LLMO対策のやり方を徹底解説｜AI検索時代の新常識！

Web集客の常識が変わりつつあります。これまでのSEO対策だけでは、AI検索を通じたユーザーの流入を十分に確保できなくなってきました。そこで注目されているのが、LLMO 対策 やり方に関する新たなアプローチです。

AIは今や、従来の検索エンジンとは異なるロジックで情報を選び、ユーザーに提示しています。AIOやGEO、そしてSEOとの違いを正しく理解し、それぞれの役割を見極めたうえで対策を取ることが重要です。

本記事では、AI検索時代におけるLLMO対策の基本から、実践方法や具体的なテクニックまでを解説します。AIに正しく情報を届け、引用されやすいサイトへと近づけるための第一歩として、ぜひ参考にしてください。

LLMO 対策 やり方の基本を徹底解説

AI検索が変えるWeb集客の常識

これまでWeb集客といえば、Google検索で上位表示を目指すSEOが主流でした。しかし近年、ChatGPTやGeminiのようなAI検索ツールの利用者が急増しており、検索行動そのものが変化し始めています。

従来の検索では、ユーザーがキーワードを入力して、検索結果の中から必要な情報を自分で探しにいくスタイルが一般的でした。ところが、AI検索では質問を投げかけるだけで、AIが答えを生成し、関連情報を要約して提示してくれます。このような仕組みによって、ユーザーがWebサイトを訪問せずに情報収集を完結させる「ゼロクリック検索」が増えているのです。

この変化によって、たとえ自社サイトがSEOで1位を獲得していたとしても、ユーザーがAIの回答だけで満足してしまえば流入につながらないという事態が発生します。つまり、今後は「検索順位」よりも「AIに引用されるかどうか」が集客に大きく影響するようになるということです。

こうした背景から、AI検索に対応した新しい集客手法「LLMO（大規模言語モデル最適化）」への取り組みが注目されています。AIによる回答に自社名やWebページが取り上げられるようになると、ブランド認知や流入増加にもつながります。

このように考えると、今後のWeb集客では「AIに対して正しく情報を届ける力」が問われる時代が始まっていると言えるでしょう。

LLMOとSEOの違いを正しく理解する

SEOとLLMOはどちらもWeb上で情報を届けるための施策ですが、その目的と対象が異なるため混同しないよう注意が必要です。

まずSEOは、Googleなどの検索エンジンで上位に表示されることを目指す取り組みです。検索キーワードに対して、ユーザーの意図を満たす高品質なコンテンツを作成したり、HTML構造やページスピードを改善したりすることで、検索結果からの流入を増やします。ここでは検索順位が成果の指標となります。

一方でLLMOは、ChatGPTやGeminiのような生成AIに対して、自社の情報を「引用」または「言及」されるように最適化する手法です。AIが回答を生成する際、その根拠としてWeb上の情報を収集・要約し、出典としてリンクを表示することがあります。そのときに自社のページが使われることを目的とするのがLLMOなのです。

言ってしまえば、SEOは「検索エンジンに選ばれること」を重視し、LLMOは「AIに選ばれること」を重視する施策といえます。両者はページ構造や情報の正確性といった点で共通部分もありますが、LLMOでは特に「文章の明快さ」「結論ファースト」「根拠の明示」といった要素が重要になります。

これを理解した上で、自社のWeb戦略においてSEOとLLMOをどう両立させていくかが、これからの時代に問われる視点になるでしょう。

AIO・GEO・SEOとの違いを比較

AI検索の登場と共に、SEOに加えて新たな概念として「LLMO」「AIO」「GEO」などの言葉が使われるようになりました。それぞれの違いを知っておくことで、どのような対策を講じるべきかが明確になります。

まず、SEO（Search Engine Optimization）は、従来からある検索エンジン最適化です。Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位表示させることを目的としており、キーワード対策やリンク構築が主な手法です。

次にAIO（AI Optimization）は、AI検索に最適化されたコンテンツを作成する施策全般を指します。ここではAIが理解しやすい文章構造や文脈を意識しながら、より精度の高い回答の根拠として引用されることを狙います。LLMOもこのAIOの一種と考えることができますが、LLMOは特に大規模言語モデル（LLM）に最適化する点に焦点を当てているのが特徴です。

さらにGEO（Generative Engine Optimization）は、ChatGPTやGeminiなどの生成系エンジンに特化した施策を指します。GEOはまだ新しい概念であり、呼称や定義も一定ではありませんが、生成AIが出力する情報に自社名が登場するように誘導する取り組みです。

このように、SEOは検索エンジン対策、AIOはAIへの全体的な最適化、GEOは生成エンジンに対する戦略、LLMOはLLMに向けた引用獲得を目指す最適化と、それぞれの焦点やアプローチが異なります。

AI検索が進化する今、自社にとってどの施策が効果的かを見極めたうえで、必要な手段を選び取ることが重要になってきました。

AIに引用される仕組みを理解しよう

生成AIがWeb上の情報を引用する仕組みは、従来の検索エンジンとは異なるロジックが用いられています。とくにAI OverviewやChatGPTのようなツールでは、「検索拡張生成（RAG）」という手法がよく使われています。これは、ユーザーの質問に答える際にAIがインターネット上の複数ページから関連情報を検索・取得し、その情報をもとに回答を生成するというものです。

このとき、AIはただ情報を羅列するのではなく、信頼性や関連性の高さを判断しながら、回答にふさわしい情報だけを抽出します。つまり、単に情報が掲載されているだけでは不十分で、「質問と明確に関連しているか」「短くわかりやすいか」「根拠が示されているか」といった要素が重視されるのです。

具体的には、Webページの中で質問に対する答えが結論ファーストで書かれていたり、FAQのように構造が明確な形式で整理されていたりすると、AIにとって引用しやすくなります。また、引用時にはリンク付きで表示されるケースも多いため、そのページがクロール可能か（robots.txtの設定が適切か）などの技術面も重要です。

このように、AIに引用されるためには「見つけてもらう」「理解してもらう」「信頼してもらう」という3つの視点を意識したコンテンツ設計が求められます。ただ情報を発信するだけではなく、AIがその情報をどのように扱うかまで理解しておくことが、今後のWeb運用では欠かせません。

エンティティ対策が引用に与える影響

AIによる情報引用の判断には、「エンティティ」の認識が大きく関わっています。エンティティとは、AIが特定の情報をひとまとまりの“意味のある対象”として把握する概念で、会社名・サービス名・人物名などがこれにあたります。

例えば、ChatGPTが「おすすめのSEO会社は？」という質問に回答する場合、回答に含める候補として、事前学習や検索結果の中から「信頼できるSEO会社」としてエンティティが明確な企業をピックアップしやすくなります。このとき、企業名やサービス名が複数の信頼性あるWebページで一貫して使われていれば、AIの中でそのエンティティが強く結びついていると判断され、言及や引用の可能性が高まるのです。

ここで重要になるのが、Web上での「存在感の作り方」です。例えば、会社概要ページをしっかりと構成し、設立年や所在地、代表者名などを明記すること。さらに、組織の構造化データ（Organizationのschema）を用いることで、AIに正確な情報を伝えやすくなります。

また、第三者のWebサイトやニュースメディアに自社の名前が登場することも、エンティティの信頼性を補強するうえで効果的です。こうした外部からの「言及」は、SEOのサイテーションにも似た役割を果たし、AIにとって「この情報は独立した複数のソースに裏付けられている」と認識されやすくなります。

逆に、エンティティとしての一貫性が乏しかったり、表記ゆれが頻繁にあったりすると、AIがその情報を特定の対象として理解できず、引用から外れてしまうリスクがあります。したがって、エンティティ対策はAIからの引用数を増やすうえで、コンテンツ制作と同等かそれ以上に重要な要素といえるでしょう。

LLMO 対策 やり方を実践するステップ

LLMO対策の具体的な実践方法とは

LLMO（大規模言語モデル最適化）に取り組む際、ただコンテンツを増やすだけでは不十分です。AIが情報をどのように読み取り、どのような条件で引用するかを理解し、それに合った実践的な対策を行う必要があります。

第一に重要なのが、FAQ形式の導入です。よくある質問に対し、端的に答える形式は生成AIが理解しやすく、引用にもつながりやすくなります。たとえば「送料はかかりますか？」という質問に対して、「当店では全商品送料無料です」のように、シンプルかつ明確な回答を提示することで、AIにとって引用しやすい形になります。

次に、コンテンツ内に引用元や統計データを記載することも効果的です。一次情報を出典付きで掲載しておくと、AIはそのページを「根拠のある情報源」として評価しやすくなります。公的機関の調査データや信頼性の高いサイトへのリンクを積極的に用いることが大切です。

さらに、構造化データの活用やセマンティックなHTML設計も、AIがページ内容を正確に把握するうえで役立ちます。ここでいう構造化データとは、FAQやProductなどのschema.org形式であり、検索エンジンやAIにとってコンテンツの意味を機械的に理解しやすくするものです。

このように、LLMO対策は一つひとつの細かな施策を丁寧に積み重ねることが成果への近道となります。

コンテンツ最適化のテクニックを紹介

LLMOで引用を狙うには、単なる文章量ではなく「最適化された構成と表現」が求められます。特にAIが情報をピックアップする際に着目するのは、明快な構造と一貫した文意です。

まず意識したいのが、「結論ファースト」の構成です。たとえば「LLMOとは何か？」という見出しの中では、「LLMOは、AIに引用されることを目的としたWeb最適化施策です」と冒頭で答えてから、補足的に理由や背景を続ける形が理想です。これによりAIが重要な情報を迅速に抽出できるようになります。

また、段落ごとに1テーマを徹底するのも有効です。情報が混在しているとAIは文脈を把握しづらくなり、引用対象から外れることがあります。そのため、「概要」「特徴」「注意点」などは分けて書くように心がけましょう。

さらに、リスト形式や表現の統一もポイントです。「メリット3選」や「手順5ステップ」のような箇条書きは、視認性と構造の明快さの両面でAIに好まれます。

前述の通り、AIは文脈の整合性を重視するため、過剰な装飾表現や感情的な書きぶりは控える方が無難です。簡潔かつ客観的に、読者とAI双方にとって読み取りやすい文章設計を目指しましょう。

テクニカル対策で引用率を高める

LLMOにおいてはコンテンツ内容だけでなく、Webサイトの技術的な設計もAIから引用されるかどうかを左右します。ここでの「テクニカル対策」とは、AIクローラーがページを正しく巡回・解析できるように整える作業のことです。

まず確認したいのは、robots.txtの設定です。主要なAIクローラー、たとえば「GPTBot」や「Google-Extended」などがアクセスを拒否されていないかをチェックする必要があります。これを見落とすと、せっかく優れたコンテンツを作ってもAIが読み取れず、引用のチャンスを逃してしまいます。

次に効果的なのが「構造化データ」のマークアップです。特にFAQやOrganizationスキーマを活用することで、企業情報や製品情報をAIが誤認なく理解しやすくなります。Schema.org形式に準拠した実装はGoogle検索に対しても有効であるため、LLMOとSEOを両立させる施策としておすすめです。

さらに、Webサイトの表示速度も見落とせない要素です。AIが検索拡張生成で情報を取得する際、タイムアウト設定があるため、表示速度が遅いページは読み込み対象から除外されることがあります。PageSpeed Insightsなどのツールで改善点を洗い出しておきましょう。

このような技術的対策を怠ると、どれだけ内容が優れていても、AIに存在そのものを認識されない可能性があります。裏方のような作業ですが、LLMOにおける基盤強化として欠かせない領域といえます。

被リンクより重要な引用の考え方

SEOでは長年、被リンクの数や質が検索順位を左右する重要な要素とされてきました。しかし、LLMO（大規模言語モデル最適化）の文脈では、必ずしも被リンクが引用につながるわけではありません。AIが情報を選ぶ際に重視するのは、ページの権威性そのものではなく、質問への直接的な答えが存在するかどうかです。

ここでの「引用される」という現象は、検索エンジンの順位づけとは異なる視点で成り立っています。たとえリンクが1本もない新しいページであっても、AIが質問に対する答えとしてその内容を適切だと判断すれば、出典として採用されることがあります。逆に、多数の被リンクを集めているページでも、内容が冗長だったり結論が曖昧であれば引用の対象から外れることも珍しくありません。

AIに選ばれやすいのは、短く要点を押さえた文章であり、統計データや一次情報の提示、明確な見出し構造などが備わっているコンテンツです。また、誰が書いたかが明示されていたり、情報の根拠となる出典が記載されていたりすることで、AIからの信頼性も高まります。

このように考えると、被リンクの有無やドメインの強さに依存しないLLMOでは、より内容の本質と明快さが評価の軸になります。被リンクの獲得にリソースを割くよりも、AIが好む文章設計に注力する方が、引用の機会を増やす近道になるのではないでしょうか。

AIに選ばれるFAQと構造化の工夫

生成AIは、情報を一文単位で抽出し、ユーザーの質問に対する回答を組み立てる仕組みを持っています。そのため、文章全体の流れ以上に、「どこに、何が書かれているか」という構造が非常に重要です。この点で特に効果的なのがFAQ形式の導入です。

FAQ（よくある質問）では、「Q：〜とは何ですか？」「A：〜とは〇〇のことです。」というように、一つの質問に対して一つの答えが明確にセットされています。この形式は、生成AIにとって意味の区切りが明快であり、必要な部分だけを抽出しやすいという特徴があります。質問の意図と答えが1対1で対応していれば、AIは誤解なくその文を回答に引用できます。

さらに、FAQをWeb上で設置する際には、構造化データ（FAQPage schema）でマークアップすることが推奨されます。これにより、AIクローラーは「これはFAQである」という情報を機械的に理解できるようになり、検索エンジンのリッチリザルトだけでなく、生成AIによる引用対象にもなりやすくなります。

加えて、FAQの質問内容は、実際に検索されているクエリやユーザーの疑問をもとに設計すると、より効果的です。日常的に問い合わせのある内容や、検索キーワードとして上がっている語句をベースにQ&Aを作ることで、AIとの接点を自然に増やすことができます。

このように、FAQはユーザーにとっても親切な情報整理であると同時に、AIからの引用獲得にもつながる重要な手段です。適切な構造と設問の工夫ができれば、検索結果だけでなくAI回答の中でも自社情報が取り上げられる機会が増えていきます。

LLMO 対策 やり方を総まとめで押さえるためのポイント