ChatGPTやGoogleのAI検索機能の登場で、Webマーケティングは大きな変化の時を迎えています。これまで当然だった「検索してリンクを選ぶ」行動が変わりつつあり、多くのWeb担当者様がこうした疑問や不安をお持ちのことでしょう。
この記事では、AI時代の新しいマーケティング手法であるLLMO（大規模言語モデル最適化）について、初心者の方にも分かりやすく解説します。
SEOとの根本的な違い、具体的な対策方法、成果の測り方までを網羅し、「今何をすべきか」を明確にします。
自社サイトがLLMOにどの程度最適化されているか確認したい、または専門家に相談したいとお考えの方に向けて、SEデザインのLLMOサービスをご用意しています。以下より無料でサービス資料をご覧いただけます。
LLMOとは？LLMとの違い
LLMO（エルエルエムオー）とは、AIの回答に自社の情報を引用・参照されやすくするための最適化施策のことです。SEOが検索順位を目的とするのに対し、LLMOはAIによる認知・推奨を目指します。対策の鍵はE-E-A-T（信頼性）に基づく独自コンテンツであり、SEO対策との両立が重要です。
LLMO（大規模言語モデル最適化）の基本的な定義
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、AIが生成する回答の「情報源」として自社サイトが選ばれるように最適化する活動、マーケティング施策を指します。
従来のSEOがGoogleなどの「検索エンジン」を対象としていたのに対し、LLMOはChatGPTやGoogleのAI検索（AI Overviews）のような「AI」を対象とします。ユーザーがAIに質問した際、その回答の根拠として自社コンテンツが引用され、表示されることがLLMOのゴールです。
LLM（大規模言語モデル）とは
LLM（Large Language Model）とは、自然な文章を生成するAI技術そのもの（＝AIの頭脳）です。LLMOは、そのLLM（AIの頭脳）に自社の情報を参照してもらうための「施策・行動」を指します。
ChatGPTやGeminiに搭載されている、文章を理解し生成する「AI技術」そのもの。
なぜ今、LLMOが注目されるのか？
LLMOが注目される理由は、ユーザーがAIに直接「答え」を求める検索行動へ変化しているからです。
これまでは検索結果のリンク一覧から答えを探していましたが、今はAIが要約した回答を検索結果の最上部で読む行動が増えています。Googleも「AI Overviews（AIによる概要）」としてこの機能の導入を進めています。このAI回答欄に引用されなければ、ユーザーに情報が届かないリスクが生まれるため、LLMO対策が急務となっています。
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOの最も大きな違いは、「最適化する対象」と「目的」です。LLMOはAIの回答に引用されることを、SEOは検索順位を上げることを目的とします。
LLMOとSEOの比較
両者の違いを理解するために、以下の表にまとめます。
| 比較項目 | LLMO（大規模言語モデル最適化） | SEO（検索エンジン最適化） |
| 対象 | AI（ChatGPT, Google AI Overviewsなど） | 検索エンジン（Google, Bingなど） |
| 目的 | AIの回答に「情報源」として引用・言及されること | 検索結果のランキングで上位表示されること |
| 主な成果 | AIによる認知・推奨、ブランド認知度の向上 | Webサイトへの流入（トラフィック）獲得 |
| 必要な要素 | E-E-A-T、一次情報、構造化データ、サイテーション | E-E-A-T、キーワード、被リンク、ユーザビリティ |
（※E-E-A-T ＝ 経験・専門性・権威性・信頼性 を示すGoogleの品質評価基準）
AI Overviews（AIによる概要）とは？
LLMOの重要性を決定づけるのが、Googleが推進する「AI Overviews（旧SGE）」です。この機能が検索の「標準」になると、LLMOは必須の戦略となります。
AI Overviews（AIによる概要）とは何か？
AI Overviewsとは、ユーザーが検索した際、従来の検索結果（青いリンク）の上部に、AIが生成した「回答の要約」を表示する機能です。
ユーザーは複数のサイトを見比べることなく、検索結果のトップでAIがまとめた答えを直接得られます。これにより、ユーザーがWebサイトへのリンクをクリックする回数が大幅に減少すると予測されています。
AI Overviews環境下におけるLLMOの重要性
AI Overviewsが標準となった未来では、AIの回答欄に引用されるかどうかがビジネスの明暗を分けることになります。
マーケティングの主戦場が「検索順位の1ページ目」から「AI Overviewsの回答欄」へ移行するためです。ここに引用されることは、単なるアクセス流入以上の価値、すなわち「その分野における権威」としての強力なブランディング効果をもたらします。
AI回答欄での表示を目指す戦略
AI Overviewsの回答欄に表示されるためには、サイトの「信頼性」と「独自性」の徹底強化が求められます。
- E-E-A-Tの絶対的な担保: AIが「このサイトの情報なら間違いない」と確信できる信頼性（著者情報、運営者情報、正確な記述）が必要です。
- 「答え」の明確な提示: AIが抽出しやすいよう、ユーザーの質問に対する「答え」を簡潔かつ明確に提示します。
- 体験に基づく一次情報: 他サイトの情報をまとめただけの内容ではなく、「自社でしか語れない」独自の経験やデータ（事例、レビュー、検証結果）が、AIに選ばれるための鍵となります。
AIに「選ばれ」「引用される」ための2つの主要な姿
LLMO（大規模言語モデル最適化）を実践する上で、目指すべき理想的なアウトプットは主に2つあります。それは、検索エンジンの進化系である「AIO（AI Overviews）」への掲載と、対話型AIである「ChatGPT」等での推奨・引用です。
検索結果の最上部を占める「AIO（AI Overviews）」での引用
以下は、Google検索の進化形であるAIO（AI Overviews）です。従来のSEOでは、検索結果の青いリンク（自然検索枠）の1位を目指してきました。しかし現在は、ユーザーが検索した意図をAIが汲み取り、複数のサイトから情報を要約して最上部に表示します。
- 理想の形：ユーザーが「Webサイトとは」といった抽象的な疑問を投げた際、AIが生成する要約文の「根拠となる情報源」として自社サイトが選ばれ、リンクと共に紹介されている状態。
- 価値： 検索ユーザーが最初に目にする「AIの回答」の一部になることで、高い信頼性とクリック率を獲得できます。
対話型AIによる「具体的な推奨と回答」への露出
以下は、ChatGPTなどの対話型AIにおける回答画面です。ここでは、ユーザーのより具体的な悩み（例：「おすすめの事例制作会社は？」）に対し、AIが特定の企業をピックアップして紹介しています。
- 理想の形：AIが自社のサービス内容や強みを正確に理解しており、ユーザーのニーズに合致した際に「具体的な推奨候補」として名前が挙がること。スライドの例では、株式会社SEデザインの強みや特徴、おすすめ対象までが詳細に構造化されて回答されています。
- 価値：比較検討段階にあるユーザーに対し、AIが「第三者の推奨」に近い形で自社を提示するため、極めて質の高いリード獲得に繋がります。
LLMOはSEOを代替するのか？共存の可能性
結論として、LLMOはSEOを代替するのではなく、当面は「共存・補完」する関係になります。
なぜなら、GoogleのAI Overviews（AI検索）は、回答を生成するために従来のWebページを参照しており、その参照先の選定には既存のSEO評価（E-E-A-Tやサイトの信頼性）が強く影響すると考えられるためです。
つまり、強力なSEO基盤（＝信頼性）を持つサイトこそが、LLMOにおいてもAIに選ばれやすいと言えます。今後は、SEO対策でサイトの信頼性を高めつつ、LLMO対策で「AIに引用されやすいコンテンツ作り」を加えていく戦略が求められます。
LLMO、AIO、GEOの違いは？
結論から言うと、LLMO、AIO、GEOはほぼ同じ「AIの回答への最適化」を指す言葉として使われることが多いですが、厳密には以下のような違いがあります。
AIO（AI最適化）とは？
AIO（AI Optimization）とは、AI技術を活用してマーケティング全体を最適化するという「広義」の概念です。
本来は広告の自動生成やAIチャットボットの活用なども含みますが、現状ではLLMO（AIの回答への最適化）とほぼ同義で使われるケースも多く見られます。
GEO（生成AIエンジン最適化）とは？
GEO（Generative Engine Optimization）とは、特にGoogleのAI Overviewsのような「検索エンジンに搭載された生成AI」への最適化を指す言葉です。
LLMOがChatGPTなども含む広範なAIを対象とするのに対し、GEOはより「検索行動」に紐づいたAIへの最適化というニュアンスが強いですが、実質的な対策内容はLLMOとほぼ同じです。
3つの概念の整理
| 用語 | 正式名称 | 主な対象 | 目的（スコープ） |
| AIO |
AI Optimization （AI最適化） |
AI技術全般 | 広義：AIを活用したビジネス・マーケティング全体の最適化 |
| LLMO |
Large Language Model Optimization （大規模言語モデル最適化） |
大規模言語モデル（LLM）全般 | 狭義：LLMの回答に自社情報を引用・参照させること |
| GEO |
Generative Engine Optimization （生成AIエンジン最適化） |
検索エンジン搭載の生成AI | 狭義：検索エンジンのAI回答に引用・参照させること（ほぼLLMOと同義） |
LLMOに取り組むことで期待できる効果
LLMOに取り組む最大の効果は、AIの回答という「検索結果の特等席」に自社情報が掲載され、認知度と信頼性が向上することです。
期待できる具体的な効果は以下の3つです。
AI回答による露出（認知度）の増加
Google AI Overviewsは検索結果の最上部に表示されます。ここに自社情報が引用されれば、従来の1位表示以上にユーザーの目に留まり、「この分野の専門家」「信用できるソース」として認知されます。
指名検索（ブランディング）の強化
AI回答で繰り返し参照されることで、ユーザーに「〇〇のことは、あの会社が詳しい」と認識されます。その結果、後でより詳しい情報を求めた際に、比較検討を経ずに会社名やサービス名で直接検索（＝指名検索）してくれる可能性が高まります。
E-E-A-Tの向上とサイト信頼性の担保
LLMO対策は、AIに「信頼できる」と判断させるための施策であり、これはGoogleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める活動そのものです。結果として、LLMOだけでなく従来のSEO評価にも好影響を与えます。
LLMOの基本となるLLMの仕組み
LLMOで成果を上げるには、AIが一度に処理できるトークン(単語や記号の単位)には上限があるため、限られた枠の中でいかに効率よく価値ある情報を伝えるかが重要です。
そのため、以下のような対策が効果的です。
「最小限のトークンで、最大限の情報密度を実現する」
具体的には、冗長な表現や抽象的な言葉を削ぎ落とし、核心に迫る情報を端的に届けることを意味します。
例えば、導入部分に余計な説明を重ねたり、結論が曖昧なまま文章を終えたりすると、AIは肝心なポイントを見逃してしまう恐れがあります。一方で、明確な主張と裏付けとなる具体的な数値やデータ、そして整理された文章構造を備えていれば、AIが正確に理解し、適切な応答を返す確率が大幅に向上します。
また、各AIが参照している検索エンジンを知っておくのも重要です。
LLMOが参照している検索エンジン例
- ChatGPT (OpenAI) - Bing検索を使用
- Claude (Anthropic) - Brave検索を使用
- Gemini (Google) - Google検索を使用
- Copilot (Microsoft) - Bing検索を使用
- Perplexity AI - 複数の検索エンジン(Google、Bing等)を組み合わせて使用
LLMOの対策方法
ここではLLMOの対策方法をテクニカルとコンテンツに分けて解説します。
【テクニカル編】AIの「読み取りやすさ」を極める
AIクローラーがストレスなく情報を咀嚼できる環境を整えることが、LLMOの第一歩です。
① AI専用の案内図「llms.txt」の導入
従来のSEOにrobots.txtがあるように、AI時代にはllms.txtが重要視されています。
- 役割: サイトの概要や主要ページをMarkdown形式で記述した「AI向けの自己紹介状」です。
- メリット: 膨大なページ群から、AIが優先的に読み取るべき「重要コンテンツ」を明示できます。
- 実践: 自社で作成する際は、AI自身にサイトの全体像を伝え、この規格に沿った出力を依頼するのが近道です。
② 意味を定義する「構造化マークアップ」
AIは文字列だけでなく「意味」を読み取ろうとします。Schema.orgを用いた構造化データは、AIにとっての「ふりがな」のようなものです。
- 重点項目:
Article（記事）、FAQPage（よくある質問）、Organization（組織情報）。 - 【追加視点】:
Product（製品）やReview（評価）も重要です。AIが「価格」や「評判」を比較する際の直接的な根拠になります。
③ 検索上位（SEO）という「信頼の証明」
AIは「情報の真偽」を判断する際、Googleなどの検索エンジンがすでに下した評価を強力なシグナルとして活用します。検索上位にあることは、AIにとっても「この情報は世の中で信頼され、評価されている」という裏付けになるのです。
Ahrefsが実施した大規模な調査データによれば、GoogleのAI Overviews（AIO）と検索順位の間には、以下のような明確な相関関係が確認されています。
AIOで引用されるソースの約76.5%は、自然検索結果のトップ10以内にランクインしているページです。AIによる回答は、全く無名なサイトからではなく、すでにSEOで評価されている「勝者」の情報をベースに構成される傾向が極めて高いといえます。
特に検索順位が1位のページは、AIOのトップ3リンクとして引用される確率が約50%にのぼります。順位が高ければ高いほど、AIの回答内で「最も目立つ場所」に掲載される可能性が高まります。
LLMOにおいて、基本のSEO対策を疎かにすることはできません。AIは従来の検索アルゴリズムを「信頼の踏み台」にしており、SEOで上位を勝ち取ることこそが、AIに選ばれるための最も確実な近道となります。
④ パフォーマンスの最適化
サイトの表示速度は、単なるUX指標ではなく、AIが情報を吸い上げる際の「効率」に直結するLLMOの物理的基盤です。
AIクローラーは無限のリソースを持っているわけではありません。1つのサイトに割ける「クローラビリティ（巡回効率）」には限界があり、レスポンスの遅いサイトは情報の取りこぼしやタイムアウトを招きます。つまり、表示が遅いだけで、AIの参照候補から物理的に除外されるリスクがあるのです。
特に注意すべきは「JavaScriptのレンダリング負荷」です。動的な描画に時間がかかるサイトは、AIが内容を読み取る前に解析を終了してしまう恐れがあります。PageSpeed Insightsで高スコアを維持し、メインスレッドの負荷を抑えることは、AIに対して「このサイトの情報は低コストで確実に取得できる」とアピールするアクセシビリティの宣言に他なりません。AIに「選ばれる」前に、まずはAIが「読み取れる」状態を整えることが不可欠です。
【コンテンツ編】AIが「引用したくなる」中身を作る
AIが回答を生成する際、そのまま「コピペ」したくなるような情報の質と形式が求められます。
① E-E-A-Tと「一次情報」の価値
AIは既存の学習データ（訓練データ）を組み合わせて回答を作るため、ネット上に溢れている「どこかで見たような二次情報」を引用するメリットがありません。AIに選ばれるのは、AI自身が持っていない「差分」を提供できるサイトです。
- Experience（体験）の希少性:AIは理論を語れますが、実体験を持ちません。自社だけが持つ「プロジェクトの失敗から得た教訓」や「特有のトラブル解決事例」は、AIにとって代替不可能な高付加価値データとなり、引用の最優先対象になります。
- 「情報鮮度」と「独自数値」:AIモデルは学習データにタイムラグがあるため、最新の「自社調査アンケート」や「リアルタイムの実験データ」は、AIが回答の鮮度を保つために必要不可欠なピース（グラウンディングの源泉）となります。
- Trust（信頼）の構造化:誰が書いたかという著者情報は、単なるテキストではなく、専門家としてのプロフィールをJSON-LD等の構造化データで裏付けることで、AIは「情報の信頼スコア」として計算に組み込めるようになります。
参考：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成
② AIが処理しやすい「構造的ライティング」
AIは文脈（コンテキスト）を予測しながら文章を処理します。AIの「読み取りコスト」を下げる構成こそが、採用率を高めます。
- 結論ファースト（逆ピラミッド構造）:冒頭で「AとはBである」と定義することで、AIは即座にそのページの主旨を固定でき、要約文への抽出が容易になります。
- セマンティックな見出し設計:見出しを「ユーザーの質問（Q）」、本文を「直接的な回答（A）」の形式にすることで、AIはRAG（検索拡張生成）の仕組みにおいて、特定のセクションを「回答ユニット」として切り出しやすくなります。
- 概念の密度とトピッククラスター:専門用語（ハルシネーション、RAG等）を単に並べるのではなく、それらの関係性を明示しながら網羅することで、AIはそのページを「特定分野の権威（オーソリティ）」としてマッピングし、引用の優先順位を引き上げます。
③ データの透明性
最新のAIは、回答の正確性を担保するために「引用元の信頼性」を厳格にチェックするアルゴリズムを強化しています。
- エビデンスのリンクネットワーク:自社の主張を裏付ける公的機関や学術論文へのアウトバウンドリンク（外部リンク）を適切に配置することは、AIに対して「この情報は客観的根拠に基づいている」というシグナルを送ることになります。
- リンクの関連性:AIはリンク先のテキストも解析し、自社コンテンツとの「意味的な近さ」を測定します。関連性の高い高品質なソースと繋がっているサイトほど、AIは安心してユーザーに推奨できる「安全な情報源」だと判断します。
- 出典の明記と検証可能性:AIは「確実性の低い情報」を回答に含めることを嫌います。情報の出所を明記し、AIが逆引きして検証できる状態に整えることが、ハルシネーションを恐れるAIに選ばれるための必須条件です。
SEデザインが実践したLLMOの対策事例紹介
弊社が自社で実践したLLMO（大規模言語モデル最適化）の取り組みは、AI時代の新たなリード獲得モデルを示す好事例です。同社は「AIに選ばれる」ための基盤施策として、以下の3つのステップを実行しました。
- 信頼性の構築と導線設計: 専門サービスを訴求するLPを制作し、権威性を担保。
- プロンプト最適化による記事チューニング: AI検索の挙動を調査・分析し、「おすすめ」系プロンプトで自社が選出されるよう既存のSEO記事を高度に調整。
- LLMフレンドリーな構造化: AIクローラーが情報を正確に抽出できるよう、記事構造そのものを最適化。
この結果、ChatGPTにおいて「BtoB向けLLMO支援企業」として指名で推奨され、Geminiでも正確な引用を獲得することに成功しています。特筆すべきは、LLMO施策が従来のSEO順位にも強力に相関している点です。AI向けの最適化と並行し、「LLMO 伴走支援」で検索1位、「LLMO BtoB」で2位を獲得するなど、検索エンジンとAI双方から高い評価を得る結果となりました。
この事例は、AIに最適化された高品質なコンテンツ制作が、結果として人間向けの検索順位をも押し上げる「次世代SEO」の正解であることを証明しています。
LLMO対策の成果を計測する方法
LLMOの成果は、現時点では「AI回答内での引用数」や「指名検索数の推移」といった間接的な指標で計測します。従来のSEOのように「検索順位」で明確に測ることは難しいためです。
主な計測方法は以下の3つです。
AI回答内での引用・言及数のモニタリング
対策キーワードに関連する質問をGoogle AI OverviewsやChatGPTに定期的に入力し、自社サイトが引用された回数や、自社名が言及された回数を手動または専用ツールでカウントします。
生成AI経由のセッション数の追跡
AI回答内の引用リンクがクリックされた場合の流入（セッション）を、Google Analytics 4 (GA4)などで追跡します。「参照元（リファラー）」がAIプラットフォーム（例：chat.openai.comなど）になっていないかを確認します。
ブランド認知度・指名検索数の追跡
AIによる認知度向上の結果を、指名検索（会社名やサービス名での検索）の数で測ります。Google Search Console（サーチコンソール）で指名キーワードの表示回数やクリック数が増加していれば、LLMOが貢献していると推測できます。
LLMO 実施チェックリスト（抜粋）
| カテゴリ | チェック内容 |
| 技術 | llms.txtをルートディレクトリに設置したか？ |
| 技術 | FAQの構造化マークアップは正しく実装されているか？ |
| 内容 | 見出しと本文が「一問一答」の形式になっているか？ |
| 内容 | 自社にしか出せない「一次情報（調査データ等）」があるか？ |
| 信頼 | 著者プロフィールに権威性（資格や経歴）を記載したか？ |
| 分析 | GA4でAIサービスからの参照トラフィックを計測しているか？ |
LLMOの導入ステップ
LLMO対策は、まず自社の現状把握（E-E-A-Tの棚卸し）から始め、次にAIが参照しやすいコンテンツ設計を行い、最後に実行と改善を繰り返すというステップで進めます。
Step1: 現状のE-E-A-Tの棚卸しと分析
自社サイトの現状を把握します。既存コンテンツは専門性や信頼性を満たしているか、著者情報は明確か、構造化データは実装されているか、などを分析し、優先的に改善すべき弱点を洗い出します。（※E-E-A-T ＝ 経験・専門性・権威性・信頼性 を示すGoogleの品質評価基準）
Step2: LLMが参照しやすいコンテンツ設計
AIが「引用しやすい」形にコンテンツを最適化します。ユーザーがAIに投げかけそうな具体的な質問（例：「〇〇 やり方」）を想定し、それに対する明確な「答え」を提示するQ&AコンテンツやFAQページを充実させます。
Step3: 実行と継続的な改善
LLMOは一度で終わるものではありません。Step1で特定した課題に基づきコンテンツを修正・新規作成し、Step2で設計したQ&Aコンテンツを追加します。その後は成果をモニタリングし、AIの動向に合わせて継続的に改善（PDCA）を回します。
LLMOに取り組む際の注意点
LLMOに取り組む際は、小手先のテクニック（LLMスパム）に走らず、SEO対策も並行して続けることが重要です。
過度な最適化（LLMスパム）のリスク
AIを欺こうとして、不自然にキーワードを詰め込んだり、不正確な情報を断定的に記述したりする行為は「LLMスパム」とみなされ、将来的にペナルティを受ける危険があります。AIにとってもユーザーにとっても有益な情報を提供するという本質を見失わないでください。
LLMのアルゴリズム変動への対応
AIのアルゴリズムは日々アップデートされます。昨日まで引用されていたコンテンツが、今日から引用されなくなる可能性も十分にあります。特定のAIの仕様に依存しすぎず、どのAIから見ても「普遍的に信頼できる情報（E-E-A-T）」を発信し続けることが最大のリスク対策です。
SEO対策を疎かにしないこと
LLMO対策を始めても、従来のSEO対策をやめてはいけません。GoogleのAIは、サイトの信頼性を判断するために従来のSEO評価（E-E-A-Tや被リンクなど）を得られた検索順位の高いページを基盤にしていると考えられます。SEOでサイトの土台を固め、その上でLLMO対策を行うハイブリッド戦略が求められます。
LLMOに関するFAQ（よくある質問）
LLMOに関して読者の方が検索しそうな、よくある質問と回答を5つまとめました。
LLMOを実施してAI時代のマーケティングに取り組もう
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、AIの回答に自社の情報を引用させるための、これからの時代に必須のマーケティング戦略です。
従来のSEOが「検索順位」をゴールとしていたのに対し、LLMOはAIによる「認知・推奨」をゴールとします。その対策の核となるのは、テクニックではなく、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に基づく高品質で独自性のあるコンテンツです。
Google AI Overviewsの本格導入により、AIに「信頼できる情報源」として選ばれなければ、ユーザーに認知される機会そのものが失われるかもしれません。この記事で解説した対策を今日から始め、AIに選ばれる「信頼の資産」を築いていきましょう。
LLMO診断ならSEデザイン
「自社サイトがLLMOに対応できているか不安だ」
「何から手をつければいいか、専門家の意見が聞きたい」
AI時代のマーケティングにお悩みの場合は、ぜひ一度「SEデザイン」にご相談ください。
SEOとコンテンツマーケティングで培った豊富なノウハウを基に、貴社サイトの現状をE-E-A-Tの観点から徹底的に分析。「AIに引用される」ための具体的な改善策をご提案するLLMO診断サービスを提供しています。
無料相談も承っておりますので、お気軽にお問い合わせください。
