LLMO用語集｜AI時代のWeb集客に必要な専門用語と実践知識

「LLMOって聞いたことはあるけど、関連用語が多すぎてよくわからない」 「GEOやAIOとの違いは?」 「E-E-A-Tって何?」――このような疑問を抱えている方は少なくありません。

ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は「検索」から「AIへの質問」へと急速にシフトしています。調査会社Gartnerは「2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少する」と予測しており (Gartner, 2024)、Webマーケティングの世界は大きな転換期を迎えています。

この変化に対応するために生まれたのがLLMO(大規模言語モデル最適化)という考え方です。本記事では、LLMO対策に必要な専門用語を体系的に整理し、実務で活用できる形で解説します。用語の意味を理解するだけでなく、「なぜその用語が重要なのか」「実際にどう活用するのか」まで踏み込んでお伝えしていきます。

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

LLMOの基本用語

まずは、LLMO対策を理解するうえで欠かせない基本的な用語から見ていきましょう。これらの用語を押さえておくことで、関連する情報を正しく理解できるようになります。

LLMO(エルエルエムオー)

Large Language Model Optimization (大規模言語モデル最適化)の略称です。ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のコンテンツを引用・参照してもらうための最適化手法を指します。

従来のSEO(検索エンジン最適化)が「Google検索で上位表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答に自社の情報が引用されること」を目的とします。つまり、検索エンジンではなく「AIに正しく情報を届ける」ための戦略的アプローチといえるでしょう。

なぜ今LLMOが重要視されているのか。それは、ユーザーの情報収集行動が変化しているからです。生成AIが直接回答を提供することで、ユーザーがWebサイトを訪問しなくても疑問が解決してしまう「ゼロクリック」現象が増加しています。AIに引用されなければ、そもそもユーザーとの接点すら生まれない――そんな時代が到来しつつあります。

LLM(エルエルエム)

Large Language Model (大規模言語モデル) の略称です。膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成できるAIモデルのことを指します。

代表的なLLMとしては、OpenAIが開発したGPT-4 (ChatGPTの基盤モデル)、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLLaMAなどがあります。これらのモデルは、質問応答、文章作成、翻訳、コード生成など、幅広いタスクをこなせることが特徴です。

LLMは大きく分けて「事前学習」と「推論」という2つのプロセスで動作します。事前学習ではインターネット上の大量のテキストからパターンを学習し、推論では学習した知識をもとにユーザーの質問に回答します。ただし、学習データには時点の制限があるため、最新情報については別途情報を取得する必要があり、この仕組みを「RAG」と呼びます。

AI検索(エーアイけんさく)

生成AIを活用した検索体験のことです。従来の検索エンジンがWebページのリンク一覧を表示するのに対し、AI検索ではユーザーの質問に対して直接的な回答を生成します。

代表的なサービスとしては、GoogleのAI Overviews (旧SGE)、Microsoft Copilot (Bingと統合)、Perplexity AI、You.comなどがあります。これらのサービスでは、AIが複数の情報源から関連情報を収集・要約し、ユーザーに回答を提示します。

AI検索の台頭により、「検索結果1位=クリック数最大」という従来の公式が崩れつつあります。上位表示されていても、AIの回答に選ばれなければクリックされない――この変化がLLMO対策の必要性を高めている大きな要因です。

プロンプト

生成AIに対する指示や質問のことです。「東京でおすすめのラーメン店を教えて」「この文章を要約して」といったユーザーの入力がプロンプトにあたります。

LLMO対策において、プロンプトを理解することは重要です。なぜなら、ユーザーがAIにどのような質問をするかによって、AIが参照する情報が変わるからです。「○○とは」という定義型の質問、「○○の方法」という手順型の質問、「○○おすすめ」という推薦型の質問――それぞれに対応したコンテンツを用意しておくことで、AIに引用される可能性が高まります。

LLMOと類似概念の違い

LLMO以外にも、AI時代の最適化を表す用語がいくつか存在します。これらは一見似ているように見えますが、フォーカスする領域や用途に違いがあります。ここでは、混同しやすい用語の違いを明確に整理します。

AIO(エーアイオー)

AI Optimization (AI最適化)の略称です。生成AIやAI検索エンジン全般に対する最適化を指す、より広い概念として使われます。

LLMOが大規模言語モデルという技術に特化した用語であるのに対し、AIOはAI技術全般を対象としています。実務上はほぼ同じ対策を指すことが多いため、どちらの用語を使っても問題ありません。国内では「AIO」、海外では「GEO」という用語が比較的広く使われる傾向があります。

GEO(ジーイーオー)

Generative Engine Optimization(生成エンジン最適化)の略称です。生成AIによる検索・回答システムに対する最適化を意味します。

「検索エンジン」に対するSEOに対して、「生成エンジン」に対するGEOという対比で理解するとわかりやすいでしょう。海外の論文やメディアでは、GEOという用語がよく使用されています。日本国内ではLLMOやAIOの方が浸透している印象がありますが、本質的に目指すところは同じです。

AEO(エーイーオー)

Answer Engine Optimization (回答エンジン最適化)の略称です。AIやGoogleの強調スニペットなど、ユーザーの質問に直接回答を返すシステムに対する最適化を指します。

AEOは特に「質問に対する直接的な回答」として選ばれることに焦点を当てた概念です。FAQ形式のコンテンツや、明確な定義文を含むページがAEOでは重要になります。

これらの用語は定義に細かな違いがあるものの、「生成AIやAI検索エンジンに自社情報を効果的に認識・利用してもらう」という点で共通の目標を持っています。実際の施策もほぼ重複するため、用語の違いに過度にこだわる必要はありません。

技術用語(LLMOの仕組みを理解する)

LLMO対策を効果的に行うためには、AIがどのように情報を理解・処理するのかを知っておく必要があります。ここでは、技術的な背景を理解するための用語を解説します。

構造化データ(こうぞうかデータ)

Webページの情報をコンピューターやAIが理解しやすい形式で記述したデータのことです。人間は文脈から「これは店舗名」 「これは営業時間」と判断できますが、機械はそうはいきません。構造化データを実装することで、AIにコンテンツの意味を正確に伝えられます。

具体的には、JSON-LD形式でWebページにマークアップを追加します。たとえば、店舗情報であれば「Local Business」 スキーマを使って、店舗名、住所、電話番号、営業時間などを明確に定義できます。

LLMO対策において優先的に実装すべき構造化データとしては、FAQスキーマ(よくある質問)、Articleスキーマ(記事情報)、Organizationスキーマ (企業情報)、Productスキーマ(商品情報)などがあります。これらを適切に実装することで、AIが情報を正確に理解し、引用しやすくなります。

スキーマ (Schema)

構造化データを記述するための「設計図」や「ひな形」のことです。Schema.orgという団体が、Google、Microsoft、Yahooなどの協力のもと、さまざまなタイプのスキーマを定義・公開しています。

スキーマを使うことで、「この情報は商品の価格です」 「この情報はイベントの開催日です」といった意味を、検索エンジンやAIに正確に伝達できます。適切なスキーマを選択し、正しく実装することがLLMO対策の基盤となります。

JSON-LD(ジェイソン・エルディー)

構造化データを記述するための形式の一つです。JavaScript Object Notation for Linked Dataの略で、Googleが推奨する記述方法でもあります。

HTMLの<script> タグ内に記述するため、既存のHTMLコードを大きく変更することなく導入できる点がメリットです。また、ページ内のどこに配置しても機能するため、実装の自由度が高いのも特徴です。

RAG(ラグ)

Retrieval-Augmented Generation (検索拡張生成)の略称です。生成AIが回答を作成する際に、外部の情報源からリアルタイムで情報を取得し、回答の精度を高める技術を指します。

LLMは学習データの時点までの情報しか持っていないため、最新の情報には対応できません。RAGを用いることで、AIはWebから最新情報を検索・取得し、それを踏まえた回答を生成できるようになります。

LLMO対策においてRAGは極めて重要です。なぜなら、RAGによってAIがリアルタイムで参照する情報源として選ばれるかどうかが、自社コンテンツの露出を左右するからです。信頼性が高く、構造化された情報を提供しているWebサイトは、RAGの情報源として選ばれやすくなります。

AI Overviews (エーアイ・オーバービューズ)

Googleが2024年5月に正式導入した、検索結果の上部にAIが要約した回答を表示する機能です。以前はSGE (Search Generative Experience) と呼ばれていました。

ユーザーが検索クエリを入力すると、通常の検索結果の上部に、AIが生成した要約と関連情報へのリンクが表示されます。調査によると、AI Overviewsが表示されることで、検索結果1位のページのクリック率が約34.5%低下することが報告されています (Ahrefs, 2025)。

たとえ検索順位で1位を獲得していても、AI Overviewsに引用されなければWebサイトへの流入が減少する可能性がある――これがLLMO対策が求められる大きな理由の一つです。

ハルシネーション

生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように出力してしまう現象です。「幻覚」という意味の英語に由来します。

たとえば、存在しない論文を引用したり、実在しない企業の情報を生成したりすることがあります。LLMO対策としては、自社の正確な情報をAIに認識させることで、ハルシネーションによる誤情報の拡散を防ぐという側面もあります。

品質評価に関する用語

AIが情報を選ぶ際に重視する要素は、従来のSEOと重なる部分が多くあります。特に「コンテンツの品質」に関する概念は、LLMO対策においても引き続き重要です。

E-E-A-T(イーイーエーティー)

Googleの検索品質評価ガイドラインで定義されている、コンテンツ品質の評価基準です。Experience(経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness(信頼性)の頭文字を取った用語で、「ダブル・イー・エー・ティー」とも読みます。

もともとは「E-A-T」でしたが、2022年12月に「Experience (経験)」が追加されました。実際に製品を使用した、その場所を訪問した、サービスを体験したといった実体験に基づく情報が、より高く評価されるようになったのです。

要素	意味	具体例
Experience(経験)	実体験に基づいているか	実際に使用したレビュー、現場での体験談
Expertise (専門性)	専門知識があるか	資格保有者による解説、業界経験者の知見
Authoritativeness (権威性)	信頼される情報源か	業界での認知度、他サイトからの言及
Trustworthiness (信頼性)	正確で安全な情報か	情報源の明示、運営者情報の公開

LLMO対策において、E-E-A-Tは極めて重要です。AIが回答を生成する際、「信頼できる情報源」として選ばれるためには、これらの要素を満たしたコンテンツが必要になります。「誰が書いたのか」「どのような経験に基づいているのか」を明確に示すことが、AIに選ばれるコンテンツの条件といえます。

YMYL(ワイエムワイエル)

Your Money or Your Life (あなたのお金、あなたの人生)の略称です。医療、金融、法律など、人々の健康や経済に大きな影響を与える可能性があるジャンルを指します。

YMYLに該当するコンテンツは、E-E-A-Tがより厳格に評価されます。たとえば、医療情報であれば医師や専門家が監修していること、金融情報であれば有資格者が執筆していることが求められます。

LLMO対策でも同様に、YMYLジャンルでAIに引用されるためには、高い専門性と信頼性が不可欠です。

サイテーション

企業名やブランド名、サービス名がインターネット上で言及されることを指します。被リンク(バックリンク)とは異なり、リンクを伴わない「名前の言及」を意味します。

たとえば、「○○というツールは使いやすい」というSNSの投稿や、「○○社のサービスがおすすめ」というブログ記事での言及がサイテーションにあたります。

LLMO対策において、サイテーションの重要性は増しています。AIは複数の情報源から情報を収集するため、Web上で頻繁に言及されているブランドや企業は、AIの回答に登場しやすくなります。「○○業界といえば△△社」というポジティブな言及を増やすことが、AIに選ばれるための一つの施策となります。

エンティティ

「実体」や「存在」を意味する用語で、検索エンジンやAIが認識する「明確に識別できる対象」のことです。人物、企業、商品、場所、概念など、固有の属性を持つあらゆるものがエンティティとして扱われます。

たとえば、「トヨタ」というエンティティには、「日本の自動車メーカー」 「本社は愛知県」「創業者は豊田喜一郎」といった属性情報が紐づいています。AIはこうしたエンティティの関係性を理解して回答を生成します。

LLMO対策では、自社や自社サービスを明確な「エンティティ」としてAIに認識させることが重要です。Googleビジネスプロフィールの整備、Wikipediaへの掲載、公式サイトでの詳細な企業情報の公開などが、エンティティとしての認知度を高める施策となります。

LLMO対策の実践用語

ここからは、実際にLLMO対策を行う際に知っておくべき用語を解説します。これらの用語を理解することで、具体的な施策のイメージがつかめるようになります。

コンテンツ最適化

AIに理解されやすく、引用されやすいコンテンツを作成するための取り組みです。LLMO対策におけるコンテンツ最適化では、以下の点が重要になります。

まず、定義文と要約文を冒頭に置くこと。AIは質問に対する直接的な回答を求めるため、「○○とは、△△ことです」という明確な定義から始めると引用されやすくなります。

次に、見出しにキーワードを含め、セクション構造を明確にすること。AIはページ全体を読み込んで理解するため、論理的な構造で情報を整理することが重要です。

また、箇条書きや表形式を活用することも効果的です。情報が整理された形式はAIにとって解釈しやすく、回答の素材として使いやすいためです。

メタデータ

Webページに関する補足情報を記述したデータのことです。具体的には、ページのタイトル(titleタグ)、説明文(meta description)、キーワード、著者情報などが含まれます。

メタデータはページ上には直接表示されませんが、検索エンジンやAIがページの内容を理解する際の重要な手がかりとなります。適切なメタデータを設定することで、AIにコンテンツの概要を正確に伝えられます。

内部リンク

同一Webサイト内のページ同士を結ぶリンクのことです。内部リンクは、サイト構造をAIに伝える重要な要素となります。

関連性の高いページ同士を内部リンクで結ぶことで、「このサイトは○○というテーマについて網羅的に扱っている」という専門性をAIに示せます。また、重要なページへの内部リンクを増やすことで、そのページの価値をAIに伝える効果もあります。

ローカルSEO

特定の地域に関連する検索で上位表示を目指す施策のことです。「新宿美容院」「渋谷居酒屋」といった地域名を含む検索に対応します。

LLMO対策においても、ローカルSEOは引き続き重要です。AIが「東京でおすすめのラーメン店は?」という質問に回答する際、Googleマップの情報やGoogleビジネスプロフィールの内容を参照することがあるためです。

店舗ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの充実、ロコミ対策、NAP (Name、Address Phone) 情報の統一といったローカルSEO施策が、LLMO対策としても機能します。

NAP情報

Name(店舗名・企業名)、Address(住所)、Phone(電話番号)の頭文字を取った用語です。Web上に掲載するこれらの情報を統一することを「NAP統一」といいます。

たとえば、公式サイトでは「株式会社○○」、ポータルサイトでは「(株)○○」、Googleビジネスプロフィールでは「○○株式会社」と表記がバラバラだと、AIや検索エンジンは同一の企業として認識できない可能性があります。

LLMO対策として、Web上のあらゆる場所でNAP情報を完全に統一することが重要です。これにより、AIが自社を正確なエンティティとして認識しやすくなります。

llms.txt

生成AIに対して、自サイトの情報構造や参照してほしいルールを提供するために提案されているテキストファイルです。「AI向けのサイトマップ」のようなもので、Markdown形式でコンテンツの概要や重要なページへのリンクを記述します。

2024年9月に提唱された比較的新しい概念で、CloudflareやAnthropicなどが試験的に導入しています。ただし、主要なLLM提供者(Google、OpenAIなど)は、2025年現在でも公式にはllms.txtへの対応を表明していません。

将来的に標準化される可能性はありますが、現時点では「実装してもすぐに効果が出るわけではない」という点を理解しておく必要があります。それでも、設置コストは低いため、先行投資として導入を検討する価値はあるでしょう。

効果測定に関する用語

LLMO対策の成果は、従来のSEOのように「検索順位」だけでは測れません。ここでは、LLMO対策の効果を評価するための指標や概念を解説します。

AI引用率

生成AIが特定のキーワードやトピックに回答する際に、自社のコンテンツが引用される割合のことです。LLMO対策の最も直接的な成果指標といえます。

測定方法としては、自社に関連するキーワードで繰り返しAIに質問し、回答に自社の情報が含まれる頻度を記録する方法があります。ただし、AIの回答は毎回異なる可能性があるため、一定のサンプル数で傾向を把握する必要があります。

AI経由流入

ChatGPTやPerplexityなどの生成AIプラットフォームから自社Webサイトへ訪問したユーザーのことです。

Google Analytics 4 (GA4)では、参照元(リファラー)を確認することで、AI経由の流入を把握できます。たとえば、「chat.openai.com」 「perplexity.ai」などからの流入がAI経由に該当します。

最近の調査では、生成AI経由のWebサイト誘導トラフィックが急増していることが報告されています。AI経由流入を定期的にモニタリングし、LLMO対策の効果を測定することが重要です。

ブランド言及数

ChatGPTやGeminiなどのAIの回答内で、自社ブランド名やサービス名が言及された回数のことです。

AIに特定のトピックについて質問した際に、自社が「おすすめ」として挙げられたり、比較対象として言及されたりする頻度を追跡します。ブランド言及数が増えれば、AIが自社を「信頼できる情報源」として認識していることの証左となります。

ゼロクリック検索

ユーザーが検索結果ページ (SERP)上で疑問を解決してしまい、Webサイトをクリックしない現象のことです。

AI Overviewsや強調スニペットが表示されると、ユーザーはその場で回答を得られるため、わざわざWebサイトを訪問する必要がなくなります。これが「ゼロクリック」です。

LLMO対策においては、ゼロクリック検索を完全に防ぐことは難しいですが、「ゼロクリックでもブランドを認知してもらう」 という考え方が重要になります。AIの回答内で自社名が言及されれば、クリックされなくてもブランド認知は向上するからです。

主要な生成AIプラットフォーム

LLMO対策を行う上で、主要な生成AIプラットフォームの特徴を理解しておくことは重要です。それぞれのプラットフォームで求められる最適化のアプローチが異なる場合があるためです。

ChatGPT(チャットジーピーティー)

OpenAIが開発した対話型AIサービスです。GPT-4などの大規模言語モデルを基盤とし、自然な対話形式で質問に回答します。2025年1月時点で、全世界で最も訪問されるサイトの第6位にランクインするなど、爆発的な普及を見せています。

ChatGPTは、学習データとWeb検索 (Bingを利用)を組み合わせて回答を生成します。LLMO対策としては、明確な定義と根拠のある情報を提供することが有効です。

Google Gemini (ジェミニ)

Googleが開発した大規模言語モデルおよび対話型AIサービスです。Google検索と密接に連携しており、AI Overviewsの回答生成にも使用されています。

GeminiはGoogleの検索インデックスを活用するため、従来のSEO対策が引き続き有効です。検索上位に表示されるページは、Geminiにも引用されやすい傾向があります。構造化データの実装も特に有効です。

Perplexity AI (パープレキシティ)

「回答エンジン」を標榜するAI検索サービスです。質問に対して、情報源を明示しながら回答を生成する点が特徴です。

Perplexityは回答の際に参照元URLを明示するため、引用されればWebサイトへの流入につながりやすいという利点があります。信頼性の高い情報を、出典を明記して発信することが、Perplexityに選ばれるコツです。

Microsoft Copilot (コパイロット)

Microsoftが提供するAIアシスタントで、Bing検索と統合されています。Windows、Microsoft 365、Edge ブラウザなど、Microsoftの各製品に組み込まれて提供されています。

CopilotはBingの検索結果を活用するため、Bingへの最適化がLLMO対策として有効です。Bing Webmaster Toolsを活用してサイトを登録し、インデックス状況を確認することをお勧めします。

Claude (クロード)

Anthropic社が開発した対話型AIです。安全性と有用性のバランスを重視した設計が特徴で、長文の理解や生成に優れています。

Claudeは現時点ではWeb検索機能が限定的であるため、学習データに含まれる情報が回答の中心となります。長期的な視点で、Web上に質の高い情報を蓄積しておくことが重要です。

SEOとの関連用語

LLMOは従来のSEOと完全に別物ではなく、重なる部分も多くあります。ここでは、SEOの基本用語のうち、LLMO対策にも関連するものを解説します。

検索意図(けんさくいと)

ユーザーが検索やAIへの質問を行う際の目的や動機のことです。「インフォメーショナル(情報収集型)」「ナビゲーショナル(案内型)」 「トランザクショナル(取引型)」 「コマーシャル(商業型)」の4種類に分類されることが多いです。

LLMO対策においても、検索意図の理解は重要です。AIは検索意図に最も適した情報を引用しようとするため、ユーザーが「何を知りたいのか」「何をしたいのか」を正確に把握し、それに応えるコンテンツを用意する必要があります。

被リンク(ひりんく)

他のWebサイトから自社サイトへ向けられたリンクのことです。「バックリンク」とも呼ばれます。

質の高い被リンクは、SEOにおいて依然として重要な評価要因です。そして、被リンクはLLMO対策においても価値があります。なぜなら、多くの被リンクを獲得しているページは「信頼性が高い」とみなされ、AIが情報源として選びやすくなるからです。

ドメインオーソリティ

Webサイト全体の「信頼性」や「権威性」を数値化した指標です。Mozが提唱した概念で、0から100の数値で表されます。

ドメインオーソリティが高いサイトは、検索エンジンからもAIからも信頼されやすい傾向があります。長期的な視点で、質の高いコンテンツの蓄積と被リンクの獲得を続けることで、ドメインオーソリティは向上します。

コンテンツクラスター

特定のテーマに関する複数のコンテンツを、戦略的に内部リンクで結びつける構成手法です。中心となる「ピラーコンテンツ」と、それを補足する「クラスターコンテンツ」で構成されます。

たとえば、「LLMO対策」というテーマでピラーコンテンツを作成し、「E-E-A-Tの高め方」「構造化データの実装方法」「LLMO効果測定の方法」といったクラスターコンテンツを内部リンクで結びます。

コンテンツクラスター構造を採用することで、「このサイトは○○について専門的に扱っている」という信号をAIに送ることができます。

LLMO用語を実務に活かすための考え方

ここまで多くの用語を解説してきましたが、大切なのは「すべてを一度に覚えようとしないこと」です。必要な時に見返せばよいのであり、まずは以下の考え方を押さえておけば十分です。

LLMOとSEOは「どちらか」ではなく「両方」

「SEOからLLMOへ移行する」という考え方は正確ではありません。両者には共通する施策が多く、「SEO+LLMO」のハイブリッド戦略が現実的です。

実際、AIが引用するコンテンツは、検索順位が高いページである傾向があります。SEOで培った「ユーザーのために質の高いコンテンツを作る」という基本は、LLMO時代でも変わりません。それに加えて、「AIに理解されやすい構造で情報を整理する」という視点を持つことが大切です。

まずは「E-E-A-T」と「構造化データ」から

LLMO対策を始める際に優先すべきは、E-E-A-Tを意識したコンテンツ制作と構造化データの実装です。この2つは、SEOとLLMOの両方に効果があり、投資対効果が高い施策といえます。

E-E-A-Tについては、「誰が書いたのか」「どのような経験に基づいているのか」を明示することから始めましょう。著者プロフィール、運営者情報、参考文献の明記などが具体的な施策となります。

構造化データについては、まずFAQスキーマとOrganizationスキーマの実装をお勧めします。これらは比較的実装が容易で、効果も実感しやすいためです。

効果測定は「複数の指標」で

LLMO対策の効果は、単一の指標では測りにくいものです。検索順位、AI引用率、AI経由流入、ブランド言及数など、複数の指標を組み合わせて総合的に評価することをお勧めします。

また、LLMO対策は即効性のある施策ではありません。3ヶ月から6ヶ月のスパンで効果を見ていく必要があります。短期的な成果に一喜一憂せず、継続的に取り組むことが重要です。

LLMO対策でお悩みの方はマケスクにご相談ください

本記事では、LLMO対策に必要な専門用語を体系的に解説してきました。AI時代のWeb集客において、これらの用語を理解することは、適切な施策を選択するための第一歩となります。

しかし、用語を理解することと、実際に施策を実行することは別問題です。「自社サイトに何から手をつければいいかわからない」 「構造化データの実装方法がわからない」 「効果測定の仕組みを作りたい」――このようなお悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。

株式会社トリニアスが運営する「マケスク」では、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MEO (Googleマップ最適化)対策を提供し、累計5,000社以上の導入実績を持つ当社は、ローカルビジネスのデジタルマーケティングに精通しています。

MEO対策で培ったノウハウは、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、NAP情報の統一、ロコミ管理といった施策は、AIに「信頼できる店舗・企業」として認識されるための基盤となるからです。

AI時代の情報発信において、「AIに選ばれる」ことの重要性はますます高まっています。変化の激しい時代だからこそ、専門家と一緒に戦略を立て、着実に施策を進めていくことをお勧めします。

LLMO対策やMEO対策についてのご相談は、お気軽にマケスクまでお問い合わせください。