LLMOとは？AI検索時代に必要な対策方法を解説

LLMOとは何か

LLMOは、生成AI時代における新しい最適化の概念です。従来のSEOが検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは大規模言語モデル（LLM）を対象としています。ここでは、LLMOの基本的な定義と、注目されている背景について解説します。

LLMOの定義と読み方

LLMO（エルエルエムオー）とは、Large Language Model Optimizationの略称です。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

具体的には、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewといった生成AIが回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが情報源として引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みを指します。

LLMOの目的は大きく2つあります。

1つ目は、AIの回答に自社のWebサイトのURLが引用される回数を増やし、サイトへの流入を獲得することです。生成AIの回答には、情報源としてURLが表示されるケースがあります。ユーザーがそのリンクをクリックすることで、自社サイトへの訪問につながります。

2つ目は、AIの回答に自社のブランド名やサービス名が言及される機会を増やし、認知度を高めることです。たとえユーザーがリンクをクリックしなくても、回答の中で自社名が言及されることで、ブランドの認知拡大につながる可能性があります。

なお、LLMOという用語は主に日本で使われている和製英語的な表現です。英語圏では、同様の概念をGEO（Generative Engine Optimization）やAIO（Artificial Intelligence Optimization）と呼ぶケースもあります。

なぜLLMOが注目されているのか

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。

従来、ユーザーは何か知りたいことがあると、GoogleやYahoo!などの検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果に表示されたWebサイトを訪問して情報を得ていました。この流れの中で、いかに検索結果の上位に表示されるかを追求するSEOが重要視されてきました。

しかし、生成AIの登場により、情報収集の方法が変わりつつあります。ユーザーは検索エンジンを使わずに、ChatGPTなどのAIに直接質問することで、求める情報を即座に得られるようになりました。

この変化がもたらす影響として、「ゼロクリック検索」の増加が挙げられます。ゼロクリック検索とは、ユーザーがAIの回答だけで満足し、Webサイトを訪問することなく検索行動を終了することを指します。GoogleのAI Overviewなど、検索結果画面上でAIが要約を提供する機能が普及すると、Webサイトへの訪問数が減少する可能性があります。

このような状況において、生成AIの回答に自社の情報が含まれるようになることの重要性が高まっています。AIが回答を生成する際に参照する情報源として認識されなければ、ユーザーとの接点を失ってしまうリスクがあるためです。

また、Googleは検索エンジンにAI機能を統合する動きを加速させています。検索結果の上部にAIによる要約が表示されるケースが増えており、従来のSEO対策だけでは十分に対応できない状況が生まれています。

こうした背景から、SEOに加えてLLMOにも取り組む必要性が認識されるようになっています。

関連用語との違い（GEO・AIO）

LLMOと似た概念を表す用語として、GEOやAIOがあります。それぞれの違いを整理しておきましょう。

LLMO（Large Language Model Optimization）

大規模言語モデルに特化した最適化を指します。ChatGPTやGPT-4、Claude、Geminiなど、特定のLLMの応答に自社情報が含まれるよう最適化することを意味します。日本で最も広く使われている用語です。

GEO（Generative Engine Optimization）

生成エンジン全般への最適化を指します。LLMだけでなく、画像生成AIや動画生成AIなども含めた、生成AI全般を対象とした最適化の概念です。海外では、LLMOよりもGEOという用語が使われるケースが多いです。

AIO（Artificial Intelligence Optimization）

AI全般への最適化を指します。生成AIに限らず、レコメンドエンジンやチャットボットなど、あらゆるAIシステムを対象とした最適化を含む、最も広い概念です。

これらの用語は厳密に使い分けられているわけではなく、文脈によって互換的に使われることも多いです。日本のマーケティング業界では、LLMOという用語が最も一般的に使用されています。

本記事では、特に断りがない限り、LLMOという用語を使用して解説を進めます。

LLMOとSEOの違い

LLMOを理解するうえで重要なのは、従来のSEOとの違いを把握することです。両者は目的や対象が異なりますが、相反するものではなく、補完的な関係にあります。

最適化の対象と目的の違い

SEOとLLMOの最も大きな違いは、最適化の対象と目的にあります。

SEO（Search Engine Optimization）

• 最適化の対象：Google、Yahoo!、Bingなどの検索エンジン
• 目的：検索結果で上位表示を獲得し、Webサイトへの流入を増やす
• 成果の形：検索結果ページでのランキング向上、クリック獲得

SEOでは、検索エンジンのアルゴリズムに評価されるようにWebサイトやコンテンツを最適化します。ユーザーが特定のキーワードで検索した際に、自社サイトが上位に表示されることを目指します。

LLMO（Large Language Model Optimization）

• 最適化の対象：ChatGPT、Perplexity、AI OverviewなどのLLM
• 目的：AIの回答に自社情報が引用・言及されるようにする
• 成果の形：AIの回答における引用、ブランド名の言及

LLMOでは、LLMが回答を生成する際に、自社のコンテンツを情報源として参照するよう最適化します。AIの回答の中に自社の情報やブランド名が含まれることを目指します。

両者の違いを表にまとめると以下のようになります。

項目	SEO	LLMO
最適化の対象	検索エンジン	LLM（大規模言語モデル）
目的	検索上位表示	AIの回答への引用・言及
成果の指標	検索順位、クリック数	AI引用回数、ブランド言及
ユーザーの行動	検索結果からサイト訪問	AI回答から情報取得

評価基準の違い

SEOとLLMOでは、コンテンツが評価される基準にも違いがあります。

SEOにおける評価基準

検索エンジンは、ページの品質を判断するために様々な要素を考慮します。代表的なものとして、以下が挙げられます。

• コンテンツの質と網羅性
• E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）
• 被リンクの質と量
• ページの表示速度やモバイル対応
• ユーザーエクスペリエンス

検索エンジンはWebページを直接クロールし、インデックスに登録したうえで、検索クエリに対して最も適切なページをランキングします。

LLMOにおける評価基準

LLMは、学習データやリアルタイムで取得した情報をもとに回答を生成します。どの情報を参照するかは、明確なランキングアルゴリズムが公開されているわけではありませんが、以下の要素が影響すると考えられています。

• 情報の明確さと簡潔さ
• 事実の正確性と根拠の明示
• コンテンツの構造化（見出し、箇条書き、表など）
• 情報源としての信頼性
• Web上での言及量と結びつきの強さ

LLMは、ユーザーの質問に対して最も適切な回答を生成するために、信頼性の高い情報源を優先的に参照する傾向があります。そのため、コンテンツの信頼性や明確さがより重視されます。

SEOとLLMOは補完関係

SEOとLLMOは、対立する概念ではありません。むしろ、両者は補完的な関係にあります。

その理由は主に2つあります。

理由1：LLMが参照する情報は検索上位のコンテンツが多い

LLMが回答を生成する際に参照する情報の多くは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツです。つまり、SEOに取り組んで検索上位を獲得しているコンテンツは、LLMにも参照されやすい傾向があります。

SEOで成果を出しているコンテンツは、すでにE-E-A-Tの要素を備えており、ユーザーのニーズに応える質の高い内容となっていることが多いです。そうしたコンテンツは、LLMOの観点からも有利な位置にあるといえます。

理由2：本質的に目指すものは同じ

SEOもLLMOも、突き詰めれば「ユーザーにとって価値のある情報を、適切に届ける」という同じ目標を持っています。

検索エンジンは「ユーザーの検索意図に最も合致した情報を提供するページ」を上位に表示しようとします。LLMは「ユーザーの質問に対して最も適切な回答を生成」しようとします。どちらも、ユーザーが求める情報を的確に提供することを目指しています。

したがって、LLMO対策のためにSEOを疎かにする必要はありません。むしろ、SEOに取り組むことがLLMO対策の基盤となります。その上で、LLMに参照されやすいコンテンツの特徴を理解し、追加の最適化を行うことが効果的なアプローチといえます。

LLMO対策の具体的な方法

LLMOに対応するためには、どのような施策を行えばよいのでしょうか。ここでは、実践的な対策方法を4つの観点から解説します。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）は、Googleがコンテンツの品質を評価する際の基準として知られていますが、LLMOにおいても重要な要素です。

LLMは、信頼性の高い情報源を優先的に参照する傾向があります。そのため、E-E-A-Tを強化することで、AIに選ばれやすいコンテンツを作ることができます。

Experience（経験）の強化

コンテンツに実体験に基づく情報を盛り込みます。たとえば、自社で実際に取り組んだ施策の結果や、現場で得た知見などを具体的に記載することで、経験に裏打ちされた信頼性を示すことができます。

Expertise（専門性）の強化

執筆者や監修者の情報を明記します。その分野における専門知識を持つ人物がコンテンツに関与していることを示すことで、情報の専門性をアピールできます。資格や実績、専門領域などを具体的に記載することが効果的です。

Authoritativeness（権威性）の強化

業界内での認知度や評判を高めます。他サイトからの被リンクや、業界メディアでの言及、SNSでのシェアなど、外部からの評価が権威性の指標となります。また、企業としての実績や受賞歴なども権威性を示す要素になります。

Trustworthiness（信頼性）の強化

情報の正確性と透明性を担保します。データや統計を引用する際は情報源を明記し、主張には根拠を示します。また、運営者情報やプライバシーポリシーを整備し、サイト全体としての信頼性を高めることも重要です。

E-E-A-Tの強化は、SEOとLLMOの両方に効果がある施策です。信頼できる情報源として認識されることが、AI時代においてますます重要になっています。

事例に学ぶ：一次情報の蓄積がもたらす効果

ある法人向けビジネス支援サービスを提供する企業では、オウンドメディアの立ち上げに際し、業界トレンドに関する独自の知見を継続的に発信することに注力しました。

この企業が重視したのは、自社の事業活動から得られた知見や、顧客との接点から得られた実践的なノウハウを、コンテンツとして体系化することでした。単なる一般的な情報ではなく、現場での経験に基づいた具体的な内容を盛り込むことで、他にはない価値を提供することを目指しました。

また、導入事例の強化にも取り組みました。比較検討段階にあるユーザーの関心を引きやすい導入事例は、質の高いリード獲得につながるだけでなく、自社の専門性や実績を示す重要なコンテンツとなりました。

結果として、業界関連の重要キーワードで検索上位を獲得し、業界におけるオピニオンリーダーとしての地位を確立することができました。

この事例が示すのは、E-E-A-Tの中でも特に「Experience（経験）」と「Expertise（専門性）」を高めることの重要性です。自社ならではの一次情報を継続的に発信し、特定の分野における情報源としての存在感を高めることが、SEOでもLLMOでも有効に機能します。

コンテンツの構造化と可読性向上

LLMがコンテンツを理解しやすくするためには、情報を構造化することが重要です。

見出しの階層構造

h2、h3、h4といった見出しタグを適切に使い、情報の階層を明確にします。見出しを見ただけで、そのセクションで何が説明されているかがわかるようにします。

箇条書きと表の活用

複数の項目を列挙する場合は箇条書きを使い、比較情報は表形式でまとめます。これにより、AIが情報を解析しやすくなるだけでなく、ユーザーにとっても読みやすいコンテンツになります。

結論ファーストの記述

各セクションの冒頭で結論を述べ、その後に詳細を説明する構成にします。AIは長文から要点を抽出して回答を生成することが多いため、結論が明確に示されているコンテンツは参照されやすくなります。

定義文形式での記述

「〇〇とは、△△のことです」のように、用語や概念を明確に定義する形式で記述します。AIがユーザーの質問に答える際に、そのまま引用しやすい形式になります。

Q&A形式の活用

よくある質問とその回答をQ&A形式でまとめることも効果的です。ユーザーがAIに質問する形式と親和性が高く、回答として採用されやすくなります。

コンテンツの構造化は、AIへの最適化だけでなく、ユーザーの読みやすさにも直結します。両者を意識したコンテンツ設計を心がけましょう。

一次情報の活用と信頼性の担保

LLMが信頼性の高い情報として認識するためには、一次情報を活用することが効果的です。

一次情報とは

一次情報とは、自社で独自に収集・作成した情報のことです。具体的には以下のようなものが該当します。

• 自社で実施したアンケート調査の結果
• 自社の事業活動から得られたデータや知見
• 専門家へのインタビュー内容
• 自社で行った実験や検証の結果

一次情報を活用するメリット

一次情報は、他サイトにはない独自の価値を持ちます。Web上に溢れる二次情報や引用の連鎖とは異なり、オリジナルの情報源として認識されやすくなります。

また、LLMは学習データの中で言及量が多く、信頼性が高いと判断される情報を優先的に参照する傾向があります。独自の調査データや専門的な知見を発信し続けることで、特定のトピックにおける情報源としての地位を確立できます。

信頼性を担保するためのポイント

一次情報を発信する際は、以下の点に注意することで信頼性を高められます。

• 調査の方法やサンプル数を明記する
• データの収集時期を明示する
• 専門家の監修を受けた場合はその旨を記載する
• 客観的な事実と、それに基づく見解を区別して記述する

信頼性の高い一次情報を継続的に発信することは、E-E-A-Tの強化にもつながり、SEOとLLMOの両面で効果を発揮します。

テクニカル施策の基本

コンテンツ面での最適化に加え、技術的な側面からもLLMOに対応することができます。

構造化データの実装

schema.orgに基づく構造化データをマークアップすることで、AIがコンテンツの内容をより正確に理解できるようになります。FAQスキーマやHowToスキーマ、Articleスキーマなど、コンテンツの種類に応じた構造化データを実装することが効果的です。

ただし、構造化データの実装に過度なリソースを投下する必要はありません。コンテンツの質を高めることが最優先であり、構造化データはそれを補完する施策として位置づけるのが適切です。

XMLサイトマップの最適化

検索エンジンのクローラーだけでなく、AIのクローラーもサイトを巡回します。XMLサイトマップを適切に設定し、重要なページが確実にクロールされるようにします。

ページ表示速度の改善

ページの表示速度は、クローラーがサイトを効率的に巡回するうえで重要です。Core Web Vitals（LCP、FID、CLS）を最適化し、快適なユーザーエクスペリエンスを提供します。

robots.txtの確認

AIクローラーのアクセスを意図せずブロックしていないか確認します。各AIサービスのクローラーがどのようなUser-Agentを使用しているかを把握し、必要に応じてrobots.txtを調整します。

llms.txtについて

一部で話題になっているllms.txtは、サイトの概要をAIに伝えるためのファイルです。ただし、現時点ではAIシステムが実際にこのファイルを読み込んで活用しているという確証はありません。将来的に標準化される可能性はありますが、現時点では優先度の高い施策とはいえないでしょう。

テクニカル施策は、コンテンツの質を高める取り組みと並行して行うことで、総合的なLLMO対策の効果を高めることができます。

LLMO対策を始める際の注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点があります。新しい概念であるがゆえの課題や、陥りやすい誤解について解説します。

効果測定の現状と課題

LLMO対策における最大の課題の一つが、効果測定の難しさです。

現状の課題

SEOでは、検索順位やオーガニック流入数、クリック率など、明確な指標で効果を測定できます。しかし、LLMOでは以下のような理由から、定量的な効果測定が困難です。

• AIの回答にどの程度自社情報が引用されているかを網羅的に把握する手段が確立されていない
• ユーザーがAIに対してどのような質問をしているかを知ることができない
• AIの回答は同じ質問でも毎回異なる場合があり、安定した計測が難しい

取りうるアプローチ

現時点で可能なアプローチとしては、以下のようなものがあります。

• 自社に関連するキーワードで実際にAIに質問し、回答に自社情報が含まれているかを定期的に確認する
• 指名検索数の変化をモニタリングする（AIでブランド名を見たユーザーが検索する可能性）
• サイト流入元として「AI経由」と推測されるトラフィックを分析する

ただし、これらの方法では完全な効果測定は難しく、参考程度の情報にとどまります。

長期的な視点の必要性

LLMO対策は、短期間で成果が出る施策ではありません。コンテンツの信頼性を高め、Web上での存在感を構築するには、継続的な取り組みが必要です。数ヶ月から半年以上の中長期的な視点で取り組むことが求められます。

効果測定が難しいからといって、LLMO対策を避けるのは得策ではありません。測定手法は今後整備されていく可能性が高いため、先行して取り組みを始めておくことに価値があります。

従来SEOとのバランス

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEOを疎かにしてはいけません。

SEOが引き続き重要な理由

前述の通り、LLMが参照する情報の多くは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツです。SEOで成果を出していないコンテンツは、LLMにも参照されにくい傾向があります。

また、すべてのユーザーがAIで情報収集するわけではありません。従来の検索エンジンを使うユーザーは依然として多く存在します。SEO対策を怠ることは、それらのユーザーとの接点を失うことを意味します。

バランスのとり方

SEOとLLMOは対立するものではないため、両方に取り組むことが理想的です。具体的には、以下のようなアプローチが考えられます。

• まずはSEOの基本を押さえ、検索上位を獲得するためのコンテンツ制作に注力する
• その上で、LLMOの観点からコンテンツの構造化や一次情報の追加など、追加の最適化を行う
• 新規コンテンツを作成する際は、最初からSEOとLLMOの両方を意識した設計を行う

LLMO専用の施策に大きなリソースを割く必要はありません。SEOとLLMOで共通して重要な要素（E-E-A-T、コンテンツの質、構造化など）に注力することで、両方の成果を同時に追求できます。

事例に学ぶ：SEOとLLMOを両立させた取り組み

ある業務支援系のクラウドサービスを展開する企業では、オーガニック検索からのリード獲得強化を目的に、コンテンツSEOの見直しに取り組みました。

この企業が直面していた課題は、自社名による指名検索流入に依存していた状況でした。一般キーワードでの流入が十分に獲得できておらず、リード獲得の幅が限定されていました。

そこで取り組んだのが、「顧客を起点としたコンテンツ設計」への転換です。ターゲットとなる顧客の調査分析やカスタマージャーニーの整理を通じて、「誰に、何を届けるか」を明確にしました。その上で、検索意図に基づいた記事制作を徹底し、これまで獲得できていなかった層への集客を実現しました。

この取り組みの結果、リード数は昨対比で大きく成長し、商談数も増加しました。

この事例から学べるのは、SEOの基本に立ち返ることの重要性です。ターゲット理解に基づいた質の高いコンテンツを制作することが、検索エンジンからの評価向上につながり、ひいてはLLMからも参照されやすいコンテンツの基盤となります。

SEOとLLMOを別々の施策として捉えるのではなく、「ユーザーにとって価値のあるコンテンツを届ける」という共通の目標に向かって取り組むことが、両者の成果を同時に追求するための近道といえます。

過度な最適化のリスク

LLMO対策を意識しすぎることで、かえって逆効果になるケースもあります。

機械向けに最適化しすぎる問題

AIに読み取られやすいコンテンツを追求するあまり、人間にとって読みにくいコンテンツになってしまうことがあります。たとえば、キーワードを不自然に詰め込んだり、定義文ばかりが続いて単調な文章になったりすると、ユーザーの体験を損ねます。

最終的にコンテンツを読むのは人間です。AIへの最適化と人間への最適化のバランスを保つことが重要です。

新しい施策に飛びつきすぎる問題

LLMOは新しい概念であるため、様々な施策が提唱されています。しかし、その中には効果が実証されていないものや、過度に期待されているものもあります。

たとえば、llms.txtの設置は話題になりましたが、現時点ではAIが実際に読み込んでいるという確証はありません。このような不確実な施策に大きなリソースを投下するのは効率的ではありません。

本質を見失わない

LLMO対策の本質は、「AIに選ばれるために特別なことをする」ことではありません。「ユーザーにとって価値のある、信頼性の高いコンテンツを作る」という、コンテンツマーケティングの基本に立ち返ることが重要です。

E-E-A-Tを高め、ユーザーの検索意図に応える質の高いコンテンツを作り続けることが、結果的にSEOでもLLMOでも成果につながります。テクニックに頼るのではなく、本質的な価値提供に注力することが、長期的な成功への道筋といえます。

まとめ

本記事では、LLMOの定義から具体的な対策方法まで解説してきました。最後に、要点を整理します。

LLMOとは

LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、生成AIの回答に自社情報が引用されるよう最適化する取り組みです。ChatGPTやPerplexityの普及により、ユーザーの情報収集行動が変化する中で、重要性が高まっています。

SEOとの関係

LLMOとSEOは対立するものではなく、補完関係にあります。LLMが参照する情報の多くは検索上位のコンテンツであり、SEOの取り組みはLLMOの基盤となります。

具体的な対策

LLMO対策の基本は、以下の4つです。

• E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の強化
• コンテンツの構造化と可読性向上
• 一次情報の活用と信頼性の担保
• テクニカル施策の実施

注意すべきポイント

効果測定が難しい現状を理解し、中長期的な視点で取り組むことが重要です。また、従来SEOとのバランスを保ち、過度な最適化に陥らないよう注意が必要です。

LLMO対策の本質は、ユーザーにとって価値のある信頼性の高いコンテンツを作ることです。この点はSEOと共通しており、コンテンツマーケティングの基本を押さえることが、AI検索時代においても変わらず重要といえます。

AIを取り巻く環境は急速に変化しており、今後も新しい動きが出てくることが予想されます。最新の動向を把握しながら、自社に適した形でLLMO対策を進めていただければと思います。