生成AIの普及に伴い、Webマーケティングの世界では新しい言葉が次々と生まれています。その中でも特に注目されているのがLLMOです。従来のSEOとは異なるアプローチが求められるこの新しい概念について、今回は初心者の方にもわかりやすく解説していきます。これからの時代に必須となる知識を一緒に学んでいきましょう。
LLMOとは何か
LLMOとはLarge Language Model Optimizationの略で、日本語では大規模言語モデル最適化と呼ばれています。これはChatGPTやGeminiといった生成AIに対して、自社の情報やブランドが正確かつ好意的に引用されるように調整を行うマーケティング手法のことです。従来の検索エンジン最適化であるSEOがGoogleなどの検索結果で上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIが生成する回答の中で「選ばれる」ことを目指します。私たちが普段検索エンジンを使うように、ユーザーがAIに質問をする機会は急激に増えています。そのため、AIが参照するデータソースの中に、自社のコンテンツが正しく認識されているかが重要になってくるのです。
生成AI向けの最適化が必要な理由
生成AIはインターネット上の膨大なデータを学習していますが、すべての情報を等しく扱っているわけではありません。AIにとって「信頼できる情報」や「構造的に理解しやすい情報」が優先的に学習され、回答として提示される傾向があります。もし自社の情報がAIに正しく理解されていなければ、ユーザーが自社の商品やサービスに関連する質問をした際に、名前すら挙がらない可能性があります。これを防ぐために、AIの学習メカニズムを理解し、適切な形で情報を発信していく必要があるのです。
従来のSEOとの決定的な違い
SEOとLLMOの最大の違いは、ターゲットとする相手が異なる点にあります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムに向けて最適化を行いますが、LLMOは言語モデルというAIの頭脳に向けて最適化を行います。検索エンジンはキーワードとリンクを重視してランキングを決定しますが、言語モデルは文脈や情報の意味的なつながりを重視します。そのため、単にキーワードを詰め込むのではなく、論理的で整合性の取れた文章構成や、事実に基づいた正確な情報発信がより一層求められるようになります。
| 比較項目 | SEO (検索エンジン最適化) | LLMO (大規模言語モデル最適化) |
|---|---|---|
| ターゲット | Googleなどの検索アルゴリズム | ChatGPTなどの大規模言語モデル |
| 主なゴール | 検索結果での上位表示 | AI回答内での引用・言及 |
| 重視する要素 | キーワード、被リンク、ドメインパワー | 権威性、構造化データ、文脈の整合性 |
| ユーザー接点 | 検索一覧からのクリック | チャット形式での直接回答 |
LLMOとAIOやGEOの違いを整理する
LLMOについて調べていると、AIOやGEOといった似たような用語を目にすることがあります。これらはすべてAI検索に関連する言葉ですが、少しずつ意味合いが異なります。混乱しやすいポイントですので、ここで整理しておきましょう。それぞれの用語が指す範囲や目的を理解することで、より的確なマーケティング戦略を立てることができます。
AIOとLLMOの関係性について
AIOはAI Optimizationの略で、AI全般に対する最適化を指す広い言葉です。LLMOはこのAIOの中に含まれる一つの要素と考えるのが分かりやすいでしょう。AIOには画像生成AIや音声認識AIへの対応なども含まれますが、LLMOは特に「テキストを生成する言語モデル」に特化しています。ビジネスの現場では、テキストベースの情報検索が最も頻繁に行われるため、現時点ではAIOの中でもLLMOが特に重要視されています。
GEOとLLMOの使い分けについて
GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、日本語では「生成エンジン最適化」と訳されます。これはGoogleのSGEのような、検索エンジンに組み込まれたAI機能に対する最適化を意味します。LLMOがChatGPTのようなチャットボット形式のAIを主な対象とするのに対し、GEOはあくまで検索エンジンの拡張機能としてのAIを対象としています。しかし、両者の対策には共通点も多く、質の高いコンテンツを作成するという本質的な部分は変わりません。
なぜ今ビジネスでLLMOが注目されているのか
ビジネス環境の変化は非常に速く、ユーザーの情報収集行動も大きく変わってきています。かつては検索窓にキーワードを入れてリンクを辿るのが当たり前でしたが、現在はAIに質問をして直接答えを得るスタイルが定着しつつあります。この変化に対応できなければ、大きな機会損失を生む可能性があるため、多くの企業がLLMOに注目し始めているのです。
総務省の令和6年版情報通信白書によると、日本における生成AIの利用率は9.1%と、米国（46.3%）やドイツ（34.6%）と比較して低い水準にありますが、今後の利用に前向きな回答は約70%に達しており、今後の普及拡大が見込まれています。
検索エンジンのシェア変化とAI検索の台頭
従来の検索エンジンの利用率が減少しているわけではありませんが、若年層を中心にSNSやAIチャットでの情報収集が増加しているのは事実です。特に具体的な悩み解決や商品の比較検討といった場面では、AIの要約能力や提案能力が重宝されています。AIが「おすすめのサービス」として自社を紹介してくれれば、そこから質の高い見込み客が流入する可能性があります。逆に言えば、AI対策をしていない企業は、この新しい顧客接点を失うことになりかねません。
この傾向はグローバルでさらに顕著です。Microsoft Work Trend Index 2024によると、世界の知識労働者の75%がすでに生成AIを業務で使用しており、そのうち46%は利用開始から6ヶ月未満という急速な普及が見られます。日本は現時点で出遅れているものの、この波に乗り遅れないための準備が急務といえるでしょう。
LLMO対策を始めるための基本的な考え方
では、具体的にどのようにLLMO対策を進めればよいのでしょうか。基本となるのは、AIにとって「学習しやすく、引用したくなる」状態を作ることです。テクニカルな設定も大切ですが、それ以上にコンテンツの中身そのものが問われます。小手先のテクニックではなく、情報の質を高めることに注力しましょう。
信頼できる情報源としての引用獲得
AIは回答の根拠として、権威あるサイトや信頼性の高い情報を好んで引用します。そのため、自社サイトが特定の分野において専門的な情報源であると認識されることが重要です。公的機関のデータを参照したり、著者自身の専門的な知見を盛り込んだりすることで、情報の信頼性を高めることができます。サイテーションと呼ばれる、外部サイトからの言及を増やすことも、AIからの評価を高める要因の一つとなります。
Googleは、コンテンツの品質評価において「ユーザーを第一に考えたコンテンツ」を重視しており、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）が重要な評価基準であることを明言しています。
一次情報の重要性が高まる背景
インターネット上には似たような情報が溢れていますが、AIは独自の視点や新しい情報を求めています。他サイトの情報をまとめただけのコンテンツは、AIにとっても学習価値が低いと判断される可能性があります。実際に体験したこと、自社で調査したデータ、独自の考察といった「一次情報」の価値が、これまでのSEO以上に高まっています。オリジナリティのある情報は、AIにとっても貴重な学習データとなるのです。
推奨されるアクションとしては以下のようなものがあります。
- ユーザー視点でのコンテンツ作成
- AIの学習ロジックの理解
- ブランドの信頼性構築
具体的なLLMO対策の実践ステップ
ここからは、実際に取り組むべきアクションについて解説します。Webサイトの構造を見直したり、記事の書き方を工夫したりすることで、AIからの認識精度を高めることができます。今日からできることもありますので、一つずつ確認していきましょう。
- 構造化データの実装
Webサイトの情報をAIが理解しやすい形式（JSON-LDなど）で記述します。 - エンティティ（実体）の強化
「誰が」「何について」発信しているかを明確にし、ブランドの認知を高めます。 - Q&A形式のコンテンツ拡充
ユーザーがAIに尋ねそうな質問と回答をセットで用意し、学習されやすくします。 - 事実確認と出典の明記
情報の正確性を担保するために、信頼できるソースを明示します。 - ブランド指名検索の獲得
指名検索が増えることで、AIに対してブランドの重要性をシグナルとして送れます。
生成AIが理解しやすい構造化データの活用
AIはHTMLタグだけでなく、構造化データと呼ばれるメタデータを読み取ることで、ページの内容を深く理解します。Schema.orgなどの標準規格に沿って、記事の著者、公開日、組織情報、FAQなどをマークアップすることで、AIに対して明示的に情報を伝えることができます。これにより、AIが回答を生成する際に、自社の情報を正確にピックアップしてくれる可能性が高まります。
Schema.orgは、インターネット上の構造化データのスキーマを作成、維持、推進するための共同コミュニティ活動です。
具体的な記述例を見てみましょう。以下はArticle（記事）スキーマをJSON-LD形式でマークアップした基本例です。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "記事タイトル",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "著者名",
"url": "https://example.com/author/"
},
"datePublished": "2025-01-01T09:00:00+09:00",
"dateModified": "2025-01-15T14:30:00+09:00",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "組織名",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.png"
}
}
}
</script>上記のようなJSON-LDを手書きで管理するのは技術的なハードルが高くなりがちです。Article、NewsArticle、BlogPosting、WebPageといったSchema.orgタイプを自動判定し、URL・公開日時・著者情報などを動的に取得してJSON-LD出力できるプラグインを活用すれば、コーディング不要でLLMO対策の基盤を整えられます。
専門性と独自性をコンテンツに盛り込む
記事を書く際は、一般的な内容に終始せず、その分野の専門家ならではの視点を盛り込むようにしましょう。例えば、単なる用語解説だけでなく、実務での活用事例や、プロだからこそ知っている注意点などを加筆します。このような深く具体的な情報は、AIが詳細な質問に回答する際に非常に役立つため、引用される確率が上がります。
LLMOで評価されるコンテンツの特徴とは
AIに好まれるコンテンツには、いくつかの共通点があります。人間にとっても読みやすい文章は、AIにとっても理解しやすい文章であることが多いです。論理構成を意識し、曖昧さを排除した明確な表現を心がけることが大切です。
| 評価される要素 | 具体的な対策内容 |
|---|---|
| 論理的整合性 | 結論・理由・具体例の構成（PREP法）を徹底する |
| 情報の鮮度 | 最新のデータやトレンドを反映し、定期的に更新する |
| 網羅性 | 関連するトピックを幅広くカバーし、一つの記事で完結させる |
| 著者権威性 | 執筆者のプロフィールや実績を明確に提示する |
上表の「著者権威性」を技術的に担保するには、Schema.org準拠のJSON-LDマークアップが有効です。Person・Organization・Corporationの著者タイプを適切に設定し、Article系スキーマと連携させることで、AIが「誰が書いた信頼できる情報か」を判断しやすくなります。E-E-A-Tシグナルの強化を自動化できるプラグインも存在します。
明確な答えと根拠の提示について
AIはユーザーの質問に対して、簡潔で的確な答えを返そうとします。そのため、Webコンテンツ側でも「結論」と「その理由」が明確に記述されていることが望ましいです。回りくどい表現や、結論を先送りにするような構成は、AIが要点を抽出するのを妨げる可能性があります。「〇〇とは△△である。なぜなら□□だからだ」というように、論理構造をシンプルに保つことを意識してください。
今後のLLMO動向と私たちが準備すべきこと
AI技術は日進月歩で進化しており、LLMOの常識も半年後には変わっているかもしれません。しかし、本質的な「ユーザーに価値ある情報を届ける」という目的は変わりません。最新の技術トレンドを追いかけつつも、情報の質にこだわり続ける姿勢が求められます。
IDCの予測によると、生成AIソリューションへの世界的な投資は2027年までに約1,430億ドル（$143 billion）に達し、2023年から2027年のCAGR（年平均成長率）は73.3%に上ると予測されています。
Precedence Researchによると、生成AIの市場規模は2025年に約379億ドルに達し、2034年には約1兆ドルを超える規模に成長すると予測されています。この急速な市場拡大は、LLMOの重要性が今後さらに高まることを示唆しています。
技術の進化に合わせた柔軟な対応
今後はテキストだけでなく、画像や動画を含めたマルチモーダルなAIへの対応も必要になってくるでしょう。また、AIごとの癖や特徴に合わせて、微調整を行う高度なLLMOも登場するかもしれません。変化を恐れず、常に新しい情報をキャッチアップし、自社のマーケティング施策に柔軟に取り入れていく姿勢が、これからの時代を生き抜く鍵となります。
- マルチモーダル対応（画像・音声・動画）の準備
- プラットフォームごとの特性理解（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど）
- データプライバシーと著作権への配慮
AIクローラーへの最適化という観点では、llms.txtファイルの設置が注目されています。これはrobots.txtのAI版とも呼べる仕組みで、サイトコンテンツを構造化形式でAIに提供します。YAMLフッターによるライセンス情報やレート制限の指定、除外パスの設定など、AIとの対話ルールを明示できるプラグインを活用すれば、物理ファイル不要でリアルタイム生成が可能です。
よくある質問
SEO対策研究室の室長、株式会社コンテンシャルの代表取締役を務める。長年WEB業界に携わった経験をもとに、SEO対策とAI活用を具体的かつ実践的に解説。SEOの技術的な部分だけでなく、コンテンツ戦略、内部設計、ページ速度の改善など、広く現場で活用できるノウハウを提供。実際の検証データや豊富な成功事例・失敗談も交えながら、すぐに役立つ施策をお伝えします。
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