AIO対策とは — やるべきこと、やらなくていいこと【2026年版】

AIO対策とは何か

従来のSEOが「検索結果で上位に表示されること」を目指すのに対して、AIO対策が目指すのは「AIの回答の中に入ること」です。検索結果は10件のリンクが並ぶため5位でもクリックされる余地がありますが、AIが提示する候補はたいてい3つ前後に絞られます。候補に入らなければ、存在しないのと同じ扱いになります。

もう一つ、SEOにはなかった論点があります。回答に載ったとしても、内容が正しいとは限らないという点です。AIは複数の情報源を突き合わせて回答を組み立てるため、公式情報が機械可読に整っていないと、古い情報や第三者の記述で埋められてしまいます。露出と正確性は別の問題として扱う必要があります。

対策全体の考え方はLLMO対策とは何かにまとめています。この記事ではAIOという語から入った読者向けに、やるべきことと、やらなくていいことを整理します。

AIOという言葉は2つの意味で使われている

AIOには2つの用法があり、記事によって中身が変わります。ひとつはAI Overviews Optimizationで、Googleの検索結果に表示されるAI回答枠への対応を指します。もうひとつがAI Optimizationで、ChatGPTやPerplexityを含むAI全般への最適化を指します。

この記事は後者、つまりAI全般への最適化として扱います。施策の大部分は共通していますが、効果を測る場所が変わるためです。呼称そのものの整理はLLMO・GEO・AIO・AEOの違いで詳しく扱っています。

なお検索数で見ると「aio」単体には、PC用の一体型水冷クーラー（All In One）の需要が相当量含まれます。情報を探す際は「AIO対策」まで入れて検索してください。

なぜいまAIO対策が必要なのか

AI回答枠の登場によって、検索結果からサイトへの遷移が明確に減っています。

Pew Research Centerが2025年7月に公表した調査では、AI Overviewsが表示された検索でオーガニック結果がクリックされた割合は8%でした。表示されない検索では15%だったため、およそ半減した計算になります。引用元のリンクがクリックされた割合は約1%にとどまりました。

Ahrefsの調査では、AI Overviewsが表示された場合の1位のCTR低下幅が58%と報告されています。2025年4月時点の同社の調査では34.5%だったため、8カ月あまりで影響が拡大したことになります。

日本でも同じ傾向が出ています。ブラウザログを集計した調査では、Google検索からサイトへ遷移した割合は2025年に41.1%まで低下しました。検索した人の6割近くが、どのサイトも訪れずに検索を終えている計算です。あわせて、日本の生成AI利用率は2026年2月時点で51%となり、前年同月の27%からほぼ倍増しました。GoogleがAIモードの日本語提供を開始したのが2025年9月なので、この変化はまだ始まったばかりです。

Googleが「やらなくていい」と明言していること

AIO対策の記事には施策が数十項目並ぶことが多いのですが、その中にはGoogleが公式に不要と述べているものが含まれています。予算を配分する前に、ここを仕分けておく必要があります。

Googleは生成AI機能向けの最適化ガイドで、生成AI機能はコア検索のランキングと品質システムに根ざしていると説明しています。つまり従来のSEOの実務がそのまま前提条件として効き続けるということです。

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すでに画像SEOのベストプラクティスと動画SEOのドキュメントに従っているなら、生成AI検索向けの最適化もすでにできています。

出典: Google 生成AI機能向けガイド

同じガイドには、生成AI検索のために追加すべき特別なschema.orgマークアップは存在しない、と明記されています。llms.txtファイルを新たに作る必要も、コンテンツを細切れにする必要もありません。AIは複数のトピックを扱うページからでも、該当部分を抽出できるためです。

構造化データをECでどう実装するかは、構造化データ実装ガイドで目的別に整理しています。

では何が効くのか

不要なものを外したあとに残るのは、統制実験で効果が確認された施策です。3つに整理できます。

1つ目が統計・数値・出典を本文に織り込むことです。プリンストン大学などの研究チームがKDD 2024で発表したGEO論文は、1万件のクエリで9種類の書き換えを比較しました。統計の追加、引用の追加、出典の明記によって、生成エンジン上の可視性が最大40%向上しています。AIは検証可能な根拠を持つ記述を優先するため、機械が抽出できる形で根拠を置くことが効きます。

2つ目が質問に直接答える見出しです。Ahrefsの分析では、質問に直接答える見出しを持つページの引用率が41%だったのに対して、曖昧な見出しのページは29%でした。AIは見出し直下のパッセージを抽出の単位にするため、見出しと答えが離れていると拾われにくくなります。

3つ目が技術的に取得できる状態にすることです。GPTBotやPerplexityBotなどの主要なAIクローラーはJavaScriptを実行せず、返ってきたHTMLだけを読みます。価格や在庫、仕様がJavaScriptでしか描画されないページでは、内容が空のページとして扱われます。この点はECサイトのLLMO対策で実測とあわせて詳しく解説しています。

AIはあなたの公式情報を正しく写せているか

ここからが、露出とは別の論点です。AIの回答に自社名が出ていても、書かれている内容が誤っていれば、かえって損失になります。

当社では、家電量販5社の返品・保証ポリシーについて主要AI5種に質問する調査を実施しました。返品・初期不良、長期保証、ポイント返金、保証修理の4シナリオで、5社×5AI＝100の質問パターンを検証しています。

結果は、公式情報に照らして正答だったものが60件（60.0%）にとどまりました。誤答が25件、回答不能が15件です。さらに誤答のうち15件は、返品期限や長期保証の年数を公式の内容より有利・長めに案内しており、そのまま顧客対応に使えば実害につながる内容でした。

出典の扱いも問題を含んでいました。存在しないURL、非公式サイト、別ブランドのページなどを出典として挙げた回答が62件に達し、特にMicrosoft Copilotでは20件中19件（95.0%）で出典に問題がありました。正答率だけでは回答の安全性を測れないという結果です。

読み取るべき含意は明確です。露出を増やす前に、公式情報が機械可読で一意に読める状態になっているかを確認する必要があります。料金や条件がサイト内で食い違っていると、AIはどちらが正しいか判断できず、確信の持てない候補として扱います。

自社の現在地を5つで確認する

道具がなくても、その場で確認できる項目があります。

どれかで引っかかった項目が、次に着手すべきところになります。

AIO対策の進め方

依存関係があるため、下の段から順に進めます。

2段目までが技術の話で、3段目以降が内容の話になります。多くの企業が3段目から着手しますが、2段目が抜けていると成果が出ません。

効果をどう測るか

計測手段はこの1年で変わりました。

2026年6月3日、GoogleはSearch Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを発表しました。AI OverviewsとAIモードでの表示を、通常のオーガニック検索と分離して確認できる初の公式データです。ただし現時点で見られるのは表示回数のみで、クリック数やCTR、クエリのデータは含まれていません。データの開始日は2026年5月18日で、それ以前への遡及もありません。提供範囲は段階的に広がっているため、自社のプロパティで何が見えるかは実際に開いて確認してください。

Google以外のAIについては公式の計測手段が存在しません。現実的なのは、想定顧客が投げそうな質問を20本前後定義し、各AIで一時チャットから複数回実行して、言及の有無、順位、引用元URL、内容の正確性を記録する方法です。

よくある質問

まとめ

AIO対策で最初にやるべきことは、施策を増やすことではなく、仕分けることです。Googleが公式に不要と述べている施策に予算を使っても、成果にはつながりません。

残るのは3つです。統計と出典を本文に置くこと、質問に直接答える見出しにすること、技術的に取得できる状態にすること。いずれも統制実験か公式ドキュメントで裏付けられています。

外注を検討する段階になったら、支援会社の選び方は4つの型と発注前に聞く12の質問にまとめています。

そのうえで、露出だけでなく正確性を見てください。実測では、企業の公式情報についてAIが正しく答えられた割合は6割でした。自社について何が語られているかは、聞いてみないと分かりません。当社では小売・EC事業者向けに無料のAI可視性診断を提供しています。