生成AIの登場は、私たちの情報収集のあり方を根本から変えつつあります。検索エンジンだけでなく、AIから情報を得るのが一般的になりつつある中、注目されているのがLLMOです。本記事では、LLMOの概要やSEOとの違い、具体的な対策などを解説します。
目次
LLMOとは
LLMOとは、Webサイトを最適化してAI（LLM）に引用・参照されるようにするための施策です。ここでは、LLMOの基本概念や必要性、背景を解説します。
LLMOの基本概念
LLMOは、自社コンテンツが引用リンクとして表示されること、自社ブランド・サービスが言及されることが目的です。例えば、ユーザーが「野菜炒めの作り方を教えて」とAIに質問した際に、自社が運営しているレシピサイトが引用・参考にされるケースが挙げられます。直接的な流入にはつながりませんが、自社のブランドやコンテンツの露出を増やすと、指名検索や資料請求などのアクションにつなげられるでしょう。
AIは学習データの中から最も信頼性が高く、正確で権威性の高い情報を優先的に参照し、回答を生成する傾向があります。情報の構成や記述方法によってAIのコンテンツへの理解度は変わるため、LLMO対策を行って正しい情報をユーザーに届けられるようにすることが重要です。
LLMOの必要性と背景
現在、ユーザーの情報収集行動は大きな転換期を迎えており、検索エンジンを利用するのではなく、AIに質問して情報を得るユーザーが増えています。そのため、SEO対策（検索エンジンで上位表示させるための施策）だけでなく、LLMO対策も必要になってきているのです。
LLMO対策は新たなマーケティング戦略であり、AI時代においてユーザーに情報を届けるための重要な戦略ともいわれます。AIは今後も普及していくとみられるため、早めにLLMO対策を始めてAIに引用・参照されるポジションを確立しておくことが重要です。
LLM（大規模言語モデル）とは
LLMとは、大量のテキストデータを使って学習した、自然言語処理に特化したAIモデルです。ここでは、LLMの仕組みや機能、進化と影響について解説します。
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LLMの仕組みと機能
LLMの仕組みは、膨大なデータ学習と文脈に応じた単語の予測です。世界中のテキストデータを基に、単語と単語や文章と文章のつながり方や関係性を統計的なパターンとして学習します。「吾輩は猫である」の次は「名前はまだ無い」となる確率が高い、といったパターンを無数に記憶するイメージです。
ユーザーから質問や指示が与えられると、LLMは文脈を理解して学習した膨大なパターンから特定の言葉に続く確率が高い言葉を出力します。文脈を踏まえながら出力した単語からさらに次の単語を出力することで、人間が考えて話しているかのようなスムーズで理路整然とした文章を生成できるのです。
これにより、ブログの記事やメールなどさまざまな文章の作成や質問への回答、文章の要約や翻訳などの機能を実現しています。
LLMの進化と影響
近年では、画像・動画や音声など複数の情報を同時に扱えるマルチモーダル化も進んでいます。これにより、画像を見せてそれについて質問するといったより人間に近いコミュニケーションが可能です。また、初期のLLMは学習時点までの知識しか持っていませんでしたが、現在はWeb検索機能と連携して最新の情報に基づいて回答できるようになっています。
LLMの進化により、ユーザーの情報収集行動は大きく変わりました。また、プログラミングや文章作成やデータ分析などの活動をLLMが支援・代行できるようになり、さまざまな業界で業務効率が改善されています。さらに、LLMの高度な言語能力を利用してチャットボットやコンテンツの自動生成システムなど新しいアプリケーションやサービスも生まれました。この変化に適用するための戦略として、LLMOという概念が注目されているのです。
LLMOとSEOの違い
ここでは、LLMOとSEOの違いを解説します。どちらもWebサイトの露出を高めるための施策ですが、最適化の対象や目的が異なります。
SEOの基本とLLMOの違い
SEOとは、検索エンジンで上位表示させるための施策を指します。ユーザーが検索した際に自社サイトを見つけやすくし、クリック訪問でサイトへのアクセスを増やすことが目的です。検索エンジンのアルゴリズムに評価されるように、キーワードの選定や表示速度の改善や被リンクの獲得などの対策を行います。
一方、LLMOはAIに自社の情報を引用・参照してもらうための施策です。そのため、対象や目的はもちろん、流入経路や成果の指標なども異なります。SEOとLLMOの違いは以下の通りです。
| 項目 | LLMO | SEO |
| 対象 | AI | 検索エンジン |
| 目的 | AIの回答への引用・参照 | 検索結果の上位表示 |
| 流入経路 | AIの回答ボックス | 検索結果ページ |
| 評価基準 | キーワード、表示速度など | 網羅性、信頼性、権威性など |
| 成果の指標 | 検索順位、クリック数など | 現状は定量的な把握が難しい |
最大の違いはユーザーとの接点です。SEOは検索結果の中から自らサイトをクリックして訪問しますが、LLMOはAIの中に自社サイトが引用・参照されなければ訪問される機会はありません。
検索エンジンの進化とLLMOの役割
AIの台頭により、今後はゼロクリック時代が到来するといわれます。ゼロクリック検索とは、ユーザーがWebサイトにアクセスせずに、検索結果ページ内で必要な情報を見つけて検索行動を完了させることです。
ゼロクリック時代に突入すると、検索結果に表示された関連サイトをクリックしてWebサイトに遷移するという作業が無くなります。そのため、Webサイトに訪問してもらうためには、ユーザーに自社を明確な対象として検索してもらう必要があるのです。LLMOはユーザーに自社への印象を与え、指名検索（自社との関連性が強い、社名・商品名・ブランド名等の検索）を増やすうえで重要な施策といえます。
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SEOとLLMOを両立するポイント
LLMが理解しやすいように最適化すると、人間にとって読みにくい文章になる恐れがあるため、SEOとLLMOを両立することが重要です。ここでは、SEOとLLMOを両立するポイントを解説します。
論理的で明快な構造
LLMに引用・参照されやすくするためには、論理的で明快な構造がポイントです。具体的には、見出しや箇条書きや表などを活用して情報を整理することが挙げられます。
また、1ページに複数のテーマを詰め込まずに、1テーマごとに専用のページを作ることも重要です。これはLLMだけでなく、人間にとっても読みやすい文章になる可能性があります。
正確な情報と出典の明示
LLMは信頼性の高い情報源を重視するため、同じ内容であっても出典や根拠の有無によって引用・参照のされやすさは変わります。誤った情報や根拠のない主張はLLMだけでなく、人間からの信頼も失うでしょう。
そのため、官公庁や研究機関が発表しているデータや学術論文など信頼性の高い一次情報を基にコンテンツを作成することが重要です。引用する際は必ず出典先を明記してリンクを設置すると、情報の透明性と信頼性を示せます。
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明瞭な文章
LLMは文脈を読んで意味を解釈しますが、曖昧な表現や回りくどい言い回しは誤解を生む原因となります。そのため、主語の述語を明確にし、誰が読んでも理解できる言葉で記述するのがポイントです。
また、結論を先に提示して続けて理由や根拠を述べる構成にする、一文を短くシンプルに書くといった点も重要でしょう。
構造化データやFAQの活用
構造化データとは、ExcelファイルやSQLデータベースなどあらかじめ定義された構造・モデルに従って整理されたデータです。例えば、FAQの構造化データを使えば、ページ内のFAQ部分を「これは質問と回答のセットである」とLLMに明確に伝えられます。
また、FAQコンテンツの作成はSEOの観点からも有効です。ユーザーの疑問を解消しやすくなるため、ユーザー満足度が上がり、検索エンジンからコンテンツの品質が良いと判断されやすくなります。
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E-E-A-Tの徹底
E-E-A-Tとは、経験・専門性・権威性・信頼性の4つからなる、Googleがコンテンツの品質を評価する際に用いる基準です。LLMは信頼できる情報源として、その分野で専門性や権威性が高いと認識されているサイトの情報を優先的に参照する傾向があります。特に、医療や法律など専門性が高い分野では専門家による監修・執筆が重要です。
また、実体験に基づく記述や独自の調査・分析に基づく内容も評価される傾向があります。サイトの運営者情報や問い合わせ先を明確にすれば、信頼性も高められるでしょう。
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LLMO対策のはじめ方
ここでは、LLMO対策の始め方を解説します。以下の4つのステップを参考にしましょう。
現状の分析
自社サイトに掲載されているコンテンツやSEOの状況など、現状を分析します。主要な生成AIに自社に関連するであろう質問を実際に投げかけるのも効果的です。自社に関する情報が全く表示されないのか、テキストで言及されるのか、出典で引用されるのかを確認しましょう。
ターゲットAIを決める
AIによって参照する情報源や回答の生成ロジックは異なりますが、全てのAIに対して完璧なLLMO対策を行うのは困難です。そのため、自社のターゲットユーザーが利用するであろうAIに絞って対策を決めましょう。
例えば、一般ユーザーをターゲットにする場合、Google検索に統合されたGeminiが候補です。また、ビジネス向けのユーザーをターゲットにするのであれば、Microsoft製品と連携するCopilotやChatGPTが候補になります。
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施策の決定と目標設定
分析結果や現状の課題に基づき、具体的な施策を決定します。例えば、競合他社のサイトは引用されているが自社サイトは引用されていない場合、そのテーマに関する記事をリライトしてLLMO対策を進める必要があるでしょう。ユーザーがAIにしそうな質問を想定し、その答えとなるFAQページを新規に作成するのも効果的です。
また、LLMOは定量的な評価が難しいため、明確な目標を設定することをおすすめします。具体的には、特定の質問に対して自社が第一候補として言及される、AIからのサイトの流入を増やすなどです。
振り返りと見直し
LLMO対策は継続的に行う必要があります。AIのアップデートによって引用・参照されなくなったり、競合他社が対策を進めたりする恐れがあるため、定期的な振り返りと見直しが不可欠です。
3か月や半年ごとなど期間を決めて、設定した目標が達成されているかどうかを確認しましょう。目標を達成していれば成功要因を分析して、他のコンテンツにも適用します。効果が出ていない場合は、その原因を究明して施策を修正・改善します。
LLMO対策の具体的方法
ここでは、LLMO対策の具体的な方法を解説します。コンテンツの質向上はもちろん、エンティティ対策やテクニカルSEOの強化も重要です。
エンティティ対策
エンティティとは、AIや検索エンジンが固有名詞として認識する人・組織・製品・概念などの単位です。LLMは個別のキーワードではなく、エンティティとその関係性を理解して知識を構造化しています。そのため、自社やその製品・サービスが信頼できるエンティティとして認識されれば関連する質問で言及されやすくなるでしょう。
具体的な対策は、Aboutページ・会社概要ページの作成やWikipediaにある自社に関するページの整備、外部の信頼できる情報源での言及などです。これにより、AIに自社情報を信頼性の高い情報源として扱われやすくなります。
テクニカルSEOの強化
テクニカルSEOとは、Webサイトの技術的な側面を改善し、検索エンジンのクローラー（情報収集プログラム）にWebサイトを正しく認識させるための施策です。AIも学習データの収集や最新情報の取得のために検索エンジンと同様のクローラー技術を利用しています。そのため、検索エンジンのクローラーが自社サイトの内容を理解できなければ、LLMの参照対象にもなりません。
正しい情報を提供するには、robot.txt（クローラーの動きを制御するファイル）やllms.txt（LLMが理解しやすくなるためのファイル）が重要です。また、内部リンクの最適化や適切なmetaタグの使用もポイントになります。これにより、AIはWebサイトの構造やコンテンツの意味をスムーズに理解できるようになるでしょう。
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コンテンツの質向上
当然ですが、コンテンツの質が悪ければどれだけLLMO対策を行ってもAIからは参照されません。そのため、他サイトの情報をまとめただけの内容は避け、一次情報を基に独自のコンテンツを作成することが重要です。古い情報がある場合はリライトをすれば、コンテンツを最新の状態に保てます。
また、公的な統計データや研究論文の引用もポイントです。これにより、AIに自社情報を信頼性の高い情報源として扱われやすくなります。
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LLMOのメリットとデメリット
ここでは、LLMOのメリットとデメリットを解説します。PV・CVが増加する点や潜在顧客にリーチできる点がメリットとして挙げられるものの、効果計測が難しく、AIの回答に表示されてもアクセスしてもらえない恐れがあります。
LLMOの利点
LLMOには、以下のメリットがあります。
● PVやCVが増加する
検索上位に表示されていなくても、AI経由でPV（ページビュー）やCV（コンバージョン）が増える可能性があります。SEO対策が十分な場合でも、新たな流入先を獲得できるのは大きなメリットです。
● 潜在顧客にリーチできる
自社の製品・サービスを知らないユーザーに対して、AIを経由して自社の情報を届けられる可能性があります。これにより、新規顧客の獲得や競合との差別化につなげられます。
●ブランド認知度の向上
AIが生成する回答内で自社名やコンテンツが頻繁に引用されるようになれば、業界内での専門性や信頼性が高まり、ブランド認知度の向上につながります。
● SEOと施策が似ている
LLMOの施策内容はSEOと似ているため、比較的取り組みやすいのが特徴です。SEOのノウハウを持っていれば、他のコンテンツにも容易に応用できるでしょう。
● 競合他社が少ない
LLMOは近年登場した概念であり、対策に乗り出している企業は多くありません。今のうちにLLMO対策を行えば、後に参入してきた他社よりも優位に立てる可能性があります。
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LLMOの課題とリスク
一方、LLMOには以下の課題やリスクがあります。
● 誤情報を表示する場合がある
AIには、ハルシネーションと呼ばれる事実に基づかない回答を生成する現象があります。過去のデータを参照して提供が終了しているサービスを提供中と回答したり、他社の情報と混同して回答したりするケースも少なくありません。
● 費用対効果が悪い
AIの回答内で自社の情報が言及されても、ユーザーがサイトにアクセスするとは限りません。引用元のURLを表示しないAIの場合、自社サイトにアクセスする可能性は低いでしょう。高いコストをかけてLLMOに注力しても、想定していたほど効果が得られない恐れもあります。
● 効果計測が難しい
AIは同じキーワードでも回答や引用リンクが毎回変わるため、正確に効果を把握することは困難です。認知度が向上したり指名検索数が増加したりしても、それがLLMOによる成果なのか他の要因によるものなのかを判別するのは容易ではありません。
LLMOに関連する主要な生成AI
ここでは、LLMOに関連する主要なAIを解説します。最近話題のGeminiやChatGPTなどが挙げられます。
Gemini（Google）
Geminiは、Googleが開発しているAIです。画像・動画・音声・コードなどさまざまなデータを理解する能力に優れています。Google検索を通じて最新情報にアクセスできるため、リアルタイム性の高い回答が可能です。
また、Google検索に表示される「AIによる概要（AI Overview）」やGoogle WorkspaceなどでもGeminiが使われています。そのため、主要な生成AIの中でも特にLLMO対策を最優先に行うべき対象です。GeminiはGoogle検索を通じて回答を生成しているため、SEO対策を行うことでLLMO対策につながるでしょう。
ChatGPT（OpenAI）
ChatGPTは、OpenAIが開発しているAIです。人間のような自然な対話で生成AIブームを巻き起こした存在であり、高い汎用性を持っています。GPT-4oやGPT-o3などの一部モデルでは、ネット検索機能が利用可能です。これにより、最新の情報に基づいて回答できるようになります。ただし、Geminiとは異なり、対象ブラウザはGoogleではなくBingです。
また、UIもわかりやすく、アップデートや新たなモデルの開発も精力的に行われている点から、トップクラスのユーザー数を誇っています。そのため、LLMO対策を行うべき生成AIといえます。
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Perplexity
Perplexityは、Perplexity AIが提供しているAI検索エンジンです。検索に特化したサービスで、回答する際は参照したWebサイトのリンクを示します。そのため、AIの弱点であるハルシネーションに強い傾向です。また、GeminiやChatGPTなどの他社モデルも使えます。
他の生成AIに比べてまだまだ知名度は低いものの、2024年6月にソフトバンクと戦略的提携を結んでおり、日本国内で徐々に利用者数を増やしている状況です。必ず引用元を示すため、LLMO対策を行いたい生成AIといえます。
Copilot（Microsoft）
Copilotは、Microsoftが提供しているAIアシスタントツールです。MicrosoftとOpenAIはパートナーシップを結んでおり、CopilotはOpenAIのモデルをベースに動いています。Bingを利用したブラウジング機能や、WordやExcelなどのMicrosoft製品に組み込まれている点が特徴です。
Microsoftが提供するWindowsを利用するユーザーは多く、それに伴いCopilotユーザーも多いため、LLMO対策を行うべき生成AIといえます。
Claude
Cluadeは米国や欧州を中心にビジネス利用されている、Anthropicが開発しているAIです。対話能力や読解力が高く、一度に入力できるテキスト量も大きいため、複雑な質問にも論理的な回答を生成できます。
また、倫理性を重視している点も特徴です。「Constitutional AI」という設計思想を持っており、有害な出力を避けるように設計されています。安全性や倫理性を重視することから、LLMO対策を行う際は信頼性や透明性の高いコンテンツの制作を心がけましょう。
xAI Grok
xAI Grokとは、イーロン・マスク氏が創設したxAIが開発しているAIです。X（旧Twitter）のデータにリアルタイムでアクセスできるのが最大の特徴で、世界で今まさに起きていることに関する質問に強いといわれます。また、会話の楽しさや親しみやすさを重視して設計されているため、ユーモアや皮肉を交えた回答も可能です。
Xのリアルタイムデータを情報源とするため、通常のLLMO対策に加えてXでの発信も強化すると効果的でしょう。
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成功事例
ここでは、LLMOの成功事例を紹介します。実際の成功事例を参考にして、LLMO対策を進めましょう。
BtoB企業
BtoB分野では、専門性と信頼性の高い情報発信やコンテンツの構造化がLLMO対策につながりやすいといわれます。ある士業サイトは、法律用語の定義をQ＆A形式でわかりやすく解説し、構造化マークアップや出典を明記したところ、ChatGPTから引用されるようになりました。
また、あるSaaS企業はサービスの具体的な利用方法をステップごとに解説し、それをFAQ化しています。AIが理解しやすいフォーマットで情報を提供することで、Geminiから引用されるようになりました。
海外事例
海外では、LLMO対策が一般的に行われています。代表的な事例が家具ブランドのハーマンミラーです。製品紹介ページで使用方法や人体工学的なメリットをFAQや箇条書きでわかりやすく整理し、商品のスペックや設計思想なども構造化データで整理しました。その結果、同社のブランドがGeminiやBing AIなどから引用されるようになり、指名検索数の増加につながっています。
今後のLLMOの展望
ここでは、今後のLLMOの展望を解説します。将来的にはLLMOの重要性が高まり、Webコンテンツの作り方を変えなければいけなくなると予測されます。
AI検索・情報収集の主流化とLLMOの重要性増大
現在、ユーザーの情報収集行動は検索エンジンからAIへとシフトする過渡期にあります。Googleの「AIによる概要」のように、検索結果の最上部にAIが生成した要約が表示される機能が一般的になれば、この流れは加速するでしょう。ゼロクリック時代に突入した場合、LLMOの重要性はさらに高まります。
Webコンテンツ戦略の再定義
LLMOの重要性が高まれば、Webコンテンツの作り方も変えなければなりません。今後は、AIと人間の両方にとってわかりやすく、信頼できるコンテンツを作成することが不可欠です。他社の情報をまとめただけのコンテンツの価値は下がり、独自のデータや一次情報に基づいた質の高いコンテンツが評価される時代になるでしょう。
効果測定手法の進化への期待
LLMOの効果測定は難しいのが現状です。しかし、LLMOがマーケティングの主流になればこの状況は変わるでしょう。将来的には、AIの回答における自社コンテンツの表示回数やクリック率などを可視化する、新たな分析ツールや指標が登場する可能性があります。これにより、企業はデータに基づいた戦略的なLLMO対策を展開できるようになります。
まとめ
AIに質問して情報を得るユーザーが増えていることから、AIに自社サイトを引用・参照させるLLMOの重要性が高まっています。PV・CVの増加が期待できる点やSEOと施策が似ている点、潜在顧客にリーチできる点がメリットです。
対策に乗り出している企業が少ないため、今のうちに対策を進めれば優位に立てる可能性があります。本記事を参考に、AI時代にユーザーへ情報を届けるためのLLMO対策を始めていきましょう。
