LLMO対策とは？SEOとの違いや具体的な最適化・対策方法を解説【2025年9月最新】

今回の記事では、LLMO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。

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LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）の意味・定義

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、AIの回答内に、自社のWebサイトの情報が参照・引用されやすいよう、Webサイトを最適化する手法のことです。AIO（AI Optimaization）やGEO（Generative Engine Optimaization）という呼称もあります。

LLMOの目的は、GoogleのAI Overview、もしくはChatGPTやPerplexityなどのAI検索サービスの回答に自社に関する情報（ブランド名・コンテンツ・サイトリンク等）を登場させることにあります。

AIによる回答内で自社に関する言及がなされることで、AI Overviewや各LLM経由でのサイトへの流入の増加が期待できるほか、指名検索の増加やコンバージョンにつながる可能性があるでしょう。

LLMO対策に注目が集まっている理由

AIを活用した情報探索行動の普及

LLMO対策に注目が集まっている理由として、AIを活用した情報探索動が一般的になってきたことが挙げられるでしょう。

特に、Googleが2024年に発表した「AI Overview」は、広く使われているAI検索サービスです。AI Overviewは、従来のGoogleの検索結果の上部に、検索語句の回答がAIにより出力される機能です。

Google Japan Blogによると、このAI Overview（AIによる概要）は2025年5月21日時点で全世界15億人のユーザーに利用されているとされています。

昨年の発表以来、AI による概要は 15 億人以上のユーザーに活用されており、現在では 200 の国と地域で提供しています。AI による概要のユーザーは検索結果に満足し、検索の頻度も増加しています。

引用：Google Japan Blog

また、AIを用いた情報探索行動が一般的になるにつれて、商品・サービスの比較検討や情報収集にもAIを活用するユーザーが増えつつあります。

実際に、Attestの調査によると、消費者全体の 47％が「生成AIツールで購買のリサーチを行う可能性が高い」と回答していることが分かっています。

このことから、2025年現在では、AIによる質問回答に、自社名・自社ブランドが表示されないと、獲得できたはずのユーザーを逃してしまうことにもつながりかねません。このような背景から、LLMOに注目が集まってきていると考えられます。

Webサイトへのアクセス減少の懸念

LLMO対策に注目が集まっている背景の2つ目として、AIの登場による、Webサイト運営者側のサイトへのアクセス減少の懸念が高まっているという点があるでしょう。

現時点で、ChatGPT等の各AI検索サービスは先述のように多くのユーザーによって使用されており、「AIの回答だけで満足するユーザーはWebサイトに訪問しないのではないか」という懸念も少なくありません。

この懸念について、従来の検索行動は、GoogleやYahooなどの検索エンジン上で検索したい語句を入力し、表示されたWebサイトへ遷移して情報を収集するという行動が一般的でした。

しかし、AI検索時代には、ユーザーはAIによる回答だけを確認し、Webサイトへ訪問することなく検索行動を終了することが予想されます。このような検索行動を「ゼロクリック検索」と呼びます。

実際、ahrefsblogによると、AI Overviewが表示されるキーワードは、そうでないキーワードの検索結果と比較して、上位ページの平均CTRが34.5％減少することが分かっています。

上記だけ見ると、サイトへの流入数がゼロクリック検索により減少するように想定されますが、Google The Keywordでは以下のように言及がされており、ゼロクリック検索の影響については業界内では意見が分かれていることが確認できます。

Overall, total organic click volume from Google Search to websites has been relatively stable year-over-year.
（全体的に見ると、Google検索からのウェブサイトへのオーガニッククリックの量は、前年比で比較的安定している。）

引用：Google The Keyword

また、AI Overviewに関しては、検索画面上で従来のWebサイトの表示よりも上位に表示されていることが多いため、体感的にWebサイトへのアクセスが減少するのではないかと懸念しているWebサイト運営者が多いことが予想できます。

なお、Google社の公式発表では、AIによるトラフィックの顕著な増減は見られていないとのことですが、上記のような懸念を持つWebサイト運営者によって、「LLMO」という手法に注目が集まっていると考えられます。

LLMO対策とSEOの相違点

LLMO対策と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対策は、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
掲載までのフロー	クロール→学習→回答生成	クロール→インデックス→順位付け
ユーザー行動	自然言語で検索→回答を確認→参考/引用リンク先へ遷移（任意）	キーワードで検索→検索結果を確認→各サイトへ遷移→コンテンツを確認
効果測定指標	・回答内でのリンク表示回数 ・各AIサービスからの流入数	・検索順位 ・セッション数 ・CV数など
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

AIを用いた検索行動が普及した現在、SEO対策のみでは、検索市場内の全てのユーザーにアプローチできず、取りこぼしてしまうことになるでしょう。そのため、新たにLLMO対策を行う必要があります。

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LLMO対策の具体的な施策を解説

LLMO対策における具体的な施策を以下で解説します。

【前提】従来のSEO対策

LLMO対策の具体的な施策の前に、前提として従来のSEO対策も継続しておく必要があります。

Google検索セントラルの文書によると、Googleが提供するAI Overviewに対しても、基本的なSEO対策を適用できるとされています。

AI による概要と AI モードのための特別な最適化を行う必要はありませんが、次のようなこれまでの SEO の基本は引き続き重要となります。

引用：AI機能とウェブサイト

また、LLMO対策の具体的な施策の大半は、従来のSEO対策と地続きの関係にあります。従来のSEO対策ができていないと、LLMO観点でも結果が出にくい可能性があるでしょう。

以上より、LLMO対策観点でも、SEO対策は継続的に実施する必要があると言えます。

短期で取り組むべき施策

短期で今すぐ取り組むべき施策として、以下が挙げられます。以下の施策は、LLMO対策の土台固めとも言える施策です。

構造化マークアップの実装

短期で取り組むべき施策の1つ目に、構造化マークアップの実装があります。

構造化マークアップとは、Webサイトに書かれている情報が「何の情報なのか」を、Googleなどの検索エンジンが正しく理解できるようにする技術のことを指します。

構造化マークアップは、SEOの文脈で語られることが多いですが、LLMも何らかの形で利用していることが想定されています（※）。

※参考：SEARCH ENGINE ROUNDTABLE

この構造化マークアップを実装することで、LLMがWebサイトとその運営者に関する情報を正しく認識できるようになることが期待できます。

加えて、特に著者情報に関しては、2024年に流出したグーグルの文章から、ランキング要素に利用していることが想定されているため、SEO順位を向上し、AI Overviewへの表示率にも高めるためにも、設定をしていくことが望ましいと考えられます。

llms.txtファイルの設置

短期で取り組むべき施策として、llms.txtファイルの設置があります。

llms.txtファイルとは、LLMに自社サイトの構造などの理解を助けるために設置するファイルのことです。ルートディレクトリに設置することが一般的です。

こちらは新しく業界内で提唱された技術であり、その効果や有用性は専門家の間では議論を呼んでいます。ただし、現時点ではGoogleもOpenAIも明確に「使わない」とは表明しておらず、将来的に参照される可能性も否定できません。

また、llms.txtを設置してもデメリットは一切ないため、設置しておくのが合理的と考えられます。

Wikipediaページのメンテナンス

短期的にすぐに取り組むべき施策として、Wikipediaページのメンテナンスがあります。

LLMは学習の際にWikipediaを活用していることが予想されます。そのため、Wikipedia上に自社に関するページ・言及があれば、何らかの形でLLMが自社情報を学習することが期待できます。

そのため、自社Wikipediaページが無い場合は作成を行う、またWikipediaページに正しくない内容が記載されている場合にはその修正を行う等のメンテナンスが必要です。

ただし、Wikipediaは信頼できる二次情報源による十分な報道・言及（＝特筆性）が確認できなければ、自社ページは作成できないほか、内容の記載にあたっては、第三者視点・中立的観点からの記載が求められます。

自社のWikipediaページをメンテナンスする場合には、ガイドラインに従うよう注意が必要となるでしょう。

Aboutページの作成

Aboutページの作成も、短期で取り組むべき施策の1つです。

Aboutページとは、自社のサービスの特徴や運営者などを記載したページのことを指します。

LLMに自社ブランドの情報を正しく認識してもらうため、また、正しく回答してもらうため、自社の情報を正しく記載したAboutページの作成が必要だと考えられます。

robots.txtのAIクローラーへの対応

ronots.txtのAIクローラーへの対応も、短期で実施しておくべき施策となります。

robots.txtとは、各クローラー（自動巡回プログラム）に対してWebページのクロール可否を指示するためのファイルとなります。

このファイルの内容をAIクローラーに対応した内容にしておくことで、AIクローラーによるサーバーへの不可を緩和させることが可能となります。

なお、この施策は全てのWebサイトで実施が必要というわけではありません。サイトの状況を確認し、対応が必要だと考えられる場合は適切に設定することが必要です。

中長期で取り組むべき施策

中長期で取り組むべき施策は、その目的や対策したいLLMに応じて以下3種に分けることができます。

項目	対応LLM	目的
サイト全体のLLMO対策	・ChatGPT ・Gemini ・Perplexity ・AI Overview	「サイト全体の権威性」や「ブランドやサイトとのトピックとの関連性」を高め、サイト全体でLLMに引用されやすいようにする
比較文脈メインのLLMO対策	・ChatGPT ・Gemini ・Perplexity ・AI Overview	主に比較文脈（例：おすすめの〇〇を教えてください）の質問で、自社のブランドやサイトの言及を強化する
AI Overview特化のLLMO対策	・AI Overview	主にGoogle検索のAI Overview等にリンク付きで掲載されることを目指す

サイト全体のLLMO対策

サイト全体のLLMO対策は、サイト全体で権威性やトピックとの関連性を高め、情報がLLMに引用されやすいよう最適化していく施策です。

サイト全体のLLMO対策は、以下の項目があります。

項目	詳細	目的
被リンク獲得	権威性や関連性が高いサイトの被リンクを獲得する	権威性が高いページほどはLLMの回答作成に利用されやすい傾向があると考えられるため、権威性の向上を目指す
プレスリリース含むPR施策の実施	プレスリリースを例としたPR施策を実施する	LLMの学習元となるWeb上の自社に関する言及量を増やし、自社とトピックの関連性を強化する
業界の権威あるWeb媒体での露出	権威・信頼性のあるWeb媒体で特集記事を作成してもらう	自社のWeb上での言及数を増やすとともに、権威性・信頼性の向上を図る
Youtube・SNSでの露出	関連するYoutubeチャンネルやSNSアカウントで取り上げてもらう	LLMの学習元となる自社に関するWeb上の言及数を増やし、自社とトピックの紐づけを強化する

基本的には、Web上の情報量増やす施策が中心となります。LLMはWeb上の情報を取り込み学習を進めるため、この情報量を増やしLLM内の回答に自社に関する情報が取り上げられるようにすることが、この施策の目的です。

また、この施策はEEAT観点の対策も兼ねています。AIは信頼性のある情報を出典元とする傾向があると考えられるため、被リンクの獲得、権威ある媒体での露出を行うことで、EEATを高めていく（※）必要があるでしょう。

（※参考：E-E-A-Tと品質評価ガイドラインについて）

比較文脈メインのLLMO対策

比較文脈メインのLLMO対策は、「おすすめの〇〇（商品・サービスなど）を教えて」などといった質問へのLLMによる回答に、自社情報が表示されるようにするための施策です。

比較文脈メインのLLMO対策には、以下の項目があります。

項目	詳細	目的
比較記事の作成	自社で「〇〇　おすすめ」といったキーワードでの比較記事を作成	LLMの学習元となる比較記事を作成し、自社とトピックの関連性を強化を図る
他社比較記事での掲載情報の監視	他社の「〇〇　おすすめ」といったキーワードの記事で、自社のサービス・製品情報が正しく掲載されているか定期的に確認・修正依頼	LLMの学習元となる競合比較記事に、自社情報が正しく掲載されることで、自社とトピックの関連性強化を目指す

AI Overview特化のLLMO対策

AI Overview特化の対策は、現状特にLLMO対策のインパクトが大きいと考えられるAI Overviewに特化し、AI Overview内に自社の情報・リンクが表示されるようにするための対策です。

AI Overview特化の対策には、以下の項目があります。

項目	詳細	目的
FAQコンテンツの作成	「よくある質問」や「Q&A」といったFAQコンテンツを制作する	LLMが理解しやすいと考えられる形式のコンテンツを制作し、自社の発信した情報がLLMに取り上げられることを目指す
ページ単位で信頼性のある情報を用いたコンテンツ作成	裏付けのとれた情報と情報源への発リンクをコンテンツに含め、信頼性を向上させる	信頼性の高い情報を掲載しているサイトをLLM（特にAI Overview）は取り上げる傾向があると想定できるため、信頼性向上を図る
ページ単位でLLMが認識しやすいコンテンツの作成	表や箇条書きといった構造化されたコンテンツを作成する	LLMは表や箇条書き等のコンテンツを利用しやすいとされており、それらを含めたコンテンツを制作することで、自社発信の情報がLLMに取り上げられることを目指す
対策したいトピックに関連するページ作成とSEO対策を実施する	トピックに関連するページが検索上位に表示されるよう、ページ作成及びSEO対策を行う	LLM（特にAI Overview）は検索上位のページを要約元・参照元とする傾向があると考えられる（※）ため、ページ単位で検索上位を目指す

（※参考：Ahrefs Blog）

【前提】LLMとは？回答生成までの仕組みを解説

LLMが学習から回答を出力するまでの流れは、大まかに分けると以下の通りです。

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1,膨大なテキストデータから言語のルールを学習

まず、生成AIが人間のように言葉を操るための基礎を築く段階です。

AIは文章をそのまま理解するわけではないため、入力されたテキストデータを単語やそれより少し小さい意味の単位（トークン）に分解し、それぞれをAIが計算できる数値データに変換します。

次に、これらの膨大な数値データを基に、言葉と言葉の繋がり方や文脈上のパターンを統計的に学習します。例えば、「この言葉の後には、この言葉が続く可能性が高い」といった確率的な関係性を学習し、文法や言い回し、様々な事柄に関する知識の土台を形成していきます。

2,人間の基準に合わせて回答の品質を調整

次に行われるのが、AIの応答品質を人間の価値観や目的に合わせて向上させる「調整」のステップです。代表的な手法として、「微調整（ファインチューニング）」や「人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）」があります。

微調整では、質の高いお手本データをAIに追加学習させます。RLHFでは、AIが生成した複数の応答を人間が評価し、「どちらの応答がより良いか」というフィードバックを与え、AIがより好ましい応答を生成するように導きます。

このプロセスを通じて、AIは情報の「正確さ」、「根拠が示されているか（透明性）」、「話の辻褄が合っているか（一貫性）」といった、人間が品質を判断する上での重要な基準を学んでいきます。

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3,問いに応じて知識を組み合わせ応答

基礎を学び、品質を高めたAIは、いよいよユーザーからの具体的な質問（プロンプト）に応答を生成する段階に入ります。

ユーザーから質問を受け取ると、AIはまずその意図を解釈しようとします。そして、これまでに学習した知識や、外部のデータベースやリアルタイムのウェブ検索結果（RAG＝Retrieval-Augmented Generationなどの技術を利用）を参照し、関連性の高い情報を収集します。

次に、これらの情報を基に、文脈に最も合うと判断される言葉を選び出し、それらを繋ぎ合わせて応答文を生成します。生成された応答が不適切（有害、差別的、誤情報など）でないか、AI自身あるいは別の仕組みによってチェックされた上で、ユーザーに提示されます。

LLMO対策で期待できる成果・メリット

従来のSEO対策のみでは、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

LLMOを導入すると、従来のSEO対策だけでは届かなかった潜在的な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。

その例として、LLMを利用するユーザーは、抽象的な悩みを自然言語で入力することがあります。この回答内に解決策として自社の製品やサービスが紹介されれば、潜在的な顧客にアプローチすることができるでしょう。

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対策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となるでしょう。

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対策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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検索上位にランクインしていなくてもユーザーに露出できる可能性がある

LLMO対策のメリットとして、従来のSEO対策で検索上位に表示されていなくても、LLM経由で自社情報を知ってもらえる可能性がある点があります。

従来の検索市場では、検索上位に表示されているページに大多数のユーザーが訪れるため、上位にランクインできなかったサイトはユーザーへ露出する機会があまりありませんでした。

しかしLLMOでは、LLMの質問回答内に自社の製品やサービスの情報が表示されれば、検索上位に関わらず露出が獲得できます。

なお、一部のLLM（AI Overviewなど）は検索上位に表示されているページの情報を要約・参照元とする傾向が確認できます。従来のSEO対策をないがしろにして言い訳ではないという点は注意が必要です。

指名検索の増加が期待できる

LLMOのメリットとして、指名検索の増加が期待できる点も挙げられます。

LLMによる質問回答に自社情報が表示されることで、さらに製品・サービスに関して知りたいユーザーが、自社ブランドの固有名詞で検索することが予想されます。

例として、「LLMO対策を実施したい」という旨のプロンプトへの回答に、弊社「株式会社メディアグロース」が表示されれば、次にユーザーは「株式会社メディアグロース」で検索する可能性があるということです。

LLMO対策を実施する際の注意点

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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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。

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LLMごとに実施する対策内容が異なる

LLMO対策は、LLMごとに実施する内容が異なります。以下例のように多くのLLMが現在登場していますが、それぞれのLLMによって回答の生成方法・出力方法に若干の違いがあります。

例えばChatGPTは、クローズドAIと呼ばれるOpenAI社が独自に研究・開発したモデルであり、基本的に回答内にリンクが表示されることが少ないです。

一方PerplexityはRAGと呼ばれる種類に分類され、ネットワークを用いて外部情報を収集しており、回答を出力するにあたって参考にしたWebサイトの情報がリンク形式で回答内に表示されます。

そのため、ChatGPTでは回答内に自社もしくはブランドが固有名詞として言及されるような対策が必要であり、一方Perplexityでは回答内に自社が発信した情報が表示されるような対策をう必要があります。

しかし、2025年9月時点では、ChatGPTとGeminiの対策を中心的に行う必要があるでしょう。理由としては、AI検索の市場シェアが高いものが左記の2つであるためです。

FirstPageSageの調査によると、米国における主要な生成型AIチャットボットの市場シェアは、ChatGPTが60.6％であるとされています。また、GoogleのAI Overviewは、約15億人の人に使用されているというデータ（※）もあります。

（※出典：Google Japan Blog）

これら2つのどちらを重点的に対策するのかは、自社のサービスが、ToBもしくはToCのどちらなのかによって検討すると良いでしょう。

AI Overviewは消費者に広く露出ができるため、ToCサービスはAI Overviewを重点的に対策することが推奨されます。反対に、ToBサービスは、リテラシーの高い決済者が使用している傾向があると想定できるChatGPTの対策も視野に入れ、AI OverviewとChatGPTどちらも対策していくことがおすすめです。

成果測定方法が確立されていない

LLMO対策のデメリットとしてメジャーな成果測定方法がいまだ確立されていないという点があります。

LLMO対策は2025年に入ってから対策の必要性やその対策方法がうたわれるようになりました。そのため、いまだ不確定な部分も多く、成果測定を行うツールや成果測定方法がいまだ確立されていません。

2025年9月時点で有力なツールとしては、Ahrefsがあるでしょう。Ahrefsは各LLMやAI Overviewによるリンク掲載数・ブランド名の言及数等が確認できるため、LLMO対策の施策の効果を確認することが可能です。

中長期に渡って取り組む必要がある

LLMO対策は中長期的に渡って取り組む必要がある点もデメリットの1つです。

LLMO対策の基本的な方針として、LLMに自社の存在やその情報を認識させるということが挙げられます。これはLLMの学習元となる、自社に関するWeb上の情報を増やすことが対応策の1つとなりますが、Web上で自社に関する情報を増やすことは、短期的に達成しうるものではありません。

継続的にPRを行い、自社サイトのみならず複数の媒体やSNSなどで露出を行う必要があるでしょう。

また、いくつかのLLMは「カットオフ」と呼ばれる、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。

そのため、直近でLLMO対策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もあります。

以上より、LLMO対策は短期的な施策だけでなく、中長期に渡って取り組むべきものであると言えるでしょう。

LLMO対策の効果測定方法【2025年9月最新】

測定すべきKPI・KGI

LLMO対策の観点で測定したいKPI・KGIは以下となります。

まずKGIに関してですが、①SEO流入数及びCV数と②ChatGPT含むLLMからの流入数及びCV数の2つが、ビジネス観点でのLLMO対策の最終的な目標となるでしょう。

①に関して、こちらはAI Overviewからの流入・CVと通常の検索結果からのオーガニック流入・CVを含む数値です。現状、AI Overview単体での流入・CVを測定することは不可能（※）であるため、通常のSEO流入・CVとの合算値で測定を行います。
※参考：Search Console ヘルプ

測定は、Googleサーチコンソール及びGA4で行います。

②に関して、こちらはLLM経由の自社Webサイトへの流入数・CV数です。こちらはGA4で測定が可能です。

このKGIに影響を及ぼす主要なKPIは以下の通りです。

DR（ドメインレート）

DR（ドメインレート）は、LLMO対策のKPIの1つと言えるでしょう。

DRとは、Ahrefs社が提供している、被リンクのプロフィールをもとに0〜100点で表した数値のことで、ドメインの強さの目安となる指標です。

AI Overview及び各LLMは権威性が高いサイトを引用する傾向があると考えられるため、ドメインの権威性をDRをもとに測定していく必要があるでしょう。

また、DRを目安としたサイトの権威性は、SEOのランキング要素としても重要な指標だと考えられています。SEO順位を向上させるためにも、DRの数値は継続的に確認する必要があるでしょう。

なお、あくまでDRは第三者ツールの数値であるため、ドメインの権威性を表す絶対的な数値ではないことに注意が必要です。

各PRのPV数

各PRのPV数はLLMO対策のKPIの1つでしょう。

先述の通り、LLMO対策で実施すべき施策の1つとして、PRの施策があります。これはプレスリリース、Web媒体でのタイアップ記事の出稿など、さまざまな方法があります。

PR施策はLLMの学習元となる、自社に関するWeb上の情報を増やすことが期待できるほか、PRを見たユーザーによる、指名検索数の増加が見込める可能性があります。

そのため、各PRの施策では、そのPV数を確認することが重要となるでしょう。

ブランド名がタイトルに含まれたページのインデックス数

ブランド名がタイトルに含まれたページのインデックス数も重要な指標です。

この数値によって、Web上でのブランドの言及量が測定可能となります。ブランドのWeb上での言及量、ブランドのAI Overview内に表示される数には正の相関があるというデータもある（※）ため、この指標の測定はLLMO対策観点で重要です。

※参照：ahrefs blog

また、先述のPV数とも重なりますが、ブランド名がタイトルに含まれたページが増えるほど、ブランドのユーザーへの露出が多くなることが想定されます。その結果、指名検索数に寄与することが期待できます。

対策KWのSEO順位

LLMO対策の主要なKPIとして、対策KWのSEO順位も挙げられます。

LLMの回答には、SEO上位ページのリンクが表示される傾向があります。特に、AI Overviewに関しては、回答で引用されるサイトの約76％がSEOの上位10位以内のページであることがAhrefsの調査で判明しています。

そのため、従来のSEO対策と同様、SEO順位の測定も必要となるでしょう。

対策KWのAIO表示割合

対策KWのAIO表示割合も、重要なKPIとなります。

この数値を確認することで、自社のページがどれくらいAI Overviewに表示されているかを把握することが可能です。AIO表示割合は、以下の式で算出可能です。

指名検索数

LLMO対策において、ブランドの指名検索数も重要な指標となります。

ブランドの指名検索数と、ブランドのAI Overview内で言及される数には相関があるというデータもあります（※）。また、ブランド認知観点からも、指名検索数の推移は追っていく必要があるでしょう。

※参照：ahrefs blog

比較記事のSEO順位

比較記事のSEO順位もLLMO対策で重要な指標です。

弊社では、比較文脈での自社ブランドの強化のために、自社で比較記事を作成することを推奨しています。これは主にChatGPT等のLLMを対象とした施策です。

比較記事のSEO順位が向上することで、自社がAI回答内に取り上げられることが期待できるでしょう。

競合比較記事への掲載割合

LLMO対策のKPIの一つに、競合比較記事への掲載割合があります。

競合比較記事への掲載割合は、以下の式で算出可能です。

主にChatGPT等のLLMは、比較文脈の質問において、当該KWの比較記事で掲載されている商標を推奨していることが想定されるため、こちらの数値も確認しておくことが重要です。

具体的な効果測定方法

LLMO対策で測定するべき指標と、それを測定できるツールとして、以下があるでしょう。

測定項目	詳細	測定可能ツール
LLM回答における自社情報の出現数	LLMの回答において、どれだけ自社の社名・サービス名・ブランド名が言及されたか	Ahrefs Brand Rader（要アドオン料金）
LLM回答における自社サイトの引用数	LLMの回答において、どれだけ自社サイトの情報が引用されたか	---
LLM回答における自社リンクの掲載順位	LLMの回答において、自社のリンクが何番目に掲載されたか	---
LLMからのサイトへの流入数	LLMサービスを流入元としたサイトへの流入数	GA4
指名検索数	自社の社名・サービス名・ブランド名などの検索回数	キーワードプランナー、Ahrefs Brand Rader
自社のエンティティとトピックの関連度合い	自社のエンティティがどれだけトピックと関連しているとLLMに認識されているか	---
AIの回答と自社で公開している情報の適合度	AIの回答と自社で公開している公式情報がどれだけ適合しているか（LLMの回答がどれだけ正確か）	---

2025年9月現在、日本語に対応したLLMO対策の効果測定ツールが登場し始めています。特にAhrefsでは、オーガニックキーワードでAI Overviewが表示されているキーワードのフィルタをかけられるようになったほか、Brand Raderでは各LLMが引用したリンクの数や、特定のブランドがAI回答内に表示された数が計測できるようになっています（※）。

（※参照：https://ahrefs.com/blog/new-features-mar-2025/）

しかし、海外では存在しているエンティティとトピックの関連度を測定するツールなどは、日本への対応はいまだ確認できていません。Ahrefsの「Brand Rader」機能内、「ウェブの可視性」を用いて、トピックとエンティティが共起されているページ数を確認することは可能ですが、あくまでページ数の表示だけにとどまっています。

なお、今後日本語対応する可能性がある効果測定ツールとして、以下があります。

ツール名	概要
Entity Analyzer	・エンティティとトピックの関連度を数値化
SE Ranking	・AI スニペットのデータ分析 ・AI スニペットのコンテンツチェック(キーワードおよび検索エンジンごと) ・AI スニペットにおける競合の変動の追跡
Otterly.ai	・各KWに自社URLがどの程度含まれるか、またその順位 ・AI回答におけるブランド言及数
LLMO Metrics	・AI回答内のブランドの言及数を調査 ・AIの回答と自分で設定した回答の適合度（AIがどれくらい正しい回答をしているか） ・同じく出力される競合と自社ブランドの比較
RankScale.ai	・ウェブページのトピック関連性、権威、エンゲージメント、技術的構造などを評価し、AI検索エンジンが自社コンテンツをどう捉えているかをスコア化 ・AIボットの振る舞いをシミュレーション

貴社に合ったLLMO対策をご提案！

【キーワード別】AI検索によるセッション数・CV数への影響を予測！

LLMOを行わないことで、それぞれのキーワードごとに現れる影響の大きさについて見ていきます。

なお、この予測は2025年5月時点の情報をもとに作成しています。

おすすめ・比較系

おすすめ・比較系のキーワードで検索された場合のAI検索による負の影響は小さいと予想されます。

おすすめ・比較系のキーワード（例：クレジットカード　おすすめ）のAI Overviewの結果は以下の通りです。

現状のところ、AIはおすすめ・比較系のキーワードではいくつか商品・サービスの候補を出力するだけにとどまっています。

この場合、ユーザーは候補を知るのみで、AIによる出力だけその候補を詳細に比較することは難しいと言えるでしょう。

なお、これがYMYL領域と呼ばれる、ユーザーの人生に大きな影響を与えるような商材のおすすめ・比較系のキーワードである場合、なおさらユーザーはAIによる回答だけで満足せず、Webサイトに訪問してさらに詳細な情報を得ようとすることが予想されます。

さらに、YMYL領域とは遠い商材の場合、AI Overviewが表示されないこともあります。これはGoogle側が従来の検索結果でユーザーの検索意図を満足させることができると認識しているからでしょう。

以上より、おすすめ・比較系のキーワードでのAI検索による負の影響は比較的小さいことが予想されます。

しかし、だからと言って何も対策する必要がない訳ではありません。LLMO対策を行い、このAIによる回答に自社のサービスやブランド名が候補として出力された場合、認知度やCTRが向上することが想定できます。

そのため、おすすめ・比較系のキーワードは、重点的にLLMO対策を行うべきキーワードであると言えるでしょう。

知識系

知識系のキーワードは、AIによる影響を大きく受けるでしょう。

以下は「デビットカードとは」というキーワードで検索した場合のAI Overviewによる出力結果です。

画像のように、「デビットカードとは」で検索するユーザーが知りたいことである「デビットカードの仕組み」「デビットカードの概要」「デビットカードの特徴」などがAI Overviewによって網羅的に出力されています。

この場合、ユーザーは個々のWebサイトに訪れなくてもAIによる回答のみで知りたいことを把握できてしまいます。また、AI Overviewだけでなく、ChatGPTやPerplexityなどのLLMであっても、Webサイトに訪れることなく、ユーザーは知りたいことを把握できるでしょう

そのため、このような「～とは」に代表される知識系のキーワードは、AIによる負の影響を大きく受けると言えるでしょう。

地域系

地域系のキーワードは、AI検索による影響は比較的小さいと言えるでしょう。

Googleで「渋谷　居酒屋　おすすめ」と検索した場合の検索結果に、AI Overviewによる回答は出力されませんでした。これはどの地域・どの商材であっても表示されていない可能性が高いです。

このことから考えるに、Googleが従来の検索結果だけでユーザーの検索ニーズを満たしていると判断しているため、AIによる概要を表示させる必要がないと判断している可能性があります。

また、同じキーワードでChatGPTを使用した場合の出力結果は以下の通りです。

こちらの出力結果は、ユーザーが比較検討するに足る情報量ではないと考えられます。おすすめ・比較系のキーワードと同様の事象です。

以上より、AIが候補を出す際に自社情報が出力されるよう対策することは重要ですが、地域系のキーワードではWebサイトへの流入が大幅に減ることはあまり考えにくいでしょう。

LLMO対策に関するよくある質問

LLMO、AIO、GEOのどれが広く用いられる？

現状特定の呼称が正式に定義されているわけではありませんが、日本においては、LLMOの呼称が一般的となる可能性が高いと考えられるでしょう。

理由としては、AIOはAI Overviewの略称、GEOはゲームやスマホなどの買取販売を行う大手買取業者「GEO」の名称として使用されており、意味が混同してしまうからです。

なお、米国においては、GEOの呼称が一般的になりつつあるようです。（※2025年9月10日時点）

今後SEO業界内において、「LLM（生成AI）の回答内に特定の情報を表示させる手法」としての正式な呼称が確定する可能性もあるため、注意が必要です。

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