LLMOとは？SEO・GEO・AIOとの違いと対策方法まで徹底解説！

生成AIの急速な普及により、ユーザーの検索行動が大きく変化しています。

ChatGPT（チャットジーピーティー）やGemini（ジェミニ）などの対話型AIが日常的に使われるようになり、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しました。

「生成AIの普及で検索行動が変わり、従来のSEOだけで足りるのか不安を感じている」

「新規事業の立ち上げ期で、今の時代に合った最新の集客・コンテンツ戦略を知りたい」

「そもそもLLMO自体やSEOとの違いについて理解できていない」

このような課題から、最新のデジタルマーケティング手法であるLLMOに取り組むことが重要だと感じている方は多いのではないでしょうか。

そこで注目されているのが「LLMO」という新しい最適化手法です。

本記事では、LLMOの基本概念から具体的な対策方法まで解説します。

LLMOとは？AI時代の新しい検索戦略

デジタルマーケティングの世界では、生成AIの急速な普及により従来のSEO戦略だけでは十分な効果を得られない時代が到来しています。

この変化に対応するため、新たな最適化の手法として注目されているのがLLMOです。

LLMOの定義と背景

LLMO（Large Language Model Optimization：ラージ ランゲージ モデル オプティマイゼーション）とは、ChatGPT（チャットジーピーティー）やGemini（ジェミニ）などの大規模言語モデル（LLM）に対して、自社のコンテンツや情報を最適化する手法です。

従来のSEO（エス・イー・オー）が検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMO（エル・エル・エム・オー）はAIが生成する回答の中で自社の情報が適切に引用・参照されることを目指します。

この概念が生まれた背景には、ユーザーの情報収集に関する行動の変化があります。

従来の「検索→複数のサイト訪問→比較検討」から「AIに質問→即座に回答を取得」という効率的な情報収集が主流になりつつあります。

LLMOが重要な理由

生成AI（ジェネレーティブエーアイ）の普及により、ユーザーの情報収集方法が大きく変わってきています。

従来のSEO対策だけでは対応しきれない課題が生まれてきているのです。

ゼロクリック検索の普及

近年、検索結果ページで答えを得て実際のWebサイトにクリックしない「ゼロクリック検索」が急増しています。

生成AIの普及により、ユーザーはAIから直接回答を得られるため、キーワードによっては従来のWebサイト訪問という行動パターンが減少しています。

例えば、「確定申告の期限はいつ？」と質問した際、AIが「確定申告の期限は毎年3月15日です。ただし、土日祝日の場合は翌営業日まで延長されます」

と回答すれば、ユーザーはその情報で満足してしまい、わざわざ税理士事務所のブログや国税庁のサイトを訪問する必要がなくなります。

ユーザー行動の変化

生成AIの利用者は、複雑な質問を自然言語で投げかけ、包括的な回答を求める傾向があります。

短いキーワード検索から、より会話的で詳細なクエリへと変化しており、企業はこの新しい検索行動に対応したコンテンツ戦略が必要です。

LLMOの基本となるLLMの仕組み

大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の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生成能力を獲得したAIシステムです。

LLMは学習データを基に、ユーザーの質問に対して最も適切と判断される情報を統合・要約して回答します。

そのため、権威性の高いソース、構造化された情報、信頼性の高いコンテンツが優先的に参照される傾向があります。

LLMOは何が違う？SEO・AIO・GEOとの違いを徹底比較

LLMOが他の最適化手法とどう異なるのかを理解するため、従来のSEO（エス・イー・オー）をはじめ、AIO（エーアイオー）、GEO（ジーイーオー）との違いを具体的に比較してみましょう。

それぞれの特徴を把握することで、LLMO戦略の独自性と重要性が明確になります。

【表で比較】LLMOとSEO

項目	LLMO	SEO
最適化対象	大規模言語モデル（ChatGPT、Geminiなど）	検索エンジン（Google、Bingなど）
目標	AIの回答内での引用・参照	検索結果での上位表示
ユーザー接点	AI対話インターフェース	検索結果ページ（SERP）
コンテンツ要件	構造化・権威性・独自性重視	キーワード最適化・被リンク重視
効果測定	引用頻度・ブランド言及・LLM（AI）を参照元とする流入数	クリック数・順位・コンバージョン
即効性	中〜長期	中〜長期

SEOが検索エンジンのアルゴリズムを意識したWebサイト最適化であるのに対し、LLMOはAIモデルの学習・推論プロセスを意識した情報の最適化に焦点を当てています。

SEOの仕組みや基本をもっと知りたい方は、こちらをご覧ください。

関連記事：『SEO施策』とは？基本的な3つの施策とポイントを徹底解説！

【表で比較】LLMOとAIO

項目	LLMO	AIO
スコープ	大規模言語モデル全般	AI全般（画像認識、音声認識含む）
対象AI	テキスト生成AI中心	あらゆる種類のAI
最適化内容	テキストコンテンツ中心	マルチメディアコンテンツ
技術的複雑さ	中程度	高い
導入難易度	比較的容易	複雑

AIO（Artificial Intelligence Optimization：アーティフィシャル・インテリジェンス・オプティマイゼーション）は、より広義でAI全般に対する最適化を指しますが、LLMOは特に言語モデルに特化した実践的なアプローチを提供します。

【表で比較】LLMOとGEO

項目	LLMO	GEO
最適化対象	大規模言語モデル	生成AI検索エンジン
主要プラットフォーム	ChatGPT、Claude、Geminiなど	AI Overview、Bing Chatなど
アプローチ	コンテンツの権威性・構造化	>検索意図への最適化
対象ユーザー	AIツール直接利用者	検索エンジン経由のAI利用者
技術要件	構造化データ・E-E-A-T	従来SEO + AI対応

GEO（Generative Engine Optimization：ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーション）は検索エンジンに統合された生成AI機能への最適化ですが、LLMOはより包括的にAIエコシステム全体を対象としています。

LLMOの対策は主に「コンテンツ」と「技術」に関する対策に分けられます。

コンテンツの対策では、AIが理解・引用しやすい高品質なコンテンツ作成に焦点を当て、技術面での対策は、AIが情報を適切に認識できるようにサイト構造や必要なコードの技術実装を行います。

このように、従来のSEOの延長線上にありながら、AI特有の情報処理方法を考慮した新しいアプローチが求められます。

LLMOの対策方法を内容別に解説！

【コンテンツ編】

AIに理解されやすい文章構成

AIモデルは論理的で構造化された文章を好みます。

例えば、結論先行型の文章構成、明確な見出し階層、箇条書きや表を活用した情報整理が効果的です。

専門用語には適切な説明を付け、文脈を明確にすることで、AIがコンテンツの意図を正確に理解できます。

結論先行型の構成においては、特にPREP法（Point・Reason・Example・Point）を活用することで、論理的で構造化された文章構成を実現でき、AIの理解度向上に大きく寄与します。

明確な見出し階層を設定し、h1からh6タグを適切に使い分けることで、情報の重要度をAIに伝達可能です。

E-E-A-Tを意識した専門性・信頼性の高い構成

GoogleのE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、LLMOにおいても重要です。

実体験に基づく情報、専門家による監修、権威ある機関からの裏付け、信頼できるデータソースの明示が、AIによる引用確率を高めます。

特にYMYL（Your Money or Your Life）領域では、より厳格な専門性の担保が求められます。

YMYLとは、「お金や人生」に関わる重要な情報のことで、医療・健康、金融・投資、法律・税務、ニュース、政治、ショッピングなど、間違った情報が人々の生活に深刻な影響を与える可能性があるコンテンツ領域を指します。

これらの分野では、誤情報による被害を防ぐため、有資格者による監修、最新の法令・ガイドラインへの言及、信頼できる情報源の明示が必要です。

AIモデルもこの品質基準を重視するため、YMYL領域でのLLMO対策では信頼性の確保が特に重要となります。

独自性のある情報の発信

AIモデルは独自の調査データ、事例研究、専門家インタビュー、実践的なノウハウなどのオリジナル情報を高く評価します。

自社が蓄積してきた知見や実際の体験談は、競合他社では提供できない貴重な情報資産です。

過去に開催したウェビナーを文字起こしして記事化することも、独自コンテンツ創出の有効な手法の一つです。

セミナーでの質疑応答や参加者からの実践的な質問は、検索ユーザーのニーズを反映した価値ある情報として活用できます。

【技術編】

AIに正しく伝えるための構造化設計

構造化データ（schema.org）の実装は、AIがコンテンツの意味を正確に理解するために不可欠です。

記事、FAQ、商品情報、企業情報などの構造化マークアップを適切に設定することで、AIがコンテンツの属性や関係性を把握しやすくなります。

AIの理解を促すHTMLタグの最適化

セマンティックHTMLの使用は、AIの情報理解を大幅に向上させます。

セマンティックHTMLとは「見た目」ではなく、「この部分がどんな意味・役割を持っているのか」をHTMLタグで伝える書き方のことです。

見出しタグ（h1-h6）の適切な階層化、段落タグ（p）、リストタグ（ul、ol）、強調タグ（strong、em）などを正しく使用することで、コンテンツの構造と意味をAIに伝えられます。

サイトパフォーマンスの向上

ページの読み込み速度、モバイル最適化、Core Web Vitals（コア・ウェブ・バイタルズ）の改善は、AIクローラーによる効率的なコンテンツ収集に直結します。

PageSpeed Insights（ページスピード・インサイト）は、Googleが提供する無料のサイト速度測定ツールです。

このツールを活用することで、Core Web Vitalsの各指標を定期的にモニタリングし、改善点を特定できます。

特にモバイル環境でのパフォーマンス最適化は、AIクローラーの効率的な情報収集において重要な要素となります。

高速で安定したサイトは、AIによるインデックス化が促進され、結果として引用される機会が増加します。

llms.txtによる学習範囲の制御

llms.txtファイルは、AIモデルがサイトをクロールする際の指針を提供する新しい仕組みです。

学習させたいコンテンツと学習を避けたいコンテンツを明確に指定することで、適切な情報のみがAIの学習データとして活用されるよう制御できます。

エンティティ情報の整備・統一

企業名、ブランド名、人名、地名などのエンティティ情報を全サイトで統一し、構造化することで、AIがブランドを正確に認識できます。

例えば、企業名が「株式会社〇〇」「〇〇株式会社」「〇〇Corp.」「〇〇」などバラバラに表記されている場合、AIは同一エンティティとして正確に認識できません。

一方で、全サイトで「株式会社〇〇」に統一され、構造化データでも同じ表記が使用されている場合、AIはブランドを明確に識別し、関連情報を効率的に収集できます。

この統一性は、社名だけでなく、サービス名、人名、住所表記など、あらゆるエンティティに適用することで、ブランド認知度の向上と引用確率の増加につながります。

一貫したエンティティ管理が重要です。

サイテーション強化による外部評価の向上

権威あるメディアや専門サイトからの言及・引用（サイテーション）は、AIがコンテンツの信頼性を評価する重要な指標です。

また、他社による比較記事への掲載依頼も極めて有効な手法です。

「おすすめ〇選」や「徹底比較」などの形式で自社サービスが紹介されることで、第三者視点での客観的評価として価値が高まり、AIによる引用機会の増加が期待できます。

業界ポータルサイトや専門のレビューサイトへの積極的なアプローチにより、多角的なサイテーション対策を進めましょう。

LLMOを進める上での注意点

LLMO対策を成功させるためには、いくつかの重要な課題を理解しておく必要があります。

新しい最適化手法であるがゆえに、従来のSEOとは異なる困難が存在します。

効果測定が難関

測定方法が確立していない

LLMOの効果測定は従来のSEOと比較して複雑です。

AIの回答内での言及回数、ブランド認知度の変化、間接的なトラフィック増加など、多角的な指標を組み合わせる必要があります。

Ahrefs（エイチレフス）など一部の専門ツールでは、AIによる引用率の測定機能が提供され始めており、定量的な効果測定が可能になりつつあります。

ただし、既存の分析ツールでは捉えきれない成果も多く存在するため、複数の測定手法を組み合わせた包括的な評価体制の構築が重要です。

キャッチアップが難しい

AI技術が進歩する速度は極めて急速で、新しいモデルや機能が次々とリリースされています。

しかし、LLMO分野は比較的新しい領域であるため、具体的な成功事例が限られており、実際に取り組んでいる企業も少数です。

そのため、成功までの明確なプロセスやベストプラクティスが確立されておらず、多くの企業が手探り状態で対策を進めているのが現状です。

最新動向の継続的なキャッチアップと、試行錯誤を通じた独自手法の確立が成功の鍵となりますが、専門的な知識と豊富なリソースの確保が大きな課題となっています。

継続的な改善が必要

LLMOは一度の対策で完了するものではなく、AIモデルの進歩、アルゴリズムの変更、競合他社の動向などに応じて、継続的に改善していく必要があります。

効果が現れるまでに一定の時間がかかるため、中長期的な戦略として位置づけることが重要です。

LLMO対策はSEO対策に精通した支援会社への相談がおすすめ！

LLMO（エルエルエムオー）対策の複雑さや専門性の高さを考慮すると、自社だけで全てを進めることはとても困難です。

特にリソースが限られる企業にとって、専門会社との連携は成功への近道となります。

LLMOはSEOの延長線上にある

LLMO対策は、従来のSEOノウハウを基盤としつつ、AI特有の要素を加えた発展形です。

そのため、SEOで培った技術的な知見、コンテンツ作成スキル、アナリティクス分析能力などが、LLMOにおいても活用できます。

上記から、SEO対策を生業としているSEO対策支援会社はLLMO対策を担えるといえるでしょう。

最新技術の変化に対応するにはプロの伴走が必要

AI技術の急速な進歩に対応するためには、専門的な知識と豊富な経験が必要です。

新しいAIモデルの特性理解、最適な手法の開発、効果測定手法の確立など、高度な専門性が求められます。

SEO専門会社は、普段から複数の企業のSEO対策を同時に支援しているため、各クライアントの施策結果や最新の技術動向を日々収集・分析しています。

この知見の横展開により、一社では数年かかる学習を数週間で実現できる強みがあります。

専門会社との連携により、効率的で効果的なLLMO対策を実現することを推奨します。

まとめ

LLMO（Large Language Model Optimization）は、AI時代に不可欠な新しいマーケティング戦略です。

従来のSEOを基盤としながら、AIの特性を理解したコンテンツ制作と技術実装が求められます。

効果測定の難しさや継続的な改善の必要性など課題もありますが、専門会社との連携により効率的な対策が可能です。

生成AIの普及により変化するユーザー行動に対応するため、早期からのLLMO取り組みを推奨します。