LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社サイトの情報を引用・認識してもらうために最適化する手法です。SEO対策が検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMO対策はAIを通じた情報伝達に特化しています。
近年、ユーザーは検索だけでなく生成AIを使って情報収集するケースが増加しています。自社の情報がAIの回答に反映されることが、集客や信頼構築に直結する時代となりました。
当記事では、LLMO対策の基本から具体的な実践方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。
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Web集客コンサルタント
川口凌
かわぐちりょう
SNS集客2年、SEO集客3年経験。 現在は、WINDOM株式会社で士業領域のSEO集客、そのほかさまざまなジャンルのSEOコンサルティングを担当。士業領域の集客なら川口にお任せ！結果が出るまで諦めずPDCAを回すがモットー
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に、自社サイトの情報を認識・引用してもらうための最適化手法です。従来のSEO対策がGoogleなどの検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIにフォーカスしています。
ユーザーが生成AIに質問した際の回答に、自社サイトの情報が引用されることを目指すのが特徴です。
信頼性の高いコンテンツ、構造化データ、独自の情報発信が重要となり、ブランド認知や間接的な流入拡大につながる新しいマーケティング施策として注目されています。検索体験の変化に対応するためにも、LLMO対策は今後ますます重要性を増していくでしょう。
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LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIのことです。代表例として、OpenAIのChatGPTやGoogleのGemini、Perplexityなどが挙げられます。
生成AIは、検索エンジンの代替として情報収集に利用される場面が増えており、SEOだけでは情報発信が不十分になるケースも出てきました。
LLMO対策とは、生成AIに自社情報を適切に伝えるための新たな戦略です。LLMの仕組みや情報収集の特性を理解することが、LLMO対策の第一歩となります。AIによる情報検索が当たり前になる今、LLMの基本的な知識を押さえることは極めて重要です。
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LLMOとSEOの主な違いは、以下のとおりです。
| 項目 | SEO（検索エンジン最適化） | LLMO（大規模言語モデル最適化） |
|---|---|---|
| 対象プラットフォーム | Google、Yahoo!などの検索エンジン | ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI |
| 目的 | 検索順位の上位表示、クリックの獲得 | AI回答内での自社情報の引用・認知拡大 |
| 最適化の基準 | 検索アルゴリズム（E-E-A-T、被リンクなど） | AIが理解しやすい構造・信頼性・明確性 |
| 効果測定の方法 | 流入数、検索順位、クリック率など | AI Overviewの表示、引用有無、指名検索数 |
| 重視すべきコンテンツ内容 | キーワード最適化、網羅性、内部リンク | 独自性、一次情報、構造化 |
LLMO対策とSEO対策は、対象と目的が大きく異なります。SEOはGoogleなどの検索エンジンでの上位表示とクリック数を狙う施策であり、検索結果ページを最適化することが主な目的です。
一方、LLMO対策はChatGPTやGeminiなどの生成AIに、自社情報を正しく認識・引用してもらうことがゴールです。SEO対策とLLMO対策は異なるアプローチですが、並行して取り組むことでAIと検索両方の導線を確保しやすくなります。
今後の集客戦略では、両者の違いを理解し、正しく使い分けることが重要です。
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LLMO対策の重要性は、ユーザーの情報収集行動が大きく変化している点にあります。近年では、Googleの検索上位に表示されても実際にクリックされないケースが増えているのが現状です。
生成AIは、質問の回答を要約し、出典を明示する傾向が強まっており、自社サイトが引用されれば大きなブランド露出と信頼獲得につながります。
LLMO対策を行えば、検索結果に表示されなくても、AIを通じてユーザーと接点を持つことが可能です。SEOだけではカバーしきれない情報接触の機会を広げる手段として、LLMO対策は今後さらに重要性を増していくでしょう。時代に即した情報戦略として、積極的な取り組みが求められます。
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LLMOで対策すべき代表的な生成AIは、以下の3つです。
生成AIは情報収集や検索の代替手段として急速に普及しており、ユーザーは検索エンジンを使わずに直接回答を得る傾向が高まっています。今後のデジタルマーケティングでは、生成AIとの相性を考慮したLLMO対策が、自社情報の露出と信頼構築において欠かせない要素となるでしょう。
ここでは、LLMOで対策すべき生成AIの特徴を解説します。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIが提供する大規模言語モデルであり、生成AIの代表格と言える存在です。有料プランでは、BingベースのWebブラウジング機能が搭載されており、インターネット上の情報を参照しながら回答を生成できます。
複数の情報源を組み合わせた自然な文章として提示されるのが特徴です。対話形式に優れており、ユーザーの質問意図に応じた柔軟な言い換えや要約を行えるのが大きな強みです。
Gemini
Geminiは、Googleが開発・提供する生成AIであり、Google検索との連携性が極めて高いのが特徴です。検索結果に統合される「AI Overview（AIによる要約）」を通じて、ユーザーの検索体験を効率化します。
Geminiは主にGoogle検索のインデックス情報をもとに回答を生成するため、従来のSEO評価基準とLLMOの連動性が強い点が注目されています。現在のところ、出典URLの表示は限定的であり、AI回答から直接アクセスが発生するとは限りませんが、検索画面での露出という面で非常に影響力のあるプラットフォームです。
Perplexity
Perplexityは、精度の高い情報収集能力を重視する姿勢が特徴の生成AIです。回答には必ず複数の出典URLが明示されており、どの情報がどの文に基づいているかが視覚的に分かるようになっています。
リアルタイムのWeb検索を前提にしており、比較的新しい情報にも柔軟に対応できるのが特徴です。また、質問への構造的な回答が得意で、箇条書きやリスト形式の返答を多用する傾向があります。LLMOの成果を可視化しやすい生成AIとして、多くのマーケターから注目を集めています。
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ここでは、LLMO対策のやり方を以下の2つのケースに分けて解説します。
LLMO対策を進めるには、さまざまな施策を講じる必要があります。最後まで読めば、生成AIに強いWebサイトの作り方が分かり、有益な情報発信につながるでしょう。
【テクニカル編】LLMO対策6選
テクニカル編のLLMO対策は、以下の6つです。
テクニカル面からのLLMO対策では、HTMLの構造化や高速表示、AI向けクロール制御など、Webサイトの設計そのものを見直すことが求められます。仕組みを整えれば、生成AIに正しく情報を伝達できるようになるでしょう。
テクニカル編のLLMO対策について、一つずつ解説します。
構造化データをマークアップする
構造化データのマークアップは、LLMO対策において有効な手段の一つです。検索エンジンや生成AIは、ページ内の情報を理解する際にHTML構造だけでは限界があるため、schema.orgなどの形式で意味づけされたマークアップが重要になります。
構造化データを用いれば、記事タイトル、著者情報、レビューなどの情報が伝達され、AIが文脈を正確に把握しやすくなるのが特徴です。
FAQやHow-toを取り入れると、AIが回答生成時に必要な要素を抽出しやすくなり、自社サイトが情報源として引用される可能性が高まります。構造化データのマークアップは、技術的対策として取り組むべきポイントです。
llms.txtを設置する
llms.txtは、生成AIに自社サイトのクロール可否を指定するための新しいテキストファイルです。robots.txtが検索エンジン向けの制御ファイルであるのに対し、llms.txtは生成AIがWeb情報を取得する際のガイドラインを示す役割を持ちます。
設置場所は通常のrobots.txtと同じくルートディレクトリで、クロールの許可・拒否やアクセス範囲の制限を記述します。AIによる情報収集が一般化する中、llms.txtは今後の情報発信において重要な役割を果たします。
HTML構造を最適化する
HTML構造の最適化は、LLMO対策においてAIによる情報理解を助ける基本施策の一つです。見出しタグを階層的に正しく設定し、段落やリスト、表などの要素を文脈に応じて使い分けることで、生成AIはコンテンツの主旨や要点を正確に捉えやすくなります。
また、冗長なコードやdivの乱用は情報解析の妨げとなるため、意味のあるセマンティックタグ（article、section、asideなど）の活用が重要です。
整ったHTML構造はSEO対策に有効ですが、AIにとっても重要な情報整理の手がかりとなります。情報の論理構造を明示することで、引用精度の向上にもつながるため、テクニカルな視点からの改善が欠かせません。
ページの読み込み速度を改善する
ページの読み込み速度を改善することは、ユーザー体験の向上だけでなく、LLMO対策にも重要です。生成AIはクロールや情報抽出の際にページの読み込み時間を考慮する可能性があり、表示の遅いサイトは処理対象から外されるリスクもあります。
画像の最適化、JavaScriptやCSSの軽量化、キャッシュの活用、不要なプラグインの削除など、技術的な施策によってパフォーマンスを高めることが必要です。
モバイル表示の最適化は今や必須であり、Core Web Vitalsの指標を参考に継続的な改善が推奨されます。高速なページはAIからの認識精度にも好影響を与えるため、テクニカル施策の中でも優先順位の高い対策となります。
関連性の高いサイトから被リンクを獲得する
関連性の高い外部サイトからの被リンクは、従来のSEO対策だけでなく、LLMO対策においても重要な評価要素です。生成AIは、信頼性や権威性のある情報源を優先的に引用する傾向があります。
他サイトからの言及やリンクが多いコンテンツは、情報の信憑性を裏づける指標として扱われやすくなります。
同じテーマ領域にあるメディアや専門性の高いサイトからの被リンクは、AIにとっても有益なコンテキストです。被リンク獲得には、独自データの公開、専門家とのコラボレーション、寄稿活動などが有効です。信頼ある被リンクは、AIとユーザーの両方にとって、価値ある情報源としてのポジションを確立するポイントとなります。
SNSで情報発信する（YouTube、X、Noteなど）
SNSを活用した情報発信は、LLMO対策として見落とされやすいですが、取り組むべきことの一つです。YouTubeやX、Noteなどのプラットフォームにおける活動は、生成AIが信頼性を判断する間接的な根拠として働く可能性があります。
自社サイトとSNSアカウントを連携しておくと、発信主体の一貫性が強化され、AIにとって情報の出どころが認識しやすくなります。
また、SNSで取り上げられた情報は、外部リンクや話題性を通じて自然な形でAIに学習されやすくなるのが特徴です。定期的かつ有益な発信を継続することが、LLMO対策の土台を築くポイントとなるでしょう。
【コンテンツ編】LLMO対策4選
コンテンツ編のLLMO対策は、以下の4つです。
生成AIに引用されやすいコンテンツを作るには、情報の中身だけでなく「伝え方」や「設計の工夫」が必要です。 コンテンツ編のLLMO対策について、一つずつ解説します。
AIに引用されやすい文章を意識する
生成AIに自社サイトを引用してもらうには、情報の要点が整理された文章構造を意識することが重要です。「結論→理由→具体例」の順に展開される文章は、AIが意味を把握しやすく、回答文に取り入れられる可能性が高まります。以下のように、簡潔で定義的な文を盛り込むと良いでしょう。
| 文章パターン | 対策例 |
|---|---|
| 定義文 | 「◯◯とは△△です」のように一文で言い切る表現は、生成AIが意味を把握しやすく、用語説明の引用に使われやすい。 良い例：LLMOとは、生成AI向けに情報を最適化する新しい施策です。 悪い例：たぶん〇〇な気がします。 |
| FAQ | ユーザーの疑問に答える形で書かれたQ&Aは、AIの対話構造と一致しやすく、検索意図に即した情報として選ばれやすくなります。 例：LLMO対策が注目されている理由は？→生成AIの利用増加により、情報発信の在り方が変わってきているためです。 |
| 箇条書き | ポイントを短く区切って並列で示す形式は、構造が明快なためAIが情報を抽出しやすく、概要や手順の提示によく利用されます。 例：AIに伝わりやすい文の条件は、次のとおりです。 ・短文で区切る ・抽象語を避ける ・情報に順序性を持たせる |
AIが認識・要約・回答しやすい書き方を意識することが、LLMO対策の成果につながります。文章の内容だけでなく、構造や文体にも配慮した設計が求められます。
一次情報や独自性のあるコンテンツを含める
一次情報や独自の見解を含むコンテンツは、生成AIからの引用対象として評価されやすくなるのが特徴です。一般的な情報だけを並べた記事では他サイトとの差別化ができず、AIにとっても優先度が下がってしまいます。
たとえば、自社で収集したアンケート結果、独自の分析グラフ、インタビュー内容、ユーザーの成功事例などは、信頼性とオリジナリティを兼ね備えた情報源です。
また、特定の業界や地域に特化したノウハウもAIにとっては価値あるデータと言えます。一次情報は専門性や信頼性の裏づけとなるため、E-E-A-Tを高める観点でもLLMO対策として重要な要素です。
E-E-A-Tを向上させる
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化は、SEO対策にとどまらず、LLMO対策にも直結する重要な施策です。生成AIは信頼できる情報源を回答に用いる傾向があります。
著者情報の明示、信頼性ある実績、運営者の透明性などは、AIによる参照判断の重要な指標です。また、他者から評価された実績（レビューや外部被リンク）も、AIにとって信頼性の補強材料となります。
LLMO対策を進めるうえでは、単なる情報提供ではなく、「誰が書いているか」までを設計する視点が大切です。
定期的に情報を最新化する
情報の鮮度は、生成AIにおける引用判断に関わります。PerplexityやChatGPTのように、Web上の最新情報をリアルタイムで取得する仕組みを持つAIでは、古い情報や更新されていない記事は対象外となる可能性があります。
LLMO対策として、記事の内容を定期的に見直し、事例の更新、統計データの刷新、リンク切れの修正などを継続的に行うことが必要です。
また、更新日を明記することで、検索エンジンや生成AIにとって情報の新しさが明示され、信頼性評価にもプラスとなります。変化の早い業界では、月単位の更新計画を立て、コンテンツの陳腐化を防ぐことがLLMO対策の基本です。
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LLMO対策における効果指標・測定方法は、以下の3つです。
LLMO対策はSEO対策とは異なり、成果が見えづらいという課題があります。そこで重要になるのが、AIによる引用や間接的な流入を可視化できるツールの活用です。
ここでは、LLMO対策の効果測定について解説します。
AI Overviewの表示を確認する
LLMO対策の最も視覚的かつ分かりやすい指標は、AI Overviewへの掲載状況です。Google検索で特定のキーワードを入力した際、検索結果上部に生成AIが自動生成した回答が表示されることがあります。自社サイトのURLが含まれているかを確認することで、引用の有無を把握できます。
比較記事や定義文、FAQ形式のコンテンツはAI回答に取り上げられやすく、対策の成果を評価する上で有効です。ブラウザや検索履歴によって表示内容が変わるため、シークレットモードや第三者の環境で定期的に確認することが推奨されます。
GA4（Google Analytics 4）の流入数を精査する
LLMO対策の成果を測定するには、GA4を使った分析が有効です。参照元としてChatGPTやGemini、Perplexityなどが記録されているかを確認することで、AI経由の流入状況を把握できます。以下は、探索レポートを用いて確認する手順です。
- GA4のメニューにある「探索」を選択し、「空白」をクリックする
- 「新しいセグメントを作成」をクリックする
- 「新しい条件を追加」から「セッションの参照元/メディア」を選択する
- フィルターに「chatgpt.com / referral」などを設定する（AIごとに変更可）
AI経由の流入はGA4でも確認可能であり、定期的なモニタリングが効果検証のポイントとなります。
指名検索数を確認する
LLMO対策によってブランド認知が高まると、ユーザーが企業名やサービス名を直接検索する「指名検索」が増加する傾向があります。指名検索の変化を測定することも、効果検証の一環としておすすめです。
Google Search Consoleでは、検索パフォーマンスレポートを活用すると、どのクエリで表示・クリックされたか確認でき、ブランド名を含むキーワードの件数や推移を把握できます。
生成AIで情報を得たユーザーが、その後詳細を調べようと指名検索を行うのは自然な流れであり、LLMO対策によって認知経路が広がっている証拠です。長期的なトレンドとして注視し、他の指標と合わせて分析しましょう。
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LLMO対策を行うメリットは、以下の3つです。
LLMO対策は、AIに情報を届ける新たな手段として注目されている手法です。正しく取り組むことで、ブランド認知や集客において多くの利点が得られます。
ここでは、LLMO対策のメリットを解説します。
ブランド認知が拡大する
LLMO対策を行う最大のメリットは、生成AI経由によるブランド認知の拡大です。ChatGPTやGeminiなどのAIに自社サイトが情報源として引用されることで、検索結果を介さずにユーザーの目に触れる機会が生まれます。
商品名やサービス名、業界知識などに関する情報が掲載されている場合、AIによってそのまま紹介されるケースも多くなります。
ユーザーは回答を通じて企業名やブランドを初めて知ることもあり、SEOでは届かなかった層への認知拡大が可能となります。検索上位を狙うだけでなく、AI経由で情報が届く仕組みを整えることが、次世代のブランド戦略につながるでしょう。
新規の流入ルートを獲得できる
LLMO対策を実施することで、検索エンジンに依存しない新たな流入ルートを確保できるようになります。生成AIは、ユーザーの質問に即座に要約された回答を提供することが可能です。自社情報が引用されれば、検索結果を経由しなくてもアクセスや興味を得る可能性が高まります。
ChatGPTやPerplexityを通じて得た情報をもとに、ユーザーが改めて自社名で検索する行動も考えられます。
SEOの競争が激化するなかで、LLMO対策は流入チャネルを分散させる有効な手段として注目されており、早期の取り組みが差を生むポイントになるでしょう。
他サイトとの差別化を図れる
LLMO対策はまだ広く普及しておらず、多くの企業がSEO対策中心の戦略にとどまっているのが現状です。だからこそ、今この段階でLLMO対策に着手することは、競合他社との差別化を実現する絶好のチャンスです。
生成AIが回答に使う情報は限られており、その中で早期に最適化されたサイトは、優先的に引用される可能性が高まります。
また、AIに強い情報構造や文章表現を導入することで、SEO対策だけでは得られない新しい評価軸を獲得できます。他社がまだ気づいていない段階で準備を進めておけば、将来的にAI経由での認知や流入において、優位なポジションを築けるでしょう。
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LLMO対策を行うデメリット・注意点は、以下の3つです。
LLMO対策には多くのメリットがありますが、実施前に理解しておくべき注意点も存在します。ここでは、LLMO対策のデメリットについて解説します。
成果が見えづらく、効果測定が難しい
LLMO対策は、検索順位やクリック数のように成果が可視化されにくい点が大きな課題です。生成AIがどの情報をどのように引用しているかはアルゴリズム上ブラックボックスな部分が多く、直接的な流入数や成約数に結びつきにくい場合もあります。
Google AnalyticsやSearch Consoleでは一部の間接的な指標を確認できますが、SEOのように数値で成功を判断しにくいです。
LLMO対策はあくまで中長期的な施策であり、評価軸を持たなければ、途中で手応えを失ってしまうリスクがあることに注意が必要です。
情報が正確に反映されるとは限らない
LLMO対策を行っても、自社サイトの情報が生成AIに正確に引用されるとは限らない点は大きな注意点です。生成AIは複数の情報源をもとに文章を構築するため、文脈の一部だけが切り取られたり、意図と異なる内容で要約されたりするケースもあります。
また、コンテンツの内容が古い場合、誤った情報が表示されてしまうことも考えられます。LLMO対策では、正確性と伝わりやすさの両立が必要です。常に情報の更新と表現の見直しを行う姿勢が求められます。
根気良く取り組む必要がある
LLMO対策は一度対策すればすぐに効果が出る施策ではなく、継続的な改善が求められる長期戦です。生成AIは日々アップデートされ、参照するデータの精度や仕組みも変化していきます。
一度引用されたからといって油断できず、コンテンツの鮮度や構造を常に最適化し続ける姿勢が必要になります。
また、AIにどのように認識されているかはブラックボックスな面が多く、短期的な指標だけでは成果を判断しづらいことも多々あります。手間を惜しまず、ユーザーにとって分かりやすく、AIにも理解されやすいコンテンツ作りを継続することが重要なポイントです。
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LLMO対策の勉強方法は、以下の2つです。
LLMO対策は新しい分野のため、何から始めれば良いのか迷うこともあるでしょう。ここでは、初心者に向けてLLMO対策の勉強方法を紹介します。
LLMO関連の本を読む
LLMO対策について体系的に理解するには、関連書籍を活用した学習がおすすめです。SEOや構造化データに関する基本知識を持っていない初心者でも、書籍であれば概念から実践まで段階的に学べるため、全体像をつかみやすくなります。
大規模言語モデル（LLM）の仕組みやAIの学習ロジックを扱った本は、LLMO対策の背景を理解するのに役立ちます。
また、紙の書籍に加えて電子書籍や要約サービスを活用すると、通勤中やスキマ時間でも効率的に学習を進めることが可能です。基礎知識を固めることで、応用的な対策にも自信を持って取り組めるようになります。
セミナー・ウェビナーに参加する
LLMO対策の最新情報や実務ノウハウを習得したい場合は、セミナーやウェビナーへの参加もおすすめです。専門家や実践者による講演では、検索エンジンとの違いや生成AIの動向、具体的な最適化事例などが紹介され、独学では得られない実践的な視点が得られます。
オンライン開催のウェビナーであれば、場所や時間にとらわれず参加でき、録画視聴が可能なものも多くあります。定期的に最新の知見に触れることで、LLMO対策の知識を常にアップデート可能です。
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LLMO対策に関するよくある質問は、以下の2つです。
最後に、LLMO対策に関連するよくある質問に回答します。
LLMO対策にかかる費用は？
LLMO対策にかかる費用は、取り組む内容と体制によって大きく異なります。自社でコンテンツを内製し、既存サイトを改善していく場合は、主に人件費と学習コストが中心です。
外部の専門家にコンサルティングを依頼する場合は、数十万円〜数百万円規模になることもあります。ChatGPTやGeminiなどの生成AIが注目されている今、先行して対策を行う企業は少なく、相場もまだ流動的です。
費用を抑えるには、社内でできる範囲からスタートし、必要に応じて外部支援を取り入れるのがおすすめです。長期的な視点で見れば、他社との差別化につながる重要な投資と言えるでしょう。
LLMO対策とAIO対策の違いは？
LLMO対策とAIO対策の主な違いは対象です。LLMOは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を対象とし、自社の情報が正確に引用・認識されるように最適化する施策です。
AIOは、生成AIを含む幅広いAI技術を業務やマーケティングに活用する取り組みであり、テキスト生成だけでなく、画像生成やチャットボットなども含まれます。どちらも現代のWebマーケティングにおいて重要ですが、役割が異なるため、目的に応じた使い分けが必要です。
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LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社サイトの情報を正確に引用・認識させるための最適化施策です。構造化データやコンテンツ設計の工夫を取り入れることで、AI経由での認知や流入が可能になります。
生成AIの特性を把握し、テクニカル・コンテンツ両面からの対策を実践することが重要です。今後の集客やブランド戦略において、LLMO対策は他社に先んじる大きなチャンスとなります。LLMO対策を行い、AI時代に対応した情報発信力を磨きましょう。
