

「SEO」とは？

SEO（検索エンジン最適化：Search Engine Optimization）の略称。検索結果で自社サイトを上位に表示させ、クリック率や自然流入を高めるための一連の施策を指す。

「AIO」とは？──“生成AI に最適化する”新しい検索戦略

AIO（AI 検索最適化）は、検索エンジンではなく「生成AIに引用されること」を狙ったコンテンツ施策です。従来のSEOはページを上位に表示させ、クリックを増やすことで流入を確保してきました。

しかし 2024 年以降、検索結果の最上部に生成AIが要約を表示する機能──たとえば Google AI Overviews（Google 検索がクエリに対する要点を自動でまとめて提示する機能）や Bing Copilot（Microsoft Bingが検索と同時に生成AIの回答を掲示する機能）が普及し、ユーザーはリンクを開く前に疑問を解決できるようになりました。その結果、単に順位を上げるだけではトラフィックの確保が難しくなっています。

たとえば米 BrightEdgeが約1年分のログを分析したところ、AI Overviews が表示されるクエリ（検索フレーズ）では、全体のインプレッションは49％増加しているものの、クリック率（CTR）が平均30％落ち込んだと報告されています。同様の傾向は他社でも確認されており、米 Amsiveの調査ではAI Overviewsが表示されたキーワードのCTRが約15％減少したと伝えられました。

このように「検索で勝つ＝流入が増える」という従来のSEOの考え方は変化を迎えつつあり、こうした環境でAIOが注目を集めているのです。

SEO と AIO の主な違いとは？

AIO（AI検索最適化）は、従来のSEOとは目的もアプローチも大きく異なります。SEOは検索エンジンのランキングに合わせてページを最適化し、ユーザーにクリックしてもらうことを主眼に置いた施策です。一方、AIOでは、検索順位よりも生成AIに信頼され、引用されることがゴールとなります。

以下に、両者の主な違いを表で整理します。

【SEO・AIO比較表】

観点	SEO（検索エンジン最適化）	AIO（AI検索最適化）
目的	検索結果で上位表示され、クリック数を増やす	生成AIに引用され、ブランド認知や信頼を獲得する
評価対象	クローラとアルゴリズムによるランキング	生成AI（大規模言語モデル）の要約・引用アルゴリズム
主な指標	検索順位、クリック率（CTR）、セッション数	AIによる引用の有無、引用文中での社名・サービス名の掲載、指名検索数
施策の中心	キーワード設計、被リンク対策、メタ情報の最適化	一次情報の提示、構造化データ、FAQ形式の整理、E-E-A-Tの明示
成果の現れ方	検索順位の上昇や自然検索からの訪問増加	AI要約に名前が出る・引用される・想起されるなどのブランド露出

AIOでは、「どれだけ順位が高いか」ではなく、AIが情報源としてどれだけ信頼できると判断するかが評価基準になります。そのため、SEO以上に信頼性や専門性、独自性のある情報発信が求められると考えられます。

また、SEOはあくまで「人が見る検索結果ページ」での訴求が中心です。AIOではそれに加えて、「AIが理解・要約しやすい構造」がより重要になります。たとえば、FAQ形式での整理や、見出しの階層構造、著者情報・監修者情報の明示、データの構造化（JSON-LD）などは有効な施策と考えられます。
このように、AIOはSEOと共通する部分も多いものの、似て非なる新しい“検索対応”の考え方といえます。

生成AIに“選ばれる”ページの条件とは？

生成AIは検索結果を要約する際、インターネット上のさまざまな情報源から信頼性の高いものを選び、回答の根拠とします。その際に優先されるのが、「わかりやすく整理された」「信頼できる」「独自性のある」コンテンツです。AIから“選ばれる”には、単に情報量が多いだけでなく、AIが理解しやすい形で提示されていることが重要になります。

以下は、生成AIに引用されやすいページに共通する要素です。

条件	実装のポイント
一次情報の保有	独自の調査データやインタビュー記事、実験結果など「ここにしかない情報」を盛り込む。記事内でグラフや表を活用し、視覚的にも示すと効果的。
権威性（E-E-A-T）の明示	「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」は従来のSEOと同様にAIOでも重要。専門家の執筆や監修、組織の実績を明記。著者情報には資格や経歴を記載し、構造化データ（Person、Organization）でマークアップする。
構造化された情報設計	Hタグの正しい階層構造やFAQ形式、表・リストの活用により、情報の区切りや関係性を明確にする。JSON-LD（Googleが推奨する構造化データのフォーマット）でFAQPageやHowToのスキーマを活用するのも有効。
ページの健全性	モバイル対応・高速表示・HTTPS対応など、技術的に問題のないページであること。SEOと同様、Core Web Vitals（LCP、CLS、INP）の指標を満たすことが望ましいと考えられる。

Google AI Overviews は、 誤情報を避けるために権威サイトを強く優先しています。AI Overview が引用する情報に関して、たとえばヘルスケア領域では72 % が権威ある医療研究センターから、BtoBテクノロジー領域では15-22％がAmazon、IBM、マイクロソフトなど5社の上位テクノロジー企業から得られていたというデータがあります。

ただし、権威サイトでなくても引用されるケース も一定数あり、BrightEdgeの調査によると、AI Overviewsで引用される情報源のうち、約82%がホームページから2クリック以上離れた「ディープページ」であることが明らかになっています。

調査で言及されている通りそこで重視されるのが、文脈に対する正確さや内容の深さ、トピックに対する専門性やページの品質だとすれば、情報の一次性や情報設計の構造化、ページの健全性などが重要な要素となるはずです。