近年、ChatGPTやBing Chatなど、大規模言語モデル（LLM）をベースとした生成AIの台頭によって、私たちの情報収集方法は大きく変化しつつあります。検索エンジンでキーワードを入力して目的のページを探すという従来のスタイルに加え、AIに直接質問して即座に回答を得られる便利な時代がやってきました。
こうした状況では、企業やサイト運営者にとって、「検索エンジンで上位表示を狙う」だけでなく、「生成AIの回答に自社情報を載せてもらう」ための対策が必要になっています。ここで注目されるのが、LLMO（Large Language Model Optimization）という新たな最適化の考え方です。本記事では、LLMOとはいったい何なのか、そして従来のSEO（Search Engine Optimization）とはどのように違うのかを詳しく解説していきます。
1. はじめに：AI時代の変化と新たな最適化の必要性
インターネット検索の世界は大きく変わり始めています。これまでは、GoogleやBingといった検索エンジンがユーザーと情報をつなぐ主要な入口でした。しかし近年、ChatGPTやBing Chatなど、大規模言語モデル（LLM）をベースとした生成AIが注目を集め、ユーザーが欲しい情報をよりダイレクトに提供できるようになっています。
従来の検索エンジン最適化（SEO）は、検索結果ページで上位に表示されることを目指す手法でした。一方、AIチャットはユーザーからの質問に対して、エンジンが直接文章を生成し、回答を提示します。ユーザーは検索結果リストを選択するのではなく、あたかも人間と対話しているかのように情報を得られるのです。
このように**「検索エンジンでキーワードを打ち込んで探す」という行動から、「AIに直接聞いて回答を得る」という行動へ移行しつつある今、企業やサイト運営者にとっては、新たに自社の情報をAI回答の中に組み込ませる必要性が生まれます。これがLLMO（Large Language Model Optimization）**と呼ばれる最適化の考え方です。
2. LLMO（Large Language Model Optimization）の概要
2-1. LLMOが生まれた背景
LLMOが注目される背景には、次のような変化が挙げられます。
- ユーザー行動の変化
従来のウェブ検索だけでなく、ユーザーがチャットAIや音声アシスタントを活用して情報を集めるケースが増えました。 - 生成AI技術の進歩
LLMは膨大なコーパス（学習データ）をもとに文章を生成できます。これにより、専門家に相談するような感覚で情報収集が可能に。 - ブランド露出の競合激化
従来は検索結果の「上位10件」内に入ることを目指していればよかったところ、AIが1つの回答（あるいはごく少数の選択肢）を提示する形になり、自社が選ばれるかどうかが死活問題になりつつあります。
こうした状況下で、サイトやブランド情報を「AIに好まれる形」で提供し、ユーザーへの回答の中で優先的に言及・引用されるように最適化するのがLLMOです。
2-2. LLMOの目的と主なアプローチ
LLMOの主目的は、AIが回答を生成する際に、自社の情報を正確かつ魅力的に反映してもらうことです。具体的には下記のようなアプローチがあります。
- 権威性の確立（E-E-A-T）
従来のSEOでも重視される「専門性・権威性・信頼性＋経験（E-E-A-T）」の概念は、AI回答においても重要です。LLMは、学習データやリアルタイム検索結果から情報を組み立てるため、より専門的で信頼できる情報源を引用しやすい傾向があります。 - コンテキスト重視の情報設計
AIは単なるキーワードではなく、文章全体の文脈（コンテキスト）を解析して回答を生成します。そのため、サイトコンテンツや外部メディアでの露出においても、単発のキーワード挿入ではなく、全体が一貫して専門性・網羅性を示す設計が必要になります。 - 外部シグナルの強化
AIが引用する情報として、SNSの言及や第三者サイトでのレビュー、ニュース記事への掲載など、外部の評価も重視されます。これらのデジタル上のシグナルを強化することで、AIに「この情報源は信頼できる」と判断してもらいやすくなります。
2-3. LLMOはどんな場面で効果を発揮するのか
LLMOが特に大きな効果を発揮するのは、**「ユーザーがAIに直接質問しそうなトピック」**においてです。たとえば下記のような場面が考えられます。
- 「おすすめ商品・サービスを探している」
AIチャットに「○○に最適なサービスは何？」と尋ねた時、回答の中に自社の製品が推奨されることで大きな集客やブランド認知につながります。 - 「具体的な使い方やトラブルシューティングを調べている」
ユーザーが製品やサービス名を出して使い方を聞いた際に、公式情報が正確に引用されれば、サポートコストの削減や顧客満足度向上が見込めます。 - 「業界情報や専門知識を深めたい」
AIが専門分野の解説をする際に、権威ある情報源として自社のホワイトペーパーや研究報告が参照されることで、リード獲得や企業イメージ向上につながります。
3. SEO（Search Engine Optimization）の概要
3-1. SEOの目的と三つの主要施策
**SEO（Search Engine Optimization）**とは、検索エンジンでの自然検索結果（オーガニック検索）の上位表示を目指す最適化の総称です。従来の検索結果ページ（SERP）には10件程度のリンクが表示されるため、そこにランクインすることがトラフィック獲得の王道でした。SEOで重視される主要施策は、一般的に以下の3つとされます。
- オンページSEO（内部対策）
サイト内のコンテンツ最適化や見出しタグ、メタタグ、キーワード配置など。ユーザーにとって有益かつ読みやすい構成を整え、検索エンジンにページの主題を正しく理解してもらう。 - オフページSEO（外部対策）
他サイトからの被リンク（バックリンク）やSNSでの言及など、サイト外部からの評価を高める。質の高い被リンクは検索エンジンからの信頼性評価を高める指標とされる。 - テクニカルSEO（技術的最適化）
サイトの表示速度向上、モバイルフレンドリー対応、クローラビリティ改善、構造化データの実装など。検索エンジンがサイトをスムーズに巡回し、正しくインデックスできるようにする。
3-2. 検索エンジンのアルゴリズムと評価基準
Googleをはじめとする検索エンジンは数百以上の要因をもとにランキングを決定します。近年はユーザーの検索意図を理解する自然言語処理の技術が進化し、キーワードの羅列だけでなくコンテンツの質や関連性がより重視される傾向にあります。
また、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視するガイドラインも示されており、医療や金融など重要度の高い情報を扱うサイトでは特に強く求められます。被リンクの質やSNSでの評判など、外部シグナルも引き続き重要です。
3-3. SEOにおける成果測定
SEOの成果は主に以下の指標で測定されます。
- 検索順位（特定キーワードでのランク）
- オーガニックトラフィック（自然検索からの訪問数）
- コンバージョン（問い合わせ、購買、資料請求など）
- 滞在時間や直帰率（サイトのユーザビリティ評価）
定期的にこれらの指標をモニタリングし、コンテンツの改善やリンク獲得に取り組むのがSEOにおける基本的な運用サイクルです。
4. LLMOとSEOの違い
4-1. 最適化の対象
- SEO
最適化の対象は検索エンジン（GoogleやBingなど）。目的は検索結果ページで上位表示され、多くのユーザーにクリックしてもらうこと。 - LLMO
最適化の対象は大規模言語モデル（ChatGPTやBing Chat、Bardなど）。目的はAIが回答を生成する際に、自社情報を引用・推奨してもらうこと。
検索エンジンのランキングで勝負するのか、AI回答の中への言及を狙うのかという点で、露出を得たい場所が異なるのが大きな違いです。
4-2. 具体的な手法の相違点
- SEOの主な手法
キーワード調査とコンテンツ最適化、被リンク獲得、メタタグの調整、テクニカル面の改善など。検索アルゴリズムを理解し、クローラーに好まれる形で情報提供する。 - LLMOの主な手法
AIが「どの情報を信頼するか」を左右する要素に着目して、権威性の高いコンテンツを構築する。加えて、外部メディアでの露出やSNSでの言及など、AIが学習データやリアルタイム検索情報として取得しやすい形で自社ブランドをアピールする。
LLMOでは、単に「特定のページを上位表示させたい」というよりも、「ウェブ全体でブランドや商品の評価を高める」ことが必要になります。なぜなら、AIは学習データや外部リソースから総合的に情報を組み合わせて回答を生成するためです。
4-3. 成果の測定方法やマーケティング効果の違い
- SEOの成果指標
検索結果での順位変動、オーガニックトラフィック、コンバージョン数など。比較的数値化しやすい指標が整備されている。 - LLMOの成果指標
AIが回答内で自社を言及した回数、URLの引用やリンクの有無、生成された回答の内容精度など。現状では直接的なクリック計測が難しいケースもあり、ブランド認知や信頼獲得の度合いを定性的に評価せざるを得ないことも多い。
マーケティング効果の面では、SEOが「検索ニーズのあるユーザーをサイトに誘導する」手法であるのに対し、LLMOは「ユーザーがAIに質問したその場で推奨・説明してもらう」手法です。両者は補完関係にあり、今後はSEOとLLMOを合わせた総合的なデジタル露出戦略が求められます。
5. LLMO施策の具体的なポイント
5-1. 信頼性の高い情報の発信
AIは雑多な情報から回答を生成するため、「どの情報を優先して引用するか」を見極める材料が必要です。そこで、企業やブランドは公式サイトやブログ、ホワイトペーパー、業界メディアなど、複数のチャネルで正確かつ専門性の高いコンテンツを提供することが望まれます。
また、医療・金融・法律など専門性が強く正確性が必須のトピックでは、信頼できるライターや専門家による監修、明確なソース提示などが一層重要になります。AIが回答を生成する際に「このサイトは権威がある」と評価されるかどうかが、LLMOの鍵となるのです。
5-2. 構造化データと権威付け
検索エンジンのクローラーが情報を正しく読み取れるように、**構造化データ（Schema Markup）**の導入はSEOでも奨励されています。LLMOでも同様に、データが整理され分かりやすい形で提供されていると、AIが回答に取り入れやすくなる可能性が高まります。
さらに、ナレッジグラフへの登録や、Wikipediaなどの参照元としての権威あるサイトへの掲載も、AIにとっては「信頼の証拠」となります。企業やブランドの基本情報（所在地、主要メンバー、製品ラインナップなど）が公的な形で示されていると、モデルも正確な回答を作りやすくなります。
5-3. ナレッジグラフや外部プラットフォームとの連携
Googleなどが保有するナレッジグラフに自社情報が登録されていると、検索結果やAI回答に表示されやすくなります。具体的には「Googleビジネスプロフィール」や「Wikidata」などのデータベースに情報を充実させることも有効です。
また、SNSやニュースサイトなど、AIが取り込みやすいメディアとの連携も重要です。例えば、自社のプレスリリースが多くのメディアで取り上げられたり、専門家やインフルエンサーから言及されたりすることで、AIに「この情報は信頼に値する」とインプットされる可能性が高まります。
6. LLMOのメリット・デメリット
6-1. メリット：先行者優位・ブランド想起率向上 など
- 先行者優位
LLMOはまだ新しい概念であり、本格的に対策を進めている企業は多くありません。早期に着手することで、競合が少ないうちに露出と信頼を確立しやすいメリットがあります。 - ブランド想起率向上
AIチャットで自社名や商品名が回答に登場すると、ユーザーはそのブランドを強く記憶します。必ずしもクリックやサイト訪問に直結しなくても、中長期的にはブランド認知に大きく寄与します。 - 潜在顧客との直接接点
従来の検索エンジンでは、複数の結果からユーザーがリンクをクリックして情報を見るというプロセスが必要でした。しかしAI回答はユーザーの画面に直接表示されるため、より瞬間的に認知を得るチャンスが生まれます。
6-2. デメリット：効果測定の難しさ など
- 効果測定が難しい
従来のSEOであれば、順位やアクセス解析など比較的わかりやすい指標が存在しました。しかしAI回答の場合、どのタイミングでどの程度自社情報が引き合いに出されたのかをトラッキングしにくいのが現状です。 - モデル更新頻度への対応
大規模言語モデルは常に進化し続けており、学習データやアルゴリズムのアップデートタイミングも不定期です。継続的なモニタリングと情報提供が必要で、一度対策を施したら終わりというわけにはいきません。 - 誤情報（ハルシネーション）のリスク
生成AIは、存在しない事実をあたかも本当のように言及するケース（ハルシネーション）が指摘されています。自社に関する誤情報が広まるリスクがあるため、オフィシャル情報の整備や、誤情報を修正する仕組みづくりも課題となります。
7. 今後の展望：AIと検索の融合がもたらす未来
今後、GoogleやBingなどの主要な検索エンジンは、AIによる回答生成（ジェネレーティブサーチ）と従来のリンク一覧表示をハイブリッド化していくと予想されます。すでにBingはChatGPTを統合した検索体験を提供し始めており、Googleも「Search Generative Experience（SGE）」として試験的に生成AI回答を検索結果に組み込んでいます。
こうした状況では、従来のSEO対策とLLMOの両方が重要になります。検索結果上でも上位表示されるようにしつつ、AIチャットや要約表示の中でも自社情報が引用される状態を目指すのです。両者は決して競合関係ではなく、相互に補完し合う存在だといえます。
さらに、音声アシスタント（Google AssistantやAmazon Alexaなど）も進化し、ユーザーがスマホやスマートスピーカーに話しかけて情報収集するケースが当たり前になれば、コンテンツが音声化してユーザーに届く未来も考えられます。その際、LLMがベースとなるAIがどのように情報を選択・提示するかは、ますます企業戦略の焦点となるでしょう。
8. まとめ：SEOとLLMOの併用がもたらす相乗効果
- SEO
検索結果ページで上位に表示されるための施策。キーワードや被リンク、サイト構造を最適化し、ユーザーをサイトへ誘導する。 - LLMO
AIが回答を生成する際に自社情報を引用し、ユーザーに直接届けてもらうための施策。コンテキストの整合性や外部評価の信頼性が重視される。
いま多くの企業は、依然としてSEOに重点を置いています。しかし、生成AIを活用した検索や対話型アシスタントの普及が進むにつれ、LLMOの存在感は大きくなっていくでしょう。もちろん、SEOで培ったコンテンツ資産やブランド評価はLLMOにも活きるため、両者をうまく組み合わせて包括的なデジタルマーケティング戦略を築くことが理想です。
最後に、本記事のポイントを簡潔に整理すると、以下のようになります。
- LLMOとは？
大規模言語モデルにおける露出を高めるための最適化手法。AI回答の中に自社名や商品名が言及・引用され、ユーザーに直接ブランドを届けられる。 - SEOとの違いは？
SEOは検索エンジンでの上位表示を狙い、ユーザーをサイトに誘導する手法。LLMOはAIが回答を生成する際の「引用枠」を狙う手法。最適化対象と成果指標が異なる。 - 併用のメリット
SEOで培ったコンテンツ資産や被リンク評価があれば、AIにも「信頼できる情報源」として引用されやすくなる。AI回答でブランドが認知されると、指名検索やサイト訪問が増え、SEO指標も向上しやすい。 - 今後の展望
検索とAIの融合がますます進むことで、ユーザーは単なるキーワード検索ではなく、より自然な対話や音声を通じて情報を得るようになる。企業はSEOとLLMOを組み合わせ、あらゆるタッチポイントで情報を届けられる体制を整える必要がある。
AI時代の到来は、企業やコンテンツ制作者にとって新たなチャンスと考えられます。今のうちからLLMOを意識したコンテンツ設計や情報発信を行うことで、競合優位性を築きつつ、多様化するユーザーの情報取得手段に対応できるでしょう。SEOとLLMOを併用し、それぞれの強みを活かしてマーケティング成果を高める戦略が、これからのデジタル時代のスタンダードになっていくと期待されます。
