投稿者: 井波 雅臣

「ChatGPTで検索しても、自社の情報がまったく出てこない」 「GoogleのAI Overviewに競合ばかり表示される」――そんな悩みを抱えていませんか。

生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。米調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が約25%減少すると予測しており、AI検索への対応は避けて通れない課題となりました。

この変化に対応するための施策がLLMO (Large Language Model Optimization)です。そしてLLMO対策で成果を出すうえで、多くの専門家が口を揃えて重要視するのが「網羅性」という要素になります。

しかし「網羅性を高める」と言われても、具体的に何をどこまでやればいいのか分からないという方も多いのではないでしょうか。単に情報を詰め込めばいいわけではなく、AIに「この情報源は信頼できる」と認識させるための戦略的なアプローチが必要です。

本記事では、LLMOにおける網羅性の考え方から、実践的な対策手法、効果測定の方法までを体系的に解説します。従来のSEO対策との違いを理解しながら、AI時代に「選ばれるコンテンツ」を作るためのヒントをお伝えしていきます。

そもそもLLMOとは何か――基本を押さえる

網羅性について深掘りする前に、LLMOの基本概念を整理しておきましょう。

LLMOの定義と目的

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewsといった大規模言語モデル (LLM)の回答において、自社のコンテンツや情報が優先的に引用・参照されるようWebサイトを最適化する施策を指します。

従来のSEOがGoogleやBingなどの検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答に自社情報が登場すること」をゴールとしています。似たような概念として、AIO (AI Optimization)、GEO (Generative Engine Optimization)、AEO (Answer Engine Optimization)などの用語も使われますが、いずれも「AIに選ばれるコンテンツを作る」という点では共通しています。

なぜ今LLMOが重要視されているのか

LLMOが注目を集める背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。

かつては「検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたリンクをクリックして情報を得る」という流れが一般的でした。しかし現在は、ChatGPTやPerplexityに自然言語で質問を投げかけ、そこから直接答えを得るユーザーが増えています。

この変化により、検索結果ページを経由せずに情報が得られる「ゼロクリック」の流れが加速しています。AIが回答を生成する際に自社の情報が引用されなければ、そもそもユーザーとの接点が生まれにくくなるわけです。

現時点でLLMO対策を本格的に進めている企業はまだ少数です。競合が様子見をしている今の段階で対策を始めれば、AI検索市場での先行者利益を獲得できる可能性が高いといえるでしょう。

SEOとLLMOの関係性

重要なのは、LLMOはSEOを代替するものではなく、補完する関係にあるという点です。

AIは検索エンジンで高く評価されているページを「信頼できる情報源」として参照しやすい傾向があります。検索順位が高いページは、情報の信頼性や網羅性が評価されている証拠であり、AIもその延長線上で情報を選んでいるのです。

したがって、従来のSEO対策で培った取り組み―――E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の強化、質の高いコンテンツ制作、適切な内部構造の設計―――は、LLMOにおいてもそのまま活きてきます。

比較項目	SEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン (Google、Bingなど)	生成AI (ChatGPT、Gemini、AI Overviewなど)
目的	検索結果での上位表示	AIの回答での引用・言及
成果指標	検索順位、CTR、流入数	AI回答での言及率、指名検索数
重要な要素	キーワード、被リンク、ページ速度	網羅性、構造化、E-E-A-T

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

> AIMA5の詳細はこちら

LLMOにおける「網羅性」が重要な理由

LLMOにおいて網羅性が重視される理由は、AIが情報を選別する仕組みに深く関係しています。

AIは「信頼できる情報源」を探している

大規模言語モデルは、ユーザーの質問に対して最も適切な回答を返すことを目的としています。その際、AIは膨大な情報源の中から「この情報は正確で信頼できる」と判断したコンテンツを優先的に参照します。

では、AIは何を基準に信頼性を判断しているのでしょうか。完全には公開されていませんが、多くの専門家が共通して指摘するのが以下の3点です。

情報の網羅性――特定のテーマについて必要な情報が漏れなく提供されているか。論理的な構造——文脈が明確で一貫性があり、読みやすく整理されているか。信頼性の裏付け データや出典が示されており、専門性が感じられるか。

つまり、あるトピックについて「このページを見れば疑問が解消できる」と認識されるコンテンツが、AIに選ばれやすくなるわけです。

網羅性が不足しているコンテンツの末路

網羅性が欠けているコンテンツは、AIから見ると「部分的な情報しか提供していない不完全な情報源」と判断されかねません。

たとえば、「LLMO対策の方法」というテーマで記事を書く場合を考えてみましょう。構造化データの実装方法だけを詳しく解説した記事と、構造化データに加えてコンテンツ戦略、E-E-A-T強化、効果測定まで体系的にカバーした記事があったとします。

AIがユーザーの質問に回答する際、より広範な情報を提供できる後者のほうが「回答の根拠として適切」と判断される可能性が高くなります。前者は一部のサブトピックでは引用されるかもしれませんが、主要な情報源として選ばれる機会は限られるでしょう。

「網羅性」と「情報の詰め込み」は違う

ここで注意すべきなのは、網羅性を追求することと、単に情報を詰め込むことは異なるという点です。

AIは文脈や意味を理解する能力を持っています。関連性の薄い情報を羅列しても評価されず、むしろ「このページは焦点が定まっていない」と判断されるリスクがあります。

求められるのは、特定のテーマに対する「深さ」と「広がり」のバランスです。メインテーマを軸にしながら、関連するサブトピックを体系的にカバーする。それぞれのトピックについては表面的な説明に留まらず、実践的な深さを持たせる。この両立ができて初めて、AIに評価される「網羅性」が実現します。

LLMOで求められる網羅性の5つの構成要素

それでは、LLMOにおける網羅性を実現するために必要な構成要素を具体的に見ていきましょう。

トピックの網羅性――関連するサブテーマを漏れなくカバーする

1つ目は、メインテーマに関連するサブテーマを体系的にカバーすることです。

たとえば「LLMO対策」をメインテーマにする場合、以下のようなサブテーマが関連します。

LLMOの定義と基本概念、SEOとの違い、対策が必要な理由、具体的な対策手法(テクニカル面・コンテンツ面)、効果測定の方法、注意点やデメリット、導入ステップ――これらを体系的に整理して提供することで、「このテーマについてはこのページが詳しい」という認識をAIに持たせることができます。

ただし、すべてのサブテーマを1つの記事で扱う必要はありません。サイト全体として網羅性を確保し、内部リンクで適切につなぐ設計も有効です。

検索意図の網羅性―――ユーザーが知りたいことを先回りする

2つ目は、ユーザーの検索意図を多角的に満たすことです。

同じキーワードで検索するユーザーでも、その背景にある意図は様々です。「LLMOとは何か知りたい」という初歩的な疑問を持つ人もいれば、「すでに基本は理解しているので具体的な実装方法を知りたい」という人もいます。

LLMOでは、検索キーワードそのものよりも、ユーザーが本当に解決したい課題に焦点を当てることが重要になります。「この人は次に何を知りたくなるだろうか」と先回りして情報を提供することで、AIから見ても「ユーザーのニーズを満たす情報源」として評価されやすくなります。

視点の網羅性――多角的なアプローチで情報を提供する

3つ目は、単一の視点ではなく、複数の角度から情報を提供することです。

たとえばLLMO対策について解説する場合、企業のマーケティング担当者の視点だけでなく、経営者の視点(投資対効果はどうか)、エンジニアの視点(技術的な実装はどう進めるか)、現場担当者の視点(日々の運用で何をすべきか)など、読者の立場に応じた情報を盛り込むことが有効です。

また、メリットだけでなくデメリットやリスクについても触れることで、情報の客観性と信頼性が高まります。一方的な推奨に終始するコンテンツよりも、多角的な視点を提供するコンテンツのほうが、AIにとっても「バランスの取れた情報源」と判断されやすいでしょう。

時系列の網羅性――過去・現在・未来を体系的に整理する

4つ目は、時間軸を意識した情報提供です。

LLMOのような新しい概念を扱う場合、なぜこの対策が必要になったのか(過去の背景)、現在どのような状況にあるのか(現状の把握)、今後どう変化していく可能性があるのか(将来の展望)を整理することで、読者の理解が深まります。

AIは文脈を理解する能力を持っているため、「このトピックの歴史的な経緯から現在の状況、将来の予測まで体系的に整理されている」と認識されれば、より包括的な情報源として評価される可能性があります。

実践の網羅性――理論だけでなく具体的なアクションまで示す

5つ目は、概念の説明だけでなく、実践的なアクションプランまで提供することです。

「網羅性が大事」という説明だけでは、読者は具体的に何をすればいいか分かりません。どのような手順で進めればいいのか、どんなツールを使えばいいのか、どのくらいの期間や費用がかかるのか――こうした実践的な情報まで含めることで、読者にとっての価値が高まります。

AIは「ユーザーの疑問を解消できるか」という観点でコンテンツを評価しています。「読んで理解はできたけど、結局何をすればいいか分からない」というコンテンツより、「この手順で進めればいい」と明確に示すコンテンツのほうが、引用される可能性は高くなるでしょう。

網羅性を高めるコンテンツ戦略の実践手法

ここからは、網羅性の高いコンテンツを作るための具体的な手法を解説します。

ステップ1――対象テーマの「サブクエリ」を洗い出す

まず取り組むべきは、メインテーマに関連する「サブクエリ」の洗い出しです。

サブクエリとは、ユーザーがメインテーマについて調べる際に派生して検索する可能性のあるキーワードや疑問のことです。Googleのサジェスト機能、関連キーワード、「他の人はこちらも検索」といった機能を活用することで、ユーザーが実際に持っている疑問を把握できます。

また、ChatGPTに対して「○○について記事を書く場合、どのようなトピックをカバーすべきか」と質問してみるのも有効です。AIの視点から見て「このテーマで網羅すべき内容」を把握することで、より効果的なコンテンツ設計が可能になります。

ステップ2-競合コンテンツの「カバー範囲」を分析する

次に、現在検索上位に表示されている競合コンテンツを分析します。

上位表示されているページは、すでにGoogleから「このテーマで信頼できる情報源」と評価されているページです。それらがどのようなトピックをカバーしているか、どのような構成になっているかを把握することで、「最低限カバーすべき内容」の基準が見えてきます。

ただし、競合と同じ内容を書いても差別化にはなりません。競合がカバーしているトピックを押さえつつ、競合が触れていない視点や、より深い解説を加えることが重要です。

ステップ3――情報の「階層構造」を設計する

洗い出したトピックを、論理的な階層構造に整理します。

AIは文脈を理解する能力を持っているため、情報が論理的に整理されているコンテンツを好みます。「大見出し→中見出し→小見出し」という階層がぞれぞれ論理的なつながりを持ち、全体として一貫したストーリーになっていることが理想です。

見出しだけを読んでも内容の概要が把握できるような構成を心がけましょう。AIがコンテンツをスキャンする際、見出しは重要な参照ポイントになります。

ステップ4 「問いと答え」の構造を意識して執筆する

実際の執筆においては、各セクションを「問いと答え」の形式で構成することが効果的です。

AIがユーザーの質問に回答する際、最も参照しやすいのは「質問に対する明確な回答」が示されているコンテンツです。見出しで問いを提示し、本文でその答えを明確に示す。この構造が徹底されていれば、AIが回答を抽出する際に「このページが適切」と判断されやすくなります。

特に冒頭の数行で結論を示す「結論先出し」の形式は、AIにとって情報を抽出しやすい構造です。詳細な説明は結論の後に展開する形を意識しましょう。

ステップ5――独自の視点や一次情報を加える

網羅性を高めつつ、他のコンテンツにはない独自性を持たせることも重要です。

AIは「すでに多くの情報源で語られている一般的な内容」と「この情報源でしか得られない独自の情報」を区別できます。自社で実施した調査データ、具体的な成功事例、専門家としての見解といった一次情報を盛り込むことで、「この情報源は引用する価値がある」という評価につながります。

特にBtoB領域では、自社サービスの導入事例や業界固有のデータが強力な差別化要因になります。

テクニカル面からの網羅性強化アプローチ

コンテンツの内容だけでなく、技術的な側面からも網羅性を支える対策が必要です。

構造化データの実装でAIの理解を助ける

構造化データ (Schema.org) の実装は、LLMOにおいて特に重要な施策のひとつです。

構造化データとは、「このページは記事である」 「著者は○○である」 「この企業の所在地は○○である」といった情報を、検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述する仕組みです。人間が読む文章とは別に、機械が読み取るためのメタ情報を付与するイメージと考えてください。

これによりAIは、コンテンツの種類、著者の専門性、組織の信頼性といった文脈情報を正確に把握できるようになります。結果として、「この情報源は信頼できる」という判断につながりやすくなるわけです。

よく使われる構造化データの種類としては、Article (記事)、FAQPage (FAQ)、HowTo(手順解説)、Organization(組織情報)、Person(人物情報)などがあります。

サイト構造の最適化で関連情報をつなぐ

網羅性はひとつの記事だけで実現する必要はありません。サイト全体で関連情報を体系的に整理し、内部リンクで適切につなぐことで、サイト全体としての網羅性を確保できます。

たとえば、LLMOに関する「概要記事」「対策方法の詳細記事」「事例紹介記事」 「よくある質問記事」といった形で役割を分け、それぞれを内部リンクで結びつける構造です。AIがサイトをクロールする際、この構造から「このサイトはLLMOについて体系的な情報を提供している」と認識されやすくなります。

トピッククラスター戦略と呼ばれるこのアプローチは、SEOとLLMOの両方に効果的な手法として知られています。

ページ表示速度の改善でAIのアクセス性を向上させる

AIがWebページを参照する仕組みは、検索エンジンのクローラーと似ています。ページの表示が遅かったり、情報の読み取りに時間がかかったりすると、十分に内容を取得できない可能性があります。

PageSpeed Insightsなどのツールを活用して現状のパフォーマンスを確認し、画像の最適化、不要なスクリプトの削除、キャッシュの活用といった改善を行いましょう。

モバイルフレンドリーへの対応も重要です。Googleはモバイルファーストインデックスを採用しており、モバイルでの表示・動作が優れていることは、検索エンジンとAIの両方から評価される要素となります。

XMLサイトマップの最適化

XMLサイトマップは、サイト全体の構造を検索エンジンやAIに伝えるためのファイルです。定期的に更新される設定を行い、noindexページや重複ページを除外することで、クロール効率を向上させることができます。

新しいコンテンツを公開した際には、Google Search Consoleからサイトマップを送信することで、インデックスを促進できます。AIにとっても、サイトの最新性や網羅性を効率的に把握するための重要な情報源となります。

E-E-A-Tと網羅性の関係を理解する

LLMOにおいて、E-E-A-T (経験・専門性・権威性・信頼性)と網羅性は密接に関連しています。

E-E-A-Tの4要素をおさらい

E-E-A-TはGoogleの品質評価基準として知られる概念で、以下の4つの要素で構成されています。

Experience (経験)———実体験に基づいた情報を提供しているか。
Expertise (専門性) 専門的な知識やスキルに裏付けられた情報か。
Authoritativeness (権威性)――その分野で認められた情報源か。
Trustworthiness(信頼性) 正確で誠実な情報を提供しているか。

AIは人間のように直感で真偽を判断できないため、論理構造が明確で一貫性があり、裏付け(エビデンス)が示されているコンテンツを好む傾向があります。結果的に、E-E-A-Tが高いコンテンツがAIにも選ばれやすいわけです。

網羅性がE-E-A-Tを補強する仕組み

網羅性の高いコンテンツは、E-E-A-Tの各要素を補強する効果があります。

まず、特定のテーマについて網羅的な情報を提供できるということは、そのテーマに関する専門性の証明になります。表面的な知識しかなければ、関連するサブトピックを体系的に整理することは難しいからです。

また、網羅的なコンテンツを継続的に発信することで、その分野における権威性が高まります。「このテーマならこのサイト」という認識が広まれば、他のサイトからの引用や被リンクも増え、好循環が生まれます。

さらに、メリットだけでなくデメリットも含めた多角的な情報提供は、信頼性の向上につながります。一方的な主張ではなく、バランスの取れた情報を提供する姿勢が、読者にもAIにも評価されるのです。

著者情報と運営者情報の明示

E-E-A-Tを強化するうえで、著者情報と運営者情報の明示は欠かせません。

記事の著者がどのような経歴を持ち、なぜこのテーマについて語る資格があるのかを明確にしましょう。また、サイトを運営する企業や組織の情報(所在地、事業内容、実績など)も分かりやすく掲載することで、情報源としての信頼性が向上します。

AIは著者名や組織名をエンティティ(固有の存在)として認識し、その信頼性を評価する仕組みを持っています。Wikipediaや公式サイト、業界メディアなどで言及されている著者・組織は、AIからも「信頼できる情報源」と認識されやすくなります。

網羅性を意識したLLMO対策の具体的なチェックリスト

ここまでの内容を踏まえ、実務で使えるチェックリストを整理します。

コンテンツ面のチェック項目

テクニカル面のチェック項目

運用面のチェック項目

LLMO対策における効果測定の考え方

LLMOの効果測定は、従来のSEOとは異なるアプローチが必要です。

AIの回答における言及状況の確認

最も直接的な効果測定は、実際にAIの回答で自社の情報がどのように扱われているかを確認することです。

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewなど複数のAIサービスで、自社に関連するキーワードを入力し、回答に自社の名前やコンテンツが言及されているか、引用元リンクとして表示されているかを定期的にチェックします。

ただし、AIの回答は同じ質問でも毎回異なる場合があり、1回のテストで判断することは適切ではありません。複数回テストを実施し、傾向を把握することが重要です。

AI経由のセッション数の計測

Google Analyticsでは、流入元(リファラー)を確認することで、AIサービス経由のアクセスを把握できます。

ChatGPTやPerplexityなどからの流入は、リファラーとして記録される場合があります。現時点ではまだ全体に占める割合は小さいかもしれませんが、時系列での推移を追うことで、LLMO対策の効果を間接的に測定できます。

なお、AI経由のトラフィックは今後急速に増加することが予想されています。直近半年で生成AI経由のWebサイト誘導トラフィックが約130%増加したとの分析結果もあり、早期からの計測体制構築が推奨されます。

指名検索数の変化を追う

AIの回答で自社が言及されると、その後「○○(企業名)」で直接検索するユーザーが増える可能性があります。

Google Search Consoleで自社名やブランド名を含むキーワードの検索数推移を確認することで、LLMO対策によるブランド認知向上の効果を間接的に測定できます。

直接的なクリックが得られなくても、AIの回答で繰り返し言及されることで認知度が向上し、指名検索が増加する――これもLLMOの重要な成果のひとつです。

効果測定の注意点

LLMOの効果測定には、いくつかの課題があります。

まず、AIの回答は常に変化するため、「今日は引用された」 「明日は引用されなかった」ということが起こり得ます。短期的な変動に一喜一憂せず、中長期的な傾向を見ることが重要です。

また、一部のAIには「ナレッジカットオフ」という仕組みがあり、ある時点までの情報のみを学習に使用しています。直近でLLMO対策を行っても、次のカットオフが行われるまで反映されない場合があることを理解しておきましょう。

効果測定ツールについては、米国ではいくつかのLLMO専用ツールが開発されていますが、日本語に対応したものはまだ少ない状況です。当面は手動でのチェックが中心になることを想定しておく必要があります。

LLMO対策のメリットと取り組む際の注意点

LLMO対策を検討するにあたり、メリットと注意点の両面を理解しておきましょう。

LLMO対策に取り組むメリット

新たなユーザー接点の獲得――従来のSEO対策では検索上位を獲得できなかったキーワードでも、AIの回答で言及されることでユーザーとの接点が生まれます。検索エンジンとAI、両方のチャネルを押さえることで、より多くのユーザーにリーチできるようになります。

先行者利益の獲得 現時点でLLMO対策を本格的に進めている企業はまだ少数です。競合に先駆けて対策を進めることで、AI検索市場での優位なポジションを確立できる可能性があります。

SEO対策との相乗効果―LLMOで重視される「網羅性」 「E-E-A-T」「構造化データ」といった要素は、SEOにおいても重要な評価要因です。LLMO対策を進めることで、結果的にSEO効果も向上するケースが多く見られます。

ブランド認知の向上 AIの回答で繰り返し言及されることで、ユーザーの記憶に残りやすくなります。直接のクリックがなくても、ブランド認知が高まり、指名検索の増加やコンバージョンにつながる可能性があります。

取り組む際の注意点

即効性は期待しにくい―LLMOはSEOと同様に中長期的な施策です。対策を実施してすぐに効果が表れるわけではなく、継続的な取り組みが必要になります。特にAIの学習サイクルを考慮すると、効果が見えるまでに数ヶ月かかることを想定しておくべきでしょう。

成果のコントロールが難しい AIの回答は多くの変数に影響されるため、「この対策をすれば必ず引用される」という確実性はありません。試行錯誤しながら改善を続ける姿勢が求められます。

誤情報のリスク AIが自社について誤った情報を回答するリスクもあります。定期的に自社に関するAIの回答をモニタリングし、誤情報があれば正しい情報を発信して訂正を促す対応が必要になる場合があります。

クリックされない可能性-AIの回答で言及されても、ユーザーがその場で疑問を解消してしまい、サイトへのクリックにつながらないケースもあります。直接的なトラフィック獲得だけでなく、ブランディング効果も含めて総合的に評価する視点が必要です。

中小企業や店舗ビジネスにおけるLLMO対策の考え方

「LLMO対策は大企業向けの施策では?」と感じる方もいるかもしれません。しかし、中小企業や店舗ビジネスにとっても、LLMO対策は十分に取り組む価値があります。

地域ビジネスにおけるLLMOの可能性

AIの検索行動が普及するにつれ、「○○(地域名)でおすすめの△△は?」といった質問もAIに投げかけられるようになります。

たとえば「渋谷でおすすめの歯医者は?」 「新宿でロコミの良い美容院は?」といった質問に対し、AIが回答を生成する際に自社が言及されれば、大きな集客効果が期待できます。

現時点では、こうしたローカルなクエリに対するAIの回答精度はまだ発展途上ですが、今後改善されていくことは間違いありません。早い段階から自社の情報を整備しておくことで、AIが参照する情報源としてのポジションを確保できる可能性があります。

MEO対策との連携

店舗ビジネスにおいては、LLMO対策とMEO (Map Engine Optimization)対策を連携させることが効果的です。

Googleビジネスプロフィールの情報を充実させ、ロコミを獲得し、地域での認知度を高める――――これらのMEO施策は、AIが地域の店舗情報を参照する際の信頼性にも影響します。

AIは複数の情報源から情報を収集して回答を生成します。Googleビジネスプロフィール、自社サイト、ロコミサイト、SNSなど、様々なチャネルで一貫した情報を発信することで、AIに「この店舗は信頼できる」と認識されやすくなります。

専門知識が差別化要因になる

中小企業や専門店には、大企業にはない「深い専門知識」という強みがあります。

特定の分野に特化した情報を網羅的に発信することで、その分野における「専門的な情報源」としての地位を確立できます。大手が広く浅くカバーする領域で、自社が深く専門的な情報を提供すれば、AIに引用される可能性は十分にあります。

「この分野のことは○○に聞けば分かる」という認識をAIに持たせることが、中小企業におけるLLMO戦略の核心です。

LLMO対策を始めるための導入ステップ

LLMO対策を始めるにあたっての具体的なステップを整理します。

Step1-現状の立ち位置を把握する

まず、自社の情報がAIにどのように認識されているかを確認します。

ChatGPT、Gemini、Perplexityなど複数のAIサービスで、自社名や関連キーワードを入力し、どのような回答が返ってくるかをチェックしましょう。自社が言及されているか、言及されている場合は正確な情報か、競合はどの程度言及されているか――これらを把握することで、現状の立ち位置が明確になります。

Step2——優先的に取り組むテーマを決める

すべてのキーワードでLLMO対策を行うのは現実的ではないため、自社のビジネスにとって重要度の高いテーマを絞り込み、優先順位をつけて取り組みます。

選定の基準としては、検索ボリューム、コンバージョンへの近さ、競合状況、自社の専門性との一致度などが挙げられます。

Step3-既存コンテンツを見直す

新しいコンテンツを作る前に、既存のコンテンツを見直しましょう。

すでに検索上位を獲得しているページがあれば、そのページの網羅性を高めることで、LLMOでの評価も向上する可能性があります。網羅性チェックリストを使って改善点を洗い出し、リライトを行います。

Step4 テクニカル面の整備を進める

コンテンツの改善と並行して、構造化データの実装やサイト構造の最適化といったテクニカル面の整備も進めます。

エンジニアとの連携が必要になる場合もあるため、早い段階で社内の調整を始めておくことをおすすめします。

Step5-効果測定とPDCAを回す

施策を実施したら、定期的に効果を測定し、改善を続けます。

AIの回答での言及状況、AI経由のトラフィック、指名検索数の変化などを追いながら、うまくいっている施策を強化し、効果が出ていない施策を見直すPDCAサイクルを回していきましょう。

LLMO対策はプロに相談するのも選択肢

LLMO対策は、従来のSEO対策と共通する部分も多いですが、AIの仕組みを理解した専門的なアプローチも必要になります。

「何から手をつければいいか分からない」 「リソースが限られている」「効果的な対策を短期間で実施したい」――そんな場合は、専門家に相談することも有効な選択肢です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスをサポートしてきました。上位表示達成率96.2%という実績を持ち、歯科医院、飲食店、美容サロン、不動産など様々な業種の集客課題を解決してきた経験があります。

従来のMEO対策で培ったノウハウは、LLMO対策においても活かされます。地域ビジネスのWeb集客に関するお悩みがあれば、お気軽にご相談ください。

まとめ――網羅性を軸にAI時代の集客基盤を築く

AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。従来のSEO対策だけでなく、LLMOへの対応が求められる時代に入りました。

そのLLMO対策において、「網羅性」は極めて重要な要素です。特定のテーマについて必要な情報を体系的に、深く、多角的に提供することで、AIから「信頼できる情報源」として認識される可能性が高まります。

本記事で解説したポイントを改めて整理します。

LLMOは生成AIに自社情報が引用されるよう最適化する施策であり、SEOと補完関係にあります。網羅性は「情報の詰め込み」ではなく、テーマに対する「深さ」と「広がり」のバランスが重要です。トピック・検索意図・視点・時系列・実践という5つの観点から網羅性を高めることが効果的です。コンテンツ面の取り組みだけでなく、構造化データやサイト構造といったテクニカル面の整備も必要になります。E-E-A-Tの強化は、網羅性とセットで取り組むべき施策です。効果測定は中長期的な視点で行い、PDCAサイクルを継続的に回すことが成功の鍵となります。

LLMO対策はまだ発展途上の分野であり、「これをやれば必ず成功する」という絶対的な正解はありません。しかし、ユーザーにとって価値のある、質の高い情報を提供し続けるという原則は、SEOの時代から変わっていません。

AI時代においても、その原則を軸に据えながら、新しい技術やトレンドに柔軟に対応していく。そうした姿勢が、長期的な集客基盤の構築につながるはずです。

まずは現状を把握することから始めてみてください。自社の情報がAIにどう認識されているかを知ることが、LLMO対策の第一歩となります。

「ChatGPTにおすすめのサービスを聞いたら、御社の名前が出てきたんです」

BtoB企業の営業担当者なら、最近こんな言葉を耳にする機会が増えているのではないでしょうか。実際、企業の意思決定者が情報収集の手段としてChatGPTやGeminiといった生成AIを活用するケースは急速に拡大しています。

株式会社クリエイティブバンクが2025年11月に実施した調査によると、BtoB担当者の約4割がWebサイトへのアクセス減少を実感しており、その最大の要因として52.7%が「生成AI利用による検索行動の変化」を挙げています。さらに、今後注力したい施策としてAIO/LLMO対策が54.5%で最多となりました。

従来のSEO対策だけでは、潜在顧客との接点を維持することが難しくなりつつある。BtoB企業のマーケティング担当者にとって、生成AIに「選ばれる」存在になるためのLLMO対策は、もはや避けて通れない経営課題となっています。

本記事では、BtoB企業がLLMO対策に取り組むべき理由から、実際に成果を出すための具体的な施策まで、体系的に解説していきます。

ass=”has-black-color has-text-color” id=”1″>LLMOとは何か? BtoB企業が理解すべき基本概念

LLMO対策を実践する前に、まずその本質を正確に理解しておく必要があります。表面的な理解のままでは、的外れな施策に時間と予算を費やしてしまうリスクがあるためです。

LLMOの定義と従来のSEOとの違い

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、Perplexityといった大規模言語モデルが回答を生成する際に、自社の情報が正しく認識され、引用・推薦されるよう最適化する施策を指します。

従来のSEO対策が「検索エンジンで上位表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答の中で言及されること」がゴールとなります。一見似ているように思えますが、最適化のアプローチには本質的な違いがあります。

比較項目	SEO	LLMO
対象	Google等の検索エンジン	ChatGPT、Gemini等の生成Al
目的	検索結果での上位表示	AIの回答での引用・推薦
重視される要素	キーワード最適化、被リンク	情報の正確性、構造化、権威性
成果指標	検索順位、クリック率	AI回答での言及率、引用頻度

SEOでは「検索エンジンのクローラーがページをどう評価するか」が重要でしたが、LLMOでは「AIがコンテンツの意味や文脈をどう理解するか」が問われます。キーワードを詰め込むだけでは不十分で、情報の論理的な構造化や、AIが参照しやすい形式での情報提供が求められるのです。

AIO、GEOとの違いを整理する

LLMO対策について調べていると、AIO (AI Optimization) やGEO (Generative Engine Optimization)といった類似用語に出会うことがあります。混乱を避けるため、それぞれの違いを整理しておきましょう。

LLMOは、ChatGPTやClaudeなど対話型AIツールでの言及を意識した最適化です。AIOは、GoogleのAI Overviewsなど検索エンジンに統合されたAI機能への最適化を指すことが多く、GEOは生成AI全般への最適化を包括的に指す用語として使われます。

実務上は、これらの境界線は曖昧になりつつあります。重要なのは用語の区別ではなく、「AIに正しく理解され、信頼できる情報源として認識される」という共通のゴールに向けた取り組みを進めることでしょう。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

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BtoB企業がLLMO対策に取り組むべき理由

「LLMOは話題になっているけれど、本当に今すぐ取り組む必要があるのか」。こう考えるBtoB企業の担当者は少なくありません。しかし、市場環境の変化を見れば、早期着手の重要性は明らかです。

ゼロクリック検索の急増がもたらすインパクト

Spark Toro社とDatos社が2024年に実施した共同調査によると、米国ではGoogle検索の58.5%、EUでは59.7%がゼロクリック検索となっています。つまり、検索ユーザーの約6割が、検索結果ページだけで情報収集を完結させ、どのWebサイトにも訪問していないのです。

この傾向は、GoogleのAI Overviews導入によってさらに加速しています。検索結果の上部にAIが生成した要約が表示されることで、ユーザーは詳細を確認するためにサイトを訪問する必要性を感じにくくなりました。BtoB企業にとって、SEO対策で上位表示を達成しても、実際のサイト流入につながらないという状況が現実のものとなりつつあります。

BtoB購買プロセスにおけるAI活用の浸透

BtoB領域では、生成AIを活用した情報収集が特に急速に進んでいます。日経新聞の「社長100人アンケート」によると、経営トップの4割が毎日生成AIを使用し、7割が週1回以上活用しているという結果が出ています。

企業の意思決定者は、サービスの基礎理解、競合比較、ベンダー選定、自社条件に合う候補の抽出といった作業をAIに任せるようになってきました。「○○業界向けのおすすめSaaSは?」「△△課題を解決できるツールを比較して」といった質問をAIに投げかけ、その回答を起点に検討を進めるケースが増えているのです。

この変化が意味するのは、AIの回答に自社が含まれなければ、検討候補にすら入れないという事態です。従来の「検索→サイト訪問 資料請求」という導線が、「AI質問→回答で候補絞り込み→直接問い合わせ」へとシフトしつつあります。

先行者利益を確保できる今だからこそ

株式会社LANYが実施した企業のLLMO対策実態調査では、「実施していない・予定もない」と回答した企業が30.0%で最多でした。一方で、44.0%の経営層が競合他社のLLMO対策実施状況を「気にしている」と回答しています。

多くの企業がLLMOの重要性を認識しながらも、具体的なアクションに踏み出せていない。この状況は、裏を返せば先行者利益を獲得できるチャンスがあることを意味します。AIの学習データとして蓄積される情報は、早期に発信を始めた企業ほど有利になる傾向があります。競合他社が動き出す前に、自社のポジションを確立しておくことが重要です。

BtoB企業のLLMO対策で押さえるべき3つの柱

LLMO対策は、単なるテクニックの寄せ集めではありません。AIに「信頼できる情報源」として認識されるためには、体系的なアプローチが必要です。ここでは、BtoB企業が特に注力すべき3つの柱について解説します。

第一の柱: エンティティの確立

エンティティとは、AIが認識する「固有の存在」のことです。人物、企業、製品、サービスなどがエンティティに該当します。AIに正しく認識されるためには、まず自社が「何者であるか」をWeb上で明確に定義する必要があります。

具体的には、以下のような情報を一貫性を持って発信することが重要です。

これらの情報は、自社サイトだけでなく、プレスリリース、業界メディア、SNS、各種プロフィールページなど、複数のチャネルで一貫した形で公開されていることが望ましいでしょう。AIは複数の情報源を照合して信頼性を判断するため、情報の一貫性が重要になります。

第二の柱: 一次情報と独自データの発信

生成AIが回答を生成する際、参照元として選ばれやすいのは「他では得られない独自の情報」です。誰でも書ける一般論ではなく、自社だからこそ発信できる一次情報を持っているかどうかが、LLMO対策の成否を分けます。

BtoB企業が発信すべき一次情報としては、導入事例が最も有力です。実在する顧客企業の課題、導入プロセス、具体的な成果を詳細に記述した事例は、AIにとって信頼性の高い参照元となります。株式会社クリエイティブバンクの調査でも、AI検索時代にBtoB企業が重視すべきこととして「顧客課題を正確に捉えた具体的なストーリー(事例)公開」が46.7%で最多となりました。

また、独自の調査データ、業界レポート、技術検証結果なども有効です。「当社調べによると○○」「実際に検証した結果、△△であった」といった情報は、AIが回答の根拠として引用しやすい形式といえます。

第三の柱: 構造化されたコンテンツ設計

AIがコンテンツを正しく理解するためには、情報が論理的に整理されている必要があります。人間が読んで理解できる文章であっても、AIにとっては解釈が難しい場合があるためです。

LLMO対策を意識したコンテンツ設計では、以下の点に留意しましょう。

まず、見出しの階層構造を明確にすることです。H1からH4まで適切に階層化し、各セクションが何について述べているかをAIが把握しやすい構造にします。次に、FAQ形式を活用することも効果的です。「○○とは?」 「△△するには?」といった質問と回答の形式は、AIが回答を生成する際の参照元として適しています。

さらに、構造化データ (Schema.org)の実装も検討すべきです。組織情報、製品情報、FAQ、レビューなどの構造化マークアップを行うことで、AIがコンテンツの意味を正確に解釈しやすくなります。

BtoB企業が実践すべきLLMO対策の具体的ステップ

ここからは、BtoB企業がLLMO対策を実際に進める際の具体的なステップを解説します。理論的な理解だけでなく、明日から着手できる実践的な内容を重視しています。

ステップ1:AIでの自社の見え方を確認する

LLMO対策の第一歩は、現状把握です。ChatGPT、Gemini、Perplexityなど主要な生成AIで、自社に関する質問を投げかけてみてください。

試してみるべき質問の例としては、「○○株式会社とは?」「○○のサービス内容は?」 「△△業界でおすすめのサービスは?」 「□□の課題を解決できるツールを教えて」といったものがあります。回答に自社の情報が含まれているか、含まれている場合は正確かどうかを確認しましょう。

あわせて、Googleアナリティクスを確認し、ChatGPT経由の流入(リファラーに「chat.openai.com」が含まれるもの)が発生しているかどうかもチェックしておくとよいでしょう。TRENDEMONのデータによると、2025年に入ってからBtoBサイトへのChatGPT経由流入は前年比で平均3倍以上に増加しているとのことです。

ステップ2: 顧客の「問い」を言語化する

AIは、ユーザーの質問に対して回答を生成します。自社が引用されるためには、潜在顧客がAIに投げかけるであろう質問を予測し、その回答となるコンテンツを用意しておく必要があります。

営業担当者が商談で受ける質問、カスタマーサポートに寄せられる問い合わせ、展示会やセミナーでよく聞かれること。これらを洗い出し、FAQ形式やQ&A形式でコンテンツ化していきましょう。BtoBの購買検討プロセスで発生する質問は、大きく以下のカテゴリに分類できます。

検討段階	質問例
課題認識	「○○を効率化する方法は?」
情報収集	「△△ツールの種類と特徴は?」
比較検討	「AとBのサービスの違いは?」
選定	「○○業界におすすめのツールは?」
導入検討	「導入費用の相場は?」「導入期間は?」

ステップ3: 既存コンテンツのリライト

すでに公開しているコンテンツも、LLMO対策の観点から見直すことで効果を高められます。特に重要なのは、結論ファーストの構成への変更です。

AIは、ユーザーの質問に対して簡潔かつ明確な回答を求めます。起承転結で書かれた文章よりも、最初に結論を述べ、その後で詳細や根拠を説明する構成の方が、AIに引用されやすい傾向があります。

また、曖昧な表現を避け、具体的な数値や事実を盛り込むことも重要です。「多くの企業が導入しています」ではなく「500社以上が導入しています」、「大幅なコスト削減が可能です」ではなく「平均30%のコスト削減を実現しています」といった形で、情報の精度を高めていきましょう。

ステップ4: サイテーション(外部言及)の獲得

AIは、複数の情報源から同様の情報を確認できた場合に、その情報の信頼性を高く評価します。自社サイトだけで情報発信していても、AIにとっての信頼性は限定的です。

サイテーション(外部メディアやサイトからの言及)を獲得するための施策としては、業界メディアへの寄稿やインタビュー掲載、プレスリリースの配信、業界団体やカンファレンスでの登壇、パートナー企業との共同事例の発信などが考えられます。

重要なのは、単に自社名が掲載されるだけでなく、「何の専門家として」「どのような文脈で」言及されているかという点です。自社が強みとする領域で、一貫した形での言及を積み重ねていくことが、エンティティとしての認知を強化することにつながります。

LLMO対策を進める上での注意点

LLMO対策は比較的新しい領域であり、確立されたベストプラクティスがまだ存在しない部分も多くあります。効果的に取り組むためには、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。

E-E-A-Tの原則を忘れない

GoogleがWebコンテンツの品質評価で重視するE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の原則は、LLMO対策においても有効です。むしろ、AIがコンテンツを評価する際にも、同様の観点が重視される傾向にあります。

特にBtoB領域では、専門性と権威性が重要です。誰が書いた情報なのか、どのような実績や経験に基づいているのかを明確にしておくことで、AIにとっても人間にとっても信頼性の高いコンテンツとなります。

情報の正確性と最新性を維持する

AIは学習データに基づいて回答を生成するため、古い情報や誤った情報がそのまま引用される可能性があります。自社に関する情報がAIによって誤って伝えられると、ブランドイメージの毀損につながりかねません。

定期的に自社サービスの情報を更新し、料金体系、機能、導入実績などの情報が最新の状態に保たれていることを確認しましょう。また、業界の変化に合わせてコンテンツを更新し、公開日や更新日を明記することも重要です。

短期的な成果を求めすぎない

LLMO対策は、SEO対策以上に成果が見えるまでに時間がかかる場合があります。AIの学習サイクルや、各AIサービスがどのタイミングで情報を更新するかは、外部からコントロールできないためです。

株式会社LANYの調査では、LLMO対策を実施している企業の成果として「リード獲得コストの削減」 (54.2%)、「AI検索経由の問い合わせ増加」 (41.7%)が挙げられていますが、これらの成果を得るまでには一定の時間と継続的な取り組みが必要です。

中長期的な視点で、コンテンツの質と量を積み上げていく姿勢が求められます。四半期や半年といった単位で振り返りを行い、AIでの自社の見え方がどう変化しているかをモニタリングしていきましょう。

LLMO対策とSEO対策は両輪で進める

「LLMOが重要になるなら、SEOはもう不要なのか」という疑問を持つ方もいるかもしれません。結論から言えば、両方を並行して進めることが最も効果的です。

SEOとLLMOの相乗効果

実は、LLMO対策とSEO対策には共通する部分が多くあります。質の高いコンテンツを作成し、情報を構造化し、外部からの評価を獲得するという基本的なアプローチは、どちらにも有効です。

SEOで上位表示されているページは、AIにとっても参照しやすい情報源となります。検索エンジンの評価が高いということは、一定の品質基準を満たしている証拠だと解釈できるためです。LANYの定量分析によると、「上位サイトにおけるブランド言及の広さと量がAI Overviews掲載有無を分ける」という有意差が認められたとのことです。

したがって、既存のSEO施策を放棄するのではなく、LLMO対策の観点を加えて強化していくアプローチが望ましいでしょう。

チャネルの多様化という視点

BtoB企業のリード獲得チャネルは、従来のSEO/オーガニック検索だけに依存すべきではありません。AI検索、SNS、動画、イベント、紹介など、複数のチャネルを組み合わせた戦略が求められています。

LLMO対策は、この多チャネル戦略の一つとして位置づけるべきです。AIに選ばれることで、これまでリーチできなかった潜在顧客との接点が生まれます。SEO、LLMO、そして他のマーケティング施策を統合的に設計することで、安定したリード獲得基盤を構築できるでしょう。

LLMO対策のご相談は株式会社トリニアスへ

本記事では、BtoB企業がLLMO対策に取り組むべき理由と、具体的な施策について解説してきました。AI検索の普及により、企業の情報発信のあり方は大きな転換点を迎えています。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、地域ビジネスのWeb集客支援で培ったノウハウをもとに、MEO対策をはじめとした総合的なデジタルマーケティング支援を行っています。MEO prime (Googleマップ最適化)では累計5,000社以上の導入実績があり、上位表示達成率96.2%という成果を上げてきました。

トリニアスが大切にしているのは、「『知らない』をなくし、『愛される』店舗をふやす」というミッションです。店舗ビジネスだけでなく、BtoB企業においても、潜在顧客に正しく「知ってもらう」ことが、ビジネス成長の第一歩となります。

LLMO対策は、まだ多くの企業が手探りで進めている段階です。だからこそ、今動き出すことで先行者利益を獲得できる可能性があります。「何から始めればよいかわからない」 「自社のAIでの見え方を確認したい」 「LLMO対策を含めたWeb集客を強化したい」とお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

「LLMO対策を始めたけれど、どのくらいの頻度で続ければいいのか分からない」という声をよく耳にします。SEO対策と同様に、LLMO (Large Language Model Optimization) 対策も一度やって終わりではありません。生成AIは常に新しい情報を優先的に参照する傾向があるため、継続的な取り組みが成果を左右するのです。

本記事では、LLMO対策を継続するうえで知っておきたい更新頻度の目安や、限られたリソースで成果を出すための運用体制について解説します。「週に何回更新すればいいの?」「どのコンテンツを優先的に見直すべき?」といった疑問にお答えしながら、実践的なアプローチをお伝えしていきます。

そもそもLLMO対策に「継続」が必要な理由

LLMO対策が単発で終わらない理由は、生成AIの情報取得の仕組みにあります。ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIは、Webクローリングやリアルタイム検索を通じて最新の情報を収集しています。つまり、あなたが今日更新したコンテンツは、明日以降のAI回答に反映される可能性があるということです。

生成AIは情報の「鮮度」を重視します。同じトピックについて複数の情報源がある場合、より新しい情報を優先的に参照する傾向が確認されています。2022年に公開された記事と2025年に更新された記事があれば、後者が選ばれやすいのは当然といえるでしょう。

また、競合他社も同様にLLMO対策を進めています。国際的な調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジンのボリュームが約25%減少するという予測を発表しており、この流れを受けてAI検索への対応を強化する企業が増えています。先行者利益を維持するためにも、継続的な対策が欠かせません。

情報の鮮度がAI引用に与える影響

生成AIが回答を生成する際、参照する情報源の選定基準には「最終更新日」が含まれていると考えられています。とくにRAG(検索拡張生成)を採用しているAIサービスでは、クローリング時点での情報の新しさが重視されます。

たとえば「おすすめのMEO対策会社」というクエリに対して、AIは複数の情報源を比較検討します。このとき、3年前に作成されたまま放置されている記事よりも、定期的に更新されている記事のほうが「信頼できる情報源」として評価されやすくなります。

ただし、すべてのコンテンツを毎日更新する必要はありません。重要なのは、適切な頻度で適切なコンテンツを更新することです。この「適切さ」を見極めるために、次のセクションで具体的な基準を解説していきます。

LLMO対策の更新頻度はどのくらいが適切か

結論から言えば、LLMO対策における更新頻度に「唯一の正解」はありません。業種やリソース、競合状況によって最適解は変わります。ただし、一つの目安として「3ヶ月に1回の見直し」を起点に考えるとよいでしょう。

この3ヶ月という期間は、生成AIのモデル更新サイクルや、情報の陳腐化スピードを考慮した数字です。もちろん、ニュースサイトのように速報性が求められる業種では毎日の更新が必要ですし、逆に変化の少ない専門分野では半年に1回でも十分な場合があります。

業種別の更新頻度の目安

更新頻度を決める際は、自社の業種特性を考慮することが大切です。以下に、業種別の目安を示します。

業種	推奨更新頻度	理由
IT・テクノロジー	月1~2回	技術トレンドの変化が速い
飲食・小売	月1回程度	季節性や価格変動がある
医療・ヘルスケア	3ヶ月に1回	正確性が重視される分野
士業・コンサル	四半期に1回	法改正などに合わせて更新
不動産	月1回	相場や制度の変動がある

上記はあくまで目安であり、自社のリソースと照らし合わせて調整することが重要です。無理な頻度設定は継続の妨げになるため、まずは達成可能な目標からスタートしましょう。

新規コンテンツと既存コンテンツの配分

LLMO対策では、新しいコンテンツの追加と既存コンテンツの更新、両方のアプローチが求められます。どちらかに偏ると、効果が限定的になってしまいます。

一つの指針として、新規コンテンツ6割、既存コンテンツの更新4割という配分が参考になります。月に10本のコンテンツ施策を行う場合、新規記事を6本作成し、既存記事を4本リライトするイメージです。

新規コンテンツの追加だけを続けていると、古い記事が放置されて情報が陳腐化します。一方、更新ばかりに注力すると、サイト全体のコンテンツ量が増えず、カバーできるトピックが広がりません。バランスを意識した運用が、長期的な成果につながります。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

> AIMA5の詳細はこちら

優先的に更新すべきコンテンツの見極め方

限られたリソースで最大の効果を出すためには、更新するコンテンツの優先順位を明確にする必要があります。すべての記事を同じ頻度で更新することは現実的ではないため、「どのコンテンツから手をつけるか」を戦略的に判断しましょう。

エバーグリーンコンテンツを優先する

エバーグリーンコンテンツとは、時間が経っても価値が失われにくいコンテンツを指します。「MEO対策の基本」 「Googleビジネスプロフィールの設定方法」 「ロコミを増やすコツ」といった記事は、数年経っても検索されるトピックです。

こうしたコンテンツは、年に1回の大きな見直しで十分に鮮度を保てます。統計データを最新のものに差し替えたり、新しい事例を追加したりするだけで、AIからの評価を維持できるでしょう。

一方、「2024年のマーケティングトレンド」のようなタイムリーコンテンツは、時間とともに価値が急速に下がります。こうした記事は、翌年には新しいバージョンを作成するか、アーカイブ扱いにすることを検討してください。

アクセス数とコンバージョン貢献度で判断する

更新の優先順位を決めるもう一つの基準は、実際のビジネス成果への貢献度です。Google Analyticsで過去6ヶ月のデータを確認し、アクセスの多い記事やコンバージョンにつながっている記事をリストアップしましょう。

アクセス数が多い記事を更新すれば、影響範囲が大きくなります。また、問い合わせや資料請求に貢献している記事は、ビジネスへの直接的なインパクトが期待できます。

逆に、アクセスがほとんどなく、コンバージョンにも貢献していない記事は、優先度を下げても問題ありません。場合によっては、更新するよりも削除したほうがサイト全体の品質向上につながることもあります。

継続的なLLMO対策を実現する運用体制

LLMO対策で最も難しいのは「継続すること」です。最初の1ヶ月は意欲的に取り組めても、3ヶ月、半年と続けるのは簡単ではありません。持続可能な運用体制を構築するためのポイントを解説します。

役割分担を明確にする

コンテンツ更新を継続するには、個人の努力だけでなくチームとしての体制が必要です。たとえ小規模な組織でも、役割を明確にすることで効率と持続性が高まります。

基本的な役割は「企画」「執筆」「編集」「公開」の4つです。一人がすべてを担当することも可能ですが、役割を分けることでそれぞれの専門性を活かせます。企画担当はアクセス解析を見ながらコンテンツカレンダーを作成し、執筆担当は実際に記事を書き、編集担当は品質チェックを行い、公開担当はCMSへの投稿を担当します。

外部リソースの活用も有効な選択肢です。執筆を外部ライターに依頼し、企画と編集は社内で行うという分業も効果的でしょう。外部の視点が入ることで、社内では気づかない改善点が見つかることもあります。

コンテンツカレンダーを作成する

「時間があるときにやる」という方針では、結局手が回らないまま時間が過ぎてしまいます。更新を習慣化するには、明確なスケジュールが不可欠です。

Googleスプレッドシート、Trello、Notionなど、使いやすいツールでコンテンツカレンダーを作成しましょう。縦軸に記事タイトル、横軸に日付を取り、企画日、執筆開始日、編集日、公開日をマッピングします。

カレンダーを可視化することで、チーム全員が全体像を把握でき、リソースの偏りも見えやすくなります。締め切りが明確になることで、計画的に作業を進められるようになるでしょう。

無理のない目標設定から始める

継続のコツは、達成可能な目標からスタートすることです。「毎日更新」という高い目標を掲げて挫折するよりも、「週に1本」という控えめな目標を確実に続けるほうが、長期的には大きな成果につながります。

小さな成功を積み重ねることが、モチベーション維持の秘訣です。1ヶ月だけ頑張って燃え尽きるより、低いペースでも3ヶ月、半年と継続するほうが、累積効果は大きくなります。

一度決めた頻度は、少なくとも3ヶ月は継続してみてください。その期間を経て初めて、自社にとって最適な更新ペースが見えてきます。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

継続的なLLMO対策を行ううえで、効果測定は欠かせません。ただし、LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なる難しさがあります。AIの回答にどれだけ引用されたか、それがビジネス成果にどう繋がったかを正確に把握するのは、現時点では容易ではありません。

追うべきKPIの設定

LLMO対策では、施策の段階に応じてKPIを設定することをおすすめします。開始から3ヶ月程度の初期段階では、構造化データの実装率やAI検索での引用数といった「基盤づくりの指標」を追いましょう。

4~6ヶ月目以降は、AI経由のトラフィック数や指名検索数の変化を確認します。AI検索では、回答の中で自社名やサービス名が紹介され、その後ユーザーが会社名を直接検索するケースが多く見られます。この「指名検索の増加」は、LLMO対策の効果を示す重要な指標の一つです。

6ヶ月以降の成熟期には、問い合わせ数や資料請求数、売上といった最終的なビジネス成果を測定します。GA4の探索レポートで参照元を絞り込めば、AI経由のコンバージョンを確認することも可能です。

効果測定の具体的な方法

LLMO対策の効果を測定する方法として、以下のアプローチが有効です。

まず、AIツールでの自社言及を定期的にチェックします。ChatGPT、Gemini Perplexityなどで自社に関連するクエリを入力し、回答に自社が含まれているかを確認しましょう。週に1回程度、同じ質問を投げかけて推移を記録することで、傾向を把握できます。

次に、GA4でAI経由の流入を確認します。セッションの参照元/メディアを確認することで、ChatGPTやPerplexityからの流入を特定できます。ただし、AI検索の参照元が正確に表示されないケースもあるため、傾向を見るための参考値として捉えてください。

また、Ahrefsのブランドレーダー機能を活用する方法もあります。この機能では、ブランド名やキーワードがどのようなプロンプトでLLMから引用されているかを確認できます。競合が自社ではなく他社サイトを出典として使っている場合、改善の余地があると判断できるでしょう。

PDCAサイクルを回す

効果測定の結果をもとに、施策の改善を続けることが重要です。成果が出たコンテンツの特徴を分析し、同じ構造や文脈を持つコンテンツを増やすことで、効果を拡大できます。

逆に、期待した成果が出ていないコンテンツについては、構成の見直しやキーワードの再検討を行います。LLMO対策はまだ発展途上の分野であり、「これが正解」という確立された手法は存在しません。試行錯誤を繰り返しながら、自社にとって最適なアプローチを見つけていく姿勢が求められます。

継続的なLLMO対策で得られるメリット

LLMO対策を継続することで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。短期的な成果だけでなく、中長期的な視点でのメリットを理解しておくことで、継続のモチベーションを維持しやすくなります。

AI検索での安定的な露出

継続的にコンテンツを更新し、情報の鮮度を保つことで、AI検索での露出が安定します。一時的に引用されるだけでなく、「このトピックならこのサイト」という認識がAIに定着することで、長期的な流入が期待できます。

最新の調査では、適切なLLMO対策によりAI検索での露出が20~40%向上するケースが報告されています。また、AI経由の訪問者は通常の検索訪問者と比較して質が高い傾向にあるというデータもあります。

ブランド認知度の向上

AIの回答に継続的に登場することで、ブランドの認知度が向上します。ユーザーがChatGPTに「おすすめのMEO対策会社は?」と尋ねたとき、自社名が言及されれば、その後の検索行動や購買判断に影響を与える可能性があります。

これは従来のSEOでは得られにくかった効果です。検索結果の1ページ目に表示されていなくても、AIの回答で言及されることで、新たな認知経路を獲得できます。

競合との差別化

現時点でLLMO対策を本格的に導入している企業はまだ少数です。先行して取り組みを続けることで、競合に対する優位性を構築できます。AIの回答で自社のリンクが多数を占めれば、その分だけ競合の露出を減らすことにもつながるでしょう。

ただし、この先行者利益は永続的なものではありません。競合も同様の対策を進めてくるため、継続的な改善が必要です。一度対策して終わりではなく、常に進化し続ける姿勢が求められます。

LLMO対策を継続するうえでの注意点

継続的なLLMO対策を進めるにあたり、いくつかの注意点があります。これらを理解しておくことで、より効果的な運用が可能になります。

SEO対策との両立を忘れない

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにしてはいけません。LLMOはSEOを代替するものではなく、補完する手法として位置づけるべきです。

実際、AI検索で引用されやすいページの多くは、従来のSEOでも「関連性と質の高いコンテンツ」 「明確な構造」 「信頼できる情報源」を持つページです。SEOの基盤がしっかりしていれば、LLMO対策の効果も高まります。

完璧を求めすぎない

すべてのコンテンツを完璧に仕上げようとすると、更新が滞ってしまいます。80点の記事を10本作るほうが、100点の記事を3本作るより累積効果は大きいというのが、コンテンツマーケティングの鉄則です。

LLMO対策はマラソンであってスプリントではありません。長期的な視点で、持続可能なペースを見つけることが成功の鍵です。

情報の正確性を担保する

更新頻度を上げることに注力するあまり、情報の正確性が損なわれては本末転倒です。AIは信頼性の高い情報源を優先的に参照する傾向があるため、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ作りが重要です。

とくに医療、法律、金融などの専門分野では、誤った情報が重大な影響を及ぼす可能性があります。更新の際には、必ず専門家によるチェックを経るなど、品質管理の体制を整えておきましょう。

LLMO対策のお悩みはマケスクへご相談ください

LLMO対策は、生成AI時代において欠かせないWebマーケティング施策になりつつあります。しかし、「何から始めればいいか分からない」 「継続するためのリソースがない」 「効果測定の方法が分からない」といったお悩みを抱えている事業者様も多いのではないでしょうか。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、MEO対策で培ったノウハウを活かし、地域ビジネスのためのWeb集客支援を行っています。累計5,000社以上の導入実績を持つMEO primeをはじめ、SNS運用、HP制作、ロコミ対策まで、総合的な集客支援が可能です。

LLMO対策においても、構造化データの実装やコンテンツの最適化、効果測定の方法など、専門的なサポートを提供しています。「自社だけでは継続が難しい」 「プロの視点からアドバイスがほしい」という場合は、ぜひお気軽にご相談ください。

AI検索の時代に乗り遅れないために、今から継続的なLLMO対策を始めてみてはいかがでしょうか。小さな一歩の積み重ねが、大きな成果につながります。

「LLMO対策を始めたいけれど、何から手をつければいいかわからない」 「対策しているつもりなのに、なかなかAIに引用されない」そんな悩みを抱えている方は少なくありません。

生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。日本リサーチセンターの調査によると、生成AIの利用率は2024年6月の15.6%から2025年3月には27.0%へと急増しました。ChatGPTからニュースサイトへの参照数も、2024年1月~5月の約100万件未満から2025年には2,500万件以上へと25倍に増加しています。

この記事では、MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つトリニアスの知見を活かし、LLMO対策で成果を出すために押さえるべき成功条件を具体的に解説します。単なる施策の羅列ではなく、「なぜそれが効くのか」という仕組みの理解から、実際に成果につながるまでの道筋をお伝えしていきます。

LLMO対策とは何か | 生成AI時代の検索最適化を理解する

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGoogleのGeminiなど大規模言語モデルの回答において、自社の情報が優先的に引用・参照されるように最適化する取り組みです。従来のSEOが検索エンジンの上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの回答に「選ばれる」ことを目的としています。

SEOとLLMOの決定的な違い

SEOでは検索結果の順位が成果の指標でしたが、LLMOでは「AIの回答文に自社情報が含まれるかどうか」が重要になります。検索順位が10位以下でも、コンテンツの構造や信頼性が高ければ、AIに引用される可能性は十分にあるのです。

FirstPageSageの調査によると、検索結果に表示されたページのうち上位5件とリスティング広告が全体の86.9%のクリックを占めています。つまり、6位以下のページは従来の検索では集客効果を得にくい状況でした。しかしLLMOでは、検索順位が上位でない記事でも、構造や信頼性・内容の独自性が高ければLLMに引用される可能性が生まれます。

なぜ今LLMOが注目されているのか

Adobe Analyticsの報告によれば、アメリカ国内の小売ECサイトへの生成AI経由のアクセス流入が、2024年7月から2025年2月の間に1,200%増加したというデータがあります。日本でも同様の傾向が見られ、株式会社メディアリーチが2025年4月に実施した調査では、Googleの利用率は62.1%と依然として高いものの、生成AIやSNS、動画などを目的に応じて使い分ける傾向が強まっていることが明らかになりました。

特に30~40代の男性では生成AIの活用が進んでおり、BtoB領域では意思決定者がChatGPTなどを活用して情報収集を行うケースが増えています。Ahrefsのデータによれば、LLM経由のコンバージョン率は従来のオーガニック検索経由の約20倍という結果も出ており、AI検索対策の重要性は今後さらに高まるでしょう。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

AIMA5の詳細はこちら

LLMO対策の成功条件① | E-E-A-Tを軸にした信頼性の構築

LLMO対策で最も重要な成功条件の一つが、E-E-A-T (Experience Expertise. Authoritativeness Trustworthiness)の強化です。生成AIは膨大なWeb情報から回答を生成しますが、その際に信頼できる情報源を優先的に参照する傾向があります。

Experience (経験)の可視化が引用を呼ぶ

Googleは2022年末に従来のE-A-Tに「Experience (経験)」を追加しました。ユーザーが体験ベースの情報をより信頼する傾向が高まったためです。LLMOにおいても、実際の体験に基づくコンテンツは引用されやすい傾向が見られます。

たとえば、飲食店のMEO対策について解説する場合、「一般的にはこうすべき」という情報よりも、「実際にA店で実施したところ、3ヶ月でGoogleマップ経由の来店が40%増加した」という具体的な数値を伴う事例のほうが、AIに引用される可能性が高まります。

Expertise (専門性)を証明する情報設計

専門性とは、特定のトピックに関する深い知識を持っていることを示す要素です。LLMOにおいては、表面的な情報の羅列ではなく、「なぜそうなるのか」という因果関係や、専門家だからこそ知っている細かなノウハウを盛り込むことが重要になります。

2025年現在、検索評価では「著者情報 (Author)」も指標化されており、匿名記事よりも顔出し・実名・経歴付きの執筆が高評価を受けやすい構造になっています。著者ページの作成やLinkedInとの連携も、専門性を示す手段として有効です。

Authoritativeness (権威性)の獲得方法

権威性とは、Webサイトや情報発信者が「どれだけ他者から評価されているか」を示す概念です。具体的には、業界メディアからの引用や被リンク、専門家からの推薦、業界団体からの認定などが権威性の指標となります。

地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの最適化や口コミの蓄積も権威性向上に寄与します。MEO対策とLLMO対策は、この点で密接に関連しているのです。

Trustworthiness(信頼性)を担保する透明性

信頼性は、E-E-A-Tの中で最も重要な要素とGoogleは位置づけています。情報の正確性、透明性、そして誠実性を示すことが求められます。

具体的には、情報源の明記、最新データの使用、運営者情報の公開、プライバシーポリシーの明示などが信頼性を高める要素になります。SSLの導入(https化)も、信頼できるサイトであることを示す基本的な要件です。

LLMO対策の成功条件② | AIが理解しやすいコンテンツ構造

AIに引用されるためには、人間が読みやすいだけでなく、AIが情報を正確に理解できる構造で書かれている必要があります。生成AIには「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる一度に処理できる情報量の上限があり、この限られた枠の中でいかに効率よく価値ある情報を伝えるかが鍵になります。

結論ファーストの文章構造

AIは文章を順番に処理していくため、重要な情報が後ろにあると取りこぼされるリスクがあります。各セクションの冒頭で結論を述べ、その後に詳細な説明を加える構造が効果的です。

前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を見逃してしまうかもしれません。逆に、明確な主張、具体的なデータ、簡潔な構造が揃っていれば、AIに「選ばれる」可能性は大幅に高まります。

見出し構造の最適化

H1、H2、H3といった見出しタグは、AIがコンテンツの構造を理解するための重要な手がかりになります。見出しには、そのセクションで扱う内容を明確に示すキーワードを含め、階層構造を論理的に設計することが大切です。

たとえば「LLMO対策」というテーマであれば、H2で大きなカテゴリを示し、H3でその中の具体的な施策を解説するという構成にすると、AIは情報の関係性を正確に把握できます。

FAQ形式の活用

FAQ(よくある質問)形式は、LLMOにおいて非常に効果的なコンテンツ形式です。ユーザーがAIに質問する形式と合致するため、AIがそのまま回答として引用しやすいのです。

FAQを作成する際は、実際にユーザーが検索しそうな質問文を想定し、簡潔かつ正確な回答を用意します。その際、FAQ構造化データ (schema.org)を実装することで、さらにAIの理解を助けることができます。

一次情報と独自データの価値

LLMは基本的に既存の公開情報を学習データとして用いて回答を生成します。一次情報や独自性のある内容は他にない価値ある情報として高く評価されやすく、引用対象として選ばれる確率が自然と高まります。

独自調査やアンケート、自社の支援実績に基づくデータは、多少手間や費用がかかるものの、LLMOだけでなくSEOやユーザー体験の観点からも高い効果が見込めます。他のサイトにはない情報を持つことが、AI時代における差別化の決定的な要因になるでしょう。

LLMO対策の成功条件③|技術的な最適化の実装

コンテンツの質を高めることに加え、技術的な観点からもLLMがアクセス・理解しやすい環境を整える必要があります。テクニカル面の施策は、人間ではなくAIに向けてWebサイトの構造や設定を最適化する対策です。

構造化データ (schema.org)の実装

構造化データは、検索エンジンやLLMに「この情報は何を示しているのか」を正確に伝えるためのマークアップ形式です。Organization(組織情報)、Local Business (地域ビジネス)、FAQ(よくある質問)、Product(商品情報)などを適切にマークアップすることで、AIの理解精度が向上します。

たとえば、飲食店であれば営業時間、住所、電話番号、メニューなどを構造化データとして記述することで、AIが正確に情報を把握し、回答に反映しやすくなります。

llms.txtファイルの設置

llms.txtは、LLMのクローラに対してサイトの概要や重要なコンテンツを伝えるためのファイルです。robots.txtのLLM版とも言える存在で、サイトのルートディレクトリに設置することで、LLMに対して自社サイトの構造や重要コンテンツを効率的に伝えられます。

まだすべてのLLMが対応しているわけではありませんが、今後の標準化が見込まれるため、先行して対応しておくことをおすすめします。

サイトパフォーマンスの最適化

ページの読み込み速度やサーバーの安定性も、LLMOに影響を与える要素です。AIクローラがサイトにアクセスした際に、エラーや遅延が発生すると、そのコンテンツは学習データとして適切に取り込まれない可能性があります。

Core Web Vitals (LCP INP・CLS)の改善、モバイルフレンドリー対応、HTTPS化とMixed Contentの回避など、基本的なWebパフォーマンスの最適化は、SEOだけでなくLLMOにも効果を発揮します。

サイトマップとクロール最適化

XMLサイトマップを適切に設定し、重要なページを漏れなくクローラに伝えることも重要です。不要なページ(低品質コンテンツ、重複コンテンツ、エラーページなど)はnoindexやcanonical設定で適切に除外し、価値あるコンテンツにクローラのリソースを集中させましょう。

301リダイレクトの設定が正確であることも、評価の引き継ぎという観点で重要なポイントになります。

LLMO対策の成功条件④ | エンティティ最適化と外部評価

エンティティとは、Googleやその他のAIが認識する「実体」のことです。企業名、ブランド名、サービス名などがエンティティとして認識されることで、AIがそれらを正確に理解し、関連する質問に対して適切に回答できるようになります。

エンティティとして認識されるための条件

自社や自社サービスがエンティティとして認識されるためには、Web上での一貫した情報発信と、複数の信頼できるソースからの言及が必要です。

Googleのナレッジパネルに自社情報が表示されているかどうかは、エンティティとして認識されているかの一つの指標になります。表示されていない場合は、Googleビジネスプロフィールの充実、Wikipediaへの掲載(該当する場合)、信頼性の高いメディアでの言及獲得などを進める必要があります。

NAP情報の統一

NAP (Name Address Phone) 情報、つまり企業名・住所・電話番号をWeb上で統一することは、エンティティ最適化の基本です。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSなど、あらゆる場所で一貫した情報を掲載することで、AIは「同一の実体」として認識しやすくなります。

表記のゆれ(株式会社と(株)の混在など)にも注意が必要です。

サイテーションの獲得

サイテーション(引用・言及)とは、他のWebサイトやSNSで自社名やサービス名が言及されることを指します。被リンクとは異なり、リンクがなくても言及されているだけで効果があります。

プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、専門家としてのインタビュー記事掲載など、外部メディアでの露出を増やすことがサイテーション獲得につながります。SNSでの言及も、一定の効果が期待できるでしょう。

ロコミ・レビューの戦略的活用

Googleロコミをはじめとするユーザーレビューは、E-E-A-Tの「経験」を第三者が証明する情報として機能します。LLMはロコミ情報も学習データとして参照するため、良質な口コミが蓄積されているビジネスは、AIの回答に含まれやすくなる傾向があります。

ロコミへの丁寧な返信も、ビジネスの信頼性を示す要素として評価されます。

LLMO対策の成功条件⑤|継続的な効果測定と改善サイクル

LLMO対策は一度実施して終わりではありません。SEOと同様に、継続的な効果測定と改善のサイクルを回すことが成功の鍵になります。ただし、LLMO特有の課題として、成果測定方法がまだ確立されていないという点があります。

GA4を活用したAI流入の計測

Google Analytics 4 (GA4)では、リファラー情報からAI検索経由のセッションを把握できます。ChatGPT、Perplexity、Copilotなど主要なAIサービスからの流入を特定し、どのページがAIに引用されているかを分析しましょう。

現状、AI Overview単体での流入・CVを測定することは技術的に難しいため、通常のSEO流入との合算値でモニタリングを行うのが現実的なアプローチです。

定性的な確認方法

定量データだけでなく、実際にChatGPTやGeminiに自社関連の質問を投げかけ、どのように回答されるかを定期的に確認することも重要です。自社名やサービス名が言及されているか、競合と比較してどのような扱いを受けているかを把握することで、改善点が見えてきます。

なお、LLMには「ナレッジカットオフ」という機能があり、特定の時点までの情報を学習元とする仕組みを採用しているものもあります。直近の施策効果が反映されるまでには時間がかかる場合があることを念頭に置いておきましょう。

KPI設定と長期的視点

LLMO対策のKGIとしては、AI検索経由の流入数・CV数、そして従来のSEO流入数・CV数の両方をモニタリングすることが望ましいでしょう。短期的な成果を過度に期待せず、中長期的な視点で施策を継続することが重要です。

LLMO対策はSEO対策と同様に中長期的な施策です。ユーザーファーストの視点から質の高いコンテンツを継続的に発信し、AIからの評価を徐々に高めていく姿勢が求められます。

LLMO対策で陥りやすい失敗パターンと対処法

LLMO対策に取り組む際、いくつかの典型的な失敗パターンが存在します。事前に把握しておくことで、無駄な工数や機会損失を避けられます。

失敗①:既存記事のやみくもなリライト

「LLMOに対応しなければ」という焦りから、既存の記事を手当たり次第にリライトしてしまうケースがあります。しかし、明確な戦略なくリライトを行っても、効果は限定的です。

まずは現状分析を行い、どのページがすでにAIに引用されているか、どのページにポテンシャルがあるかを見極めてから、優先順位をつけて対応することが重要です。

失敗②:構造化データの実装だけで満足

構造化データを追加しただけで「LLMO対策完了」と考えてしまうのも、よくある失敗です。構造化データはあくまでAIの理解を助ける補助的な手段であり、コンテンツ自体の質が低ければ効果は発揮されません。

E-E-A-Tの強化、コンテンツの独自性向上、技術的最適化を組み合わせた総合的なアプローチが必要です。

失敗③:効果測定を曖昧にしたまま進める

「とりあえずやってみよう」という姿勢でLLMO対策を始め、効果測定の仕組みを整えないまま進めてしまうと、何が効いて何が効いていないのか判断できなくなります。

GA4の設定、定期的なAI検索での確認など、最低限の測定体制は施策開始前に構築しておきましょう。

失敗4:SEO対策をおろそかにする

「これからはLLMOの時代だからSEOは不要」という極端な考え方も危険です。現状、多くのLLMはGoogle検索結果の上位ページを情報ソースとして参照する傾向があります。SEOで上位表示されていることは、LLMOにおいても有利に働くのです。

LLMO対策はSEO対策の代替ではなく、両者を統合した包括的なデジタル戦略として実施することが正解です。

業種別LLMO対策のポイント | 地域ビジネスでの活用法

LLMO対策は業種によって重視すべきポイントが異なります。特に地域に根差したビジネスでは、MEO対策との連携が効果を高める鍵になります。

飲食店のLLMO対策

飲食店の場合、「○○エリアおすすめランチ」 「○○駅 居酒屋」といったローカルな質問に対してAIが回答する際、Googleビジネスプロフィールの情報や口コミが参照されることが多いです。

メニュー情報、価格帯、雰囲気、アクセス方法などを構造化データを含めて詳細に記載し、定期的なロコミ獲得施策を実施することが重要になります。季節メニューやイベント情報など、鮮度の高い情報発信もAIの注目を集める要素です。

医療・クリニックのLLMO対策

医療分野はYMYL (Your Money or Your Life) 領域に該当するため、E-E-A-Tの中でも特に信頼性が重視されます。医師の経歴や専門資格の明示、学会発表や論文の実績、治療実績のデータなど、専門性と信頼性を証明する情報を充実させる必要があります。

患者の声(口コミ)も重要ですが、医療広告ガイドラインに抵触しないよう注意が必要です。

士業(弁護士・税理士など)のLLMO対策

士業では、「○○問題 弁護士相談」「確定申告 税理士 おすすめ」といった質問に対してAIが専門家を推薦する場面が増えています。専門分野の明確化、解決事例の掲載(個人情報に配慮した上で)、料金体系の透明な開示などが差別化につながります。

業界ポータルサイトへの登録、専門家監修記事の発信も、サイテーション獲得と専門性アピールの両面で効果的です。

美容・サロンのLLMO対策

美容サロンでは、施術事例のビフォーアフター(許可を得た上で)、スタイリストの技術や経験、店舗の雰囲気など、視覚的な情報も含めた発信が重要です。InstagramなどSNSとの連携も、サイテーション獲得や認知拡大に寄与します。

ロコミの返信を丁寧に行い、顧客とのコミュニケーションを可視化することで、AIが「信頼できるサロン」として認識しやすくなります。

LLMO対策の今後 | AI検索時代に備えるために

AI検索の普及は今後さらに加速すると予測されています。GoogleのAI OverviewsやAIモードの展開、ChatGPTの検索機能強化など、従来の検索体験は大きく変わりつつあります。

ゼロクリック検索への対応

AI Overviewsが表示されると、上位ページの平均CTRは34.5%低下するというデータがあります。ユーザーがAIの回答で情報収集を完結させる「ゼロクリック検索」が増加する中、Webサイトへの直接アクセスに頼らないブランディング戦略も重要になってきます。

AIの回答内で自社名やサービス名が言及されること自体が、認知拡大やブランド価値向上につながる時代が来ているのです。

競合が少ない今がチャンス

LLMO対策は2025年に入ってから対策の必要性が叫ばれるようになった比較的新しい領域です。競合企業の多くがまだ本格的な対策に着手していない今の段階で取り組むことで、先行者優位を確立できる可能性があります。

SEO対策で後発だった企業でも、LLMO対策で先手を打つことでAI時代の検索市場でポジションを確立できるチャンスがあるのです。

LLMの進化への継続的な対応

LLMの発展は著しく、年々精度と利便性が向上しています。今日有効な施策が、半年後には陳腐化している可能性もあります。業界動向を継続的にウォッチし、新しい最適化手法が登場すれば柔軟に取り入れていく姿勢が求められます。

ただし、変わらない本質もあります。ユーザーにとって価値のある、信頼できる情報を発信し続けることは、どのような技術変化があっても普遍的に重要な取り組みであり続けるでしょう。

LLMO対策のことならマケスク・トリニアスにご相談ください

LLMO対策は、E-E-A-Tの強化、コンテンツ構造の最適化、技術的な実装、エンティティ最適化、そして継続的な効果測定という5つの成功条件を満たすことで、成果につながりやすくなります。

重要なのは、LLMO対策を単独の施策として捉えるのではなく、既存のSEO対策やMEO対策と統合して実施することです。特に地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ対策、ローカルコンテンツの充実がLLMO対策と相乗効果を発揮します。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、「知らない」をなくし、「愛される」店舗をふやすというミッションのもと、MEO対策サービス「MEO prime」を提供しています。累計5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を誇り、地域ビジネスのWeb集客を総合的に支援してきました。

MEO対策で培った知見は、LLMO対策においても大いに活かせます。Googleビジネスプロフィールの最適化はエンティティ認識の強化につながり、ロコミ管理はE-E-A-Tの「経験」を第三者が証明する情報として機能するからです。

AI時代の検索対策は、もはや「やるかやらないか」ではなく、「いつ始めるか」というフェーズに入っています。競合が本格的に動き出す前に、自社のポジションを確立しておきたいとお考えの方は、ぜひトリニアスにご相談ください。MEO対策の専門家が、あなたのビジネスに最適なLLMO対策のアプローチをご提案いたします。

「LLMO対策を始めたけど、いつ効果が出るの?」 「SEOと同じくらい時間がかかる?」

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、検索行動そのものが大きく変わりつつある2025年。従来のSEO対策に加えて、AIに自社情報を引用してもらうためのLLMO対策が注目されています。

ただ、LLMO対策はまだ新しい分野。「どれくらいの期間で成果が見えてくるのか」という情報は、SEOほど蓄積されていません。

この記事では、LLMO対策の効果が反映されるまでの期間について、SEOとの違いや影響する要因、効果を早めるための具体的なアプローチまで解説します。地域ビジネスのWeb集客を支援してきたトリニアスの知見も交えながら、実践的な情報をお届けしましょう。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

→ AIMA5の詳細はこちら

LLMO対策の効果が反映されるまでの期間

結論から言うと、LLMO対策の効果が目に見える形で現れるまでには、早くて1~2ヶ月、一般的には3~6ヶ月程度かかると考えておくのが現実的です。

ただし、SEO対策のように「3~6ヶ月で効果が出る」と単純には言い切れない事情があります。LLMOはSEOよりも新しい領域であり、効果測定の手法自体がまだ確立されていないためです。

SEO対策との反映期間の違い

従来のSEO対策では、Googleが公式に「効果が現れるまでに4ヶ月から1年程度」と明言しています。検索エンジンがサイトを発見し、コンテンツの品質を評価し、検索順位を決定するまでの複数プロセスに時間がかかるからです。

一方、LLMO対策の反映期間は、対象とする生成AIの種類によって大きく異なります。

対象	反映の仕組み	反映期間の目安
Google AI Overview	検索結果と連動してリアルタイム生成	数日~数週間
ChatGPT (検索機能あり)	Web検索と学習データの両方を参照	1~3ヶ月
ChatGPT(学習データ)	ナレッジカットオフまでの情報を学習	数ヶ月~半年以上
Perplexity	リアルタイム Web検索ベース	数日~数週間

Google AI Overview や Perplexityは、検索時にリアルタイムでWebを参照するため、比較的早く対策の効果が反映される傾向にあります。インデックスされたページの情報をAIが即座に参照して回答を生成するため、SEO対策で上位表示されれば、AI Overviewでも引用される可能性が高まるのです。

対照的に、ChatGPTの学習データに自社情報を反映させるには、より長い期間が必要になります。ChatGPTには「ナレッジカットオフ」という仕組みがあり、特定の時点までの情報しか学習していないためです。次のカットオフが行われるまで待つ必要がある場合もあるでしょう。

実際の導入事例から見る反映期間

2025年に入ってから、LLMO対策の導入事例が徐々に報告されるようになりました。ある調査では、本来3~6ヶ月かかると予測されていた効果が、1~2ヶ月以内に目に見える形で表れたケースも確認されています。

これは、LLMO対策がまだ黎明期にあり、競合が少ないことが要因の一つと考えられます。SEOの黎明期と似た状況で、対策をした分だけ差がつきやすい時期なのかもしれません。

ただし、こうした短期間での成果は例外的なケースとも言えます。長期的な視点で取り組むことが、安定した成果につながる基本姿勢であることに変わりはありません。

LLMO対策の反映期間に影響する5つの要因

LLMO対策の効果が表れるまでの期間は、一律ではありません。以下の要因によって、短くも長くもなり得ます。

1. 既存のSEO評価とドメインパワー

LLMO対策は、SEO対策の延長線上にある施策です。すでにSEOで一定の評価を得ているサイトは、LLMO対策の効果も早く現れる傾向があります。

AI OverviewやPerplexityなどのリアルタイム検索系AIは、検索結果の上位ページを優先的に参照します。つまり、SEOで上位表示されているページは、AIの回答に引用される可能性が高いということ。Google AI Overviewで参照されるサイトを分析した調査では、検索順位の上位にあるサイトほど引用されやすいという傾向が確認されています。

新規ドメインやSEO評価が低いサイトでは、まずSEOの基盤を固めることがLLMO対策の近道になるでしょう。

2. コンテンツの専門性と一次情報の有無

AIは、信頼性の高い情報を優先的に引用する傾向があります。特に、独自の調査データや一次情報を含むコンテンツは、AIに「信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

二次情報の寄せ集めではなく、自社ならではの知見や実績データを発信しているサイトは、比較的早くAIに引用されるようになる可能性があります。

逆に、どこにでもある一般的な情報だけを掲載しているサイトは、AIが引用する理由がないため、対策の効果が出にくいと考えられます。

3. 構造化データとサイト構造の整備状況

AIがコンテンツを正確に理解するためには、情報が整理された形で提示されている必要があります。構造化データ (Schema.org)を適切に実装しているサイトは、AIがコンテンツの意味を把握しやすくなり、回答の素材として参照されやすくなります。

Googleは2025年の公式イベントでも「AI時代においても構造化データは継続して実装すべき」とアドバイスしています。見出しタグで論点ごとに区切ったセクション、箇条書きや表を使った情報整理なども、AIが情報を抽出しやすくする要素です。

4. Web上での情報量とサイテーション

LLMは、Web上に存在する膨大な情報を学習しています。自社に関する情報がWeb上に多く存在するほど、AIが自社を「認識」しやすくなります。

自社サイトだけでなく、SNS、プレスリリース、業界メディア、口コミサイトなど、複数の媒体で一貫した情報発信を行うことで、AIに自社の存在を認識してもらいやすくなるでしょう。これを「エンティティの強化」と呼びます。

ただし、Web上の情報を増やすのは短期間でできることではありません。継続的なPR活動や情報発信の積み重ねが必要です。

5. 対象とする生成AIの種類

前述のとおり、対象とする生成AIによって反映期間は大きく異なります。

リアルタイム検索系のAI(AI Overview、 Perplexity、ChatGPTの検索機能など)は、インデックスされたページの情報を即座に参照するため、対策効果が早く現れます。一方、学習データに依存するAIの場合は、ナレッジカットオフのタイミングに左右されるため、効果が出るまでに時間がかかることがあります。

どのAIをターゲットにするかによって、対策の優先順位や期待できる効果の時期が変わってきます。

なぜLLMO対策には時間がかかるのか

LLMO対策に時間がかかる理由を理解しておくと、焦らず適切な期待値で取り組めるようになります。

AIによる情報認識のプロセス

生成AIが自社の情報を「認識」するまでには、複数のステップがあります。

まず、サイトがGoogleなどの検索エンジンにインデックスされる必要があります。インデックスされていないページは、AI Overviewやリアルタイム検索系AIの参照対象になりません。新規ページがインデックスされるまでには、数日から数週間かかることもあります。

次に、インデックスされたページの評価が確立されるまでにも時間がかかります。検索エンジンは、ページの信頼性や専門性を複合的に評価しており、この評価プロセスは一朝一夕には完了しません。

さらに、ChatGPTのような学習型AIの場合、定期的な学習データの更新(ナレッジカットオフ)を待つ必要があります。直近で公開した情報が次のカットオフに含まれるかどうかは、タイミング次第という側面もあるのです。

信頼性の構築には時間が必要

AIは、「信頼できる情報源」と認識したサイトを優先的に引用します。この「信頼」を獲得するには、時間をかけた実績の積み重ねが欠かせません。

E-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)は、SEOだけでなくLLMO対策でも重要な概念です。専門的なコンテンツを継続的に発信し、外部からの言及や被リンクを獲得し、業界内での認知を高めていく。こうした活動の積み重ねが、AIからの信頼につながっていきます。

小手先のテクニックだけでは、この信頼を短期間で構築することは難しいでしょう。地道な取り組みが、結果的には最短ルートになるのです。

効果測定の難しさ

LLMO対策の反映期間が「わかりにくい」と感じる理由の一つは、効果測定が難しいことにあります。

SEO対策であれば、検索順位やオーガニック流入数という明確な指標があります。しかし、LLMO対策の効果を測る指標や方法は、まだ確立されていません。

ChatGPTやGeminiでは、同じキーワードでも検索するたびに回答や引用リンクが変わることがあります。AI Overviewも表示される内容が流動的で、安定した測定が難しい状況です。

2025年9月時点では、Ahrefsのブランドレーダー機能など、一部のツールでLLMによる引用数を確認できるようになっていますが、日本語対応の効果測定ツールはまだ限られています。

LLMO対策の効果を早めるための実践アプローチ

LLMO対策の効果が出るまでの期間を短縮するために、今すぐ取り組めるアプローチを紹介します。

SEO対策を並行して強化する

LLMOとSEOは、対立する概念ではありません。むしろ、SEOの土台があってこそLLMO対策が効果を発揮する関係にあります。

AI Overviewで参照されるサイトの多くは、検索結果の上位に表示されているページです。Ahrefsの調査によれば、AI Overviewに表示されるサイトと検索順位には強い相関があることが確認されています。

SEO対策を怠ってLLMO対策だけに注力しても、期待する成果は得られにくいでしょう。両者を統合した包括的なデジタル戦略として実施することが、効果を早める近道です。

AIが引用しやすいコンテンツ構造を意識する

AIは、構造化された情報を好みます。以下のような工夫により、AIがコンテンツを理解しやすくなり、引用される可能性が高まります。

ある検証では、ブログ記事の冒頭に質問への簡潔な回答を追加したところ、Googleに再インデックスをリクエストしてから約12時間でAI Overviewに引用されるようになった事例も報告されています。

構造化データを適切に実装する

Schema.orgなどの構造化データマークアップは、LLMO対策でも引き続き有効です。AIが情報を素早く正確に解析するのを助け、結果として引用されやすくなります。

特に効果的な構造化データとしては、以下が挙げられます。

• FAQPage: よくある質問と回答をマークアップ
• HowTo: 手順やプロセスを構造化
• Article: 記事の著者、公開日、更新日を明示
• Organization: 企業情報を正確に伝達
• Local Business: 地域ビジネスの情報を構造化

構造化データを実装することで、AIがコンテンツの「意味」を理解しやすくなります。

E-E-A-Tを強化する

経験(Experience)、専門性(Expertise)、権威性(Authoritativeness)、信頼性(Trustworthiness)。Googleの品質評価で重視されるこれらの要素は、LLMO対策でも同様に重要です。

具体的には、以下のような取り組みが効果的でしょう。

• 著者情報の明記:専門家や執筆者のプロフィールを詳細に記載
• 実績や資格の提示: 業界での経験、保有資格、受賞歴などを明示
• 信頼できる出典の引用: 公的機関や学術論文からのデータ引用
• 更新日の明記: 情報の鮮度を示す

AIは「この情報は信頼できる」と判断できる要素を重視します。人間にとって信頼できる情報は、AIにとっても信頼できる情報なのです。

独自データと一次情報を発信する

他のサイトにはない独自の情報を持つことは、AIに引用される大きなアドバンテージになります。

自社で実施した調査結果、顧客データの分析、業界動向の独自レポートなど、一次情報を積極的に発信しましょう。こうした情報は、AIが回答を生成する際の「裏付け」として価値が高いためです。

たとえば、「当社の調査によると○○という結果が出ている」という形で独自データを公開すれば、その情報を引用したいAIにとっては貴重なソースになります。

LLMO対策の効果を測定する方法

LLMO対策の効果を把握するためには、複数の指標を組み合わせて測定することが必要です。現時点で活用できる測定方法を紹介します。

GA4でAI検索からの流入を確認する

Google Analytics 4 (GA4)の探索レポートを使うことで、AI検索からの流入状況を把握できます。

探索レポートで「行」にセッションの参照元/メディア、「値」にセッション数やキーイベントを設定することで、ChatGPTやPerplexityなど各LLMからの流入を確認できます。

ただし、AI Overviewからの流入は、通常のオーガニック検索と区別できない仕様になっています。そのため、AI Overview単体の効果測定は現時点では難しい状況です。

指名検索の増減をモニタリングする

AIの回答で自社名が言及されるようになると、その後に社名を入れた「指名検索」が増加することが期待できます。

Google Search Consoleで、自社名やブランド名を含むキーワードの検索表示回数・クリック数の推移を追跡しましょう。指名検索が増えているなら、「AI回答→認知→指名検索」という好循環が生まれ始めているサインです。

生成AIでの引用状況を定期的に確認する

自社に関連するキーワードで、定期的にAI検索を行い、自社が引用されているかを確認します。

確認すべき主要なAIは以下のとおりです。

• Google AI Overview: Google検索で表示されるAI概要
• ChatGPT: Web検索機能をオンにした状態で確認
• Perplexity: リアルタイム検索ベースのAI
• Gemini: Googleの生成AI

同じ質問でも回答は毎回変わる可能性があるため、複数回確認し、傾向を把握することが重要です。

専用ツールを活用する

2025年現在、LLMO対策の効果測定に活用できるツールとしては、Ahrefsのブランドレーダー機能が挙げられます。各LLMやAI Overviewによるリンク掲載数やブランド名の言及数を確認できるため、施策の効果を定量的に把握できます。

ただし、日本語対応の専用ツールはまだ限られているのが現状。今後、測定ツールの充実が期待されます。

LLMO対策で成果を出すために意識すべきこと

LLMO対策は新しい分野だからこそ、適切な心構えで取り組むことが大切です。

短期的な成果を期待しすぎない

LLMO対策は、SEO対策と同様に中長期的な施策です。1~2週間で劇的な変化が起きることは稀でしょう。

「早く効果を出したい」という気持ちはわかりますが、焦って小手先のテクニックに走ると、かえって遠回りになることもあります。ユーザーファーストの視点で質の高いコンテンツを継続的に発信し、AIからの評価を徐々に高めていく姿勢が重要です。

SEO対策との両立を前提に考える

「SEOをやめてLLMOに集中してもいいのか」という質問がありますが、答えはNoです。

現時点では、Webサイトへのアクセスの大部分は依然として検索エンジン経由です。SEO対策を怠ると、検索エンジンからの流入を失うリスクがあります。

LLMOとSEOは共存関係にあります。SEOで検索結果の上位を押さえ、LLMOでAI検索をカバーすることで、複数の流入経路を確保できます。

アルゴリズムの変動リスクを認識する

生成AIの分野は日々進化しており、AIの回答生成ロジックも頻繁に更新されています。今日効果があった施策が、明日も同じ効果があるとは限りません。

この変動リスクを認識した上で、本質的な価値提供(質の高いコンテンツ、正確な情報、ユーザーへの貢献)に注力することが、長期的な成功につながります。

過度な最適化は避ける

AIに引用されることだけを目的とした過度な最適化は、逆効果になる可能性があります。

不自然なキーワードの詰め込み、意図的な誤情報の掲載などは、AIからの信頼性を損なうリスクがあります。あくまでユーザーにとって価値のある情報を、AIにも理解しやすい形で提供することが基本です。

LLMO対策の反映期間に関するよくある質問

Q. LLMO対策は中小企業でも必要ですか?

はい、むしろ中小企業こそ早期に取り組む価値があります。LLMO対策はまだ競合が少ない黎明期にあり、大手企業も本格的な対策に着手していないケースが多いです。今のうちに対策を始めることで、先行者利益を獲得できる可能性があります。

特に地域ビジネスの場合、「○○市でおすすめの△△」といったローカルな質問に対してAIで言及されることは、大きな認知獲得につながります。

Q. 専門知識がなくても始められますか?

基本的なLLMO対策は、SEOの延長線上にあるため、特別な専門知識がなくても始められます。質の高いコンテンツの作成、サイト構造の整備、構造化データの実装など、従来のSEO対策で重視されてきた施策がそのままLLMOにも活かせます。

ただし、より高度な対策や効果測定を行う場合は、専門家のサポートを検討するのも一つの選択肢です。

Q. LLMO対策の費用はどれくらいかかりますか?

LLMO対策の費用は、対策内容や依頼先によって大きく異なります。コンサルティングのみの場合は月額数万円から、コンテンツ制作や技術的なサポートを含む場合は月額数十万円程度が相場となっています。

自社で取り組む場合は、人件費とツール費用のみで済みますが、効果が出るまでに試行錯誤が必要になることも。費用対効果を考慮して、自社で行うか外部に依頼するかを判断しましょう。

Q. 効果が出ない場合、どこを見直すべきですか?

LLMO対策の効果が出ない場合、まず確認すべきは以下のポイントです。

• SEOの基盤: 検索順位が低いままでは、AI Overviewにも引用されにくい
• コンテンツの質: 独自性のある価値提供ができているか
• 情報の構造化: AIが理解しやすい形で情報が整理されているか
• E-E-A-Tの要素:信頼性を示す要素が十分に含まれているか

また、測定方法自体を見直す必要があるかもしれません。複数の指標を組み合わせて総合的に判断することをおすすめします。

LLMO対策でお悩みならトリニアスへご相談ください

LLMO対策の効果が反映されるまでの期間は、早くて1~2ヶ月、一般的には3~6ヶ月程度。対象とするAIの種類、既存のSEO評価、コンテンツの質、情報の構造化など、複数の要因によって変動します。

重要なのは、LLMO対策を単独の施策として捉えるのではなく、SEO対策と一体化した総合的なデジタル戦略として実施すること。そして、短期的な成果に一喜一憂せず、長期的な視点で継続的に取り組むことです。

AI検索が普及する中、従来のSEOだけではカバーできないユーザーが増えています。今のうちにLLMO対策に着手することで、競合に先んじて新しい流入経路を確保できる可能性があります。

株式会社トリニアスは、MEO対策で累計5,000社以上の導入実績を持つ地域ビジネスのWeb集客のプロフェッショナルです。Googleビジネスプロフィール (MEO)の最適化から、SEO対策、SNS運用、ホームページ制作まで、地域ビジネスに必要なWeb集客を一貫してサポートしています。

AI検索時代の新しい集客戦略についても、地域ビジネスに特化した知見をもとにご提案が可能です。「LLMO対策を始めたいけど、何から手をつければいいかわからない」 「SEO対策とLLMO対策をどう両立させればいいか悩んでいる」という方は、ぜひ一度ご相談ください。

お問い合わせは無料です。まずは現状の課題をお聞かせいただき、貴社に最適な集客戦略をご提案いたします。

「LLMO対策って、結局何をすればいいの?」 「SEO対策との違いがよくわからない」――このような疑問を抱えている方は少なくないでしょう。

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答において、自社の情報が引用・参照されるように最適化する施策です。国際的な調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少すると予測しており、「AIに聞く」という新しい情報収集スタイルへの対応が急務となっています。

ここで重要なのは、LLMO対策において「コンテンツの書き方」が最も効果を発揮する領域だということ。技術的な実装(構造化データやllms.txtの設置)も大切ですが、AIが実際に引用するのは「文章そのもの」です。つまり、AIに選ばれる書き方を身につけることが、LLMO対策の本質といえます。

この記事では、LLMO対策における文章の書き方について、実践的なテクニックから具体的な構成方法まで詳しく解説します。MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つトリニアスが、地域ビジネスの視点からAI時代の集客戦略をお伝えしていきましょう。

LLMO対策の基本を理解する

LLMO対策の書き方を学ぶ前に、まずはLLMOの基本的な仕組みを押さえておく必要があります。なぜなら、AIがどのように情報を処理し、何を基準に引用元を選んでいるのかを理解することで、効果的な書き方が見えてくるからです。

LLMOとは何か

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの回答において、自社のコンテンツが情報源として引用されることを目指す施策のことを指します。

従来のSEO対策がGoogleの検索結果で上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの「回答文」に自社の情報が含まれることを目標とします。ユーザーが「○○とは?」とAIに質問したとき、その回答の中で「△△社によると~」と引用されたり、参考リンクとして表示されたりすることがLLMO対策の成果となるわけです。

生成AIが情報を引用する仕組み

生成AIがWebページを引用する仕組みは、大きく分けて2つのパターンがあります。

1つ目は「検索拡張生成(RAG)」と呼ばれる方式です。ChatGPTの検索機能やPerplexityがこれに該当し、ユーザーからの質問を受けてリアルタイムでWeb検索を行い、その結果を参照して回答を生成します。Bing検索のAPIを利用しているケースが多く、検索結果の上位ページが引用されやすい傾向にあります。

2つ目は「事前学習」による方式です。AIが過去に学習したデータをもとに回答を生成するもので、学習時点で信頼性が高いと判断されたコンテンツほど回答に反映されやすくなります。

どちらの方式においても、AIは「信頼性の高い情報源」を優先的に参照します。そのため、LLMO対策ではE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高めることが重要視されているのです。

SEO対策との関係性

「LLMO対策をすればSEO対策は不要になるのか」という疑問をお持ちの方もいるかもしれません。結論からいえば、LLMO対策はSEO対策の延長線上にあると考えるのが適切でしょう。

Googleの検索セントラルでは、AI Overviewに表示されるためには「検索への表示に関する通常のガイダンスに従うだけで十分」と明記しています。つまり、適切なSEO対策を行っているサイトは、自然とLLMOにも対応できる状態になっているということです。

ただし、LLMO特有のポイントもあります。SEOでは検索順位という明確な指標がありますが、LLMOではAIの回答文に「どのように引用されるか」が重要になります。単に上位表示されるだけでなく、AIが引用したくなるような文章構造や表現を意識する必要があるのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

AIに引用される文章の特徴

AIに引用されやすい文章には、いくつかの共通した特徴があります。これらを理解することで、LLMO対策における書き方の方向性が明確になるはずです。

結論を先に示す構成

AIは膨大なテキストから「質問に対する答え」を抽出します。そのため、結論が文章の後半に配置されていると、AIが必要な情報を見つけにくくなってしまいます。

効果的なのはPREP法(Point Reason Example Point)やSDS法 (Summary Details Summary)といった、結論を先に述べる文章構成です。「○○とは△△です」のように、質問に対する直接的な回答を冒頭に配置することで、AIが情報を抽出しやすくなります。

たとえば「LLMO対策とは何か」という質問に答える場合、従来の文章では背景説明から始めがちですが、LLMO対策を意識した文章では「LLMO対策とは、生成AIに自社の情報を引用されやすくするための最適化施策です」と定義から始めるのが効果的です。

明確で論理的な文章構造

AIは文章の論理構造を解析して内容を理解します。したがって、見出しタグ (h2、h3、h4)を適切に使い、階層構造が明確な文章はAIにとって理解しやすいコンテンツとなります。

具体的には、以下のような点を意識することが重要です。

まず、1つの見出しには1つのテーマを設定すること。複数のトピックを1つの見出しにまとめてしまうと、AIが内容を正確に把握しにくくなります。

次に、1つの段落には1つの主張を含めること。長い段落に複数の論点を詰め込むのではなく、適切に段落を分けて読みやすさを確保しましょう。

そして、見出し間の論理的なつながりを意識すること。前の見出しで述べた内容を受けて次の見出しに展開するなど、文章全体に一貫性を持たせることがAI理解の助けとなります。

信頼性を裏付ける要素

AIは情報の信頼性を重視します。特に、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)に関連する要素が含まれているコンテンツは、引用対象として選ばれやすい傾向があります。

具体的なデータや統計の引用は、信頼性を高める代表的な手法です。「多くの企業が取り組んでいる」と書くよりも、「Gartnerの調査によると、2026年までに検索エンジン利用が25%減少すると予測されている」と具体的な数値と出典を示す方が説得力が増します。

著者情報の明示も効果的です。記事の執筆者が誰で、どのような専門性を持っているのかを明確にすることで、AIはそのコンテンツを「専門家による情報」として認識しやすくなります。

一次情報の活用も重要なポイントでしょう。自社での調査結果や実体験に基づく知見は、他サイトにはない独自の価値を持ちます。AIにとっても「このサイトでしか得られない情報」として認識されやすくなるのです。

LLMO対策のための具体的な書き方テクニック

ここからは、LLMO対策で効果を発揮する具体的な書き方テクニックを解説します。実際のコンテンツ制作にすぐ活かせる実践的な内容となっています。

質問形式の見出しを活用する

生成AIは本質的に「ユーザーの質問に答える」ために設計されています。そのため、質問形式の見出しとその回答という構成は、AIにとって非常に理解しやすい形式となります。

「LLMO対策とは何か」「なぜLLMO対策が必要なのか」 「LLMO対策の具体的な方法は」といった見出しを設定し、その直下で明確に回答を示すことで、AIが情報を抽出しやすくなるわけです。

この手法は、GoogleのAI Overviewで「よくある質問」として表示される可能性も高めます。FAQ形式のコンテンツを別途用意するのも効果的ですが、記事本文の見出し自体を質問形式にすることで、文章の流れを損なわずにLLMO対策を実現できます。

定義文を冒頭に配置する

AIが情報を引用する際、最も参照されやすいのが「○○とは△△である」という定義文です。特に専門用語やサービス名について説明する際は、冒頭で明確な定義を示すことが重要になります。

定義文を書く際のポイントは、以下の3つです。

1つ目は、簡潔さを優先すること。長々とした説明ではなく、1~2文で本質を伝えることを心がけましょう。AIは簡潔な定義を好む傾向があります。

2つ目は、専門用語を含める場合は補足を加えること。たとえば「LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)」のように、略称と正式名称を併記することで理解度が上がります。

3つ目は、一般的な表現を使うこと。独自の言い回しよりも、広く認知されている表現を使った方がAIに認識されやすくなります。

情報源を明記する習慣をつける

AIは信頼性の高い情報を優先的に引用します。そのため、データや統計を引用する際は必ず出典を明記することが重要です。

「○○という調査によると」 「△△社のレポートでは」といった形で情報源を示すことで、コンテンツの信頼性が向上します。また、リンクを設置することで、AIがその情報の裏付けを確認できるようになります。

ただし、引用ばかりに頼るのは避けるべきでしょう。外部データを示した上で、自社の見解や解釈を加えることで、オリジナリティのあるコンテンツになります。「Gartnerは検索エンジン利用の25%減少を予測しているが、当社の経験では地域ビジネスにおいてはMEO対策との組み合わせが効果的だと考える」といった具合です。

流暢で読みやすい文章を心がける

AIは自然言語を処理するため、流暢で読みやすい文章ほど正確に内容を把握できます。逆に、不自然な表現や文法的な誤りが多い文章は、AIにとって理解しにくいコンテンツとなってしまいます。

文章の流暢さを高めるためには、以下の点に注意しましょう。

主語と述語の対応を明確にすること。長い文章になると主語と述語がねじれやすくなるため、適切に文を区切ることが大切です。

接続詞を効果的に使うこと。「しかし」「そのため」「また」といった接続詞は、文章の論理的なつながりを示す役割を果たします。

同じ表現の繰り返しを避けること。「○○は重要です」 「△△も重要です」「□□も重要です」のような単調な表現は、文章の質を下げてしまいます。

見出し設計の実践テクニック

AIに引用されやすいコンテンツを作るうえで、見出しの設計は極めて重要な要素です。見出しは文章の「目次」であると同時に、AIが内容を理解するための「手がかり」でもあるからです。

AIが認識する「意味単位」としての見出し

AIは見出しを「このセクションは何について書かれているか」を示すラベルとして認識します。見出しが曖昧だと、AIはそのセクションの内容を正確に把握できません。

効果的な見出しには「主語+目的+動詞」の要素が含まれています。たとえば「LLMO対策の効果を高める方法」という見出しであれば、「LLMO対策」が主語、「効果を高める」が目的、「方法」が内容の種類を示しています。

一方、「対策について」「方法論」といった抽象的な見出しは、AIにとって情報量が少なく、内容を推測しにくいものとなります。

引用率を高める見出しパターン

実際にAIに引用されやすい見出しには、いくつかのパターンがあります。

定義型: 「○○とは」

「LLMO対策とは」 「llms.txtとは」のように、用語の定義を示す見出しです。AIが「○○とは何か」という質問に回答する際、このタイプの見出しを持つセクションは参照されやすくなります。

方法型:「○○の方法」 「○○のやり方」

具体的な手順や方法を示す見出しです。「LLMO対策の方法」 「llms.txtの書き方」といった見出しは、実践的な情報を求めるユーザーの質問に対応します。

比較型:「○○と△△の違い」

2つの概念を比較する見出しです。「LLMOとSEOの違い」 「llms.txtとrobots.txtの違い」などは、AIが比較情報を求められた際に参照されやすくなります。

理由型:「○○が重要な理由」

「なぜ○○なのか」という疑問に答える見出しです。AIが理由を説明する際に、このタイプの見出しを持つセクションが引用されることが多くなります。

見出しの階層構造を整える

h2、h3、h4といった見出しの階層構造は、文章の論理構成をAIに伝える重要な要素です。階層が乱れていると、AIは文章の構造を正確に把握できません。

基本的なルールとして、h2の下にはh3、h3の下にはh4というように、順番に階層を深くしていきます。h2の次にいきなりh4が来るような構成は避けるべきでしょう。

また、同じ階層の見出しは同程度の重要度を持つようにします。h3見出しが「LLMO対策の方法」 「まとめ」となっていると、重要度のバランスが取れていません。

llms.txtの書き方と活用法

LLMO対策の書き方を語る上で、llms.txtファイルの存在は避けて通れません。llms.txtは、AIに対してWebサイトの情報を効率的に伝えるためのファイルで、LLMO対策における技術的な施策の一つとして注目されています。

llms.txtとは何か

llms.txtは、大規模言語モデル (LLM)に対して、Webサイトの構造や重要なコンテンツの場所を伝えるためのテキストファイルです。2024年9月にfast.aiのJeremy Howard氏によって提案された比較的新しい仕様となっています。

robots.txtがGoogleなどの検索エンジンに対してクロールの可否を伝えるファイルであるのと同様に、llms.txtは生成AIに対して「この情報を参照してほしい」「この情報は使わないでほしい」といった意図を伝える役割を持ちます。

ただし、2025年現在、llms.txtを正式にサポートしている主要な生成AIサービスは確認されていません。GoogleのJohn Mueller氏もBlueskyで「現在、AIシステムではllms.txtは使用されていない」とコメントしています。そのため、llms.txtは「将来に向けた先行投資」として位置づけるのが適切でしょう。

llms.txtの基本的な書き方

llms.txtはMarkdown形式で記述するのが一般的です。基本的な構成は以下のようになります。

サイト名 (H1見出し) をファイルの冒頭に配置します。「#」の後に半角スペースを入れ、正式な会社名やサイト名を記載しましょう。

サイトの概要を引用ブロック形式で記述します。「>」の後に半角スペースを入れ、Webサイトの概要を1~2文程度で簡潔にまとめます。

重要なページのリストをH2見出しでカテゴリ分けしながら記載します。AIに優先的に参照してほしいページのURLと簡単な説明を列挙していきましょう。

llms.txtの設置場所と注意点

llms.txtファイルは、Webサイトのルートディレクトリに設置します。具体的には「https://example.com/llms.txt」でアクセスできる場所に配置することになります。

ファイルを作成する際の注意点は以下の通りです。

ファイル名は必ず「llms.txt」とし、文字コードはUTF-8で保存しましょう。

情報の優先度を意識し、最も重要なコンテンツをファイルの上部に配置することが推奨されます。

専門用語を使用する場合は補足説明を加えることで、AIの理解を助けることができます。

WordPressを使用している場合は、「Website LLMs.txt」などのプラグインを利用すると、管理画面から簡単にllms.txtを生成・設置できるようになります。

構造化データとLLMO対策の関係

LLMO対策において、構造化データ(スキーママークアップ)の実装は重要な役割を果たします。構造化データを適切に設定することで、AIがコンテンツの意味を正確に理解しやすくなるからです。

構造化データがAI理解を助ける仕組み

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したものです。JSON-LD形式でHTMLに埋め込むことで、「このページは○○についての記事である」「著者は△△である」といった情報を機械が読み取れるようになります。

AIは構造化データを参照することで、テキストだけでは判断しにくい情報を正確に把握できます。たとえば、記事の公開日や更新日、著者の専門性、組織の情報などは、構造化データによって明確に伝えることが可能です。

LLMO対策に効果的な構造化データの種類

LLMO対策の観点から特に重要な構造化データの種類を紹介しましょう。

Article(記事)は、ブログ記事やニュース記事に使用する構造化データです。記事のタイトル、著者、公開日、更新日などを明示することで、AIがコンテンツの鮮度や信頼性を判断しやすくなります。

FAQPage (よくある質問)は、Q&A形式のコンテンツに最適な構造化データです。質問と回答のペアをマークアップすることで、AIが「この質問にはこの回答」という対応関係を明確に認識できます。

Organization (組織)は、企業や団体の情報を示す構造化データです。会社名、所在地、連絡先、ロゴなどの基本情報を構造化することで、AIがその組織を「実在する信頼できるエンティティ」として認識しやすくなります。

Person(人物)は、著者情報を明示するための構造化データです。著者の名前、職業、所属組織などをマークアップすることで、E-E-A-Tの「専門性」や「権威性」をAIに伝えることができます。

地域ビジネスにおける構造化データの活用

店舗を持つ地域ビジネスの場合、Local Businessの構造化データが特に重要になります。店舗名、住所、営業時間、電話番号などをマークアップすることで、AIが「この地域に実在する店舗」として認識しやすくなります。

この点は、MEO対策 (Googleビジネスプロフィールの最適化)とも密接に関連します。Googleビジネスプロフィールで設定した情報と、Webサイトの構造化データが一致していることで、AIは「一貫性のある信頼できる情報源」と判断しやすくなるのです。

MEO対策に取り組んでいる事業者であれば、すでにGoogleビジネスプロフィールの情報を整備しているはず。その情報をWebサイトの構造化データにも反映させることで、LLMO対策の効果を高めることができます。

E-E-A-Tを高める書き方のポイント

LLMO対策において、E-E-A-T (Experience Expertise Authoritativeness Trustworthiness)の強化は避けて通れない要素です。AIは信頼性の高い情報源を優先的に引用するため、E-E-A-Tを高めるコンテンツ作りが求められます。

Experience (経験)を文章で示す方法

「経験」は、実際にその分野で活動してきた経験を持つことを意味します。LLMO対策の観点からは、具体的な体験やケーススタディを文章に含めることが効果的です。

「一般的には○○とされている」という表現よりも、「当社が支援した飲食店では、MEO対策と併せてLLMO対策を実施したところ、問い合わせ数が増加した」といった具体的な経験談の方が、AIにとって価値ある情報として認識されます。

ただし、経験談を述べる際は、具体的な数値や期間を示すことが重要です。「効果があった」だけでなく、「3ヶ月で問い合わせ数が1.5倍に増加した」のように定量的な情報を含めることで、信頼性が向上します。

Expertise(専門性)を表現する書き方

「専門性」は、その分野に関する深い知識を持つことを意味します。文章で専門性を表現するには、専門用語を正確に使用しつつ、わかりやすく説明することが効果的です。

専門用語をただ並べるだけでは、知識をひけらかしているだけに見えてしまいます。「LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)」のように、正式名称と略称を併記したり、初出の専門用語には簡潔な説明を添えたりすることで、専門性と読みやすさを両立できます。

また、著者プロフィールの充実も専門性を示す重要な要素です。記事の執筆者がどのような経歴を持ち、どの分野の専門家なのかを明示することで、AIはそのコンテンツを「専門家による情報」として認識しやすくなります。

Authoritativeness (権威性)を構築する

「権威性」は、その分野で信頼されている存在であることを意味します。権威性の構築には時間がかかりますが、文章の書き方でも一定の効果を得ることは可能です。

権威ある情報源からの引用は、自サイトの権威性を高める効果があります。政府機関、学術研究、業界団体などの情報を適切に引用し、出典を明記することで、コンテンツ全体の信頼性が向上します。

自社の実績を具体的に示すことも効果的です。「多くの企業を支援」ではなく「5,000社以上の企業を支援」のように、具体的な数値を示すことで権威性を裏付けることができます。

Trustworthiness(信頼性)を確保する

「信頼性」は、情報が正確で信頼できることを意味します。信頼性を確保するためには、以下のポイントを意識しましょう。

情報の鮮度を保つことが重要です。古い情報がそのまま掲載されていると、AIは「このサイトの情報は最新ではない」と判断する可能性があります。定期的にコンテンツを見直し、必要に応じて更新しましょう。

矛盾のない一貫した情報を提供することも大切です。サイト内で異なる情報が記載されていると、信頼性が損なわれます。Webサイト全体で情報の整合性を保つようにしましょう。

連絡先や会社情報を明示することで、「実在する組織が責任を持って発信している情報」であることを示すことができます。

LLMO対策で避けるべき書き方

LLMO対策の効果を高めるためには、「やるべきこと」だけでなく「避けるべきこと」も理解しておく必要があります。AIに評価されにくい書き方のパターンを把握しておきましょう。

曖昧で抽象的な表現

「様々な方法がある」「多くの企業が取り組んでいる」 「効果的な対策を行うことが重要」――このような曖昧で抽象的な表現は、AIにとって情報価値が低いと判断されます。

AIは具体的な情報を求めるユーザーの質問に答えるために設計されています。「どのような方法があるのか」「何社が取り組んでいるのか」「どう効果的なのか」といった具体的な情報が含まれていないコンテンツは、引用対象として選ばれにくくなります。

具体性を持たせるには、数値、固有名詞、具体例を積極的に盛り込むことが効果的です。

キーワードの過剰な詰め込み

SEO対策の名残で、キーワードを不自然に繰り返す文章を見かけることがあります。「LLMO対策の書き方でLLMO対策をする際にはLLMO対策のポイントを押さえたLLMO対策が重要です」――このようなキーワードの過剰な詰め込みは、AIにとってスパム的なコンテンツと認識される恐れがあります。

AIは文章の自然さも評価しています。不自然なキーワードの繰り返しは、コンテンツの質を下げる要因となるため避けるべきでしょう。

出典のない断言

「これは業界で最も効果的な方法です」「必ず成功する手法です」――このような根拠のない断言は、AIにとって信頼性の低い情報と判断されます。

断言をするのであれば、それを裏付けるデータや出典を示す必要があります。「○○の調査によると」「当社の実績では」といった形で根拠を明示することで、主張の信頼性が向上します。

感情的 扇情的な表現

「驚愕の結果!」 「今すぐ始めないと損!」――このような感情的・扇情的な表現は、AIにとって客観性に欠けるコンテンツと判断される傾向があります。

AIは客観的で事実に基づいた情報を優先的に引用します。感情に訴えかける表現よりも、冷静で論理的な説明の方がLLMO対策として効果的です。

LLMO対策の効果測定と継続的な改善

LLMO対策を継続的に改善していくためには、効果測定の仕組みを構築することが重要です。現時点ではLLMO専用の確立された計測手法は少ないものの、いくつかの方法で効果を把握することが可能です。

生成AIからの流入を確認する方法

Google Analytics 4 (GA4)を使用すると、生成AIプラットフォームからの流入を確認できます。

「レポート」→「集客」 → 「トラフィック獲得」から参照元を確認し、「chat.openai.com」(ChatGPT)、「perplexity.ai」などからの流入があるかをチェックしましょう。これらのプラットフォームからの流入が増加していれば、LLMO対策の効果が現れている可能性があります。

ただし、2025年現在では生成AI経由の流入はまだ全体の数%程度という調査結果もあり、劇的な増加を期待するのは時期尚早かもしれません。長期的な視点で推移を観察することが大切です。

手動で引用状況を確認する

自社のコンテンツがAIに引用されているかを確認する最もシンプルな方法は、実際に生成AIに質問してみることです。

ChatGPT、Perplexity、Geminiなどの主要な生成AIで、自社の商品・サービスに関連するキーワードで質問を行い、回答に自社の情報や名前が含まれているか、参照リンクとして自社サイトが表示されているかを確認します。

定期的に同じ質問を行い、結果を記録しておくことで、時間経過による変化を把握できます。

指名検索の増加を観察する

LLMO対策の間接的な効果として、指名検索(会社名やサービス名での検索)の増加が挙げられます。

AIの回答で自社の名前が言及されると、それを見たユーザーが「この会社について詳しく知りたい」と考え、会社名で検索する可能性があります。Google Search Consoleで指名検索のインプレッションやクリック数の推移を確認することで、LLMO対策の波及効果を測定できます。

コンテンツの継続的な更新

LLMO対策は一度実施すれば終わりではなく、継続的な更新と改善が求められます。AIは最新の情報を優先的に参照する傾向があるため、古いコンテンツはいつまで経っても引用されないままになってしまいます。

少なくとも四半期に一度は主要なコンテンツを見直し、情報の鮮度を保つようにしましょう。特に、業界の動向や統計データは頻繁に更新されるため、定期的なチェックが必要です。

地域ビジネスのLLMO対策における書き方の工夫

飲食店、クリニック、美容室などの地域ビジネスにおいても、LLMO対策は重要な施策となりつつあります。ただし、全国規模の企業とは異なるアプローチが必要です。

地域名を含めた情報設計

地域ビジネスのLLMO対策では、地域名と業種を組み合わせた情報を積極的に発信することが効果的です。

「○○市でおすすめの歯医者」 「△△駅周辺のイタリアンレストラン」といったユーザーの質問に対して、AIが自店舗の情報を引用できるよう、地域性を明確にしたコンテンツを作成しましょう。

具体的には、店舗紹介ページで「東京都新宿区にある○○は、地域の皆様に愛されて10年以上営業を続けております」のように、地域名を自然に含めた文章を作成します。

MEO対策との連携

地域ビジネスにとって、LLMO対策はMEO対策(Googleビジネスプロフィールの最適化)と連携させることで効果が高まります。

Googleビジネスプロフィールで設定した情報(店舗名、住所、営業時間、サービス内容)と、Webサイトの情報が一致していることで、AIは「一貫性のある信頼できる情報源」として認識しやすくなります。

また、クチコミへの返信も重要です。丁寧にクチコミに対応することで、AIがその店舗を「顧客対応に優れた信頼できる店舗」と判断する材料になる可能性があります。

地域の専門家としてのポジショニング

地域ビジネスが全国的なメディアと競合するのは困難ですが、「地域の専門家」としてのポジショニングを確立することで、特定のニッチな領域でAIに引用される可能性を高められます。

「○○市の不動産事情に詳しい地元の不動産会社」 「△△エリアの飲食店事情を知り尽くした地域密着型のグルメライター」といった形で、地域特化の専門性をアピールすることが効果的です。

地域の統計データや独自の調査結果を活用したコンテンツは、他では得られない一次情報としてAIに評価される可能性があります。

業種別LLMO対策の書き方アプローチ

LLMO対策の書き方は、業種によって注力すべきポイントが異なります。ここでは、代表的な業種ごとのアプローチ方法を解説します。

医療・クリニック業界の書き方

医療分野は、GoogleのYMYL (Your Money or Your Life)に該当する領域であり、情報の正確性と信頼性が特に重視されます。LLMO対策においても、E-E-A-Tの要素を強く意識した書き方が求められるでしょう。

医師監修の明示が効果的です。「この記事は○○科専門医の△△医師が監修しています」といった形で、専門家の関与を明確にすることで、AIは信頼性の高い情報源として認識しやすくなります。

症状や治療法の定義を正確に記述することも重要です。「○○とは、△△を原因とする疾患で、主に□□の症状が現れます」のように、医学的に正確な定義を冒頭で示すことで、AIが引用しやすい情報となります。

ただし、診断や治療に関する断定的な表現は避け、「個人差があるため、詳しくは医師にご相談ください」といった但し書きを加えることで、責任ある情報発信の姿勢を示しましょう。

飲食店業界の書き方

飲食店のLLMO対策では、具体的なメニュー情報と店舗の特徴を明確に記述することが効果的です。

「○○駅から徒歩3分のイタリアンレストラン。自家製パスタと厳選ワインが自慢で、ランチは1,200円から、ディナーは3,500円からご用意しております」――このように、立地、ジャンル、価格帯といった情報を具体的に記載することで、「○○駅周辺でおすすめのイタリアンは?」といったAIへの質問に対する回答として引用される可能性が高まります。

こだわりや強みを具体的に説明することも大切です。「当店は契約農家から直送される有機野菜を使用」 「シェフは本場イタリアで10年修行」といった独自性のある情報は、他店との差別化要因としてAIに認識されやすくなります。

不動産業界の書き方

不動産業界のLLMO対策では、地域情報と専門知識を組み合わせた情報発信が効果的です。

「○○市の不動産相場」 「△△エリアの住みやすさ」といったトピックについて、地域に密着した情報を詳しく解説することで、「○○市で家を買うならどのエリアがおすすめ?」といった質問に対する回答として引用される可能性があります。

具体的な数値データの活用も欠かせません。「○○市の坪単価は平均△△万円」「□□駅周辺のマンション相場は◇◇万円~」といった具体的な数値を含めることで、情報の価値が高まります。

また、不動産取引に関する法律や手続きについての解説記事は、専門性をアピールできると同時に、ユーザーの疑問に直接答えるコンテンツとしてAIに評価されやすくなるでしょう。

美容・サロン業界の書き方

美容・サロン業界では、施術内容の具体的な説明と効果に関する情報が重要です。

「○○とは、△△の効果が期待できる施術で、施術時間は約30分、料金は□□円からです」のように、施術名の定義、効果、所要時間、価格帯を明確に記載することで、「○○ってどんな施術?」という質問への回答として引用されやすくなります。

施術のメリット・デメリットを正直に記載することも、信頼性を高める要因となります。良い面だけでなく、注意点やダウンタイムについても正確に伝えることで、ユーザーにとって価値のある情報となり、AIからの評価も高まるはずです。

LLMO対策における今後の展望

LLMO対策は2025年現在、まだ発展途上の領域です。今後どのような変化が予想されるのか、そしてどのような準備をしておくべきなのかを考えてみましょう。

GEO (Generative Engine Optimization)への発展

海外では、LLMOに代わってGEO (Generative Engine Optimization) という呼称が主流になりつつあります。「生成エンジン最適化」と訳され、より広範なAI検索への対応を意味する概念です。

GEOの考え方では、ChatGPTやPerplexityだけでなく、GoogleのAI Overview、MicrosoftのCopilot、将来登場する新しいAI検索ツールまで含めた包括的な最適化が求められます。特定のAIに最適化するのではなく、「AIが理解しやすい情報構造」を普遍的に整えることが重要になるでしょう。

マルチモーダル対応の重要性

現在のLLMO対策は主にテキストコンテンツを対象としていますが、今後は画像、動画、音声を含むマルチモーダルな情報も重要性を増すと予想されます。

画像に対する適切なalt属性の設定、動画の説明文の充実、音声コンテンツのテキスト化といった対策は、将来のAI検索に向けた準備として有効です。

特に、YouTubeなどの動画プラットフォームでは、概要欄に重要な情報をテキストで記載することが、AIによる内容理解を助ける効果があるとされています。

SEO対策との融合

LLMO対策とSEO対策は、今後さらに融合していくと考えられます。GoogleがAI Overviewを強化し、検索結果にAI生成の要約を表示することが当たり前になれば、「SEO対策=LLMO対策」という状況になる可能性もあるでしょう。

現時点でSEO対策に取り組んでいる事業者は、その延長線上でLLMO対策も実施できます。E-E-A-Tの強化、コンテンツの質向上、構造化データの実装といった施策は、SEOとLLMOの両方に効果を発揮するからです。

重要なのは、「検索エンジンのため」 「AIのため」ではなく、「ユーザーのため」にコンテンツを作るという原則を忘れないこと。ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく伝えるという基本に立ち返ることが、どのような技術的変化にも対応できる土台となります。

LLMO対策の書き方で押さえるべきポイント

最後に、LLMO対策の書き方で押さえるべきポイントを整理しておきましょう。

LLMO対策は、SEO対策の延長線上にある施策です。「AIに引用される」という新しい目標を意識しつつも、基本は「ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく伝える」ことに変わりはありません。

AI時代においても、本質的に価値のあるコンテンツが評価されるという原則は不変でしょう。技術的な対策 (llms.txtや構造化データ)も重要ですが、それらはあくまでコンテンツの価値を正しくAIに伝えるための手段です。コンテンツの質そのものを高めることが、LLMO対策の本質といえます。

LLMO対策のご相談はマケスクへ

「LLMO対策を始めたいけど、何から手をつければいいかわからない」 「自社サイトの文章がAIに評価されているか確認したい」――このようなお悩みをお持ちの方は、ぜひマケスクを運営する株式会社トリニアスにご相談ください。

トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客を支援してきました。MEO対策で培った「地域ビジネスのWeb集客」のノウハウを活かし、LLMO時代にも対応した総合的な集客戦略をご提案いたします。

MEO対策とLLMO対策は、密接に関連する施策です。Googleビジネスプロフィールの最適化で築いた「地域における信頼性」は、AIが情報を引用する際の評価基準にもなり得ます。すでにMEO対策に取り組んでいる事業者様であれば、その資産を活かしたLLMO対策が可能でしょう。

まずは現状のWebサイトやGoogleビジネスプロフィールを診断し、LLMO対策の方向性についてご提案させていただきます。お気軽にお問い合わせください。

「ChatGPTやGeminiで情報を調べるユーザーが増えているらしいけど、うちのお店には関係あるの?」

そう感じている店舗オーナーやWeb担当者は少なくないでしょう。しかし、この疑問を放置したままでいると、気づかないうちに大きな集客機会を逃してしまうかもしれません。

調査会社Gartnerは2024年2月、「2026年までに従来の検索エンジンの利用量が25%減少する」という予測を発表しました。その主因として挙げられているのが、ChatGPTをはじめとするAIチャットボットの台頭です。実際、LINEリサーチの調査によると、生成AIの利用目的で最も多いのは「調べもの・検索」で、約6割強のユーザーが情報収集に活用しています。

こうした変化に対応するために注目されているのが「LLMO対策」 (Large Language Model Optimization)です。従来のSEO対策がGoogle検索での上位表示を目指すのに対し、LLMO対策はChatGPTやGeminiなどのAI回答に自社の情報を引用・掲載させることを目的とした施策になります。

この記事では、なぜ今LLMO対策が必要なのか、SEO対策との違いは何か、そして地域密着型ビジネスがどのように取り組むべきかを、具体的なデータと実践的な視点から解説していきます。

LLMO対策とは? 従来のSEOとの根本的な違い

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの大規模言語モデル(LLM)が生成する回答の中で、自社の情報が優先的に取り上げられるように行う対策のことです。

従来のSEO対策では、ユーザーがGoogleで検索し、表示された検索結果から自社サイトをクリックしてもらうことがゴールでした。しかしLLMO対策では、ユーザーがAIに質問した際の回答文の中に自社のサービス名やブランド名が含まれることを目指します。

最適化の対象が異なる

SEO対策ではGoogleのアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化しますが、LLMO対策ではAIの情報処理プロセスに焦点を当てます。具体的には、AIがコンテンツを「どのように解釈するか」「どの情報を優先的に学習・引用するか」を考慮した設計が求められるのです。

AIは単語の出現頻度だけでなく、コンテンツの信頼性や構造的な整合性を評価しています。たとえば、専門用語の解説方法を見直すだけで、AIからの引用率が向上したという報告もあります。

ゴールの設定が異なる

SEO対策の成果指標は「検索順位」や「サイトへの流入数」ですが、LLMO対策では「AIの回答内に自社情報が含まれているか」が重要な指標となります。

ユーザーがAIに「渋谷でおすすめの美容院は?」と質問したとき、自社サロンの名前が回答に含まれているかどうか。これがLLMO対策における成功の基準です。

SEOとLLMOは相反するものではない

ここで重要なのは、SEO対策とLLMO対策は相互に補完し合う関係にあるという点です。ChatGPTの検索機能はMicrosoft BingのAPIを利用しており、引用されるページや順位付けの考え方はBing検索に準じることが多いとされています。つまり、SEOで評価されているサイトはLLMにも評価されやすい傾向があるのです。

「SEOで今まで負けていたけど、LLMOで一発逆転」という考えは現実的ではありません。むしろ、SEOの基盤をしっかり固めた上で、LLMOの観点を加えていくことが効果的なアプローチとなります。

なぜ今、LLMO対策が必要なのか

「まだ様子見でいいのでは?」と考える方も多いかもしれません。しかし、検索行動の変化を示すデータを見ると、その悠長な姿勢が大きなリスクになりうることがわかります。

AI検索の利用が急拡大している

LINEリサーチが実施した調査によると、生成AIの現在利用率は全体で3割強、利用経験率は4割強に達しています。特に注目すべきは世代間の差で、10代では現在利用率が6割弱、利用経験率が7割台半ばと突出して高い数値を示しました。20代、30代でも利用経験者の割合は50%を超えています。

若年層は今後の購買力の中心となる世代です。彼らが「何かを調べるときはまずAIに聞く」という習慣を身につけていることを考えると、LLMO対策の重要性は今後ますます高まっていくでしょう。

ゼロクリック検索の増加がもたらす影響

Spark Toro社とSemrush傘下のDatos社が2024年に実施した共同調査によると、米国ではGoogle検索の58.5%、EUでは59.7%がゼロクリック検索となっています。つまり、検索した人の約6割がWebサイトをクリックせずに、検索結果画面だけで情報収集を完了しているのです。

GoogleのAI Overview (AIによる概要)機能の導入により、この傾向はさらに加速しています。ある分析では、AI要約が表示された検索ではリンクのクリック率が15%から8%にまで低下したというデータも報告されています。

このような状況下では、単に検索上位に表示されるだけでは不十分です。AIの回答内に自社の情報が引用されるかどうかが、ユーザーとの接点を持てるかどうかを左右する時代になりつつあります。

先行者利益を得られる今が好機

2025年現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。大手ニュースサイトやECサイトでさえ、LLMO対策にはほぼ未対応という状況にあります。

この状況は、先行者にとって大きなチャンスを意味します。競合他社が様子見をしている間に対策を進めることで、AI検索市場でのポジションを早期に確立できる可能性があるのです。

特に地域密着型のビジネスにとって、このタイミングは重要です。地域名と業種を組み合わせた質問(「○○駅周辺でおすすめの歯医者は?」など)に対するAI回答で自社が言及されるかどうかは、今後の集客に直結する問題となるでしょう。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

「LLMO対策は意味ない」と言われる理由とその真相

一方で、「LLMO対策は意味がない」 「時期尚早だ」という声も聞かれます。こうした意見が出てくる背景には、いくつかの正当な理由があります。しかし、それらを正しく理解した上で判断することが重要です。

効果測定の方法が確立されていない

LLMO対策における最大の課題は、成果を数値化しにくい点にあります。SEO対策であれば検索順位やオーガニック流入数という明確な指標がありますが、「AIの回答に何回引用されたか」を正確に計測する標準的な方法はまだ確立されていません。

ただし、GA4を活用することでAI経由の流入数を計測する方法は存在します。参照元として「chat.openai.com」や「perplexity.ai」などからの流入を追跡することで、一定の効果測定は可能です。また、定期的に主要なAIサービスに自社関連の質問を投げかけ、回答内容を記録していくという手動での計測方法も有効でしょう。

AIの進化や仕様変更に左右される

AIの学習データやアルゴリズムは頻繁に更新されます。今日効果があった施策が、明日も同様に機能する保証はありません。この不確実性がLLMO対策への投資をためらわせる要因となっています。

しかし、これはSEO対策にも同じことが言えます。Googleのアルゴリズムアップデートによって検索順位が大きく変動することは珍しくありません。重要なのは、本質的に価値のあるコンテンツを作り続けることです。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高めるという基本方針は、検索エンジンでもAIでも変わりません。

現時点でのAI経由流入は全体の一部に過ぎない

2025年2~3月時点のデータによると、AI関連ジャンル以外のサイトでは全体流入の1%にも満たない程度というのが実情です。この数字だけを見れば、「今はまだSEOに注力すべき」という判断も理解できます。

ただし、AI関連ジャンルにおいてはすでに流入シェアが10%ほどになっているケースも報告されています。また、ChatGPTが検索機能を無料ユーザーにも拡大した2024年12月以降、AI経由の流入は着実に増加しています。半年後、1年後には状況が大きく変わっている可能性は十分にあるでしょう。

地域密着型ビジネスにとってのLLMO対策の意義

「LLMO対策は大企業向けでは?」と思われるかもしれません。しかし実際には、地域密着型のビジネスこそLLMO対策の恩恵を受けやすいという側面があります。

ローカル検索とAI検索の親和性

ユーザーがAIに質問する内容を考えてみてください。「渋谷でランチにおすすめの店は?」 「子どもを連れて行きやすい○○区の歯医者を教えて」 「駅から近い整体院でいいところはある?」といった質問は、まさに地域ビジネスに直結するものです。

このような質問に対して自社の名前が挙がるかどうかは、集客に大きな影響を与えます。特に、AIは複数の選択肢を比較して「おすすめ」を提示する傾向があるため、その中に含まれるかどうかが勝負の分かれ目となるのです。

Googleビジネスプロフィールとの連携効果

LLMO対策において、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化は特に重要な要素です。AIは信頼性の高い情報源を優先的に参照するため、公式のビジネス情報として認識されるGBPの内容は、AI回答の情報源になりやすいと考えられています。

店舗の基本情報(住所、営業時間、電話番号)はもちろん、サービス内容の詳細な説明、最新の投稿、そしてクチコミへの丁寧な返信など、GBPを充実させることはMEO対策であると同時にLLMO対策にもなるのです。

クチコミがAI回答に与える影響

興味深いのは、クチコミ情報がAI回答に反映されるケースが増えている点です。「○○駅周辺で評判のいい美容院は?」という質問に対して、AIがクチコミの内容を参照して回答を生成することがあります。

これは二つの意味で重要です。一つは、良質なクチコミを集める取り組みがLLMO対策にもつながるということ。もう一つは、ネガティブなクチコミが放置されていると、AI回答で不利に扱われるリスクがあるということです。クチコミへの適切な対応は、これまで以上に重要性を増しています。

LLMO対策に取り組むメリット

LLMO対策を実施することで得られるメリットは、単なる「AI検索からの流入増」にとどまりません。より本質的な価値について整理してみましょう。

新しい流入チャネルの構築

SEO対策だけに依存している状態は、Google検索のアルゴリズム変更によって大きなダメージを受けるリスクを抱えています。LLMO対策を並行して進めることで、集客チャネルを分散させ、リスクヘッジを図ることができます。

Similarwebのリサーチによると、ChatGPTからニュースサイトへの参照は2024年1月から5月までの約100万件未満から、2025年には2,500万件以上に増加し、25倍の増加を記録しています。この成長率は、新しい流入チャネルとしてのAI検索の可能性を示唆するものでしょう。

ブランディング効果

AIの回答内で自社名が言及されることは、強力なブランディング効果をもたらします。ユーザーは「AIが推奨している」という認識を持つため、信頼感が高まりやすいのです。

これは、検索結果の1位に表示されることとは質的に異なる効果です。検索結果はあくまで「候補の一覧」ですが、AIの回答は「質問への答え」として認識されます。その答えの中に自社が含まれることの価値は、従来のSEO成果とは異なる次元にあると言えるでしょう。

潜在顧客へのアプローチ

従来のSEO対策では、ユーザーが具体的なキーワードで検索することが前提でした。しかしAI検索では、より曖昧で探索的な質問も可能です。「最近肩こりがひどいんだけど、どうしたらいい?」という質問から、整体院やマッサージサロンの情報が提示されることもあります。

このような潜在的なニーズ段階のユーザーにアプローチできるのは、LLMO対策ならではのメリットです。まだ「整体院 ○○駅」と検索する段階に至っていないユーザーとの接点を持てる可能性が広がります。

競合との差別化

前述の通り、現時点でLLMO対策に本格的に取り組んでいる企業は少数派です。競合他社がまだ対応していない今のうちに取り組むことで、AI検索市場での先行者利益を得られる可能性があります。

AIの学習データは定期的に更新されますが、一度学習された情報は一定期間維持される傾向があります。早期に対策を始め、AIに自社情報を認識させておくことは、将来的な優位性につながりうるのです。

具体的なLLMO対策の進め方

では、実際にLLMO対策をどのように進めていけばよいのでしょうか。優先度の高い施策から順に解説します。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)は、Webページの内容を検索エンジンやAIに正確に伝えるための仕組みです。店舗であれば「Local Business」、サービス業であれば「Service」など、適切なスキーマを実装することで、AIが情報を正しく理解・引用しやすくなります。

特に効果が高いとされているのは、FAQページにおけるFAQ構造化マークアップや、手順を解説するページにおけるHow Toスキーマです。これらを適切に実装することで、AIが回答を抽出しやすくなります。

AIが理解しやすい文章構成

AIは人間と同様に、論理的で構造化された文章を理解しやすい傾向があります。以下のようなポイントを意識してコンテンツを作成しましょう。

まず、質問と回答の形式を意識することが有効です。「○○とは?」「○○の方法は?」といった見出しを使い、その直後に明確な回答を記述することで、AIが情報を抽出しやすくなります。

次に、最初の2~3文で結論を述べることも重要です。AIは長い文章の中から要点を抽出する際、冒頭部分を重視する傾向があります。結論ファーストの文章構成を心がけましょう。

また、専門用語には必ず説明を添えることも大切です。AIは文脈から用語の意味を推測しますが、明示的な説明があればより正確に理解できます。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)は、Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されている概念ですが、LLMO対策においても同様に重要です。

Experience (経験)については、実際のサービス提供経験に基づいた情報を発信することが求められます。「当院では年間○○件の施術を行っており」といった具体的な実績の記載が有効でしょう。

Expertise (専門性) については、専門家としての知見を示すコンテンツが重要です。業界のトレンドや専門的な解説記事を定期的に発信することで、その分野の専門家として認識されやすくなります。

Authoritativeness (権威性)については、外部からの評価や引用が指標となります。他のWebサイトからの被リンクや、メディア掲載実績などが該当します。

Trustworthiness(信頼性)については、正確な情報発信と透明性の高い運営が求められます。会社概要や運営者情報の明記、プライバシーポリシーの整備などが含まれます。

エンティティ対策

エンティティとは、AIや検索エンジンが認識する「固有の存在」のことです。自社のエンティティを強化することで、AIが自社を特定の分野の信頼できる情報源として認識しやすくなります。

具体的には、Googleビジネスプロフィールの充実、公式SNSアカウントの運用、業界団体への加盟、メディア掲載の獲得などが有効です。複数のプラットフォームで一貫した情報を発信することで、エンティティとしての存在感を高められます。

llms.txtファイルの設置について

2024年9月に提案されたllms.txtは、AIに対してサイトのコンテンツ概要を伝えるためのファイルです。SEO対策におけるsitemap.xmlのようなイメージで、LLMのクローラーを対象としています。

ただし、現時点では主要なLLMや検索エンジンがこの仕組みを公式にサポートしているわけではありません。2025年4月にはGoogleのジョン・ミューラー氏が「Googleは使用していない」と発言しています。

そのため、llms.txtの設置は現時点では「必須ではない」 というのが妥当な判断でしょう。将来の標準化を見据えて準備しておくことに意味はありますが、優先順位としては他の施策を先に進めることをおすすめします。

LLMO対策を進める際の注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。

短期的な効果を期待しすぎない

LLMO対策は、SEO対策と同様に中長期的な取り組みが求められます。AIの学習データは定期的に更新されますが、その頻度やタイミングは明確にされていません。施策を実施してから効果が現れるまでには、一定の時間がかかることを理解しておきましょう。

また、AIの回答は同じ質問でも毎回異なる可能性があります。「今日は引用されていたのに、明日は引用されていない」ということも起こりえます。一喜一憂せず、継続的に対策を進めることが重要です。

SEO対策との両立を意識する

LLMO対策に注力するあまり、SEO対策がおろそかになっては本末転倒です。現時点では依然としてGoogle検索からの流入が主流であり、SEO対策の重要性は変わりません。

幸い、LLMO対策の多くはSEO対策と重複しています。構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、質の高いコンテンツ作成などは、どちらの観点からも効果的な施策です。両者を統合した形で対策を進めていくことで、効率的にリソースを活用できます。

ユーザー視点を失わない

AI対策を意識するあまり、人間のユーザーにとって読みにくい文章になってしまっては意味がありません。結局のところ、AIが参照するのは人間向けに書かれたコンテンツです。「ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく提供する」という基本原則は、LLMO時代においても変わることはないでしょう。

LLMO対策の効果測定方法

LLMO対策の成果をどのように測定すればよいのでしょうか。現時点で有効な方法をいくつか紹介します。

GA4でAI経由の流入数を計測する

Google Analytics 4 (GA4)を使用して、AI検索エンジンからの流入を計測することができます。「集客」→「ユーザー獲得」→「参照元/メディア」で確認し、「chat.openai.com」 「perplexity.ai」「claude.ai」などからの流入を追跡しましょう。

探索レポートを活用すれば、AI経由の流入に特化したレポートを作成することも可能です。定期的にデータを確認し、トレンドの変化を把握していくことが重要になります。

手動でAI回答をモニタリングする

定期的にChatGPT、Gemini、Perplexityなどで自社関連のキーワードを検索し、回答内容を記録していく方法も有効です。「○○駅周辺のおすすめの△△」 「○○(自社サービス)の評判」といったクエリで、自社がどのように言及されているかを確認しましょう。

この作業は手間がかかりますが、実際にユーザーがどのような情報を得ているかを直接把握できるメリットがあります。競合他社の言及状況も同時に確認できるため、市場全体の動向を理解する上でも有用です。

指名検索の変化を追跡する

AIの回答内で自社が言及されることで、間接的に指名検索(社名やサービス名での検索)が増加する可能性があります。Google Search Consoleで指名検索関連のキーワードの推移を追跡することで、LLMO対策の間接的な効果を測定できるかもしれません。

これからのWeb集客に向けて

検索行動の変化は、今後ますます加速していくでしょう。Gartnerの予測する「2026年までに検索エンジン利用が25%減少」が現実のものとなれば、Web集客の常識は大きく塗り替えられることになります。

しかし、この変化を恐れる必要はありません。むしろ、早期に対応を始めた企業にとっては、競合との差別化を図る絶好の機会となります。

重要なのは、LLMO対策を「特別なこと」として捉えるのではなく、SEO対策の延長線上にある施策として位置づけることです。質の高いコンテンツを作り、信頼性を高め、ユーザーに価値を提供するという基本方針は変わりません。その上で、AIにも理解されやすい形で情報を構造化していくことが、これからの時代に求められるアプローチとなるでしょう。

LLMO対策・MEO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまでLLMO対策の必要性と具体的な進め方について解説してきましたが、「実際に自社で何から始めればいいのかわからない」 「専門的なことは難しい」と感じる方も多いのではないでしょうか。

株式会社トリニアスが運営するマケスクは、地域密着型ビジネスのWeb集客を総合的に支援しています。MEO対策サービス「MEO prime」は累計5,000社以上の導入実績があり、上位表示達成率96.2%という成果を上げてきました。

私たちは「『知らない』をなくし、『愛される』店舗をふやす」をミッションに掲げています。店舗がまだ気づいていない可能性を見つけ、まだ出会っていないお客様に魅力を届けるお手伝いをしてきました。

LLMO対策は、まさにこのミッションを実現するための新しい手段です。AIが情報収集の入口となる時代において、お客様の店舗がAIの回答に含まれるかどうかは、将来の集客に直結する問題となります。

トリニアスでは、MEO対策で培ったGoogleビジネスプロフィールの最適化ノウハウを活かしながら、LLMO時代に対応したWeb集客支援を行っています。SEO、MEO、LLMO、それぞれを別々に考えるのではなく、統合的な視点で最適な集客戦略を設計することが私たちの強みです。

「うちの店舗でもLLMO対策は必要なのか」「何から始めればいいのかわからない」 「現在のWeb集客施策を見直したい」など、お悩みの方はぜひ一度ご相談ください。専任のコンサルタントが、お客様の状況に合わせた具体的なアドバイスをお伝えします。

ChatGPTやGoogleのAI Overview (旧SGE)の登場により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しました。従来は「検索エンジンで調べて、複数のサイトを比較する」という流れが一般的でしたが、今では「AIに質問して、その回答で完結する」というスタイルが急速に普及しています。

調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少するという衝撃的な予測を発表しました(出典:Publickey)。また、Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示されるキーワードでは、検索1位のページでもクリック率が最大34.5%低下するというデータも報告されています。

こうした変化の中で注目されているのがLLMO (Large Language Model Optimization) です。LLMOとは、ChatGPTやGemini、AI Overviewといった大規模言語モデル (LLM)を活用したAIサービスにおいて、自社の情報が引用・参照されるように最適化する施策を指します。

従来のSEOが「検索結果で上位表示される」ことを目指していたのに対し、LLMOは「AIの回答に自社情報が含まれる」ことをゴールとしている点が大きな違いです。つまり、Webサイトへの直接的な流入だけでなく、AIを通じた認知獲得や信頼構築が新たなマーケティング指標となっているのです。

本記事では、LLMO対策の具体的な手順を段階的に解説します。現状分析から始まり、技術的な基盤整備、コンテンツ最適化、そして効果測定まで、実務で活用できるステップを網羅的にお伝えしていきます。

LLMO対策を始める前に知っておくべき基礎知識

LLMが情報を引用する仕組みを理解する

LLMO対策を効果的に進めるためには、まずAIがどのようにWebコンテンツを認識し、回答に引用するのかを理解しておく必要があります。

大規模言語モデル (LLM)には、大きく分けて2つの情報取得方法があります。1つ目は事前学習による知識です。ChatGPTやClaudeなどのLLMは、膨大なテキストデータを学習しており、その中にはWeb上の記事やWikipediaの情報なども含まれています。ただし、学習データには「ナレッジカットオフ」と呼ばれる期限があり、それ以降の情報は反映されません。

2つ目は検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation) です。PerplexityやGoogle AI Overview、ChatGPTの検索機能などはこの仕組みを採用しています。ユーザーの質問に対してリアルタイムでWeb検索を行い、その結果を参照しながら回答を生成する方式です。

RAGを採用しているAIサービスでは、Webページが引用される可能性が高くなります。しかし、すべてのページが平等に引用されるわけではありません。AIは「質問への関連性」 「情報の信頼性」「構造の明確さ」といった要素を考慮して、引用元を選定しています。

SEOとLLMOの違いと共通点

SEOとLLMOは目的こそ異なりますが、対立する概念ではなく、むしろ相互補完の関係にあります。両者の違いと共通点を整理しておきましょう。

項目	SEO	LLMO
目的	検索結果での上位表示	AIの回答への引用・言及
対象	Google、Yahoo!などの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、AI Overviewなど
評価基準	被リンク、キーワード最適化など	情報の明確さ、構造化、信頼性
成果指標	検索順位、オーガニック流入数	AI回答での言及数、指名検索の増加

注目すべき違いとして、被リンクの影響度が挙げられます。SEOでは被リンクが重要なランキング要因ですが、LLMOでは被リンクよりも「コンテンツが質問の答えを直接示しているか」「統計や引用で裏付けがあるか」といった内容面のシグナルが優先される傾向があります。

一方で、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の重要性や、ユーザーにとって価値のあるコンテンツを作るという基本姿勢は、SEOとLLMOで共通しています。SEOで培った基盤の上にLLMO対策を積み重ねることで、検索エンジンとAI双方での露出を最大化できるのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

【手順1】現状分析と目標設定

LLMO対策の第一歩は、自社の現状を正確に把握することから始まります。闇雲に施策を実行するのではなく、現在地を確認した上で具体的な目標を設定することが成功への近道です。

自社のAI検索での表示状況を確認する

まずは、主要なAIサービスで自社名やサービス名がどのように言及されているかをチェックしましょう。具体的には、以下のような質問をAIに投げかけてみてください。

• 「(業界名)でおすすめの会社は?」
• 「(サービス名)の特徴や口コミを教えて」
• 「(地域名)で(業種名)を探すならどこがいい?」

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewなど、複数のAIサービスで同じ質問を試してみることをおすすめします。AIサービスごとに参照するデータソースや回答の傾向が異なるため、包括的な現状把握が可能になります。

確認のポイントとしては、「自社名が言及されているか」「言及されている場合、どのような文脈で紹介されているか」 「競合他社はどのように言及されているか」の3点に注目してください。自社が全く言及されていない場合は、AIにとって「認識されていない存在」である可能性が高く、エンティティ対策から始める必要があります。

GA4でAI検索からの流入を確認する

Google Analytics 4 (GA4)を使えば、AI検索経由のトラフィックを把握できます。探索レポートを活用して、以下の参照元からの流入を確認してみましょう。

AI検索関連の主な参照元ドメインには、chat.openai.com (ChatGPT)、chatgpt.com、gemini.google.com (Gemini)、perplexity.ai (Perplexity)、bing.com/chat (Copilot)などがあります。これらのドメインからの流入が増加傾向にあれば、LLMO対策の効果が出始めていると判断できます。

具体的なKPIを設定する

現状分析を踏まえて、LLMO対策のKPIを設定します。ただし、LLMOは効果測定の手法が確立されていない分野のため、複数の指標を組み合わせて総合的に判断することが重要です。

目標設定の際は、「3ヶ月後にAI検索からの流入を現状の2倍にする」「半年後に主要キーワードでAI Overviewへの表示を獲得する」など、期限と数値を明確にしておくと進捗管理がしやすくなります。

【手順2】技術的な基盤を整備する

現状分析と目標設定が完了したら、次はAIがコンテンツを正しく認識できるよう、技術的な土台を整えていきます。この段階での対策は一度実装すればサイト全体に効果が波及するため、優先度の高い施策といえるでしょう。

構造化データ (JSON-LD)を実装する

構造化データとは、Webページ上の情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するマークアップのことです。Googleが推奨するJSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)形式で実装することで、AIに対して「このページは何についての情報か」「誰が書いたものか」「どのような組織が運営しているか」といった文脈を正確に伝えられます。

LLMO対策において優先的に実装すべき構造化データのタイプは以下の通りです。

スキーマタイプ	用途	推奨ページ
Organization	企業・組織情報の定義	トップページ、会社概要
WebSite	サイト全体の情報定義	トップページ
Article	記事コンテンツの定義	ブログ、コラム
FAQPage	Q&A形式のコンテンツ	よくある質問ページ
BreadcrumbList	サイト階層の明示	全ページ
Local Business	店舗・事業所情報	店舗ページ

WordPressを使用している場合は、Rank Math SEOやYoast SEOといったプラグインを活用すれば、コードを書かずに構造化データを実装できます。実装後はGoogleの「リッチリザルトテスト」ツールで正しく認識されているか必ず確認してください。

robots.txtでAIクローラーを許可する

AIサービスは独自のクローラー(ボット)を使ってWebサイトの情報を収集しています。robots.txtでこれらのクローラーをブロックしていると、AIに情報が届かず、引用される機会を逃してしまいます。

主要なAIクローラーには、GPTBot (OpenAI)、Google-Extended (Google AI)、ClaudeBot(Anthropic)、PerplexityBot (Perplexity)などがあります。これらのクローラーを許可する設定になっているか、robots.txtを確認しておきましょう。

ただし、AIクローラーの許可については、著作権やコンテンツの二次利用に関する懸念から意図的にブロックする企業もあります。自社のポリシーに照らし合わせて判断することが大切です。

llms.txtファイルの設置を検討する

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの構造や重要なページを伝えるためのテキストファイルです。2024年に入って提唱された比較的新しい仕様で、robots.txtのAI版とも呼ばれています。

現時点(2025年12月)では、主要なAI企業からの公式対応は明確に表明されておらず、設置しても効果が保証されるものではありません。ただし、設置することによるデメリットは特にないため、将来的な対応を見据えて設置しておくのも一つの選択肢です。

llms.txtには、サイトの概要説明、主要ページへのリンク、会社情報などを記載します。サイトのルートディレクトリ (例: https://example.com/llms.txt)に配置することで、AIクローラーが参照できる状態になります。

セマンティックHTMLを適切に使用する

HTML5のセマンティック要素(<article>、<header>、<section>、<footer>など)を適切に使用することで、AIがコンテンツの構造を把握しやすくなります。

セマンティックHTMLは、ただコードを書けばよいというものではなく、「このタグは何を意味するのか」を理解した上で適切に使い分けることが重要です。たとえば、記事本文は<article>で囲み、各セクションは<section>で区切り、補足情報は<aside>に配置するといった具合です。

主要なAIクローラーはJavaScriptをレンダリングせずにHTMLだけを取得する傾向があるため、JavaScriptに依存したコンテンツ表示は避け、HTMLで情報が完結するよう設計することも意識してください。

【手順3】 エンティティを強化する

エンティティ対策は、LLMO対策の中でも特に重要度が高い施策です。エンティティとは、AIが認識できる「固有の存在」のこと。企業名、商品名、人物名、地名などがこれに該当します。AIが自社を「明確なエンティティ」として認識していなければ、回答に引用される可能性は低くなってしまいます。

会社概要ページを充実させる

会社概要ページ (Aboutページ)は、AIが企業情報を把握する際の重要な参照元となります。単に会社名と住所を載せるだけでなく、以下の情報を網羅的に記載しましょう。

• 企業の正式名称と略称
• 設立年、代表者名、資本金、従業員数
• 事業内容の詳細な説明
• ミッション・ビジョン・バリュー
• 沿革(主要なマイルストーン)
• 受賞歴、メディア掲載実績
• 所在地、連絡先、SNSアカウント

店舗を持つビジネスの場合は、各店舗の情報も個別ページで詳細に記載することをおすすめします。特に店舗名、住所、電話番号、営業時間といったNAP情報(Name、Address、Phone)は、Web上で統一された形式で記載されているかどうかも重要なポイントです。

Wikipediaやナレッジパネルへの登録

Wikipediaは、LLMの学習データとして広く活用されている情報源です。自社がWikipediaに掲載されていれば、AIが事前学習の段階で自社を「既知のエンティティ」として認識している可能性が高まります。

ただし、Wikipediaには「特筆性」の基準があり、掲載にはメディアでの報道実績や業界での認知度など、一定の条件を満たす必要があります。掲載を目指す場合は、まずPR活動を通じてメディア露出を増やし、第三者からの言及を蓄積していくことが近道となるでしょう。

Googleのナレッジパネル(検索結果に表示される企業情報ボックス)への表示も、エンティティ認識の強化につながります。ナレッジパネルの表示には、Googleビジネスプロフィールの登録と最適化、公式サイトでの情報充実、構造化データの実装などが有効です。

外部からの言及を増やす

AIは、複数の情報源で言及されているエンティティを「信頼性が高い」と判断する傾向があります。自社サイト内での情報発信だけでなく、外部のサイトやメディアで言及される機会を増やすことが、エンティティ強化の鍵となります。

具体的な施策としては、業界メディアへの寄稿、プレスリリースの配信、業界団体や協会への加盟、カンファレンスでの登壇、他社との協業事例の発信などが挙げられます。特に、業界の「比較記事」や「おすすめ選」といったリスト記事への掲載は、AIの回答で参照されやすいコンテンツ形式であるため、積極的に狙っていきたいところです。

また、SNSでの情報発信も外部言及の一種と捉えられます。X(旧Twitter) やInstagram、LinkedInなど、自社のターゲット層が利用するプラットフォームで継続的に情報を発信し、シェアや引用を獲得することで、Web上での存在感を高めていきましょう。

【手順4】 AIに引用されるコンテンツを作成する

技術的な基盤とエンティティの強化が整ったら、いよいよコンテンツ最適化のフェーズに入ります。AIに「引用したい」と判断されるコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

結論ファーストで直接的な回答を心がける

AIは、ユーザーの質問に対する「答え」を探しています。そのため、コンテンツの冒頭で結論を明示する「結論ファースト」の構成が効果的です。

たとえば「LLMO対策とは?」という質問に対しては、最初の段落で「LLMOとは、大規模言語モデルの回答に自社情報が引用されるよう最適化する施策のことです」と明確に定義を示します。その後に詳細な解説を続ける形です。

曖昧な前置きや長い導入部分は避け、読者(そしてAI)が求めている情報に素早くたどり着ける構成を意識しましょう。ただし、結論だけで終わるのではなく、その後に「なぜそう言えるのか」「具体的にはどういうことか」を深掘りすることで、コンテンツとしての価値を高められます。

信頼性の裏付けを明示する

LLMOにおいて、コンテンツの信頼性は極めて重要な評価軸です。主張や数値を記載する際は、必ず根拠や出典を明示するよう心がけてください。

2024年に流出したGoogleの内部文書からも、著者情報がランキング要素に利用されている可能性が示唆されています。著者プロフィールページを作成し、執筆した記事と紐づけることで、SEOとLLMOの両面でプラスの効果が期待できます。

網羅的かつ詳細なコンテンツを作成する

AIは、一つのトピックについて網羅的に解説されたコンテンツを高く評価する傾向があります。表面的な説明にとどまらず、読者が抱くであろう疑問を先回りして解消できる深さを目指しましょう。

ただし、網羅性を追求するあまり、冗長で読みにくいコンテンツになってしまっては本末転倒です。見出しを適切に設定して情報を整理し、読者が必要な部分にすぐアクセスできる構造を維持することが大切です。

また、「網羅的」とは「長ければよい」という意味ではありません。トピックに対して過不足なく、必要十分な情報を提供することが求められます。無駄な繰り返しや、本題から逸れた情報は削ぎ落とし、密度の高いコンテンツを目指してください。

FAQ形式のコンテンツを活用する

FAQ(よくある質問)形式のコンテンツは、AIに引用されやすいフォーマットの代表例です。ユーザーがAIに投げかける質問と、FAQの質問文が一致していれば、その回答が引用される可能性が高まります。

効果的なFAQを作成するためのポイントは、実際にユーザーが検索しそうな言い回しで質問文を設定することです。「○○とは何ですか?」「○○のメリットは?」 「○○の費用はいくらですか?」といった形式が典型的です。

FAQページには必ずFAQPageスキーマ (構造化データ)を実装しましょう。構造化データによってAIやGoogleにFAQ形式であることが明示され、検索結果でのリッチリザルト表示や、AI回答での引用率向上が期待できます。

文体は中立的かつフォーマルに

2024年の研究 「Writing Style Matters」では、同じ内容の文章でも文体によってAIに引用される確率が変わることが報告されています。具体的には、カジュアルな口調や感情的な表現は引用されにくく、フォーマルで中立的な文体が好まれる傾向があるとされています。

SNSでバズるようなエモーショナルな表現と、AIに引用されやすい表現は異なることを理解しておく必要があります。LLMO対策を意識したコンテンツでは、客観的な事実を淡々と伝えるトーンを基本とし、過度な装飾や感嘆表現は控えめにするのが賢明です。

ただし、これは「つまらない文章を書け」という意味ではありません。読みやすさや分かりやすさは維持しつつ、信頼できる情報源としての印象を与える文体を心がけてください。

【手順5】AI Overviewへの表示を狙う

GoogleのAI Overviewは、検索結果の最上部に表示されるAI生成の要約です。従来の検索結果(オーガニック検索)とは別に、AIが複数の情報源を参照して回答を生成する仕組みになっています。AI Overviewに引用されれば、大きな露出効果が見込めるため、LLMO対策の中でも優先度の高いターゲットといえるでしょう。

AI Overviewが表示されるキーワードを特定する

すべての検索キーワードでAI Overviewが表示されるわけではありません。まずは自社のターゲットキーワードで実際にAI Overviewが表示されるかどうかを確認しましょう。

AhrefsなどのSEOツールでは、AI Overviewが表示されているキーワードをフィルタリングする機能が搭載されています。この機能を活用して、AI Overview表示があるキーワードを洗い出し、対策の優先順位を決めていくのが効率的です。

一般的に、AI Overviewは「○○とは」「○○の方法」 「○○と△△の違い」といった情報収集型(Know型)のクエリで表示されやすい傾向があります。一方で、特定のサイトに直接アクセスしたいナビゲーション型のクエリや、商品購入などのトランザクション型のクエリでは表示されにくいケースが多いです。

SEO順位の向上が引用獲得の近道

AI Overviewに引用されるページには、ある共通した傾向があります。それは、従来のSEOでも上位に表示されているページが引用されやすいという点です。

調査によると、AI Overviewで引用されるページの多くは、検索結果の10位以内にランクインしているものが中心です。つまり、LLMO対策として新しい施策を行う前に、まずは従来のSEO対策をしっかり行い、検索順位を上げることが引用獲得への近道となります。

特にYMYL (Your Money Your Life: 健康、金融など人生に大きな影響を与える領域)のキーワードでは、高いドメインパワーを持つ公式サイトや権威あるメディアが引用される傾向が顕著です。自社サイトのドメイン評価を高める取り組みも並行して進めていく必要があります。

比較文脈での言及を狙う

「○○と△△の違い」 「○○のおすすめ」といった比較・選定系のクエリでは、AI Overviewが複数のサービスや製品を比較して回答するケースがあります。この比較文脈で自社が言及されることは、認知拡大において大きな効果を持ちます。

比較文脈での言及を獲得するためには、業界内での比較記事やランキング記事への掲載が重要になります。自社のオウンドメディアでも「自社サービスと他社サービスの違い」を正直に解説するコンテンツを作成することで、AIが比較情報を参照する際の引用元となる可能性が高まります。

また、第三者が運営するレビューサイトやクチコミサイトでの評価も、AIの情報源として参照されることがあります。良質なクチコミの獲得施策も、LLMO対策の一環として位置づけておくとよいでしょう。

【手順6】効果測定とPDCAサイクルを回す

LLMO対策は一度実施して終わりではなく、継続的な改善が求められます。効果測定の仕組みを整え、PDCAサイクルを回していくことで、施策の精度を高めていきましょう。

定点観測で変化を追跡する

LLMO対策の効果は、短期間で劇的に現れるものではありません。中長期的な視点で、定点観測を続けることが重要です。

月次または週次で以下の項目をモニタリングし、変化の傾向を把握しましょう。

• AI検索経由のセッション数 (GA4)
• 指名検索の検索数(Google Search Console)
• 対策キーワードの検索順位
• 主要AIサービスでの言及状況(手動確認またはツール)

これらの指標を記録しておくことで、「どの施策がどのような効果をもたらしたか」の因果関係を推測しやすくなります。スプレッドシートなどで記録を残し、施策の実施タイミングとあわせて管理することをおすすめします。

計測ツールを活用する

LLMO対策の効果測定には、いくつかの専門ツールが役立ちます。2025年時点で有力なツールとしてはAhrefsが挙げられます。AhrefsのBrand Radar機能では、各LLMやAI Overviewによるリンク掲載数、ブランド名の言及数などを確認できます。

海外ではZip Tieやotterly. AIといったLLMO専用の計測ツールも登場していますが、日本語への対応状況はまだ限定的です。今後、日本語対応の計測ツールが充実していくことが予想されるため、業界動向を注視しておくとよいでしょう。

GA4での計測も忘れずに設定しておきましょう。参照元ドメインでフィルタリングすることで、各AIサービスからの流入を把握できます。カスタムセグメントを作成しておくと、分析の効率が上がります。

競合の動向も定期的にチェックする

自社だけでなく、競合他社がAI検索でどのように言及されているかを把握することも大切です。競合がAI回答で頻繁に引用されているのに自社は引用されていない、といった状況があれば、競合サイトを分析して差分を見つけ出す必要があります。

競合分析の際は、構造化データの実装状況、コンテンツの構成、情報の網羅性、著者情報の有無、外部からの言及数など、複数の観点からチェックしてみてください。競合が実施していて自社が実施していない施策があれば、優先的に取り組むべきポイントが見えてきます。

LLMO対策を実施する際の注意点

LLMO対策を進めるにあたって、いくつか押さえておくべき注意点があります。期待と現実のギャップを生まないためにも、事前に理解しておきましょう。

効果が出るまでに時間がかかる

LLMO対策は、短期間で成果が出る施策ではありません。LLMの学習サイクルや検索エンジンのインデックス更新には一定の時間がかかるため、施策を実施してから効果が現れるまでに数ヶ月を要することも珍しくありません。

特に、ChatGPTのような対話型AIには「ナレッジカットオフ」があり、ある時点以降の情報は学習データに反映されていません。直近でコンテンツを公開しても、次のカットオフ更新まで認識されない可能性があることを理解しておきましょう。

RAGを採用しているPerplexityやAI Overviewでは、リアルタイムに近い形で情報が参照されますが、それでもすぐに引用されるわけではありません。焦らず、中長期的な視点で取り組む姿勢が求められます。

SEO対策との両立が必要

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにしてしまうのは避けるべきです。前述のとおり、AI OverviewはSEOで上位表示されているページを引用する傾向があります。SEOの基盤が弱いままLLMO対策だけを行っても、期待した効果は得られにくいでしょう。

SEOとLLMOは対立する概念ではなく、相互補完の関係にあります。SEOで培った「ユーザーに価値あるコンテンツを提供する」という基本姿勢は、LLMO対策においても変わりません。両者を統合した包括的なデジタル戦略として取り組むことで、検索エンジン・AI双方での露出最大化を実現できます。

誤情報の拡散リスクに備える

AIは必ずしも正確な情報だけを回答するわけではありません。学習データの偏りや、参照元の誤りによって、自社に関する不正確な情報がAI回答に含まれてしまうリスクがあります。

定期的にAIサービスで自社名やサービス名を検索し、誤った情報が回答されていないかをチェックする習慣をつけましょう。もし誤情報を発見した場合は、自社サイトで正しい情報を明確に発信し、AIの情報源となるデータを正すことで、徐々に修正されていくことが期待できます。

また、クチコミサイトやSNSでのネガティブな情報がAI回答に引用されるケースもあります。オンライン上の評判管理(レピュテーションマネジメント)も、LLMO対策の一環として意識しておく必要があるでしょう。

流入があってもコンバージョンにつながらない可能性

AI回答で引用されたとしても、ユーザーがサイトを訪問せずに情報収集を完結させてしまう「ゼロクリック」のケースも少なくありません。特にシンプルな質問への回答がAI上で完結する場合、サイトへの流入にはつながりにくいでしょう。

しかし、ゼロクリックだったとしても、AI回答で自社ブランドが言及されること自体に価値があります。ブランド認知の向上は、将来的な指名検索や直接流入につながる可能性を秘めています。流入数だけでなく、ブランド認知という観点からもLLMO対策の効果を評価することが重要です。

店舗ビジネスにおけるLLMO対策のポイント

飲食店、美容サロン、クリニック、不動産会社など、店舗を持つビジネスにとって、LLMO対策はどのような意味を持つのでしょうか。地域密着型ビジネスならではの視点で、対策のポイントを解説します。

Googleビジネスプロフィールとの連携

店舗ビジネスにおいて、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化はLLMO対策の重要な一部となります。GBPに登録された情報は、Googleのナレッジグラフに取り込まれ、AI Overviewの情報源としても参照される可能性があります。

店舗名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容、写真などの情報を漏れなく登録し、常に最新の状態に保つことが基本です。特に、サービス説明や商品情報は詳細に記載することで、AIが店舗の特徴を正確に把握しやすくなります。

クチコミへの返信も重要です。ポジティブなクチコミへの感謝だけでなく、ネガティブなクチコミにも誠実に対応することで、信頼性のシグナルを発信できます。クチコミの文面にはサービス内容やキーワードが含まれることが多く、これらもAIの参照対象となる可能性があります。

ローカルSEOとLLMOの統合戦略

「地域名+業種」といったローカルキーワードでAI Overviewが表示されるケースも増えています。たとえば「新宿 美容室おすすめ」や「渋谷 イタリアン ランチ」といった検索です。

こうしたローカルクエリでAIに引用されるためには、MEO対策(Map Engine Optimization:地図検索最適化)とLLMO対策を統合的に進めることが効果的です。Googleビジネスプロフィールの最適化、地域情報を含んだコンテンツの作成、地元メディアやポータルサイトへの掲載など、ローカルでの存在感を高める施策を組み合わせていきましょう。

店舗サイトでも、単にサービス内容を羅列するだけでなく、地域の特性やターゲット顧客のニーズに寄り添った情報発信を心がけることで、AIに「この地域で信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

LLMO対策に関するよくある質問

Q. SEO対策とLLMO対策、どちらを優先すべき?

基本的にはSEO対策を優先することをおすすめします。AI Overviewを含む多くのAIサービスは、SEOで上位表示されているページを引用する傾向があるためです。SEOの土台がない状態でLLMO対策だけを行っても、効果は限定的です。SEOで一定の順位を確保しつつ、並行してLLMO対策の要素を取り入れていくのがバランスの取れたアプローチでしょう。

Q. 小規模なサイトでもLLMO対策は効果がある?

効果はあります。むしろ小規模サイトだからこそ、特定の領域に特化した専門性を打ち出しやすいという利点もあります。大手サイトと同じ土俵で戦うのではなく、ニッチな分野での第一人者を目指すことで、AIに「この分野の信頼できる情報源」として認識される可能性が高まります。構造化データの実装や著者情報の明示など、技術的な対策はサイト規模に関係なく実施できます。

Q. 構造化データを入れれば必ずAIに引用される?

構造化データの実装は必要条件ではありますが、十分条件ではありません。AIが引用するかどうかは、コンテンツの質、信頼性、関連性など複数の要素で判断されます。構造化データはAIにコンテンツの意味を正確に伝えるための「補助的な手段」であり、それだけで引用が保証されるものではないと理解しておきましょう。

Q. LLMO対策の効果はどのくらいで実感できる?

施策の内容や競合状況によって異なりますが、一般的には3~6ヶ月程度は継続して取り組む必要があります。構造化データの実装やエンティティ強化など、基盤となる施策の効果が表れるまでにはある程度の時間がかかります。短期的な成果を求めるよりも、中長期的な視点でコツコツと施策を積み重ねていく姿勢が大切です。

Q. LLMO対策はどこに依頼すればよい?

LLMO対策に対応できるマーケティング会社やSEO会社は増えつつあります。依頼先を選ぶ際は、SEO対策の実績があること、LLMO対策の具体的な施策内容を説明できること、効果測定の方法を提示できることなどをチェックポイントにするとよいでしょう。LLMO対策は新しい領域であるため、最新動向を追いかけている会社かどうかも重要な判断材料です。

LLMO対策なら株式会社トリニアスへご相談ください

LLMO対策は、AI時代のWebマーケティングにおいて避けて通れないテーマとなっています。本記事で解説した手順を参考に、自社でできることから着手していただければ幸いです。

しかし、技術的な実装やコンテンツ戦略の策定には専門的な知識が求められる場面も多いでしょう。特に店舗ビジネスにおいては、MEO対策とLLMO対策を統合的に進めることが効果を最大化するポイントとなります。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、MEO対策サービス「MEO prime」を通じて累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。Googleビジネスプロフィールの最適化からクチコミ管理、Webサイト制作、SNS運用まで、店舗の集客に関わる施策をワンストップで提供しています。

LLMO対策についても、MEOで培ったノウハウを活かしながら、AI検索時代に対応した集客戦略をご提案いたします。「AIに引用される店舗」を目指す方は、ぜひお気軽にご相談ください。

検索行動の変化に先手を打ち、AI検索でも「選ばれる店舗」を実現しましょう。まずは現状の課題をお聞かせください。専任コンサルタントが貴社に最適なプランをご提案いたします。

「ChatGPTやGeminiに自社の情報が引用されない」 「AI検索の登場で、従来のSEO対策だけでは流入が減っている」――このような課題を感じている店舗オーナーやWeb担当者の方は少なくないでしょう。

2024年以降、GoogleのAI Overview (AIによる概要)やChatGPT、Perplexityといった生成AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しました。Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示される検索では、1位ページのクリック率が約34.5%も低下するというデータが報告されています。検索結果で上位表示を獲得していても、以前ほどサイトへの流入が見込めなくなっているのです。

こうした状況に対応するために注目されているのが「LLMO対策」。LLMOとはLarge Language Model Optimization (大規模言語モデル最適化)の略で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報が引用・参照されやすくするための施策を指します。

本記事では、LLMO対策の基礎知識から具体的な始め方、効果測定の方法まで、地域ビジネスのWeb担当者が今日から実践できる内容をお伝えします。

なぜ今、LLMO対策が必要なのか

LLMO対策の重要性を理解するには、検索環境がどのように変化しているかを把握する必要があります。

AI検索の急速な普及とゼロクリック検索の増加

Googleによると、2025年5月時点でAI Overviewは全世界15億人以上のユーザーに利用されているとのこと。ChatGPTのユーザー数が4億人であることを考えると、Google検索におけるAI機能の影響力の大きさがわかります。

この変化で最も深刻な影響を受けているのが「ゼロクリック検索」の増加です。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で情報を得て、Webサイトにアクセスせずに離脱する行動を指します。

Pew Research Centerの調査では、AI Overviewが表示された検索ではリンクがクリックされる割合がわずか8%にとどまりました。AI Overviewが表示されない通常の検索では15%のクリック率を維持しており、約半分に減少していることになります。

従来のSEOだけでは不十分な理由

「検索1位を取れば安泰」という時代は終わりつつあります。Seer Interactiveの調査によると、AI Overviewが表示されるクエリのオーガニックCTRは前年比で1.41%から0.64%に急落しました。

ただし、悲観的なデータばかりではありません。自社サイトがAI Overviewに引用された場合、オーガニック検索のCTRは0.74%から1.02%に上昇するという調査結果もあります。AIに引用されることで、むしろクリック率が向上する可能性があるのです。

このことから導き出せる結論は明確です。「検索順位を上げる」という従来のSEO目標に加えて、「AIに引用される」という新しい目標を設定し、両方に対応していく必要があります。

地域ビジネスにとってのLLMO対策の意義

「LLMO対策は大企業向けの施策では?」と思われるかもしれませんが、地域密着型のビジネスこそLLMO対策との相性が良い側面があります。

AI検索では「○○駅周辺でおすすめの歯医者は?」 「△△市で評判の良い美容室を教えて」といった、より自然な言葉での質問が増えています。地域ビジネスがLLMO対策に取り組むことで、潜在顧客へのアプローチ、ブランド認知の向上、指名検索の増加といったメリットが期待できます。

MEO primeを提供する株式会社トリニアスでも、地域ビジネスのお客様からLLMO対策に関する問い合わせが増加しています。AI検索時代においても「地域で選ばれる店舗」であり続けるために、今から対策を始めることが重要です。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

LLMOとSEOの違いを正しく理解する

LLMO対策を始める前に、従来のSEOとの違いを整理しておきましょう。両者は対立するものではなく、相互補完の関係にあります。

最適化の対象と目的の違い

SEO(検索エンジン最適化)は、GoogleやBingなどの検索エンジンを対象とし、検索結果ページでの上位表示を目指します。主な評価基準はE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)、被リンクの質と量、コンテンツの品質などです。

一方、LLMO(大規模言語モデル最適化)は、ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviewなどの生成AIを対象とし、AIの回答内で引用・言及されることを目指します。評価される要素はコンテンツの構造化、情報の正確性と信頼性、エンティティ(固有名詞や概念)の明確さなどです。

重要なのは、SEOで評価される要素の多くがLLMOでも有効だという点です。質の高いコンテンツ、正確な情報、信頼性のある発信元といった基本は共通しています。

SEOとLLMOは代替関係ではない

「LLMO対策を始めたらSEOは不要になるのか?」という疑問への答えはノーです。生成AIの多くは検索エンジンのインデックスやWeb上の情報を参照して回答を生成しています。SEOで上位表示されているコンテンツは、AIに引用される可能性も高いのです。

理想的なアプローチは、SEOを基盤としつつ、LLMO対策を追加で実施すること。両方に取り組むことで、検索エンジン経由とAI経由の両方からユーザーを獲得できる体制を構築できます。

LLMO対策を始める前の準備

具体的な施策に入る前に、現状把握と目標設定を行いましょう。

現状分析: 自社がAIにどう認識されているかを確認する

LLMO対策の第一歩は、現時点で自社がAIにどのように認識されているかを確認することです。ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに、自社に関連する質問を投げかけてみましょう。

たとえば飲食店であれば「○○駅周辺でおすすめのイタリアンは?」、歯科医院であれば「△△市で評判の良い歯医者は?」といった質問です。回答の中で自社が言及されているか、情報が正確か、競合はどの程度言及されているかを確認します。

目標設定と対策すべきAIプラットフォームの選定

目標設定の例としては、「特定のキーワードでAI Overviewに引用される」 「ChatGPTで自社名が言及されるようになる」「競合との比較質問で自社が推奨されるようになる」といったものが考えられます。

すべてのAIプラットフォームに同時に対策を行うのは現実的ではありません。一般的な判断基準として、BtoC(消費者向け) ビジネスの場合はGoogle AI Overviewへの対策を優先することをおすすめします。BtoB (法人向け) ビジネスの場合は、ChatGPTへの対策も視野に入れましょう。

LLMO対策の具体的な始め方 【5つのステップ】

ここからは、LLMO対策の具体的な実施手順を5つのステップに分けて解説します。優先度の高いものから順に取り組み、効果を確認しながら次のステップに進むことをおすすめします。

ステップ1: エンティティ情報を整備する

LLMOにおいて最も基本的かつ重要なのが、エンティティ(固有名詞や概念)の情報整備です。AIが自社を正しく認識するためには、Web上に存在する自社情報の一貫性と正確性が欠かせません。

Googleビジネスプロフィールの最適化として、店舗名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容など、すべての情報が正確で最新であることを確認します。MEO対策の基本でもありますが、LLMO対策においても同様に重要です。

公式サイトの会社概要ページには、正式名称、所在地、設立年、代表者名、事業内容、連絡先などを明記しましょう。AIは公式サイトの情報を重要な情報源として参照します。

NAP情報の統一も重要です。NAP (Name・Address・Phone number)は、Web上で統一された表記にする必要があります。「株式会社○○」と「(株)○○」など、表記ゆれがあるとAIが別の事業者と認識してしまう可能性があります。

ステップ2: 構造化データを実装する

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したコードのことです。Schema.orgという国際標準規格に基づいて記述することで、AIがページの内容を正確に把握できるようになります。

LLMO対策において特に効果が高いとされる構造化データには、Organization(組織情報)、Local Business (ローカルビジネス) 、FAQPage(よくある質問)、Article(記事)、HowTo(手順解説)などがあります。

特にFAQPageは、LLMO対策において最も効果が高い構造化データの一つとされています。2023年にGoogleがFAQリッチリザルトの表示を大幅に減らしましたが、AI検索においては依然として有効です。

WordPressを使用している場合は、「Rank Math SEO」や「Yoast SEO」などのプラグインを活用することで、コードを書かずに実装できます。実装後は、Googleの「リッチリザルトテスト」ツールで確認しましょう。

ステップ3: AIが理解しやすいコンテンツを作成する

AIに引用されるコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

結論ファーストで回答を明示することが重要です。AIはユーザーの質問に対して、明確で簡潔な回答を提供しようとします。「結論から言うと○○です」といった形で、最初に結論を述べ、その後に詳細な説明を続ける構成が効果的です。

見出し構造を論理的に整理することで、AIがコンテンツの構造を理解しやすくなります。H1→H2→H3という階層構造を正しく使い、見出しだけを読んでも内容が把握できるような構成にしましょう。

専門性と独自性を示すことも大切です。自社の専門分野における知見、実績、具体的なデータや事例を盛り込むことで、「この情報源は信頼できる」と判断されやすくなります。

Q&A形式を活用することも効果的です。「○○とは何ですか?」「△△の方法は?」といった質問形式のコンテンツは、AIが回答を生成する際に参照されやすい傾向があります。

ステップ4: テクニカルな最適化を行う

コンテンツの質に加えて、技術的な側面からもAIへの最適化を行います。

robots.txtでAIクローラーを許可する設定を確認しましょう。AIクローラー(GPTBot、Google-Extendedなど)がサイトにアクセスできるよう、必要に応じて調整します。

llms.txtの設置は、AIに対してサイトの概要や重要なページを伝えるためのテキストファイルです。ただし、2025年時点では、GoogleやOpenAIなど主要なAI企業が公式にサポートしているわけではありません。Googleのジョン・ミューラー氏も「焦って設置する必要はない」と発言しています。将来的な先行投資として設置するかどうかは、リソースと相談して判断しましょう。

メタタグの最適化として、titleタグやmeta descriptionでページの内容を簡潔に表現し、AIがページの主題を正確に把握できるようにします。

ステップ5: 外部からの言及を増やす

AIは、複数の情報源で言及されている事業者やブランドを、より信頼性が高いと判断する傾向があります。外部からの言及 (サイテーション)を増やすことも重要な施策です。

第三者メディアへの露出として、業界専門メディア、地域情報サイト、ニュースサイトなどに自社が取り上げられる機会を増やしましょう。プレスリリースの配信、取材対応、寄稿記事の執筆なども有効な手段です。

比較記事やランキング記事への掲載も効果的です。「○○市でおすすめの歯医者10選」といった記事に掲載されることで、AIが比較質問に回答する際に自社が言及される可能性が高まります。

クチコミ・レビューの獲得も、AIが参照する情報源となります。Googleマップのクチコミや、各種ポータルサイトでのクチコミを増やすことは、MEO対策としても、LLMO対策としても効果的です。

LLMO対策の効果測定方法

LLMO対策の大きな課題の一つが、効果測定の方法が確立されていないことです。いくつかの方法で効果を把握することは可能ですので、現時点で実践できる測定方法を紹介します。

手動でAIへの引用・言及を確認する

定期的にAIに質問を投げかけて、自社が言及されているかを確認する方法です。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google (AI Overview) など複数のプラットフォームで、自社に関連する質問を行い、結果をスプレッドシートなどに記録していきます。

手間はかかりますが、AIがどのように自社を認識しているかを直接把握できる確実な方法です。

GA4でAI検索からの流入を確認する

Google Analytics 4 (GA4)の「レポート」→「集客」→「トラフィック獲得」で、参照元/メディアを確認します。「perplexity.ai / referral」「chat.openai.com / referral」といった参照元があれば、それがAI検索経由の流入です。

ただし、AI Overviewからの流入はGoogle検索からの流入として計測されるため、通常の検索流入と区別することが難しい点には注意が必要です。

間接的な指標で効果を推測する

直接的な効果測定が難しい場合は、間接的な指標から効果を推測することも有効です。

Google Search Consoleで、自社名やブランド名での検索(指名検索)の表示回数・クリック数を確認します。LLMO対策によってAIでの言及が増えれば、指名検索するユーザーも増える可能性があります。

また、問い合わせ時に「何を見て知りましたか?」と確認することで、AI検索経由での認知を把握できる場合があります。

LLMO対策で注意すべきポイント

LLMO対策を進めるにあたって、いくつか注意すべきポイントがあります。

短期的な成果を期待しすぎない

LLMO対策は、中長期的な視点で取り組むべき施策です。SEOと同様に、すぐに目に見える効果が現れるわけではありません。特に、ChatGPTなどの対話型AIは事前学習したデータを基に回答を生成するため、最新の情報がすぐに反映されるわけではありません。

SEO対策を疎かにしない

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEO対策を疎かにしてしまうケースがあります。しかし、LLMOとSEOは相互補完の関係にあり、SEOの土台なしにLLMO対策の効果を最大化することは難しいでしょう。

AIの誤情報リスクに備える

生成AIには「ハルシネーション」と呼ばれる、事実とは異なる情報を生成してしまう問題があります。定期的にAIでの自社情報の表示内容を確認し、誤情報を発見した場合は該当AIプラットフォームへのフィードバックを行うことが大切です。

被リンク施策の効果は限定的

従来のSEOでは被リンクの獲得が重要な施策でしたが、LLMO対策においては被リンクの直接的な効果は限定的とされています。被リンク施策をまったく無視するのではなく、優先順位を調整して取り組むのが現実的です。

LLMO対策のメリットとデメリット

LLMO対策のメリット

• 潜在顧客へのアプローチが可能になる: AI検索では、悩みベースの自然な質問に対してAIが解決策を提示するため、まだ自社のサービスを知らない潜在顧客にもアプローチできます
• ブランド認知度と信頼性の向上: AIの回答内で言及されることは、「AIが推奨する信頼できる情報源」として認識されることを意味します
• 競合との差別化:2025年時点では、LLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。早期に取り組むことで先行者利益を獲得できます
• SEO対策との相乗効果: LLMO対策で実施する施策の多くは、SEOにもプラスの影響を与えます

LLMO対策のデメリット

• 効果測定が難しい: LLMO対策の効果を直接的に測定する方法はまだ確立されていません
• 専門知識が必要: 構造化データの実装やテクニカルな最適化には、一定の専門知識が必要です
• 継続的なモニタリングと改善が必要: AIのアルゴリズムは頻繁に更新されるため、継続的な対応が求められます
• 即効性がない: LLMO対策は中長期的な施策であり、すぐに目に見える成果が現れるわけではありません

よくある質問(Q&A)

Q. LLMO対策は今すぐ始めるべきですか?

A. 結論から言えば、早く始めるほど有利です。LLMO対策は効果が現れるまでに時間がかかる施策であり、競合がまだ少ない今のうちに取り組み始めることで、先行者利益を得られる可能性があります。まずはエンティティ情報の整備など、取り組みやすい施策から始めましょう。

Q. 小規模な店舗でもLLMO対策は必要ですか?

A. 小規模な店舗こそ、LLMO対策に取り組む価値があります。地域に特化した情報発信やニッチな専門分野での情報提供は、大企業が手薄になりがちな領域です。MEO対策と組み合わせることで、より効果的なアプローチが可能です。

Q. 自社で対応できますか? 外注すべきですか?

A. 施策の内容によります。エンティティ情報の整備やコンテンツの質を高める取り組みは自社でも十分に対応可能です。一方、構造化データの実装やテクニカルな最適化は、専門知識がないと難しい場合があります。より高度な実装が必要な場合は、Web制作会社やSEO専門会社への相談を検討しましょう。

Q. SEO対策をやめてLLMO対策に集中しても良いですか?

A. おすすめしません。LLMOとSEOは相互補完の関係にあり、SEOの土台なしにLLMO対策の効果を最大化することは難しいでしょう。SEOを継続しつつ、LLMO対策を追加で実施するというアプローチが現実的です。

まとめ: AI検索時代に備えて今から対策を

本記事では、LLMO対策の基礎知識から具体的な始め方まで解説してきました。

AI検索の普及は今後も加速することが予想されます。競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を始めるタイミングです。まずはGoogleビジネスプロフィールの情報更新や、会社概要ページの充実といった、取り組みやすい施策から始めてみてください。

LLMO対策・MEO対策のご相談はトリニアスへ

「LLMO対策を始めたいが、何から手をつければ良いかわからない」 「自社で対応するのは難しそう」とお感じの方は、ぜひ株式会社トリニアスにご相談ください。

トリニアスは、累計5,000社以上の導入実績を持つMEO対策サービス「MEO prime」を提供しています。Googleビジネスプロフィールの最適化からローカルSEO、そしてLLMO対策まで、地域ビジネスのWeb集客を総合的に支援いたします。

「知らない」をなくし、「愛される」店舗をふやす――トリニアスのミッションのもと、AI検索時代においても地域で選ばれる店舗づくりをお手伝いします。まずはお気軽にお問い合わせください。

ChatGPTやGemini、PerplexityといったAIツールが情報収集の主流になりつつある今、「見出し構造」がWebマーケティングにおいて新たな重要性を帯びています。

従来のSEOでは、見出しタグ(hタグ)は検索エンジンにコンテンツの構造を伝えるためのものでした。しかし、LLMO (Large Language Model Optimization)の観点からは、見出しの役割が根本的に変わります。AIはページの見出し構造を「情報の骨格」として認識し、そこから回答を生成するための素材を抽出しているためです。

実際、調査会社Gartnerは2024年2月、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少すると予測しました。ユーザーの情報取得行動が「検索して読む」から「AIに聞く」へと移行するなかで、AIに引用されるコンテンツを作れるかどうかが、今後のWeb集客の成否を分けるといえるでしょう。

本記事では、LLMO対策における見出し構造の設計について、その本質的な考え方から実践的な手法まで詳しく解説します。MEO対策で累計5,000社以上の支援実績を持つ株式会社トリニアスが運営する「マケスク」が、AI時代のコンテンツ設計のポイントをお伝えします。

LLMOとは何か、なぜ見出し構造が鍵になるのか

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、AI Overviewsなどの大規模言語モデル (LLM)に自社の情報が適切に引用されるよう最適化する施策のことです。SEOが検索エンジンのアルゴリズムに向けた最適化であるのに対し、LLMOはAIの「理解」と「回答生成」のプロセスに向けた最適化という違いがあります。

では、なぜ見出し構造がLLMOにおいて特に重要なのでしょうか。

AIはコンテンツを「見出し単位」で理解している

大規模言語モデルがWebページの情報を処理する際、全文を均一に読み込んでいるわけではありません。AIは見出しタグを「意味の区切り」として認識し、各見出しの下にある情報を「そのトピックに関する説明」として紐づけて理解しています。

つまり、見出しは人間にとっての「目次」であると同時に、AIにとっての「インデックス」として機能しているのです。見出しが曖昧だと、AIはその下の情報が何についての説明なのかを正確に把握できません。結果として、ユーザーの質問に対する回答候補として選ばれにくくなります。

従来のSEO見出しとLLMO見出しの違い

SEO対策における見出しは、主にキーワードを含めることで検索エンジンに関連性を伝える役割を担ってきました。「○○とは」 「○○のメリット」といった定型的な見出しパターンが有効とされ、ある程度のテンプレート化が進んでいたのが実情です。

一方、LLMO対策における見出しは、AIが「このセクションには何が書かれているのか」を即座に判断できるよう、明示的かつ具体的な表現が求められます。AIは文脈を読み取る能力が高い反面、曖昧な見出しからは正確な情報を引き出しにくいという特性を持っています。

比較項目	SEO見出し	LLMO見出し
主な目的	検索エンジンへの関連性シグナル	AIへの意味・文脈の伝達
キーワード	積極的に含める	自然な範囲で含める
表現の特徴	定型的でも可	具体的・明示的である必要あり
階層構造	論理的であれば可	厳密な階層と意味の一貫性が重要

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

AIに引用される見出し構造の3つの原則

LLMO対策において効果的な見出し構造を設計するには、以下の3つの原則を押さえることが重要です。SEOの基本を踏襲しつつも、AIの情報処理特性に合わせた工夫が求められます。

原則1:階層構造を論理的かつ厳密に守る

hタグの階層構造は、SEOにおいても重要視されてきました。h1の下にh2、h2の下にh3という順序を守ることで、検索エンジンがコンテンツの構造を理解しやすくなるためです。LLMOにおいては、この階層構造がさらに厳密に求められます。

AIは見出しの階層関係から「上位概念と下位概念」 「全体と部分」といった論理関係を読み取ります。h2で「LLMO対策の具体的手法」と宣言しておきながら、その下のh3で「LLMOの定義」を説明すると、AIにとっては論理的な矛盾となり、情報の信頼性評価に影響する可能性があります。

原則2:見出しに「主語」と「述語」を含める

多くのWebコンテンツでは、「メリット」「注意点」 「まとめ」といった名詞だけの見出しが使われています。人間の読者にとっては、文脈から意味を補完できるため問題ありませんが、AIにとってはこの「省略」が情報抽出の障害になることがあります。

LLMO対策では、見出しを「一つの完結した意味を持つ文」として設計することが効果的です。「○○が△△する理由」 「□□を実現するための手順」のように、主語(何が)+目的語(何を)+動詞(どうする)の構造を意識することで、AIはその見出しの下にある情報の性質を正確に把握できるようになります。

たとえば「メリット」という見出しを「LLMO対策を行うことで得られる3つのメリット」と変更するだけで、AIにとっての情報価値は大きく変わります。

原則3:1つの見出しに1つのトピックを対応させる

見出しの下に複数の異なるトピックが混在していると、AIはそのセクションをどのような質問への回答として使うべきか判断しにくくなります。「1見出し1トピック」の原則を徹底することで、AIが情報を切り出しやすい構造を作ることができます。

さらに、各見出しの下の最初の段落で、そのセクションの要点を端的にまとめることも有効です。AIは多くの場合、見出し直下の文章を「そのトピックの定義や概要」として優先的に参照する傾向があるためです。

実践で使えるLLMO対応の見出しテンプレート

ここからは、実際のコンテンツ制作で使える見出しの書き方パターンを紹介します。それぞれのパターンは、AIが「引用しやすい」構造として設計されています。

パターン1: 定義型見出し

ユーザーが「○○とは」という質問をAIに投げかけた際に引用されやすいのが、定義型の見出しです。

例: 「LLMOとは: AIに情報を最適化する新しいWebマーケティング手法」

この形式では、見出し自体に定義の要約を含めることで、AIが回答を生成する際の「核となる情報」を明確に提示できます。見出しの下には、より詳細な説明、背景、具体例を記述します。

パターン2: 質問形式見出し

ユーザーがAIに投げかける質問と見出しの表現を一致させることで、引用確率を高める手法です。

例: 「なぜ見出し構造がLLMO対策で重要なのか」

質問形式の見出しは、AIが「この見出しの下にある情報は、この質問への回答である」と明確に認識できるため、関連性の高いクエリに対して引用されやすくなります。ただし、本文では必ずその質問に対する明確な回答を提示することが前提となります。

パターン3: 数値・リスト型見出し

「3つのポイント」 「5つのステップ」といった数値を含む見出しは、AIにとって情報の構造化が容易であり、箇条書きや順序立てた回答を生成しやすい素材となります。

例: 「LLMO対策における見出し設計の5つのステップ」

この形式では、本文も見出しの約束どおりに構造化されていることが重要です。「5つ」と宣言して4つしか書かれていない、といった齟齬があると、AIの信頼性評価に影響する可能性があります。

パターン4: 比較・対照型見出し

2つ以上の概念や手法を比較する内容の場合、見出しに比較対象を明示することで、AIが「違いを知りたい」というユーザーの意図に対応しやすくなります。

例: 「SEOとLLMOの違い: 対象・手法・効果測定の比較」

比較型の見出しでは、本文で必ず両者の違いを明確に説明することが求められます。表組みを併用すると、AIが情報を構造的に把握しやすくなるため、引用の精度向上が期待できます。

見出し構造とコンテンツ本文の連携設計

見出し構造がいくら適切でも、本文との連携が取れていなければLLMO効果は半減します。AIは見出しと本文の「整合性」を評価し、一貫性のあるコンテンツを優先的に参照する傾向があるためです。

見出し直下に要約文を配置する

各セクションの冒頭で、そのセクションの結論や要点を端的に述べることが効果的です。AIは多くの場合、見出し直下の1~2文を「そのトピックの核心」として優先的に参照します。

従来のライティングでは「結論を最後に持ってくる」スタイルが好まれることもありましたが、LLMO対策においては「結論先出し」の構成が推奨されます。要約を述べた後に、詳細な説明、具体例、根拠といった情報を展開していくと、AIにとっても人間にとっても理解しやすい構造となります。

段落ごとに明確な役割を持たせる

LLMO対策においては、「1段落1テーマ」の原則が重要です。複数のトピックが一つの段落に混在していると、AIが情報を正確に切り出すことが難しくなります。

各段落の役割を明確にする際の指針として、「この段落は何を説明しているのか」を一言で言えるかどうかをチェックするとよいでしょう。言えない場合は、段落を分割するか、内容を整理する必要があります。

具体例やデータは見出しの文脈に沿って提示する

具体例や統計データは、コンテンツの信頼性を高める重要な要素です。しかし、見出しのテーマから逸脱した例示は、AIにとって「ノイズ」となる可能性があります。

たとえば「見出し構造の重要性」というセクションで、突然「SEOの歴史」について長々と説明すると、AIはそのセクションの主題を見失う可能性があります。具体例を挙げる際は、常に見出しで示したテーマとの関連性を意識することが大切です。

避けるべき見出し構造の失敗パターン

LLMO対策を意識していても、よくある失敗パターンに陥ってしまうケースがあります。以下の例を参考に、自社コンテンツの見出し構造を見直してみてください。

失敗1:見出しだけでは内容がわからない

「ポイント」「注意点」 「その他」といった抽象的な見出しは、AIにとって情報の手がかりになりません。見出しだけで「何についてのポイントなのか」「どのような注意点なのか」がわかるよう、具体性を持たせる必要があります。

改善例:
×「注意点」
〇「LLMO対応の見出しを設計する際に避けるべき3つの落とし穴」

失敗2:階層構造が乱れている

h2の後にいきなりh4が来たり、h3とh4が論理的な親子関係になっていなかったりするケースは、AIにとって混乱の原因となります。デザイン上の見た目を優先してタグを選択するのではなく、あくまで情報の階層に基づいてタグを使い分けることが重要です。

WordPressなどのCMSを使用している場合、見出しのデザインはCSSで調整できます。「h3の見た目が好みだからh3を使う」といった選択は避けるべきでしょう。

失敗3:見出しと本文の内容が乖離している

見出しで「5つのメリット」と謳いながら本文で3つしか説明していない、「初心者向け」と書いてあるのに専門用語だらけ、といった乖離はAIの評価を下げる要因になります。

見出しは「約束」であり、本文はその「履行」です。AIはこの一貫性を評価しているため、見出しで宣言した内容は必ず本文で実現することが求められます。

失敗4: キーワードの過剰な詰め込み

SEO対策の名残で、すべての見出しにターゲットキーワードを詰め込んでいるコンテンツを見かけることがあります。しかし、LLMOにおいてはこの手法は逆効果になる可能性があります。

AIは文脈を理解する能力が高いため、不自然なキーワードの繰り返しは「低品質コンテンツ」のシグナルとして認識される恐れがあります。キーワードは自然な文脈の中で使用し、見出しの可読性と意味の明確さを優先することが大切です。

見出し構造とその他のLLMO対策との組み合わせ

見出し構造の最適化は、LLMO対策の重要な柱ですが、単独で効果を発揮するものではありません。他のLLMO施策と組み合わせることで、AIに引用される可能性を高めることができます。

構造化データとの連携

見出し構造と構造化データ (Schema.org)を連携させることで、AIへの情報伝達をさらに強化できます。たとえば、FAQ形式の見出しを設計した場合、FAQPageスキーマを併用することで、AIがその情報を「よくある質問への回答」として認識しやすくなります。

また、HowToスキーマと手順型の見出し構造を組み合わせることで、「○○のやり方」といった検索意図に対して、より効果的にAIの引用候補として認識される可能性が高まります。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、SEOだけでなくLLMOにおいても重要な評価軸です。見出し構造が適切でも、コンテンツ全体の信頼性が低ければ、AIは他のソースを優先する傾向があります。

著者情報の明記、一次情報や実績の提示、出典の明示といったE-E-A-T強化の施策は、見出し構造の最適化と並行して進めることが推奨されます。

サイト全体の情報アーキテクチャ

個々の記事の見出し構造だけでなく、サイト全体の情報アーキテクチャもLLMO効果に影響します。関連コンテンツへの内部リンク、トピッククラスター構造、パンくずリストの適切な設計などにより、AIはサイト全体の専門性や情報の網羅性を評価できるようになります。

個別ページの見出し構造がサイト全体のテーマ設計と一貫性を持っていることも、AIの評価を高める要因となります。

LLMO見出し構造の効果測定と改善サイクル

見出し構造の最適化を行った後は、その効果を測定し、継続的に改善していくことが重要です。LLMO効果の測定は従来のSEO効果測定とは異なるアプローチが必要となります。

AI経由の流入を測定する

Google Analytics 4の探索レポートを活用することで、AI検索 (AI Overviews)経由のセッション数を確認できます。「google/organic」のセッション中、AIからの参照によるものを抽出することで、LLMO施策の直接的な効果を把握できるようになっています。

また、ChatGPTやPerplexityからの流入はリファラーデータとして記録されるため、これらの流入数の推移を追跡することで、AI検索全体における自社コンテンツの引用状況を把握する手がかりとなります。

AIへの引用状況を確認する

自社に関連するキーワードでChatGPT、Gemini、Perplexityなどに質問し、回答に自社情報が引用されているかを定期的にチェックすることも有効です。競合他社が引用されているのに自社が引用されていない場合は、見出し構造やコンテンツ内容に改善の余地があると考えられます。

なお、Ahrefsの「ブランドレーダー」機能を使うと、自社ブランドがAI Overviewでどのように引用されているかをドメイン単位で可視化できます。

指名検索の増加を追跡する

AIの回答に自社名やサービス名が引用されると、それを見たユーザーが改めて検索エンジンで社名検索を行うケースが増えます。Google Search Consoleで指名検索(ブランド名を含むクエリ)の推移を追跡することで、LLMO効果を間接的に測定できます。

指名検索が増加している場合、AIを通じたブランド認知が向上している可能性が高いといえるでしょう。

業種別に見るLLMO見出し構造の設計ポイント

業種やコンテンツの性質によって、効果的な見出し構造のパターンは異なります。ここでは、いくつかの業種における設計のポイントを解説します。

店舗ビジネス・地域ビジネスの場合

飲食店、美容サロン、クリニックなど地域密着型ビジネスのコンテンツでは、地域名やエリア名を見出しに含めることが効果的です。「渋谷でおすすめの歯医者は?」といったAIへの質問に対して引用されるためには、見出しに地域情報が明示されている必要があります。

例:「新宿区で矯正歯科を選ぶ際の3つのポイント」「渋谷駅周辺のランチにおすすめの和食店10選」

地域ビジネスにおいては、LLMO対策とMEO対策を連携させることで、より高い集客効果が期待できます。Googleビジネスプロフィールの情報と自社サイトのコンテンツに一貫性を持たせることで、AIからの信頼性評価も向上します。

BtoBサービスの場合

BtoBのサービス紹介や専門知識の解説コンテンツでは、専門用語の定義を明確にする見出しが効果的です。業界特有の用語については、「○○とは」形式の見出しを設け、AIが回答を生成する際の参照元として認識されやすい構造を作ります。

例: 「MA (マーケティングオートメーション)とは: 導入目的と基本機能」 「リードナーチャリングの手法と成功のポイント」

ハウツー・解説系コンテンツの場合

「○○の方法」 「○○のやり方」といったハウツー系のコンテンツでは、手順やステップを明確に示す見出し構造が効果的です。AIは順序立てた説明を好む傾向があるため、「ステップ1」 「ステップ2」のように番号付きの見出しを使用することで、引用されやすくなります。

例:「WordPressでブログを始める5つのステップ」の下に「ステップ1: サーバーの契約」「ステップ2: ドメインの取得」といった見出しを配置

AIに引用される見出し構造を維持・管理する体制

LLMO対策における見出し構造の最適化は、一度行えば終わりというものではありません。AIの進化や検索行動の変化に合わせて、継続的に見直しと改善を行う体制が必要です。

定期的なコンテンツ監査の実施

四半期に一度程度、主要なコンテンツの見出し構造を監査することを推奨します。監査の際には、各見出しが「主語+述語」の構造になっているか、階層構造が論理的か、見出しと本文の内容が一致しているかといった観点でチェックを行います。

また、AI検索での引用状況を確認し、引用されていないコンテンツについては見出し構造の見直しを検討します。

ライター・制作者へのガイドライン整備

社内やパートナーのライターがコンテンツを制作する場合、LLMO対応の見出し構造に関するガイドラインを整備しておくことが効果的です。ガイドラインには、本記事で紹介した原則やテンプレート、避けるべきパターンなどを含め、誰が制作しても一定の品質が担保される仕組みを構築します。

AI検索動向の継続的なウォッチ

AIの検索・回答生成の仕組みは日々進化しています。Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexityなど主要なAIサービスの動向を継続的にウォッチし、必要に応じて見出し構造の設計方針を更新することが重要です。

業界の最新情報をキャッチアップするために、Webマーケティング系のメディアや公式ブログを定期的にチェックする習慣をつけておくとよいでしょう。

LLMO見出し構造の設計は株式会社トリニアスにご相談ください

LLMO対策における見出し構造の設計は、AIの情報処理特性を理解した上で、コンテンツ全体の設計と連携させる必要があります。単に見出しの表現を変えるだけでなく、サイト全体の情報アーキテクチャ、E-E-A-Tの強化、構造化データの実装など、複合的なアプローチが求められます。

本記事では、LLMO対策における見出し構造の設計について、その基本原則から実践的なテンプレート、避けるべきパターン、効果測定の方法まで詳しく解説しました。

「マケスク」を運営する株式会社トリニアスは、累計5,000社以上のMEO対策支援実績を持ち、地域ビジネスのデジタルマーケティングを総合的にサポートしています。MEO対策で培った「AIとユーザー双方に評価されるコンテンツ設計」のノウハウは、LLMO対策においても活かされています。

LLMO対策を含むWeb集客でお悩みの方、自社コンテンツの見出し構造を見直したい方は、お気軽にご相談ください。専任のコンサルタントが、御社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。