今注目のLLMOとは？SEOとの違いや仕組み・対策方法を徹底解説

昨今、Google検索における「AIO（AI Overviews）」の導入により、検索結果の表示形式が大きく変化しています。これに対応する新たなSEOの形として注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。

従来の検索エンジン対策に加え、生成AIに引用されやすい情報構造やコンテンツ設計が求められる時代が到来しています。本記事では、LLMOの基本から具体的な対策手法、SEOとの違い、今後の動向までを徹底解説します。

LLMOとは？

生成AIが検索結果に与える影響が拡大する中、LLMOは、新たな検索対策として注目されています。LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）に自社のコンテンツが適切に認識・引用されるよう最適化する手法のことを指します。従来のSEOは、検索エンジンのクローラーとアルゴリズムへの最適化が中心でしたが、LLMOではAIが文脈を理解し、自然言語で回答する仕組みに適応したコンテンツ設計が求められます。

たとえば、Google検索のAIOでは、ユーザーの質問に対し、AIが複数のサイトから情報を統合し、直接的な回答を提示します。ここで引用されるか否かが、今後のWeb集客に大きな影響を与える可能性があるため、LLMOへの取り組みは無視できません。

また、LLMOと近い概念として「GEO（Generative Engine Optimization）」があります。GEOは、ChatGPTやPerplexityなど従来の検索エンジン以外のAI検索プラットフォームでの表示最適化を指し、より広範な視点でのコンテンツ設計が必要になります。LLMOは、GoogleのAIOだけでなく、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル全般を対象に、生成AIに自社情報が認識・引用されやすくなることを重視した最適化です。

今後、検索ユーザーの行動がAIの回答に強く影響される時代において、LLMOの理解と対応は、企業のWeb施策において極めて重要なテーマとなるでしょう。

LLMOが注目されている理由

LLMOが注目されている最大の理由は、検索結果よりも「AIに引用されるか否か」がWebサイトの表示機会を左右するようになったためです。

特に2023年以降、Googleによって段階的に導入が進むAIOは、検索体験に大きな転換をもたらしました。AIOでは、従来のようなリスト形式の検索結果ではなく、ユーザーの検索意図に対してAIが複数サイトの情報を統合し、自然言語で直接的な回答を表示します。

この変化により、従来のSEOにおける「検索順位1位」の価値は相対的に低下しつつあります。仮に検索順位が2位以下であっても、AIOに引用されればファーストビューで露出できます。一方で、1位に表示されていてもAIOに無視されれば、ユーザーの目に触れない可能性もあるのです。

つまり、今後の検索においては「上位表示されるかどうか」ではなく、「AIに選ばれるかどうか」がカギを握る時代に突入していると言えるでしょう。これに対応する手法がまさにLLMOであり、信頼性の高い情報設計・構造化が求められる背景でもあります。

加えて、ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIエージェントの普及により、検索体験そのものがより複雑かつダイナミックなものへと進化しています。Googleの検索アルゴリズムも、文脈理解やエンティティの関連性を重視する方向に明確にシフトしており、「AIフレンドリー」なサイト設計がますます重要となっています。

このような背景から、単にキーワードを盛り込むだけのSEOでは不十分となり、AIに文脈を正しく読み取ってもらう設計（LLMO）の必要性が高まっているのです。企業やメディアが今後もデジタル上で競争力を保つためには、検索アルゴリズムの変化を見越し、早期にLLMOの取り組みを進めることが欠かせません。

LLM（大規模言語モデル）とは

LLMとは、大量のテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成できるように設計されたAIモデルのことを指します。代表的なものには、OpenAIの「GPT」、Googleの「Gemini」、Anthropicの「Claude」などがあり、これらはいずれも数十億から数兆単語規模のデータをもとに学習されています。

LLMの特徴は、単なるキーワードの一致ではなく、文脈の理解・推論・要約・創造といった高度な言語処理を可能にしている点にあります。たとえば「LLMOとは何か？」という問いに対して、複数のWeb情報から本質を抽出し、適切な形で自然言語による回答を生成できます。

また、LLMは「事実ベースの知識」だけでなく、「話のつながり」「論理展開」「語調の整合性」といった人間らしい言語表現を模倣します。この高度な処理能力が、検索エンジンのAI化と密接に結びついており、AIOやGEOといった生成AI主導の情報提供の土台を支えています。

そのため、LLMOを進める上では、単に「検索エンジンに評価される」だけでなく、「LLMに意味が伝わる構造と情報の粒度で記述されているか」が鍵となります。
この背景を理解することが、効果的なLLMO施策への第一歩となります。

LLMの仕組み

LLM（大規模言語モデル）の仕組みの本質は、「膨大な言語データから文脈を学習し、人間のような自然な回答を生成できること」にあります。単語の一致ではなく、意味や文脈を理解したうえで回答を導き出すのが大きな特徴です。

LLMが動作する基本的な仕組みは、以下の通りです。

• 学習対象：インターネット上のWebページ、書籍、ニュース、論文、SNSなど数十億〜数兆単語に及ぶテキストを学習
• 学習方法：単語や文の並び、前後関係を統計的に分析し、言語のパターンを把握
• 推論プロセス：入力されたテキストの文脈を読み取り、「次に来るべき単語」を確率的に予測しながら文章を生成
• 主なモデル：GPT、Gemini、ClaudeなどのLLMがこの仕組みを採用
• モデル構造：いずれも「Transformer」という深層学習アーキテクチャをベースに構築されている

こうした仕組みにより、LLMは「質問に対する正解の検索」ではなく、「意味に合った回答の生成」というアプローチをとります。そのため、定義が曖昧な質問や、複数の要素が絡んだ問いにも柔軟に対応できます。

この仕組みを理解したうえで、AIが誤解なく情報を引用・要約できるよう、文構造や情報の粒度を最適化するLLMOが求められるのです。

LLMOとSEOの違い

LLMOは生成AIによる引用を目的とした最適化手法であり、SEOは検索エンジンで上位表示されるための最適化手法です。いずれもWeb上での情報露出を高める施策ですが、その対象と目的には明確な違いがあります。

項目	SEO	LLMO
対象	検索エンジン（Google、Bingなど）	生成AI（AIO、ChatGPT、Perplexityなど）
目的	検索結果での上位表示	生成AIに引用されること
最適化の基準	クローラー、アルゴリズム、被リンク、構造	構造、明快な文脈、引用しやすさ
成果地点	クリックによる訪問	回答内での露出・認知

SEOは「検索エンジンのアルゴリズム」を対象に最適化を行い、検索結果ページ（SERPs）での上位表示を目指す手法です。HTML構造、メタタグ、被リンク、コンテンツの質と量など、評価指標に基づく対策が中心となります。

一方、LLMOは「LLM（大規模言語モデル）」に対して、情報を正確に理解・引用してもらうための最適化を目的としています。検索順位に依存せず、生成AIに引用されることでユーザーに情報を届けるという、新しい接触経路を重視する点が大きな特徴です。

また、SEOは検索エンジンによる“機械的な評価”に最適化する一方、LLMOでは“文脈的・意味的な理解”を重視するため、より論理的かつ構造的なコンテンツ設計が求められます。

さらに、SEOはCTR（クリック率）を高めて自社サイトに訪問してもらうことが目的ですが、LLMOでは「AIによる回答の中で引用されること」が主なゴールとなるため、目的の設定も根本的に異なります。

このように、SEOとLLMOは対立関係ではなく、役割の異なる最適化手法として「併用」すべきものと捉えておくといいでしょう。

LLMOに取り組むメリット

LLMOに取り組むことで、生成AIに自社情報が引用される可能性が高まり、検索結果に依存しない新たな流入経路を確保できます。以下では、具体的な4つのメリットを詳しく解説します。

LLMに適した構造にすることで引用されやすくなる

生成AIは、大量の情報から信頼性が高く構造化された情報を優先的に抽出・引用します。
そのため、LLMに対して「意味が明確に伝わる」コンテンツ構造を採用することで、引用される確率が大きく高まります。

たとえば、「◯◯とは〜です」といった定義文形式や、Q&A、箇条書き、表の活用は、AIによる情報抽出を支援します。
また、段落ごとのテーマ分けや、冗長さを排除した簡潔な文も、引用対象として好まれる傾向にあります。

このように、LLMの理解特性に合わせて構造を最適化することは、SEOにおけるタイトルタグやhタグの最適化に相当する、LLMOの基本かつ重要な施策といえます。

上位表示されなくてもユーザーに露出できる

LLMOの大きな利点のひとつは、検索順位に関係なく、生成AIの回答に引用されることでユーザーの目に触れる機会が得られる点です。これは、従来のSEOにおける「非上位表示＝非露出」という常識を覆す可能性を持っています。

たとえば、検索順位が10位前後であっても、AIOに引用されれば、ユーザーの検索行動の起点となる位置に情報が掲載されます。このように、検索結果のトップ3に入っていなくても、質の高い構造化コンテンツを提供することで、流入や認知効果を期待できます。

そのため、LLMOは検索流入を「順位依存」から「引用依存」へとシフトさせる新しい戦略といえるでしょう。

既存のSEO施策と親和性が高く導入しやすい

LLMOはまったく新しい施策というよりも、既存のSEOの延長線上に位置づけられます。
たとえば、タイトルタグや見出しの最適化、構造化のマークアップ、専門性と信頼性のある情報の掲載など、SEOで培ってきた多くのノウハウがLLMOにも有効です。

特に、情報の網羅性やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化といったコンテンツ施策は、生成AIからの引用率にも密接に関わります。そのため、既存サイトの構造やコンテンツを一から作り直す必要はなく、現行のSEO基盤を活かしつつ、追加で対応していくことができるため、導入ハードルは低くなります。

SEOに取り組んでいる企業ほど、スムーズにLLMOへとシフトしやすいといえるでしょう。

指名検索やブランド認知につながりやすい

LLMOを通じて生成AIに自社情報が繰り返し引用されることで、ユーザーの目に触れる機会が増加し、記憶に残りやすくなります。これは、結果として「この情報を出しているのは◯◯社」という印象を形成し、指名検索の増加やブランド認知の向上につながります。

特に、AIOでは引用元のドメイン名やサイト名が明示されるため、企業名がユーザーの目に触れる頻度が高くなります。検索順位に依存せずに自社の専門性や信頼性を示すことにつながり、競合との差別化にも効果的です。

継続的に引用されることで、生成AI上での「信頼ある情報源」としての立ち位置を確立でき、長期的なブランド資産の構築にも寄与します。

LLMOによる影響

生成AIによる検索体験の進化は、ユーザーとの接点や流入経路に大きな変化をもたらしています。AIOをはじめとした生成AIの普及により、従来のSEOだけでは十分な成果を得にくくなる場面も出てきました。以下では、LLMOが企業にもたらす代表的な3つの影響について解説します。

疑問解消によりクリック率が減少する可能性がある

AIOの導入によって、ユーザーは検索結果をクリックせずとも、生成AIが提示する要約情報だけで疑問を解消できるようになっています。これは利便性の観点では向上している一方で、Webサイトの運営側にとっては「クリックされる前に目的を達成される」という課題がでてきます。

とくにFAQや用語解説、単純な定義などは、AIOの中で簡潔に処理されてしまう傾向があります。その結果、従来であれば自社サイトへの訪問につながっていたトピックが、クリックされずに終わるリスクが高まっているのです。

このような変化に対応するためには、単に疑問を解消するだけでなく、「行動喚起」や「独自の付加価値」を組み込んだコンテンツ設計が重要になります。

従来のSEO施策だけでは通用しなくなる可能性がある

生成AIの台頭により、これまで有効とされてきたSEO施策だけでは十分な成果が得られないケースが増えつつあります。従来のSEOは、クローラーによるインデックスやリンク評価を前提とした最適化が中心でした。

しかし、AIOでは検索アルゴリズムだけでなく、LLMが“意味を理解できる構造”かどうかが評価の対象となります。そのため、タイトルや見出し、リンク構造を整えるだけでは、生成AIに引用されにくくなる恐れがあります。

今後は、ユーザーの検索意図を先回りして言語化し、AIに文脈ごと正確に伝わるようにコンテンツを設計する必要があります。SEOの延長ではなく、AIの理解特性に最適化する視点が不可欠です。

検索体験そのものが変化している

生成AIの導入により、検索という行為そのものが大きく変化しています。これまでの検索体験は「キーワードを入力し、一覧からクリックして情報を探す」ものでしたが、AIOの登場により、検索結果の最上部にAIが要約した回答が直接表示されるようになりました。

この変化により、ユーザーは複数のサイトを比較する手間をかけずに、短時間で目的の情報に到達できるようになっています。一方で、従来の「検索 → クリック → サイト閲覧」という流れは徐々に希薄になりつつあります。

企業にとっては、この新たな検索行動に適応する必要があり、「どのようにAIに認識・引用されるか」を設計することが重要な課題となっています。

LLMOの具体的な対策方法

LLMOを実践するには、技術的な最適化に加え、コンテンツ設計やブランディング戦略まで総合的な対応が求められます。以下では、具体的な施策を4つの観点から詳しく解説します。

対策カテゴリ	主な施策	概要
テクニカル対策	HTMLタグ・メタ情報の最適化	タイトル・見出し階層・メタ情報を明確に設計
	構造化データの実装	Schema.orgでエンティティやFAQなどをマークアップ
	llms.txtの設置	AI向けに情報利用を許可/制限するファイルを設置
コンテンツ対策	Q&A・定義文形式の活用	AIが引用しやすい明確な文構造に整備
	一次情報・公的データの活用	独自調査や公的機関のデータで信頼性を補完
	情報の網羅性・論理性の担保	検索意図に沿った構成で文脈を明示
ブランディング対策	NAP情報の統一とサイテーション獲得	企業名・住所・連絡先を外部で一貫して表示
	被リンク・外部引用の強化	権威あるメディアや業界サイトからの自然な被リンクを促進
運営基盤の整備	表示速度の改善	PageSpeed Insightsで速度課題を特定・対策
	問い合わせ情報の明示	実在性を示す運営者情報を明記（住所・連絡先等）
	セキュリティ・アクセシビリティ対応	HTTPS化・alt属性・フォーム構造などを最適化

テクニカル対策

LLMOにおけるテクニカル対策では、HTML構造や構造化データ、AI向けの指示ファイルなどを適切に整備することが重要です。検索エンジンだけでなく、生成AIにも認識されやすい技術的基盤を構築する必要があります。

HTMLタグ・メタ情報の最適化

LLMOにおいても、HTMLタグやメタ情報の最適化は基本となります。ただし、生成AIに引用されやすい構造にするには、従来のSEO以上に意味の明示性と論理構造の一貫性が求められます。

まず、<title>タグにはページの主題を簡潔に記載し、ユーザーとAIの双方に意図が伝わる文を意識しましょう。次に、<meta name="description">では、単なる要約ではなく、「そのページで何がわかるか」「どのような疑問に答えるのか」を明確に記述することで、AIの意図理解を助けます。

また、<h1>のような見出しタグを使った階層構造は、AIが文脈を把握するうえで非常に重要です。見出しの粒度が適切であること、1ページに1つの主題が設定されていることが好まれます。

さらに、<p>タグや<ul>タグを使って文章や箇条書きを整えることで、AIが情報を整理しやすくなります。不要な装飾や冗長なコードは、読み取りづらくなるため極力排除することも大切です。

このように、AIに「情報構造が明確なページ」と認識されるためには、タグの意味に忠実なマークアップと論理的な文構造の設計が求められます。

構造化データの実装

生成AIに正確な情報を理解・引用してもらうには、構造化データ（Schema.org）を活用してコンテンツの意味を明示することが極めて重要です。特に、企業名・所在地・代表者などの「エンティティ情報（実在する固有名詞）」は、明確にマークアップすることで信頼性のある情報源として扱われやすくなります。

たとえば、以下のような構造化データを適切に設置することで、AIは情報の属性をより正確に把握できます。

タイプ	主な用途・記述内容
Organization	企業名、ロゴ、WebサイトURL、連絡先、所在地など、企業の基本情報を明示
Article	記事の著者名、公開日、タイトル、本文構造などを記述し、コンテンツの信頼性を高める
FAQ	ユーザーの質問とその回答をQ&A形式で定義 AIOとの相性が良く、引用されやすくなる
BreadcrumbList	サイト内の階層構造を記述 ページ間の関係性をAIが正確に把握する手助けになるナビゲーション情報

さらに、GoogleナレッジパネルやLLMが参照するエンティティのデータベース（例：Wikipedia）との整合性も意識すると引用精度が向上します。構造化データの正確な実装は、AIOにおける信頼性判断や文脈補足に大きく貢献します。

llms.txtの設置

llms.txtは、2024年9月に提案された大規模言語モデル向けのMarkdown形式テキストファイルです。Webサイトのルートディレクトリに「./llms.txt」として配置し、AIに対して学習許可や利用制限を指示できます。以下のように、Markdown記法で企業情報や重要ページを整理することで、AIエージェントがサイト構造を効率的に把握しやすくなると言われています。

正しく設置すると、生成AIによる情報抽出精度が高まり、AIOなどで引用される可能性やAI学習時の優先度が向上します。

コンテンツ対策

LLMOにおけるコンテンツ対策では、生成AIが情報を正確に理解し、引用しやすくするための構成・表現が求められます。定義文、一次情報、網羅性と論理性といった要素が、引用率と信頼性を高める鍵となります。

Q&A・定義文形式の活用

生成AIに自社情報を正確に理解・引用してもらうには、情報の構造をAIに最適化する必要があります。特に有効なのが、Q&A形式や定義文形式の活用です。

「◯◯とは？」という疑問形に対し、「◯◯とは、〜です。」と簡潔に答える定義文は、AIが情報を抽出しやすい形式です。また、「◯◯のメリットは？」「どう使えばよいか？」といった具体的な質問とそれに対する明確な回答は、検索意図との一致度が高く、AIOでの引用にも適しています。

また、箇条書きや見出しを用いて回答を整理することで、AIは情報の論理構造をより正確に認識できます。このような形式はFAQページやナレッジベースにも応用でき、ユーザー理解と生成AI対応の双方に効果を発揮します。

AIによる要約や引用に対応するには、文の「意味」と「役割」がひと目で伝わるよう、構文レベルで明示性を意識することが重要です。

一次情報や独自調査の発信

LLMOでは、AIに正確かつ信頼性の高い情報として認識されることが、引用率やAIO表示に大きく影響します。そのため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点から、一次情報や独自調査の発信が非常に重要です。

たとえば、自社で実施したアンケート結果やサービス改善事例、現場から得られたデータをもとに構成されたコンテンツは、生成AIにとって独自性が高く、優先的に引用されやすい傾向があります。

ただし、一次情報を自社で保有していない場合でも、厚生労働省、総務省、内閣府など公的機関のデータや報告書を引用することが有効です。引用時には出典の明示（例：厚生労働省「◯◯調査（2024年）」）や、URLの記載を行い、文中で文脈に沿った形で紹介すると信頼性が高まります。

このような一次情報や信頼ある外部データの活用は、E-E-A-Tを強化し、AIによる評価や引用の対象になりやすいコンテンツを形成するための重要な要素です。

情報の網羅性と論理性の担保

生成AIは、信頼できる情報源としてコンテンツを引用する際、単なる単語の一致ではなく「文脈の整合性」と「情報の包括性」を重視します。そのため、LLMOでは、テーマに対して十分な深さと広がりを持ったコンテンツ設計が求められます。

まず重要なのは、ユーザーの検索意図を的確に捉え、主張と理由、具体例を明確に伝えるPREP法（結論 → 理由 → 具体例 → 再主張）の構成を意識することです。最初に主張を提示し、次にその理由を説明します。そのうえで具体例を示し、最後に改めて結論や要点をまとめることで、論理的かつ説得力のある文章が構築されます。

また、前提知識が異なる読者にも伝わるように、専門用語の補足や文の因果関係を明示することもAIの理解を助けることができます。加えて、AIOでは一部の情報だけが要約・引用されるため、部分抽出された際でも意味が成り立つように、各ブロック単位で完結性を意識することも有効です。

論理的かつ網羅的に構成された記事は、生成AIによる文脈評価でも高く評価されやすく、引用対象としての信頼性を高めます。

外部発信・ブランディング対策

LLMOにおいては、Webサイト単体の最適化だけでなく、外部でのブランド言及や信頼の積み重ねも重要です。継続的な外部発信やサイテーション獲得は、生成AIにおける信頼性評価の強化に直結します。

ブランド名・NAP情報の統一

生成AIは、Web上の情報を横断的に収集・統合して出力するため、ブランドの一貫性や信頼性の可視化が重要です。特に、NAP情報（Name, Address, Phone）の表記を統一し、外部サイトやSNSなど複数のメディアで同一の情報が確認できる状態を整えることは、サイテーションの獲得につながります。

たとえば、自社名が「ディーエムソリューションズ株式会社」とする場合、Webサイト、プレスリリース、業界メディア、地図情報、SNSすべてで同じ名称・住所・電話番号を使用することが理想です。

これにより、AIは「一貫した実在性のある企業」として認識しやすくなり、AIOなどでの引用精度や信頼スコアが高まる可能性があります。ローカルビジネスであれば、Googleビジネスプロフィールなども活用すると効果的です。

権威性の高い被リンク・外部引用の獲得

LLMOにおける信頼性評価では、コンテンツの品質だけでなく、「誰から言及されているか」も重要な要素です。特に、業界メディア・大学・公的機関・専門性の高いWebサイトなどからの被リンクや外部引用は、生成AIからの評価を高める鍵となります。

たとえば、専門性のある記事が大手ニュースサイトに取り上げられたり、業界レポートで自社調査が引用されたりすると、AIはその情報源を「権威性がある」と判断しやすくなります。

また、生成AIはWeb上の評価をスコア的に処理しており、外部からの引用・言及が多いページほど、要約や回答の引用対象として優先される傾向にあります。

そのため、自社の専門知見や独自の分析を積極的に公開し、信頼あるサイトからの自然なリンク獲得を目指すことが、LLMO対策として有効です。

ユーザビリティ・運営基盤の整備

生成AIに正確な情報を伝えるには、技術的な整備だけでなく、ユーザー視点の使いやすさや信頼される運営体制の構築も不可欠です。以下では、基盤整備に必要な3つの観点を解説します。

表示速度の改善

表示速度の遅いWebサイトは、ユーザーの離脱率を高めるだけでなく、生成AIからの評価にも悪影響を及ぼす可能性があります。AIはユーザビリティの高いページを信頼性の高い情報源とみなすため、ページ表示の高速化はLLMOにおいても重要な施策となります。

具体的な改善施策としては、以下のような対応が効果的です。

• 画像ファイルのWebP形式への変換と圧縮
• 不要なJavaScript・CSSの削除や軽量化
• サーバーの応答速度（TTFB）の最適化
• CDN（コンテンツ配信ネットワーク）の導入

また、Googleの「PageSpeed Insights」や「Lighthouse」などのツールを活用することで、ページ単位でボトルネックを可視化できます。表示速度の改善は、ユーザー満足度と生成AIによる評価の両立を実現するうえで欠かせない要素です。

運営情報・問い合わせ情報の明示

Webサイトにおける運営者情報や問い合わせ手段の明確な記載は、ユーザーからの信頼性向上だけでなく、生成AIによる評価にも影響を与える重要な要素です。LLMOにおいては、実在性の高い運営主体であることが、情報の信頼スコアを左右します。

具体的には、以下の情報を明示しておくことが推奨されます。

• 会社名・代表者名・所在地・電話番号
• お問い合わせフォームまたはメールアドレス
• 特定商取引法に基づく表記（該当業種の場合）
• プライバシーポリシー・利用規約ページの設置

これらは「Who is behind the content?（誰がその情報を発信しているか）」という観点でAIが判断する際の根拠になります。特に生成AIはエンティティベースで情報を構造的に捉えるため、企業情報の明示は欠かせません。

セキュリティ・アクセシビリティ対応

LLMOの対象となるコンテンツは、単に内容の質だけでなく、「誰にでも安全に届く設計」がなされているかも評価の対象となります。とくに、セキュリティとアクセシビリティの対応状況は、信頼性や公正性の観点からAIが注視する要素の一つです。

まずセキュリティ面では、全ページでのSSL化（HTTPS通信）は必須です。SSL未対応のページは、生成AIによる参照対象から除外される可能性があります。また、フォームにはreCAPTCHAやスパム対策を実装し、情報漏洩リスクを防ぎましょう。

アクセシビリティの面では、alt属性の適切な付与、ラベル付きフォーム、キーボード操作への配慮など、すべてのユーザーが情報にアクセスできる構造を整えることが重要です。

これらの基盤整備は、Webサイトの品質向上と同時に、生成AIが「信頼できる情報源」と判断するための要件にもなっています。

LLMOの効果測定方法

LLMOの取り組みが実際に成果につながっているかを判断するには、定量的な効果測定が欠かせません。以下では、生成AIへの引用状況や流入の変化を確認するための具体的な方法を解説します。

AIOに引用されているキーワードの計測

LLMOの成果を測定するうえで、まず注目すべきは「どのキーワードで生成AIに引用されているか」の把握です。AIOでは、AIが回答内で参照しているドメインやコンテンツの構造に特徴があります。

この傾向を分析するには、Ahrefsを活用するのが有効です。具体的には、「オーガニックキーワード」レポートで該当ページがランクインしているキーワードを確認し、AIO表示が確認できる検索クエリと照らし合わせることで、引用の可能性を推測できます。

また、実際の検索結果画面（SERP）を定点観測し、AIO領域に自社ドメインが表示されているかを手動で確認する方法も併用しましょう。

さらに、生成AIが引用しやすい構造（Q&A形式や定義文形式など）を含むコンテンツが、どのクエリで成果を出しているかを継続的に追跡することで、LLMO施策の改善点を特定できます。

生成AIからの流入数を計測

LLMOの効果測定では、「生成AIを経由したアクセス」がどの程度発生しているかを把握することも重要です。特に、PerplexityやGemini、chatGPTなどの生成AI検索エンジンは、AIOとは異なる経路からの流入を生み出します。

これらの流入を計測するには、GA4（Googleアナリティクス）で参照元を確認し、「perplexity.ai」「gemini.google.com」「chatgpt.com」などのドメインからのセッションを抽出します。

また、URLパラメータやキャンペーンタグを活用して生成AI上に掲載されたリンクのクリックをトラッキングすることも可能です。

さらに、以下のような正規表現フィルタをGA4の参照元ディメンションに設定することで、複数の生成AIからのアクセスを一括で把握できます。

(?i)(.gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*gemini.*google.)

※上記はよく見られる生成AIの参照元を網羅した一例です。実際には、自社サイトに流入しているプラットフォームの傾向をもとに、適宜調整してください。

今後、生成AIがSERPとは異なる独立した検索手段として定着するにつれ、この流入経路はさらに重要性を増します。自社がどの生成AIプラットフォームに認識・引用されているかを定点的に確認しておくとよいでしょう。

指名検索数の計測

LLMOによって生成AIに自社名やドメインが繰り返し引用されると、ユーザーが企業名やブランド名を直接検索する「指名検索」が増加する傾向があります。この変化を追うことで、認知向上や信頼獲得の成果を可視化することができます。

計測には、Google Search Consoleの「検索パフォーマンス」レポートが有効です。ブランド名・社名・サービス名などをキーワードフィルタに設定し、表示回数やクリック数の月次推移を確認することで、LLMO施策の効果を測定できます。

加えて、Google広告のキーワードプランナーを使用することで、ブランド名に関する検索ボリュームの推移を中長期的に確認できます。前年同月比での上昇や、特定施策以降の増加傾向を捉える際に有効な指標です。

このように、指名検索の変化は、LLMOによる「想起されるブランド」への転換を定量的に評価する材料となります。

生成AIについて

LLMOを正しく理解・実践するには、生成AIの特性や仕組みを把握しておくことが不可欠です。現在はGeminiやChatGPT、Perplexity、Copilotなど複数の生成AIが検索・情報提供のインフラとして活用されています。

ここでは、主要な生成AIツールの特徴や利用シーンを簡潔に整理し、LLMOにどのような影響を与えるかを解説します。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）を活用した対話型AIです。最新バージョンのGPT-4oは、テキストだけでなく音声・画像にも対応し、ユーザーとの自然な対話を通じて情報を提供します。

検索機能としては、「Browse with Bing」や「Webアクセス機能」を備えており、リアルタイムにインターネット上の情報を取得・要約できる点が特徴です。これにより、ChatGPT上で自社サイトが引用されるケースも増えており、LLMOを意識した情報構造の設計が成果に直結するようになっています。

FAQやナレッジベース、定義文などを適切に整備することで、ChatGPTからの引用対象となる可能性が高まります。
特に専門性や信頼性の高い情報は、AIによる回答の中核に採用されやすいため、構造と内容の両面からの最適化が求められます。

Gemini

Geminiは、Googleが開発した大規模言語モデルであり、従来のBardを進化させる形で2023年に登場しました。最大の特徴は、Google検索との統合性が極めて高い点にあり、AIOやGeminiアプリを通じて、ユーザーの検索体験に直接影響を与えています。

GeminiはGoogleが保持する膨大なインデックスデータやリアルタイム検索結果をもとに、回答生成を行います。そのため、LLMO施策によって構造化された情報や信頼性の高いページは、Geminiの回答ソースとして優先的に扱われる傾向があります。

また、検索クエリに対するGeminiの応答は、AIOに表示される要約コンテンツにも反映される可能性があり、検索エンジン経由のAI表示と密接に連動しています。

LLMOを実践する上で、最も影響力のある生成AIの一つとして、今後も重点的に対応すべき存在です。

Perplexity

Perplexityは、検索機能と生成AIを融合させた次世代型の「検索エンジン的AI」です。OpenAIやAnthropicなど複数のLLMをベースに、リアルタイムでWeb情報を取得・整理・要約しながら回答を提示します。

特徴的なのは、回答ごとに明確な出典リンク（引用元URL）を表示する設計です。そのため、LLMOによって構造化されたコンテンツがPerplexityに認識されれば、情報源としての露出が得られる可能性が高くなります。

また、ユーザーは表示されたリンクをクリックして情報を深掘りすることが多く、SEO的観点でも直接的な流入効果が期待できます。FAQ、定義文、要約的なセクションなどが明確に分かれた記事構成はPerplexityとの相性が良いとされています。

Perplexityは日本国内でも急速に利用者が増えており、検索を代替する入口としての重要性が今後さらに高まることが予測されます。

Copilot

Copilotは、Microsoftが提供する生成AIアシスタントで、GPT-4をベースに構築されています。Word、Excel、Outlook、TeamsなどのMicrosoft 365製品群に組み込まれ、業務支援や情報検索、要約、文書作成をAIが補助する形で活用されます。

中でも注目すべきは、Bingとの統合によるWeb検索結果のAI要約表示です。Bing上での生成AI回答では、ユーザーが入力したクエリに対してWebから情報を取得し、簡潔にまとめた回答とともに、引用元としてWebサイトのリンクが表示されます。

この構造はGoogleのAIOに類似しており、Copilotに引用される＝ビジネスユーザーへの直接露出の機会となります。そのため、LLMOの観点からも、Bingで上位表示される構造や、明快な文書設計が必要不可欠です。

Microsoft製品の利用者数を踏まえると、Copilotは今後BtoB領域におけるAI経由の流入チャネルとして非常に重要な接点となるでしょう。

LLMによるデジ研への影響

当社が運営するWebマーケティングメディア「デジ研」でも、LLMOの影響が徐々に顕在化しています。ここでは、実際にAIOに引用されたキーワードや流入傾向の変化をもとに、その具体的な影響を紹介します。

AIOでの引用キーワード

当社が運営する「デジ研」では、一部のページがGoogleのAIOにおいて実際に引用されている事例が確認されています。
たとえば「インスタ タグ付けとは」といったキーワードで検索した際、AIOにおける回答文中に当サイトのドメインが明記され、引用されている状況が視認できます。

このような引用は、ユーザーがクリックせずとも当サイト名を目にする機会となり、ブランド認知や指名検索数の増加につながる可能性があります。また、引用されたページの構造を分析すると、「定義文形式」「箇条書き」「FAQ」のいずれかが共通して含まれていることがあり、LLMOに準拠した構造が効果的であることが示唆されます。

生成AIからの流入ページ

当社サイトでは、ChatGPT、Perplexity、Geminiなど、複数の生成AI経由での流入が確認されています。これらのアクセスは、Googleアナリティクス4（GA4）で参照元/メディアやセッションソースを確認することで特定が可能です。

実際にGA4の集計画面では、perplexity.ai や chatgpt.com、gemini.google.com などのドメインがセッションソースとして表示されており、生成AI経由でユーザーが特定ページに訪問していることが把握できます。このデータは、「どのAIにどのページが引用・表示されたか」だけでなく、「どのコンテンツが流入につながりやすいか」という改善視点にもつながります。

特にFAQ形式の記事や、明確な定義文で構成されたコンテンツが流入元となっている傾向が強く、構造の工夫が成果に直結していることが伺えます。

LLMO対策する際の注意点

LLMO対策は効果的に活用すれば生成AIからの引用や流入を促進できますが、取り組み方を誤ると逆効果になるリスクもあるため注意が必要です。

まず、「AIに引用されやすい構造」ばかりを意識しすぎて、人間にとって読みづらい・不自然なコンテンツ構造になってしまうケースがあります。見出しや定義文、Q&A形式を乱用するのではなく、ユーザーの理解を最優先にしたうえで、AIにも伝わりやすい構造を意識することが重要です。

また、FAQや定義文ばかりに偏ると、専門性や独自性が薄くなり、E-E-A-Tの観点から信頼性が低下するおそれもあります。引用されることだけを目的にするのではなく、検索意図に対する網羅性や論理性、一次情報の活用など、SEOとのバランスを取った運用が必要です。

さらに、llms.txtの設置や構造化データの誤った記載もトラブルのもとです。実装の際は必ず仕様を確認し、意図通りに反映されているか検証しましょう。

LLMOに関するよくある質問

ここでは、LLMOを初めて導入・検討する方から寄せられる質問を中心に、特に多い3つの疑問について簡潔にお答えします。導入判断や運用設計の参考としてご活用ください。

Q. AIOとの違いはなんですか？

A. AIOは、Google検索におけるAI要約表示の仕組みです。一方、LLMOはそのAIOなどの生成AIにコンテンツが正確に引用されるように設計・最適化するための対策手法を指します。つまり、AIOは「表示の仕組み」、LLMOは「表示されるための手法」という位置づけになります。

Q.対策に掛かる費用はどのくらいですか？

A. LLMO対策は、自社で対応する場合は人件費のみで済みますが、専門的な設計や効果測定まで行うには高い知見が必要です。外部に委託する場合は、構造改善・コンテンツ設計込みで月10〜30万円程度が目安となります。対応範囲や目的に応じて柔軟な設計が可能です。

Q.SEO対策は今後どうなりますか？

A. 生成AIの普及により、SEOは「検索順位対策」だけでなく、「AIに引用される設計」へと進化しています。従来の施策は依然として重要ですが、今後はLLMOを取り入れた構造や信頼性強化も不可欠です。SEOとLLMOは共存・相乗効果を前提とした戦略が求められる時代に入っています。

おわりに

生成AIの普及によって、ユーザーの検索行動や情報接触のあり方は大きく変化しています。従来のSEO施策だけでは対応しきれない場面も増えており、今後はAIに「引用される」ための最適化＝LLMOが欠かせない時代となります。

ただし、LLMOはSEOに取って代わるものではなく、両者の相乗効果を活かして設計することが最も重要です。構造化、信頼性、独自性を兼ね備えたコンテンツを提供し、検索エンジンと生成AIの両方から評価されるサイトを目指す必要があります。

本記事を通じて、LLMOへの理解が深まり、実践の第一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。