LLMO対策（AI検索最適化）とは？SEO対策との違いや具体的な対策方法を解説

今回の記事では、LLMO対策とはどういったものか、どのようなメリットがあるのか、対策のやり方について、わかりやすく解説します。

LLMO対策は、検索市場の変化に伴い、今後非常に重要になる対策と考えられていますので、是非、本記事を最後まで目を通してください。

また、LLMO対策の依頼を検討している方は、メディアグロースの無料相談にお申し込みください。

メディアグロースでは、SEO業界初（※2025年3月自社調べ）のLLMO対策サービスを展開しています。無料相談では、貴社や貴社のサービスをどのようにして、AI回答に組み込んでもらえば良いのか、説明させていただきますので、少しでもLLMO対策に興味がある方は、お気軽にお申し込みください。

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LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）の意味・定義

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の回答に自社の情報が優先的に取り上げられるための対策のことです。

近年、ChatGPTなどのAI検索サービスで情報収集するユーザーが増えています。

また、グーグル検索の場合も、通常の検索結果やリスティング広告よりも上に、AI回答（AI Overview）が表示されるキーワードの割合が増加傾向にあります。

そのため、AI回答に自社のブランドが言及されるような対策や、自社のサイトリンクを引用元として表示してもらうための対策が重要になってくると考えられています。

ただし、LLMOという概念はまだ新しく、具体的な手法も確立段階にあるため、その効果検証には今後の課題が残ります。

LLM（大規模言語モデル）とは

LLM（大規模言語モデル）とは、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モデルのことです。

人と会話しているかのように、文章の作成や質問回答を行うことが可能で、高度な言語処理に対応できる点が特徴です。

LLMは大量のテキストをAIに事前学習させることで高い言語能力を可能とする技術であり、有名な例としてOpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどが挙げられます。

ただし、学習データ由来の誤情報をそのまま出力してしまう（いわゆるハルシネーション）可能性もあるため、利用に際しては事実確認を含めた注意が必要です。

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LLMOに関心が集まった背景

LLMOへの関心が高まっている背景には、ChatGPTなどAIチャットや大規模言語モデルの普及に伴い、ユーザーの情報収集方法が変化してきたことがあります。

従来の検索市場は、主にグーグルのSEO対策を実施しておけば、ほとんどの検索ユーザーにアプローチすることができていました。

しかし、検索にAI検索サービスを使うユーザーが増加することや、AI Overviewの登場により、従来のSEO対策だけでは、アクセス数が減少してしまう可能性があると考えられます。

一方、今までのSEO対策に加えて、LLMO対策を行うことで、SEOだけではアプローチできないユーザーにも、アプローチが可能になると考えられます。

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LLMOとSEOの相違点

LLMOとSEOは、どちらも検索市場における対策になりますが、目的と対策対象に大きな違いがあります。

LLMOは、ChatGPTなどAIで自社情報が適切に引用されるようにする手法で、SEO（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）はGoogleなど検索エンジンでの上位表示を狙う対策を意味します。

項目	LLMO	SEO
目的	AIに自社の情報を正しく認識・引用させ、回答に出典リンクを掲載させること	検索結果で上位表示され、ユーザーにクリックされてサイト訪問につなげること
対策対象	大規模言語モデルを用いるAI（ChatGPT、Perplexity、Geminiなど）	検索エンジン（Google、Yahoo! など）
掲載される場所	AI検索の回答画面（回答の一部や引用リンクとして表示される）	検索エンジンの検索結果ページ（スニペットやサイトリンクとして表示される）
検索トリガー	ユーザーがAIチャットボットに質問やリクエストを入力する	ユーザーが検索エンジンにキーワードを入力して検索を実行する
運用上の主な手法	llms.txtの作成・設置、独自データ・一次情報の追加、サイトや情報の権威性・信頼性を高める、構造化マークアップの実施	サイト内部の最適化、被リンク獲得、検索意図を満たすコンテンツの作成、EEAT対策

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LLMO対策のメリット

従来のSEO対策のみでは、アプローチできないユーザーにアプローチ可能

LLMOを導入すると、従来のSEO対策だけでは届かなかったユーザー層にも情報を届けられる可能性があります。

近年はChatGPTやGoogleのAI Overviewなど生成AIを活用したリサーチツールが浸透し、ユーザーの検索行動は多様化しています。

LLMO対策によってAIの回答で自社ページが出典リンクとして紹介される機会が増え、従来の検索エンジン経由では得られなかった新たな集客チャネルが生まれると考えられます。

弊社の場合も、ChatGPTの回答で弊社を認識し、問い合わせに至ったという事例があります。

先行者利益を獲得できる可能性がある

LLMOはまだ市場に浸透し始めたばかりの新手法であり、他社に先駆けて対応することで先行者利益を得られる可能性があります。

先行者利益とは、新しい市場で一早く行動した企業が後発の競合よりも有利な立場を獲得できる効果を指す経営用語です。

実際、現時点でLLMO対策を本格的に導入している企業はほとんどありません。競合が少ない今の段階でいち早く対策を始めれば、自社コンテンツがAIに優先して引用される機会を増やせると考えられます。

例えば、AIの回答内で自社サイトの引用リンクが多数を占めれば、その分だけ競合サイトの露出を減らすことも可能です。

ただし、LLMOは従来のSEOを代替するものではなく補完する手法と位置付けられており、SEOとLLMOの両面から戦略を立てることが重要だと考えられています。

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LLMOの弱み

デマ情報が広まるリスクがある

LLM（大規模言語モデル）を通じて誤った情報が拡散してしまう恐れがあります。LLMは学習データを基に回答を生み出しますが、必ずしもその内容が常に正しいとは言えません。

特に、出典となるサイトに誤情報が含まれている場合、それがAIの回答に反映されて広まる恐れがあります。

効果の計測が難しい

LLMO対策の成果は数値で捉えにくいのが実情です。

記事執筆時点では、「AI回答内でのブランドの出現率」や「AI回答内の自社サイトのリンク出現割合」等を正しく計測できるツールが存在しないため、効果計測が難しくなっています。

また、指名検索数の増加に間接的に寄与しているケースも多いことが想定されるため、数値として現れない成果も多いことが想定されます。

例：ChatGPTに「おすすめのサービス」として回答してもらうことが増える→指名検索数が大きく増える

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LLMOの対策7選

llms.txtを作成し、ルートディレクトリに設置する

検索エンジン向けのrobots.txtと同様に、AIに対してサイト情報を伝える「LLMs.txt」ファイルを作成することが重要です。

ルートディレクトリにllms.txtを配置し、自社サイトの構造や主要コンテンツをAIに示すことがLLMO対策の第一歩です。

参考：以下は弊社のコーポレートサイトで設置しているllms.txtファイルのスクショ

このファイルはAI向けのサイトマップのような働きを担い、重要なページを効率よく認識させる狙いがあります。

Wikipediaやグーグルビジネスプロフィールを活用する

自社に関する情報は、WikipediaやGoogleビジネスプロフィールにも正確に掲載しておくことが重要です。

多くのLLMは学習時にWikipediaの内容を参考にしており、企業やブランドのページが正確で充実しているほど、自社を正しく認識しやすくなります。

また、Googleビジネスプロフィールへの登録情報はGoogleのナレッジパネル形成に寄与し、AIに信頼性の高い基本情報を提供できると考えられます。

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PRを強化し、トピックと自社・ブランドの関連性を高める

自社ブランドが特定の話題においてAI回答に登場しやすくするには、サイト外でのPR活動を通じて業界内での認知度を高めることが有効です。

他社が紹介されても自社がAI回答に現れない場合は、自社に関する情報が学習データに不足している可能性があり、専門分野での情報発信や露出を強化する必要があります。

例えば、専門分野に関連するイベント登壇やプレスリリース、第三者による記事掲載など、様々な角度からトピックと自社を結びつける取り組みが効果的です。

よくある質問と回答（FAQ）の項目を強化する

サイト内のよくある質問（FAQ）ページを充実させ、質問と回答の形式で情報を提供することも効果的です。

ChatGPTをはじめとするAI検索は、ユーザーの問い掛けに対して即座に回答を示す形式のため、Q&A形式のコンテンツとの相性が非常に良いとされています。

見出しを具体的な質問文にし、その直下に簡潔な回答を記載し、かつFAQの構造化マークアップを適切に実装しておけばAIに内容を正しく理解・引用されやすくなります。

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構造化マークアップ

サイトページに構造化マークアップを実装し、コンテンツの意味や属性を明確に伝えることも重要です。具体的には、Schema.orgのマークアップ（FAQ、Organizationなど）を適格に実施することで、AIがページの情報を正しく認識しやすくなります。

実際、LLMがコンテンツを信頼できる情報として学習・参照するには構造化データの活用が有効とされており、回答への反映率向上につながる可能性があります。

独自性の高い一次情報をページに盛り込む

サイトには独自に収集・分析した一次情報（自社調査データや事例）を積極的に盛り込むようにしましょう。

他サイトにも書かれている情報ではなく、自社独自のオリジナル情報を含むコンテンツは、AIに高く評価されやすい傾向があります。

特に、統計データや信頼性の高い引用を盛り込むことで、LLMから回答に引用されやすくなると考えられています。

サイト単位での権威性を高める

自社サイト全体の権威性や信頼性を高め、AIから信頼される情報源となることを目指すことも重要です。

従来のSEOと同様、経験や専門知識に裏付けられた高品質なコンテンツを蓄積し、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識した運用がLLMOにおいても大切になります。

中でも、権威性が高いドメインからの被リンク獲得が有効であると考えられるため、LLMO対策をするうえでも、被リンク獲得は継続的に実施することが望ましいと言えます。

提供する情報の信頼性を高める

サイト上で提供する情報の正確性を担保し、信頼性を高めることが重要です。AIは誤った情報を元に学習してしまう可能性があるため、事実関係を丁寧に確認し、誤解を招く内容を排除する必要があります。

また、公法人や専門機関の提供する情報を引用して根拠を示すことで、コンテンツ自体の信頼度が向上し、AIにも評価されやすくなると考えられます。

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LLMO対策の注意点

LLMO対策と並行してSEO対策も必要になる

従来のSEO対策と並行してLLMO最適化を実施することが不可欠です。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の重要性がすぐになくなることはないでしょう。

また、LLMO対策はホットなテーマになりますが、LLMO対策で成果を出すためには、SEO対策も並行して実施していく必要があります。

AI回答で取り上げられるブランドと、ブランドのSEO順位は強い相関があるとされているため、SEO対策を怠ってしまっては、LLMO対策で成果を出すことは難しくなると考えられます。

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