LLMOとは？意味やSEOとの違い、対策方法までわかりやすく解説

ChatGPTやGeminiなどの生成AIに質問を投げかけると、検索エンジンを介さずにAIが直接答えを返してくれるようになりました。こうした変化の中で注目されているのが「LLMO」という考え方です。

従来のSEOだけでは対応しきれない部分があり、対策の必要性を感じている方も増えているのではないでしょうか。

この記事では、LLMOの意味やSEOとの違い、具体的な対策方法までわかりやすく解説します。

LLMOとは

まずはLLMOがどのような概念なのか、SEOとの違いも含めて整理していきます。

LLMOの意味と定義

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGemini、Google検索のAI Overviewといった大規模言語モデル（LLM）に、自社のコンテンツを引用・参照されやすくするための取り組みを指します。

AIが回答を生成する際に、根拠となる情報源として選ばれることを目指す考え方です。

たとえば、「〇〇とは」といった疑問形の検索が生成AIへの質問に置き換わりつつある今、これまで検索結果の1位に表示されていたページであっても、AIの回答の中で引用されなければユーザーの目に触れる機会そのものが失われてしまいます。LLMOは、こうした変化に対応するための取り組みだといえます。

LLMOとSEOの違い

SEOは検索結果ページで上位表示されることを目的としており、評価の対象は基本的に検索エンジンのクローラーとアルゴリズムです。一方でLLMOは、生成AIが回答を作成する過程で参照・引用されることを目的としており、評価の主体がAIのモデルそのものになります。

たとえば、検索順位では2位や3位だったページでも、内容の網羅性や信頼性が高く評価されれば、生成AIの回答内で優先的に引用されるケースがあります。逆に、検索順位が高くても、AIが情報を抽出しにくい構成のページは引用されにくいこともあります。

とはいえ、両者は完全に切り離された取り組みではありません。生成AIの多くは検索結果や信頼性の高いWebページを情報源として利用しているため、SEOで培われた基本的な考え方、つまり正確な情報を分かりやすい構造で発信することは、LLMOにおいても土台になります。

すでにSEOに取り組んでいる企業であれば、ゼロから始めるのではなく、既存のコンテンツをLLMO向けに調整していくという進め方が現実的です。

LLMOが注目される背景

なぜ今、LLMOという考え方が注目を集めているのでしょうか。背景にある2つの変化を見ていきます。

生成AIの普及による情報収集行動の変化

これまで多くの人は、知りたいことがあれば検索エンジンで複数のサイトを見比べながら情報を集めていました。しかし生成AIの普及により、AIに直接質問し、要約された回答をそのまま受け取るという行動が広がりつつあります。

たとえば、商品の比較検討や専門的な調べものをする際に、複数のサイトを開いて読み比べるのではなく、生成AIに「〇〇と△△の違いを教えて」と聞いて済ませてしまう人も増えています。情報収集の入り口が検索エンジンからAIチャットへと一部シフトしていることが、LLMOが必要とされる大きな理由です。

ゼロクリック検索の広がり

Google検索のAI Overviewのように、検索結果ページ内でAIが直接回答を表示する機能も増えています。こうした機能により、ユーザーがどのサイトもクリックせずに疑問を解決してしまう「ゼロクリック検索」が広がっています。

検索結果の上位に表示されていても、AI Overviewの回答だけで満足したユーザーはページ自体を訪れません。自社サイトへの流入経路として、AIの回答内で引用されること自体の重要性が高まっているのです。

LLMO対策の具体的な方法

LLMOへの対応として、実際にどのような取り組みが有効なのでしょうか。ここでは4つの方法を紹介します。

AIが理解しやすい文章構造にする

生成AIは、見出しと本文の対応関係が明確で、結論が早い段階に示されている文章を処理しやすい傾向があります。1つの見出しの中で複数の話題を混在させず、質問に対して端的に答える構成を意識すると、AIが情報を抽出しやすくなります。

たとえば「〇〇とは」という見出しの直後に定義を一文で示し、その後に補足説明を続けるといった構成にすると、AIがその一文だけを抜き出して回答に利用しやすくなります。

逆に、1つの見出しの下で複数のテーマを一度に説明していたり、結論が文章の後半にならないと出てこなかったりする構成は、AIにとって要点を抽出しにくく、引用の対象から外れやすくなる点に注意が必要です。

E-E-A-Tを強化する

生成AIは、学習データや検索結果の中から信頼できる情報源を優先的に参照・引用する傾向があります。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を示すシグナル、つまり著者情報の明示、一次情報の提示、外部からの被引用実績などは、AIが情報の信頼度を判断する手がかりとなるため、回答の根拠として採用されやすくなるのです。

具体的には、執筆者や監修者の情報を明記すること、実体験や独自調査に基づく一次情報を盛り込むこと、公的機関や信頼性の高い外部サイトからの引用元を明示することなどが、E-E-A-Tを強化する取り組みとして挙げられます。

逆に、誰が書いたか分からない匿名の記事や、他サイトの内容をそのまま要約しただけのコンテンツは、信頼性の判断材料に乏しく、引用の対象として選ばれにくい傾向があります。

構造化データを実装する

構造化データとは、Webページの内容をAIやクローラーが理解しやすい形式で示すためのマークアップです。FAQ形式のコンテンツやパンくずリストなどに構造化データを実装すると、AIがページの内容を正確に読み取りやすくなり、回答生成時に参照される可能性が高まります。

たとえば、よくある質問をFAQPageのマークアップで整理しておくと、生成AIがその質問と回答の対応関係をそのまま抜き出して引用しやすくなります。構造化データはページの見た目には影響しないため、デザインを変更せずに対応できる点も取り組みやすいポイントです。

外部からの言及・引用を増やす

自社のコンテンツが他のWebサイトやSNSでどれだけ言及・引用されているかも、生成AIが情報源としての信頼性を判断する材料になると考えられています。

たとえば、業界メディアに寄稿した記事や、独自調査データが他サイトから引用されている状態は、その情報が一定の評価を受けている証拠として扱われやすくなります。専門性の高い一次情報の発信を通じて、外部からの自然な言及を増やしていくことが有効です。自社サイト内だけで完結させず、業界内での引用や言及を意識した情報発信を行うことが、長期的なLLMO対策につながります。

LLMO対策で得られる効果と限界

LLMOに取り組むことで、どのような効果が期待でき、逆にどんな限界があるのでしょうか。

ブランド認知・信頼性の向上

生成AIの回答内で自社の情報が引用されると、その分野に詳しい情報源としてユーザーに認識されやすくなります。検索結果の一覧に埋もれてしまう従来のSEOとは異なり、AIの回答という限られた枠の中で名前が挙がること自体が、ブランドの認知や信頼性の向上につながります。

たとえば、専門的なテーマについてAIに質問した際に同じ企業名が繰り返し引用されれば、そのテーマに詳しい企業としてユーザーの記憶に残りやすくなります。

指名検索・直接流入の増加

AIの回答内で企業名やサービス名が紹介されると、それを見たユーザーが後から社名やサービス名で改めて検索したり、直接サイトを訪れたりするケースが生まれます。

こうした指名検索や直接流入の増加は、LLMO対策の副次的な効果として期待できる部分です。

AI回答に表示されてもクリックされるとは限らない

一方で、AIの回答内で引用されたからといって、必ずしもサイトへのクリックにつながるとは限りません。AIが要約した回答だけでユーザーの疑問が解決してしまえば、そのままサイトを訪れずに終わる可能性もあります。

LLMOは認知や信頼性の向上には寄与しますが、流入数の増加を直接保証するものではないという限界も理解しておく必要があります。取り組みの成果を流入数だけで判断すると評価を見誤ることもあるため、指名検索の増加やブランド想起といった、流入以外の指標も合わせて見ていくことが大切です。

AI経由で流入した訪問者を逃さないために

LLMO対策によって流入が生まれたとしても、サイトを訪れた後に離脱されてしまっては成果につながりません。せっかく獲得した訪問者と、どう接点を持つかも合わせて考えることが大切です。

検討度の高い訪問者にリアルタイムでアプローチする

AIの回答経由でサイトを訪れる人は、ある程度知りたいことが明確な状態で来訪しているケースが多く、検討度が高い層と言えます。しかし、こうした訪問者がページ内で疑問や迷いを抱えたまま、誰にも声をかけられずに離脱してしまうことも少なくありません。

たとえば、料金体系や導入事例のページを何度も読み返しているにもかかわらず、そのまま問い合わせをせずに離脱してしまう訪問者は珍しくありません。

こうした瞬間に、あらかじめ決められた回答を返すチャットボットではなく、人が直接コミュニケーションを取れる有人型のチャットツールが役立ちます。

OPTEMOは、訪問者が特定のページをどれくらいの時間閲覧しているかをリアルタイムで把握し、関心が高まったタイミングで担当者がチャットや音声通話で直接声をかけられる仕組みを備えています。

まとめ

LLMOは、生成AIに自社のコンテンツを引用・参照されやすくするための取り組みであり、検索エンジンでの上位表示を目指すSEOとは評価の対象が異なります。文章構造の工夫やE-E-A-Tの強化、構造化データの実装など、できるところから取り組みを進めることが重要です。

一方で、こうしたLLMO対策は、AI経由でサイトを訪れた訪問者との接点が成立して初めて成果につながるものでもあります。検討度の高い訪問者がページ内で疑問を抱えたまま離脱してしまう状況には、対策だけでは対応しきれない側面もあります。

こうした接点の手前で取りこぼしている可能性に課題を感じている場合は、訪問者の行動をリアルタイムで把握しながら有人で対応できるOPTEMOの活用事例が参考になるかもしれません。

OPTEMOの具体的な機能や導入事例については、こちらの資料からご確認いただけます。