LLMOとは何か？AI検索時代の対策方法やSEOとの違いを分かりやすく解説

2025年4月25日 2026年3月13日

谷田　朋貴

この記事でわかること

LLMOの意味とSEOとの違い、AIO・GEO・AEOとの関係性
AI検索が情報を集めて回答を生成する仕組みと、参照されやすいコンテンツの条件
LLMO対策でアクセスを伸ばす7つの実践手順と具体施策
LLMOの効果測定の方法とよくある失敗の回避策

監修者プロフィール

谷田朋貴

一橋大学卒業後、伊藤忠丸紅鉄鋼株式会社、Web専業広告代理店を経て、株式会社電通デジタルに入社。国内大手クライアントに対して、デジタル全体のマーケティング施策の戦略立案・実行に従事。また、生成AIを活用した自社業務の効率化にも取り組む。2023年12月、生成AIを活用した業務効率化支援を行う株式会社アドカルを創業。

「LLMO対策ってなに？」「AIでSEO対策って効果あるの？」「検索流入が減ってきたけど対策は？」——このような悩みを抱える方が増えています。ChatGPTやGeminiなどの生成AIの普及により、検索の仕組みは大きく変わりつつあります。Googleの「AI Overview」など、検索結果の表示方法も従来とは異なるものになってきました。本記事では、LLMOという新しい概念から具体的な対策手順まで、AI時代のSEO対策について徹底解説します。AIに対応したコンテンツ作りのポイントを押さえて、これからの検索流入を守り、さらに伸ばしていきましょう。

AI時代にSEO対策が必要な理由
LLMOとは？生成AI時代に重要な新しいWeb最適化
LLMOとSEOの違い
LLMO・AIO・GEO・AEOの違い
AI検索はどのように情報を集めて回答を作るのか
LLMOが必要な企業と期待できる効果
LLMO対策でアクセスを伸ばす7つの実践手順
LLMOで重要な具体施策をさらに深掘り
LLMOの実践事例｜アドカルが実際に行った施策と得られた示唆
生成AIでLLMO記事制作を進める際の注意点
LLMOの効果測定とチェック方法
LLMO対策でよくある失敗
LLMOに関するよくある質問
まとめ：これからのSEOはLLMOとあわせて考えることが重要

AI時代にSEO対策が必要な理由

生成AIの登場によって、ユーザーが情報を得る手段や行動パターンが大きく変化しています。ここでは、AI時代にSEO対策を見直すべき3つの理由を解説します。

AI検索の普及でユーザーの情報収集行動が変化している

これまでのWeb検索では、ユーザーがGoogleなどの検索エンジンにキーワードを入力し、表示された複数のリンクをクリックして情報を比較するのが一般的でした。しかし最近では、ChatGPTやPerplexity、GeminiといったAIサービスに直接質問し、要約された回答をその場で得るケースが増えています。特にBtoB領域の商材選定やサービス比較の場面では、複数サイトを回遊する手間を省いてAIに判断を委ねる利用者も出てきており、情報接点のあり方自体が変わりつつあるのです。

検索結果を見る前にAIの回答で満足するケースが増えている

Googleが導入した「AI Overviews」は、検索結果の上部にAIが生成した要約を表示する機能です。Ahrefs社が30万件のキーワードを対象に行った調査（2025年12月時点）では、AI Overviewsが表示されるキーワードにおいて検索1位ページのCTR（クリック率）がグローバルで約58%低下し、日本市場でも約37.8%低下したと報告されています。このように、ユーザーがサイトを訪問せずにAIの回答だけで満足する「ゼロクリック検索」の傾向は加速しており、従来の検索順位だけに頼った集客戦略にはリスクが生じています。

これからは「検索順位」だけでなく「AIに選ばれるか」も重要になる

こうした環境変化を踏まえると、企業がこれから取り組むべきは「Googleの検索結果で上位に表示されること」に加え、「AIの回答で自社が言及・参照されること」です。従来のSEO施策を土台としつつ、AIが参照しやすい情報の整備やブランドの認知形成を並行して進めることが、今後の安定した情報接点の確保につながります。検索順位とAIからの露出の両方を意識することが、AI時代のWebマーケティングの基本姿勢になるでしょう。

LLMOとは？生成AI時代に重要な新しいWeb最適化

AI時代の情報接点を確保するための考え方として注目されている「LLMO」について、その意味と基本的な概念を整理します。

LLMOの意味と基本概念

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTやGeminiなどのLLMが回答を生成する際に、自社のWebサイトや情報が参照・引用されやすい状態を作るための取り組みを指します。従来のSEOが検索エンジンの検索結果で上位表示されることを目指す施策であるのに対し、LLMOはAIの回答文の中で自社のサービスやブランドが言及されることをゴールとしています。なお「LLMO」という言葉自体は業界で便宜的に使われている造語であり、正式な技術用語として標準化されているわけではありません。

LLMOが注目されている背景

LLMOが関心を集めている最大の理由は、生成AIを使った情報収集が急速に普及しているためです。GoogleはAI Overviewsを導入し、検索結果の上部でAIによる要約を表示するようになりました。

▼検索欄上部にAIによる概要「AI Overviews」が表示

また、ChatGPTやPerplexityなどの対話型AIではユーザーが質問を投げると、複数のWebサイトを参照した上で回答が返される仕組みが整っています。こうした変化の中で、AIの回答に自社情報が含まれるかどうかが、企業の認知やリード獲得に影響を及ぼし始めているのです。

さらに2025年9月には、より複雑な質問に対してAIが回答し、追加質問までできる「Google 検索のAIモード」を日本語で提供開始しています。

▼AIモードの画面

LLMOの目的は「AIに理解され、参照されやすくすること」

LLMOの本質的な目的は、AIに対して自社の情報を正しく理解させ、ユーザーの質問に対する回答の中で引用・推奨されやすい状態を作ることです。具体的には、AIが情報を収集・学習する際に、自社コンテンツが「信頼できる情報源」として認識されるよう、コンテンツの品質やサイト構造、外部での言及状況を整備することが求められます。検索エンジン向けの最適化とは異なり、AIがどのように情報を取得・評価・統合して回答を生成するかという仕組みへの理解が前提となります。

LLMOは従来のSEOを置き換えるものではなく補完する考え方

LLMOは従来のSEOに代わる新しい施策というよりも、SEOを土台とした上で、AI時代ならではの視点を加える「補完的な考え方」です。AIが参照する情報の多くは、検索エンジンで上位表示されている高品質なコンテンツであることが複数の調査でも確認されています。つまり、SEOの基本であるユーザーに有益なコンテンツを作るという姿勢は変わらず、それに加えてAIにも伝わりやすい情報設計を意識するのがLLMOの位置づけです。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOはどちらもWebを通じて情報を届けるための施策ですが、最適化の対象や成果の捉え方には明確な違いがあります。

SEOは検索エンジンで上位表示を目指す施策

SEO（Search Engine Optimization）は、GoogleやBingなどの検索エンジンのランキングアルゴリズムに評価されることで、検索結果ページの上位にWebサイトを表示させるための施策です。キーワードの選定やコンテンツの品質向上、内部リンクの最適化、被リンクの獲得といった手法を通じて、オーガニック検索からの流入を増やすことが主な目標となります。成果指標としては検索順位やクリック率、セッション数、コンバージョン数などが用いられます。

LLMOは生成AIの回答候補として選ばれやすくする施策

LLMOは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答文の中で、自社の情報やブランドが引用・言及されることを目指す施策です。ユーザーがAIに質問した際、AIが複数のWebサイトから収集した情報をもとに回答を生成しますが、その過程で自社が「信頼できる情報源」として参照されるかどうかがポイントとなります。成果指標としては、AI回答内でのブランド言及数やAI経由の流入数、指名検索数の変化などが挙げられます。

SEOとLLMOは評価軸・成果指標・設計思想が異なる

SEOとLLMOの違いを項目ごとに比較すると、以下のように整理できます。

比較項目	SEO	LLMO
最適化の対象	Google・Bingなど検索エンジンのアルゴリズム	ChatGPT・Geminiなど生成AIの回答生成ロジック
目的	検索結果での上位表示とクリック獲得	AIの回答内で引用・言及されること
施策の単位	キーワード×ページ単位の最適化	トピック×ブランド単位の情報設計
主な成果指標	検索順位・CTR・セッション数・CV数	AI言及数・AI経由流入数・指名検索数
ユーザー接点	検索結果一覧からのクリック	AIの回答文内での紹介・引用リンク

このように、SEOはキーワード単位でページごとの最適化を行うのが中心ですが、LLMOでは特定のトピックに対して自社ブランドが結びつく状態をWeb全体で作る視点が求められます。成果の測り方も異なり、SEOは検索順位や流入数で把握しやすいのに対し、LLMOはAI回答の内容確認やブランドの言及頻度など、定性的な観測も必要です。

これからはSEOとLLMOを両立して進めることが重要

SEOとLLMOは対立する概念ではなく、相互に補い合う関係にあります。AIが参照する情報の多くは検索上位に表示されている高品質なページであるため、SEOで成果を上げることがLLMOにもプラスに作用します。一方で、SEOだけではAIの回答に自社が選ばれるとは限らないため、ブランド情報の整備やサイテーション（外部での言及）獲得など、LLMO固有の取り組みも必要です。両者を統合した戦略を設計し、段階的に実行していくことが、AI時代のWebマーケティングの鍵となるでしょう。

LLMO・AIO・GEO・AEOの違い

LLMOとGEOは、どちらも「生成AIに理解され、回答に引用・参照されやすくするための最適化」という点で大きく共通しています。
ただし、LLMOは日本で使われやすい表現、GEOは海外で使われやすい表現として扱われることが多く、厳密には文脈や定義に差が出る場合もあります。
LLMO・AIO・GEO・AEOの違いについて、実務上は「近い概念」として整理しつつ、違いが出やすいポイントもあわせて解説します。

AIOとは何か

AIO（AI Optimization）は「AI最適化」を意味し、AI全般に対する最適化の総称として使われる用語です。LLMだけでなく、検索エンジンのAI機能やレコメンドAI、社内チャットボットなども含む広い概念をカバーしています。日本では「AIO対策」という表現でLLMOと同義に使われるケースも多いですが、本来はLLMOやGEOなどを包含する上位概念として理解するのが適切です。なお、一部では「AI Overviews」の略称としてAIOが使われることもあるため、文脈に応じて意味を確認する必要があります。

▼参考記事
AIO（AI最適化）とは？SEOとの違いや基礎知識・実践方法まで完全解説

GEOとは何か

GEO（Generative Engine Optimization）は「生成エンジン最適化」の略で、生成AIが回答を作る際に自社情報が参照されるよう最適化する施策です。2023年にプリンストン大学などの研究グループが発表した論文で提唱された概念で、海外では最も広く使われている用語です。LLMOとほぼ同じ目的を持ちますが、GEOは検索エンジンに統合された生成AI（AI Overviewsなど）に焦点を当てる文脈で使われることが多い傾向にあります。Faber Company社はLLMOよりもGEOの方が表現として適切であるとの見解を示しています。

AEOとは何か

AEO（Answer Engine Optimization）は「回答エンジン最適化」の略で、ユーザーの質問に対して直接的な回答を返すエンジンへの最適化を指します。Googleの強調スニペット（アンサーボックス）やSiriなどの音声アシスタントへの対応を含む概念で、GEOやLLMOよりも先に使われていた用語です。FAQコンテンツの整備や質問形式に対する簡潔な回答の用意が、AEOの代表的な施策となります。

LLMOとの違いをわかりやすく整理するとどうなるか

これらの用語は発信者や文脈によってニュアンスが異なりますが、「AIを介した情報提供の最適化」という点では共通しています。各用語の違いを表で整理します。

用語	正式名称	対象範囲	特徴
AIO	AI Optimization	AI全般（検索AI・生成AI・レコメンドAIなど）	最も広い概念。他の用語を包含する上位カテゴリ
LLMO	Large Language Model Optimization	ChatGPT・Geminiなどの大規模言語モデル	LLMに特化。日本で広く普及している用語
GEO	Generative Engine Optimization	AI Overviewsなど生成AI搭載の検索エンジン	海外で主流。学術論文で提唱された用語
AEO	Answer Engine Optimization	強調スニペット・音声アシスタントなど回答エンジン	質問に直接回答するエンジンに特化

整理すると、AIOが最も広い概念であり、その中にLLMO・GEO・AEOがサブカテゴリとして存在するという関係です。実務上は、用語の違いに過度にこだわるよりも、AIとユーザーの双方にとって価値ある情報を提供するという本質を押さえた上で、自社に合った施策に集中することが大切です。

下記の記事も合わせてご覧ください。
LLMO・AIO・GEOの違いを図解で整理！結局同じなのか、SEOとの違いまで解説

AI検索はどのように情報を集めて回答を作るのか

LLMO対策を考える上で、生成AIがどのように情報を収集し回答を生成しているのかを知ることは欠かせません。ここではそのメカニズムを解説します。

生成AIは複数の情報源をもとに回答を生成する

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、大きく分けて2つの仕組みで回答を作ります。1つ目は「事前学習」で、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで獲得した知識をベースにしています。2つ目は「RAG（検索拡張生成）」と呼ばれる技術で、ユーザーの質問に応じてリアルタイムでWeb検索を行い、取得した情報を組み合わせて回答を生成する仕組みです。AI Overviewsも同様に、検索キーワードに関連する複数のWebページを参照し、内容を統合して要約を作成しています。

▼参考記事
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

AIが参照しやすい情報には共通点がある

AIが回答に引用する情報には一定の傾向があります。ChatGPTに引用されやすいコンテンツには以下のような共通点が見られます。

一次情報が豊富：独自調査や自社データを含んでいる
専門性が高い：特定領域の深い知見がある
構造化されている：見出しや表で情報が整理されている
信頼性が高い：出典や根拠が明示されている
最新情報が掲載されている：定期的に更新されている

また、AI Overviewsの引用元は検索上位20位以内に表示されているページが大半を占めるとされており、SEOで一定の評価を得ていることが、AIに参照される前提条件になっています。

曖昧な表現よりも明確で構造化された情報が好まれやすい

AIは回答を効率的にまとめるため、曖昧な表現よりも明確で端的な記述を優先的に拾う傾向があります。たとえば「多くの企業が導入しています」よりも「2025年時点で導入企業数は500社を突破しています」のような具体的な事実の方が引用されやすくなります。また、見出しの階層構造が整っていたり、箇条書きや表で情報が整理されていたりするページは、AIが内容を正確に理解しやすいため、参照先として選ばれやすいです。

一次情報・専門性・ブランド言及が重要になりやすい

AIの回答精度を支えているのは、情報の信頼性です。独自調査のデータや専門家の見解といった一次情報は、他のサイトからの二次的な引用よりも高く評価される傾向があります。また、Web上の複数のサイトで一貫して言及されているブランドは、AIがエンティティ（実体）として認識しやすく、関連するトピックの回答に登場しやすくなります。自社ブランドがどのようなトピックと結びつけられているかを意識して情報発信を行うことが、LLMOの効果を高める基盤となります。

LLMOが必要な企業と期待できる効果

LLMOはすべての企業に同じインパクトがあるわけではありません。ここでは特に効果が期待できる業種・領域と、得られるメリットを整理します。

比較検討されやすい商材を扱う企業に向いている

LLMOと相性が良いのは、ユーザーが複数の選択肢を比較検討して意思決定を行うタイプの商材です。たとえばBtoBのSaaSツールやコンサルティングサービス、高額な消費財などは、購入前に「おすすめの○○を教えて」とAIに質問されるケースが増えており、AIの回答に自社が含まれるかどうかが購買行動に直結しやすくなっています。

▼参考記事
BtoB企業のLLMO対策完全ガイド！AIに選ばれる5つの具体的施策と進め方

専門性が重視される医療・不動産・金融領域で重要性が高い

医療、不動産、金融、法務といった専門性の高い領域では、AIに正確で信頼性のある情報を認識させることの重要性が特に大きくなります。これらの分野では誤情報の影響が深刻であるため、AIは信頼性の高い情報源を優先的に参照する傾向があります。自社が専門家としての権威性を示す情報をWeb上に整備しておくことで、AIの回答に選ばれやすくなり、結果として業界内でのポジション強化につながります。

▼業界別の参考記事
・クリニック向けLLMO対策で集患力を高める5つの実践方法を解説
・歯科医院向けLLMO対策の完全ガイド！AI検索時代の新患獲得戦略
・整骨院・整体院のLLMO対策ガイド！AIに推薦されるための5つの実践施策
・不動産業界のLLMO対策とは？AIに選ばれるための5つの対策と始め方を解説
・金融業界のLLMO対策完全ガイド！AI検索で選ばれる6つの方法を解説
・士業のLLMO対策を徹底解説！AI時代に選ばれる事務所になる6つの実践施策

AIの回答内で自社が言及・参照されやすくなる

LLMO対策を適切に進めることで、ChatGPTやGeminiなどにユーザーが関連するトピックで質問した際に、自社のブランドやサービスが回答に含まれる確率が高まります。これは従来のSEOでいう「上位表示」に相当する効果であり、AIを介した新しい形の露出チャネルとなります。直接的なサイト流入が生まれなくても、ユーザーの記憶にブランドが刻まれることで、後の指名検索やコンバージョンにつながる可能性があります。

指名検索やサイト訪問のきっかけを増やせる

AIの回答で自社が紹介されることで、ユーザーが「この会社についてもっと詳しく知りたい」と感じ、その後にブランド名で直接検索（指名検索）するケースが生まれます。AIからの直接的なリンククリックだけでなく、間接的に指名検索の増加やサイト訪問のきっかけを作れる点がLLMOの大きなメリットです。特にまだ知名度が十分でない企業にとっては、認知拡大の新たな手段として有効でしょう。

SEO施策とも相乗効果を生みやすい

LLMOで取り組む施策の多くは、SEOにとってもプラスに働きます。コンテンツの品質向上、構造化データの整備、E-E-A-Tの強化、一次情報の公開などは、SEOとLLMOの両方で成果を出すための共通基盤です。つまり、LLMOに取り組むことは、結果的にSEOの強化にもつながりやすく、施策の投資対効果が高まります。両者を分断して考えるのではなく、一体的に推進していくのが効率的なアプローチです。

LLMO対策でアクセスを伸ばす7つの実践手順

LLMOに効果がある具体的な実践手順を7つ紹介します。優先度の高い施策から順に取り組むことで、着実に成果を積み上げることができます。

1. ユーザーの疑問に直接答えるコンテンツを作る

AIが引用しやすいコンテンツの基本は、ユーザーの疑問に対して明確な回答を示すことです。「○○とは何ですか？」という質問に対して、冒頭で簡潔に定義を述べ、その後に詳細を展開する構成が効果的です。読者とAIの双方にとって分かりやすいコンテンツを作るために、想定される質問をリストアップし、それぞれに対して直接的な回答を準備しましょう。営業現場で寄せられる質問や、お問い合わせフォームでよく受ける相談をコンテンツ化するのも有効なアプローチです。

2. 結論ファーストで要点が伝わる文章構成にする

AIは文章の冒頭に結論がある構成を好む傾向があります。見出しの直下で結論を述べ、その後に理由や具体例を展開する「結論→根拠→補足」の流れを意識しましょう。回りくどい前置きや曖昧な表現を減らし、一文を短く区切ることで、AIが内容を正確に把握しやすくなります。この構成はユーザーにとっても読みやすく、Webコンテンツとしての品質向上にもつながります。

3. FAQや比較表を活用して情報を整理する

FAQ形式のコンテンツは、AIが質問と回答の対応関係を理解しやすいため、引用されやすい形式の一つです。また、サービスや商品の比較表は、AIが情報を整理して回答に盛り込む際の素材としても使われやすくなります。FAQは実際にユーザーから寄せられた質問をもとに作成し、各回答の冒頭2〜3文で端的に答えを示す構成にすると効果的です。

4. 一次情報・実績・事例を明記して信頼性を高める

AIは情報の信頼性を重視するため、自社独自のデータや調査結果、導入事例などの一次情報を積極的に公開しましょう。「当社調べで導入企業の90%が効果を実感」のように具体的な数値とともに調査の出典元、実施時期、調査方法を明記することで、他サイトからの引用を生みやすくなり、結果としてAIの参照元として選ばれやすくなります。

5. エンティティ・サイテーションを意識してブランド情報を整える

AIは「この企業はどのようなサービスを提供しているか」「どの分野で専門性があるか」をWeb上の情報から判断します（エンティティ）。これを正しく認識してもらうために、社名やサービス名の表記を全プラットフォームで統一し、会社概要ページやAboutページに正確な情報を記載しましょう。また、外部メディアや業界サイトで自社が言及されるサイテーションの獲得も重要です。具体的な獲得手段としては、以下が挙げられます。

プレスリリース配信：新サービスや調査結果の発信で言及機会を作る
専門メディアへの寄稿：業界紙や専門サイトに記事を提供する
業界イベントでの登壇：カンファレンスやセミナーで知見を発表する
外部メディアへの取材協力：専門家としてコメントを提供する

下記の記事も合わせてご覧ください。
・エンティティとは？LLMOで欠かせない基礎知識と今すぐ始める4つの最適化戦略
・サイテーションとは？SEO・LLMO・MEOへの効果と実践的な獲得方法を徹底解説

6. 構造化データや見出し設計でAIが理解しやすい形にする

HTML上の見出しタグ（h1〜h3）を正しい階層構造で使用し、ページの論理構造をAIに伝えましょう。加えて、Schema.orgの構造化データ（Organization、FAQPage、Articleなど）をJSON-LD形式で実装することで、AIがコンテンツの意味をより正確に理解できるようになります。ただし構造化データの過度な実装は工数対効果が見合わない場合もあるため、まずは組織情報や著者情報、FAQ形式の記事など効果が見えやすい部分から着手するのがおすすめです。

構造化データについては下記の記事も合わせてご覧ください。
参考：Google 検索における構造化データのマークアップの概要
関連記事：【初心者向け】構造化データとは？メリットやSEO・LLMOへの効果と実装手順を解説

7. 関連記事同士を内部リンクでつなぎトピック全体の専門性を強める

1つのトピックに関連する複数の記事を内部リンクで結びつけることで、サイト全体としてのトピック網羅性と専門性をAIに示すことができます。これはSEOでいうトピッククラスター戦略と同じ考え方であり、LLMOにおいても有効です。中心となるピラーページと、関連するクラスターページを適切にリンクで接続し、AIがサイト内を巡回して情報を効率的に収集できる構造を作りましょう。

LLMOで重要な具体施策をさらに深掘り

前章で紹介した実践手順をさらに掘り下げ、LLMOに取り組む際によく議論されるポイントについて詳しく解説します。

llms.txtは必要か

「llms.txt」はAIに対して自社サイトの情報を提供するためのファイルとして一時期話題になりましたが、現時点では主要な生成AI（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）がこのファイルを正式に参照しているという確認は取れていません。GoogleやOpenAIなどはクローラー制御にはrobots.txtの利用を推奨しています。したがって、llms.txtの設置に工数をかけるよりも、robots.txtでAIクローラー（GPTBotやGoogle-Extendedなど）をブロックしていないか確認する方が優先度は高いです。過去の担当者やCMSの自動設定により意図せずクローラーを拒否しているケースもあるため、事前に確認しておきましょう。

▼参考記事
【検証動画あり】LLMS.txtとは？初心者向け作成方法と設置手順を解説

llms.txtを設置した結果については下記の動画で解説しております。

構造化データはどこまで重要か

構造化データはAIがサイトの情報を正確に理解するための手段として一定の効果が期待されますが、過度な期待は禁物です。Schema.org創設者のDan Brickley氏は「LLM最適化のために不要なマークアップを多用するのは避けるべき」と発言しており、構造化データの実装だけでAIに必ず引用されるわけではありません。まずはOrganization（組織情報）やPerson（著者情報）、FAQPageなど、効果が実感しやすい基本的な構造化データから実装し、投入工数に見合った成果が得られるか検証しながら範囲を広げるのが現実的です。

E-E-A-T強化はLLMOでも有効か

結論として、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化はLLMOにおいても非常に有効です。AIが情報源の信頼度を判断する際に、誰がその情報を発信しているか、その人物や組織にどの程度の専門性があるかが考慮されています。Googleが検索品質評価においてE-E-A-Tを重視していることは広く知られていますが、AIの回答生成においても同様の考え方が適用されると考えられます。SEOとLLMOの共通基盤として、E-E-A-Tの強化に継続的に取り組むことが推奨されます。

▼参考記事
E-E-A-Tとは？Googleが重視する4つの評価基準と具体的な強化方法を徹底解説

会社概要・著者情報・実績ページを整備すべき理由

AIは回答を生成する際に、情報の発信者が信頼に足る存在かどうかを複数の情報源から判断しています。AIに「信頼できるエンティティ」として認識されるために、以下の情報を整備しましょう。

会社概要ページ

社名・設立年・所在地：表記ゆれなく正確に記載する
代表者名・事業内容：AIが企業の実体を把握できるようにする
主要サービス・実績：専門領域との結びつきを明確にする

著者情報

氏名・プロフィール：記事執筆者の経歴を明記する
保有資格・専門分野：専門性の根拠を示す

また、導入事例や実績をまとめたページは一次情報としての価値が高く、AIの参照先として選ばれやすいです。これらの情報は一度整備すればサイト全体の評価底上げにつながるため、早めに着手することをおすすめします。

比較記事・FAQ記事・用語集記事が有効な理由

比較記事やFAQ記事、用語集記事は、AIが回答を生成する際に参照しやすいコンテンツ形式です。ユーザーが「○○と△△の違いは？」「○○とは？」とAIに質問するケースは非常に多く、これらの質問に対応した記事は引用元として選ばれやすくなります。比較記事では客観的なデータや第三者評価を交えること、FAQ記事では質問と回答のペアを明確に構造化すること、用語集記事では簡潔な定義を冒頭に置くことが、AI引用率を高めるポイントです。

LLMOの実践事例｜アドカルが実際に行った施策と得られた示唆

ここでは、株式会社アドカルが実際に取り組んだLLMO施策の内容と、AI検索上で確認できた変化、そこから得られた知見を紹介します。

実施した施策

アドカルでは、中小企業向けのLLMO対策サービスの認知拡大を目的に、以下の4つの施策を段階的に実施しました。

第三者言及の獲得：外部の比較記事・紹介記事にアドカルの掲載を依頼し、他社メディアからの言及を増やした
サービスページの情報整備：特徴、料金、実績、対応範囲など、比較記事に引用されやすい情報を明文化して掲載した
プレスリリースの発信：中小企業向けLLMO対策サービスについて、PRTIMESを通じてプレスリリースを配信した
自社での比較・解説記事の継続発信：LLMO対策会社の比較記事やエリア別記事を自社メディアで公開し、関連テーマでの一次発信を積み重ねた

いずれも特別な技術的対応ではなく、「AIが参照しうるWeb上の情報量と質を増やす」というLLMOの基本方針に沿った施策です。

▼プレスリリース例

▼自社でのコンテンツ例

AI検索上でどのような変化が見られたか

上記の施策を継続した結果、AI検索上で以下のような変化が確認できました。まず、Google検索で「LLMO対策おすすめ会社」と検索した際に、AI Overviewsの引用元としてアドカルの情報が表示されるようになりました。

また、Geminiに対して「中小企業向けのLLMO対策おすすめ会社を教えて」とプロンプトを入力した際にも、アドカルが推奨企業の一つとして回答に含まれることが確認されています。

これらの変化は、単に自社サイトのコンテンツを充実させただけでは得られにくい結果であり、外部からの言及やプレスリリースによるブランド認知の積み上げが、AIの回答に反映されたものと考えられます。

事例から分かったLLMOで重要なポイント

今回の取り組みを通じて得られた最大の示唆は、LLMOでは「自社サイトの最適化」だけでなく「Web全体で自社がどう語られているか」が決定的に重要であるという点です。AIは複数の情報源を横断して信頼性を判断するため、自社発信だけでなく、第三者からの言及が増えることで初めて「信頼できるエンティティ」として認識されやすくなります。

また、比較記事や解説記事を自社でも発信し続けることで、特定のトピック（この場合は「LLMO対策」）と自社ブランドの結びつきが強化され、AIが回答を生成する際の候補に上がりやすくなったと推察されます。大規模な広告投資がなくても、地道な情報整備と外部言及の獲得を組み合わせることで、中小企業でもAI検索上で存在感を発揮できることがこの事例から分かりました。

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生成AIでLLMO記事制作を進める際の注意点

生成AIをLLMO対策のコンテンツ制作に活用する企業が増えていますが、AI任せにしすぎると逆効果になるリスクもあります。ここでは押さえておくべきポイントを解説します。

AI任せの文章では独自性が不足しやすい

生成AIが出力する文章は、学習データに基づいた一般的な内容になりやすく、どの企業が書いても同じような記事が量産される可能性があります。AIの回答に引用されやすいのは「一次情報が豊富で専門性の高いコンテンツ」であるため、AI生成の一般論だけで構成された記事は、かえってLLMO的にも不利に働くことがあります。自社独自のデータや経験に基づいた情報を盛り込み、他社にはない視点を加えることが重要です。

ファクトチェックを行わないと誤情報のリスクが高まる

生成AIはハルシネーション（事実と異なる内容の生成）を起こす可能性があり、出力された文章をそのまま公開すると誤情報を拡散するリスクがあります。特に数値データや法規制、医療・金融など専門領域の情報は、必ず人間の手でファクトチェックを行う必要があります。誤情報を掲載したままにすると、ユーザーからの信頼を損なうだけでなく、AIからの評価にも悪影響を及ぼす可能性があるため注意が必要です。

生成AIは下書き補助として使い専門知見で仕上げることが重要

生成AIの最も効果的な活用方法は、下書きや構成案の作成、情報の整理といった補助的な役割に留め、最終的な仕上げは専門知識を持つ人間が行うことです。自社の現場経験に基づいた事例や、独自の見解・データを加えることで、AIにも読者にも評価されるオリジナリティの高いコンテンツになります。AIと人間の得意分野を組み合わせる「人間×AI」の制作スタイルが、品質と効率を両立する鍵です。

▼参考記事
生成AIでSEO対策は可能？記事順位を上げる独自ノウハウを公開

LLMOの効果測定とチェック方法

LLMOは成果が見えにくい施策と思われがちですが、現時点でも確認できる指標はあります。まずは自社の状況を可視化するところから始めましょう。以下に主な指標と計測方法をまとめます。

指標	主な計測方法	確認頻度の目安
AI回答での自社言及	主要LLMに質問し、結果をスプレッドシートに記録	月1〜2回
指名検索数の変化	サーチコンソール・キーワードプランナーで表示回数を確認	月次
AI経由の流入数	GA4でChatGPT・Perplexity等のリファラルを確認	月次
AI Overviews引用率	対象キーワードを検索し、引用の有無を記録	月次

AI検索上で自社や自社コンテンツが言及されているか確認する

最も基本的なチェック方法は、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの主要な生成AIに自社の事業領域に関する質問を投げかけ、回答の中で自社のブランドやサービスが言及されているかを確認することです。定期的に同じプロンプトで質問を行い、結果をスプレッドシートに記録することで、言及の有無やその変化を定点観測できます。AI回答は毎回同じ結果になるとは限らないため、複数回の確認が推奨されます。

指名検索や関連検索の増加を見る

AIの回答で自社を知ったユーザーは、その後にブランド名で直接検索する行動を取ることがあります。GoogleサーチコンソールやGoogleキーワードプランナーで指名検索クエリの表示回数やクリック数の推移を確認し、増加傾向が見られればLLMOの間接的な効果として捉えることができます。LLMでの言及が増えたタイミングと指名検索の増加が連動していれば、因果関係を推測する材料になるでしょう。

オーガニック流入やCV補助効果の変化を確認する

GA4（Googleアナリティクス4）では、ChatGPTやPerplexityなどからの参照流入をリファラルとして確認できます。現時点ではAI経由のトラフィックは全体に占める割合が小さいケースが多いものの、増加傾向を追跡しておくことは重要です。また、LLMOの効果は直接的なサイト流入だけでなく、認知向上を通じたコンバージョンへの間接貢献として現れることもあるため、問い合わせ時のアンケートで「当社を知ったきっかけ」を聞くことも有効な手段です。

重要キーワードごとに露出状況を定点観測する

自社にとって重要なキーワードでAI Overviewsが表示されるかどうかを定期的にチェックし、自社が引用されているかを記録しておきましょう。AhrefsなどのSEOツールではAI Overviewsの表出キーワードをフィルタリングできる機能が搭載されています。まずは事業に直結する主要キーワード10〜20個程度を選定し、月次で確認する運用から始めるのがおすすめです。完璧な効果測定を目指すよりも、現状を把握して改善サイクルを回すことが大切です。

今日からできる！週1で回せる最小運用の方法

なお、LLMOの効果測定は大がかりな仕組みを作らなくても、週1回×15分程度の最小運用で回すことが可能です。

具体的には、GA4でのLLM経由流入の確認、サーチコンソールでの指名検索の推移チェック、意思決定系クエリ10〜20本に対するChatGPT・GeminiでのAI引用率の手動確認、そして問い合わせフォームの「どこで知ったか」項目の集計を週次で行うだけでも、施策の改善サインをいち早くキャッチできます。特にAI引用率の手動チェックは施策の成果が最初に見える場所であり、変化に気づくための起点として優先的に取り組むとよいでしょう。

LLMO対策の効果測定の詳細やKPIの立て方については、下記の記事をご覧ください。

LLMOの効果測定とは？追うべき5つのKPI・GA4での計測方法・改善の進め方を解説

LLMO対策でよくある失敗

LLMOに取り組む企業が増える中で、効果が出にくいパターンも見えてきています。よくある失敗例を押さえて、同じ轍を踏まないようにしましょう。

SEOと切り離して考えてしまう

LLMOをSEOとは全く別の施策として捉え、独立した取り組みとして進めてしまうケースがあります。しかしAIが参照する情報の多くは検索上位に表示されている高品質なページであり、SEOの基盤がなければLLMOの効果も限定的になります。LLMOを進める際はSEOの延長線上に位置づけ、既存のコンテンツ資産やドメインの評価を活かす形で取り組むのが効率的です。

一次情報や実績がないまま一般論だけで構成してしまう

AIに選ばれるためには独自性が重要であるにもかかわらず、他サイトでも書かれているような一般論だけで記事を構成してしまうケースが見られます。このような記事はAIにとって「新たに引用する価値がない情報」と判断されやすく、回答に取り上げられにくくなります。自社の実績データ、独自の調査結果、現場のノウハウなど、他社には出せない情報を必ず盛り込むことが差別化の鍵です。

AI向けを意識しすぎて人間に読みにくい記事になる

AIに引用されることを意識しすぎるあまり、キーワードの過剰な詰め込みや不自然な文章構成になってしまうケースもあります。ユーザーにとって読みにくい記事は、結果的にSEOの評価も下がり、AIの参照元としても選ばれにくくなる悪循環に陥ります。LLMOの基本はあくまで「人間にとって分かりやすく、価値のある情報を提供すること」であり、AIフレンドリーな設計はその上に乗せるべきものです。

計測せずに施策だけ増やしてしまう

LLMO対策の施策を次々と実行するものの、効果を計測していないために何が成果につながっているか把握できないというケースも少なくありません。LLMOは成果が見えにくい施策だからこそ、AI回答での言及状況や指名検索の変化など、測定可能な指標を設定して定点観測する仕組みを作ることが不可欠です。施策と効果の因果関係を少しずつ検証しながら、優先度を見直していく運用が求められます。

LLMOに関するよくある質問

LLMOの導入を検討する際によく寄せられる疑問について、Q&A形式で回答します。

LLMOとSEOはどちらを優先すべきですか？

基本的にはSEOを優先し、その土台の上にLLMOの視点を加えるのがおすすめです。AIが参照する情報の多くは検索上位の高品質なコンテンツであるため、SEOで成果を出していることがLLMOの前提条件になります。SEO施策の延長線上で、AIに伝わりやすいコンテンツ設計やエンティティ情報の整備を並行して進めるのが最も効率的なアプローチです。

LLMO対策をすると検索順位も上がりますか？

LLMOで取り組むコンテンツの品質向上やE-E-A-Tの強化、構造化データの整備などは、SEOの評価にもプラスに作用する施策です。そのため、LLMO対策の結果として検索順位が改善するケースは十分にあり得ます。ただし、LLMOの成果は「AIの回答に自社が引用されること」であり、検索順位の向上を直接の目的とした施策ではない点は理解しておきましょう。

中小企業でもLLMO対策は必要ですか？

必要です。むしろ中小企業こそ、特定のニッチ領域で専門性を発揮できるため、LLMOとの相性が良い場合があります。AIは「この分野の専門家は誰か」をWeb上の情報から判断するため、大企業よりも専門性の高い情報を継続的に発信している中小企業がAIの回答で推奨されるケースもあります。まずは自社の強みが活きる領域で、集中的に情報発信とブランド整備を行うことから始めましょう。

LLMO対策はすぐに効果が出ますか？

LLMOはSEOと同様に中長期的な施策であり、短期間で劇的な成果が出るものではありません。AIの学習データは定期的に更新されますが、そのタイミングや反映速度はAIサービスごとに異なります。一方で、AI Overviewsへの対策は比較的早く結果が見える場合もあります。継続的にコンテンツの品質向上と情報整備を行い、定点観測しながら改善を重ねていく姿勢が重要です。

LLMO対策では何から始めればよいですか？

以下のステップで段階的に進めるのがおすすめです。

・現状確認：主要な生成AIに自社領域の質問を投げ、言及状況を把握する
・既存コンテンツの点検：結論ファーストの構成になっているか確認する
・情報整備：著者情報・会社概要・FAQなど、すぐ着手できる箇所を整える
・定点観測の開始：AI回答での言及と指名検索の変化を記録する仕組みを作る

新しいコンテンツを大量に作るよりも、まずは既存の資産を見直して磨き上げることが最も効率的なスタートです。

まとめ：これからのSEOはLLMOとあわせて考えることが重要

本記事では、生成AI時代における検索最適化の新たなアプローチを解説してきました。AI Overviewの登場やゼロクリック検索の増加によって検索環境が大きく変わる中、「検索順位を上げる」だけでなく「AIに引用される」ことも重要な目標になっています。

LLMO（大規模言語モデル最適化）という新概念は、従来のSEOとは異なる視点をもたらしますが、その根底にあるのは「質の高いコンテンツを作る」という変わらぬ原則です。FAQページの活用や構造化データの実装、エンティティを意識した記事設計など、AIに理解されやすいコンテンツ作りが求められています。

まずは自社サイトのAI経由流入状況を確認し、主要キーワードでAIに質問してみることから始めてみましょう。そして段階的に、llms.txtの設置や既存ページの構造最適化に取り組んでいくことをおすすめします。変化を恐れず、常に新しい知見を取り入れながら実験と改善を繰り返すことが、AI時代の検索戦略を成功させる鍵となるでしょう。