AIO・LLMOの確かな情報と推測を分ける｜AIにおすすめされるには

AIが「おすすめ」をどう選んでいるかについて、AIの提供元が明かしているのはごく一部です（2026年11月時点）。分かっているのは、AIの種類によって情報の取り方が違うことです。

Google検索のAI（AIによる概要・AIモード）は、検索の仕組みで集めたページから答えます。ChatGPTやClaudeなどの対話型のAIは、学習した知識とその場のWeb検索から答えます。まずは自社のサイトをAIが読める状態にし、見込み客が知りたいことに、サイトと登録情報で正確に答えることから始めましょう。

この記事でわかること

• AIO・LLMOの意味と、Google検索のAIと対話型のAIの情報の取り方の違い
• AIの提供元が説明していることと、説明していないこと
• よく言われる施策の根拠の強さ
• 確かな順に始める6つの手順と、やってはいけないこと

総務省の情報通信白書によると、生成AIを使ったことがある人は58.8%でした（2025年度の個人の調査。この年度から15〜19歳も対象に加え、20歳以上では52.2%）。AIに「おすすめの〇〇は？」と聞いて、会社や商品を探す使い方もできるようになっています。そこで注目されているのがAIO・LLMOです。ただ、この分野には確かな情報と推測が混ざっています。この記事では、AIの提供元が自分の仕組みについて説明していることを軸に、確かな部分から手を付ける順番をまとめます。

出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』（2026年11月1日確認）

AIO・LLMOとは？呼び名に決まった定義はある？

AIO・LLMOは、AIの回答で会社や商品を取り上げてもらうための取り組みの呼び名です。決まった定義は見当たりません。

よく使われる呼び名は4つあります。同じ言葉でも、記事によって指す範囲が違います。

どの呼び名にも、決まりを定める団体や公的な定義は見当たりません（2026年11月時点）。Googleは、生成AIの検索向けの案内で、AEOやGEOについて、Google検索の観点ではSEOと同じだと説明しています。言葉の違いにこだわるより、「どのAIが、どこから情報を取って答えるのか」で考えるほうが確かです。

Google検索のAIとChatGPTなどの対話型AIは、何が違う？

Google検索のAIは検索の仕組みで集めたページから、対話型のAIは学習した知識とその場のWeb検索から答えます。

AIOとLLMOを分けて考える意味があるのは、この情報の取り方の違いがあるからです。ただし、Google検索のAIも生成AIのモデルで動いています（AIモードはGeminiを元にしたモデル）。「LLM（大規模言語モデル）かどうか」ではなく、「どこから情報を取るか」で分けて考えます。

Google検索のAIは、検索の仕組みを土台に答える

Googleは、先の生成AIの検索向けの案内で、AIによる概要とAIモードが、検索の順位付けと品質の仕組みを土台にしていると説明しています。検索の索引から関連するページを取り出し、それをもとに答えを作る仕組みです。

AIモードでは、質問を小さな問いに分けて、それぞれを同時に検索します。AIの回答に載る条件は、検索の索引に登録され、検索結果に抜粋を出せる状態であることです。Googleは、AI機能についての案内で、それ以外に特別な対策は要らないとしています。

対話型のAIは、学習した知識とその場のWeb検索で答える

ChatGPTやClaudeなどの対話型のAIは、2つの経路で答えます。1つは、あらかじめ学習した知識です。もう1つは、質問を受けてから行うWeb検索です。Perplexityは、ヘルプで、質問を受けるとWebを検索して答えると説明しています。

学習した知識には期限があります。Anthropicは、ヘルプで、Claudeは学習の期限より後の出来事を知らない可能性があると説明しています。そのため、新しい情報が役立つ質問では、AIがその場でWeb検索をします。

OpenAIは、ヘルプで、ChatGPTの検索がほかの検索の提供元と組むことがあると説明しています。その場合は、質問を検索向けの言葉に書き換えて送ります。案内先のプライバシーポリシーには、MicrosoftとShopifyが挙がっています。

各社は、学習用と検索用のロボット（サイトを読みに来るプログラム）を分けています。OpenAIはGPTBotが学習用、OAI-SearchBotが検索用です。AnthropicもClaudeBotとClaude-SearchBotを分けています。検索用のロボットを止めると、そのAIの検索の回答には出にくくなります。

AIの提供元が説明していないこと

AIの提供元が明かしていないことも、はっきりさせておきます。次の点は、2026年11月時点で確かめられた資料には書かれていません。

• 会社やサービスを「おすすめ」として選ぶときの基準や重み
• 学習した知識が、どの会社をおすすめするかにどう影響するか
• Claudeが使うWeb検索の提供元（画像の検索はBingと明記）
• Geminiアプリが、Google検索の索引を使って答えるかどうか

AIごとの違いを、提供元の説明の範囲でまとめると次のとおりです。

AIに「おすすめ」されるとは？引用されることとの違いは？

引用は回答の出典に自社のページが並ぶこと、おすすめは回答の中で名前が候補に挙がることです。

この2つは、いつも一緒に起きるとは限りません。外部のサイトの情報や学習した知識から、名前だけが挙がることがあります。反対に、出典に並んでも、名前が候補に挙がらないこともあります。

引用されても、見に来てもらえるとは限りません。米国のPew Research Centerの調査では、GoogleのAIの要約が出た検索で、要約の中の出典のリンクが押されたのは訪問の約1%でした。通常の検索結果のリンクは8%でした（2025年3月の米国の成人900人の閲覧データ）。名前が挙がることと、正しく説明されることが大事になります。

出典：Pew Research Centerの調査（2025年7月）

おすすめについて、AIの提供元が説明しているのは次のことです。

• Googleは、お店や地域の事業者の情報をGoogleビジネスプロフィールで、商品の情報をMerchant Centerで整えると、AIの回答にも出やすくなると説明しています。
• OpenAIは、買い物の機能のヘルプで、ChatGPTが商品を選ぶときに考えるものを挙げています。販売店自身や第三者の提供元からの商品の情報（価格や説明など）とほかの第三者の内容、新しい検索結果を見る前にChatGPTが作った答え、OpenAIの安全の基準です。商品の結果は広告ではないとしています。
• Microsoftは、Bingのブログで、地域の事業者はBing Placesに登録し、情報を新しく正確に保つことを勧めています。

一方で、会社やサービスをどう選んでおすすめするかを説明している提供元は見当たりません。OpenAIも、MicrosoftのAIの検索向けの案内も、検索の結果に載ることは保証しないと明記しています。

AIにおすすめされるには、何から始める？

まず今のAIの答えを記録し、そのあとは確かな部分から順に、読める状態にし、登録情報とサイトで正確に答えます。

最初の手順だけは、あとで変化を比べるために今の状態を記録するものです。2番目からは、提供元の説明があるものを前に並べました。6つとも、Google検索のAIと対話型のAIの両方に関わります。どのAIの提供元が説明していることかは、手順の中で書き分けます。

1. 見込み客が聞きそうな質問で、AIの今の答えを記録する

最初に、今の状態を知ります。見込み客が実際に口にしそうな質問をいくつか選び、複数のAIに聞いて答えを記録します。

• 質問の例: 「〇〇市でおすすめの〇〇は？」「〇〇と〇〇の違いは？」「〇〇を選ぶときの注意点は？」
• 記録すること: 日付、AIの名前、自社の名前が挙がったか、説明は正しいか、どのページが出典に並んだか

AIの答えは、時期によって変わることがあります。引用のしかたの傾向が数か月で大きく変わったという調査もあります。1回で判断せず、同じ質問を時期を空けて聞き直します。この方法は提供元が勧めているものではありませんが、今の状態を知る出発点になります。

出典：Muck Rackの調査（2025年12月）

2. 検索とAIのロボットが、サイトを読める状態か確かめる

AIに読まれていなければ、どの施策も始まりません。まず、Googleの検索の索引に自社のページが載っているかを確かめます。

Googleは、サイトの読み取りの許可を、robots.txt（ロボットへの指示を書くファイル）だけでなく、配信の中継サービス（CDN）やサーバーの設定でも確かめるよう案内しています。OpenAIも、ロボットの説明で、OAI-SearchBotを許可し、OpenAIの公開している通信元からの読み取りを通すよう勧めています。サイトの設定を一度確かめておきましょう。

大事な情報は、ページの文字として載せます。画像の中の文字だけで伝えないようにします。Microsoftは、タブや折りたたみの中に隠した重要な情報を、よくある誤りとして挙げています。

3. お店・地域の事業者・商品の登録情報を整える

お店や地域の事業者は、Googleビジネスプロフィールを整えます。Googleは、AIの回答にも出やすくなると説明しています。地域の検索の順位は、関連性・距離・知名度で決まり、クチコミの数と評価も知名度の材料になります。お金で順位を上げることはできません。

対話型のAIに向けては、Microsoftが勧めるBing Placesへの登録があります。商品を扱うなら、GoogleのMerchant Centerに商品の情報を登録します。ChatGPTについては、Shopifyで販売している商品は、すでに取り込まれているとOpenAIが説明しています。ほかの販売店は、商品の情報を直接渡す申し込みができます。

4. 社名・所在地・商品などの情報を正確・最新にし、どこでも同じにそろえる

社名・所在地・連絡先・事業の内容・商品の説明を、自社のサイト・登録情報・SNSでそろえます。Microsoftは、同じ会社や商品を、文章や画像などでも一貫して示すことを勧めています。

古い住所や終わったサービスの説明が残っていると、AIがそれを答えることがあります。情報が変わったら、自社のサイトと登録情報をまとめて直します。

5. 見込み客が知りたいことに、自社のサイトで答える

見込み客がAIに聞くことは、サイトにも書いておきます。たとえば次のようなことです。

• 何を提供しているか
• 誰に向けたものか
• どの地域で提供しているか
• 料金の考え方
• 選ばれる理由と、その根拠になる事実

AI向けの特別な書き方は要りません。Googleは、AI向けに文章を細切れにしたり書き換えたりする必要はないとしています。Microsoftは、短い答え・Q&A・表を勧めています。どちらの説明とも合うのは、読み手が答えを見つけやすいように書くことです。

6. 自社の外の情報は、誤りを直し、正しい情報を渡すことから

自社の外の情報も、AIの答えの材料になることがあります。Googleは、AIの機能がブログや動画などでの語られ方を表示できるとしています。一方で、本物でない言及（やらせの紹介やクチコミなど）をWeb上に増やそうとしても、思うほど役に立たないとも書いています。

まずは、比較サイトや企業の情報を載せるサイトに、古い情報や誤りがないかを確かめ、直してもらいます。検索結果の横に出る枠のうち、お店や事業者の情報の枠は、Googleビジネスプロフィールから変更を提案できます。会社などの説明の枠（ナレッジパネル）は、本人や正式な代表者がGoogleの確認を受けて変更を提案できます。誤りは、誰でも画面の下の［フィードバック］から知らせられます。

ChatGPTの商品の表示に誤りがあれば、商品のメニューや報告の窓口から知らせられます。

よく言われる施策は、どこまで確か？

提供元が説明している施策はごく一部で、多くは外の会社の調査か、根拠の見当たらない推測です。

よく言われる施策を、根拠の強さで分けると次のとおりです（2026年11月時点）。

第三者のサイトでの言及や報道は効く？

効くと説明している提供元はありません。ただ、関係を示す調査はあります。

SEOツールを提供するAhrefsは、7万5千のブランドを調べました。Web上での言及の多さと、AIによる概要での言及には、相関係数0.664の相関がありました（2025年5月）。被リンク（ほかのサイトからのリンク）の数との相関係数は0.218でした。ただし、対象はGoogleのAIによる概要だけで、相関は原因を示しません。

出典：Ahrefsの調査（2025年5月）

PRツールを提供するMuck Rackは、4つの対話型のAIの回答に含まれる100万件超のリンクを調べました。約94%が有料ではない媒体で、企業の自社のサイトは12%でした（2025年12月の資料）。国や言語の詳細は書かれていません。

Wikipediaについては、ChatGPTの引用で最も多い情報源だったという調査があります（AI検索の計測を提供するProfound・2024年8月〜2025年6月）。国や言語、調べ方の詳細は書かれていません。また、その後OpenAIがWikipediaへの依存を下げたという報告もあり（Muck Rack）、傾向は時期で変わります。

出典：Profoundの調査（2025年6月公開・8月更新）

言及の多い会社ほどAIにも出やすい、という相関はありそうです。ただ、言及を増やせばおすすめされるとは言えません。見込み客自身が比較記事や報道を読んで選ぶこともあるので、AIのためだけでなく、評判づくりとして考えるのが自然です。

なお、Googleの検索品質の評価者向けの指針は、小さな事業者で評判の情報が少ないのはよくあることで、それ自体は品質の高さや低さのしるしではないとしています。この指針は評価する人の作業の手引きで、評価が個々の順位を直接決めるものではありません。

構造化データ・llms.txt・AI向けの書き方は要る？

おすすめされるために、どれも必須ではありません。Googleは、生成AIの検索に構造化データは要らないとしています。llms.txtも、Google検索では使わないと明記しています。

llms.txtは、AI向けにサイトの案内を書くファイルの提案です。正式な標準ではありません。構造化データには、Googleが会社などの組織を見分けるのに使うといった別の役目があります。ただ、AIの引用を増やすと期待して入れるものではありません。Ahrefsが、構造化データを足した1,885ページを追った調査でも、AIの引用は増えませんでした（2026年5月）。ただし、すでにAIによく引用されているページだけを、足してから30日間調べたものです。

出典：Ahrefsの調査（2026年5月）

「効果が出た」という数字はどう読む？

数字を見るときは、誰が・いつ・何を対象に調べたかを確かめます。外の会社の調査には、共通の限界があります。

• 多くが英語圏のデータです。日本語のAIの回答を大きく調べた調査は、探した範囲では見当たりませんでした。
• 多くが相関を示すだけで、原因までは示していません。
• 調べた会社の多くは、結果によって売れるものが変わる会社です。
• AIの引用の傾向は数か月で変わります。Muck Rackは、2025年の後半に調べたすべてのAIで引用のしかたが大きく変わったと報告しています。

やってはいけないことは？

広告と分からない掲載、見返り付きのクチコミ集め、Wikipediaの自社での編集、AIを操る目的のページの量産は避けます。

• ステルスマーケティング: 広告であることを隠した表示は、2023年10月1日から景品表示法の違反です。事業者が頼んだクチコミや紹介記事も対象になります。
• 見返り付きのクチコミ集め: Googleマップの決まりは、お金や割引、無料の商品などの見返りで投稿を促すことを禁じています。見返りが無くても、よい評価だけを選んで頼む、その場で書くよう求める、従業員や関係者が書くことは禁止です。見返りを付けず、評価の中身に口を出さずに、実際に利用した人に投稿をお願いするのは認められています。
• Wikipediaに自社の記事を自分で書く: Wikipediaは、編集のガイドラインで、自分や自社に関わる記事を直接編集することを強く控えるよう求めています。
• AIの回答を操る目的のページの量産: Googleは、スパムの決まりで、生成AIの回答を操作しようとする試みもスパムとして扱うとしています。関連する問いごとにページを量産するのも同じです。
• 中身を変えずに更新日だけを変える: Googleは、役に立つ内容づくりの案内で、新しく見せるためだけの日付の変更を戒めています。

効果はどう確かめる？

数字は一部しか見えないので、AIへの定期的な質問と、問い合わせのときの「何で知ったか」を組み合わせます。

• Search Consoleの生成AIのレポート: GoogleのAIによる概要とAIモードでの表示回数が見られます。
• GA4の「AIアシスタント」の分類: ChatGPTやGeminiなどから来た訪問が分かります。ただし、GoogleのAIによる概要とAIモードは含まれないので、少なめに出る数字として見ます。
• Bing Webmaster ToolsのAIのレポート: CopilotやBingのAIの回答での引用の数を見られます（試験提供・2026年2月から）。

問い合わせのフォームに「何で知りましたか」の欄を設けると、数字に表れない来訪も分かります。手順1の質問も、時期を空けて聞き直し、変化を記録します。

AIO・LLMOに関するよくある質問

まとめ

AIが「おすすめ」をどう選ぶかについて、提供元が明かしているのはごく一部です。確かなのは、検索の索引とAIのロボットに読まれること、登録情報を整えること、正確な情報をそろえることです。そのうえで、見込み客が知りたいことにサイトで答えます。

第三者からの言及や構造化データなどは、根拠の強さを知ったうえで選びます。広告と分からない掲載や見返り付きのクチコミ集めは避けましょう。

AIでの見え方を続けて確かめ、改善していく体制づくりについては、WEB集客支援のページをご覧ください。