LLMO対策の成功条件とは？AI検索で上位表示される企業の共通点を解説

「LLMO対策を始めたいけれど、何から手をつければいいかわからない」 「対策しているつもりなのに、なかなかAIに引用されない」そんな悩みを抱えている方は少なくありません。

生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。日本リサーチセンターの調査によると、生成AIの利用率は2024年6月の15.6%から2025年3月には27.0%へと急増しました。ChatGPTからニュースサイトへの参照数も、2024年1月~5月の約100万件未満から2025年には2,500万件以上へと25倍に増加しています。

この記事では、MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つトリニアスの知見を活かし、LLMO対策で成果を出すために押さえるべき成功条件を具体的に解説します。単なる施策の羅列ではなく、「なぜそれが効くのか」という仕組みの理解から、実際に成果につながるまでの道筋をお伝えしていきます。

LLMO対策とは何か | 生成AI時代の検索最適化を理解する

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGoogleのGeminiなど大規模言語モデルの回答において、自社の情報が優先的に引用・参照されるように最適化する取り組みです。従来のSEOが検索エンジンの上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの回答に「選ばれる」ことを目的としています。

SEOとLLMOの決定的な違い

SEOでは検索結果の順位が成果の指標でしたが、LLMOでは「AIの回答文に自社情報が含まれるかどうか」が重要になります。検索順位が10位以下でも、コンテンツの構造や信頼性が高ければ、AIに引用される可能性は十分にあるのです。

FirstPageSageの調査によると、検索結果に表示されたページのうち上位5件とリスティング広告が全体の86.9%のクリックを占めています。つまり、6位以下のページは従来の検索では集客効果を得にくい状況でした。しかしLLMOでは、検索順位が上位でない記事でも、構造や信頼性・内容の独自性が高ければLLMに引用される可能性が生まれます。

なぜ今LLMOが注目されているのか

Adobe Analyticsの報告によれば、アメリカ国内の小売ECサイトへの生成AI経由のアクセス流入が、2024年7月から2025年2月の間に1,200%増加したというデータがあります。日本でも同様の傾向が見られ、株式会社メディアリーチが2025年4月に実施した調査では、Googleの利用率は62.1%と依然として高いものの、生成AIやSNS、動画などを目的に応じて使い分ける傾向が強まっていることが明らかになりました。

特に30~40代の男性では生成AIの活用が進んでおり、BtoB領域では意思決定者がChatGPTなどを活用して情報収集を行うケースが増えています。Ahrefsのデータによれば、LLM経由のコンバージョン率は従来のオーガニック検索経由の約20倍という結果も出ており、AI検索対策の重要性は今後さらに高まるでしょう。

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対策の成功条件① | E-E-A-Tを軸にした信頼性の構築

LLMO対策で最も重要な成功条件の一つが、E-E-A-T (Experience Expertise. Authoritativeness Trustworthiness)の強化です。生成AIは膨大なWeb情報から回答を生成しますが、その際に信頼できる情報源を優先的に参照する傾向があります。

Experience (経験)の可視化が引用を呼ぶ

Googleは2022年末に従来のE-A-Tに「Experience (経験)」を追加しました。ユーザーが体験ベースの情報をより信頼する傾向が高まったためです。LLMOにおいても、実際の体験に基づくコンテンツは引用されやすい傾向が見られます。

たとえば、飲食店のMEO対策について解説する場合、「一般的にはこうすべき」という情報よりも、「実際にA店で実施したところ、3ヶ月でGoogleマップ経由の来店が40%増加した」という具体的な数値を伴う事例のほうが、AIに引用される可能性が高まります。

Expertise (専門性)を証明する情報設計

専門性とは、特定のトピックに関する深い知識を持っていることを示す要素です。LLMOにおいては、表面的な情報の羅列ではなく、「なぜそうなるのか」という因果関係や、専門家だからこそ知っている細かなノウハウを盛り込むことが重要になります。

2025年現在、検索評価では「著者情報 (Author)」も指標化されており、匿名記事よりも顔出し・実名・経歴付きの執筆が高評価を受けやすい構造になっています。著者ページの作成やLinkedInとの連携も、専門性を示す手段として有効です。

Authoritativeness (権威性)の獲得方法

権威性とは、Webサイトや情報発信者が「どれだけ他者から評価されているか」を示す概念です。具体的には、業界メディアからの引用や被リンク、専門家からの推薦、業界団体からの認定などが権威性の指標となります。

地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの最適化や口コミの蓄積も権威性向上に寄与します。MEO対策とLLMO対策は、この点で密接に関連しているのです。

Trustworthiness(信頼性)を担保する透明性

信頼性は、E-E-A-Tの中で最も重要な要素とGoogleは位置づけています。情報の正確性、透明性、そして誠実性を示すことが求められます。

具体的には、情報源の明記、最新データの使用、運営者情報の公開、プライバシーポリシーの明示などが信頼性を高める要素になります。SSLの導入(https化)も、信頼できるサイトであることを示す基本的な要件です。

LLMO対策の成功条件② | AIが理解しやすいコンテンツ構造

AIに引用されるためには、人間が読みやすいだけでなく、AIが情報を正確に理解できる構造で書かれている必要があります。生成AIには「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる一度に処理できる情報量の上限があり、この限られた枠の中でいかに効率よく価値ある情報を伝えるかが鍵になります。

結論ファーストの文章構造

AIは文章を順番に処理していくため、重要な情報が後ろにあると取りこぼされるリスクがあります。各セクションの冒頭で結論を述べ、その後に詳細な説明を加える構造が効果的です。

前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を見逃してしまうかもしれません。逆に、明確な主張、具体的なデータ、簡潔な構造が揃っていれば、AIに「選ばれる」可能性は大幅に高まります。

見出し構造の最適化

H1、H2、H3といった見出しタグは、AIがコンテンツの構造を理解するための重要な手がかりになります。見出しには、そのセクションで扱う内容を明確に示すキーワードを含め、階層構造を論理的に設計することが大切です。

たとえば「LLMO対策」というテーマであれば、H2で大きなカテゴリを示し、H3でその中の具体的な施策を解説するという構成にすると、AIは情報の関係性を正確に把握できます。

FAQ形式の活用

FAQ(よくある質問)形式は、LLMOにおいて非常に効果的なコンテンツ形式です。ユーザーがAIに質問する形式と合致するため、AIがそのまま回答として引用しやすいのです。

FAQを作成する際は、実際にユーザーが検索しそうな質問文を想定し、簡潔かつ正確な回答を用意します。その際、FAQ構造化データ (schema.org)を実装することで、さらにAIの理解を助けることができます。

一次情報と独自データの価値

LLMは基本的に既存の公開情報を学習データとして用いて回答を生成します。一次情報や独自性のある内容は他にない価値ある情報として高く評価されやすく、引用対象として選ばれる確率が自然と高まります。

独自調査やアンケート、自社の支援実績に基づくデータは、多少手間や費用がかかるものの、LLMOだけでなくSEOやユーザー体験の観点からも高い効果が見込めます。他のサイトにはない情報を持つことが、AI時代における差別化の決定的な要因になるでしょう。

LLMO対策の成功条件③|技術的な最適化の実装

コンテンツの質を高めることに加え、技術的な観点からもLLMがアクセス・理解しやすい環境を整える必要があります。テクニカル面の施策は、人間ではなくAIに向けてWebサイトの構造や設定を最適化する対策です。

構造化データ (schema.org)の実装

構造化データは、検索エンジンやLLMに「この情報は何を示しているのか」を正確に伝えるためのマークアップ形式です。Organization(組織情報)、Local Business (地域ビジネス)、FAQ(よくある質問)、Product(商品情報)などを適切にマークアップすることで、AIの理解精度が向上します。

たとえば、飲食店であれば営業時間、住所、電話番号、メニューなどを構造化データとして記述することで、AIが正確に情報を把握し、回答に反映しやすくなります。

llms.txtファイルの設置

llms.txtは、LLMのクローラに対してサイトの概要や重要なコンテンツを伝えるためのファイルです。robots.txtのLLM版とも言える存在で、サイトのルートディレクトリに設置することで、LLMに対して自社サイトの構造や重要コンテンツを効率的に伝えられます。

まだすべてのLLMが対応しているわけではありませんが、今後の標準化が見込まれるため、先行して対応しておくことをおすすめします。

サイトパフォーマンスの最適化

ページの読み込み速度やサーバーの安定性も、LLMOに影響を与える要素です。AIクローラがサイトにアクセスした際に、エラーや遅延が発生すると、そのコンテンツは学習データとして適切に取り込まれない可能性があります。

Core Web Vitals (LCP INP・CLS)の改善、モバイルフレンドリー対応、HTTPS化とMixed Contentの回避など、基本的なWebパフォーマンスの最適化は、SEOだけでなくLLMOにも効果を発揮します。

サイトマップとクロール最適化

XMLサイトマップを適切に設定し、重要なページを漏れなくクローラに伝えることも重要です。不要なページ(低品質コンテンツ、重複コンテンツ、エラーページなど)はnoindexやcanonical設定で適切に除外し、価値あるコンテンツにクローラのリソースを集中させましょう。

301リダイレクトの設定が正確であることも、評価の引き継ぎという観点で重要なポイントになります。

LLMO対策の成功条件④ | エンティティ最適化と外部評価

エンティティとは、Googleやその他のAIが認識する「実体」のことです。企業名、ブランド名、サービス名などがエンティティとして認識されることで、AIがそれらを正確に理解し、関連する質問に対して適切に回答できるようになります。

エンティティとして認識されるための条件

自社や自社サービスがエンティティとして認識されるためには、Web上での一貫した情報発信と、複数の信頼できるソースからの言及が必要です。

Googleのナレッジパネルに自社情報が表示されているかどうかは、エンティティとして認識されているかの一つの指標になります。表示されていない場合は、Googleビジネスプロフィールの充実、Wikipediaへの掲載(該当する場合)、信頼性の高いメディアでの言及獲得などを進める必要があります。

NAP情報の統一

NAP (Name Address Phone) 情報、つまり企業名・住所・電話番号をWeb上で統一することは、エンティティ最適化の基本です。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSなど、あらゆる場所で一貫した情報を掲載することで、AIは「同一の実体」として認識しやすくなります。

表記のゆれ(株式会社と(株)の混在など)にも注意が必要です。

サイテーションの獲得

サイテーション(引用・言及)とは、他のWebサイトやSNSで自社名やサービス名が言及されることを指します。被リンクとは異なり、リンクがなくても言及されているだけで効果があります。

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記事掲載など、外部メディアでの露出を増やすことがサイテーション獲得につながります。SNSでの言及も、一定の効果が期待できるでしょう。

ロコミ・レビューの戦略的活用

Googleロコミをはじめとするユーザーレビューは、E-E-A-Tの「経験」を第三者が証明する情報として機能します。LLMはロコミ情報も学習データとして参照するため、良質な口コミが蓄積されているビジネスは、AIの回答に含まれやすくなる傾向があります。

ロコミへの丁寧な返信も、ビジネスの信頼性を示す要素として評価されます。

LLMO対策の成功条件⑤|継続的な効果測定と改善サイクル

LLMO対策は一度実施して終わりではありません。SEOと同様に、継続的な効果測定と改善のサイクルを回すことが成功の鍵になります。ただし、LLMO特有の課題として、成果測定方法がまだ確立されていないという点があります。

GA4を活用したAI流入の計測

Google Analytics 4 (GA4)では、リファラー情報からAI検索経由のセッションを把握できます。ChatGPT、Perplexity、Copilotなど主要なAIサービスからの流入を特定し、どのページがAIに引用されているかを分析しましょう。

現状、AI Overview単体での流入・CVを測定することは技術的に難しいため、通常のSEO流入との合算値でモニタリングを行うのが現実的なアプローチです。

定性的な確認方法

定量データだけでなく、実際にChatGPTやGeminiに自社関連の質問を投げかけ、どのように回答されるかを定期的に確認することも重要です。自社名やサービス名が言及されているか、競合と比較してどのような扱いを受けているかを把握することで、改善点が見えてきます。

なお、LLMには「ナレッジカットオフ」という機能があり、特定の時点までの情報を学習元とする仕組みを採用しているものもあります。直近の施策効果が反映されるまでには時間がかかる場合があることを念頭に置いておきましょう。

KPI設定と長期的視点

LLMO対策のKGIとしては、AI検索経由の流入数・CV数、そして従来のSEO流入数・CV数の両方をモニタリングすることが望ましいでしょう。短期的な成果を過度に期待せず、中長期的な視点で施策を継続することが重要です。

LLMO対策はSEO対策と同様に中長期的な施策です。ユーザーファーストの視点から質の高いコンテンツを継続的に発信し、AIからの評価を徐々に高めていく姿勢が求められます。

LLMO対策で陥りやすい失敗パターンと対処法

LLMO対策に取り組む際、いくつかの典型的な失敗パターンが存在します。事前に把握しておくことで、無駄な工数や機会損失を避けられます。

失敗①:既存記事のやみくもなリライト

「LLMOに対応しなければ」という焦りから、既存の記事を手当たり次第にリライトしてしまうケースがあります。しかし、明確な戦略なくリライトを行っても、効果は限定的です。

まずは現状分析を行い、どのページがすでにAIに引用されているか、どのページにポテンシャルがあるかを見極めてから、優先順位をつけて対応することが重要です。

失敗②:構造化データの実装だけで満足

構造化データを追加しただけで「LLMO対策完了」と考えてしまうのも、よくある失敗です。構造化データはあくまでAIの理解を助ける補助的な手段であり、コンテンツ自体の質が低ければ効果は発揮されません。

E-E-A-Tの強化、コンテンツの独自性向上、技術的最適化を組み合わせた総合的なアプローチが必要です。

失敗③:効果測定を曖昧にしたまま進める

「とりあえずやってみよう」という姿勢でLLMO対策を始め、効果測定の仕組みを整えないまま進めてしまうと、何が効いて何が効いていないのか判断できなくなります。

GA4の設定、定期的なAI検索での確認など、最低限の測定体制は施策開始前に構築しておきましょう。

失敗4:SEO対策をおろそかにする

「これからはLLMOの時代だからSEOは不要」という極端な考え方も危険です。現状、多くのLLMはGoogle検索結果の上位ページを情報ソースとして参照する傾向があります。SEOで上位表示されていることは、LLMOにおいても有利に働くのです。

LLMO対策はSEO対策の代替ではなく、両者を統合した包括的なデジタル戦略として実施することが正解です。

業種別LLMO対策のポイント | 地域ビジネスでの活用法

LLMO対策は業種によって重視すべきポイントが異なります。特に地域に根差したビジネスでは、MEO対策との連携が効果を高める鍵になります。

飲食店のLLMO対策

飲食店の場合、「○○エリアおすすめランチ」 「○○駅 居酒屋」といったローカルな質問に対してAIが回答する際、Googleビジネスプロフィールの情報や口コミが参照されることが多いです。

メニュー情報、価格帯、雰囲気、アクセス方法などを構造化データを含めて詳細に記載し、定期的なロコミ獲得施策を実施することが重要になります。季節メニューやイベント情報など、鮮度の高い情報発信もAIの注目を集める要素です。

医療・クリニックのLLMO対策

医療分野はYMYL (Your Money or Your Life) 領域に該当するため、E-E-A-Tの中でも特に信頼性が重視されます。医師の経歴や専門資格の明示、学会発表や論文の実績、治療実績のデータなど、専門性と信頼性を証明する情報を充実させる必要があります。

患者の声(口コミ)も重要ですが、医療広告ガイドラインに抵触しないよう注意が必要です。

士業(弁護士・税理士など)のLLMO対策

士業では、「○○問題 弁護士相談」「確定申告 税理士 おすすめ」といった質問に対してAIが専門家を推薦する場面が増えています。専門分野の明確化、解決事例の掲載(個人情報に配慮した上で)、料金体系の透明な開示などが差別化につながります。

業界ポータルサイトへの登録、専門家監修記事の発信も、サイテーション獲得と専門性アピールの両面で効果的です。

美容・サロンのLLMO対策

美容サロンでは、施術事例のビフォーアフター(許可を得た上で)、スタイリストの技術や経験、店舗の雰囲気など、視覚的な情報も含めた発信が重要です。InstagramなどSNSとの連携も、サイテーション獲得や認知拡大に寄与します。

ロコミの返信を丁寧に行い、顧客とのコミュニケーションを可視化することで、AIが「信頼できるサロン」として認識しやすくなります。

LLMO対策の今後 | AI検索時代に備えるために

AI検索の普及は今後さらに加速すると予測されています。GoogleのAI OverviewsやAIモードの展開、ChatGPTの検索機能強化など、従来の検索体験は大きく変わりつつあります。

ゼロクリック検索への対応

AI Overviewsが表示されると、上位ページの平均CTRは34.5%低下するというデータがあります。ユーザーがAIの回答で情報収集を完結させる「ゼロクリック検索」が増加する中、Webサイトへの直接アクセスに頼らないブランディング戦略も重要になってきます。

AIの回答内で自社名やサービス名が言及されること自体が、認知拡大やブランド価値向上につながる時代が来ているのです。

競合が少ない今がチャンス

LLMO対策は2025年に入ってから対策の必要性が叫ばれるようになった比較的新しい領域です。競合企業の多くがまだ本格的な対策に着手していない今の段階で取り組むことで、先行者優位を確立できる可能性があります。

SEO対策で後発だった企業でも、LLMO対策で先手を打つことでAI時代の検索市場でポジションを確立できるチャンスがあるのです。

LLMの進化への継続的な対応

LLMの発展は著しく、年々精度と利便性が向上しています。今日有効な施策が、半年後には陳腐化している可能性もあります。業界動向を継続的にウォッチし、新しい最適化手法が登場すれば柔軟に取り入れていく姿勢が求められます。

ただし、変わらない本質もあります。ユーザーにとって価値のある、信頼できる情報を発信し続けることは、どのような技術変化があっても普遍的に重要な取り組みであり続けるでしょう。

LLMO対策のことならマケスク・トリニアスにご相談ください

LLMO対策は、E-E-A-Tの強化、コンテンツ構造の最適化、技術的な実装、エンティティ最適化、そして継続的な効果測定という5つの成功条件を満たすことで、成果につながりやすくなります。

重要なのは、LLMO対策を単独の施策として捉えるのではなく、既存のSEO対策やMEO対策と統合して実施することです。特に地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ対策、ローカルコンテンツの充実がLLMO対策と相乗効果を発揮します。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、「知らない」をなくし、「愛される」店舗をふやすというミッションのもと、MEO対策サービス「MEO prime」を提供しています。累計5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を誇り、地域ビジネスのWeb集客を総合的に支援してきました。

MEO対策で培った知見は、LLMO対策においても大いに活かせます。Googleビジネスプロフィールの最適化はエンティティ認識の強化につながり、ロコミ管理はE-E-A-Tの「経験」を第三者が証明する情報として機能するからです。

AI時代の検索対策は、もはや「やるかやらないか」ではなく、「いつ始めるか」というフェーズに入っています。競合が本格的に動き出す前に、自社のポジションを確立しておきたいとお考えの方は、ぜひトリニアスにご相談ください。MEO対策の専門家が、あなたのビジネスに最適なLLMO対策のアプローチをご提案いたします。