LLMOのキーワード選定とは？AI検索で狙うべき検索語句の見つけ方

「LLMO対策を始めたいけれど、どんなキーワードを狙えばいいのかわからない」という声をよく耳にします。従来のSEO対策であれば、検索ボリュームや競合性を見てキーワードを選定すれば良かったのですが、LLMOでは根本的に異なるアプローチが求められます。

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsといった生成AIの回答に自社コンテンツが引用されるよう最適化する取り組みです。ここで重要なのは、生成AIがどのようなキーワードで情報を取得し、どのような基準で引用元を選定しているかを理解することにあります。

本記事では、LLMO対策において効果的なキーワード選定の方法を、SEOとの違いを明確にしながら解説していきます。AI検索時代に対応したコンテンツ戦略を構築したい方は、ぜひ参考にしてみてください。

なぜLLMOでキーワード選定が重要なのか

LLMO対策においてキーワード選定が重要視される背景には、生成AIの情報取得プロセスに深く関係しています。まずはその仕組みを理解するところから始めましょう。

生成AIが情報を引用する仕組み

ChatGPTやPerplexityなどの生成AIは、大きく分けて2つの方法で情報を取得しています。

1つ目は事前学習です。これは膨大なテキストデータを学習し、その知識をベースに回答を生成する仕組みになります。ただし、学習データには時点があり、最新情報への対応が難しいという課題がありました。

2つ目はRAG(検索拡張生成)と呼ばれる手法です。ユーザーからの質問に対して、リアルタイムでWeb検索を行い、その結果を要約して回答に組み込みます。GoogleのAI OverviewsやChatGPTのブラウジング機能がこの仕組みを採用しており、検索結果として上位に表示されるページほど引用されやすい傾向が確認されています。

つまり、適切なキーワードで検索上位を獲得しているコンテンツは、生成AIに引用される可能性が高まるというわけです。ここにLLMOにおけるキーワード選定の重要性があります。

AI Overviewが表示されるキーワードの特徴

Ahrefsが30万キーワードを対象に実施した調査によると、AI Overviewsが表示されるキーワードにはいくつかの特徴があることがわかっています。

まず、検索ボリュームが少ないロングテールキーワードほどAI Overviewsが表示されやすいという傾向があります。最も検索数が多いAIOキーワードでも月間平均検索数はわずか150回程度で、非AIOキーワードと比較すると検索ボリュームは193分の1という結果でした。

また、AIOキーワードは平均4語で構成されており、通常の検索クエリ (平均2語)よりも長い傾向にあります。「How」で始まる質問形式のキーワードも多く、ユーザーの疑問に直接答えるような検索意図が明確なキーワードでAI Overviewsが表示されやすいことが判明しています。

SEOとの検索クエリの見え方の違い

従来のSEOでは「検索ボリュームが大きく、競合性が適度なキーワード」を狙うのが定石でした。しかし、LLMOでは検索ボリュームよりもAI回答との親和性を重視する必要があります。

具体的には、「○○とは」 「○○の方法」 「○○のおすすめ」といった明確な検索意図を持つキーワードが、生成AIの回答に採用されやすくなっています。これは生成AIが「質問に対して直接的な回答を返す」という設計思想に基づいているためで、曖昧なキーワードよりも具体的な疑問を表すキーワードの方が引用対象として選ばれやすいのです。

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

LLMOキーワード選定の4つの評価軸

LLMOを意識したキーワード選定では、検索ボリュームや競合性だけでなく、複数の視点から総合的に評価することが求められます。ここでは実務で活用できる4つの評価軸を紹介します。

評価軸1: AI Overviewの表示有無

キーワード選定の第一歩として、そのキーワードで検索した際にAI Overviewsが表示されるかどうかを確認することが重要です。AI Overviewsが表示されるキーワードであれば、LLMOの対象として優先度が高いと判断できます。

確認方法はシンプルで、Googleで実際に検索してみればすぐにわかります。検索結果の上部にAIによる要約が表示されていれば、そのキーワードはLLMO対策の候補となるでしょう。

2025年5月のSEO研究チャンネルの調査では、約82,000キーワードを対象に調査を行った結果、約23%のキーワードでAI Overviewsが表示されたと報告されています。特にインフォメーショナルクエリ (情報収集を目的とした検索)での表示率が高い傾向にあります。

評価軸2: SEOでの上位表示可能性

現状のLLMOにおいて、SEOでの検索順位は依然として重要な要素となっています。AI Overviewsは検索結果の上位ページから情報を取得する傾向があり、検索上位を獲得できないキーワードでは、AIに引用される可能性も低くなるからです。

キーワード選定の際は、競合サイトの強さやドメインレートを確認し、現実的に1~2ページ目にランクインできるキーワードを優先的に選びましょう。検索ボリュームが大きくても、大手メディアや公式サイトが独占しているキーワードは避けた方が賢明です。

評価軸3: 引用による流入期待度

AIの回答に引用されたとしても、すべてのキーワードが同じようにサイト流入に貢献するわけではありません。引用元リンクが明示されやすいクエリを選ぶことで、実際の流入増加につなげることができます。

「おすすめ」「比較」 「ランキング」といったキーワードは、AIが回答を生成する際に複数の選択肢を提示するため、引用元としてのリンクが表示されやすい傾向にあります。一方、単純な定義を問うようなキーワードでは、AI回答のみで検索が完結してしまい、サイトへの流入につながりにくいこともあります。

評価軸4: 自社サービスとの関連性

最後に考慮すべきは、選定したキーワードが自社の提供サービスや商品と関連しているかという点です。AIに引用されることはあくまで手段であり、最終的な目的は見込み客へのリーチや成約につなげることにあります。

たとえば地域密着型のビジネスであれば、「○○(地域名) △△(業種)」のような地域性を含むキーワードを優先することで、商圏内の見込み客にアプローチしやすくなるでしょう。

具体的なキーワード選定の手順

評価軸を理解したところで、実際にLLMO向けのキーワードを選定する手順を見ていきましょう。ここでは中小企業や店舗ビジネスでも実践しやすい方法を中心に解説します。

ステップ1: 対策する生成AIサービスを決める

まず最初に、どの生成AIサービスをターゲットとするかを明確にします。現状では主に以下のサービスが考えられます。

Google AI Overviewsは、Google検索結果の上部に表示されるAI要約機能です。日本国内では2025年3月以降、表示頻度が大幅に増加しており、SEO対策と並行して取り組むことで効率的に成果を上げやすいサービスと言えます。

ChatGPTは、2024年時点でのユーザー利用率が他のAIサービスを大きくリードしています。BingのAPIを活用しているため、Bing検索での順位向上も視野に入れた対策が有効になります。

Perplexityは独自のクローラーを持ち、リアルタイムでWeb情報を取得して回答を生成する特徴があります。引用元が明示されやすく、サイト流入につながりやすいメリットがあります。

BtoC向けビジネスであればAI Overviews中心に、BtoB向けであればAI OverviewsとChatGPTの両方を対策するのが現時点での推奨アプローチとなっています。

ステップ2: ベースとなるキーワードリストを作成する

次に、自社サービスに関連するキーワードのリストを作成します。この段階では広めに候補を挙げ、後から絞り込んでいく流れが効率的です。

キーワードリスト作成の方法としては、まず自社の既存コンテンツの流入キーワードをGoogle Search Consoleで確認するのが手っ取り早いでしょう。すでに一定の順位を獲得しているキーワードであれば、LLMO対策でも成果を出しやすくなります。

続いて、競合サイトの獲得キーワードを調査します。AhrefsやSEMrushなどのSEOツールを活用すれば、競合がどのようなキーワードで流入を得ているかを把握できます。自社が取りこぼしているキーワードを発見できることも少なくありません。

さらに、ChatGPTなどの生成AI自体を活用して、関連キーワードを洗い出す方法もあります。「○○に関心がある人が検索しそうなキーワードを30個挙げてください」といったプロンプトで、人間では思いつかないキーワードのアイデアを得られることがあります。

ステップ3: AI Overviewの表示状況を確認する

キーワードリストが作成できたら、各キーワードでAI Overviewsが表示されるかを確認していきます。

最もシンプルな方法は、実際にGoogleで検索してみることです。検索結果の上部に「AIによる概要」が表示されていれば、そのキーワードはLLMO対策の優先候補となります。

キーワード数が多い場合は、Ahrefsのキーワードエクスプローラーを使えば、AI Overviewsの表示有無でフィルタリングすることが可能です。また、リテラ (BringRitera) のような日本語対応のツールでは、登録したキーワードのAI Overviews表示状況を日々計測してくれる機能もあります。

注意点として、AI Overviewsの表示有無は時期やGoogleのアルゴリズム変更によって変動します。一度確認して終わりではなく、定期的にモニタリングを続けることが重要になってきます。

ステップ4: 優先順位をつけて絞り込む

最後に、前述の4つの評価軸に基づいて各キーワードをスコアリングし、優先順位をつけていきます。

評価項目	配点目安	判断基準
AIO表示有無	3点	表示あり=3点、なし=0点
SEO上位表示可能性	3点	高い=3点、中=2点、低い=1点
流入期待度	2点	引用リンク表示されやすい=2点
サービス関連性	2点	直接関連=2点、間接関連=1点

このようなスコアリングを行い、合計点の高いキーワードから優先的にコンテンツを作成・最適化していくことで、限られたリソースでも効率的にLLMO対策を進められます。

キーワードタイプ別のLLMO対策ポイント

キーワードは大きく分けていくつかのタイプに分類でき、それぞれに適したコンテンツ設計があります。ここではLLMO対策において特に効果的なキーワードタイプと、その対策ポイントを解説します。

「○○とは」系の定義キーワード

「LLMOとは」 「MEOとは」のような定義を問うキーワードは、AI Overviewsが表示されやすい代表的なタイプです。生成AIは「~とは、〜である」という形式の明確な回答を好むため、記事の冒頭で簡潔な定義文を提示することが引用されるための重要なポイントになります。

ただし、このタイプのキーワードは注意も必要です。AIが直接回答を表示することで、ユーザーがサイトを訪問せずに検索を完結させてしまう「ゼロクリック検索」が発生しやすくなっています。定義キーワードでコンテンツを作成する場合は、単なる定義の説明にとどまらず、具体的な活用方法や事例など、AIの要約だけでは得られない付加価値を盛り込むことで、サイト流入につなげる工夫が求められます。

「○○ おすすめ」 「○○比較」系のキーワード

「会計ソフトおすすめ」「ホームページ制作会社 比較」といったキーワードは、複数の選択肢を比較検討する段階のユーザーが使用します。生成AIは複数の候補を挙げて回答するため、引用元リンクが明示されやすく、サイト流入につながりやすい特徴があります。

このタイプのキーワードで引用されるためには、自社だけでなく競合も含めた客観的な比較情報を提供することがポイントです。独自の調査データや実際の利用者の声など、一次情報を含めることでAIからの信頼性評価が高まります。

「○○方法」 「○○やり方」系のハウツーキーワード

具体的な手順や方法を問うキーワードも、AI Overviewsが頻繁に表示されるタイプです。「Googleマップ 登録方法」「Instagram 集客やり方」のようなキーワードでは、ステップバイステップの解説が求められます。

対策のポイントは、手順を番号付きで明確に構造化することにあります。「手順1:○○する」 「手順2: △△を確認する」といった形式で記述することで、AIが内容を理解しやすくなり、引用される可能性が高まるでしょう。

また、テキストだけでなく画像やスクリーンショットを活用することで、AIの要約だけでは伝わらない詳細情報を提供でき、実際にサイトを訪問する動機づけにもなります。

地域名を含むローカルキーワード

「新宿 歯医者」「渋谷美容室 おすすめ」といった地域名を含むキーワードは、来店型ビジネスにとって特に重要です。AI Overviewsはローカル検索にも対応しており、地域に根差したコンテンツが引用されることも増えています。

ローカルキーワードでLLMO対策を行う場合、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化と連動させることが効果的です。LLMは「エンティティ」と呼ばれる人・場所・物事の情報を重視しており、GBPで正確な店舗情報を発信することで、AIに「信頼できる存在」として認識されやすくなります。

MEO対策を専門とする株式会社トリニアスの「MEO prime」では、これまで5,000社以上の店舗をサポートしてきた実績があり、GBP最適化を通じたLLMO対策においても高い成果を上げています。地域ビジネスのAI検索対策でお悩みの方は、専門家への相談を検討してみてはいかがでしょうか。

選定したキーワードで引用されるコンテンツの作り方

キーワードを選定しただけでは、AIに引用されるコンテンツにはなりません。選定したキーワードに対して、どのようなコンテンツを作成すれば引用されやすくなるのか、具体的なポイントを見ていきましょう。

結論ファーストの文章構成

生成AIは膨大な情報の中から、ユーザーの質問に対する直接的な回答を抽出しようとします。そのため、記事の冒頭や各セクションの最初で結論を明示する書き方が効果的です。

いわゆるPREP法(Point Reason Example Point)を意識した構成にすることで、AIが「この部分がこの質問への回答だ」と認識しやすくなります。導入で長々と前置きを書くスタイルは避け、読者が知りたい情報に素早く到達できる構成を心がけましょう。

Q&A形式の活用

FAQセクションを設けることも、LLMO対策として有効な手法です。「Q:○○とは何ですか?」「A:○○とは、△△のことです」という形式は、AIが情報を抽出する際に非常に相性が良いとされています。

特に、ターゲットキーワードに関連してユーザーが抱きそうな疑問を洗い出し、それぞれに簡潔かつ明確な回答を用意することで、複数の関連クエリでの引用機会を増やすことができます。

Q&Aセクションを作成する際は、FAQスキーマ (FAQ構造化データ)を実装することで、検索エンジンとAIの両方にコンテンツの構造を正確に伝えられるようになります。

E-E-A-T要素の明示

E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、Googleが重視する品質評価の指標として知られていますが、LLMOにおいても同様に重要な要素となっています。

具体的な対策として、著者情報の明示があります。記事を執筆した担当者のプロフィールや専門資格、経験年数などを記載することで、情報の信頼性を担保できます。また、情報の出典や参照元を明記することも重要で、統計データや調査結果を引用する際は、必ず出典元へのリンクを設置しましょう。

企業やサービスの公式サイトであることを示す会社概要ページの充実も効果的です。運営会社の情報、所在地、設立年、事業内容などを詳細に記載することで、AIに対して「信頼できる情報源」であることをアピールできます。

独自データや一次情報の発信

AIが最も価値を置くのは、他では得られないオリジナルの情報です。自社で実施した調査結果、顧客データの分析、業界経験に基づく独自の見解など、一次情報を積極的に発信することで、引用される可能性が格段に高まります。

たとえば「当社が500店舗を対象に調査した結果、○○という傾向が見られました」といった具体的なデータは、他のサイトでは得られない貴重な情報としてAIに認識されます。定期的に独自調査を実施し、その結果をコンテンツ化していくことは、長期的なLLMO対策として非常に有効と言えるでしょう。

キーワード選定後の効果測定方法

LLMO対策を実施したら、その効果を測定して改善につなげることが重要です。ただし、従来のSEOと比べて効果測定が難しいのもLLMOの特徴です。ここでは現時点で実践できる測定方法を紹介します。

手動での引用確認

最も基本的な方法は、対策キーワードで実際にAI検索を行い、自社サイトが引用されているかを確認することです。

確認の手順としては、まず計測したいキーワードを10~50個程度選定します。次に、そのキーワードでGoogle検索 (AI Overviews確認)、ChatGPT、Perplexityなどで検索を行い、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。

確認結果はスプレッドシートなどに記録し、週次または月次で計測を継続することで、引用状況の推移を把握できるようになります。地道な作業ではありますが、費用をかけずに始められる方法として推奨されています。

GA4でのAI経由流入計測

Google Analytics 4 (GA4)を使えば、生成AI経由でサイトに訪問したユーザーを特定できます。

具体的には、GA4の「探索」レポートで、セッションソース/メディアにChatGPTやPerplexity関連のリファラーが含まれるセッションを抽出します。「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などをフィルタリング条件に設定することで、AI検索経由のセッション数を計測できるようになります。

現状、AI経由の流入は全体の0.05%~1.6%程度とまだ小さい割合ですが、今後の増加が見込まれるチャネルとして、早い段階から計測体制を整えておくことをおすすめします。

専用ツールの活用

より詳細な分析を行いたい場合は、LLMO対策に特化したツールの活用も検討に値します。

Ahrefsのブランドレーダーは、各LLMが引用したリンクの数や、特定のブランドがAI回答内に表示された数を計測できる機能を提供しています。競合ブランドとの比較も可能で、AI検索におけるシェアを可視化できます。

また、SE Ranking、otterly.AI、ZipTieといったツールも、AI検索での引用状況を追跡する機能を備えています。ただし、日本語対応が不十分なツールもあるため、導入前に機能を確認することをおすすめします。

指名検索数の変化

LLMO対策の間接的な効果として、指名検索(ブランド名での検索)の増加が期待できます。AIの回答に自社ブランドが露出することで、それを見たユーザーが改めてブランド名で検索するケースが増えるためです。

Google Search Consoleで自社ブランド名やサービス名を含むキーワードの検索パフォーマンスを定期的にモニタリングし、LLMO対策実施前後での変化を確認することで、施策の効果を間接的に測定できます。

LLMOキーワード選定における注意点

LLMO対策を進める上で、いくつか押さえておくべき注意点があります。効果的なキーワード選定と対策のために、以下のポイントを確認しておきましょう。

SEO対策との両立が不可欠

LLMOが注目される中、「SEOはもう必要ない」という声を聞くこともありますが、現時点ではこれは正しくありません。

AI Overviewsは主にGoogle検索結果の上位ページから情報を取得しており、SEOで上位表示できていないコンテンツがAIに引用される可能性は低いのが現状です。LLMOはSEOに置き換わるものではなく、SEOの延長線上にある施策として捉えるべきでしょう。

まずはSEOでの基盤を固めた上で、LLMOに特化した最適化を追加していくアプローチが現実的かつ効果的です。

生成AIごとの違いを理解する

一口にLLMOと言っても、生成AIサービスによって情報取得の仕組みや引用傾向は異なります。

たとえば、AI OverviewsはGoogle検索のインデックスをベースにしているため、Googleでの検索順位が重要になります。一方、ChatGPTはBingのAPIを活用しているため、Bing検索での最適化も視野に入れる必要があります。

すべてのAIサービスに対応しようとすると対策が散漫になりがちなので、自社のターゲットユーザーが使用するAIサービスを見極めて、優先順位をつけた対策を行うことが重要です。

短期的な成果を期待しすぎない

LLMOはまだ新しい分野であり、SEOと同様に中長期的な視点で取り組む必要があります。コンテンツを公開してすぐにAIに引用されるわけではなく、検索エンジンにインデックスされ、評価が蓄積されていく過程を経て、徐々に引用されやすくなっていきます。

また、一部のLLMには「ナレッジカットオフ」と呼ばれる学習データの更新時点が設定されており、直近で施策を行っても成果が反映されるまでタイムラグが生じることもあります。焦らず継続的にコンテンツを改善していく姿勢が求められるでしょう。

キーワードの詰め込みは逆効果

SEO時代には「関連キーワードを詰め込むことで検索順位が上がる」という手法もありましたが、LLMOでは逆効果になる可能性があります。

生成AIは文脈を深く理解して回答を生成するため、不自然なキーワードの羅列は「低品質なコンテンツ」と判断されかねません。あくまでユーザーにとって価値のある、自然で読みやすいコンテンツを作成することが、結果的にAIからの評価にもつながります。

LLMO対策のキーワード選定は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまでLLMOにおけるキーワード選定の方法や注意点を解説してきましたが、「自社だけで進めるのは難しい」 「専門家のサポートを受けたい」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が運営するマケスクでは、地域ビジネスのWeb集客に関する実践的なノウハウを発信しています。特にMEO (マップエンジン最適化)の分野では、2017年のサービス開始以来、5,000社以上の店舗をサポートし、96.2%という高い上位表示達成率を実現してきました。

LLMOにおいても、エンティティ(実体としての店舗・企業情報)の最適化がAIからの認識向上に寄与することがわかっています。Googleビジネスプロフィールの最適化を通じて、AI検索時代における店舗の「情報の一貫性と正確性」を担保し、生成AIに「信頼できる存在」として認識されやすい状態を構築できます。

MEO primeでは、専任コンサルタントが店舗の状況を分析し、キーワード選定から効果測定まで一貫したサポートを提供しています。完全成果報酬型のプランもあり、成果が出なければ費用は発生しません。

「AI検索時代に自社の店舗がどう表示されているか確認したい」 「LLMOとMEOを組み合わせた効果的な集客戦略を知りたい」という方は、まずはお気軽にご相談ください。地域ビジネスの集客を専門とするトリニアスが、貴社のAI検索対策をサポートいたします。

まとめ

本記事では、LLMOにおけるキーワード選定の方法について解説してきました。最後に重要なポイントを整理しておきましょう。

LLMOのキーワード選定では、従来のSEOとは異なる視点が求められます。検索ボリュームよりも「AI Overviewsが表示されるか」 「AIに引用されやすいクエリか」という点を重視し、4つの評価軸(AIO表示有無・SEO上位表示可能性・流入期待度・サービス関連性)でキーワードを評価していくことが効果的です。

キーワードを選定したら、結論ファーストの文章構成やQ&A形式の活用、E-E-A-T要素の明示、独自データの発信といったポイントを押さえてコンテンツを作成することで、AIに引用される可能性が高まります。

ただし、LLMOはSEOに置き換わるものではなく、SEOの延長線上にある施策です。まずはSEOでの基盤を固めつつ、LLMO特有の最適化を追加していくアプローチが現実的でしょう。また、効果が現れるまでには時間がかかるため、中長期的な視点で継続的に取り組むことが成功の鍵となります。

AI検索の普及はこれからも加速していくことが予想されます。今のうちからLLMO対策に取り組み、AI検索時代における競争優位性を確立していきましょう。