LLMOの記事カテゴリー設計とは？AI検索に強いサイト構造の作り方

「LLMOに取り組みたいけれど、どの記事から手をつければいいかわからない」 「カテゴリー設計をどう考えればAIに評価されるのか」といった悩みを抱えているWeb担当者は少なくありません。

従来のSEOでは、キーワードごとに個別の記事を量産するアプローチが一般的でした。しかしLLMO(大規模言語モデル最適化)の時代では、AIがサイト全体の構造を俯瞰して「このサイトは何の専門家か」を判断するため、記事カテゴリーの設計思想そのものが問われます。

本記事では、AIに「情報の専門家」として認識されるための記事カテゴリー設計の考え方と、実際の設計プロセスを解説していきます。MEO対策で5,000社以上を支援してきた株式会社トリニアスが運営する「マケスク」だからこそお伝えできる、地域ビジネスの視点も交えてお届けします。

LLMO時代に記事カテゴリー設計が重要になる理由

LLMOとは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが回答を生成する際に、自社の情報が引用・参照されるよう最適化する取り組みです。従来のSEOが「検索結果の順位」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答に選ばれること」を目指します。

ここで理解しておきたいのは、AIが情報を選ぶメカニズムが従来の検索エンジンとは根本的に異なるという点でしょう。Googleのクローラーは個々のページを評価しますが、大規模言語モデルは学習データ全体から「このドメインは何についての専門家か」というパターンを抽出しています。

AIは「点」ではなく「面」で情報を評価する

従来のSEOでは、1つの記事が1つのキーワードで上位表示されれば成功でした。しかしAIは、サイト内の複数の記事を横断的に参照し、情報の網羅性や一貫性を判断します。つまり、記事カテゴリー全体が1つの「知識体系」として認識されるわけです。

たとえば「歯科医院のMEO対策」について質問されたAIが、ある1つのサイトから回答を生成するとします。そのサイトにMEO対策の基礎記事しかなければ、AIは「MEOの入門的な情報源」と判断するかもしれません。一方で、MEO対策の基礎から、歯科医院特有のロコミ対策、Googleビジネスプロフィールの最適化、さらには競合分析まで体系的にカバーしていれば、「歯科×MEOの専門家」として認識される可能性が高まります。

エンティティとしてのカテゴリー認識

LLMOの文脈でよく語られる「エンティティ」という概念があります。エンティティとは、AIが認識する「意味のある単位」のことで、人名や企業名、概念などがこれに該当します。

記事カテゴリーもまた、AIにとっては1つのエンティティとして認識されます。「MEO対策」というカテゴリーに属する複数の記事群は、AIの内部では「MEO対策という概念を構成する情報クラスター」として処理されているのです。

このため、カテゴリー設計の段階で「AIにどのようなエンティティとして認識されたいか」を明確にしておくことが、LLMO成功の土台となります。

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

記事カテゴリー設計の3つの設計原則

では、AIに評価される記事カテゴリーをどのように設計すればよいのでしょうか。実践で効果が確認されている3つの原則を紹介します。

原則1:トピッククラスター構造を採用する

トピッククラスターとは、1つの「ピラーコンテンツ (柱となる記事)」を中心に、関連する「クラスターコンテンツ(派生記事)」を配置する構造です。この構造がLLMOに有効な理由は、AIが情報を「階層的」に理解するからです。

具体的には以下のような設計になります。

ピラーコンテンツとクラスターコンテンツは内部リンクで相互に接続し、AIがサイト内を巡回しやすい構造を作ります。Googleの検索品質評価ガイドラインでも、関連コンテンツ間の適切なリンク構造が推奨されていますが、これはLLMOにおいても同様に重要です。

原則2:検索意図の「深度」でカテゴリーを分ける

同じテーマでも、読者の知識レベルや検索意図は異なります。「MEO対策」を知りたい人には、初めて聞く人、概要は知っていて具体策を探している人、すでに実践していて改善方法を探している人、といった複数の層が存在します。

LLMOを意識したカテゴリー設計では、この「意図の深度」に応じたサブカテゴリーを設けることが効果的です。

意図の深度	記事の方向性	想定読者
認知	「~とは」系の基礎解説	テーマを初めて知る人
理解	仕組みや背景の詳細解説	概要を理解して深掘りしたい人
実行	具体的な手順やHow to	実際に取り組もうとしている人
改善	応用テクニックや改善策	すでに実践していて成果を伸ばしたい人

この分類がLLMOに効果的なのは、AIが「このサイトは初心者から上級者まで幅広い情報ニーズに対応できる」と判断するからです。AIは、ユーザーの質問レベルに応じた回答を生成するため、多層的な情報を持つサイトを重宝します。

原則3:業種・業態別の切り口を持つ

汎用的な情報だけでなく、特定の業種や業態に特化した記事群を持つことで、AIからの専門性評価が高まります。「MEO対策」という大カテゴリーの中に「飲食店のMEO対策」 「美容サロンのMEO対策」 「クリニックのMEO対策」といった業種別のサブカテゴリーを設ける形です。

この切り口が有効なのは、実際のAIへの質問が「○○業界での△△」という形式になることが多いからです。「飲食店でMEO対策をするには?」という質問に対して、飲食店特化の情報を持つサイトが優先的に参照されるのは自然な流れでしょう。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、歯科・クリニック、飲食店、美容サロン、不動産など多業種のMEO対策を支援してきた実績があり、業種ごとに異なるロコミ対策のポイントや、Googleビジネスプロフィールの最適化手法を蓄積しています。このような業種別の知見を記事カテゴリーとして体系化することは、LLMOの観点からも大きなアドバンテージとなります。

AIに「引用したい」と思わせるカテゴリー内の記事配置

カテゴリーの大枠が決まったら、次は各カテゴリー内にどのような記事を配置するかを設計します。AIに「このカテゴリーは情報が充実している」と認識させるためには、記事の種類と配置に戦略が必要です。

カテゴリー内に必要な記事タイプ

LLMO対策を意識した記事カテゴリーには、以下の4種類の記事をバランスよく配置することが望ましいでしょう。

定義記事は、そのカテゴリーの中核となる概念を明確に説明する記事です。「○○とは」という形式が典型的で、AIが用語の意味を参照する際に引用されやすい特徴があります。定義記事では、冒頭の1~2文で簡潔かつ正確な定義を示すことが重要です。

手順記事は、具体的なやり方をステップバイステップで解説する記事です。AIは「~のやり方」「~の方法」という質問に対して手順を回答することが多いため、番号付きリストや段階的な説明が効果的に働きます。

比較・違い記事は、類似概念の違いや選択肢の比較を扱う記事です。「AとBの違い」 「○○の種類」といった質問に対応します。表形式での整理がAIに読み取られやすく、引用率が高い傾向にあります。

事例・実績記事は、実際の成功事例や失敗事例を紹介する記事です。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の観点から、一次情報としての価値が高く評価されます。AIは「実際の例」を求める質問に対して、具体的な事例を持つサイトを参照しやすい傾向があります。

記事間の関係性を明示する内部リンク設計

カテゴリー内の記事同士を適切に内部リンクで接続することは、AIにとっての「文脈理解」を助けます。しかし、闇雲にリンクを張ればよいわけではありません。

効果的な内部リンクの原則は、「読者が次に知りたいであろう情報への導線」を張ることです。MEOの基礎記事を読んでいる読者は、次に「具体的な始め方」を知りたくなるでしょう。その導線を明確に示すことで、AIもコンテンツ間の論理的なつながりを理解できます。

アンカーテキスト(リンク文字列)も重要な要素です。「こちら」 「詳細はこちら」といった曖昧な表現ではなく、「Googleビジネスプロフィールの登録手順」のように、リンク先の内容が明確にわかる文字列を使用しましょう。AIは、アンカーテキストからリンク先の内容を推測しているためです。

カテゴリー設計の実践プロセス

ここからは、実際に記事カテゴリーを設計するプロセスを段階的に解説します。

ステップ1: コアトピックの特定

まず、自社が「何の専門家として認識されたいか」を明確にします。これがカテゴリー設計の出発点となります。

たとえば地域密着型のビジネスを支援する立場であれば、「ローカルビジネスのWeb集客」がコアトピックになるかもしれません。そこから「MEO対策」 「ロコミ管理」 「SNS活用」「HP最適化」といった大カテゴリーが派生していきます。

コアトピックを決める際に注意したいのは、「広すぎず、狭すぎず」のバランスです。「マーケティング全般」では広すぎて専門性が薄まりますし、「飲食店のInstagram投稿時間の最適化」では狭すぎてカテゴリーとして成立しません。

ステップ2: 関連キーワードのクラスタリング

コアトピックが決まったら、そこから派生する関連キーワードを洗い出し、意味的なまとまりでグルーピングします。このグループが、そのままサブカテゴリーの候補になります。

キーワードの洗い出しには、検索サジェストや関連キーワードツールが活用できますが、LLMOを意識する場合はもう一歩踏み込んだ分析が必要です。具体的には、「AIに質問するとき、ユーザーはどのような聞き方をするか」を想像することです。

検索エンジンへの入力が「MEO対策方法」のような断片的なキーワード羅列であるのに対し、AIへの質問は「MEO対策を始めたいのですが、何から手をつければいいですか?」のような自然文になります。この違いを意識してキーワードを収集することで、より実践的なカテゴリー設計が可能になります。

ステップ3: カテゴリー階層の設計

収集したキーワードクラスターをもとに、カテゴリーの階層構造を設計します。一般的には、2~3階層が適切とされています。階層が深すぎると、AIがサイト構造を把握しにくくなり、浅すぎるとカテゴリーが大きくなりすぎて焦点がぼやけます。

階層設計で重要なのは、URL構造との整合性です。カテゴリー階層はURLのディレクトリ構造と一致させることで、AIにとっての可読性が向上します。たとえば、「example.com/meo/industry/dental/」のように、カテゴリー構造がそのままURLに反映されている状態が理想的です。

ステップ4: 記事マップの作成

カテゴリー階層が固まったら、各カテゴリーに配置する記事を計画します。この段階では、先述した「4種類の記事タイプ」を意識して、カテゴリーごとにバランスよく配置することを心がけてください。

また、記事の優先順位も決めておくと実行段階で迷いがありません。優先すべきは、ピラーコンテンツとなる基礎記事、および検索ボリュームが大きく競合が手薄なテーマの記事です。

記事マップは、スプレッドシートで管理するのが現実的でしょう。カテゴリー、記事タイトル案、対象キーワード、記事タイプ、優先度、公開予定日といった項目を一覧化しておくと、進捗管理も容易になります。

既存サイトのカテゴリー再設計における注意点

新規サイトであればゼロからカテゴリーを設計できますが、すでに記事が蓄積されているサイトでは、既存コンテンツとの整合性を取りながらの再設計が必要になります。

既存記事の棚卸しと再分類

最初に行うべきは、既存記事の全量棚卸しです。各記事がどのテーマに属するか、どの検索意図に対応しているかを一覧化し、新しいカテゴリー構造のどこに位置づけられるかを検討します。

この作業を通じて、カバーできていないテーマ(コンテンツギャップ)や、重複しているテーマ(カニバリゼーションの可能性)が見えてきます。コンテンツギャップは新規記事の企画につながり、重複テーマは統合や差別化の検討対象となります。

URLの変更は慎重に

カテゴリー再設計に伴いURLが変わる場合は、301リダイレクトの設定が必須です。旧URLへのアクセスを新URLに転送することで、SEO評価の引き継ぎと、既存の被リンクの無効化を防ぎます。

ただし、大量のURL変更は検索エンジンのクロール負荷を高め、一時的な順位変動を招く可能性があります。可能であれば、段階的に移行することを検討してください。

パンくずリストとサイトマップの更新

カテゴリー構造を変更したら、パンくずリストとXMLサイトマップの更新も忘れずに行いましょう。パンくずリストは、ユーザーとAI双方にとってサイト構造を理解するための重要な手がかりです。

また、構造化データ (BreadcrumbList) を実装することで、AIがカテゴリー階層をより正確に認識できるようになります。

LLMOを意識したカテゴリー設計の効果測定

カテゴリー設計を行った後は、その効果を測定し改善につなげる必要があります。LLMOの効果測定は、従来のSEO指標とは異なる視点が求められます。

AI Overviewsでの引用状況を確認する

Googleの検索結果に表示されるAI Overviews (AIによる要約)で、自社サイトが引用されているかどうかを定期的にチェックしましょう。カテゴリー内の主要キーワードで検索し、AI生成の回答部分に自社のコンテンツが参照されていれば、LLMO対策が効いている証拠となります。

ただし、AI Overviewsの表示は検索クエリや時期によって変動するため、一度引用されたからといって安心せず、継続的なモニタリングが必要です。

LLM直接質問での引用チェック

ChatGPTやPerplexityなど、主要なAIサービスに直接質問し、自社の情報が回答に含まれるかを確認する方法もあります。カテゴリーのピラーコンテンツに該当するトピックで質問を行い、AIがどのように回答するか、どの情報源を参照しているかを観察します。

Perplexityは回答の情報源を明示するため、LLMO効果の確認には特に有用です。自社ドメインが情報源として表示されていれば、AIから信頼できる情報源として認識されていると判断できます。

GA4でのAI経由トラフィック分析

Google Analytics 4では、リファラー情報からAI経由のトラフィックを把握できます。ChatGPTやPerplexityからの流入は、「chatgpt.com」 「perplexity.ai」といったリファラーとして記録されます。

カテゴリー設計の効果を測定するには、カテゴリー単位でのAI経由トラフィックの推移を追うことが有効です。特定のカテゴリーへのAI経由流入が増加していれば、そのカテゴリーの設計がAIに評価されていると考えられます。

カテゴリー設計で陥りやすい3つの落とし穴

LLMO対策としてカテゴリー設計に取り組む際、よく見られる失敗パターンがあります。事前に把握しておくことで、回避につなげてください。

落とし穴1: カテゴリーの粒度が不揃い

「MEO対策」という大きなカテゴリーと、「ロコミ返信のテンプレート」という細かいカテゴリーが同列に並んでいる状態は、AIにとって理解しにくい構造です。

カテゴリーの粒度は、同じ階層内で統一することが原則です。抽象度の高い概念と具体的なノウハウが混在しないよう、階層分けで対応しましょう。

落とし穴2: カテゴリー間の境界が曖昧

「SNSマーケティング」と「Instagram活用」と「SNS広告」が別カテゴリーとして存在し、どの記事をどのカテゴリーに入れるか迷うような状態も問題です。カテゴリー間で重複領域があると、AIは「このサイトは整理されていない」と判断する可能性があります。

各カテゴリーの定義を明文化し、「この記事はどのカテゴリーに属するか」の判断基準を社内で共有しておくことが重要です。

落とし穴3: カテゴリー内の記事数が偏りすぎ

あるカテゴリーには50記事あるのに、別のカテゴリーには3記事しかない、という状態は改善の余地があります。AIは、記事数が少ないカテゴリーを「情報が不十分」と判断する傾向があるためです。

カテゴリーごとに最低限必要な記事数の目安を設け、満たない場合はカテゴリーを統合するか、記事の追加を計画的に進めることをお勧めします。目安としては、1カテゴリーあたり最低5~10記事は確保したいところです。

マケスクが考えるLLMO時代のカテゴリー設計

LLMO対策における記事カテゴリー設計は、単なるサイト整理ではなく、「AIに専門家として認識されるための情報アーキテクチャ設計」です。

従来のSEOでは「キーワード×記事」という1対1の関係が中心でしたが、LLMOでは「カテゴリー全体×専門性」という構造的な評価軸が加わります。個別記事の最適化と同時に、カテゴリー設計という「土台」を整えることが、中長期的なLLMO成功の鍵を握っています。

本記事で紹介した設計原則と実践プロセスを参考に、まずは自社サイトの現状を分析するところから始めてみてください。コアトピックは何か、カテゴリー構造は論理的か、各カテゴリー内の記事は充実しているか。この問いに答えることが、LLMO対策の第一歩となります。

LLMOとWeb集客でお悩みなら株式会社トリニアスへ

「LLMOに取り組みたいが、カテゴリー設計からコンテンツ制作まで手が回らない」 「自社サイトの構造がAIにどう評価されているかわからない」といったお悩みがあれば、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社以上のローカルビジネスを支援してきました。96.2%という上位表示達成率の背景には、Googleマップ最適化だけでなく、ロコミ管理、SNS運用、HP制作まで含めた総合的なWeb集客ノウハウがあります。

LLMOは、従来のMEO対策やSEO対策と切り離して考えるものではありません。むしろ、これまで積み上げてきたWeb集客の基盤の上に、AI時代の新しい最適化を重ねていくものです。歯科・クリニック、飲食店、美容サロン、不動産など、業種ごとの集客課題に向き合ってきたトリニアスだからこそ、貴社のビジネスに合ったLLMO戦略をご提案できます。

まずはお気軽にお問い合わせください。