LLMOとAIO何が違う？各々の概要から対策まで徹底比較

「最近よく聞くLLMOとAIOって何が違うの？」

「自社サイトでも対策すべき？」

「具体的にどんな施策をすればいいの？」

こんな疑問を持つマーケターやSEO担当者の方は多いのではないでしょうか。

AI技術の急速な発展により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。

従来のSEO対策に加えて、LLMO（Large Language Model Optimization：ラージ・ランゲージ・モデル・オプティミゼーション）とAIO（AI Optimization：エーアイ　オプティミゼーション）という新たな概念が注目を集めており、マーケターやSEO担当者にとって理解必須の領域となっています。

本記事では、これらの違いと具体的な対策方法について詳しく解説します。

LLMO・AIOとは何か？

AI検索時代において、従来のSEOに加えて新たに注目されているのがLLMOとAIOです。

これらの概念を正しく理解することで、効果的なデジタルマーケティング戦略を構築できます。

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPT（チャットジーピーティー）、Claude（クロード）、Gemini（ジェミニ）などの大規模言語モデルに対してコンテンツを最適化する手法です。

これらのAIツールがユーザーの質問に対して回答を生成する際、適切な情報源として引用されることを目指します。

従来の検索エンジンとは異なり、AIが直接回答を生成するため、コンテンツの構造化と権威性がより重要になります。

AIOとは？

AIOは、より広範囲なAI技術全般に対する最適化戦略を指します。

検索エンジンのAI機能、音声アシスタント、画像認識AI、推薦システムなど、さまざまなAIプラットフォームでの露出と影響力を高めることが目的です。

GoogleのAI Overviewsやその他のAI搭載検索機能も含め、包括的なアプローチが求められます。

あくまでSEO対策はAIOやLLMOの土台となる

AIOやLLMOはSEO対策の延長線上にあるため、基本的なSEO対策を行うことはAIO、LLMOを行う上で重要です。

後述するEEATの強化や構造化データの実装、権威性のあるサイトからの被リンク獲得など元々全てSEO対策で行われていたものになります。

また、現状SEOで上位表示されるページが引用される割合も高いことから、SEO対策で培った評価もAIOやLLMOの評価要素となっていることがわかります。

※SEOの概要や施策のポイントについては以下の記事をご覧ください。

『SEO施策』とは？基本的な3つの施策とポイントを徹底解説！

 

LLMOとAIOの違いは？それぞれの定義と戦略的な役割分担

LLMOとAIOは似ているようで異なる概念です。以下の詳細な比較を通じて、それぞれの特徴と戦略的な活用方法を明確にしていきましょう。

LLMOとAIOを徹底比較

LLMOとAIOの主要な違いを徹底比較し表にまとめました。

定義

LLMOでは大規模言語モデル（ChatGPT、Claude等）への最適化に特化し、テキストベースのAIツールでの引用の獲得を重視します。

一方、AIOはAI技術全般（検索AI、音声AI、画像AI等）への包括的な最適化を目指し、マルチモーダルな対応が求められるアプローチです。

項目	LLMO	AIO
定義	大規模言語モデル（ChatGPT、Claude等）への最適化	AI技術全般（検索AI、音声AI、画像AI等）に対する包括的な最適化

主な対象UI

LLMOは主にチャット型のAIツールや生成AIプラットフォームを対象とし、ユーザーとの対話形式での情報提供に焦点を当てます。

一方、AIOはAI Overviews、音声検索、画像検索、推薦システムなど、より幅広いAI接点を対象とした包括的なアプローチを取ります。

項目	LLMO	AIO
対象UI	チャット型AIツール、生成AI	AI Overviews、音声検索、画像検索、推薦システム

目的

LLMOの主な目的は、AIによる回答での引用・参照されることです。

特に比較系のプロンプト「おすすめの〇〇」として引用・参照されることで、信頼性の高い情報源としての地位の確立を目指します。

一方、AIOは多様なAIプラットフォームでの露出の最大化を目的とし、あらゆるAI接点でのブランドイメージ向上や認知拡大を図ります。

項目	LLMO	AIO
目的	AIによる回答での引用・参照の獲得	あらゆるAI接点での露出を最大化しブランド認知を高める

注力すべき施策

LLMOでは、引用しやすい情報構造の構築とllms.txtの活用が重要な施策となります。

一方、AIOではマルチモーダル対応と構造化データの追加が中心的な施策となり、より技術的で包括的な取り組みが求められます。

項目	LLMO	AIO
施策	引用しやすい情報構造、llms.txt活用	マルチモーダル対応、構造化データの追加

コンテンツ要件

LLMOでは論理的構造、一次情報、専門性の高さが重視され、AIが理解しやすく引用しやすい形式でのコンテンツ作成が必要です。

一方、AIOでは多くの形式での対応（テキスト・画像・音声）が求められ、さまざまなAIシステムに対応できるコンテンツ形式の準備が必要です。

項目	LLMO	AIO
要件	論理的構造、一次情報、専門性の高いコンテンツ	多形式対応（テキスト・画像・音声）、包括的なコンテンツ設計

KPI

LLMOではAIによる回答での引用率やメンション率、LLM経由での流入数・CV数が主要なKPIとなり、特定のトピックにおける検索キーワードやプロンプトに対する回答での自社コンテンツの参照の頻度が重要な指標です。

一方、AIOでは上記を含む画像や音声に関連するAI検索での表示率といったように総合的なAIでの露出が主なKPIとなり、さまざまなAIプラットフォームでの総合的なパフォーマンス測定が必要となります。

項目	LLMO	AIO
KPI	AI回答での引用率やメンション率、LLM経由の流入数	AI検索での表示率、複数AI面での総合露出指標

リスク

LLMOでは、AIバイアスによる情報の曲解や意図しない文脈での引用などが主なリスクとなります。

例えば、評判の悪い商品・サービスとして自社商品・サービスがLLMに参照・引用されてしまった場合、意図せず自社のブランドイメージを下げてしまう恐れがあります。

AIOでは上記で紹介した点に加えて、対象とする形式が多い分広く露出するため、ネガティブな文脈で参照・引用された場合広く広がってしまうという点が主なリスクとして挙げられます。

項目	LLMO	AIO
リスク	AIの誤解や意図しない文脈での引用によるブランド毀損	ネガティブ情報の拡散範囲が広い、効果測定が複雑

適用シーン

LLMOとして専門的な知識を提供したり、Q&A形式で情報を提供したりすることで引用されやすくなり、特にBtoBビジネスや専門性の高い業界での活用が効果的とされています。

一方、AIOはブランド認知の向上や総合的なデジタルマーケティング戦略の一環として機能しやすいため、一般消費者向けビジネスでの認知拡大向けの戦略として活用されます。

項目	LLMO	AIO
適用シーン	専門知識の提供、Q&A対応	ブランド認知向上、総合的なデジタル戦略

LLMOは特定のAIツールに特化した最適化する手法であり、深い専門性と構造化された情報提供が求められます。

一方、AIOは広範囲なAI技術への対応が必要なため、多様なフォーマットでのコンテンツの提供と技術的な最適化がカギとなります。

LLMOとAIOのやり方を徹底比較

成功に向けたLLMOとAIOの戦略を設計するためには、共通の基盤となる施策と、LLMOとAIOのそれぞれに特化した対策が必要です。

以下で具体的な方法について詳しく解説します。

共通の対策

論理的に構造化されたコンテンツの作成

AIは論理的で構造化された情報を好む傾向があります。

PREP法（Point・Reason・Example・Point：ポイント・リーズン・イグザンプル・ポイント）を活用し、結論を明確に示した後、根拠と具体例を提示する構造を心がけましょう。

例えば、下記のようにPREP法のフレームワークを意識して文章を構造的に整理すると良いです。

＜具体例＞ Point（結論）：朝ごはんは毎日食べたほうが健康に良いです。Reason（理由）：睡眠中に消費されたエネルギーを補給でき、脳や体がスムーズに活動を始められるからです。Example（具体例）：朝食を取る人は、取らない人よりも集中力や記憶力が高いという研究結果があります。また、ごはんやパンと一緒にタンパク質を摂ると、午前中のパフォーマンスが向上とされています。Point（再結論）：健康的に1日をスタートするためにも、朝ごはんをしっかり食べましょう。

また、見出しタグ（H1-H6）を適切に使用し、情報の階層を明確にすることで、AIが内容を理解しやすくなります。

その他にも、箇条書きには<li>（リストタグ）を、表（テーブル）には<table>（テーブルタグ）を用いて情報を整理することも重要です。

schema.orgマークアップによる構造化データの実装

構造化データは、AIがコンテンツの意味を正確に理解するための重要な要素で、Google社が公式に提供しているものになります。

schema.orgによる構造化データを実装することで、AIが直接読み取れる形式で情報を提供できます。

実際、Microsoft社のDavid Mihm（ファブリス・カネル）氏の発言によると、Microsoft Bing（マイクロソフト ビング）で使用されているLLMはコンテンツの理解に構造化データを使用しているとされています。

Article、FAQ、HowTo、Reviewなどの各構造化データを自社サイトやページのジャンルに応じて適切なschema.orgマークアップを実装し、コンテンツの種類と構造をAIに明確に伝えることが必要です。

専門家による監修や一次情報の提供などによるE-E-A-T強化

Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trust（信頼性）は、AIが情報の質を判断する重要な要素です。

専門家による監修、執筆者情報の明記、引用元の明示などを通じて、コンテンツの信頼性を高めましょう。

例えば弊社の場合、Web広告のコンテンツに関して、監修したWeb広告に精通した社員を掲載することでE-E-A-Tの強化に努めています。

単に名前を掲載するだけでなく、関連する経歴やその人物がどのような人物なのかわかるSNSアカウントのリンクを紐づけるなどが重要となります。

独自の調査データと事例による差別化されたコンテンツの提供

AIは独自性の高いコンテンツを評価します。

自社で実施した調査データ、具体的な事例、オリジナルの画像や図表を活用し、他サイトでは得られない価値を提供することが重要です。

例えば弊社の場合、人材紹介のCPC（広告のクリック単価）に関するコンテンツで、実際のご支援の中で得られたCPCやCPA（顧客獲得単価）などもまじえて紹介しています。

定期的な情報のアップデートと改訂履歴の明示

情報の鮮度はAIにとって重要な判断基準です。

実際海外でリークされた情報によると、検索能力に強みを持つLLMの一つであるPerplexity（パープレキシティー）のランキング要因の一つとして、情報の鮮度が上げられています。

このことから、コンテンツの更新日時を明記し、定期的に情報をアップデートすることがLLMからの評価を上げるために重要です。

また、同様に改訂履歴を明示することも、情報の鮮度に関する透明性の観点で有効です。

加えて、コンテンツ内には必ず最終更新日を明記するようにしましょう。

権威のあるサイトからの被リンクとメディア露出による言及率の強化

外部からの言及と被リンクは、AIがコンテンツの権威性を判断する重要な指標です。

実際、当社の調査においても、権威のあるサイトからの被リンクを獲得しているドメインパワーが高いサイトがLLMに引用されやすいことがわかっています。

また、特に比較系のプロンプトで質問を投げかける際には、他のメディアでの自社サイト、ブランド、商品が他の比較記事で多く言及されていることが重要になります。

業界の権威あるサイトからの被リンク獲得、メディアでの露出増加、ソーシャルメディアでの言及拡大を通じて、コンテンツの影響力を高めましょう。

LLMOに注力した場合の対策

注力するLLM別の引用パターン分析と最適化

LLMの引用方法はLLMによって異なっています。

例えば、LLMの一つであるGeminiで「SEO対策に役立つおすすめのツールは？」と質問すると、以下のような結果を得ることができます。

今回の場合だと、Googleでの検索結果1ページ目とGeminiの回答が50％一致しました。

このことから、LLMは掲載順位の上位記事から比較的多い割合で引用していることがわかります。

また、Geminiが引用・表示するWebサイトのドメインパワーが42～74の範囲にあったことから。

LLMが信頼性の高い情報源を優先して選択していることがわかります。

この結果から、Geminiに引用されるにはSEO対策で上位表示をする点だけでなく、ドメインパワーの強化やコンテンツの品質向上が重要であることがわかります。

llms.txtによるAI学習対象範囲の戦略的制御

llms.txtファイルとは、Webサイト運営者がAIやLLMに対してコンテンツの利用可否や条件を伝えるための指示ファイルです。

llms.txtファイルを活用し、AIが学習すべき重要なコンテンツと、学習を避けるべき機密情報を明確に区分しましょう。

これにより、適切な情報のみがAI学習に使用され、ブランド価値の向上につながります。

llms.txtファイルはWordPressの場合プラグインでも設置が可能なので、より詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

関連記事：LLMO対策におすすめのWordPressのプラグイン6選！無料もあり

AIOに注力した場合の対策

テキスト・画像・音声とAI全般の最適化に向けたアプローチ

AIO戦略では、あらゆる形式のAIに対応することが求められます。

具体的には以下の対策が必要です。

画像対応

 画像のalt属性やファイル名を最適化し、画像周辺のテキストコンテンツを充実させることで、AIが画像とテキストの関連性を理解しやすくします。

また、フリー画像よりも独自で撮影、あるいは制作したオリジナル画像の方が評価を受けやすいため、極力そのような画像を準備するようにしましょう。

音声検索対応

音声検索では、ユーザーが「○○の方法を教えて」「○○はどうやって使うの？」といった自然な会話調で質問する傾向があります。

これに対応するためには、以下のような施策が有効です。

・見出しに疑問形を採用し、直下に40〜50語程度の簡潔な結論→補足説明の順で記載する

・定義は短文、手順は番号リスト、比較は箇条書きで整理し、スニペット化を狙う

・FAQや手順の解説にはFAQ・HowToの構造化データを実装する

・「近くの○○」などローカル音声検索向けに、Googleビジネスプロフィール情報を最新化し、LocalBusinessの構造化データを実装する

音声検索においても検索結果から学習されるケースが多いため、LLMOでの対策がそのまま音声検索にも通じるケースが多くあります。

マルチモーダル対応

テキスト、画像、動画を組み合わせた包括的なコンテンツを提供し、さまざまなAIが多角的に情報を理解できる環境を整備します。

例えば、1つのコンテンツを制作するにしても、オリジナルの画像を用意し、コンテンツの内容を説明した動画を埋め込むと良いでしょう。

実際、弊社のオウンドメディア「StudySearch（スタディーサーチ）」では1つのコンテンツ内にオリジナルの画像や動画を埋め込み、さまざまな形式で対応できるように工夫しています。

このような対応により、多様なAIプラットフォームでコンテンツが適切に評価され、露出機会を最大化できます。

LLMOとAIOで誤解されがちなポイントと運用の注意点

LLMOとAIOを実践する上で、多くの企業が陥りがちな誤解や運用上の注意点があります。成功確率を高めるために、以下のポイントを事前に把握しておきましょう。

LLMOは成果が出るまで時間がかかる

LLMOの効果は即座に現れるものではありません。

AIが新しいコンテンツを学習し、適切に引用するようになるまでには、通常数ヶ月の時間が必要になります。

短期的な成果を期待せず、継続的な改善と長期的な視点での運用が重要です。

AIOはデータ品質・量の確保がカギとなる

AIOで狙った領域の質問に引用されるためには、その領域に関する十分な情報量を蓄積することが重要です。

例えば、1つのトピックについて100本の深い内容の記事を保有していれば、その分野の専門家としてAIに認識される可能性が高まります。

そのためには、単に記事を増やすだけでなく、正確で信頼性の高い情報を継続的に発信し、一定の量と質を担保することが必要です。

データの正確性の検証、定期的な品質チェック、適切な量の情報提供を心がけましょう。

AIO／LLMOは”別物”ではなく”補完関係”にある

LLMOとAIOは競合する概念ではなく、相互に補完し合う関係にあります。

LLMOで培った構造化のコンテンツ作成に関する方法は、AIO戦略においても活用できます。

逆に、AIOの包括的アプローチは、LLMO施策の効果を最大化する基盤となります。

LLMOとAIOの両方を統合した戦略的な取り組みが、AI時代における競争優位性を生み出します。

まとめ

今回はLLMOとAIOを徹底的に比較し、紹介しました。

LLMOとAIOは相互の関係が深いことから、LLMOとAIOへの統合的なアプローチが重要となります。

従来のSEO対策を基盤としつつ、AI検索時代に適応した戦略を構築していきましょう。

また、弊社デジタルトレンズでは長年培ったSEO対策の知見に加えて、AIO、LLMOに関しても研究を行っています。

そのため、基本的なSEO対策に加えて、AIOやLLMOでの引用率を上げるための施策の支援が可能です。

無料で相談も行っているのでまずは下記よりお気軽にご相談ください。