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LLMOとは？SEOとの違い・対策方法・サイト別の実践ポイントまでを徹底解説【2025年最新版】

LLMOとは？SEOとの違い・対策方法・サイト別の実践ポイントまでを徹底解説【2025年最新版】
投稿日：2025年5月17日 更新日：2025年6月26日
Motomichi Moriyama
Motomichi Moriyama

中小企業（SMB）を中心に、インターネットを通じたWeb集客支援を専門とする企業にて、数百社以上のSEO対策の実績を積みました。SEO対策管理責任者として着任し、SEO対策に加え、サイト調査・改善など技術的な分野も得意とし、クライアントの皆様に満足いただけるサービス提供に尽力してまいりました。2024年にご縁があり、CominkaのSEOディレクターとして入社。

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近年、AIは私たちの情報探索行動を根底から変えつつあります。GoogleのAI Overviews、進化し続けるChatGPTやPerplexityといった生成AIは、もはや単なるツールではなく、検索体験そのものの中心です。この大きな変革期において、従来のSEO戦略だけでは生き残れない時代が到来しています。「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」こそが、AI時代の新たな羅針盤となるでしょう。

しかし、「LLMOとは具体的に何をすれば良いのか？」「GEOやAIOといった他の用語とどう違うのか？」「本当に効果があるのか？」といった疑問や不安をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

この記事では、そのような疑問を解消するために、LLMOの基礎概念から具体的な実践テクニック、効果測定の方法まで、網羅的かつ分かりやすく解説します。

LLMOを体系的に理解し、実践できるよう以下の構成で解説を進めます。

  • LLMOの基礎知識: LLMOの定義、SEOとの違い、重要性を解説します。
  • LLMOの土台: なぜSEO対策がLLMOにおいても重要なのか、その理由と施策を解説します。
  • LLMOの戦略設計: 「引用」と「ブランド言及」という2つの目的達成のための戦略を学びます。
  • テクニカルLLMO: サイト種別ごとの技術的な最適化手法を深掘りします。
  • コンテンツLLMO: AIに選ばれるコンテンツの作り方を具体的に解説します。
  • 効果測定と改善: LLMOの成果をどう測り、改善していくかを学びます。
  • 実践チェックリスト: あなたのサイトの現状を診断できます。
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LLMOとは何か？ – AI検索時代の最重要コンセプト

まずはLLMOの基本を理解しましょう。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の明確な定義と目的

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI Overviewsといった、LLM（大規模言語モデル）を搭載した生成AIが、ユーザーの質問に対する回答や情報を生成する際に、あなたのWebサイトのコンテンツが優先的に引用・参照されたり、あなたの企業名・ブランド名が肯定的に言及されたりすることを目的として、コンテンツやWebサイト全体を最適化する一連の戦略的アプローチです。

LLMOの主な目的は、以下の2つに集約されます。

  • 目的1：自社コンテンツの引用・参照によるトラフィック獲得と信頼性向上生成AIがあなたのコンテンツを「信頼できる情報源」として引用し、出典としてリンクを表示すれば、そこからのトラフィック獲得が期待できます。また、AIに引用されること自体が、コンテンツの質の高さの証となり、ユーザーからの信頼向上に繋がります。
  • 目的2：自社ブランド・サービス名の言及による認知・検討機会の創出「おすすめの〇〇は何ですか？」といった質問に対し、AIがあなたのブランド名を好意的に言及すれば、ブランド認知度の向上や、その後の指名検索（ブランド名での検索）に繋がります。これは、具体的なビジネスチャンス（問い合わせ、資料請求、購入など）の創出に直結する可能性があります。

LLMO、GEO、AIO – 乱立するAI関連SEO用語

AI技術の浸透に伴い、LLMO以外にもいくつかの用語が登場しています。

用語正式名称主な対象・特徴現在の浸透度（2025年6月時点）
LLMOLarge Language Model Optimization大規模言語モデル（ChatGPT、AI Overviews等）による引用・言及が目的。技術的背景が明確。高（最有力）
GEOGenerative Engine Optimization生成エンジン自体への最適化。やや広義。中
AIOAI OptimizationAI全般への最適化。SEO文脈では具体性に欠ける。低

これらの用語はまだ完全に統一されていませんが、現在のAI検索体験の核がLLMであるため、LLMに特化した「LLMO」が最も実践的なアプローチとして注目されています。

SEOとの決定的違いと、切っても切れない関係性

「LLMOの登場でSEOは不要になる」は本当でしょうか？

この問いに対する答えは、明確に「いいえ」です。

LLMOはSEOを置き換えるものではなく、SEOを土台とし、それを拡張するものです。SEOで重要視されるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）や、サイトの技術的な健全性は、LLMOにおいても極めて重要です。 Google自身も、AIによる概要（AI Overviews）が表示される検索体験においても、ウェブサイト運営者はSEOの基本事項を考慮することが重要であると述べています。（参考：Google 検索セントラル「AI による概要とウェブサイト」）

両輪での「ハイブリッドアプローチ」が不可欠となります。

観点従来のSEOLLMO
主目的検索順位の上位表示AIによる引用・言及
主な読者人間（検索ユーザー）AI（その先に人間）
評価基準キーワード、被リンク、E-E-A-Tなど情報の正確性、明確さ、構造化、E-E-A-T
最適化対象Webページ単位が中心コンテンツの断片、サイト全体の信頼性

LLMOの土台：なぜ今もSEO対策が重要なのか？

LLMOはSEOを拡張するもの、と述べましたが、なぜそれほどまでにSEOが重要なのでしょうか。その理由は大きく3つあります。

理由1：AIは「信頼できる情報源」を好むから

生成AI、特にGoogleのAI Overviewsは、ゼロから答えを作るのではなく、Web上の膨大な情報源の中から信頼できるものを参照して回答を生成します。では、AIは何を基準に「信頼」を判断するのでしょうか。その一つが、従来の検索エンジンでの評価です。

長年Googleは、E-E-A-Tやユーザー満足度といった指標でWebサイトを評価し、質の高いサイトを上位に表示してきました。検索上位に表示されているサイトは、いわば「Googleからお墨付きをもらったサイト」です。AIが情報を参照する際、この既存の評価を無視するとは考えにくく、SEOで評価されているサイトは、LLMOにおいても「信頼できる引用元候補」として有利なスタートを切れるのです。

理由2：AIは「理解しやすいサイト」を好むから

AIがコンテンツを引用するためには、まずそのサイトを訪れ、内容を正しく読み取り、理解する必要があります。この「訪問→読み取り→理解」のプロセスをスムーズにするのが技術的SEOです。

サイトの表示速度が極端に遅かったり、サイト構造が複雑でクローラーが巡回しにくかったりすると、AIはコンテンツを正しく評価する前に離脱してしまいます。サイトの技術的な健全性を保つことは、AIにコンテンツを正しく理解してもらうための大前提と言えます。

理由3：ユーザーは「多様な方法」で情報を探すから

AI検索が普及しても、すべてのユーザーがAIだけを使うわけではありません。概要を素早く知りたい場合はAI、複数の選択肢をじっくり比較検討したい場合は従来の検索結果、というように、目的によってツールを使い分けるのが一般的です。

SEOをおろそかにすると、従来の検索結果からの流入機会を失うことになります。**SEOで検索エンジンからの入口を確保しつつ、LLMOでAIからの入口も確保する。**この両面作戦が、多様化するユーザー行動に対応し、機会損失を防ぐ上で不可欠です。

LLMOに直結する4つの実践的SEO施策

以上の理由から、LLMOの土台として特に重要なSEO施策は以下の4つです。

  1. E-E-A-Tの徹底:これはLLMOと完全に共通する最重要項目です。誰が書いたか分からない情報より、専門家が実体験に基づいて書いた情報の方が、人間にとってもAIにとっても信頼できます。Googleが提唱する「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツを作成する」という考え方に基づき、著者情報、運営者情報、参考文献などを明確にしましょう。（公式解説：Google 検索セントラル「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成」）
  2. 技術的SEOによるサイト基盤整備:AIのクローラーが快適に巡回できるサイト環境を整えます。
    • Core Web Vitalsの改善: PageSpeed Insightsを使い、サイト表示速度を常に良好な状態に保ちます。（公式解説：web.dev「Core Web Vitals」）
    • XMLサイトマップの送信: Google Search ConsoleからXMLサイトマップを送信し、新しいコンテンツの存在を迅速にGoogleに伝えます。（公式解説：Google 検索セントラル「サイトマップについて」）
    • 内部リンクの最適化: 関連する記事同士をリンクで繋ぎ、サイトのテーマ性とAIの回遊性を高めます。
  3. 検索意図の深い理解:SEOの基本であるキーワードリサーチと検索意図の分析は、LLMOでもそのまま活かせます。ユーザーが検索窓に打ち込むキーワードや、AIに投げかける質問の裏には、必ず「知りたいこと（意図）」があります。この意図を深く理解し、それに対する完璧な答えを提供するコンテンツを作ることが、SEOとLLMO双方の成功に繋がります。
  4. 権威性の構築（被リンク・サイテーション）:外部の信頼できるサイトからリンクされたり（被リンク）、言及されたり（サイテーション）することは、あなたのサイトが社会的に認められている証拠です。これはGoogleの評価を高めるだけでなく、AIがサイトの権威性を判断する上でも重要なシグナルとなります。質の高いコンテンツを発信し、広報・PR活動とも連携しながら、外部からの評価を獲得していきましょう。

LLMOの戦略設計：2大目的別の施策ロードマップ

LLMOの2つの目的を達成するためには、それぞれ異なるアプローチが必要です。ここでは目的別に具体的なアクションプランを解説します。

目的1：自社コンテンツの引用・参照を最大化する施策

AIの回答文内で、あなたのサイトのコンテンツが「信頼できる情報源」として引用・参照されることを目指します。

カテゴリ具体的なアクション例
テクニカル基盤・構造化マークアップ（FAQ, Article等）を実装する ・ページの表示速度を改善する（Core Web Vitals） ・分かりやすいURL構造にする
コンテンツ構造・「〇〇とは？」のような定義型コンテンツを作成する ・ユーザーの疑問に答えるQ&A型コンテンツを作成する ・結論を最初に述べる「結論ファースト」の構成を徹底する ・比較表、リスト、手順解説などを積極的に活用する ・見出しタグ（H1, H2..）を論理的に構成する
E-E-A-T強化・著者や監修者のプロフィールを明記し、専門性を示す ・公的機関のデータや論文を引用し、出典を明記する ・コンテンツの最終更新日を明記し、情報の鮮度を示す

目的2：自社ブランド・サービス名の言及を最大化する施策

「おすすめの〇〇は？」といった質問に対して、AIがあなたのブランド名やサービス名を候補として挙げることを目指します。

カテゴリ具体的なアクション例
外部評価の構築・独自調査や新サービスに関するプレスリリースを配信する ・業界専門メディアへの寄稿や、取材を受ける ・関連する比較サイトやランキングサイトに情報を掲載してもらう
共起性の強化・オウンドメディア全体で、特定テーマとブランド名を一貫して関連付ける ・「[自社ブランド]は、〇〇という課題を解決します」のように、ブランドを主語にしたコンテンツを発信する
一次情報の発信・独自の市場調査レポートや業界白書を発行し、無償提供する ・顧客の導入成功事例を具体的に紹介する
UGCの活用・SNSでハッシュタグキャンペーンなどを実施し、ユーザーによる自然な言及を促す ・レビューサイトでの好意的な口コミを促進する

テクニカルLLMO：AIが読みやすいサイトの土台作り

良質なコンテンツも、AIが正しく読み取れなければ意味がありません。ここではあなたのサイトの技術的な基盤を整える方法を、サイト種別ごとに詳しく解説します。

全サイト共通で重要な基本施策

まず、サイトの種類に関わらず、全てのサイトで実施すべき基本事項です。

  • サイトの健全性：ページ表示速度とURL構造
    • ページ表示速度: 表示が遅いサイトは、AIが情報を収集しきる前に離脱してしまう可能性があります。「PageSpeed Insights」でサイト速度をチェックし、Core Web Vitalsを改善しましょう。
    • URL構造: example.com/llmo-strategy のように、URLだけで内容が推測できるシンプルで分かりやすい構造が、AIにとっても人間にとっても理想的です。
  • パンくずリストの実装サイトの階層構造をユーザーとAIに分かりやすく示す「パンくずリスト」を設置し、BreadcrumbListスキーマで構造化します。これにより、AIがサイト全体の構造と各ページの位置づけを正確に理解する手助けとなります。

サイト種別ごとのテクニカルLLMO実践例

次に、サイトの目的に合わせた特有の施策を見ていきましょう。 構造化データの詳細については、Google 検索セントラル「構造化データのマークアップの仕組み」も併せてご参照ください。

商品情報を正確に伝え、購買に繋がる質問にAIが答えられるようにすることが目標です。

  • 最重要施策：Productスキーマの徹底活用 商品ページにProductスキーマを実装し、AIに商品の詳細情報を伝えます。（公式解説：Google 検索セントラル「商品（Product）」）
    • 基本情報: name（商品名）、image（商品画像）、description（商品説明）、brand（ブランド名）は必須です。
    • 価格と在庫: offersプロパティで、price（価格）、priceCurrency（通貨）、availability（在庫状況）を明記します。これにより、「〇〇はいくら？」といった質問に対応できます。
    • レビューと評価: aggregateRating（平均評価点、評価数）やreview（個別のレビュー内容）を構造化します。「〇〇の評判は？」といった質問に引用されやすくなり、信頼性を高めます。
  • 商品比較コンテンツとItemListスキーマ 「AとBの比較」といったコンテンツを作成する際に、ItemListスキーマを使って複数の商品をリストとしてマークアップします。これにより、「〇〇と△△、どっちがおすすめ？」といった比較系の質問に、あなたのコンテンツが引用される可能性が高まります。

コーポレートサイトの場合

企業の信頼性、事業内容、最新動向を正確に伝え、問い合わせや採用に繋げることが目標です。

  • 最重要施策：OrganizationとPersonスキーマの活用 企業の信頼性の根幹となる情報を構造化します。
    • Organizationスキーマ: 企業名、ロゴ、住所、電話番号、公式サイトURLなどを正確にマークアップします。「〇〇株式会社について教えて」という基本的な質問に、正確な情報源としてAIに認識させます。（公式解説：Google 検索セントラル「組織（Organization）」）
    • Personスキーマ: 役員紹介ページなどで、各人物の氏名、役職、経歴などをマークアップし、企業の「顔」を見せることで信頼性を向上させます。
  • 各情報ページの最適化
    • 事業・サービスページ: Serviceスキーマを活用し、サービス内容や提供エリアをAIに伝えます。
    • ニュースリリース・IR情報: NewsArticleスキーマでプレスリリースやIR情報を構造化し、発表日やヘッドラインを正確に伝えます。企業の最新動向に関する質問に強くなります。
    • 採用情報: JobPostingスキーマを実装し、募集職種、給与、勤務地などをマークアップすることで、採用関連の質問にAIが答えやすくなります。

実装後は、Google のリッチリザルトテストで正しく設定できているか必ず確認しましょう。

llms.txtファイルとは？導入は必要か？

llms.txtは、LLMのクローラーに対し、サイト内のどの情報を学習データとして利用して良いか（または利用しないでほしいか）を指示するための、新しいファイル形式の提案です。これは検索エンジン向けのrobots.txtのLLM版と考えると分かりやすいでしょう。

この提案はllmstxt.orgで詳細が公開されており、WordPressの主要プラグインであるYoastなどがすでに対応機能をリリースするなど、業界の注目を集め始めています。

しかし、導入には注意が必要です。

2025年6月現在、Googleのジョン・ミューラー氏は「参考までに、現在llms.txtを使用しているAIシステムはありません」とコメントしています。つまり、主要な生成AIはまだこのファイルを参照していないのが現状です。

結論として、llms.txtの設置は現時点では必須ではありません。 しかし、将来的な標準化を見据えた「先行投資」として、あるいは特定のAIクローラーの挙動をコントロールしたい場合に、設置を検討するのは一つの手です。ただし、現時点であなたのサイトにすぐに効果が出るものではないことを理解しておくことが重要です。

コンテンツLLMO：AIに選ばれ、人にも響くコンテンツ作成術

技術的な土台の上に、AIに「引用したい」と思わせるコンテンツを載せていきましょう。

結論ファーストとPREP法で、伝わる構成を作る

  • 結論ファースト: 文章やセクションの冒頭で最も重要な結論を述べ、その後に理由や詳細を続けます。AIも人間も、要点を素早く把握できます。
  • PREP法: Point（結論）→ Reason（理由）→ Example（具体例）→ Point（結論を再強調）の構成。説得力のある文章に仕上がります。

AIに好まれるフォーマットを徹底活用する

  • Q&A型: 1つの質問に対し、直接的で簡潔な回答を用意します。「〇〇について教えて」→「〇〇とは～です。」
  • 定義型: 「〇〇とは、～である。」のように、用語を明確に定義します。
  • リスト型: 箇条書きや番号付きリストで、ポイントや手順を整理します。
  • ハウツー（手順解説）型: 何かの手順をステップ・バイ・ステップで解説します。HowToスキーマと組み合わせることで、AIが手順を正確に理解しやすくなります。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を具体的に示す

AIが情報の信頼性を判断する上で、E-E-A-Tは極めて重要です。机上の空論ではなく、**「誰が」「何を根拠に」**語っているかを示しましょう。

  • Experience（経験）: 「実際に〇〇を使ってみたところ…」「このプロジェクトで直面した課題は…」など、実体験を具体的に記述します。
  • Expertise（専門性）: 著者プロフィール（経歴、資格、所属など）を詳細に記載し、専門家が監修している場合はその旨を明記します。
  • Authoritativeness（権威性）: 公的機関の統計データや学術論文などを引用し、必ず出典元へのリンクを設置します。
  • Trustworthiness（信頼性）: 運営者情報や問い合わせ先を明記し、記事の最終更新日を示すことで、情報の透明性と鮮度を担保します。

効果測定と改善：LLMOの成果を可視化する

LLMOは実行して終わりではありません。効果を測定し、改善サイクル（PDCA）を回すことが成功の鍵です。

LLMOの主要KPI（重要業績評価指標）

従来のSEO指標（検索順位など）に加え、以下の指標に注目します。

  • AIによる引用・言及回数: 主要な生成AIに質問し、自社コンテンツやブランドがどれだけ言及されるかを定期的に手動で確認します。
  • AI経由の参照トラフィック: Google Analytics 4 (GA4) などで、AIからの流入を測定します。
  • 指名検索数の変化: AIによる言及が増えた結果、ブランド名での検索がどれだけ増えたかを確認します。（Google Search Consoleで確認可能）
  • ブランドの評判（センチメント）: AIの回答やSNS上で、自社ブランドがどのように語られているか（肯定的か、否定的か）を定性的に評価します。

GA4でAI経由のトラフィックを確認する方法

  1. Google Analyticsにログインし「レポート」>「集客」>「トラフィック獲得」を開きます。
  2. レポート上部の「セッションのデフォルト チャネル グループ」の横にある鉛筆マークをクリックし、「セッションの参照元 / メディア」を選択します。
  3. 検索窓に chatgpt.com や perplexity.ai などを入力してフィルタリングすることで、各AIからの流入セッション数を確認できます。

これらのデータを基に、「どのコンテンツがAIに引用されやすいのか」「AIからの流入はコンバージョンに繋がっているのか」を分析し、次の施策に活かしましょう。

LLMO実践チェックリスト：あなたのサイトを自己診断

あなたのサイトがLLMOに対応できているか、以下のリストで診断してみましょう。

テクニカル基盤

  • [ ] SEOの基本施策（Core Web Vitals改善、XMLサイトマップ送信等）は実施されているか？
  • [ ] あなたのサイト種別（EC、コーポレート等）に適した構造化マークアップは実装されているか？
  • [ ] URLはシンプルで分かりやすい構造になっているか？

コンテンツ構造と表現

  • [ ] 記事は「結論ファースト」で書かれているか？
  • [ ] Q&A形式やリスト形式を効果的に使えているか？
  • [ ] 見出しタグ（H1, H2..）は論理的な階層構造になっているか？

E-E-A-Tの強化

  • [ ] 各記事に著者情報や監修者情報が明記されているか？
  • [ ] 引用した情報には、必ず出典元へのリンクを設置しているか？
  • [ ] 運営者情報や問い合わせ先は分かりやすく記載されているか？
  • [ ] 記事の最終更新日は明記されているか？

効果測定

  • [ ] 定期的にAIに質問し、自社の引用・言及状況を確認しているか？
  • [ ] GA4などでAI経由のトラフィックをモニタリングしているか？

まとめ：LLMOは新たな顧客接点を創るための事業戦略

LLMOは、単なるテクニックではありません。それは、AIという新しい情報仲介者に対して、あなたのビジネスが持つ価値と信頼性を誠実に伝え、新たな顧客接点を創出するための事業戦略そのものです。

SEOの土台の上に、AIに理解されやすい構造と、信頼に足るE-E-A-Tを備えたコンテンツを構築すること。そして、その効果を地道に測定し、改善し続けること。この継続的な取り組みが、AIが浸透した未来において、あなたのビジネスを力強く前進させる原動力となります。

この記事が、その第一歩となれば幸いです。

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