- 2026年10月26日更新：記事の構成を組み直しました。Googleの公式ガイド（2026年5月公開）と、Search Consoleの新しいレポート、FAQの表示の終了に合わせたものです。クリック率の調査の数字も、新しいものに替えています
- AIOとSEOの違いは目的と測り方。選ばれる土台はふだんの検索と同じ
- 書き方は、AIのために変えなくていい（Googleの説明）
- 新しく足すのは、AIの答えでの見え方を測ることだけ
トール今回のテーマは『AIOとSEOの違い』について！
どうもー！トールです（@tooru_medemi）
「検索順位は落ちていないのに、なぜかクリック数が減っている」。最近、こんな違和感はありませんか？
Search Consoleを見ても順位は変わっていない。でもクリック数は右肩下がり。原因が分からないまま、SNSでは「AIO対策」「SEOはオワコン」といった言葉が飛び交っています。
正直、焦りますよね。
AIOとSEOは、目的と成果の測り方が違います。一方で、GoogleのAIの答えに選ばれる土台は、ふだんの検索と同じです。この記事では、両者の違いを比較表で整理します。そのうえで、Googleの公式の見解をもとに、自分のブログで変えること・変えなくていいことをお伝えします。
AIOとSEOの違いは「目的」と「成果の測り方」
AIOとSEOのいちばんの違いは、目的と成果の測り方です。SEOは、検索結果で上位に表示され、記事をクリックしてもらうことを目指します。AIOは、AIの答えの中で情報源として使われ、名前が出ることを目指します。一方、GoogleのAIの答えに選ばれる土台は、ふだんの検索と同じです。
AIOとは？「AI最適化」と「AI Overviews」、2つの意味がある
AIOという言葉は、2つの意味で使われています。
施策としてのAIO：
・AI Optimization（AI最適化）の略。ChatGPTやGemini、GoogleのAIの答えなどに、自分の情報を正しく理解してもらい、情報源として使ってもらうための取り組み
機能としてのAIO：
・AI Overviewsの略。Google検索の結果の上に出る、AIの要約（日本語の画面では「AIによる概要」）
ネットの記事でも、この2つが混ざっているのが現状です。この記事では「施策としてのAIO」、つまりAI最適化の意味で使います。GoogleのAIの要約の機能を指すときは、「AI Overviews」と書くことにします。
従来のSEOは、「検索結果→クリック→サイトへの訪問」という流れを前提にしています。これに対しAIOは、「AIの答え→情報源としての引用→名前を知ってもらう」という流れを目指すものです。
AIOとSEOの違いを比較表で整理
AIOとSEOの違いを5つの点で比べると、次のようになります。
| 比べる点 | SEO | AIO |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果で上位に表示され、クリックしてもらう | AIの答えの中で情報源として使われ、名前が出る |
| 表示される場所 | 検索結果のリンクの一覧 | AI OverviewsやAIモードなど、GoogleのAIの答え。ChatGPTなどの答え |
| 選ばれる土台 | Googleのふだんの順位づけ | GoogleのAIの答えも、ふだんの順位づけが土台（Googleの説明）。ChatGPTなどの仕組みは、サービスごとに違う |
| 成果の測り方 | Search Consoleの表示回数・クリック数・掲載順位 | Search Consoleの「生成 AI パフォーマンス」（AIの答えでリンクが表示された回数）、AIに聞いたときの名前の出方、問い合わせのときの「どこで知りましたか」 |
| ゴール | サイトへの訪問 | AIの答えで名前を知ってもらい、名前での検索や問い合わせにつなげることを目指す |
表のとおり、はっきり違うのは目的と成果の測り方です。選ばれる土台は、少なくともGoogleについては、SEOと同じだと考えてかまいません。次で、その理由を説明しましょう。
選ばれる土台は同じ：GoogleはAEOやGEOもSEOと説明
Googleは、2026年5月に公開した公式ガイドで、AEO（回答エンジン最適化）とGEO（生成エンジン最適化）に触れています。Google検索から見ればSEOであることに変わりはない、と書いています。ChatGPTなど、ほかのサービスについては、Googleは述べていません。
AI Overviewsや「AIモード」（Google検索の中で、AIと会話しながら調べる機能）の答えは、Google検索のふだんの順位づけの仕組みを使って作られます。流れは次のとおりです。
- 検索の対象になっているページの中から、質問に関係の深いページを取り出す
- その内容を確かめて、答えを作る
- 根拠になったページへのリンクを表示する
つまり、GoogleのAIの答えに選ばれるために自分がやることも、SEOと大きくは変わりません。何を変えて、何を変えなくていいかは、後の章で整理します。
AI OverviewsとAIモードは、答えの出方が違います。AI Overviewsは、ふだんの検索結果の上に要約が出ます。AIモードは、会話を続けながら調べる機能です。Googleは「より高度な推論と対話方法によって AI による概要でできることをさらに拡張したもの」と説明しています。
Googleが「する必要のないこと」として挙げていることの一覧は、こちらの記事にまとめました。llms.txt（AI向けに、サイトの案内を書くファイル）も、その中に入っています。Google検索のためには、作らなくてよいものです。
LLMO・GEO・AEOも、呼び方が違うだけでほぼ同じ
AIOを調べていると、LLMO、GEO、AEOといった似た言葉がたくさん出てきて混乱しますよね。
結論から言うと、実務では、どれもほぼ同じ意味と考えて問題ない、と私は考えています。
- AIO（AI Optimization）：AI全般への最適化。この記事では、いちばん広い呼び方として使う
- LLMO（Large Language Model Optimization）：ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルへの最適化
- GEO（Generative Engine Optimization）：生成AIの検索への最適化
- AEO（Answer Engine Optimization）：答えを返す検索（回答エンジン）への最適化
厳密には対象の範囲が少しずつ違いますが、言い出した人やメディアによって定義がばらばらなのが現状です。Googleも公式ガイドで、AEOやGEOという言葉を紹介しています。どちらも、AI検索での見え方を上げる作業を説明するときに使われることがある言葉だ、という説明です。
言葉の違いにこだわるより、「AIの答えで情報源として使われるための取り組み」という中身を押さえるほうが、ずっと大切です。この記事では以降、まとめて「AIO」と書きます。
AIOが話題になった理由：検索画面の中でクリックが減っている
情報を調べるキーワードでは、AI Overviewsが出ると、検索1位の記事でもクリックされにくくなっています。日本でも、検索1位のクリック率が、AI Overviewsがなければ見込めた数字より6割ほど低い、という調査が出ました。
ここで見るのは、検索画面の中で起きていることです。AIからサイトへ来る訪問の数は、また別の話です（よくある質問の「AIO対策をすれば、アクセスは増えますか？」で触れます）。
検索1位でもクリックされにくくなった
SEOの分析ツールを提供するAhrefsが、クリック率を調べています。対象は、情報を調べるタイプのキーワードで、AI Overviewsが出たときの検索1位です。2026年6月のデータでは、日本の検索1位のクリック率は9.0％でした。AI Overviewsがない場合の流れから見込まれるのは24.1％でした。
AI Overviewsがなければ見込めた数字（24.1％）に比べて、クリック率は62.7％も低くなります。2025年12月の前回の調査では、約38％の低下率でした（米国では、2026年6月の時点で68.8％低くなっています）。
ここで言う「低い」は、単純に前と今を比べた数字ではありません。AI Overviewsが出ない検索1位のクリック率の動きから、「AI Overviewsがなければ得られたはずのクリック率」が見込めます。その見込みと、実際の数字を比べたものです。調べたキーワードの数と端末は、公表されていません。
米国のPew Research Centerの調査でも、同じ傾向が出ています。米国の成人900人の、2025年3月の閲覧データ（約6万9,000件の検索）を追いました。AI Overviewsが出た画面の訪問のうち、検索結果のリンクがクリックされたのは8％でした。出なかった画面の訪問（15％）の、ほぼ半分です。
ただし、Googleは、調べ方に欠陥があり、検索全体を代表していないと反論しています（報道による）。調べ方は違っても、AI Overviewsが出るとクリックが減る、という向きは、AhrefsとPewで同じです。
影響が大きいのは「〜とは」のような調べもの
すべてのキーワードが同じように影響を受けるわけではありません。Ahrefsが2025年9月のパソコンの検索結果約1億4,600万件を調べました（2025年11月公開。どの国の検索結果かは公表されていません）。
AI Overviewsが出る割合をキーワードの種類ごとに見ると、情報を調べるキーワードでは5回に1回ほど（21.4％）でした。商品の購入や予約のキーワードでは、50回に1回ほど（2.1％）しか出ていません。調べもののキーワードでも、いつも出るわけではありませんが、AI Overviewsが出ることが多いのは調べもののキーワードです。
AIが複数のサイトから情報を集めて検索結果の上に要約を出すので、読者はサイトを開かなくても答えが分かってしまうのです。検索結果のページだけで用が済み、どのサイトも開かずに検索を終えることを「ゼロクリック検索」と呼びます。
つまり、「〇〇とは」「〇〇 方法」のような知識系の記事を多く書いているブログほど、影響を受けやすいということです。自分のブログでAI Overviewsが出るかは、狙っている主なキーワードを5〜10個、Googleのシークレットモード（閲覧の記録を残さない画面）で検索すると、目安になります。
違いを知ったうえで、自分のブログで変えること・変えないこと
違いを知っても、自分のブログでやることは大きくは変わりません。変えなくていいこと、やめていいこと、足すことを、1つずつ見ていきます。
変えなくていいこと：SEOの基本と、読者のための書き方
キーワード選び、内部リンクの整備、読者の役に立つ内容を書くこと。こうしたSEOの基本は、そのまま続けてかまいません。Googleも、SEOのベストプラクティス（定番のやり方）は生成AIの検索でも引き続き有効だ、と書いています。
書き方も、AIのために変える必要はありません。Googleは公式ガイドで、生成AIの検索のために記事を書き換える必要はない、と書いています。
ただし、読者のための書き方は、これまでどおり大切です。
- 見出しのすぐ下で、読者の知りたい答えを先に書く
- 数字には、調べた機関・調べた年・調査の規模を添える
- 自分で試した結果や体験など、自分にしか書けないことを入れる
この3つは、新しく足すことではありません。Googleも、AIの答えに使われる記事について、体験談のような独自の視点があると役に立つ、と書いています。個人でも、政府の統計（e-Stat）や業界団体の公開データを使えば、数字の出典をはっきりさせられます。「個人だから信頼される情報は出せない」ということはありません。
SEOの基本のやり方は、こちらの記事にまとめています。
読者の知りたいことから記事を組み立てる手順は、noteの「AI記事制作の教科書」にまとめています。読者心理からSEO・AIOまでの全18章に、実務で使うプロンプト17本を付けました。
やめていいこと：FAQの構造化データ（検索結果にFAQを出すための目印）
構造化データとは、ページの内容を検索エンジンに伝えるために、ページに付ける目印のことです。そのうちFAQの構造化データは、検索結果に「よくある質問」を表示させるために使われてきました。
Googleは、2026年5月7日から、このFAQの表示（FAQリッチリザルト）を検索結果に出さなくなりました。さらにGoogleは、生成AIの検索のために構造化データは必要ない、とも書いています。新しい記事にFAQの構造化データを入れる手間は、かけなくてよいと私は考えています。
ただし、記事の中に「よくある質問」の形で問いと答えを並べること自体は、残してかまいません。読者が答えを探しやすくなるからです。
足すこと：AIの答えでの見え方を測る
足すことは、AIの答えでの見え方を測ることです。Search Consoleには、2026年6月に「生成 AI パフォーマンス」というレポートが加わりました。8月31日までに、すべてのサイトで使えるようになりました。
AI OverviewsやAIモードで、自分のサイトへのリンクが表示された回数を、ページごとに見られます。Search Consoleの「検索結果のパフォーマンス」の画面に出る「レポートを開く」から入れます。
ただし、このレポートで分かるのは表示された回数までです。AIの答えを読んで仕事の依頼まで来た人がいるかは、問い合わせのときに「どこで知りましたか」と聞くと分かります。レポートの見方と、聞き方の具体例は、7つの手順の中で紹介しています。
AIOとSEOの違いでよくある質問
AIOを考えるときに、多くの人がぶつかる疑問を整理しました。
- AIO対策をすれば、アクセスは増えますか？
-
必ずしも増えるとは限りません。
AIの答えに引用されても、読者がAIの答えで満足して、サイトを訪れないことが多い、と私は見ています。
ただし、AIの答えの中で名前がくり返し出ることで、名前での検索（指名検索）が増えることも期待できる、と私は考えています。これを直接確かめた調査は、私が探した範囲では見つかっていません。
Seer Interactiveの調査（2025年11月公開）は、2024年6月〜2025年9月のデータを使っています。対象は、Seerの顧客42組織の3,119の検索語です。AI Overviewsに引用されたブランドの検索結果のクリック率は、引用されていないブランドより約35％高い結果でした。ただし同じ調査は、引用がクリック率を上げた原因かどうかは断定できない、としています。もともと信頼されているブランドが引用されやすいだけかもしれない、とも留保しています。
同じ調査で、もう1つ見ておきたい報告がこちらです。AI Overviewsが出る検索語のクリック率は、2024年6月から2025年9月で約61％下がりました。35％高いという結果と、61％下がったという結果は、どちらもAI Overviewsが出る検索の話です。クリック率は全体として大きく下がり、その中で、2025年7〜9月の平均で、引用された側のクリック率（0.70％）が、引用されなかった側（0.52％）より約35％高かった、という関係です。
AIからサイトに来る訪問は、検索からの訪問と比べてどれくらいなのでしょうか。答えを先に書くと、海外の2つの調査（SEOのコンサルタントと、英国のSEO会社によるもの）では、アクセス解析で数えられたAIからの訪問は、検索からの訪問の数％以下でした。くわしい数字は、上で紹介した「LLMO対策・GEO対策のやり方」の記事で紹介しています。
- AIOを意識するメリットは何ですか？
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AIの答えの中で名前を知ってもらえることと、AIの答えを読んだうえでサイトに来る人に会えることです。Googleは、AI Overviewsが出る検索結果からのクリックは、より質が高いことが確認されている、とも書いています。ただし、数字は公表されていません。
もう1つのメリットは、読者のための書き方を見直すきっかけになることです。結論を先に書く、数字に出典を添える、自分の体験を入れるといった手入れは、AIのためというより、読者のために役立ちます。
- SEOはもう時代遅れですか？SEOだけで十分ですか？
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時代遅れではありません。Googleは、生成AIの検索でもSEOのベストプラクティスは引き続き有効だ、と書いています。
SEOだけで十分かは、キーワードの性質によります。商品の購入や予約に直結するキーワードが中心であれば、AI Overviewsはほとんど出ません。その場合は、SEOを優先してかまいません。一方、「〇〇とは」「〇〇 方法」のような調べもののキーワードで記事を書いているなら、AIの答えでの見え方も、あわせて見ておくのがおすすめです。調べもののキーワードと、購入・予約のキーワードの両方を書いているなら、まず調べもののほうの記事で、上で書いたシークレットモードでの検索をしてみてください。
大切なのは、「SEOかAIOか」の二択で考えないことです。SEOの基本を続けることが、GoogleのAIの答えでも土台になります。ただし、AIの答えに表示されることは保証されていません。
まとめ：AIOとSEOは別物ではなく、目的と測り方が違うだけ
この記事のポイントを振り返ります。
- 「AIO」には、AI最適化とAI Overviewsの2つの意味がある
- LLMO・GEO・AEOも、呼び方が違うだけでほぼ同じ
- GoogleはAEOやGEOもGoogle検索ではSEOと説明しており、AIのための書き換えは要らない
- AI Overviewsが出る検索では、検索1位でもクリックされにくくなっている
- FAQの表示（リッチリザルト）は、2026年5月で終わった
- 新しく足すのは、AIの答えでの見え方を測ること
今日やることは1つです。自分のブログで狙っているキーワードをGoogleで検索して、AI Overviewsが出るかどうかを確かめてください。AI Overviewsが出なければ、ふだんのSEOの手入れを続ければ十分です。
AI Overviewsが出るのに、自分の記事が引用元（AI Overviewsの中や横に出るリンク）にないなら、その記事の冒頭で、読者の知りたい答えが先に来ているかを見直してみましょう。AIのためではなく、読者のための手入れです。
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