「SEOだけでは、もう勝てない。」 GoogleのAI OverviewsやAIモードの登場により、ユーザーは「検索結果を見る」のではなく「AIの答えだけを見る」流れが加速しています。 本書は、こうした生成AI時代のWeb集客とコンテンツ戦略を体系的に解説した1冊です。AIO（AI Optimization）を大きな枠組みとして、その中核となるAEO（Answer Engine Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）を、SEOとの違いから丁寧に整理しながら解説します。 単なる概念紹介にとどまらず、実際にAIが好むコンテンツ構成（PREP・FAQ・HowToの型）、E-E-A-TとE-T-Rによる信頼性設計、schema.org／JSON-LDによる構造化データ実装、llms.txtやknowledge.jsonの設計方法など、現場ですぐに使えるテンプレートとサンプルを豊富に掲載しました。 中小企業サイト、オウンドメディア、ブログ、店舗ビジネス、BtoBリード獲得など、どのようなビジネスでもすぐに応用できるよう、架空サイトを題材に、AI検索で上位に出るための文章設計を段階的に解説しています。 さらに、2026年以降にAI検索が本格的に普及し、Google検索と併存・競合していくシナリオを踏まえ、「今、何から着手すべきか」「既存のSEO施策はどう見直すべきか」を、AIO×PDCAのフレームワークとして提示します。 マーケティング担当者、Webディレクター、ライター、コンサルタント、経営者など、「生成AI時代でも成果を出し続けたい」すべての人に向けた、実践的AIO／AEO／GEO／LLMOの入門かつ実務ガイドです。 ●Chapter0　本書を読みはじめる前に 【基本】 ●Chapter1　AIO「AI最適化」の基本を知る 1-1　「SEOからAIOへの変化」を理解する 1-2 　「AEO／GEO／LLMO」の三層構造モデリング 1-3　「Query→Intent→Answer」AIが理解する情報構造 1-4　E-E-A-T再定義　E:根拠×T:追跡性×R:定着性 1-5　AIOピラミッド「理解→引用→学習対象化→運用」の循環構造 【文章構成】 ●Chapter2　AIが理解しやすい「文章構成」を作る 2-1　「PREP→FAQ→HowTo」で文章構成を整える 2-2　「PREP+FAQ（Q&A）」で引用される最小単位を設計する 2-3　「FAQ+HowTo」で知識として採用してもらう 2-4　「meta情報+llms.txt+著者情報」で最初の文脈を与える 2-5　「E-E-A-T」で信頼を可視化する 【文書構造】 ●Chapter3　AIが引用しやすい「文書構造」を設計する 3-1　「HTML構造」を整理する 3-2　FAQPageスキーマ（JSON-LD）を実装する 3-3　「Evidence+Reference」を追加する 3-4　「SEOとAIO」を連携させる 3-5　HowToスキーマ（JSON-LD）を実装する 【運用管理】 ●Chapter4　AIに選ばれ続けるためのPDCAサイクル 4-1　運用管理の全体像とFAQのPDCAサイクル 4-2　AI引用状況の定期確認とスプレッドシート管理 4-3　ページ別・セクション別パフォーマンス分析 4-4　運用スケジュールとチェックリスト管理 4-5　運用でよくあるトラブルと対処法 【学習】 ●Chapter5　AIに学ばれる情報資産を育てる 5-1　RAG処理理解とWeb全体検索型AIの引用構造分析 5-2　llms.txt/robots.txt/knowledge.jsonの設定 5-3　AIツール別の最適化戦略 5-4　更新頻度と一貫性の維持戦略 5-5　Evidence層・Reference層の深化実装