LLMOの信頼性とは？AI検索で引用されるための根拠の示し方

「ChatGPTやPerplexityでうちの会社名が出てこない」 「AIに引用されるサイトとされないサイト、何が違うの?」

そんな疑問を抱えている方は少なくありません。生成AIが情報収集の入り口となりつつある今、AIから「信頼できる情報源」として認識されることは、従来のSEO対策とは異なる視点での取り組みが求められています。

2024年のSpark Toro社とDatos社の共同調査によると、米国における検索の約58.5%、EUでは約59.7%が「ゼロクリック検索」となっています。つまり、半数以上のユーザーが検索結果画面やAIの回答だけで情報収集を完結させているのです。

この記事では、LLMO(大規模言語モデル最適化)における「信頼性」とは何か、そしてAIに選ばれる情報源になるための具体的な施策を、5,000社以上のローカルビジネス支援実績を持つ株式会社トリニアスの視点から解説します。

LLMOとは? SEOとの違いと信頼性の重要性

LLMO (Large Language Model Optimization)は、ChatGPTやGemini、Perplexityといった大規模言語モデル (LLM)に対して、自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みを指します。

従来のSEOが「Google検索で上位表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答の中で信頼できる情報源として引用されること」 をゴールとしています。検索順位という数値化しやすい指標ではなく、AIという「判断者」にどう評価されるかという、より複雑な評価軸が求められるのです。

SEOとLLMOの評価基準の違い

SEOでは、被リンク数やドメインパワー、コンテンツの網羅性といった要素が重視されてきました。もちろんこれらはLLMOでも重要ですが、AIが情報を選別する際には、より「信頼性」に重きが置かれる傾向があります。

なぜなら、AIはユーザーに対して「正確で信頼できる回答」を返すことを第一の目的としているからです。誤った情報を引用してしまえば、AI自体の信頼性が損なわれます。そのため、AIは情報源を選ぶ際に「この発信元は本当に信用できるのか」を厳しく判断していると考えられています。

評価軸	SEO	LLMO
主な対象	Google検索エンジン	ChatGPT、Gemini等のLLM
ゴール	検索結果での上位表示	AIの回答での引用・推奨
重視される要素	被リンク、キーワード	信頼性、一次情報、E-E-A-T
成果指標	検索順位、CTR	引用率、ブランド認知

なぜ「信頼性」がLLMOの核心なのか

LLMは膨大なテキストデータを学習していますが、その中には誤情報や古い情報も含まれています。AIが回答を生成する際には、複数の情報源を参照し、より信頼性の高いものを優先的に採用する仕組みが働いています。

ここで重要になるのが、Googleの品質評価ガイドラインでも知られる「E-E-A-T」という概念です。Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness(権威性)、Trustworthiness (信頼性)の4要素で、元々はSEOの文脈で語られてきましたが、LLMOにおいてはさらに重要度が増しています。

特にTrustworthiness(信頼性)は、他の3要素の土台となる存在です。どれだけ専門的で権威のある情報であっても、発信元が信頼できなければ、AIは引用を避ける傾向にあります。

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

AIが「信頼できる」と判断する情報源の特徴

では、AIはどのような情報源を「信頼できる」と判断するのでしょうか。現時点での各種研究や実践事例から見えてきた特徴を整理します。

発信元の透明性が担保されている

AIが最も重視するシグナルの一つが、「誰が情報を発信しているか」の明確さです。具体的には以下の要素が整備されているかどうかが評価に影響します。

• 運営者情報の明示: 会社名、所在地、連絡先、設立年などの基本情報
• 著者・監修者プロフィール: 記事を執筆した人物の経歴、資格、専門分野
• プライバシーポリシー・利用規約: 法的な責任所在の明確化

匿名のブログや運営者不明のサイトは、いくら内容が充実していても、AIからの信頼獲得は難しくなります。「責任の所在が明らか=信用できるサイト」という判断基準は、人間の直感と同様にAIにも適用されているのです。

一次情報を保有している

AIに引用されやすいコンテンツの共通点として、「一次情報」の存在が挙げられます。一次情報とは、他のサイトやメディアでは公開されておらず、自社が最初に発信する独自の情報のことです。

具体的には以下のようなコンテンツが該当します。

• 独自調査・アンケート結果: 自社で実施した市場調査や顧客調査
• 実績データ・統計:導入企業数、成功率、効果測定の数値
• 事例紹介: 具体的な顧客の課題と解決プロセス
• 専門家の知見: 業界経験に基づくノウハウや見解

二次情報(他サイトからの引用や要約)は情報価値が低く評価されがちです。他社が書いた内容を言い換えただけのコンテンツでは、AIが「この情報源を引用する理由」を見出せません。

情報の正確性と更新頻度

Alは情報の鮮度も評価要素として考慮しています。特に変化の激しい業界や法規制に関わる情報では、最終更新日や公開日が明示されているかが重要です。

また、誤りのある情報を掲載しているサイトは、一度その「信頼スコア」を下げると回復に時間がかかります。ファクトチェック体制の有無、参考文献・引用元の明示なども、信頼性を構成する要素となっています。

第三者からの評価・言及

従来のSEOでは被リンクが権威性の主要指標でしたが、LLMOではより幅広い「言及」が評価対象になると考えられています。

具体的には、ニュース記事、学術論文、業界専門サイト、SNS上での言及など、リンクの有無に関わらず、信頼できる文脈で一貫して言及されることがAIにとっての権威性シグナルとなります。ロコミサイトでの評価や、業界団体への加盟なども間接的な信頼性指標として機能するでしょう。

LLMOで信頼性を高める具体的施策

ここからは、実際にWebサイトの信頼性を高め、AIに選ばれる情報源となるための具体的な施策を解説します。

E-E-A-Tを軸としたコンテンツ設計

E-E-A-Tの4要素それぞれについて、具体的にどのような対策が有効かを整理します。

Experience (経験)の示し方

AIが生成できない「実体験に基づく情報」は、最も強力な差別化要素です。以下のような形で経験を可視化しましょう。

• 顧客の声・レビュー : テキストだけでなく、写真や動画付きで掲載すると信頼性が増す
• Before/After事例: サービス導入前後の変化を視覚的に示す
• 具体的なエピソード: 「誰が」「どのような状況で」「どうなったか」を詳細に描写
• 失敗談や学び: 成功事例だけでなく、試行錯誤の過程も価値ある情報

Expertise(専門性)の証明

専門性を示すには、資格や肩書だけでなく、コンテンツの深さそのものが問われます。

• 専門家プロフィールの充実: 執筆者の資格、経歴、実績を詳細に記載
• 専門用語の適切な定義: 業界用語を使用する際は、読者向けの解説を添える
• 学術論文・公的データの引用: 主張の根拠を明確にする
• テーマの一貫性: サイト全体で特定分野の専門性を打ち出す

Authoritativeness (権威性)の構築

権威性は一朝一夕では築けませんが、以下の取り組みが効果的です。

• サイテーションの獲得: 業界メディアや専門サイトでの言及を増やす
• 被リンクの質: 関連性の高い信頼できるサイトからのリンク
• TOPページ・会社概要の充実: 企業としての実績や受賞歴を明示
• 業界団体への加盟・認証取得:第三者機関からのお墨付き

Trustworthiness (信頼性)の担保

信頼性は他の3要素の前提となる「土台」です。

• SSL化(HTTPS) : セキュリティの基本対策
• 運営者情報の完備:法人情報、連絡先、責任者名
• プライバシーポリシー・利用規約: 法的な責任所在の明確化
• 更新履歴の明示: コンテンツの鮮度を示す

構造化データ (JSON-LD)の実装

構造化データは、Webページの情報をAIや検索エンジンが理解しやすい形で記述するマークアップです。LLMOにおいては、コンテンツの意味と文脈を明確に伝える役割を果たします。

Googleが推奨するJSON-LD形式で実装することで、既存のHTMLに影響を与えずに構造化情報を追加できます。

LLMOで特に重要な構造化データの種類

Organization(組織情報):企業名、URL、ロゴ、連絡先、SNSアカウントなどを明示。AIが「どの組織がこの情報を発信しているか」を認識する基盤となります。

Article(記事情報): 記事タイトル、著者、公開日、更新日、説明文などを構造化。AIがコンテンツの概要を把握しやすくなります。

FAQPage (よくある質問):質問と回答の組み合わせを明示的に伝えることで、AIが回答として引用しやすい形式に整理できます。

Local Business (地域ビジネス) :店舗名、住所、営業時間、電話番号などを構造化。ローカル検索やAI回答での言及につながります。

BreadcrumbList (パンくずリスト) : ページの階層構造を明示し、AIがサイト全体のコンテキストを理解する助けとなります。

構造化データ実装の注意点

構造化データは「正しく」実装しなければ効果を発揮しません。以下の点に注意しましょう。

• ページに存在しない情報はマークアップしない: 構造化データはあくまでページ内容の構造化であり、虚偽の情報を記述するとペナルティの対象となる可能性があります
• 実装後は必ず検証: Googleの「リッチリザルトテスト」やSchema Markup Validatorでエラーがないか確認
• 必須項目の漏れに注意:各スキーマタイプには必須プロパティがあり、不足があると認識されません

WordPressを使用している場合は、「Yoast SEO」 「Rank Math SEO」 「All In One SEO」などのプラグインで比較的簡単に構造化データを追加できます。

llms.txtの設置

llms.txtは、AIクローラーに対してWebサイトの構造や重要なコンテンツを伝えるためのファイルとして注目されています。robots.txtがGoogleなどの検索エンジンクローラー向けであるのに対し、llms.txtは生成AI向けの「案内図」のような役割を果たします。

llms.txtで伝えられる情報

• サイトの概要説明: サービス内容、企業情報などをAIに伝達
• 優先的に読み込んでほしいURL: 重要なコンテンツを明示
• AIクローラーへの指示: アクセス許可・拒否の設定
• レート制限: 過剰なクロールを防ぐ設定

llms.txtの現状と注意点

現時点では、llms.txtは標準化されておらず、すべてのAIクローラーが参照するわけではありません。設置したからといって即座に効果が出るものではなく、あくまで「将来への先行投資」として捉えるべきでしょう。

ただし、海外ではStripeやAnthropicなど大手企業がすでに導入を始めており、今後のスタンダードになる可能性は十分にあります。リスクが少ない施策として、早期に対応しておくことは合理的な判断といえます。

地域ビジネスとLLMO信頼性の関係

LLMO対策は大企業やメディアサイトだけのものではありません。地域に根ざしたローカルビジネスこそ、LLMOの恩恵を受けやすい領域です。

ローカルビジネスがLLMOに取り組むべき理由

「近くの歯医者でおすすめは?」「○○駅周辺で評判のいい美容室」といったローカルな質問は、生成AIでも頻繁に投げかけられています。AIがこうした質問に回答する際、信頼性の高い情報源として自社が言及されれば、それは強力な集客チャネルとなります。

従来のSEOでは大手企業や比較サイトが上位を占めがちでしたが、LLMOでは「その地域での実績」「実際の顧客の声」 「専門性の高さ」といった要素が評価されます。つまり、地道に信頼を積み重ねてきた店舗ほど、AIに選ばれやすい土壌があるのです。

Googleビジネスプロフィールとの連携

ローカルビジネスの信頼性を高める上で、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化は欠かせません。GBPに登録された情報は、Google検索だけでなく、AI Overviewsやその他のAIサービスにも参照される可能性があります。

特に以下の要素を充実させることが重要です。

• ビジネス情報の正確性: 店舗名、住所、電話番号、営業時間は常に最新に
• カテゴリの適切な設定: 主要カテゴリと副次カテゴリを正しく選択
• 写真・動画の充実: 店舗の雰囲気、スタッフ、商品・サービスを視覚的に伝える
• ロコミへの対応: レビューには迅速かつ丁寧に返信し、顧客との関係性を示す
• 投稿機能の活用: 最新情報やお知らせを定期的に発信

ロコミ・レビューが信頼性に与える影響

AlはWeb上の評判や口コミも学習データとして利用していると考えられています。ポジティブな言及が多いほど、AIが推奨する可能性は高まります.

ただし、これは「やらせレビュー」を推奨するものではありません。不自然な口コミの量産は、Googleのガイドライン違反となるだけでなく、AIからも「信頼性が低い」と判断されるリスクがあります。

重要なのは、実際に満足した顧客にロコミを依頼する仕組みを構築すること。QRコードを活用したロコミ依頼や、サービス完了後のフォローアップメールなど、自然な形で口コミが集まる導線を設計しましょう。

LLMO信頼性対策の効果測定

LLMOはSEOと比べて効果測定が難しいという課題があります。検索順位のように明確な数値で成果を追いにくいため、複数の指標を組み合わせて総合的に評価する必要があります。

AIでの引用・言及の確認

最もシンプルな方法は、実際にChatGPTやPerplexity、Geminiなどで自社に関連するクエリを投げかけ、回答の中で自社が言及されるかどうかを確認することです。

例えば飲食店であれば「○○駅周辺でおすすめのイタリアン」、工務店であれば「○○市で評判のいいリフォーム会社」といった質問を定期的に投げかけ、回答内容をモニタリングします。

ただし、AIの回答は同じ質問でも変動することがあるため、複数回・複数の表現でテストすることが重要です。

AI Overviewsでの引用確認

Google検索の上部に表示されるAI Overviewsは、自社サイトが引用元として表示されているかを確認できる指標の一つです。Search Console上で「AI Overviews」からの流入を追跡できるようになれば、より精度の高い効果測定が可能になるでしょう。

GA4によるAI経由流入の確認

Google Analytics 4 (GA4)では、リファラル情報からAI経由のトラフィックを一部把握できます。ChatGPTやPerplexityからの流入は、参照元URLとして記録されることがあります。

現時点ではまだ流入数自体は限定的かもしれませんが、今後のトレンド把握のために、AI関連のリファラルを追跡するカスタムレポートを設定しておくことをおすすめします。

ブランド認知の変化

LLMOの効果は、必ずしも直接的なトラフィック増加だけでは測れません。「AIで紹介されていた」という理由で問い合わせが来るケースも報告されています。

問い合わせ時のアンケートで「当社を知ったきっかけ」を確認する、指名検索数の推移を追跡するなど、間接的なブランド認知の変化も効果測定の一環として取り入れましょう。

LLMO信頼性対策の注意点とリスク

LLMOへの取り組みには、いくつかの注意点とリスクが存在します。対策を進める前に、これらを理解しておきましょう。

ハルシネーション (誤情報生成)のリスク

生成AIは時として、事実と異なる情報を「もっともらしく」生成してしまうことがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。

AIがあなたの会社について誤った情報を回答してしまうリスクは、常に存在します。例えば、存在しないサービスを紹介したり、誤った営業時間を伝えたりする可能性があるのです。

このリスクを軽減するには、正確で最新の情報を一貫してWeb上に発信し続けることが重要です。AIの学習元となる情報の精度を高めることで、誤情報生成のリスクを下げられます。

ゼロクリック問題への対応

AIが回答を完結させてしまうことで、ユーザーがWebサイトを訪れなくなる「ゼロクリック問題」は、多くのサイト運営者にとって懸念事項です。

しかし、これを単なる「トラフィック減少」として悲観するのは早計かもしれません。AIの回答で自社が言及されること自体がブランド認知であり、興味を持ったユーザーは後から検索して訪問してくれる可能性があります。

重要なのは、AIの回答だけでは得られない「深い価値」をサイト内で提供すること。詳細な事例、独自のツール、専門家への相談窓口など、「サイトを訪れる理由」を明確にしておくことが、ゼロクリック時代の生存戦略となります。

過度な最適化のリスク

AIに選ばれることだけを意識した「過度な最適化」は、かえって逆効果になる可能性があります。例えば、構造化データに虚偽の情報を記述したり、キーワードを不自然に詰め込んだりする行為は、SEOと同様にLLMOでもペナルティの対象となりえます。

「AIに選ばれること」と「ユーザーに価値を提供すること」は本質的に同じ方向を向いています。小手先のテクニックに走らず、本質的なコンテンツの質向上に注力することが、長期的な成功につながります。

LLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

LLMOにおける「信頼性」は、一朝一夕で構築できるものではありません。E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、一次情報の蓄積、そして第三者からの評価獲得。これらを継続的かつ戦略的に進めていくことが、AIに選ばれる情報源への道です。

とはいえ、日々の業務に追われる中で、LLMO対策にまで手が回らないという事業者様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、2017年からMEO (Googleマップ最適化)対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上のローカルビジネスを支援してきました。上位表示達成率は96.2%を誇り、地域ビジネスの集客ノウハウを豊富に蓄積しています。

MEO対策で培った「ローカルビジネスの信頼性構築」のノウハウは、LLMOにもそのまま活かせます。Googleビジネスプロフィールの最適化、ロコミ対策、Web集客の導線設計まで、一貫したサポート体制で御社のAI時代の集客を支援します。

AI検索の時代は、すでに始まっています。「まだ早い」と思っているうちに、競合に差をつけられてしまうかもしれません。今のうちから信頼性の土台を築き、AIにも人にも選ばれるビジネスを目指しましょう。

マケスクでは引き続き、地域ビジネスの集客に役立つ最新情報をお届けしていきます。