AEO（Answer Engine Optimization）の定義と基本

AEOの定義（略称と意味）

AEOは“Answer Engine Optimization”の略です。意味はシンプルで「AIがまとめる検索の答えの中で、あなたのページを根拠として紹介してもらうための最適化」です。

従来の検索は“青いリンクの並び”が中心でしたが、今は質問に対してAIが要点をまとめ、その下に参考リンクを置く場面が増えています。AEOはこの“答えの面”で選ばれるための、書き方と見せ方の工夫です。

この考え方は難しくありません。読者が知りたいことを短くはっきり書き、その近くに要点と詳しい説明、根拠となる情報源を置く。AIにも人にもわかりやすい形にすることが、AEOの出発点です。

AEOで得られる効果（“被引用”という新しい入り口）

AEOの一次効果は「被引用が増えること」です。被引用されると、従来の順位クリックだけでなく、AIの答えからも訪問が生まれます。

短期は「どの面で何回引用されたか」「引用からのクリック数」を確認し、中期は「社名・サービス名での指名検索の増加」を見ます。検索の入口が広がるため、流入の取りこぼしを減らせます。

AEOを始めるページの選び方

まずは“よく聞かれる質問”に答えるページから始めます。例として「申し込みの流れ」「料金の考え方」「トラブル時の対応」などは、結論・要点・詳説を置きやすく、引用に向きます。同じ型で3〜5本を並行して作ると、どの言い回しや段落が拾われやすいか傾向が見え、改善の回転が速くなります。

出典：Google Search Central「AI features and your website」

SEOとAEOの違い（土台と狙いどころ）

SEOの基本（検索に正しく載るための基礎整備）

SEOは「検索に正しく載り、見つけてもらいやすくするための基本作業」の総称です。技術要件（クロール・インデックス・モバイル対応）、スパム回避、読みやすい構成といった“土台”を整えることが中心です。土台が崩れていると、良い記事でも結果が出ません。まずはここを揃えます。

AEO（Answer Engine Optimization）の役割（回答内の引用を狙う）

AEOはSEOの代わりではありません。SEOが「表示とクリック」を磨くのに対し、AEOは「AIが作った答えの本文や参考リンクに載ること」を狙います。したがって、ページの冒頭近くに「短い結論」「要点の箇条書き」「詳しい説明と根拠」を並べ、AIが“答えの核”を抜き出しやすい骨格にします。

SEO×AEOの併走方法

進め方の順番は「①SEOの土台を整える → ②AEOの“答え型”で冒頭を強くする」です。Search EssentialsとSEOスターターガイドの基本を踏まえつつ、AEOで“引用されやすい段落”を増やします。両輪で取り組むことで、順位と被引用の両方の導線を確保できます。

出典：Google Search Central「Search Essentials」
出典：Google Search Central「SEO Starter Guide」

AEO（Answer Engine Optimization）が必要になった背景

GoogleのAI Overviews／AI Modeの今

Googleは複雑な質問に対し、AIが要点をまとめ、その近くに複数のリンクを並べる面を提供しています。公式ガイドでは「AIの面でもSEOのベストプラクティスは有効」と明言されており、やるべきことは大きく変わりません。短く明確な説明や手順、注意点など“要約しやすい形”が特に拾われやすい傾向にあります。

BingのCopilot Searchと“出典リンク”の明示

BingのCopilot Searchは、生成した回答と一緒に参照したページを明示する設計です。出所が見える前提なので、一次情報や公式資料に結びつく書き方・導線づくりが効果的です。表や比較のように“拾いやすいパーツ”を持つページは、扱われやすくなります。

PerplexityのPublisher連携という選択肢

Perplexityは当初から回答に出典を添える文化を持ち、Publisher Programを通じた連携も進めています。単一の検索面に依存せず、複数の“答えの面”で被引用を取りにいくことが、結果として安定した露出につながります。

出典：Google Search Central「AI features and your website」
出典：Bing Search Blog「Introducing Copilot Search in Bing」
出典：Microsoft 公式ブログ「Your AI Companion」
出典：Perplexity「Introducing the Perplexity Publishers’ Program」

引用されやすいAEO（Answer Engine Optimization）の書き方

最初に結論、次に要点、最後に詳しい説明の流れ

記事の冒頭で「この質問の答えは〇〇です」と結論をはっきり書きます。すぐ下に3〜5個の要点を箇条書きにし、続けて詳しい説明・具体例・注意点を置きます。この三段の流れにすると、AIは結論と要点を拾いやすく、読者も理解しやすくなります。長い説明は段落を分け、見出しで迷子にさせないことが大切です。

「定義→数字→根拠」で組み立てる

見出し（H2/H3）は「〜とは」「〜の手順」「〜の比較」といった用件が伝わる書き方にします。本文は“最初に定義（結論）→次に数字や事例→最後に根拠や注意点”の順で揃えます。順番を固定すると、読み手にも機械にも親切で、要約時の取りこぼしを減らせます。用語や数値の表記はサイト内で統一しましょう。

表・図・注意点・更新日の見せ方

表や図にはタイトル・単位・出所を必ず付けます。本文と同じ言葉でタイトルをつけると、何を示しているか一目でわかります。注意点は箇条書きで「どうすべきか」を書きます。記事末尾に更新日と変更点を入れておくと、引用側の信頼が上がります。FAQやHowToの露出仕様は過去に変更があるため、本文の作りで勝つ発想が安全です。

出典：Google 検索セントラル「Changes to HowTo and FAQ rich results」

AEOの実装と運用（最初の90日ロードマップ）

0–30日：テーマ選定と“答え型”テンプレ作成

最初の1か月は、被引用の核になりそうなテーマを3〜5本に絞ります。各記事で「結論→要点→詳説→根拠リンク→関連ページ」の“答え型テンプレ”を共通化し、冒頭に小さな要約カードを置きます。既存記事の冒頭だけ整える施策も有効です。用語の表記・数値の出所・更新日を揃えておくと、後の検証がスムーズです。

31–60日：構造化データと技術健全性の確認

ページの目的に合う構造化データ（FAQ／QAPage／Productなど）をJSON-LDで実装します。必ず“ページに実際に書いてある情報だけ”をマークアップします。Search Consoleの拡張レポートやRich Results Testで警告・エラーを潰し、モバイ

ル表示やクロールの問題も同時に点検します。会社・サービス情報はOrganizationで正規化し、sameAsで公式プロフィールへつなげます。

61–90日：被引用の観測と差分改善

週次で“被引用サマリー”を作り、どの段落・表現・図表が拾われやすいかを観察します。弱い記事は、冒頭の結論を短く明確に書き直し、要点や図表の再設計を行います。

KPIは「被引用数（面×回数）」「引用からのクリック」「指名検索の増加」をセットで確認。単一の面に依存せず、複数の回答面を取りに行くのが安定策です。

出典：Google Search Central「Search Essentials」
出典：Google Search Central「SEO Starter Guide」
出典：Google「AI features and your website」

まとめ：AEO（Answer Engine Optimization）の要点整理

AEOは「AIが作る検索の答えの中で引用してもらうための整え方」です。基本はシンプルで、冒頭に明確な結論、その直後に要点、続けて詳しい説明と根拠を置く。

構造化データは目的に合わせて最小限を正しく入れ、Search Consoleで崩れを早めに直す。まずは3〜5本を同じ型で作り、90日で観測と改善のループを回す。順位だけに頼らず、被引用という新しい入口を育てていきましょう。