「LLMOとSEOは何が違うのか」「どちらを優先すべきなのか」――こうした疑問を抱えるWeb担当者やマーケティング担当者が急増しています。ChatGPTやGoogle AI Overviews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。従来のSEO対策だけでは、AI検索時代において自社の存在感を示すことが難しくなりつつあります。
MM総研の2025年8月調査によると、生成AIの個人利用率は21.8%に達し、利用経験者の52.8%が「検索機能」として活用しています。LINEリサーチの調査でも、10代の生成AI現在利用率は6割弱、利用経験率は7割台半ばという結果が出ており、若年層を中心にAI検索へのシフトが加速していることがわかります。
本記事では、LLMOとSEOの根本的な違いから、両者の関係性、具体的な対策方法まで詳しく解説します。地域ビジネスの集客を支援してきたマケスクの知見をもとに、実務で活用できる情報をお届けします。
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、Gemini、Perplexity、Claude、そしてGoogle AI Overviewsなどの生成AIに対して、自社のコンテンツが引用・推薦されるよう最適化する施策を指します。
従来のSEOが「人間がGoogleで検索したときに上位表示される」ことを目指していたのに対し、LLMOは「AIが回答を生成するときに自社情報を参照・引用してもらう」ことを目指します。両者は似て非なる概念であり、目的も評価指標も異なります。
LLM(大規模言語モデル)の基本的な仕組み
LLMOを理解するためには、まずLLM (Large Language Model) の仕組みを把握する必要があります。LLMは膨大なテキストデータを学習し、文脈を理解して自然な文章を生成する人工知能モデルです。
LLMの動作は大きく2つのフェーズに分かれます。1つ目は「事前学習フェーズ」で、Webサイト、書籍、論文など膨大なテキストデータを学習し、言語パターンや知識を獲得します。2つ目は「推論フェーズ」で、ユーザーからの質問に対して、学習した知識と文脈理解をもとに回答を生成します。
重要なのは、ChatGPT SearchやPerplexityなどの「検索連動型AI」は、回答生成時にリアルタイムでWeb検索を実行し、最新情報を参照している点です。一方、Google AI Overviewsは検索結果の上位ページを参照して要約を生成します。つまり、LLMOの対策は「どのAIをターゲットにするか」によってアプローチが変わってきます。
LLMOが注目される背景
LLMOが急速に注目を集めている背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。サイトエンジン株式会社がまとめたデータによると、AI経由のWebトラフィックは2024年1月から2025年6月までに1,367%の伸びを記録しました。
また、Spark ToroとDatosの共同調査によれば、米国人の20%以上がAIツールのヘビーユーザーとなっており、月に10回以上利用しています。ヘビーユーザーの割合は2023年1月の3%から、2025年6月には21%にまで成長しました。
ナイルの2025年10月調査では、調べものにおける生成AIの利用率は約5割に迫る勢いを見せています。20代では62.9%、30代では49.5%と若年層での利用が特に顕著で、デジタルネイティブ世代が新技術を積極的に取り入れている様子がうかがえます。
LLMOとSEOの根本的な違い
LLMOとSEOは、ともに「検索」に関わる最適化施策という点では共通していますが、その本質は大きく異なります。単に「AIに引用されるか、検索結果に表示されるか」という表面的な違いだけでなく、目的、評価基準、最適化のアプローチすべてにおいて違いがあります。
目的の違い: クリック獲得か引用獲得か
SEOの最終目的は「検索結果で上位表示され、クリックされて自社サイトに訪問してもらうこと」です。検索順位を上げ、魅力的なタイトルとディスクリプションでクリックを促し、サイト内でコンバージョンに導くという流れが基本となります。
一方、LLMOの目的は「AIの回答内で自社が引用・推薦されること」にあります。ユーザーがAIに質問したとき、自社のブランド名やサービス名が回答に含まれることで、認知拡大や指名検索の増加を狙います。
この違いは非常に重要です。SEOでは「検索結果の1位」を目指しますが、LLMOでは「AIが推薦する選択肢の1つ」になることを目指します。AIは複数の選択肢を提示することが多いため、「唯一の答え」ではなく「信頼できる選択肢の1つ」として認識されることが重要になります。
成果指標の違い: 可視化の難しさ
SEOの成果指標は明確です。Google Search Consoleで検索順位、表示回数、クリック数、CTR (クリック率)を確認できます。GA4 (Googleアナリティクス4)と連携すれば、流入後のコンバージョンまで追跡可能です。
LLMOの成果計測は現時点では確立された手法がありません。ChatGPTやPerplexityでの引用回数を手動で確認する、あるいはAhrefsの「ブランドレーダー」のような専用ツールを使う方法がありますが、SEOほど精緻な計測は困難です。
GA4でAI経由の流入を計測する方法も存在します。参照元に「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などが含まれるセッションを抽出することで、AI検索からの流入をある程度把握できます。ただし、すべてのAI経由トラフィックを正確に把握することは難しい状況が続いています。
最適化アプローチの違い:アルゴリズムか文脈か
SEOは「Googleのアルゴリズム」に対する最適化です。技術的なSEO(サイトスピード、モバイル対応、構造化データなど)、コンテンツSEO(キーワード設計、網羅性、E-E-A-T)、外部SEO(被リンク獲得)という3つの柱でアプローチします。Googleのアルゴリズムは公開されていませんが、検索品質評価ガイドラインなどから一定の指針を得ることができます。
LLMOは「AIが理解しやすく、引用したくなる情報設計」が軸となります。構造化されたコンテンツ、明確な回答、信頼性の高い情報源からの引用、ブランドとしての一貫性などが評価されます。SEOのように「アルゴリズムを攻略する」というよりは、「AIにとって良質な情報源になる」という視点が必要です。
| 比較項目 | SEO | LLMO |
| 最適化対象 | 検索エンジン (Google等) | 生成AI (ChatGPT、Gemini等) |
| 目的 | 検索上位表示・クリック獲得 | AI回答での引用・推薦 |
| 主要KPI | 検索順位、CTR、流入数 | AI引用数、ブランド認知 |
| 計測難易度 | 比較的容易 | 現時点では困難 |
| 成果が出るまで | 3~6ヶ月程度 | 不確定(中長期視点が必要) |
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。
- Al-Awareness (Al認知): AI検索で店舗名が表示される
- Al-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
- Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
- Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
- 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「Al-Awareness」と「Al-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の共通点と相互関係
LLMOとSEOは別物ですが、まったく無関係というわけではありません。実際、SEOの基盤がしっかりしているサイトは、LLMOでも有利な傾向があります。両者の関係性を理解することで、効率的な施策設計が可能になります。
SEOがLLMOの土台になる理由
Google AI Overviewsは、検索結果の上位ページを参照して回答を生成します。つまり、SEOで上位表示されているページは、AI Overviewsに引用される可能性も高くなります。SEO対策が成功しているサイトは、AI Overviewsでも優位に立ちやすいのです。
また、ChatGPT SearchやPerplexityなどの検索連動型AIも、Web検索結果を参照して回答を生成します。ChatGPT SearchはMicrosoft Bingを利用しているため、Bingでの検索順位がChatGPTの引用に影響します。SEO対策を通じて検索エンジンでの評価を高めることは、LLMOにも間接的に寄与するわけです。
E-E-A-T (Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness) の概念は、SEOでもLLMOでも重要視されています。経験に基づいた専門的なコンテンツを、権威ある著者が信頼性を担保して発信する――この原則は、GoogleのアルゴリズムでもAIの情報選定においても評価される要素です。
LLMOとSEOで異なるアプローチが必要な領域
すべてがSEOの延長で対応できるわけではありません。LLMOには固有のアプローチが必要な領域があります。
1つ目は「エンティティ対策」です。AIはエンティティ(固有名詞として認識される存在)を軸に情報を整理します。自社のブランド名、サービス名、代表者名などが、AIにとって「何者であるか」が明確に理解されている必要があります。Googleビジネスプロフィール、Wikipedia、各種ポータルサイトなど、複数の情報源で一貫した情報が掲載されていることが重要です。
2つ目は「サイテーション (言及)獲得」です。SEOでは被リンクが重視されますが、LLMOではリンクの有無にかかわらず「言及されること」自体が価値を持ちます。業界メディアへの寄稿、プレスリリース配信、SNSでの情報発信など、自社名が言及される機会を増やす施策が有効です。
3つ目は「AIフレンドリーなコンテンツ設計」です。AIが情報を抽出しやすいよう、明確な見出し構造、箇条書きでの要点整理、FAQセクションの設置などを意識します。「○○とは」という定義を冒頭で明示する、数値データは出典とともに記載するなど、AIが引用しやすい形式を意識することが求められます。
なぜ今LLMOに取り組むべきなのか
「LLMOはまだ早い」 「SEOだけで十分」と考える方もいるかもしれません。確かに、現時点でのAI経由トラフィックは全体の1%未満というデータもあります。しかし、早期に取り組むべき理由がいくつか存在します。
AI検索の急成長と検索行動の変化
AI経由のトラフィックは急速に成長しています。前述のとおり、2024年1月から2025年6月までに1,367%の伸びを記録しました。現時点では全体に占める割合は小さいものの、成長率は驚異的です。
Spark ToroとDatosの調査によれば、現在の成長軌道(約1~2年ごとに倍増)を維持した場合、6~10年後には従来の検索エンジンに匹敵する規模になる可能性があるとされています。将来的な市場変化を見据えた先行投資として、今からLLMOに取り組む価値は十分にあります。
特に注目すべきは、若年層のAI利用率の高さです。10代の現在利用率が6割弱という数字は、今後の検索行動の変化を示唆しています。デジタルネイティブ世代が消費の中心になっていくにつれ、AI検索の重要性は増していくでしょう。
AI Overviewsによるクリック率の変化
Google AI Overviewsの導入は、検索結果のクリック率に大きな影響を与えています。Seer Interactiveの調査によると、AI Overviews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。
Ahrefsの調査でも、AI Overviewsが表示される検索結果では、上位ページの平均CTRが34.5%低下する相関が確認されています。Pew Research Centerの調査では、AI Overviewsが表示された検索でリンクをクリックする割合はわずか8%にとどまり、AI Overviewsが表示されない通常検索の15%と比較して約半分に減少しています。
しかし、AI Overviewsに自社サイトが引用されている場合は話が変わります。Seer Interactiveのデータによれば、自社サイトがAI Overviewsに表示されるとオーガニック検索のCTRは0.74%から1.02%に上昇しました。AI Overviewsに引用されることで、むしろクリック獲得のチャンスが生まれる可能性があるのです。
ゼロクリック検索時代への対応
「ゼロクリック検索」とは、検索結果ページで疑問が解決し、どのサイトもクリックせずに検索を終えることを指します。AI Overviewsの普及により、この傾向が顕著になっています。
Spark ToroとDatosの調査によれば、2025年第2四半期には、特に米国でゼロクリック行動の顕著な増加が見られました。AI Overviewsが2024年5月に展開された後、徐々にその影響が現れ始めていることを示唆しています。
ゼロクリック検索が増加する環境では、「クリックされなくても認知される」ことの価値が高まります。AI Overviewsで自社名が言及されれば、たとえクリックされなくても、ブランド認知の向上や指名検索の増加につながる可能性があります。LLMO対策は、こうした新しい検索環境への適応策でもあるのです。
LLMO対策の具体的な方法
LLMOの概念と重要性を理解したところで、具体的な対策方法を見ていきましょう。LLMOはまだ新しい分野であり、確立された手法があるわけではありませんが、現時点で効果が期待される施策をいくつか紹介します。
エンティティ情報の整理と強化
AIは情報を「エンティティ」単位で整理・理解します。自社がAIにとって「何者であるか」を明確にすることが、LLMO対策の第一歩です。
Googleビジネスプロフィールを最新の状態に保ち、正確な基本情報(NAP: Name、Address、Phone)を登録することが基本となります。業種カテゴリ、営業時間、サービス内容なども詳細に記載し、AIが自社の事業内容を正確に把握できるようにします。
複数の情報源で一貫した情報を発信することも重要です。自社サイト、SNSアカウント、業界ポータル、メディア掲載など、さまざまな場所で同一の表記(社名、ブランド名、サービス名など)を使用します。表記揺れがあると、AIが同一のエンティティとして認識できない可能性があります。
構造化データ (schema.org) の実装も効果的です。Organization、Local Business、Product、FAQPageなど、適切なスキーマタイプをマークアップすることで、AIが情報を正確に理解しやすくなります。
AIに引用されやすいコンテンツ設計
AIが回答を生成する際、引用しやすいコンテンツには一定の特徴があります。これらの特徴を意識したコンテンツ設計を行いましょう。
まず、明確な定義と要点の提示が重要です。「○○とは、△△である」という形式で、概念や用語の定義を冒頭で明示します。AIは定義部分を引用することが多いため、簡潔で正確な定義文を用意しておくと引用されやすくなります。
論理的な文章構成も欠かせません。結論→理由→具体例という流れで、AIが情報を抽出しやすい構造にします。曖昧な表現を避け、事実に基づいた断定的な記述を心がけます。
数値データや統計情報を出典とともに記載することも効果的です。「○○の調査によると、△△は□□%である」という形式で、信頼性の高い情報源を引用します。AIは根拠のある情報を優先して引用する傾向があります。
FAQセクションの設置も有効です。「よくある質問」として、ユーザーがAIに質問しそうな内容をQ&A形式でまとめておきます。AIは質問に対する回答を探す際、FAQから情報を抽出することがあります。
SEOの基盤強化
前述のとおり、SEOはLLMOの土台となります。特にGoogle AI Overviewsは検索上位ページを参照するため、SEOでの上位表示がAI引用につながります。
テクニカルSEOとして、サイトスピードの改善、モバイル対応、クローラビリティの確保などを行います。ページの読み込み速度が遅いとAIのクローラーも情報を取得しにくくなるため、Core Web Vitalsの最適化は重要です。
コンテンツSEOとして、網羅性と専門性の高いコンテンツを作成します。E-E-A-Tを意識し、実体験に基づいた独自の知見を盛り込みます。競合コンテンツとの差別化ポイントを明確にし、ユーザーにとって価値のある情報を提供します。
被リンク獲得も引き続き重要です。信頼性の高いドメインからの被リンクは、検索エンジンだけでなくAIにとっても「信頼できる情報源」のシグナルとなります。
サイテーション (言及)の獲得
LLMOでは、リンクの有無にかかわらず「言及されること」自体が価値を持ちます。AIは学習データ内での言及頻度も参考にして、どの情報を引用するかを決定している可能性があります。
プレスリリースの配信は、サイテーション獲得の基本的な手法です。新サービスのリリース、調査レポートの発表、イベント開催など、ニュースバリューのある情報を定期的に発信します。
業界メディアへの寄稿や取材対応も効果的です。専門家としてのポジションを確立し、業界内での認知度を高めます。記事内で自社名やサービス名が言及されることで、AIの学習データにも反映される可能性があります。
SNSでの情報発信も重要です。X(旧Twitter)、LinkedIn、Facebookなどで、自社の専門領域に関する情報を発信します。SNS上での言及やシェアが増えることで、ブランドの認知度が向上します。
LLMO対策における類似用語の整理
LLMOに関連して、AIO、GEO、AEOなどの類似用語が使われることがあります。これらの用語は本質的には同じ概念を指していますが、文脈によって使い分けられることがあるため、整理しておきましょう。
AIO (AI Optimization)
AIOは「AI Optimization」または「AI Overview Optimization」の略称で、LLMOとほぼ同義で使われます。生成AI全般に対する最適化を指す場合と、Google AI Overviewsへの最適化を特に指す場合があります。
日本国内では「LLMO」と「AIO」が混在して使われており、どちらを使うかは発信者によって異なります。内容的には同じ施策を指していることが多いため、文脈から判断するとよいでしょう。
GEO (Generative Engine Optimization)
GEOは「Generative Engine Optimization」の略称で、生成AI検索エンジンへの最適化を指します。ChatGPT Search、 Perplexity、 Google SGE (現在のAI Overviews)など、生成AIを活用した検索サービスへの対応を意味します。
LLMOが「大規模言語モデル」に対する最適化を強調するのに対し、GEOは「生成エンジン」という検索サービスとしての側面を強調しています。実務的には、同じ施策を指すことが多いです。
AEO (Answer Engine Optimization)
AEOは「Answer Engine Optimization」の略称で、「回答エンジン」への最適化を指します。ユーザーの質問に対して直接回答を提示するサービス (Googleの強調スニペット、音声アシスタント、AIチャットボットなど)への対応を意味します。
AEOは生成AIが登場する以前から存在した概念で、音声検索最適化やFAQスキーマの活用などを含みます。LLMOはAEOの発展形と捉えることもできますが、生成AIの登場により、より広範な対応が必要になっています。
▼ POINT:LLMO関連用語のまとめ
- LLMO (Large Language Model Optimization): 大規模言語モデルへの最適化
- AIO(AI Optimization): AI全般またはAI Overviewsへの最適化
- GEO (Generative Engine Optimization):生成AI検索エンジンへの最適化
- AEO (Answer Engine Optimization): 回答エンジンへの最適化
これらの用語は本質的に同じ概念を指すことが多く、文脈に応じて使い分けられています。
LLMO対策のメリットとリスク
LLMO対策に取り組む前に、期待できるメリットと潜在的なリスクを理解しておきましょう。新しい分野であるがゆえに、過度な期待も過度な悲観も禁物です。
LLMO対策のメリット
新しい流入チャネルの構築 AI検索からの流入は、現時点では全体の1%未満とされていますが、成長率は非常に高いです。早期に対策を始めることで、将来的な流入増加の恩恵を受けられる可能性があります。サイトエンジン株式会社がまとめたデータによると、オーガニック流入と比較してAI経由での流入は成約率が23%高いという調査結果も報告されています。
ブランド認知の向上 AIの回答で自社が推薦されることで、たとえクリックされなくても、ブランド認知の向上につながります。「○○を探しているなら△△がおすすめ」とAIに推薦されることは、ユーザーの記憶に残りやすく、後の指名検索や直接流入につながる可能性があります。
競合との差別化 LLMOはまだ多くの企業が本格的に取り組んでいない領域です。早期に対策を始めることで、競合に先駆けてAI検索での存在感を確立できます。SEO対策しか行っていない競合と差をつけるチャンスがあります。
SEO対策との相乗効果 LLMOの施策の多くはSEOにも寄与します。E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、高品質なコンテンツ作成などは、検索エンジンでの評価向上にもつながります。LLMO対策をきっかけに、全体的なWebマーケティングの質を高められる可能性があります。
LLMO対策のリスクと課題
効果測定の難しさ LLMOの成果を定量的に測定する方法は、まだ確立されていません。AI引用数の手動チェック、GA4でのAI経由トラフィック計測など、間接的な指標で効果を推測するしかない状況です。投資対効果を明確に示すことが難しいため、社内での予算確保や継続的な取り組みに課題が生じる可能性があります。
成果のコントロールの難しさ SEOでも検索順位を完全にコントロールすることはできませんが、LLMOはさらに不確実性が高いです。AIがどの情報を引用するかは、AIの判断に委ねられており、施策の効果が直接的に反映されるとは限りません。
AIによる誤情報のリスク―AIは時として誤った情報を生成することがあります(いわゆる「ハルシネーション」)。自社が正確な情報を発信していても、AIが誤って引用したり、文脈を歪めて紹介したりするリスクがあります。AIの回答をモニタリングし、問題がある場合は対応する体制が必要です。
専門知識と継続的なモニタリングが必要 LLMOは新しい分野であり、ベストプラクティスが日々更新されています。最新情報をキャッチアップし、継続的に施策を改善していく体制が求められます。社内にノウハウがない場合は、外部の専門家との連携も検討する必要があります。
LLMO対策の実践ステップ
LLMOに取り組む際の具体的なステップを紹介します。いきなりすべてを始めるのではなく、段階的に進めることで、効率的かつ持続的な取り組みが可能になります。
ステップ1: 現状分析
まずは現状を把握することから始めます。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsなどで、自社のサービスや業界に関連するキーワードを検索し、自社がどのように言及されているかを確認します。
競合他社がAIでどのように紹介されているかも調査します。「○○のおすすめ会社」 「△△を選ぶなら」といったクエリで、競合がどの程度引用されているかを把握します。
現在のSEO状況も確認します。Google Search Consoleでの検索順位、GA4での流入状況、被リンクの状況などを整理します。SEOの基盤が弱い場合は、LLMOよりも先にSEOを強化することを検討します。
ステップ2: ターゲットAIと優先キーワードの設定
すべてのAIに対して同時に対策を行うのは現実的ではありません。自社のターゲット顧客が使いそうなAIを特定し、優先順位をつけます。
株式会社センタードの2025年4月調査によると、SEO関連業務での生成AI利用ではChatGPTが70%で圧倒的首位、Geminiが52%で続いています。一般的なビジネスユーザーをターゲットにする場合は、ChatGPTとGoogle AI Overviewsを優先するのが妥当でしょう。
また、対策するキーワード (クエリ)も絞り込みます。自社のサービスに関連するキーワードで、AIに質問されそうなものをリストアップします。「○○とは」 「○○のおすすめ」 「○○の選び方」といった形式のクエリが、AIでよく使われる傾向があります。
ステップ3: エンティティ情報の整備
自社の情報を整理し、複数の場所で一貫した情報を発信できる状態にします。Googleビジネスプロフィールの情報を最新に更新し、自社サイトの会社概要ページを充実させます。
構造化データの実装を行います。Organization、Local Business、Product、Serviceなど、自社に適したスキーマタイプをマークアップします。FAQPageスキーマも、AI引用を促進する上で効果的です。
業界ポータルサイトやビジネスディレクトリへの登録も行います。食べログ、ホットペッパー、Retty(飲食店の場合)、ホームズ、SUUMO(不動産の場合)など、業界に応じた主要サイトに正確な情報を掲載します。
ステップ4: コンテンツの最適化
既存コンテンツの見直しと、新規コンテンツの作成を行います。AIに引用されやすいコンテンツの特徴を意識し、構造や表現を最適化します。
既存の主要ページについて、冒頭に明確な定義や要約を追加します。見出し構造を整理し、AIが情報を抽出しやすい形式にします。数値データや引用には出典を明記します。
FAQページを作成または充実させます。ユーザーがAIに質問しそうな内容を想定し、Q&A形式でまとめます。FAQPageスキーマもあわせて実装します。
独自の調査データや専門的な知見を含むコンテンツを作成します。AIは独自性の高い情報を引用する傾向があるため、他サイトにはない価値を提供することが重要です。
ステップ5: 継続的なモニタリングと改善
LLMO対策は一度行えば終わりではなく、継続的な取り組みが必要です。定期的にAIでの自社の言及状況を確認し、必要に応じて施策を調整します。
主要なキーワードで定期的にAI検索を行い、自社がどのように紹介されているかを記録します。競合との比較も行い、差別化ポイントを把握します。
GA4でAI経由のトラフィックをモニタリングします。参照元に「chatgpt.com」「perplexity.ai」などが含まれるセッションを抽出し、推移を追跡します。
AI検索やLLMOに関する最新情報をキャッチアップします。Googleの公式発表、海外SEO情報サイト、国内のマーケティングメディアなどを定期的にチェックし、新しいベストプラクティスを取り入れます。
LLMO対策の注意点
LLMO対策を進める上で、いくつか注意点があります。新しい分野であるがゆえに、落とし穴も存在します。
SEOを疎かにしない
LLMOに注力するあまり、SEOを疎かにするのは本末転倒です。現時点では、Webトラフィックの大部分は依然としてオーガニック検索 (31.09%) やダイレクト (32.71%)といった従来のチャネルが占めています。AI経由のトラフィックは全体の1%未満という調査結果もあります。
また、前述のとおり、SEOはLLMOの土台でもあります。検索エンジンで上位表示されているページは、AI Overviewsに引用されやすい傾向があります。SEOをしっかり行うことが、結果的にLLMOにも寄与するのです。
「SEOをやめてLLMOに集中する」のではなく、「SEOを継続しながらLLMOも並行して行う」というスタンスが現実的です。
短期的な成果を期待しすぎない
LLMOは即効性のある施策ではありません。AIの学習データの更新、検索結果への反映には時間がかかります。また、効果測定も難しいため、短期的なROIを求めると失望する可能性があります。
LLMOは中長期的な投資と捉えるべきです。AI検索の成長を見据えて、今から基盤を整えておくという姿勢で取り組みましょう。3ヶ月や半年で劇的な成果を期待するのではなく、1~2年のスパンで効果を検証していく覚悟が必要です。
ユーザー視点を忘れない
LLMOはあくまで「AIに引用される」ための施策ですが、最終的な目的はユーザーに価値を提供することにあります。AIに引用されることだけを目的に、不自然なコンテンツを作成しても、長期的には効果がありません。
ユーザーにとって本当に価値のある情報を、わかりやすく提供する――この原則はSEOでもLLMOでも変わりません。結果として、ユーザーにとって有益なコンテンツは、検索エンジンにもAIにも評価されやすいのです。
AIの回答をモニタリングする
AIは時として誤った情報を生成することがあります。自社に関する誤った情報がAIの回答に含まれていないか、定期的にチェックする必要があります。
誤情報が発見された場合、元となる情報源を特定し、修正を依頼するか、正しい情報を発信して上書きを図ります。自社サイトやGoogleビジネスプロフィールで正確な情報を発信し続けることが、誤情報対策の基本となります。
地域ビジネスにおけるLLMOの位置づけ
飲食店、美容室、クリニック、不動産会社など、地域に根ざしたビジネスにとって、LLMOはどのような意味を持つのでしょうか。地域ビジネスならではの視点で考えてみます。
MEOとLLMOの関係
地域ビジネスにとって、MEO(Map Engine Optimization、Googleマップ最適化)は重要な集客施策です。Googleマップでの上位表示は、来店型ビジネスにとって直接的な集客につながります。
MEOとLLMOは、エンティティ情報の整備という点で共通しています。Googleビジネスプロフィールを最適化し、正確で詳細な情報を登録することは、MEOにもLLMOにも寄与します。
ロコミ対策もMEOとLLMOの両方に関係します。高評価のロコミが多いビジネスは、Googleマップでの評価が上がるだけでなく、AIが「おすすめ」として引用する際の判断材料にもなる可能性があります。
地域ビジネスのLLMO対策のポイント
地域ビジネスがLLMO対策を行う際のポイントをいくつか紹介します。
Googleビジネスプロフィールの徹底活用 NAP情報の正確な登録はもちろん、サービス内容、営業時間、写真、投稿機能などを積極的に活用します。AIはGoogleビジネスプロフィールの情報を参照することがあるため、充実した情報を登録しておくことが重要です。
地域×業種のキーワードを意識したコンテンツ作成「○○駅△△」「○○市△△ おすすめ」といった地域名を含むキーワードで、AIに質問されることを想定します。自社サイトのブログやコラムで、地域情報と専門性を組み合わせたコンテンツを作成します。
地域メディアでの露出 地域の情報サイト、タウン誌、地元新聞などでの掲載は、サイテーション獲得につながります。地域での認知度が高まることで、AIが「○○地域で△△を探しているなら」という文脈で自社を推薦してくれる可能性が高まります。
LLMOの将来展望
LLMOはまだ黎明期にあり、今後大きく変化していく可能性があります。現時点で確実なことは言えませんが、いくつかの展望を共有します。
AI検索の普及加速
AI検索の利用は今後も拡大していくと予想されます。OpenAIの発表によると、ChatGPTの利用者数は2025年2月時点で4億人を超えました。Google AI Overviewsも月間15億人以上のユーザーが利用しており、世界で最も多くの人に生成AIを届けているプロダクトとなっています。
若年層を中心にAI検索の利用が定着していけば、数年後にはAI経由のトラフィックが現在よりも大幅に増加している可能性があります。早期に対策を始めた企業が、先行者利益を得られる可能性は十分にあります。
効果測定手法の確立
現在のLLMOの大きな課題の1つは効果測定の難しさですが、今後はより精緻な計測手法が確立されていくと考えられます。Ahrefsの「ブランドレーダー」のような専用ツールが増え、AI引用数やブランド言及の可視化が進む可能性があります。
GA4や各種アクセス解析ツールも、AI経由のトラフィックをより詳細に分類できるようになるかもしれません。効果測定が容易になれば、LLMOへの投資判断もしやすくなります。
SEOとLLMOの統合
将来的には、SEOとLLMOが明確に区別されなくなる可能性もあります。Google検索自体がAIと融合していく中で、「検索最適化」の概念そのものが変化していくでしょう。
その時に求められるのは、「人間にもAIにも理解しやすく、信頼性の高い情報を発信する」という、マーケティングの本質に立ち返った取り組みです。小手先のテクニックではなく、本質的な価値提供ができる企業が、どのような検索環境でも生き残っていくでしょう。
LLMOの参考事例
LLMOはまだ新しい分野であり、国内での成功事例は多くありませんが、海外ではすでに成果を上げている企業があります。参考になる事例を紹介します。
Herman Miller社の事例
アメリカの家具メーカーHerman Miller社は、LLMO戦略の先進事例として知られています。同社は、製品に関する詳細な情報を構造化データとして整備し、AIが製品情報を正確に理解できるようにしました。
また、「人間工学に基づいたオフィスチェアの選び方」 「在宅勤務環境の整え方」といった、ユーザーがAIに質問しそうなテーマでコンテンツを充実させました。専門家としてのポジションを確立し、AIが「オフィスチェアの専門家」として同社を認識するよう働きかけたのです。
結果として、ChatGPTやPerplexityで「おすすめのオフィスチェア」「人間工学チェア」といったクエリで、Herman Miller社の製品が頻繁に推薦されるようになりました。同社のLLMO担当者は「SEOとLLMOを統合的に考え、両方で成果を出すことが重要」とコメントしています。
国内企業の取り組み動向
国内でも、LLMO対策に本格的に取り組む企業が増えています。特にBtoB企業やSaaS企業を中心に、AI検索での存在感を高めるための施策が進められています。
具体的な取り組みとしては、FAQページの充実、構造化データの実装、業界用語の定義コンテンツの作成、プレスリリースを通じたサイテーション獲得などが挙げられます。まだ「成功事例」として公開されているケースは少ないものの、先行者として着実に準備を進めている企業は存在します。
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を通じて、AI Overviewsでの引用を獲得している事例が見られます。特にロコミ評価が高く、詳細な情報が登録されている店舗は、「○○駅周辺のおすすめ△△」といったクエリでAIに推薦されやすい傾向があります。
LLMOとSEOの違いを踏まえた今後の戦略
ここまでLLMOとSEOの違い、対策方法、注意点について解説してきました。最後に、今後の戦略を考える上でのポイントをまとめます。
今すぐ始められる施策
明日から始められる施策として、以下を推奨します。
現状把握 ChatGPT、Gemini、Perplexityで自社に関連するクエリを検索し、現在の引用状況を確認します。競合他社の状況もあわせて調査し、相対的なポジションを把握します。
Googleビジネスプロフィールの見直し 基本情報 (NAP)の正確性を確認し、サービス内容、営業時間、写真などを最新の状態に更新します。投稿機能を活用して定期的な情報発信も行います。
主要ページへのFAQ追加 サービスページや会社概要ページに、よくある質問セクションを追加します。ユーザーがAIに質問しそうな内容を想定し、簡潔で明確な回答を用意します。FAQPageスキーマもあわせて実装します。
中長期的に取り組むべき施策
3ヶ月~1年のスパンで取り組むべき施策として、以下が挙げられます。
SEOの基盤強化 テクニカルSEO、コンテンツSEO、外部SEOの各領域で施策を実行します。検索上位表示を実現することで、AI Overviewsでの引用可能性も高まります。
エンティティ対策の本格化 構造化データの網羅的な実装、複数の情報源での一貫した情報発信、業界ポータルへの登録などを進めます。AIにとって「何者であるか」が明確に認識される状態を目指します。
サイテーション獲得の継続 プレスリリース配信、業界メディアへの寄稿、SNSでの情報発信などを継続的に行います。言及される機会を増やすことで、AIの学習データにも反映される可能性があります。
効果測定体制の構築 AI引用状況の定期チェック、GA4でのAI経由トラフィック計測、指名検索の推移モニタリングなど、効果を測定する体制を整えます。
LLMOとSEOに関するよくある質問
SEOをやめてLLMOに集中してもよいですか
SEOをやめることは推奨しません。現時点でのWebトラフィックは、依然として検索エンジン経由が主流です。AI経由のトラフィックは全体の1%未満というデータもあり、SEOを放棄するのは時期尚早といえます。
また、SEOはLLMOの土台でもあります。Google AI Overviewsは検索上位ページを参照して回答を生成するため、SEOで上位表示されているページはAIにも引用されやすい傾向があります。SEOを継続しながら、並行してLLMOにも取り組むのが現実的なアプローチです。
LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか
LLMO対策の費用は、取り組む範囲や深度によって大きく異なります。自社で行う場合は、既存のSEO対策の延長として追加コストを抑えることも可能です。構造化データの実装、コンテンツの最適化、Googleビジネスプロフィールの充実などは、社内リソースで対応できる領域もあります。
専門会社に依頼する場合は、月額10万円~50万円程度が相場となっています。ただし、LLMOはまだ新しい分野であり、サービス内容や料金体系は会社によってさまざまです。複数社から話を聞いて比較検討することをおすすめします。
LLMOの効果はどのように測定できますか
LLMOの効果測定は、現時点では確立された手法がありません。以下のような間接的な指標で効果を推測することになります。
1つ目は、手動でのAI引用チェックです。定期的にChatGPT、Gemini、Perplexityなどで自社関連のクエリを検索し、引用状況を記録します。競合との比較も行い、相対的なポジションを把握します。
2つ目は、GA4でのAI経由トラフィック計測です。参照元に「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などが含まれるセッションを抽出し、推移を追跡します。流入数の増減から、LLMO対策の効果をある程度推測できます。
3つ目は、指名検索や直接流入の増加です。AI引用によるブランド認知向上の結果として、指名検索(社名やブランド名での検索)や直接流入が増加することがあります。Google Search Consoleやアクセス解析ツールで推移をモニタリングします。
どの業種でLLMOが特に有効ですか
LLMOは、情報収集フェーズでAIが活用されやすい業種で特に有効です。ユーザーが「○○のおすすめ」 「○○の選び方」 「○○の比較」といった質問をAIにしやすい領域が該当します。
具体的には、BtoBサービス (SaaS、コンサルティング、広告代理店など)、専門サービス(士業、医療機関、教育サービスなど)、EC・小売(比較検討されやすい商品カテゴリ)などで効果が期待できます。
地域ビジネス(飲食店、美容室、クリニックなど)については、現時点ではMEO対策の優先度が高いと考えられますが、AI検索の普及に伴い、LLMOの重要性も増していくでしょう。MEO対策で整備したエンティティ情報は、LLMO対策にも活用できます。
llms.txtは設置すべきですか
llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの概要情報を提供するためのファイルです。sitemap.xmlがGoogleクローラー向けであるのに対し、llms.txtは生成AIのクローラー向けに情報を整理して提供します。
現時点では、llms.txtの設置は「必須」ではありません。主要なAIがllms.txtを参照しているかどうかは明確ではなく、設置による効果も実証されていません。ただし、将来的にllms.txtが標準化される可能性もあるため、先行投資として設置しておくことは選択肢の1つです。
設置する場合は、サイトの主要コンテンツ、サービス概要、連絡先情報などをMarkdown形式で記述し、ルートディレクトリに配置します。ページ数が多い場合や更新頻度が高い場合は、動的に生成する仕組みを構築することも検討してください。
ChatGPTとGoogle AI Overviewsではどちらを優先すべきですか
優先順位は、ターゲット顧客の行動特性によって異なります。ただし、両者への対策は多くの部分で共通しているため、一方だけに絞る必要はありません。
Google AI Overviewsへの対策は、SEOの延長で行えます。検索上位表示を目指し、構造化データを実装し、E-E-A-Tを意識したコンテンツを作成することが基本です。ChatGPTへの対策も、同様のアプローチが有効ですが、ChatGPT SearchがMicrosoft Bingを参照している点は意識しておくとよいでしょう。
リソースが限られている場合は、まずはSEOの強化に注力し、その過程でLLMOにも配慮した施策を組み込んでいくアプローチが効率的です。
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LLMOとSEOの違い、そして両者を効果的に活用するための方法について解説してきました。AI検索の台頭により、Webマーケティングの環境は確実に変化しています。
マケスクを運営する株式会社トリニアスは、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を支援してきました。上位表示達成率96.2%の実績を持ち、歯科・クリニック、飲食店、美容サロン、不動産など、幅広い業種での集客ノウハウを蓄積しています。
MEO対策で培ったエンティティ情報の整備、Googleビジネスプロフィール最適化のノウハウは、LLMO対策にも活用できます。「SEOとLLMO、どちらから取り組むべきか」「自社の業種ではどのような対策が効果的か」など、お悩みの方はぜひご相談ください。
AI時代のWeb集客は、従来のSEOだけでは十分ではありません。しかし、SEOを疎かにしてLLMOだけに注力するのも得策ではありません。両者のバランスを取りながら、自社の状況に合った最適な戦略を構築することが重要です。
トリニアスでは、MEO、SEO、SNS運用、HP制作まで一貫したWeb集客支援を提供しています。専任コンサルタントがお客様の課題をヒアリングし、最適な施策をご提案します。まずはお気軽にお問い合わせください。
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