海外最新AISEOの研究発信しているBAKURIです。
今回は、なぜ私たちが「LLMO」ではなく「AISEO」と呼んでいるか、その背景にあるマルチモーダルコンテンツ最適化の重要性について、海外の最新データをもとに解説していきます。
最近、日本のSEO業界では「LLMO(Large Language Model Optimization)」という言葉を耳にすることが増えてきました。多くのデジタルマーケティング代理店やSEOベンダーが、ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデルへの最適化としてLLMOサービスを提供し始めています。
しかし、海外のマーケティングシーンを見渡すと、実はまったく異なるトレンドが起きています。グローバルスタンダードとなりつつあるのは「AIO(AI Optimization)」や「AISEO(AI Search Engine Optimization)」という概念です。
日本だとLLMOが主流
多くの日本代理店がLLMOとしてサービスを提供
2025年以降、国内のデジタルマーケティング代理店やSEO専門企業の多くが「LLMO対策サービス」を打ち出しています。
LLMOは「Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)」の略で、主にChatGPT、Google Gemini、ClaudeなどのAIチャットボットに自社情報を引用・参照されやすくするための施策を指します。
日本で注目されているLLMO施策例
・ChatGPTやGeminiで検索されたときに自社サイトが引用されるようにする
・AIが理解しやすい構造化データ(Schema.org)の実装
・FAQ形式のコンテンツ作成
・権威性・専門性を示すE-E-A-Tシグナルの強化
これらは確かに重要な施策ですが、「言語(テキスト)」にフォーカスしすぎているという課題があります。
グローバルスタンダードはAISEO (AIO)となりつつある
一方、欧米のSEO業界では2024年後半から「AIO(AI Optimization)」「AISEO(AI Search Engine Optimization)」という用語が主流になっています。
海外の調査機関であるConductorが2026年1月に発表した「AEO / GEO Benchmarks Report」(出典)では、主要10業界におけるAI検索での可視性ベンチマークが公開され、AIO/AISEOという用語が業界標準として確立されつつあることが示されています。
グローバルで使われている用語
AIO(AI Optimization): AI検索全般への最適化
AISEO(AI Search Engine Optimization): AI検索エンジンへのSEO対策
GEO(Generative Engine Optimization): 生成エンジン最適化
AEO(Answer Engine Optimization): 回答エンジン最適化
これらの用語に共通するのは、「テキストだけでなく、画像・動画・音声などのマルチモーダルコンテンツも含めた総合的な最適化」を前提としている点です。
なぜ私たちはAIO / AISEOと呼ぶのか
LLMOはあくまでも”大規模言語”への対策
「LLMO」という言葉には、すでに限界が見え始めています。
LLMOの「LLM(Large Language Model)」は、その名の通り「大規模言語モデル」を指します。つまり、テキスト(言語)ベースの情報処理に特化した概念なのです。
しかし、現代のAI検索エンジンは、もはやテキストだけを扱っているわけではありません。
AI検索エンジンが評価するコンテンツ形式
・テキスト(従来のSEO対象)
・画像(製品画像、インフォグラフィック、スクリーンショット)
・動画(YouTube、製品デモ、チュートリアル)
・音声(ポッドキャスト、音声コンテンツ)
ChatGPTやPerplexity AIは、テキストだけでなく、YouTubeの動画を引用したり、画像を検索結果に含めたりするようになっています。
つまり、「LLMO」という言葉は、もはや現実のAI検索の動きに対応できていないのです。
今はYoutube / 画像 / 動画など多くの言語以外のコンテンツが重要
海外の研究機関MaximusLabs AIの調査データ( https://www.maximuslabs.ai/generative-engine-optimization/multimodal-geo )によると、以下のような驚くべき結果が出ています。
マルチモーダルコンテンツのパフォーマンス
これらのデータが示すのは、AI時代のSEOは、もはやテキストだけでは不十分だということです。
なぜ画像・動画・音声が重要なのか?
・AIはビジュアル情報を「信頼の証」として評価する 製品デモ動画、顧客の声、技術解説図などは、テキストだけの説明よりも信頼性が高いと判断される
・YouTubeはChatGPTで2番目に多く引用されるドメイン テキスト記事よりも動画コンテンツが優先的に引用される傾向
・音声コンテンツ(ポッドキャスト)もAI引用の対象になっている 音声検索や会話型AIでは、ポッドキャストエピソードが引用されるケースが増加中
マルチモーダルコンテンツが必要な時代
各スキーマタイプ別に結果が異なる
MaximusLabs AIの研究( https://www.maximuslabs.ai/generative-engine-optimization/multimodal-geo#optimize-images-for-geo )では、スキーマタイプ(Schema.org構造化データ)ごとにAI引用率が大きく異なることが明らかになっています。
スキーマタイプ別AI引用率:
このデータから分かるように、動画や使い方ガイドなど、視覚的に理解しやすいコンテンツほど、AIに引用されやすいのです。
画像最適化がAI検索で重要な理由
画像最適化は、従来のSEOでは「alt属性を設定する」程度の対策でしたが、AI検索時代では画像そのものが検索結果の一部として表示されるため、より重要になっています。
画像最適化で必要なこと: ・Schema ImageObjectの実装: 画像の詳細情報(作成者、説明、ライセンス)をAIに伝える ・alt属性の最適化: 単なる説明ではなく、「なぜこの画像が重要なのか」を示す ・信頼性シグナルの追加: 画像の作成者・撮影環境・認証レベルなどを明記
海外の研究では、適切に最適化された画像はAI引用率が340%向上したという結果も出ています。
動画がAI検索で最も引用されやすいコンテンツ形式
動画コンテンツは、AI検索において最も高い引用率を誇るコンテンツ形式です。
MaximusLabs AIの分析によると
・最適化された動画は、テキスト単体のコンテンツと比べて4倍のリード獲得を実現
・企業の動画SEO戦略を導入した企業は、6ヶ月以内に平均89%の収益増加を達成
なぜ動画がAIに引用されやすいのか?
・視覚的証明として信頼される 実際の製品動作や顧客の証言は、テキストよりも信頼性が高い
・YouTubeがAI引用の主要ソース ChatGPT応答の67%にYouTube動画が引用されている
・文字起こし(トランスクリプション)がAI理解を助ける 動画に正確な文字起こしがあると、AI引用率が234%向上
動画最適化のポイント
・YouTube動画に詳細な説明文とチャプター(タイムスタンプ)を付ける
・動画にSchema VideoObjectを実装
・文字起こしをWebサイトに掲載し、検索可能にする。
音声コンテンツ(ポッドキャスト)もAI引用の対象
音声コンテンツ、特にポッドキャストも、AI検索において無視できない存在になっています。
音声コンテンツのメリット
・ 経営者や専門家の「声」が信頼シグナルになる: AIは「誰が話しているか」を重視
・ 音声検索での高い引用率: 音声アシスタント(Siri、Alexa、Googleアシスタント)での検索でポッドキャストが引用される
・ 文字起こしでテキスト検索にも対応: ポッドキャストエピソードの文字起こしを公開することで、AI引用率が73%向上
音声コンテンツ最適化のポイント
・ポッドキャストエピソードに詳細な説明とSchema PodcastEpisodeを実装 ・エピソードの文字起こしをブログ記事として公開
・Q&A形式で構成し、AIが引用しやすい形式にする
日本も「LLMO」から「AIO/AISEO」へシフトすべき | まとめ
日本のSEO業界では「LLMO」という言葉が広まっていますが、グローバルスタンダードは「AIO(AI Optimization)」「AISEO(AI Search Engine Optimization)」です。
なぜAIO/AISEOと呼ぶべきなのか?
・LLMOは「言語モデル」に限定されているが、現実のAI検索は画像
・動画・音声も対象 ・グローバル市場では既にAIO/AISEOが標準用語として確立
・マルチモーダルコンテンツ(画像・動画・音声)の最適化がビジネス成果に直結
これからのSEO対策に必要なこと
1. テキストだけでなく、画像・動画・音声もセットで最適化
2. Schema.org構造化データの実装(特にVideoObject、ImageObject、HowTo)
3. YouTubeやポッドキャストなど、外部プラットフォームの活用
AI検索時代において、「LLMO」という言葉は、もはや現実を正確に表現できていません。私たちは、より包括的で正確な「AIO / AISEO」という概念を採用し、マルチモーダルコンテンツ最適化を本格的に取り入れていくべきではないでしょうか。
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参考・引用元
MaximusLabs AI – Multimodal GEO Research mization/multimodal-geo
Conductor – The 2026 AEO / GEO Benchmarks Report https://www.conductor.com/academy/aeo-geo-benchmarks-report/
https://www.conductor.com/academy/aeo-geo-benchmarks-report/
SEO vs GEO vs AEO vs AIO: What Actually Matters in 2026
https://www.atakinteractive.com/blog/seo-vs-geo-vs-aeo-vs-aio-the-complete-guide-to-optimization-in-the-ai-era
