「SGE（AI Overview）の登場で、サイトのアクセスが減少するのでは？」
「AIが生成する回答に、自社の情報を載せるにはどうすればいい？」
「これからのSEO対策が全く分からない…」
Webに関わる全てのビジネスパーソンが今、このようなパラダイムシフトに直面し、不安や焦りを抱えています。キーワードで順位を追い、検索流入によるトラフィックを稼ぐ従来のSEOは通用しなくなる日が来るかもしれません。
では、これからの時代、我々は何を指針とすれば良いのでしょうか。
その鍵となるのが、本記事で解説する「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
私は長年、検索エンジンの進化とコンテンツの価値評価について研究を重ねてきました。その経験からお話しますと、LLMOは単なるバズワードではありません。AIが情報の仲介者となる時代における、ユーザー接点との新たな接点とコミュニケーションです。
この記事では、LLMOとは何かという全体像の説明から、具体的な対策を書きました。そしてすぐに実践できるチェックリストもご用意しましたので、是非ご活用ください。
目次
第1章: LLMOとは？
LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略称です。訳すると「大規模言語モデル最適化」となります。「LLM（大規模言語モデル）」に自社コンテンツを理解してもらい、引用や参照・紹介といった形でAIの回答に自社情報を含まれやすくする対策を指します。
簡単に言えば、AI Overviewのような生成AIが作る回答の中で、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるように最適化するための一連の施策を指します。
本質的には、ChatGPTやGeminiなどのLLMに、自社の情報やコンテンツを正確に理解させ、その思考プロセスの中で自社や自社コンテンツを信頼できる情報源として認識させるための最適化する対策です。
なぜ今LLMO対策が重要なのか？
AIの登場により、検索体験は劇的に変化しました。例えばGoogleでユーザーが検索すると、AIがWeb上の情報を要約した回答を検索結果の最上部に生成します。この機能をAI OverViewと呼びます。
これにより、ユーザーはWebサイトをクリックせずに疑問を解決できる「ゼロクリックサーチ」が増加し、サイトへのトラフィックが減少する可能性があります。
実際に、弊社が調査分析しているサイトでは、情報収集を目的としたKnowクエリのキーワードでオーガニック流入が減少しているケースが見受けられます。
LLMO対策は、このAIが生成する回答に自社の情報を引用・参照させ、変化に適応するための重要な戦略なのです。
LLMOとSEOの違い
従来のSEO対策は、特定のキーワードで「1位」や「2位」といった順位を獲得してトラフィックを獲得する対策でした。
一方で、LLMO対策は、AIに「信頼できる情報源」として認識され、AIの回答の一部に採用されることを目指す対策であります。
SEOとLLMOでは「どのような点が異なるのか」、深く理解するために従来のSEOと比較してみましょう。
| 項目 | SEO (検索エンジン最適化) | LLMO (大規模言語モデル最適化) |
| 概念 | Search Engine Optimization | Large Language Model Optimization |
| 対象 | 検索エンジン (クローラー) | LLM (AI) |
| 成果指標 | 検索順位、オーガニック流入数 | AI回答文への露出 AI回答による引用やリンク参照 |
| 目指すゴール | 上位表示によるトラフィック獲得 | AIの回答への引用・参照 |
| 成果測定方法 | GSC（Google Search Console）やGoogleアナリティクス（GA4）などの解析ツールで測定 | AI露出による認知拡大やブランディング効果は測定不能。 Referral（直接リンク経由）のみ一部計測可能。 |
LLMOとSEOの明確な違いは、最適化する対象がLLMなのか検索エンジンなのかという点です。AIへの最適化を目指すLLMOは、AIからの「信頼」を構築する活動といえます。
LLMOは、従来のSEO（検索体験最適化）と全く異なるようなものではなく、むしろエンティティ対策やE-E-A-T（コンテンツの品質評価基準）などSEOで重要視されている対策をベースに考えて行うことがAIの評価向上対策になります。
つまり、LLMOもSEOもインターネット上の信頼やコンテンツ品質を高めるという土台の考え方は同じなのです。
第2章: LLMOの評価軸と技術的背景
LLMOを実践前に、LLMがWebページをどう「読む」のかを理解しておきましょう。理解の深さがLLMO対策の質向上につながります。少し専門的な内容になりますが、お付き合いください。
LLMはWebページをどう「読む」のか？
LLMは単語の文字列を追うだけではありません。LLMは、、ページの情報からエンティティ（固有名詞、製品、概念など）を抽出し、それらの関係性を理解し、ナレッジグラフと呼ばれる巨大な知識のネットワークに組み込んでいます。
自社名や製品名、著者自身が、このナレッジグラフ上でどのような存在として認識され、他の信頼できる情報と結びついているかが、LLMOの技術的な観点となります。
エンティティやナレッジグラフについて詳しく学びたい方は以下のページをご参照ください。
LLMOにおける重要指標「E-E-A-T」
Googleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、LLMOにおいてさらに重要性を増します。なぜなら、AI（LLM）は誤った情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを極力なくすことを至上命題としており、情報源の信頼性を厳格に評価するからです。
そのため、Googleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、LLMが情報源の信頼性を評価する上で、これまで以上に重要になります。
新たな評価概念「E-E-A-T-S」の提唱
そして私は、SEOの研究に17年、LLMOの研究に3年以上費やしてきた第一人者として、新たに「S（Solution – 解決）」という新たな概念を加えることを提唱します。
なぜなら人間がAIに問いかけて求めているものは、何かを「解決」したいという心理がベースにあるからです。
そのため、AIが回答により「解決策や解決案」を提示する上で、以下のような情報源であることが望ましいと考えられます。
- 情報の豊富さ (abundance): 解決策に対する情報の豊富さ。
- 情報の深さ (Depth): 表層的でなく、本質を捉えた深い洞察。
- 独自性 (Originality): 他にはない、一次情報や独自の視点。
E-E-A-Tという土台の上に、「解決へ導く」ような情報を意識すること。これがLLMOを加速させる新たなファクターとなる可能性があります。
第3章: LLMO対策の具体的な5つの施策
それではLLMOへの理解が進んだところで、具体的にどのような対策をすれば良いのか説明していきます。以下にて5つの具体的な施策を解説します。
1. E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める
先ほども述べた通り、E-E-A-Tは、Googleがコンテンツの品質を評価するために提唱している品質評価基準であり、LLMO対策においても大切な指針となります。AIは、「誰がその情報を発信しているのか」「信頼度の高い情報源であるか」を重視します。
そのため、AIから選ばれやすい情報（コンテンツ）になるため、自社や著者が「何者であるか」を明確にLLMに伝え「信頼性」「専門性」「権威性」「経験」を高めていきます。
つまり、先ほどの「LLMOの技術的背景」の章で説明したエンティティを意識した対策を実施していきます。
具体的には、以下のような施策を行うことで、E-E-A-Tを高めます。
著者情報を明確かつ詳細に
- 記事ごとに著者情報を明記し、顔写真や経歴、資格、SNSリンク等を掲載した詳細なプロフィールページを用意する。
信頼のおける運営者情報に
- 運営者情報（企業概要、所在地、問い合わせ先）などを明記し、情報をオープンにする。
- 組織の理念や事業の目的、方針などを発信することでユーザーから信頼のおける企業や組織であることを認識してもらう
- 信頼度の高い企業や機関との提携情報などがあれば積極的に発信する。
事例や実績を交えた情報
- 事例などを用いて、情報をより具体的にすることでリアリティが増し、情報への信頼度が高まります。
2. 構造化データの活用
構造化データは、AIがコンテンツの内容を正確に理解する手助けをします。構造化データマークアップを行うことは、自社のエンティティ情報をLLMのナレッジグラフに登録するためのテクニカルな方法だと認識し、対策を行います。
構造化データマークアップ
記事（Article）、著者（Person）、組織（Organization）、よくある質問（FAQPage）といった要素をSchema.orgなどで構造化データマークアップします。
これにより、AIは「コンテンツが記事なのか、FAQなのか」「著者は誰か」「どの組織に所属しているか」といった情報を正確に把握できます。
構造化データが正しく実装されているかは、Googleが提供する「リッチリザルトテスト」ツールで簡単に確認できます。構造化データを実装したページURLを入力するだけで、エラーや警告がないかチェックできます。
3. 「一次情報」と「根拠」の追求
LLMは、その主張が事実に基づいているかを検証しようとします。すべての主張には根拠を添え、独自の調査データや事例研究といった一次情報は、AIに引用されやすい有用な情報となります。また、SEOにおいても一次情報は有用なコンテンツと見なされやすくなるため、自社サイトにとっての情報資産となり得ます。
一次情報の具体的な施策
- 独自のアンケート調査や市場調査の結果をグラフ等で公開する
- 自社商品・サービスの具体的な導入事例や、顧客へのインタビュー記事を掲載する
- 書き手自身のリアルな体験談や、専門家としての考察を加える
また、一次情報と併せて、すべての主張には必ず根拠を添えてください。LLMは、その主張が事実に基づいているかを検証しようとします。
4. サイテーション（言及・引用）の獲得
SEOでは「被リンク獲得」が効果的な手段の1つでしたが、LLMOでは、被リンクだけでなく「サイテーション（言及）」も重要になります。第三者からの評価は、AIがサイトの権威性を判断する強力なシグナルとなります。
サイテーション獲得の具体施策
- 質の高い独自コンテンツを作成し、第三者から言及や引用されることを目指す。
- プレスリリースを配信し、メディアにニュースとして取り上げてもらう。
- 業界の専門家として、他メディアからの取材を受けたり、記事を寄稿する
SEOで重視されていた被リンクもLLMOにおいて引き続き有効です。特に自治体や権威性の高い団体・組織などのサイトからのリンクは権威性を高めることにつながり、AIからも信頼されやすくなります。
5. AIが理解、活用しやすいテキスト構成
ユーザーがAIに投げかけるであろう「プロンプト（質問や指示）」を予測し、その回答にそのまま使えるような、簡潔で的確なコンテンツを用意する視点が求められます。
複雑な解説だけでなく、箇条書きのリスト、比較表（テーブル）、平易な言葉での定義文などが、これまで以上に価値を持つようになります。
また特定のトピックに関するユーザーの疑問に1つの記事で答えられる「網羅性」の高いコンテンツも、AIからも参照されやすくなります。
AIを意識したコンテンツ作成
- 関連キーワードやサジェストを分析し、読者が知りたい情報を網羅した構成を作る。
- 公開済みの記事も定期的に見直し、情報が古くなったものは追記・修正を行い、情報の最新性を保つ。最終更新日を明記すると更新した事実が伝わりやすくなる。
第4章: LLMO対策実践チェックリスト
ご自身のサイトがLLMO対策の観点でどのくらい対応できているか、客観的に評価しましょう。
- 【信頼性】 □ 記事の著者名と詳細なプロフィールは明記されていますか？
- 【信頼性】 □ 運営者情報（会社概要や問い合わせ先）は分かりやすく記載されていますか？
- 【専門性】 □ 記事の内容を裏付ける公的データや専門機関へのリンクはありますか？
- 【独自性】 □ あなた自身の体験や独自の調査に基づいた情報が含まれていますか？
- 【技術的】 □ 構造化データは適切に設定されていますか？（リッチリザルトテストで確認）
- 【網羅性】 □ 読者が抱くであろう疑問に、この記事1本で答えられていますか？
- 【最新性】 □ 記事の情報は最新ですか？最終更新日は明記されていますか？
第5章: LLMOの未来と本質
LLMOの先にあるもの – パーソナライズドAIエージェントの時代へ
現在我々が見ている生成AIは、まだ序章に過ぎません。未来の検索は、一人ひとりの状況や嗜好を理解した「パーソナルAIエージェント」との対話へと進化していくでしょう。今、LLMOに取り組むことは、将来あなたのビジネスがそのAIエージェントから推薦されるための、重要な布石なのです。
本質は変わらない – 人間への価値提供という原点回帰
ここまで様々な戦略を語りましたが、最も重要なことは、LLMOの行き着く先は「人間にとって本当に価値のある、深く信頼できる情報を、誠実に提供し続けること」に他ならない、ということです。
小手先のテクニックはいずれ通用しなくなります。しかし、ユーザーへの誠実な価値提供という原点に立ち返れば、何も恐れることはありません。誠実な情報提供者が、正当に評価される時代の幕開けなのです。
LLMOという新たな羅針盤を手に、次世代のAI新時代という大海へ、共に漕ぎ出しましょう。
LLMO対策に関するよくある質問（Q&A）
- Q. LLMO対策をすれば、これまでのSEO対策は不要になりますか？
A. いいえ、LLMO対策は従来のSEO（キーワード選定や内部対策など）の土台の上に成り立つものです。両方をバランス良く行うことが重要です。 - Q. 中小企業や個人ブログでもLLMO対策は可能ですか？
A. 可能です。特に「経験（Experience）」や「独自性」は、規模に関わらず発揮できる強みです。ニッチな分野での専門性を追求することが鍵となります。 - Q. 効果が出るまでどのくらいの時間がかかりますか？
A. サイトの信頼性がAIに認識されるまでには一定の時間がかかります。短期的な施策ではなく、中長期的な視点で継続的に取り組むことが大切です。
