LLMOとは？SEOとの違いや対策例までわかりやすく解説

LLMOとは「大規模言語モデル最適化」を指し、生成AIに自社のコンテンツやブランド情報が引用・参照されることを目指す取り組みです。従来のSEO＝検索エンジン最適化とは異なる新たな手法として注目されています。本記事では、LLMOの仕組みや対策方法などを解説します。

目次

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1. LLMOとは
2. LLMOの仕組み
3. LLMOとSEOの違い
4. LLMO対策のやり方
5. LLMO対策を行うメリット
6. LLMO対策を行うデメリット
7. LLMOの効果測定と改善方法
8. LLMOを成功させるための運用設計と準備
9. LLMOの実施における注意点と課題
10. 今後想定される展開とLLMOの進化
11. まとめ
12. [PR]LLMO対策のサポートはランク王にご相談ください

LLMOとは

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。具体的には、生成AIが出力する回答に、自社のコンテンツを引用・参照させるための手法を指します。

ユーザーの検索ニーズが変化している現在は、LLMOの重要性が高まっています。本記事では、LLMOの仕組みやSEOとの違い、対策のやり方などを詳しく解説します。

LLMOが注目されている理由

LLMOが注目されている背景には、情報収集の変化とGoogleの「AI Overview」の実装の2点が挙げられます。これまで、情報収集は検索エンジンを活用するのが一般的でしたが、近年では生成AIに質問して回答を得るユーザーが増加しています。

また、Googleが「AI Overview」を実装したことにより、検索エンジンで検索をすると結果画面の上部に生成AIの回答や引用リンクが掲載されるようになりました。

その結果、検索結果の上位表示Webサイトの表示位置が押し下げられ、結果としてURLをクリックしない「ゼロクリック検索」の現象も増えています。つまり、生成AIに参照されないコンテンツは、そもそもユーザーの目に触れないという状態になりつつあります。

そのため、自社コンテンツの流入量を維持するためには、LLMOによって生成AIに自社コンテンツを引用・参照させ、ユーザーへの露出機会を増やすことが重要です。

LLMOの類義語

LLMOには次のような類義語があります。

1. AIO（AI Optimization）：AI全般に対する最適化
2. GEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化
3. AEO（Answer Engine Optimization）：アンサーエンジン最適化

それぞれ名称や最適化の対象は少しずつ異なるものの、どれもLLMOと類似した意味を持ちます。現在はSEOにかわる新しい最適化の手段が模索されている段階であり、業界にはこのような複数の呼び名が混在しています。

どの名称が定着するかは未知ですが、現在の検索ニーズと最も相性が良いのはLLMOであることから、今後はLLMOが業界標準語として定着する可能性が高いと言われています。

LLMOの仕組み

適切なLLMOを行うには、その仕組みを理解することが大切です。そのことにより、生成AIに引用・参照されやすいコンテンツを制作でき、自社コンテンツへの流入増加に期待できます。ここでは、LLMOの基本的な仕組みについて見ていきましょう。

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そもそもLLM（大規模言語モデル）とは

LLMOで最適化の対象になる「LLM（大規模言語モデル）」とは、Web上の膨大なテキストデータを学習し、自然言語でのやり取りができるAIモデルを指します。ChatGPTのような生成AIが自然なテキストを生成できるのも、LLMを利用しているためです。

LLMはWeb上の公開情報を収集し、中でも構造が明確で処理しやすいデータを好む傾向にあります。そのため、LLMOを成功させるには、このようなLLMの特性を理解したコンテンツ作りが求められます。

LLMを利用している代表的な生成AI

生成AIのほとんどはLLMを利用していますが、生成AIの種類によって使用するLLMにも違いがあります。主要な生成AIと、それぞれが利用しているLLMを以下にまとめました。

	使用しているLLM
Gemini	Gemini 2.0 Flash、Gemini 1.5 Proなど
ChatGPT	GPT-4o、O1-preview、O1-miniなど
Copilot	GPT-4など
Perplexity	GPT-4、Claude 3、Mistral Large、 独自のカスタムモデル

LLMはWeb上の公開情報を大量に収集している

生成AIに搭載されるLLMは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータの学習を通して、単語や文の意味、文脈、事実関係などを把握します。

ユーザーからの質問を受けると、統計的に関連性と信頼性が高いと判断した情報を組み合わせて、回答を生成するという仕組みです。基本的にWeb上に公開された情報はLLMモデルの学習に利用される可能性が高く、もちろんその中には企業が発信する情報も含まれます。

つまり、企業のコンテンツをAIに引用・参照してもらうには、LLMに関連性・信頼性が高い情報源であると認識させなければなりません。

LLMが処理しやすいコンテンツの作成が求められる

企業のコンテンツが有益であることをLLMに認識させるには、LLMが処理しやすいコンテンツの作成が重要です。LLMは、人間のように言葉の意味や文脈を深く理解しているわけではないため、情報の内容そのものよりもコンテンツの分かりやすさを重視します。

具体的には、見出しタグ設定・簡潔で明確な文章・箇条書き・表などを適切に活用し、情報が分かりやすく整理された構造を心がけることが重要です。また、F&Qのように、質問と回答が明確になっている形式もLLMに好まれやすいです。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOの基本的な違いは、最適化の対象です。前述の通り、LLMOでは大規模言語モデルに最適化してAIに見つけてもらいやすいコンテンツを作ることを目指します。

対して、SEOでは検索エンジンへの最適化を図り、検索ユーザーに直接見つけてもらうことを重視します。

その他にも両者にはさまざまな違いがありますが、一方で、LLMOはSEOを土台としており、SEOのノウハウが活かせる部分も多いです。SEOの強化がLLMO対策にもつながるため、今後は両者をバランスよく補強していく必要があります。

	LLMO	SEO
対象	大規模言語モデル	検索エンジン
目的	生成AIの回答における引用	検索結果における上位表示
評価基準	情報の明確さ、信頼性、網羅性など	コンテンツ品質、被リンク、 E-E-A-Tなど
主な対策方針	適切な構造化、明確な根拠の提示、 簡潔で明瞭な文脈	検索キーワードへの最適化、 ページやサイト内部の リンク構造強化
成果の指標	AIからの引用数・言及数、 AI経由でのCV数	検索順位、セッション数

LLMO対策のやり方

LLMOを成功させるには、SEO技術やコンテンツの質・構造が特に重要です。ここからは、LLMO対策の具体的なやり方について、主な施策例を解説していきます。

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SEO対策による表示順位の向上

LLMO対策では、SEO対策をさらに強化して表示順位を向上させることが重要です。検索上位のページはそれだけ多くの人に読まれていることから、LLMに評価されやすく、AIの回答に引用・参照される可能性が高まるためです。

具体的には、ユーザー意図に沿ったキーワードの設定や網羅性の高いコンテンツの作成、適切なタグの設定やサイト内部の設計など、基本のSEO対策を引き続き行いましょう。

情報の独自性や信頼性の追求

AIは独自性や信頼性の高い情報源から情報を抽出する傾向があるため、LLMO対策ではコンテンツのE-E-A-Tを意識する必要があります。

E-E-A-Tとは「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」の頭文字の略称です。

特に一次情報や数値上のデータ、事例、根拠が掲載されたページは、LLMにとって学習・参照価値が高いです。具体的な施策には、次のようなものがあります。

1. 一次情報や公式データの引用
2. 専門家が監修・寄稿した情報の引用
3. 学会発表や論文のリンクの添付
4. 出典・著者名など情報の根拠を明示

また、情報の独自性の有無もLLMO対策において重要です。ほとんどのページに記載されている汎用的な情報ばかりではなく、正確性かつオリジナル性の高い情報を掲載することで、AIに出力する価値の高いページとして認識されやすくなります。

例えば、次のような情報を積極的に引用しましょう。

1. 自社アンケート調査の結果
2. 自社業界に関する市場調査レポート
3. 自社製品の利用客の具体的な意見

コンテンツ構造とHTML設計の最適化

LLMO対策ではLLMが理解しやすいページの作成が重要です。コンテンツ構造とHTML設計を最適化することで、情報が正しく学習されやすくなります。具体的には、適切な見出しの階層化や、これに沿ったHTML設計を行う必要があります。

代表的なのは構造化データのマークアップです。これは、適切なタグを使って、HTMLで書かれた文字情報の構造をAIや検索エンジンに認識させやすくする手法で、LLMO対策の基本でもあります。

また、1つの主張が1つの段落・ブロックに収まるように設計すると、LLMが内容を理解しやすくなり、評価が高まります。あわせて、LLMが理解しやすい文脈にも配慮しましょう。例えば、「AとはBだ」のような端的な文章構造はLLMに好まれる傾向にあります。

反対に、同じ意味でも「AはCでDだからBだ」のような冗長な表現は、参照の価値が低くなりやすいです。できる限り短く内容が明確で、情報が整理しやすい文章を心がけましょう。Q&A形式・箇条書きといった分かりやすい文章構造もLLMO対策に効果的です。

llms.txtの設置

llms.txtとは、AIが理解しやすいようにWebサイトの情報や利用方法をまとめたファイルです。利用してよい情報や、参照してほしくないWebページをAIに指示することで、ユーザーに提供する情報をコントロールできます。

llms.txtは2024年に大手IT企業が提唱した比較的新しい手法であり、2025年現在においては実験段階にあります。しかし、今後はAIクローラーのより活発な活動が推測されることから、LLMOにおけるllms.txtの重要性が高まる可能性があります。

自社情報の一貫性を高める

LLMO対策においては、自社情報の一貫性を高めることも重要です。この手法は「エンティティ対策」とも呼ばれ、LLMに自社情報を正しく認識してもらうことを目的にしています。

情報に一貫性を持たせることで、LLMが内容を理解しやすくなり、かつ信頼性への評価が高まります。例えば、会社概要ページを作成する際は、正確かつ最新の情報で内容を統一しましょう。

古い情報・誤った情報・関連性の低い情報が含まれると、LLMは正しい情報を判断できず、LLMO対策において不利になります。事業内容の変化などにあわせて、適切なタイミングで掲載情報をアップデートしましょう。

外部サイトに自社情報が引用されている場合は、適宜修正を依頼することも大切です。このように、エンティティ対策では広範な情報管理が求められるものの、適切に行えばLLMO対策の効果が見込めます。

積極的な情報発信

LLMから評価されるには、多くの情報を提供して自社への理解を深めてもらう必要があります。したがって、自社サイトでのコンテンツ掲載以外にも積極的な情報発信を行いましょう。

例えば、SNSや動画サイトの活用、業界メディア・比較サイトなどの外部サイトへの情報公開が効果的です。特にSNSは、テキストに加えて画像や動画などの情報も発信できるため、LLMが各要素を紐づけて理解しやすく、引用の可能性が高まります。

購買層の志向などにあわせて最適なチャネルを選定したうえで、LLMの学習・参照機会の増加につながるような情報発信を意識しましょう。

LLMO対策を行うメリット

適切なLLMO対策は、新しい流入経路の開拓や業界における優位性の向上につながります。ここでは、LLMO対策を行うメリットを解説します。

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新たな経路からの流入に期待できる

大規模言語モデルに最適化するLLMO対策により、生成AI経由での新しい流入に期待できます。その結果、これまでアプローチできなかったユーザーとも接触できる可能性が高まります。

従来のSEO対策では、主に検索エンジンからの流入を狙っていました。しかし、現在は生成AIを情報収集に活用するユーザーが増えており、SEO対策だけではユーザーを取りこぼしかねません。

LLMO対策を併用すれば、検索エンジンを利用しないユーザーを取り込める可能性があります。また、生成AIに引用される機会が増えることで、自社の認知度向上や新規顧客層の開拓につながる点もメリットです。

自社の権威性・信頼性を高められる

LLMO対策によって自社の情報がAIに引用されやすくなると、自社ページがユーザーの目に触れる機会も多くなります。特に、AIは一度引用した情報源を繰り返し使用する傾向があるため、持続的な自社情報の露出に期待できます。

自社の露出頻度が上がれば、ユーザーにもその分野における権威として認識されやすくなり、信頼性も高まります。このように、LLMO対策は自社の認知度向上や新規顧客の獲得にもつなげやすいです。

競合他社との差別化を図れる

LLMOは比較的新しい手法であり、取り組む企業はさほど多くありません。いち早くLLMOを始めることで、Webマーケティングにおいて競合他社を大きく引き離せる可能性があります。

また、LLMOでは、従来のSEOとは異なる情報発信の仕方が求められます。特に重要なポイントである信頼性と独自性を強化するために、自社ならではの情報発信の追求が求められるでしょう。

その結果、発信する情報の質をさらに高めることができ、業界における優位性の向上にもつなげられます。

LLMO対策を行うデメリット

新しいWeb戦略手法であるLLMOは、実験的段階にあるだけに一定のリスクも伴います。LLMOの効果を最大化するには、これから解説するデメリットを理解したうえで、適切な対策を講じましょう。

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必ずしもアクセス増加につながるとは限らない

LLMO対策によって、必ずしも自社ページのアクセスが増加するとは限りません。たとえ生成AIの回答に自社WebページのURLが表示されたり、自社の名前やサービス名などが表示されても、すべてのユーザーがクリックや別途検索をするわけではないためです。

特に、AIが生成した回答内で検索ニーズが満たされた場合は、わざわざWebページを見にくるユーザーは少なくなる可能性があります。LLMOは時間と手間のかかる施策ですが、そのコストに見合った成果を得られる保証がない点について留意しておきましょう。

どの施策が効果的だったのか測定しづらい

まだ実験段階にあるLLMOでは、効果測定の指標や専門的な分析ツールが整備されておらず、効果測定がしづらいのが課題です。

成果を定量的に測定できなければ、ユーザー行動の変化がLLMOの影響であるのか、他のマーケティング施策のおかげなのかを判断するのが困難です。さらに費用対効果も分かりにくいため、一定のコストがかかるLLMOを続けるべきか判断に迷うこともあるでしょう。

しかし、LLMOは継続的な改善によって効果が徐々に高まるため、定期的な効果測定は不可欠です。LLMOの効果測定と改善のやり方については、次の章で詳しく解説します。

誤情報が拡散するリスクがある

生成AIには、古い情報を拾ったり他情報と混同したりすることで誤った情報を拡散する「幻覚（ハルシネーション）」のリスクがあります。例えば、販売中止した商品を「販売中」と出力するケースが代表的です。

企業側がAIのミスを完全に防ぐことはできませんが、前述のエンティティ対策により、リスクをできる限り抑えられます。露出している自社情報の正確性と最新性を維持し、AIが正しい情報を認識するように対策しましょう。

LLMOの効果測定と改善方法

前述のように、LLMOの効果測定についてメジャーな方法は確立されていません。しかし、次のような方法である程度の推測と改善は可能です。特にLLMOにおいては、持続的に質の高い情報発信を行いながらAIの信頼性を高めていく、中長期的な姿勢が求められます。

自社のLLMO対策の適切性を判断するためにも、継続的な効果測定と改善に取り組みましょう。ここでは、具体的なやり方について解説します。

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引用数を手動で計測する

LLMOの効果測定の指標の1つは、生成AIでの引用・言及数です。自社のコンテンツやブランド名が、AIの回答にどれだけ登場したかを確認する必要があります。

具体的には、各種の生成AIで実際に自社の関連情報を検索し、引用数を手動で計測します。例えば、「◯◯サービスのおすすめは？」などと質問して、自社情報が適切に紹介されているかを確かめましょう。

生成AIごとに、自社コンテンツが引用された回数や内容を分析することで、改善ポイントを見つけやすくなります。情報が適切に出力された場合は、LLMが自社について正しく認識していると判断でき、LLMO対策の成果があったといえます。

もし、出力された情報に誤りがある・引用されない場合には、その原因を推測して修正しましょう。

AI Overview用のツールを使う

AI表出率の計測も、LLMOの効果測定を図るうえで重要な指標です。Googleの「AI Overview」に関しては、特定のキーワードでAIに引用・言及されている数を自動で計測できるツールもいくつか提供されています。

これらの計測ツールでは、自社コンテンツの定点観測やキーワード単位でのAI Overviewの参照状況の計測、競合サイトの参照状況の確認などをワンクリックで行えます。上手く活用すれば、効果測定作業の効率化につなげられるでしょう。

ただし、計測ツールの中には、有料のものや日本語未対応のツールも少なくありません。自社にとって費用対効果が高ければ導入を検討するのがおすすめです。

生成AIからの直接流入を計測する

LLMO対策の効果を知るには、生成AIからの直接流入数の把握も重要です。これには、Googleの「GA4」など、各種生成AIからの直接流入数を確認できる計測ツールが役立ちます。

AI経由の流入に貢献したコンテンツが一目で分かるため、コンテンツの効果的な改善にもつなげられます。一方で、AIに引用されたもののURLがクリックされなかった場合は計測対象外にならない可能性があり、流入数を完全に把握するのは困難です。

継続的な改善サイクル（PDCA）の構築

LLMOの効果を数値で判断するのは難しいですが、継続的な改善サイクル（PDCA）を回すことで、計画的に最適化を図り続ける体制を構築できます。LLMOは単発的な施策ではなく、長期的な施策によって効果を発揮することからもPDCA設計は重要です。

自社なりに効果測定の指標を設定し、実際に効果測定を行って成果の可視化・仮説の再設計や改善・修正を繰り返しましょう。初期からPDCAを意識することで、LLMOの精度を少しずつ高めることができ、結果として導入効果の最大化にも繋がります。

LLMOを成功させるための運用設計と準備

一般的にLLMOでは広範かつ横断的な対策が求められるため、作業が煩雑になりがちです。スムーズに工程を進めるためにも、事前の準備は入念に行いましょう。ここでは、LLMOを成功させるための運用設計と準備について解説していきます。

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コンテンツ設計基準の整備

LLMOはこれからのWebマーケティングにおいて重要な施策ですが、自社ページの流入数を効果的に増やすには、SEO対策やユーザー目線での分かりやすさも不可欠です。

基本的にLLMOはSEOの延長線上にあるものの、SEOはあくまで人間にとって読みやすい文章を前提とします。そのため、LLMOばかりに注力してSEOを疎かにすると、AIからは好まれる一方で、人間には読みにくいコンテンツになりかねません。

ユーザーの読み飛ばしや途中離脱といったリスクを抑えるためにも、LLMOとSEOのバランスが取れたコンテンツ設計基準の整備が求められます。

運用体制の構築

LLMOは自社サイトのコンテンツだけでなく、SNSや外部サイトを含めた多角的な対策が必要です。また、生成AIによって搭載されているLLMが異なるため、主要なLLMの特徴の理解や、適切なコンテンツを作成するためのスキルといった横断的な知識も求められます。

いずれも専門性の高い知識が求められるため、これらの分野に特化した人材の確保・育成が必須です。特にLLMOでは、中長期的な取り組みによって効果を最大化できるため、LLMOを継続して運用するための社内体制の構築を行いましょう。

優先度を考慮した運用を図る

LLMOでは管理すべき範囲が広いため、すべてのWebページに同レベルで対応するのは現実的ではありません。効率よくLLMOを実施していくために、自社ビジネスにおいて重要度の高い順に施策の優先順位を付けることが望ましいです。

基本的には、自社サイトにおける主要なページから順番に対策していくのが効果的です。同時に計測ツールなどを活用しながら、特に引用・参照数が多い自社サイトやコンテンツを把握し、優先的に着手していきましょう。

LLMOの実施における注意点と課題

LLMOはSEOと重複する部分も多いですが、特有の注意点や課題を有しています。次のような点を踏まえて、効果的なLLMOの実施につなげましょう。

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キーワード対策とは異なる視点が必要

SEOではメインキーワードを軸に関連キーワードを洗い出し、できる限りこれらを網羅した記事を作成することが、検索エンジンの評価につながります。

しかし、LLMOにおいては、関連キーワードの数が多ければ多いほどAIの引用が増えるといった傾向はみられません。自然言語でやり取りするAIは、キーワードの露出よりも内容の信頼性や分かりやすさを重視するためです。

特に、キーワードの不自然な多用は冗長な表現につながりやすく、かえってAIに引用されにくくなります。LLMOの効果を高めるには、キーワード対策とは異なる視点も持ち、これまで解説してきたような施策を実施しましょう。

カジュアルかつ感情的な文体は引用されにくい

カジュアルかつ感情的な文体は、AIに引用されにくい傾向がみられます。これは、AIは回答の信頼性を高めるために、客観的・中立的な情報を優先して好むためと考えられています。

例えば、個人のブログのような口語表現や「うれしい」「素晴らしい」のような主観的な表現は避けましょう。また、複雑な比喩表現や冗長な表現を多用するとAIが文章を理解しづらくなるため、同様に引用されにくくなります。

しかし、フォーマルすぎる文章は、人間にとって読みづらいと感じる恐れがあります。文章作成においては、AIと人間の両方が読みやすい文体を心がけることが大切です。

短期的ではなく中長期的な視点で取り組む

先にも触れたように、LLMOはSEOと同様に中長期的な取り組みによって効果を発揮できる施策です。短期的には大きな成果は出にくいため、最低でも3ヶ月は継続しましょう。

なお、AI技術は急速に進化し、これに伴ってAIアルゴリズムも日々変化し続けています。最新トレンドに素早く対応するためにも、AIの発展の動向を日々見守り続けることが大切です。

今後想定される展開とLLMOの進化

ユーザーの検索ニーズが複雑化・多様化している現代において、今後LLMOの重要性はさらに増すと考えられています。将来的には、SEOと並ぶ標準的な概念として定着する可能性が高いです。

今後の展望としては、急速なAI技術の進歩によって、LLMOの技術もめまぐるしく進化していくことが予測されます。

例えば、現在のLLMが扱うのは主にテキストベースの情報ですが、今後は画像・音声・動画などの情報も統合的に処理する「マルチモーダルAI」の普及が見込まれます。また、より個人に最適化された「パーソナライズAI」の技術も発展していくでしょう。

これらのAIが一般活用されるようになれば、LLMOにおいても、それぞれのAIの傾向に合わせた施策が必要になると考えられます。

まとめ

LLMOとは、自社情報がAIに引用・参照されやすくなるための施策です。今後はAIを活用した検索活動の増加が見込まれることから、自社ページへの流入を増やすためにLLMOの重要性が高まると予測されています。

なお、LLMOはSEOと併用することで、より高い効果を発揮できるため、引き続きSEO対策の強化も必要です。LLMOではメジャーな効果測定の手法は確率されていないものの、自社コンテンツの引用数・表出率・流入数を計測しながら、定期的な改善に取り組みましょう。

今後はマルチモーダルAIやパーソナライズAIの普及が予想されており、これにあわせてLLMO施策も柔軟に変化させる必要があります。AI業界の動向を注視しながら、最新トレンドに素早く対応できるような社内の運用体制の構築が求められます。

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