LLMOとは？SEOとの違いやAI時代の対策方法など徹底解説！

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに自社の情報を正しく理解してもらい、AIが回答を作る時に自社のコンテンツが引用・要約されるよう工夫する取り組みのことです。
このLLMOは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが最適化の対象です。
一方、SEOは検索エンジンが最適化の対象なので、この点がLLMOと違います。

LLMO対策の1つにSEO対策があります。
このSEO対策を疎かにすれば、検索エンジンや生成エンジンに評価されづらくなります。
具体的には、E-E-A-Tやユーザーの検索意図を無視してコンテンツを作成すれば、Googleなど検索順位が上がらなかったり、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答に採用されづらくなります。
この場合、自然検索経由や生成AI経由の流入が滞ります。
結果、アクセスが滞ってコンバージョンが停滞するので、売り上げ向上が期待できないでしょう。

こうした良くない状況を回避する為に、LLMOとSEOの違いを理解して、適切に対策しましょう。

この点踏まえて今回は、LLMOの定義やLLMOとSEOの違い、LLMOの対策方法など中心に、初心者にもわかりやすくポイントをまとめて解説したいと思います。

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに自社の情報を正しく理解してもらい、AIが回答を作る時に自社のコンテンツが引用・要約されるよう工夫する取り組みのことです。

これまでのSEOが「Google検索で上位に表示させる」ことを目指していたのに対し、LLMOでは「AIに選んでもらえる情報源になる」ことが重要になります。

最近では、ユーザーが何かを調べる時にGoogleで検索するのではなく、直接ChatGPTやClaude、Geminiに質問することが増えてきました。そのため「AIの回答に自社のブランドや記事が含まれるかどうか」が、マーケティングにおける新しい勝負どころになっているんです。

LLMOが重要な理由

LLMOが重要な理由がいくつかあります。

検索のやり方が変わってきているから

ユーザーは「検索して調べる」から「AIに聞く」へと行動を変えつつあります。実際、2028年までにはAIベースの検索が当たり前になると予測されています。

クリックしない検索が主流になってきているから

従来のGoogle検索では、ユーザーがリンクをクリックして情報を得ていました。しかし、AI回答では答えがその場で完結してしまいます。だからこそ、AI回答内で取り上げられること自体が新しい「認知を得る機会」となるわけです。

ブランドの露出方法が変化しているから

AI回答で社名やサービスが紹介されれば、従来以上に「信頼できる情報源」として認識され、ユーザーからの信頼を獲得しやすくなります。

LLMOを理解するために知っておきたいLLMの基礎知識

LLMOを理解するために知っておきたいLLMの基礎知識を紹介します。

LLM(大規模言語モデル)とは？

LLMとは、数十億から数兆のパラメータを持つAIモデルで、大量のテキストデータを学習して自然な言語を理解・生成できる仕組みです。ChatGPTやClaude、Geminiなどが代表例です。

LLMの仕組み

LLMの仕組みは大きく3つプロセスが関わっています。

1. 事前学習の段階：書籍やWeb記事、論文などを大量に読み込んで、言葉や文章のパターンを覚えます。
2. 回答生成の段階：質問に対して「最も自然で可能性の高い答え」を予測して回答を作ります。
3. 最新情報の取得：必要に応じてWeb検索やAPIを使って新しい情報を参照します（RAG技術など）。

つまり、AIに引用してもらいたいなら「AIが理解しやすい構造と内容」でコンテンツを作ることがポイントになります。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOの違いがいくつかあります。

特に大切なのは「ユーザーがどこで情報に触れるか」という違いです。SEOは従来の検索結果に頼りますが、LLMOはAIを通じて間接的にユーザーへ情報が届きます。

LLMOの対策方法

LLMOの対策方法がいくつかあります。

構造化データを活用する

LLMO対策をするには、構造化データを活用します。

例えば、FAQやHowToのスキーマを導入して、AIが情報を認識しやすくしましょう。

エンティティの最適化

LLMO対策をするには、エンティティの最適化をします。

例えば、サービス名や企業名を一貫して記載し、Wikipediaや権威性の高いサイトと関連付けます。

専門性と信頼性を高める

LLMO対策をするには、専門性と信頼性を高めます。

例えば、専門家の監修を受けたり、独自の調査データや統計を公開したりして、E-E-A-Tの観点を重視します。

ナレッジベースを整える

LLMO対策をするには、ナレッジベースを整えます。

例えば、製品マニュアルやよくある質問を公開して、AIが参照できる情報源を増やします。

AIに理解されやすい文章を書く

LLMO対策をするには、AIに理解されやすい文章を書きます。

例えば、見出しや箇条書き、Q&A形式を多用して、AIが情報を切り出しやすいよう整理します。

LLMO対策の効果測定方法

LLMO対策の効果測定方法がいくつかあります。

• AIでの実際のテスト：ChatGPTやGeminiで自社名やサービスが回答に登場するかチェック
• ブランド名検索の変化：AIに触れた後で直接社名を検索する人が増えているかをGoogle TrendsやGoogle Analyticsで確認
• 専用ツールの活用：SurferSEOなどを使ってAI回答を定期的に観測し、自社が引用される頻度を測定

LLMOのメリット

LLMOのメリットがいくつかあります。

• 新しい流入経路を作れる
• 競合他社より早くAIの「参照枠」を確保できる
• 長期的なブランド露出と認知度向上につながる

LLMOのデメリット

LLMOのデメリットがいくつかあります。

• 効果の測定がSEOほど明確ではない
• AIモデルの更新により参照のロジックが変わる可能性がある
• 引用されても必ずしも正確な表現になるとは限らない

LLMOの成功事例

LLMOの成功事例をいくつか紹介します。

大手ECサイトの売上がアップ

LLMO対策によって、大手ECサイトの売上がアップした成功事例があります。

あるECサイトでは、LLMOを意識して商品情報やカテゴリページを改善しました。従来のSEO対策だけでなく、AIが理解しやすい構造化データを導入し、商品レビューや比較情報を詳しく記載。結果として、AI検索や要約サービスで取り上げられる機会が増え、Google検索以外の経路からのアクセスも拡大し、売上が前年比30%以上伸びました。

BtoB企業のリード獲得が増加

LLMO対策によって、BtoB企業のリード獲得が増加した成功事例があります。

あるBtoB企業では、従来のホワイトペーパー施策に加えて、LLMO向けの「課題解決型コンテンツ」を整備しました。特に業界用語をAIが正しく理解できるよう、FAQ形式や用語集を充実。その結果、ChatGPTやPerplexityなどで自然に引用されるケースが増加し、従来のSEO経由に加えてAI経由でのリード獲得も順調に進みました。

メディアサイトのアクセスが増加

LLMO対策によって、メディアサイトのアクセスが増加した成功事例があります。

ニュース系メディアでは、記事の見出しや要約を「AIフレンドリー」に変更しました。具体的には、あいまいな表現を避けて、原因と結果の関係を明確に示す編集方針を採用。その結果、AIによる要約や引用で採用されやすくなり、従来のオーガニック流入とAI経由流入の両方でページビューが大幅に増加しました。

工務店の来店予約の件数が増加

LLMO対策によって、工務店の来店予約の件数が増加した成功事例があります。

例えば、ある工務店では施工事例を「写真＋詳しい工程＋お客様の悩み解決」という統一フォーマットで整理。これによって、AIが参照しやすい情報として扱われ、地域検索やAI検索での露出が高まり、来店予約の件数が増えました。

まとめ：LLMOとSEOの違いを理解して、適切に対策しよう

LLMOとSEOの違いを理解して、>適切に対策しましょう。

LLMO対策の1つにSEO対策があります。
このSEO対策を疎かにすれば、検索エンジンや生成エンジンに評価されづらくなります。
具体的には、E-E-A-Tやユーザーの検索意図を無視してコンテンツを作成すれば、Googleなど検索順位が上がらなかったり、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答に採用されづらくなります。
この場合、自然検索経由や生成AI経由の流入が滞ります。
結果、アクセスが滞ってコンバージョンが停滞するので、売り上げ向上が期待できないでしょう。

こうした悪い状況を回避する為に、LLMOとSEOの違いを理解して、適切に対策しましょう。