LLMO対策とは？メリットや具体的な方法・注意点について解説！

近年、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIによる検索が急速に普及し、ユーザーの情報収集の形が変化しています。新しい検索スタイルに対応する上で、注目されているのがLLMO対策です。

本記事では、LLMOの基本的な仕組みと対策方法について詳しく解説します。メリットや注意点も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

LLMOとは、自社のコンテンツをLLM（大規模言語モデル）にとって理解しやすい形で制作することを指します。近年のAIチャットサービスや文章生成ツールの多くにLLMが使用されているため、LLMOを行うと自然と生成AIに引用されやすくなるケースが多いです。

AIが参照する情報源として選ばれれば、直接クリックされなくても自社のブランドの露出の増加や信頼性の向上に繋がります。LLMOに似ている考え方には数多くの種類があるので、それぞれの特徴についても理解しておきましょう。

SEOはGoogle検索結果における上位表示を目的とする施策です。一方で、LLMOはLLMに対応したコンテンツを制作することを目的としています。つまり「人間ではなくAIに読み取られやすい構造を作る」点が大きな違いです。

SEOがキーワード最適化や被リンク対策を重視するのに対し、LLMOでは構造化データ・明確な文脈・Q&A形式の設計が重要となります。

AIOはあらゆるAIシステムにおいて、自社の業務やマーケティングを最適化する概念です。一方で、LLMOはLLMに限定した上で最適化を行うという考え方です。つまり、AIOと比べるとLLMOの方が対応している領域が限定されているといえるでしょう。

GAIOは、AI搭載の生成型検索エンジンにおける最適化を指す用語です。LLMOはその中でも特に大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てた施策であり、ChatGPTやGeminiのようなAIが情報を学習・引用しやすくなるという特徴があります。LLMOとは似ていますが、焦点が微妙に異なるといえるでしょう。

AEOは、音声検索やAIアシスタントによる回答の最適化を意味します。AEOが「ユーザーの質問に最も的確な答えを返すための最適化」であるのに対し、LLMOはAIが生成するテキスト全般に影響を与えるという点が大きな違いといえるでしょう。

LLMは膨大なテキストデータを学習し、文脈を理解して文章を生成するAIの仕組みです。ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、LLMを基盤として動作しています。

参考：LLM （大規模言語モデル）の仕組み

AIは、学習データの中から信頼性が高く、情報の構造が明確なコンテンツを参照して回答を生成します。そのため、自社サイトがAIにとって「引用しやすい構造」になっているかどうかが、今後の集客やブランディングにおいて重要になります。

近年、ChatGPTやGoogle Geminiをはじめとした生成AIによる検索利用が急増しており、ユーザーの情報収集行動が大きく変化しています。従来のSEOはGoogle検索を前提とした対策でしたが、AIによる検索が主流になりつつある現在において、AIにとって理解しやすいコンテンツを制作することは欠かせません。

ここでは、LLMO対策が注目されている理由について詳しく解説します。

今までユーザーはGoogleなどの検索エンジンにキーワードを入力して情報を探していましたが、近年ではChatGPTなどの生成AIに質問を投げかけて答えを得るケースが増加しています。

AIが検索結果をまとめて提示する検索方法が一般化するにつれて、AIの回答に自社コンテンツを参照させることが自社の認知度を高める施策の1つとなりつつあります。AI時代に対応する手段として、LLMO対策は注目されているといえるでしょう。

Google検索では、すでに「ゼロクリック検索（検索結果をクリックせずに情報が完結する検索）」が増えています。ChatGPTやGeminiのようなAIツールでは、ユーザーが質問するだけで回答が得られるため、従来のように検索結果から個別のWebサイトにアクセスする機会が減少しています。

そのため、これからの時代はクリックされなくても自社の存在をアピールしなければいけません。LLMO対策によってAIに引用されやすい構造を整えておけば、クリックされなくとも自社名やサービス情報をユーザーに届けることが可能です。

AI検索が普及すると、従来の「アクセス数」や「クリック率」だけでは成果を測定できなくなります。AIが生成する回答文の中にどの程度自社コンテンツが引用されているか、どんな文脈で紹介されているかなど、新しいKPIの設定が求められるようになります。

早くLLMO対策を取り入れておけば、AI検索時代における新しい評価軸に対応しやすくなるでしょう。AIが参照しやすいコンテンツ構造やデータ設計を行うことは、今後の検索トレンドに適応する上で重要です。

AIによる検索が普及する中で、従来のSEOだけでは十分な流入を確保できないケースが増えています。LLMO対策を行うことで、生成AI時代に適応した新しい流入経路を確保し、自社の認知拡大や信頼性向上につなげることが可能です。

ここでは、企業やメディアがLLMO対策に取り組むことで得られる5つのメリットを紹介します。

LLMO対策のメリットは、生成AIを通じて自社サイトへの新しい流入を生み出せることです。AIは回答を生成する際、信頼性が高く情報が整理されたサイトを参照します。そのため、構造化データやQ&A形式を整えた記事は、AIに引用されやすくなります。

従来の検索結果ではクリックを前提にした流入が中心でしたが、AI経由の流入は「クリックされなくても露出できる」という特徴があります。AIの回答内で企業名やサービス名が紹介されれば、間接的にユーザーの興味を集めて、問い合わせ増加に繋がるかもしれません。

LLMO対策はSEOと競合する施策ではなく、むしろSEOの成果を補完・強化する存在です。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めたコンテンツは、検索エンジンだけでなく生成AIからも高く評価されます。

つまり、SEOで上位を目指すための施策が、AIからも選ばれるサイト構造の基礎になります。

現在、LLMO対策を本格的に行っている企業はまだ多くありません。そのため、早い段階で対策を実施すれば、AI検索において自社の露出を増やしやすいというメリットがあります。

特に、専門性の高い業種やニッチな領域では、AIが「信頼できる一次情報源」と認識することで、ブランドのポジションを確立しやすくなるでしょう。

AIが評価するのは、一時的なトレンド記事ではなく、正確で構造的な情報です。LLMO対策を行う過程で、記事の構成やデータ表現を見直すことで、コンテンツの品質が向上します。

結果として、AIにもユーザーにも理解されやすく、長期的に価値のあるコンテンツを構築できます。SEOのアルゴリズムが変化しても、AIが重視する内容の明確さと信頼性が担保されていれば、継続的に成果に繋げられるでしょう。

生成AIが自社の情報を回答内で参照することは、AIから評価されていることを意味します。AIの回答を信頼するユーザーが増えている今、AIに引用されること自体がブランドの信頼性を高める効果を持ちます。

また、AI経由で企業名やサービス名が繰り返し提示されることで、認知度が自然に拡大し、検索や問い合わせにも繋がるでしょう。LLMO対策は企業のブランディングの一環としても効果的です。

LLMO対策は、SEOのように「キーワードを詰め込む」ことではなく、AIが正確に理解・引用しやすい構造を整えることが目的です。そのためには、AIが情報をどのように処理しているかを意識しながら最適化を行う必要があります。ここでは、LLMO対策の具体的な方法について解説します。

AIはページ内の構造化データを読み取り、情報の内容や関係性を理解します。例えば、商品ページなら「商品名」「価格」「レビュー」などを構造化しておくことで、AIはそのページの信頼性を正確に把握できます。

FAQページやレビュー記事などでは、「FAQPage」「HowTo」「Product」などのマークアップを用いると効果的です。AIが読み取れる形式でデータを整理することで、生成AIの回答内に自社ページの情報が引用される可能性が高まります。

AIは、見出し構造（hタグ）やリスト、表などの要素から情報を整理して学習します。そのため、正しいHTML構造でコンテンツを記述することが、LLMO対策においては欠かせません。hタグで階層構造を明確にしたり、箇条書きや表で情報を整理したりして、AIに理解してもらいやすいコンテンツを作成しましょう。

生成AIの検索回答は、ユーザーの質問に対して「Q&A形式」で返されることが多いです。そのため、記事内にも同様の構造を取り入れると、AIに引用されやすくなります。具体的には、記事の終わりによくある質問（FAQ）を設けるのが効果的です。

LLMは曖昧な表現よりも、簡潔で論理的な文構造を好みます。そのため、1文を短くして結論から先に述べる「PREP法」を意識すると良いでしょう。また、主語と述語の対応を明確にし、指示語を多用しないことも重要です。

AIは文脈を追って情報を整理するため、構造が明確な文章ほど理解されやすく、回答文に採用される確率が上がります。

LLMO対策では、SEOと同様に「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」が重視されます。AIは情報源の信頼性を評価する際に、運営者情報や専門家の監修データ、引用元の有無などを参考にします。そのため、記事内には執筆者や監修者のプロフィール、公的機関・一次情報へのリンクなどを記載しましょう。

生成AIは他のサイトと内容が重複している記事を評価しない傾向にあります。そのため、独自の調査・データ・体験談などの一次情報を積極的に発信することが、LLMO対策においては重要です。独自のアンケート、専門家へのインタビューなどを積極的に活用しましょう。

LLMO対策は、今後のAI検索時代における重要なマーケティング戦略の1つです。効果を高めるためには、AIの仕組みや情報の扱われ方を理解した上で、慎重に取り組むことが大切です。ここでは、LLMO対策を進めるうえで、注意すべき5つのポイントを紹介します。

生成AIは大量の情報をもとに回答を生成しますが、その内容は必ずしも正確ではありません。AIが自社コンテンツをどのように引用・要約しているかを定期的に確認し、誤った情報が拡散されないように注意する必要があります。

また、AIの回答内容が事実と異なる場合に備えて、公式サイトでは正確なデータと根拠を提示する仕組みを整えておくことが大切です。

LLMO対策は、SEOと同じく中長期的に効果を出すことを前提とした施策です。AIに自社コンテンツを理解してもらうには時間がかかるため、すぐにアクセス数や問い合わせが増えるわけではありません。

短期的な成果を追い求めて頻繁にコンテンツを修正してしまうと、逆に引用してもらいづらくなる恐れがあります。LLMOは「一貫性」と「信頼性」を重視するため、継続的な発信と品質の維持を意識することが大切です。

生成AIやAI検索エンジンのアルゴリズムは、今後も頻繁にアップデートされると考えられます。そのため、AIの仕様変更や検索結果の変化に柔軟に対応できる体制を整えておくことが重要です。定期的にAI検索の挙動をモニタリングしたり、コンテンツの構造を見直したりしましょう。

LLMO対策においては「検索順位」や「CTR（クリック率）」のような明確な指標が存在しません。AI検索では、ユーザーがサイトをクリックしなくても情報を取得できるため、可視化しにくい内容をどのように評価するかが課題となります。

AIによる引用の頻度や検索の増加、SNSにおける情報の拡散など、複数の指標を組み合わせて成果を判断するようにしましょう。

出典：https://blam.co.jp/

株式会社BLAMは、独自開発のPjTO（プロジェクトチーム・オプティマイゼーション）マーケティングの手法を軸に、Web広告運用やクリエイティブ制作まで幅広く対応するマーケティング支援会社です。

もちろん、LLMO対策についてもサポート可能です。予算や課題に合わせて、柔軟にエース人材をアサインできる点が強みとなっています。

【KAIKOKU（カイコク）】

さらに、国内最大級のマーケティング領域特化型複業マッチングサービス「カイコク（KAIKOKU）」というプラットフォームを保有しています。LLMO対策は新しい概念であり、対応できる人材はそれほど多くありません。

LLMO対策はまだ新しい概念のため、「どんな企業に必要なのか」「何から始めるべきなのか」といった疑問を持つ方も多いでしょう。ここでは、実際によく寄せられる質問について回答します。

情報発信を行っているすべての企業にとって、LLMO対策は必要になると考えられます。特に自社サイトからの問い合わせ・購買・集客を重視している企業は、AI検索の影響を強く受けるため、早めに対応することが重要です。

一部の要素には専門的な知識が必要ですが、基本的な方向性はSEOと共通しており、知識がなくても実践可能です。構造化データの実装やHTMLの最適化など、技術的な部分は外部の専門家に依頼しながら進めるのがおすすめです。

両方を並行して進めるのが理想です。SEO対策は依然として検索による流入を増やすための中心となる施策であり、ユーザーの獲得には欠かせません。

AI検索やデータ構造に詳しいマーケティング会社に依頼するのがおすすめです。SEOとAIマーケティングの両方を理解している企業であれば、効率的に成果を出すことができます。

AIが情報収集の主流となる時代では、従来のSEOだけでは、十分にユーザーへのリーチができないかもしれません。LLMO対策を行うことで、生成AIが回答を作る際に自社のコンテンツが引用・参照されやすくなり、AI検索経由での新たな流入を獲得できます。

SEO対策だけではなく、構造化データの実装やQ&Aを意識した記事設計などを行い、AIが理解しやすいコンテンツを作ることが大切です。ぜひ、本記事を参考にLLMO対策を実施してみてください。