SEO/コンテンツマーケティング

LLMOとは？AIに選ばれる新戦略「LLMO」を徹底解説

「これまで通りのSEO対策では、なぜか流入が伸び悩んでいる」
「AIが生成する回答に、自社の名前やサービスを登場させることはできないのだろうか？」

マーケティングの最前線から、そんな切実な声が聞こえてくるようになりました。
その背景には、生成AIの急速な普及があります。

生成AIの台頭が、これまでのデジタルマーケティングの常識を根底から覆そうとしています。

従来のSEOだけで戦ってきた企業に、深刻な課題を突きつけており、
AIの回答に自社の情報が引用されなければ顧客との重要な接点を失い、ビジネス機会を逸してしまうでしょう。

では、未来の顧客と出会うためにはどうすれば良いのでしょうか。
その答えが、「LLMO（大規模言語モデル最適化）」にあります。

Table of Contents

いま、LLMOが注目されている理由

2022年11月のChatGPT登場以降、生成AIツールの急速な社会実装が進み、ユーザーのインフォメーション・ギャザリング（情報収集）行動に顕著な変化が見られます。

具体的には、従来の検索エンジンを起点とした能動的な情報探索から、生成AIに直接問いを投げかける受動的な情報取得へと、その主軸が移行しつつあります。加えて、Google検索における「AI Overview」の実装が、この構造変化をさらに後押ししています。
AIによるサマリーがファーストビューを占有するため、オーガニックな検索結果へのクリックスルー率が低下する、いわゆる「ゼロクリック」現象が顕在化。
これにより、従来のSEOに依存してきたウェブサイトのトラフィック減少が、マーケティング上の新たな課題として浮上しています。

検索トップの座をAIが奪う「AI Overview」の本格導入

現在のGoogle検索結果では、従来の検索1位のサイトよりもさらに上に、AIが生成した回答（AI Overview）が表示されるケースが増えています。

これは、事実上「検索結果の最も目立つ場所」をAIが独占し始めたことを意味します。
これまで必死にSEO対策をして1位を目指しても、そのさらに上にAIの回答が表示されては、ユーザーの目に留まる機会が激減してしまうのです。

「AI Overview」の例

AIがマーケティングに与える影響は、脅威と機会という二つの側面で捉えるべきです。

脅威の側面として、Ahrefsの調査は、AI Overviewの表示が上位ページの平均クリック率を34.5%低下させると指摘しています（※1）。
これは、オーガニック検索からの集客を事業の柱にしてきた企業にとって、看過できないリスクです。

一方で、機会の側面も存在します。同社の別調査では、調査対象サイトの63%でAIを介したアクセスが既に発生しており、サイト全体の閲覧数の0.12%を占めるに至っています（※2）。

これらの事実が示すのは、AIが新たな「トラフィックチャネル」として、確実に機能し始めているということに他なりません。この変化に対応し、新たな機会を掴むため、従来のSEO施策に加えて「LLMO」への取り組みを開始する企業が増加しているのは、ごく自然な流れと言えるでしょう。

LLMOとは何か？SEOとの決定的違い

LLMOとは、一言で言えば「AIに対する最適化」です。
従来のSEOが、Googleなどの検索エンジンアルゴリズムを対象に「検索順位を上げる」ことを目的としていたのに対し、LLMOは、AIが回答を生成する際に、自社の情報を「信頼できる情報源」として引用・参照してもらうことを最大の目的とします。

SEO：『検索エンジン』を対象に、『順位』を上げるゲーム

SEOの対象は、Googleに代表される「検索エンジン」のアルゴリズムです。
私たちは、このアルゴリズムに評価されるために、キーワードを選定し、被リンクを獲得し、サイトの専門性を高めてきました。
その目的はただ一つ、「検索結果の順位を上げ、クリックを獲得すること」です。
言わば検索エンジンというルールの上で、いかに上位表示されるかを競うゲームでした。

LLMO：『AI』を対象に、『信頼』を勝ち取る活動

一方、LLMOが対象とするのは、特定のアルゴリズムではなく、膨大な情報を学習・統合して回答を生成する「大規模言語モデル（AI）」そのものです。
LLMOの目的は、順位を上げることではありません。
AIに「このサイトの情報は正確で、専門性が高く、信頼に足る」と判断させ、ユーザーへの回答に自社の情報を選んでもらうことです。
順位を競うゲームではなく、AIからの「信頼を勝ち取る」ための地道な活動と言えます。

LLMOはSEOを過去のものにするのか？

では、これからはLLMOだけを考えれば良いのでしょうか？答えは「No」です。

LLMOはSEOを代替するものではなく、SEOはLLMOの重要な土台となります。
AIはWebサイトをクロールして情報を収集するため、サイトが検索エンジンに適切に認識されていること（＝基本的なSEO対策がなされていること）が、LLMOのスタートラインになるからです。
これからのデジタルマーケティングは、この二つを車の両輪のように連携させていく必要があります。SEOでAIがアクセスしやすい土台を整え、その上でLLMOによってAIからの信頼を勝ち取る。
この両輪を回すことが、AI時代の勝者になるための鍵なのです。

LLMOの仕組みと最適化の原則

LLMO（大規模言語モデル最適化）を成功させるには、まず「AIがどのように情報を理解し、回答を生成するのか」という仕組みの根本を理解することが不可欠です。

AIはWeb上の情報をどう読み解き、答えを組み立てるのか？

生成AIは、ゼロから文章を創作しているわけではありません。

ユーザーの質問を理解： まず、ユーザーが何を知りたいのか、質問の意図を解釈します。
高速な情報収集（検索）： 次に、学習済みの膨大なWebデータの中から、質問に関連する情報を瞬時に検索し、信頼できそうな情報の断片（スニペット）を複数見つけ出します。
情報の統合と要約（生成）： 収集した複数の情報断片を元に、矛盾がないか、文脈は正しいかなどを判断しながら、自然で分かりやすい一つの文章として再構成します。
出典の明記（引用）： 最後に、どの情報源を参考にしたかを示すために、参照元のウェブサイトへのリンクを「引用」として提示します。

つまりAIは、信頼できる情報源から、分かりやすい部分を抽出し、それらを組み合わせて回答を作っているのです。

ポイント

AIに選ばれる秘訣は、自社がAIにとって「最も信頼でき、引用しやすい情報源」そのものになることにあります

なぜ「分かりやすさ」がLLMOの成果に直結するのか

上記の仕組みを理解すると、なぜコンテンツの「構造化・簡潔さ・明快さ」が重要なのかが見えてきます。

AIが情報収集をする際、長くて回りくどい文章や、曖昧な表現が多いページは、「どの部分が重要な情報なのか」を判断しづらく、参照されにくくなります。

簡潔・明快： 「AとはBである」といった短く、断定的な文章は、AIにとって非常に扱いやすい「情報の断片（スニペット）」となります。AIはこのような明確な記述を優先的に収集し、回答の材料として採用する傾向があります。

ポイント

人間にとっても分かりやすい文章が、結果的にAIにとっても理解しやすい最高のコンテンツとなるのです。

今すぐできる！AIからの引用率を高める3つの鉄板フォーマット

上記の原則を踏まえると、特にAIに好まれ、引用されやすいコンテンツのフォーマットが存在します。

① 定義（Definition）形式
- 概要： 「〇〇とは、〜です」という形で、専門用語や概念を簡潔に説明する形式。
- 効果： “What is X?” という基本的な質問に直接答えるため、AIが引用しやすい最も基本的なフォーマットです。
- 例： <h2>LLMOとは？</h2><p>LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、AIが生成する回答に、自社の情報を引用してもらうための施策です。</p>
② Q&A（一問一答）形式
- 概要： ユーザーが抱きそうな具体的な質問と、それに対する明確な答えをセットで記述する形式。
- 効果： ユーザーの検索意図と完全に合致する質問と答えのセットは、AIにとってそのまま回答に利用できるため、非常に引用されやすいです。
- 例： <h3>Q. LLMOとSEOの違いは何ですか？</h3><p>A. SEOの目的が「検索順位を上げること」であるのに対し、LLMOの目的は「AIの回答に引用されること」です。</p>
③ リスト（箇条書き）形式
- 概要： 手順、理由、特徴などを箇条書きで分かりやすく整理する形式。
- 効果： 複数の要素を比較・列挙する際に、AIが情報を整理しやすく、回答の一部としてリスト形式でそのまま採用されやすくなります。
- 例： <h4>LLMO対策の3つのポイント</h4><ul><li>ポイント1：E-E-A-Tの担保</li><li>ポイント2：コンテンツの構造化</li><li>ポイント3：サイテーションの獲得</li></ul>

これらのフォーマットを意識的に活用することで、AIがあなたのコンテンツを「信頼できる情報源」として認識し、引用する確率を格段に高めることができます。

LLMO戦略の2つのゴール：「コンテンツ引用」と「ブランド指名」を獲得する施策

LLMOと一言で言っても、その目的は一つではありません。
大きく分けると、①AIの回答の根拠として自社コンテンツを「引用」させること、
そして②AIに自社ブランドやサービスを「指名（言及）」させることの、2つのゴールが存在します。

前者は、AIに特定の「事実」を語らせるための施策であり、後者は、AIに「〇〇ならこの会社が良い」と「推薦」させるための施策です。

これらは似ているようで、アプローチが異なります。
AIに正しく情報を認識させ、意図した形で言及してもらうには、それぞれの目的に合わせた施策を戦略的に使い分けることが不可欠です。

では、それぞれの目的を達成するための具体的な施策を見ていきましょう。

施策①：AIの情報源になるための「コンテンツ引用」獲得施策

これは、ユーザーが特定の情報を求めて質問した際に、その答えの出典元として自社サイトのページを引用させることを目指す施策です。ページの「情報価値」そのものが問われます。

1. 一次情報・独自情報の提供 AIは、他サイトの情報をまとめただけのリライトコンテンツよりも、そのサイトにしか書かれていないオリジナルな情報を高く評価します。独自のアンケート調査データ、顧客への導入事例、詳細な製品レビューや実験結果など、手間をかけて作成した一次情報は、AIにとって非常に価値のある「情報源」となります。

2. 「1ページ＝1アンサー」の徹底 一つのページにあれもこれもと情報を詰め込むのではなく、「この記事は、この1つの質問に完璧に答える」という意識でコンテンツを作成します。ユーザーの特定の疑問（検索意図）に対して、網羅的かつ的確な答えを提示することで、AIはそのページを「最適な回答候補」として認識しやすくなります。

3. LLMOに最適化されたフォーマットの活用 前述の通り、AIが内容を理解しやすい「Q&A形式」「リスト形式」「定義形式」を積極的に活用します。これにより、AIはページ内の情報を「情報の断片（スニペット）」として抽出しやすくなり、回答の一部として採用する確率が格段に高まります。

4. 構造化データの実装 AIに「この情報はQ&Aです」「この記事の著者はこの人です」といったラベルを付けてあげる技術的な施策です。例えば「FAQPageスキーマ」を実装することで、AIはその部分を一問一答のコンテンツとしてより正確に認識できます。専門的な領域ですが、引用を狙う上では非常に有効な手段です。

施策②：AIに第一想起されるための「ブランド指名」獲得施策

特定のトピックやカテゴリにおいて「〇〇といえば、この会社／このサービス」とAIに認識させ、回答の中でブランド名を名指しで言及させることを目指す施策です。個々のページだけでなく、Web全体における「企業の信頼性・権威性」が問われます。

1. 第三者からの言及（サイテーション）の獲得 AIは、自社サイトだけでなく、Web上のあらゆる情報を参照して「その会社が何の専門家なのか」を判断します。信頼できる外部メディアからの取材記事、業界の権威あるサイトからのリンクや言及、パートナー企業サイトからの紹介などは、自社の専門性を客観的に証明する強力な証拠となります。
2. プレスリリースの戦略的活用 新サービスの発表や業務提携、調査レポートの公開といった企業活動を、プレスリリースとして発信します。これにより、複数のニュースサイトに情報が掲載され、Web上における自社ブランドに関する情報の量と質が向上。AIが自社の活動や専門性を学習する機会が増えます。
3. 会社情報・著者情報の徹底した明記 「私たちは、どこに拠点を置く、どのような理念を持った、何のプロフェッショナル集団なのか」を、会社概要ページ（About Us）で詳細に記述します。また、コンテンツごとに「この記事は、こういう経歴を持つ専門家が書いています」と著者情報を明記することも、その情報の信頼性をAIに伝える上で極めて重要です。
4. 各種プラットフォームにおける情報の一貫性（NAP情報） 公式サイト、Googleビジネスプロフィール、SNSアカウント、各種Webディレクトリなどで、会社名（Name）、住所（Address）、電話番号（Phone）といった基本情報（NAP情報）を統一します。こうした情報の一貫性は、AIが「その企業が実在し、信頼できる存在である」と認識するための基礎となります。

LLMO対策の始め方 – 3つのステップ

ここまでLLMOの重要性や具体的な施策を解説してきましたが、「何から手をつければいいのか…」と感じる方も多いかもしれません。LLMOへの取り組みは、以下の3つのステップで始めるのが効果的です。

Step 1：現状分析と競合調査 まずは自社の立ち位置を正確に把握します。ChatGPTやGeminiなどのAIに、自社に関連する様々な質問を投げかけてみましょう。「自社名やサービスは言及されるか？」「競合はどのように言及されているか？」「引用されるコンテンツはあるか？」などを記録し、現状の課題と機会を洗い出します。
Step 2：目的の明確化と戦略立案 次に、LLMOで何を目指すかを決定します。まずは特定の製品ページを「引用」させて認知度を高めるのか、それとも業界の代表格として「ブランド名を指名」させるのか。目的に応じて、優先的に作成・改善すべきコンテンツや、強化すべき外部からの言及（サイテーション）などの具体的な戦略を立てます。
Step 3：施策の実行と効果測定 戦略に沿って、コンテンツの作成やリライト、プレスリリースの配信といった施策を実行に移します。そして、実行して終わりではなく、定期的にStep1と同様の調査を行い、「AIの回答がどう変化したか」「AI経由のトラフィックに変化はあったか」を観測し、次の改善に繋げていくことが重要です。

本稿で解説してきたように、生成AIの台頭は、ユーザーの情報収集行動を不可逆的に変化させました。これは、単なるトレンドではなく、マーケティングのルールそのものが変わる「時代の転換点」です。

この新しい時代において、従来のSEO対策だけでオーガニック流入の維持・向上を目指すのは、ますます困難になっていくでしょう。

これからは、検索エンジンに評価される「SEO」と、AIに信頼され、選ばれる「LLMO」を両輪で回していくこと。それこそが、AI時代を生き抜き、競合に差をつけ、未来の顧客と出会うための最も確実な戦略なのです。