AEOとLLMOの違いは何ですか？

AEOは「特定の質問に対して答えとして引用される」ための最適化。
LLMOは「AIが自社全体を正しく理解・推薦できる状態を作る」ための最適化です。

似た言葉ですが、力点が異なります。AEOが目指すのはQ&A文脈での引用——「広島の採用に強い会社は？」という質問に対して、自社が回答に含まれることを目指します。

一方、LLMOが目指すのは「会社全体としての理解と推薦」です。
ChatGPTに「この会社はどんな会社か」と聞かれたとき、AIが正確・詳細に答えられる状態を作ることです。

AEO（Answer Engine Optimization）

個別の質問に対して「答え」として引用されることを目指す（ページ・質問単位の視点）

LLMO（Large Language Model Optimization）

会社全体を理解し、推薦してもらうことを目指す（会社・エンティティ単位の視点）

行う施策はほぼ共通

FAQ充実・構造化データ・会社情報の整備・一貫した発信・継続更新。違いは「視点」であって「作業内容」ではない

AEOとLLMOは優劣ではなく、見る角度の違いです。
そして根っこはどちらも同じ——「人が読んで価値を感じる情報をつくる」ことです。
AIは人の評価をなぞるので、人に伝わる発信を続ければ、AEOもLLMOも自然とついてきます。
実務では、お客様の疑問に答えるFAQから始めるのが一番の近道です。