LLMOとは？SEOとの違いから対策方法・効果測定までわかりやすく解説

ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなど、生成AIを活用した情報収集が急速に広がるなか、「LLMO」という言葉がWebマーケティングの領域で注目を集めています。

LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）の回答に自社の情報を取り上げてもらうための最適化施策のことです。

本記事では、LLMOの基本的な定義からSEOとの違い、具体的な対策方法、効果測定の手法まで、体系的に解説します。

LLMOとは？

LLMOは、AI時代における新たなWebマーケティング施策として急速に注目度が高まっている概念です。ここではまず、LLMOの意味や類似用語との違い、注目される背景を整理し、全体像を把握していきましょう。

LLMOの意味と定義

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。ChatGPTやGemini、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）が生成する回答のなかで、自社の情報やコンテンツが優先的に引用・推薦されるよう最適化する施策を指します。

「AI時代のSEO」と表現されることもあり、企業のWebマーケティングにおいて重要性が高まっています。

LLMO・AIO・GEO・AEOの違いを整理

LLMOと似た用語に、AIO・GEO・AEOがあり、それぞれ最適化の対象やニュアンスが微妙に異なります。各用語の違いを以下の表に整理しました。

用語	正式名称	最適化の対象	特徴
LLMO	Large Language Model Optimization	ChatGPT・Claudeなどの対話型AI対話型	AIの回答に自社情報が引用・推薦されることを目指す
AIO	AI Optimization	AI全般	AI最適化を広く包括する総称的な用語
GEO	Generative Engine Optimization	AI Overviews・Perplexityなどの生成AI検索エンジン	AI検索エンジンの回答結果への最適化に焦点
AEO	AI Engine Optimization	AI検索エンジン	GEOとほぼ同義で、同じ意味で併用されるケースが多い

いずれもAIに自社情報を認識・引用してもらうための施策であり、実務上の対策内容に大きな差はないのが現状です。本記事では、もっとも広く使われている「LLMO」の呼称に統一して解説を進めます。

LLMOが注目されている背景

LLMOが注目される最大の要因は、ユーザーの情報収集行動の変化にあります。ChatGPTやPerplexityなどの対話型AIを使って調べものをする人が増加し、従来の「検索エンジンで検索→Webサイトを訪問」という行動だけでは、ユーザーとの接点を十分に確保できなくなりつつあるためです。

実際に、GoogleのAI Overviewsが検索結果に組み込まれたことで、ゼロクリック検索の割合も拡大しています。AIの回答だけでユーザーの情報収集が完了し、個別のWebサイトが訪問されないケースが増えたことは、従来型のSEOだけでは集客を維持しにくくなっている現状を端的に示しているといえます。

こうした環境の変化を背景に、「AIにどう認識され、どう引用されるか」という視点でWebサイトを最適化するLLMOの重要性は、今後さらに増していくと見込まれています。

LLMOを理解するために知っておきたいLLMの仕組み

LLMO対策を効果的に進めるうえでは、そもそもLLMがどのように情報を処理し、回答を生成しているかを理解しておくことが欠かせません。ここでは、LLMの基本構造と回答生成のプロセスを説明します。

LLM（大規模言語モデル）の基本構造

LLMの基本動作は、「直前までの文脈をもとに、次に来る単語を予測する」というシンプルな仕組みの繰り返しです。

たとえば「むかしむかし、あるところに」と入力されると、LLMは学習データのパターンから「おじいさん」「おばあさん」「村」など次に来る可能性が高い単語の候補を算出し、もっとも適切な一語を選択します。選ばれた単語を文脈に加え、再び次の単語を予測するという「予測→選択」のサイクルを高速に繰り返すことで、自然な文章が組み上がっていく仕組みです。

この予測精度を支えているのが、Webページ、書籍、論文など膨大なテキストデータによる事前学習です。大量のデータから言語のパターンや知識を獲得しているからこそ、幅広い分野の質問に対して自然な回答を返すことができます。

LLMが回答を生成するプロセス

LLMが回答を生成する際に参照する情報源は、大きく2つに分かれます。

1つ目は、事前学習で蓄積された内部知識です。学習済みのデータに含まれる情報をもとに回答を組み立てるため、学習時点より後の出来事には対応できないという制約があります。

2つ目は、RAG（検索拡張生成）の仕組みによってリアルタイムに取得する外部情報です。AI OverviewsやPerplexityなどの検索連動型AIは、ユーザーの質問に応じてWebから最新情報を検索・取得し、その内容を回答に反映させています。

ここで重要なのは、外部情報を取得する際に検索上位ページや構造化データが適切に実装されたページが優先的に参照される傾向がある点です。つまり、SEOで上位を獲得しているページほどAIにも引用されやすく、SEO対策とLLMO対策は地続きの関係にあるといえます。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOはどちらもWebサイトの集客力を高めるための施策ですが、最適化の対象やアプローチには明確な違いがあります。両者の相違点と共通点を正しく理解し、自社の施策設計に活かしていきましょう。

最適化の対象と目的の違い

SEOは検索エンジン（主にGoogle）のアルゴリズムに最適化し、検索結果ページでの上位表示を狙う施策です。成果指標としては、検索順位、クリック率（CTR）、オーガニック流入数が中心となります。

一方のLLMOは、ChatGPTやAI Overviewsといった大規模言語モデルに最適化し、AIの回答に自社情報が引用・推薦されることを目指す施策です。こちらの成果指標は、AI回答内での言及数や引用リンク数、AI経由の流入数が中心になります。

つまり、SEOが「検索結果の一覧で選ばれること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答で取り上げられること」をゴールとしている点が根本的な違いです。

LLMOとSEOの共通点

最適化の対象は異なるものの、LLMOとSEOには多くの共通点が存在します。

• 質の高いコンテンツの作成
• E-E-A-Tを意識した信頼性の向上
• サイト構造の整理

これらの基本施策は、どちらにおいても有効に機能します。

また、AI OverviewsやPerplexityなどの検索連動型AIは、Web検索の結果を参照して回答を生成するため、SEOで上位表示されているページはLLMOでもAIに引用されやすいという関係にあります。実際に、Ahrefsの調査（2025年）では、AI Overviewsで引用されるページの76.10%がGoogle検索の上位10位以内であったと報告されています。

このことからも、SEO対策がLLMO対策の土台になるケースは非常に多く、両者は対立するものではなく、互いに補完し合う存在であることがわかるでしょう。

参考：AI Overviews の引用の 76% は、検索上位 10 ページから｜Ahrefs

「AI時代にSEO対策は不要になる」は本当か

生成AIの普及にともない「SEOは不要になるのではないか」という議論を目にする機会が増えました。しかし、現時点でSEOの重要性が低下しているとはいえません。AI検索が浸透しつつある一方、多くのユーザーは依然として検索エンジンを併用しており、とくに購買や問い合わせといったコンバージョンに近い行動は、Webサイトへの訪問を経由して行われるのが一般的です。

加えて、検索連動型AIの回答はSEO上位ページの情報を参照する傾向が強いため、SEOを疎かにするとLLMOの成果にも悪影響が及ぶ可能性があります。AI時代のWebマーケティングにおいては、SEOとLLMOの両方に取り組むことが最善の戦略です。

LLMO対策に取り組むメリット

LLMO対策に取り組むメリットは以下の3つです。

• AI検索における新たな露出機会を創出できる
• ブランド認知度と信頼性が向上する
• 競合に対する先行者優位を確立しやすい

AI検索における新たな露出機会を創出できる

LLMO対策に取り組むことで、従来の検索エンジン経由に加え、AI検索という新たな集客チャネルを開拓できます。ChatGPTやPerplexity、AI OverviewsなどでAIが自社の名前やサービスを紹介すれば、従来のSEOだけではリーチできなかったユーザー層との接点が生まれます。

とくに比較検討フェーズにあるユーザーに対してAIが自社を推薦した場合、購買や問い合わせにつながる可能性は高く、ビジネス成果に直結する露出機会を獲得できる点は大きな利点です。

ブランド認知度と信頼性が向上する

AIの回答に自社の情報が繰り返し登場することで、ユーザーに対するブランド認知度は自然に高まっていきます。AIが「信頼できる情報源」として引用する企業やサービスは、ユーザーからの信頼も得やすい傾向にあるためです。

検索結果で上位表示される企業が信頼されやすいのと同様のメカニズムが、AI検索の世界にも存在しています。「AIに選ばれるブランド」であることが、AI時代における信頼性の新たな指標として機能し始めているのです。

競合に対する先行者優位を確立しやすい

LLMOは多くの企業がまだ本格的に着手できていない施策であり、早期に取り組むことで先行者優位を確立しやすい状況にあります。AIの学習データやナレッジグラフに自社の情報が蓄積されれば、後発の競合がその地位を覆すのは容易ではありません。

SEOが普及した当初も、早期に本格的な対策を始めた企業が長期間にわたって上位表示を維持した例が多く見られました。LLMOにおいても、先行して取り組んだ企業が中長期的な優位性を確保できると考えられます。

LLMO対策の具体的な方法〜コンテンツ編〜

LLMOの重要性とメリットを理解したところで、ここからは実際の対策方法を解説します。まずはコンテンツ面の施策から見ていきましょう。

• コンテンツの品質と明確性を高める
• AIが理解しやすい文章構造にする
• E-E-A-Tを強化する
• 外部評価・サイテーションを獲得する

コンテンツの品質と明確性を高める

LLMO対策の土台は、AIが「引用に値する」と判断する質の高いコンテンツを作成することです。具体的には、一次情報（独自の調査データ・事例・体験談など）の発信や、専門家の監修を通じた信頼性の担保が求められます。

また、AIが情報を正確に抽出できるよう、文章の明確性にも配慮が必要です。冒頭で結論を端的に述べる結論ファーストの記述や、段階的に詳細化していく構成を採用することで、AIにもユーザーにも理解しやすいコンテンツに仕上がります。

AIが理解しやすい文章構造にする

LLMがコンテンツを正しく理解・引用するためには、文章の構造を論理的に整理しておくことが効果的です。具体的には、以下のような工夫が有効とされています。

• 見出しタグ（H1〜H6）を正しい階層構造で使用する
• 各セクションの冒頭で「問い」に対する「答え」を明示する
• 箇条書きや番号付きリストを活用して情報を整理する
• Q&A形式のコンテンツを設置する

こうした構造は、AIがセクション単位で情報を抽出しやすくなるため、LLMO対策として有効です。同時にユーザーの可読性も向上し、SEOとの相乗効果も期待できます。

E-E-A-Tを強化する

AIが回答を生成する際に、どの情報源を参照・引用するかは、そのサイトの信頼性に大きく左右されます。そのため、E-E-A-Tの強化はLLMO対策でも極めて重要な施策です。

具体的には、専門家のプロフィールや実績の明記、運営者情報の詳細な公開、業界メディアや公的機関からの被リンク獲得といった取り組みが有効になります。また、実体験に基づくレビューやケーススタディの掲載も、「Experience（経験）」の観点からサイト評価を高める要素として機能します。

LLMO対策の具体的な方法〜テクニカル編〜

続いて、Webサイトの技術的な側面からのLLMO対策を解説します。AIがサイト情報を正しく認識・取得できる環境を整えることが、テクニカル対策の目的です。

• 構造化データを実装する
• エンティティ情報を整備する
• llms.txtを設置する

構造化データを実装する

構造化データを実装すると、AIがコンテンツの内容をより正確に把握しやすくなります。FAQページ、How-toガイド、組織情報、レビューなど、情報の種類を明示するマークアップを追加することで、AIに自社コンテンツを認識してもらいやすくなる効果が期待できます。

ただし、構造化データの実装に過度な工数をかける必要はありません。まずはFAQやOrganizationといった基本的なスキーマタイプから着手し、コンテンツの品質向上と並行して段階的に対応を進めていく方針が現実的です。

エンティティ情報を整備する

LLMは、Googleのナレッジグラフやウィキペディアなどに登録されたエンティティ（固有名詞として認識される組織・人物・概念など）の情報を、回答生成の基盤として活用しています。そのため、自社のエンティティ情報をAIに正しく認識してもらうための整備は、LLMO対策の重要なテクニカル施策の一つです。

具体的には、Googleビジネスプロフィールの最適化、Schema.orgのOrganizationマークアップの実装、自社名・サービス名の表記ゆれ統一などが挙げられます。これらの整備により、AIが自社を一つの「実体」として正確に認識しやすくなり、回答への引用確率が高まります。

llms.txtを設置する

llms.txtとは、AIに対してWebサイトの構造やコンテンツの概要を伝えるためのテキストファイルです。robots.txtがクローラー向けの指示ファイルであるのに対し、llms.txtはLLM向けに提唱された情報提供ファイルという位置づけになっています。

ただし、llms.txtは業界標準として確立された仕様ではなく、主要なLLMが必ずしもこのファイルを参照しているとは限りません。現時点では補助的な施策と位置づけ、コンテンツの品質向上やE-E-A-T強化といった本質的な対策に優先的にリソースを投下することをおすすめします。

LLMO対策の具体的な方法〜外部評価編〜

LLMは、学習データ内で頻繁に言及されている企業やブランドを「信頼できる情報源」として扱う傾向があります。そのため、自社に関するサイテーション（言及）を増やすことは、LLMO対策の重要な柱の一つです。ここでは、サイテーションを獲得するための具体的な手段を紹介します。

• 業界メディアへの露出を増やす
• プレスリリースを配信する
• SNSでの情報発信を強化する

業界メディアへの露出を増やす

業界の専門メディアやニュースサイトに自社の情報が掲載されると、信頼性の高いサイテーションを獲得できます。具体的には、専門メディアへの寄稿、取材対応、業界イベントでの登壇、専門家としてのコメント提供などが有効な手段です。

メディア露出は被リンク獲得にもつながるため、SEOとLLMOの両方に効果を発揮します。

プレスリリースを配信する

新サービスのリリース、調査レポートの公開、イベント開催などのタイミングでプレスリリースを配信することで、複数のニュースサイトに情報が転載され、短期間で多くのサイテーションを獲得できます。

PR TIMESなどの配信サービスを活用し、定期的に情報発信を行うことで、AIの学習データに自社の情報が蓄積されやすくなります。

SNSでの情報発信を強化する

X（旧Twitter）やLinkedInなどのSNSで継続的に情報発信を行うことも、サイテーション獲得の有効な手段です。業界の専門家やインフルエンサーに言及・シェアされれば、さらに露出が拡大します。

自社の専門性を示すコンテンツを定期的に発信し、フォロワーとのエンゲージメントを高めていくことが重要です。

LLMO対策の効果測定

LLMO対策の成果を正しく把握するには、従来のSEOとは異なる視点でのモニタリングが欠かせません。ここでは、現時点で実施可能な主要な効果測定の手法を紹介します。

• AIの回答における言及・引用数を確認する
• AI経由の流入とコンバージョンを計測する
• 指名検索数の変化を追跡する

AIの回答における言及・引用数を確認する

もっとも直接的な効果指標は、AIの回答内で自社の情報がどの程度言及・引用されているかの確認です。ChatGPT、Perplexity、AI Overviewsなどに対象キーワードで質問を投げかけ、自社が言及される頻度や引用リンクの有無を定期的にチェックしましょう。

定点観測を継続することで施策前後の変化を可視化でき、効果判断の材料として役立ちます。

AI経由の流入とコンバージョンを計測する

GA4やGoogle Search Consoleを活用し、AI経由のセッション数やコンバージョンを計測する方法も重要な効果測定手法の一つです。AI Overviewsからの流入はSearch Consoleで、ChatGPTやPerplexityからの流入はGA4のリファラー情報から把握できます。

ただし、AI経由のトラフィックを正確に計測するための分析環境は、現状十分に整っているとはいえません。今後の計測技術の進化を見据えつつ、取得可能なデータを最大限活用していく姿勢が求められます。

指名検索数の変化を追跡する

AIの回答で自社を知ったユーザーが、後日、社名やサービス名で直接検索（指名検索）を行うケースは少なくありません。そのため、指名検索の流入数の増減は、LLMO対策の間接的な効果を測る有力な指標として活用できます。

Google Search Consoleでブランド名を含むクエリの表示回数やクリック数を定期的に確認し、LLMO施策の実施前後での変化を追跡しましょう。指名検索の増加は、AIを通じたブランド認知の向上を示す重要なシグナルです。

LLMO対策を進めるうえでの注意点

LLMOはまだ発展途上の分野であり、取り組みにあたってはいくつかの留意点があります。

• AI回答に表示されてもクリックされるとは限らない
• 短期的な成果は見込みにくい
• AIが誤情報を生成するリスクがある

AI回答に表示されてもクリックされるとは限らない

AIの回答内で自社の情報が言及されたとしても、それが必ずしもWebサイトへの訪問につながるわけではありません。AIの回答だけでユーザーの疑問が解消された場合、自社サイトのリンクがクリックされないまま離脱されるケースも多く発生します。

このリスクを完全に回避することは困難ですが、AIの回答だけでは完結しない「深掘り情報」や「診断ツール」「テンプレート」などを用意すれば、サイト訪問の動機を作れる可能性はあります。また、仮にクリックされなくても、AI回答内で社名やサービス名が露出すること自体をブランド認知の機会と捉え、後日の指名検索につなげる視点を持つことも重要です。

短期的な成果は見込みにくい

LLMO対策は、SEO以上に成果が出るまでに時間を要する施策です。AIの学習データへの反映や、AIが参照する情報源としての認知度向上には、継続的なコンテンツ発信と外部評価の積み重ねが欠かせません。

「すぐにAIに取り上げられるようになる」という前提で計画を立てると、成果が出る前に施策を打ち切ってしまう事態になりかねません。まずは良質なコンテンツの蓄積とSEO基盤の整備から着手し、段階的にLLMO固有の施策を追加していくアプローチが現実的です。

AIが誤情報を生成するリスクがある

LLMにはハルシネーション（事実と異なる情報を生成する現象）のリスクがあり、AIの回答で自社の情報が誤って紹介される可能性もゼロではありません。不正確な価格情報やサービス内容がAIを通じて拡散された場合、ブランドイメージに悪影響が及ぶ恐れがあります。

このリスクへの対処としては、まず自社サイトに正確かつ最新の情報を掲載し、AIが参照する「正しい情報源」を増やしておくことが基本です。加えて、定期的にAIの回答内容をモニタリングし、自社に関する誤情報がないかをチェックしましょう。

もし第三者サイトが誤った情報を掲載している場合は、可能であれば訂正依頼を行うとともに、プレスリリースや自社メディアで正確な情報を積極的に発信し、正しい情報のサイテーションを増やしていくことが有効です。

LLMO対策の導入ステップ

LLMO対策を自社で導入するにあたっての基本的な手順を、3つのステップで整理しました。

1. 現状を分析する
2. 施策を実行する
3. 継続的にモニタリング・改善を行う

1. 現状を分析する

最初に行うべきは、主要なAI検索（ChatGPT、Perplexity、AI Overviewsなど）に自社の主要キーワードで質問を投げかけ、現時点での言及状況を確認することです。自社がどの程度AIに認識されているかを把握したうえで、「特定のキーワードでAIに言及される」「AI経由の流入を月間○件獲得する」など、具体的な目標を設定しましょう。

同時に、競合他社のAI上での露出状況も調査し、自社との差分を明確にしておくことで、対策の優先順位を適切に判断できます。

2. 施策を実行する

現状分析の結果をもとに、コンテンツ対策・テクニカル対策・外部評価対策のなかから優先的に着手すべき領域を決定します。多くの場合、まずはSEOの基盤整備とコンテンツの品質向上から取り組むのが効果的です。

社内リソースの状況に応じて、SEO・LLMOに精通した外部の専門会社と連携しながら進める方法も選択肢の一つです。

3. 継続的にモニタリング・改善を行う

施策の実行後は、定期的にAI上での言及状況やAI経由の流入数をチェックし、効果をモニタリングします。先述の効果測定手法を活用して、成果が出ている領域と改善が必要な領域を特定しましょう。

LLMOは一度施策を実施すれば完了するものではなく、AIの進化や検索環境の変化に合わせて継続的にアップデートしていく必要があります。最新の動向をキャッチアップしながらPDCAを回し、中長期的に成果を積み上げていく姿勢が欠かせません。

LLMOに関するよくある質問

最後に、LLMOに関するよくある質問を紹介します。

LLMO対策とSEO対策は何が大きく違いますか？

SEOは検索エンジンでの上位表示を目指す施策であるのに対し、LLMOはAIの回答結果に自社情報が引用・推薦されることを目指す施策です。ただし、両者には共通点も多く、SEOの基盤がそのままLLMO対策の土台となるケースが多くあります。

LLMO対策は今すぐ始めるべきですか？

AI検索の利用者は増加傾向にあり、早期に着手するほど先行者優位を確立しやすくなります。まずは現状分析から取り組み、自社にとってのLLMOの影響度を把握したうえで、段階的に施策を進めることをおすすめします。

LLMO対策は自社だけで実施できますか？

コンテンツの品質向上やQ&A形式の導入など、基本的な施策は社内でも対応可能です。一方、構造化データの実装やE-E-A-T強化の戦略設計、効果測定の仕組み構築といった専門的な領域については、SEO・LLMOに精通した外部パートナーと連携する方が効率的に進められるケースが多くあります。

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LLMO対策の効果が出るまでにどのくらいかかりますか？

施策内容やサイトの状態にもよりますが、3〜6か月程度で変化が見え始めるケースが多く報告されています。SEOと同様に長期的な取り組みが求められるため、短期の数値ではなく中長期の視点で計画を立てることが重要です。

LLMO対策に取り組むとSEO対策は不要になりますか？

SEO対策は引き続き重要な施策です。検索連動型AIの回答はSEO上位ページの情報を多く参照するため、SEOの基盤を整えることがLLMO対策の効果を高めることにもつながります。両方を並行して進めるのが最善のアプローチです。

まとめ

LLMOは、ChatGPTやAI Overviewsなど生成AIを活用した検索行動の普及にともない、SEOと並ぶ重要なWebマーケティング施策として位置づけられるようになりました。本記事で解説した通り、LLMO対策の核となるのは「質の高いコンテンツを整備する」「E-E-A-Tを強化する」「AIが理解しやすい構造を作る」「外部評価を獲得する」といった、SEOとも共通する本質的な取り組みです。

とはいえ、SEO対策とLLMO対策を並行して進め、効果測定の仕組みを構築し、最新のAI動向に合わせて施策を更新し続けるという対応を社内リソースだけで回すのは、時間的にも人的にも大きな負荷がかかります。

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