生成AIの普及によって、従来のSEOに加えて最近注目されているのが、LLMO（Large Language Model Optimization）です。
本記事では、LLMOの基本からSEO・AIOとの違い、AIに引用されるコンテンツを作るための具体的な施策までを解説します。
LLMOとは？
LLMOとは、GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が、Webサイト上の情報をより正確かつ効率的に理解し、その情報を生成AIの回答として利用しやすくするためのWebサイト最適化施策全般を指します。
わかりやすくまとめると、LLMOとは「AIに読まれやすいWebサイトづくり」のことです。
生成AIの進化と普及に伴い、ユーザーはWeb検索エンジンだけでなく、AIチャットボットからも情報を得る機会が増加しています。
LLMOは、この新しい情報収集の潮流に対応するため、Googleなどの従来の検索エンジンだけでなく、AIモデルそのものに評価・認識されやすいコンテンツ作りを目指すことが特徴です。
LLMOが注目されている背景
LLMOが急速に注目を集めている背景には、以下の要因があります。
生成AIの普及と利用拡大
ChatGPTやGeminiといった高性能な生成AIチャットボットが一般に広く普及したことで、多くのユーザーがこれらのAIを情報収集の窓口として活用し始めました。
特に検索エンジンの代わりに、AIが要約・生成した回答を求めるユーザーが増加しています。
Google検索の仕組みの変化
Googleは、検索エンジンに生成AIを統合する機能「Search Generative Experience（SGE）」を世界各国で導入し始めています。
SGEでは、従来の検索結果の上部に、AIがWeb上の複数の情報を要約・統合して生成した回答が表示されます。
このAIによる回答に自社のコンテンツが乗ることで、Webサイトへの大きな集客チャンスにつながります。
LLMOとSEO、AIOの違い
LLMOは、従来の「SEO（検索エンジン最適化）」や広義の「AIO（AI最適化）」と目的を共有する部分もありますが、最適化の対象や施策内容において明確な違いがあります。
本記事では、実務上の施策の違いを明確にするため、 上記のように定義して解説します。 ※業界では「AIO」を「LLMOの別名」として使う場合もありますが、ここでは最適化の対象範囲によって区別しています。
| 項目 | LLMO | SEO | AIO |
|---|---|---|---|
| 最適化対象 | 大規模言語モデル（LLM） | 検索エンジンのアルゴリズム（Googleなど） | 広義のAI全般（LLM含む、検索AI、レコメンドAIなど） |
| 主な目的 | AIの生成回答に自社情報を引用させる | 検索順位の上位表示 | AIに理解させ、処理しやすくする |
| ゴール | AI経由のトラフィック獲得 認知度向上 |
検索エンジン経由のトラフィック獲得 | 複数のAIシステムでの情報活用 |
| 施策内容 | 独自データの発信 構造化マークアップ E-E-A-T強化 明確な文章構造 |
キーワード選定 内部・外部対策 モバイルフレンドリー |
シンプルな表現 明確な文脈 メタ情報の最適化 |
| 測定指標 | AIスナップショットの採用率 AI経由のトラフィック AIによる情報の正確性・利用度 |
検索順位 オーガニックトラフィック CVR |
各種AIプラットフォームでの表示率 AIによるデータ認識精度 AI経由の複合チャネルトラフィック |
最適化の対象が異なる
LLMOが直接最適化の対象とするのは、あくまで大規模言語モデル（LLM）そのものです。AIがWebページの内容を効率よく、正確に学習し、理解できる状態を目指します。
一方、SEOが対象とするのは、Googleなどの検索エンジンのランキングアルゴリズムです。ユーザーの検索意図に最も合致するコンテンツと判断されることを目指します。
またAIOが対象とするのは、LLMを含むより広範なAI技術全般です。検索AI（Perplexity、Bing AI）、レコメンドAI（Amazon、YouTube）、音声AI（Alexa、Siri）など、多様なAIシステムが情報を理解し、適切に処理できる状態を目指します。
目的・ゴールの違い
SEOの主な目的が、検索結果での順位の上位表示であるのに対し、LLMOの主な目的は、AIの回答への採用です。AIスナップショットやAIチャットの生成回答に、情報源として自社コンテンツが利用されることで、ユーザーがAI経由でサイトへ流入することをゴールとします。
AIOの主な目的は、多様なAIシステム全体での情報の可読性と活用性を高めることです。特定のプラットフォームに依存せず、様々なAI環境で自社情報が適切に認識され、処理されることで、複数のチャネルからの間接的な効果を得ることをゴールとします。
施策内容の違い
SEOはキーワードの選定、コンテンツの網羅性、リンク対策など多岐にわたりますが、LLMOはよりコンテンツの質と構造に特化します。特に、独自性・専門性の高いオリジナルデータの発信や、AIが情報を取り出しやすい構造化されたマークアップの設置が重要な施策となります。
またAIOは、シンプルで明確な表現、文脈の整理、メタ情報の最適化など、AIが理解しやすいデータ構造の構築に重点を置きます。LLMOよりも技術的・構造的な側面が強調されます。
測定指標の違い
SEOは、検索順位やオーガニックトラフィックなどが主要な指標となります。それに対してLLMOでは、AIスナップショットへの採用率や、AIが生成した回答における情報の正確性と利用度が重要な指標となります。
またAIOでは、各種AIプラットフォームでの表示率やデータ認識精度、複合チャネル全体でのトラフィックなど、より包括的な指標が求められます。
LLMO対策の方法
LLMOは、Googleが重視するユーザーファーストなコンテンツ作りと共通する部分が多いですが、特にAIを意識した以下の対策が効果的です。
オリジナルデータを発信する
LLM（大規模言語モデル）は、Web上の既存の情報を学習して回答を生成するため、すでに存在する情報（一般的な知識や解説）を多く取り込んでいます。
競合コンテンツと差別化し、AIに「価値あるユニークな情報源」として認識させるには、Web上に存在しない独自のデータを発信することが極めて有効です。
特に、自社調査やアンケート結果、独自の事業研究、インタビュー記事などを公開すると良いでしょう。
AIは、こうした独自性の高いデータを発見すると、生成する回答に利用しやすい傾向があるため、Web上での価値を最大化できます。
AIが理解しやすい文章構造にする
AIがコンテンツを効率よく正確に理解し、回答に利用できるようにするためには、Webページの構造を明確にしなければなりません。具体的には、「h2タグ」で大テーマを、「h3タグ」で詳細な論点を整理するなど、見出しを用いた情報の階層（入れ子構造）を論理的かつ適切に構成することが重要です。
また、長すぎる文章はAIの理解を妨げる可能性があるため、主語と述語の関係が明確で簡潔な文章を心がけましょう。
さらに、「pタグ」、「ulタグ」、「tableタグ」といった適切なHTMLタグを文法に沿って正しく使用することで、AIは情報を構造的に把握できます。
FAQの形式で作成する
FAQの形式で作成することも非常に効果的です。質問と回答の形式は、AIがユーザーの質問に対して回答を生成する際に、コンテンツを直接的に利用しやすいという点で優れています。
具体的な疑問に対して曖昧な表現を避け、一問一答形式で明確な結論を提示するようにします。情報を羅列する歳や複数の要素を比較する際には、箇条書きや表形式を用いることも、AIがデータ抽出しやすくするために有効です。
E-E-A-Tを高める
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めることは、AIの評価においても極めて重要です。記事の執筆者や監修者を明記し、その資格や経験などのプロフィールを紹介することで、コンテンツの専門性と信頼性を担保します。
また、記載情報の根拠となる公的機関のデータや研究論文などの一次情報源（エビデンス）を明記することで、信頼性を向上させます。
E-E-A-Tが担保されたコンテンツは、AIに「信頼できる情報源」として認識され、回答に利用される可能性が高まります。
構造化マークアップを設置する
構造化マークアップを設置するという技術的対策があります。構造化マークアップは、WebページのHTMLに専用のタグ（Schema.orgなど）を記載することで、コンテンツが何に関する情報であるかを検索エンジンやAIに正確に伝えるものです。
特にLLMOでは、「FAQpage」や「HowTo」などの構造化マークアップを利用することで、AIはコンテンツの意図を明確に理解し、回答の構成要素として利用しやすくなります。
LLMOをする前にSEOの効果測定から
LLMOは、生成AIの普及というWebマーケティングの新たな潮流に対応するための施策です。Webサイトの技術的な最適化にとどまらず、独自性の高いコンテンツを発信し、市場での存在感を高めるための重要な戦略となるでしょう。
LLMO対策で求められるのは、独自データの発信、論理的でわかりやすい文章構造の設計、そしてE-E-A-Tによる信頼性の担保です。これらはSEOで必要だった取り組みと共通しています。つまり、LLMOはSEOの延長線上にあるものといえます。
「AI対策やLLMOをしなきゃ！」と感じている担当者さまは、まず自社のSEO施策が成果を出せているか確認してみましょう。