ECサイトのLLMOとは？AIに選ばれるサイトを作る実践対策7選を解説

「ChatGPTにおすすめの〇〇を聞いたら、競合ばかり紹介された」——そんな経験をしたEC担当者が増えています。生成AIが消費者の購買行動に深く浸透した今、AIの回答に自社が登場しなければ、検討の土台にすら上がれない時代が到来しました。

この変化に対応する施策がLLMO（Large Language Model Optimization）です。SEOが検索結果の順位を競うものであるのに対し、LLMOはAIの回答で「推奨されるブランド」になることを目指します。本記事では、LLMOの基礎知識から、EC事業者が今日から実践できる7つの対策、効果測定の方法までを体系的に解説します。

ECサイトのLLMOとは？事業者が押さえるべき基礎知識

LLMOはEC事業者にとって今後避けて通れない重要な概念です。ここでは、LLMOの定義からSEOとの違い、AIが情報を選ぶメカニズムまで、基礎知識を解説します。

LLMOの定義とEC業界での重要性

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGemini、ClaudeといったLLM（大規模言語モデル）がユーザーの質問に回答する際、自社の情報が優先的に引用・推奨されるようにWebコンテンツを最適化する施策です。従来のSEOが「検索結果で上位表示されること」を目指していたのに対し、LLMOは「AIの回答の中で言及され、推奨されるブランドになること」を目指します。

EC業界においてLLMOが重要視される背景には、消費者の情報収集行動の変化があります。「おすすめのワイヤレスイヤホンを教えて」「敏感肌向けの化粧水でコスパが良いのは？」といった質問をAIに投げかけ、その回答をもとに購買を決定するユーザーが増えています。AIに自社商品が推奨されなければ、消費者の選択肢に入る機会そのものが失われてしまうのです。

※参考記事
LLMOとは何か？AI時代のSEOを勝ち抜く実践手順を徹底解説

SEOとLLMOの違いを理解する

SEOとLLMOは、どちらもWebマーケティングにおける最適化施策ですが、その目的と対象が根本的に異なります。以下の表で両者の違いを整理します。

項目	SEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン（Google、Bingなど）	生成AI（ChatGPT、Geminiなど）
目的	検索結果での上位表示	AIの回答での言及・推奨
成果指標	検索順位、クリック率、流入数	AI回答での引用数、言及頻度
ユーザー行動	検索結果からサイトをクリック	AIの回答内で情報を取得

SEOでは「クリックされること」が成果指標となりますが、LLMOではユーザーがサイトを訪問しなくても、AIの回答内でブランド名や商品が言及されることで認知や信頼を獲得できます。SEOが「検索結果のリスト」に対する最適化であるのに対し、LLMOは「AIの回答コンテンツ」に対する最適化といえます。

AIがECサイトを「選ぶ」仕組み

AIが特定のECサイトや商品を回答に含める際、どのような基準で情報を選んでいるのでしょうか。大規模言語モデルは主に2つのプロセスで情報を取得しています。

事前学習

AIが膨大なWebコンテンツを学習データとして取り込み、どのブランドがどのような特徴を持つか、どの商品がどのようなニーズに適しているかをパターンとして記憶するプロセスです。Web上で一貫した情報発信を行い、多くの信頼できるサイトで言及されているブランドほど、AIの「知識」として定着しやすくなります。

RAG（検索拡張生成）

AIが回答を生成する際にリアルタイムでWeb検索を行い、最新の情報を取得して回答に反映する仕組みです。この場合、検索結果で上位に表示されるコンテンツや、構造化データが適切に実装されているサイトが参照されやすくなります。つまり、SEO対策はLLMO対策の土台としても機能するのです。

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RAGとは？仕組みやメリット、活用法、作り方を分かりやすく解説

EC事業者にLLMO対策が必要な理由

ECサイト運営においてLLMO対策が急務となっている背景には、購買行動の変化、検索流入への影響、そして投資タイミングという3つの観点があります。

購買行動の変化とAI検索の普及

消費者の購買行動は、生成AIの普及によって大きく変化しています。ChatGPTのアクティブユーザー数は4億人を突破し、商品選びや比較検討の場面でAIに質問するユーザーが急増しています。「予算3万円でおすすめのロボット掃除機は？」「敏感肌でも使える日焼け止めを教えて」といった具体的な購買相談をAIに行い、その回答に基づいて購入先を決定するケースが増えているのです。

従来の購買行動では、ユーザーはまずGoogleで検索し、複数のECサイトを比較検討してから購入に至っていました。しかし現在では、AIがユーザーの条件を整理し、最適な商品やブランドを直接推奨するため、比較検討のプロセス自体がAIの回答内で完結してしまいます。AIに推奨されなかったECサイトは、ユーザーの検討対象に入る機会すら失ってしまう可能性があるのです。

AI Overviewsによる検索流入への影響

2024年8月に日本で正式導入されたGoogleのAI Overviews（AIによる概要）は、検索結果の最上部にAIが生成した要約を表示する機能です。この機能の影響は深刻で、以下の調査データがその実態を示しています。

指標	数値	出典
自然検索流入が減少したと回答した企業	約61.9%	キーマケLab（2025年）
AI Overviews表示時のCTR低下	最大61%	Seer Interactive
SEO施策のリソース見直しを始めた企業	約91%	キーマケLab（2025年）

ユーザーはAIの要約で情報を得られるため、従来のように検索結果のリンクをクリックしてサイトを訪問する必要がなくなりつつあります。これは「ゼロクリック検索」と呼ばれる現象で、SEOで上位表示を獲得していても、サイトへの流入につながりにくくなっています。一方で、AI Overviewsの引用元として表示されたサイトは、むしろCTRが向上するという報告もあり、AIに「選ばれる」ことの重要性が高まっています。

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AI Overviewとは？サイト流入を増やす5つの実践的SEO対策

先行者優位を確保できる今がチャンス

LLMOは比較的新しい概念であり、多くの企業がまだ本格的な対策に踏み出せていません。

この状況は、裏を返せば今から対策を始める企業にとって大きなチャンスです。競合他社がまだ動き出していない段階でLLMO対策に取り組めば、AIの学習データに自社情報を蓄積し、「この分野ならこのブランド」という認知をAIに形成させることができます。SEOで後発企業が先行企業を追い抜くのが難しいように、LLMOにおいても早期に対策を始めた企業が優位なポジションを築ける可能性が高いのです。

自社ECがAIにどう評価されているかを確認する方法

LLMO対策を始める前に、まず自社ECサイトや商品がAIにどのように認識されているかを把握することが重要です。現状を正確に把握することで、効果的な対策の方向性が見えてきます。

ChatGPTやGeminiで自社商品を聞いてみる

最も手軽な現状確認方法は、主要な生成AIに直接質問してみることです。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど複数のAIツールを使い、自社が扱う商品カテゴリに関する質問を投げかけてみましょう。

質問の仕方としては、「〇〇のおすすめブランドを教えて」「△△を買うならどのECサイトがいい？」「□□の選び方のポイントは？」といった、実際の消費者が行いそうな質問が有効です。この際、自社のブランド名や商品名が回答に含まれるかどうかを確認します。言及されない場合は、LLMO対策が急務であることを示しています。言及されている場合でも、どのような文脈で紹介されているか、ポジティブな評価かどうかを注意深く確認することが大切です。

競合と比較して言及されているかをチェックする

自社だけでなく、競合他社がAIにどのように言及されているかを調査することも重要です。同じ質問に対して、競合ブランドが優先的に推奨されているケースでは、AIの認識において競合に後れを取っている可能性があります。

調査の際は、質問内容を工夫してみましょう。「〇〇カテゴリで信頼できるECサイトは？」「△△の専門店でおすすめは？」など、さまざまな角度から質問することで、AIがどの観点で自社や競合を評価しているかが見えてきます。競合が言及される理由（価格、品揃え、レビュー数、専門性など）を分析することで、自社が強化すべきポイントが明確になります。

現状把握から対策の優先順位を決める

複数のAIツールでの調査結果をもとに、自社のLLMO対策における優先順位を決定します。調査で判明した課題を以下のパターンに分類し、それぞれに応じた対策を検討しましょう。

• AIにまったく認知されていない場合：Web上での情報発信の量と質を高めることを最優先とする
• 言及されるが競合より低評価の場合：AIが重視する信頼性や専門性の観点を強化する
• 特定の観点でのみ言及される場合：自社の強みをより多角的にアピールするコンテンツ戦略が必要

このように現状を正確に把握することで、限られたリソースを最も効果的な施策に集中させることができます。

ECサイトがLLMOでAIに選ばれるための条件

AIが特定のECサイトや商品を推奨するには、いくつかの条件を満たす必要があります。ここでは、AIの情報取得メカニズムと、選ばれるために必要な要素を詳しく解説します。

AIが重視する「RTB（選ばれる理由）」の設計

RTB（Reason To Buy：選ばれる理由）とは、消費者が特定の商品やブランドを選ぶ理由を指すマーケティング用語です。LLMOにおいては、このRTBをAIが理解しやすい形で設計し、明示することが極めて重要になります。

例えば、ユーザーが「手入れが簡単で、デザインがおしゃれな調理器具セットを2万円以内で探している」とAIに質問した場合、AIはこれらの条件（KBF：購買決定要因）を分解し、各条件を満たすRTBを持つブランドを探索します。「特殊コーティングで焦げ付きにくい」「デザイン賞を受賞」「公式サイトで19,800円」「レビュー平均4.8点」といった具体的なRTBが明記されているブランドが推奨されやすくなります。自社ECサイトでは、価格、品質、配送、サポート、専門性など、各観点でのRTBを明確に言語化し、AIが読み取れる形でページに記載することが必要です。

E-E-A-Tの観点からの信頼性構築

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、General Guidelines（検索品質評価ガイドライン）で定められているGoogleがコンテンツ品質を評価する際の指標であり、LLMOにおいても同様に重要視されます。生成AIは信頼できる情報源を優先的に引用する傾向があるため、E-E-A-Tを高めることがAIに選ばれる近道となります。

• Experience（経験）：購入者レビューや使用事例の掲載で高められる
• Expertise（専門性）：選び方ガイドや比較記事の充実で向上する
• Authoritativeness（権威性）：外部メディアでの掲載実績や専門家からの推薦で強化される
• Trustworthiness（信頼性）：運営会社情報の明示、セキュリティ対策、返品ポリシーの明確化で担保する

これら4つの要素を総合的に高めることで、AIにとって「引用しても安全な情報源」として認識されやすくなります。

ECサイト向けLLMO対策の実践7選

ここからは、EC事業者が今すぐ取り組める具体的なLLMO対策を7つ紹介します。以下の表で各施策の概要を把握した上で、自社の状況に応じて優先順位をつけながら実践してください。

施策	主な効果
構造化データの実装	AIが商品情報を正確に把握しやすくなる
UGCの戦略的活用	AIが信頼性を判断する材料となる
価格・配送・在庫情報の明確な記載	AIが推奨時の判断材料として参照する
第三者評価の獲得	AIの信頼度を大きく高める
特定領域での専門性確立	関連質問でAIから優先的に推奨される
FAQ・比較コンテンツの充実	AIが引用しやすい情報形式となる
Google Merchant Centerの最適化	AI検索結果への表示機会が増加する

構造化データ（スキーママークアップ）の実装

構造化データとは、Webページの情報を機械が理解しやすい形式でマークアップする技術です。ECサイトでは、Product（商品）、Offer（価格・在庫）、AggregateRating（評価）、Review（レビュー）、Organization（運営会社）などのスキーマを実装することで、AIが商品情報を正確に把握しやすくなります。JSON-LD形式での実装が推奨されており、商品名、価格、在庫状況、レビュー評価、ブランド名などを構造化することで、AIの回答に商品情報が引用される可能性が高まります。

UGC（顧客レビュー・口コミ）の戦略的活用

購入者のレビューや口コミは、AIが信頼性を判断する上で極めて重要な情報源です。レビュー投稿を促進するキャンペーンを実施し、具体的な使用感や写真付きのレビューを増やしましょう。集まったレビューは商品ページに掲載するだけでなく、オウンドメディアやSNSでも積極的に紹介することで、AIの学習データへの反映を促進できます。ネガティブなレビューに対しても誠実に対応し、その対応内容を公開することで、信頼性の向上につながります。

価格・配送・在庫情報の明確な記載

AIがECサイトを推奨する際、価格や配送条件は重要な判断材料となります。商品価格はもちろん、送料、ポイント還元率、セール情報などを明確に記載しましょう。「13時までのご注文で当日発送」「5,000円以上で送料無料」といった具体的な配送ポリシーも、全ページで統一して表示することが重要です。在庫状況もリアルタイムで更新し、AIが正確な情報を取得できる状態を維持してください。

第三者評価（サイテーション）の獲得

自社発信の情報だけでなく、外部からの客観的な評価はAIの信頼度を大きく高めます。業界メディアへの掲載、専門ブログでのレビュー、インフルエンサーによる紹介などを通じて、被リンクやブランド名での言及（サイテーション）を獲得しましょう。獲得した掲載実績は、自社サイトの「メディア掲載実績」ページにまとめて紹介し、AIが参照しやすい形で整理することが効果的です。

参考記事：Ahrefs(エイチレフス)被リンクチェック完全ガイド｜使い方と競合調査

特定領域での専門性確立

「オーガニックコスメ専門EC」「大型犬向けペット用品専門店」のように、特定の領域でNo.1の専門性を持つとAIに認識されることは、強力な差別化要因となります。その領域に関する徹底的な比較記事、選び方ガイド、専門家インタビュー、使用レポートなど、質の高いコンテンツを継続的に発信しましょう。「この分野ならまずこのサイト」というポジションを確立することで、関連する質問に対してAIから優先的に推奨されるようになります。

FAQ・比較コンテンツの充実

AIは「〇〇とは？」「〇〇の選び方」「〇〇のメリット・デメリット」といった質問形式の情報を引用しやすい傾向があります。商品カテゴリごとに充実したFAQページを作成し、よくある質問とその回答を明確に記載しましょう。また、商品比較コンテンツも効果的です。スペック、価格、特徴を比較表にまとめることで、AIが情報を整理しやすくなり、回答の引用元として選ばれやすくなります。

Google Merchant Centerの最適化

Googleは2025年以降、AI ModeやGeminiなどのAIサーフェスでのショッピング体験を強化しています。Google Merchant Centerに商品データを適切に登録・最適化することで、これらのAI検索結果に商品が表示される機会が増加します。商品タイトル、説明文、画像、価格、在庫情報を正確かつ詳細に登録し、定期的に更新することが重要です。また、「優良ショップバッジ」の取得を目指すことで、AI検索結果での優先表示やクリック率の向上が期待できます。

ECのLLMO対策でやりがちな失敗と回避策

LLMO対策に取り組む際、多くのEC事業者が陥りがちな失敗パターンがあります。ここでは代表的な3つの失敗と、その回避策を解説します。

SEOと同じ感覚で対策してしまう

最も多い失敗は、従来のSEO対策の延長線上でLLMOを捉えてしまうことです。SEOではキーワードの最適化や被リンク獲得が中心的な施策でしたが、LLMOではAIが「理解しやすく、引用しやすい」コンテンツ設計が求められます。キーワードを詰め込んだ文章や、SEO向けに構成された記事は、必ずしもAIに選ばれるわけではありません。

回避策としては、AIが回答を生成する際に「どのような情報が必要か」を逆算してコンテンツを設計することが重要です。具体的な数値、明確な定義、一問一答形式のFAQなど、AIが抽出しやすい情報構造を意識しましょう。

情報の一貫性が欠けている

自社サイト内で情報が統一されていなかったり、外部サイトとの間で矛盾した情報が存在したりすると、AIは信頼性が低いと判断し、引用を避ける傾向があります。例えば、商品ページとFAQページで異なる仕様が記載されている、プレスリリースと公式サイトで企業情報が異なるといったケースは、AIの評価を下げる原因となります。

回避策として、自社が発信する全ての情報を定期的に監査し、一貫性を保つ運用体制を構築しましょう。特に、会社概要、商品仕様、価格、配送条件などの基本情報は、全チャネルで統一することが必須です。

効果測定をせずに施策を続けてしまう

LLMO対策を始めたものの、効果測定をせずに漫然と施策を続けてしまうケースも少なくありません。AIの回答内容は定期的に変化するため、自社がどのように言及されているかを継続的にモニタリングしなければ、施策の効果を正確に把握できません。

回避策として、定期的に主要なAIツール（ChatGPT、Gemini、Perplexity等）で自社や競合に関する質問を行い、回答内容の変化を記録しましょう。また、Googleアナリティクスでリファラーを確認し、AI検索経由の流入を把握することも重要です。効果測定の結果に基づいて施策を改善するPDCAサイクルを回すことが、LLMO対策成功の鍵となります。

ECサイトのLLMO効果測定と改善方法

LLMO対策の効果を最大化するには、適切な効果測定と継続的な改善が欠かせません。ここでは、具体的な測定方法とツール、改善サイクルの回し方を解説します。

AI経由の流入を測定する方法

AI検索経由の流入を測定するには、Googleアナリティクス4（GA4）のリファラー分析が基本となります。GA4の「集客」レポートで参照元を確認し、「chat.openai.com」「gemini.google.com」「perplexity.ai」などAI関連ドメインからの流入を特定しましょう。

また、指名検索（ブランド名での検索）の推移も重要な指標です。AIで自社が推奨されるようになると、ブランド名での検索数が増加する傾向があります。Google Search Consoleで自社ブランド名を含むクエリの検索回数とクリック数をモニタリングし、LLMO対策の間接的な効果を測定しましょう。CV数の変化と合わせて確認することで、LLMO対策がビジネス成果に与える影響を把握できます。

GA4でのAI検索経由の流入を計測する方法は、下記の動画の後半で解説しております。

AIでの引用・言及状況を確認するツール

LLMO対策の効果測定に特化したツールも登場しています。代表的なツールと機能を以下に紹介します。

• Ahrefs Brand Radar：各LLMが引用したリンク数やブランドがAI回答内に表示された回数を計測できる
• Scrunch AI：複数のAIプラットフォームでのブランド言及数をリアルタイムで追跡できる
• Otterly.AI：特定のキーワードに対して自社ブランドが推奨される割合（シェア・オブ・ボイス）を追跡できる

ただし、現時点では日本語の検索結果に完全対応した効果測定ツールは限られています。海外ツールが中心となるため、自社の目的や規模に合わせて選定することが重要です。無料で始められる方法としては、定期的に主要AIツールで自社関連の質問を行い、回答内容をスプレッドシートなどに記録して推移を追跡するアプローチも有効です。

PDCAサイクルで継続改善する

LLMO対策は一度実施して終わりではなく、継続的な改善が必要です。以下のサイクルを月単位または四半期単位で回すことが理想的です。

• Plan（計画）：現状のAI言及状況と目標を設定する
• Do（実行）：構造化データの実装やコンテンツの拡充など具体的な施策を実施する
• Check（評価）：定期的にAIでの言及状況を確認し、施策の効果を測定する
• Action（改善）：測定結果を基に施策を調整し、効果の高い施策に注力する

AIの学習データ更新には時間がかかるため、短期的な成果を求めすぎず、中長期的な視点で取り組むことが成功の鍵となります。競合の動向もモニタリングしながら、自社のポジションを継続的に改善していきましょう。

まとめ：ECサイトのLLMO対策でAIに選ばれるサイトを実現しよう

LLMOは、生成AIの普及によって生まれた新しいマーケティング領域です。消費者の購買行動がAIへの質問を起点とするケースが増える中、EC事業者にとってAIに「選ばれる」状態を作ることは、今後の集客において欠かせない要素となります。本記事で解説した構造化データの実装、UGCの活用、専門性の確立、Google Merchant Centerの最適化などの施策は、いずれも今すぐ着手可能なものです。まずは主要なAIツールで自社がどのように認識されているかを確認し、優先度の高い施策から順番に取り組んでいきましょう。多くの競合がまだ本格的に動き出していない今こそ、先行者優位を獲得するチャンスです。

▼参考記事
・リスティング広告のEC・通販での活用法を解説！ショッピング広告やSEOとの違いも
・生成AIでEC活用の実践ガイド！効率的な導入方法と運用改善まで