LLMOコンテンツ最適化とは｜AIに引用されるコンテンツ設計の実践手法と効果測定

「SEO対策をしっかり行っているのに、ChatGPTやGeminiで自社の情報がまったく出てこない」――そんな声が、ここ数ヶ月で急増しています。

日本リサーチセンターの調査によると、生成AIの利用経験率は2023年3月の3.4%から2025年6月には30.3%へと急上昇。利用目的のトップは「情報収集・調べもの・検索内容の要約」で55.5%を占めており、すでにユーザーの情報収集行動は大きく変化し始めているのです。

従来のSEO対策が「Googleの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のコンテンツ最適化は「AIが回答を生成する際に、情報源として引用・参照される」ことを目指します。似ているようで、求められるアプローチはまったく異なります。

本記事では、LLMOにおけるコンテンツ最適化の考え方から具体的な実装手法、そして効果測定の方法まで、実務で活用できるレベルで解説していきます。

LLMOコンテンツ最適化の本質を理解する

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの大規模言語モデルが回答を生成する際に、自社のコンテンツが情報源として選ばれるよう最適化する取り組みを指します。

ただし、単に「AIに引用される」ことだけを目指すと、本質を見誤る可能性があります。

SEOとLLMOの評価軸は何が違うのか

SEOでは「検索順位」が成果指標でした。1位を取れば多くのクリックを獲得でき、そこからコンバージョンにつなげるという流れが確立されていました。一方、LLMOでは「AI引用率」や「ブランド推奨率」が重要な指標となります。

ここで見落としがちな事実があります。AI Overviewsに引用元として表示されることと、AIの回答本文中でブランド名が推奨されることは、まったく別物だということです。

LANYの調査によると、あるカテゴリでは特定のドメインがAI Overviewsの52.6%で引用元として使われていたにもかかわらず、回答本文中でブランド名が言及されたのはわずか1.35%でした。つまり、引用されても「推奨」されなければ、ユーザーの行動につながりにくいのです。

AIが情報源を選ぶ仕組みを押さえる

生成AIが回答を生成する際、どのように情報源を選んでいるのかを理解することが、効果的な対策の第一歩となります。

Ahrefsの調査では、AI Overviewsで引用されるページの約76%が、Google検索結果の上位10位以内にランクインしていることがわかっています。さらに、引用されるURLの検索順位の中央値は3位であり、最も多く引用されるURLは2位が中央値という結果も出ています。

これは何を意味するのでしょうか。LLMOとSEOは「別物」として語られがちですが、実際にはSEOで上位表示されていることが、AI引用の前提条件として機能しているのです。AIは「信頼できる情報源」を選ぼうとしますが、その判断材料の一つとして検索順位を参照している可能性が高いといえます。

ただし、検索1位のページがAI Overviewsに引用される確率は約50%程度にとどまります。上位表示は必要条件であって、十分条件ではありません。

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に引用されるコンテンツの条件

では、検索上位に表示されているページの中から、AIはどのような基準で引用先を選んでいるのでしょうか。研究や調査データ、そして実務で得られた知見を統合すると、いくつかの重要な要素が浮かび上がってきます。

直接的な回答を冒頭で提示する構造

AIは「質問に対する回答」を生成するツールです。そのため、質問の答えがコンテンツのどこにあるかを即座に把握できる構造が好まれます。

たとえば「LLMOとは何か」という質問に対して、記事の冒頭で「LLMOとは、大規模言語モデルに自社コンテンツを引用・参照させるための最適化手法である」と明示されていれば、AIはその文章を回答の素材として抽出しやすくなります。

前置きが長く、結論が記事の中盤や後半にしか登場しないコンテンツは、AIにとって「使いにくい」情報源となってしまいます。

専門性を裏付ける一次情報と引用

インド工科大学の研究によると、統計情報を具体的な数字で示すことで、生成AIに引用される率が最大30.6%向上 したという結果が出ています。抽象的な説明よりも、具体的なデータや数値を含むコンテンツのほうが、AIに「信頼できる情報源」として認識されやすいのです。

ただし、数字であれば何でもよいわけではありません。出典が明記された一次情報、独自調査のデータ、業界レポートからの適切な引用など、情報の信頼性を担保できる形で提示することが重要です。

セマンティックな文脈の一貫性

AIは単語の羅列ではなく、「文脈」を理解しようとします。そのため、コンテンツ全体を通じて一貫したテーマ性を維持し、関連する概念やエンティティ(固有名詞や専門用語)を適切に網羅することが効果的です。

たとえば「LLMO」というテーマであれば、「生成AI」「ChatGPT」 「AI Overview」「構造化データ」「E-E-A-T」といった関連概念が自然な形で言及されているコンテンツのほうが、トピックの網羅性が高いと評価されやすくなります。

逆に、本題と関係のない話題が突然挿入されたり、文脈のつながりが不明瞭だったりするコンテンツは、AIにとって「解釈しづらい」ものとなります。

コンテンツ最適化の実践手法

ここからは、実際にコンテンツを最適化するための具体的な手法を解説していきます。すでにあるコンテンツの改善にも、新規コンテンツの制作にも活用できる内容です。

質問と回答のペアを意識した見出し設計

AIは「ファンアウトクエリ」と呼ばれる手法で、ユーザーの質問を複数のサブトピックに分解し、それぞれに対する最適な情報源を探索します。

この仕組みを踏まえると、見出しを「読者が実際に投げかけるであろう質問」の形に近づけることが有効です。

従来型の見出し	LLMO最適化を意識した見出し
LLMOの概要	LLMOとは何か
対策方法について	LLMOで成果を出すには何をすればよいか
効果測定の手法	LLMO施策の効果をどう測定するか

見出しの直後には、その質問に対する明確な回答を1~2文で提示します。そのあとに詳細な説明や補足情報を展開する構成にすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。

構造化データによる情報の明示化

構造化データ (Schema.org) の実装は、従来SEOでも重要視されてきましたが、LLMOにおいても効果が期待できます。GoogleのマーティンスプリットMartin Splitt氏は、AIも構造化マークアップを参照していると公式に言及しています。

特に効果的なスキーマタイプには以下のようなものがあります。

• FAQPage: よくある質問と回答のペアを明示
• HowTo: 手順やプロセスを構造化
• Article: 著者情報や公開日を明確化
• Organization:企業・団体のエンティティ情報を整理

構造化データを実装することで、AIに「このページにはどのような情報があるか」を事前に伝えることができ、適切な文脈で引用される確率が高まると考えられています。

エンティティ情報の整備と外部言及の獲得

LLMOで見落とされがちなのが「エンティティ対策」です。エンティティとは、人物・企業・商品・場所など、固有の意味を持つ情報の単位のことを指します。

AIがブランド名を回答の中で推奨するのは、信頼できる第三者サイト上でポジティブな言及が多数存在する状態を認識した場合です。自社サイトだけでLLMO対策を完結させようとしても、「ブランド推奨」には至りにくいのです。

具体的には、業界メディアへの掲載、比較サイトやランキング記事での言及、ニュースリリースの配信、Wikipediaや業界データベースへの情報登録などが、エンティティの認知度を高める施策として有効です。

テクニカル面での最適化ポイント

コンテンツの質を高めるだけでなく、技術的な観点からもAIに情報を正しく読み取ってもらうための対策が必要です。

AIクローラーへのアクセス許可を確認する

生成AIサービスは独自のクローラーを使ってWeb上の情報を収集しています。robots.txtで意図せずブロックしてしまっていないか、確認が必要です。

主要なAIクローラーには以下のようなものがあります。

• GPTBot: OpenAl (ChatGPT)のクローラー
• Google-Extended: GeminiなどGoogle Al向けのクローラー
• PerplexityBot: Perplexityのクローラー
• ClaudeBot: Anthropic (Claude) のクローラー

robots.txtでこれらのクローラーを許可する設定になっているかを確認し、必要に応じて修正してください。なお、GoogleはGoogle-ExtendedをブロックしてもAI Overviewsには影響しないと説明していますが、ChatGPTなど外部AIサービスでの引用を目指す場合は許可しておくのが無難です。

llms.txtの設置を検討する

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専用ファイルです。sitemap.xmlがGooglebot向けであるのと同様に、llms.txtはLLMのクローラー向けに用意されたものです。

記述形式はMarkdownで、サイトの概要・主要コンテンツへのリンク・更新頻度などを記載します。まだ標準化された仕様ではなく、どの程度効果があるかは検証段階ですが、先行して導入している企業も出てきています。

WordPressなどのCMSを利用している場合、ページ数が多いと手動での管理が困難になるため、動的に生成できる仕組みを構築することが現実的です。

セマンティックHTMLの活用

主要なAIクローラーは、JavaScriptを実行せずにHTMLのみを取得するケースが多いと報告されています。そのため、文章の構造や意味を正しく伝えるには、セマンティックHTMLを適切に使うことが重要です。

article、section、header、footer、nav、asideなどのHTML5要素を活用し、「ここが本文」「ここがナビゲーション」 「ここが補足情報」といった構造を明示することで、AIがコンテンツの本質を理解しやすくなります。

LLMO効果測定の実践アプローチ

LLMOの効果測定は、従来のSEOと比べて難易度が高いのが実情です。検索順位のように明確な数値指標が存在せず、AIの回答は同じ質問でも文脈や時期によって変化するためです。

それでも、いくつかのアプローチで定量的・定性的な評価は可能になっています。

GA4で生成AI経由の流入を計測する

Google Analytics 4では、参照元 (referrer)に「chat.openai.com」や「gemini.google.com」「perplexity.ai」などが含まれるセッションを抽出することで、生成AI経由のトラフィックを把握できます。

現時点では、この流入数は全体の1%未満というサイトがほとんどです。ただし、成長率は急速で、ある調査では2024年1月から2025年6月にかけてAIトラフィックが約1,300%増加したというデータも出ています。

また、AI経由の流入はコンバージョン率が高い傾向も報告されており、オーガニック検索と比較して23%高いという調査結果もあります。量は少なくても質の高いトラフィックである可能性に注目すべきでしょう。

AI Overviewsでの引用状況を確認する

自社がターゲットとするキーワードでGoogle検索を行い、AI Overviewsが表示されるかどうか、表示される場合に自社サイトが引用元として掲載されているかを定期的にチェックすることも重要です。

2025年11月時点の調査データでは、AI Overviewsに引用されるページの76.4%が検索上位10位以内、91.5%が20位以内にランクインしているページでした。まずはSEOで一定の順位を確保したうえで、引用されるかどうかをモニタリングするのが現実的なアプローチです。

LLMへの直接質問で言及率を測定する

ChatGPTやGemini、Perplexityに対して「○○のおすすめは?」 「○○ならどこがよい?」といった質問を投げかけ、自社名やサービス名が回答に含まれるかを確認する方法もあります。

この「ブランド推奨率」こそがLLMOの本丸とも言える指標です。引用元として参照されることと、回答本文中で名前が出ることは別物であり、後者のほうがユーザーの意思決定に与える影響は大きいと考えられます。

定期的に同じプロンプトで質問を行い、推奨されるかどうか、競合との比較でどの程度の頻度で登場するかを記録しておくことで、施策の効果を追跡できるようになります。

LLMOコンテンツ最適化で注意すべきポイント

LLMOへの取り組みを進めるにあたって、いくつかの落とし穴や注意点があります。効果を最大化するためにも、これらを事前に理解しておくことが重要です。

キーワード詰め込みは効果がない

SEOの古い手法で見られたような、関連キーワードを不自然に詰め込むアプローチはLLMOでは逆効果です。AIは文章の自然さや文脈の一貫性を評価しており、カジュアルすぎる口調や感情的な文体も引用されにくい傾向があると報告されています。

「読者にとって価値のある、わかりやすい文章」を追求することが、結果的にAIにも評価されるコンテンツにつながります。

被リンク獲得だけでは不十分

SEOにおいてはドメインパワーを高める被リンク施策が重要視されてきましたが、LLMOにおいてはその効果は限定的です。

研究データによると、AI Overviewsにのみ表示されるページのドメインレーティング(DR)は、オーガニック検索にのみ表示されるページと比較して低い傾向が見られました。AIは被リンクの量よりも、コンテンツの内容や構造を重視して情報源を選んでいる可能性があります。

引用されても成果につながるとは限らない

AI Overviewsでリンクが表示されても、ユーザーはそこで情報を得て満足し、サイトを訪問しない「ゼロクリック」のケースが多発しています。ある調査では、AI Overviewsの表示によって上位サイトのCTRが合計7.31ポイント低下したというデータもあります。

LLMOの目的を「流入獲得」だけに設定すると、効果を実感しにくい可能性があります。ブランド認知の向上、専門性のアピール、間接的な指名検索の増加など、多角的な成果指標を設定することが望ましいでしょう。

SEOとLLMOは「統合的に」取り組むべき

ここまでLLMOのコンテンツ最適化について解説してきましたが、最も重要なメッセージは「SEOをやめてLLMOに切り替える」のではなく、「SEOを基盤としながらLLMOの視点を加える」というアプローチです。

AI Overviewsの引用元の大半が検索上位ページであるという事実は、SEOとLLMOが対立関係ではなく補完関係にあることを示しています。SEOで上位を獲得したうえで、AIが引用しやすい構造やエンティティ対策を施すことで、両方のチャネルからトラフィックを獲得できる可能性が高まります。

また、2025年時点でAI経由のトラフィックは全体の1%未満というサイトがほとんどです。現時点では「将来への先行投資」という位置づけで捉え、主軸はSEOに置きながらLLMO対策を並行して進めるのが現実的な戦略といえるでしょう。

ローカルビジネスこそLLMO対策を検討すべき理由

LLMOというと大企業やECサイト向けの施策のように思われがちですが、実は地域密着型のビジネスにとっても重要な取り組みになりつつあります。

「○○市でおすすめの歯医者は?」「駅前で評判のいい美容室を教えて」――こうした質問は、すでにChatGPTやGeminiに投げかけられるようになっています。その際、AIがどの店舗を推奨するかは、Web上に存在する情報の質と量、そしてエンティティとしての認知度に大きく左右されます。

Googleビジネスプロフィールの情報整備、ロコミの獲得と管理、地域メディアへの掲載、構造化データの実装といった施策は、MEO (Map Engine Optimization) 対策であると同時に、LLMO対策としても機能します。

LLMOコンテンツ最適化の相談は株式会社トリニアスへ

LLMOのコンテンツ最適化は、従来のSEOの知見を活かしつつも、新しい視点での取り組みが求められる領域です。「何から手をつければよいかわからない」「自社に適した施策を知りたい」という方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、2017年からMEO (Map Engine Optimization) 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。上位表示達成率は96.2%を誇り、歯科・クリニック、飲食店、美容サロン、不動産など、さまざまな業種の集客を成功に導いています。

これまで蓄積してきたローカル検索最適化のノウハウは、AI検索時代においても有効です。Googleビジネスプロフィールの最適化、ロコミ対策、構造化データの実装、そしてコンテンツ戦略の立案まで、包括的にサポートいたします。

「AIにも、人にも選ばれる店舗づくり」を目指すなら、ぜひ一度トリニアスにご相談ください。専任コンサルタントが、貴社の状況に合わせた具体的な施策をご提案いたします。