近年では、多くのユーザーが検索エンジンにキーワードを入力する代わりに、生成AIに直接質問し、回答を得るようになってきています。
この変化に伴い、Webコンテンツが生成AIの回答に引用・参照されるかどうかが、従来のSEOとは異なる新たな競争軸として浮上してきました。そこで注目されているのが「LLMO」です。
本記事では、LLMOの意味や注目されている背景、SEOとの違い、効果的な活用方法についてわかりやすく解説します。自社の情報を生成AIに正しく認識・引用してもらうための第一歩として、ぜひ本記事の内容を活かし、コンテンツやWebサイトの最適化に取り組んでみてください。
LLMOとは？
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIの回答に自社の情報が参照・引用されるための対策のことです。
従来のSEOがGoogle検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOは大規模言語モデル（LLM）が生成する回答内で自社情報が引用されたり、参照リンクとして表示されたりすることを目指します。
なぜ今LLMOが注目されているのか？
LLMOが注目される主な理由は、以下の3点が挙げられます。
- AIチャットサービスの普及：ChatGPTなどの生成AIが一般ユーザーにも広く利用されるようになった
- 情報収集方法の変化： ユーザーが検索エンジンだけでなく、生成AIを活用して情報を取得することが増えた
- AI Overview（AI回答）の登場：Google検索でも通常の検索結果やリスティング広告よりも上にAI回答が表示されるようになった
このような状況の変化を受けて、これまでのSEO（検索エンジン最適化）対策に加え、AIに情報を取り上げてもらうための「LLMO（大規模言語モデル最適化）」に注力する企業が増えてきています。
SEOとLLMOの違いを比較
SEO（検索エンジン最適化）とLLMO（大規模言語モデル最適化）は、どちらもデジタルマーケティングにおける重要な最適化戦略ですが、いくつかの重要な違いがあります。
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果で上位表示され、ユーザーにクリックされてサイト訪問につなげる | AIに自社の情報を正しく認識・引用させ、回答に出典リンクを掲載させる |
| 対象 | 検索エンジン（Google、Yahoo!など） | 大規模言語モデルを用いるAI（ChatGPT、Perplexity、Geminiなど） |
| 表示場所 | 検索エンジンの検索結果ページ | AI検索の回答画面（回答の一部や引用リンクとして表示） |
| 検索方法 | ユーザーが検索エンジンでキーワード検索 | ユーザーがAIチャットボットに質問やリクエストを入力 |
| 主な対策 | サイト内部の最適化、被リンク獲得、検索意図を満たすコンテンツ作成など | llms.txtの設置、構造化マークアップ、独自データの追加、情報の権威性・信頼性向上など |
従来のSEOは、Googleなどの検索エンジンで上位表示を目指す手法で、「キーワードの最適化」「被リンクの獲得」「タイトルタグの最適化」といった要素が重視されてきました。目的は「人間の検索者に見つけてもらうこと」にあります。
一方で、LLMOは、生成AIに引用されることを目的とした新たな最適化手法です。検索順位ではなく、「AIがどの情報を信頼し、引用対象とするか」が焦点となります。
そのためには、「とは」で終わる定義文や、簡潔かつ論理的に整理された説明文など、自然言語の文脈でAIが理解しやすい表現をする必要があります。つまり、LLMOでは「AIを第一の読者」と捉えたライティングが求められるのです。
ただし、AIに最適化しすぎると、人間には読みづらい文章になるリスクもあるため、双方のバランスを取ることが重要になるでしょう。
また、SEOとLLMOは完全に別物ではなく、重なる部分も多くあります。実際、AIに引用されやすいページは、すでに検索順位が高いケースも多いため、従来のSEOノウハウはLLMOにも応用可能です。
LLMOの具体的な対策
LLMOで成果を出すには、単に質の高いコンテンツを作るだけでなく、AIに正しく認識・引用されるための工夫が必要です。ここでは、実際に生成AIに取り上げられやすくなるための具体的な対策を、テクニカル対策・コンテンツ対策・エンティティ対策に分けて解説します。
テクニカル対策
テクニカル対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社のコンテンツを正確かつ好意的に引用されるように、サイトの構造や技術面を整備することを指します。
ここでは、主なテクニカル対策について紹介します。
llms.txtを設置する
「llms.txt」とは、LLM（大規模言語モデル）に対して、「このサイトがどのような情報を発信しているか」を伝えるためのファイルです。簡単にいえば、AIに向けたサイトの“自己紹介文”のような役割を果たします。
llms.txtを適切に設置することで、ChatGPTやGeminiなどの生成AIがWebページの意図や構造をより正確に理解しやすくなり、情報の取得・引用がスムーズになります。その結果、自社コンテンツがAIに取り上げられる可能性が高まるでしょう。
構造化マークアップの実装をする
構造化マークアップとは、HTML内に「この部分は記事コンテンツです」「この部分はQ&A形式の情報です」といった意味づけを追加する技術で、Googleなどのクローラーがコンテンツを正確に理解するために使われています。
また、AIがコンテンツの意図や構成を的確に把握できるようになり、正確な情報の抽出や引用を促すことにも繋がります。
特に、以下のHTMLタグを使うと良いでしょう。
- 見出しタグ（h1〜h3）
- 段落（p）
- リスト（ul・ol）
- 表（table）
検索順位上位を狙う
生成AIは必ずしも検索順位に従って情報を引用するわけではありませんが、検索上位にあるページは信頼性の高い情報源として優先的に扱われる傾向があります。つまり、SEOで上位を獲得しているコンテンツは、LLMOの対象としても有利に働くということです。
SEOとLLMOは別物とはいえ、競合よりも目立つ位置にコンテンツを置くという戦略は共通して重要です。SEO対策とLLMO対策を並行して行うと良いでしょう。
コンテンツ対策
LLMOのコンテンツ対策とは、ChatGPTなどの生成AIに正しく理解・信頼・引用されるようなコンテンツを設計・改善することを指します。従来のSEO対策とは異なり、「検索上位に表示されること」ではなく、「AIに引用されること」が目的です。
ここでは、主なコンテンツ対策について紹介します。
E-E-A-Tを強化する
LLMは、信頼性や専門性の高い情報を参照する傾向があります。そのため、Googleが推奨する「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」の考え方をコンテンツにも適用することが、LLMO対策としても有効です。
たとえば、著者情報の明記、実体験に基づく具体的な記述、信頼できる情報源へのリンクなどを加えることで、AIに「信頼できる情報」と認識されやすくなります。
一次情報・データを提供する
上記にも記載した通り、LLMは信頼性や専門性を重視して情報を参照する傾向があります。そのため、他サイトからの引用ばかりではなく、自社の知見や統計データ、独自調査などの一次情報を積極的に掲載することが重要です。
また、専門性の高いトピックについては、資格保有者や業界経験者による監修・執筆であることを明示することも信頼性の向上につながります。
整理された文章構造にする
AIは、文脈が複雑に入り組んだ文章を苦手とする傾向があります。AIに情報を正確に伝えるには、構成を意識して整理された文章を書くことが大切です。
たとえば、結論から始まり、その理由、詳細へと展開していく「ピラミッド構造」は、論理の流れが明確になるためAIにも理解されやすくなります。
「誰にでも伝わる読みやすい文章」は、人だけでなくAIにとっても重要な要素です。構造を意識したライティングは、LLMOにおける基本的なコンテンツ対策のひとつといえるでしょう。
FAQ形式・Q&A形式コンテンツを強化する
ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、Q&A形式の文章を読み取りやすく、回答にも反映しやすい傾向があります。
「h2○○とは何か？」「h2○○のメリットは？」といった見出しに対し、明快に答える構造を用意することで、AIが正しく情報を取得しやすくなります。FAQやよくある質問形式のセクションを用意することが、LLMO対策として有効です。
定義文形式にする
LLMは明確な定義文を好むため、「○○とは〜です」といった定義文形式で要点を示すことが効果的です。記事の冒頭や各見出しの冒頭に定義文を設けることで、読者にとっても情報が整理されて伝わりやすくなり、AIも内容を正確に要約・引用しやすくなります。
箇条書きや番号付きリストを利用する
AIは視覚的に整理された情報を処理しやすく、箇条書きや番号付きリストはその点で非常に有効です。長文で説明するよりも、情報を簡潔に分解したリスト形式は、ユーザーにとってもAIにとっても理解しやすくなります。
たとえば、「メリット3つ」「注意点5選」といった具体的な数を提示した構成にすることで、読みやすさと引用されやすさを高めることが可能です。
エンティティ対策
LLMOにおけるエンティティ対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに、自社名・サービス名・著者名などの「固有名詞（エンティティ）」を正確かつ信頼できる情報として認識・引用してもらうための施策です。
ここでは、主なエンティティ対策について紹介します。
WikipediaやWikidataへの掲載
生成AIが情報を参照・引用する際には、「正確性が高く、クローラーによるアクセスが可能で、情報が整理されているサイト」が優先される傾向があります。
Wikipediaは信頼性が高いとされているWebサイトのひとつです。
Wikipediaに自社情報のページを作成するのはハードルが高いものの、掲載されればLLMOの効果が期待できます。難易度は高くても、挑戦する価値は十分にあるでしょう。
会社概要・プロフィールページの最適化
自社サイトにある「会社概要」や「運営者情報」「著者プロフィール」などのページは、エンティティ情報を伝える上で非常に重要です。社名、所在地、代表者、事業内容などを明確に記載することで、AIが自社を信頼できる情報源として認識しやすくなります。
特に、著者情報ページでは「専門性」や「経歴」なども盛り込むことで、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めることにもつながります。
外部メディアで取り上げてもらう
第三者のメディアで自社名やサービス名が取り上げられることは、エンティティの認識度を高め、AIから信頼できる情報であると認識されるようになります。
特に信頼性の高いメディア記事や業界団体の公式サイトなどに自社名やリンクが掲載されていると、生成AIが回答を作成する際の根拠として活用されやすくなり、自社サイトが引用先として選ばれる可能性が高くなります。
プレスリリースなどを通じて、積極的に露出を図りましょう。
LLMOのメリット
LLMOに取り組むことで得られる主なメリットは以下の通りです。
検索エンジンに依存しない新たな流入が見込める
LLMOを導入する最大のメリットのひとつは、従来のGoogle検索やYahoo!検索といった検索エンジン以外からの情報流入が期待できる点です。
ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIがユーザーの質問に答える際、自社コンテンツが引用されれば、AI経由での新たな流入チャネルが生まれます。検索結果に頼らずとも情報を届けられる仕組みを作ることが、今後のWeb集客において大きな強みとなるでしょう。
SEOと施策の内容を応用できる
LLMOはまったく新しい技術に見えるかもしれませんが、実はこれまで行ってきたSEOの基本的な施策が活かせます。
たとえば、「構造化マークアップ」「明確なタイトルや見出し」「専門性のあるコンテンツ作成」といった要素は、LLMにも有効です。
ゼロから新しい手法を学ばずとも、既存のSEOスキルを活かして効率良くLLMO対策を進められるのが大きな利点でしょう。
競合他社と差別化ができる
LLMOはまだ対策している企業が少ないため、競争が激化する前にLLMOを実施することで、生成AIに強いコンテンツとして他社と差別化できます。
AIが信頼できる情報源として認識した場合、引用・要約・推薦される可能性が高まり、ブランド露出や専門性のアピールにもつながるでしょう。
検索結果の順位争いだけでなく、「AIに選ばれるかどうか」という新しい競争軸においても、優位に立つことが可能になります。
LLMOのデメリット・注意点
LLMOに取り組む主なデメリットは以下の通りです。
誤った情報が広まるリスクがある
LLMOでは、生成AIがWeb上の情報をもとに回答や要約を行いますが、AIは必ずしも情報の正確性や文脈を完全に理解できるわけではありません。そのため、意図しない一文や古い情報が引用されてしまい、ユーザーに誤解を与えるリスクがあります。
特に、情報の更新が滞っているページや曖昧な表現を含むコンテンツは、AIによって誤って解釈されやすいため注意が必要です。正確性と明快さを常に意識したコンテンツ設計を行うことが大切です。
効果測定が難しい
LLMOは、従来のSEOのように検索順位やクリック数といった明確な指標が少なく、効果を可視化しにくい点が課題です。AIがどの情報を引用したのか、どのような経路でユーザーに届いたのかを把握するのは現状では困難であり、定量的な成果を測定しづらいのが現状です。
LLMOの効果測定方法
生成AIが自社のコンテンツを引用しているかどうかを調べるには、ChatGPTやPerplexityなどのAIツールに実際に質問を投げてみるのが有効です。以下のような手順で確認できます。
確認手順の例：
1. 想定ユーザーの検索・相談ニーズを考える
例：「LLMOとは？」「LLMOの効果測定方法とは？」
2.生成AIに対して質問を投げてみる
ChatGPTやPerplexityなどのツールを使用。
3.自社の情報が登場しているか確認する
自社名、自社サイトのURL、サービス名が回答内に含まれているかをチェック。
また、Google検索の「AI Overview」に自社が表示されるかを確認するには、SEOツール「Ahrefs」のSERPフィーチャーフィルターで、どのキーワードでAI Overviewが出現しているかを把握する方法もあります。
測定すべき指標一覧
以下の表は、LLMOの効果を測定する際に確認すべき主な指標とその内容です。
| 測定項目 | 詳細内容 |
|---|---|
| LLM回答における自社情報の出現率 | 生成AIの回答に、自社名やサービス名がどの程度登場するか |
| LLM回答における自社サイトの引用率 | 自社サイトの情報がどの程度、回答内で直接引用されているか |
| LLM回答における自社リンクの掲載順位 | 回答内に掲載されたリンクの中で、自社サイトが何番目にあるか |
| LLMからのサイトへの流入数 | ChatGPTなどのAI経由で自社サイトに訪れたユーザー数 |
| AIの回答と自社情報の適合度 | AIが言っていることが、自社の公式な内容と合っているか |
| 自社とトピックの関連度 | AIが「この会社は○○分野の専門家」と認識しているか |
これらの項目を定期的に確認・記録しておくことで、LLMO施策がどの程度効果を発揮しているのか、改善が必要なポイントはどこかを明確にできます。
「ChatGPTで自社を知った人」が、そのあとに
- 自社名を検索する（指名検索）
- サービス名で検索してくる
- SNSで話題にする
などの行動を起こしていれば、LLMOの効果が出ているサインといえるでしょう。
LLMOで対策するべき主な生成AI
ここでは、対策対象として優先すべき代表的な生成AIを紹介します。
Gemini
Geminiは、テキスト・画像・音声など複数のデータ形式を同時に処理できることが特徴です。文脈やニュアンスをより深く把握し、複雑なテーマに関する質問にも対応できます。
近年では、Googleの検索結果に生成AIによる要約「AIによる概要（AI Overview）」が表示されるようになりました。AI OverviewではGeminiが使われているとされており、Geminiに自社の情報を正確かつ有益なものとして認識させ、取り上げてもらうことが、Webサイトへのトラフィックを増やすために必要です。
ChatGPT
OpenAIが提供するChatGPTは、現在世界で最も利用されている大規模言語モデルのひとつです。初心者にも扱いやすい直感的な操作性に加え、世界最高水準のAI性能を兼ね備えていることから、圧倒的なユーザー数を誇る生成AIとして広く認知されています。
膨大なユーザーによる日々の利用に対応するためにも、ChatGPTへの最適化はLLMO対策において非常に重要です。
Perplexity
Perplexity AIは、対話型の生成AIとして注目されており、リアルタイムのWeb情報を参照して回答を生成する点が特徴です。明確な出典表示を行うため、コンテンツが引用される機会も多く、LLMOとの親和性が高いモデルです。信頼性の高いブログやニュースメディア、学術論文などへの外部リンクを活用し、情報構造を整理した設計を行うことで、Perplexityに引用される可能性が高まります。
Copilot
Copilot（コパイロット）とは、Microsoftが自社のさまざまな製品に組み込んでいるAIアシスタント機能の総称です。このCopilotには、提携先であるOpenAIの言語モデルが活用されており、高度な生成AI技術がバックグラウンドで稼働しています。
日本では、MicrosoftのWindowsを利用する企業が多いため、それに伴いCopilotの利用者も自然と多くなります。よって、LLMOの観点でも優先的に対策しておきたい生成AIのひとつといえるでしょう。
LLMOを理解し、AI時代の新たな情報発信に活かそう
本記事では、LLMOの基本的な意味から、SEOとの違い、具体的な対策、そして効果測定の方法までを解説しました。
生成AIの活用が進む今、自社の情報がAIに正しく引用されることは、新たな流入経路やブランド価値の向上につながります。
SEOだけでなく、LLMOの視点を取り入れた情報発信にぜひ取り組んでみてください。
LLMOに関するFAQ（よくある質問）
- Q1. LLMOとは何ですか？
-
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに自社の情報を正確に認識・引用してもらうための最適化手法です。SEOが検索エンジン向けの最適化であるのに対し、LLMOは生成AI向けの情報最適化を指します。
- なぜLLMOが今注目されているのですか？
-
以下の3つの理由からLLMOへの注目が高まっています。
- ChatGPTなど生成AIの利用が急速に普及している
- ユーザーが検索エンジンよりAIで情報収集する機会が増えている
- Google検索に「AI Overview」が登場し、AIの回答が検索結果上部に表示されるようになった
このような環境変化により、生成AIに取り上げられることがWeb集客において重要な戦略になっています。
- LLMOに効果的な対策にはどんなものがありますか？
-
LLMO対策は大きく3つに分類されます。
- テクニカル対策：
- LLMs.txtの設置
- HTMLタグの最適化（h1〜h3、table、ulなど）
- 構造化マークアップの導入
- 検索順位の向上による信頼性の確保
- コンテンツ対策：
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の明示
- 一次情報や独自データの提供
- Q&A形式や定義文を用いた明快な記述
- エンティティ対策：
- WikipediaやWikidataへの掲載
- 自社の会社概要や著者プロフィールの最適化
- 外部メディアでの言及の獲得
- テクニカル対策：
- LLMs.txtとは何ですか？どう活用しますか？
-
LLMs.txtとは、生成AIに対してWebサイトの構造や情報を伝えるためのテキストファイルです。AIに「このサイトにはこういう情報があります」と自己紹介するような役割を果たします。
設置することで、ChatGPTやGeminiなどのAIがコンテンツの構成や意図をより正確に把握でき、情報の引用や要約に反映されやすくなります。
- LLMOを行うメリットは何ですか？
-
メリットは以下の通りです。
- SEOに依存しない新たな流入経路を獲得できる
- 既存のSEO施策を応用できる
- 他社がまだ取り組んでいない領域で差別化が可能
- ブランドや専門性の露出を強化できる
- LLMOに取り組む際の注意点はありますか？
-
誤情報が拡散するリスク：古い情報や曖昧な表現はAIに誤認されやすいため、常に正確な内容を保つ必要があります。
効果測定が難しい：AI経由での流入数や引用頻度を直接計測する方法はまだ確立されておらず、定性的な検証が中心です。
- LLMOの効果をどうやって測定できますか？
-
次のような手順や指標で効果測定を行います。
- ChatGPTやPerplexityに質問を投げ、自社名やサイトが引用されているか確認
- AhrefsなどのツールでAI Overviewの表示状況を調査
- 指名検索やSNSでの話題性をモニタリング
- 以下の指標を定期的にチェック
