LLMOという言葉を聞いたことがありますか？SEOに携わる方なら、この新しい概念が気になっているかもしれません。しかし、次のような疑問を持っている方も多いでしょう。
- LLMOについて知りたい
- AIに認識されるにはどうすればいいの
- 従来のSEOとの違いは
結論から言うと、LLMOは大規模言語モデルを活用したAIチャットボットが情報を正確に理解し引用できるよう、ウェブサイトを最適化する手法です。AIチャットボット経由での情報露出を増やすメリットが期待されています。
今回は、LLMOの基本概念から具体的な対策方法、効果測定や注意点について詳しく解説します。
AI時代にWebサイトでの存在感を高めたいSEO担当者の方は、ぜひ本記事を最後までご覧ください。
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LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、AIチャットボットが情報を適切に理解・引用できるようサイトを最適化する手法です。従来のSEOが検索エンジンのランキング向上を目指すのに対し、LLMOはAIの情報理解プロセスに焦点を当てています。
検索行動が「検索エンジン」から「AIチャットボット」へとシフトする中で、GoogleのSGEやChatGPTなどのAI回答生成が主流となりつつあります。企業サイトがAIに認識される重要性が高まっていると考えられます。
このセクションでは、LLMOの基本概念と注目される理由を解説します。
LLMOの定義
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデルを活用したAIチャットボットが情報を正確に理解・引用できるよう、ウェブサイトを最適化する手法です。
従来のSEOが検索エンジンの表示順位向上を主目的としていたのに対し、LLMOはAIの情報処理プロセスそのものに焦点を当てています。
ユーザーがAIに質問した際、回答の中で自社サービスが言及されたり、URLが提示されたりすることを目指します。
その背景には、検索結果を一覧で見るのではなく、AIが即座に生成する回答から情報を得るユーザーが増えている現状があります。
なぜ今LLMOが注目されているのか？
ユーザーの検索行動が大きく変化しています。従来の検索エンジンでのキーワード検索から「AIモード」と呼ばれる、AIが生成する回答が主流になる可能性があります。
AIモードはGoogleが2025年5月に発表したプロダクトです。これは、従来の検索のようにキーワードを入力するだけでなく、検索バーの横にある「AIモード」という新しいタブを選ぶと使える、Googleの最新AI「Gemini 2.5」を使った特別な検索モードです。
AIモードでは、あいまいな質問や、画像や音声を使った質問もでき、AIが自動で色々な情報を調べて、まとまった答えや関連するリンク、グラフなどを見やすく表示してくれます。（参照：Google）
もし、企業のウェブサイトがAIから情報源として認識されなければ、デジタル上の存在感が急速に低下すると予想されているのです。そのため、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しているといえるでしょう。
このような背景から、LLMOは今、大きな注目を集めているのです。
LLMOと従来のSEOとの違い・共通点
LLMOを理解することで、今後のデジタルマーケティングに必要な戦略が明確になります。以下のようなポイントを押さえておきましょう。
- LLMOの定義
- なぜ今LLMOが注目されているのか？
従来のSEOに加えて、AI時代に最適化されたLLMO戦略を取り入れることで、自社の情報がAI回答に反映される可能性が高まります。
LLMOとSEOの違い
LLMOと従来のSEOは、ウェブコンテンツ最適化を目指す点で共通していますが、対象と目的に明確な違いがあります。
主な違いを表にまとめたので、参考にしてください。
| 比較項目 | LLMO | SEO |
|---|---|---|
| 対象 | 大規模言語モデル（LLM） | 検索エンジン |
| 目的 | AIによる正確な引用・推奨 | 検索結果上位表示 |
| 重要要素 | 文脈の明確化、専門性の強調、構造化データ | キーワード最適化、リンク構築 |
SEOがGoogleなどの検索エンジンアルゴリズムを対象に検索結果の上位表示を目指すのに対し、LLMOは大規模言語モデル（LLM）が情報を正確に理解・引用しやすいコンテンツ構造の構築を重視します。
具体的には、SEOがキーワード最適化やリンク構築を中心とする一方、LLMOでは文脈の明確化や専門性の強調、構造化データによる情報整理が必要です。
目的の面でも、SEOは検索順位の向上やクリック数増加を通じて最終的なコンバージョンを達成することを目的とするのに対して、LLMOはAIによる信頼性の高い情報源として選ばれることを目指します。
LLMOとSEOの共通点
LLMOと従来のSEOには、表面的な手法の違いはあれど、根本的な共通点が存在します。両者とも「検索者の意図を理解し、そのニーズに応える」ことを最終目的としている点です。
共通の原則は主に以下の3つです。
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重視が成果を左右する
- ユーザー中心のコンテンツ設計が不可欠
- 情報の正確性と更新頻度が信頼獲得の鍵
高品質で信頼性の高いコンテンツの制作が成功の大前提であることも共通しています。事実に基づいた正確な情報や、専門性を感じさせる深い洞察は、検索エンジンでもAIモデルでも評価される重要な要素です。
技術的なアプローチは変化してもユーザー価値を追求する本質は共通しています。検索ユーザーが求める情報を正確に提供するという使命は、AI時代になっても変わらないのです。
【実践】LLMOに対応するための具体的な対策方法
LLMOに対応するためには、技術面・コンテンツ面・ブランディングの3方向から戦略的に対策を行う必要があります。
以下の具体策を実践しましょう。
- テクニカルSEOの観点
- コンテンツ制作の観点
- ブランディング・PR戦略
AI時代のウェブ戦略を成功させるための実践的なアプローチを詳しく解説していきます。
テクニカルSEOの観点
テクニカルSEOの観点では、LLMO対策として構造化データの強化が効果的な場合があります。
テクニカルSEOとは、検索エンジンがウェブサイトを正しくクロール・インデックス・表示できるようにするための技術的な最適化手法。サイト構造やページ速度、モバイル対応、構造化データの実装などが含まれる。
スキーマ（構造化）マークアップやJSON-LDを適切に実装することで、AIがコンテンツの文脈を正確に理解しやすくなり、引用精度の向上が期待できます。
従来のSEO要素もLLMOで重要です。サイト速度の最適化やモバイルフレンドリー性の向上は、ユーザー体験だけでなくAIの情報抽出効率にも良い影響を与えます。
また、AIクローラー向けのLLMs.txtファイルの実装もLLMO対策の一環として検討されています。
現時点ではllms.txtの有効性は立証されていませんが、主要AIクローラーの対応状況や標準化の進展を注視しつつ、他のテクニカルSEO施策と併用するとよいでしょう。
- 構造化データ強化：スキーママークアップで文脈を明確化
- サイト速度最適化：モバイル対応を含む従来SEOの継続
- LLMs.txt導入：AIクローラー向けのガイドライン設定
これらの対策は、AIが情報を正しく認識し、出典として引用される回数を増加させる可能性があります。
コンテンツ制作の観点
LLMO時代のコンテンツ制作では、従来のSEO以上に専門性と独自性が重要になります。AIが情報を正確に理解し、引用したくなるような信頼性の高いコンテンツを目指しましょう。
具体的には、以下の3つの戦略が効果的です。
- 専門性・独自性の高いコンテンツ制作と、明確な構造化・見出しの適切な設計
- ファクトチェックの徹底と一次情報の活用による、AIが引用・推薦しやすい信頼性の構築
- 専門用語の適切な説明と具体例の提示による、AIの文脈理解と正確な要約の促進
これらの対策を講じることで、AIがコンテンツを正しく認識し、出典として掲載する可能性を高め、ひいてはユーザーへの情報提供において存在感を発揮することに繋がります。
ブランディング・PR戦略
LLMO時代のブランディングでは、AIに引用されることを前提とした戦略が不可欠です。専門性と権威性を高めるコンテンツ制作が求められます。
具体的には以下のような取り組みが効果的です。
- ニュースリリースや業界レポートなど、引用価値の高い一次情報を定期的に発信する
- SNSやオウンドメディアで一貫したメッセージを発信し、AIが認識する文脈を強化する
これらの対策により、AIの情報源としての地位を確立し、潜在層へのリーチやブランド認知向上が期待できます。
LLMOの効果測定方法と注意点（デメリット）
LLMOの効果を正しく評価し、戦略を改善していくためには、以下のような測定指標と注意点を理解しておくことが重要です。
- 効果測定の指標｜引用回数や表示頻度を数値化
- 注意点（デメリット）
AI時代の新たな評価指標に注目しつつ、ユーザー体験を損なわないようバランスを保ちながら施策を実行することが、持続可能なLLMO戦略の鍵となります。
効果測定の指標｜引用回数や表示頻度を数値化
LLMOの効果測定には、AI特有の指標設定が不可欠です。生成AIによる自社情報の引用回数や表示頻度を数値化することで、施策の影響力を客観的に評価できる可能性があります。
測定すべき主な指標は以下の通りです。
| 測定項目 | 詳細内容 |
|---|---|
| LLM回答における自社情報の出現率 | 生成AIの回答に自社名やサービス名が登場する頻度 |
| LLM回答における自社サイトの引用率 | 回答内で自社サイト情報が直接引用される割合 |
| LLMからのサイトへの流入数 | ChatGPT等のAI経由で自社サイトを訪れたユーザー数 |
これらのLLMO指標を、検索順位やオーガニックトラフィックといった従来のSEO指標と併用することで、包括的な分析を目指します。現状ではLLLMOの効果測定は試行錯誤の段階であり、従来のSEO指標と併用しながら最適な方法を模索する必要があります。
注意点（デメリット）
LLMOには多くの可能性がある一方で、いくつかの注意点も存在します。主なデメリットは以下の3点です。
- 効果測定の難しさ
- ユーザー体験のリスク
- リソース配分の課題
LLMOは発展途上の分野であるため、標準化された指標やベストプラクティスが確立されていません。
特に日本語対応の効果測定ツールは限られており、正確な分析が難しい場合があるため、成果の反映には一定の時間がかかる場合があります。
また、過度なAI最適化は、人間のユーザー体験を損なう可能性があります。例えば、コンテンツが不自然になり、実際のユーザーにとって使いにくくなるリスクがあります。
さらに、検索エンジンとAIの両方に最適化する必要があるため、リソース配分や優先順位付けが複雑になります。
特に中小企業では負担が大きくなる可能性があります。
【5STEP】LLMOを実践するための導入手順
LLMOをスムーズに導入・運用していくためには、段階的な手順に沿って進めることが重要です。以下のステップを参考に実践を進めましょう。
- 現状分析とLLMOの目標設定
- ターゲットとするAIと言語モデルの選定
- エンティティ情報の整理と拡充
- 対策方針の決定と優先順位付け
- モニタリングと継続的な改善
これらのステップを着実に実行することで、AI時代においても価値あるコンテンツとして認識され、引用される確率を高めることができるでしょう。
現状分析とLLMOの目標設定
まず、自社サイトのLLMOの現状を診断します。AIによる引用率や競合分析から、具体的な改善ポイントを特定しましょう。
例えば、技術面ではサイト構造の最適化、コンテンツ面では信頼性の高い情報提供、ブランド面では認知向上策などが挙げられます。
一番簡単な分析方法は、自社サイトの情報を引用されたい質問を実際にChatGPTなどのAIチャットボットに質問し、引用されるか確認しましょう。考えられる質問をすべて入力し、自社プロダクトが引用された回数を計測します。
また、ツールを使う方法も効果的です。SEO分析ツール「Ahrefs（エイチレフス）」では、自社サイトの情報が何回引用されたかを計測する機能が実装されています。
競合ページのAI引用回数も確認できるため、ベンチマークサイトと自社サイトがどれだけ引用回数の差があるかも分析可能です。
ターゲットとするAIと言語モデルの選定
LLMOを効果的に実践するには、自社コンテンツが引用されやすいAIプラットフォームを特定することからはじめましょう。主要なAIチャットボットにはそれぞれ特性があり、情報処理方法や引用パターンが異なります。
例えば、ChatGPTは幅広いトピックをカバーし詳細な解説を好む傾向があり、Gemini（旧Bard）はGoogleの情報を基に最新データを重視する傾向にあります。Claudeは安全性と正確性を優先し、信頼性の高いソースを好む特徴があります。
自社コンテンツの特性と各AIの傾向を照らし合わせ、相性の良いプラットフォームを選定しましょう。専門性の高いコンテンツならClaude、最新情報発信ならGeminiが適している場合があります。
選定後は、対象AIの言語モデル特性に合わせたコンテンツ構造を採用します。
ChatGPTをターゲットにするなら解説の深堀りを増やし、Geminiならデータを表形式で提示するなど、引用されやすい設計が効果的です。
エンティティ情報の整理と拡充
エンティティとは、人物・組織・場所・概念などの固有名詞や、日付・数量など特定の値を含む、定義可能な存在のことです。
AIはこれらのエンティティとその関連性を理解することで、情報を適切に処理しています。LLMOを成功させるためには、エンティティ情報の整理と拡充が欠かせません。
具体的には、サイト内のエンティティ間の関係性を明確にし、Schema.orgなどの構造化データで補強することが効果的です。特に、FAQ形式や表形式はAIが情報を理解しやすく、引用されやすい傾向があります。
さらに、業界特有の専門用語や固有名詞を整理し、それらの関連性を示す説明文やリンク構造を強化することも重要です。これにより、信頼性の高い情報源としての地位を確立し、AIからの引用を促進できます。
対策方針の決定と優先順位付け
現状分析と目標設定を終えたら、次は対策方針の決定と優先順位付けです。技術面・コンテンツ面・ブランド面の課題を優先度順にリスト化し、リソース配分を考慮した上で、具体的なロードマップを作成します。
具体的な手順は以下の通りです。
- 現状分析で明らかになった課題を、技術面・コンテンツ面・ブランド面に分類し、優先度順にリスト化します。
- 短期（3ヶ月）・中期（6ヶ月）・長期（1年）の目標を設定し、リソース配分とKPIを明確にします。
- 最も効果が見込まれる施策から着手するロードマップを作成し、既存のSEO施策との整合性を確保しながら段階的に実装します。
モニタリングと継続的な改善
LLMOの効果を最大限に引き出すには、導入後のモニタリングと継続的な改善が不可欠です。設定したKPIを定期的に追跡し、必要に応じて戦略を見直すことで、AIの進化に対応した最適な対策を維持できます。
具体的な取り組みとして、次の3点が重要です。
- AIによる引用頻度や情報抽出精度を測定するKPIを設定し、月次ベースで進捗をモニタリング
- 競合サイトのAI引用状況を分析し、成功事例から学びつつ自社の改善ポイントを特定
- AIモデルのアップデートに合わせてコンテンツを最適化し、四半期ごとの診断サイクルを確立
これらの取り組みを通じて、持続可能なLLMO対策を実現できるでしょう。
まとめ：AI時代に勝ち抜くWebサイト作りを目指そう
本記事では、LLMOについて解説しました。最後に、記事の内容をおさらいしておきましょう。
- LLMOは大規模言語モデルを活用したAIチャットボットが情報を正確に理解し引用できるよう、ウェブサイトを最適化する手法
- LLMOはAIによる正確な引用・推奨、SEOは検索結果上位表示が目的
- LLMOとSEOは検索者の意図を理解し、そのニーズに応えることが最終目的である点で共通
- LLMOに対応するための具体的な対策方法は、テクニカルSEO、コンテンツ制作、ブランディング・PR戦略など
- LLMOの効果測定は、LLM回答における自社情報の出現率や引用率、LLMからのサイト流入数などで行う
LLMOは、AI時代を勝ち抜くための重要なWeb戦略です。ぜひ本記事で紹介した対策を実践してみてください。
