LLMOと通常ブログの違いとは？AI検索対策記事と一般記事の書き分け方

「ChatGPTやGoogleのAI検索で、自社の情報がまったく出てこない…」

そんな悩みを抱える店舗オーナーや企業のWeb担当者が増えています。従来のSEO対策だけでは、もはやすべてのユーザーにリーチできない時代が到来しました。

2025年に入り、GoogleのAI Overview (検索結果上部にAIが生成する要約)が本格普及し、ユーザーの検索行動は大きく変化しています。Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示される検索では、従来と比較してクリック率が約34.5%低下したというデータも報告されました。

そこで注目されているのが「LLMO(エルエルエムオー)」という新しい概念です。本記事では、LLMOの基本からSEOとの違い、店舗が取り組める具体的な対策まで解説します。

LLMOとは? 基本概念を解説

LLMOの定義と読み方

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。読み方は「エルエルエムオー」が一般的です。

具体的には、ChatGPT、Google Gemini、 Perplexityや、Googleの検索結果に表示されるAI Overview (AIによる概要)において、自社のWebサイトが情報源として引用・参照されやすくなるよう最適化する手法を指します。

従来のSEOが「検索結果の上位に表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答の中で言及されること」を目指す点が大きな違いです。

なぜ今LLMOが注目されているのか

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報収集行動の劇的な変化があります。

従来は「検索キーワード入力→検索結果一覧を見る→サイトをクリック→情報を読む」という流れが一般的でした。しかしAI検索の普及により、「質問入力→AIが即座に回答→その場で解決」という新パターンが急増しています。

この変化を象徴するのが「ゼロクリック検索」です。ユーザーが検索結果ページ上で情報を得てしまい、どのWebサイトもクリックせずに検索を終了する現象を指します。

Spark ToroとDatosの調査によると、2024年時点で米国・EUでは全検索の約58~60%がゼロクリック検索に該当すると報告されています。Pew Researchの調査では、AI要約が表示された検索でリンクをクリックしたユーザーはわずか8%にとどまり、通常検索 (15%)の約半分という結果でした。

このような状況下では、従来のSEO対策で検索上位を獲得しても、サイト訪問につながりにくくなっています。だからこそ、AIの回答に自社情報が含まれるよう最適化するLLMOの重要性が高まっているのです。

AIO GEOとの違い

LLMO以外にも、AI検索最適化を指す用語がいくつかあります。

用語	正式名称	対象
LLMO	Large Language Model Optimization	ChatGPT、Geminiなど大規模言語モデル
AIO	AI Optimization	AI検索全般(LLMOを含む広義の概念)
GEO	Generative Engine Optimization	生成AI検索エンジン全般

実務上、これらは厳密に使い分けられておらず、いずれも「AIに情報を正しく認識させ、引用されやすくする」という目的で共通しています。日本では「LLMO」が比較的広まっているため、本記事でもLLMOを中心に使用します。

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とSEOの違い

目的の違い

SEO (Search Engine Optimization) は、Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位に表示させることが目的です。検索結果の1ページ目、できれば1位~3位に表示されることで、ユーザーのクリックを獲得し、サイトへの流入増加を目指します。

一方、LLMOは、AIが生成する回答の中で自社情報が「引用元」や「参照先」として取り上げられることが目的です。検索順位が1位である必要はなく、AIが「信頼できる情報源」として認識するかどうかがカギになります。

評価基準の違い

SEOで重視される要素は、キーワードの適切な配置、被リンクの数と質、ページの表示速度、モバイル対応、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)などです。

LLMOで重視される要素は、AIが情報を正確に理解できる文章構造、質問と回答が明確に対応したコンテンツ形式、一次情報の存在、情報の鮮度と更新頻度、構造化データによる意味の明示といった点が重要になります。

特にLLMOでは、「AIが理解しやすいかどうか」という視点が加わります。人間が読んでわかりやすい文章と、AIが正確に解釈できる文章は、必ずしも一致しないケースがあるためです。

SEOとLLMOは対立しない

重要なのは、SEOとLLMOは「どちらか一方を選ぶ」ものではない点です。

検索エンジン経由の流入は依然として多くのWebサイトにとって主要な集客チャネルであり、SEOの重要性が失われたわけではありません。LLMOは、SEOを補完する形で新たな流入経路を開拓するものと捉えるべきでしょう。

実際、LLMOで重視される「E-E-A-Tの強化」 「良質なコンテンツ作成」 「構造化データの実装」は、SEOにおいても効果的です。両方を意識したコンテンツ設計で、相乗効果が期待できます。

LLMO対策に取り組むメリット

AI検索時代の新たな流入経路を確保できる

LLMO対策の最大のメリットは、従来のSEOだけではリーチできなかったユーザー層にアプローチできる点です。

AI Overviewが表示される検索ではクリック率が低下しますが、裏を返せば、AI Overviewの中で自社情報が引用されれば、ユーザーの目に触れる機会を得られるということです。

たとえAI Overviewからの直接クリックが少なくても、ユーザーが自社名を認知し、後から指名検索で訪問してくれる可能性が高まります。

検索順位に依存しない露出が可能になる

SEOでは、同じキーワードで上位を狙う競合との激しい順位争いがつきまといます。特に人気キーワードでは、大手企業が上位を独占しており、中小企業が割り込む余地は限られています。

一方、LLMOでは検索順位1位である必要はありません。AIは複数の情報源を参照して回答を生成するため、検索順位が5位や10位でも、AIに「信頼できる情報源」と認識されれば引用される可能性があるのです。

これは特に、地域密着型の店舗ビジネスにとって大きなチャンスといえます。

先行者利益を獲得できる

2025年現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。大手企業でさえ、多くはLLMO対策に未着手という状況が続いています。

競合他社が様子見をしている間に対策を進めることで、AI検索市場での優位性を確立できる可能性があります。今から着手することの価値は大きいでしょう。

LLMO対策の具体的な方法

ここからは、LLMO対策として取り組むべき具体的な施策を解説します。自社の状況に合わせて優先順位をつけて取り組んでみてください。

E-E-A-Tを意識した信頼性の構築

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness(信頼性)の頭文字を取った概念です。

AIは信頼できる情報源からの情報を優先的に引用する傾向があるため、自社サイトの信頼性を高めることがLLMO対策の基盤となります。

AIが理解しやすいコンテンツ構造を設計する

AIにコンテンツを正しく理解してもらうためには、文章の構造を明確にすることが欠かせません。

見出しの階層構造を適切に使用することが基本です。H1、H2、H3を論理的な順序で配置し、記事全体の構造をわかりやすく示しましょう。見出しだけ読んでも記事概要が把握できる設計が理想的です。

結論を先に述べる構成も効果的です。「結論→理由→具体例→まとめ」という流れで書くと、AIも人間も理解しやすくなります。

専門用語には補足説明を添えることも重要です。「MEO (Googleマップ最適化)」のように、括弧書きで補足を入れましょう。

Q&A形式のコンテンツを充実させる

AIは質問と回答のセットを学習しやすい特徴があります。そのため、FAQ(よくある質問)形式のコンテンツはLLMO対策として非常に効果的です。

ユーザーが実際に抱きそうな疑問を洗い出し、それに対する明確な回答を用意しましょう。店舗ビジネスであれば、「営業時間は?」 「予約は必要?」「駐車場はある?」「料金の目安は?」といった質問に対して、明確な回答を準備します。

FAQページを作成する際は、後述する構造化データ (FAQスキーマ)も併せて実装すると、AIへの情報伝達がより効果的になります。

一次情報・独自データを積極的に発信する

一次情報とは、他のサイトでは公開されておらず、自社が最初に発信情報です。自社アンケート調査、業務で蓄積したデータ、独自の分析結果などがこれに該当します。

AIは信頼性の高いコンテンツを優先的に参照する傾向があります。一次情報は「この情報はここにしかない」という独自性を持つため、AIに引用されやすくなります。

たとえば地域の飲食店であれば、「当店のお客様500名に聞いた人気メニューランキング」「10年営業して気づいた繁盛店の共通点」といった内容は、一次情報として価値があります。

構造化データを実装する

構造化データ(スキーマ) とは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいよう、標準化された形式でマークアップする技術です。

「これは店舗名」「これは住所」「これは営業時間」といった情報をJSON-LD形式でHTMLに埋め込むことで、AIが情報の意味を正確に把握できるようになります。

LLMOの観点から重要な構造化データの種類は、Local Business (店舗情報)、FAQPage(よくある質問)、Article (記事)、Organization(組織情報)などです。WordPressを使用している場合は、専用プラグイン (Yoast SEO、Rank Mathなど)で比較的簡単に実装できます。

llms.txtの設置を検討する

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの情報構造や重要ページを伝えるテキストファイルです。robots.txtが検索エンジンクローラー向けの案内役であるのに対し、llms.txtはAIクローラー向けの案内役という位置づけです。

ただし現時点ではllms.txtは正式な標準規格ではなく、すべてのAIクローラーが対応しているわけではありません。「将来への備え」という位置づけで検討し、他の施策を優先しても問題ありません。

店舗ビジネスがLLMO対策で意識すべきポイント

Googleビジネスプロフィールとの連携

店舗ビジネスにとって、Googleビジネスプロフィール (GBP) はLLMO対策の要です。

「近くの○○」 「○○エリア おすすめ」といったローカル検索では、GoogleのAI OverviewがGBPの情報を参照して回答を生成することがあります。GBPの情報を正確かつ充実させておくことが、LLMO対策の第一歩となります。

具体的には、店舗名・住所・電話番号(NAP情報)の統一、営業時間の正確な設定、サービス内容・メニューの詳細な記載、写真の充実、口コミへの丁寧な返信といった項目を整備しましょう。

口コミ・レビューの重要性

AIは、ユーザーからの評価(口コミ・レビュー)も情報源として参照している可能性があります。

高評価の口コミが多い店舗は、AIにとっても「信頼できる店舗」と認識されやすくなると考えられます。来店時に口コミ投稿を依頼する(しつこくならない程度に)、QRコードを設置して投稿しやすい導線を作る、口コミには必ず返信するといった取り組みが効果的です。

なお、不正な口コミ(自作自演など)はGoogleのガイドライン違反となり、ペナルティのリスクがあります。自然な形で口コミを集めましょう。

地域に根ざした情報発信

店舗ビジネスの強みは、その地域に根ざした独自の情報を持っていることです。

地域のイベント情報、近隣の観光スポット紹介、地元の食材や特産品の紹介、地域の歴史や文化に関する豆知識といった情報は、大手メディアには書けない一次情報として価値があります。

「○○駅周辺でおすすめの△△は?」といった質問に対して、地元店舗ならではの視点で回答できるコンテンツを用意しておくと、AIに引用される可能性が高まります。

LLMO対策の注意点

効果測定が難しい現状を理解する

LLMOの大きな課題は、効果測定の難しさです。

SEOであれば、Google Search ConsoleやGA4で検索順位、流入数、クリック率を計測できます。しかしLLMOでは、「AIの回答に何回引用されたか」を正確に測定する方法が現時点では確立されていません。

中長期的な視点で取り組み、間接的な指標(指名検索の増加、AI検索サービスでの表示状況など)を参考にしながら継続していく姿勢が求められます。

AIに最適化しすぎて人間を無視しない

LLMOを意識するあまり、AIには理解しやすいが人間には読みにくい文章になっては本末転倒です。

キーワードを不自然に詰め込んだり、機械的な箇条書きばかりのコンテンツになったりすると、ユーザー体験が損なわれます。人間にとっての読みやすさを最優先にしたうえで、AIにも理解しやすい構造を整えるバランス感覚が重要です。

継続的な取り組みが必要

AIの技術は日進月歩で進化しており、今日のベストプラクティスが明日には通用しなくなる可能性もあります。

LLMO対策は、継続的に情報を発信し、最新の動向をキャッチアップしながら改善を続けていく長期的な取り組みとして捉える必要があります。特に、自社サイトのコンテンツを定期的に更新し、情報の鮮度を保つことが重要です。

LLMO対策とMEO対策の相乗効果

店舗ビジネスにとって、LLMO対策とMEO対策は非常に相性が良い組み合わせです。

MEO(Map Engine Optimization)とは、Googleマップでの検索結果を最適化し、地図検索からの集客を強化する施策です。Googleビジネスプロフィールの充実、口コミの獲得、地域キーワードでのコンテンツ作成といった取り組みが含まれます。

これらの施策は、LLMOの観点からも有効です。GoogleのAI OverviewはGBPの情報を参照することがあり、地域に根ざした信頼性の高い情報はAIに引用されやすいからです。

つまり、MEO対策を強化することは、同時にLLMO対策にもなるという関係があります。店舗ビジネスの方は、MEO対策を基盤としつつ、LLMOの視点も加えてコンテンツを充実させていくアプローチがおすすめです。

まとめ | AI時代の集客戦略は株式会社トリニアスにご相談ください

本記事では、LLMO (Large Language Model Optimization)について、基本概念からSEOとの違い、具体的な対策方法、店舗ビジネスが意識すべきポイントまで解説してきました。

AI検索の普及により、デジタルマーケティングの世界は大きな転換点を迎えています。従来のSEO対策に加えてLLMO対策にも取り組むことで、変化する検索環境に適応し、新たな集客チャネルを開拓できる可能性があります。

とはいえ、「何から手をつければいいかわからない」 「自社に合った対策を知りたい」という方も多いのではないでしょうか。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、MEO対策のノウハウを活かした店舗集客支援を提供しています。2017年からMEO primeを提供し、累計5,000社以上の店舗をサポートしてきた実績があります。上位表示達成率は96.2%と、多くの店舗様にご満足いただいています。

AI検索時代においても、Googleビジネスプロフィールの最適化は集客の基盤となります。MEO対策を強化することは、同時にLLMOへの備えにもつながります。

「AI検索で自店舗がどう表示されているか知りたい」 「MEO対策とLLMO対策を並行して進めたい」といったご相談も承っております。まずはお気軽にお問い合わせください。