近年、ChatGPTやGeminiといった生成AIの性能が飛躍的に向上し、検索や購買といった行動に生成AIを活用するユーザーが増えています。また、従来の検索エンジンも変化を見せており、これまでのように検索キーワードに基づいた結果だけでなく、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIによる回答が表示される場面が多くなっています。

こうした中で、Webサイトへのアクセス経路も変化しており、ユーザーの情報収集はより多様化しています。このような変化に対応するため、生成AIによって表示される回答や要約に自社の情報が取り上げられるよう最適化を行う「LLMO」という新たな施策への理解と準備が、ますます重要になると考えられています。

この記事では､「LLMOとは何か」や「LLMOのメリット」、「基本的な対策内容」について解説します。生成AI時代におけるLLMOの重要性を学ぶことで、「LLMOの仕組み」や「SEO対策との関連性」を網羅的に理解することができます。

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中で、自社の情報が優先的に取り上げられるように行う対策のことです。検索エンジンにおけるSEOに近い概念であり、特定のキーワードや質問に対して、自社のサービスや製品が言及されやすくなるような情報設計を行うことが目的です。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLMとは、「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称です。大量の文字データを学習することで人の言語を理解し、自然な文章を生成できるAIモデルです。代表的な例として、「ChatGPT」や「Gemini」があり、人間と対話するような自然な文章で質問に答えたり、文章を作成したりすることが可能です。さらに、モデルによっては検索機能や画像生成などの高度な機能も備えており、幅広い用途で活用されています。

《LLMの注意点》学習データ由来の誤情報をそのまま出力してしまう（ハルシネーション）可能性もあるため、利用する際は事実確認を含めた確認が必要です。

生成AI時代におけるLLMOの重要性

従来のユーザー検索行動は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで語句を入力し、表示されたWebページを閲覧して情報収集のが一般的でした。

ゼロクリック時代の到来

AI検索が主流になると、AIによる回答だけを確認し、WeBサイトを訪問することなく検索行動を終了する「ゼロクリック検索」の可能性が高まります。SEO対策やリスティング広告は依然として王道の集客チャネルと言えますが、徐々にクリック率は減少傾向にあります。

今後、SEO対策だけでは全てのユーザーにアプローチすることは困難になり、ニーズの高いユーザーを取りこぼしてしまうことにも繋がるため、LLMOは必須の対策になると予想されています。

LLMO時代に重要視される指標

SEOでは、検索順位やCVRが成果指標となり、関連性や利便性、権威性や独自性、専門性が重要視されてきましたが、LLMOでは新たに「指名検索の回数」や「各LLMサービスからの流入数」「LLMの回答における引用数」の重要度が高まることが考えられています。

SEO対策とLLMO対策の違い

LLMOとSEOは、検索市場における対策という点では共通していますが、目的と対象に大きな違いがあります。

LLMの仕組み

LLM（Large Language Model／大規模言語モデル）は、膨大なテキストをもとに言語の使い方を学び、人にとって自然な返答ができるよう設計されています。

LLMの特徴

インターネット上に存在する多種多様な文章データをもとに、言葉のつながりや文の構造、表現の傾向などを統計的に捉え、言語モデルは言葉のパターンを自動的に学習します。また、こうした学習だけでは十分な精度に達しないため、実際には人の評価を取り入れながら出力内容を調整します。「わかりやすいか」「質問に正確に答えているか」など、実際の回答を人が評価し、フィードバックを通じて改善されます。

このような工程を繰り返すことで、単なる言葉の羅列ではなく、人に寄り添った、意図をくみ取る返答が可能になります。実際のやりとりにおいては、入力された質問の文脈に応じて、蓄積した知識や表現力を柔軟に組み合わせ、適切な返答をその場で構成します。単に覚えた情報を出すのではなく、状況や意図に即した応答ができる点が、こうしたモデルの大きな特徴です。

LLMOの施策内容

サイト全体のLLMO対策

AIが内容を正確に抽出しやすいサイトを実現するには、情報の構造化と最適化が欠かせません。SEO対策（内部対策や被リンク獲得）を行なった上で、FAQコンテンツの作成やトピックや検索意図に沿った関連ページの作成、重要キーワードに関する用語解説の設置などを行います。情報の一貫性と網羅性を持たせた設計が、AIに強いサイトづくりの土台となります。

llms.txtファイルの設置

llms.txtとは、大規模言語モデルのために設計されたテキストファイルです。AIが情報を参照しやすくすることを目的としており、特定のルールに基づいて記述されます。llms.txtの具体的な記述例は、llmstxt.orgに掲載されています。llms.txtは、Markdown形式に対応しており、情報を整理しながら記述できます。作成したllms.txtは、ウェブサイトのルートディレクトリにアップロードする必要があります。

LLMs.txt Generator

llms.txtを効率的に作成するには、専用のツールを活用すると便利です。手作業で記述することも可能ですが、ツールを利用することで、ミスを防ぎ、簡単にllms.txtを作成することができます。「LLMs.txt Generator」は、llms.txtの作成を自動化するWordPressのプラグインです。指定された情報を入力するだけで、適切なフォーマットでファイルを生成できます。手動で記述する手間を省きつつ、Markdown形式にも対応しているため、視認性の高いllms.txtを作成することができます。

構造化マークアップの実装

構造化マークアップは、検索エンジンや生成AIに対して、ページの意味や文脈を正確に伝える方法です。たとえば、企業情報や商品情報やFAQなどをschema.org（JSON-LD形式）などの形式でマークアップすることで、生成AIが情報を正確に理解・引用しやすくなります。

Googleビジネスプロフィールの最適化（MEO対策）

LLMでは、単なるキーワードだけでなく、トピックとエンティティ（人、場所、物事、概念）の関連性が重要視されており、LLMに認識させることが重要です。MEOを通じて、エンティティとしての情報が整っていれば、LLMは「信頼できる存在」として認識しやすくなり、生成される回答への露出機会が増えます。LLMOでは、情報の一貫性と正確性を持った「実体のある存在」として認識されることが、AIによる回答に含まれるための前提となります。

LLMOのメリット

従来のSEO対策ではアプローチできない”潜在的なユーザー”にアプローチ可能

近年、生成AIを活用した情報収集が急速に普及し、従来型の検索エンジン利用だけに依存しないユーザーが増えています。今後、ChatGPTやAI Overviewなどの生成AIを活用した検索行動が浸透すると予想されており、LLMOはより広い層に情報を届ける手段として注目されています。

先行者利益を獲得できる可能性

現時点で、LLMOへの本格的な取り組みを進めている企業はまだ少数にとどまっています。競合が少ない今の段階で先行して対策を講じることで、自社コンテンツが生成AIに優先的に引用される可能性を高めることができます。

従来のSEO対策と地続きの施策が多く実施しやすい

被リンクの獲得や、ユーザーにとって有益なコンテンツの作成は、従来のSEO対策でも重要視されてきた施策です。これら施策を継続的に実施することで、LLMOでも成果を上げることが期待できます。

LLMOのデメリット

成果測定方法が確立されていない

LLMOは、2025年から重要視されてきた対策となり、米国ではいくつかのLLMOの成果測定ツールが開発されていますが、日本語の検索結果に対応した効果測定ツールはほとんどないのが現状です。

中長期的に継続的な取り組みが必要

LLMOはSEO対策と同様に中長期的な施策となります。ユーザーファーストの視点から質の高いコンテンツを継続的に発信し、AIからの評価を徐々に高めていく長期的な施策が必要です。また、いくつかのLLMによっては、「ナレッジカットオフ」という機能が備わっており、ある特定の時点までの情報を学習元とするという仕組みを採用しています。直近でLLMOの施策を行ったとしても、成果を確認するには次のカットオフが行われるまで待つ必要がある場合があります。

SEO対策は不要？

LLMOは従来のSEO対策と並行して実施することが必要不可欠です。AI検索の台頭後もSEOとLLMOは対立せず共存していく関係であり、SEOが重要性であることは変わりません。LLMOは補完的役割を担いながら、新たな検索行動にも対応する手段として注目されています。

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