LLMO対策に必要な記事本数の目安とは？サイト規模別の戦略を紹介

ChatGPTやGemini、PerplexityといったAI検索ツールが普及する中、「LLMO対策にはどれくらいの記事本数が必要なのか」という疑問を持つWeb担当者は少なくありません。

結論からお伝えすると、LLMO対策において「○○本あれば十分」という絶対的な基準は存在しません。重要なのは記事の「量」ではなく、特定テーマに対する「専門性の深さ」と「情報の網羅性」だからです。

ただし、実務的な目安として、AIに「この分野の専門サイト」と認識されるためには、1つのテーマについて最低でも10~15本程度の関連記事を公開することが推奨されています。この記事では、なぜその本数が目安になるのか、そしてどのような戦略で記事を増やしていくべきなのかを詳しく解説していきます。

なぜ記事本数がLLMO対策で重要視されるのか

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、生成AIの回答において自社コンテンツが引用・参照されやすくなるようWebサイトを最適化する取り組みです。従来のSEOがGoogleの検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMOはChatGPTやAI Overviewの回答文に自社情報が掲載されることを目標とします。

では、なぜ記事本数がLLMO対策において注目されるのでしょうか。

AIは「トピックの専門性」で情報源を選ぶ

生成AIは単一のキーワードではなく、「トピック全体」として情報を理解します。たとえば「MEO対策」について1本だけ記事を書いているサイトよりも、「MEO対策の基礎」 「Googleビジネスプロフィールの最適化」 「クチコミ対策」 「ローカルSEOとの違い」といった関連記事を複数公開しているサイトの方が、AIから「MEO対策の専門サイト」として認識されやすくなります。

この考え方は「トピッククラスター」 と呼ばれるコンテンツ戦略に基づいています。中心となるテーマ(ピラーコンテンツ)を軸に、関連するサブトピックの記事を複数作成し、内部リンクで相互につなげることで、サイト全体の専門性をAIに示すことができます。

「エンティティ」として認識されるための条件

AIが情報を処理する際、「エンティティ」という概念が重要になります。エンティティとは、AIが認識する固有の概念やモノ、コト(企業名、製品名、人物名、サービス名など)を指します。

自社や自社サービスがAIにエンティティとして認識されるためには、Web上に一定量の関連情報が存在する必要があります。自社サイト内の記事だけでなく、プレスリリースや外部メディアでの言及、SNSでの発信なども含めて、AIが「この企業・サービスは実在し、特定分野で活動している」と判断できるだけの情報量が求められるのです。

LLMO対策における記事本数の現実的な目安

「記事本数に絶対的な基準はない」とお伝えしましたが、実務上の参考値としていくつかの目安を示すことは可能です。業界や競合状況によって異なりますが、多くの専門家が推奨する数値を整理してみましょう。

トピッククラスター1つあたり10~15本が基本

1つの主要テーマ(たとえば「LLMO対策」 「MEO対策」 「クチコミ管理」など)について、ピラーコンテンツ1本と、それを補完するクラスター記事10~15本程度を目安に作成することが推奨されています。

この本数は、テーマに関連する主要な疑問や検索意図をおおむね網羅できる数として導き出されたものです。もちろん、競合が多いテーマではより多くの記事が必要になり、ニッチなテーマであれば少ない本数でも専門性を示せる可能性があります。

サイト全体では50~100本以上が1つの分岐点

オウンドメディア全体としては、50~100本以上の記事を公開しているサイトがAIから「情報量の豊富なサイト」として認識されやすくなる傾向があります。

ただし、これは「50本書けばいい」という意味ではありません。50本の記事がバラバラのテーマで構成されているよりも、3~5つのトピッククラスターに整理され、相互にリンクで結ばれている方がはるかに効果的です。量より構造が重要だということを忘れないでください。

更新頻度も「量」の一部として評価される

AIは情報の「鮮度」も重視します。単に記事本数を増やすだけでなく、既存記事の定期的な更新や、新しい情報を追加した記事の公開が重要です。

実際、AI Overview や ChatGPTの検索機能は、最新の情報を優先的に引用する傾向があります。古い情報のままの記事が多いサイトは、たとえ本数が多くても「信頼性が低い」と判断される可能性があるのです。

「数を増やす」より「専門性を深める」が先

LLMO対策でよくある失敗は、「とにかく記事を量産すればAIに拾われる」という誤解に基づいた行動です。生成AIは単なるキーワードの出現頻度ではなく、コンテンツの質・信頼性・独自性を高度に評価しています。

AIが引用したくなるコンテンツの共通点

AIが回答を生成する際に引用するコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

まず、結論ファーストの構成が重要です。各セクションの冒頭で要点を明確に示している記事は、AIが情報を抽出しやすくなります。「○○とは△△である」という定義形式や、Q&A形式の記述も効果的とされています。

次に、一次情報の提供が差別化のカギになります。競合と同じ情報をまとめただけのコンテンツでは、AIがあなたのサイトを選ぶ理由がありません。自社で実施したアンケート結果、導入事例の具体的なデータ、業界の専門家としての見解など、「あなたにしか書けない情報」を盛り込むことが重要です。

さらに、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の要素も見逃せません。著者情報の明記、出典の明示、実際の経験に基づいた記述など、「誰が」「どのような根拠で」書いているかを明確にすることで、AIからの信頼度が向上します。

薄いコンテンツ100本より、深いコンテンツ30本

500文字程度の薄いコンテンツを100本作るよりも、3,000~5,000文字で専門性の高いコンテンツを30本作る方が、LLMO対策としては効果的です。

AIは「このサイトは特定テーマについて深い知見を持っている」と判断した場合、そのサイトの情報を優先的に引用する傾向があります。1つのトピックについて複数の角度から掘り下げた記事群を持つサイトは、AIにとって「信頼できる情報源」として認識されやすくなるのです。

トピッククラスター設計で効率的に記事本数を増やす

LLMO対策において記事本数を効率的に増やすには、やみくもに記事を書くのではなく、トピッククラスターという戦略的なコンテンツ設計が有効です。

トピッククラスターの基本構造

トピッククラスターは、1つのピラーコンテンツ(中核となる包括的な記事)と、それを補完する複数のクラスター記事(サブトピックを深掘りした記事)で構成されます。

たとえば「MEO対策」をテーマにする場合、以下のような構成が考えられます。

コンテンツ種別	記事テーマ例
ピラーコンテンツ	MEO対策とは? 基礎から実践まで徹底解説
クラスター記事1	Googleビジネスプロフィールの登録・設定方法
クラスター記事2	MEOとSEOの違いを比較
クラスター記事3	クチコミを増やす方法と返信のコツ
クラスター記事4	業種別MEO対策の成功事例
クラスター記事5	MEO対策ツールの比較と選び方

このように設計することで、AIは「このサイトはMEO対策について体系的な情報を持っている」と認識しやすくなります。

内部リンクで「文脈」を伝える

トピッククラスターの効果を最大化するには、記事間の内部リンクが欠かせません。ピラーコンテンツから各クラスター記事へ、またクラスター記事からピラーコンテンツへとリンクを設置することで、AIに対して「これらの記事は関連している」というシグナルを送ることができます。

内部リンクを設置する際は、アンカーテキスト(リンクの文字列) も重要です。「こちら」 「詳細はこちら」ではなく、「MEO対策の基礎知識」 「クチコミ対策の具体的な方法」など、リンク先の内容がわかるテキストを使用しましょう。

既存記事の活用で効率化

すでにオウンドメディアを運営している場合、既存記事をトピッククラスターの視点で再整理することも有効です。バラバラに存在していた記事を、テーマごとにグルーピングし、内部リンクで接続し直すだけでも、AIからの評価は変わる可能性があります。

また、既存記事のリライトも効果的です。古い情報を最新化し、構造化データを追加し、E-E-A-T要素を強化することで、新規記事を書かなくてもLLMO対策を進めることができます。

記事本数以外に重要なLLMO対策の要素

記事本数はLLMO対策の1つの要素に過ぎません。AIに引用されるためには、技術的な対策やブランディング施策も同時に進める必要があります。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)は、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で伝えるための仕組みです。Article、FAQPage、Organization、PersonなどのスキーマをJSON-LD形式で実装することで、AIがコンテンツの意味を正確に把握できるようになります。

特にFAQスキーマは、AI OverviewやChatGPTがQ&A形式で回答を生成する際に引用されやすくなるため、LLMO対策において有効とされています。

llms.txtの設置

llms.txtは、生成AIに対してクローリングの可否やその範囲を指定するためのファイルです。robots.txtがGoogleなどの検索エンジン向けであるのに対し、llms.txtは生成AI向けの仕様として注目されています。

ただし、2025年12月時点ではllms.txtの仕様はまだ標準化されておらず、すべてのAIが対応しているわけではありません。導入を検討する場合は、最新の動向を確認しながら進めることをおすすめします。

第三者からの言及を増やす

AIは自社サイトの情報だけでなく、外部サイトでの言及も評価します。プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、専門家としてのインタビュー掲載などを通じて、自社名やサービス名がWeb上で言及される機会を増やすことも重要です。

特に「○○といえば△△」という形で第三者から推薦・紹介されているコンテンツは、AIが「信頼できる選択肢」として引用しやすくなります。

LLMO対策の効果測定と記事戦略の見直し方

記事を増やしたら、その効果を測定し、戦略を改善していく必要があります。LLMO対策の効果測定は従来のSEOとは異なる指標が重要になります。

AI引用状況の確認方法

まず、実際に自社のコンテンツがAIに引用されているかを確認しましょう。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどに自社の専門テーマに関する質問を投げかけ、回答に自社の情報が含まれているかをチェックします。

また、AhrefsなどのSEOツールには「ブランドレーダー」機能があり、AIがどのようなキーワードで自社ブランドを言及しているかを確認できます。競合他社が言及されているのに自社が言及されていない場合は、そのテーマに関するコンテンツ強化が必要かもしれません。

GA4でAI経由の流入を測定

Google Analytics 4 (GA4)の探索レポートを使えば、AI検索経由のセッション数を確認できます。リファラーに「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などが含まれる流入を抽出することで、LLMO対策の成果を定量的に把握することが可能です。

2024年後半から2025年にかけて、多くのサイトでAI経由の流入が増加傾向にあります。直近半年で生成AI経由のトラフィックが約130%増加したという分析結果もあり、早期にLLMO対策を進めることで先行者利益を得られる可能性があります。

指名検索の増減をモニタリング

AIの回答に自社名やサービス名が表示されると、その後の指名検索(社名やサービス名での検索)が増加する傾向があります。Google Search Consoleで指名検索のクエリ数を定期的にチェックし、増減の傾向を把握しましょう。

指名検索が増えているなら、LLMO対策が認知拡大に寄与している証拠です。逆に、指名検索が増えていない場合は、コンテンツの質や露出機会を見直す必要があるかもしれません。

業種別・目的別の記事本数戦略

LLMO対策に必要な記事本数は、業種や目的によっても異なります。いくつかのケースを想定して、具体的な戦略を考えてみましょう。

店舗ビジネス(飲食・美容・クリニックなど)

地域密着型の店舗ビジネスの場合、LLMO対策はMEO対策と併せて考えるのが効果的です。「○○エリア×サービス名」に関連する記事を中心に、地域の特性や顧客の悩みに寄り添ったコンテンツを作成します。

記事本数の目安としては、30~50本程度で地域内での専門性を示すことができるケースが多いです。「よくある質問」「施術事例」 「スタッフ紹介」など、店舗の信頼性を高めるコンテンツも重要になります。

BtoB企業・専門サービス

BtoB企業や専門サービスを提供する企業の場合、業界全体に対する深い知見を示す必要があります。専門用語の解説、業界動向の分析、導入事例の詳細な紹介など、50~100本以上の記事で「その分野のエキスパート」としてのポジションを確立することを目指しましょう。

特にBtoBでは、意思決定者がAIに「○○を導入するメリットは?」 「○○の比較ポイントは?」といった質問をするケースが増えています。そうした質問に対してAIが自社を推薦してくれるよう、比較記事や選び方記事の充実も重要です。

EC・通販サイト

EC・通販サイトの場合、商品説明ページだけでなく、コンテンツマーケティング用の記事を充実させることがLLMO対策のポイントになります。「○○の選び方」 「○○と△△の違い」 「○○のおすすめランキング」といった記事で、購買検討中のユーザーが持つ疑問に答えるコンテンツを整備しましょう。

商品カテゴリごとに10~20本程度の関連記事を用意し、商品ページと連携させることで、AIから「この分野の専門ECサイト」として認識されやすくなります。

LLMO対策で避けるべき「記事量産」の落とし穴

記事本数を増やすことに意識が向きすぎると、逆効果になるケースがあります。LLMO対策における「やってはいけない」 ポイントを確認しておきましょう。

AI生成コンテンツの大量投入

ChatGPTなどを使って大量の記事を自動生成し、そのまま公開するのは危険です。Googleは品質の低いAI生成コンテンツをスパムとして扱う方針を明確にしており、サイト全体の評価が下がるリスクがあります。

AIをコンテンツ作成に活用すること自体は問題ありませんが、必ず人間による編集・確認・独自情報の追加を行い、「AIを使って効率化しつつ、人間の専門性で付加価値を加える」というスタンスを維持しましょう。

キーワードの詰め込み・不自然な最適化

「LLMO対策にはキーワードをたくさん入れればいい」と考えて、不自然にキーワードを詰め込んだコンテンツを作成するのも逆効果です。生成AIはキーワードの出現頻度ではなく、文脈や意味を理解して情報を評価します。

読者にとって自然で読みやすい文章を心がけ、キーワードは文脈に沿って自然に登場させるようにしましょう。

重複コンテンツの量産

同じ内容を言い回しだけ変えて複数記事に分割したり、他サイトの情報をリライトしただけのコンテンツを大量に作成したりすることも避けるべきです。

AIは情報の「独自性」を評価します。他にはない一次情報や、自社ならではの視点・経験を盛り込んだコンテンツでなければ、いくら本数を増やしても引用される可能性は低いままです。

LLMO対策は「量」と「質」の両輪で進める

ここまで見てきたように、LLMO対策における記事本数は「あればあるほどいい」というものではありません。重要なのは、適切な量のコンテンツを、高い品質で、戦略的な構造の中に配置することです。

調査会社Gartnerの予測によれば、2026年までに従来の検索エンジン利用は25%減少する見通しとされています。AIに質問して回答を得るというユーザー行動が当たり前になりつつある中、LLMO対策は「やるかやらないか」ではなく「いつ始めるか」の問題になっています。

今からLLMO対策を始める場合は、まず自社の強みとなるテーマを3つ程度選定し、それぞれについてトピッククラスターを設計することから始めてみてください。既存記事があれば再整理し、足りないテーマは新規で追加していく。その繰り返しで、着実にAIに「専門サイト」として認識されるポジションを築いていくことができます。

LLMO対策のご相談は株式会社トリニアスへ

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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社以上の店舗・企業のWeb集客を支援してきた実績があります。MEO対策で培ったローカルビジネスのWebマーケティングノウハウは、LLMO対策においても活かされています。

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