近年、ChatGPTやBing Chatといった**大規模言語モデル（LLM）**を使った生成AIサービスが注目を浴び、私たちの情報収集スタイルは大きく変化し始めました。これまでは検索エンジンでキーワードを入力して上位のページから必要な情報を探すのが主流でしたが、今や「AIに質問すれば、すぐに要約された答えが返ってくる」という時代です。
当然、企業やサイト運営者にとっては、従来の**SEO（Search Engine Optimization）**だけではカバーしきれない課題が出てきます。「キーワードランキングで上位を取る」だけでなく、AIによる回答そのものの中で自社の情報をどのように露出させるかが重要になっているのです。そこで注目されているのが、**LLMO（Large Language Model Optimization）**と呼ばれる新しい最適化手法。生成AIが回答を組み立てる際に自社ブランドやコンテンツが選ばれ、ユーザーの目に留まる状態を作り出すための戦略です。
本記事では、SEOとLLMOの違いを整理しながら、AI時代に必要とされる検索対策を包括的に解説します。これからのデジタルマーケティングに不可欠な知識を、ぜひチェックしてみてください。
1. はじめに：検索のパラダイムシフトとLLMOの台頭
従来、ウェブ検索といえばGoogleやBingといった検索エンジンでキーワードを入力し、表示されたページのリストから興味のあるサイトを訪れるのが一般的でした。しかし近年、ChatGPTやBing Chatなどの**大規模言語モデル（LLM）**を用いた生成AIが注目を浴び、情報収集のスタイルが大きく変化しつつあります。ユーザーはキーワードベースではなく、より自然な文章でAIに質問し、すぐさま要約や回答を得るようになったのです。
こうした検索行動の変化は、企業やサイト運営者にとって大きな転換点となります。従来の**SEO（Search Engine Optimization）**は検索エンジンが発達し始めた2000年代から確立した手法であり、いかに自社サイトを上位表示させるかを追求してきました。しかしAI主導の検索が進行する今、従来のSEOだけでは不十分になりつつあるのです。
そこで新たに注目されているのが、**LLMO（Large Language Model Optimization）**と呼ばれる概念です。大規模言語モデルによる回答そのものに自社の情報を織り込ませ、ユーザーに見つけてもらう最適化戦略として注目を集めています。本記事では、LLMOの具体的な実践方法を解説しながら、SEOとの違いを整理し、これからのAI時代に求められる検索対策のヒントをお伝えします。
2. LLMO（大規模言語モデル最適化）の概要
LLMOとは何か
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやBing Chatなど、大規模言語モデルを活用した生成AIの回答文に自社や製品の情報を自然に取り込ませる最適化を指します。ユーザーがAIに「おすすめの○○は？」と質問したとき、回答の中で自社サービスやブランドが言及されたり、URLが提示されたりする形を目指す施策です。
この戦略の背景には、検索結果を一覧で見るのではなく、AIが即座にまとめた答えから情報を得るユーザーが増えているという実態があります。回答が1つしか表示されない場合も多いため、企業はその「回答枠」に入ることが極めて重要になりつつあります。
従来のSEOとの違い
SEO：
- 検索エンジン（GoogleやBing）のランキングを上げ、ユーザーにクリックしてもらうことを目指す
- 主な手法はキーワード調査、リンク構築、技術的最適化など
- 成果測定には検索順位やオーガニック流入、コンバージョン数を活用
LLMO：
- 大規模言語モデル（ChatGPTなど）が生成する回答の中で、自社を言及してもらうことを目指す
- 信頼性のあるコンテンツを作成し、外部での言及やナレッジグラフ登録などを通じてAIが参照しやすい環境を整える
- 成果測定はAI経由の流入や回答文での言及回数、ブランド検索数の増加など
このように、SEOは検索エンジンを、LLMOは生成AIを対象にした最適化と言えます。ただし、両者は競合というよりも補完関係にあります。検索エンジンで評価が高いサイトはAIにも信頼されやすいため、SEOで築いた資産をLLMOに活かすことが可能です。
3. 1. コンテンツの最適化手法
AIが理解しやすい文章構造や文脈の工夫
大規模言語モデルは文章を通して意味を理解し、回答を組み立てます。そこでまず重視すべきなのが、文章の構造化です。
- **見出し（H2、H3など）**でトピックを明確に区切り、1セクションで1つのテーマに集中する
- 箇条書きやリスト形式を活用し、要点を分かりやすく整理する
- 専門用語や固有名詞は定義を付け加え、読み手とAIの双方に誤解を与えない
また、曖昧な指示語を使わず、常に「何が、どんな目的で、どのように機能するのか」を明示することで、AIがその情報を要約・再利用しやすくなります。
FAQやデータ提供による最適化のポイント
AIが引用しやすいのは、ユーザーが「Q&A形式」で質問している場合。そのため、FAQ形式のコンテンツを充実させておくと、AIが回答の一部として取り込みやすくなります。
- よくある質問を見出しにし、その下に明確な回答を記述
- 数値データや統計情報があれば、出典を明記して信頼度を高める
- 医療、金融など専門性が高い分野では、監修者の資格や実績を示す
こうした検証可能なデータが含まれるコンテンツは、AIからの引用可能性が高まるため、LLMOにとって大きな武器となります。
LLMが好むコンテンツフォーマット
大規模言語モデルは、
- 箇条書きリスト（Bullet Points）
- 見出し付きの段落
- Q&A形式
- 表形式
のような整然としたテキストを好みます。また、最初に結論→詳細解説→根拠・事例という流れを意識した「逆三角形型」の文章構成も、AIの理解を助けます。
4. 2. 技術的な最適化手法
構造化データ（Schema Markup）の活用
ウェブページに構造化データ（Schema Markup）を埋め込むことで、検索エンジンやAIがコンテンツの意味をより正確に把握できるようになります。
- FAQスキーマ：Q&A形式のページで「質問」と「回答」を明確に定義
- Productスキーマ：商品名や価格、レビューなどの詳細情報をマークアップ
- Organizationスキーマ：企業名や所在地、公式サイトURLなどを明確化
構造化データによってページの内容が機械的に理解しやすくなると、AIが回答を生成する際に正しく引用する可能性が高まります。
AIが引用しやすい情報フォーマットと実装方法
生成AIが引用しやすいサイト構成のポイントは、
- 要点がはっきりしたセクションやブロックが存在する
- タイトルやリード文でページの主旨を明確に示す
- 引用ブロックなどで特に重要なフレーズをまとめておく
また、JavaScriptにより非同期で読み込まれるコンテンツは、クローラーに正しく認識されない場合もあるため、サーバーサイドレンダリングや静的HTMLで主要テキストを提供するのが望ましいです。
ウェブページのHTMLやメタデータの最適化
従来のSEOと同様に、
- タイトルタグにキーワードとブランド名を含める
- メタディスクリプションでページの要約を簡潔に伝える
- 内部リンクで関連コンテンツを相互に繋ぎ、文脈を強化する
といった基本的な最適化は、生成AIにとっても有用です。特にサイト構造が整理されていないと、AIが内容を誤って解釈するリスクが高まります。
5. 3. 外部リンクとブランド権威性の構築
LLMが参照するための信頼性の確立方法
AIが信頼度を測る際には、サイト内情報だけでなく、外部サイトの評価や言及も大きく影響します。
- 高品質な被リンクを獲得し、第三者からの信頼を得る
- SNSやニュース記事で取り上げられ、ブランドへの評価を蓄積する
- 公式サイト以外のメディアでも情報が一貫しているか確認する
複数の場所で同じ情報やデータが共有されていると、AIは「これは真実度が高い」と判断しやすくなります。
ナレッジグラフやWikipediaへの登録と活用
GoogleのナレッジグラフやWikipediaにブランド情報が登録されていると、AIにとって一貫性の高い公的情報源として認識されます。実際、企業の概要がWikipediaに掲載されていると、ChatGPTなどのLLMもその情報を引用する可能性が高まります。
- Wikipediaに掲載する際は、第三者が検証できる公的データや報道実績を添えて投稿
- Wikidataで企業エントリを作成し、公式ウェブサイトやSNSとの関連を定義
- Googleビジネスプロフィールや業界団体への登録なども平行して進め、外部からの評価を統合的に高める
メディア掲載や第三者サイトでの言及を増やす方法
専門メディアでの寄稿やプレスリリース配信を通じ、第三者の客観的情報として自社が取り上げられる機会を増やしましょう。AIは「多くの媒体で共通して言及される情報」を信頼度が高いとみなすため、
- 記者発表や取材対応を積極的に行う
- 有識者インタビューや対談記事などで自社の強みをアピール
- SNSでのシェアや口コミを促進し、自然な形で言及される
これらによってオンライン上での言及量や文脈の一貫性が高まれば、LLMによる回答に取り上げられる確率も上がります。
6. 4. 測定と改善のアプローチ
LLMOの効果を測定する指標
LLMOはまだ新しい概念のため、従来のSEOのように明確な測定指標が確立されていない部分があります。しかし以下のような指標を参考にすると、施策の有効性をおおまかに把握できます。
- AI経由のトラフィック
- GA4などのアクセス解析で、Bing ChatやPerplexityなどからの参照を確認
- AI回答内でのブランド言及回数
- ChatGPTやBing Chatに自社関連のキーワードを投げて、回答をモニターする
- ブランド検索数の増加
- AIが回答で自社名を紹介しているのであれば、Google検索などでの指名検索数が増加する可能性がある
AIの回答をモニタリングし、最適化を継続する方法
LLMOは継続的にPDCAを回すことが重要です。具体的には、
- 定期的にAIに質問して回答をチェック（例：「○○業界のおすすめサービスは？」「○○社の評判は？」など）
- 回答に自社名や製品名が含まれていない場合は、サイトや外部メディアのコンテンツを見直し、FAQや専門性の強化を図る
- 誤った情報が回答に含まれている場合は、公式サイトで訂正し、AIにフィードバック機能がある場合はレポートを送信
- 新しいデータや事例をコンテンツに加え、AIが最新情報を参照できるよう更新を継続する
特にChatGPTなどのモデルは定期的にアップデートがあり、参照データやルールが変化することもあるため、常にモニタリングを続けましょう。
7. まとめ：LLMOはSEOの代替ではなく進化形
「SEOはもう古いのか？」という問いに対しては、決して古いわけではないが、アップデートが必要と答えるのが妥当でしょう。従来のSEOで培ったコンテンツ制作や被リンク構築などのノウハウは、依然として検索エンジンで上位を狙うために重要なだけでなく、AIの参照元としても不可欠です。
しかし、ユーザーがキーワード検索からAIとの対話へシフトしている今、検索結果ページ以外の“回答枠”にも目を向ける必要があります。それがLLMO（大規模言語モデル最適化）という新たな戦略です。AIが回答を生成する際に「ここを引用しよう」「このブランドを挙げよう」と思うように誘導するためには、本文で述べたように構造化データ、権威性の確立、FAQ形式の充実などが効果的です。
今後の検索体験は、AIによる要約や対話型のインターフェイスがますます普及することが予想されます。企業やサイト運営者は、従来のSEOとLLMOを両輪で回す「ハイブリッド戦略」を実践することで、あらゆる情報収集の経路で自社のプレゼンスを高めることができるでしょう。
参考情報：
- 「ChatGPT」のアルゴリズム更新やBing Chatの参照方法など、AIは急速に進化しているため、常に最新動向を追い、コンテンツを継続的に改善する姿勢が必要。
- WikipediaやWikidata、Googleビジネスプロフィールなど外部データベースへの登録は、AIが内容を理解・引用するうえで極めて重要。
本記事をきっかけに、SEOとLLMOの両方に取り組みながら、AI時代の検索行動に対応したデジタル戦略を構築していきましょう。ユーザーがAIからどのような回答を得るのか、そしてその回答の中で自社はどのように扱われているのかを常に把握することが、これからのマーケティング成功のカギとなります。
