生成AIが急速に普及する中で、検索エンジン最適化（SEO）に加えて、
大規模言語モデル最適化（LLMO：Large Language Model Optimization）
という新たな対策が注目されています。
これはChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIがどのような情報を参照し、
どのような回答を出すかに影響を与える施策のことです。

従来のSEOとは異なる観点が求められるこのLLMO時代において、
企業・ブランド・メディアはどのようにコンテンツを設計・運用すべきなのでしょうか？

なぜ今「LLMO」が注目されているのか？

検索の代替としての生成AIの台頭

• 2023年以降、ChatGPTやGeminiなどの対話型AIが検索ニーズを代替
• 特に「○○とは？」「おすすめは？」「比較して」などの調査・比較系クエリはAI利用が急増

SEOだけでなく、「AIに選ばれる」「AIに引用される」ことが重要になった

SERPから「AI回答ボックス」への変化

• Googleの「AI Overview（旧SGE）」は、検索結果の最上部にAI要約を表示
• ユーザーはリンククリック前に要約で完結してしまう傾向

今後は「検索で上位に出る」だけでなく「AIが引用・要約する対象」になる必要がある

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？

定義

LLMOとは、ChatGPTなどの大規模言語モデルに“認識されやすく、
参照されやすいコンテンツ”を設計・最適化する施策のこと。

目的

• AIが適切に理解し、引用可能な情報を提供する
• ブランド名や製品名がAIの回答に登場するよう誘導
• ユーザーがAI経由でコンバージョンしやすい導線を整備

SEOとの違いと共通点

項目	SEO	LLMO
対象	Google/Bing/Yahoo検索	ChatGPT/Gemini/Claudeなど
判断者	検索アルゴリズム（主にロボット）	LLM＋RAG＋クエリ評価
キーワード最適化	必須	通常の検索ワードに加えて質問文の形を意識
被リンク	ランキングに大きく影響	出典としての信頼性に影響
E-E-A-T	非常に重視される	同様に信頼・経験・権威・専門性が重要

LLMOはSEOの延長線上だが、“回答文生成の素材”という点が大きく異なる

LLMOで成果を出すための7つの最適化対策

対策①：FAQ形式のコンテンツを強化する

• ChatGPTは「質問と答え」構造に強く反応
• H2〜H3で「〜とは？」「〜の使い方」などの見出しを使う

「自然言語での問い」に対応する構造が重要

対策②：一次情報（体験・実証・データ）を含める

• 「自社の成功事例」「独自アンケート結果」などは信頼性が高く評価される
• GPTなどの出力は既知の情報に基づくため、“新規性”がある情報は引用されやすい

対策③：構造化データ（Schema.org）を実装する

• Article／FAQ／HowTo／Productなどのスキーマは、LLMによる参照精度を高める
• GoogleのAI Overviewでも構造化データは影響要素

対策④：ドメイン全体でE-E-A-Tを高める

• 特定ジャンルでの情報発信継続
• 専門家執筆・監修コンテンツの明記
• 著者プロフィールや運営者情報の開示

LLMは複数ドメインを比較して「信頼度が高いもの」を優先する傾向にある

対策⑤：ブランド名や商品名を“文脈”で語る

• 「〜とは？｜株式会社○○が開発した××」など
• ブランド名単独ではなく、関連ワードとセットでの記述が効果的

対策⑥：引用・参照されやすい“語り口”を意識

• 「〜です」「〜と言えます」「〜と考えられます」など、AIが“断定せずに引用しやすい”文体を使う
• ChatGPTなどは「～という意見があります」のような間接表現を好む

対策⑦：PDF・動画・画像だけで構成されたページを避ける

• LLMはテキスト中心で学習されており、埋もれた情報にはアクセスしづらい
• 動画＋スクリプト、画像＋代替テキストを必ずセットにする

LLMO対策における「成果の測定方法」

現状では直接的なトラッキングは困難だが、以下をKPIに設定可能

指標	例
AI経由流入推定	Bing Chat→Microsoft Edgeからのセッション数
サーチコンソール「AI Overview」表示回数（実装後）	検索結果でのAI要約に含まれた回数
ブランド・製品名のAI言及数（調査ベース）	ChatGPT／Geminiでのプロンプト検索調査
コンテンツ反応率	FAQ記事の直帰率／閲覧時間改善など

長期的には「AIで紹介されるブランドはどこか」が重要な評価軸になる

実践企業の取り組み事例（仮想）

SaaS系企業：導入事例記事を“構造化＋FAQ型”で掲載

• 「導入の効果は？」「料金プランは？」などの質問形式
• Schema.orgでFAQを実装し、AI回答精度向上
• Geminiでのブランド紹介頻度が2倍に

医療系メディア：監修医師のプロフィールを強調

• 各記事に著者情報＋実名写真＋資格情報を記載
• ChatGPT回答文中に「○○医師のコメントによれば」と引用されるように

小売ブランド：商品詳細をHowTo型コンテンツで紹介

• 「使い方」「注意点」「比較ポイント」を段階的に説明
• Google AI Overviewに商品リンク付きで掲載された

まとめ：AI時代に選ばれるのは
「読みやすい」より「引用されやすい」コンテンツ

LLMOは、生成AIが前提となる未来の検索環境において必須の施策です。

SEOの延長線ではありますが、より「意味構造」「文脈設計」「引用性の高さ」が求められるため、
企業・個人問わず、AI時代の情報流通のしくみを理解した上でのコンテンツ設計力が鍵となります。

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