【30秒で整理】AIO/GEO/LLMOの違いと“今すぐ使える”使い分け表

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30秒で全体像 → そのまま運用に落とす

【30秒で整理】AIO/GEO/LLMOの違いと“今すぐ使える”使い分け表

生成AIが検索・広告・コンテンツ制作の現場に入ってきたことで、「施策の呼び方」が増えました。 ただ、言葉が増えた
ぶん、チーム内での認識ズレや、やることの重複も起きやすくなります。

この記事では、マーケティング担当者が判断に迷いがちな AIO / GEO / LLMO を、目的・成果物・運用の粒度で整理し
、 今日から使える「使い分け表」と「実務フロー」に落とし込みます。

🧩イントロダクション

「呼び方」より、「目的・対象・成果物」で整理すると迷いが減ります

AIO / GEO / LLMO は、どれも「AIを前提に、情報が見つかりやすくなる状態を作る」ための取り組みです。 ただし、
誰に・どの画面で・何を届けるかの重心がそれぞれ違います。

現場でよくある困りごと
「AIOとLLMOって同じ?」 / 「GEOはSEOの言い換え?」 / 「結局どれから始めるべき?」
 

本記事では、言葉の定義をきれいに揃えるだけではなく、実装の優先順位まで踏み込みます。 特にBtoBのマーケティング
では、認知・比較・検討のそれぞれで「AIが介在する接点」が異なるため、 施策も同じ形では回りません。

ポイント: AIO / GEO / LLMO を「競合する概念」として扱うのではなく、役割分担として設計すると運用が安定します。

🗺️概要

AIO / GEO / LLMO を、マーケ担当の視点で短く定義する

🟦 AIO(AI Overviews / AI回答を前提にした最適化)

検索などの「AIが要点をまとめて提示する画面」で、引用・参照されやすい形に情報を整える考え方です。 文章の構造、
根拠の置き方、FAQ、一次情報の提示などが重要になります。

対象:要約・回答UI 成果物:引用される根拠 運用:コンテンツ設計

🟧 GEO(Generative Engine Optimization)

生成エンジン(検索・アシスタント・統合型の回答)に対して、「採用される情報源」になることを狙う考え方です。
AIOより広く、特定のUIに限定せず、生成が起きる接点全体を視野に入れます。

対象:生成エンジン全般 成果物:参照される情報資産 運用:情報設計+露出設計

🧠 LLMO(Large Language Model Optimization)

大規模言語モデルに「理解されやすい」「取り違えられにくい」情報の与え方を意識し、 ブランド・製品・概念の表現を
安定させる
考え方です。 表現の揺れを減らし、定義・比較・根拠・ユースケースを体系化することが中心になります。

対象:LLMの理解・再生成 成果物:一貫した説明体系 運用:用語管理・ナレッジ整備
 
ざっくり関係性(手書き風メモ)
AIOは「特定のAI回答UIで拾われる形を作る」 GEOは「生成エンジン全体で情報源になる」 LLMOは「モデルに理解
される説明体系を整える」

✨利点

“やる意味”を、マーケのKPI設計に接続して考える

意思決定が速くなる(社内合意が取りやすい)

「AIOはコンテンツ改善」「LLMOは定義・比較の整備」など役割分担が明確になると、 施策の目的が説明しやすくなり
ます。 結果として、制作・レビュー・改善のサイクルが回りやすくなります。

  • 施策の重複が減る(同じ記事を違う意図で直す、などの混乱を防ぐ)
  • 成果物が決まる(表・FAQ・一次情報・比較軸など)
  • 担当分担がしやすい(編集・制作・運用の境界が作れる)

“検索の入口”以外も設計できる

生成AIが介在する接点は、検索だけではありません。 たとえば「比較検討の要点整理」「導入手順の確認」「用語の理解」
など、 途中段階の意思決定支援にもAIが入りやすくなっています。

  • 比較表・FAQが強い資産になる
  • 用語の定義が整うと、商談や提案の説明も安定する
  • チームのナレッジが属人化しにくい
実務目線の利点: AIO / GEO / LLMO を導入すると、「記事を書く」だけではなく、 “説明できる状態を作る”ことが
成果物になります。これがBtoBでは特に効きます。

🧭応用方法

まずは “使い分け表” で、今日のタスクに落とし込む

ここからは実務に直結する形で、AIO / GEO / LLMO の「選び方」を表にします。 重要なのは、用語を覚えることよりも、
目的→施策→成果物が一本道でつながることです。

状況(目的) まず選ぶ軸 具体施策(例) 成果物(チェック観点)
要点がAIに要約される場面で拾われたい AIO 見出し構造の整理/結論→根拠→補足の順序化/FAQの追加/曖昧語を減らす 1ページ内に「定義」「根拠」「具体例」「注意点」が揃っているか
生成エンジン全般で情報源として選ばれたい GEO テーマクラスター設計/一次情報の蓄積(ガイド・用語集)/比較記事の体系化/周辺語の整備 1テーマに対して「入口記事→深掘り記事→FAQ→用語」がつながっているか
ブランド・製品の説明がブレて困る LLMO 公式定義ページの作成/用語の表記ゆれ統一/比較軸テンプレ化/誤解されやすい点を明文化 社内外で同じ説明が再現できるか(営業資料・FAQ・サイトの整合)
競合比較で“違い”を短く説明したい LLMO+AIO 「違いは3点」形式/比較表/ユースケース別の推奨/注意事項の明記 比較軸が固定され、結論が先に出るか(読む人が迷わないか)
社内の制作・運用がバラバラ LLMO+GEO 用語辞書/執筆ガイド/レビュー観点表/“この型で書く”テンプレ化 新任担当でも同等品質で作れるか(属人化の度合いが下がるか)
 
ミニ判断ルール(迷ったら)
画面の話なら AIO / 接点全体の話なら GEO / 説明のブレを止めるなら LLMO

目的を一文で書く

例:「比較検討で誤解を減らしたい」「要点が短く伝わる記事にしたい」など。

成果物を決める

比較表/FAQ/用語定義/導入手順/注意点の一覧。まず「何を納品するか」を固定します。

レビュー観点をテンプレ化する

結論が先か、根拠があるか、表記が統一されているか、注意点が明確か、など。

🛠️導入方法

最初の30日で “型” を作ると、以降の運用が楽になります

ここでは、AIO / GEO / LLMO を「理論」ではなく「運用」として導入する手順を提示します。 大切なのは、最初から
全部やるのではなく、再利用できる型を作ることです。

最初にやること:共通の“定義ページ”を作る(LLMOの土台)

チーム内で用語の説明が揺れている場合、先に「公式の説明」を1ページにまとめるのが効果的です。 これは社内向けでも
構いませんが、公開できるなら資産化しやすくなります。

  • 一文定義(何で、何ではないか)
  • よくある誤解(どこで混乱するか)
  • 比較軸(似た概念との違い)
  • ユースケース(どの状況で使うか)
狙い:説明のブレを減らす 成果物:定義ページ

次にやること:“比較表+FAQ”のテンプレを固定(AIOに効く)

生成AIが要点を取り出しやすいのは、構造がはっきりした文章です。 特に比較表とFAQは、読者にもAIにも「取り出しや
すい形」になりやすい傾向があります。

  • 比較表:目的・対象・必要な前提・作る成果物
  • FAQ:現場の疑問を短いQで固定し、Aは結論→補足の順
  • 注意点:できること/できないことを分けて書く
狙い:要点の抽出 成果物:表+FAQ

最後にやること:テーマを束ねて “情報の地図” を作る(GEOの核)

個別記事が増えてくると、「どれが入口で、どれが深掘りか」が曖昧になります。 そこで、テーマごとに “地図” を作り、
記事やナレッジの役割を決めます。

  • 入口:概念の全体像(読み手が迷わない)
  • 深掘り:手順・ユースケース・比較・注意点
  • 補助:用語集・FAQ・チェックリスト
  • 更新:変化が起きやすい点だけを定期的に見直す
運用のコツ: “地図” があると、記事追加のたびに「どこに置くべきか」が決まり、改善の優先順位も説明しやすくなります。
 
導入チェックリスト(コピペ用)
  • 用語の一文定義がある(何で、何ではないか)
  • 表記ゆれのルールがある(略称・英語・日本語の統一)
  • 比較軸テンプレがある(最低3軸)
  • FAQがある(現場の質問から作る)
  • 入口→深掘り→補助の役割が決まっている

🔭未来展望

“コンテンツを増やす”から、“説明体系を整える”へ

生成AIが一般化すると、同じテーマの説明文は増えます。 その中でマーケ担当者が差を作りやすい領域は、派手な表現で
はなく、 「取り違えを減らす設計」「判断が進む情報の並べ方」です。

今後、重要になりやすいポイント

  • 定義の品質:短く、誤解しにくい説明ができるか
  • 比較の品質:違いを同じ軸で説明できるか
  • 運用の品質:更新・レビューの型があるか
  • 一次情報の整理:事例・手順・FAQが体系化されているか

チーム運用としての変化

  • “担当者の文章力”より、“型とレビュー観点”が効いてくる
  • コンテンツ制作が、編集・プロダクト・CSと連携しやすくなる
  • 営業・提案資料も、定義ページを参照する形に寄せられる
現実的な見立て: 施策名は変わる可能性がありますが、「目的→成果物→運用の型」という考え方は残りやすいです。
だからこそ、今は用語に振り回されず、運用設計に落とすのが得策です。

✅まとめ

AIO / GEO / LLMO は“どれが正しいか”ではなく“どう組み合わせるか”

本記事の結論はシンプルです。AIO / GEO / LLMO を一つの言葉で統一しようとすると混乱しますが、 役割分担として設計
すると、施策がブレにくくなります。

AIO

AI回答UIで拾われる“構造”を整える

結論→根拠→補足、比較表、FAQなど「取り出しやすい形」が中心。

GEO

生成エンジン全体で“情報源”になる設計を作る

テーマの地図、入口と深掘りの役割、一次情報の体系化が中心。

LLMO

説明のブレを減らし“理解される体系”を作る

定義ページ、表記ゆれ、比較軸テンプレ、誤解ポイントの明文化が中心。

 
次の一手(最短ルート)
  • まずLLMO:定義ページ+表記ルールを1つ作る
  • 次にAIO:比較表+FAQのテンプレを固定する
  • 最後にGEO:テーマの地図を作り、入口と深掘りを整理する

❓FAQ

よくある質問を、短い結論→補足で整理

Q. AIOとLLMOは同じものですか?

完全に同じではありません。AIOは「AIが要点をまとめる画面で拾われる構造」を重視し、 LLMOは「説明のブレを減らして
理解されやすくする体系」を重視します。

実務では、LLMOで定義・比較軸を整え、それをAIO向けの表・FAQとして配置すると運用しやすくなります。

Q. GEOはSEOの言い換えですか?

近い部分はありますが、完全な言い換えではありません。GEOは「生成エンジンで参照される情報源になる」視点が強く、
検索だけでなく生成が起きる接点全体を意識します。

ただし、既存のSEO資産(テーマ設計、内部リンク、見出し構造など)はGEOでも役に立つため、 土台は流用しつつ、
成果物(定義・比較・FAQ)を厚くする
のが実務的です。

Q. どれから始めるのが無難ですか?

迷ったら、まずLLMOの土台(定義ページ・表記ゆれルール・比較軸テンプレ)から始めるのが無難です。 土台があると、
AIOの表・FAQも作りやすく、GEOの地図も引きやすくなります。

Q. 記事制作の体制が小さくてもできますか?

可能です。むしろ少人数ほど、型(テンプレ)を先に作ると効果が出やすいです。 最初は「定義ページ1本」
「比較表テンプレ1つ」「FAQテンプレ1つ」だけで構いません。

Q. 成果をどう説明すればいいですか?

「用語の整理をしました」ではなく、「説明のブレが減り、比較検討で迷いが減る状態を作りました」と説明すると伝わりや
すいです。 具体的には、定義の一文、比較表、FAQ、注意点の一覧など“成果物”で示すのが実務向きです。