【完全ガイド】LLMO（AIO）とは？AI時代の新たなWeb戦略
生成AIの進化によって、Web集客のあり方が大きく変わろうとしています。従来の検索順位を競うSEOに加えて、生成AIにコンテンツが引用されることを前提とした新たな最適化手法――それが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
本記事では、LLMOとは何か？ どう実践するか？ 成果はどう測るのか？――その全体像をまとめて解説します。
- LLMOの基本概念と重要性
- 従来のSEOとの違いと使い分け方
- 実践的なLLMO対策の進め方
- 効果測定の方法と注意点
- 今後のAI時代に向けた戦略
- Webマーケティング担当者
- SEO実務者
- コンテンツ制作者
- 経営者・マーケティング責任者
- AI時代のWeb戦略に興味がある方
LLMOとは
LLMO（Large Language Model Optimization）
LLMOとは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）による回答生成時に、自社のコンテンツが引用・参照されるようにWebサイトを最適化する手法です。 別名として、AIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれています。
大規模言語モデル（Large Language Model）は、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を理解・生成できるAIシステムです。代表例として以下があります。
- ChatGPT(OpenAI)
- Gemini(Google)
- Claude(Anthropic)
- Perplexity AI
なぜLLMOが注目されているのか
1. ユーザー行動の変化
従来の「検索→クリック→閲覧」から、「AIに質問→直接回答を得る」へとユーザー行動が変化しています。特に若年層を中心に、ChatGPTなどのAIを情報収集の第一選択肢とする傾向が強まっています。
2. 新たな集客チャネルの誕生
AIの回答に引用されることで、検索順位に依存しない新たな流入経路が生まれています。実際、検索順位が50位～60位のコンテンツでも、AIによって優先的に引用されるケースが報告されています。
3. 信頼できる情報源が選ばれる時代
AIは膨大な情報の中から回答を生成する際、信頼できる情報源を優先的に選ぶように設計されています。AIが引用する情報の選定基準は、GoogleのE-E-A-Tの考え方と類似した視点を持つ傾向があります。
Googleが「良質なコンテンツ」を判断する4つの基準です。
- Experience（経験）：実際に体験した内容か？
- Expertise（専門性）：その分野に詳しい人が書いているか？
- Authoritativeness（権威性）：業界で認められているか？
- Trustworthiness（信頼性）：正確で信頼できる情報か？
SEOとの違い
実は、LLMOの基本は通常のSEOと大きく変わりません。
良質なコンテンツを作る、ユーザーの疑問に答える、正確で最新の情報を提供する…これらの基本原則は、SEOでもLLMOでも共通です。
しかし、従来のSEOでは「検索順位を上げる→クリック数を増やす」という流れでしたが、LLMOでは検索順位に関係なく、AIに引用されることで新たな流入が生まれます。
Google AI Overviewなど、AIの検索結果表示は日々アップデートされています。昨日1番目に表示されていた情報が、今日は3番目になることも。これは、AIが常に学習し、より良い回答を提供しようとしているからです。
基本的な違い
| SEO（検索エンジン最適化） | LLMO（大規模言語モデル最適化） | |
|---|---|---|
| 対象 | 検索エンジン（Google、Bingなど） | 生成AI（ChatGPT、Gemini、Claudeなど） |
| 目的 | 検索結果での上位表示、流入数・CVの最大化 | AIの回答文への引用・参照、ブランド認知の向上 |
| 技術・施策 | キーワード設計、HTML構造、内部リンク、被リンク | 構造化データ、明示的記述、一次情報、信頼性証明 |
| 評価指標 | 検索順位、CTR、CV、滞在時間 | AI回答での引用回数、ブランド名言及、AI経由流入 |
| 流入経路 | 検索結果ページからのクリック | AIが回答文に引用し、必要に応じてリンク |
順位よりも「質」が重要
SEOでは「1位を取れば勝ち」という面がありましたが、LLMOでは違います。
- 検索10位のサイトがAIに最初に引用される
- 検索圏外なのにAIの回答に含まれる
- 逆に検索1位なのにAIには無視される
このようなケースが頻繁に起きています。
言葉の使い方がカギ
AIに取り上げられやすくするには、言語の使い方が重要です。
- 明確な定義：「○○とは△△です」
- 具体的な数字：「約50%の企業が導入」
- 箇条書きやリスト形式
- 質問形式：「なぜ○○なのか？」→「理由は3つあります」
- あいまいな表現：「たぶん」「かもしれない」
- 長すぎる文章
- 専門用語だらけ
- 結論がはっきりしない
LLMOを行うことのメリット
1. AI検索時代の「一等地」を獲得
生成AIがユーザーの質問に回答する際、自社情報が紹介されると高い視認性が期待できます。
特にリンク付きで表示される場合は、新たな接点となり得ますが、必ずしも全てのAI回答がクリック可能な形式とは限らず、視認・認知向上に寄与する程度と捉えるのが現実的です。
2. 先行者利益の獲得
2025年現在、LLMOに本格的に取り組んでいる企業はまだ少数です。今から始めることで、競合が少ないブルーオーシャン市場で優位なポジションを確保できます。
3. 新たな顧客接点の創出
AI経由の流入は、従来のSEO流入とは異なる新しい顧客層にリーチできる可能性があります。特に、AIネイティブな若年層への訴求に効果的です。
4. 専門性・独自性の価値向上
AIは一般的な情報は豊富に持っていますが、企業独自の一次情報や専門的知見は不足しています。これらの情報がAIに引用されやすくなることで、企業の専門性が広く認知されます。
5. 業務効率化への貢献
適切にLLMOを実施することで、カスタマーサポートの自動化や社内情報の活用効率化など、業務全体の生産性向上にもつながります。
LLMOに強いコンテンツとは？
- 1. 明確で簡潔なトピック設計
-
- 1ページにつき1つのテーマに絞っている
- ページの目的と対象読者を明確に設定している
- 情報の粒度（詳しさ）がページ内で統一されている
ポイント：迷わず読める設計にすることが大切です。
- 2. 論理的で階層的な構造
-
- H1→H2→H3と論理的な見出し構造になっている
- 箇条書きや表を使って情報を整理している
- パンくずリストや目次を用意してナビゲーションを整備している
ポイント：スキャンしやすく、構造が明快なページを目指しましょう。
- 3. 構造化データの実装
-
- JSON-LD形式で構造化データ（schema.org）を設定している
- コンテンツに合ったデータタイプ（例：Article, FAQ）を選んでいる
- 必須のプロパティ（著者、日付、見出しなど）を正しく記述している
ポイント：検索エンジンに伝わるように「技術的に整える」工程です。
- 4. 一次情報と信頼性の強調
-
- 自社の調査や独自データを含めている
- 専門家の意見や実体験など、信頼できる声を載せている
- 出典や参照元を明確に記載している
ポイント：「この情報は信用できる」と読者に思ってもらえる工夫が重要です。
- 5. 網羅性と関連性の確保
-
- 自社の調査や独自データを含めている
- 専門家の意見や実体験など、信頼できる声を載せている
- 出典や参照元を明確に記載している
ポイント：「深く」「つながりがある」コンテンツが好まれます。
- 6. Q&A・HowTo形式の活用
-
- よくある質問をFAQとして整理している
- 手順や方法はステップ形式で分かりやすく解説している
- ユーザーの課題→解決策の流れが明確な構成になっている
ポイント：「これで解決できた」と思わせる体験を提供しましょう。
LLMOの進め方（やり方）
ステップ1：現状分析と目標設定
現状把握
- AI引用状況の調査
- 主要AIに自社名やサービス名で質問
- 競合他社との比較分析
- 現在の引用率・言及率を記録
- コンテンツ監査
- 既存コンテンツの構造評価
- 構造化データの実装状況確認
- 一次情報・専門性の棚卸し
目標設定
- 短期目標（3ヶ月）：技術的基盤の整備
- 中期目標（6ヶ月）：AI引用率の向上
- 長期目標（1年）：AI経由流入の安定化
ステップ2：技術的基盤の整備
構造化データの実装
構造化データはAIに正しく理解されるための技術的な橋渡し。LLMO成功の鍵を握る要素です。
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジン（Google、Yahoo!、Bingなど）が正確に理解できるように、特定の形式で記述されたデータのことです。通常のHTMLだけでは、検索エンジンはページ内のテキストが「商品名」なのか「価格」なのかを判断しづらいですが、構造化データを使うことで「これは商品の名前」「これは価格」と明示的に伝えられます。
なぜLLMOで「構造化データ」が重要なのか？
AIは文章を読んで理解しますが、構造化データがあると確実に正しい情報を取得できます。これにより、AIの回答精度が上がり、情報が正確に引用される可能性が高まります。
実装手順
構造化データには様々な「タイプ」があります。 まずは、ページ内容に合ったタイプを決めましょう。代表的なものは以下です。
- Article：ブログ記事、ニュース記事
- FAQPage：よくある質問ページ
- Product：商品ページ
- LocalBusiness：店舗・企業情報
- HowTo：手順説明ページ
最新のタイプは、Google公式より確認できます。
https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/search-gallery?hl=ja
現在最も推奨されているのがJSON-LD形式です。HTMLの<head>か<body>内に追加します。
▼基本的な実装例（会社情報）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "株式会社○○",
"url": "https://example.com",
"logo": "https://example.com/logo.png",
"description": "私たちは△△サービスを提供する会社です",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "○○町1-2-3",
"addressLocality": "静岡市",
"addressRegion": "静岡県",
"postalCode": "420-0000",
"addressCountry": "JP"
},
"telephone": "+81-54-000-0000"
}
</script>▼基本的な実装例（会社情報）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "料金はいくらですか？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "基本プランは月額3,000円（税込）です。初月無料でお試しいただけます。"
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "解約はいつでもできますか？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "はい、いつでも解約可能です。解約手数料もかかりません。"
}
}]
}
</script>Googleの「リッチリザルトテスト」などの無料ツールにページのURLやコードを入れて、正しく認識されているか確認します。
SearchConsoleの「拡張」からも確認できます。
よくあるエラーと対処法
- 「必須プロパティがありません」→ 必要な項目を追加
- 「値の形式が正しくありません」→ 日付や価格の形式を修正
- 「閉じタグがありません」→ JSONの括弧を確認
実装のポイント
- まずは重要なページから：トップページ、商品ページ、FAQから始める
- 正確な情報を入れる：間違った情報はAIの誤回答につながる
- 定期的に更新：価格や営業時間など、変更があったら必ず更新
WordPressの場合は、Yoast SEOやAll in One SEOなどのプラグインを使用すれば、構造化データは自動的に生成されます。設定画面で基本情報を入力するだけで、特別なコーディングなしに対応が可能です。
llms.txtファイルの設置について
近年、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIは、Web上の情報を学習・参照しながらユーザーに回答を提供しています。
こうしたAIに自社サイトの情報を正確に引用してもらうには、「どのような情報が、どこにあるのか」をAIが理解しやすい形で示す必要があります。
その手段の一つとして提案されているのが「llms.txt（Large Language Models Sitemap）」です。
これは、AIクローラーに向けて「自社サイトのどの情報を、どのように読み取ってほしいか」を伝える案内図のような役割を果たすテキストファイルです。
【注意】llms.txtは標準仕様ではない
ただし、2025年6月時点において、このllms.txtはまだ実験的な仕様にすぎません。
Googleのジョン・ミューラー氏も、以下のようにコメントしています。
私の知る限り、LLMs.txtを使用していると公表しているAIサービスはない（サーバーログを見ると、AIサービスがそれをチェックすらしていないことがわかる）。
今のLLMs.txtはkeywordsメタタグのようなものだ。つまり、サイト所有者が自分のサイトの内容について主張していることにすぎない。
「サイトは本当に、LLMs.txtに書かれたとおりのものなのだろうか？」――確認すればわかることだ。であれば、最初からサイトを直接チェックすればいいのではないだろうか？
つまり、仮にAIがクロールしても、その内容を実際に活用しているとは限らず、AIシステムが参照する保証は現状ありません。
llms.txtは、生成AI時代における新たな構造化アプローチとして注目されていますが、まだ広く採用されているものではなく、効果も限定的です。
あくまでも「こんな取り組みもある」程度に捉え、現時点では様子を見ながら情報収集する姿勢でよいでしょう。
ステップ3：コンテンツ構造の最適化
1. ページ構成の見直し
質問に対する答えや定義を冒頭で簡潔に明示し、AIが引用しやすい構成にします。
❌ 悪い例： 「弊社は1985年に創業し、様々な変遷を経て…（長い前置き）… そして現在、会計ソフトを提供しています。」
⭕ 良い例： 「私たちは中小企業向け会計ソフト『○○会計』を提供しています。 月額3,000円で、初心者でも簡単に使えることが特徴です。」
段階的な詳細化
- 冒頭：一言で何をしている会社/サービスか
- 概要：主な特徴を3つ程度
- 詳細：より詳しい説明
- 補足：関連情報やFAQ
2. 信頼性を高める要素の追加
専門家の意見やデータ、出典を明示し、情報の正確性を高めます。
- ▼具体的な数字を入れる
-
「多くのお客様」→「1万社以上のお客様」
「長年の実績」→「創業35年の実績」
「高い満足度」→「満足度94.2%（2025年6月調査）」 - ▼専門家や資格の明記
-
執筆者のプロフィール
保有資格（税理士、中小企業診断士など）
監修者情報 - ▼更新日時を必ず表示
-
<p>最終更新日：2025年6月16日</p>
3. AIが理解しやすい文章構造
H1～H3など見出しで論理的な階層構造を作ります。
- ▼明確な見出し階層
-
H1: ページの主題
H2: 大項目
H3: 中項目
H4: 小項目（必要に応じて） - ▼リストの効果的な活用
-
- 低価格：業界最安値の月額3,000円
- 使いやすさ：初心者でも30分で使い始められる
- 充実サポート：電話・メール・チャットで365日対応
- ▼表形式でわかりやすく（例）
-
プラン 月額料金 対応人数 サポート ライト 3,000円 5名まで メールのみ スタンダード 5,000円 20名まで 電話・メール プレミアム 10,000円 無制限 全サポート
ステップ4：効果測定と改善
コンテンツは定期的に更新し、常に最新の情報を反映させることが重要です。
また、AIを活用して引用状況やアクセスデータを分析し、成果を客観的に測定。
その結果をもとに改善を繰り返すことで、効果的な運用が可能になります。
よくある質問と対処法
- 対策したのに効果が出ません
-
AIの学習には時間がかかります。最低3ヶ月は継続してください。
- どのAIを重視すべき？
-
まずはChatGPT、次にGoogle Gemini。利用者が多いものから優先。
- LLMOの効果測定ツールはある？
-
専用ツールは少ないですが、GA4とSearch Consoleで基本的な測定は可能です。
LLMOの効果測定の方法は？
LLMO（大規模言語モデル最適化）の効果測定は、従来のSEOのような明確な検索順位指標が存在しないため、複数の定量・定性的なKPIを組み合わせて可視化・評価する必要があります。現時点で主に推奨されている成果計測方法は以下の通りです。
主な計測指標と方法
| 指標 | 計測方法 |
|---|---|
| AI回答での自社情報の引用数・出現率 | 主要な生成AI（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど）に自社名やサービス名、関連キーワードで質問し、回答内で自社サイトやブランド名がどの程度引用・言及されているかを手動またはツールで記録。 |
| AI Overview表出率・引用率 | AhrefsやAWRなどのSEOツール、またはOtterlyなどAIO計測ツールを使い、AI Overviewに自社がどれだけ登場しているかをモニタリング。 |
| LLM経由の参照流入数 | Google Analytics 4（GA4）などのアクセス解析ツールで、AIチャネル（例：chat.openai.comなど）からの流入セッション数や割合を可視化。 |
| 指名検索数の変化 | Googleサーチコンソールやキーワードプランナーで、ブランド名やサービス名などの指名検索クエリの表示回数や検索ボリュームを定期的にチェック。 |
| AI回答との情報適合度 | AIの回答内容が自社の公式情報とどの程度一致しているかを確認し、誤認や誤引用がないかを評価。 |
| LLM回答内のリンク掲載順位 | 回答内で自社サイトのURLが何番目に掲載されているかを記録。 |
| コンバージョン数・率 | AI経由の参照トラフィックからの問い合わせや購入など、具体的な成果指標も追跡。 |
実践的な手順
- 主要AIを選定し、質問リストを作成
自社名やサービス名、関連キーワード、競合比較など複数パターンの質問を用意し、定期的にAIで検索・質問する。 - 引用・言及状況を記録・分析
回答全文や引用URL、ブランド名の登場有無、掲載順位などをスプレッドシート等で管理し、時系列で傾向を追う。 - アクセス解析ツールで流入・コンバージョンを可視化
GA4などでAIチャネルからの流入やコンバージョンをレポート化。 - 指名検索やSNSでの話題化も間接効果として観測
ブランド名検索の増加やSNSでの言及もLLMOの成果として捉える
具体的な確認方法などは以下の記事でも紹介しています！ぜひ一度確認してみてください。
【注目の最新情報！】Google AI ModeがSearch Consoleに本格導入
GoogleがAI搭載検索機能「AI Mode」のデータをSearch Consoleで正式にカウントし始めました。
これは、これまでの「AI Overviews」をさらに進化させた機能で、ユーザーの質問を複数の小さなテーマに分けて検索し、より詳しく・的確に答えてくれる仕組みです。
注目すべきは、このAI Modeによるクリック数や表示回数が、従来の検索結果と同じようにカウントされるようになったこと。
これまでは別枠で見えていたものが、今後は一緒に表示されるため、SEO担当者の間では「どの数字がどこから来たのか分かりづらい…」という声も出ています。
◆検索の「当たり前」が変わっていく
この変化が意味するのは、GoogleがAI検索を“標準の検索”として扱いはじめたということ。
いわゆる「青いリンクが10個並んだ検索結果」から、AIが直接答えを提示するスタイルが、いよいよ主流になってきたというわけです。
企業としても、これまでのように「キーワードで上位を狙えばOK」という単純な戦略では、対応しきれなくなるかもしれません。
AIが読み取りやすく、理解しやすいコンテンツを意識した設計――つまり「LLMO（Large Language Model Optimization）」の考え方が、ますます重要になりそうです。
情報検索のカタチが変わりつつある今、自社サイトがAIにどう扱われるのか、一度見直してみるタイミングかもしれません。
LLMO対策の注意点・陥りがちなミスは？
1. 検索順位とAIの優先度は一致しない
SEOで上位表示されていても、AIが必ずしもそのページを優先的に引用するとは限りません。AIが理解しやすい構造や信頼性、情報の網羅性などが重要視されます。
2. AIによる誤情報伝播リスク
AIは誤った情報や古い情報を引用してしまう可能性があります。専門家監修や定期的なレビュー、出典明示、ユーザーフィードバック受付など、人手によるチェック体制が不可欠です。
3. 過度な最適化で人間にとって読みにくくなる
AIに最適化しすぎて、見出しを細かく刻みすぎたり、キーワードを不自然に繰り返すことで、ユーザー体験が損なわれるケースがあります。最終的な読者は人間であることを忘れず、バランスを取ることが重要です。
4. 技術的対策だけに偏る
llms.txtの設置や構造化マークアップなど技術的な最適化は大切ですが、最も重要なのは「価値のあるオリジナルコンテンツ」を作ることです。技術だけでは成果は限定的です。
5. 定量的な効果測定が難しい
現時点ではLLMOの成果を明確に測定する指標やツールが少なく、費用対効果の判断や改善施策の立案が難しいのが現状です。将来的な投資と捉え、長期的な視点で取り組むことが求められます。
6. すぐに結果を求めすぎる
LLMO対策はSEO同様、効果が現れるまでに時間がかかります。短期間で成果が出ないからといって諦めず、継続的な改善とモニタリングが必要です。
7. AIモデルごとの特性を無視する
LLMやAIサービスごとに情報の扱い方や強みが異なります。自社の目的や戦略に合わせて、最適なAIサービスごとに対策をカスタマイズすることが重要です。
よくある失敗例
| 失敗例 | 背景 | 改善ポイント |
|---|---|---|
| キーワード設計不足 | 流行や関連ワードの検討不足 | AI推奨ワードの積極採用 |
| 構造化データの導入ミス | 仕様理解不足・誤記述 | 専門家レビュー・全体監査 |
| ユーザー意図への配慮不足 | 検索ニーズ分析不足 | 競合分析・共起語活用 |
まとめと今後の展望（AIの進化を見据えて）
これまでSEOが中心だったWeb施策に、LLMOという新たな視点が加わることで、集客や認知の戦略はより多様化しています。特に、生成AIの普及により「検索結果に上位表示されるかどうか」だけでは測れない、ブランドの信頼性や情報の構造化が、より重要な意味を持つようになりました。
今後、AIモデルの精度向上と普及が進めば、LLMOの重要性はさらに高まるでしょう。OpenAIやGoogle、Anthropicといった主要な生成AI開発企業がWebデータの活用範囲を広げている今、自社コンテンツがその“回答データベース”の一部になることの価値は計り知れません。
たとえば、BingやGoogleのAI Overview機能が本格的に浸透したとき、検索行動のスタイルはますます「検索→閲覧」から「質問→要約」に移行します。つまり、ユーザーがサイトを訪問する前の段階で、AIによって企業の情報が選ばれる時代になるということです。
そのときに選ばれるのが、自社であるためには？ それを実現する施策が、まさにLLMOなのです。
とはいえ、LLMOは魔法のような特効薬ではありません。構造化データやllms.txtといった技術的な施策、信頼性の高いオリジナルコンテンツ、ユーザーにとってのわかりやすさ・使いやすさ――それらの積み重ねが、AIからの「信頼」を勝ち取る鍵となります。
SEOとの競合ではなく、補完関係を意識しながら、両軸でWeb戦略を設計していく。これが、今後のWebマーケティングにおける“標準的なアプローチ”となっていくでしょう。
AIと共存する時代の入り口に立った今こそ、未来を見据えたWeb最適化に、一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。
LLMOに強いコンテンツ、BuddieS×あなたの手で簡単に。
BuddieSでは、AIに正しく伝わる構造設計やキーワード設計をサポートする「LLMO対策機能」を搭載しています。
SEOはもちろん、ChatGPTなどの生成AIに引用されやすいコンテンツを、誰でも・短時間で作成可能です。
- キーワードから構成を自動提案
- LLMOに最適な見出し構造を自動生成
- 構造化データもノーコードで対応
＼ 「AI時代のコンテンツ設計」を、BuddieSで体験しませんか？ ／
この記事を書いた人
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