近年、「大規模言語モデル最適化（LLMO: Large Language Model Optimization）」という新しいマーケティング手法が注目を集めています。LLMOとは、その名の通りChatGPTやGoogle Bardといった大規模言語モデル（LLM）における自社ブランドや製品の露出を高めるための最適化戦略です。
生成AIを活用した新しい検索サービス（いわゆるAI検索）が普及しはじめ、LLMが商品やサービスを直接おすすめするケースも増えています。たとえば「週20キロ走るランナーに最適なランニングシューズは？」とAIに聞くと、具体的なブランドや製品名が提示されるようになってきました。
このように、LLMはユーザーの質問に対して検索結果以上に具体的な推奨を返すため、将来の購買行動に大きな影響を与えると考えられています。企業がLLMOに取り組む背景には、検索エンジン最適化（SEO）だけでは対応しきれない新たなチャネルとしてAIが台頭してきたことがあります。
Harvard Business Reviewでは「近い将来、SEO担当者はLLMO担当と呼ばれるようになる」といった指摘もなされており、マーケターにとって無視できないトレンドです。さらに、一部の調査会社は「今後5年で検索エンジン経由のトラフィックが大幅に減少する」と予測しており、多くの企業が生成AI時代に備えはじめています。
本記事では、アメリカの大手企業やスタートアップを中心としたLLMO導入事例、そのための具体的戦略・成果、さらに今後の展望について詳しく解説します。
1. 大手テック企業に見るLLMO導入事例
Google（検索業界）：生成AI検索の導入とコンテンツ戦略の変革
検索エンジン最大手のGoogleは、ChatGPTの公開以降、自社検索へのAI統合を急ピッチで進めています。2023年には実験的機能「Search Generative Experience（SGE）」を立ち上げ、検索結果に生成AIによる要約や回答を表示し始めました。従来の検索結果に加え、質問に対するスナップショット的な回答が表示されるようになり、企業にとっては新しい最適化対象が生まれつつあります。
また、Googleの広告ビジネスでも生成AIを積極的に導入。広告主向けに「AIによるクリエイティブ生成機能」を提供し、ランディングページの情報をもとに自動で関連キーワードや広告文を生成する仕組みを導入しました。こうしたAI主導の広告最適化により、多くの広告主がコンバージョンの増加や効率的な運用を実現しています。
導入の目的と戦略：
Googleが生成AI機能を導入する背景には、ユーザー体験の向上と他プラットフォーム（例：Bing AI）への流出防止があります。ChatGPTやBingチャットにユーザーを奪われると広告収入に大きな影響が及ぶため、検索体験そのものを高度化して対抗中です。マーケターにとっては、SGEのAI回答部分に自社サイトや情報が取り上げられるよう、従来のSEOに加えて「AIが理解しやすいコンテンツづくり」が重要となってきました。Google自身も「Helpful Content Update」などを通じて、人間とAI双方に有益なコンテンツ作成を促しています。
Microsoft（検索・クラウド業界）：ChatGPT連携によるBingの差別化
MicrosoftはOpenAIへの大型投資を行い、検索エンジンBingにGPT-4ベースの「Bing Chat」を統合しました。Bing ChatはWebの最新情報を参照する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」を採用し、ユーザー体験が大きく変化。商品レコメンデーションやサービス比較の質問に対し、具体的なブランド名を挙げて回答するケースが増えています。
導入の目的と戦略：
MicrosoftはAIチャットによる差別化でBingの利用者を増やし、検索シェアと自社クラウド（Azure）の利用拡大を狙っています。
あるデジタルPR企業では、Bing検索連携モードのChatGPTが自社についてどのように回答するかを定期的に調査し、ウェブサイトの表記や記事内容を微調整することで、チャット回答内のブランド露出を増やすことに成功しました。こうした取り組みは、従来のSEOにはなかった「AI回答そのもの」を改善させる施策として注目されています。
Amazon（Eコマース業界）：生成AIによる商品コンテンツと広告の革新
EC最大手Amazonも、自社プラットフォーム全般に生成AIを積極的に取り入れています。特に出品事業者向けには、商品タイトルや説明文をAIが自動生成・補完してくれる機能を2023年に導入。これにより商品の説明品質が底上げされ、購入者が安心して商品を選びやすくなると期待されています。
また、Amazon Adsでは、広告クリエイティブをAIが数秒で生成する新機能を提供。白背景の単純な商品画像だけでなく、生活感のある背景やシチュエーションを合成できるため、より訴求力の高い広告クリエイティブを制作しやすくなりました。
導入の目的と戦略：
Amazonの狙いは「ユーザー体験の向上」と「出品者・広告主のマーケティング支援」です。商品情報をAIで効率化し、より正確かつ魅力的に伝えることで、消費者の購買判断がスムーズになります。広告主も少ない工数で複数パターンのクリエイティブを試せるようになり、効果改善が期待できます。Amazonはクラウド（AWS Bedrockなど）面でもAIを推進しており、ECと生成AIを融合することでさらなるビジネス拡大を図っています。
Meta（SNS・広告業界）：生成AIで広告効率とクリエイティブを強化
Meta（FacebookやInstagramなどを運営）も、広告領域において生成AIをフル活用しています。2023年には広告クリエイティブ制作を支援する「AI Sandbox」を一部広告主向けに公開。背景生成や広告コピーのバリエーション提案、サイズ自動調整など、複数のAI機能をテスト提供しており、広告主からは「制作時間が大幅に短縮された」「バリエーションテストが容易になった」といった声が多く上がっています。
また、Metaは自社開発の大規模言語モデル「Llama 2」をオープンソース（商用利用も可）で公開し、将来的には個人向けAIアシスタントをSNS上で展開する構想を明らかにしています。ユーザーがMessengerやInstagram DMでAIと会話しながら商品を購入・問い合わせするような体験を目指しており、広告表示のあり方が根本的に変わる可能性があります。
導入の目的と戦略：
MetaはAppleのプライバシー規制強化などで広告ターゲティング精度に打撃を受けましたが、生成AIを活用することで広告品質を高め、広告収益を再成長させつつあります。事実、AI主導の広告最適化を導入したことで、同社の広告収入が2023年から再び増加傾向を示しています。AI SandboxやLlama 2を通じて、広告主とユーザー双方にとって魅力的な広告体験を構築する戦略が注目されています。
2. マーケティング分野でのLLMO活用法：SEOとの違いと具体的戦略
SEOとLLMOの違い
LLMOは、従来の検索エンジン最適化（SEO）と重なる点もあるものの、根本的には「最適化すべき対象」が異なります。SEOはGoogleやBingといった検索エンジンでの上位表示がゴールですが、LLMOはAIチャット（ChatGPTやBing Chatなど）の回答に自社や商品が含まれるようにするのが目的です。
そのため、アルゴリズム対策ではなく「AIの学習データや参照データ」に着目する必要があります。信頼性の高いメディアや権威ある情報源で自社ブランドが言及されているかどうか、独自のリサーチや統計情報を提供しているかなど、AIが回答時に利用したいと感じる“良質な情報”をどれだけ提供できるかが重要です。
LLMOの具体的な戦略例
1. ブランドポジショニング最適化（PRと権威付け）
自社ブランドを特定のキーワードやトピックと強く結びつけるため、計画的なPR活動が求められます。業界ニュースサイトや専門メディア、協会・研究機関など「AIが信頼する媒体」に積極的に情報を提供し、ブランドとキーワードの関連性を強化することで、AI回答に自社名が登場しやすくなります。
2. コンテンツへの引用・統計情報の組み込み
生成AIは回答時に引用元や統計データを参照することがあります。そのため、企業のウェブサイト上に引用しやすい一文や数字データ、調査結果を分かりやすく掲載しておくことで、AIが回答の根拠として参照しやすくなり、露出や信頼度アップにつながります。
3. プロンプト最適化（社内向け活用）
これは直接のLLMO対策ではありませんが、マーケティング担当者自身がChatGPTなどを活用する際、どのように指示を与えればブランドトーンや製品特徴を的確にアピールできるか（プロンプトエンジニアリング）を社内で共有すると、生産性向上に寄与します。
4. エンティティと文脈のリサーチ
大規模言語モデルは「エンティティ（固有名・組織名など）」同士の関連性を学習します。自社ブランドがどの概念やキーワードと関連付けられているかをリサーチし、望ましい文脈で自然に結びつくようコンテンツを最適化することがLLMOでは重要となります。
3. LLMOによる成果と影響：検索・売上・広告効果の向上
● 検索結果での可視性向上
従来の検索結果だけでなく、AIチャットが引用する形でサイトが取り上げられるケースが増え始めています。引用やデータを盛り込んだコンテンツはAIに参照されやすく、結果としてリード獲得や売上増につながる可能性があります。
● ブランド認知・売上への寄与
「AIチャットから初めて知った」という顧客が少しずつ増えているという報告もあります。あるオフィス家具メーカーが「姿勢改善」や「人間工学」というキーワードでのPR施策を強化した結果、AIが「姿勢によいチェア」としてブランドを回答に含めるようになり、認知度アップや売上向上に寄与した事例があります。
● 広告パフォーマンスの改善
GoogleやMetaが提供するAI主導の広告最適化機能では、クリエイティブ制作やキーワード選定を自動で行い、キャンペーンのコンバージョン率向上につなげる事例が相次いでいます。マーケターは戦略立案や差別化ポイントの発信に集中し、クリエイティブや運用の細かな部分はAIに任せるという流れが加速しているようです。
4. 最新のLLMO手法と今後の展望
● リアルタイムデータ最適化
ChatGPTやBardなどがインターネット接続やプラグイン機能を強化し、最新のWeb情報を参照できるようになるにつれ、企業は公式サイトやナレッジベース記事を常にアップデートし続けることの重要性が増しています。
また、Schema Markupのような構造化データを正しく設定しておけば、AIチャットがデータを理解しやすくなり、回答に反映されやすくなるメリットがあります。
● LLM向け分析ツールの登場
今後は「AI経由のトラフィック」や「AI回答での表示回数」を計測する分析ツールが普及すると予想されています。実際、Bing Webmaster Toolsは、Bing Chatからの流入状況を確認できる機能を拡充中であり、他の検索分析プラットフォームも類似機能を検討中とされています。
● オープンソースLLMと企業内最適化
OpenAIやMetaが大規模言語モデルをオープンソースで提供する流れを受け、企業が独自モデルを社内用に調整して活用する動きも拡大しています。自社専用のFAQや顧客データを学習させたLLMを構築し、サポートやレコメンドを最適化するケースが増加中です。
● 倫理・ガイドラインへの対応
AI回答に自社情報を優先的に反映させたいというインセンティブが働く一方、過剰な情報操作やユーザー欺瞞を招くリスクが懸念されています。検索エンジンのガイドラインと同様、生成AI向けの品質基準やホワイトハット／ブラックハットが定義される可能性もあり、マーケターは「ユーザーファーストの情報提供」を堅持する必要があります。
● 今後の展望
LLMOはまだ黎明期ながら、今後急速に成熟すると考えられています。AIがゼロクリックで回答を完結させる傾向が強まれば強まるほど、「AIの回答に自社ブランドを載せるかどうか」がビジネス成果に直結する世界がやってきます。
テキストだけでなく、画像・動画などを理解するマルチモーダルな大規模言語モデルも普及しはじめており、近い将来は視覚情報や音声情報の最適化が求められる可能性もあります。いずれにせよ「ユーザーにとって価値あるコンテンツを発信し、AIからも信頼される存在になる」という王道は変わらないでしょう。
まとめ
LLMO（大規模言語モデル最適化）は、生成AI時代の新たなデジタルマーケティング手法として急速に注目を集めています。Google、Microsoft、Amazon、Metaといった大手企業は検索や広告、EC体験のすべてにAIを統合し、コンバージョン率や広告収益の向上に成功。一方、スタートアップや中堅企業も自社ブランドをAIに認識・推奨させるためにコンテンツ戦略やPRを強化し、問い合わせ増加や売上アップに結び付けています。
従来のSEOが「検索エンジンアルゴリズム対策」だったのに対し、LLMOは「AIチャットの回答に露出する」ための対策です。そのために権威あるメディアでのブランド言及、独自の調査データや引用可能な統計情報、エンティティ（キーワード）の関連づけといった要素を重視する必要があります。
さらに、企業内部でもプロンプトの最適化やカスタムLLMの構築が進むことで、生成AIを活用した業務効率化と高度なマーケティング施策の両立が可能になりつつあります。
AIチャットや検索の仕組みは今後ますます変化し続けると見込まれますが、「ユーザーにとって価値のある情報を提供し、それをAIが正しく理解・引用してくれる形に整備する」という本質は大きく変わりません。時代の変化を前向きに捉え、LLMOを含む生成AIを戦略的に取り入れることで、新たなデジタルマーケティングの可能性を切り開けるでしょう。
