SEOとAI検索対策はどう違う？中小企業が役割を分けて考えるポイント

「SEOは続けた方がいい？ それとも、AI検索対策に切り替えるべき？」。新しい言葉が増えると、何から手を付ければよいか迷いますよね。まずは、どちらか一方を選ぶ必要はありません。お客さまが検索結果から自社を見つける場面と、AIの回答で自社を知る場面を、それぞれ考えてみましょう。

入口は違っても、正しい会社情報や分かりやすいサービス案内が必要な点は共通です。この記事では、SEOとAI検索対策で何を確かめるのかを整理します。支援会社の提案を読むときや、社内で担当を決めるときにも使える考え方です。略語を覚えることより、自社のお客さまに必要な情報が届いているかに目を向けてみてください。

SEOは、検索から必要なページへ案内する取り組み

SEOはSearch Engine Optimizationの略です。検索エンジンを使う人に、必要なページを見つけてもらうための取り組みを指します。キーワードを記事に入れるだけではありません。ページの内容や構成を分かりやすくすること、情報を読み取りやすくすること、検索結果に何が表示されるかを確かめることも含みます。

例えば、自社のサービス名で検索した人が、今のサービス案内へ進めるでしょうか。悩みや課題から探している人には、それに答えるページが必要です。検索結果を開き、古い料金表に着いたり、相談先が見つからず戻ったりしないか、一度お客さまのつもりでたどってみてください。順位だけでは見えなかった、ページ同士のつながりにも気付きやすくなります。

SEOで見るべき点は、検索サービスの仕様やサイトの内容によっても変わります。支援を依頼するときは「どの検索結果を見て、何を改善し、どの数字で確かめるのか」を聞いてみましょう。AI検索が話題になったからといって、従来の検索がなくなったわけではありません。「もうSEOは不要」と、まとめて結論を出さなくて大丈夫です。

AI検索対策では、回答の中の説明も確かめる

生成AIに質問すると、リンクの一覧だけでなく、文章でまとめた回答が返ってくることがあります。そこで自社がどんな会社として紹介されるか、サービスの説明は合っているか、どの情報が参照されているか。AI検索対策では、こうした回答の中身にも目を向けます。会社名が出るかどうかだけでは、十分に確認できません。

例えば、相談先を探している人に自社が紹介されても、対応地域やサービスの範囲が違っていれば、行き違いにつながります。一方で、一度の回答に会社名が出なかっただけで「すべてのAIに認識されていない」とは言えません。利用するサービスや質問文、検索機能を使うかどうかによって、回答の条件が違うからです。

回答を読むときは、まず会社名とサービス名、対応地域、利用条件に目を通します。気になる説明があれば、回答に示されたページと現在の公式案内を読み比べましょう。参照先を開けなかった箇所は、判断を保留しておきます。なお、画面に出た回答から、AIが内部で何を学習しているかまでは分かりません。調べた質問と日時も残すと、後で同じ場面を見直せます。

AEO・GEO・LLMO・AIOは、作業内容とセットで読む

AI検索の提案書では、AEO・GEO・LLMO・AIOといった略語を見かけます。ただ、業界全体で統一された四つのメニューではありません。同じ言葉でも、説明する人やサービスによって作業の範囲が重なることがあります。ここでは大まかな意味を押さえ、契約するときは具体的な作業まで確かめましょう。

お客さまの質問に直接答えられるページかどうか。その観点で使われるのがAEO（Answer Engine Optimization）です。例えば「どの地域に対応していますか」と知りたい人が、サービスページですぐ答えを見つけられるようにします。FAQも一つの方法ですが、質問と答えを並べるだけで、必ずAIの回答に採用されるわけではありません。

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIの検索や回答で、自社の情報がどう扱われるかに目を向ける考え方です。例えば「対応地域が正しく説明されているか」「公式ページが情報源に挙がっているか」を見ます。説明文を追加する提案なら、何を直し、どの質問で結果を確かめるのかまで聞くと、作業をイメージしやすくなります。

LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、大規模言語モデルを使うサービスを対象にした言葉です。名前だけでは、サイトの文章を直すのか、AIの回答を調べるのかが分かりません。「自社ページの編集ですか。それとも回答の調査ですか」と聞いてみましょう。サイトを直す作業が、そのままモデルの内部学習を直接変える作業になるわけではありません。

「AIO対応」と書かれた提案書は、何を指すか尋ねるところから始めましょう。AI OptimizationとしてAIへの対応全般を指す場合も、GoogleのAI Overviewsを指す場合もあります。見積書には、対象のサービス、実施する作業、受け取れる納品物を書いてもらうと比較しやすくなります。ここまでの略語は、いずれも掲載や推薦を保証する名前ではありません。

公式情報は共通で整え、結果は別々に見る

例えば、サービスの料金を変更した場面を考えてみましょう。まず公式ページの金額と適用条件をそろえます。そのうえで、検索から古い料金表へ進んでいないか、AIが以前の金額を答えていないかを調べます。担当者への依頼も「料金を直しました」だけでなく、この二つを添えると具体的です。公式情報を整える作業は共通でも、見る場所は違います。

更新後の経過を追うなら、ページを直した日と、検索結果やAIの回答を見た日を残しておきます。説明が変わっていなければ、どのページや回答に古い案内が残っているかを共有できます。一度の修正で両方の表示がすぐ変わるとは限らないため、修正した事実と、その後に見えた結果を並べて読む形です。

その先の成果を見るには、サイトへの訪問や問い合わせの記録も必要です。検索順位が上がった、AIに会社名が出たという結果だけでは、相談が増えたとは言えません。料金の案内を見て相談した人がいるか、受付で流入元を把握できているかなど、手元で追える情報を使いましょう。まだ計測していない数字は、成果がゼロとも増えたともせず、未計測として扱います。

支援会社には、略語より「何をしてくれるか」を聞く

「GEO対策込み」という名前だけでは、どこまで頼めるか分かりません。対象のAIや検索サービスは何か、どんな質問で調べるか、情報源をどう確認するか。さらに、公式ページの修正や、修正後の再確認まで含むかを聞きましょう。自社で行う作業と並べてみると、同じ作業への二重対応や、誰も担当していない部分に気付きやすくなります。

受け取るものも、具体的に確かめておきたいところです。調査結果の一覧なのか、事実と仮説を整理したレポートなのか、改善案まであるのか。ページの修正作業や継続的な確認に別料金がかかるなら、その条件も確認してください。似た名前のサービスでも、調査・改修・運用のすべてが同じ契約に含まれるとは限りません。

「確実にAIへ推薦させる」「すべてのAIで正しく表示させる」と説明された場合は、何を根拠に、どの範囲を保証するのかを尋ねましょう。特定の質問で実際に確認できた結果と、今後のあらゆる質問への回答は別です。実績の説明を読むときも、どのサービスで、どんな条件で調べた結果なのかを見ると、判断しやすくなります。

まずは、お客さまの一つの行動から考える

最初は「取引先が会社情報を確認する」「新規のお客さまが相談先を比べる」など、一つの場面を選んでみてください。そこで公式サイトに必要な説明は何か。検索結果では何を確かめるか。AIの回答では何を確かめるか。この順に書き出すと、担当者や支援会社とも話を進めやすくなります。いきなりすべてを調べようとしなくても構いません。

社内で担当を決めるなら、まずこの一つの場面を共有してみましょう。営業はよく聞かれる質問を挙げ、WEB担当は案内先のページを探し、必要に応じて支援会社へ調査を相談する。自社で進められる部分と依頼したい部分が見えてきます。提案書を読み直すときにも、名前の新しさより、今のお客さまの疑問に答える作業かどうかを軸に選べます。