LLMO対策とは？SEOとの違いから具体的な施策まで解説

LLMOとは何か

まず、LLMO対策の基本的な概念について整理します。LLMOとは何か、なぜ今注目されているのか、関連する用語との違いを理解することで、LLMO対策の全体像を把握できます。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の定義

LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

ChatGPT、Google Gemini、Perplexityなどの生成AI（大規模言語モデル）において、自社のコンテンツが回答内で引用・参照されやすくなるよう最適化する手法を指します。

SEOとの基本的な違い

従来のSEO（Search Engine Optimization）が「Googleの検索結果で上位表示されること」を目指すのに対し、LLMO対策は「生成AIの回答で自社情報が引用されること」を目指します。つまり、「生成AI版のSEO」と捉えることができます。

たとえば、ユーザーがChatGPTに「マーケティングオートメーションツールを選ぶポイントは？」と質問したとします。そのとき、回答の中で自社の情報が参照・引用されることで、ユーザーに自社の存在を認知してもらうことが、LLMO対策の目的です。

「脳内SEO」という考え方

弊社では、この概念を「脳内SEO」という言葉で表現することがあります。特定のキーワードやトピックで、ユーザーの頭に最初に思い浮かぶ存在になること。これは人間の認知においても、AIの推奨においても、共通する重要な考え方です。

LLMOが注目される背景

LLMO対策が注目されている背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。

生成AIの普及による検索行動の変化

生成AIの普及により、ユーザーは従来のキーワード検索だけでなく、AIに自然言語で質問するという情報収集方法を取り入れるようになりました。特にBtoBの購買検討プロセスにおいては、AIを活用した情報収集が増加しています。

また、Googleの検索結果においても変化が起きています。AI Overviews（旧SGE：Search Generative Experience）と呼ばれる機能により、検索結果の上部にAIが生成した回答が表示されるようになりました。

これにより、従来の検索結果へのクリック率が低下する傾向が見られます。

AI検索台頭によるSEO流入への影響

AI Overviewsが表示されるキーワードでは、オーガニック検索結果のクリック率が低下するケースが報告されています。検索エンジンの利用形態自体が変化しており、AI検索への対応は避けて通れない課題となっています。

従来の検索エンジン経由の流入だけに依存していると、将来的にアプローチできるユーザー数が減少する可能性があります。中長期的な視点でLLMO対策に取り組むことが、企業のデジタルマーケティング戦略において重要になってきています。

関連用語との違い（AIO・GEO・AEO）

LLMO対策に関連する用語として、AIO、GEO、AEOといった略語が使われることがあります。これらの違いを整理しておきましょう。

AIO・GEO・AEOの定義

AIO（AI Optimization）は、AI全般に対する最適化を指す広義の概念です。LLMOはこのAIOの一部であり、特にLLM（大規模言語モデル）に焦点を当てた最適化を意味します。

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成エンジン全般への最適化を指します。LLMOとほぼ同義で使われることが多いですが、GEOはより抽象的な概念として位置づけられることがあります。

AEO（Answer Engine Optimization）は、アンサーエンジン全般への最適化を指します。Google音声検索やAlexaなどの音声アシスタント、FAQページでの回答表示なども含む、より広い概念です。

実務における考え方

実務においては、これらの用語の厳密な区別にこだわる必要はありません。重要なのは、生成AIが回答を生成する際に自社の情報が適切に引用・参照されるよう最適化するという目的を理解することです。

SEOとLLMO対策の違い

LLMO対策を理解するうえで、従来のSEO対策との違いを把握することは重要です。両者は目的も手法も異なる部分がありますが、共通する考え方も存在します。

対象と目的の違い

SEOとLLMOの最も大きな違いは、対象とする仕組みと、最終的な目的にあります。

項目	SEO	LLMO
対象	Google、Bingなどの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI
目的	検索結果ページでの上位表示	AIの回答内での引用・参照
流入経路	検索結果からのクリック	リンククリック、ブランド名経由の検索
表示形式	一覧形式（10件程度のリンク）	対話形式（文章で回答）

SEOでは、ユーザーが検索したキーワードに対して、検索結果ページに表示される順位を上げることが目標です。上位に表示されるほど、ユーザーがクリックする確率が高まり、サイトへの流入が増えます。

一方、LLMO対策では、ユーザーがAIに質問した際の回答文の中で、自社の情報が引用・参照されることが目標となります。AIの回答はリンクのリストではなく、文章として生成されるため、「参照元」として自社サイトが紹介される形になります。

成果指標の違い

SEOとLLMOでは、成果を測定する指標も異なります。

SEOの場合、以下のような指標で成果を測定します。

• 検索順位（特定キーワードでの順位）
• オーガニック流入数（検索経由のセッション数）
• クリック率（表示回数に対するクリック数の割合）
• コンバージョン数（問い合わせ、資料請求などの成果）

LLMOの場合、成果指標はまだ確立されていない部分もありますが、以下のような観点で測定を試みることができます。

• AIの回答内での言及率（特定トピックで自社が言及される割合）
• AIの回答内での引用元表示
• ブランド検索数の変化（自社名での検索数の推移）
• AI経由の流入数（Referrerでの計測）

LLMO対策の効果測定は、SEOと比較して難しい部分があります。AIの回答は毎回同じではなく、同じ質問でも異なる回答が返ってくることがあるためです。そのため、定量的な効果測定だけでなく、定性的な観察も重要になります。

SEO対策との共通点

SEOとLLMO対策は異なる部分が多い一方で、共通する重要な考え方もあります。

最も重要な共通点は、「ユーザーにとって価値のある情報を提供する」という基本姿勢です。Googleの検索アルゴリズムも、生成AIの学習・回答生成の仕組みも、質の高い情報を優先するという点では共通しています。

具体的な施策レベルでも、以下のような共通点があります。

• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性: SEOでもLLMOでも、情報発信者の信頼性が評価に影響します
• 構造化されたコンテンツ設計: 見出し構造や段落分けなど、情報が整理されたコンテンツは両方で有効です
• 一次情報の価値: オリジナルの調査データや独自の知見は、検索エンジンにもAIにも評価されます

実務においては、SEO対策をしっかり行うことが、結果としてLLMO対策にもつながるという側面があります。SEOで評価される質の高いコンテンツは、AIの学習データとしても価値があり、回答生成時に参照されやすくなるためです。

LLMO対策の具体的な方法

ここからは、LLMO対策として実施すべき具体的な施策について解説します。これらの施策は、SEO対策と共通する部分も多く、既存のSEO施策を強化する形で取り組むことができます。

構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したものです。schema.orgに基づいたマークアップを行うことで、コンテンツの意味をより正確に伝えることができます。

有効な構造化データの種類

LLMO対策において特に有効な構造化データには、以下のようなものがあります。

• Organization: 組織情報（会社名、ロゴ、連絡先など）
• Article: 記事情報（著者、公開日、カテゴリなど）
• FAQ: よくある質問と回答
• HowTo: 手順やプロセスの説明
• Product / Service: 製品やサービスの情報

特にFAQ形式の構造化データは、AIが情報を認識・引用しやすい形式として有効です。「よくある質問」をページに設置し、適切にマークアップすることで、AIの回答生成時に参照されやすくなります。

ただし、構造化データの実装に過度なリソースを割く必要はありません。まずは基本的な組織情報や記事情報のマークアップから始め、段階的に拡充していくアプローチが現実的です。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-Tは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の4つの要素で構成される、コンテンツ品質の評価基準です。

SEOにおいて以前から重視されてきたE-E-A-Tですが、LLMO対策においても同様に重要です。生成AIは、信頼性の高い情報源から優先的に情報を引用する傾向があるためです。

E-E-A-Tを強化するための具体的な施策は以下のとおりです。

Experience（経験）の示し方

• 実際の事例や経験に基づいた情報を発信する
• 「弊社が支援した事例では」のように具体的な経験を言語化する
• 失敗談や試行錯誤のプロセスも含めて発信する

Expertise（専門性）の示し方

• 特定分野に特化した深い情報を発信する
• 専門家としての見解や考察を盛り込む
• 業界用語の解説など、専門知識を示す内容を含める

Authoritativeness（権威性）の示し方

• 著者情報を明記する（氏名、役職、経歴など）
• 会社としての実績や専門領域を明示する
• 外部メディアへの寄稿や講演実績を記載する

Trustworthiness（信頼性）の示し方

• 情報の出典を明記する
• 運営会社情報を透明性高く公開する
• コンテンツの更新日を表示し、最新性を担保する

これらの要素を充実させることで、検索エンジンからもAIからも「信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

E-E-A-T強化の実践例に学ぶ

E-E-A-Tの強化は、概念として理解するだけでなく、実際のコンテンツ運用に落とし込むことが重要です。

顧客起点へのシフトで成果を改善した事例

ある企業では、オウンドメディアのリード獲得に苦戦していた状況から、顧客起点のマーケティングにシフトすることで成果を大きく改善しました。

その企業では当初、自社名による指名検索流入に依存しており、一般キーワードでの検索対策が十分ではありませんでした。そこで、カスタマージャーニーの整理とターゲット分析を徹底的に行い、「誰に、何を届けるか」という顧客視点でコンテンツを再設計しました。

具体的には、ターゲットとなる顧客が検索エンジンでどのような情報を探しているのか、どのような課題を抱えているのかを深掘りし、その検索行動に沿ったコンテンツを制作。専門性と経験に基づいた情報を発信することで、E-E-A-Tの各要素を自然に強化することができました。

この取り組みの結果、リード数は昨対比115%を達成。さらに、ターゲットリードが獲得できたことで商談数も昨対比120%を記録しています。

事例から学べること

この事例から学べるポイントは、E-E-A-Tの強化は単なるテクニックではなく、「顧客を起点とした発想」に基づいたコンテンツ制作の結果として自然に実現されるということです。AIもまた、このような顧客視点で作られた質の高いコンテンツを優先的に参照する傾向があります。

参考：顧客起点のマーケティングにシフトし、昨対比115％のリード獲得を記録

AIに引用されやすいコンテンツ設計

生成AIが回答を生成する際に引用しやすいコンテンツには、いくつかの特徴があります。これらを意識したコンテンツ設計が、LLMO対策において重要です。

明確な定義文の配置

概念や用語を説明する際は、「〇〇とは、△△のことである」という形式で明確に定義します。AIは定義文を参照して回答を生成することが多いため、記事の冒頭に簡潔な定義を置くことが効果的です。

論理的な構造と見出し設計

h1、h2、h3といった見出しタグを適切に使い、情報を階層構造で整理します。見出しを見るだけで記事の全体像がわかるような構成が理想的です。

箇条書き・表の活用

複数の要素を説明する際は、箇条書きや表を活用します。情報が整理された形式は、AIが情報を抽出しやすくなります。

FAQ形式のセクション

「よくある質問」のセクションを設けることで、AIが質問と回答のペアを認識しやすくなります。ユーザーが実際に疑問に思うことを想定し、明確な回答を用意します。

一次情報の提供

自社独自の調査データ、事例、考察など、他では得られない情報を発信します。一次情報は、AIの学習データとしても価値があり、引用されやすくなります。

弊社では、従来の「検索ボリューム重視」から、「プロダクトアウト的アプローチ」へのシフトを提唱しています。市場ニーズを追いかけるだけでなく、自社が持つナレッジや気づき、経験則をどんどん言語化して発信することが、LLMO対策においては特に重要になります。

ユーザーニーズを徹底的に理解する

AIに引用されやすいコンテンツを作るうえで、最も重要なのは「ユーザーにとって本当に役立つ情報を提供すること」です。この考え方は、SEOにおいても、LLMO対策においても共通しています。

ユーザーファーストへの方針転換事例

ある企業では、オウンドメディアのPVは増加していたものの、本来の目標であるリード獲得にはつながっていませんでした。データ分析を進めた結果、「PV重視のキーワード選定」と「CV導線を考慮しないコンテンツ」という課題が明らかになりました。

この企業は、根本的な方針転換を決断。「ユーザーにとって有益なコンテンツを提供すること」を最重要要件として、対策キーワードを明確に定め、キーワード獲得に必要な記事を徹底的に作り込む体制を構築しました。

具体的な取り組みとして、以下の点が挙げられます。

• 徹底的なユーザーニーズ調査: 検索ユーザーが何を知りたいのか、どのような課題を解決したいのかを深掘り
• 専門チームによる制作と監修の分離: 企画設計・執筆を行う制作チームと、専門的な視点から監修を行う品質チェックチームを分けることで、それぞれが役割に徹する体制を構築
• 継続的な改善サイクル: 公開後もユーザー評価をもとに改善を重ね、コンテンツの質を高め続ける

方針転換がもたらした成果

この取り組みの結果、方針転換から1年でリード獲得は10倍に拡大。半期で約100件程度だったリード件数が、約1,000件に成長しました。

この事例が示唆するのは、LLMO対策においても「ユーザーファースト」の姿勢が成果につながるということです。生成AIは、質の高い情報を優先的に参照します。ユーザーにとって価値のあるコンテンツを作り続けることが、結果としてAIに引用されやすいコンテンツにつながります。

参考：CV特化のオウンドメディアに方針転換、1年で10倍のリード獲得を実現

サイテーション施策の推進

サイテーションとは、外部サイトで自社の名前や情報が言及されることを指します。被リンク（バックリンク）とは異なり、リンクが張られていなくても、ブランド名やサービス名が言及されること自体に価値があります。

生成AIは、Web上の多くの情報から学習しています。特定のトピックについて、言及量が多く、結びつきが強い企業やサービスは、AIの回答で推奨されやすくなる傾向があります。

サイテーションを増やすための施策には、以下のようなものがあります。

• 業界メディアへの寄稿や取材対応
• プレスリリースの配信
• 業界イベントへの登壇
• 共同研究や調査レポートの発信
• SNSでのアクティブな情報発信

特に、質の高いコンテンツを継続的に発信することで、他サイトから参照される機会が増えます。「〇〇について詳しいのはこの会社」という認知を業界内で獲得することが、長期的にはサイテーション増加につながります。

LLMO対策の進め方

具体的な施策を理解したところで、実際にLLMO対策をどのように進めていくべきかについて解説します。

現状把握から始める

LLMO対策の第一歩は、現状把握です。まず、自社の情報がAIの回答にどのように反映されているかを確認します。

具体的には、以下のような手順で調査を行います。

1. 自社名での確認: ChatGPTやPerplexityで「〇〇株式会社について教えて」と質問し、どのような情報が返ってくるか確認する
2. サービス・製品名での確認: 自社のサービス名や製品名で同様に確認する
3. 関連トピックでの確認: 自社が専門とするトピック（例：「BtoBマーケティングの方法」）で質問し、自社が言及されるか確認する
4. 競合との比較: 競合他社名でも同様の確認を行い、AIでの見え方を比較する

調査結果をもとに課題を特定する

この調査を通じて、自社の現状と課題が見えてきます。たとえば、自社名で検索しても正確な情報が返ってこない場合は、基本的な企業情報の整備が必要です。関連トピックで競合は言及されるが自社は言及されない場合は、コンテンツの量や質を強化する必要があります。

定期的にこの確認を行い、変化を観察することも重要です。月に1回程度、同じ質問でAIの回答を記録し、自社情報の反映状況をモニタリングします。

SEO対策との優先順位の考え方

LLMO対策に取り組む際、よく出てくる疑問が「SEO対策とLLMO対策、どちらを優先すべきか」というものです。

結論から言えば、現時点ではSEO対策を疎かにすることは避けるべきです。理由は以下のとおりです。

SEOが依然として主要な流入経路である

AI検索の利用は増えていますが、現時点ではまだGoogle検索が主要な情報収集手段です。SEOからの流入を確保しながら、LLMO対策を並行して進めるのが現実的なアプローチです。

SEO対策がLLMO対策の基盤になる

前述のとおり、E-E-A-Tの強化や質の高いコンテンツ制作は、SEOとLLMO両方に効果があります。SEO対策をしっかり行うことが、結果としてLLMO対策にもつながります。

AI OverviewsはSEO上位ページを参照する傾向がある

GoogleのAI Overviewsは、多くの場合、従来の検索で上位表示されているページの情報を参照して回答を生成します。SEOで上位を獲得することが、AI Overviewsでの引用にもつながります。

実務的には、既存のSEO施策を強化しながら、LLMO対策として追加すべき要素（構造化データの実装、FAQ形式のコンテンツ追加など）を段階的に取り入れていくアプローチが推奨されます。

コンテンツSEOとCVR改善を両輪で進める

LLMO対策を含むオーガニック施策を進める際、見落とされがちなのが「CVR（コンバージョン率）改善」との両輪での取り組みです。コンテンツを増やし、AIに引用されやすい情報を発信することは重要ですが、それだけでは事業成果に直結しないケースがあります。

コンテンツSEOと並行したCVR改善の実例

ある業務支援系のSaaS企業では、コンテンツSEO施策を推進する傍ら、サービスサイトやオウンドメディアのCVR改善にも注力しました。具体的には、以下のような施策を並行して実施しています。

• ランディングページの情報設計やデザインの改修
• CTAの設置場所や内容の見直し
• フォームの入力項目やUIの見直し

特に効果が大きかったのは、もともと指名検索からの流入が多かったトップページにおける離脱改善でした。この取り組みが早期の成果創出につながり、リード獲得の底上げに大きく寄与しました。

LLMO対策にも同じ考え方が適用できる

LLMO対策においても同様の考え方が適用できます。AIの回答で言及されることで認知を獲得したユーザーが、自社サイトを訪問した際に、スムーズにコンバージョンにつながる導線が整備されていることが重要です。

コンテンツの質を高めることと、サイト全体のユーザー体験を向上させることの両方に取り組むことで、施策の効果を最大化できます。

参考：顧客起点のマーケティングにシフトし、昨対比115％のリード獲得を記録

効果測定と改善サイクル

LLMO対策の効果測定は、SEOと比較して難しい部分があります。しかし、いくつかの方法で効果を確認し、改善サイクルを回すことができます。

手動での定期確認

月に1回程度、主要なキーワードやトピックでAIに質問し、自社の言及状況を確認します。表計算ソフトなどに記録し、変化を追跡します。

GA4でのAI経由流入の計測

Google Analytics 4の「セッションの参照元/メディア」レポートで、ChatGPTやPerplexityからの流入を確認できます。chat.openai.comやperplexity.aiなどのReferrerを確認し、AI経由の流入数を把握します。

ブランド検索数の推移

Google Search Consoleで、自社名やサービス名でのブランド検索数の推移を確認します。LLMO対策により認知が広がれば、ブランド検索数の増加として現れる可能性があります。

専用ツールの活用

Profound、Scrunch AI、Otterly.AIなど、LLMO対策の効果測定に特化したツールも登場しています。予算に余裕がある場合は、これらのツールを活用して定量的な計測を行うことも選択肢です。

効果測定の結果をもとに、コンテンツの改善を継続的に行います。特に、AIに言及されにくいトピックについては、コンテンツの追加や強化を検討します。

LLMO対策の注意点

最後に、LLMO対策を進めるうえで注意すべきポイントについて解説します。

短期的な成果を期待しすぎない

LLMO対策は、中長期的な施策として捉える必要があります。施策を実施してすぐに成果が出るものではなく、継続的な取り組みによって徐々に効果が表れます。

生成AIの学習・更新のタイミングは公開されていないため、コンテンツを追加してもすぐにAIの回答に反映されるわけではありません。また、AIの回答は常に一定ではなく、同じ質問でも異なる回答が返ってくることがあります。

短期的なKPIを設定するよりも、「3ヶ月後、6ヶ月後にどのような状態を目指すか」という中期的な目標を設定し、継続的に施策を実行することが重要です。

SEO対策を疎かにしない

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEO対策が疎かになってしまうケースがあります。しかし、前述のとおり、SEO対策はLLMO対策の基盤でもあります。

特に以下の点は引き続き重要です。

• 検索意図に応えるコンテンツ制作
• 技術的なSEO対策（表示速度、モバイル対応など）
• 内部リンクの最適化
• 定期的なコンテンツのリライト

SEOで評価される質の高いコンテンツを作り続けることが、結果としてLLMO対策にもつながるという視点を忘れないでください。

また、robots.txtでAIクローラー（Google-Extended、GPTBotなど）をブロックしていないかも確認しておきましょう。意図せずブロックしている場合、AIの学習対象から外れてしまう可能性があります。

過剰投資を避ける

LLMO対策は注目されている分野ですが、過剰な投資は避けるべきです。AI検索の市場はまだ成長途中であり、今後どのように変化するか不確定な部分も多くあります。

以下のような点に注意してください。

専用ツールへの過剰投資

LLMO対策用のツールが登場していますが、まずは無料で確認できる範囲から始めることをお勧めします。Google Analytics 4や手動での確認で十分な情報が得られることも多いです。

構造化データへの過剰な労力

構造化データは有効ですが、完璧を目指す必要はありません。基本的な実装から始め、段階的に拡充していくアプローチが効率的です。

新規施策への偏重

「LLMO対策のための新しいコンテンツ」を大量に制作するよりも、既存の質の高いコンテンツを強化する方が効果的な場合もあります。まずは既存資産の活用を検討してください。

LLMO対策は、既存のSEO施策やコンテンツマーケティング施策の延長線上にあるものです。新しい予算枠を大きく確保するよりも、既存の取り組みにLLMO視点を加えるという考え方が現実的です。

支援事例から見るLLMO対策・SEO施策の実践ポイント

LLMO対策は概念として理解するだけでなく、実際の施策に落とし込む過程でこそ本質が見えてきます。弊社が支援してきた企業の取り組みから、実践的な示唆を紹介します。

SEOとコンテンツ品質の強化が、AI引用の土台になる

ある企業では、それまでSEO施策の経験が乏しく、一般キーワードはおろか自社の指名キーワードでさえ検索上位に入れていない状況が続いていました。この企業では、まずターゲットとなるユーザーの検索行動を徹底的に分析し、サービスとターゲットの構造整理からサイトリニューアルを実施。その後、コンテンツSEO施策として対策キーワードの選定と記事制作体制の整備に取り組みました。

取り組みの中でとくに重要だったのは、チーム全体のコンテンツSEOへの理解を底上げしながら、「ユーザーにとって本当に有益な情報を届けること」に徹底的にこだわったことです。SEOの基礎を丁寧に固めることで、コンテンツの品質が高まり、検索エンジンからの評価とともにAIに参照されやすい情報資産としても機能するようになりました。プロジェクト開始から約1年で、リード獲得数は開始前比で約4倍に成長しています。

この事例が示すのは、LLMO対策を単独で考えるのではなく、「コンテンツSEOの土台をしっかり作ること」が、生成AIに引用される情報資産の構築にも直結するという点です。

参考：ポータルサイトの戦略設計とコンテンツSEO改善により、リード獲得数が約4倍に

AI検索時代の変化を早期に察知する重要性

生成AIの台頭に限らず、検索行動の変化は事前の兆しとして現れることが多くあります。生成AIが普及する中で、ユーザーがどのような検索行動をとるようになっているのかを、定期的に観察・検証することが、LLMO対策を継続的に改善するうえで欠かせません。変化の初期症状を見逃さず、施策に反映していくサイクルを持てるかどうかが、中長期的な成果を左右します。

参考：検索行動の変化の初期症状を見逃さず、先手を打つ方法

まとめ

本記事では、LLMO対策の基本概念からSEOとの違い、具体的な施策、進め方、注意点まで解説しました。

LLMO対策の要点を整理すると、以下のとおりです。

• LLMOとは: 生成AIの回答で自社情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する手法
• SEOとの関係: 対象と目的は異なるが、E-E-A-Tや質の高いコンテンツ制作など、共通する重要な要素がある
• 具体的な施策: 構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、AIに引用されやすいコンテンツ設計、サイテーション施策
• 進め方: 現状把握から始め、SEO対策と並行して段階的に取り組む
• 注意点: 短期的な成果を期待しすぎない、SEO対策を疎かにしない、過剰投資を避ける

AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は変化しています。しかし、その変化に対応するために必要なのは、まったく新しい施策ではありません。「ユーザーにとって価値のある情報を、信頼できる形で提供する」という基本姿勢は、従来のSEOもLLMO対策も変わりません。

特定のトピックで最初に頭に思い浮かぶ存在になること。人間の認知においても、AIの推奨においても、この考え方は共通します。

自社の専門領域において第一想起される存在を目指し、継続的にコンテンツを発信していくことが、結果としてSEOにもLLMOにも効果をもたらします。

まずは自社のAIでの見え方を確認するところから始め、既存のSEO施策を強化しながら、段階的にLLMO対策を取り入れてみてください。