AIO（AI最適化）とは？マーケティングでの活用法と実践例を徹底解説

AIO（Artificial Intelligence Optimization）とは、AIを活用した検索システムや情報提供環境に最適化するための手法です。従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムに最適化するのに対し、AIOはAIがコンテンツをどのように理解し、評価するかに注目したアプローチを取ります。

本記事では、AIOの基本概念から具体的な活用事例まで、ビジネスパーソンに必要な知識を体系的に解説します。

AIOの意味は？

AIO（Artificial Intelligence Optimization）とは、AIを活用した検索システムや情報提供環境に最適化するための手法です。従来のSEO（検索エンジン最適化）が検索エンジンのアルゴリズムに最適化するのに対し、AIOはAIがコンテンツをどのように理解し、評価するかに注目したアプローチを取ります。

AIが検索結果を作成する際には、単なるキーワードの一致だけでなく、コンテンツの文脈や信頼性、ユーザーの検索意図を深く理解し、最適な情報を提示します。そのため、AIOでは「AIにとって分かりやすく、信頼できる情報」としてコンテンツを提供することが求められます。

AIOを行うと、見込み客が生成AIと対話をしている中で、最適のアドバイスを受けている中で、信頼される情報の引用元として表示される他、おすすめの事業者として表示される可能性を高くします。

近年、GoogleのAI Overview、OpenAIのSearchGPT、Microsoft Copilotなど、AIを活用した検索サービスの普及により、AIOの重要性が高まっています。これからの情報発信では、AIに正確に認識・引用されることを意識したコンテンツ作りが必要となるでしょう。

AIOとSEOの違い

AI Overviewに限定すると、通常の検索結果のほかに、AIが引用した情報源として別途表示されます。AIOはSEOの進化形とも言えますが、いくつかの重要な違いがあります。

• SEOは検索エンジンのアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化するのに対し、AIOはAIの理解力と評価方法に焦点を当てています。
• また、SEOでは、キーワードの最適配置、被リンクの獲得、メタタグの最適化などが重視されます。一方、AIOでは、文脈の明確さ、構造化データの活用、自然な会話形式のコンテンツ、Q&A形式の情報提供などが重要です。
• AIは従来のキーワードベースの検索とは異なり、より高度な文脈理解や意味解析を行うため、コンテンツの質と信頼性がより重視されます。AIOでは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の要素を強化し、AIが信頼できる情報源として認識しやすいコンテンツを作成することが求められます。

AIOの主な用途

AIに好まれる情報源になることは、自社のオンラインプレゼンスを高め、露出頻度を大きく向上させる結果に結びつきます。

今後の検索エンジンは、従来の検索に加えて、AIによる回答を表示するようになっていきます。また、検索エンジンに限らず、生成AIやAIエージェントを使って調査する機会も増えます。

その中で、例えば、「おすすめ　コンテンツマーケティング業者」などで質問した時に、自社が出現することで、集客につながることになります。

AIOの具体的なマーケティング施策例

AIOを活用したマーケティング施策は、様々な業界で効果を上げています。ここでは、店舗ビジネスとBtoBビジネスそれぞれの具体的な施策例を紹介します。

店舗ビジネスでのAIO活用例

例えば、特定の地域のラーメン店を探します。生成AIによって引用する情報が異なります。

ChatGPT	Googleマップ（プロンプトに検索を入れる） グルメサイト レビュアーブログ
Gemini	Googleマップ
AI Overview AIエージェント	検索結果を表示

例えば、誰でも無料で使うことができるChatGPTに聞いてみると、食べログやRettyの他に、食レポブログやねとらぼが引用されていることがわかります。

上記のことから飲食店関連のAIOでは以下のことが言えます。

• Googleマップでの露出対策（MEO対策）がAIOでも有効
• グルメサイトには情報を出した方が良い
• 信頼性の高いレビュアーサイトに紹介されることで情報が掲載されやすい

飲食店以外の店舗の場合でも、Googleマップ、口コミサイト、情報が少ない業種では検索結果が反映されており、MEO対策やSEO対策がそのままAIOの対策になることが多いです。

BtoBビジネスでのAIO活用例

BtoBビジネスでは、SEO対策やMEO対策のみではリーチしなかった層へのリーチが期待されます。例えば、検索エンジン上では、キーワード検索をしなかった情報を生成AIに質問することがあります。この時に、自社が発信した記事コンテンツが引用されることで、検索されることのなかった情報が参考にされることがあります。結果として、生成AI上で露出されることが増えます。検索エンジン上でもAI overviewのようなAIの生成結果が表示されるため、むしろ露出する機会は増加したと考えられます。

また、経営者が、生成AIで特定の施策をプランニングして、その施策を実行する際のおすすめ事業者を質問するまで今後は増えると想定されます。そこで、おすすめの事業者として表示された事業者は、表示されなかった事業者に比べると、圧倒的に選ばれやすくなります。

これらの結果を生むためには、やはり自社での情報発信が重要視されます。

• 想定されるプロンプトに対応する記事コンテンツをオウンドメディアに掲載する
• AIに情報源として信頼されるため、E-E-A-Tを重視し、特定のジャンルを深掘りする
• AIの生成結果を参照し、AIが求めやすいコンテンツの掲載し、その上で、引用しやすいテキストを意識する
• 自社製品のPR記事を積極的に記事化する
• FAQコンテンツを増やす

AIOと関連する用語の解説

AIOを理解する上で、関連する重要用語についても知っておくと理解が深まります。ここでは、AIOに関連する主要な用語を解説します。

SEO（検索エンジン最適化）

SEO（Search Engine Optimization）は、Googleなどの検索エンジンでのウェブサイトの表示順位を向上させるための技術や施策のことです。キーワードの最適化、被リンクの獲得、メタタグの最適化などが主な施策となります。AIOがAIの理解力と評価方法に焦点を当てているのに対し、SEOは検索エンジンのアルゴリズムに合わせたコンテンツの最適化を目指します。AIOとSEOは対立するものではなく、AIOはSEOの発展形とも言えますが、より高度な文脈理解や意味解析を重視する点が異なります。

LLMO（LLM最適化）

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化するための手法です。LLMが生成する回答において、自社情報の正確な表現を保証するための取り組みが含まれます。AIOが広くAI技術全般を活用したマーケティングや業務の最適化を目指すのに対し、LLMOはより狭い意味でLLMに特化した最適化を意味します。AIOの一部として、LLMOの技術も含まれる関係と言えるでしょう。

生成AI

生成AI（Generative AI）は、人間の創造的なプロセスを模倣し、文章、画像、音楽などの全く新しいコンテンツを生成する技術です。ChatGPTが会話文を作成したり、DALLが架空の風景画を生成したりするのが例として挙げられます。AIOでは、この生成AIの特性を理解し、生成AIが適切に情報を理解・評価できるようにコンテンツを最適化します。

AIOの視点で考えれば、日本で普及しているChatGPT、検索エンジンでトップのGoogleが開発しているGemini、Windowsに搭載されているCopilotは、注目する必要性があります。

プロンプト

プロンプト（Prompt）は、AIへの指示文のことです。AIに対して「何をどのように」行ってほしいかを伝える文章であり、AIの出力結果を左右する重要な要素です。AIOでは、効果的なプロンプトの設計や活用も含まれます。適切なプロンプトを用いることで、AIからより有用な情報や分析結果を引き出すことができます。プロンプトエンジニアリングという職種が登場するなど、プロンプトの重要性は増しています。AIOでは、単純なプロンプトの応答結果に注目します。単純なプロンプトの応答結果に引用されるほど、生成AIを通した露出が高まります。

まとめ

AIO（Artificial Intelligence Optimization）は、AIを活用した検索システムや情報提供環境に最適化するための手法です。従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムに最適化するのに対し、AIOはAIがコンテンツをどのように理解し、評価するかに注目したアプローチを取ります。

AIOの主な特徴と重要性をまとめると以下のようになります：

• AIが理解しやすい文脈の明確なコンテンツ作成が重要
• キーワードより「自然な会話」や「質問形式」が重視される
• 構造化データの活用でAIによる情報理解を促進
• FAQ形式や明確な情報ソースの記載が有効
• AIに引用されることを意識したコンテンツ作りが必要

AIOはビジネスにおいて様々な用途で活用されています：

• マーケティング最適化：パーソナライズマーケティング、広告キャンペーンの自動最適化
• 業務効率化：製造業における品質管理、需要予測と在庫管理の最適化
• 顧客体験の向上：パーソナライズされた商品推奨、AIチャットボットによるサポート

店舗ビジネスでは、需要予測や顧客行動分析による店舗最適化、在庫管理の効率化などにAIOが活用されています。一方、BtoBビジネスでは、見込み度の高いリードの選定、最適なメール配信時間の分析、コンテンツ生成の効率化などがAIOの活用例として挙げられます。

AI技術の急速な発展に伴い、AIOの重要性は今後さらに高まるでしょう。ビジネスにおいてAIを効果的に活用し、競争優位性を獲得するためには、AIOの基本概念を理解し、具体的な施策を実践していくことが求められます。AIO時代に先行する企業こそが市場で優位性を保ち、競争力を高められるでしょう。