LLMOの網羅性とは？AI検索で選ばれる情報カバー率の高め方

「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。