AEO(Answer Engine Optimization)

一言まとめ

AI 検索(Google AI Overviews / ChatGPT Search / Perplexity)の回答素材として選ばれるための最適化。SEO の置き換えではなく拡張で、ゴールが「順位」から「引用」に変わる。Perplexity は Tier-1 メディア・Reddit・30 日以内の新しい記事を強く好み、E-E-A-T の Experience と一次情報が 2025-09 の品質評価ガイドライン改訂で明示された。

作成 · 更新 · #aeo#seo#ai-search#e-e-a-t
目次 7 sections
  1. 01 SEO との関係
  2. 02 AI 検索エンジンの状況(2026-04 時点)
  3. Google AI Overviews / AI Mode
  4. ChatGPT Search
  5. Perplexity の引用ロジック
  6. 03 E-E-A-T の運用
  7. 04 実践者の推奨(Aleyda Solis、2026 年)
  8. 05 要点
  9. 06 関連
  10. 07 更新履歴

調査時点: 2026-04。AI 検索の展開状況・モデル名・引用傾向は時点依存。

SEO との関係#

Search Engine Land / Ahrefs / Moz / Semrush の論調は一致していて、AEO は SEO の拡張であって置き換えではない。変わるのはゴールで、「検索結果での順位」から「AI の回答の素材として選ばれ、引用されること」になる。クロール可能性・一次情報・著者情報といった SEO の基礎はそのまま効く。

AI 検索エンジンの状況(2026-04 時点)#

Google AI Overviews / AI Mode#

  • 2024-05 に米国でローンチ、2024-08 に日本・英国・インド・ブラジル・メキシコ・インドネシアへ、2024-10 に 100 か国超へ拡大。日本語は公式サポート言語。
  • AI Mode は 2025-09 に日本・米国・インド・韓国・インドネシア・ブラジルで公式化。
  • 2026-03 に GPT-5.1 系が廃止され、GPT-5.3 Instant / 5.4 Thinking / 5.4 Pro に移行。検索機能はアクティブ。引用ロジックの一次情報(OpenAI 公式の詳細仕様)は公開されていない。

Perplexity の引用ロジック#

RAG ベースで、学習データより取得した外部ソースを優先する。

傾向内容
ジャーナリズム偏重Tier-1 媒体(主要メディア)の記事が構造的に有利
リーセンシー偏重最終更新日を重視。古い記事と新しい記事が競合すると新しいほうが勝つ。30 日以内が sweet spot
Reddit への選好2025-03〜06 で Reddit の引用が 450% 増、他ソースより 45% 多く引用
トピック増幅AI / tech / science / business を押し上げ、エンタメ・スポーツを抑制
Sonar モデルの判定軸ドメインオーソリティ + セマンティック関連性 + 検証可能な事実の密度

E-E-A-T の運用#

  • 2022-12: E-A-T に Experience を加えて E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性という Google のコンテンツ品質の観点) 化。
  • 2025-01: Quality Rater Guidelines 改訂(スパム仕様の追加、Needs Met 評価指標の改訂)。
  • 2025-09-11: 1 ページ追加のマイナー更新で、AI Overview における評価例を初めて掲載。YMYL を「選挙・機関・社会への信頼」(YMYL Government, Civics and Society)まで拡張。

実務への含意は、著者情報・プロフィール・一次情報へのリンクの重要度が上がること、実体験に基づく Experience を文面で示すこと(「実際に使った」「試した結果」)。AI Overview の回答素材に選ばれたい記事は、出典付きの一次情報を明確に書く。

実践者の推奨(Aleyda Solis、2026 年)#

  • マルチプラットフォーム: オーディエンスがどこで検索するかを理解し、各プラットフォームの情報露出の仕組みに適応する。
  • ロングテール重視: AI Overviews とパーソナライズの影響で、ロングテールクエリの相対的な重要度が上がる。
  • 計測: LLM プラットフォームからのトラフィック量、それを運ぶクエリ、過去の SEO 成果が AI の記述にどう変換されているかを比較する。
  • 文の構造: 1 文 1 質問、短く依存関係の浅い文。LLM がパッセージ単位で切り出しやすくする。

要点#

  1. AEO は SEO の拡張。ゴールが「順位」から「回答素材として選ばれる」に変わる。
  2. llms.txt は AI 検索の引用には効かない(2026-04 時点)。開発者ツールには効く。
  3. FAQ schema は AEO 目的では効かない。Article / BreadcrumbList / 著者情報のほうが重要。
  4. Perplexity は Tier-1 メディア・Reddit・新しいコンテンツを好む。ロングテール × 一次情報 × 新鮮さが戦術の核。
  5. 実装者の一次情報(Experience)は AEO でも SEO でも強い。

関連#

更新履歴#

  • 2026-04-19: 初版(ローカル調査ノート)
  • 2026-10-17: Wiki へ移植、概念ページとして再構成

出典

  1. https://searchengineland.com/google-expands-ai-overviews-to-over-100-countries-447832
  2. https://authoritytech.io/blog/how-perplexity-selects-sources-algorithm-2026
  3. https://discoveredlabs.com/blog/perplexity-optimization-how-to-get-cited-linked-2026
  4. https://developers.google.com/search/blog/2022/12/google-raters-guidelines-e-e-a-t
  5. https://guidelines.raterhub.com/searchqualityevaluatorguidelines.pdf
  6. https://humansofmartech.com/2026/01/13/202-aleyda-solis-ai-search-crawlability/
  7. https://sitebulb.com/resources/guides/webinar-seo-for-llms-adapting-to-the-ai-first-web/

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