LLMO対策はなぜ必要？ChatGPT・Gemini時代に対応しないリスクとは

「ChatGPTやGeminiで情報を調べるユーザーが増えているらしいけど、うちのお店には関係あるの?」

そう感じている店舗オーナーやWeb担当者は少なくないでしょう。しかし、この疑問を放置したままでいると、気づかないうちに大きな集客機会を逃してしまうかもしれません。

調査会社Gartnerは2024年2月、「2026年までに従来の検索エンジンの利用量が25%減少する」という予測を発表しました。その主因として挙げられているのが、ChatGPTをはじめとするAIチャットボットの台頭です。実際、LINEリサーチの調査によると、生成AIの利用目的で最も多いのは「調べもの・検索」で、約6割強のユーザーが情報収集に活用しています。

こうした変化に対応するために注目されているのが「LLMO対策」 (Large Language Model Optimization)です。従来のSEO対策がGoogle検索での上位表示を目指すのに対し、LLMO対策はChatGPTやGeminiなどのAI回答に自社の情報を引用・掲載させることを目的とした施策になります。

この記事では、なぜ今LLMO対策が必要なのか、SEO対策との違いは何か、そして地域密着型ビジネスがどのように取り組むべきかを、具体的なデータと実践的な視点から解説していきます。

LLMO対策とは? 従来のSEOとの根本的な違い

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの大規模言語モデル(LLM)が生成する回答の中で、自社の情報が優先的に取り上げられるように行う対策のことです。

従来のSEO対策では、ユーザーがGoogleで検索し、表示された検索結果から自社サイトをクリックしてもらうことがゴールでした。しかしLLMO対策では、ユーザーがAIに質問した際の回答文の中に自社のサービス名やブランド名が含まれることを目指します。

最適化の対象が異なる

SEO対策ではGoogleのアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化しますが、LLMO対策ではAIの情報処理プロセスに焦点を当てます。具体的には、AIがコンテンツを「どのように解釈するか」「どの情報を優先的に学習・引用するか」を考慮した設計が求められるのです。

AIは単語の出現頻度だけでなく、コンテンツの信頼性や構造的な整合性を評価しています。たとえば、専門用語の解説方法を見直すだけで、AIからの引用率が向上したという報告もあります。

ゴールの設定が異なる

SEO対策の成果指標は「検索順位」や「サイトへの流入数」ですが、LLMO対策では「AIの回答内に自社情報が含まれているか」が重要な指標となります。

ユーザーがAIに「渋谷でおすすめの美容院は?」と質問したとき、自社サロンの名前が回答に含まれているかどうか。これがLLMO対策における成功の基準です。

SEOとLLMOは相反するものではない

ここで重要なのは、SEO対策とLLMO対策は相互に補完し合う関係にあるという点です。ChatGPTの検索機能はMicrosoft BingのAPIを利用しており、引用されるページや順位付けの考え方はBing検索に準じることが多いとされています。つまり、SEOで評価されているサイトはLLMにも評価されやすい傾向があるのです。

「SEOで今まで負けていたけど、LLMOで一発逆転」という考えは現実的ではありません。むしろ、SEOの基盤をしっかり固めた上で、LLMOの観点を加えていくことが効果的なアプローチとなります。

なぜ今、LLMO対策が必要なのか

「まだ様子見でいいのでは?」と考える方も多いかもしれません。しかし、検索行動の変化を示すデータを見ると、その悠長な姿勢が大きなリスクになりうることがわかります。

AI検索の利用が急拡大している

LINEリサーチが実施した調査によると、生成AIの現在利用率は全体で3割強、利用経験率は4割強に達しています。特に注目すべきは世代間の差で、10代では現在利用率が6割弱、利用経験率が7割台半ばと突出して高い数値を示しました。20代、30代でも利用経験者の割合は50%を超えています。

若年層は今後の購買力の中心となる世代です。彼らが「何かを調べるときはまずAIに聞く」という習慣を身につけていることを考えると、LLMO対策の重要性は今後ますます高まっていくでしょう。

ゼロクリック検索の増加がもたらす影響

Spark Toro社とSemrush傘下のDatos社が2024年に実施した共同調査によると、米国ではGoogle検索の58.5%、EUでは59.7%がゼロクリック検索となっています。つまり、検索した人の約6割がWebサイトをクリックせずに、検索結果画面だけで情報収集を完了しているのです。

GoogleのAI Overview (AIによる概要)機能の導入により、この傾向はさらに加速しています。ある分析では、AI要約が表示された検索ではリンクのクリック率が15%から8%にまで低下したというデータも報告されています。

このような状況下では、単に検索上位に表示されるだけでは不十分です。AIの回答内に自社の情報が引用されるかどうかが、ユーザーとの接点を持てるかどうかを左右する時代になりつつあります。

先行者利益を得られる今が好機

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。大手ニュースサイトやECサイトでさえ、LLMO対策にはほぼ未対応という状況にあります。

この状況は、先行者にとって大きなチャンスを意味します。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検索市場でのポジションを早期に確立できる可能性があるのです。

特に地域密着型のビジネスにとって、このタイミングは重要です。地域名と業種を組み合わせた質問(「○○駅周辺でおすすめの歯医者は?」など)に対するAI回答で自社が言及されるかどうかは、今後の集客に直結する問題となるでしょう。

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対策は意味ない」と言われる理由とその真相

一方で、「LLMO対策は意味がない」 「時期尚早だ」という声も聞かれます。こうした意見が出てくる背景には、いくつかの正当な理由があります。しかし、それらを正しく理解した上で判断することが重要です。

効果測定の方法が確立されていない

LLMO対策における最大の課題は、成果を数値化しにくい点にあります。SEO対策であれば検索順位やオーガニック流入数という明確な指標がありますが、「AIの回答に何回引用されたか」を正確に計測する標準的な方法はまだ確立されていません。

ただし、GA4を活用することでAI経由の流入数を計測する方法は存在します。参照元として「chat.openai.com」や「perplexity.ai」などからの流入を追跡することで、一定の効果測定は可能です。また、定期的に主要なAIサービスに自社関連の質問を投げかけ、回答内容を記録していくという手動での計測方法も有効でしょう。

AIの進化や仕様変更に左右される

AIの学習データやアルゴリズムは頻繁に更新されます。今日効果があった施策が、明日も同様に機能する保証はありません。この不確実性がLLMO対策への投資をためらわせる要因となっています。

しかし、これはSEO対策にも同じことが言えます。Googleのアルゴリズムアップデートによって検索順位が大きく変動することは珍しくありません。重要なのは、本質的に価値のあるコンテンツを作り続けることです。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高めるという基本方針は、検索エンジンでもAIでも変わりません。

現時点でのAI経由流入は全体の一部に過ぎない

2025年2~3月時点のデータによると、AI関連ジャンル以外のサイトでは全体流入の1%にも満たない程度というのが実情です。この数字だけを見れば、「今はまだSEOに注力すべき」という判断も理解できます。

ただし、AI関連ジャンルにおいてはすでに流入シェアが10%ほどになっているケースも報告されています。また、ChatGPTが検索機能を無料ユーザーにも拡大した2024年12月以降、AI経由の流入は着実に増加しています。半年後、1年後には状況が大きく変わっている可能性は十分にあるでしょう。

地域密着型ビジネスにとってのLLMO対策の意義

「LLMO対策は大企業向けでは?」と思われるかもしれません。しかし実際には、地域密着型のビジネスこそLLMO対策の恩恵を受けやすいという側面があります。

ローカル検索とAI検索の親和性

ユーザーがAIに質問する内容を考えてみてください。「渋谷でランチにおすすめの店は?」 「子どもを連れて行きやすい○○区の歯医者を教えて」 「駅から近い整体院でいいところはある?」といった質問は、まさに地域ビジネスに直結するものです。

このような質問に対して自社の名前が挙がるかどうかは、集客に大きな影響を与えます。特に、AIは複数の選択肢を比較して「おすすめ」を提示する傾向があるため、その中に含まれるかどうかが勝負の分かれ目となるのです。

Googleビジネスプロフィールとの連携効果

LLMO対策において、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化は特に重要な要素です。AIは信頼性の高い情報源を優先的に参照するため、公式のビジネス情報として認識されるGBPの内容は、AI回答の情報源になりやすいと考えられています。

店舗の基本情報(住所、営業時間、電話番号)はもちろん、サービス内容の詳細な説明、最新の投稿、そしてクチコミへの丁寧な返信など、GBPを充実させることはMEO対策であると同時にLLMO対策にもなるのです。

クチコミがAI回答に与える影響

興味深いのは、クチコミ情報がAI回答に反映されるケースが増えている点です。「○○駅周辺で評判のいい美容院は?」という質問に対して、AIがクチコミの内容を参照して回答を生成することがあります。

これは二つの意味で重要です。一つは、良質なクチコミを集める取り組みがLLMO対策にもつながるということ。もう一つは、ネガティブなクチコミが放置されていると、AI回答で不利に扱われるリスクがあるということです。クチコミへの適切な対応は、これまで以上に重要性を増しています。

LLMO対策に取り組むメリット

LLMO対策を実施することで得られるメリットは、単なる「AI検索からの流入増」にとどまりません。より本質的な価値について整理してみましょう。

新しい流入チャネルの構築

SEO対策だけに依存している状態は、Google検索のアルゴリズム変更によって大きなダメージを受けるリスクを抱えています。LLMO対策を並行して進めることで、集客チャネルを分散させ、リスクヘッジを図ることができます。

Similarwebのリサーチによると、ChatGPTからニュースサイトへの参照は2024年1月から5月までの約100万件未満から、2025年には2,500万件以上に増加し、25倍の増加を記録しています。この成長率は、新しい流入チャネルとしてのAI検索の可能性を示唆するものでしょう。

ブランディング効果

AIの回答内で自社名が言及されることは、強力なブランディング効果をもたらします。ユーザーは「AIが推奨している」という認識を持つため、信頼感が高まりやすいのです。

これは、検索結果の1位に表示されることとは質的に異なる効果です。検索結果はあくまで「候補の一覧」ですが、AIの回答は「質問への答え」として認識されます。その答えの中に自社が含まれることの価値は、従来のSEO成果とは異なる次元にあると言えるでしょう。

潜在顧客へのアプローチ

従来のSEO対策では、ユーザーが具体的なキーワードで検索することが前提でした。しかしAI検索では、より曖昧で探索的な質問も可能です。「最近肩こりがひどいんだけど、どうしたらいい?」という質問から、整体院やマッサージサロンの情報が提示されることもあります。

このような潜在的なニーズ段階のユーザーにアプローチできるのは、LLMO対策ならではのメリットです。まだ「整体院 ○○駅」と検索する段階に至っていないユーザーとの接点を持てる可能性が広がります。

競合との差別化

前述の通り、現時点でLLMO対策に本格的に取り組んでいる企業は少数派です。競合他社がまだ対応していない今のうちに取り組むことで、AI検索市場での先行者利益を得られる可能性があります。

AIの学習データは定期的に更新されますが、一度学習された情報は一定期間維持される傾向があります。早期に対策を始め、AIに自社情報を認識させておくことは、将来的な優位性につながりうるのです。

具体的なLLMO対策の進め方

では、実際にLLMO対策をどのように進めていけばよいのでしょうか。優先度の高い施策から順に解説します。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)は、Webページの内容を検索エンジンやAIに正確に伝えるための仕組みです。店舗であれば「Local Business」、サービス業であれば「Service」など、適切なスキーマを実装することで、AIが情報を正しく理解・引用しやすくなります。

特に効果が高いとされているのは、FAQページにおけるFAQ構造化マークアップや、手順を解説するページにおけるHow Toスキーマです。これらを適切に実装することで、AIが回答を抽出しやすくなります。

AIが理解しやすい文章構成

AIは人間と同様に、論理的で構造化された文章を理解しやすい傾向があります。以下のようなポイントを意識してコンテンツを作成しましょう。

まず、質問と回答の形式を意識することが有効です。「○○とは?」「○○の方法は?」といった見出しを使い、その直後に明確な回答を記述することで、AIが情報を抽出しやすくなります。

次に、最初の2~3文で結論を述べることも重要です。AIは長い文章の中から要点を抽出する際、冒頭部分を重視する傾向があります。結論ファーストの文章構成を心がけましょう。

また、専門用語には必ず説明を添えることも大切です。AIは文脈から用語の意味を推測しますが、明示的な説明があればより正確に理解できます。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)は、Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されている概念ですが、LLMO対策においても同様に重要です。

Experience (経験)については、実際のサービス提供経験に基づいた情報を発信することが求められます。「当院では年間○○件の施術を行っており」といった具体的な実績の記載が有効でしょう。

Expertise (専門性) については、専門家としての知見を示すコンテンツが重要です。業界のトレンドや専門的な解説記事を定期的に発信することで、その分野の専門家として認識されやすくなります。

Authoritativeness (権威性)については、外部からの評価や引用が指標となります。他のWebサイトからの被リンクや、メディア掲載実績などが該当します。

Trustworthiness(信頼性)については、正確な情報発信と透明性の高い運営が求められます。会社概要や運営者情報の明記、プライバシーポリシーの整備などが含まれます。

エンティティ対策

エンティティとは、AIや検索エンジンが認識する「固有の存在」のことです。自社のエンティティを強化することで、AIが自社を特定の分野の信頼できる情報源として認識しやすくなります。

具体的には、Googleビジネスプロフィールの充実、公式SNSアカウントの運用、業界団体への加盟、メディア掲載の獲得などが有効です。複数のプラットフォームで一貫した情報を発信することで、エンティティとしての存在感を高められます。

llms.txtファイルの設置について

2024年9月に提案されたllms.txtは、AIに対してサイトのコンテンツ概要を伝えるためのファイルです。SEO対策におけるsitemap.xmlのようなイメージで、LLMのクローラーを対象としています。

ただし、現時点では主要なLLMや検索エンジンがこの仕組みを公式にサポートしているわけではありません。2025年4月にはGoogleのジョン・ミューラー氏が「Googleは使用していない」と発言しています。

そのため、llms.txtの設置は現時点では「必須ではない」 というのが妥当な判断でしょう。将来の標準化を見据えて準備しておくことに意味はありますが、優先順位としては他の施策を先に進めることをおすすめします。

LLMO対策を進める際の注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。

短期的な効果を期待しすぎない

LLMO対策は、SEO対策と同様に中長期的な取り組みが求められます。AIの学習データは定期的に更新されますが、その頻度やタイミングは明確にされていません。施策を実施してから効果が現れるまでには、一定の時間がかかることを理解しておきましょう。

また、AIの回答は同じ質問でも毎回異なる可能性があります。「今日は引用されていたのに、明日は引用されていない」ということも起こりえます。一喜一憂せず、継続的に対策を進めることが重要です。

SEO対策との両立を意識する

LLMO対策に注力するあまり、SEO対策がおろそかになっては本末転倒です。現時点では依然としてGoogle検索からの流入が主流であり、SEO対策の重要性は変わりません。

幸い、LLMO対策の多くはSEO対策と重複しています。構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、質の高いコンテンツ作成などは、どちらの観点からも効果的な施策です。両者を統合した形で対策を進めていくことで、効率的にリソースを活用できます。

ユーザー視点を失わない

AI対策を意識するあまり、人間のユーザーにとって読みにくい文章になってしまっては意味がありません。結局のところ、AIが参照するのは人間向けに書かれたコンテンツです。「ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく提供する」という基本原則は、LLMO時代においても変わることはないでしょう。

LLMO対策の効果測定方法

LLMO対策の成果をどのように測定すればよいのでしょうか。現時点で有効な方法をいくつか紹介します。

GA4でAI経由の流入数を計測する

Google Analytics 4 (GA4)を使用して、AI検索エンジンからの流入を計測することができます。「集客」→「ユーザー獲得」→「参照元/メディア」で確認し、「chat.openai.com」 「perplexity.ai」「claude.ai」などからの流入を追跡しましょう。

探索レポートを活用すれば、AI経由の流入に特化したレポートを作成することも可能です。定期的にデータを確認し、トレンドの変化を把握していくことが重要になります。

手動でAI回答をモニタリングする

定期的にChatGPT、Gemini、Perplexityなどで自社関連のキーワードを検索し、回答内容を記録していく方法も有効です。「○○駅周辺のおすすめの△△」 「○○(自社サービス)の評判」といったクエリで、自社がどのように言及されているかを確認しましょう。

この作業は手間がかかりますが、実際にユーザーがどのような情報を得ているかを直接把握できるメリットがあります。競合他社の言及状況も同時に確認できるため、市場全体の動向を理解する上でも有用です。

指名検索の変化を追跡する

AIの回答内で自社が言及されることで、間接的に指名検索(社名やサービス名での検索)が増加する可能性があります。Google Search Consoleで指名検索関連のキーワードの推移を追跡することで、LLMO対策の間接的な効果を測定できるかもしれません。

これからのWeb集客に向けて

検索行動の変化は、今後ますます加速していくでしょう。Gartnerの予測する「2026年までに検索エンジン利用が25%減少」が現実のものとなれば、Web集客の常識は大きく塗り替えられることになります。

しかし、この変化を恐れる必要はありません。むしろ、早期に対応を始めた企業にとっては、競合との差別化を図る絶好の機会となります。

重要なのは、LLMO対策を「特別なこと」として捉えるのではなく、SEO対策の延長線上にある施策として位置づけることです。質の高いコンテンツを作り、信頼性を高め、ユーザーに価値を提供するという基本方針は変わりません。その上で、AIにも理解されやすい形で情報を構造化していくことが、これからの時代に求められるアプローチとなるでしょう。

LLMO対策・MEO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまでLLMO対策の必要性と具体的な進め方について解説してきましたが、「実際に自社で何から始めればいいのかわからない」 「専門的なことは難しい」と感じる方も多いのではないでしょうか。

株式会社トリニアスが運営するマケスクは、地域密着型ビジネスのWeb集客を総合的に支援しています。MEO対策サービス「MEO prime」は累計5,000社以上の導入実績があり、上位表示達成率96.2%という成果を上げてきました。

私たちは「『知らない』をなくし、『愛される』店舗をふやす」をミッションに掲げています。店舗がまだ気づいていない可能性を見つけ、まだ出会っていないお客様に魅力を届けるお手伝いをしてきました。

LLMO対策は、まさにこのミッションを実現するための新しい手段です。AIが情報収集の入口となる時代において、お客様の店舗がAIの回答に含まれるかどうかは、将来の集客に直結する問題となります。

トリニアスでは、MEO対策で培ったGoogleビジネスプロフィールの最適化ノウハウを活かしながら、LLMO時代に対応したWeb集客支援を行っています。SEO、MEO、LLMO、それぞれを別々に考えるのではなく、統合的な視点で最適な集客戦略を設計することが私たちの強みです。

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