LLMO対策に強い書き方とは？AIに引用されるライティングのコツを徹底解説

「LLMO対策って、結局何をすればいいの?」 「SEO対策との違いがよくわからない」――このような疑問を抱えている方は少なくないでしょう。

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答において、自社の情報が引用・参照されるように最適化する施策です。国際的な調査会社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、「AIに聞く」という新しい情報収集スタイルへの対応が急務となっています。

ここで重要なのは、LLMO対策において「コンテンツの書き方」が最も効果を発揮する領域だということ。技術的な実装(構造化データやllms.txtの設置)も大切ですが、AIが実際に引用するのは「文章そのもの」です。つまり、AIに選ばれる書き方を身につけることが、LLMO対策の本質といえます。

この記事では、LLMO対策における文章の書き方について、実践的なテクニックから具体的な構成方法まで詳しく解説します。MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つトリニアスが、地域ビジネスの視点からAI時代の集客戦略をお伝えしていきましょう。

LLMO対策の基本を理解する

LLMO対策の書き方を学ぶ前に、まずはLLMOの基本的な仕組みを押さえておく必要があります。なぜなら、AIがどのように情報を処理し、何を基準に引用元を選んでいるのかを理解することで、効果的な書き方が見えてくるからです。

LLMOとは何か

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの回答において、自社のコンテンツが情報源として引用されることを目指す施策のことを指します。

従来のSEO対策がGoogleの検索結果で上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの「回答文」に自社の情報が含まれることを目標とします。ユーザーが「○○とは?」とAIに質問したとき、その回答の中で「△△社によると~」と引用されたり、参考リンクとして表示されたりすることがLLMO対策の成果となるわけです。

生成AIが情報を引用する仕組み

生成AIがWebページを引用する仕組みは、大きく分けて2つのパターンがあります。

1つ目は「検索拡張生成(RAG)」と呼ばれる方式です。ChatGPTの検索機能やPerplexityがこれに該当し、ユーザーからの質問を受けてリアルタイムでWeb検索を行い、その結果を参照して回答を生成します。Bing検索のAPIを利用しているケースが多く、検索結果の上位ページが引用されやすい傾向にあります。

2つ目は「事前学習」による方式です。AIが過去に学習したデータをもとに回答を生成するもので、学習時点で信頼性が高いと判断されたコンテンツほど回答に反映されやすくなります。

どちらの方式においても、AIは「信頼性の高い情報源」を優先的に参照します。そのため、LLMO対策ではE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高めることが重要視されているのです。

SEO対策との関係性

「LLMO対策をすればSEO対策は不要になるのか」という疑問をお持ちの方もいるかもしれません。結論からいえば、LLMO対策はSEO対策の延長線上にあると考えるのが適切でしょう。

Googleの検索セントラルでは、AI Overviewに表示されるためには「検索への表示に関する通常のガイダンスに従うだけで十分」と明記しています。つまり、適切なSEO対策を行っているサイトは、自然とLLMOにも対応できる状態になっているということです。

ただし、LLMO特有のポイントもあります。SEOでは検索順位という明確な指標がありますが、LLMOではAIの回答文に「どのように引用されるか」が重要になります。単に上位表示されるだけでなく、AIが引用したくなるような文章構造や表現を意識する必要があるのです。

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

AIに引用される文章の特徴

AIに引用されやすい文章には、いくつかの共通した特徴があります。これらを理解することで、LLMO対策における書き方の方向性が明確になるはずです。

結論を先に示す構成

AIは膨大なテキストから「質問に対する答え」を抽出します。そのため、結論が文章の後半に配置されていると、AIが必要な情報を見つけにくくなってしまいます。

効果的なのはPREP法(Point Reason Example Point)やSDS法 (Summary Details Summary)といった、結論を先に述べる文章構成です。「○○とは△△です」のように、質問に対する直接的な回答を冒頭に配置することで、AIが情報を抽出しやすくなります。

たとえば「LLMO対策とは何か」という質問に答える場合、従来の文章では背景説明から始めがちですが、LLMO対策を意識した文章では「LLMO対策とは、生成AIに自社の情報を引用されやすくするための最適化施策です」と定義から始めるのが効果的です。

明確で論理的な文章構造

AIは文章の論理構造を解析して内容を理解します。したがって、見出しタグ (h2、h3、h4)を適切に使い、階層構造が明確な文章はAIにとって理解しやすいコンテンツとなります。

具体的には、以下のような点を意識することが重要です。

まず、1つの見出しには1つのテーマを設定すること。複数のトピックを1つの見出しにまとめてしまうと、AIが内容を正確に把握しにくくなります。

次に、1つの段落には1つの主張を含めること。長い段落に複数の論点を詰め込むのではなく、適切に段落を分けて読みやすさを確保しましょう。

そして、見出し間の論理的なつながりを意識すること。前の見出しで述べた内容を受けて次の見出しに展開するなど、文章全体に一貫性を持たせることがAI理解の助けとなります。

信頼性を裏付ける要素

AIは情報の信頼性を重視します。特に、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)に関連する要素が含まれているコンテンツは、引用対象として選ばれやすい傾向があります。

具体的なデータや統計の引用は、信頼性を高める代表的な手法です。「多くの企業が取り組んでいる」と書くよりも、「Gartnerの調査によると、2026年までに検索エンジン利用が25%減少すると予測されている」と具体的な数値と出典を示す方が説得力が増します。

著者情報の明示も効果的です。記事の執筆者が誰で、どのような専門性を持っているのかを明確にすることで、AIはそのコンテンツを「専門家による情報」として認識しやすくなります。

一次情報の活用も重要なポイントでしょう。自社での調査結果や実体験に基づく知見は、他サイトにはない独自の価値を持ちます。AIにとっても「このサイトでしか得られない情報」として認識されやすくなるのです。

LLMO対策のための具体的な書き方テクニック

ここからは、LLMO対策で効果を発揮する具体的な書き方テクニックを解説します。実際のコンテンツ制作にすぐ活かせる実践的な内容となっています。

質問形式の見出しを活用する

生成AIは本質的に「ユーザーの質問に答える」ために設計されています。そのため、質問形式の見出しとその回答という構成は、AIにとって非常に理解しやすい形式となります。

「LLMO対策とは何か」「なぜLLMO対策が必要なのか」 「LLMO対策の具体的な方法は」といった見出しを設定し、その直下で明確に回答を示すことで、AIが情報を抽出しやすくなるわけです。

この手法は、GoogleのAI Overviewで「よくある質問」として表示される可能性も高めます。FAQ形式のコンテンツを別途用意するのも効果的ですが、記事本文の見出し自体を質問形式にすることで、文章の流れを損なわずにLLMO対策を実現できます。

定義文を冒頭に配置する

AIが情報を引用する際、最も参照されやすいのが「○○とは△△である」という定義文です。特に専門用語やサービス名について説明する際は、冒頭で明確な定義を示すことが重要になります。

定義文を書く際のポイントは、以下の3つです。

1つ目は、簡潔さを優先すること。長々とした説明ではなく、1~2文で本質を伝えることを心がけましょう。AIは簡潔な定義を好む傾向があります。

2つ目は、専門用語を含める場合は補足を加えること。たとえば「LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)」のように、略称と正式名称を併記することで理解度が上がります。

3つ目は、一般的な表現を使うこと。独自の言い回しよりも、広く認知されている表現を使った方がAIに認識されやすくなります。

情報源を明記する習慣をつける

AIは信頼性の高い情報を優先的に引用します。そのため、データや統計を引用する際は必ず出典を明記することが重要です。

「○○という調査によると」 「△△社のレポートでは」といった形で情報源を示すことで、コンテンツの信頼性が向上します。また、リンクを設置することで、AIがその情報の裏付けを確認できるようになります。

ただし、引用ばかりに頼るのは避けるべきでしょう。外部データを示した上で、自社の見解や解釈を加えることで、オリジナリティのあるコンテンツになります。「Gartnerは検索エンジン利用の25%減少を予測しているが、当社の経験では地域ビジネスにおいてはMEO対策との組み合わせが効果的だと考える」といった具合です。

流暢で読みやすい文章を心がける

AIは自然言語を処理するため、流暢で読みやすい文章ほど正確に内容を把握できます。逆に、不自然な表現や文法的な誤りが多い文章は、AIにとって理解しにくいコンテンツとなってしまいます。

文章の流暢さを高めるためには、以下の点に注意しましょう。

主語と述語の対応を明確にすること。長い文章になると主語と述語がねじれやすくなるため、適切に文を区切ることが大切です。

接続詞を効果的に使うこと。「しかし」「そのため」「また」といった接続詞は、文章の論理的なつながりを示す役割を果たします。

同じ表現の繰り返しを避けること。「○○は重要です」 「△△も重要です」「□□も重要です」のような単調な表現は、文章の質を下げてしまいます。

見出し設計の実践テクニック

AIに引用されやすいコンテンツを作るうえで、見出しの設計は極めて重要な要素です。見出しは文章の「目次」であると同時に、AIが内容を理解するための「手がかり」でもあるからです。

AIが認識する「意味単位」としての見出し

AIは見出しを「このセクションは何について書かれているか」を示すラベルとして認識します。見出しが曖昧だと、AIはそのセクションの内容を正確に把握できません。

効果的な見出しには「主語+目的+動詞」の要素が含まれています。たとえば「LLMO対策の効果を高める方法」という見出しであれば、「LLMO対策」が主語、「効果を高める」が目的、「方法」が内容の種類を示しています。

一方、「対策について」「方法論」といった抽象的な見出しは、AIにとって情報量が少なく、内容を推測しにくいものとなります。

引用率を高める見出しパターン

実際にAIに引用されやすい見出しには、いくつかのパターンがあります。

定義型: 「○○とは」

「LLMO対策とは」 「llms.txtとは」のように、用語の定義を示す見出しです。AIが「○○とは何か」という質問に回答する際、このタイプの見出しを持つセクションは参照されやすくなります。

方法型:「○○の方法」 「○○のやり方」

具体的な手順や方法を示す見出しです。「LLMO対策の方法」 「llms.txtの書き方」といった見出しは、実践的な情報を求めるユーザーの質問に対応します。

比較型:「○○と△△の違い」

2つの概念を比較する見出しです。「LLMOとSEOの違い」 「llms.txtとrobots.txtの違い」などは、AIが比較情報を求められた際に参照されやすくなります。

理由型:「○○が重要な理由」

「なぜ○○なのか」という疑問に答える見出しです。AIが理由を説明する際に、このタイプの見出しを持つセクションが引用されることが多くなります。

見出しの階層構造を整える

h2、h3、h4といった見出しの階層構造は、文章の論理構成をAIに伝える重要な要素です。階層が乱れていると、AIは文章の構造を正確に把握できません。

基本的なルールとして、h2の下にはh3、h3の下にはh4というように、順番に階層を深くしていきます。h2の次にいきなりh4が来るような構成は避けるべきでしょう。

また、同じ階層の見出しは同程度の重要度を持つようにします。h3見出しが「LLMO対策の方法」 「まとめ」となっていると、重要度のバランスが取れていません。

llms.txtの書き方と活用法

LLMO対策の書き方を語る上で、llms.txtファイルの存在は避けて通れません。llms.txtは、AIに対してWebサイトの情報を効率的に伝えるためのファイルで、LLMO対策における技術的な施策の一つとして注目されています。

llms.txtとは何か

llms.txtは、大規模言語モデル (LLM)に対して、Webサイトの構造や重要なコンテンツの場所を伝えるためのテキストファイルです。2024年9月にfast.aiのJeremy Howard氏によって提案された比較的新しい仕様となっています。

robots.txtがGoogleなどの検索エンジンに対してクロールの可否を伝えるファイルであるのと同様に、llms.txtは生成AIに対して「この情報を参照してほしい」「この情報は使わないでほしい」といった意図を伝える役割を持ちます。

ただし、2025年現在、llms.txtを正式にサポートしている主要な生成AIサービスは確認されていません。GoogleのJohn Mueller氏もBlueskyで「現在、AIシステムではllms.txtは使用されていない」とコメントしています。そのため、llms.txtは「将来に向けた先行投資」として位置づけるのが適切でしょう。

llms.txtの基本的な書き方

llms.txtはMarkdown形式で記述するのが一般的です。基本的な構成は以下のようになります。

サイト名 (H1見出し) をファイルの冒頭に配置します。「#」の後に半角スペースを入れ、正式な会社名やサイト名を記載しましょう。

サイトの概要を引用ブロック形式で記述します。「>」の後に半角スペースを入れ、Webサイトの概要を1~2文程度で簡潔にまとめます。

重要なページのリストをH2見出しでカテゴリ分けしながら記載します。AIに優先的に参照してほしいページのURLと簡単な説明を列挙していきましょう。

llms.txtの設置場所と注意点

llms.txtファイルは、Webサイトのルートディレクトリに設置します。具体的には「https://example.com/llms.txt」でアクセスできる場所に配置することになります。

ファイルを作成する際の注意点は以下の通りです。

ファイル名は必ず「llms.txt」とし、文字コードはUTF-8で保存しましょう。

情報の優先度を意識し、最も重要なコンテンツをファイルの上部に配置することが推奨されます。

専門用語を使用する場合は補足説明を加えることで、AIの理解を助けることができます。

WordPressを使用している場合は、「Website LLMs.txt」などのプラグインを利用すると、管理画面から簡単にllms.txtを生成・設置できるようになります。

構造化データとLLMO対策の関係

LLMO対策において、構造化データ(スキーママークアップ)の実装は重要な役割を果たします。構造化データを適切に設定することで、AIがコンテンツの意味を正確に理解しやすくなるからです。

構造化データがAI理解を助ける仕組み

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。JSON-LD形式でHTMLに埋め込むことで、「このページは○○についての記事である」「著者は△△である」といった情報を機械が読み取れるようになります。

AIは構造化データを参照することで、テキストだけでは判断しにくい情報を正確に把握できます。たとえば、記事の公開日や更新日、著者の専門性、組織の情報などは、構造化データによって明確に伝えることが可能です。

LLMO対策に効果的な構造化データの種類

LLMO対策の観点から特に重要な構造化データの種類を紹介しましょう。

Article(記事)は、ブログ記事やニュース記事に使用する構造化データです。記事のタイトル、著者、公開日、更新日などを明示することで、AIがコンテンツの鮮度や信頼性を判断しやすくなります。

FAQPage (よくある質問)は、Q&A形式のコンテンツに最適な構造化データです。質問と回答のペアをマークアップすることで、AIが「この質問にはこの回答」という対応関係を明確に認識できます。

Organization (組織)は、企業や団体の情報を示す構造化データです。会社名、所在地、連絡先、ロゴなどの基本情報を構造化することで、AIがその組織を「実在する信頼できるエンティティ」として認識しやすくなります。

Person(人物)は、著者情報を明示するための構造化データです。著者の名前、職業、所属組織などをマークアップすることで、E-E-A-Tの「専門性」や「権威性」をAIに伝えることができます。

地域ビジネスにおける構造化データの活用

店舗を持つ地域ビジネスの場合、Local Businessの構造化データが特に重要になります。店舗名、住所、営業時間、電話番号などをマークアップすることで、AIが「この地域に実在する店舗」として認識しやすくなります。

この点は、MEO対策 (Googleビジネスプロフィールの最適化)とも密接に関連します。Googleビジネスプロフィールで設定した情報と、Webサイトの構造化データが一致していることで、AIは「一貫性のある信頼できる情報源」と判断しやすくなるのです。

MEO対策に取り組んでいる事業者であれば、すでにGoogleビジネスプロフィールの情報を整備しているはず。その情報をWebサイトの構造化データにも反映させることで、LLMO対策の効果を高めることができます。

E-E-A-Tを高める書き方のポイント

LLMO対策において、E-E-A-T (Experience Expertise Authoritativeness Trustworthiness)の強化は避けて通れない要素です。AIは信頼性の高い情報源を優先的に引用するため、E-E-A-Tを高めるコンテンツ作りが求められます。

Experience (経験)を文章で示す方法

「経験」は、実際にその分野で活動してきた経験を持つことを意味します。LLMO対策の観点からは、具体的な体験やケーススタディを文章に含めることが効果的です。

「一般的には○○とされている」という表現よりも、「当社が支援した飲食店では、MEO対策と併せてLLMO対策を実施したところ、問い合わせ数が増加した」といった具体的な経験談の方が、AIにとって価値ある情報として認識されます。

ただし、経験談を述べる際は、具体的な数値や期間を示すことが重要です。「効果があった」だけでなく、「3ヶ月で問い合わせ数が1.5倍に増加した」のように定量的な情報を含めることで、信頼性が向上します。

Expertise(専門性)を表現する書き方

「専門性」は、その分野に関する深い知識を持つことを意味します。文章で専門性を表現するには、専門用語を正確に使用しつつ、わかりやすく説明することが効果的です。

専門用語をただ並べるだけでは、知識をひけらかしているだけに見えてしまいます。「LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)」のように、正式名称と略称を併記したり、初出の専門用語には簡潔な説明を添えたりすることで、専門性と読みやすさを両立できます。

また、著者プロフィールの充実も専門性を示す重要な要素です。記事の執筆者がどのような経歴を持ち、どの分野の専門家なのかを明示することで、AIはそのコンテンツを「専門家による情報」として認識しやすくなります。

Authoritativeness (権威性)を構築する

「権威性」は、その分野で信頼されている存在であることを意味します。権威性の構築には時間がかかりますが、文章の書き方でも一定の効果を得ることは可能です。

権威ある情報源からの引用は、自サイトの権威性を高める効果があります。政府機関、学術研究、業界団体などの情報を適切に引用し、出典を明記することで、コンテンツ全体の信頼性が向上します。

自社の実績を具体的に示すことも効果的です。「多くの企業を支援」ではなく「5,000社以上の企業を支援」のように、具体的な数値を示すことで権威性を裏付けることができます。

Trustworthiness(信頼性)を確保する

「信頼性」は、情報が正確で信頼できることを意味します。信頼性を確保するためには、以下のポイントを意識しましょう。

情報の鮮度を保つことが重要です。古い情報がそのまま掲載されていると、AIは「このサイトの情報は最新ではない」と判断する可能性があります。定期的にコンテンツを見直し、必要に応じて更新しましょう。

矛盾のない一貫した情報を提供することも大切です。サイト内で異なる情報が記載されていると、信頼性が損なわれます。Webサイト全体で情報の整合性を保つようにしましょう。

連絡先や会社情報を明示することで、「実在する組織が責任を持って発信している情報」であることを示すことができます。

LLMO対策で避けるべき書き方

LLMO対策の効果を高めるためには、「やるべきこと」だけでなく「避けるべきこと」も理解しておく必要があります。AIに評価されにくい書き方のパターンを把握しておきましょう。

曖昧で抽象的な表現

「様々な方法がある」「多くの企業が取り組んでいる」 「効果的な対策を行うことが重要」――このような曖昧で抽象的な表現は、AIにとって情報価値が低いと判断されます。

AIは具体的な情報を求めるユーザーの質問に答えるために設計されています。「どのような方法があるのか」「何社が取り組んでいるのか」「どう効果的なのか」といった具体的な情報が含まれていないコンテンツは、引用対象として選ばれにくくなります。

具体性を持たせるには、数値、固有名詞、具体例を積極的に盛り込むことが効果的です。

キーワードの過剰な詰め込み

SEO対策の名残で、キーワードを不自然に繰り返す文章を見かけることがあります。「LLMO対策の書き方でLLMO対策をする際にはLLMO対策のポイントを押さえたLLMO対策が重要です」――このようなキーワードの過剰な詰め込みは、AIにとってスパム的なコンテンツと認識される恐れがあります。

AIは文章の自然さも評価しています。不自然なキーワードの繰り返しは、コンテンツの質を下げる要因となるため避けるべきでしょう。

出典のない断言

「これは業界で最も効果的な方法です」「必ず成功する手法です」――このような根拠のない断言は、AIにとって信頼性の低い情報と判断されます。

断言をするのであれば、それを裏付けるデータや出典を示す必要があります。「○○の調査によると」「当社の実績では」といった形で根拠を明示することで、主張の信頼性が向上します。

感情的 扇情的な表現

「驚愕の結果!」 「今すぐ始めないと損!」――このような感情的・扇情的な表現は、AIにとって客観性に欠けるコンテンツと判断される傾向があります。

AIは客観的で事実に基づいた情報を優先的に引用します。感情に訴えかける表現よりも、冷静で論理的な説明の方がLLMO対策として効果的です。

LLMO対策の効果測定と継続的な改善

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構築することが重要です。現時点ではLLMO専用の確立された計測手法は少ないものの、いくつかの方法で効果を把握することが可能です。

生成AIからの流入を確認する方法

Google Analytics 4 (GA4)を使用すると、生成AIプラットフォームからの流入を確認できます。

「レポート」→「集客」 → 「トラフィック獲得」から参照元を確認し、「chat.openai.com」(ChatGPT)、「perplexity.ai」などからの流入があるかをチェックしましょう。これらのプラットフォームからの流入が増加していれば、LLMO対策の効果が現れている可能性があります。

ただし、2025年現在では生成AI経由の流入はまだ全体の数%程度という調査結果もあり、劇的な増加を期待するのは時期尚早かもしれません。長期的な視点で推移を観察することが大切です。

手動で引用状況を確認する

自社のコンテンツがAIに引用されているかを確認する最もシンプルな方法は、実際に生成AIに質問してみることです。

ChatGPT、Perplexity、Geminiなどの主要な生成AIで、自社の商品・サービスに関連するキーワードで質問を行い、回答に自社の情報や名前が含まれているか、参照リンクとして自社サイトが表示されているかを確認します。

定期的に同じ質問を行い、結果を記録しておくことで、時間経過による変化を把握できます。

指名検索の増加を観察する

LLMO対策の間接的な効果として、指名検索(会社名やサービス名での検索)の増加が挙げられます。

AIの回答で自社の名前が言及されると、それを見たユーザーが「この会社について詳しく知りたい」と考え、会社名で検索する可能性があります。Google Search Consoleで指名検索のインプレッションやクリック数の推移を確認することで、LLMO対策の波及効果を測定できます。

コンテンツの継続的な更新

LLMO対策は一度実施すれば終わりではなく、継続的な更新と改善が求められます。AIは最新の情報を優先的に参照する傾向があるため、古いコンテンツはいつまで経っても引用されないままになってしまいます。

少なくとも四半期に一度は主要なコンテンツを見直し、情報の鮮度を保つようにしましょう。特に、業界の動向や統計データは頻繁に更新されるため、定期的なチェックが必要です。

地域ビジネスのLLMO対策における書き方の工夫

飲食店、クリニック、美容室などの地域ビジネスにおいても、LLMO対策は重要な施策となりつつあります。ただし、全国規模の企業とは異なるアプローチが必要です。

地域名を含めた情報設計

地域ビジネスのLLMO対策では、地域名と業種を組み合わせた情報を積極的に発信することが効果的です。

「○○市でおすすめの歯医者」 「△△駅周辺のイタリアンレストラン」といったユーザーの質問に対して、AIが自店舗の情報を引用できるよう、地域性を明確にしたコンテンツを作成しましょう。

具体的には、店舗紹介ページで「東京都新宿区にある○○は、地域の皆様に愛されて10年以上営業を続けております」のように、地域名を自然に含めた文章を作成します。

MEO対策との連携

地域ビジネスにとって、LLMO対策はMEO対策(Googleビジネスプロフィールの最適化)と連携させることで効果が高まります。

Googleビジネスプロフィールで設定した情報(店舗名、住所、営業時間、サービス内容)と、Webサイトの情報が一致していることで、AIは「一貫性のある信頼できる情報源」として認識しやすくなります。

また、クチコミへの返信も重要です。丁寧にクチコミに対応することで、AIがその店舗を「顧客対応に優れた信頼できる店舗」と判断する材料になる可能性があります。

地域の専門家としてのポジショニング

地域ビジネスが全国的なメディアと競合するのは困難ですが、「地域の専門家」としてのポジショニングを確立することで、特定のニッチな領域でAIに引用される可能性を高められます。

「○○市の不動産事情に詳しい地元の不動産会社」 「△△エリアの飲食店事情を知り尽くした地域密着型のグルメライター」といった形で、地域特化の専門性をアピールすることが効果的です。

地域の統計データや独自の調査結果を活用したコンテンツは、他では得られない一次情報としてAIに評価される可能性があります。

業種別LLMO対策の書き方アプローチ

LLMO対策の書き方は、業種によって注力すべきポイントが異なります。ここでは、代表的な業種ごとのアプローチ方法を解説します。

医療・クリニック業界の書き方

医療分野は、GoogleのYMYL (Your Money or Your Life)に該当する領域であり、情報の正確性と信頼性が特に重視されます。LLMO対策においても、E-E-A-Tの要素を強く意識した書き方が求められるでしょう。

医師監修の明示が効果的です。「この記事は○○科専門医の△△医師が監修しています」といった形で、専門家の関与を明確にすることで、AIは信頼性の高い情報源として認識しやすくなります。

症状や治療法の定義を正確に記述することも重要です。「○○とは、△△を原因とする疾患で、主に□□の症状が現れます」のように、医学的に正確な定義を冒頭で示すことで、AIが引用しやすい情報となります。

ただし、診断や治療に関する断定的な表現は避け、「個人差があるため、詳しくは医師にご相談ください」といった但し書きを加えることで、責任ある情報発信の姿勢を示しましょう。

飲食店業界の書き方

飲食店のLLMO対策では、具体的なメニュー情報と店舗の特徴を明確に記述することが効果的です。

「○○駅から徒歩3分のイタリアンレストラン。自家製パスタと厳選ワインが自慢で、ランチは1,200円から、ディナーは3,500円からご用意しております」――このように、立地、ジャンル、価格帯といった情報を具体的に記載することで、「○○駅周辺でおすすめのイタリアンは?」といったAIへの質問に対する回答として引用される可能性が高まります。

こだわりや強みを具体的に説明することも大切です。「当店は契約農家から直送される有機野菜を使用」 「シェフは本場イタリアで10年修行」といった独自性のある情報は、他店との差別化要因としてAIに認識されやすくなります。

不動産業界の書き方

不動産業界のLLMO対策では、地域情報と専門知識を組み合わせた情報発信が効果的です。

「○○市の不動産相場」 「△△エリアの住みやすさ」といったトピックについて、地域に密着した情報を詳しく解説することで、「○○市で家を買うならどのエリアがおすすめ?」といった質問に対する回答として引用される可能性があります。

具体的な数値データの活用も欠かせません。「○○市の坪単価は平均△△万円」「□□駅周辺のマンション相場は◇◇万円~」といった具体的な数値を含めることで、情報の価値が高まります。

また、不動産取引に関する法律や手続きについての解説記事は、専門性をアピールできると同時に、ユーザーの疑問に直接答えるコンテンツとしてAIに評価されやすくなるでしょう。

美容・サロン業界の書き方

美容・サロン業界では、施術内容の具体的な説明と効果に関する情報が重要です。

「○○とは、△△の効果が期待できる施術で、施術時間は約30分、料金は□□円からです」のように、施術名の定義、効果、所要時間、価格帯を明確に記載することで、「○○ってどんな施術?」という質問への回答として引用されやすくなります。

施術のメリット・デメリットを正直に記載することも、信頼性を高める要因となります。良い面だけでなく、注意点やダウンタイムについても正確に伝えることで、ユーザーにとって価値のある情報となり、AIからの評価も高まるはずです。

LLMO対策における今後の展望

LLMO対策は2025年現在、まだ発展途上の領域です。今後どのような変化が予想されるのか、そしてどのような準備をしておくべきなのかを考えてみましょう。

GEO (Generative Engine Optimization)への発展

海外では、LLMOに代わってGEO (Generative Engine Optimization) という呼称が主流になりつつあります。「生成エンジン最適化」と訳され、より広範なAI検索への対応を意味する概念です。

GEOの考え方では、ChatGPTやPerplexityだけでなく、GoogleのAI Overview、MicrosoftのCopilot、将来登場する新しいAI検索ツールまで含めた包括的な最適化が求められます。特定のAIに最適化するのではなく、「AIが理解しやすい情報構造」を普遍的に整えることが重要になるでしょう。

マルチモーダル対応の重要性

現在のLLMO対策は主にテキストコンテンツを対象としていますが、今後は画像、動画、音声を含むマルチモーダルな情報も重要性を増すと予想されます。

画像に対する適切なalt属性の設定、動画の説明文の充実、音声コンテンツのテキスト化といった対策は、将来のAI検索に向けた準備として有効です。

特に、YouTubeなどの動画プラットフォームでは、概要欄に重要な情報をテキストで記載することが、AIによる内容理解を助ける効果があるとされています。

SEO対策との融合

LLMO対策とSEO対策は、今後さらに融合していくと考えられます。GoogleがAI Overviewを強化し、検索結果にAI生成の要約を表示することが当たり前になれば、「SEO対策=LLMO対策」という状況になる可能性もあるでしょう。

現時点でSEO対策に取り組んでいる事業者は、その延長線上でLLMO対策も実施できます。E-E-A-Tの強化、コンテンツの質向上、構造化データの実装といった施策は、SEOとLLMOの両方に効果を発揮するからです。

重要なのは、「検索エンジンのため」 「AIのため」ではなく、「ユーザーのため」にコンテンツを作るという原則を忘れないこと。ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく伝えるという基本に立ち返ることが、どのような技術的変化にも対応できる土台となります。

LLMO対策の書き方で押さえるべきポイント

最後に、LLMO対策の書き方で押さえるべきポイントを整理しておきましょう。

LLMO対策は、SEO対策の延長線上にある施策です。「AIに引用される」という新しい目標を意識しつつも、基本は「ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく伝える」ことに変わりはありません。

AI時代においても、本質的に価値のあるコンテンツが評価されるという原則は不変でしょう。技術的な対策 (llms.txtや構造化データ)も重要ですが、それらはあくまでコンテンツの価値を正しくAIに伝えるための手段です。コンテンツの質そのものを高めることが、LLMO対策の本質といえます。

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トリニアスは、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。MEO対策で培った「地域ビジネスのWeb集客」のノウハウを活かし、LLMO時代にも対応した総合的な集客戦略をご提案いたします。

MEO対策とLLMO対策は、密接に関連する施策です。Googleビジネスプロフィールの最適化で築いた「地域における信頼性」は、AIが情報を引用する際の評価基準にもなり得ます。すでにMEO対策に取り組んでいる事業者様であれば、その資産を活かしたLLMO対策が可能でしょう。

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