AEO（AI検索最適化）とは？ ECサイトがChatGPT・Perplexityに選ばれるための5つの準備

「おすすめの○○を教えて」とChatGPTやPerplexityに聞く人が増えています。そこで名前が挙がる商品と挙がらない商品の差は、広告費ではなく「AIが商品を理解できるか」で決まります。その準備がAEOです。

AEOとは

AEO（Answer Engine Optimization、AI検索最適化）は、ChatGPT検索・Perplexity・GoogleのAI概要（AI Overviews）・Geminiなどの「答えを返すエンジン」に、自社の商品や情報を正しく理解・引用・推薦してもらうための施策です。LLMO（大規模言語モデル最適化）や GEO（生成エンジン最適化）と呼ばれることもありますが、やることはほぼ同じです。

SEOと何が違うのか

共通点は多く、SEOの基本（速い・読める・正しい）を外してAEOだけ整えることはできません。AEOは「SEOの上に、AIが読み取れる形を足す」作業です。

ECサイトが今すぐできる5つの準備

1. Product構造化データ（JSON-LD）を全商品に入れる

商品名・説明・画像・価格・在庫・ブランド・評価をschema.orgのProductとして機械可読にします。AIも検索エンジンも、本文を推測するより構造化データを読むほうが確実です。EC-CUBE標準では出力されないため、プラグインかテンプレート改修が必要です。

2. FAQを商品ページに置き、FAQPageとしてマークアップする

「洗濯機で洗えますか？」「ギフト包装はできますか？」といった問いと答えは、AIが最も引用しやすい形です。実際の問い合わせから3〜5問を選びます。

3. リード文で「何の商品か」を一文で言い切る

AIは回答に使える一文を探しています。商品説明の冒頭80〜120文字に、対象・用途・特徴を凝縮した要約を置いてください。

4. llms.txt とAIクローラーへの方針を決める

/llms.txtは、サイトの要約と主要ページをAI向けにまとめたテキストファイルです。あわせてrobots.txtで、GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBotなどのAIクローラーを許可するのか、学習には使わせず検索・引用は許すのかを決めます。「読ませない」を選ぶと、当然AIの回答には出てきません。

5. レビュー（評価）を構造化データに含める

星評価と件数（aggregateRating）は、AIが「おすすめ」を選ぶ際の重要な根拠です。EC-CUBE標準のレビュー機能やU-KOMIなどのレビューツールの数値を、Product構造化データに出力します。

効果はどう測るか

• ChatGPT・Perplexityで自社カテゴリの質問をして、自社商品が挙がるか・引用元URLに自サイトがあるかを月1回記録する。
• Google Search Consoleで指名検索（ブランド名・商品名）の増減を見る。AIで知って検索で来る動きは、ここに現れます。
• アクセス解析でリファラに chatgpt.com・perplexity.ai が現れるかを見る。

EC-CUBEでの実装

AI Product Studioは、上の1〜5をEC-CUBEの管理画面から行うためのプラグインです。Product／FAQPage／BreadcrumbListのJSON-LD出力、meta・画像altの最適化、llms.txtの生成、AIクローラー向けrobots設定、レビュー評価（EC-CUBE標準／U-KOMI）の出力に対応し、商品説明・FAQの下書きもAIが行います。

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