AEO・LLMO・GEO の違いを実例で理解する
AI検索最適化を表す言葉は1つではありません。AEO・LLMO・GEO の3つがほぼ同じ目的を、違う角度から呼んだものです。重なる部分が大きいので、実装では一体で扱って問題ありません。本記事は「3つの違い・重なり・使い分け」を整理します。
3つの定義を1行で
- AEO（Answer Engine Optimization）：回答エンジン最適化。「AIの回答に引用される」ことが指標
- LLMO（Large Language Model Optimization）：大規模言語モデル最適化。ChatGPT等のモデル側から呼んだ言葉
- GEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化。生成AIによる検索体験全体を指す
重なる部分（90%）
3つとも狙いはほぼ同じです：
- 検索順位ではなく、AIの回答文に引用されること
- 引用されるための条件は「定義・誰向け・違い・使い方・FAQ・第三者言及・構造化データ」で共通
- 実装で書き換えるページの形も同じ
つまり、AEOの記事を読めば LLMO・GEO の実装にもそのまま使えます。
違う部分（10%）
強調点が少し違います。
| 用語 | 強調点 | 主に語る人 |
|---|---|---|
| AEO | 回答に「答え」を載せる構造 | SEO業界・コンテンツ寄り |
| LLMO | モデルに正しく理解させる文章構造 | エンジニア・モデル研究寄り |
| GEO | 生成エンジン上のユーザー体験全体 | UX・マーケ寄り |
使い分けの実例
「実装の打ち手」では3つを一体で扱います。差が出るのは「説明する相手」です。
- クライアント説明：「AI検索（AEO）」が一般に分かりやすい
- エンジニア説明：「LLMOの観点で、商品ページのMarkup を見直す」と通じる
- マーケ会議：「GEO の文脈で、購買前の検索体験を設計する」が刺さる
ブランド幕府では、表向きは「AI検索最適化」を主軸キーワードとし、文脈に応じて3語を使い分けます。本サイトのページでは AEO・LLMO・GEO の3つすべての構造化データ（DefinedTermSet）を載せています。
よくある誤解
- 「3つは別物だから別々に対策が要る」 → 違います。実装はほぼ共通です
- 「LLMO は llms.txt を置けば良い」 → 違います。Shopifyは llms.txt 不採用、Global Catalog 集約方式を採用しています。打ち手は構造・FAQ・JSON-LDが本筋です
- 「GEO は新しい概念だから古いSEOは捨てる」 → 違います。良質な一次情報と明確な記述は SEO・AEO・LLMO・GEO すべてに効きます