AEOとは何か

AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPTやClaude、GeminiのようなAIが生成する回答の中で、ブランドやサービスがどのように取り上げられるかを意識した取り組み全般を指す言葉です。似た文脈で「GEO（Generative Engine Optimization）」「LLMO（LLM Optimization）」という言葉が使われることもあり、明確に統一された定義があるわけではありませんが、いずれも「AIの回答に対して自社がどう見えているか」という関心を出発点にしています。

SEOとの違い

では、SEOと何がそんなに違うのでしょうか。従来のSEOが見ていたのは、検索結果一覧の中の順位でした。上から何番目に自社ページが表示されるか、という分かりやすい指標です。ところが、AIの回答はそうはいきません。複数の情報源を踏まえた要約や説明という形で提示されるため、順位という一つの数字だけでは捉えにくい性質があります。同じ質問でも、AIの種類やモデルの更新、質問の言い回しによって回答の傾向が変わることもあります。だからこそ、SEOの延長線上で順位だけを追うのではなく、AIの回答特有の見え方として観察する視点が必要になってきています。

なぜ今AEOが注目されているのか

背景にあるのは、ユーザーの調べ方の変化です。分からないことがあると、検索するより先にAIへ質問してみる人が増えてきました。商品やサービスを比較検討する場面でも、検索エンジンとAIの両方に同じような質問を投げるケースが増えている、という傾向が各所で見られます。そうなると気になってくるのが、「AIの回答の中で、自社はどう扱われているのか」という点です。ただし、ここで一つ注意したいことがあります。AIの回答は調査時点のスナップショットにすぎず、モデルの更新や条件によって変動しうるものです。今日見えた傾向が、来月も同じとは限りません。

何から始めればいいか

何から手をつけるか——ここで迷う方は少なくないはずです。いきなり本格的な施策を組み立てたくなるかもしれませんが、その前にやっておきたいことがあります。現状の把握です。自社名やサービス名、関連するキーワードについて、複数のAIに同じ条件で質問してみて、どのような文脈で言及される傾向があるかを確認していきます。このとき、1つのAIだけを見るのは避けたいところです。AIごとに回答の癖があるため、複数のAIを横断して見比べることで、特定のAIに偏らない、より広い視点での現状把握につながります。

まとめ

AEOは、AIの回答という新しい情報接点の中で、ブランドがどのように見えているかを把握し、必要に応じて対応を検討していくための考え方です。大切なのは、断定的な結論を急がないことです。まずは「いまどのような傾向が見られるか」を淡々と確認するところから、実務的な一歩は始まります。Ops Octopusでは、そうした現状把握のためのレポートサービスを提供しています。