LLMOコンテンツ戦略で成果を出す｜AIに引用されるサイト設計と実践手法

「ChatGPTやGeminiで自社の情報が全く表示されない」 「AI検索が普及してきたが、何から手をつければいいかわからない」。そんな悩みを抱える企業担当者が増えています。

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%減少するという予測を発表しました。ChatGPTやGoogle AI Overviewの普及により、ユーザーの情報収集行動は「検索してクリック」から「AIに質問して完結」へと急速にシフトしています。

Ahrefsの30万キーワード調査によれば、AI Overviewが表示される検索結果では、上位ページの平均クリック率 (CTR)が34.5%も低下しているというデータが報告されています。従来のSEO対策だけでは、もはやユーザーとの接点を維持することが難しくなっているのです。

本記事では、AI時代に求められる「LLMOコンテンツ戦略」について、単なる概念の説明にとどまらず、実際に成果を出すための設計思想と具体的な実装手法まで解説します。地域ビジネスのWeb集客を支援してきた株式会社トリニアスの知見も交えながら、明日から実践できる内容をお伝えしていきましょう。

LLMOとは何か | SEOとの違いを理解する

LLMOの定義を確認する前に、まず「なぜ今この概念が必要なのか」という背景を押さえておきましょう。

LLMOの基本定義と目的

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、大規模言語モデル最適化の略称です。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIが回答を作成する際に、自社の情報を優先的に引用・参照させるための最適化施策を指します。

従来のSEOがGoogleやYahoo!といった「検索エンジン」を対象にしていたのに対し、LLMOは「AI」を対象にしている点が根本的に異なります。SEOでは検索結果での順位向上がゴールでしたが、LLMOではAIの回答内に自社情報が登場することがゴールとなるのです。

ここで重要なのは、LLMOがSEOを置き換えるものではないという点です。むしろ両者は補完関係にあり、SEOで築いた基盤の上にLLMO対策を積み重ねることで、最大の効果を発揮できます。実際、AIが引用元として選ぶページの多くは、すでに検索順位が高いページであるという傾向が複数の調査で確認されています。

AIO GEO・LLMOの違い

LLMOと似た用語として、AIO (AI Optimization) やGEO (Generative Engine Optimization)という言葉も使われています。それぞれの定義を整理しておきましょう。

AIOはあらゆるAIサービス全般への最適化を指す最も広い概念です。GEOはChatGPTやPerplexityなど「AIが答えを生成する」サービスへの最適化を意味します。そしてLLMOは大規模言語モデルという技術に特化した最適化という位置づけになります。

実務上は、これらの対策方法にほとんど違いはありません。どの用語を使っても、やるべきことは共通しています。本記事ではLLMOという用語で統一しますが、AIOやGEO対策としても同様に活用できる内容を解説していきます。

SEOとLLMOの比較 | 何が同じで何が違うのか

比較項目	SEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン (Google等)	生成AI (ChatGPT等)
目標	検索順位の向上	AIの回答への引用
評価基準	アルゴリズムによるスコア	AIが「信頼できる」と判断
成果指標	順位・クリック数・流入数	引用率・言及率・ブランド認知
重要な要素	キーワード・被リンク	構造化・明確性・E-E-A-T

SEOでは「Googleのアルゴリズムが評価する要素」を意識してコンテンツを作成していました。一方、LLMOでは「AIが情報をどう解釈し、どの情報を優先的に引用するか」を考える必要があります。

共通するのは、高品質なコンテンツが評価されるという点です。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の重要性は両者に共通しており、ユーザーにとって価値のある情報を発信し続けることが基本となります。

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

なぜ今LLMOコンテンツ戦略が必要なのか

LLMOの重要性は理解できても、「本当に今すぐ取り組む必要があるのか」と疑問に思う方もいるでしょう。ここでは、具体的なデータを基に、LLMO対策の緊急性について解説します。

検索行動の変化 | ゼロクリック検索の急増

米国の調査によると、検索クエリの約50%以上がゼロクリック検索となっています。ユーザーがWebサイトをクリックせずに、検索結果画面やAIの回答だけで情報収集を完結させるケースが増加しているのです。

Google AI Overview (AIによる概要)の影響は特に顕著です。Ahrefsの調査では、AI Overviewが表示される検索結果において、情報収集型キーワードのトップページ平均CTRが2024年3月の0.073から2025年3月には0.026まで低下したと報告されています。これは1年で約65%の減少を意味します。

従来のSEO対策で検索順位1位を獲得しても、AI Overviewで回答が完結してしまえばクリックされない。このような状況が、多くのWebサイトで現実のものとなりつつあります。

AI検索の普及率 | もはや無視できない規模に

Googleによると、AI Overviewは2025年第1四半期時点で月間15億人以上のユーザーに表示されています。ChatGPTの利用者数もInstagramに迫る勢いで成長しており、世界で5位の利用者数を誇るプラットフォームとなりました。

野村総合研究所の調査によれば、日本においてはChatGPTの認知度・利用率が最も高く、AIを使った情報収集が一般化しつつあります。特に若年層を中心に「検索エンジンで調べる」のではなく「AIに聞く」という行動が定着してきています。

Seer Interactiveの調査では、生成AI経由のWebトラフィックが2024年7月から2025年2月の間に+1,200%増加した一方、従来の検索エンジンからのオーガニッククリックは約34%減少したという報告もあります。AI検索は、もはやニッチな存在ではなく、主要な情報収集手段の一つとなっているのです。

先行者利益の可能性 | 今だからこそチャンスがある

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対策にはほぼ未着手という状況が続いています。

これは裏を返せば、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LLMO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るのです。

特に地域ビジネスにおいては、「○○(地域名)でおすすめの△△(業種)は?」といったAIへの質問に対して、自社が言及されるかどうかが今後の集客に直結します。MEO対策で地域検索の最適化に取り組んできた企業であれば、そのノウハウをLLMO対策にも活かせる土壌がすでに整っているといえるでしょう。

LLMOコンテンツ戦略の設計思想 | AIに「選ばれる」情報源になるために

LLMOで成果を出すためには、小手先のテクニックではなく、根本的な「設計思想」を理解することが重要です。AIがどのように情報を処理し、どんな情報を引用したいと判断するのか。そのメカニズムを踏まえた上で、コンテンツ戦略を組み立てていきましょう。

AIが情報を「理解」するプロセス

生成AIは、Web上の膨大な情報をクローリング・学習し、ユーザーからの質問に対して最適な回答を生成します。この過程で重要なのは、AIが単に「キーワードの一致」を見ているのではなく、文脈や意味を理解しているという点です。

AIは情報を処理する際、「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる一定の範囲内でトークン(単語や記号のまとまり)を読み取ります。この限られた範囲内で、できるだけ多くの有益な情報をAIに伝えることがLLMOの鍵となります。

前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を取りこぼしてしまう可能性があります。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」可能性は格段に高まるのです。

AIが引用したくなるコンテンツの4つの条件

複数の調査から、AIが情報源として選びやすいコンテンツには共通する特徴があることがわかっています。

ferret社がGA4でAI経由のセッションを分析した結果によれば、AIから参照されているページには、CVR・CTR・検索ボリュームといった具体的な数値を用いた解説が含まれている傾向が見られたとのことです。AIは定義文や参考情報として活用しやすいデータを好むのです。

また、「誰が書いたか」という情報も重要視されています。著者プロフィール、運営組織の情報、一次情報の提示など、コンテンツの信頼性を裏付ける要素がAIの評価に影響を与えます。

「コンテンツ引用」と「ブランド指名」 | 2つのゴール設定

LLMOコンテンツ戦略には、大きく分けて2つのゴールがあります。

1つ目は 「コンテンツ引用」の獲得です。自社が発信する情報がAIの回答の参照元として採用されることを目指します。業界の専門知識、独自調査のデータ、ハウツー情報などが引用される状態を作ることで、間接的な認知拡大につながります。

2つ目は「ブランド指名」の獲得です。ユーザーが「○○を提供している会社は?」 「△△の分野でおすすめの企業は?」とAIに質問した際に、自社名が言及される状態を目指します。これはより直接的なリード獲得につながる施策です。

どちらを優先するかは、自社のビジネスモデルや現状のWeb資産によって異なります。メディア運営が主体であればコンテンツ引用を、サービス提供が主体であればブランド指名を重視するといった使い分けが考えられるでしょう。

LLMOコンテンツ戦略の実践手法|基本編

ここからは、LLMO対策の具体的な実践手法を解説していきます。まずは基本的なコンテンツ設計から始めましょう。

E-E-A-Tの徹底強化

E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)は、SEOにおいても重要な概念でしたが、LLMOではさらにその重要度が増しています。AIは膨大な情報の中から「信頼できる情報源」を選んで回答を作成するため、信頼性の低いコンテンツは引用対象から外れやすいのです。

具体的には以下のような施策が有効です。

Experience (経験)の強化として、実際に体験した人でなければ書けない一次情報を盛り込みましょう。「当社では過去5年間で3,000件以上の事例を分析した結果」といった実績に基づく知見は、AIにとっても価値のある情報と認識されます。

Expertise (専門性)の強化として、専門用語の正確な使用と、それに伴う平易な解説を両立させることが重要です。読者が理解しやすい形で専門知識を提供できるコンテンツは、AIが引用しやすい構造になっています。

Authoritativeness (権威性)については、業界団体への所属、資格の保有、メディア掲載実績など、第三者による評価を可視化することが効果的です。外部サイトからの言及(サイテーション)も権威性の指標となります。

Trustworthiness(信頼性)を高めるには、情報の出典を明記し、更新日を明示し、運営者情報を充実させることが基本となります。SSL化やプライバシーポリシーの整備といった技術的な信頼性も忘れずに対応しましょう。

網羅性と独自性のバランス

LLMOコンテンツでは、「網羅性」と「独自性」の両方が求められます。一見すると相反するように思えるこの2つの要素を、どうバランスさせるべきでしょうか。

網羅性とは、あるテーマに関して読者が知りたい情報を漏れなくカバーしている状態です。AIは複合的な質問に対して回答を生成する際、必要な情報をひとつのソースから得られると判断すれば、そのソースを優先的に引用する傾向があります。

一方、独自性とは、他のサイトにはない視点や情報を含んでいる状態です。単に網羅的なだけでは、すでに存在する多くのコンテンツと差別化できません。自社ならではのデータ、独自の分析視点、実務経験に基づく知見など、「このサイトでしか得られない情報」 を含めることが重要です。

具体的な手法としては、業界の一般的な知識は網羅的にカバーしつつ、各セクションに自社独自の事例やデータを追加するというアプローチが有効です。

明確で論理的な文章構成

AIは冗長な表現よりも、結論が明確で情報が整理された文章を好みます。見出しごとに内容を区切り、段落は短く、主語と述語の対応を明確にすることが重要です。

特にLLMOを意識した文章構成では、以下の原則を守ることをおすすめします。

「1段落1テーマ」の原則を徹底しましょう。ひとつの段落で複数のテーマを扱うと、AIが文脈を正確に把握できなくなる可能性があります。

「1見出し1意図」の原則も重要です。見出しを見ただけで、その下に何が書かれているかが明確にわかる状態を目指します。見出しとその下の本文内容が乖離していると、AIの理解を妨げます。

また、結論を先に述べる構成 (PREP法など)を意識すると、AIが重要な情報を取りこぼしにくくなります。導入→結論→理由→具体例→まとめという流れは、人間にとっても読みやすく、AIにとっても理解しやすい構成です。

質問と回答形式 (FAQ)の活用

AIへのユーザーの問いかけは、多くの場合「質問形式」で行われます。このため、質問と回答の形式でコンテンツを構成することは、LLMO対策として非常に効果的です。

「○○とは何ですか?」 「△△の方法を教えてください」といったユーザーの質問を想定し、それに対する明確な回答を用意しておくことで、AIがその情報を引用しやすくなります。

FAQページを作成する際のポイントは、実際にユーザーから寄せられる質問をベースにすることです。想像で質問を作るのではなく、問い合わせ履歴やSNSでの反応、検索クエリのサジェストなどを参考に、リアルなニーズを反映させましょう。

地域ビジネスであれば、「○○市で△△を依頼するならどこがいい?」 「□□の費用相場は?」といった、ローカル検索でも生成AI検索でも聞かれそうな質問を想定してコンテンツを準備しておくことが有効です。

LLMOコンテンツ戦略の実践手法|技術編

コンテンツの質を高めるだけでなく、技術的な側面からもLLMO対策を施すことで、AIに情報を正しく伝えることができます。

構造化データ (Schema.org)の実装

構造化データとは、Webページ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ためのマークアップです。Schema.orgの規格に基づいて実装することで、コンテンツの意味や関係性を明確に伝えることができます。

LLMOにおいて特に有効な構造化データの種類を紹介します。

FAQPageスキーマは、よくある質問ページでAIが参照しやすい質問と回答の形式を作成できます。実装も比較的簡単で、効果が出やすい施策の一つです。

Articleスキーマは、ブログ記事やニュース記事に適用することで、記事の著者・公開日・内容概要を明確化できます。AIが「いつ」 「誰が」書いた情報なのかを判断する材料となります。

Organizationスキーマは、会社概要ページで企業の基本情報(設立年・所在地・事業内容)を整理するのに役立ちます。ブランド指名を獲得するためには、企業情報が正しく認識される必要があります。

Local Businessスキーマは、地域ビジネスにとって特に重要です。店舗の所在地、営業時間、連絡先などの情報を構造化することで、「○○市の△△」といった質問に対してAIが正確な情報を提供しやすくなります。

構造化データはJSON-LD形式で実装することが推奨されています。Googleが提供する「構造化データマークアップ支援ツール」や「リッチリザルトテスト」を活用して、正しく実装できているか確認しましょう。

XMLサイトマップの最適化

AIクローラーがサイト内のコンテンツを効率的に巡回できるよう、XMLサイトマップを最適化することも重要です。

基本的なSEO対策と同様ですが、LLMO観点では以下の点を意識しましょう。重要なページが漏れなくサイトマップに含まれていること、更新頻度(changefreq)と優先度 (priority)が適切に設定されていること、そして不要なページ(重複コンテンツや低品質ページ)はサイトマップから除外することです。

特に、E-E-A-Tを示す重要ページ(会社概要、著者プロフィール、プライバシーポリシーなど)が適切にインデックスされる状態を維持することが、サイト全体の信頼性向上につながります。

Core Web Vitalsの最適化

ページの表示速度やユーザー体験の指標であるCore Web Vitalsは、SEOだけでなくLLMOにも影響を与える可能性があります。AIクローラーの巡回効率に関わるだけでなく、ユーザーからの評価(滞在時間や直帰率など)もサイトの信頼性評価に影響するためです。

LCP (Largest Contentful Paint)、INP (Interaction to Next Paint)、CLS (Cumulative Layout Shift)の各指標を改善し、「良好」の範囲内に収まるよう対策を行いましょう。

特にモバイル環境でのパフォーマンスは重要です。MFI(モバイルファーストインデックス)への対応は、検索エンジンとAIの両方にとって好ましい状態といえます。

llms.txtの設置(新しい技術動向)

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの情報を伝えるための新しい仕様として注目されています。robots.txtがウェブクローラー向けのファイルであるのに対し、llms.txtはAIモデル向けに最適化されたサイト情報を提供するものです。

現時点では標準化が進行中の技術であり、すべてのAIが対応しているわけではありません。ただし、将来的にLLMO対策の重要な要素となる可能性があるため、動向を注視しておくことをおすすめします。

LLMOコンテンツ戦略の実践手法 | 応用編

基本的な施策を実施した上で、さらに効果を高めるための応用的な手法を紹介します。

エンティティ最適化 | AIに「認識」される存在になる

LLMOの重要概念として「エンティティ」があります。エンティティとは、人・会社・ブランド・製品・場所など、固有の意味を持つ情報の単位のことです。

AIは単なるテキストの集合ではなく、「この企業は○○業界で△△のサービスを提供している」「この著者は□□の分野の専門家である」といった、エンティティ間の関係性を理解した上で回答を生成します。

自社をエンティティとしてAIに正しく認識させるためには、以下の施策が有効です。

Googleナレッジパネルの獲得を目指しましょう。企業名や代表者名で検索した際にナレッジパネルが表示される状態は、AIにとっても「認識されているエンティティ」であることの証明になります。

Wikipediaやその他の信頼性の高いサイトでの言及も効果的です。第三者の権威あるサイトで自社が言及されている状態は、エンティティとしての存在感を高めます。

ソーシャルメディアプロフィールの統一も忘れずに行いましょう。各プラットフォームでの企業名、説明文、ロゴなどを一貫させることで、AIが同一のエンティティとして認識しやすくなります。

外部からの言及 (サイテーション)の獲得

AIが「信頼できる情報源」を判断する際、外部サイトからどれだけ言及されているかという要素も考慮されます。被リンクだけでなく、リンクを伴わない「言及」 (サイテーション)もLLMO対策として重要です。

サイテーション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対応、プレスリリースの配信、独自調査データの公開などが挙げられます。

特に独自のデータや調査結果は、他サイトから引用されやすく、サイテーション獲得の有力な手段となります。自社の事業で蓄積したデータを分析・公開することで、業界の参照情報源としてのポジションを確立できます。

地域ビジネスの場合は、地域のポータルサイトや商工会議所のサイト、地域メディアへの掲載も有効なサイテーション獲得手段です。MEO対策でNAP (Name, Address, Phone number)の統一を意識している企業であれば、この延長線上としてサイテーション獲得にも取り組みやすいでしょう。

比較コンテンツの戦略的活用

「○○と△△の違い」 「□□のおすすめランキング」といった比較・検討フェーズの質問は、AIに対しても頻繁に投げかけられます。自社で比較コンテンツを作成し、この文脈でのAIの参照元になることで、競合との差別化につなげることができます。

比較コンテンツを作成する際のポイントは、公平性と網羅性を担保することです。自社に有利な情報だけを載せるのではなく、各選択肢のメリット・デメリットを客観的に記載することで、AIが信頼できる情報源として採用しやすくなります。

なお、比較コンテンツはSEOでの上位表示も狙えるため、LLMO対策とSEO対策の両方に効果がある施策といえます。

レビュー・口コミ管理との連携

AIは回答を生成する際、ユーザー生成コンテンツ (UGC)も参照することがあります。Googleの調査でも、AI Overviewが表示する情報の多くはUGC (Redditなど)や一次情報をもとにしているという報告があります。

このため、自社に関するレビューや口コミの管理もLLMO対策の一環として重要です。Googleビジネスプロフィールの口コミ、各種レビューサイトでの評価、SNSでの言及など、複数のチャネルでポジティブな評判を積み上げることが、AIによる推奨につながります。

口コミへの返信対応も忘れずに行いましょう。丁寧な対応を続けることで、顧客満足度の高い企業であるという印象をAIに伝えることができます。

LLMOコンテンツ戦略の効果測定

LLMO対策を実施したら、その効果を測定し、改善につなげることが重要です。ただし、従来のSEO指標とは異なる視点での計測が必要となります。

AI経由の流入計測方法

GA4を使用して、AI経由のトラフィック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ChatGPT、Perplexity、claude.aiなどからの流入を確認しましょう。

ただし、現状ではAI Overview単体での流入を測定することは難しく、通常のSEO流入との合算値で把握することになります。Search Consoleのデータと合わせて分析することで、おおよその傾向を把握できます。

2025年現在、多くのサイトではAI経由のトラフィックは全体の1%未満という状況ですが、AI関連のキーワードや業種によっては10%程度のシェアを占めるケースも報告されています。自社サイトの状況を定期的にモニタリングし、変化を追っていくことが重要です。

AI言及率のモニタリング

流入だけでなく、「AIの回答で自社が言及されているか」を定期的にチェックすることも効果測定の一環です。

主要な生成AI (ChatGPT、Gemini、Perplexityなど)で、自社に関連するキーワードを定期的に検索し、回答内容を確認しましょう。自社名が直接言及されているか、自社サイトが参照元として表示されているかをチェックします。

競合他社についても同様にチェックすることで、相対的なポジションを把握できます。特定のキーワードで競合が言及されているのに自社が言及されていない場合は、そのテーマでのコンテンツ強化を検討する契機となります。

長期的なKPI設計の考え方

LLMO対策の効果は、SEO以上に即効性が期待しにくい面があります。AIの学習サイクルやアルゴリズムの更新タイミングによって、施策の効果が表れるまでに時間がかかることを念頭に置きましょう。

短期的な指標としては、構造化データの実装率、コンテンツのE-E-A-T要素の充実度、サイテーション数の増加などを追います。

中長期的な指標としては、AI経由のトラフィック数・CVR、AI言及率、ブランド検索数の変化などを設定します。

ToB商材の場合、AI経由のCVRは従来のオーガニック検索経由の約20倍というデータもあります(Ahrefs調査)。流入数は少なくても、質の高いリードが獲得できる可能性があることを踏まえてKPIを設計しましょう。

LLMO対策の注意点とリスク

LLMO対策を進める上で、知っておくべき注意点やリスクについても解説します。

施策後の即効性がない

LLMO対策は、実施してすぐに効果が表れるものではありません。AIの学習データが更新されるタイミング、アルゴリズムの変更、競合の動向など、さまざまな要因が絡み合って結果が出ます。

特に対話型AI (ChatGPT、Claude等)の場合、事前学習データに反映されるまでに数ヶ月以上かかる可能性もあります。一方、検索連動型AI (Google AI Overview等)は比較的短期間で変化が見られることもありますが、それでもSEOよりも時間がかかる傾向があります。

短期的な成果を求めるのではなく、中長期的な視点で継続的に取り組むことが重要です。

成果のコントロールが難しい

SEOでは検索順位という明確な指標がありましたが、LLMOでは「AIがどの情報を引用するか」を完全にコントロールすることはできません。同じ質問でも、タイミングや文脈によって異なる情報が引用されることがあります。

また、AIのアルゴリズムは非公開であり、何がどの程度影響しているかを正確に把握することは困難です。ベストプラクティスとして知られている施策を着実に実行しつつ、結果を検証して改善を続けるというアプローチが現実的です。

誤情報(ハルシネーション)のリスク

生成AIは「ハルシネーション」と呼ばれる、事実と異なる情報を生成してしまうことがあります。自社に関する誤った情報がAIによって拡散されるリスクが存在します。

このリスクを軽減するためには、正確な情報を継続的に発信し、AIが正しい情報を学習できる環境を整えることが重要です。また、定期的にAIの回答をモニタリングし、誤情報が広まっていないかをチェックする体制も必要でしょう。

SEO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、検索エンジン経由のトラフィックがまだ大半を占めている企業がほとんどです。

幸い、LLMOで求められる要素の多く(E-E-A-T、構造化データ、明確な文章構成など)は、SEOにも好影響を与えるものです。両者を対立するものとして捉えるのではなく、統合的なコンテンツ戦略として位置づけることが、効率的かつ効果的なアプローチとなります。

地域ビジネスにおけるLLMOコンテンツ戦略

ここからは、特に地域密着型のビジネスにフォーカスして、LLMO対策のポイントを解説します。

ローカル検索とAI検索の融合

「○○市でおすすめの歯医者は?」 「△△駅近くの美味しいイタリアンは?」といった地域に紐づいた質問は、従来はGoogle検索やGoogleマップで調べられてきました。しかし今後は、これらの質問がAIに対しても投げかけられるようになります。

Google AI Overviewの表示傾向を見ると、ローカル検索では現状あまりAI Overviewが表示されていない(全体の約6.85%)というデータがあります。しかし、ChatGPTなどの対話型AIでは地域に関する質問も多く処理されており、このチャネルでの存在感を高めることは十分に意味があります。

MEO (Map Engine Optimization) 対策で培ったGoogleビジネスプロフィールの最適化、口コミ管理、NAP情報の統一といったノウハウは、LLMOにおいてもそのまま活かせます。地域ビジネスにとって、MEOとLLMOは相互補完的な関係にあるのです。

地域特化コンテンツの作成

地域ビジネスがAIに「選ばれる」ためには、その地域ならではの情報を充実させることが重要です。

単に「○○市で△△を提供しています」という情報だけでなく、「○○市の△△事情」 「この地域特有の課題と解決方法」 「地元のお客様から多く寄せられる質問」といった、地域に根ざしたコンテンツを作成しましょう。

地域の統計データや特性を盛り込んだコンテンツは、AIが地域に関する質問に回答する際の参照情報として採用されやすくなります。地域メディアや自治体サイトなど、信頼性の高い情報源からのデータを引用することで、コンテンツの信頼性も高まります。

実績・事例コンテンツの重要性

「○○市でおすすめの□□」という質問に対してAIが回答を生成する際、具体的な実績や事例を持つ企業は言及されやすい傾向があります。

自社の施工事例、お客様の声、ビフォーアフターといった実績コンテンツを充実させることは、E-E-A-Tの「Experience (経験)」を示す上でも、地域での認知度を高める上でも効果的です。

事例を公開する際は、お客様の許可を得た上で、可能な範囲で具体的な情報(所在エリア、課題の内容、解決方法、結果)を盛り込むと、AIにとっても価値のある情報として認識されやすくなります。

LLMOコンテンツ戦略の導入ステップ

最後に、LLMO対策を自社に導入するための具体的なステップを整理します。

ステップ1 | 現状分析

まずは自社の現状を把握することから始めましょう。

主要な生成AI (ChatGPT、Gemini、Perplexity)で、自社名や主力キーワードを検索し、現時点でどの程度言及されているかを確認します。競合他社についても同様にチェックし、相対的なポジションを把握します。

GA4でAI経由のトラフィックを確認し、現状の流入状況を把握します。Search Consoleのデータと合わせて、AI Overview表示の影響を受けているキーワードがないかも確認しておきましょう。

既存コンテンツのE-E-A-T状況、構造化データの実装状況、サイトの技術的な基盤(表示速度、モバイル対応など)も棚卸ししておくと、次のステップがスムーズに進みます。

ステップ2| 施策の優先順位付け

現状分析の結果を踏まえ、取り組むべき施策に優先順位をつけます。

リソースが限られている場合は、既存コンテンツの改善から着手することをおすすめします。新規コンテンツを一から作成するよりも、すでに検索順位がついているコンテンツをLLMO観点でリライトする方が、効率よく成果につなげられることが多いためです。

技術的な対策(構造化データの実装など)は、一度対応すれば継続的に効果を発揮するため、早い段階で着手しておくと良いでしょう。

ステップ3 | コンテンツのリライト・新規作成

優先度の高いページから順に、LLMO観点でのコンテンツ改善を進めます。

既存コンテンツのリライトでは、E-E-A-T要素の強化(著者情報の追加、データの出典明記など)、文章構造の最適化(見出しの整理、段落の細分化など)、FAQ形式の追加などを行います。

新規コンテンツの作成では、競合他社がまだカバーしていないテーマや、AIへの質問として想定されるテーマを狙い、最初からLLMOを意識した構成で執筆します。

ステップ4 | 技術的施策の実装

コンテンツ施策と並行して、技術的な対策も進めていきます。

構造化データの実装、サイトマップの最適化、表示速度の改善などを計画的に実施します。特に構造化データは、FAQPage、Article、Organization、 Local Businessなど、自社に必要なスキーマを洗い出し、優先度の高いものから実装していきましょう。

ステップ5 | 効果測定と継続的な改善

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。

日次ではSearch ConsoleとGA4の基本指標をモニタリング。週次ではAI言及状況のスポットチェック。月次では包括的なKPI分析とレポート作成。四半期では戦略の見直しと次期施策の策定。

このようなサイクルを回すことで、変化の激しいAI検索市場に対応しながら、着実に成果を積み上げていくことができます。

まとめ | AI時代のWeb集客は株式会社トリニアスにご相談ください

LLMOコンテンツ戦略について、基本概念から実践手法、効果測定まで解説してきました。

AI検索の普及は、Web集客の在り方を大きく変えようとしています。Gartnerの予測通りに検索エンジン利用が減少すれば、従来のSEO対策だけでは十分な成果を上げることが難しくなるでしょう。しかし、変化は脅威であると同時にチャンスでもあります。今LLMO対策に取り組むことで、先行者利益を獲得できる可能性があるのです。

LLMOで成功するためのポイントを改めて整理します。

地域ビジネスにおいては、MEO対策で培ったノウハウがLLMO対策にも活かせます。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ管理、地域特化コンテンツの作成など、すでに取り組んでいる施策の延長線上で、AI時代の集客にも対応していくことが可能です。

株式会社トリニアスが運営する「マケスク」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。上位表示達成率96.2%という実績と、多様な業種での運用経験から得られたノウハウを活かし、AI時代の新しい集客課題にも対応しています。

「自社のLLMO対策、何から始めればいいかわからない」 「MEO対策と合わせてAI検索にも対応したい」「地域でのブランド認知をAI検索でも高めたい」といったお悩みがあれば、ぜひ一度ご相談ください。貴社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。