AI時代の新常識LLMOとは？SEOとの違いや具体的な対策5選をプロが徹底解説

「ChatGPTで検索する人が増えている」「Google検索にAI回答が表示されるようになった」——こうした変化を肌で感じている方は多いのではないでしょうか。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、Claudeなどの大規模言語モデルに対して、自社の情報を正しく理解・引用してもらうための最適化施策を指します。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AIエージェントそのものに選ばれることを目的としています。

今後、検索の入り口がGoogleやYahoo!からAIチャットへと移行するにつれ、LLMOの重要性は急速に高まっています。早期に対策を始めた企業ほど、AI時代の検索市場で優位に立てるのです。

LLMOは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。

基本的な考え方は非常にシンプルで、AIが回答を生成する際に、自社の情報を参照元として選んでもらうことを目指します。たとえば、ユーザーが「おすすめのマーケティングツールは?」とChatGPTに質問したとき、自社の製品名や特徴が回答に含まれるかどうか。これがLLMOの成否を分けます。

少し前まで「SEO対策をすればWebサイトへの流入が増える」という図式が成り立っていました。しかし今は、AIが直接回答を返してしまうため、ユーザーがWebサイトを訪れないケースが増えています。このような環境変化に対応するのがLLMOの役割です。

実際にChatGPTで「〇〇業界のトレンド」と検索してみると、特定の企業名やサービス名が繰り返し言及されることに気づくはずです。それこそがLLMOの成果であり、ブランド認知と信頼構築に直結します。

AI最適化の分野では、LLMO、GEO、AEOといった用語が使われますが、それぞれ微妙に異なる対象と目的を持っています。

簡単に整理すると、下記になります。

AEO（Answer Engine Optimization）はGoogleのAI Overviewsのような検索結果内のAI要約に表示されることを目指す施策です。GEO（Generative Engine Optimization）は、Google AI Mode、Bing Chat、Perplexityなど、Web情報を参照するAI検索エンジン全般での引用獲得を目指します。

一方、LLMOは、ChatGPT、Claude、Geminiなど会話型AI全般でのブランド言及を目的とする最も包括的な概念です。実務上は、これらを厳密に区別するよりも、「AIに選ばれる」という共通目標のもと統合的に施策を進めることが重要です（参照: Search Engine Land LLMO Guide）。

従来のSEOは、Googleのアルゴリズムに評価されることで検索結果の上位表示を狙う施策でした。一方、LLMOはAIモデルの学習データや参照ソースとして選ばれることが目標です。

SEOとLLMOの主な違いを整理すると、以下のようになります。

もちろん、SEOとLLMOは対立するものではありません。むしろ両者を統合的に運用することで、AI時代の検索市場で最大の効果を得られます。SEOで培った権威性やコンテンツ資産は、LLMOにおいても大きな武器となるのです。

ChatGPTやGeminiのようなAIエージェントは、インターネット上の膨大な情報から学習し、ユーザーの質問に対して適切な回答を生成します。

その際、AIが参照するのは主に以下のような情報源です。

AIは「どのサイトが信頼できるか」を独自に判断しています。そのため、単にキーワードを詰め込むだけでは不十分で、情報の正確性、網羅性、そして引用のしやすさが求められます。
AIにとって「参照しやすい情報」を提供することが、LLMO成功の鍵なのです。

「検索エンジンはGoogleだけ」という時代は終わりつつあります。

実際に周りを見渡してみてください。何かを調べるときに「ChatGPTに聞いてみよう」と考える人が確実に増えています。特に若い世代では、Google検索よりもAIチャットを優先するケースも珍しくありません。

この変化は一過性のトレンドではなく、検索行動そのものの構造的な転換です。企業がこの流れに対応しなければ、競合に大きく先を越されるリスクがあります。

ChatGPTやGemini、ClaudeなどのAIエージェントでは、ユーザーからの質問に対して、即座に回答を返します。つまり、ユーザーは複数のWebサイトを比較検討する手間を省けるようになったのです。

この変化によって、従来のように「検索結果の1位を取れば流入が増える」という図式が成り立たなくなりつつあります。AIが回答を生成する際、どの情報源を参照したかがユーザーに明示されないケースも多く、Webサイトへの直接流入が減少する傾向にあるのです。

実際当社でも「Google検索の順位は変わっていないのに、流入が減っており、調べてみたらAI Overviewsの影響だった」ケースがあります。これが今まさに起きている現実です。

ゼロクリック検索とは、検索結果ページ上で情報が完結し、ユーザーがどのWebサイトもクリックしない検索行動を指します。

これの発端は2024年以降、Googleの検索結果の最上部に表示されるようになったAI Overviewsという要約回答が理由です。

Google検索では、すでに全検索の約65%がゼロクリック検索とも言われています。

このようなゼロクリック検索が増えると、どれだけSEOで上位表示されてもWebサイトへの流入が増えないという矛盾が生じます。これは特にBtoBや情報提供型のビジネスにとって深刻な課題です。

ただし、ここで重要なのは「流入が減ること」を嘆くのではなく、AIに正しく引用されることでブランド認知を獲得する戦略へシフトすることです。流入数ではなく、認知度や指名検索の増加をKPIとして設定する企業も増えています。

AIに自社のブランド名や製品名を正しく引用してもらうことは、想像以上に大きな価値を持ちます。

たとえば、ユーザーが「営業支援ツールでおすすめは?」とChatGPTに質問したとき、自社の製品名が回答に含まれていれば、それだけで比較検討の候補に入る可能性が高まります。逆に、言及されなければ、最初から選択肢にすら入りません。

さらに、AIによる引用は「第三者からの推薦」のような効果も生み出します。

実際 Semrushの調査によると、AI検索訪問者のコンバージョン率は従来のオーガニック検索訪問者の4.4倍に上がるとのこと（参照: Search Engine Land LLMO Guide）。

ユーザーは「AIが選んだなら信頼できるだろう」と感じやすく、心理的なハードルが下がるのです。

「LLMOが重要なのは分かった。でも、具体的に何をすればいいの?」——これが多くの企業担当者が抱く疑問です。

ここでは、AIに選ばれるWebサイトになるための実践的な施策を5つに絞って解説します。どれも難易度が高すぎるものではなく、今日から着手できる内容ばかりです。

重要なのは、すべてを一度に完璧にやろうとしないこと。まずは1つずつ、着実に積み上げていくことが成功への近道です。

AIが特に高く評価するのは、他では得られないオリジナルの一次情報です。

Princeton大学とIIT Delhiの研究によると、引用、統計データ、信頼できる情報源へのリンクを含むコンテンツは、AIからの引用率が30〜40%向上することが明らかになっています（参照: Search Engine Land LLMO Guide）。

具体的には、以下のような一次情報がAIに好まれます。

重要なのは、「他のサイトをコピーしただけの二次情報」ではなく、自社だけが発信できる価値を提供することです。たとえば「メールマーケティングのベストプラクティス10選」よりも、「自社で3年間テストした結果、開封率が平均42%向上した5つの独自手法」のほうが、AIにとって引用価値の高いコンテンツとなります。

また、定量データを示す際は、出典を明記することも重要です。「ある調査によると…」ではなく、「Gartnerの2024年調査（出典リンク）によると…」と具体的に記載することで、AIはその情報の信頼性を判断しやすくなります。

構造化データ（Schema.orgマークアップ）は、Webページの情報を機械が理解しやすい形式で記述する仕組みです。

AIは構造化データを優先的に読み取る傾向があるため、LLMOにおいても極めて重要な施策となります。特に以下の情報は構造化データで明示すべきです。

構造化データを適切に実装すると、AIが「この企業は何をしているのか」「この製品の特徴は何か」を正確に理解できるようになります。結果として、AIの回答精度が向上し、引用される確率も高まるのです。

E-E-A-Tは、Googleが提唱する品質評価基準ですが、LLMOにおいても同様に重要です。

E-E-A-Tとは以下の4つの要素を指します。

AIは信頼性の低い情報源を参照しないように設計されています。そのため、誰が書いたのか、どのような実績があるのかを明示することが不可欠です。

具体的には、著者プロフィールの充実、実績や資格の明記、引用元の明示、更新日時の記載などが有効です。特にBtoBやYMYL領域（医療、金融など）では、E-E-A-Tの徹底がLLMO成功の前提条件となります。

AIは人間とは異なる方法でテキストを読み取ります。そのため、AIが理解しやすい文章構造に最適化することが重要です。

具体的には以下のポイントを意識しましょう。

AIは曖昧な表現や回りくどい文章を理解しにくいため、簡潔で明確な記述が好まれます。

たとえば「弊社のサービスは、お客様のビジネス課題を解決するための様々な機能を有しております」よりも、「〇〇は営業効率を30%改善するCRMツールです」のほうが、AIにとって引用しやすい表現となります。

サイテーションとは、他のWebサイトやメディアで自社のブランド名や製品名が言及されることを指します。

AIは学習データとして膨大なWeb情報を収集しているため、多くのサイトで言及されている企業ほど、AIの回答に登場しやすくなります。

サイテーションを増やすための施策としては、以下が有効です。

特に注目すべきは、被リンクがなくてもサイテーション（言及）があれば効果があるという点です。SEOでは被リンクが重視されますが、LLMOではテキストとしての言及そのものがAIの学習対象となるため、幅広いメディアでの露出が重要になります。

「LLMOをやろう」と決めても、何から手をつければいいのか迷うものです。

特に社内でリソースが限られている場合、優先順位を間違えると成果が出るまでに時間がかかりすぎてしまいます。ここでは、短期・中長期に分けて、実行すべき施策の優先順位を整理します。

重要なのは「全部やろう」とするのではなく、自社の状況に応じて選択と集中を行うことです。

まず最初に取り組むべきは、テクニカルな基礎固めと現状把握です。これらは比較的短期間（1〜2ヶ月）で実施可能であり、即効性も期待できます。

特に現状診断は重要です。「〇〇業界でおすすめの企業は?」とAIに質問してみて、自社が言及されるかどうかを確認しましょう。もし言及されていなければ、そもそもAIの学習データに含まれていない可能性があります。

実際、当社もEmmaToolsというSEOツールを提供していますが、AIに投げる質問によって回答に表示されるケースとそうでないケースがあります。まずは、AIが自社のサービスやプロダクトをどんな認識でいるのかを知るためにも質問を投げてみましょう。

短期施策で基礎を固めたら、次はコンテンツ戦略の見直しに取り組みます。これは3〜6ヶ月の中長期スパンで計画的に進める必要があります。

コンテンツ戦略で重要なのは、「検索されるコンテンツ」から「引用されるコンテンツ」へのシフトです。

たとえば、従来のSEO記事は「〇〇とは」「〇〇の選び方」といったキーワードを狙ったものが中心でした。しかしLLMO時代には、「業界の課題を解決する具体的な方法」「実データに基づいた分析」といった、AIが参照したくなる高品質な情報が求められます。

よく聞かれるのが「SEOをやめてLLMOに切り替えるべきか?」という質問です。答えは「ノー」です。

SEOとLLMOは対立するものではなく、相互補完の関係にあります。SEOで培った権威性やコンテンツ資産は、LLMOにおいても大きな武器となるからです。

理想的な運用体制は以下のようなハイブリッド型です。

SEOは引き続きWebサイトへの流入を確保し、LLMOはブランド認知と指名検索を増やす。この両輪での運用が、AI時代のデジタルマーケティングの基本形になるでしょう。

組織体制としては、SEO担当者とコンテンツチームが連携し、「SEOにもLLMOにも効く記事」を共同で企画するのが理想的です。実際に、先進的な企業では、SEOとLLMOの評価指標を統合したダッシュボードを構築し、両面から効果測定を行っています。

ここでは、LLMO対策を検討している企業から実際によく寄せられる質問に回答します。

初めて取り組む方が抱きやすい疑問や不安を解消し、スムーズに施策をスタートできるようサポートします。

結論から言うと、LLMO対策はSEOにもプラスの影響を与える可能性が高いです。

なぜなら、LLMOで重視される「権威性」「構造化データ」「コンテンツの質」は、Googleが評価する要素とも重なるからです。特にE-E-A-Tの強化や構造化データの実装は、SEO順位の向上にも直結します。

ただし、注意すべき点もあります。LLMOは「AIに引用されること」を目的とするため、必ずしも検索ボリュームの大きいキーワードを狙う必要はありません。そのため、LLMO特化のコンテンツがSEO順位に直結しないケースもあります。

理想的なのは、両方を意識したハイブリッド戦略です。主要なページではSEOとLLMOの両方を最適化し、専門性の高いニッチなコンテンツではLLMO重視で設計する、といった使い分けが効果的です。

結論から言うと、llms.txtは「今すぐ全サイトに必須」ではありません。そして重要なのは、少なくともGoogleは現時点でllms.txtを推奨しておらず、これを“ランキングや表示の決定打”として扱うのは危険だということです。

llms.txtが話題になりやすいのは、「AIにサイト構造を伝える」という発想が分かりやすいからです。ただし、llms.txtは業界標準として確立された規格ではなく、内容の自由度も高いため、AI側がそのまま信用して使える仕組みになっているとは限りません。

そのうえで「やるならどんな時か」を整理すると、以下のようなケースが該当します。

一方、ECサイトやローカルビジネスなど、AIによる引用よりも直接的な流入が重要な業態では、llms.txtの優先度は相対的に下がります。

また、llms.txtは「設置すれば読まれる」ものではありません。まずは、クローラーがアクセスできる状態、重要ページが発見されやすい内部リンク、そして構造化データやE-E-A-Tなど、変わらない基本の整備を優先するのが現実的です。その土台が整ってはじめて、llms.txtのような取り組みが“整理の補助”として効いてきます。

AIが誤った情報を回答するケースは、残念ながら現状では避けられません。しかし、対処法はいくつか存在します。

特に重要なのは、定期的なモニタリングです。月に一度、主要なAIで自社名や製品名を検索し、どのように紹介されているかをチェックする習慣をつけましょう。

ある金融サービス企業では、誤った手数料情報がAIで回答されていることに気づき、公式サイトに「よくある誤解」というページを作成して正確な情報を掲載したところ、数週間後にはAIの回答も修正されたという事例があります。

LLMO効果測定は、従来のSEOとは異なる指標が必要です。以下のようなKPIが有効です。

特に重要なのは、「どのような質問でAIに言及されるか」を具体的に追跡することです。

たとえば「営業支援ツール おすすめ」という質問で自社が言及されるようになれば、それは明確な成果と言えます。複数の質問パターンをリスト化し、定期的にAIで検索して記録する方法が効果的です。

また、間接的な効果も見逃せません。AI経由での認知が増えると、指名検索や直接流入が増加する傾向があります。これらの指標も合わせてモニタリングすることで、LLMO効果を総合的に評価できます。

ここまでLLMOの基礎から実践まで解説してきましたが、「自社だけで実行するのは難しい」と感じた方も多いのではないでしょうか。

LLMO対策は新しい領域であり、試行錯誤しながら進める必要があります。しかし、専門家のサポートを受けることで、成果が出るまでのスピードを大幅に短縮できます。

当社では、AI時代の検索市場で勝ち残るためのLLMO専門コンサルティングサービスを提供しています。

LLMO対策の第一歩は、現状を正確に把握することです。

当社のコンサルティングでは、まず貴社のWebサイトとコンテンツを詳細に診断し、以下のポイントを明らかにします。

診断結果をもとに、貴社の事業特性に合わせた最適な施策ロードマップを策定します。

BtoBとBtoC、商材の専門性、ターゲット層など、企業ごとに最適なLLMO戦略は異なります。当社では画一的な提案ではなく、貴社の強みを最大限に活かす戦略をオーダーメイドで設計します。

LLMO成功の鍵は、「AIに何を覚えてもらうか」を戦略的に設計することです。

当社のコンサルティングでは、貴社のユニークな強みや差別化ポイントを深掘りし、それをAIが理解・引用しやすい形で表現します。

具体的には以下のような支援を行います。

特に強みを発揮するのが、専門性の高いBtoB企業様や、複雑なサービスを提供している企業様です。AIに正しく理解してもらうためには、情報の整理と表現の工夫が不可欠であり、そこに当社の知見が活きます。