AEO（エーイーオー）
Answer Engine Optimization
AEO（Answer Engine Optimization）とは、質問に「答えを返すエンジン」に対して、直接回答として引用・抽出されやすい形で情報を提供する最適化である。
詳しく
GEO との関係
AEO は GEO・LLMO と重なる概念だが、「答えとしての抽出」に重心を置く点に特徴がある。GEO が生成 AI の回答内での引用・可視化を広く扱うのに対し、AEO は質問への簡潔な答えとして自社の情報が採用されることを狙う。実務では GEO を総称として使い、答えの抽出されやすさを論じる場面で AEO を使い分けるのが現実的である。
「答えを返すエンジン」とは
「答えを返すエンジン」の代表は、生成 AI のチャットや、Google 検索の AI Overviews のような検索結果上の AI 要約である。結論が明示され、そのまま回答に転載できる自立した記述を用意することが、AEO の基本動作となる。Q&A 形式は AI の回答生成と親和性が高く、FAQ を「質問→結論→詳細→出典」の構造に整えることが実践に直結する。
関連用語
基礎用語の他の用語
一覧を見るACP（エーシーピー）
ACP（Agentic Commerce Protocol）とは、AI エージェント間の商取引を標準化するためのプロトコルであり、OpenAI が推進している。
Agentic Commerce（エージェンティックコマース）
Agentic Commerce とは、AI エージェントがユーザーの目的に基づき、検索・比較・カート生成・購入や予約などを代行する商取引の形態である。
SEO（エスイーオー）
SEO（Search Engine Optimization）とは、Google をはじめとする従来の検索エンジンの検索結果で上位表示されることを目的とした最適化である。AI 検索時代においても、GEO の基盤として引き続き重要である。
LLMO（エルエルエムオー）
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）における自社ブランドの可視性・推奨度を最適化する取り組みである。GEO とほぼ同義で使われることが多い。
Automation Curve（オートメーションカーブ）
Automation Curve とは、エージェンティックコマースにおける AI への委譲の進み方を、Level 0 から Level 5 までの 6 段階で定義したモデルである。McKinsey が 2025 年に提唱した。
query fan-out（クエリファンアウト）
query fan-out とは、AI 検索がユーザーの質問を複数のサブトピックに分解し、並列に検索を走らせて情報を収集する仕組みである。Google の AI Mode が採用している。