Google検索のAI概要やChatGPTの普及により、ウェブサイトの集客環境は劇的な変化を遂げています。従来のSEO対策だけでは通用しない「ゼロクリック」時代の到来に対し、サイト運営者はどう立ち向かうべきでしょうか。本書は、2026年時点の最新トレンドに基づき、AI検索最適化（AIO）の全体像を整理した実務ガイドです。AIに情報を正しく理解させるLLMO、回答として抽出されやすくするAEO、そして生成AIに引用されるためのGEOといった新しい概念を、図解を交えて分かりやすく解説します。また、新プロトコル「llms.txt」の活用法など、次世代のスタンダードについても網羅的に触れています。コンテンツの作り方から構造化データの重要性まで、AI時代の情報発信に不可欠な知識を凝縮した一冊です。これからのウェブ戦略を再構築したいすべての担当者におすすめします。
【目次】
はじめに
第1章 AI検索で何が起きているのか
第2章 検索最適化の変遷
第3章 LLMO：AIに理解される構造
第4章 AEO：回答に選ばれる書き方
第5章 GEO：AIに引用される条件
第6章 llms.txt：新しいプロトコルの可能性と限界
第7章 効果をどう測るか：AI検索時代の計測と観測
おわりに
参考文献
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1.1 初期のSEOで使われた手法
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1.2 ゼロクリックとは何か
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1.3 ゼロクリックがもたらす変化
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1.4 ビジネスサイドの問題点
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1.5 情報が消費される場所の変化
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2.1 検索エンジンとSEOの誕生
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2.2 SEO業者の登場とビジネス化
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2.3 コンテンツSEOへの進化
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2.4 検索結果そのものが回答になる
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2.5 AI検索の登場と構造変化
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2.6 最適化の対象はどこにあるのか
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2.7 AIO（AI Optimization）とは
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2.8 LLMO：AIに「理解」されるためのインプット最適化
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2.9 GEO：生成回答における「可視性」を高める最適化
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2.10 AEO：直接的な回答として利用されやすくする最適化
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2.11 Googleの公式見解：「生成AI検索への最適化もSEOである」
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5.1 GEOとは何を指すのか
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5.2 外部評価とサイテーションの役割
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5.3 比較文脈における情報の整備
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5.4 リスト形式と再利用されやすい情報
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5.5 レビューと具体性のある情報
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5.6 プラットフォームごとの違い
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5.7 SEOとの関係
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5.8 エンティティーとWikidata
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5.9 研究動向との整合性
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5.10 本章のまとめ
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6.1 llms.txtとは何か
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6.2 robots.txtとの違い
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6.3 なぜこのような仕組みが提案されたのか
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6.4 現状の課題と限界
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6.5 実務としてどう扱うべきか
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6.6 今後の見方
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