生成AI検索時代到来！AIOエンジン別対策の最前線、朝日新聞社とipeが新戦略

生成AIの急速な普及に伴い、企業のマーケティング戦略は大きな転換期を迎えています。従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社情報が引用・推奨されることを目指す「AIO（AI Optimization）」や「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」が、新たな集客の要として注目されています。本記事では、このAIOエンジン別対策の現状と、具体的な支援策を提供する企業の動向を解説します。

生成AIに「引用される」ためのAIO/GEOとは？

昨今の検索行動では、AIが情報の要約・比較、さらには推奨までを一括して担う傾向にあります。これにより、ユーザーが直接ウェブサイトを訪問せずともAIの回答で情報収集を完結させる「ゼロクリック問題」が一段と深刻化していると、日経クロストレンドは指摘しています。この変化に対応するため、自社サイトへの誘導だけでなく、AIの回答に自社情報を表示させることが極めて重要になっています。

AIOは「AI Optimization」の略で、広義にはChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Copilotなど、あらゆる生成AIから引用・参照されるための施策全般を指します。また、LLMO（Large Language Model Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）といった類義語も存在しますが、株式会社ココログラフによると、本質的にはどれも「生成AIに選ばれるための最適化」という点で重なるとされています。

従来のSEOが検索結果での上位表示やクリックを通じた自社サイト訪問を主なゴールとしていたのに対し、AIO/GEOの主なゴールは「生成AIの回答における、自社やサイト情報の登場」です。重要指標も、SEOが検索順位やクリック率（CTR）であるのに対し、AIO/GEOでは「自社、ブランド情報の言及やURLが引用される文脈、回数」が重視されます（株式会社朝日新聞社のプレスリリースより）。実務では、単なるキーワード対策から「AIに推奨される情報設計」への転換が求められます。

信頼性でAIを攻略！朝日新聞社の「AIO/GEOタイアップ」

株式会社朝日新聞社は、生成AI検索時代に対応した新しい広告メニュー「AIO/GEOタイアップ」の提供を開始しました。同社は創刊以来147年にわたり培ってきた「信頼性」と「編集力」「構成力」を活かし、広告主のブランドがAIの回答内で適切に言及・引用されるよう、情報設計から効果測定までをサポートします。

同社のプレスリリースによると、生成AIは複数の情報源を照合して回答を生成する傾向があり、企業の一次情報だけでなく、第三者のメディアによる客観的な裏付け情報も参照・引用されることが実務データより判明しています。2026年7月から8月にかけて実施された共同調査では、7業種700問のプロンプトを各AIツールで調査した結果、AIに参照されやすい報道系ドメインの中でも「朝日新聞グループ」は生成AIからの引用合計数がトップクラスの高いドメインパワーを持つことが実証され、Google系AIで上位にランクインしたとされています。

朝日新聞社が培ってきた取材に基づく情報の裏付けや編集力・構成力は、Googleの品質評価ガイドラインである「E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）」を満たす強みであり、人間のみならず生成AIからも「信頼される情報」としての新たな価値を生み出しているとのことです。実務では、信頼性の高い第三者メディアを通じた情報発信が、AIからの引用獲得に直結すると考えられます。

ChatGPT・Gemini対策を強化！ipeのAIO/LLMO支援

株式会社ipeは、ChatGPTやGeminiなどのAI検索（AIO/LLMO）の急速な普及に伴う「検索流入の減少」や「顧客行動の変化」という課題を打破するため、最新のアルゴリズム分析に基づいた「AI時代のWEB集客最大化ウェビナー」を2026年10月前半に計6本開催すると発表しています。

本ウェビナーでは、AIO・LLMOの基礎から効果測定まで、AI検索対策の全体像が学べます。具体的には、GA4・サーチコンソールを活用したAI検索からの流入・CV（コンバージョン）の分析方法や、施策の成果を把握するための効果測定について理解を深めることができます。さらに、人材・旅行・ファッション業界など、業界ごとのAI検索における評価や具体的なLLMO対策も取り上げられます。

ipeは、生成AI上のブランド認識・引用状況の可視化、AIに参照されやすいFAQ・選び方記事・費用相場記事の設計、ChatGPT・Gemini・Perplexityでの自社名・施設名の言及状況モニタリング、検索結果とAI回答の双方で選ばれるための情報設計の見直しと改善施策の実行といった支援例を挙げています。また、AI検索エンジン内での自社ブランドの露出状況を調査・分析し、的確なLLMO（AIO）施策を可能にするツール「AKARUMI」も提供しています。実務では、AI検索エンジンごとの特性を理解し、データに基づいた分析と情報設計が不可欠となるでしょう。

AIO対策の要点：SEOの上に築く「引用されるコンテンツ」

AIOはSEOの置き換えではなく、SEOの上に重ねる新しいレイヤーであると、株式会社ココログラフは強調しています。SEOで積み上げた評価の上にAIOが成立するため、SEOを止めてAIOだけに注力するのは合理的ではないと警鐘を鳴らしています。

AIに引用される条件としては、「明快な構造」「独自一次情報」「E-E-A-T」「機械可読性」の4要素が挙げられています。これらはどれも、従来のSEOで強い記事の特徴と重なる部分が多いとされています。実装は、構造化データ・見出し構造・一次情報・著者情報・継続的なモニタリングの6ステップで、特別な技術なしに始められるとのことです。

日経クロストレンドは、AI検索時代は「対話型の回答の中で自社商品・サービスが参照・推薦される」ことが重要になると指摘しています。これまで丁寧にSEOに取り組んできた企業ほど、AIOへの移行はスムーズに進むと見られており、逆にSEOの基本を飛ばしてAIOだけを追いかけると、土台のない建物のように崩れる可能性があるため注意が必要です。実務では、従来のSEOで培った基盤を活かしつつ、AIが情報を理解・評価しやすい構造と質の高い一次情報を提供することが、各エンジンでの引用獲得の鍵となります。

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注：この記事は、公開情報を元にAIによって生成されたものです。最新の正確な情報については、元の情報源をご確認ください。