生成AI時代の新SEO戦略「LLMO」とは？参照されるための施策
更新日：2025年05月26日

かつて私たちは、何かを知りたいとき、まずGoogleなどの検索エンジンを使ってキーワードを入力し、ホームページのリンクをたどって情報を探していました。しかし、今ではChatGPTやGeminiのような生成AIが、直接質問すれば瞬時に要点をまとめて教えてくれる時代に突入しています。

このような変化に伴い、従来の「検索順位を上げる」ためのSEO（検索エンジン最適化）だけでは、ユーザーとの接点を十分に確保できなくなりつつあります。そこで注目されているのが、「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新たな考え方です。

LLMOは、生成AIの回答の中で自社のホームページが参照・引用されるように最適化する手法です。単なる表示ではなく、AIが自社製品やサービスを「おすすめ」として回答する――そんな状態を目指します。

本記事では、LLMOの基本概念からSEOとの違い、実践的な施策、メリット・デメリット、そして今からできる準備までをわかりやすく解説していきます。

1. LLMOとは何か？SEOとの違い

目的の違い

SEOの主な目的は、「検索結果の上位に表示されてユーザーにクリックされること」です。一方、LLMOの目的は、「生成AIの回答の中で、自社の情報が引用・参照されること」です。

ユーザーの行動が「検索して探す」から「AIに聞く」へと移行している今、LLMOは企業のWeb戦略において欠かせない施策となりつつあります。

重なる部分と異なる視点

LLMOとSEOはまったく別のものではありません。SEOで蓄積してきた「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」を高めるノウハウや、構造化マークアップといった技術は、LLMOにも活用できます。

ただし、LLMOでは「AIが理解・引用しやすい形で情報を提供する」という視点が重要になります。

2. LLMOの技術的な最適化手法

`llms.txt`の設置

現在はまだ発展段階ですが、「llms.txt」は検索エンジンの robots.txt のような役割を果たすことを目指すファイルです。生成AIに対して、どのコンテンツを参照してよいか、どのように扱ってほしいかを示す仕様で、将来的な基準になる可能性があります。

User-agent: ChatGPT
Allow: /ai-friendly-content/
Disallow: /private/

構造化マークアップの活用

Google向けの構造化マークアップ（例：FAQPage、Article）は、AIが情報の意味を理解しやすくするためにも有効です。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "LLMOとは何ですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で..."
    }
  }]
}
</script>

サイトパフォーマンスの最適化

AIクローラーがページを高速に読み込めるよう、ホームページの表示速度を改善することも重要です。不要なJavaScriptの削減や画像の圧縮は、ユーザー体験にもつながる基本施策です。

3. コンテンツ制作におけるLLMO対策

経験・専門性・信頼性（E-E-A-T）の強化

AIに引用されるには、「信頼できる情報源」である必要があります。実績のある専門家の執筆、自社の独自データ、第三者からのリンクや評価などがその信頼性を高めます。

例：専門家のコメントを含めた医療系の記事
例：独自調査を元にしたマーケティングレポート

一次情報・オリジナルデータの提供

生成AIはWeb上の独自性の高いデータを好んで引用します。一次調査、インタビュー、実験結果などを明確に記載し、出典を示すことが重要です。

AIが理解しやすい記事構成

記事は「問いと答え」「論理的順序」「リスト化」など、明確な構造にしましょう。

### Q. LLMOとSEOの違いは？
A. LLMOはAIによる引用を目指す最適化手法で、SEOは検索エンジンの上位表示を目指す。

このように、生成AIがそのまま回答として引用できるような文章を心がけます。

4. LLMOに効果的なブランディング戦略

生成AIは「どれだけWeb上に言及されているか」や「その文脈」をもとに信頼性を判断します。ブランド名が自然な形で頻出することで、AIに「認知される存在」となっていきます。

PR・SNS・セミナーなどでの発信

メディア露出（例：業界専門誌への寄稿）
SNSでの話題化（例：#LLMO施策などのタグで共有）
登壇イベントやセミナーでのブランド露出

5. LLMOのメリットとデメリット

項目	内容
メリット	検索順位に関係なく露出可能、先行者優位、信頼性向上、潜在顧客へのリーチ
デメリット	AIの誤認（ハルシネーション）、クリック誘導が難しい、効果測定の困難さ

6. LLMOの効果測定はどうすればいい？

現時点では明確なKPIが定まっていないLLMOですが、以下のような指標が参考になります。

AI回答に自社が登場する回数（ツールや人力でのモニタリング）
AI経由のセッション数（GA4での参照元確認）
指名検索数の増加（Google Search Consoleでチェック）

生成AIが日常の情報収集ツールとなった今、「検索される」ことよりも「AIに紹介される」ことの重要性が高まっています。LLMOは、そんな時代に対応するための新しい最適化手法です。

今後、llms.txtのような仕様が整備され、LLMOの標準が確立していくことが予想されます。しかし、いまの段階でもできる施策は多くあります。

まとめ

SEOで培った信頼性や専門性の強化
一次情報や独自データの発信
明確で簡潔な文章・構造の徹底
ブランド認知を高めるためのPR活動

これらの施策を着実に進めていくことで、生成AIに「おすすめされる」ホームページを実現できます。AIに評価され、引用されることは、未来のユーザー獲得戦略において非常に強力な武器となるでしょう。

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