LLMOとは？SEOとの違い・生成AI時代を見据えた効果的な対策方法を解説

ChatGPTやGemini、Microsoft Copilotといった生成AIを日常的に使用するユーザーが増えている今、検索行動の在り方そのものが大きな転換期を迎えています。

これまでのように検索エンジンにキーワードを打ち込んで複数のサイトを比較検討するのではなく、生成AIに質問を投げかけ、そこから回答を得るようになっているのです。

こうした変化の中で注目を集めているのが、「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新しい概念です。本記事では、Web制作やマーケティングを担当する方に向けて、LLMOとは何か、そして具体的にどのような対策を行うべきかを詳しく解説します。

株式会社フリースタイルエンターテイメントでは、LLMO対策を始め、SEO対策やWeb広告・SNS運用などWebマーケティング全般のサポートを提供しています。AI時代に対応したデジタル戦略をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。

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LLMOとは？生成AI時代に必須の新たな最適化手法

LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報やコンテンツが適切に引用・参照されるようWebサイトを最適化する手法のことです。

従来のSEOが「検索エンジンに評価され、上位表示されること」を目的としているのに対し、LLMOは「AIの回答内で自社情報が正しく紹介されること」を目指します。

LLMOが注目される背景

生成AIの急速な普及と回答精度の向上により、ユーザーの情報収集行動は以下のように大きく変化しています。

• 自然言語での質問が可能になり、より具体的で詳細な問いかけが増加
• 検索結果の上部にAIの回答が表示される検索エンジンが増加
• ゼロクリック検索の増加により、AIの回答だけで満足するケースが拡大

AIの回答で満足したユーザーは、検索結果で上位に表示されたページさえ訪問せず離脱してしまうと考えられます。実際、SEO分析ツールのAhrefsの調査では、AI Overviewsが表示されるGoogleの検索結果において、上位ページのクリック率が平均34.5%低下していることが報告されています。

※参考：AI Overview が表示されることで、ページへのアクセス数が34.5% 減少！

つまり、検索順位が高くてもAIに取り上げられなければ流入は減少し、検索結果画面の上部に表示されるだけでは不十分となる可能性が高まっているのです。

そこで注目されているのが、生成AIに情報源として選ばれることを目的とした最適化＝LLMOです。従来のSEOを補完する新たな戦略として、その重要性は高まっていくでしょう。

SEOとLLMOの違い

LLMOとSEOは密接な関係にありながら、重要な違いがあります。両者の特徴を整理してみましょう。

最適化対象と目的

SEO（検索エンジン最適化）は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで上位表示されることでWebサイトへの流入を増やすことが主目的です。

一方、LLMO（大規模言語モデル最適化）は、生成AIに自社情報を正確に認識・引用してもらうことで、ブランド認知や信頼性の向上を図ることが目的となります。

評価指標

従来のSEOでは、検索順位やセッション数、コンバージョン率といった明確な数値で成果を測定できました。しかし、LLMOの場合は、以下のような間接的な指標で効果を測定する必要があります。

• AI回答内での自社情報の引用回数
• 生成AI経由のWebサイト流入数
• 指名検索の増加率
• ブランド言及の頻度

LLMOとSEOには共通点も多い

先述したような違いはありますが、SEOとLLMOは対立するものではありません。高品質なコンテンツ作成やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が重視されるなど、多くの共通点があります。

実際、検索上位に表示される信頼性の高いページは、生成AIからも情報源として選ばれやすい傾向があるとされています。従来のSEO施策は、LLMOの土台としても機能するのです。

成果を出すための具体的な対策方法

LLMOを成功させるためには、技術的な最適化からコンテンツ制作まで、幅広い取り組みが必要です。段階的に実施すべき施策を詳しく解説していきます。

• 基本的なテクニカル対策
• AIに好まれるコンテンツ制作
• 独自性と専門性の強化
• エンティティとブランド認知の強化
• 第三者からの言及獲得

基本的なテクニカル対策

すぐにでも取り組める内部施策としては、以下が挙げられます。

構造化データの実装

AIにサイトの内容を正しく理解してもらうためには、構造化データ（ページの内容をクローラーにわかりやすく伝える「目印」の役割を担う）を設定することが大切です。LLMOの観点で特に効果的とされるものとして、主に次の4つが挙げられます。

構造化データを正しく設定することで、AIがコンテンツの意味や関連性を理解しやすくなり、AIの回答に引用される可能性が高まります。

サイトパフォーマンスの最適化

AIクローラーにスムーズに情報を取得させるためには、サイトの表示速度や構造を最適化することも欠かせません。

• ページ読み込み速度の向上
• モバイルフレンドリーな設計
• クリーンなHTMLマークアップ
• 適切な内部リンク構造

こうした改善を積み重ねることで、AIがサイト情報を正確に収集・理解しやすくなり、LLMOやSEOの効果を高める土台が整います。

AIに好まれるコンテンツ制作

AIに引用・参照されるためには、コンテンツの強化も欠かせません。AIに好まれるコンテンツ制作のポイントは以下の通りです。

結論ファーストの明確な文章構造

AIは冗長な文章よりも、要点が明確で構造化された情報を好む傾向があります。以下のような書き方を心がけましょう。

• 記事の冒頭で結論や要点を明示
• 各見出しで完結した内容を提供
• 「〇〇とは△△です」といった定義文の活用
• 箇条書きや表を使った視覚的な整理

Q&A形式コンテンツの充実

ユーザーがAIに投げかけそうな質問を想定し、それに対する明確な回答を用意します。記事コンテンツにおいては、以下のような対策が効果的です。

• 「よくある質問」セクションの設置
• 見出しを質問形式にする
• 一問一答で完結する構成
• 関連する質問への内部リンク

AIはユーザーの深い疑問に対してシンプルにわかりやすく回答します。そのため、記事の中でも質問に対して端的に答えを提示しておくと、AIに引用・参照されやすくなると考えられています。

独自性と専門性の強化

AIに選ばれる情報源となるためには、検索すればどこでも得られる内容だけでなく、そのサイトならではの価値を示すことが重要です。特に、次のような情報を盛り込むことが効果的だとされています。

• 自社独自の調査データや統計
• 実務経験に基づく具体的なノウハウ
• 専門家による解説や見解
• 事例やケーススタディの詳細

上記は「他では手に入らない信頼できる情報」として扱われやすく、AIにとっても引用する根拠として適しています。独自データは客観性を、経験談や事例は具体性を、専門家の見解は権威性を補強する要素となり、結果としてコンテンツ全体の信頼度が高まるでしょう。

エンティティとブランド認知の強化

AIに自社を正確なエンティティ（固有の存在）として認識してもらうためには、あらゆるプラットフォームで一貫性のある情報を発信することが欠かせません。自社サイトやSNS、外部メディアなどにおいて、次の点を整えることが重要です。

• 企業名、サービス名の表記
• 連絡先情報
• ブランドメッセージ
• 詳細な著者情報

これらを徹底することで、AIが企業を正しく認識し、関連するコンテンツや情報を1つのまとまりとして理解できるようになります。

第三者からの言及獲得

AIは「多くの場所で一貫して紹介されている情報」を信頼するとされており、外部での露出はエンティティ認識の強化に繋がります。具体的には、次のような取り組みが有効です。

• 業界メディアへの寄稿
• プレスリリースの配信
• 比較サイトでの掲載情報最適化
• SNSでの言及促進

効果を測定する方法

LLMOは比較的新しい概念であり、SEOとは異なり効果測定の方法はまだ確立されていません。しかし、以下の手法を組み合わせることで効果を把握できます。

• AI Overviewsでの引用状況確認
• 生成AI経由の流入測定
• プロンプト検証による引用チェック

AI Overviewsでの引用状況確認

GoogleのAI Overviews機能で、自社コンテンツがどの程度引用されているかを確認します。定期的に手動で検索してチェックする方法もありますが、SemrushやAhrefsといったSEOツールを活用すると、より効率的に状況を把握することができます。

競合他社と比較して引用されているコンテンツの傾向を分析したり、自社の中で引用されやすい記事の傾向を掴んだりすれば、今後の施策立案に役立てられるでしょう。モニタリングと分析を繰り返すことで、AIに選ばれやすいコンテンツ作りの方向性を明確にできます。

生成AI経由の流入測定

Google Analytics 4（GA4）を使用して、以下のような生成AIサービスからの流入を個別に測定します。

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• Microsoft Copilot
• Claude

ただし、GA4で計測できるのはあくまで「生成AIから直接自社サイトへ流入した数」に限られます。自社名やサービス名がAIの回答内で引用・言及されるケースを含めると、実際には流入数の数倍から10倍程度の言及が行われていると考えるのが現実的でしょう。

プロンプト検証による引用チェック

生成AIに質問を投げかけて、自社情報がどのように扱われているかを定期的に確認することも有効です。質問の内容は単に商品・サービスに関するものだけでなく、ユーザーの購買プロセスを意識して設計すると良いでしょう。

• 認知フェーズ：「〇〇とは？」「〇〇のメリットは？」など
• 課題理解フェーズ：「〇〇を解決する方法」「〇〇に最適なツール」など
• 比較検討フェーズ：「〇〇と△△の違い」「〇〇のおすすめランキング」など
• 購入フェーズ：「〇〇の価格」「〇〇を導入する手順」など

ユーザーのフェーズごとに代表的な質問を投げかけ、その回答内容を記録・分析することで、AIが自社をどのように認識しているのかを立体的に把握できます。

対策実施時の注意点とリスク管理

LLMO対策を実施する際には、以下のようなポイントに注意しておくべきです。

• 基本的なSEO対策は継続する
• 情報の正確性を確保する
• 長期的な視点で取り組む
• AIに選ばれるブランドづくりにも力を入れる

基本的なSEO対策は継続する

LLMOは新しい施策ですが、従来のSEO対策を置き換えるものではありません。Googleも、AI検索体験においてコンテンツのパフォーマンスを高めるためには、SEOの基本原則を実践することが最も重要であると改めて強調しています。

※参考：Google 検索の Google AI エクスペリエンスでコンテンツのパフォーマンスを高めるための主な方法

つまり、AIに選ばれるための最適化を進めるには、既存のSEOの基盤を強化しておくことが欠かせません。以下のような施策を徹底することで、LLMOが効果を発揮するための基盤が整い、SEOとLLMOの両輪で成果を最大化できるのです。

• E-E-A-Tの向上（経験・専門性・権威性・信頼性を高める）
• ユーザーファーストなコンテンツ制作（検索意図に応える記事や構成）
• 技術的SEOの実装（サイト速度、モバイル対応、内部リンク、構造化データなど）
• 定期的なコンテンツ更新（情報の鮮度を維持し、評価を高める）

情報の正確性を確保する

誤った情報や古い情報が公開されたままになっていると、AIに誤学習されるリスクがあり、信頼性の低下につながります。AIに間違った情報を学習させないよう、発信する情報の正確性と信頼性を常に確保することが大切です。

• 情報源の明記
• 定期的な内容見直し
• 専門家による監修
• 誤情報の迅速な修正

上記を実行することで、AIが正しく学習しやすい環境を整えられるだけでなく、ユーザーに対しても安心感を与えられます。

長期的な視点で取り組む

LLMOは短期間で劇的な成果が出る施策ではなく、中長期的な視点で継続的に取り組むことが重要です。AIに正しく認識され、信頼できる情報源として引用されるようになるには、一定の期間と継続的な改善が欠かせません。

SEOと同様に、日々の情報発信やサイト改善の積み重ねが将来的な成果につながります。短期的な流入増加を狙うのではなく、将来の検索環境を見据えた投資と捉えることがポイントです。

AIに選ばれるブランドづくりにも力を入れる

LLMOの本質は、単なるテクニック的な最適化を超えた「AIに信頼されるブランドづくり」にあります。検索アルゴリズムやAIの仕組みを意識することは必要ですが、それ以上に、AIに信頼される存在になるための長期的な基盤づくりが欠かせません。

• 専門性の高い情報発信
• ユーザーニーズに応える質の高いコンテンツ
• 透明性のある企業運営
• 継続的な価値提供

こうした取り組みを積み重ねることで、AIから「参照するに値するブランド」と認識されやすくなります。

目の前の施策だけにとらわれず企業やサービス全体のあり方を見直し、ブランドそのものの改善に取り組むことこそが、LLMOを成功に導く最も本質的なアプローチだと言えます。

LLMOに関するよくある質問

本章では、LLMOに関して頻繁に寄せられる質問をまとめています。

Q：LLMOとSEOはどちらを優先すべきですか？

LLMOとSEOは相互に補完し合う関係にあります。基本的なSEO対策を継続しながら、段階的にLLMO施策を追加していくことが効果的です。

Q：LLMO対策にはどのくらいの期間が必要ですか？ 

LLMOは中長期的な施策です。基本的な対策から始めて、3～6ヶ月程度で効果を測定し、継続的に改善していくことをおすすめします。

Q：小規模な企業でもLLMO対策は有効ですか？

はい。特に専門性の高い分野やニッチな市場では、小規模企業でも独自の価値ある情報を発信することでAIに認識されやすくなります。

Q：LLMOの効果測定で最も重要な指標は何ですか？

現時点では明確な基準はありませんが、AI経由の流入数、AI回答内での言及頻度、指名検索の増加などを組み合わせて総合的に判断することが重要です。

Q：既存のWebサイトでもLLMO対策は可能ですか？

はい。構造化データの追加、コンテンツの見直しなど、既存サイトでも段階的に実装可能な施策が多数あります。

LLMO対策でAI時代を勝ち抜く

生成AIが普及する時代において、近いうちに、従来のSEO対策だけでは十分なサイト流入を確保することが難しくなるとも言われています。

自社やサービスを認知、利用してもらうきっかけを生み出しづらくなっていく可能性がある中、LLMOは企業が新たな顧客接点を確保するための重要な戦略となるでしょう。

ただし、LLMOは一朝一夕で成果が出るものではありません。基本的なSEO対策を継続しながら、段階的に施策を導入していくことが成功の近道です。

AIの進化は今後も続いていくため、継続的な学習と施策の見直しを行いながら、「AIに選ばれる企業」を目指していきましょう。

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