LLMO対策とは？SEOとの違いと始め方を初心者向けに解説

LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社コンテンツが引用・参照されるように最適化する新しいマーケティング手法です。検索体験がAI中心へと変化する今、従来のSEOとは異なるアプローチで情報発信を行う必要があります。この記事では、LLMO対策の基本から具体的な実践方法まで、初心者でも理解できるようにわかりやすく解説します。AIに選ばれるコンテンツ作りを始めましょう。

LLMOとは？読み方と意味

LLMOという新しい概念が、デジタルマーケティングの世界で注目を集めています。検索エンジンだけでなく、生成AIからも情報が取得される時代において、企業やWebサイト運営者が知っておくべき重要な最適化手法です。

LLMOは「エルエルエムオー」と読みます。これはLarge Language Model Optimizationの頭文字を取った略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

この用語は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で頻繁に使われるようになりました。ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIサービスが急速に普及する中で、これらのAIに対して自社の情報をどのように最適化するかという観点から生まれた概念です。

なお、LLMOは別名でAIO（AI Optimization）とも呼ばれることがありますが、現在は「LLMO」という表記が主流となっています。

大規模言語モデル最適化とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが引用・参照されやすくするための最適化手法を指します。

従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIを対象とした最適化です。具体的には、AIが情報を理解しやすい構造でコンテンツを作成し、信頼性の高い情報源として認識されることを目指します。

LLMOの目的は大きく2つあります。1つは自社コンテンツが引用リンクとして表示され、直接的な流入を獲得すること。もう1つは、AIの回答内で自社ブランドやサービスが言及され、認知度向上につなげることです。

LLM（Large Language Model）とLLMOは、密接に関連しながらも異なる概念です。

LLMは大規模言語モデルそのものを指し、大量のテキストデータを学習して人間のような自然な言語生成や理解を可能にするAIモデルのことです。ChatGPTのGPTシリーズやGoogleのGeminiなどが代表例です。

一方、LLMOはこれらのLLMに対して、コンテンツを最適化する手法や戦略を意味します。つまり、LLMが技術そのものを指すのに対し、LLMOはその技術に対応するためのマーケティング施策といえます。

LLMは膨大な量のテキストデータから言葉のパターンを学習し、文脈を理解して適切な回答を生成します。LLMOは、このLLMの仕組みを理解した上で、自社の情報が正確に認識され、回答に使用されるように工夫することなのです。

LLMO対策が重要視される背景

デジタルマーケティングの世界で、なぜ今LLMOが注目されているのでしょうか。その背景には、私たちの情報検索行動の劇的な変化があります。

2024年から本格的に展開されたGoogle SGE（Search Generative Experience）、現在のAI Overviewは、検索体験を根本から変えました。

従来の検索では、ユーザーはキーワードを入力し、表示された複数のWebサイトから情報を探していました。しかし、AI Overviewでは検索結果の最上部にAIが生成した要約が表示され、ユーザーは複数のサイトを訪問することなく回答を得られるようになりました。

実際に「クレジットカード 20歳」のような検索を行うと、AIが複数のWebサイトから情報を収集・要約し、わかりやすく整理された回答を提示します。この変化により、検索結果1位のサイトでさえ、クリックされない可能性が高まっています。

Ahrefsの調査データによると、AI Overviewが表示された検索結果では、上位ページの平均クリック率（CTR）が34.5%も低下することが明らかになりました。これは、従来のSEO対策だけでは十分な成果を得られなくなっていることを示しています。

さらに注目すべきは、2022年11月のChatGPT登場以降、ユーザーの情報収集行動が「検索エンジンで調べる」から「AIに直接聞く」スタイルへと急速に移行している点です。SparkToroの2024年調査では、1,000回の検索のうちクリックが発生するのはわずか360回という「ゼロクリック時代」の到来が示されています。

こうした状況下で、企業やWebサイト運営者は新たな対策を迫られています。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がある一方、AIに引用されれば、直接的な流入だけでなく、ブランド認知や指名検索の増加といった副次的効果も期待できます。

LLMOとSEOの違いを比較

LLMOとSEOは、どちらもWebコンテンツを最適化する手法ですが、その対象と目的には大きな違いがあります。

LLMOとSEOの最も大きな違いは、最適化の対象と目的にあります。

SEO（検索エンジン最適化）の特徴

LLMO（大規模言語モデル最適化）の特徴

SEOでは「検索エンジンに見つけてもらう」ことが目的でしたが、LLMOでは「AIに理解してもらい、回答に使ってもらう」ことが目的となります。このため、キーワードの最適化よりも、情報の構造化や文脈の明確化がより重要になります。

結論から言えば、LLMOはSEOを代替するものではなく、補完する関係にあります。

実際、AIに引用されやすいページの多くは、すでに検索順位が高いページであることが多いのです。これは、検索エンジンもAIも「信頼性が高く、価値のあるコンテンツ」を評価するという点で共通しているためです。

ただし、それぞれに特有の要素もあります。SEOでは人間の読者を第一に考えたコンテンツ作りが重要ですが、LLMOではAIが理解しやすい文章構造も意識する必要があります。例えば、以下のような工夫が必要です。

今後は、SEOとLLMOの「良いとこ取り」をするバランス感覚が重要になります。

LLMO対策の具体的なやり方4ステップ

LLMO対策を実践するには、体系的なアプローチが必要です。ここでは、初心者でも取り組みやすい4つのステップに分けて、具体的な実施方法を解説します。

最初に行うべきは、ユーザーがAIにどのような質問をするかを想定し、それに対応したコンテンツ設計を行うことです。

従来のSEOでは「キーワード」を中心に考えていましたが、LLMOでは「自然言語での質問」を想定する必要があります。例えば、「LLMO 対策」というキーワードではなく、「LLMOとは何ですか？」「LLMOの具体的な対策方法を教えてください」といった質問形式を考えます。

検索意図を再定義する際のポイント

また、話題の網羅性も重要です。LLMOについて説明する場合、関連語として「大規模言語モデル」「構造化データ」「E-E-A-T」「SEOとの違い」なども適切に含めることで、AIがより正確に文脈を把握できるようになります。

E-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trust：信頼性）の強化は、LLMOにおいても極めて重要です。

経験（Experience）の示し方

専門性（Expertise）の証明

権威性（Authoritativeness）の構築

信頼性（Trust）の担保

特に重要なのは、一次情報の発信です。独自の調査データ、実験結果、専門家インタビューなど、他では得られない情報を提供することで、AIから信頼できる情報源として認識されやすくなります。

構造化データは、コンテンツの意味や関係性を機械が理解できる形で記述する仕組みです。LLMOにおいて特に効果的な構造化データを実装しましょう。

FAQPage構造化データ

“`json

{

  “@context”: “https://schema.org”,

  “@type”: “FAQPage”,

  “mainEntity”: [{

    “@type”: “Question”,

    “name”: “LLMOとは何ですか？”,

    “acceptedAnswer”: {

      “@type”: “Answer”,

      “text”: “LLMOは大規模言語モデル最適化の略で…”

    }

  }]

}

“`

Article構造化データ

Organization構造化データ

これらの構造化データを実装することで、AIはコンテンツの構造を正確に理解し、適切な文脈で情報を引用できるようになります。

AIに引用されやすい文章を作成するには、明確で簡潔な表現を心がける必要があります。

定義文形式の活用

Q&A形式での情報整理

Q：なぜLLMO対策が必要なのですか？

A：ユーザーの検索行動がAI中心に変化しており、AIに引用されないと情報が届かなくなるためです。

箇条書きや番号付きリストの使用

1. 情報を階層的に整理する

2. 要点を明確に示す

3. AIが項目ごとの関係性を理解しやすくする

文章作成のポイント

AIは行間を読むことができないため、明示的で論理的な文章構成が重要です。読者にとってもわかりやすい文章は、AIにとっても理解しやすい文章となります。

WordPressでのLLMO対策

WordPressは世界で最も利用されているCMSであり、豊富なプラグインを活用することで効果的なLLMO対策が可能です。

All in One SEO（AIOSEO）は、SEO対策で定評のあるプラグインですが、LLMO対策にも有効な機能を多数備えています。

構造化データの自動生成機能

AIOSEOには、記事やページに対して自動的に構造化データを生成する機能があります。Article、FAQPage、HowToなどのスキーマを簡単に追加でき、AIがコンテンツを理解しやすくなります。

スキーマ設定の手順

1. AIOSEO管理画面から「Search Appearance」を選択

2. 「Schema Settings」タブをクリック

3. コンテンツタイプごとにデフォルトのスキーマタイプを設定

4. 個別の投稿・ページでカスタムスキーマを追加

ローカルSEO機能の活用

企業情報を正確に設定することで、Organization構造化データが自動生成されます。これにより、AIが企業の基本情報を正しく認識できるようになります。

Rank Math SEOは、AIOSEOと並ぶ人気のSEOプラグインで、LLMO対策に特化した機能も提供しています。

FAQ構造化データの簡単実装

Rank Mathには、FAQブロックが標準で用意されており、ビジュアルエディタで簡単にFAQ構造化データを実装できます。質問と回答のペアを入力するだけで、自動的に適切なマークアップが生成されます。

Content AI機能

AIを活用したコンテンツ分析機能により、記事の網羅性や関連キーワードの使用状況をチェックできます。これにより、AIが文脈を理解しやすい包括的なコンテンツを作成できます。

Schema Generator

19種類以上のスキーマタイプに対応し、視覚的なインターフェースで構造化データを作成できます。技術的な知識がなくても、適切なマークアップを実装可能です。

WordPressでLLMO対策を本格的に行うなら、専用の構造化データプラグインの導入も検討しましょう。

Schema & Structured Data for WP & AMP

このプラグインは、35種類以上のスキーマタイプに対応し、AMPページでも構造化データを適切に出力します。特に以下の機能がLLMO対策に有効です。

WP SEO Structured Data Schema

シンプルながら強力な構造化データプラグインで、以下の特徴があります。

Website LLMs.txt

LLMO対策に特化したプラグインで、llms.txtファイルを簡単に生成・管理できます。AIクローラーに対して、サイトの情報を効率的に提供できるようになります。

LLMO対策に役立つツール

LLMO対策を効果的に進めるには、適切なツールの活用が欠かせません。ここでは、コンテンツの最適化から効果測定まで、LLMO対策の各段階で役立つツールを紹介します。

Surfer SEOは、データドリブンなコンテンツ最適化を可能にするツールで、LLMO対策にも活用できます。

主な機能と活用方法

Surfer SEOの特徴は、競合サイトの分析結果を基に、最適なコンテンツ構成を提案してくれる点です。LLMOの観点では、以下のように活用できます。

1. トピッククラスターの作成：関連する話題を網羅的にカバー

2. 見出し構造の最適化：論理的で明確な階層構造を構築

3. エンティティの特定：重要な概念や用語を漏れなく含める

特に「Content Editor」機能では、AIが文脈を理解するために必要な関連語句や、適切な文章の長さなどを具体的に提案してくれるため、LLMO対策に最適なコンテンツを効率的に作成できます。

NeuronWriterは、SEOとAI技術を組み合わせたコンテンツ作成ツールで、LLMO対策に特化した機能を持っています。

LLMO対策に有効な機能

NeuronWriterの強みは、AIが好む文章パターンを学習し、それに基づいた執筆支援を行う点です。具体的には以下のような使い方が効果的です。

価格は月額19ドルからとリーズナブルで、中小企業でも導入しやすいツールです。

Ahrefsは、SEO分析ツールとして有名ですが、LLMO対策においても重要な役割を果たします。

LLMO対策での活用方法

1. AI Overview出現キーワードの特定

2. 競合のLLMO対策分析

3. コンテンツギャップ分析

Ahrefsの月額プランは99ドルからですが、7日間の格安トライアル（7ドル）も用意されているため、まずは試してみることをおすすめします。

LLMO対策に関するよくある質問

LLMO対策を始めるにあたって、多くの方が抱く疑問や不安があります。

LLMO対策は、できるだけ早く始めることをおすすめします。その理由は3つあります。

第一に、生成AIの利用者数が急速に増加していることです。FirstPageSage社の2025年5月の調査では、ChatGPTのシェアが59.90%、Microsoft Copilotが14.30%、Google Geminiが13.40%となっており、これらのAIサービスの利用は今後さらに拡大すると予想されます。

第二に、先行者優位を獲得できることです。現時点では本格的にLLMO対策に取り組んでいる企業はまだ少なく、早期に対策を始めることで、AIに「信頼できる情報源」として認識される可能性が高まります。

第三に、既存のSEO施策との相乗効果が期待できることです。構造化データの実装やE-E-A-Tの強化など、LLMO対策の多くは従来のSEOにも有効であり、両方の効果を同時に得られます。

LLMO対策の効果測定は、SEOと比べて難しい面がありますが、以下の方法で把握可能です。

1. GA4でのAI経由流入の計測

Google Analytics 4で、AI経由のセッション数を確認できます。手順は以下の通りです。

2. AI回答での引用確認

定期的に以下の作業を行い、引用状況を把握します。

3. 指名検索数の変化

AIでの露出が増えると、ブランド名での検索も増加する傾向があります。

4. 間接的な指標の活用

現時点では完璧な効果測定ツールは存在しませんが、これらの指標を組み合わせることで、LLMO対策の効果を総合的に評価できます。

個人ブログでもLLMO対策は有効であり、むしろ個人ブログだからこそ実施しやすい面もあります。

個人ブログがLLMO対策を行うメリット

1. 専門性を活かしやすい

   特定分野に特化した個人ブログは、E-E-A-Tの「経験」と「専門性」を示しやすく、AIから信頼できる情報源として認識されやすいです。

2. 柔軟な対応が可能

   企業サイトと比べて意思決定が早く、新しい施策をすぐに試せます。構造化データの実装や文章スタイルの変更も自由に行えます。

3. ニッチ分野で優位性を確保

   大手メディアがカバーしていない専門的な内容は、AIの情報源として重宝される可能性があります。

個人ブログでの実践方法

規模の大小に関わらず、質の高い情報を適切な形式で提供することが、LLMO対策の本質です。個人ブログでも十分に効果を期待できるため、ぜひ取り組んでみてください。

まとめ

LLMO対策は、生成AI時代における新たなWebマーケティング手法として、今後ますます重要性を増していきます。

この記事で解説した内容を振り返ると、LLMOとは大規模言語モデル最適化の略で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社コンテンツが引用・参照されるための最適化手法です。従来のSEOが検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIを対象とする点が大きく異なります。

なお、LLMO対策を含むSEO対策の実施には専門的な知識と技術が必要です。DYMは創業から20年以上のSEO対策実績を持ち、累計5,000案件以上、総対策キーワード数35,000ワード以上の豊富な経験を有しています。内部対策、コンテンツマーケティング、外部対策といった包括的なSEOサービスに加え、最新のLLMO対策にも対応可能な体制を整えています。

プランニングから実行まで一貫したサポートが可能で、AI時代の検索対策についても専門チームが対応いたします。LLMO対策やSEO対策でお悩みの企業様は、ぜひDYMのSEO対策事業部への相談をご検討ください。

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