今大注目の「LLMO」とは？具体的な対策方法や重要性、効果測定、SEOとの違い 

2026年現在、GoogleのAI Overviews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。また2025年5月20日には、検索体験を刷新する新機能「AI Mode」を正式に発表し、2025年9月9日、Googleは、「AI モード」を日本語で提供開始しました。（Google公式は、2026年1月28日にGoogle検索 AI概要からAI Modeへシームレスに連携すると発表）

その中でより企業側での検討で多くなってきているのが、「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対策と呼ばれることが多いですが、海外では、GEOと呼ばれることが多いようです。

「LLMO（大規模言語モデル最適化）」とは、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなどの生成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・参照されたり・ブランドを言及されたりすることを目的として最適化する手法です。また生成AIに自社やブランドを正しく学習してもらう施策もLLMOの定義に含まれます。

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。LLMO診断・初期調査サービスはこちら）

本記事では、LLMOの基本から実践的な施策、そしてSEOとの関係性までを当社のナレッジも紹介しながら、網羅的に解説します。

ただし、当社が2025年6月に公開した記事、「SEOはもう意味がない」は本当か？GEO/LLMO時代の誤解と本質 - 2025年でも書いている通り、LLMOはSEO基盤が必要条件になってきますので、「SEOは不要になった」ということではありません。そもそも、LLMOはやらないといけないのか？と思う方もいらっしゃるかもしれません。

SEOに加えてLLMO（米国ではGEOという表現が定着しつつありますが）でプラスアルファの考え方や施策が必要になったということになります。

当社が2026年1月に調査・作成した「LLMOの教科書」ホワイトペーパーも以下よりダウンロードいただけます。ぜひご参考くださいませ。当社メディアリーチではLLMOウェビナーも開催していますので、ぜひご参加ください。

LLMOとは？

「LLMO（大規模言語モデル最適化）」は、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなどの生成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・参照されたり・ブランドを言及されたりすることを目的として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?

重要なポイントはLLMOの目的は大きく3つあります。

• 自社コンテンツが引用リンクとして表示され、流入を誘導すること

• 自社ブランド・サービスが言及され、流入を誘導すること

• 自社ブランド・サービスが正しく意図した内容が回答されること

これらの目的を達成するためには、取るべき施策が異なってくる部分もあります。

目的別に施策例を表でまとめていますので、こちらクリックして、本ページ内のLLMO施策表にジャンプして確認ができます。

LLMOとSEOとの違い

従来のSEOは、Googleなどの検索エンジンにおけるランキング向上を目的とし、キーワードの最適化や被リンク獲得、サイトスピードなどが重視されてきました。

一方、LLMOではランキングではなく、生成AIで「自社コンテンツが引用対象として選ばれること」や、比較検討系のプロンプト・クエリで「自社ブランド（会社名、商品名、サービス名）が推奨・言及されること」が目的です。

誤情報や意図しない紹介を回避するためにも、AIに正しく学習させる施策もLLMO施策の一つと言えるでしょう。

そのため、評価基準も異なり、構造的なわかりやすさ、明示的な情報、著者の信頼性などが重要視されます。

言い換えれば、SEOは人間の検索者に見つけてもらうための最適化であり、LLMOはAIに引用されるための最適化なのです。

さらに、SEOではユーザーの検索意図とキーワードとの整合性を重視するのに対し、LLMOでは「自然言語の文脈の中でどのように情報が表現されているか」に焦点が当たります。たとえば、「とは」で終わる定義文や、要点を簡潔にまとめた段落、文法的に一貫した説明などがチャンク最適化と言われる施策がAIに好まれる傾向があります。

また、AIはページ内のどこに情報があるかも判断材料とするため、ページ冒頭に明確な主張を配置する「結論ファースト」の構成も有効です。

つまり、ユーザーではなくAIを第一の読者として捉えることが、LLMO成功の鍵になるのです。

LLMO、GEO、AIO、AEOの用語、どれが業界に浸透する？

AI検索時代の到来とともに、従来のSEOに代わる、あるいは補完する新しい最適化概念として複数の用語が登場し始めている。特に注目されているのが、LLMO（Large 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。

2025年5月現在は、当社の所感としては「LLMO」が日本では主流なキーワードになりつつあると考えています。日本国内のLLMOサービスを提供している支援会社も「LLMO」という表記を使用している方が多く見受けられます。

参考：LLMO / Generative Engine Optimization: How do you optimize for the answers of generative AI systems?

2023年後半から2024年にかけて、SEO業界の先進的なプレイヤーやグローバルカンファレンスにおいて、LLMOやGEOという表現が頻出するようになってきました。

これは、ChatGPTやGemini、PerplexityといったLLM（大規模言語モデル）が検索・質問回答のインターフェースになりつつあることを背景に、どのようにそれらのモデルに「引用されるか」「学習されるか」といった観点で最適化を考える動きが強まっているためです。

実際、米国の一部のSEOコンサルティング企業やメディアは「LLMO専門の戦略サービス」を打ち出し始めており、概念としての認知が急速に進んでいる。

一方、GEO（Generative 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、定着していくことでしょう。

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。

また、当社メディアリーチが2025年5月28日に一般の方1008名に調査した「生成AIを利用したブランドの検索・比較行動調査 2025年版」では、すでに若年層の生成AI利用者の3割が生成AIで商品やサービス、企業の検索・比較を行っていることが明らかになっています。

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 Mode/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。

海外のFirstPageSage社の生成AIの利用状況データ調査「Top Generative AI Chatbots by Market Share – May 2025」によると、以下の生成AIの利用が多いとされている。

シェア：

1. ChatGPT 59.90%

2. Microsoft Copilot 14.30%

3. Google Gemini 13.40%

成長率が高いもの(数字は上昇率)：

1.  Claude AI 14%

2. Perplexity 10%

3. Deepseek 10%

※参考：ChatGPT 8%

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

これはAI Overviewが登場することで、より加速すると考えられます。以下のように、AI Overviewsの表示により、検索順位1位のセクションが押し下げられてしまうことによりクリック率が低下します。

Ahrefsの調査データによると「AI Overviewsの存在により上位表示のクリック率が約34.5%減少する」と報告されています。

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、コンテンツ引用やブランド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。

実際に2025年5月22日にGoogleがAI Mode発表と同時に公開した「AI機能とウェブサイト」では、AI ModeやAI Overviewが搭載されたGoogle検索においては引き続き従来のSEOを実施していくことが推奨されています。

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「コンテンツ引用のされやすさ」「ブランド言及のされやすさ」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で重要なAI回答生成の仕組みと生成AI検索対策

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？

生成AIの台頭により、ユーザーの情報収集行動が大きく変化しています。GoogleのAI Overviewsや各種チャットボットが検索結果に表示される現在、コンテンツマーケティングやSEO戦略にも根本的な見直しが求められています。生成AIの情報処理メカニズムを理解し、今後のマーケティング戦略に活かすためのポイントを解説します。

①生成AIのトレーニングデータが示すコンテンツ戦略のヒント

生成AIモデルは、大規模なデータセットで学習されており、その内容を理解することはコンテンツ戦略の立案に直結します。主要な学習データソースには、CommonCrawlによるウェブクロールデータ、BookCorpusによる書籍データ、Wikipedia、学術論文（ArXiv）、GitHub上のコードなどが含まれています。

Oxylabsの分析によると、これらのデータソースは品質と権威性によって重み付けされています。つまり、Wikipediaや学術論文のような信頼性の高いコンテンツは、AI回答において優先的に参照される可能性が高いということです。

これは、コンテンツマーケティング担当者にとって重要なポイントです。単なるSEO対策を超えて、権威性と専門性を重視したコンテンツ制作が、AI時代における可視性確保のカギとなるでしょう。

②Googleの「クエリファンアウト」が変えるキーワード戦略

Googleが2024年12月に特許出願した「テーマ検索」システムは、従来のキーワードベースSEOに大きな変革をもたらします。Search Engine Journalの分析によると、この「クエリファンアウト」技術は、単一のユーザークエリを複数のサブトピックに自動分解し、包括的な回答を生成します。

例えば、「デジタルマーケティング」という検索に対して、AIは「SEO対策」「SNSマーケティング」「コンテンツマーケティング」「広告運用」などの関連トピックを自動的に探索し、テーマ別に情報を整理します。

この変化により、従来の「一つのキーワード＝一つのランディングページ」という発想から、「一つのトピック群＝包括的なコンテンツハブ」への転換が必要となります。トピッククラスターやピラーページ戦略の重要性が、さらに高まることは間違いありません。

③RAG技術がもたらすリアルタイム競合優位性

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術は、マーケティング担当者にとって新たな機会を創出します。AWSによると、RAGはリアルタイムで外部情報を検索・統合するため、最新性の高いコンテンツが優先的に参照されます。

これは、タイムリーなコンテンツ更新やニュースジャッキングが、AI検索での露出において決定的な優位性をもたらす可能性を示しています。特に、業界の最新動向やトレンド情報を継続的に発信しているメディアサイトは、AI回答における引用頻度が高まるでしょう。

また、構造化データマークアップやサイトマップの最適化により、AIクローラーがコンテンツを正確に理解・インデックスできるようにすることが、従来以上に重要になります。

構造化・簡潔・明快な言語が重要な理由

AI時代のコンテンツマーケティングにおいて、「AIにとっての読みやすさ」が検索露出を左右する決定的要因となっています。構造化された情報設計と明快な文章表現は、もはやユーザビリティの問題を超えて、マーケティングROI に直結する戦略的要素です。

①構造化がAI理解度に与える影響

GoogleのRAG技術やクエリファンアウトシステムが示すように、AIは情報を階層的に処理します。Search Engine Journalの特許分析によると、見出しの階層構造、段落ごとの単一主張、論理的な情報順序は、AIがコンテンツをテーマ別に分類する際の重要な手がかりとなります。

具体的には、H1からH4までの見出し階層が明確に設定されたコンテンツは、AIによるトピック理解精度が向上し、関連クエリでの引用確率が高まることが確認されています。

これは、従来のSEOにおけるHTMLセマンティクスの重要性が、AI検索時代においてさらに増大していることを意味します。

②定義文構造の戦略的価値

「AとはBである」という定義文構造は、AI言語モデルにとって最も処理しやすい情報形式の一つです。MITの研究によると、大規模言語モデルは明示的な定義文を高い精度で認識し、FAQ応答や知識グラフ構築に活用します。

マーケティング担当者は、重要な概念やサービス説明において、この定義文パターンを意図的に使用することで、AI回答での引用確率を向上させることができます。特に、業界用語や新しいコンセプトの説明では、この手法が効果的です。

③簡潔性がもたらすエンゲージメント効果

冗長な表現や曖昧な接続詞は、AIの文脈理解を阻害するだけでなく、ユーザーエンゲージメントの低下も招きます。自然言語処理の研究によると、日本語においては一文あたりの平均文字数が60文字以下で、修飾語が最小限に抑えられたコンテンツは、AI要約において正確性が向上することが示されています。

これは、スニペット最適化やフィーチャードスニペット獲得戦略においても重要な示唆を与えます。簡潔で要点が明確なコンテンツは、AIによる情報抽出の精度を高め、結果として検索露出の向上につながります。

④因果関係の明示が生むE-E-A-T効果

「なぜならば」「その結果」といった因果関係を明示する表現は、AIがコンテンツの論理構造を理解する上で重要な役割を果たします。

AWSのRAG技術解説でも言及されているように、論理的な一貫性を持つコンテンツは、信頼性スコアが高く評価される傾向があります。

これは、GoogleのE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）評価において、AIシステムが専門性と権威性を判断する際の重要な指標となっています。マーケティングコンテンツにおいても、主張の根拠を明確に示し、論理的な構成を維持することが、ブランドの専門性向上に寄与します。

⑤LLMO時代のコンテンツ設計原則

Large Language Model Optimization（LLMO）の概念において、「AIファースト」のコンテンツ設計が求められています。これは、以下の要素を包含します：

• 情報階層の明確化により、AIがトピックの重要度を正確に判断できるようにすること

• 一義的な表現の使用により、AIの誤解釈リスクを最小化すること

• 構造化データとの連携により、AI検索での認識精度を向上させること。

⑥実装における具体的指針

マーケティング担当者は、コンテンツ制作プロセスにおいて、従来のユーザビリティチェックに加えて「AI可読性チェック」を導入することを推奨します。

具体的には、各段落が単一の主張で構成されているか、専門用語に適切な定義が付されているか、論理的な流れが明確かといった観点での品質管理が重要です。

また、AI要約ツールを活用して、自社コンテンツがどのように解釈されるかを事前に確認することで、意図しない情報の歪曲を防ぐことができます。

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。

【重要】AI引用率を向上させても流入は期待できない（AI Modeの例）

iPullRank（アイプルランク）がSimilarweb（シミラーウェブ）から供与されたデータを分析したデータ（米国2025年5月～8月）では、AI Modeのリンククリック率はわずか3%という。AI Overviewsについても同様に、引用されたとしてもクリックの期待はできないでしょう。

検索結果上での露出は増加すると言えるが、それ自体がマーケティング上、どの程度価値があるかは疑問です。

むしろ従来のランキング型経由の流入はいまだにサイト全体の流入割合の多くを占めており、ランキングを上位化する従来のSEOを引き続き実施する方が現実的であり、効果もいまだ期待できると当社は考えています。

またランキング向上はAI概要やAI Modeでの引用リンク強化にもつながりますので、ランキングを向上させるという観点で従来のSEOを進めると良いでしょう。

LLMO目的別の施策（自社コンテンツの引用、自社ブランドの言及）

LLMOでは大きく分けて2つの目的があると考えています。ひとつは「自社コンテンツが引用される」「自社ブランド・サービス名が言及される」ということです。

LLMO目的「自社コンテンツの引用」を目指す施策例

自社コンテンツの引用を目指す上では、従来のSEOに加えて生成AIに理解されやすい形でコンテンツを作成する必要が出てきます。主に以下の施策が有効な可能性があります。

実現可能性にばらつきはありますが、基本的にSEOにも効く施策も多くあるため、引き続き継続実施するべき施策も多くあります。ただし、生成AI引用対策特有のチャンク最適化という表現も海外では生まれており、生成AIにチャンク（情報のかたまり）単位で記述を最適化する必要も出てきています。

以下はあくまで施策例をまとめていますので、以下以外の施策もあるかと思います。またサイトによって取るべき施策、不要な施策もあることを前提に参考として確認いただけるとよいかと思います。

特許から見る引用ロジック（AI Overviews編）

またAI Overviewに関するGoogle社の2023年特許「US11769017B1：Generative summaries for search results」では、信頼できるソースを選択する要素について記述があります。ページレベルでの評価に加えてサイト単位、パーソナライズの要素も引用される要素であることがわかります。

LLMO目的「ブランド・サービス名の言及」を目指す施策例

今後、ブランドやサービスの比較検討は消費者・事業者ともに生成AIで検索されるケースが増えてくることが予想されます。

例えば以下のようなプロンプトフレーズが想定されます。

• 「おすすめのマイク音質の良いイヤホンは？」

• 「おすすめのAIコンサルティング会社は？」

このような比較検討キーワードでブランド名の言及が実現できれば、生成AIが回答した企業名付きのリンクから直接アクセスが発生したり、Googleで指名検索をしたりという行動の発生が予想されます。

実際にLLMO施策に2024年から取り組んできた当社メディアリーチでは、商談化した事業者様にヒアリングを行うと約15%が生成AI経由で当社メディアリーチを知っていただいていることがわかりました。

以下は「ブランド名が言及される」ことを目的とした場合の施策になります。コンテンツが引用されるための施策と比較して主に外部対策の要素も多くあることがわかります。

改めて、SEOの枠を超えてPR・広報領域の施策を展開していかないといけないのがLLMOだと当社は考えています。

以下はあくまで施策例をまとめていますので、以下以外の施策もあるかと思います。またサイトによって取るべき施策、不要な施策もあることを前提に参考として確認いただけるとよいかと思います。

Ahrefs社の調査によると、AI Overviewsでにブランド推奨される要素として、「ウェブ上での言及」「ブランドアンカーテキストリンク」「指名検索」「DR」が特に相関しているとしています。

またブランド推奨では複数の比較系リスト型の記事に掲載されているという状態が重要ですが、比較系リスト記事のブランドの掲載位置によってもAIでの推奨のされやすさが変わってきます。（当社が別記事で紹介している内容を参考ください：生成AIは比較記事の上位ブランドを推奨しやすい【MIT・ハーバード大学研究から学ぶLLMOブランド推奨】）

※あくまで本施策は、当社が独自に調査した様々なデータから作成しているもので、一部推察も含まれている点、ご了承ください。

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。

また、ユーザーにとっても論点がすぐにわかるため、読了率や理解度が高まる傾向にあります。SEOにおいてもファーストビューが重要であるのと同様に、LLMOでも文頭の構成が引用の可否を大きく左右する要素となります。

当社がLLMOに関して情報交換を行っているクライアントにおいては、LLMO施策の一貫として過去のコンテンツ構成をすべて見直してリライトを行う施策を実施している事例もあります。

すでに記事内で結論が書かれていたとしても、記事最上部に結論（要点セクションのような形でも良い）をセクションとして持ってくるというものです。

施策としては取り組みやすいですし、現状のSEOでも結論ファーストなコンテンツはエンゲージメント（ユーザー行動）シグナルにも良い影響を与える可能性があるので、すぐに実施しても良いでしょう。

Q&A型・定義型・構造化された文章構成

前章でも述べた通り、生成AIはQ&Aや定義形式など、構造が明確なコンテンツを好む傾向があります。特に「Q:〜」「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。

ただし、英国で開催されたbrightonSEO 2025 Springのセッション「信頼はコードでは生まれない ── E-E-A-Tにおける構造化データの本当の役割」でもあったように、構造化マークアップ自体がE-E-A-Tを育てるという意味合いではないことに注意が必要です。

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（YMYL領域）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。ただし、E-E-A-Tは単なるチェックリストのようなもので判定できるものではありません。

ページレベル、ドメインレベル、エンティティレベルで複雑に評価され、スコアではなく一定の分類がなされていることが「E-E-A-T: More than an introduction to Experience ,Expertise, Authority, Trust」からも推察されます。

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。

2025年4月に英国Brightonで開催されたbrightonSEO 2025 Springにて当社が講演レポートとして公開した「マルチチャネルコンテンツはどのように検索意図とEEATシグナルを捉え、成長を促進するのか」でも語られたように、E-E-A-Tはマルチチャネル・クロスプラットフォームで育てていくべきです。

LLMOの具体的な施策（補足）

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。

注意点としては、現在のLLMがllms.txtに対応しているわけではない点です。2026年1月時点では明確な効果は保証されていないと考えて良いでしょう。

llms.txtの実際の例まとめはこちら

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。

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、LLM（ChatGPT等）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。

構造化マークアップを活用したFAQの構造化

構造化マークアップは、AI検索時代のコンテンツマーケティングにおいて戦略的価値を持つ施策です。Schema.orgによる構造化データは、生成AIシステムがウェブページの内容を正確に理解するための「情報の意味づけ」として機能しています。

重要な事実として、GoogleのJohn Mueller氏は2025年4月に「構造化データはサイトのランキングを向上させない」と明言しています。Search Engine Journalによると、構造化マークアップの目的はリッチリザルト表示の資格獲得であり、直接的な順位向上効果はありません。

一方で、FAQPageマークアップなどの構造化データは、GoogleのAI OverviewsやGeminiが質問応答型コンテンツを解釈する際の重要な手がかりとなります。Google Developersの公式ドキュメントでも、適切な実装により検索結果での拡張表示が可能になると説明されています。

実装面では、Google Search Centralが推奨するJSON-LD形式を使用し、HTMLの<head>セクションに配置することが標準的です。この方式は既存のコンテンツ管理システムとの親和性が高く、マーケティングチームでも導入しやすい特徴があります。

効果測定はGoogle Search Consoleの「拡張」レポートを活用し、リッチリザルトの表示頻度や構造化データエラーを監視することが重要です。

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観点でのコンテンツとサイト構造の最適化は、AI検索時代において従来以上に重要な戦略要素となっています。GoogleのE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）評価は、個別コンテンツレベルを超えてサイト全体の構造設計に影響を与えるためです。

サイト全体における信頼性構築では、著者情報の一貫した掲載、専門性の高いテーマでのコンテンツ集約、外部からの質の高い被リンク獲得が重要な要素となります。Google Search Quality Evaluator Guidelinesによると、これらの要素は総合的に評価され、サイトの権威性判定に直結します。

Large Language Model Optimization（LLMO）の観点では、他社メディアでの言及が特に重要な意味を持ちます。nofollowリンクであっても、AIシステムは「言及されている事実」そのものを評価要素として捉える傾向があります。MITのContextCite研究でも示されているように、生成AIは情報の引用元や言及頻度を信頼性判定の重要な指標として活用しています。

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、フッター情報などの構造的要素が信頼性評価に直接影響します。これらの要素は従来のSEOベストプラクティスと本質的に同じですが、AI検索時代においてその重要性がさらに増大しています。Search Engine Landの専門家分析によると、構造的な信頼性を確保することがLLMO評価軸の基盤となっています。

実装における具体的なアプローチとして、運営者情報の明確化、専門資格や実績の適切な表示、コンテンツ更新履歴の透明性確保が挙げられます。また、業界内での認知度向上を目的とした他社メディアへの寄稿や専門イベントでの発表も、間接的にサイトの権威性向上に寄与します。

単一記事では補完できない信頼性は、サイト全体の整合性によって構築する必要があります。この視点は、従来のページ単位最適化からサイト全体の戦略的設計への転換を意味しており、マーケティング担当者にとって包括的なブランディング戦略との連携が不可欠となります。結果として、現在のSEO施策を着実に実行することが、AI検索時代における競合優位性確保の最も確実な方法といえるでしょう。

AIに信頼される著者情報・発信体制の整備

AIが参照するコンテンツにおいて、「誰が書いたか」という発信者の明確化は、生成AI時代における最も重要な信頼指標の一つとなっています。GoogleのE-E-A-T評価基準においても、著者の専門性と権威性が重要視されており、この傾向はAI検索システムでさらに強化されています。

著者情報の戦略的整備では、実名による発信体制の構築、詳細なプロフィール記載、専門資格や実績の明示が基本要素となります。

Google Search Quality Evaluator Guidelinesによると、特にYMYL（Your Money or Your Life）領域においては、著者の専門性と信頼性がコンテンツ評価に直結すると明記されています。

SNSプラットフォームでの発信活動との一貫性も重要な要素です。X（旧Twitter）やLinkedInなどで同一テーマに継続的に取り組む専門家が、ウェブサイト上でも同様の専門性を発揮している場合、AIシステムはその人物や企業の専門性を高く評価する傾向があります。

MITのContextCite研究でも、複数のプラットフォームでの一貫した専門性の発信が信頼性判定に影響することが示されています。

実装における具体的なアプローチとして、著者単位でのナレッジベース管理やコラム連載形式の採用が効果的です。これにより、個人と専門情報の結びつきが強化され、AIシステムが著者の専門性を正確に認識しやすくなります。

また、業界での講演実績、メディア出演歴、専門書籍の執筆経験なども併せて明示することで、権威性の向上が期待できます。

マーケティング担当者は、社内の専門家や外部の有識者との連携により、継続的な専門コンテンツ発信体制を構築することが重要です。Search Engine Journalの分析によると、定期的な専門コンテンツの発信は、AI検索での引用確率向上に直結するとされています。

この取り組みはLLMO（Large Language Model Optimization）効果だけでなく、ブランド全体の信頼性向上にも寄与します。

専門性の高い発信者による一貫したコンテンツ戦略は、ユーザーの信頼獲得とともに、AI検索時代における長期的な競合優位性確保の基盤となるでしょう。

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の統合によるハイブリッド検索戦略は、AI検索時代のマーケティング戦略の中核となっています。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、ユーザーの情報接点を多角化する補完的な関係にあります。

Google Developersによると、AI機能を備えた検索では、ユーザーがより複雑な質問をするようになり、満足度も向上しています。この変化により、SEOによるSERP上位確保とLLMOによるAI引用獲得の両軸戦略が極めて有効となっています。

実装では、内部リンク設計と構造化データの戦略的活用が重要です。SEOで集客しつつ、LLMOで信頼性を獲得する設計が理想的です。

Search Engine Journalの特許分析によると、Googleのクエリファンアウト技術は構造化された情報を優先的に処理するため、この統合戦略の有効性が裏付けられています。

具体的には、ピラーページでSEO効果を狙いながら、関連するクラスターページでAI引用の機会を増やすアプローチが効果的です。FAQセクションや定義文の適切な配置により、AI要約での言及確率も向上させることができます。

マーケティング担当者は、検索順位とAI引用率の両方をKPIとして設定し、継続的な最適化を行う必要があります。この双方向アプローチにより、検索技術の変化に柔軟に対応しながら、長期的な検索露出を確保できるでしょう。

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。

生成AI経由の流入数、ランディングページ、エンゲージメントを計測

生成AI経由の流入は、GA4を導入していれば取得することができます。各LLMの回答内リンクにパラメータが必ず付与されているわけではないので、全量でない点は注意が必要です。

以下は、当社メディアリーチがLLMO支援の中でクライアントへ提供している生成AI流入パフォーマンスをLookerStudioで集計しているページの例です。

生成AIでの引用コンテンツ、引用率を計測する

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、LLM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。

特に利用率の高いAI Overviewsでのコンテンツ引用率を調査してみましょう。Ahrefsなどのツールで設定したターゲットKWのAIO引用やブランド推奨（有料）を確認することができます。

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。

生成AIでのブランド推奨割合を計測する

AI検索時代において、自社ブランドが生成AIにどの程度推奨されているかを測定することは、新たな重要KPIとなっています。各生成AIプラットフォームで業界・カテゴリーに関する比較検討系のプロンプトを実行し、自社ブランドの言及頻度と推奨度を定量的に把握する必要があります。

手動での計測は時間がかかりますので、LLMOブランド推薦を定期モニタリングしてくれるツールなどを利用して効率的に計測・分析する選択肢もあります。

LinkedInの専門家分析によると、AI言及モニタリングは従来のシェア・オブ・ボイス指標を進化させた新しい指標として注目されています。従来の検索結果では複数の選択肢が提示されるのに対し、AIアシスタントは単一の権威ある推奨を行うことが多く、ユーザーの購買意思決定により強い影響を与えるためです。

温度パラメータが測定に与える影響

生成AIシステムには「温度パラメータ」と呼ばれる重要な設定が存在します。IBMの技術解説によると、温度パラメータは大規模言語モデルの出力におけるランダム性を制御するパラメータで、次のトークン（単語）を選択する際の確率分布を調整します。

具体的には、低い温度設定（0.1など）では最も確率の高いトークンが選ばれやすくなり、より一貫性のある回答が生成されます。一方、高い温度設定（1.0以上）では確率の低いトークンも選ばれやすくなり、より創造的で多様な回答が生成されます。

たとえば「おすすめの沖縄のスポット教えて」とAIに質問しても微妙に毎回出現するスポット（ブランド）が異なるケースが出てきます。

この特性により、同一プロンプトでも実行のたびに異なる回答が生成されるため、ブランド推奨率の測定では統計的に信頼できる結果を得るために複数回のテスト実行が必須となります。

Forbesの専門分析では、温度パラメータは「確率的モデルにおけるサンプリングプロセスのランダム性を調整するハイパーパラメータ」として定義されており、この設定がAI回答の一貫性と創造性のバランスを決定すると説明されています。

LLMOブランド推奨調査の実行方法

実装においては、「〇〇業界でおすすめの企業を教えて」「△△サービスを比較検討したい」「〇〇分野で信頼できる会社はどこか」といった業界特有のプロンプトを複数パターン作成し、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどの主要プラットフォームで定期的にテストを実行します。

MarTechの分析では、AI成功指標は明確な戦略目標と連動させることが重要であり、測定項目として言及頻度、回答内での言及順位、情報の正確性、競合他社との相対的な位置づけ、推奨時のセンチメントを記録することが推奨されています。

調査アウトプット表の例：

競合比較表の例：

効果的な測定を行うため、最低30回以上のテスト実行を月次で継続し、プロンプトのバリエーションを複数用意することで包括的な評価が可能になります。この新しい測定フレームワークにより、AI検索時代におけるブランド認知度の変化を定量的に把握し、コンテンツ戦略やブランディング施策の効果を適切に評価できるようになるでしょう。

検索エンジンでの指名検索を計測

指名検索を追跡・モニタリング

生成AI時代における新たなユーザー行動として、AIアシスタントでおすすめのブランドを認知したユーザーが、次の行動でGoogleにブランド名を入力する「指名検索」が増加する可能性が注目されています。このユーザージャーニーの変化は、マーケティング戦略において重要な考慮事項となります。

Search Engine Landによると、指名検索は「企業、ビジネス、ブランド名を含む検索クエリ」として定義され、ブランド認知度と顧客関心度を測定する重要な指標です。生成AIでの推奨を受けたユーザーが、詳細情報や公式サイトを求めて指名検索を行う行動パターンが形成されつつあります。

AIブランド推奨効果の間接的測定方法と課題

生成AIでのブランド推奨と指名検索増加の直接的な因果関係を正確に測定することは技術的に困難です。しかし、AgencyAnalyticsが指摘するように、指名検索はブランド認知度と関心度を反映する重要な指標であり、間接的な効果測定として活用する価値があります。

Google Search Consoleを活用した測定方法では、以下の指標を継続的に監視することが推奨されます：

基本測定項目：

• 月間指名検索インプレッション数

• 指名検索からのクリック数とクリック率

• 指名検索での平均掲載順位

• 「ブランド名＋評判」「ブランド名＋料金」などの複合クエリ

時系列データと競合比較による相関分析

正確な数値は取得できませんが、生成AIでのブランド推奨と指名検索増加の相関性を以下の方法で推測できます：

時系列での変化追跡：生成AIでの推奨率向上時期と指名検索ボリューム増加時期の一致度を分析します。季節調整による補正：自然な検索トレンドを除外し、AI影響による変化を抽出します。競合比較分析：同業他社の指名検索動向と自社の変化を比較検証します。

LinkedInの専門分析でも言及されているように、指名検索のクリック率測定により、ブランド認知度の変化を定量的に把握することが可能です。

指名検索をLLMOのKPIに含める重要性

生成AIでブランド推奨されてGoogleで指名検索が増加する可能性を考慮すると、指名検索をKPIの一つとして検討することは戦略的に重要です。完全な因果関係の証明は困難でも、相関関係の把握により、AI時代のマーケティング効果を間接的に評価できます。

この新しい測定フレームワークにより、従来のSEO指標と組み合わせて、包括的なブランド認知度の変化を捉えることが可能になるでしょう。

正確な数値測定の限界を認識しつつも、指名検索の動向監視は、AI検索時代における重要なマーケティングインサイトを提供します。

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、LLM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。

自社で難しい場合は、LLMO対策を支援している会社に依頼することも検討をおすすめします。以下のリンクでおすすめのLLMO対策会社をご紹介しています。

• 全国のおすすめLLMO対策会社はこちら

• 東京のおすすめLLMO対策会社はこちら

• 大阪のおすすめLLMO対策会社はこちら

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？やるべきなのか？」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。

また2026年1月にはOpenAI社がChatGPT広告を米国でテスト開始すると発表し、AI検索でのマーケティングの重要性はますます重要になってくるでしょう。

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。