LLMOとは？SEOとの違い・AIOとの関係を詳しく解説

この記事の監修SEO会社

株式会社NEXER

2005年にSEO事業を開始し、計5,000社以上にSEOコンサルティング実績を持つSEOの専門会社。
自社でSEO研究チームを持ち、「クライアントのサイト分析」「コンテンツ対策」「外部対策」「内部対策」「クライアントサポート」全て自社のみで提供可能なフルオーダーSEOを提供している。
SEOのノウハウを活かして、年間数百万PVの自社メディアを複数運営。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用した「AI検索」が普及する中、企業のWeb集客やSEO対策にも変化が求められています。そこで今回は、企業でWebサイト運営やデジタルマーケティングに関わった経験がある方を対象に、「AI検索の利用実態」や「LLMO（AI検索対策）への意識・取り組み状況」についてアンケート調査を実施しました。

＞＞調査データの全容はこちら

調査では、約6割が週1回以上AI検索を利用していることや、AIをきっかけに企業・サービスを知った経験がある人が半数を超えるなど、ユーザー行動の変化が明らかになっています。一方で、LLMOの認知度や実施率はまだ高いとは言えず、多くの企業が模索段階にある実態も見えてきました。

本記事では、AI検索時代におけるユーザー行動の変化や、企業のLLMO対策の現状について、アンケート結果をもとに詳しく解説します。

【調査概要】

＞＞本アンケート結果はこちら

LLMOとは？

まずはLLMOの基本的な意味と、他の用語との関係から整理していきましょう。用語を正しく理解することが、適切な対策を選ぶための第一歩になります。

LLMOの定義

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル最適化のことで、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebサイトの情報が引用・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。

たとえばユーザーが「中小企業におすすめのWebマーケティング会社は？」とChatGPTに質問したとしましょう。そのとき、AIの回答の中に自社名やサービス名が登場するかどうかが、LLMO対策の成果が問われる場面です。

従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指していたのに対し、LLMOはAIが作る「ひとつの回答」の中に情報源として選ばれることを目指します。つまり、これまでGoogleに向けて行ってきた最適化の対象が、検索エンジンから生成AIへと広がったのです。

従来のSEOとの関係

LLMOはSEOとは別物ではなく、SEOの考え方を生成AI向けに拡張した概念として捉えられることが多くあります。

なぜなら、ChatGPTやGoogle AI Overviewsなどの生成AIは、Web上の情報を参照して回答を生成しているためです。特に、検索エンジンで評価されている高品質なコンテンツは、生成AIにも参照・引用されやすい傾向があります。

そのため、SEOで重要とされてきた「専門性」「独自性」「信頼性」「網羅性」などは、LLMOにおいても重要な評価要素になると考えられています。
つまり、LLMOはSEOを置き換える施策ではなく、SEOをAI時代に適応させた延長線上の考え方といえます。

AIO・GEOとの違い

【LLMO・GEO・AIOの意味まとめ】

LLMOを調べると、AIOやGEOという用語も頻繁に登場します。これらはそれぞれ定義に違いはありますが、共通しているのは、「生成AIに情報源として選ばれるための最適化」を指している点です。

整理すると、AIOはAI全般を対象にした最も広い概念であり、LLMOやGEOはその一部に含まれる考え方です。

• AIO：AI全般への最適化
• LLMO：ChatGPTやGeminiなどLLMへの最適化
• GEO：生成AI型検索エンジンへの最適化

つまり、AIOの中にLLMOやGEOが含まれるイメージです。

ただし実務では、これらの用語は明確に区別されず、「AI検索対策」や「生成AI対策」という意味でまとめて使われるケースも少なくありません。

そのため重要なのは用語の違いではなく、AIに理解・引用されやすい情報設計を行うことです。

NEXERは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
無料分析で課題を可視化し、必要な施策のみを提案。20年以上・5,000社以上のSEO支援実績をもとに、AI Overviews対策や構造化データ実装などを一貫して支援いたします。

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なぜ今LLMOが必要なのか？

LLMOという言葉自体は新しいものですが、その背景にある変化はすでに現実のものとなっています。
ここからは、なぜ今この対策が必要なのかを3つの切り口で確認していきましょう。

検索行動の変化

AI時代の検索行動の変化について、弊社が実施したアンケート調査の結果を基に解説します。

質問：情報収集の起点は、AI検索と検索エンジン（Google等）どちらが多いですか？

＞＞本アンケートの詳細はこちら

最も大きな変化は、ユーザー自身の検索行動です。
これまで「調べる＝Google検索」が当たり前だった中で、現在は「AIに質問する」という行動が急速に広がっています。

実際、当社が実施した独自アンケート調査では、「AI検索の利用が検索エンジン以上」と回答した人は35.3％でした。さらに、「AI検索と検索エンジンを半々で使っている」と回答した人も23.5％います。

つまり、約6割のユーザーが、従来の検索エンジン中心ではない情報収集行動を取っていることがわかります。

質問：AIの回答をきっかけに企業・サービスを知ったことはありますか？

＞＞本アンケートの詳細はこちら

注目すべきは、この変化がすでに企業活動に影響を与えている点です。
同調査で、AIの回答をきっかけに企業やサービスを知った経験が「よくある」または「たまにある」と答えた人は58.8％でした。

質問：AIの回答を参考に問い合わせ・資料請求をしたことはありますか？

＞＞本アンケートの詳細はこちら

現時点では、「AIの回答を参考に問い合わせや資料請求をしたことがある」と回答した人は23.5％/span>と、まだ一部にとどまっています。

しかし見方を変えれば、すでに約4人に1人は、AIの回答をきっかけに実際の行動を起こしているとも言えます。

つまり、AIの回答は単なる情報収集ツールではなく、企業・サービスの認知や比較検討、問い合わせ行動の入口になり始めているのです。

ChatGPTやGoogleのAI Overviewsに自社情報がどう表示されるかは、もはや遠い未来の話ではありません。AI検索対策は、すでに企業の集客やCVに影響を与え始めているテーマだと言えるでしょう。

ゼロクリック検索の増加と影響

生成AIやAI Overviewsの普及により、検索結果ページ上で疑問を解決し、サイトをクリックせずに情報収集を終える「ゼロクリック検索」が増加しています。

これまでの検索では、ユーザーは複数のサイトを比較しながら情報を集めるのが一般的でした。しかし現在は、AIが検索結果上で要点を要約・整理して提示するため、検索結果を見るだけで満足するユーザー行動が広がりつつあります。

その結果、従来は検索流入を獲得できていたサイトでも、表示回数は維持されている一方でクリック数が減少するケースが増えています。

本章では、論文や弊社のアンケート調査をもとに、ゼロクリック検索がどの程度広がっているのか、そしてWebサイトの集客にどのような影響を与えているのかを具体的に解説します。

質問：AI Overviewsだけで検索を完結することはありますか？

＞＞アンケート調査：【SEOブログ】約35%が既に実施・検討している！？Web担当者に聞いた「AI Overviews対策」の実態調査　より引用

ゼロクリック検索とは、検索結果画面やAIの回答だけで疑問が解決し、ユーザーがWebサイトをクリックせずに情報収集を終える行動を指します。

特にGoogleのAI Overviewsでは、検索結果の上部にAIによる要約回答が表示されるため、ユーザーは検索結果のリンクを開かなくても、必要な情報を得られるケースが増えています。

実際、当社が実施した独自アンケート調査※では、「AI Overviewsだけで検索を完結することがある」と回答した人は35.5％でした。

※独自アンケート調査：AI Overviewsだけで検索を完結することはありますか？（n=31、これまで企業でWebサイトの運営や管理に関わったことがある方を対象）

つまり、すでに3人に1人以上が、WebサイトをクリックせずにAIの回答だけで情報収集を終える行動を取っていることになります。

また、AI Overviewsに関する海外論文「Google AI Overviews and Publisher Traffic: Evidence from a Field Experiment」では以下のように説明されています。

We develop a custom Chrome browser extension that passively tracks detailed browsing behavior while also enabling real-time modifications to the search engine results page (SERP), allowing us to precisely manipulate AIO exposure in a natural browsing environment.
When they appear, AIOs reduce outbound organic clicks by 38% and increase the probability of a zero-click search by 33%.

＜和訳＞
当社は、詳細な閲覧行動をパッシブに追跡すると同時に、検索エンジン結果ページ（SERP）をリアルタイムで変更できるカスタムChrome拡張機能を開発しました。これにより、自然な閲覧環境においてAIOの露出を正確に制御することが可能になります。
AIOが表示されると、外部へのオーガニッククリックが38%減少し、ゼロクリック検索が発生する確率が33%上昇します。

引用元：Saharsh Agarwal & Ananya Sen, Google AI Overviews and Publisher Traffic: Evidence from a Field Experiment (SSRN)

こちらの論文でも、AI Overviewsの表示によって、ゼロクリック検索が発生する確率が33%上昇すると、弊社のアンケート結果と概ね一致する内容が書かれています。

つまり、これまでどおり1位を獲得しても、クリックされる割合は確実に減っているのです。

では、検索順位を上げる努力は無意味になるのでしょうか。そうではありません。AIに引用されるページの多くは、結局のところ検索上位のページです。

SEOで評価される地位を維持しつつ、AIにも引用されやすい工夫を重ねていく、二段構えの姿勢がこれからの時代には求められます。

LLMOをやらないリスク

LLMOを行わない場合、AI検索上で自社情報が引用・参照されにくくなるリスクがあります。

特に、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなどでは、継続的に専門性の高い情報を発信しているサイトが、情報源として選ばれやすくなる傾向があります。
そのため、LLMOへの対応が遅れるほど、競合企業にAI検索上の認知や引用機会を先行して獲得される可能性があります。

では実際に、現在どれくらいの企業がAI検索対策へ取り組んでいるのでしょうか。弊社が実施したアンケート調査の結果をもとに、LLMOの現状とリスクを見ていきましょう。

質問：自社サイトについて、現在AI検索対策（LLMOなど）に取り組んでいますか？

＞＞本アンケートの詳細はこちら

現在AI検索対策（LLMOなど）に取り組んでいる人は20.7％にとどまりました。つまり、現時点では多くの企業がまだ本格的に動き出していない状況です。

しかし見方を変えれば、すでに一部の企業は先行してAI検索対策に取り組み始めているとも言えます。

生成AIでは、特定のテーマについて継続的に情報発信している企業や、検索エンジン上で評価されているサイトが、情報源として参照されやすくなる傾向があります。

そのため、早い段階から専門性の高い情報を発信し、AIに「この分野の情報源」として認識されることは、今後の競争優位につながる可能性があります。
一方で、LLMOへの取り組みが遅れると、競合企業に先行者優位を築かれ、AI検索上での認知や引用機会が減ってしまうリスクがあります。

＞＞本アンケートの詳細はこちら

同アンケートで「すぐに取り組みたい」と回答した人が17.2%、また「いずれ取り組みたい」と回答した人が48.3%と、65.5%のWeb担当者はAI検索対策（LLMOなど）を取り組みたいと思っています。

同アンケートでは、65.5％のWeb担当者が「今後、AI検索対策（LLMOなど）に取り組みたい」と回答しました。

上記の結果から、多くの担当者が「必要性は感じている」ものの、実行に移せていない状態にあることがわかります。

現在はまだ競争が本格化していない段階ですが、今後AI検索対策が一般化することで、AI検索上での競争も激しくなっていくと考えられます。

LLMOとSEOの違いとは？何がどう変わるのか

SEOは「検索エンジンで上位表示されること」を目的とした最適化で、LLMOは「生成AIに情報源として引用・参照されること」を目的とした最適化です。

どちらもWeb集客を目的としていますが、評価されるポイントや重視すべきコンテンツ設計には違いがあります。
まずは、SEOとLLMOの違いを比較表で整理してみましょう。

【比較表】SEOとLLMOの違い（目的・対策方法・KPIなど）

まずは両者の違いを一覧で整理します。

表からもわかるように、LLMOはSEOと対立する概念ではなく、生成AI時代に対応するためにSEOを拡張した考え方です。

実際、SEOで重要とされてきた「専門性」「信頼性」「コンテンツ品質」は、LLMOにおいても引き続き重要な要素になります。

ただし、LLMOではそれに加えて、「AIが理解しやすいか」「引用しやすい構造になっているか」という視点も重要になります。

そのため今後は、検索順位だけでなく、「AIにどのように認識・要約・引用されるか」を前提にコンテンツを設計していく必要があります。

評価ロジックの違い

評価の仕組みを見ていくと、両者の違いがさらにくっきり浮かび上がります。

SEOの世界で検索エンジンは、ページ単位の情報と、サイト全体の評価、さらに他サイトからの被リンクなどを総合して順位を決めています。

一方、生成AIはWeb上のさまざまな情報を学習しており、あるブランドについて語られている情報の「量」と「質」、そしてそれが「どのようなテーマで」「どのような立場から」言及されているかといった文脈までを踏まえて回答を組み立てます。

つまり、自社サイト内で質の高い情報を発信しているだけでなく、他メディアやSNSでも言及されていることが、AIに引用されやすくなる重要な要素になります。

この違いを踏まえると、LLMOでは自社サイトを整えるだけでなく、第三者メディアでの言及（サイテーション）や、SNS上での話題化までを視野に入れた設計が求められます。

ただし、生成AIの評価ロジックは一律ではなく、ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど、生成AIの種類によって引用されやすいサイトの傾向は異なります。また、同じ生成AIでも、ユーザーの質問内容によって参照・引用されるサイトは変化します。

そのためLLMOでは、「どの生成AIで」「どのような質問に対して」自社を表示させたいのかを明確にしたうえで、現在実際に引用されているサイトの特徴を分析することが重要になります。

上の画像はChatGPTとGoogle検索で「Android 格安 おすすめスマホ」を調べたものです。
こちらを見ると掲載サイトは全く一致していないため、評価ロジックが明らかに違うことがわかります。

ChatGPTで引用表示されたサイトを、サイト分析ツールであるahrefsを使用して分析したところ、サイテーションは獲得しておらず、検索ボリュームがあるクエリで検索順位がついていませんでした。
この結果から、検索順位や被リンクだけでなく、「質問との文脈一致」や「回答テーマとの関連性」が重視されている可能性があると考えられます。

コンテンツの作り方はどう変わるか

LLMOでは、従来のSEOよりも「AIが理解・引用しやすい文章構造」が重要になります。

従来のSEOでは、ユーザーがページを上から順番に読むことを前提に、導入・本論・結論という流れで文章を構成するケースが一般的でした。

一方、生成AIはページ全体を順番に読むというよりも、質問に対して答えになりやすい情報を抽出・要約して回答を生成します。

そのため、LLMOでは以下のような書き方が重要になります。

• 結論を先に書く（結論ファースト）
• 「AはBである」のように定義を明確に書く
• Q&A形式で質問と回答を整理する
• 箇条書きや表で情報を構造化する
• 1文を短くし、主語と述語を明確にする

これらはAIだけでなく、人間にとっても理解しやすい文章設計です。

AIに理解されやすい文章は、人間にとっても理解しやすい文章です。
そのためLLMOは、単なるAI対策ではなく、「情報をわかりやすく整理して伝える力」が重要になる施策だと言えます。

上の画像は、弊社オウンドメディア「スマートフォンPLUS」が、ChatGPTで「AQUOS sense9はどんな人におすすめですか？」という質問に対する回答内で引用掲載された事例です。
実際に、結論を先に伝える構成を意識したことで、AIに引用されやすくなりました。

事前調査：これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験はありますか？

今回は、これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験のある34人の方を対象に調査をおこないました。

AI検索は“日常利用”へ、約6割が週1回以上活用

検索行動は変化、AIと検索エンジンの併用が主流に

約6割がAI経由で企業・サービスを認知

LLMO認知はまだ低水準、それでもSEOの限界を感じる声

AI検索対策はこれから拡大フェーズへ、約6割が今後取り組み意向

調査結果まとめ

AI検索の利用拡大や、比較・検討フェーズにおけるAI活用の浸透を見ると、今後は自社サイトの「検索順位を上げるだけ」でなく、「AI検索の回答に表示されること」も重要になっていくと考えられます。

実際に今回の調査でも、約3人に1人がAI検索を「サービス・商品の比較検討」に活用しており、さらに約6割がAI経由で新しい企業・サービスを認知した経験があると回答しました。

一方で、LLMOへの取り組みはまだ一部企業に限られており、「何をすればいいかわからない」「社内リソースが不足している」といった課題を抱える企業も少なくありません。

だからこそ今後は、AI検索時代に合わせた情報設計や、AIに引用されやすいコンテンツ戦略を、いち早く整備できるかどうかが差別化のポイントになっていく可能性があります。

弊社は、AI OverviewsやChatGPTなどのAI検索を意識したAIO・LLMO対策支援をおこなっています。「AI時代に合わせてWeb集客を見直したい」「AIに引用されるサイト設計を進めたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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AI検索時代ではSEOはもう意味ない？

AI検索の普及によって、「SEOはもう意味がないのでは？」と感じるWeb担当者も増えています。
しかし、結論から言えば、SEOが不要になるわけではありません。

結論：SEOだけでは足りないが、無駄にならない

Web担当者にアンケートをとったところ、4割以上が従来のSEOに限界を感じています。
実際AIの登場によって、ゼロクリック検索の増加や、検索起点の変化など、明らかに今までオーガニック検索で表示されていたサイトのアクセスに影響を及ぼしています。

しかし、SEOで積み上げてきた評価は、AI検索時代でも重要な資産になります。

実際、生成AIが参照・引用する情報源には、検索エンジン上で評価されているページが含まれるケースも多く見られます。

つまりSEOは、AI時代においても「AIに見つけてもらうための入口」として重要な役割を持ち続けています。

そのため、LLMOはSEOを置き換える施策ではなく、SEOを土台としてAI検索時代へ対応するための施策と考えるのが適切です。

LLMOにおいても、従来のSEOの重要性について言及している海外サイトや記事を、以下で紹介します。

▼参考情報1

Step 2: Continue Gaining Traditional Rankings
The most important GEO tactic is as simple as it sounds. Do traditional SEO. Rank well in Google (for Gemini and AI Overviews), Bing (for ChatGPT and Copilot), Brave (for Claude), and Baidu (for DeepSeek).

＜和訳＞
ステップ2：従来の検索順位の獲得を継続する
GEO対策において最も重要なのは、非常にシンプルです。従来のSEOを実施することです。Google（GeminiやAI Overviews向け）、Bing（ChatGPTやCopilot向け）、Brave（Claude向け）、Baidu（DeepSeek向け）で、それぞれ検索順位を上げましょう。

引用元：How To Win In Generative Engine Optimization (GEO)

▼参考情報2

2. Don’t Abandon SEO. It Still Feeds AI
Here’s an important nuance: traditional search rankings still matter for GEO.
AI engines frequently pull from top-ranking Google results when generating their responses. If your page ranks well for a relevant query, there’s a higher chance an AI engine will reference it as a source. Google’s own AI Overviews heavily favor content that already performs well in organic search.

＜和訳＞
2. SEOをやめてはいけない。それは今もAIに情報を供給している
ここで重要なポイントがあります。GEOにおいても、従来の検索順位は依然として重要です。
AIは回答を生成する際、Googleの検索結果の上位ページを頻繁に参照しています。関連するキーワードで上位表示されていれば、AIに情報源として引用される可能性が高まります。
また、GoogleのAI Overviewsも、すでにオーガニック検索で成果を出しているコンテンツを優先的に表示する傾向があります。

引用元：5 GEO Strategies To Make AI Search Engines Recommend Your Brand In 2026

質問：従来のSEOだけでは限界を感じていますか？

＞＞本アンケートの詳細はこちら

アンケート結果を見ると、約4割のWeb担当者が従来のSEOのみの対策に限界を感じているようです。また、「どちらとも言えない」と回答している人を含めると、約8割のWeb担当者はSEOのみの対策に少なからず不安を持っていると考えられます。

AI時代でも重要なSEO施策と、効果が下がる施策

AI検索時代では、従来のSEO施策の中でも、引き続き重要な施策と、効果が出にくくなる施策が分かれ始めています。

引き続き重要性が高い施策としては、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、一次情報の発信、構造化データの実装、サイト表示速度やユーザー体験の改善などが挙げられます。

これらはいずれも、AIがコンテンツを理解・評価し、情報源として参照しやすくするための重要な要素です。

一方で、キーワードを不自然に詰め込むような古典的SEOは、AI検索時代では通用しにくくなっています。

生成AIは単純なキーワード出現回数ではなく、文脈や意味の一貫性を踏まえてコンテンツを理解するためです。

そのため、これからのSEOやLLMOでは、「検索エンジン向けに最適化する」のではなく、ユーザーとAIの両方に理解されやすい情報を提供する視点が重要になります。

今すぐ見直すべきポイント

では、具体的にどこから見直せばよいでしょうか。大まかに次の3点から着手することをおすすめします。
一つめは、既存コンテンツの構造の見直しです。「結論を冒頭に置く」「見出しを質問形式にする」「箇条書きや表で情報を整理する」こうした書き換えは、読者体験の改善にもつながります。

二つめは、著者情報・運営者情報の整備です。誰が書いた記事なのか、どんな実績のある企業なのかをAIに明確に伝えることで、信頼性の評価が上がります。会社概要ページや著者プロフィールページを充実させ、表記の統一を図りましょう。

三つめは、一次情報の発信です。自社で実施したアンケート結果や、実際の支援事例から得られたデータは、他社にはない独自の価値を持ちます。二次情報のまとめ記事ではなく、一次情報を自ら作り出す姿勢が、AIに選ばれる企業の条件になってきています。

LLMOは自社に必要？やるべきかの判断基準

LLMOは、すべての企業が同じ優先度で取り組むべき施策ではありません。

重要なのは、「自社のユーザーがAI検索を利用しているか」「AI経由で比較・検討されやすい商材か」を基準に判断することです。

そのうえで、「本当に今取り組むべきなのか？」と迷う企業も多いでしょう。

限られたリソースの中では、SEO・広告・SNSなど他施策との優先順位も考慮しながら、LLMOの必要性を見極めることが重要になります。

アンケート「今後、AI検索対策（LLMOなど）は取り組みたいですか？」では、「今後取り組みたい」と答えた人（「すぐに」「いずれ」を合わせて）は65.5％となっています。
一方で、AI検索対策（LLMOなど）を取り組んでいない理由を質問すると、以下のようなアンケート結果となりました。

質問：現在、AI検索対策（LLMOなど）を取り組んでいない理由を教えてください。（複数回答可）

＞＞本アンケートの詳細はこちら

LLMO対策に取り組んでいない理由としては、「予算がない」「必要性を感じていない」がともに34.8%、「情報不足で判断できない」が30.4%と上位を占めました。

また、「何をすればよいかわからない」「リソース不足（人・時間）」といった回答も見られ、明確に否定しているというより、「重要そうだが、まだ判断材料や実行体制が整っておらず、なんとなく後回しになっている状態」の企業が多いことがわかります。

つまり、多くのWeb担当者は必要性を感じつつも、優先度高く着手できていない段階にあると言えるでしょう。

LLMOが必要な企業の特徴

LLMOは、特に「比較検討されやすい商材」を扱う企業と相性が良い施策です。

生成AIは、ユーザーが商品・サービスを比較検討する際の情報収集ツールとして使われるケースが増えており、AIの回答内で自社名やサービス名が言及されることが、認知や問い合わせに影響するようになっています。

特に、以下のような企業はLLMOに取り組む価値が高いと考えられます。

• BtoB企業
  検討期間が長いBtoB商材では、ユーザーがAIに相談しながら比較検討を進めるケースが増えています。その中で、「この分野ならこの会社」とAIに認識されることは、競合優位につながります。
• 高関与商材を扱う企業
  住宅、投資、士業、専門サービス、高額機材など、慎重な意思決定が必要な商材では、ユーザーが複数の情報を比較するため、AI検索との相性が高くなります。
• オウンドメディアを運営している企業
  すでに記事コンテンツや情報資産を蓄積している企業は、文章構造や情報整理をLLMO向けに最適化することで、AIに引用される可能性を高めやすい状態にあります。

まだLLMOの優先度が低いケース

一方で、すべての企業が今すぐLLMOを最優先で取り組むべきとは限りません。

特に、「AIで比較検討されにくい商材・業態」では、現時点では他施策を優先したほうが成果につながりやすいケースもあります。

たとえば、地域密着型の店舗ビジネスでは、AI検索よりもGoogleマップ経由で来店されるケースが多いため、LLMOよりMEO（マップエンジン最適化）やローカルSEOを優先したほうが効果的です。

また、低価格帯の日用品や衝動買いされやすい商材など、ユーザーが比較検討をほとんど行わない商品では、AIに相談してから購入する行動自体が起こりにくい傾向があります。

このようなケースでは、既存SEOや広告運用、SNS施策にリソースを集中したほうが合理的と言えるでしょう。

ただし、「今は優先度が低い」ことと、「将来的にも不要」であることは別です。

生成AIの利用は急速に広がっているため、現時点で優先度が低い業界でも、今後ユーザー行動が変化する可能性があります。そのため、自社業界でAI検索がどの程度使われ始めているかは、定期的に確認しておくことが重要です。

いつ始めるべきか

結論から言えば、LLMOはできるだけ早い段階から、小さくでも始めることが重要です。

アンケート結果を見ると、多くの企業はLLMOを否定しているわけではなく、「必要性は感じているが、優先度を上げられていない」状態にあります。

しかし、実際に多くの企業が本格的に動き出すのは、競合企業がAI検索で引用され始めたり、検索流入や問い合わせへの影響が目に見えてからになる可能性があります。

LLMOは、広告のようにすぐ成果が出る施策ではありません。AIが企業名やサイトを「この分野の情報源」として認識するまでには、継続的な情報発信と一定の時間が必要です。

そのため、競合が本格参入してから動き始めると、AI検索上で後発になってしまうリスクがあります。

一方で、今の段階から情報発信やコンテンツ改善を積み重ねておくことで、1〜2年後にAI検索上で大きな差につながる可能性があります。

なお、最初から大規模な投資をする必要はありません。まずは、既存コンテンツを結論ファーストに修正する、FAQを追加する、一次情報を発信するといった、小さな改善から始めるだけでも十分価値があります。

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結局何をやればいい？LLMO対策の全体像

ここまで読み進めた方の中には、「理論はわかった。では具体的に何から手をつければいいのか？」と感じている方もいるでしょう。この章では、LLMO対策の全体像を3つの柱に整理してご紹介します。

LLMO対策に必要な3つの対策

LLMO対策は、大きく「コンテンツ対策」「構造（テクニカル）対策」「外部評価対策」の3つに分けて考えるとわかりやすくなります。どれか一つだけに偏らず、バランスよく取り組むことが成果への近道です。

コンテンツ対策

LLMO対策に必要な3つの対策

LLMO対策は、大きく分けると「コンテンツ対策」「構造（テクニカル）対策」「外部評価対策」の3つに整理できます。

生成AIは、文章の内容だけでなく、「理解しやすさ」「信頼性」「Web上での評価」も含めて情報源を選定しているため、どれか一つではなく、総合的に整えることが重要です。

コンテンツ対策

コンテンツ対策とは、AIが理解・要約・引用しやすい形で情報を整理する施策です。

生成AIは、ページ全体をそのまま読むというより、質問に対する答えとして適切な部分を抽出して回答を生成します。そのため、情報を明確に整理した文章ほど引用されやすくなります。

具体的には、以下のような構成が有効です。

• 結論を先に書く「結論ファースト」
• 質問に対して回答を返す「Q&A形式」
• 「AはBである」と定義を明確にする書き方
• 箇条書きや表を使った情報整理
• 1文を短くし、主語と述語を明確にする文章構造

また、LLMOでは一次情報の発信も重要です。

自社アンケート、独自調査、顧客事例、実体験ベースの検証など、他サイトにはない情報は、AIにとって差別化された情報源になります。

そのため、オリジナルデータや実体験を継続的に発信することは、AIに「信頼できる情報源」と認識されるうえで重要な要素になります。

構造（テクニカル）対策

構造（テクニカル）対策とは、AIがサイト内の情報を正しく理解・取得できる状態を整える施策です。

どれだけ高品質なコンテンツを作っても、AIクローラーが情報を正確に読み取れなければ、引用や参照につながりにくくなります。

代表的な施策の一つが、構造化データ（Schema.org）の実装です。

記事には「Article」、FAQには「FAQPage」、企業情報には「Organization」など、コンテンツの意味をJSON-LD形式でマークアップすることで、AIや検索エンジンが情報の種類を理解しやすくなります。

また、サイト表示速度の改善やモバイル対応など、基本的なテクニカルSEOも重要です。

AIクローラーはWebページを巡回して情報を取得しているため、読み込み速度が遅いサイトや、技術的に不安定なサイトでは、情報収集が正常に行われない可能性があります。

さらに近年では、「llms.txt」というAI向けファイルも注目されています。

これは、AIに対してサイト概要や参照ルールを伝えるための新しい仕様で、2024年に提案された比較的新しい取り組みです。

現時点では導入有無による大きな差は確認されていませんが、今後AI最適化の標準仕様として広がる可能性があります。

FAQの構造化データの実装をする場合は、上記のようにFAQの近くに配置し、絶対に構造化データだけを載せて、本文には書いてないということがないようにしてください。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "質問例",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "回答例"
      }
    }
  ]
}

外部評価対策

外部評価対策とは、自社サイト以外の場所で、企業名・サービス名・専門性について言及される状態を増やす施策です。

生成AIは、自社サイトだけを見て評価しているわけではありません。

第三者メディア、SNS、レビューサイト、業界ポータル、掲示板など、Web上でどのように語られているかも含めて情報を収集・学習しています。

そのため、他サイトや外部メディアで継続的に言及されている企業ほど、AIに「認知されているブランド」として扱われやすくなります。

具体的な施策としては、以下のようなものがあります。

• 業界メディアへの寄稿
• プレスリリース配信
• 比較サイト・レビューサイトへの掲載
• SNSでの情報発信・話題化
• インフルエンサーとのタイアップ
• Wikipediaなど外部データベースの整備

従来のSEOでは「被リンク」が重視されてきましたが、LLMOではリンクの有無だけでなく、企業名やサービス名がWeb上でどれだけ言及されているか（サイテーション）も重要になります。

そのため、AIに選ばれるには、自社サイト内だけでなく、Web全体で「この分野ならこの企業」と認識される状態を作ることが重要です。

上の画像は、弊社のオウンドメディアの「スマートフォンPLUS」で調査結果をまとめた記事を公開し、プレスリリース配信をおこなうことで、他サイトからサイテーションや被リンクを獲得している様子です。

AIに引用されやすいコンテンツの特徴

LLMOでは、AIが「理解しやすい」「回答に使いやすい」と判断するコンテンツほど引用されやすくなります。
特に重要なのは、「具体性」「信頼性」「構造化」「情報の鮮度」の4つです。

第一に、具体的な数値を含むコンテンツです。
AIは、「成功率は70％」「平均費用は10万円」といった定量情報を回答内で利用しやすいため、数値を含む文章は引用されやすくなります。特に、独自アンケートや自社調査などの一次データは、他サイトとの差別化にもつながります。

第二に、専門性・信頼性が明確なコンテンツです。
著者情報、監修者情報、運営会社情報が整備されているコンテンツは、AIから信頼性を判断されやすくなります。実績や経験が明示された記事は、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点でも重要です。

第三に、構造化された読みやすいコンテンツです。
AIは、ページ全体を人間のように読むのではなく、必要な情報を抽出しながら回答を生成します。そのため、「結論→理由→具体例」の順で整理された文章や、Q&A形式、箇条書き、比較表などは、AIが情報を理解・引用しやすくなります。

第四に、更新頻度が高く、情報が新しいコンテンツです。
生成AIは古い情報を参照してしまう場合があるため、更新日が古い記事は引用対象から外れやすくなります。情報の追記や定期更新を行い、「現在も有効な情報」であることを示すことが重要です。

つまりLLMOでは、特別なテクニックよりも、AIにも人にも理解しやすい情報設計が重要になります。
「結論が明確」「構造が整理されている」「信頼性が担保されている」コンテンツほど、AIに引用されやすくなります。

▼参考文献

Through systematic evaluation, we demonstrate that our proposed Generative Engine Optimization methods can boost visibility by up to 40% on diverse queries, providing beneficial strategies for content creators. Among other things, we find that including citations, quotations from relevant sources, and statistics can significantly boost source visibility, with an increase of over 40% across various queries. We also demonstrate the efficacy of Generative Engine Optimization on Perplexity.ai, a real-world generative engine and demonstrate visibility improvements up to 37%.

＜和訳＞
体系的な評価を通じて、我々が提案するGenerative Engine Optimization（GEO）の手法は、多様なクエリにおいて最大40%の可視性向上を実現できることを示した。これはコンテンツ制作者にとって有益な戦略を提供するものである。さらに、引用や関連ソースからの引用文、統計データを含めることが、さまざまなクエリにおいて40%以上の可視性向上につながることも明らかになった。また、実際の生成エンジンであるPerplexity.aiにおいてもGEOの有効性を検証し、最大37%の可視性改善を確認した。

引用元：GEO: Generative Engine Optimization

まとめ

ここまで、LLMOの定義からSEO・AIOとの違い、自社に必要かの判断基準、そして対策の全体像までを見てきました。
LLMOとは、ChatGPTやGeminiといった生成AIの回答の中で、自社サイトの情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みです。AIOやGEOと呼ばれることもありますが、現時点で厳密な使い分けは必要なく、「AIに選ばれるための最適化」と捉えておけば実務上は十分です。

そしてLLMOは、これまで積み上げてきたSEOを無駄にするものではありません。むしろSEOで上位表示されているページほどAIに引用されやすく、両者は補完関係にあります。これまでのSEO資産を活かしながら、結論ファーストのライティング、一次情報の発信、構造化データの実装、第三者メディアでの言及獲得といった新しい観点を加えていくことが、LLMO時代の正しいアプローチです。

当社の独自アンケートでも、Webサイト運営者のうち約8割がまだLLMO対策に着手できていない一方、半数以上が「今後取り組みたい」と答えています。いま動き出す企業にとっては、先行者利益を得る絶好のチャンスだと言えるでしょう。

とはいえ、自社だけで全領域をカバーするのは容易ではありません。コンテンツの見直し、テクニカル対策、外部評価の獲得と、いずれも専門的なノウハウと継続的な運用体制が必要です。「何から着手すべきか」「自社の現状はどのレベルか」そんな迷いを抱えるWeb担当者の方は、一度専門家への相談を検討してみてはいかがでしょうか。

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