LLMマーケティングとは？LLMの仕組みから対策まで全て解説！

AI検索の利用者が爆発的に増加し、ChatGPT（チャットジーピーティー）やGemini（ジェミニ）、Claude（クロード）などの生成AIサービスが新たな情報収集手段として定着する中、企業のデジタルマーケティング戦略にも大きな変革が求められています。

検索行動の変化に対応し、競合との差別化を図るには、LLM（大言語モデル）を活用した新しいマーケティングアプローチが不可欠です。

「LLMマーケティングとは何かを知りたい」

「実際にどんな施策をすればいいのか、具体的に知りたい」

「なぜ今LLM対策が重要なのかを理解したい」

という疑問をお持ちの方も多いでしょう。

本記事では、LLMマーケティングの全体像から具体的な実践方法まで詳しく解説します。

LLMマーケティングとは？生成AI時代の新たなマーケティング手法

LLMマーケティングは単なる新技術の活用ではなく、マーケティングそのものの定義を根本から変える革命です。

この変化を先取りし、適切にLLMを活用することで、競合との圧倒的な差別化と成果の向上が実現できます。

LLMマーケティングの定義

LLMマーケティングとは、Large Language Model（ラージ・ランゲージ・モデル：大言語モデル）を活用したマーケティング手法の総称です。

ChatGPT（チャットジーピーティー）やClaude（クロード）、Gemini（ジェミニ）などの生成AIツールを使って、コンテンツ制作から顧客対応、データ分析まで幅広いマーケティング業務を効率化・高度化することを指します。

従来のデジタルマーケティングが「人間が作業を行い、ツールで補助する」スタイルだったのに対し、LLMマーケティングでは「AIが主体となって作業を行い、人間が戦略的な判断と最終調整を担う」という役割分担に変化しています。

SEOマーケティングとの比較

要素	従来のSEOマーケティング	LLMマーケティング
主な対象	Google検索エンジン	生成AI・LLM（大規模言語モデル）
コンテンツ制作	人間により主導かつ時間を要する	AI支援により大幅な効率化
ターゲティング	検索キーワードに基づく	ユーザーの意図・文脈の理解に基づく
成果測定	掲載順位・流入数<	引用率・意図した文脈での自社もしくは製品、サービスの言及
競合分析	検索結果（SERP）の分析が中心	AIの回答パターンや参照元を分析
更新頻度	月単位での調整	リアルタイムに最適化
専門性要求	SEOに関する知識	最適なプロンプト設計・AIの活用方法、LLMOに関する知識

従来のSEOが「検索エンジンに見つけてもらう」ことを目的としていたのに対し、LLMマーケティングは「AIに引用・推薦してもらう」ことを目的とします。

依然としてSEO対策で重要なコンテンツの質や情報の信頼性がLLMに引用してもらうためにより重要になっています。

LLMマーケティングのメリット/実現できること

LLMマーケティングが企業にもたらす具体的なメリットは多岐にわたります。

コンテンツ制作の劇的な効率化から顧客対応の高度化、データ分析の精度向上まで、従来のマーケティング手法では実現が困難だった成果を短期間で実現できます。

ここでは、LLMマーケティングを実施する主な6つの領域における具体的なメリットと実現可能な施策を詳しく解説します。

コンテンツマーケティング

SEO対策

LLMを活用することで、コンテンツ制作の生産性が劇的に向上します。

SEO対策を考慮した記事の構成案作成、見出し生成、導入文や結論部分の下書き作成を自動化できるため、従来かかっていた記事制作の時間を大幅に短縮可能です。

また、LLMを活用することで競合サイトの分析レポートを作成したり、メタディスクリプションの改善案を提示したりと、SEO施策に必要な作業を一通りカバーできます。

さらに、翻訳とローカライズ（現地の文化や言語特有の表現の調整）を同時に行うことができるため、多言語の対応や海外市場向けのSEO対策もスピーディに展開できます。

文章の品質面でも、AIが結論から始める構成や見出しの最適化を自動で反映するため、初稿の段階から高い完成度のSEO記事を作成できます。

SNS運用

LLMは、その効率性、分析能力、パーソナライゼーションによる最適化により、SNS運用のレベルを引き上げます。

具体的には、LLMはSNS上の膨大なデータをリアルタイムで分析し、市場トレンドや顧客の反応、競合の動向を迅速に把握することができます。

これにより、手作業による非効率性を解消し、従来は個人のスキルに依存していた戦略立案をデータに基づいたものへと変革し、成果につながるSNS戦略の策定や後逸的な運用を支援します。

また、各プラットフォームの特性に合わせたコンテンツの自動生成により、Twitter（ツイッター）、Instagram（インスタグラム）、Facebook（フェイスブック）、LinkedIn（リンクとリン）などの複数チャネルで同時に運用することが可能になります。

投稿文の作成、ハッシュタグの最適化、投稿タイミングの提案なども自動化できるため、SNS運用の工数を大幅に削減しながら成果を向上させることができます。

デジタル広告・運用型広告

広告運用において、LLMを活用することで広告文やクリエイティブ制作の効率化とターゲティング精度の向上を図ることができます。

例えば、リスティング広告などGoogleで配信する広告文を、商品の特徴やターゲット顧客の属性情報を入力するだけで、複数の広告文のパターンを自動で生成をできます。

効率的に広告文を制作できるのでA/Bテストも効率化され、テスト仮説の立案、検証指標の設定、結果分析までのスピードを上げられます。

これにより、広告運用のPDCAサイクルが高速化し、成果が出やすくなり、ROASを改善しやすくなります。

CRM・顧客対応

カスタマーサポートにおけるLLMの活用は、顧客対応における品質の標準化と24時間対応の実現をもたらします。

FAQの自動生成、問い合わせメールの感情分析・優先度判定、定型回答の自動作成により、サポート業務の効率化と顧客満足度の向上を同時に達成できます。

顧客セグメンテーションでは、購買履歴、行動データ、アンケート回答を総合的に分析し、従来では発見が困難な隠れた顧客のニーズや行動パターンの抽出が可能になります。

これにより、さらに精緻なペルソナ設計とターゲティング戦略の構築が可能になります。

データ分析・インサイト

LLMの強力な自然言語の処理能力により、非構造化データの分析が飛躍的に向上します。

例えば、SNSでの口コミの分析や、カスタマーレビューの感情分析、自由回答式のアンケートのテキストマイニングを自動化し、数値データだけでは見えない顧客の本音や潜在ニーズを見つけ出せます。

競合分析においても、競合他社のWebサイト、プレスリリース、SNSの発信内容をまとめて分析し、戦略的なヒントをLLMから自動で抽出することが可能です。

これによりマーケットインテリジェンスの精度と効率を大幅に改善できます。

運用の効率化

LLMを活用することでマーケティング業務全体のワークフローの自動化により、戦略的な思考により多くの時間を割けるようになります。

レポートの作成、会議資料の下書き作成、プロジェクト管理タスクの整理、スケジュール調整など、決まった作業をLLMが支援することで、マーケターはより創造的で戦略的な業務にフォーカスできます。

特に、複数チャネルでのキャンペーン管理において、各チャネルの特性に合わせたコンテンツの自動変換、配信スケジュールの改善案の提案、成果レポートの自動生成により、統合マーケティングがよりスムーズに実行できるようになります。

LLMマーケティングを進める際の注意点/課題

LLMを活用したマーケティングは大きな可能性を秘めていますが、LLMの導入にはいくつかの課題があります。

適切な準備と対策を講じることで、これらの課題を克服し、効果的な運用を実現できます。主な注意点を整理していきましょう。

ノウハウと知識・スキルが不足していると施策を進めにくい

LLMマーケティングの成功には、プロンプトエンジニアリング、AI倫理、データサイエンスの知識が不可欠です。

効果的なプロンプト設計ができなければ、期待する成果を得られず、かえって業務効率が低下するリスクがあります。

しかし、LLMを活用すればプロンプトをより具体的に改善してくれるので、方向性さえ提示できれば意図するアウトプットを出しやすくなってきています。

また、LLMの限界や特性を理解せずに活用すると、不正確な情報に基づいた戦略立案や、ブランドイメージを損なうコンテンツ制作につながる可能性があり注意が必要です。

社内体制やリソースに制約があると施策が停滞する

LLMマーケティングの導入には、技術環境の整備、人材育成、ガバナンス体制の構築が必要です。

既存の業務と並行して実施することが困難な場合、プロジェクトが中途半端な状態で停滞し、投資対効果を得られないという状況に陥りがちです。

特に、AIツールのライセンス費用、システム統合のコスト、社員研修の費用などの継続的な投資が必要であるため、長期的なコミットメントが重要となります。

また、LLMO対策では成果が出るまでに数か月の期間を要するため、途中で施策が止まると成果につながりにくくなる点も注意が必要です。

成果計測が困難かつガバナンスに関するリスクがある

LLMマーケティングは、従来のマーケティング指標では効果測定が困難です。

例えば、LLMO対策では、AIによる引用頻度や、ブランドが言及される際の文脈、情報の正確性など、新たなKPI設計が必要になります。

また、AIが生成するコンテンツの品質管理、法的リスクの評価、ブランドガイドライン遵守のチェック体制など、AIに対応した包括的な社内のガバナンス整備が不可欠です。

誤った情報や偏った情報が生成されるリスクがある

LLMは学習データに基づく確率的な文章の生成を行うため、ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）やバイアス（偏見を含む情報の生成）のリスクが常に存在します。

特に、事実確認が困難な専門分野（医療など）や、社会的に議論のある題材において、企業の信頼性を損なう情報が生成される可能性があります。

このため、社内でのファクトチェック（事実確認）や専門家による監修を徹底する必要があります。

著作権の侵害や法的トラブルのリスクがある

LLMが生成するコンテンツには、既存の著作物と類似する表現が含まれる可能性があり、著作権の侵害のリスクが存在します。

また、個人情報を含む学習データの影響により、プライバシー侵害や機密情報が漏洩するリスクも考慮する必要があります。

法的リスクを最小化するため、生成コンテンツを事前チェックする体制と利用規約の明確化が重要です。

LLMOに関する具体な施策

生成AIに自社情報を正確かつ有利に引用してもらうには、計画的な最適化が必要です。

ここでは、LLMOを実践するための具体施策と、その効果を最大化するためのポイントをご紹介します。

LLMOの目的を理解し、目標を明確にする

LLMOの本質は、特定のトピックにおいて自社が第一想起される状況を作り出すことです。

例えば、自社がCRMに関する事業を展開している場合、「CRM システム 比較」というクエリに対してChatGPTが回答する際、自社サービスが最初に言及され、具体的な特徴や優位性が説明される状況を目指します。

これにより、認知拡大だけでなく、商品・サービスを購入する直前の段階にいる見込み客の獲得が期待できます。

目標設定では、「月間○○回のAI引用獲得」「競合他社比でAI言及率○○%向上」「特定キーワード群でのAI回答シェア○○%確保」など、定量的で測定可能な指標を設定することが重要です。

効果測定の指標を再定義する

従来のSEOに関する指標に加え、AIによる引用頻度、ブランドが言及される際の文脈、情報の正確性、競合との比較優位性などLLMに対応した新指標を導入します。

Arefs（エイチレフス）などの専門ツールを活用し、ChatGPT、Perplexity（パープレキシティ）、Google AI Overviews（グーグル・エーアイ・オーバービュー）での自社言及状況を定期的にモニタリングします。

重要なのは、単純な言及回数ではなく、ポジティブな文脈や「おすすめの〇〇」といったような購買意欲を促進する文脈で言及されることです。

ツールや実際にLLMに対して室物をすることで競合比較において自社が優位に紹介されているか、具体的な特徴や数値が正確に伝達されているかを評価します。

SEO対策と同様にEEATを強化する

LLMは情報の信頼性を重視するため、Google　SEOで重要視されるE-E-A-T（Experience（経験）, Expertise（専門性）, Authoritativeness（権威性）, Trustworthiness（信頼性））の強化が必要です。

専門家による記事監修、統計データの根拠明示、一次情報の積極的発信により、AIが「信頼できる情報源」として認識するコンテンツを構築します。

特に、業界レポート、独自調査結果、技術解説記事などの高品質コンテンツ制作に注力し、他社では提供できない独自性の高い情報を蓄積することで、AI引用における競合優位性を確立します。

AIにわかりやすいコンテンツ構造を設計する

AIにわかりやすい構造でコンテンツを制作することが重要です。

例えば、Hタグ構造の最適化では、論理的な階層構造を明確にし、各セクションの内容をAIが正確に理解できる構成を設計します。

また、各見出し直下での結論を配置、重要なポイントの箇条書きには<li>タグでマークアップを行い、数値データは<table>タグを用いた表形式での整理により、情報の可読性と抽出性を向上させます。

その他にも、FAQの設置では、想定される質問とその回答を構造化して配置し、AIが直接回答を引用できる環境を整備することは重要です。

構造化データを導入する

スキーママークアップ、JSON-LDを活用し、企業情報、商品・サービス詳細、口コミ・評価、価格情報、営業時間などの重要データを機械読み取り可能な形式で提供します。

これにより、AIが正確な情報を効率的に抽出し、適切な文脈で引用できる環境を構築します。

llms.txtを設置する

LLMO対策にはllms.txtを設置することも有効です。

サイトルートに「llms.txt」ファイルを設置し、AIクローラーに対してサイトの重要情報、引用してほしいコンテンツ、最新情報の所在を明示します。

これは、robots.txtのAI版として機能し、より効果的な情報収集を促進します。

なお、llms.txtの設置は専用のプラグインを使用することで簡単に実装できます。

プラグインを活用することで、技術的な知識がなくても効果的なLLMO対策を実現できます。

LLMO対策に役立つプラグインの概要やおすすめのプラグインについては、こちらの記事をご覧ください。

LLMO対策におすすめのWordPressのプラグイン6選！無料もあり

SNSや外部の媒体、チャネルでの発信を増やす

Twitter（ツイッター）、LinkedIn（リンクトイン）、note（ノート）などの外部プラットフォームでの積極的な情報発信により、多角的な情報露出を図ります。

業界メディアへの寄稿、ポッドキャスト出演、ウェビナー開催などにより、専門性と認知度を同時に向上させ、AI学習データへの露出機会を増加させます。

ブランド名・サービス名の指名検索を増やす施策を行う

認知拡大向けのデマンドジェネレーション広告、ディスプレイ広告、Meta広告、インフルエンサーマーケティング、PR活動により、ブランド名やサービス名での直接検索を促進します。

指名検索数の増加は、AIがそのブランドを「重要な存在」として認識する要因となり、関連するクエリでの言及頻度向上につながります。

中長期を見据えて引用されやすいような情報資産を育てる

一次情報の創出、独自調査の実施、業界トレンドの分析・予測により、他社では提供できない価値ある情報コンテンツを継続的に制作します。

これらの情報資産は、時間の経過とともにAI学習データとして蓄積され、長期的な競合優位性の源泉となります。

特に、数値データ、統計情報、事例研究、技術解説などの客観的で検証可能な情報は、AIに高く評価される傾向があるため、これらの領域での情報発信を強化することが重要です。

まとめ

今回はLLMマーケティングの定義や活用するメリットを中心に解説しました。

LLMマーケティングは、上手く活用できれば競合優位性を作り出すことができる最先端のマーケティング手法です。

今回の内容を参考にぜひLLMマーケティングを取り入れるかどうかを検討してみてください。

一方で、LLMマーケティングの1つの施策であるLLMO対策は専門的な知識と継続的な運用が必要となるため、多くの企業にとって内製化は困難な領域でもあります。

そのため、LLMO対策の導入・運用については、専門的なノウハウを持つ外部のマーケティング会社やコンサルティング会社に依頼することが有効です。

弊社デジタルトレンズでは、本記事で解説したLLMO対策だけに留まらず、SNS運用、SEO対策、デジタル広告運用、データ分析といったLLMマーケティングの各領域において、実績と専門知識を持つチームが包括的なサポートを提供しています。

LLMO対策から従来のデジタルマーケティングまで、お客様の事業成長を実現するための最適な戦略立案と実装を、ワンストップでお手伝いいたします。