LLMO対策とは？AI検索時代に必須のSEO新戦略をわかりやすく解説

「ChatGPTに自社の情報が全然出てこない」 「Google検索のAI Overviewに競合は表示されるのに、うちは無視されている」

そんな悩みを抱える経営者やWeb担当者が急増しています。背景にあるのは、ユーザーの情報収集行動そのものの変化。調査会社Gartnerは2026年までに従来型検索エンジンの利用が25%減少すると予測しており、その主因としてChatGPTなどの生成AIチャットボットの台頭を挙げています (Gartner, 2024年2月)。

実際、ChatGPTの週間アクティブユーザーは4億人を突破(2025年2月時点)し、わずか2か月で1億人増加するという驚異的な成長を見せています。Google AI Overviewsも100か国以上で月間15億人以上に利用されるまでに拡大しました。もはや「AIに聞く」という行動は一部のテックファン向けではなく、一般消費者の日常になりつつあるのです。

この記事では、来店型ビジネスのWeb集客に取り組んできたトリニアスの知見を交えながら、LLMO対策の本質から具体的な施策、そして成果測定方法まで体系的に解説します。SEO対策だけでは取りこぼしてしまう新しい顧客接点を、どのように獲得していくのか。AI検索時代を生き抜くための戦略をお伝えしていきます。

LLMOとは生成AIに「選ばれる」ための最適化手法

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、ChatGPTやGemini、PerplexityといったLLM(大規模言語モデル) ベースの生成AIに、自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する施策を指します。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されることもありますが、実務の現場では「LLMO対策」という呼び方が定着しつつあります。

従来のSEO対策がGoogleやYahoo!といった検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答文の中で自社情報が紹介されることを目指します。たとえば「おすすめの歯医者を教えて」とChatGPTに質問したとき、回答に自院の名前が挙がるかどうか。「新宿で評判のMEO対策会社は?」と聞かれたときにトリニアスの名前が出てくるかどうか。それがLLMO対策の成否を分けるのです。

LLMとは何か一回答生成の仕組みを理解する

LLMO対策を効果的に行うためには、まずLLM(大規模言語モデル)がどのように動作するかを理解しておく必要があります。LLMは膨大なテキストデータを学習し、単語と単語のつながりのパターンを統計的に把握することで、人間のような自然な文章を生成できるようになったAIモデルです。

重要なのは、LLMの回答は学習データに基づいているという点。つまり、インターネット上に存在する情報の中から、信頼性が高いと判断されたものが回答に反映されやすくなります。ここにLLMO対策の本質があります。AIが「この情報は信頼できる」と判断するような形で、自社の情報を発信し続けること。これがLLMO対策の根幹です。

また、ChatGPTのようなサービスでは、リアルタイムのWeb検索機能(RAG: Retrieval-Augmented Generation)を組み合わせることで、学習データにない最新情報も回答に取り込んでいます。Google AI Overviewsも同様に、検索結果をもとにAIが要約を生成する仕組みです。したがってLLMO対策は、従来のSEO対策とも密接に関連しているのです。

類似用語との違い―AIO GAIO GEO・AEOを整理する

LLMO対策について調べていると、AIOやGAIO、GEO、AEOといった類似用語に出会うことがあります。これらは提唱者や文脈によって使い分けられていますが、本質的に目指すところは同じです。

用語	正式名称	対象
LLMO	Large Language Model Optimization	ChatGPT、Claude、Geminiなど対話型AI全般
AIO	AI Optimization	AI全般(検索連動型を含む広義の概念)
GAIO	Generative AI Optimization	生成AI全般への最適化
GEO	Generative Engine Optimization	Perplexityなど生成エンジン型検索
AEO	Answer Engine Optimization	回答エンジン(音声検索含む)

実務上はこれらを厳密に区別する必要はありません。重要なのは、従来の「検索エンジン最適化」だけでなく「AI最適化」という新しい視点が必要になったという認識を持つことです。本記事ではLLMOという用語で統一しますが、AIOやGEOと呼ばれる施策も含めて解説していきます。

なぜ今LLMO対策が必要なのか一検索行動の構造的変化

LLMO対策が注目される背景には、ユーザーの情報収集行動における構造的な変化があります。ここ数年で起きた変化を、データとともに整理してみましょう。

生成AIの爆発的普及一世界人口の5%が毎週利用

2022年11月にChatGPTが公開されてから、生成AIの普及スピードは前例のないものでした。公開からわずか5日で100万人、2か月で月間1億人のユーザーを獲得。TikTokが9か月、Instagramが2年半かかった記録を大幅に塗り替えました。

そして2025年2月には週間アクティブユーザーが4億人を突破。OpenAIのCOOブラッド・ライトキャップ氏は「世界人口の5%に毎週サービスを提供できている」と発表しています。日本でもLINEリサーチの調査によると、生成AIの認知率は9割強、現在利用率は3割強に達しており、特に10代では利用経験率が7割台半ばと非常に高い数値を示しています。

この数字が示すのは、生成AIが一部のテック好きだけのものではなくなったという事実です。若年層を中心に「AIに聞く」という行動が日常化しつつあり、この世代が社会の中核を担うようになれば、その傾向はさらに加速するでしょう。

AI Overviewsの衝撃―Google検索の最上部をAIが占拠

生成AIの影響は、Google検索そのものにも及んでいます。2024年に本格展開されたAI Overviews (旧SGE)は、検索結果の最上部にAIが生成した要約を表示する機能です。2025年現在、100か国以上で月間15億人以上のユーザーに利用されています。

従来のSEO対策では「検索結果の1ページ目、できれば上位3位以内」を目指してきました。しかしAI Overviewsの登場により、たとえ1位を獲得しても、その上にAIの回答が表示されるケースが増えています。ユーザーはAIの要約で満足してしまい、従来の検索結果をクリックしないまま離脱する「ゼロクリック検索」が増加しているのです。

Semrush社の調査によると、AI Overviewsが表示されるクエリでは、クリック率が30%程度低下するケースも報告されています。ただし、これは一様ではなく、クエリの種類やAIの回答内容によって影響は異なります。

「検索」から「質問」ヘ―デルフォイ的コストの削減

なぜ人々はAIに聞くようになったのでしょうか。その理由は「デルフォイ的コスト」の削減にあります。デルフォイ的コストとは、正しい答えにたどり着くために必要な労力や時間のこと。従来の検索では、キーワードを入力し、複数のサイトを開き、情報を比較検討し、自分で判断するというプロセスが必要でした。

一方、AIに質問すれば、複数の情報源を統合した回答が一発で返ってきます。「新宿でおすすめの居酒屋を5つ、予算別に教えて」と聞けば、自分で検索し、食べログやぐるなびを巡回し、比較表を作る手間が省けるのです。

Googleの検索部門責任者リズ・リード氏も「人々は質問への答えをより効率的に得られる機会があれば、それを追い求める」と述べています。この流れは不可逆的であり、企業としては「AIに選ばれる」立場に身を置く必要があるのです。

SEO対策との違いと共通点 両輪で考える時代へ

LLMO対策について語るとき、必ず出てくるのが「SEO対策との違い」です。しかし、実務を進める上で重要なのは、両者の違いよりも共通点と相乗効果を理解することにあります。

目的とゴールの違い

まず明確に異なるのは、最終的なゴールの設定です。

観点	SEO対策	LLMO対策
主な目的	検索結果での上位表示	AIの回答への引用・言及
成果指標	検索順位、クリック数、流入数	AI引用率、ブランド言及、指名検索数
対象	Google、Yahoo!などの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviewsなど
評価主体	検索エンジンのアルゴリズム	LLM(大規模言語モデル)

SEO対策では「いかに検索結果の上位に表示されるか」がゴールでした。一方LLMO対策では「いかにAIの回答の中で言及されるか」がゴールになります。検索順位が2位であっても、AIの回答で真っ先に紹介されれば勝ちという状況が生まれうるのです。

施策の重なりと相乗効果

一方で、具体的な施策レベルでは多くの共通点があります。なぜなら、生成AIの多くはWeb上の情報を参照して回答を生成するため、SEO対策で重視されてきた要素がLLMOにも効いてくるからです。

GoogleのDanny Sullivan氏も「AI OverviewsやAIモードへの最適化方法は従来のSEOと大きく変わらない」と公式に言及しています。つまり、質の高いコンテンツを作り、適切な技術的対応を行い、サイトの信頼性を高めるという基本は変わらないのです。

むしろSEO対策をしっかり行っているサイトほど、LLMO対策でも有利になる傾向があります。検索上位に表示されているコンテンツは、AIにとっても「信頼できる情報源」として認識されやすいからです。両者は二者択一ではなく、両輪として取り組むべきものといえるでしょう。

SEO対策は不要になるのか?

「AIの時代にSEO対策は不要になる」という声を聞くことがありますが、これは早計です。確かにGartnerの予測では検索エンジン利用が25%減少するとされていますが、裏を返せば75%は残るということ。さらに、AI Overviewsの引用元として表示されるためには、そもそも検索結果で上位に入っていることが前提条件になるケースが多いのです。

Googleの検索責任者エリザベス・リード氏は「AI Overviewsによりクリック率が減少する一方で、ユーザーが本当に欲しい情報を明確にし、質の高いクリックが得られるようになる」と述べています。つまり、数は減っても「購買意欲の高いユーザー」からのアクセスを獲得できる可能性があるのです。

したがって、LLMO対策はSEO対策の代替ではなく、SEO対策の土台の上に積み上げる追加施策として捉えるのが適切です。

LLMO対策に取り組むメリット

LLMO対策に投資すべき理由を、具体的なメリットとともに解説します。来店型ビジネスを運営する経営者の方にとって、特に注目していただきたいポイントです。

従来のSEOでは届かない潜在顧客へのアプローチ

SEO対策で獲得できるのは「検索エンジンで特定のキーワードを入力したユーザー」に限られます。しかしLLMO対策では、AIへの質問という新しい入り口からユーザーにリーチできるようになります。

たとえば「新宿で虫歯の治療をしたい」と検索するユーザーと、「歯が痛いんだけどどうしたらいい?」とAIに質問するユーザーでは、情報収集の段階が異なります。後者はより潜在的なニーズを持つ層であり、SEO対策だけではなかなか接点を持てなかった層です。

AIの回答で自院が紹介されることで、この潜在顧客層にもアプローチできるようになります。しかも、AIに「おすすめ」として紹介される形式は、広告よりも信頼感が高いと受け止められる傾向があります。

ブランド認知と指名検索の向上

AIの回答で自社名やサービス名が言及されることは、強力なブランディング効果をもたらします。ユーザーはAIを「中立的な情報提供者」と認識しているため、AIが推奨したブランドに対しては好意的な印象を持ちやすいのです。

さらに重要なのが「指名検索」への影響です。AIの回答で興味を持ったユーザーが、後から「トリニアス MEO」「○○歯科 評判」などと検索するケースが増えています。指名検索はコンバージョン率が高く、広告費をかけずに獲得できる質の高い流入源となります。

先行者利益の獲得チャンス

2025年現在、LLMO対策に本格的に取り組んで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、対応が進んでいないのが実情。裏を返せば、今から取り組めば先行者利益を獲得できるチャンスということです。

特に地域密着型のビジネスにおいては、競合がLLMO対策に無頓着なうちに対策を進めておくことで、AI検索における圧倒的なポジションを確立できる可能性があります。SEO対策が成熟期に入り差別化が難しくなっている今、LLMO対策は新たな競争軸として機能するのです。

LLMO対策の具体的な施策―テクニカル編

ここからは、LLMO対策の具体的な施策を解説していきます。まずはサイトの技術的な基盤を整えるテクニカル施策から見ていきましょう。

構造化データの実装

構造化データ(構造化マークアップ)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するものです。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○○という会社の店舗情報で、住所は△△、営業時間は□□」といった情報を機械的に読み取れるようになります。

特に来店型ビジネスで重要なのは以下の構造化データです。

構造化データを実装することで、AIが情報を正確に把握しやすくなり、引用される可能性が高まります。特にFAQPageの構造化データは、ユーザーの質問に直接回答する形式のため、AIの回答生成に利用されやすい傾向があります。

llms.txtファイルの設置

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの概要や重要ページを伝えるためのファイルです。robots.txtがクローラーのアクセス制御を行うように、llms.txtはAIに「このサイトの概要はこうで、重要なページはここにあります」と伝える役割を持ちます。

ただし、2025年12月現在、llms.txtは標準仕様として確立されておらず、主要な生成AIプロバイダーからの公式対応も表明されていません。Googleのジョン・ミューラー氏も「現時点では焦って設置する必要はない」との見解を示しています。

とはいえ、将来的に普及する可能性を見据えて準備しておくことには意味があります。特にページ数が多いサイトや、更新頻度が高いサイトでは、動的にllms.txtを生成できる仕組みを用意しておくとよいでしょう。

サイトパフォーマンスの最適化

AIクローラーもGoogleのクローラーと同様に、アクセスしやすいサイトを好みます。ページの読み込み速度が遅い、モバイル対応が不十分といったサイトは、クロール効率が下がり、結果的にAIに認識されにくくなります。

Core Web Vitalsのスコアを改善し、ページ表示速度を向上させることは、SEOにもLLMOにも効く基本施策です。具体的には、画像の最適化、不要なJavaScriptの削減、サーバーレスポンスの高速化などに取り組みましょう。

robots.txtでのAIクローラー対応

robots.txtを使って、特定のAIクローラーのアクセスを制御することもできます。たとえばOpenAIのクローラー (GPTBot) やAnthropicのクローラーに対して、アクセスを許可するか拒否するかを設定できるのです。

LLMO対策を行うのであれば、AIクローラーのアクセスを許可しておく必要があります。自社サイトのrobots.txtを確認し、意図せずAIクローラーをブロックしていないかチェックしてみてください。

LLMO対策の具体的な施策―コンテンツ編

テクニカル施策と同等以上に重要なのが、コンテンツそのものの最適化です。AIに「引用したい」と思わせるコンテンツづくりのポイントを解説します。

E-E-A-Tの強化が最重要課題

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness (信頼性)の頭文字を取ったもので、Googleがコンテンツ品質を評価する際の重要指標です。そしてこのE-E-A-Tは、LLMO対策においても極めて重要な要素となります。

なぜなら、生成AIは「信頼性の高い情報源」から優先的に情報を引用する傾向があるからです。権威ある機関のサイト、専門家が監修したコンテンツ、実体験に基づく一次情報といったものが、AIの回答に採用されやすくなります。

具体的なE-E-A-T強化の方法としては、以下のようなものがあります。

トリニアスが運営するマケスクでも、MEO対策やローカルSEOに関する記事を公開する際には、必ず自社の実績データや導入事例を交えて解説しています。「5,000社以上の導入実績」「上位表示達成率96.2%」といった具体的な数字は、コンテンツの信頼性を高める重要な要素です。

AIが理解しやすい文章構成

AIにとって「わかりやすい」文章構成を意識することも重要です。人間向けの読みやすさとAI向けの構造化は、多くの部分で共通しています。

まず意識すべきは「結論ファースト」の構成です。各セクションの冒頭で結論や定義を述べ、その後に詳細な説明を加える形式にすると、AIが要約を生成しやすくなります。「LLMO対策とは○○です」 「メリットは△△の3点です」といった明確な定義文を含めましょう。

次に重要なのが見出し構造の最適化です。H2、H3、H4といった見出しタグを適切に使い分け、論理的な階層構造を作ります。見出しを見ただけでコンテンツの全体像が把握できる状態が理想です。

また、一文一義の原則を守ることも効果的です。一つの文には一つの情報のみを含め、複雑な構文は避けます。AIは長文や複合文の解釈でエラーを起こすことがあるため、シンプルな文構成が推奨されます。

Q&A形式のコンテンツを充実させる

生成AIはユーザーからの「質問」に対して「回答」を生成します。この仕組みを踏まえると、Q&A形式のコンテンツが極めて相性がよいことがわかります。

「よくある質問(FAQ)」ページを充実させることはもちろん、記事コンテンツの中にも疑問形の見出しを含めると効果的です。「LLMO対策の費用はいくらかかる?」「どのくらいで効果が出る?」といった、ユーザーが実際にAIに聞きそうな質問をそのまま見出しにして、明確な回答を記載するのです。

この際、FAQPageの構造化データも併せて実装することで、AIへの訴求力がさらに高まります。

網羅性と専門性のバランス

AIの回答は複数の情報源を統合して生成されることが多いため、一つのトピックについて網羅的に解説しているコンテンツは引用されやすい傾向があります。ただし、網羅性を追求するあまり薄い内容の羅列になってしまっては逆効果。網羅性と専門性の両立が求められます。

具体的には、トピックの全体像を示しつつ、自社が専門とする領域については深く掘り下げるという構成が有効です。すべてを浅く広く扱うのではなく、「ここは自社の強み」という部分に厚みを持たせることで、AIに「この情報源はこのトピックに詳しい」と認識されやすくなります。

一次情報の発信を増やす

AIが最も重視するのは、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、独自のデータ分析、実際の運用事例など、一次情報の発信を積極的に行いましょう。

「当社の調査によると○○が判明した」「実際に施策を行った結果、△△の効果があった」といった情報は、他サイトが引用することでバックリンクを獲得できるうえ、AIにも「信頼性の高い情報源」として認識されやすくなります。

来店型ビジネスであれば、「来店客アンケートの結果」 「予約数の推移データ」 「クチコミ改善の事例」など、自社だからこそ持っているデータを活用したコンテンツが有効です。

LLMO対策の具体的な施策―エンティティ・PR編

テクニカル施策とコンテンツ施策に加えて、もう一つ重要な軸があります。それが「エンティティ対策」と「PR・ブランディング戦略」です。

エンティティとは何か

エンティティとは、AIや検索エンジンが認識する「概念としての存在」を指します。たとえば「トリニアス」という社名は、単なる文字列ではなく「東京都新宿区にあるMEO対策を専門とする会社」という意味を持つエンティティとして認識されます。

AIが回答を生成する際、このエンティティ情報を参照して「どの企業のことを言及すべきか」 「どのサービスが該当するか」を判断しています。したがって、自社のエンティティ情報をAIに正しく認識させることがLLMO対策の重要な柱となります。

Googleビジネスプロフィールの最適化

来店型ビジネスにとって、Googleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)の最適化はエンティティ対策の基本中の基本です。Googleビジネスプロフィールの情報は、Google検索はもちろん、AI Overviewsにも参照されます。

店舗名、住所、電話番号(NAP情報)を正確に登録し、営業時間、サービス内容、写真、投稿などを定期的に更新することで、エンティティとしての情報精度が向上します。クチコミへの返信も、AIがビジネスの評判を判断する材料になるため、丁寧に対応しましょう。

トリニアスでは、このGoogleビジネスプロフィールの最適化を中核としたMEO対策サービス「MEO prime」を提供しており、累計5,000社以上の導入実績があります。MEO対策とLLMO対策は、エンティティ強化という点で密接に関連しているのです。

Wikipediaページのメンテナンス

Wikipediaは、多くの生成AIが信頼性の高い情報源として重視しているサイトです。自社や自社サービスについてのWikipediaページがある場合は、情報が最新かつ正確であるか確認しましょう。誤った情報が記載されていると、AIもその誤情報を引用してしまう可能性があります。

ただし、Wikipediaには中立性・検証可能性のガイドラインがあり、宣伝目的の編集は認められていません。自社で直接編集するのではなく、正確な情報を外部の信頼できる情報源で発信し、それがWikipediaに反映されるのを待つという姿勢が適切です。

第三者メディアでの言及を増やす

AIは、複数の情報源で言及されている企業やサービスを「信頼性が高い」と判断する傾向があります。自社サイトだけでなく、第三者メディアでの露出を増やすことがLLMO対策において重要になります。

具体的には、プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、インタビュー記事の獲得、比較サイトへの掲載などが有効です。「○○おすすめ」 「△△比較」といったクエリでAIが回答を生成する際、複数の比較記事で言及されている企業は採用されやすくなります。

また、SNSでの情報発信も間接的に効果があります。X(旧Twitter) やLinkedInでの発信がニュースサイトに取り上げられたり、業界内で引用されたりすることで、エンティティとしての認知度が高まります。

Aboutページの整備

自社サイトのAboutページ(会社概要ページ)も、エンティティ情報の重要な発信源です。会社名、設立年、所在地、代表者名、事業内容、沿革、ミッション・ビジョンといった基本情報を網羅的に記載しましょう。

この際、Organization型の構造化データも併せて実装することで、AIが情報を正確に把握しやすくなります。「誰が」「何を」「どこで」「いつから」やっているのかを、明確に伝えることを意識してください。

AI Overviews対策と対話型AI対策の違い

LLMO対策を進める上で理解しておきたいのが、「AI Overviews (検索連動型AI)」と「ChatGPTなどの対話型AI」では、対策の方向性が若干異なるという点です。

AI Overviews対策: 高度なSEOの延長線上

Google AI Overviewsは、検索クエリに対してAIが要約を生成する機能です。この要約は、基本的に検索結果の上位に表示されているページから情報を抽出して生成されます。つまり、AI Overviewsに表示されるためには、まずSEOで上位表示を獲得することが前提になります。

加えて、AIが引用しやすい構造化されたコンテンツ、明確な定義文、Q&A形式の記述などが重要になります。「AIフレンドリーなライティング」と呼ばれる書き方を意識することで、同じ検索順位でもAI Overviewsへの表示率が変わってきます。

対話型AI対策: 広義のPR・ブランディング戦略

一方、ChatGPTやGemini、Claudeといった対話型AIへの対策は、より広義のPR・ブランディング戦略として捉える必要があります。これらのAIは、学習時点のデータに基づいて回答を生成するため、「AIの記憶に自社を刻む」という発想が重要になります。

具体的には、インターネット上のあらゆる場所で自社について言及されている状態を作ることです。自社サイトだけでなく、ニュースサイト、比較サイト、SNS、Wikipedia、プレスリリース配信サイトなど、多様なチャネルで情報を発信し、AIの学習データに取り込まれることを目指します。

また、対話型AIはリアルタイム検索機能 (RAG)を持つものも増えているため、SEO対策との相乗効果も期待できます。両者を二項対立で捉えるのではなく、総合的なデジタルプレゼンス戦略として取り組むことが求められます。

LLMO対策の成果を測定する方法

LLMO対策の難しさの一つが、成果測定方法が確立されていないことです。SEO対策であれば検索順位やオーガニック流入数という明確な指標がありますが、LLMO対策ではどのように効果を測ればよいのでしょうか。

GA4でAI経由の流入を計測する

Google Analytics 4 (GA4)を使えば、AI検索経由のセッション数をある程度把握できます。具体的には、参照元に「chat.openai.com」「chatgpt.com」「gemini.google.com」 「perplexity.ai」などが含まれるセッションを抽出します。

GA4の探索機能を使ってセグメントを作成し、AI経由の流入数を定期的にモニタリングする体制を整えましょう。ただし、すべてのAI経由流入が正確にトラッキングできるわけではない点には注意が必要です。

手動でAI引用数を確認する

定期的に自社に関連するキーワードをChatGPTやPerplexityに入力し、回答に自社が言及されているかを確認するという方法もあります。たとえば「新宿 MEO対策 おすすめ」 「○○業界 □□サービス比較」といったクエリで、自社が推奨されているかをチェックするのです。

この確認を毎週や毎月のルーティンとして行い、時系列での変化を追跡します。手間はかかりますが、実際にユーザーが体験するAIの回答を把握できるという点で価値があります。

ツールを活用した自動計測

Ahrefsの「ブランドレーダー」機能を使えば、ブランド名やキーワードがどのようなプロンプトでLLMから引用されているかを把握できます。競合他社と自社の引用状況を比較することで、改善ポイントを特定することも可能です。

また、専門のLLMO分析ツールも登場し始めています。これらのツールは今後さらに発展していくと予想されるため、動向をウォッチしておくとよいでしょう。

間接指標としての指名検索数

AIの回答で自社が言及されると、興味を持ったユーザーがその後「○○(社名)」で検索するという行動パターンが生まれます。この「指名検索数」の推移は、LLMO対策の間接的な効果指標として有用です。

Google Search Consoleで自社名やブランド名を含むクエリのインプレッション数・クリック数を追跡し、LLMO対策前後での変化を分析しましょう。指名検索の増加は、AI露出によるブランド認知向上の証拠となりえます。

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頭に入れておく必要があります。過度な期待を避け、現実的なアプローチで進めることが成功への鍵です。

短期的な効果を期待しすぎない

LLMO対策は、施策を実行してすぐに効果が出るものではありません。AIの学習サイクル、クローラーの巡回頻度、コンテンツの評価期間などを考慮すると、効果が現れるまでに数か月から半年以上かかることも珍しくありません。

SEO対策でも同様ですが、「今日施策を打って明日結果が出る」という類のものではないことを理解しておきましょう。中長期的な視点でPDCAを回していく姿勢が求められます。

AIごとに対策内容が異なる

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、AI Overviewsなど、各AIサービスは学習データや参照方法が異なります。一つのAIで効果があった施策が、別のAIでは効果がないということもありえます。

したがって、特定のAIに特化しすぎるのではなく、汎用的に効果のある施策(E-E-A-T強化、構造化データ、質の高いコンテンツ作成など)を中心に進めることが賢明です。

AIが誤情報を生成するリスク

AIは「ハルシネーション」と呼ばれる誤情報生成のリスクを抱えています。自社について正確な情報を発信していても、AIが誤った形で引用したり、存在しないサービスを紹介したりする可能性があるのです。

このリスクを最小化するためには、Web上に正確で一貫した情報を発信し続けることが重要です。異なるソースで矛盾した情報が存在すると、AIの誤認識を招きやすくなります。NAP情報の統一、サービス内容の正確な記載など、基本を徹底しましょう。

引用されてもクリックされない可能性

AIの回答で自社が言及されたとしても、それが直接的なサイト訪問やコンバージョンにつながるとは限りません。AIの回答で満足して、引用元サイトをクリックしないユーザーも多いからです。

ただし、ブランド認知向上や指名検索増加といった間接効果は期待できます。直接的なクリック数だけでなく、ブランド価値向上への貢献という視点で効果を評価することが大切です。

LLMO対策が特に有効な業種・ビジネス

LLMO対策はあらゆる業種に関係しますが、特に効果が高いと考えられる業種があります。自社に当てはまるかどうか、確認してみてください。

来店型ビジネス(飲食・美容・医療・小売など)

「おすすめの○○教えて」というAIへの質問は、来店型ビジネスに直結しやすい内容です。飲食店、美容サロン、歯科医院、整骨院、フィットネスジムなど、地域に根差したビジネスはLLMO対策の恩恵を受けやすいでしょう。

特に「○○駅△△」 「□□区 おすすめ××」といったローカルクエリでAIに推奨されることは、来店促進に直結します。MEO対策とLLMO対策を組み合わせることで、Google検索でもAI検索でも露出を確保できる体制が整います。

BtoBサービス業

BtoBの購買プロセスでは、情報収集段階でAIを活用するビジネスパーソンが増えています。「○○システム 比較」 「△△サービス おすすめ」といったクエリに対するAIの回答で言及されることは、商談機会の創出につながります。

特に専門性の高いサービス(コンサルティング、システム開発、マーケティング支援など)は、AIが「専門家」として推奨する形式と相性がよく、LLMO対策の効果が出やすい領域です。

専門性の高い業種(士業・医療・教育など)

弁護士、税理士、医師など、専門性が求められる業種はE-E-A-Tとの親和性が高く、LLMO対策が有効です。AIは「専門家の見解」を引用したがる傾向があるため、適切に専門性を発信している事業者は有利になります。

ただし、YMYL (Your Money or Your Life: 金銭や生命に関わる)領域ではAIも慎重な回答をする傾向があるため、より高い信頼性の証明が求められる点には注意が必要です。

LLMO対策を成功させるためのロードマップ

ここまでの内容を踏まえて、LLMO対策を進めるためのロードマップを整理します。自社の状況に応じて、適切なステップから着手してください。

ステップ1: 現状分析と目標設定

まずは自社の現状を把握することから始めます。主要なAIサービス (ChatGPT、Gemini、Perplexity、 AI Overviews)で、自社に関連するキーワードを入力し、現在どの程度言及されているかを確認しましょう。競合他社との比較も行い、現在のポジションを明確にします。

そのうえで、「○か月後に△△のクエリでAIに言及される」「指名検索数を増加させる」といった具体的な目標を設定します。

ステップ2: 技術的な土台固め

次に、サイトの技術的な基盤を整えます。構造化データの実装、サイトパフォーマンスの最適化、robots.txtの確認など、AIクローラーがアクセスしやすい環境を整備します。この段階はSEO対策とも共通する部分が多いため、既存のSEO施策を見直すよい機会にもなります。

ステップ3: コンテンツの整備と強化

E-E-A-Tを意識したコンテンツ強化を行います。既存コンテンツの見直し(構造化、定義文の追加、出典の明記など)と、新規コンテンツの制作(FAQ、一次情報、専門家監修記事など)を並行して進めましょう。

Aboutページや著者情報ページの整備も、このステップで行います。「誰が発信しているのか」を明確にすることが、AIからの信頼獲得につながります。

ステップ4: エンティティ情報の整理と外部露出

Googleビジネスプロフィールの最適化、第三者メディアでの露出強化、SNSでの情報発信など、エンティティ対策を進めます。自社サイト以外の場所で、一貫した正確な情報が発信されている状態を目指しましょう。

プレスリリースの配信や、業界メディアへの寄稿なども、このステップに含まれます。

ステップ5: モニタリングと継続的改善

KPIを設定し、定期的にモニタリングを行います。AI経由の流入数、指名検索数、AI引用状況などを追跡し、施策の効果を検証します。うまくいっている施策は強化し、効果が出ていない施策は見直すというPDCAサイクルを回し続けることが重要です。

また、AI業界は変化が激しいため、最新動向のキャッチアップも欠かせません。新しいAIサービスの登場やアルゴリズムの変更に応じて、柔軟に施策を調整していきましょう。

よくある質問 (FAQ)

LLMO対策の費用はどのくらいかかりますか?

LLMO対策の費用は、自社で行うか外部に依頼するか、またどこまでの範囲を対策するかによって大きく異なります。自社で行う場合はコンテンツ制作や技術対応の人件費が中心になります。外部のコンサルティング会社に依頼する場合は、月額数万円から数十万円程度が相場とされています。ただし、LLMO対策は黎明期にあるため、サービス内容や価格には幅があります。

SEO対策をやめてLLMO対策に集中してもよいですか?

SEO対策をやめることは推奨しません。LLMO対策はSEO対策の土台の上に成り立つ部分が多く、検索順位が高いコンテンツほどAIにも引用されやすい傾向があります。また、Google検索はまだ圧倒的なシェアを持っており、SEO経由の流入を無視するのは得策ではありません。両方を並行して進めることで、相乗効果が期待できます。

効果が出るまでどのくらいかかりますか?

業種や競合状況、現在のサイト状態によって異なりますが、一般的には3か月から6か月程度で何らかの変化が見られ始めることが多いです。ただし、明確な成果(AI引用の大幅増加など)が出るまでには1年以上かかるケースもあります。短期的な結果を求めすぎず、中長期的な視点で取り組むことが重要です。

小規模事業者でもLLMO対策は必要ですか?

小規模事業者こそLLMO対策のチャンスがあるともいえます。大手企業でさえ対応が進んでいない今の段階で対策を始めれば、先行者利益を獲得できる可能性があります。特に地域密着型の来店型ビジネスでは、ローカルクエリでのAI露出が直接的な集客につながります。まずは基本的なSEO対策とGoogleビジネスプロフィールの最適化から始め、徐々にLLMO対策を強化していくアプローチがおすすめです。

LLMO対策とMEO対策はどう関係しますか?

LLMO対策とMEO対策は、エンティティ強化という点で密接に関連しています。MEO対策で整備するGoogleビジネスプロフィールの情報は、AI Overviewsにも参照されます。また、クチコミの充実や正確なNAP情報の発信は、AIが「この店舗は信頼できる」と判断する材料になります。来店型ビジネスでは、MEO対策とLLMO対策をセットで考えることが効果的です。

AI検索時代の集客戦略はトリニアスにご相談ください

ここまでLLMO対策について詳しく解説してきました。AI検索という新しい潮流の中で、従来のSEO対策だけでは取りこぼしてしまう顧客接点が生まれていることがお分かりいただけたと思います。

とはいえ、「具体的に何から始めればよいかわからない」「自社のリソースだけでは対応しきれない」という声もあるでしょう。そうしたお悩みをお持ちの方は、ぜひトリニアスにご相談ください。

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社以上の導入実績と上位表示達成率96.2%という成果を積み重ねてきました。Googleビジネスプロフィールの最適化を軸に、クチコミ管理、ストリートビュー撮影、HP制作、SNS運用まで、来店型ビジネスのWeb集客を総合的に支援しています。

MEO対策で培ったエンティティ強化のノウハウは、LLMO対策にも直結します。Google検索でもAI検索でも「選ばれる」店舗・事業者になるための施策を、専任コンサルタントが伴走してサポートいたします。

「まずは自社の現状を知りたい」という方には、無料のご相談も承っています。AI検索時代の到来に備えて、今から準備を始めてみませんか。お気軽にお問い合わせください。

まとめ

本記事では、LLMO対策の基本から具体的な施策、成果測定方法まで体系的に解説しました。最後に、重要なポイントを振り返っておきましょう。

AI検索の普及は、私たちのビジネスにおける「発見されるチャンス」の構造を根本から変えつつあります。この変化を脅威と捉えるか、新しい機会と捉えるかは、今からの行動次第。LLMO対策に取り組むことで、AI検索時代においても「選ばれる」存在となる準備を始めていきましょう。