LLMOとは？SEOとの違い・対策手法・ブランディング戦略まで徹底解説！

• 「LLMOとは何かがよく分からない」
• 「SEO対策はしてきたけど、AIへの対策ってどう違うの？」
• 「自社のコンテンツがChatGPTに全然取り上げられていない気がする…」

このように考えている方もいるでしょう。

結論、LLMO（大規模言語モデル最適化）とはSEOと並行してAIに引用されるコンテンツ設計を行う新しい戦略です。

本記事では、LLMOの基本的な意味と従来のSEOとの違いを始め、AIに選ばれやすいコンテンツ設計やテクニカルな対応方法を徹底解説します。

この記事を読めば、どんな施策をすればAIに取り上げられるかを理解でき、自社の情報をAIに指名される存在へと育てる準備が始められます。

AIから選ばれるための戦略を推し進めたい方は、ぜひ参考にしてください。

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LLMOとは？生成AI時代の検索対策の新常識

LLMOは従来のSEO対策とは似て非なるものであるため、まずはLLMOの基本概念を解説します。

「大規模言語モデル最適化」を意味する新たな概念

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訳されます。

大規模言語モデル（LLM）とは、以下のようなAIのことです。

目的はAIに引用されることである

LLMOのゴールはGoogleでの上位表示ではなく、AI（LLM）に「この情報が信頼できる」と引用されることです。

従来のSEOは検索順位を重視しましたが、LLMOはAIの引用箇所に自社が出てくるかどうかが成果となります。

ChatGPTに「LLMOとは？」と聞いて、自社の記事が参考文献として挙がったり文章内でブランド名が明示されたりするのが理想的です。

AIに引用されるメリットは以下の通りです。

AIが「この情報は●●社のものです」と言及すれば、検索順位を超えたブランドの信頼形成につながります。

なぜ今LLMOが必要なのか

ここ数年の検索行動を見ても「生成AIを使って情報を得る」流れは加速しています。それに伴い、以下のような環境変化が起きています。

ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの台頭

多くの人が情報を得る手段として使っているAIには次のような特徴があります。

今までは「どの検索結果が上に出るか」が勝負でしたが、これからは「どの記事がどのAIに選ばれるか」が決定的な違いを生みます。

ゼロクリック検索が当たり前になる現実

検索結果をクリックせずに検索画面上やAIの回答内で完結する「ゼロクリック」が増えています。

2024年には、Google検索の65%以上がクリックされていないというデータもあるほどです。

そもそもChatGPTやGeminiではリンクが出ないことも多いので、AIに答えてもらった時点で完結してしまいます。

つまり、従来型SEOでクリックされることを目指していても検索結果にアクセスされない可能性があるのです。

検索より「AIに質問」が増えている

若年層・情報リテラシーの高いユーザーは、GoogleよりもChatGPTやGeminiを優先して使う傾向があります。

この流れは今後ますます主流化し、AIに認識され回答で使われる第一接点になる時代が来ています。

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【比較表】LLMOとSEOの違いまとめ

「LLMO」と「SEO」はどちらもWeb上で情報を届けるための施策ですが、対象とする読み手がまったく異なります。

結果、施策のゴール・設計思想・評価軸も異なります。大まかな違いは以下の通りです。

LLMOとSEOは二者択一ではなく役割が異なるのみです。「人が検索する時代」から「AIが推薦する時代」に進む中で、どちらも掛け合わせて施策設計することが理想的です。

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LLMO対策とは？AIに選ばれるために必要な施策群

LLMO対策とは、簡単に言えば「AIに選ばれるコンテンツ・Webサイトを設計すること」です。

従来のSEOのように人間の検索者ではなく、AIが回答生成のために参照するかどうかが評価軸となります。

対策は大きく分けて次の4つのカテゴリに分類されます。

コンテンツ対策｜AIに選ばれやすい書き方をする

AIは人間と違い構造的で整理された情報を好み、「意味の明確な文章構造」や「回答として使いやすいフォーマット」を優先して引用します。

そこで重要になるのが、次の3つの書き方ポイントです。

定義文・Q&A・リスト形式はAIに抜かれやすい

「〇〇とは？」と問われたAIが引用しやすい構成タイプは以下の通りです。

AIは「この一文を切り取れば回答になる」という形を好むため、「冒頭で結論を書く・定義を書く・リスト化する」ことが大切です。

結論ファースト＋1ブロック1メッセージが基本

AIは人間のように文脈から結論を読み取ることもできますが、最も正確に引用されやすいのは「最初に結論→理由→補足」の順番で書かれた文章です。

また、1つの段落に伝えたいことを1つだけに絞ることも大切です。

誰が書いたか、どんな経験があるかを明示する

AIが信頼する情報源として扱うに、「この情報を書いた人は信頼できるか？」が重要になります。ここで重視されるのが、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）という考え方です。

Googleだけでなく、ChatGPTやGeminiといったAIにも共通の信頼指標となっています。著者情報・会社情報・専門実績などを明確に記載しておくことがAI引用率を高めるポイントです。

テクニカル対策｜AIに正しく届ける仕組みを整える

検索エンジンと同様に、AIが読み取れる構造・指示・環境を整える必要があります。

LLMOにおける3つの重要なテクニカル施策は以下の通りです。

llms.txtを活用してAIに優先クロールさせる

SEOではおなじみの「robots.txt」にならって、2024年から生成AI向けのクロール許可ファイル「llms.txt」が注目されています。

＜llms.txtとは？＞
生成AIのクローラーに対し、「このサイトの情報を収集・参照してよい」と伝える許可ファイルです。OpenAI（GPTBot）やGoogle（Google-Extended）など、主要なAI企業が対応を進めています。

通常のSEOでインデックスされていても、生成AIがクロール対象にしているとは限りません。llms.txtは、今後のAI時代に向けた生成AI向けのrobots.txtとして先進的な対策のひとつと考えられています。

構造化マークアップで「これはFAQです」と教える

ChatGPTやPerplexityなどの生成AIは、コンテンツの意味を構造や文脈から総合的に理解しようとします。

そのため、「これはQ&Aです」「これは商品情報です」といった意味を明示できる構造化マークアップ（schema.orgなど）の実装がLLMO対策として効果的です。

<pre><code>
&lt;script type=&quot;application/ld+json&quot;&gt;
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "LLMOとは何ですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "LLMOとは、生成AIに引用されるためのコンテンツ最適化です。"
    }
  }]
}
&lt;/script&gt;
</code></pre>

サイトパフォーマンス改善もAI引用に影響する

AIは人間と違ってページを開いて読むのではなく、クローリングしてデータを読み取ります。その際に、ページの読み込みが遅かったり構造が複雑だったりするとAIに無視されるリスクがあります。

▼引用精度に影響する3大パフォーマンス要素

ブランド対策｜AIに信頼できる情報源だと認識させる

生成AIが情報を引用する際には、「この情報は信頼できるか？」を判断しています。その判断材料になるのがブランドの露出・評価・一貫性です。

人間が企業名を聞いて信頼を抱くのと同じように、AIもWeb上でよく目にする・一貫して正しい情報を出しているブランドを信用します。

つまり、AIに名前を覚えてもらうことがLLMO対策に直結するのです。

ここでは、以下の項目に沿ってLLMOにおけるブランド対策を解説します。

ブランド名がAIに学習される仕組みを知る

大規模言語モデル（LLM）はインターネット上の膨大なテキストデータをもとに学習されています。

特定の企業名やサービス名が繰り返し出現していると、AIはその語を「意味のある固有名詞」「文脈上重要な単語」として認識しやすくなるのです。

▼今後の生成AIにブランド名を学習されやすくするために有効な施策

PR・SNS・UGCもAIの引用対象になる

生成AIが参照する情報源は、企業の公式サイトに限られません。

学習済みの大規模言語モデル（LLM）や、回答生成時に外部情報を参照するAIは、以下のようなサードパーティ由来のコンテンツも重要な情報源として扱います。

▼AIが参照・評価の参考にしやすい非公式コンテンツの例

つまり、AIから見れば「PR TIMESに掲載された企業」「noteで話題のサービス」は、“他者から信頼されている存在”として、ブランドやエンティティとしての重要度が高まる可能性があるのです。

「他者に語られている情報」は検索エンジンのE-E-A-Tだけでなく、生成AIにとっても信頼の裏付けとなる外部文脈として機能します。

LLMOはマーケティングチーム全体で取り組むべき

LLMO対策は、もはやコンテンツチームだけの課題ではありません。

むしろ、広報・PR・SNS・SEO・Web運用などが連携し、信頼・露出・文脈づくりを総合的に行うことで初めてAIに「信頼できる情報源」として認識されやすくなるのです。

▼チーム別に担うべき主な役割

測定・改善｜AI引用や流入の見える化でPDCAを回す

LLMOはAIに選ばれることがゴールですが、「引用されたかどうか」「どれだけ流入があるか」を可視化できなければPDCAは回せません。従来のSEO同様、計測→改善→成果検証を繰り返すことが大切です。

ここでは、「AI引用の可視化」と「流入の見える化」手法、そしてLLMOにふさわしいKPIの再定義までを解説します。

ChatGPT・Geminiに自社が登場するかを確認する

LLMO対策における最も手軽なチェック方法が「実際にAIに質問してみる」ことです。

想定ユーザーが入力しそうな質問に対し、自社のブランド名や取り組みが回答の中に登場するかを確認。AIが自社コンテンツを「情報価値のある出典」として認識しているかどうかの兆候を推測できます。

無料かつすぐに実施可能なKPIであり、週1回程度の定点観測に適しています。数カ月スパンで見ると、「どのAIに」「どの質問で」「どんな扱いで」登場するかの変化を指標として確認できるでしょう。

GA4・Ahrefsなどで「AI経由の流入」を可視化する

現時点では、GA4やSearch Consoleにおいて「生成AIからの直接流入」を明示的に測定できる専用項目は存在していません。

しかし、以下のような形で生成AI経由の影響を推定することは可能です。

▼流入や影響度の確認に使える主なツールと観察ポイント

KPIは「AIにどれだけ言及されたか」に再定義すべき

AIにとって価値ある情報源とみなされるかどうかを評価する新しいKPI設計が必要です。

▼LLMOに最適なKPI例（あくまで推定ベース）

もはや「検索順位を追う時代」ではなく、AIにどれだけ取り上げられたかを追う時代です。

このパラダイムシフトを正しく捉えるには、KPIそのものの再定義とAI時代に適した可視化指標の導入が必要です。それが、マーケ・広報・SEO・編集などチーム横断で合意できる新たな成果指標になります。

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LLMO対策に本気で取り組む企業が直面する次の課題

LLMO対策は一時的な施策ではなく、AIとの長期的な関係構築を前提とした継続戦略です。コンテンツを1本書いただけでは引用され続けることはありません。

そのため、本格的にLLMOに取り組む企業ほど次のような運用課題に直面します。

AIに継続的に引用されるための専任体制が必要になる

SEOと同様に、LLMO対策にも「継続的な運用とモニタリングの体制」が必要です。

生成AIは定期的にモデルが更新されており、過去に引用されていた情報でも次のアップデートで出力されなくなる可能性があるのが現実です。

▼継続的にAIに引用され続けるために必要な運用体制

LLMOpsとMLOpsを分離し、運用を最適化する視点が必要

「LLMOps」は、マーケティング領域における生成AI対応運用体制を指す比較的新しい概念です。

機械学習全体の開発・運用管理を担うMLOps（エム・エル・オプス）とは目的も運用部門も異なるため、分離して最適化する視点が必要です。

▼LLMOpsとMLOpsの違い

LLMOpsは“エンジニアリング”ではなく、“マーケティング起点のAI対策”であることが最大の違いです。

データ部門ではなく、SEO・広報・コンテンツチーム主導で設計・運用可能なフレームとして確立していく必要があります。

LLMOに関するよくある質問

LLMOに関するよくある質問と回答を紹介します。

まとめ：LLMOは「AIからの指名検索を獲得する」ための戦略

この記事では、LLMOの基本的な意味やSEOとの違い、AIに選ばれるための具体的な対策について解説しました。

AIが検索の代わりとなる時代、引用されるにはAIの視点で整えられた情報であることが前提です。

たとえば次のようなポイントを押さえておくことが大切です。

自社をAIに推薦される存在へと育てたい方は、まず選ばれる構造から始めてみてください。

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