比較
LLMO vs GEO vs AEO: AI 検索最適化はどのフレームワークが勝つか
LLMO, GEO, AEO — AI 検索最適化を巡る3つの競合用語を精密に比較し、なぜ実務家が LLMO に集約しつつあるかを示す。
LLMO Framework · Reference Implementation #1
AI Native MEO
LLMO Framework をローカルビジネス領域に実装する最初のリファレンス実装。お客様が「検索」ではなく「AI に相談」して店を選ぶ時代の最適化を扱います。
AI 検索最適化の領域では AEO や GEO といった用語も使われますが、 LLMO (Large Language Model Optimization) が最も精密なフレームワークとして急速に標準化が進んでいます。AI Native MEO はその LLMO のローカルビジネス領域への特化実装です。
AI Native MEO とは
従来の MEO (Map Engine Optimization) は Google マップ順位を狙うものでした。AI Native MEO はその次のレイヤー — 顧客が ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity 等の生成 AI に自然言語で「近くで○○なお店ある?」と聞いたときに、AI が引用・推薦する側の店舗になるための運用を扱います。
本サイトは MEO 代理店の視点ではなく、LLMO Framework 標準に準拠した エンジニア視点での体系化です。