LLMO対策とは？生成AI時代のSEO新戦略と最適化方法

AI検索への最適化が注目される中、「AIO」や「LLMO」といった様々な言葉を目にする機会が増えました。

SEOの文脈では、AIOはGoogleのAI Overviews（旧SGE）を指すことが多く、一方、ChatGPTやGeminiなどのチャット型生成AIに対して情報を適切に届ける最適化はLLMOと呼ばれ、言葉のすみ分けが進んできた印象です。

LLMOとは、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTなどの生成AIがWebコンテンツをどのように認識し、どのような情報を返すかを考慮して行う最適化のことです。

今回は、この「LLMO」に焦点を当て、そもそもLLMとは何か、なぜLLMO対策が重要なのか、どのように実践すればよいのかを、SEOの視点から詳しく解説していきます。

＞AIO（AI最適化）とは？これからのSEOはAIへの最適化が重要に

LLM（大規模言語モデル）とは

大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのことを指します。ChatGPTやGoogle Gemini、Claudeなどが代表的なLLMです。これらのモデルは数十億から数兆のパラメータを持ち、質問応答、要約、翻訳、コンテンツ生成など多様な用途に活用されています。

近年のSEOにおいても、このLLMの影響力は無視できません。なぜなら、Googleをはじめとした検索エンジンは、今や単なるキーワードの一致ではなく、コンテンツの意味を理解し、ユーザーの意図にマッチした情報を評価するようになっているからです。つまり、LLMは検索エンジン側にも、そしてユーザーが活用するツールとしても、検索体験を大きく変える存在となっています。

LLMOとは

LLMOとは、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTなどの生成AIがWebコンテンツをどのように認識し、どのような情報を返すかを考慮して行う最適化のことです。

従来のSEOはGoogleやBingなどの検索エンジンに対する最適化でしたが、LLMOはそれに加えて、生成AIがユーザーに返答する情報源として、自社サイトをより適切に認識・参照させるための施策です。

ChatGPTやGeminiが提示する回答文に、自社のWebページの情報が引用されたり、参考にされたりすることで、ブランド露出の向上、指名検索の増加、さらには直接的なコンバージョンに繋がることも期待できます

LLMOとSEOの違い

SEOとLLMOの大きな違いは、最適化の”対象”と”目的”です。

SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解し、その評価軸に沿った最適化を行うものです。一方、LLMOはAIモデルが学習・参照する情報や信頼できるソースとして認識されることを目指し、AIの“回答”に自社が登場するよう最適化を施す必要があります。

この違いを理解したうえで、両者を組み合わせた戦略を設計することが、今後のWebマーケティングにおいて重要です。

LLMOに最適化する方法

基本的なLLMOは以下のような内容です。

llms.txtを設置する

llms.txtとは、検索エンジンのrobots.txtに似た役割を持つファイルで、LLMに対してアクセス制御を行うためのテキストファイルです。特定のURLやディレクトリを除外したり、逆にクロールを許可することで、LLMの学習対象としてコントロールすることが可能になります。

現在、OpenAIやGoogleはこのllms.txtの仕様に対応を開始しており、AIモデルが収集・学習する情報を整理する手段として注目されています。

構造化データを実装する

LLMがコンテンツを正確に理解し、信頼できる情報として学習・参照するためには、構造化データの実装が有効です。特に以下のような構造化データがLLMO対策に効果的です。

• FAQPage: よくある質問と回答を明示
• Article: 記事の著者・公開日・見出しなどを明記
• Organization: 会社の情報や連絡先、ロゴを明示

これらはLLMにとって、コンテンツの意味や背景を解釈するヒントとなり、回答に反映されやすくなります。

>構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル

権威性と信頼性を高める

生成AIは、情報源の信頼性や著者の専門性を評価するようになってきています。これは、GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）にも通じる考え方です。
LLMはインターネット上の情報の中から、信頼性が高く、第三者によって評価されている情報を優先的に学習しやすい傾向にあります。
そのため、自社サイトの信頼性を高める以下のような取り組みが効果的です。

• 他メディアからの被リンク獲得
• 監修者の情報掲載（プロフィール、実績）
• 一次情報の発信（調査データ、統計、独自事例）
• SNSやYouTubeなど外部メディアとの連携

これらの対策を通じて、LLMから「信頼できる情報源」として認識されやすくなり、自社の情報が回答に含まれる可能性が高まります。

SEO対策でWEBサイトの露出を高める

お気づきの方もいらっしゃるかもしれませんが、構造化データやEEATの対策は現在のSEOでやってる事と変わりません。
またLLMはインターネット上のサイトから情報収集を行う事が多いため、SEOによってサイトの露出機会が多いとそれだけLLMにも情報提供の機会が多いという事になります。

また、従来のSEOは検索エンジンのアルゴリズムに適応することを目的としていましたが、AIが検索結果を生成する現在の環境では、その最適化の対象が「検索エンジン」から「AI」へと移行しています。

この変化を踏まえると、LLMOは「SEOの進化形」とも言えます。つまり、LLMOとSEOは別々の概念ではなく、AIOを意識したSEOこそが、これからの時代の標準となるのです。

LLMOのまとめ

LLM（大規模言語モデル）はコンテンツの意味や文脈を深く理解できるAI、そしてLLMOはそのAIに対して自社の情報を適切に届けるための最適化施策です。
今後、検索エンジンの役割は「探す」から「答える」へとシフトしていくと予測されます。その中で、LLMO対策は新たな情報流通チャネルにおける重要な位置づけを担います。

AIによる検索結果の表示が主流になるにつれ、LLMとSEOの境界は曖昧になり、「LLM＝SEOである」という考え方が今後の標準となるでしょう。
これからのウェブ戦略では、AIを意識したSEOを実践し、より高度な検索最適化を行うことが成功の鍵となります。

今後も、AI技術の発展に伴い、AIOの重要性はさらに増していきます。

SEOの概念をLLMと統合し、時代に適応した戦略を取り入れることで、検索結果での上位表示を実現し、より多くのユーザーに価値ある情報を届けることがきるでしょう。