LLMO対策の優先順位とは？限られたリソースで最大効果を出す施策の順番

「LLMO対策って、結局なにから手をつければいいの?」

ChatGPTやGoogle AI Overviewsの普及により、LLMO (Large Language Model Optimization)という言葉を耳にする機会が増えました。しかし、構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、llms.txtの設置、コンテンツの最適化など、やるべきことが多すぎて「どこから始めればいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。

実は、LLMO対策には明確な優先順位が存在します。闇雲に施策を進めるのではなく、効果の高いものから順に取り組むことで、限られたリソースでも着実に成果を出すことが可能です。

本記事では、5,000社以上のMEO対策実績を持つ株式会社トリニアスが運営するマケスクが、LLMO対策の正しい優先順位と、各施策の具体的な進め方について詳しく解説します。AI検索時代に対応するための第一歩として、ぜひ参考にしてください。

なぜLLMO対策に優先順位が必要なのか

LLMO対策が注目される背景には、検索市場の大きな変化があります。米国の調査会社Gartnerは2024年2月、「2026年までに従来の検索エンジンの利用ボリュームは約25%減少する」という予測を発表しました。

この予測の背景には、ChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewsといった生成AIサービスの急速な普及があります。ユーザーは従来の「検索して複数のサイトを比較する」という行動から、「AIに直接質問して回答を得る」という行動へとシフトしつつあるのです。

施策を「やみくもに」進めてはいけない理由

LLMO対策には多くの施策が存在しますが、すべてを同時に進めることは現実的ではありません。特に中小企業や店舗ビジネスの場合、Webマーケティングに割けるリソースには限りがあります。

たとえば、構造化データの実装一つとっても、FAQPage、How To、Organization、Local Businessなど複数のスキーマが存在し、それぞれに対応するには相応の工数がかかります。llms.txtの設置、コンテンツの構造化、外部からの言及獲得など、すべてを網羅しようとすれば、担当者の負担は膨大なものになるでしょう。

だからこそ、「どの施策から着手すれば最も効果が出やすいのか」を理解することが重要なのです。優先順位を明確にすることで、限られたリソースを効率的に配分し、短期間で成果につなげることができます。

AI検索時代の「土台」と「応用」という考え方

LLMO対策を効果的に進めるためには、施策を「土台固め」と「応用展開」の2つのフェーズに分けて考えると整理しやすくなります。

土台固めとは、生成AIがあなたのサイトを「信頼できる情報源」として認識するための基盤づくりです。ここが不十分なままでは、いくら応用的な施策を実施しても効果は限定的になってしまいます。

応用展開とは、土台が固まった後に取り組むべき施策群です。AI Overviewsでの表示機会を増やしたり、競合との差別化を図ったりするためのものが該当します。

この「土台→応用」という流れを意識することで、施策の優先順位が自然と見えてきます。次章からは、具体的な優先順位と各施策の進め方について詳しく解説していきましょう。

LLMO対策の優先順位を決める3つの判断基準

LLMO対策の優先順位を決めるにあたり、次の3つの判断基準を意識すると、自社に最適な施策の順序が見えてきます。

基準1:SEOとの相乗効果があるか

LLMO対策とSEO対策は、相互に影響し合う関係にあります。生成AIの多くは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツを参照元として活用する傾向があるため、SEOで評価されているサイトはLLMOでも有利になりやすいのです。

したがって、「SEO対策としても有効で、かつLLMO対策としても効果がある施策」を優先的に実施することで、一石二鳥の効果を得ることができます。具体的には、E-E-A-Tの強化やコンテンツの構造化、サイトパフォーマンスの改善などが該当します。

基準2:実装の難易度と工数

どれほど効果的な施策であっても、実装に膨大な工数がかかるものから着手するのは得策ではありません。まずは比較的簡単に実装できる施策から始め、成功体験を積みながら徐々に難易度の高い施策へと進めていくのが現実的なアプローチです。

たとえば、会社概要ページの充実やGoogleビジネスプロフィールの最適化は、専門的な技術知識がなくても取り組むことができます。一方、構造化データの実装やllms.txtの設置は、ある程度の技術的な知見が必要になります。

基準3:効果の測定可能性

LLMO対策の課題の一つに「効果測定の難しさ」があります。SEO対策であれば検索順位やクリック数で効果を測れますが、LLMO対策は「AIに引用されたかどうか」を定量的に把握することが困難です。

だからこそ、効果が見えやすい施策から優先的に取り組むことをおすすめします。たとえば、AI Overviewsへの表示は目視で確認できますし、GA4を設定すればAI経由の流入も計測可能になります。効果を実感できる施策から始めることで、モチベーションを維持しながらPDCAを回すことができるでしょう。

【最優先】 STEP1: サイトの「土台」を固める施策

LLMO対策において最初に取り組むべきは、生成AIから「信頼できる情報源」として認識されるための土台づくりです。具体的には、E-E-A-Tの強化とサイト内の情報整備が該当します。

E-E-A-Tの強化が最優先である理由

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trust(信頼性)の頭文字を取ったGoogleの品質評価指標です。2022年12月に従来のE-A-Tに「Experience」が追加され、コンテンツ制作者の実体験や経験がより重視されるようになりました。

生成AIもまた、信頼性の高い情報を優先的に引用する傾向があります。ChatGPTやGeminiがどのサイトの情報を参照するかは、そのサイトや運営者がどれだけ信頼できるかに大きく左右されるのです。

E-E-A-Tを高めることは、SEOとLLMOの両方に効果をもたらす「一石二鳥」の施策です。だからこそ、最初に取り組むべき優先事項といえるでしょう。

Experience (経験)を示すための具体策

Experience(経験)とは、コンテンツ制作者がそのトピックについて実際の経験を持っているかどうかを示す指標です。単なる知識ではなく、「実際にやってみた」 「体験した」という一次情報が重視されます。

店舗ビジネスであれば、実際のお客様の声や導入事例、施工実績などが有効です。「歯科医院で実際にインプラント治療を受けた患者様の体験談」 「MEO対策を導入して3ヶ月で来店数が1.5倍になった事例」といった具体的なエピソードを盛り込むことで、AIにも「信頼できる経験に基づいた情報」として認識されやすくなります。

Expertise (専門性)を高める方法

Expertise (専門性)は、特定の分野における深い知識や技能を示す指標です。雑多な情報を発信するよりも、一つの分野に特化した専門的なコンテンツを提供する方が高く評価されます。

具体的には、サイトのテーマを絞り込み、その分野について網羅的かつ深いコンテンツを蓄積していくことが重要です。飲食店のWebサイトであれば料理や食材に関する専門的な情報を、歯科医院であれば口腔ケアや各種治療に関する詳しい解説を提供することで、専門性を示すことができます。

Authoritativeness (権威性)の構築

Authoritativeness (権威性)は、その分野における社会的な評価や認知を示す指標です。信頼できる外部サイトからの被リンクや、メディアへの掲載、専門家からの推薦などが権威性を高める要素となります。

権威性の構築は一朝一夕には難しいものの、プレスリリースの配信やSNSでの情報発信、業界メディアへの寄稿などを継続的に行うことで、徐々に高めていくことができます。また、著名な専門家に記事の監修を依頼し、監修者情報を明記することも有効な手法です。

Trust(信頼性)を担保する要素

Trust(信頼性)は、E-E-A-Tの中心に位置する最も重要な要素です。サイト運営者の情報が明確に開示されているか、セキュリティ対策 (SSL化)が施されているか、コンテンツの情報源が適切に示されているかなどが評価のポイントとなります。

運営者情報・著者情報の整備

E-E-A-Tと密接に関連するのが、サイト上での運営者情報・著者情報の整備です。生成AIは「誰が」その情報を発信しているかを重視するため、匿名のサイトよりも、運営者が明確に示されているサイトの方が参照されやすくなります。

会社概要ページには、会社の基本情報だけでなく、事業の特徴や強み、ミッション・ビジョン、沿革なども記載しましょう。コンテンツに著者情報を付与することも効果的です。記事の執筆者が誰で、どのような経歴や専門性を持っているのかを明示することで、コンテンツの信頼性が高まります。

Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化

地域密着型のビジネスにとって、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化は極めて重要です。GBPに登録された情報は、GoogleのAI Overviewsだけでなく、Geminiなどの生成AIにも参照される可能性があります。

株式会社トリニアスが提供するMEO primeでは、GBPの最適化からクチコミ管理、投稿運用までを一貫してサポートしています。累計5,000社以上の導入実績があり、上位表示達成率は96.2%という高い成果を実現してきました。GBPの情報が正確かつ充実していることで、生成AIがあなたのビジネスを正しく認識し、適切に紹介してくれる可能性が高まります。

【次の段階】 STEP2: 技術的な基盤を整える施策

E-E-A-Tの強化と運営者情報の整備が完了したら、次は技術的な基盤を整える段階です。生成AIがサイトの情報を正確に理解できるよう、構造化データの実装やサイトパフォーマンスの改善を行います。

構造化データ(スキーママークアップ)の実装

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したものです。Schema.orgの規格に沿ってHTMLにマークアップを追加することで、「このページは○○会社の情報です」 「この部分はよくある質問です」といった意味情報をAIに伝えることができます。

LLMO対策において特に重要な構造化データには、以下のようなものがあります。

スキーマタイプ	用途	優先度
Organization	会社・組織の基本情報を定義	高
Local Business	店舗ビジネスの所在地・営業時間などを定義	高
FAQPage	よくある質問と回答の構造を定義	高
Article	記事コンテンツの著者・公開日などを定義	中
How To	手順解説コンテンツの構造を定義	中
Product	商品情報・価格・在庫状況などを定義	中

まずはOrganization (またはLocal Business) とFAQPageから実装を始めるのがおすすめです。会社情報を構造化データで明示することでAIに正確な企業情報を伝えられますし、FAQPageはAI Overviewsでの表示に効果的といわれています。

HTML構造の最適化

構造化データと同様に重要なのが、HTMLの基本構造を適切に整えることです。見出しタグ(h1、h2、h3…)を論理的な階層で使用し、段落や箇条書きを適切に構造化することで、AIがコンテンツの内容と構造を正確に理解できるようになります。

特に重要なのは、1つのページに1つのh1タグを設定し、h2 h3 h4と階層構造を崩さないことです。見出しを飛ばして使用したり (h2の次にいきなりh4を使うなど)、デザイン目的で見出しタグを乱用したりすることは避けましょう。

llms.txtの設置について

llms.txtは、生成AIに対してサイトのクローリング許可や推奨コンテンツを指定するための新しいファイル形式です。robots.txtがクローラー向けの指示ファイルであるように、llms.txtは大規模言語モデル向けの指示ファイルとして提案されています。

ただし、現時点(2025年12月時点)では、llms.txtの設置は「必須」ではありません。主要な生成AIがこのファイルを正式にサポートしているわけではなく、設置による効果も明確には検証されていない段階です。

したがって、llms.txtの設置は「余裕があれば対応する」程度の優先度で問題ありません。E-E-A-Tの強化や構造化データの実装など、効果が明確な施策を優先した上で、将来を見据えて準備しておくというスタンスが適切でしょう。

サイトパフォーマンスの改善

ページの表示速度やCore Web Vitals (コアウェブバイタル)のスコアも、間接的にLLMO対策に影響します。Googleのクローラーはページの読み込み速度を評価しており、パフォーマンスの低いサイトはクローリングの頻度が下がる可能性があります。

また、サイトパフォーマンスはSEOの観点からも重要です。表示速度の遅いサイトはユーザー体験を損ない、直帰率の上昇や滞在時間の低下を招きます。結果として検索順位が下がり、生成AIに参照される機会も減ってしまう可能性があるのです。

画像の圧縮、不要なJavaScriptの削減、サーバーの応答速度改善など、基本的なパフォーマンス最適化に取り組むことで、SEOとLLMOの両面でプラスの効果が期待できます。

【応用段階】STEP3: コンテンツの最適化

土台となるE-E-A-Tと技術的基盤が整ったら、次はコンテンツそのものの最適化に取り組みます。生成AIに引用されやすいコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

AIに引用されやすい文章構成

生成AIは、明確で簡潔な回答を好む傾向があります。曖昧な表現や回りくどい文章よりも、結論が明確で構造化された文章の方が引用されやすいのです。

特に効果的なのが「結論ファースト」の文章構成です。各セクションの冒頭で結論を述べ、その後に理由や詳細を説明するという流れにすることで、AIが要点を抽出しやすくなります。

また、定義や説明を求める質問に対しては、「○○とは、△△のことです」という形式で明確に答える文章が効果的です。たとえば「LLMO対策とは、ChatGPTなどの大規模言語モデルが生成する回答において、自社の情報が優先的に取り上げられるようにするための対策です」といった具合です。

FAQ形式コンテンツの活用

FAQ(よくある質問)形式のコンテンツは、LLMO対策において特に有効です。生成AIはユーザーの質問に対して回答を生成するため、「質問→回答」という形式で整理されたコンテンツは参照されやすくなります。

自社のサービスや業界に関してユーザーが抱きそうな疑問をリストアップし、それぞれに対して簡潔かつ正確な回答を用意しましょう。FAQPageの構造化データを併せて実装することで、AI Overviewsでの表示機会も高まります。

一次情報の提供

他サイトからの情報を寄せ集めた二次情報よりも、自社独自の調査データや事例、体験に基づく一次情報の方が、AIにとって価値のある情報源として認識されます。

たとえば、「当社で100社の導入企業を対象に調査した結果、LLMO対策に取り組んでいる企業は全体の35%でした」といった独自データは、他では得られない情報として引用される可能性が高まります。

店舗ビジネスであれば、実際の施術事例やビフォーアフター写真、お客様の声なども立派な一次情報です。自社だからこそ提供できる情報を積極的に発信していきましょう。

情報の鮮度維持と定期更新

生成AIは新しく正確な情報を優先的に参照する傾向があります。古い情報がそのまま放置されていると、AIからの信頼度が低下する可能性があるため、コンテンツの定期的な見直しと更新が重要です。

特に、統計データや法規制、業界動向に関する情報は変化が激しいため、最低でも半年に一度は内容を確認し、必要に応じて更新しましょう。更新した際は「最終更新日」を明記することで、情報の鮮度をAIにも伝えることができます。

【仕上げ段階】 STEP4: 外部からの言及と認知獲得

内部の対策が一通り完了したら、最後の仕上げとして外部からの言及 (サイテーション)を獲得するフェーズに入ります。ただし、この施策は即効性を期待するものではなく、中長期的に取り組むべきものです。

サイテーション (言及)の重要性

サイテーションとは、リンクの有無にかかわらず、他のWebサイトやメディアで自社やサービスの名前が言及されることを指します。生成AIは、Web上でどれだけ多くの場所で言及されているかを、その情報源の信頼性を判断する材料の一つとして活用している可能性があります。

たとえば、「MEO対策ならトリニアス」 「MEO primeは上位表示率96.2%」といった形で、さまざまなサイトで言及されていることが、AIにとっての信頼シグナルとなり得るのです。

サイテーション獲得の方法

サイテーションを獲得するための主な方法としては、以下のようなものがあります。

プレスリリースの配信は、新サービスのリリースや実績の発表などのタイミングで効果的です。PRTIMESなどのプレスリリース配信サービスを活用することで、多くのニュースサイトに情報が転載され、サイテーションが生まれます。

SNSでの情報発信も重要です。X(旧Twitter) やInstagramでの発信がバズれば、多くのユーザーにシェアされ、言及の機会が増えます。

業界メディアへの寄稿や取材対応も有効な手段です。専門メディアに記事を寄稿したり、取材を受けたりすることで、権威あるサイトからの言及を得ることができます。

Wikipediaページの活用

一定の規模や知名度がある企業であれば、Wikipediaページを持つことも検討に値します。生成AIの多くはWikipediaの情報を重要な参照元として活用しているため、Wikipediaに正確な情報が掲載されていることは、AI検索における認知獲得に効果的です。

ただし、Wikipediaには「特筆性」に関する厳格な掲載基準があり、単なる宣伝目的のページは削除されてしまいます。複数の信頼できる二次資料(ニュース記事など)で取り上げられていることが掲載の前提条件となるため、まずはプレスリリースやメディア露出を通じて知名度を高めることが先決です。

LLMO対策の優先順位まとめ表

ここまで解説してきたLLMO対策の優先順位を、一覧表にまとめました。自社の現状と照らし合わせながら、どの段階から取り組むべきかの参考にしてください。

優先度	施策カテゴリ	具体的な施策	実装難易度
最優先	土台固め	E-E-A-T強化(経験・専門性・権威性・信頼性)	中
最優先	土台固め	会社概要・運営者情報の充実	低
最優先	土台固め	Googleビジネスプロフィール最適化	低
高	技術的基盤	構造化データ (Organization/FAQPage)実装	中~高
高	技術的基盤	HTML構造の最適化	中
高	技術的基盤	サイトパフォーマンス改善	中
中	コンテンツ最適化	結論ファーストの文章構成	低
中	コンテンツ最適化	FAQ形式コンテンツの作成	低
中	コンテンツ最適化	一次情報の継続的な発信	中
低~中	外部認知	プレスリリース配信	低~中
低~中	外部認知	SNS運用・メディア露出	中
低	技術的基盤	llms.txtの設置	中

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策を継続的に改善していくためには、効果測定の仕組みを整えることが欠かせません。ただし、LLMO対策はSEO対策と比べて効果測定の手法が確立されていない部分が多いのも事実です。

現時点で可能な効果測定方法

GA4でのAI経由流入計測は、比較的簡単に設定できる測定方法です。ChatGPTやPerplexityなど、生成AIサービスからの流入をGA4の探索レポートで確認することで、AI検索経由のセッション数を把握できます。

AI Overviewsへの表示確認は、手動で行う方法です。自社に関連するキーワードでGoogle検索を行い、AI Overviewsに自社のコンテンツが表示されているかを目視で確認します。重要なキーワードをリスト化し、定期的にチェックする運用がおすすめです。

生成AIへの直接質問も有効な確認方法です。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどに「○○(自社名)とは?」 「○○のサービス内容は?」 「おすすめの○○サービスは?」といった質問を投げかけ、どのように回答されるかを確認します。自社が正しく認識されているか、誤情報がないかをチェックしましょう。

改善サイクルの回し方

LLMO対策の効果は短期間では見えにくいため、中長期的な視点でPDCAを回すことが重要です。

まず3ヶ月程度を目安に施策を実行し、その後に効果測定を行います。AI経由の流入が増えているか、AI Overviewsへの表示機会が増えているか、生成AIでの回答に変化があるかなどを確認し、結果に応じて次の施策を検討します。

生成AI側の仕様変更も頻繁に行われるため、一度対策したら終わりではなく、継続的にモニタリングと改善を続けることが成功への鍵となります。

LLMO対策を実施する際の注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。過度な期待や誤った認識は、かえって逆効果を生むこともあります。

SEO対策との両立が必須

「LLMO対策をすればSEOは不要になる」という認識は誤りです。むしろ、SEO対策はLLMO対策の土台となるものであり、両方を並行して進めることが重要です。

多くの生成AIは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツを参照元として活用しています。SEOで評価されているサイトはLLMOでも有利になりやすいという相関関係があるのです。LLMO対策に注力するあまりSEO対策をおろそかにしては、本末転倒といえるでしょう。

短期的な効果を期待しすぎない

LLMO対策は、広告のように「費用をかけたらすぐに効果が出る」という性質のものではありません。生成AIがどのサイトを参照するかは複合的な要因で決まり、一つの施策を実行したからといって即座に結果が変わるわけではないのです。

効果が出るまでには数ヶ月~半年程度かかることを見込み、中長期的な視点で取り組むことが大切です。焦って施策を乱発するよりも、優先順位に沿って一つずつ着実に進めていく方が、結果的に成果につながります。

誤情報の拡散リスクに注意

生成AIは必ずしも正確な情報を出力するとは限りません。ハルシネーション(事実と異なる情報を生成してしまう現象)のリスクがあり、自社に関する誤った情報がAIによって拡散される可能性もあります。

だからこそ、Web上に正確な自社情報を発信し続けることが重要です。会社概要やサービス情報を正確に整備し、Googleビジネスプロフィールの情報を最新に保ち、誤情報を見つけた際には訂正できる体制を整えておきましょう。

AI検索時代のWeb集客はマケスクにご相談ください

LLMO対策の優先順位について解説してきましたが、「理屈は分かったけれど、自社でどこから手をつければいいのか判断がつかない」という方も多いのではないでしょうか。

株式会社トリニアスは、「知らない」をなくし、「愛される」 店舗をふやすをミッションに、地域ビジネスのWeb集客を総合的に支援しています。2017年から提供を開始したMEO対策サービス「MEO prime」は、累計5,000社以上の導入実績を持ち、上位表示達成率96.2%という高い成果を実現してきました。

LLMO対策は、これまでトリニアスが培ってきたMEO対策・SEO対策のノウハウと密接に関連しています。Googleビジネスプロフィールの最適化、E-E-A-Tの強化、クチコミ管理といった施策は、AI検索時代においても引き続き重要な要素だからです。

AI検索時代において「AIに選ばれる店舗」になるためには、Web上の情報整備が欠かせません。Googleビジネスプロフィールの情報が古いまま放置されていたり、WebサイトのE-E-A-Tが不十分だったりすると、せっかくのビジネスチャンスを逃してしまう可能性があります。

「LLMO対策を含めたWeb集客の全体像を知りたい」「自社の現状を診断してほしい」といったご要望がございましたら、ぜひ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。地域ビジネスの集客に精通した専任コンサルタントが、貴社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。

まとめ

本記事では、LLMO対策の優先順位について詳しく解説してきました。最後に、要点を整理しておきましょう。

LLMO対策において最も重要なのは、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の強化と、運営者情報の整備という「土台固め」です。生成AIから信頼できる情報源として認識されることが、すべての施策の前提となります。

土台が固まったら、構造化データの実装やHTML構造の最適化といった技術的基盤を整え、その後にコンテンツの最適化、外部からの認知獲得へと進めていくのが効率的な順序です。

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありません。中長期的な視点を持ち、SEO対策と両立させながら、継続的に取り組んでいくことが成功への道筋です。

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つつあります。この変化をチャンスと捉え、今から準備を始めることで、競合に先んじてAI時代の集客基盤を構築することができるでしょう。