LLMO（エルエルエムオー）
Large Language Model Optimization
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。
詳しく
GEO との使い分け
LLMO は「LLM の中での推奨度」に軸足を置いた呼称であり、実務上は GEO と同義として扱って差し支えない。GEO が回答内での引用・可視化、AEO が答えとしての抽出に重心を置くのに対し、LLMO は ChatGPT や Claude のような LLM そのものの中で自社がどう扱われるかに注目するときに使われやすい。
総称としては GEO
GEO・AEO・LLMO の使い分けに迷う場合は、GEO を総称として使うのが無難である。3 つの用語は同じ潮流を別の角度から名付けたものであり、呼称の選択よりも、AI の回答面で自社がどう扱われているかを観測することが重要になる。また AI 検索も結局はウェブ上の情報を参照しているため、LLMO の施策も SEO の情報基盤の上に成り立つ。
関連用語
基礎用語の他の用語
一覧を見るAEO（エーイーオー）
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。
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。
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。