これからはじめるＡＩＯ ＡＩ最適化の教科書 - ＡＥＯ・ＧＥＯ・ＬＬＭＯがこれ１冊でわかる

瀧内賢

技術評論社（2026/05発売）

• サイズ A5判／ページ数 464p／高さ 21cm
• 商品コード 9784297154851
• NDC分類 547.48
• Cコード C3055

出版社内容情報

「SEOだけでは、もう勝てない。」

GoogleのAI OverviewsやAIモードの登場により、ユーザーは「検索結果を見る」のではなく「AIの答えだけを見る」流れが加速しています。

本書は、こうした生成AI時代のWeb集客とコンテンツ戦略を体系的に解説した1冊です。AIO（AI Optimization）を大きな枠組みとして、その中核となるAEO（Answer Engine Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）を、SEOとの違いから丁寧に整理しながら解説します。

単なる概念紹介にとどまらず、実際にAIが好むコンテンツ構成（PREP・FAQ・HowToの型）、E-E-A-TとE-T-Rによる信頼性設計、schema.org／JSON-LDによる構造化データ実装、llms.txtなど、現場ですぐに使えるテンプレートとサンプルを豊富に掲載しました。

中小企業サイト、オウンドメディア、ブログ、店舗ビジネス、BtoBリード獲得など、どのようなビジネスでもすぐに応用できるよう、架空サイトを題材に、AI検索で上位に出るための文章設計を段階的に解説しています。

さらに、2026年以降にAI検索が本格的に普及し、Google検索と併存・競合していくシナリオを踏まえ、「今、何から着手すべきか」「既存のSEO施策はどう見直すべきか」を、AIO×PDCAのフレームワークとして提示します。

マーケティング担当者、Webディレクター、ライター、コンサルタント、経営者など、「生成AI時代でも成果を出し続けたい」すべての人に向けた、実践的AIO／AEO／GEO／LLMOの入門かつ実務ガイドです。


【目次】

●Chapter0　本書を読みはじめる前に

【基本】

●Chapter1　AIO「AI最適化」の基本を知る
1-1　「SEOからAIOへの変化」を理解する
1-2 　「AEO／GEO／LLMO」の三層構造モデリング
1-3　「Query→Intent→Answer」AIが理解する情報構造
1-4　E-E-A-T再定義　E:根拠×T:追跡性×R:定着性
1-5　AIOピラミッド「理解→引用→学習対象化→運用」の循環構造

【文章構成】

●Chapter2　AIが理解しやすい「文章構成」を作る
2-1　「PREP→FAQ→HowTo」で文章構成を整える
2-2　「PREP+FAQ（Q&A）」で引用される最小単位を設計する
2-3　「FAQ+HowTo」で知識として採用してもらう
2-4　「meta情報+llms.txt+著者情報」で最初の文脈を与える
2-5　「E-E-A-T」で信頼を可視化する

【文書構造】

●Chapter3　AIが引用しやすい「文書構造」を設計する
3-1　「HTML構造」を整理する
3-2　FAQPageスキーマ（JSON-LD）を実装する
3-3　「Evidence+Reference」を追加する
3-4　「SEOとAIO」を連携させる
3-5　HowToスキーマ（JSON-LD）を実装する

【運用管理】

●Chapter4　AIに選ばれ続けるためのPDCAサイクル
4-1　運用管理の全体像とFAQのPDCAサイクル
4-2　AI引用状況の定期確認とスプレッドシート管理
4-3　ページ別・セクション別パフォーマンス分析
4-4　運用スケジュールとチェックリスト管理
4-5　運用でよくあるトラブルと対処法

【学習】

●Chapter5　AIに学ばれる情報資産を育てる
5-1　RAG処理理解とWeb全体検索型AIの引用構造分析
5-2　llms.txt/robots.txt/knowledge.jsonの設定
5-3　AIツール別の最適化戦略
5-4　更新頻度と一貫性の維持戦略
5-5　Evidence層・Reference層の深化実装