LLMOとは？SEOとの違いとAI時代に必要な対策を解説！
SEO担当Aさん最近、Webサイトのアクセスが減っているような気がする…
SEO担当BさんChatGPTやPerplexityが話題だけど、うちはどう対応すればいいの？
これまで時間をかけてSEO対策を続けてきたのに、思うような成果が出なくなると不安になりますよね。
今、インターネット検索の世界が大きく変わろうとしています。
Google検索で上位表示を狙う従来の「SEO対策」だけでは、十分とは言えない時代になりつつあります。
なぜなら、最近は検索エンジンではなく、AIチャットに質問する人が増えているからです。
つまり、「AIに「答え」として選ばれる対策＝LLMO」が、これからは欠かせません。
「IT用語は苦手で…」という方も大丈夫です。
専門用語はできるだけ使わず、LLMOの仕組みや今日からできる具体策まで、事例を交えながら丁寧にお伝えしていきます。
この記事を読み終わる頃には、AI時代のマーケティングで次に何をすべきか、きっと見えてくるでしょう。
LLMOとは何か？基本をわかりやすく解説
まず、LLMOという言葉の意味から見ていきましょう。
LLMOの定義：AIに「選ばれる」ための技術
LLMOは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。
簡単に言えば、「ChatGPTやGeminiなどのAIに、自社の情報を『信頼できる答え』として紹介してもらう工夫」のことです。
これまでのネット検索（GoogleやYahoo!）では、キーワードを入力すると関連するWebサイトの一覧がズラリと出てきました。
そこから自分で良さそうなページを選んでクリックする、という流れでした。
ところが生成AIの登場で、この行動が変わってきています。
ユーザーがAIに質問すると、AIがネット上の情報をまとめて「直接答えを返す」ようになりました。
SEOとLLMOの違いをもっと身近にイメージしてみましょう。
●SEO（検索エンジン最適化）＝「図書館の検索機」
図書館や書店で本を探すとき、検索機にキーワードを打ち込むと関連する本のリストが出てきます。そこから面白そうな本を自分で選んで棚に取りに行く。SEOは、このリストの目立つ場所に本を置いてもらう技術です。
●LLMO（大規模言語モデル最適化）＝「ホテルのコンシェルジュ」
一方、ホテルのコンシェルジュ（AI）に「近くで一番美味しいイタリアンは？」って聞いたとします。コンシェルジュはリストを見せるのではなくて、「〇〇というお店が評判いいですよ。理由は〜」とピンポイントで答えてくれます。LLMOは、このコンシェルジュに「あそこが最高のお店だ」と覚えてもらう技術です。
代表増田つまり、これからは「自分で探す」時代から、「AIに提案される」時代になるってことですね。コンシェルジュ（AI）に信頼されないと、お客様の選択肢にすら入れない…これ、実はかなり大きな変化なんです！
LLMOとSEOの決定的な違い
SEO担当AさんSEO対策してたら、LLMOも大丈夫じゃないの？
確かに、質の高いコンテンツを作るという点では共通しています。
しかし、両者には次の違いがあります。
- SEOは「検索エンジン」に向けた施策
- LLMOは「AI」に向けた施策
以下の表でSEOとLLMOの違いを整理しました。
| 項目 | SEO（従来） | LLMO（これから） |
|---|---|---|
| 対象 | 検索エンジンのアルゴリズム（Googleなど） | 生成AIの学習モデル（ChatGPT、Perplexityなど） |
| ユーザー行動 | 検索してリンクをクリック | 質問して回答を読む |
| 目的 | 検索順位アップ・流入増加 | AI回答内での引用・ブランド認知 |
| 重視されるもの | キーワードの含有率、被リンク数、ドメインパワー | 専門性、信頼性、一次情報、構造化 |
| 対策の難易度 | テクニック確立済み | 発展途上・質が直結 |
SEOは、検索結果で上の方に表示され、クリックしてサイトに来てもらうことを目指しました。
一方、LLMOはAIが回答を生成する際に、「最も信頼できる情報源」として採用されることを目指します。
SEOが終わるわけではなく、これからは「検索経由の流入（SEO）」と「AI経由の参照・認知（LLMO）」のハイブリッド戦略が必要になります。
なぜ今、LLMOに取り組むべきなのか？
「まだAIなんて一部の人しか使ってないでしょ？」と思う人もいるでしょうが、それは危険な考えかもしれません。
今すぐLLMOを意識すべき理由が3つあります。
理由1：ゼロクリック検索の増加
Google検索にも「AI Overview（旧SGE）」という機能が導入され、検索結果の一番上にAIによる回答が表示されるようになりました。
ユーザーはわざわざサイトをクリックしなくても、そこで知りたい情報を得ることができます。
AIによる回答が広まると、サイトへの流入は減ると予想されています。
理由2：情報収集の手段がAIにシフトしている
特に20代〜30代やトレンドに敏感な層を中心に、情報収集の主役が「Googleでググる」ことから、ChatGPTやGeminiといったAIに直接問いかけるスタイルへと移り変わっています。
これからの時代、こうしたAIチャネルで自社が選ばれる工夫をしなければ、本来出会えていたはずの将来的な顧客接点を、みすみす逃してしまうことになりかねません。
理由3：先行者利益が大きい
SEOはすでにレッドオーシャン（競争が激しい状態）ですが、LLMOはまだ始まったばかり。
今から対策を始め、AIに「このジャンルの専門家はここだ」と学習させておくことで、競合他社に対して圧倒的な差をつけることができます。
初心者でもできる！LLMO対策5つの実践ステップ
では、具体的にどのような記事を書けば、AIに引用されやすくなるのでしょうか？
ここでは、明日から実践できる5つのポイントを解説します。
ステップ1：一次情報を発信する（専門家になる）
AIは膨大な情報を学習してますが、最も評価するのは「誰かのコピー」ではなくオリジナルの情報」です。
- 自社で実施したアンケート結果を公開する
- 社長や開発者の「生の声」「開発秘話」を書く
- 現場での失敗談・成功事例を具体的に書く
AIは「どこにでもある一般的な情報」より、「その会社しか知らない独自の事実」を引用したがります。
代表増田ここがポイント！AIはどこにでも転がっている情報には反応しません。それよりも、現場の失敗談といった「一次情報」こそが、今のAI時代には最も価値のある情報になります。
ステップ2：質問と回答（Q&A）形式を取り入れる
AIはユーザーの質問に答えを探してます。
そのため、「よくある質問」と「明確な回答」のセットを用意しておくと、AIが情報を拾いやすくなります。
| 悪い例 | 良い例 |
|---|---|
| 長い文章の中に結論が埋もれている | 見出し：「〇〇の料金はいくらですか？」 本文：「〇〇の料金は月額5,000円です。理由は〜」 |
良い例のように、人間が見てもAIが見ても「問い」と「答え」がセットになってる構成を意識しましょう。
ステップ3：サイトの信頼性を高める（E-E-A-T）
Googleも推奨してる「E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）」は、LLMOでも重要です。
AIはデマ拡散を防ぐため、信頼できるソース（情報源）を優先的に引用するよう調整されています。
- 執筆者情報（プロフィール、経歴、資格）を明記する
- 運営会社情報（住所、電話番号）をきちんと記載する
- 公的機関や信頼できるデータ元へのリンクを貼る
「誰が言っているか」を明確にすることで、AIの信頼を勝ち取れます。
ステップ4：構造化データを実装する
「構造化データ」とは、Webページの情報をAIが理解しやすい言葉でタグ付けすることです。
たとえば「これは商品名」「これは価格」「これはレビューの星」みたいな情報を、HTMLコードに埋め込みます。
これでAIがあなたのサイトを誤解なく、正確に読み取れるようになります。
SEO担当Bさんじゃあ具体的にどんな「構造化データ」を設定すればいいの？
LLMOで特に効果が高いのは以下の4つです。
- 1.Organization（組織情報）
-
会社名、ロゴ、所在地、連絡先などを伝えます。AIが「実在する信頼できる組織だ」って認識する土台になります。会社名、ロゴ、所在地、連絡先などを伝えます。AIが「実在する信頼できる組織だ」って認識する土台になります。
- 2.Product（製品・サービス情報）
-
商品名、価格、在庫状況、そして「レビュー（評価）」を伝えます。AIが「おすすめの商品」として紹介する際の根拠になります。
- 3.FAQPage（よくある質問）
-
ページ内のQ&Aを構造化します。AIチャットの回答に、あなたのサイトの回答がそのまま引用されやすくなります。
- 4.Author（著者情報）
-
「誰がこの記事を書いたか」を伝えます。専門家の執筆であることをAIに証明して、情報の信憑性を高めます。
代表増田わかりやすく言えば、AIに正しく情報を読み取るための「名刺」を渡すようなもの。これが構造化データの役割です。
ステップ5：ブランドへの言及（サイテーション）を増やす
AIは、あなたのサイトの中身だけじゃなく「世の中でどう話題になってるか」も見ています。
SNSや他のブログ、ニュースサイトであなたの会社名や商品名が多く語られてると、AIは「このブランドは有名で重要だ」と判断します。
- プレスリリース配信でニュースに取り上げてもらう
- SNS発信を強化して、ユーザーに口コミ投稿してもらう
- 業界団体やパートナー企業のサイトに社名を載せてもらう
リンクが貼られてなくても、社名が登場するだけ（サイテーション）で効果があります。
LLMO対策のわかりやすい成功イメージ
LLMO対策をすると、AIの回答は具体的にどう変わるのでしょうか？
ある「地元の工務店」をモデルケースに、対策の有無でAIの「おすすめの仕方」がどう変化するかをシミュレーションしてみましょう。
ホームページには「安心と信頼の家づくり」っていうキャッチコピーと、きれいな家の写真だけが並んでいます。
●ユーザーの質問：「この地域で、断熱性能が高くてアフターフォローいい工務店は？」
●AIの回答：「大手ハウスメーカーのA社やB社が一般的です。（地元工務店の情報はないのでスルー）」
ホームページに以下の情報を追加します。
●独自データ：「この地域の気候に特化した、冬でも15度を下回らない断熱施工の実績データ」をグラフで公開。
●Q&A：「台風の時の修理対応は？」に対し「OB様限定で24時間以内に駆けつけます」と明記。
●著者情報：「一級建築士・施工歴30年の社長」の顔写真と経歴を掲載。
このように情報を整理することで、AIはあなたの会社を「信頼できる専門家」として認識し、自信を持ってユーザーに紹介できるようになります。
●ユーザーの質問：「この地域で、断熱性能が高くてアフターフォローいい工務店は？」
●AIの回答：「〇〇工務店がおすすめです。地域の気候に合わせた独自の断熱施工を行っており、実際のデータも公開しています。台風時は24時間以内対応を明言しており、地元での信頼性が高いようです。」
AIが事実に基づいた「おすすめの根拠」を提示できる状態を作っておく。
この準備一つで、AI時代の集客力には大きな差がつきます。これがLLMO対策のゴールです。
代表増田AIに「おすすめする根拠」をこちらから届けてあげるイメージですね。これができれば、AIは24時間365日、あなたの代わりに最高の営業をしてくれるようになりますよ！
LLMOに取り組む際の注意点
LLMOは魔法ではありません。取り組む際の注意点もあります。
1.即効性を求めない
SEOと同じで、今日対策して明日結果が出るものではありません。
AIが学習してデータベース更新するには時間がかかります。
地道に良質なコンテンツを発信し続けることが大事です。
2.SEOを捨てない
「これからAIだからSEO不要」は間違いです。
まだ多くの人がGoogle検索を使っていますし、AI自身もGoogle検索の上位記事を参考に回答を作ることがあります。
代表増田SEOとLLMOは「車の両輪」です。両方のバランスを取ることが重要です。
3.ハルシネーション（AIの誤情報）のリスク
AIは稀に、事実と違う情報を生成することがあります（これを「ハルシネーション」と呼びます）。
自社の情報が間違って伝えられてないか、定期的に主要なAIツール（ChatGPTなど）で自社名や商品名を検索してチェックすることをおすすめします。
公式サイトの情報は正しいのにAIが間違えてる場合、サイトの記述をもっとシンプルで誤解のない表現に修正する必要があります。
結論：AIに「選ばれる」準備を今すぐ始めよう
新しい検索対策の概念「LLMO」について解説してきました。ポイントをもう一度おさらいしましょう。
- LLMOは、AIに自社情報を「信頼できる答え」として選んでもらう技術
- SEOは「検索結果の表示」、LLMOは「AIからの推奨」を狙う
- 対策の鍵は「一次情報」「明確なQ&A」「信頼性（E-E-A-T）」
Webの世界は今、大きな転換点にあります。
「検索される」時代から「対話の中で提案される」時代へ。この変化を恐れる必要はありません。
むしろ真面目に良い商品・サービスを提供して、正確な情報を発信してる企業にとって、LLMOは大きな追い風になります。
まずは自社のサイトを見て「AIが読んだとき、自社の強みが伝わる文章になってるか？」を確認してみてください。
「なんとなく良い雰囲気」の抽象的な言葉ばかりになってませんか？
もし「もう少し具体的な情報が欲しいな」と感じる部分があれば、そこが伸びしろです。
数字や実績、Q&Aを追加して、AIが引用しやすい状態に整えていきましょう。
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