2025年現在、GoogleのAI OverviewやChatGPTなど、生成AIが検索体験の中心に組み込まれつつあります。その中で注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization, 大規模言語モデル最適化）」です。日本国内ではLLMO対策と呼ばれるケースもあります。「LLMO」は「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなど、生成AIが検索結果や回答を生成する際に、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるように最適化する手法です。当社メディアリーチでも2024年ごろから、米国・欧州のクライアント様とLLMO対策に関してディスカッション、検証を重ねてきました。海外ではすでに事業会社内でLLMOのプロジェクトチームが立ち上げられたりと注目度は非常に高い分野です。（これらの知見・ナレッジを元に、当社メディアリーチでは、LLMO支援サービスの提供を開始しました。）従来のSEOとは異なり、人間ではなく生成AIに対してコンテンツを最適化するという新しい概念は、多くのマーケターやWeb担当者にとって未知の領域でもあります。本記事では、LLMOの基本から実践的な施策、そしてSEOとの関係性までを網羅的に解説します。LLMOを理解することで、AI主導の検索時代においても、自社の情報が適切に届けられる状態を築くことが可能になります。LLMOとは？「LLMO」は「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなど、生成AIが検索結果や回答を生成する際に、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるように最適化する手法です。参考：LLMO / Generative Engine Optimization: How do you optimize for the answers of generative AI systems?従来の検索エンジンランキングを意識したSEOとは異なり、ターゲットは生成AIそのものです。この最適化によって、AIが提示する回答における信頼できる情報源として認識されることが目指されます。具体的には、コンテンツを構造的かつ簡潔に記述し、FAQ形式や定義型の表現を用いることが有効です。また、著者情報の明示やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視する点も特徴的です。AIはソースの明確性を重視するため、情報の出典を明記したり、信頼性の高い外部リンクを適切に配置することも効果的です。LLMOは単なるトレンドではなく、検索のあり方そのものが変化する中で、情報提供者が果たすべき新たな役割を示しています。LLMOとSEOとの違い%3Csvg%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%20viewBox%3D%220%200%20850%201200%22%3E%0A%20%20%3C!--%20%E8%83%8C%E6%99%AF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20width%3D%22850%22%20height%3D%221200%22%20fill%3D%22%23f8f9fa%22%2F%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%AB%20--%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22425%22%20y%3D%2250%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2228%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333333%22%3ESEO%E3%81%A8LLMO%E3%81%AE%E9%81%95%E3%81%84%EF%BC%9A%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E6%AF%94%E8%BC%83%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E8%A1%A8%E3%81%AE%E3%83%98%E3%83%83%E3%83%80%E3%83%BC%E8%83%8C%E6%99%AF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%2250%22%20y%3D%2280%22%20width%3D%22750%22%20height%3D%2250%22%20rx%3D%2210%22%20fill%3D%22%23f4f7fc%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E6%AF%94%E8%BC%83%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%83%98%E3%83%83%E3%83%80%E3%83%BC%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%2250%22%20y%3D%2280%22%20width%3D%22200%22%20height%3D%2250%22%20rx%3D%2210%22%20fill%3D%22%23526bf2%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22150%22%20y%3D%22112%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2218%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%3E%E8%A6%B3%E7%82%B9%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22250%22%20y%3D%2280%22%20width%3D%22275%22%20height%3D%2250%22%20rx%3D%220%22%20fill%3D%22%235c79ff%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22387.5%22%20y%3D%22112%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2218%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%3ESEO%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22525%22%20y%3D%2280%22%20width%3D%22275%22%20height%3D%2250%22%20rx%3D%2210%22%20fill%3D%22%23304ce6%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22662.5%22%20y%3D%22112%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2218%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%3ELLMO%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E5%AE%9A%E7%BE%A9%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%2250%22%20y%3D%22130%22%20width%3D%22200%22%20height%3D%22100%22%20rx%3D%220%22%20fill%3D%22%23e4ebff%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22150%22%20y%3D%22180%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2218%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333333%22%3E%E5%AE%9A%E7%BE%A9%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22250%22%20y%3D%22130%22%20width%3D%22275%22%20height%3D%22100%22%20rx%3D%220%22%20fill%3D%22%23f4f7fc%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22270%22%20y%3D%22160%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3E%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3%EF%BC%88%E4%BE%8B%EF%BC%9AGoogle%EF%BC%89%E3%81%A7%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22270%22%20y%3D%22185%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3EWeb%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AE%E9%A0%86%E4%BD%8D%E3%82%92%E4%B8%8A%E3%81%92%E3%80%81%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22270%22%20y%3D%22210%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3E%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E7%8D%B2%E5%BE%97%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22525%22%20y%3D%22130%22%20width%3D%22275%22%20height%3D%22100%22%20rx%3D%220%22%20fill%3D%22%23f0f4ff%22%20stroke%3D%22none%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22545%22%20y%3D%22160%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3ELLM%EF%BC%88%E4%BE%8B%EF%BC%9AChatGPT%E3%80%81Gemini%EF%BC%89%E3%81%8C%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22545%22%20y%3D%22185%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3E%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B%E5%9B%9E%E7%AD%94%E3%81%AB%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E3%81%AB%E5%BC%95%E7%94%A8%E3%83%BB%E8%A6%81%E7%B4%84%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22545%22%20y%3D%22210%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22start%22%20fill%3D%22%23333333%22%3E%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%82%92%E7%9B%AE%E7%9A%84%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Language Model Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）、AIO（AI Optimization）、そしてAEO（Answer Engine Optimization）といった言葉だ。しかし、現時点でどの用語が業界標準として定着しそうかについては、まだ明確なコンセンサスはない。参考：LLMO / Generative Engine Optimization: How do you optimize for the answers of generative AI 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Engine Optimization）という用語は、2023年に米企業BrightEdgeなどが提唱したが、Generative Engine（生成エンジン）という呼称が一般的でないこともあり、用語としての普及は限定的にとどまっている。また、AIO（AI Optimization）は範囲が広すぎるため、SEO文脈で使われるにはやや曖昧さが残る。AEO（Answer Engine Optimization）は、GoogleのFAQ構造化データや強調スニペット対応などを通じて「答えを直接提示する最適化」として2018〜2020年頃に一定の普及を見せた用語であり、現在のLLMOの前身的な考え方とも言える。ただし、AEOは現在の生成AI文脈には合致しきれず、再浮上の兆しは見られない。以上を総合すると、今後業界において最も浸透する可能性が高いのはLLMOであると考えられる。理由は、技術的背景が明確であり、かつAIの進化に伴って検索そのものが“生成される回答”に移行しているという大きな潮流と整合しているためだ。今後、GoogleがAI Overviewを正式にグローバル展開し、生成型検索が主流となれば、LLMOという概念はSEOと並ぶ新たな標準語として、定着していくことが予想される。なぜLLMOが今重要なのか？生成AIの進化と普及により、検索体験は急速に変化しています。これまでユーザーは検索エンジンを使って複数のリンクをクリックしながら情報を収集していましたが、現在ではAIが一問一答形式で回答を提示するようになっています。当社メディアリーチで2025年4月に調査した「全国1,200名対象・デジタル検索行動調査 - 株式会社メディアリーチ調査」の結果でも生成AIの利用も今後増加してくることが予想されます。この変化は、検索者の行動様式のみならず、情報提供者側にも大きな影響を与えています。LLMOが重要視される背景には、こうした「検索のAI化」にともなう情報露出の構造的変化があります。AIに選ばれなければ、そもそも検索結果に表示されないという現実が、Web戦略全体を再設計する必要性を生み出しているのです。生成AIによる検索体験の変化（AI Overview・ChatGPT・Perplexityなど）Googleの「AI Overview」や、OpenAIの「ChatGPT」、Perplexity AIなどの台頭により、検索体験そのものが再定義されつつあります。これらの生成AIは、従来の検索エンジンのようにリンク一覧を提示するのではなく、質問に対して直接、自然言語で回答を生成することが特徴です。その結果、ユーザーは検索結果をクリックして情報を探す手間を省き、より効率的に知りたい内容にアクセスできるようになりました。こうした環境では、どの情報がAIに選ばれて回答に組み込まれるかが、コンテンツ露出の新たな分岐点となります。たとえば、AI Overviewでは明示的な出典が添えられる場合があり、そこに掲載されればクリックされる可能性は非常に高まります。逆に言えば、AIに無視される情報は、もはや検索経由で発見されにくくなるというリスクを抱えるのです。したがって、これからのWeb戦略では、AIの出力ロジックや引用メカニズムを理解し、それに即した情報設計を行う必要があります。ゼロクリック時代の到来と流入経路の変化%3Csvg%20viewBox%3D%220%200%20900%20650%22%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E%0A%20%20%3C!--%20%E8%83%8C%E6%99%AF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20width%3D%22900%22%20height%3D%22650%22%20fill%3D%22%23f8f9fa%22%20rx%3D%2210%22%20ry%3D%2210%22%2F%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%AB%20--%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22450%22%20y%3D%2250%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2226%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AF%E6%99%82%E4%BB%A3%E3%81%AE%E5%88%B0%E6%9D%A5%E3%81%A8%E6%B5%81%E5%85%A5%E7%B5%8C%E8%B7%AF%E3%81%AE%E5%A4%89%E5%8C%96%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E4%B8%8A%E9%83%A8%EF%BC%9A%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AF%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%81%AE%E7%8F%BE%E7%8A%B6%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%2280%22%20y%3D%2280%22%20width%3D%22740%22%20height%3D%22130%22%20fill%3D%22%23e3f2fd%22%20stroke%3D%22%232196f3%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%228%22%20ry%3D%228%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22400%22%20y%3D%22110%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2220%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%230d47a1%22%3E%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AF%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%81%AE%E7%8F%BE%E7%8A%B6%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22100%22%20y%3D%22130%22%20width%3D%22320%22%20height%3D%2260%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%2390caf9%22%20stroke-width%3D%221%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22260%22%20y%3D%22155%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3ESparkToro%E3%81%AE2024%E5%B9%B4%E8%AA%BF%E6%9F%BB%3A%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22260%22%20y%3D%22180%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23d32f2f%22%3E1000%E5%9B%9E%E3%81%AE%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E3%80%81%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AF%E3%81%AF360%E5%9B%9E%E3%81%AE%E3%81%BF%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22480%22%20y%3D%22130%22%20width%3D%22320%22%20height%3D%2260%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%2390caf9%22%20stroke-width%3D%221%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22640%22%20y%3D%22155%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%9B%9E%E7%AD%94%E3%81%AE%E6%99%AE%E5%8F%8A%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22640%22%20y%3D%22180%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3EAI%20Overview%E3%81%AE%E7%99%BB%E5%A0%B4%E3%81%A7%E5%8A%A0%E9%80%9F%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E6%8E%A5%E7%B6%9A%E7%B7%9A1%20(%E4%B8%8A%E9%83%A8%E2%86%92%E4%B8%AD%E5%A4%AE)%20--%3E%0A%20%20%3Cline%20x1%3D%22450%22%20y1%3D%22210%22%20x2%3D%22450%22%20y2%3D%22230%22%20stroke%3D%22%23777%22%20stroke-width%3D%222%22%20stroke-dasharray%3D%225%2C5%22%2F%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E4%B8%AD%E5%A4%AE%EF%BC%9A%E5%BE%93%E6%9D%A5%E3%81%AESEO%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%BD%B1%E9%9F%BF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%2280%22%20y%3D%22230%22%20width%3D%22740%22%20height%3D%22150%22%20fill%3D%22%23fff3e0%22%20stroke%3D%22%23ff9800%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%228%22%20ry%3D%228%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22400%22%20y%3D%22260%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2220%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23e65100%22%3E%E5%BE%93%E6%9D%A5%E3%81%AESEO%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%BD%B1%E9%9F%BF%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E5%B7%A6%E5%81%B4%EF%BC%9A%E5%95%8F%E9%A1%8C%E7%82%B9%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22100%22%20y%3D%22280%22%20width%3D%22200%22%20height%3D%2280%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%23ffcc80%22%20stroke-width%3D%221%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22200%22%20y%3D%22315%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3EWeb%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%88%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E6%95%B0%E3%81%AE%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22200%22%20y%3D%22340%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23d32f2f%22%3E%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E7%9A%84%E3%81%AA%E6%B8%9B%E5%B0%91%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E4%B8%AD%E5%A4%AE%EF%BC%9A%E4%BE%8B%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22320%22%20y%3D%22280%22%20width%3D%22280%22%20height%3D%2280%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Overviewが登場することで、より加速すると考えられます。これは従来のSEO戦略に依存していたWebサイトにとって、アクセス数の減少という直接的なインパクトをもたらします。たとえば、FAQ的な質問に対してAIが回答を提示した場合、ユーザーはリンク先に遷移せずに満足して離脱する傾向が強まります。このような構造変化において、Webサイトが生成AIに取り上げられること自体が、新たな流入経路の確保手段となります。クリックが起きなくとも、ブランド名やURLが表示されれば認知度向上や信頼形成につながります。加えて、AIによる引用がSNSや他メディアで二次的に拡散される可能性も高まります。もはや「検索上位に表示されれば勝ち」というだけの時代は終わり、引用や言及されることそのものが新たな評価指標へと移行しつつあるのです。ただし、これはこれまでのSEOを完全に否定するものではないこともご留意ください。前提として従来のSEOの施策がLLMOに効くという観点で、SEOは引き続き行っていく必要があると当社は考えています。AIに選ばれる情報源の価値と競争生成AIが主導する検索環境では、情報の「質」だけでなく「引用されやすさ」が新たな価値基準となります。AIが出力する回答の中で参照される情報源は、検索結果の可視性だけでなく、ユーザーからの信頼や影響力の獲得にも直結します。そのため、どのコンテンツが引用されるかを巡る競争が急速に激化しており、企業やメディアはこれまで以上に“AIに選ばれる”ことを意識した情報発信が求められています。特にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点が重要視される背景には、AIが情報の正確性や信頼度を判断するための「文脈手がかり」を必要とするという特性があります。著者情報や所属組織の信頼性、出典の明記、情報の一貫性といった要素が、AIにとっての信頼指標となります。今後は検索アルゴリズムだけでなく、AIの学習・推論モデルが何をもって情報を選ぶのかを見据えた設計が必要です。こうした環境では、単に良質なコンテンツを作るだけでは不十分であり、AIの出力に組み込まれる可能性を意識した構造や表現方法、さらには発信体制の構築までがLLMOの一部と捉えられるべきです。これにより、従来のSEO以上に戦略性と持続性が求められるフェーズに突入したといえるでしょう。LLMOの仕組みと最適化の原則LLMOの実現には、生成AIの情報処理プロセスに対する理解が不可欠です。AIは検索エンジンとは異なり、リンクの評価や明示的なランキングを用いず、文脈的な整合性や記述の信頼性、学習データに含まれる頻度などを総合的に判断して回答を生成します。この構造を踏まえたうえで、生成AIに“選ばれやすい”コンテンツとは何かを設計する必要があります。生成AIはどのように情報を引用・生成するか？大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習して自然言語処理を行うAIです。ChatGPTやClaude、Geminiのようなモデルは、インターネット上の情報を直接検索するのではなく、学習データに含まれる情報や、特定のプラグイン・ツールを通じて取得した外部情報をもとに回答を構築します。AI Overviewのような最新機能では、リアルタイムに近いWeb情報をクロール・生成に利用しており、その際にどの情報が引用されるかが鍵になります。AIは信頼性の高い情報を優先する傾向があり、特に定義文やFAQ形式、明確な主語と述語で構成された文章が好まれます。また、段落単位で情報が整理されていることも重要で、文脈が複雑に入り組んでいる文章は避けられる傾向にあります。このように、AIが情報を「選ぶ」過程を理解することは、LLMOを実践する第一歩となります。構造化・簡潔・明快な言語が重要な理由AIに情報を届ける上で、コンテンツの構造と文体は極めて重要です。構造化とは、見出しの階層が明確であること、段落ごとに一つの主張があること、情報が時系列または論理的順序に整理されていることを指します。これにより、AIが内容を誤解なく処理しやすくなります。一方、簡潔かつ明快な言語とは、無駄を省きながらも意味が明確に伝わる表現を意味します。特に、曖昧な接続詞や冗長な説明を避け、定義や因果関係をはっきりと記述することがAIへの可読性を高めます。たとえば「AとはBである」という構文は、定義文として高く評価される傾向があります。AIは人間のように行間を読むことができないため、書き手が意図する意味を正確に汲み取ってもらうには、構造的な整合性と表現の一貫性が欠かせません。LLMOにおいては、このような「AIにとっての読みやすさ」を第一に設計する姿勢が求められます。AIに好まれるコンテンツフォーマット（定義・Q&A・リスト）生成AIは、コンテンツのフォーマットにも一定の傾向を持っています。特に好まれるのが、定義文形式（「○○とは〜である」）や、Q&A形式（「Q:〜？ A:〜」）、箇条書きや番号付きリストといった整理された情報表現です。これらの形式は、構造が明快であり、情報の検索・要約・再構成をしやすいため、生成AIにとって処理しやすい情報源となります。一方で、冗長なストーリーテリングや感情的表現、複雑な比喩などはAIにとって扱いづらい要素であり、誤った引用や文脈の逸脱を招く恐れがあります。したがって、重要な用語や概念を明確に定義し、問いと答えの形式で論理的に展開する構成が、LLMOとしても最も有効です。このように、フォーマット選びは単なる読みやすさの問題にとどまらず、AIに“正しく引用される”ための設計として機能します。コンテンツの質を高めるだけでなく、構造の明瞭化こそがLLMOの成功を左右するといえるでしょう。LLMOに最適なコンテンツの作り方生成AIに引用されやすいコンテンツを制作するには、構成・表現・発信体制のすべてにおいて新たな視点が求められます。特に重要なのは、AIが情報を処理する過程に最適化された形で文章を構築することです。ここでは、LLMOを実現するための具体的な書き方や設計方針を解説します。結論ファーストでの記述生成AIは段落や文章構造の冒頭に置かれた要素を重視する傾向があります。したがって、コンテンツは結論を最初に述べ、次にその根拠や背景、補足情報を続ける「結論ファースト」型が有効です。この構成により、AIが情報の主張点をすばやく認識でき、要約や引用がスムーズになります。%3Csvg%20viewBox%3D%220%200%20900%20750%22%20xmlns%3D%22http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%22%3E%0A%20%20%3C!--%20%E8%83%8C%E6%99%AF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20width%3D%22900%22%20height%3D%22750%22%20fill%3D%22%23f8f9fa%22%20rx%3D%2210%22%20ry%3D%2210%22%2F%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%AB%20--%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22450%22%20y%3D%2260%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2230%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E7%B5%90%E8%AB%96%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AE%E6%9B%B8%E3%81%8D%E6%96%B9%E3%81%A8%E3%81%9D%E3%81%AE%E5%8A%B9%E6%9E%9C%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E5%B7%A6%E5%81%B4%EF%BC%9A%E5%BE%93%E6%9D%A5%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84%E6%A7%8B%E9%80%A0%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22100%22%20y%3D%22120%22%20width%3D%22300%22%20height%3D%22400%22%20fill%3D%22%23ffebee%22%20stroke%3D%22%23ef5350%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%228%22%20ry%3D%228%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22150%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2222%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23c62828%22%3E%E5%BE%93%E6%9D%A5%E3%81%AE%E6%A7%8B%E9%80%A0%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20%E5%BE%93%E6%9D%A5%E6%A7%8B%E9%80%A0%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84%E3%83%96%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22130%22%20y%3D%22180%22%20width%3D%22240%22%20height%3D%2270%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%23ef9a9a%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22220%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E8%83%8C%E6%99%AF%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%83%BB%E5%B0%8E%E5%85%A5%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22130%22%20y%3D%22260%22%20width%3D%22240%22%20height%3D%2270%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%23ef9a9a%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22300%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E8%A9%B3%E7%B4%B0%E3%81%AA%E8%AA%AC%E6%98%8E%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22130%22%20y%3D%22340%22%20width%3D%22240%22%20height%3D%2270%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%23ef9a9a%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22380%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BB%E8%A3%9C%E8%B6%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22130%22%20y%3D%22420%22%20width%3D%22240%22%20height%3D%2270%22%20fill%3D%22%23ffffff%22%20stroke%3D%22%23ef9a9a%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22460%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2216%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23d32f2f%22%3E%E7%B5%90%E8%AB%96%E3%83%BB%E4%B8%BB%E5%BC%B5%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%0A%20%20%3C!--%20AI%E3%81%A8%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B6%E3%83%BC%E3%81%AE%E5%8F%8D%E5%BF%9C%20-%20%E5%BE%93%E6%9D%A5%20--%3E%0A%20%20%3Crect%20x%3D%22130%22%20y%3D%22510%22%20width%3D%22240%22%20height%3D%2280%22%20fill%3D%22%23ffcdd2%22%20stroke%3D%22%23ef9a9a%22%20stroke-width%3D%222%22%20rx%3D%225%22%20ry%3D%225%22%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22535%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20font-weight%3D%22bold%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3EAI%E3%81%A8%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B6%E3%83%BC%E3%81%AE%E5%8F%8D%E5%BF%9C%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22560%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22middle%22%20fill%3D%22%23333%22%3E%E2%80%A2%20AI%E3%81%AF%E4%B8%BB%E8%A6%81%E3%83%9D%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E8%A6%8B%E9%80%83%E3%81%97%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%84%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D%22250%22%20y%3D%22580%22%20font-family%3D%22Arial%2C%20sans-serif%22%20font-size%3D%2214%22%20text-anchor%3D%22midd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A:〜という形式は、AIがそのまま質問回答ペアとして利用しやすく、検索文脈に即した情報抽出が可能となります。加えて、段落ごとに明確なテーマを持たせること、見出し階層を意識した記述、重複のないトピック展開が求められます。文章が整理されていることで、AIが意味構造を誤認せず、文脈を正しく読み取ることが可能となるのです。文章全体をツリー構造のように設計し、情報の「流れ」を可視化することが、AI時代のコンテンツ設計において極めて有効です。FAQなどSchema.orgマークアップ対応GoogleのAI Overviewでは、構造化データの有無が表示内容に影響するケースが報告されています。特にFAQ（よくある質問）等のマークアップは、AIによる情報抽出・表示の際に引用されやすくなる要素の一つです。構造化マークアップは、AIが情報構造を機械的に理解する手助けとなり、LLMO対策としても効果を発揮します。FAQ構造化マークアップの公式ヘルプはこちらマークアップにおいては、質問と回答のペアが明確であること、回答文が簡潔かつ具体的であることが重要です。形式だけを整えても、中身が曖昧ではAIに選ばれる可能性は下がります。構造と内容の両立がLLMOにおける基本であることを意識しましょう。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化AIが引用する情報の信頼性を判断するうえで、E-E-A-Tの要素は極めて重要です。特に医療・金融・法律など専門性が求められる分野では、著者の経歴や所属機関の信頼性、情報の出典明記がAIの判断材料となります。これにより、同じ内容であっても、E-E-A-Tが強いコンテンツのほうが引用されやすくなる傾向があります。具体的には、著者プロフィールの整備、実体験に基づく記述、出典元のリンク掲載、記事の更新履歴などが有効です。また、企業としての専門性を証明する資料・レポート・ホワイトペーパーなどを併設することで、AIに対して「権威ある情報源である」と認識されやすくなります。LLMOの具体的な施策LLMOの成果を最大化するためには、技術的・構造的・運用的な側面からの多角的なアプローチが必要です。ここでは、実際の施策として導入すべき具体的な手法と、それぞれの効果や注意点について解説します。単なるコンテンツ改善にとどまらず、生成AIに対して“適切に伝える仕組み”を構築することが求められます。llms.txtファイルを用いたクローラ誘導とLLMO対応llms.txtとは、大規模言語モデル（LLM）のクローラーに対して、Webサイトのクロール許可や制限を指示するための新しいプロトコルです。robots.txtと類似した形式で記述されますが、対象が検索エンジンのクローラーではなく、ChatGPTやPerplexityなどのLLMに特化している点が異なります。llms.txtの実際の例まとめはこちらこのファイルを正しく設定することで、特定のページやディレクトリが生成AIに参照されやすくなり、逆に公開したくない情報へのアクセスを制限することも可能になります。特にナレッジページや用語解説、FAQページなどを優先的にクロールさせることで、引用の可能性を高めることができます。llms.txt作成ツールも登場していますので、ツールの力を借りて実装していくことも可能になっています。WordPressプラグイン「Website LLMs.txt」なども登場しており、WordPressでサイト運用している担当者は導入しやすくなっています。注意点としては、すべてのAIクローラーがllms.txtに対応しているわけではない点です。現時点では取り組みが始まったばかりの領域であり、今後の対応拡大に備えて、早期に準備しておくことが差別化につながります。ChatGPT・Perplexity・AI Overviewでの引用・表示調査とレポーティングLLMOの効果を確認し、改善につなげるためには、各種生成AIにおける引用状況の調査が欠かせません。ChatGPTやPerplexityでは、引用元URLが明記されるケースが増えており、AI Overviewでも出典が表示されることがあります。これらを定期的にモニタリングすることで、自社コンテンツがどのように取り上げられているかを把握できます。調査方法としては、AIツールに直接質問を投げかけ、引用や参考にされた形跡を確認する手法が一般的です。また、社内向けに定期的なレポートとしてまとめることで、経営層や他部署との情報共有にも活用できます。引用の頻度、文脈、影響度などを記録・分析することで、より精度の高いLLMO戦略のPDCAを回すことが可能になります。生成AIからの流入については、AhrefsのWebトラッキング機能で流入が見れるようになったり、GA4などでも参照元が確認できるようになっています。ナレッジベース再構成による自社知見のAI最適化多くの企業が持つ専門的な知見やノウハウは、従来社内ドキュメントやFAQとして管理されてきました。しかし、これらの情報がAIにとって理解しやすい形で構造化されていなければ、生成AIによる引用対象にはなりにくくなります。そこで必要なのが、ナレッジベースの再構成です。具体的には、各トピックを明確な単位に分けて整理し、文脈が独立した形で情報が提示されるように設計することが重要です。見出し、定義文、事例、注意点などを明示的に分けることで、AIが意味を誤解するリスクを下げることができます。また、情報の冗長性を省きつつ、更新履歴や出典を添えることで、信頼性と鮮度も担保されます。このようにして整備されたナレッジベースは、社内外のFAQ対応やカスタマーサポートにも活用でき、LLMOのみならず全社的な情報活用基盤として機能します。Schema.orgを活用したFAQの構造化（LLMO表示を意識）前章でも触れたSchema.orgによる構造化マークアップは、実装面からのLLMO施策としても非常に重要です。FAQPageなどのマークアップは、AI OverviewやSERP内での拡張表示を促すだけでなく、生成AIに対して情報の意味構造を伝える手段としても有効です。構造化データを正しく記述しても、Googleなどが必ずしも表示してくれるとは限らないため、効果測定と併せて継続的な調整が必要です。2025年現在はHowtoマークアップは縮小傾向のようですが、構造化データ自体は検索エンジンがページ内容を理解するのに役立つため、引き続き適切なマークアップを行うことは有益です。他の種類の構造化データ、例えば「Article」や「Product」などは、引き続き広くサポートされています。この取り組みはLLMOとも密接に関係しており、生成AIを意識した構造設計を通じて、あらゆる検索インターフェースに対応する土台となります。E-E-A-T観点でのコンテンツとサイト構造の改修E-E-A-Tはコンテンツ単位だけでなく、サイト全体の設計にも影響を与えます。たとえば、サイト全体に著者情報が一貫して掲載されているか、専門性の高いテーマでコンテンツが集約されているか、外部からの参照（被リンク）の質や多様性、関連性など、総合的な構造評価が重要です。特に法人サイトや専門メディアにおいては、ナビゲーション設計、カテゴリ設計、フッター情報など、構造的な信頼性を強化することがLLMOの評価軸にもなります。これは実質的にはこれまでのSEOと同じ施策になってきますので、現在のSEOをしっかりやるということが必要ということになります。単一記事では補えない信頼性は、サイト全体の整合性によって補完するという視点が求められます。AIに信頼される著者情報・発信体制の整備生成AIが参照するコンテンツにおいて、「誰が書いたか」は大きな信頼指標の一つです。したがって、著者情報の明示、プロフィールの詳細記載、実名による発信体制の構築は、LLMOにおける根幹の施策となります。SNSや他メディアでの発信活動との一貫性も重要です。たとえば、X（旧Twitter）やLinkedInなどで同一テーマに継続的に取り組んでいることがWebサイト上でも確認できる場合、AIにとってその人物や企業の“専門性”が高く認識されやすくなります。また、著者単位でのナレッジベース管理やコラム連載といった形で、個人と情報の結びつきを強化することで、LLMOだけでなくブランド信頼性全体の向上にもつながります。SEOとの統合によるハイブリッド検索戦略の設計と実行LLMOとSEOは対立する概念ではなく、補完関係にあります。従来の検索エンジンによるリンク型表示と、生成AIによる要約・引用型表示は、併存する検索体験としてユーザーの接点を多角化させます。そのため、両者を統合した「ハイブリッド検索戦略」が求められます。たとえば、SEOによりSERP上位を確保しつつ、LLMOによりAIによる引用を目指すという構えは、情報露出の面で極めて強力です。内部リンクや構造化データを活用して、SEOで集客し、LLMOで信頼性を獲得するという設計が理想的です。この統合戦略は、検索エンジンと生成AIの進化が続く中で、“どちらにも適応できる柔軟性”を備えた情報設計を行うことを意味します。企業は今後、検索技術の変化に応じて両軸の最適化を進める必要があります。LLMOの効果をどう測定し改善するか？LLMOは一度施策を実行して終わりではなく、継続的な効果測定と改善が不可欠です。生成AIにおいては明確なランキングが存在しないため、評価基準も従来のSEOとは異なります。そのため、AIによる引用状況やブランド露出の変化を定性的・定量的に可視化し、改善サイクルを回す必要があります。AIでの引用状況をトラッキングする方法生成AIがコンテンツを引用したかどうかを確認するためには、AIツールに対して直接的な問い合わせを行う方法が有効です。たとえば、ChatGPTやPerplexityに自社に関する質問を入力し、その回答に自社ドメインが表示されているかをチェックします。また、AI Overviewでは引用元としてURLが提示されることがあるため、そこに自社サイトが含まれているかを確認します。加えて、AIによる引用がSNSやブログ、ニュースなど二次メディアに転用されていないかもモニタリングの対象とすべきです。これは被リンクではなく「被引用」という新たな評価軸であり、AI時代におけるオーソリティの可視化ともいえます。特定の質問に対して安定して引用され続けているかどうかを観測することが、LLMOの有効性を評価するうえで重要な観点になります。「被引用数」と「AI経由トラフィック」を見るべき指標にLLMOにおけるKPI（主要評価指標）は、SEOと異なる文脈で定義する必要があります。たとえば「被引用数」や「AI経由でのブランド言及数」、「AI回答経由での間接的なアクセス数」などが代表的です。これらの指標はGoogleアナリティクスなどのツールだけでは把握しきれないため、AIツールとの対話ログやサードパーティのAI分析ツールを活用した補完的な測定が推奨されます。また、ユーザーが生成AI経由で自社を認知した後の行動として、検索回数やブランドキーワードの増加、SNSでの言及なども間接的な成果指標になります。AIに引用された結果として「どのような行動が生まれたのか」をトラッキングすることで、LLMOが実際の集客やブランディングに寄与しているかを多面的に検証できます。仮説→実行→検証の改善サイクルのまわし方LLMOの最適化は、仮説を立て、施策を実行し、結果を検証するというPDCAサイクルで成り立ちます。まずは「どの質問に対して自社が引用されたいのか」という戦略的仮説を立て、そのために必要な情報構造や記述スタイル、発信体制を整えます。次に、それに基づいたコンテンツ制作や構造化データの設置、著者情報の強化などを実行に移します。実施後は、AIツールによる引用状況やユーザーの反応を観測し、想定通りの成果が得られているかを確認します。成果が得られていない場合は、文体や構造の修正、ナレッジベースの再設計などによって調整を行います。このような改善サイクルを継続的に回すことで、LLMOは単発的な施策から、組織的な情報設計力へと進化していきます。重要なのは、試行錯誤を恐れず、小さな仮説と改善を繰り返すことにより、生成AIとの接点を自社に引き寄せ続けることです。LLMOの登場で、SEO対策は不要になるか？LLMOの重要性が高まる一方で、「SEOはもはや不要なのか？」という疑問が多く聞かれるようになりました。しかし結論から言えば、SEOは今後も必要不可欠な施策であり、LLMOと競合するものではありません。むしろ、検索環境の多様化に対応するために、両者を併用することが求められています。生成AIはあくまで一つの情報インターフェースであり、全ユーザーがAIを起点に情報を得ているわけではありません。特に購買や比較検討フェーズでは、詳細なWebコンテンツや複数の選択肢が必要とされる場面も多く存在します。SEOはこうした文脈において、検索エンジンからの流入を維持し、ユーザーとの直接的な接点を提供する役割を果たします。一方で、LLMOは生成AIによる要約・引用を通じて、間接的にブランドの信頼性や専門性を認知させる手段です。検索結果としてリンクを獲得するSEOと、AIによって「答えの一部」として認知されるLLMOは、それぞれ異なる価値を提供します。したがって、これからの検索戦略では、「SEOで見つけられること」「LLMOで引用されること」の両立が必要なのです。LLMOまとめLLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが出力する回答や要約において、自社のコンテンツが引用・参照されるための新たな最適化手法です。従来のSEOとは異なり、ランキングではなく「引用されること」が成果となり、そのためには構造化された明快な記述、信頼性の高い情報、E-E-A-Tに基づく発信体制が求められます。本記事では、LLMOの基本的な考え方から、実践的な施策、SEOとの統合戦略までを解説してきました。重要なのは、SEOとLLMOを対立軸として捉えるのではなく、相互に補完するものとして活用する視点です。検索結果に表示されるだけでなく、生成AIの回答に取り上げられることが、今後のWeb集客やブランディングにおける新たな競争優位になります。企業やメディアが今から始めるべきは、「誰に、どの質問に答える存在であるか」を明確にし、その問いに対してAIにもユーザーにも伝わる構造で発信していくことです。生成AI時代の情報発信は、従来の延長ではなく、新たな理解と設計に基づいた再構築が求められています。