AIO対策でAI検索に強い会社を目指そう──やり方や費用・会社選びのコツと失敗しない秘訣

AI検索やAIOverviewsで競合ばかりが紹介され、自社は名前すら出てこない。この状態が続くほど、SEOやMEOに投じてきた予算は静かに目減りしていきます。原因は「頑張っていない」ことではなく、AIが読み取りやすい情報設計とAIO対策をしていないことにあります。
本記事では、AIO(AIOptimization)とは何か、SEOやAEO、GEO、LLMOとの違いを3分で整理したうえで、AI検索時代に必要な評価軸を可視性、信頼指標、ゼロクリックという観点から具体的に分解します。そのうえで、AIO対策のやり方を4Stepで示し、FAQやGoogleビジネスプロフィール、自社サイトの「事実」をどう揃え、どこまで内製し、どこからAIO対策会社やLLMO対策会社に任せるべきかを、費用感とともに整理します。
さらに、ツール先行でFAQを量産して誤情報を拡散した実例や、飲食店などローカルビジネスで営業時間やメニューの不整合から機会損失が生まれた失敗パターンも扱います。この記事を読み進めれば、自社が今AIO対策にどこまで投資すべきか、3ヶ月で何をやるか、数字で説明できるレベルまで落とし込めます。

AIO対策とは何かを3分で整理する──SEOやAEOやLLMOとの違いを一気に言語化

検索結果の1位を取っているのに、AIの回答欄では自社が一切出てこない。今まさにそんな「見えない損失」が静かに広がっています。ここを放置するかどうかが、これからのWebマーケティングの分水嶺になります。

AIOとはAIOptimizationというAI検索とAIレコメンド向けの最適化

AIOは、検索エンジン向けのSEOに対して、生成AIやLLM、AI Overviews、ChatGPTなどの回答欄に正しく自社情報を出してもらうための最適化を指します。

ざっくり言えば、

• 検索エンジン向けの最適化＝SEO

• AIの回答欄とレコメンド向けの最適化＝AIO

という役割分担です。

ここで重要なのは、AIが読むのは「ページ単位」ではなく「情報単位」だという点です。FAQ、商品仕様、料金、営業時間、口コミ、公式サイト、ポータルサイトの断片を組み合わせて「1つの回答」を生成します。

現場では、FAQだけ大量に増やした結果、古い情報がAIに拾われ、終了したキャンペーンが延々と紹介されるケースも起きています。AIOは、こうした情報の断片を設計し直し、「AIに誤解されない情報構造」を作る取り組みと言えます。

AIOとSEOとAEOとLLMOとGEOの関係図を言葉で描く

関連キーワードが乱立していて混乱しやすいので、ビジネス視点で整理します。

私の視点で言いますと、AIOはSEOやGEOの「上位レイヤー」にあり、すべての情報源を束ねてAIに正しく理解させる設計作業に近いイメージです。SEOやMEOをバラバラに運用している企業ほど、ここで情報不整合が露呈します。

なぜ今AIO対策が注目されるのかというAIOverviewsとゼロクリックの背景

注目の背景は大きく3つあります。

• AI Overviewsの台頭

  従来の青いリンクの上に、要約回答が出ることで、ユーザーがサイトに来る前に「答えが出てしまう」状況が増えています。ここで引用されるかどうかが、今後のブランド露出に直結します。

• ゼロクリック検索の増加

  マップ、ナレッジパネル、AI回答だけで用が足りてしまい、クリックが発生しない検索が増えています。アクセス数だけをKPIにしていると、実態よりも成果が落ちたように見えるのが厄介なポイントです。

• 情報の矛盾がそのままリスクになる時代

  ローカルビジネスでは、Googleビジネスプロフィール、自社サイト、ポータルサイトで営業時間やメニューが少しでもズレると、AIが「存在しないメニュー」や終わったキャンペーンを平然と回答してしまいます。クレーム増加の原因が、実は情報設計の歪みだったという話は、各業界で共有され始めています。

この3つが同時に進んだ結果、「アクセスを増やすSEO」だけでは不十分になり、「AIに正しく理解されるための設計」としてのAIOが、マーケ責任者の必須テーマになっているのです。

まずは自社はAIO対策が必要かを見極める──マーケ責任者のための現状チェックリスト

「AI検索に聞かれているのに、自社だけ話題に上がらない」。この状態が続くと、どれだけSEOや広告に投資しても“指名なき指名検索”をごっそり取り逃がします。ここでは、今すぐ着手すべきかを3つの角度から絞り込みます。

AIO対策が急務な会社の共通点（AIで社名を出されない・誤情報が多い）

まず、次の3つを冷静にチェックしてみてください。

• Web検索では上位にいるのに、AI検索やAI Overviewsに社名がほぼ出てこない

• AIに質問すると、古いサービス名や終了済みキャンペーンがそのまま回答に残っている

• 比較記事ではよく取り上げられるが、AIのおすすめ一覧に自社だけ入っていない

この状態の企業は、情報そのものはあるのに「構造」と「整合性」が弱いケースがほとんどです。SEOで鍛えた記事はあるのに、FAQや仕様ページ、料金ページがバラバラに更新され、AIがどれを参照すべきか迷っているイメージです。

私の視点で言いますと、AIが引用する“元データの棚卸し”をしていない企業ほど、広告費を増やしているのに新規リードの質が下がる傾向が見られます。

AIO対策飲食店やローカルビジネスで見落とされがちなサイン

飲食店、美容院、整体などローカルビジネスは、検索エンジンとマップと口コミとAI回答が一体で評価されます。次の項目に1つでも当てはまれば、対処を急いだ方が良い状態です。

• Googleビジネスプロフィールと自社サイトで、営業時間や定休日が違う

• ぐるなびやホットペッパーなど外部サイトにだけ載っている「昔のメニュー」が放置されている

• AIに「エリア名＋ジャンル＋条件（個室、子連れ可など）」で聞くと、競合は出るのに自店は出ない

ローカルでは、MEOと情報更新の遅れが、そのままAIの誤案内に直結します。例えば、ランチ終了後もAIが「ランチやっています」と回答してしまえば、それだけでクレームと口コミ悪化の導火線になります。

AIO対策とはPCやネットワークの話ではなく自社の情報設計の話である

AIOという言葉から「PCの設定」「ネットワーク構成」を連想してしまう方もいますが、本質は情報設計とマーケティング戦略の再編です。社内のどの情報を、どのフォーマットで、どのチャネルに載せるかを設計し直すプロジェクトに近いイメージです。

役員会や社内説明の際は、次のような整理をすると伝わりやすくなります。

マーケ責任者がまずやるべきなのは、高価なツール導入ではありません。

• 公式サイト

• FAQやヘルプページ

• Googleビジネスプロフィールや主要ポータル

• 自社が管理するSNSやキャンペーンLP

これらに掲載されている「事実」の不整合を洗い出し、どこを“公式情報”とみなすかを決めることが、すべての出発点になります。ここが揃っていない状態でAI対応だけを進めると、誤情報をAIが増幅させるだけになり、現場の問い合わせ対応コストだけがじわじわ膨らむ結果になりやすいからです。

この章のチェックに複数当てはまるなら、すでにAI検索上では「存在はしているのに、選ばれない会社」になりつつあります。次のステップとして、SEOやMEOとの違いを整理しながら、どこから着手するかを戦略的に決めていく段階に入っていると考えてみてください。

SEO対策とAIO対策の本質的な違いを可視化する──評価軸とリスクの比較表

AI検索に主役を奪われつつある今、SEOだけを強化するのは、テレビCMに全予算を突っ込んでSNSを完全放置するのと同じくらい危うい状態になりつつあります。ここでは検索エンジンとAIの二重構造を整理しながら、どこに投資すると売上とブランドが守れるのかを言語化します。

検索エンジンとAIの評価ロジックの違い（検索エンジンと対話ツールの二重構造）

従来の検索エンジンは「ページ単位」で評価しますが、AIやLLMは「知識単位」で評価します。業界人の目線で整理すると次のような違いがあります。

私の視点で言いますと、ここを混同したままツールだけ導入しても、AIの回答欄に自社が出ないか、誤った形で出てクレームだけ増えるケースが非常に多いです。

SEOとAIO対策の違いを可視性・信頼指標・ゼロクリックという3軸で比較

マーケ責任者が投資判断で迷いやすいポイントを、ビジネス目線の3軸で並べます。

現場でよくあるのは、SEOだけを追い続けて「クリック数は維持できているのに問い合わせが減る」パターンです。AI Overviewsが上部を占有し、ユーザーがそこで悩みを解決してしまうため、回答欄に自社の視点をどう載せるかが新しいKPIになります。

AIO対策とAEOとGEOとLLMOの違いをビジネス目線で解説する

用語が増え過ぎて混乱しやすいので、「どの予算をどこに割り振るか」という観点で整理します。

ローカルビジネスの場合、GEOやMEOだけに投資していると、マップ上では上位なのにAIへの回答では別の店が推奨されるという「評価の二重構造」が起きます。逆にBtoBのリード獲得では、LLMOのセミナーや本を片手に個別最適を追う前に、自社サイトとFAQとGoogleビジネスプロフィールを同じストーリーで設計することが先です。

この章を踏まえて次のステップでは、実際にどの情報から棚卸しし、どの順番で施策に落としていくかを4ステップで分解していきます。

AIO対策のやり方を4Stepで分解する──ツールより先にやるべき情報の棚卸し

AI検索で“無視される会社”から“指名される会社”に変わるかどうかは、派手なツールではなく、地味な情報整備で決まります。ここでは現場で実際に成果が出ている進め方を4Stepに分解します。私の視点で言いますと、この4Stepを外すと高価なサービスを入れても露出は安定しません。

Step1：自社サイトとFAQとGoogleビジネスプロフィールの事実を揃える

最初の一手は「何を発信するか」ではなく「何が事実か」を揃えることです。

代表的にズレやすいポイントは次の通りです。

• 会社概要・住所・電話番号・営業時間

• 料金体系やキャンペーンの有無

• サービス名やメニュー名、対応エリア

• FAQの回答内容と最新の業務フロー

飲食店や美容院では、Googleビジネスプロフィールと自社サイト、ポータルサイトで営業時間とメニューがバラバラなことがよくあります。この状態でAIが要約すると、存在しないメニューや終了済みキャンペーンが「おすすめ」として紹介され、クレームの温床になります。

次のチェック表を使い、一度“棚卸しプロジェクト”として時間を確保するのがおすすめです。

「どこを正とするか」を経営と現場で合意し、変更フローまで決めておくと、後の運用コストが大きく下がります。

Step2：AIが読み取りやすい構造とスキーマを設計する（FAQやHowToの整備）

次に、同じ情報を「AIが読み取りやすい形」に変えます。ポイントは構造化と意図の明示です。

• 質問と回答を1セットで整理したFAQページを用意する

• 手順がある内容はHowTo形式で「手順1→2→3」と分解する

• 構造化データ（FAQPage、HowTo、LocalBusinessなどのスキーマ）を実装する

• 見出しタグでトピックを階層化し、1ページ1テーマを徹底する

コールセンターを持つ企業では、FAQを闇雲に量産した結果、古い情報がAIに拾われ続けたケースが複数あります。FAQは「増やす」のではなく、「整理して構造化する」ことがAI対応の近道です。

Step3：E-E-A-Tを強化するためのファクトチェックと引用元戦略

AIは「どの情報を信用してよいか」を判断するために、出所と一貫性を重視します。そこでE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識した情報設計が欠かせません。

• 数値や実績は、公開済みの一次情報（決算資料、公式発表、統計データ）に基づかせる

• 専門的な主張には、業界団体や公的機関、一次調査レポートへのリンクを併記する

• 監修者や執筆者のプロフィールを明記し、専門分野をはっきり書く

• 古い記事やFAQは「更新日」と「変更内容」が分かる形で管理する

業界内では、FAQの裏取りを軽視した結果、AIが古い仕様を最新情報として回答し、問い合わせコストが急増した例が共有されています。AIに引用される前提で、どのページを“信頼できる公式情報”として育てるかを設計することが重要です。

Step4：AIO対策スコアやVisibilityScoreのような指標を使いPDCAを回す

最後に、やりっぱなしにせず「どれだけAIに拾われているか」を計測します。ここで役立つのが、AI検索向けの可視性を数値化する指標です。代表的な見方は次の3つです。

• AI検索やAIOverviewsにおける表示回数と掲載ポジション

• 自社名・サービス名が含まれるクエリでの回答内引用回数

• その回答からサイト・マップ・電話への流入（ゼロクリック含む）

この指標を月次のマーケ会議の議題に組み込み、SEOや広告の数字と同じテーブルで管理する企業ほど、AI時代の検索変化にスムーズに対応できています。ツール導入はこの4Stepを回すための“最後のピース”として位置付けると、投資対効果を見誤りにくくなります。

やってはいけないAIO対策実例集──業界で実際に起きたトラブルと素人が見落とす落とし穴

AI最適化は「やれば伸びる魔法」ではなく、「やり方を間違えると静かに信用を溶かす領域」です。ここでは、現場で本当に起きている失敗パターンを3つに整理します。どれも、マーケ責任者が指示を出す前に必ず押さえておきたいポイントです。

ツールだけ導入してFAQを量産しAIに誤情報を拡散されたケーススタディ

よくあるのが、AIライティングツールとFAQ管理ツールだけを一気に導入し、「まずは量だ」と数百件のFAQを一気に公開してしまうパターンです。

起きやすい問題は次の通りです。

• 旧キャンペーンや廃止サービスのFAQがそのまま残る

• 社内の誰も内容レビューをしていない

• コールセンターとWebサイトの回答がズレたままになる

この状態でAIが回答を生成すると、古いFAQを“公式情報”として引用し続ける事態になります。結果として、クレームや問い合わせが増え、現場が疲弊します。

原因を整理すると、次のような構造です。

ツール導入前に「何を消すか」「誰が最終確認するか」という設計をしていないことが、根っこにある問題です。

SEOが弱いのにAIO対策だけを強化しようとして空振りする逆効果パターン

検索エンジンでの流入が十分でないのに、AI向け最適化だけを進めてしまう企業も少なくありません。

• そもそも自社サイトのコンテンツ量が少ない

• 被リンクやブランド指名検索がほとんどない

• 検索エンジンでの評価が安定していない

この状態でAI向け施策に投資しても、AIが参照できる一次情報の“母数”が少なすぎるため、露出は伸びにくくなります。

優先度のイメージは、次の順番で考えると整理しやすくなります。

1. SEOとMEOで「公式情報の土台」を作る
2. FAQやHowToで、よく聞かれる質問を構造化する
3. そのうえでAI向けの最適化やLLMO施策に広げる

私の視点で言いますと、SEOやローカルSEOが弱い状態でAI最適化にだけ予算を振るのは、基礎体力がないチームが戦略会議ばかりしているようなもので、現場ではほぼ成果を感じられません。

AI対策の名目で機械的な文章を増やしユーザー体験と検索エンジン評価を同時に落とすリスク

「AIに好かれるにはテキスト量だ」と誤解し、機械的な文章を量産するケースも危険です。

起こりがちな症状は次の通りです。

• 同じ内容を言い回しだけ変えたページが乱立する

• 専門家の名前も体験も出てこない、薄い記事が増える

• FAQが細切れになり、ユーザーが欲しい回答にたどり着けない

検索エンジン側もAI側も、ユーザーの課題解決に直結しないテキストには価値を置きません。結果として、

• ページ滞在時間の低下

• 直帰率の悪化

• ブランドへの信頼感の低下

が同時に進みます。AI最適化のつもりが、SEO評価もユーザー体験も一緒に落としてしまう典型パターンです。

避けるための最低ラインとして、次のチェックをおすすめします。

• その文章は「どの質問」に答えているかが明確か

• 誰の知見をベースにしているかが伝わるか

• 既存ページで答えられる内容を重複していないか

AIに合わせる前に、人間のユーザーに誠実かどうかを問い直すことが、結果的にAIにも評価されやすいコンテンツにつながります。

AIO対策費用とAIO対策会社の選び方──LLMO対策会社との違いと相場の考え方

AI検索が当たり前になる時代に、「いくら払えば、どこまでやってくれるのか」が分からないまま契約してしまう企業が少なくありません。ここでは、費用感と会社選びを“経営判断レベル”で整理します。

AIO対策費用が高くも安くも見える理由（作業範囲と調査力と実装力の内訳）

費用がブレる最大の理由は、同じ「最適化支援」でも、やっている中身がまったく違うからです。

代表的な作業範囲を分解すると、次の3層になります。

• 上流の調査・分析・戦略設計（検索行動・AI回答の実態調査、KPI設計）

• 中流の情報設計とコンテンツ制作（FAQ・HowTo・商品情報の再構成）

• 下流の実装と運用（スキーママークアップ、Googleビジネスプロフィール更新、モニタリング）

実務では、この3層のどこまでを1社が担うかで料金が大きく変わります。ざっくりイメージをまとめると次のようになります。

検索エンジンやAIの仕様は頻繁に変わるため、「単発リニューアルで永遠に安心」という世界ではありません。継続モニタリングと改善を含むかどうかも、費用を左右する重要ポイントです。

AIO対策会社とLLMO対策会社を比較するときのチェックリスト

AI Optimization寄りの会社と、LLMO導入や社内活用に特化した会社は、守備範囲が微妙に違います。混同して選ぶと、成果指標がズレたまま半年過ぎてしまうこともあります。

比較の軸は、最低でも次を押さえておきたいところです。

• 対象領域

  • AI検索結果やAI Overviews・マップ・口コミを含む「外向きWeb」の最適化か
  • 社内ナレッジや社内用ChatGPT設計など「内向きLLM活用」か

• 成果KPI

  • オーガニック流入、問い合わせ、来店数、ブランド指名検索などを明示しているか

• 調査の深さ

  • キーワード順位だけでなく、AIの回答欄や引用元データまでモニタリングしているか

• 情報設計力

  • FAQや商品情報を「AIが理解しやすく、かつ人にも読みやすい形」に再設計した実績があるか

業界人の目線で言うと、AI検索の画面キャプチャだけを成果報告にし、本当の売上やリード数に触れないレポートは要注意です。

コンサルティングと制作と調査会社それぞれに向く企業タイプと依頼の仕方

どのタイプの会社に依頼するかは、自社の体制とKPIで決めるのが最も合理的です。私の視点で言いますと、次のマッチングを意識しておくと判断が早くなります。

ローカルビジネスや飲食店では、Googleビジネスプロフィールや口コミサイトの運用も絡むため、マップやMEOと一体で支援できる会社の方が実務は回しやすくなります。SEOだけ、AIだけ、といった縦割りではなく、「検索結果・AI回答・マップ表示」を一つのユーザー体験として設計できるパートナーかどうかを見極めることが、ゼロクリック時代を勝ち抜く近道になります。

飲食店やローカルビジネスのためのAIO対策とMEOとGEOのリアルな関係

AI検索とマップ検索の時代は、「おいしい店」より先に「情報が整っている店」が勝ちやすい時代です。味やサービスに自信があるお店ほど、情報設計で損をしているケースを現場で見かけます。ここでは飲食店や美容院などローカルビジネスが、AIとマップと口コミで“別人のような評価”にならないための実務に踏み込みます。

AIO対策飲食店で起きやすい営業時間とメニューの食い違い問題

AIが参照するのは、公式サイトだけではなくGoogleビジネスプロフィール、ポータルサイト、口コミサイトの全てです。ここに矛盾があると、「存在しないランチ」「終了したコース」をAIが平然とおすすめしてしまいます。

典型的なパターンを整理すると、次の3つに集約されます。

• Googleビジネスプロフィールだけ営業時間を更新して、自社サイトと食べログが昔のまま

• メニュー改定をPOSには反映したが、PDFメニューとInstagramのハイライトが古い

• 予約サイト限定コースが、今は提供終了なのにページだけ残っている

この状態で「渋谷 イタリアン 誕生日 コース」といった検索が行われると、AIは古いコース名や価格を拾ってしまい、来店後のクレームやキャンセルにつながります。私の視点で言いますと、ローカルビジネスのAI最適化は難しい施策よりも「情報の賞味期限をそろえる運用」が8割を占めます。

MEOとGEOとAIO対策が交差する地点で起きる評価のズレとその防ぎ方

MEOはマップ上の露出、GEOは位置情報を加味した広義の検索最適化、AIの最適化はその両方の“情報源の質”を見ています。3つの評価がズレると、次のような歪な状態になります。

防ぎ方のポイントは、評価主体ごとにKPIを分けて、しかし「元データのマスタ」は1つにまとめることです。

• マップ用の情報はGoogleビジネスプロフィールをマスタにする

• メニューや料金は自社サイト内の「公式メニューページ」を唯一の正と決める

• 予約可否やキャンペーン情報は、予約サイトではなく自社サイトを基準に更新する

AIやLLMは、このマスタ情報と周辺の口コミ・ブログを組み合わせて回答を生成します。MEOだけを代理店任せにし、サイト側の情報設計がバラバラなままだと、どれだけクチコミが増えてもAI側の評価は上がりません。

Googleビジネスプロフィールと自社サイトと口コミサイトを連携させる実務的ポイント

ローカルビジネスが今すぐ見直すべきは、「どこを直すか」ではなく「どの順番でそろえるか」です。現場で結果が出やすかった手順を、実務フローに落とします。

1. 公式情報の棚卸しリストを作る

• 営業時間と定休日

• 住所、電話番号、駐車場情報

• メニュー名、価格、コース内容

• 支払い方法、チャージ料、キャンセルポリシー

2. 優先度順に“公式の置き場所”を決める

• 営業時間、住所、電話番号: Googleビジネスプロフィールと自社サイトの店舗ページ

• メニュー、コース: 自社サイトのメニューページ

• キャンペーン: 自社サイトのニュースかブログ

3. 口コミサイトとの連携ルールを決める

• メニューチェンジ時に、食べログやホットペッパーのプランも同時更新

• 終了したコースは、予約サイトから「削除」または「非公開」にする

• 大きな変更時は、Googleの投稿機能でAIに見つけさせる入口を作る

この運用を続けるだけで、AI検索での回答文から「古い写真」「消えたメニュー」が減り、来店後のギャップが目に見えて減っていきます。情報の一貫性は、SEOやMEOの順位だけでなく、AIがその店を安心して推薦できるかどうかを左右する“信用スコア”のような役割を果たします。ローカルビジネスがAI時代の波に乗るか、情報のほころびで評価を落とすかは、この地味な連携作業にかかっています。

3ヶ月でAIO対策最適化の土台を作るロードマップ──SEOとMEOを統合した実践ステップ

AI検索に無視されるか、指名され続けるかは、この3ヶ月の動き方でほぼ決まります。SEOとMEOをバラバラに運用している企業ほど、ここを「再設計プロジェクト」として一気に進めた方が成果が出やすいです。

1ヶ月目：現状調査と情報設計（検索とAIとマップの表示状況の棚卸し）

最初の1ヶ月は、手を動かす前に徹底的な棚卸しを行います。ここをサボると、AIが古いFAQやバラバラな店舗情報を拾い続ける状態から抜け出せません。

主に見るのは次の3画面です。

• 通常の検索結果（SEO）

• AI Overviewsや対話型AIの回答欄

• GoogleマップとGoogleビジネスプロフィール（MEO・GEO）

この3つを縦に並べて、社名・ブランド名・主要サービス名・店舗名で表示内容を洗い出します。

この棚卸し結果をもとに、「どの情報を正」とするか、情報設計の方針を決めます。ここで決めた基準が、2ヶ月目以降のコンテンツとスキーマの土台になります。

2ヶ月目：コンテンツとFAQとスキーマの実装と社内フロー構築

2ヶ月目は、AIと検索エンジンの両方にとって読みやすい構造に作り替えていきます。

優先するのは次の4つです。

• サービス概要ページと料金ページの整理

• よくある質問の再設計（FAQページと構造化データ）

• 店舗情報ページとGoogleビジネスプロフィールの同期

• 変更が発生したときの社内連絡フローの整備

特にFAQは、「問い合わせで本当に聞かれている内容」と「AIが拾ってほしいキーワード」を両立させることがポイントです。FAQ管理ツールを先に入れて量産した結果、古い回答が延々とAIに引用されるケースも現場では珍しくありません。

このタイミングで、FAQスキーマやHowToスキーマを導入し、AIと検索エンジンの両方に構造を明示します。同時に、営業時間や料金変更があったときに、サイト・マップ・ポータルを同時更新するフローを紙1枚で決めておくと、のちの誤情報リスクが激減します。

3ヶ月目：AIO対策スコアと検索クエリのモニタリングとチューニングの仕組み化

3ヶ月目は、作った仕組みを数字で回す段階です。ここで「やり切り」で終わるか、「仕組み」として定着させるかで、1年後の差が大きく開きます。

見るべき指標は大きく3つに絞ります。

• 指名検索（社名・ブランド名）のクリック率と掲載内容の変化

• AI Overviewsや対話型AIでの言及内容（誰のサイトが引用されているか）

• Googleビジネスプロフィールの閲覧数・経路案内・電話タップ数

これに加えて、AIO関連の可視化ツールやVisibilityに近い指標が取れるツールを使い、AI回答欄での露出傾向を月次でモニタリングします。

私の視点で言いますと、この3ヶ月は「AI時代の名刺を作り直す期間」と捉えるのがしっくりきます。見込み顧客がどの画面から入ってきても、同じ情報と同じメッセージで迎えられる状態を作れれば、SEOとMEOとAIOの投資は一本の線で回り始めます。

経営と現場をつなぐAIO対策の考え方──宇井和朗という事業家目線の視点から学べること

「AIに嫌われた瞬間、見込み客の頭の中から会社ごと消える」時代になりつつあります。
SEOやMEOに投資してきた企業ほど、この変化を甘く見ると痛みが大きくなります。

ここでは、経営と現場を同じ地図の上に乗せるための考え方だけに絞って整理します。

売上と採用とブランドを一貫させるためのSEOとMEOとAIO対策の優先順位

まず押さえたいのは、「どのチャネルから集客しても、AIが読む“会社の人格”は一つ」という前提です。

優先順位は次のように組み立てると迷いが減ります。

ポイントは、SEOとMEOで「売上を作る導線」を固めてから、AIがその情報を誤解なく引用できる状態に再設計することです。
集客の土台が弱い段階でAI向けだけを最適化しても、AIが拾う材料が乏しく、社名すら出ないケースを多く見かけます。

中小企業がAIO対策最適化に手を出す前に決めておくべきKPIと判断基準

中小企業が迷子になる原因の多くは、「KPIが検索エンジン寄りのままAI時代に突入している」ことです。
着手前に、最低限次の3つを数字で定義しておくことをおすすめします。

• SEO起点の月間リード数・来店数

• 自社名やブランド名を含む指名検索数

• AI検索や対話ツールでの自社言及の有無（社内での定点チェック）

ここで大事なのは、AI上の露出を「ゴール」にしないことです。
KPIはあくまで売上・採用・ブランド指名に紐づけ、AI上の可視性は「それを押し上げる中間指標」として位置づけます。
AIの画面キャプチャだけを成果報告にしてしまうサービスに、経営目線では要注意です。

Web制作8万社以上に関わる中で見てきた伸びる会社の情報発信と埋もれる会社の違い

私の視点で言いますと、AI時代に伸びる会社と埋もれる会社の差は、技術よりも「情報の約束の守り方」にあります。

伸びる会社の共通点は次の通りです。

• 自社サイト・Googleビジネスプロフィール・主要ポータルで、営業時間や料金、サービス内容の表記を揃えている

• FAQや採用ページに、現場のリアルな会話や質問を反映している

• 変更点を更新する担当とフローを決め、古い情報を速やかに消している

一方で、埋もれる会社は、
「SEOは制作会社」「マップは店舗」「求人は人事」「AIはツールベンダー」とバラバラに任せ、
その結果、AIがどの情報を信じてよいか判断できない状態を自ら作っています。

特にローカルビジネスでは、
Googleビジネスプロフィールの営業時間と自社サイトの記載が食い違っただけで、
AIが「もうやっていないメニュー」「終了したキャンペーン」を平気でおすすめする現場を見てきました。

経営と現場をつなぐAIO戦略とは、
難しい技術を増やすことではなく、「会社として何をどう約束するか」を一枚の情報設計図にまとめ、その通りにWebとAIの世界へ出すことです。
この設計図を持てるかどうかが、今後5年の売上とブランドの差を静かに分けていきます。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

ここ数年、経営者やマーケ責任者から「AIの回答で競合ばかり出てきて、自社名が一切出ない」「AIに営業時間や料金を間違って出されてクレームになった」という相談が急増しました。SEOやMEOにはしっかり投資しているのに、AI検索やAIOverviewsでは存在しないかのように扱われる。現場で実際にその画面を一緒に確認すると、ほとんどのケースで「情報の設計」と「見せ方」がズレていました。

私自身、創業から売上を伸ばしていく過程で、検索やマップ、SNS、そして今はAI検索まで、一貫した情報発信の重要性を痛感してきました。8万社以上のWeb制作・運用に関わる中でも、AIO対策を意識せずにツールだけ導入し、FAQ量産で誤情報をばらまいてしまった例を複数見ています。

この記事では、そうした現場でのつまずきを踏まえ、経営と現場の両方が「なぜ今AIO対策が必要なのか」「3ヶ月でどこまで整えるべきか」を同じ目線で判断できるように整理しました。AI検索時代に、せっかくの投資や努力を目減りさせないための“実務で使える設計図”として活用してもらえれば幸いです。