アンサーエンジン最適化
From Wikipedia, the free encyclopedia
AEO (エーイーオー、Answer Engine Optimization、アンサーエンジン最適化) とは、ChatGPTやPerplexityなどのAI回答エンジンにおいて、自社のブランド、製品、サービスが推薦・引用される頻度を高めるための最適化手法である。2020年代の生成AI普及に伴い、従来の検索エンジン最適化（SEO）を補完する概念として登場した。[1]
AEOはArtificial intelligence optimization (AIO、人工知能最適化)、生成エンジン最適化（GEO: Generative Engine Optimization）、LLMOとも呼ばれる。[2]AEOは、コンテンツの構造、事実の正確性、スキーママークアップを重視し、AIシステムが回答を生成する際に効果的に資料を引用、参照できるようにすることで、AIによる推薦頻度を高めている。[3]
2023年頃から、デジタルマーケティング業界において、生成エンジン最適化（GEO: Generative Engine Optimization）、アンサーエンジン最適化（AEO）、あるいは人工知能最適化（AIO）と呼ばれる概念に関する議論が活発化した。このアプローチは、大規模言語モデル（LLM）によって提供されるAI生成の回答にコンテンツが含まれるように最適化することに焦点を当てている。この変化により、デジタルマーケターは、コンテンツフォーマット、権威性シグナル、そしてコンテンツをより「プロンプト可能（promptable）」にするための構造化データの提示方法について議論するようになった。
初期のAEOは、Siri、Alexa、Google Assistantなどの音声検索（Voice Search）への対応と密接に関連していた。[4]声検索では、画面上のリストから選択するのではなく、AIが「唯一の正解」を読み上げることが求められる。そのため、コンテンツが「正解」として選ばれるためには、高い信頼性（Authoritativeness）と、機械が解析しやすい簡潔な構造が必要とされた。[5]