LLMO対策の手順とは？既存サイトを最適化する具体的な流れ

ChatGPTやGoogleのAI Overview (旧SGE)の登場により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しました。従来は「検索エンジンで調べて、複数のサイトを比較する」という流れが一般的でしたが、今では「AIに質問して、その回答で完結する」というスタイルが急速に普及しています。

調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少するという衝撃的な予測を発表しました(出典:Publickey)。また、Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示されるキーワードでは、検索1位のページでもクリック率が最大34.5%低下するというデータも報告されています。

こうした変化の中で注目されているのがLLMO (Large Language Model Optimization) です。LLMOとは、ChatGPTやGemini、AI Overviewといった大規模言語モデル (LLM)を活用したAIサービスにおいて、自社の情報が引用・参照されるように最適化する施策を指します。

従来のSEOが「検索結果で上位表示される」ことを目指していたのに対し、LLMOは「AIの回答に自社情報が含まれる」ことをゴールとしている点が大きな違いです。つまり、Webサイトへの直接的な流入だけでなく、AIを通じた認知獲得や信頼構築が新たなマーケティング指標となっているのです。

本記事では、LLMO対策の具体的な手順を段階的に解説します。現状分析から始まり、技術的な基盤整備、コンテンツ最適化、そして効果測定まで、実務で活用できるステップを網羅的にお伝えしていきます。

LLMO対策を始める前に知っておくべき基礎知識

LLMが情報を引用する仕組みを理解する

LLMO対策を効果的に進めるためには、まずAIがどのようにWebコンテンツを認識し、回答に引用するのかを理解しておく必要があります。

大規模言語モデル (LLM)には、大きく分けて2つの情報取得方法があります。1つ目は事前学習による知識です。ChatGPTやClaudeなどのLLMは、膨大なテキストデータを学習しており、その中にはWeb上の記事やWikipediaの情報なども含まれています。ただし、学習データには「ナレッジカットオフ」と呼ばれる期限があり、それ以降の情報は反映されません。

2つ目は検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation) です。PerplexityやGoogle AI Overview、ChatGPTの検索機能などはこの仕組みを採用しています。ユーザーの質問に対してリアルタイムでWeb検索を行い、その結果を参照しながら回答を生成する方式です。

RAGを採用しているAIサービスでは、Webページが引用される可能性が高くなります。しかし、すべてのページが平等に引用されるわけではありません。AIは「質問への関連性」 「情報の信頼性」「構造の明確さ」といった要素を考慮して、引用元を選定しています。

SEOとLLMOの違いと共通点

SEOとLLMOは目的こそ異なりますが、対立する概念ではなく、むしろ相互補完の関係にあります。両者の違いと共通点を整理しておきましょう。

項目	SEO	LLMO
目的	検索結果での上位表示	AIの回答への引用・言及
対象	Google、Yahoo!などの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、AI Overviewなど
評価基準	被リンク、キーワード最適化など	情報の明確さ、構造化、信頼性
成果指標	検索順位、オーガニック流入数	AI回答での言及数、指名検索の増加

注目すべき違いとして、被リンクの影響度が挙げられます。SEOでは被リンクが重要なランキング要因ですが、LLMOでは被リンクよりも「コンテンツが質問の答えを直接示しているか」「統計や引用で裏付けがあるか」といった内容面のシグナルが優先される傾向があります。

一方で、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の重要性や、ユーザーにとって価値のあるコンテンツを作るという基本姿勢は、SEOとLLMOで共通しています。SEOで培った基盤の上にLLMO対策を積み重ねることで、検索エンジンとAI双方での露出を最大化できるのです。

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。

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【手順1】現状分析と目標設定

LLMO対策の第一歩は、自社の現状を正確に把握することから始まります。闇雲に施策を実行するのではなく、現在地を確認した上で具体的な目標を設定することが成功への近道です。

自社のAI検索での表示状況を確認する

まずは、主要なAIサービスで自社名やサービス名がどのように言及されているかをチェックしましょう。具体的には、以下のような質問をAIに投げかけてみてください。

• 「(業界名)でおすすめの会社は?」
• 「(サービス名)の特徴や口コミを教えて」
• 「(地域名)で(業種名)を探すならどこがいい?」

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewなど、複数のAIサービスで同じ質問を試してみることをおすすめします。AIサービスごとに参照するデータソースや回答の傾向が異なるため、包括的な現状把握が可能になります。

確認のポイントとしては、「自社名が言及されているか」「言及されている場合、どのような文脈で紹介されているか」 「競合他社はどのように言及されているか」の3点に注目してください。自社が全く言及されていない場合は、AIにとって「認識されていない存在」である可能性が高く、エンティティ対策から始める必要があります。

GA4でAI検索からの流入を確認する

Google Analytics 4 (GA4)を使えば、AI検索経由のトラフィックを把握できます。探索レポートを活用して、以下の参照元からの流入を確認してみましょう。

AI検索関連の主な参照元ドメインには、chat.openai.com (ChatGPT)、chatgpt.com、gemini.google.com (Gemini)、perplexity.ai (Perplexity)、bing.com/chat (Copilot)などがあります。これらのドメインからの流入が増加傾向にあれば、LLMO対策の効果が出始めていると判断できます。

具体的なKPIを設定する

現状分析を踏まえて、LLMO対策のKPIを設定します。ただし、LLMOは効果測定の手法が確立されていない分野のため、複数の指標を組み合わせて総合的に判断することが重要です。

目標設定の際は、「3ヶ月後にAI検索からの流入を現状の2倍にする」「半年後に主要キーワードでAI Overviewへの表示を獲得する」など、期限と数値を明確にしておくと進捗管理がしやすくなります。

【手順2】技術的な基盤を整備する

現状分析と目標設定が完了したら、次はAIがコンテンツを正しく認識できるよう、技術的な土台を整えていきます。この段階での対策は一度実装すればサイト全体に効果が波及するため、優先度の高い施策といえるでしょう。

構造化データ (JSON-LD)を実装する

構造化データとは、Webページ上の情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するマークアップのことです。Googleが推奨するJSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)形式で実装することで、AIに対して「このページは何についての情報か」「誰が書いたものか」「どのような組織が運営しているか」といった文脈を正確に伝えられます。

LLMO対策において優先的に実装すべき構造化データのタイプは以下の通りです。

スキーマタイプ	用途	推奨ページ
Organization	企業・組織情報の定義	トップページ、会社概要
WebSite	サイト全体の情報定義	トップページ
Article	記事コンテンツの定義	ブログ、コラム
FAQPage	Q&A形式のコンテンツ	よくある質問ページ
BreadcrumbList	サイト階層の明示	全ページ
Local Business	店舗・事業所情報	店舗ページ

WordPressを使用している場合は、Rank Math SEOやYoast SEOといったプラグインを活用すれば、コードを書かずに構造化データを実装できます。実装後はGoogleの「リッチリザルトテスト」ツールで正しく認識されているか必ず確認してください。

robots.txtでAIクローラーを許可する

AIサービスは独自のクローラー(ボット)を使ってWebサイトの情報を収集しています。robots.txtでこれらのクローラーをブロックしていると、AIに情報が届かず、引用される機会を逃してしまいます。

主要なAIクローラーには、GPTBot (OpenAI)、Google-Extended (Google AI)、ClaudeBot(Anthropic)、PerplexityBot (Perplexity)などがあります。これらのクローラーを許可する設定になっているか、robots.txtを確認しておきましょう。

ただし、AIクローラーの許可については、著作権やコンテンツの二次利用に関する懸念から意図的にブロックする企業もあります。自社のポリシーに照らし合わせて判断することが大切です。

llms.txtファイルの設置を検討する

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの構造や重要なページを伝えるためのテキストファイルです。2024年に入って提唱された比較的新しい仕様で、robots.txtのAI版とも呼ばれています。

現時点(2025年12月)では、主要なAI企業からの公式対応は明確に表明されておらず、設置しても効果が保証されるものではありません。ただし、設置することによるデメリットは特にないため、将来的な対応を見据えて設置しておくのも一つの選択肢です。

llms.txtには、サイトの概要説明、主要ページへのリンク、会社情報などを記載します。サイトのルートディレクトリ (例: https://example.com/llms.txt)に配置することで、AIクローラーが参照できる状態になります。

セマンティックHTMLを適切に使用する

HTML5のセマンティック要素(<article>、<header>、<section>、<footer>など)を適切に使用することで、AIがコンテンツの構造を把握しやすくなります。

セマンティックHTMLは、ただコードを書けばよいというものではなく、「このタグは何を意味するのか」を理解した上で適切に使い分けることが重要です。たとえば、記事本文は<article>で囲み、各セクションは<section>で区切り、補足情報は<aside>に配置するといった具合です。

主要なAIクローラーはJavaScriptをレンダリングせずにHTMLだけを取得する傾向があるため、JavaScriptに依存したコンテンツ表示は避け、HTMLで情報が完結するよう設計することも意識してください。

【手順3】 エンティティを強化する

エンティティ対策は、LLMO対策の中でも特に重要度が高い施策です。エンティティとは、AIが認識できる「固有の存在」のこと。企業名、商品名、人物名、地名などがこれに該当します。AIが自社を「明確なエンティティ」として認識していなければ、回答に引用される可能性は低くなってしまいます。

会社概要ページを充実させる

会社概要ページ (Aboutページ)は、AIが企業情報を把握する際の重要な参照元となります。単に会社名と住所を載せるだけでなく、以下の情報を網羅的に記載しましょう。

• 企業の正式名称と略称
• 設立年、代表者名、資本金、従業員数
• 事業内容の詳細な説明
• ミッション・ビジョン・バリュー
• 沿革(主要なマイルストーン)
• 受賞歴、メディア掲載実績
• 所在地、連絡先、SNSアカウント

店舗を持つビジネスの場合は、各店舗の情報も個別ページで詳細に記載することをおすすめします。特に店舗名、住所、電話番号、営業時間といったNAP情報(Name、Address、Phone)は、Web上で統一された形式で記載されているかどうかも重要なポイントです。

Wikipediaやナレッジパネルへの登録

Wikipediaは、LLMの学習データとして広く活用されている情報源です。自社がWikipediaに掲載されていれば、AIが事前学習の段階で自社を「既知のエンティティ」として認識している可能性が高まります。

ただし、Wikipediaには「特筆性」の基準があり、掲載にはメディアでの報道実績や業界での認知度など、一定の条件を満たす必要があります。掲載を目指す場合は、まずPR活動を通じてメディア露出を増やし、第三者からの言及を蓄積していくことが近道となるでしょう。

Googleのナレッジパネル(検索結果に表示される企業情報ボックス)への表示も、エンティティ認識の強化につながります。ナレッジパネルの表示には、Googleビジネスプロフィールの登録と最適化、公式サイトでの情報充実、構造化データの実装などが有効です。

外部からの言及を増やす

AIは、複数の情報源で言及されているエンティティを「信頼性が高い」と判断する傾向があります。自社サイト内での情報発信だけでなく、外部のサイトやメディアで言及される機会を増やすことが、エンティティ強化の鍵となります。

具体的な施策としては、業界メディアへの寄稿、プレスリリースの配信、業界団体や協会への加盟、カンファレンスでの登壇、他社との協業事例の発信などが挙げられます。特に、業界の「比較記事」や「おすすめ選」といったリスト記事への掲載は、AIの回答で参照されやすいコンテンツ形式であるため、積極的に狙っていきたいところです。

また、SNSでの情報発信も外部言及の一種と捉えられます。X(旧Twitter) やInstagram、LinkedInなど、自社のターゲット層が利用するプラットフォームで継続的に情報を発信し、シェアや引用を獲得することで、Web上での存在感を高めていきましょう。

【手順4】 AIに引用されるコンテンツを作成する

技術的な基盤とエンティティの強化が整ったら、いよいよコンテンツ最適化のフェーズに入ります。AIに「引用したい」と判断されるコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

結論ファーストで直接的な回答を心がける

AIは、ユーザーの質問に対する「答え」を探しています。そのため、コンテンツの冒頭で結論を明示する「結論ファースト」の構成が効果的です。

たとえば「LLMO対策とは?」という質問に対しては、最初の段落で「LLMOとは、大規模言語モデルの回答に自社情報が引用されるよう最適化する施策のことです」と明確に定義を示します。その後に詳細な解説を続ける形です。

曖昧な前置きや長い導入部分は避け、読者(そしてAI)が求めている情報に素早くたどり着ける構成を意識しましょう。ただし、結論だけで終わるのではなく、その後に「なぜそう言えるのか」「具体的にはどういうことか」を深掘りすることで、コンテンツとしての価値を高められます。

信頼性の裏付けを明示する

LLMOにおいて、コンテンツの信頼性は極めて重要な評価軸です。主張や数値を記載する際は、必ず根拠や出典を明示するよう心がけてください。

2024年に流出したGoogleの内部文書からも、著者情報がランキング要素に利用されている可能性が示唆されています。著者プロフィールページを作成し、執筆した記事と紐づけることで、SEOとLLMOの両面でプラスの効果が期待できます。

網羅的かつ詳細なコンテンツを作成する

AIは、一つのトピックについて網羅的に解説されたコンテンツを高く評価する傾向があります。表面的な説明にとどまらず、読者が抱くであろう疑問を先回りして解消できる深さを目指しましょう。

ただし、網羅性を追求するあまり、冗長で読みにくいコンテンツになってしまっては本末転倒です。見出しを適切に設定して情報を整理し、読者が必要な部分にすぐアクセスできる構造を維持することが大切です。

また、「網羅的」とは「長ければよい」という意味ではありません。トピックに対して過不足なく、必要十分な情報を提供することが求められます。無駄な繰り返しや、本題から逸れた情報は削ぎ落とし、密度の高いコンテンツを目指してください。

FAQ形式のコンテンツを活用する

FAQ(よくある質問)形式のコンテンツは、AIに引用されやすいフォーマットの代表例です。ユーザーがAIに投げかける質問と、FAQの質問文が一致していれば、その回答が引用される可能性が高まります。

効果的なFAQを作成するためのポイントは、実際にユーザーが検索しそうな言い回しで質問文を設定することです。「○○とは何ですか?」「○○のメリットは?」 「○○の費用はいくらですか?」といった形式が典型的です。

FAQページには必ずFAQPageスキーマ (構造化データ)を実装しましょう。構造化データによってAIやGoogleにFAQ形式であることが明示され、検索結果でのリッチリザルト表示や、AI回答での引用率向上が期待できます。

文体は中立的かつフォーマルに

2024年の研究 「Writing Style Matters」では、同じ内容の文章でも文体によってAIに引用される確率が変わることが報告されています。具体的には、カジュアルな口調や感情的な表現は引用されにくく、フォーマルで中立的な文体が好まれる傾向があるとされています。

SNSでバズるようなエモーショナルな表現と、AIに引用されやすい表現は異なることを理解しておく必要があります。LLMO対策を意識したコンテンツでは、客観的な事実を淡々と伝えるトーンを基本とし、過度な装飾や感嘆表現は控えめにするのが賢明です。

ただし、これは「つまらない文章を書け」という意味ではありません。読みやすさや分かりやすさは維持しつつ、信頼できる情報源としての印象を与える文体を心がけてください。

【手順5】AI Overviewへの表示を狙う

GoogleのAI Overviewは、検索結果の最上部に表示されるAI生成の要約です。従来の検索結果(オーガニック検索)とは別に、AIが複数の情報源を参照して回答を生成する仕組みになっています。AI Overviewに引用されれば、大きな露出効果が見込めるため、LLMO対策の中でも優先度の高いターゲットといえるでしょう。

AI Overviewが表示されるキーワードを特定する

すべての検索キーワードでAI Overviewが表示されるわけではありません。まずは自社のターゲットキーワードで実際にAI Overviewが表示されるかどうかを確認しましょう。

AhrefsなどのSEOツールでは、AI Overviewが表示されているキーワードをフィルタリングする機能が搭載されています。この機能を活用して、AI Overview表示があるキーワードを洗い出し、対策の優先順位を決めていくのが効率的です。

一般的に、AI Overviewは「○○とは」「○○の方法」 「○○と△△の違い」といった情報収集型(Know型)のクエリで表示されやすい傾向があります。一方で、特定のサイトに直接アクセスしたいナビゲーション型のクエリや、商品購入などのトランザクション型のクエリでは表示されにくいケースが多いです。

SEO順位の向上が引用獲得の近道

AI Overviewに引用されるページには、ある共通した傾向があります。それは、従来のSEOでも上位に表示されているページが引用されやすいという点です。

調査によると、AI Overviewで引用されるページの多くは、検索結果の10位以内にランクインしているものが中心です。つまり、LLMO対策として新しい施策を行う前に、まずは従来のSEO対策をしっかり行い、検索順位を上げることが引用獲得への近道となります。

特にYMYL (Your Money Your Life: 健康、金融など人生に大きな影響を与える領域)のキーワードでは、高いドメインパワーを持つ公式サイトや権威あるメディアが引用される傾向が顕著です。自社サイトのドメイン評価を高める取り組みも並行して進めていく必要があります。

比較文脈での言及を狙う

「○○と△△の違い」 「○○のおすすめ」といった比較・選定系のクエリでは、AI Overviewが複数のサービスや製品を比較して回答するケースがあります。この比較文脈で自社が言及されることは、認知拡大において大きな効果を持ちます。

比較文脈での言及を獲得するためには、業界内での比較記事やランキング記事への掲載が重要になります。自社のオウンドメディアでも「自社サービスと他社サービスの違い」を正直に解説するコンテンツを作成することで、AIが比較情報を参照する際の引用元となる可能性が高まります。

また、第三者が運営するレビューサイトやクチコミサイトでの評価も、AIの情報源として参照されることがあります。良質なクチコミの獲得施策も、LLMO対策の一環として位置づけておくとよいでしょう。

【手順6】効果測定とPDCAサイクルを回す

LLMO対策は一度実施して終わりではなく、継続的な改善が求められます。効果測定の仕組みを整え、PDCAサイクルを回していくことで、施策の精度を高めていきましょう。

定点観測で変化を追跡する

LLMO対策の効果は、短期間で劇的に現れるものではありません。中長期的な視点で、定点観測を続けることが重要です。

月次または週次で以下の項目をモニタリングし、変化の傾向を把握しましょう。

• AI検索経由のセッション数 (GA4)
• 指名検索の検索数(Google Search Console)
• 対策キーワードの検索順位
• 主要AIサービスでの言及状況(手動確認またはツール)

これらの指標を記録しておくことで、「どの施策がどのような効果をもたらしたか」の因果関係を推測しやすくなります。スプレッドシートなどで記録を残し、施策の実施タイミングとあわせて管理することをおすすめします。

計測ツールを活用する

LLMO対策の効果測定には、いくつかの専門ツールが役立ちます。2025年時点で有力なツールとしてはAhrefsが挙げられます。AhrefsのBrand Radar機能では、各LLMやAI Overviewによるリンク掲載数、ブランド名の言及数などを確認できます。

海外ではZip Tieやotterly. AIといったLLMO専用の計測ツールも登場していますが、日本語への対応状況はまだ限定的です。今後、日本語対応の計測ツールが充実していくことが予想されるため、業界動向を注視しておくとよいでしょう。

GA4での計測も忘れずに設定しておきましょう。参照元ドメインでフィルタリングすることで、各AIサービスからの流入を把握できます。カスタムセグメントを作成しておくと、分析の効率が上がります。

競合の動向も定期的にチェックする

自社だけでなく、競合他社がAI検索でどのように言及されているかを把握することも大切です。競合がAI回答で頻繁に引用されているのに自社は引用されていない、といった状況があれば、競合サイトを分析して差分を見つけ出す必要があります。

競合分析の際は、構造化データの実装状況、コンテンツの構成、情報の網羅性、著者情報の有無、外部からの言及数など、複数の観点からチェックしてみてください。競合が実施していて自社が実施していない施策があれば、優先的に取り組むべきポイントが見えてきます。

LLMO対策を実施する際の注意点

LLMO対策を進めるにあたって、いくつか押さえておくべき注意点があります。期待と現実のギャップを生まないためにも、事前に理解しておきましょう。

効果が出るまでに時間がかかる

LLMO対策は、短期間で成果が出る施策ではありません。LLMの学習サイクルや検索エンジンのインデックス更新には一定の時間がかかるため、施策を実施してから効果が現れるまでに数ヶ月を要することも珍しくありません。

特に、ChatGPTのような対話型AIには「ナレッジカットオフ」があり、ある時点以降の情報は学習データに反映されていません。直近でコンテンツを公開しても、次のカットオフ更新まで認識されない可能性があることを理解しておきましょう。

RAGを採用しているPerplexityやAI Overviewでは、リアルタイムに近い形で情報が参照されますが、それでもすぐに引用されるわけではありません。焦らず、中長期的な視点で取り組む姿勢が求められます。

SEO対策との両立が必要

LLMO対策に注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにしてしまうのは避けるべきです。前述のとおり、AI OverviewはSEOで上位表示されているページを引用する傾向があります。SEOの基盤が弱いままLLMO対策だけを行っても、期待した効果は得られにくいでしょう。

SEOとLLMOは対立する概念ではなく、相互補完の関係にあります。SEOで培った「ユーザーに価値あるコンテンツを提供する」という基本姿勢は、LLMO対策においても変わりません。両者を統合した包括的なデジタル戦略として取り組むことで、検索エンジン・AI双方での露出最大化を実現できます。

誤情報の拡散リスクに備える

AIは必ずしも正確な情報だけを回答するわけではありません。学習データの偏りや、参照元の誤りによって、自社に関する不正確な情報がAI回答に含まれてしまうリスクがあります。

定期的にAIサービスで自社名やサービス名を検索し、誤った情報が回答されていないかをチェックする習慣をつけましょう。もし誤情報を発見した場合は、自社サイトで正しい情報を明確に発信し、AIの情報源となるデータを正すことで、徐々に修正されていくことが期待できます。

また、クチコミサイトやSNSでのネガティブな情報がAI回答に引用されるケースもあります。オンライン上の評判管理(レピュテーションマネジメント)も、LLMO対策の一環として意識しておく必要があるでしょう。

流入があってもコンバージョンにつながらない可能性

AI回答で引用されたとしても、ユーザーがサイトを訪問せずに情報収集を完結させてしまう「ゼロクリック」のケースも少なくありません。特にシンプルな質問への回答がAI上で完結する場合、サイトへの流入にはつながりにくいでしょう。

しかし、ゼロクリックだったとしても、AI回答で自社ブランドが言及されること自体に価値があります。ブランド認知の向上は、将来的な指名検索や直接流入につながる可能性を秘めています。流入数だけでなく、ブランド認知という観点からもLLMO対策の効果を評価することが重要です。

店舗ビジネスにおけるLLMO対策のポイント

飲食店、美容サロン、クリニック、不動産会社など、店舗を持つビジネスにとって、LLMO対策はどのような意味を持つのでしょうか。地域密着型ビジネスならではの視点で、対策のポイントを解説します。

Googleビジネスプロフィールとの連携

店舗ビジネスにおいて、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化はLLMO対策の重要な一部となります。GBPに登録された情報は、Googleのナレッジグラフに取り込まれ、AI Overviewの情報源としても参照される可能性があります。

店舗名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容、写真などの情報を漏れなく登録し、常に最新の状態に保つことが基本です。特に、サービス説明や商品情報は詳細に記載することで、AIが店舗の特徴を正確に把握しやすくなります。

クチコミへの返信も重要です。ポジティブなクチコミへの感謝だけでなく、ネガティブなクチコミにも誠実に対応することで、信頼性のシグナルを発信できます。クチコミの文面にはサービス内容やキーワードが含まれることが多く、これらもAIの参照対象となる可能性があります。

ローカルSEOとLLMOの統合戦略

「地域名+業種」といったローカルキーワードでAI Overviewが表示されるケースも増えています。たとえば「新宿 美容室おすすめ」や「渋谷 イタリアン ランチ」といった検索です。

こうしたローカルクエリでAIに引用されるためには、MEO対策(Map Engine Optimization:地図検索最適化)とLLMO対策を統合的に進めることが効果的です。Googleビジネスプロフィールの最適化、地域情報を含んだコンテンツの作成、地元メディアやポータルサイトへの掲載など、ローカルでの存在感を高める施策を組み合わせていきましょう。

店舗サイトでも、単にサービス内容を羅列するだけでなく、地域の特性やターゲット顧客のニーズに寄り添った情報発信を心がけることで、AIに「この地域で信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

LLMO対策に関するよくある質問

Q. SEO対策とLLMO対策、どちらを優先すべき?

基本的にはSEO対策を優先することをおすすめします。AI Overviewを含む多くのAIサービスは、SEOで上位表示されているページを引用する傾向があるためです。SEOの土台がない状態でLLMO対策だけを行っても、効果は限定的です。SEOで一定の順位を確保しつつ、並行してLLMO対策の要素を取り入れていくのがバランスの取れたアプローチでしょう。

Q. 小規模なサイトでもLLMO対策は効果がある?

効果はあります。むしろ小規模サイトだからこそ、特定の領域に特化した専門性を打ち出しやすいという利点もあります。大手サイトと同じ土俵で戦うのではなく、ニッチな分野での第一人者を目指すことで、AIに「この分野の信頼できる情報源」として認識される可能性が高まります。構造化データの実装や著者情報の明示など、技術的な対策はサイト規模に関係なく実施できます。

Q. 構造化データを入れれば必ずAIに引用される?

構造化データの実装は必要条件ではありますが、十分条件ではありません。AIが引用するかどうかは、コンテンツの質、信頼性、関連性など複数の要素で判断されます。構造化データはAIにコンテンツの意味を正確に伝えるための「補助的な手段」であり、それだけで引用が保証されるものではないと理解しておきましょう。

Q. LLMO対策の効果はどのくらいで実感できる?

施策の内容や競合状況によって異なりますが、一般的には3~6ヶ月程度は継続して取り組む必要があります。構造化データの実装やエンティティ強化など、基盤となる施策の効果が表れるまでにはある程度の時間がかかります。短期的な成果を求めるよりも、中長期的な視点でコツコツと施策を積み重ねていく姿勢が大切です。

Q. LLMO対策はどこに依頼すればよい?

LLMO対策に対応できるマーケティング会社やSEO会社は増えつつあります。依頼先を選ぶ際は、SEO対策の実績があること、LLMO対策の具体的な施策内容を説明できること、効果測定の方法を提示できることなどをチェックポイントにするとよいでしょう。LLMO対策は新しい領域であるため、最新動向を追いかけている会社かどうかも重要な判断材料です。

LLMO対策なら株式会社トリニアスへご相談ください

LLMO対策は、AI時代のWebマーケティングにおいて避けて通れないテーマとなっています。本記事で解説した手順を参考に、自社でできることから着手していただければ幸いです。

しかし、技術的な実装やコンテンツ戦略の策定には専門的な知識が求められる場面も多いでしょう。特に店舗ビジネスにおいては、MEO対策とLLMO対策を統合的に進めることが効果を最大化するポイントとなります。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、MEO対策サービス「MEO prime」を通じて累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。Googleビジネスプロフィールの最適化からクチコミ管理、Webサイト制作、SNS運用まで、店舗の集客に関わる施策をワンストップで提供しています。

LLMO対策についても、MEOで培ったノウハウを活かしながら、AI検索時代に対応した集客戦略をご提案いたします。「AIに引用される店舗」を目指す方は、ぜひお気軽にご相談ください。

検索行動の変化に先手を打ち、AI検索でも「選ばれる店舗」を実現しましょう。まずは現状の課題をお聞かせください。専任コンサルタントが貴社に最適なプランをご提案いたします。