LLMOとは？SEO・GEOとの違いと、具体的な対策・始め方

LLMOとは、ChatGPTやGoogleのAI検索などで、自社の商品・サービスが正しく紹介されるように取り組むことです。「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と呼ばれます。

たとえば、AIに「マーケティング担当が1人の会社に合うSEO支援は？」と聞いたとき。自社が候補に入り、得意なことが正しく伝わり、詳しい説明へのリンクが付く。LLMOが目指すのは、こうした場面で顧客に見つけてもらうことです。

ただ、名前を聞いただけでは「SEOと何が違うのか」「仕事がもう一つ増えるのか」が分かりにくいですよね。

まず見てほしいのは、営業では答えているのに、サイトには書いていないことです。「うちの規模でも頼める？」「どこまで任せられる？」。こうした疑問に答えるところから、LLMOの取り組みを考えていきます。言葉の違いや仕組みを押さえたうえで、具体的な対策と最初の1カ月の進め方を紹介します。

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LLMOとは？AIの回答を通じて顧客に見つけてもらう取り組み

LLMOで見直すのは、記事の文章だけではありません。会社概要、サービスの料金、導入事例、外部のサイトに載っている紹介。顧客が会社や商品を選ぶときに読む情報が、ひと通り関わってきます。

「AIに社名を覚えさせる」と聞くと、少し分かりやすくなるかもしれません。ただ、名前が出ればそれでよいわけでもないんです。対応していない仕事を得意だと紹介されたら、問い合わせをもらっても話がかみ合いません。

誰の、どんな相談に対して、何を根拠に紹介されたいのか。 ここまで決めておくと、サイトに何を書くべきかも見えてきます。

読み方は「エル・エル・エム・オー」です。施策の範囲には、使う人によって違いがあります。この記事では、AIで調べる人に自社の情報を正しく届けるための活動として説明します。

もちろん、情報をそろえたからといって、必ず紹介されるわけではありません。AIの回答は、質問の仕方や使うサービス、検索をするかどうかでも変わります。

SEO・GEO・AEOとLLMOは何が違う？

SEOでは、検索結果からページを見つけてもらうことを考えます。LLMOでは、AIの回答に自社がどう登場し、どう説明されるかまで見ます。

見ている場所は違っても、やることはかなり重なります。検索できるサイトを作る。顧客の疑問に答える。その説明の根拠を示す。今までのSEOで取り組んできたことは、ここでも土台になります。

GEOは「Generative Engine Optimization」、AEOは「Answer Engine Optimization」の略です。似た言葉が並びますが、厳密に線を引けるわけではありません。支援会社の提案を比べるなら、「Googleだけですか、ChatGPTも見ますか」「調査のあと、ページを直すところまで含みますか」と聞くほうが、違いをつかめます。

Google自身も、生成AIを含むGoogle検索への最適化をSEOと位置付けています。LLMOを始めるからといって、既存のSEOを止めたり、記事を全部作り直したりする必要はありません。Googleの生成AI検索向けガイド

AIはどのように情報を見つけ、回答に使うのか

AIは、いつも同じ方法で答えを作っているわけではありません。学習済みの知識から答えることもあれば、その場でウェブを検索して情報を調べることもあります。サイトを運営する側としては、まずこの違いを押さえておきたいところです。

学習済みの知識と、その場の検索は別の経路

サイトの料金表を今日直しても、モデルが学習した知識まで、その場で書き換わるわけではありません。一方、検索を使う回答なら、更新したページが参照される可能性があります。企業が日々手を入れられるのは、まずこの「検索して確かめられる情報」のほうです。

検索を使う場合の流れを、簡単に並べるとこうなります。

1. ユーザーが、条件を含む質問をする。
2. AIが必要な情報を検索し、関連するページを探す。
3. 見つかった情報を踏まえて、回答を生成する。
4. 回答や出典リンクを通じて、ユーザーが情報に触れる。

細かい仕組みはサービスごとに違います。GoogleのAI検索では、一つの質問から関連する複数の検索に広げる「クエリファンアウト」を使うこともあります。ただ、質問の言い換えを想像して、その数だけ記事を作る必要はありません。GoogleによるAI検索の仕組みの説明

GoogleとChatGPTでは、確認する入口も違う

GoogleのAI検索で出典候補になるには、まず検索に登録され、検索結果に説明文を表示できるページであることが必要です。Search Consoleでは、生成AI検索への掲載設定も確認します。Googleの掲載設定

ChatGPTの検索では、検索用の巡回プログラム「OAI-SearchBot」がサイトを読めるかを確認します。これは、学習用の「GPTBot」とは別です。「学習には提供するか」と「検索で見つけてもらうか」は分けて決められます。どちらも、設定を許可すれば推薦される、という話ではありません。OpenAIのボット仕様

なぜLLMOが注目されているのか

検索結果を一つずつ開くほかに、AIに事情を伝えて候補を出してもらう調べ方が加わりました。企業のサイトを訪れる前に、AIの回答で「この会社は合いそう」「ここは条件が違う」と判断する場面がある。これが、企業側でLLMOを考える理由です。

たとえば、勤怠管理システムを探すとします。「従業員は30人。外出先から打刻したい。今使っている給与ソフトともつなぎたい」。こうした条件をAIに伝えるなら、会社の知名度だけでは比較できません。対応している機能や連携先が、きちんと書かれている必要があります。

Google検索の変化を気にしている担当者もいます。キーマケlabが2025年5月に国内のマーケティング担当者325人へ行った調査では、61.9%が自然検索流入の減少を回答しました。ただし、これは担当者の自己申告です。AI Overviewが原因だと確かめた数字でも、LLMOの効果を測った数字でもありません。キーマケlabの調査

どんな企業が取り組むべきか

「うちでも使えるか」「ほかと何が違うか」が購入や契約の決め手になる事業なら、一度、自社がどう説明されているかを見てみるとよいと思います。

サービスの中身がサイトにほとんど書かれていなければ、名前が出る回数を測っても、次に何を直せばよいか迷ってしまいます。まず説明を足す。そのページは、営業でもSEOでも使えます。

LLMO対策で企業が取り組む7つのこと

ここからは、実際に何をするかです。七つ挙げますが、すべてを一度に始めなくても大丈夫です。商談メモや今あるサービスページを見ながら、足りないところを探してみてください。

1. 顧客がAIに聞きそうな「条件付きの質問」を集める

最初から大量の質問を考えるより、商談メモや問い合わせを開いてみてください。顧客は何に困っていて、何を気にして選んでいたでしょうか。そこに、AIへの質問を考える手がかりがあります。

たとえば、「担当者1人で記事制作まで手が回らない。外注と採用では何が違うか」。こうした事情まで含めると、社名や商品名だけで質問したときとは、確かめたい答えも変わります。質問リストには、営業で実際に聞かれたものか、こちらで想定したものかを添えておきます。

2. サービスページに、選ぶための情報をそろえる

「幅広く支援します」「柔軟に対応します」。便利な言葉ですが、読む側には、結局どこまで頼めるのかが伝わりません。どんな会社に合うか、何を頼めるか、料金は何で変わるか。契約前に知りたいことを、具体的に書いていきます。

営業が毎回口頭で補っている説明は、そのままページに足す候補です。たとえば個別見積もりなら、一律の価格を無理に出す必要はありません。「制作本数で変わる」「初期設定が別途かかる」など、見積もりを左右する条件を示すだけでも、相談しやすくなります。対応できないことも書いておきます。

3. 経験・調査・事例を、根拠が分かる形で公開する

「成果が出ました」と書かれていても、それだけでは自社に合うか判断できません。どんな課題があり、何を変えて、どうなったのか。事例では、その経緯が分かるようにします。数字を載せるなら、期間や、何と比べた数字なのかも一緒に。独自調査なら、誰に、いつ、何を聞いた調査なのかを添えます。

顧客事例を出せない場合もあります。そのときは、自社製品の操作画面や、条件を決めて試した結果、担当者が選び方を説明した資料などが候補になります。実際に見せられるものから探せばよく、立派な成功談を作る必要はありません。顧客の情報を使う場合は、公開できる範囲を確認します。

4. ページを見つけ、読める状態にする

必要な説明を足しても、そのページが検索に登録されていなかったり、アクセスを制限していたりすると、見つけてもらえません。サイト内のリンクからたどれるかも含めて確認します。

開発担当に頼むときも、「AI対応をお願いします」だけでは何を調べればよいか分かりません。「この料金ページが検索に登録されているか」「巡回プログラムを意図せず止めていないか」のように、URLと気になる点を渡します。

料金や対応条件は、画像だけでなく文章や表でも読めるようにしておきます。図解は全体像をつかむために使い、細かい条件は本文で確かめられると、読む人も迷いません。

5. 会社・著者・商品情報の食い違いを直す

会社概要には新しい社名が載っているのに、外部の紹介ページは変更前のまま。サービスページと料金ページで、説明が違う。こうした食い違いがないかを見比べます。古い情報が残っていたら、まず自社で直せる場所から更新していきます。

専門用語では「エンティティの整理」と呼ばれることもあります。ここでやりたいのは、同じ会社や商品だと分かり、今の正しい情報を確かめられるようにすることです。社名を何度も繰り返し書く作業ではありません。

6. 第三者に紹介されるための材料を用意する

取材や紹介をする側も、裏付けになる資料がなければ書けません。専門家として答えられること、公開できる調査、商品の比較に使える仕様表などを用意します。何を外部に伝えたいかは、広報やパートナーの担当者とも共有しておきます。

「おすすめとして紹介してください」と頼む前に、紹介する理由になる材料があるか。そこを見直します。架空の口コミや、実態のない紹介を増やしても、顧客が安心して選べる情報にはなりません。

7. AI回答と、顧客の行動を継続して確かめる

質問を決めて、AIが自社をどう説明するかを記録します。会社名が出たか、説明に間違いはないか、どのページを参照したか。そのあとで、サイトへの訪問や問い合わせも見ます。

七つを並べると、サイトの担当者だけでは進めにくいことも見えてきます。営業には顧客の質問があり、広報には外に出せる情報があり、開発にはサイトの設定を確認してもらう必要がある。少人数のチームでは、全部が一人に集まりがちな仕事です。具体的な進め方は、後半の「最初の1カ月」で整理します。

具体例：抽象的なサービス紹介を、比較できる説明に変える

マーケティング支援のサービスページを例に、どこまで具体的に書くかを考えてみます。ここでは、説明のために作った仮想例を使います。

たとえば、ページにこう書いてあったとします。

AIとSEOで企業の成長を支援します。

方向性は分かります。でも、これを読んで相談するか決めるとなると、まだ聞きたいことが残ります。「担当者が1人でも頼める？」「記事の制作もやってくれる？」「社内には何が残る？」。この疑問に答えていきます。

たとえば、実際の提供内容が「担当者1人のチームを対象に、企画から制作の進行まで支援する」なら、そこまで書きます。「AIとSEOで支援する」より、自分の会社に合うか考えやすくなりますよね。社内の担当者にお願いしたい役割も、隠さず添えておきます。

読み手が次に知りたくなるのは、費用や、実際の進め方です。詳しい料金の条件や事例へリンクを付け、気になったことをその場で確かめられるようにします。

ここまで書いてあれば、商談でも「そこまでやってもらえるとは思わなかった」「それも契約に入っていると思っていた」という行き違いを減らす助けになります。AIでどう紹介されるかは、この説明をそろえたうえで確かめます。

LLMOの効果はどう測る？言及と問い合わせを分けて確認する

AIの回答に名前が出るようになると、取り組みが進んだ感じはします。でも、それで問い合わせが増えたかは、また別の話です。

公開セミナーでは、この難しさをこう話しました。

やるべきことはあるし、やったほうが意味はある。ただ、それを数字に起こすのが難しい。

LLMOセミナーのレポート

だから、成果を一つの数字にまとめようとせず、「回答でどう扱われたか」と「顧客がどう動いたか」を分けて見ます。

同じ質問でも、使うサービスや会話の履歴が違えば、答えは変わります。あとから比べられるように、質問の全文、サービス名、モデル・モード、検索の有無、日時、国・言語、会話履歴の有無を残しておきます。回答を取得できなかった回は、「名前が出なかった回」には数えません。

GoogleのAI検索でどれだけ表示されたかは、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートで確認します。サイトへの訪問や問い合わせは、通常の検索パフォーマンスやGA4も併せて見ます。表示が増えたことと、訪問後に何が起きたかを、分けて追うためです。Googleの生成AIレポート案内

ChatGPTについては、OpenAIが検索からのリンクに付く目印として utm_source=chatgpt.com を案内しています。ただ、アクセス解析だけですべてを拾えるわけではありません。「AIで知ってから、社名を検索して来た」という経路も考えられるので、問い合わせのときに知ったきっかけを聞く方法も組み合わせます。OpenAIのパブリッシャー向けFAQ

記録にはAI回答の観察シート（CSV）を使えます。空欄のシートと仮想の記入例を入れました。最初は、仕事につながる質問を少数に絞るくらいで構いません。質問を増やすことより、前回と何が変わったかを比べられるほうが役に立ちます。

LLMOを始めるには？最初の1カ月の進め方

通常の仕事をしながら始めるなら、最初は一つのサービスページに絞るくらいがよさそうです。担当者1〜2人のチームを想定して、1カ月の進め方を並べました。効果が出るまでの期間ではなく、着手するときの段取りです。

このとおりに毎週進まなくても、焦る必要はありません。たとえば、料金の説明を足そうとして、営業と確認するだけで時間がかかることもあるでしょう。

先に決めておきたいのは、「この説明が正しいか、誰に聞けば分かるか」です。全員を同じ会議に集めるより、確認先を決めておくほうが、ページを一つずつ直していけます。

対策の検討シート（CSV）には、直したいこと、根拠、担当、確認日をまとめられます。少し間が空いても「前回、何を変えようとしていたんだっけ」とならないように、短く残しておくためのシートです。

費用を検討するときは、作業範囲をそろえる

外部に相談するときは、「LLMO対策一式」という名前だけでは比べにくいと思います。回答を調べて報告するところまでなのか、そのあと原稿を書き、ページを直すところまで頼めるのか。必要な仕事も、費用も変わります。

提案で引用数の伸びを見せられたら、何を直すことでその変化を目指すのかも聞いてみてください。契約が終わったあと、自社で更新できるページや資料が残るかも見ておきたいところです。まず手動で回答を調べるなら、有料ツールなしでも始められます。ただし、調べたり直したりする担当者の時間は必要です。

LLMOについてよくある質問

LLMOをやればSEOは不要になりますか？

不要にはなりません。検索から情報を探すAIにとっても、見つけやすく、中身を読めるサイトは土台です。今のSEOを続けながら、「AIの回答ではどう紹介されているか」も見ていく、と考えると始めやすくなります。

LLMOとGEOは別々に対策すべきですか？

名前が違うからといって、別々に進める必要はありません。近い意味で使われることが多い言葉です。見るサービス、直すページ、成果の確かめ方が同じなら、作業をまとめられます。

llms.txtは必須ですか？

Google検索向けには必須ではありません。Googleは検索でllms.txtを使っていないと説明しています。ほかのシステムで使う理由があるなら、その仕様に合わせて考えます。「LLMOを始めるなら、とりあえず設置する」と決めなくて大丈夫です。Googleの説明

FAQや構造化データを入れると引用されますか？

入れれば引用される、というものではありません。FAQは、顧客がよく迷うことに答えるために使います。構造化データは、ページの内容を決まった形式で伝えるためのものです。Googleの生成AI検索専用に必要なschema.orgマークアップはありません。Googleの説明

AIで記事を大量に作れば対策になりますか？

今ある説明を言い換えて記事を増やしても、顧客が知りたいことに答えられるとは限りません。先に、営業で何度も聞かれるのにサイトに書いていないことを探してみてください。AIで資料を整理し、下書きを作ることはできます。実際の提供内容に合っているか、どこまで公開するかは、担当者が確かめます。

効果が出るまでにどれくらいかかりますか？

「何カ月で出ます」と一律には言えません。ページが再び読み取られるタイミングや、使うサービス、質問の仕方でも変わります。更新した日と、回答を調べた日を残して、何度か確かめます。一回の回答が変わっただけで、施策が効いたと決めないようにします。

自社の情報が間違って紹介されたら、どうすればよいですか？

まず、その回答と出典を保存します。次に、公式サイトに正しい説明があるか、古い料金や終了したサービスの情報が残っていないかを見ます。参照先の更新や訂正依頼、AIサービスへのフィードバックも検討できます。元の情報を直しても、すべての回答がすぐ変わるわけではないので、後日もう一度確かめます。

まずは、顧客に説明しきれていない情報を一つ補う

ここまで読むと、やることが多く見えるかもしれません。最初の一歩なら、次の商談で聞かれそうな質問を一つ選んでみてください。その答えは、今のサイトに載っているでしょうか。

「うちの人数でも頼める？」「制作までお願いできる？」。社内では当たり前に答えられることが、外からは分からないままになっているかもしれません。まず、その説明を一つ足す。LLMOを始めるなら、そこからでよいと思います。

Google検索の仕組みを詳しく知りたい方は、AI Overviewの仕組みと対策へ。施策や効果測定で迷いやすい点については、LLMO支援者による公開ディスカッションでも話しています。

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