LLMOとは？【2025年6月最新】AI時代のSEO戦略｜対策方法から効果測定まで実践解説

「最近、検索流入が減ってきている」「ChatGPTで自社名を聞いても出てこない」——そんな課題を感じていませんか？

AI技術の急速な発展により、ユーザーの情報収集方法が大きく変化しています。従来の「検索エンジンでキーワード検索」に加えて、「AIに直接質問して回答を得る」スタイルが急速に普及しているのです。

この変化に対応するための新たな戦略が「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

本記事では、「AI時代のSEO戦略──組織を動かし成果を引き寄せる実務マネジメント」を執筆したシンクムーブ株式会社代表の豊藏が、LLMOの基本から実践的な対策方法、そして組織での推進法まで、実際のコンサルティング経験をもとに徹底解説します。

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【結論】LLMOとは？30秒で理解する重要ポイント

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を引用・参照されやすくするための最適化施策です。

重要ポイント3つ

1. 目的: AIの回答に自社情報が掲載されることで、新たな顧客接点を創出
2. 手法: 従来のSEO+AI特化の最適化（構造化データ、一次情報発信等）
3. 効果: ブランド認知向上、指名検索増加、長期的な競争優位性確保

すべての企業が今すぐ対応する必要はありませんが、「SEOの効果が下がってきた」「AI検索で競合に負けている」と感じている企業にとっては、早期対応が競争優位につながる可能性があります。

実際、弊社では創業が2024年12月と新しい会社にも関わらず、適切な情報発信により、AIの回答で一定の露出をコントロールできている実感があります。

4月18日追記：Google の John Mueller は『LLMs.txt は keywords meta タグ程度の効力』とコメントしました。
以下の記事も参考となります。
https://www.searchenginejournal.com/google-says-llms-txt-comparable-to-keywords-meta-tag/544804/

LLMOとは何か？基本概念と背景を『AI時代のSEO戦略』著者が解説

LLMO（Large Language Model Optimization） とは、まさにこの状況に対応するための、AI時代の新たなデジタルマーケティング戦略です。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の正確な定義

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略語で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

具体的には、以下のような場面で自社の情報が適切に表示されるよう最適化する施策のことです：

• ChatGPTの回答：「〇〇業界でおすすめの企業は？」という質問への回答に自社名が登場
• Google AI Overview：検索結果上部のAI要約に自社サイトが引用元として表示
• Perplexityの回答：AI検索での回答文に自社情報が参照される

従来のSEOが「検索エンジンでの上位表示」を目指していたのに対し、LLMOは「AIが生成する回答の中での言及・引用」を目標とする点が大きな違いです。

LLM（大規模言語モデル）の基礎知識

LLMOを理解するためには、その基盤となる「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）」について知っておく必要があります。

• ChatGPT（OpenAI）：最も知名度が高い対話型AI
• Gemini（Google）：Google検索やWorkspaceと連携
• Claude（Anthropic）：プログラミングや分析に優れる
• Perplexity：AI検索に特化したサービス

これらのLLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成できるAIモデルです。ユーザーからの質問に対して、学習した情報を基に回答を作成し、その際に信頼できる情報源として自社サイトが選ばれることがLLMOの目標となります。

LLMOが注目される3つの社会的背景

なぜ、LLMOは今注目されているのでしょうか。

1. AI検索の急速な普及

2022年末のChatGPT登場以降、生成AIを活用した情報収集が一般化しています。特に、GoogleのAI Overview（旧SGE）の導入により、従来の検索結果の上部にAIによる要約が表示されるようになり、ユーザーの検索行動が大きく変化しました。

この機能の登場は、ユーザーが検索結果をクリックする前に、ある程度の情報を得られるようになるというメリットがある一方で、Webサイト運営者にとっては、検索結果のクリック率（CTR）が低下する可能性があるという懸念も生んでいます。

こうした懸念の声を集めるべく、日本在住で自社のWeb広告の運用およびSEOに携わっているマーケティング担当者325名を対象に、AI Overviews（AIによる概要） が従来の自然検索流入や検索広告におよぼしていると思われる影響に関する調査を行いましたので、是非ご覧ください。

2. ゼロクリック検索の増加

Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示された検索結果では、従来の検索結果のクリック率が34.5%も低下することが報告されています。つまり、ユーザーがAIの回答だけで満足し、個別のWebサイトを訪問しない「ゼロクリック検索」が増加しているのです。

ゼロクリック検索が増加すると、たとえ検索結果で上位表示されていても、ユーザーがWebサイトを訪れる機会が減少し、結果としてビジネスチャンスを逃してしまう可能性があります。特に、広告収入を主な収益源としているメディアサイトや、Webサイトへのアクセス数を重視している企業にとっては、深刻な影響が考えられます。

アメリカの経済誌であるForbesが発表した調査結果によると、AIが生成する回答は、従来のGoogle検索結果に比べて、ウェブサイトへの訪問者数をなんと約96%も減少させる可能性があると報告されています。この驚異的な数字は、AI時代におけるWebマーケティングの危機を如実に示していると言えるでしょう。

3. 情報の信頼性がより重要に

AIが大量のコンテンツを生成できる時代において、「誰が発信した情報なのか」「その情報は信頼できるのか」という点がより重視されるようになっています。E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の重要性が高まり、AIからも「信頼できる情報源」として認識されることが企業にとって重要な競争要素となっています。

LLMOとSEOの違いとは？比較表で一目瞭然

多くの方が「LLMOはSEOの代替手段なのか？」と疑問に思われるでしょう。結論から申し上げると、LLMOとSEOは競合関係ではなく、協調関係にあります。

比較項目	SEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン（Google、Yahoo!等）	LLMが生成するあらゆるコンテンツ大規模言語モデル（ChatGPT、Gemini等）
主な目的	検索結果での上位表示	AI回答での引用・言及
ユーザー行動	検キーワード検索→クリック→サイト訪問	AI質問→回答閲覧（直接流入は限定的）
主な手法	キーワード最適化、被リンク獲得、E-E-A-T強化	構造化データ、一次情報発信、FAQ最適化
効果測定	GA4、Search Console等で詳細測定可能	現時点では定性的評価が中心

LLMOとSEOは競合ではなく「協調関係」

重要なのは、LLMOとSEOが相互に支え合う関係にあることです。

SEOがLLMOに与える影響：

• 検索上位のページはAIからも「信頼できる情報源」として参照されやすい
• 被リンクや権威性の高いサイトは、AIの学習データとしても重視される
• E-E-A-T対策はSEO・LLMO双方に効果的

LLMOがSEOに与える影響：

• AI回答でのブランド露出により指名検索が増加
• 一次情報の発信により、自然な被リンク獲得が促進
• 構造化データの最適化により、リッチスニペット表示も改善

LLMO対策が必要な企業の判断基準【チェックリスト付き】

「うちの会社はLLMO対策をすべきなのか？」——これは私がコンサルティングで最もよく受ける質問の一つです。

すべての企業が今すぐLLMO対策を行う必要はありませんが、以下のチェックリストに多く該当する企業は早期対応を検討することをお勧めします。

「やるべき企業」の特徴と業界

✅ LLMO対策の優先度が高い企業チェックリスト

□ 現状の課題認識

• SEOでの流入数が減少傾向にある
• 競合他社がAI検索でよく言及されている
• ChatGPTやGeminiで自社名を検索しても出てこない
• Google AI Overviewで競合のみが表示される

□ ビジネスの特性

• BtoBサービスで信頼性・専門性が重要
• 情報提供型のビジネス（メディア、教育、コンサル等）
• ブランド認知向上が売上に直結する
• 指名検索による流入が重要

□ リソース・体制

• SEO対策にある程度の実績がある
• コンテンツマーケティングに取り組んでいる
• 社内にWebマーケティングの専任担当者がいる
• 中長期的な視点でマーケティング投資ができる

特に、中長期的な視点でマーケティング投資出来る企業は、変化の激しい現在にて、R&D的に取り組むことが後ほど大きなアドバンテージになると確信しています。

特に効果が期待できる業界

1. ITサービス・SaaS: AIに「おすすめツール」として言及される機会
2. コンサルティング: 専門知識・ノウハウの権威性をアピール
3. メディア・教育: 情報源としての信頼性を生成AIに認識してもらう
4. BtoB製造業: 技術的な質問での回答に自社製品を含めてもらう

「まだ不要」な企業の見極め方

以下に該当する企業は、LLMO対策よりも基本的なSEO対策を優先することをお勧めします

• SEO対策が未実施または不十分：まずはSEOの基盤構築が先決
• リソースが極端に限られている：優先度の高い施策から着手
• 完全にローカルビジネス：AI検索よりも地域SEO・MEOが重要
• 商品・サービスが確立されていない：まずは事業の安定化が最優先

LLMO対策の具体的な実践方法【7ステップで解説】

AI時代におけるSEO戦略として、、従来のSEOの考え方をベースに、AIの特性を理解した上で、実践的に取り組むことが重要です。ここからは、LLMOを実装する具体的な手順をステップバイステップで解説します。私がクライアント企業で実際にお伝えしている手法をベースに、実践的な内容をお伝えします。

ステップ1: llms.txtの設置と基本設定

llms.txtは、SEOのrobots.txtに相当する「AI向けサイトマップ」のようなファイルです。

llms.txtとは

• 役割: AIクローラーにサイト構造や重要ページを伝える
• 設置場所: ドメインルート（https://example.com/llms.txt）
• 効果: AIがサイト内容を効率的に理解しやすくなる

WordPressでの導入方法

推奨プラグイン：

• LLMs.txt Generator: より詳細なカスタマイズが可能
• Website LLMs.txt: 基本的な設定が簡単

プラグインを設定した後、作られたllms.txtのファイルの中身を確認することをお勧めします。

他のCMSや静的サイトでも、手動でllms.txtファイルを作成し、ルートディレクトリに配置する事でサイトマップ的に情報を記載することで対応可能です。https://thinkmove.jp/llms.txtを参考に記述してみてください。

ただし、LLMs.txtは現在実験段階のものでもあります。Search Engine Journalによると「LLMs.txt を読みに来るクローラは確認されていません。効果は keywords meta タグ程度に留まるでしょう」と述べられています。

リスク	内容	対策
クローク悪用	指定ファイルだけ AI に提示し、人間には別ページを見せるスパムに利用可能	そもそも LLMs.txt に頼らず、公開 HTML を品質基準に整える
工数の無駄遣い	実装・保守の割に AI が参照しない可能性大	アクセスログでヒット数を計測し、効果が薄ければ撤去

2025 年 6 月時点で LLMs.txt は Nice‑to‑Have（実験的オプション）と考えても良さそうです。

ステップ2: 構造化データマークアップの実装

構造化データは、AIがページ内容を正確に理解するための重要な手がかりとなります。

FAQスキーマ構造化データ

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "LLMOとは何ですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "LLMO（Large Language Model Optimization）とは、生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を引用・参照されやすくするための最適化施策です。"
    }
  }]
}

Organizationスキーマ構造化データ

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "シンクムーブ株式会社",
  "description": "AI時代のSEO戦略とインハウスマーケティング支援を行うコンサルティング会社",
  "founder": {
    "@type": "Person",
    "name": "豊藏翔太"
  }
}

実装上の重要ポイント

• 具体性: 曖昧な表現よりも明確な定義文を記載
• 一貫性: サイト全体で同じ情報・表記を使用
• 網羅性: よくある質問を漏れなくカバー

ステップ3: AI対応コンテンツの作成法

AIに理解されやすく、引用されやすいコンテンツを作成するためのポイントを解説します。

AIが理解しやすい文章構造

1. 簡潔に伝える。

良い例：「LLMOとは、生成AIに自社情報を引用してもらうための最適化手法である」

悪い例：「LLMOという概念について考えてみると、様々な側面があり…」

2. Q&A形式の積極的採用

Q: なぜLLMOが必要なのですか？
A: AI検索の普及により、従来のSEOだけでは顧客との接点が減少する可能性があるためです。

3. 箇条書き・リスト化

• AIは階層的に整理された情報を理解しやすいと言われています。
• 番号付きリストで手順を明確化
• 重要なポイントは箇条書きで強調

コンテンツの品質を向上するには？

信頼性の担保：

• 出典・参考文献の明記する
• 一次情報を中心とした公式データを引用する
• 専門家・実務経験者のコメントを含める

具体性の向上：

• 抽象的な表現よりも具体例を多用
• 数値データを活用する
• 実際の事例・体験談の盛り込み

ステップ4: E-E-A-T強化によるブランド信頼性向上

E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、AI時代においてより重要な評価基準となります。

Experience（経験）の強化

実務経験の明示：

• 「実際のコンサルティング現場では…」
• 「クライアント企業で実施した結果…」
• 「私自身が体験した○○の事例では…」

Expertise（専門性）の確立

著者情報の充実：

• 著者であることを明記する
• 過去の実績・経歴の詳細を記載する
• 専門分野での継続的な情報発信をする

専門用語の適切な使用：

• 業界用語の正確な定義に沿って使用する
• 最新技術トレンドへの言及する
• 技術的な背景や説明を充実させる

Authoritativeness（権威性）の構築

外部評価の獲得：

• 他メディアでの引用・言及を狙う
• 業界イベントで講演をする
• 同業他社からの推薦・言及を受ける

被リンクの自然獲得：

• 価値ある一次情報の発信する
• 業界レポート・調査結果を公開する
• 専門家としてメディア出演する

Trustworthiness（信頼性）の向上

透明性の確保：

• 会社情報・連絡先の明記
• プライバシーポリシーの設置
• SSL化等のセキュリティ対策

情報の正確性：

• ファクトチェックの徹底
• 情報更新日の明記
• 訂正・更新履歴の記録

ステップ5: FAQ形式・Q&A形式の最適化

FAQ形式のコンテンツは、AIの質問回答パターンと相性が良く、LLMOにおいて特に効果的です。

効果的なFAQ作成のポイント

1. ユーザーがAIに質問しそうな内容を予測

• 「○○とは何ですか？」
• 「○○のメリット・デメリットは？」
• 「○○の具体的な方法は？」
• 「○○と△△の違いは？」

2. 簡潔で明確な回答をする

Q: LLMOとは何ですか？
A: LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語モデル（LLM）内で引用を狙う為の施策の名称です。他にGEO,AIOなどとも言われています。

FAQを設計するときの考え方

FAQ設計のコツは、ユーザーがテーマに対して疑問に持つことを想像することです。この辺りはSEOの知識が役に立ちます。

階層化されたFAQ構造

1. 基本編: 用語の定義、基本的な概念
2. 実践編: 具体的な実装方法、手順
3. 応用編: 高度な戦略、他施策との連携
4. トラブル編: よくある問題と解決方法

ロングテールキーワードのヒント

• 「LLMO 費用」「LLMO 効果測定」「LLMO WordPress」等
• 複合キーワードでの上位表示を狙う
• 音声検索での質問パターンも考慮

重要なのは、Webサイト上に「自社の情報や内容を正しく発信している」ことです。実際にChatGPTに聴いて問い合わせてみたら、Webに書いてあった情報とは異なった。という体験談も耳にする機会が増えました。

ChatGPT経由で発生した来店、顧客対応に関する経営者のリアルなポストや発言まとめ

こうした機会損失を抜くためにも、ユーザーの方に適切な情報提供を務める必要があります。

ステップ6: 一次情報とオリジナルデータの活用

AIは「どこにでもある情報」よりも「独自性の高い一次情報」を重視します。これは私のコンサルティング経験でも明確に感じている点です。

1. 独自調査・アンケート結果
2. 実験・検証データ
3. 専門家インタビュー・見解

こうしたオリジナルなコンテンツは非常に有効と考えています。

データの信頼性を高める方法

出典の明記：

• 調査対象・期間・方法の詳細記載
• サンプル数・回答率等の統計情報
• 調査実施者・監修者の明記

視覚的な表現：

• グラフ・チャートによるデータ可視化
• 表形式での比較データ
• インフォグラフィックの活用

継続的な更新：

• 定期的な追加調査・検証
• データの鮮度維持
• トレンドの変化に応じた分析

ステップ7: サイテーション獲得と外部露出強化

サイテーション（他サイトでの自社名・ブランド名の言及）は、AIからの信頼性評価において重要な要素です。

効果的なサイテーション獲得方法

1. プレスリリースの戦略的活用

• 新サービス・新機能のリリース
• 調査結果・業界レポートの発表
• 専門家としての見解・予測の発信

2. 業界メディアへの寄稿・インタビュー

• 専門知識を活かした記事執筆
• トレンド解説・将来予測の提供
• 他社事例の分析・コメント

3. SNS・コミュニティでの情報発信

• X（Twitter）での業界情報発信
• LinkedInでの専門的な投稿
• 業界コミュニティでの積極的な参加

PR戦略の具体例

私が実際に推奨している段階的なPR戦略は以下の通りです

第1段階：基盤となるコンテンツの作成

• 事業に沿った自社メディアの情報発信
• SNSでの専門性をアピールする投稿
• 社内データ・事例の体系化

第2段階：露出を拡大する

• 業界メディアへの寄稿開始
• プレスリリースの定期配信
• セミナー・ウェビナーでの講演

第3段階：権威性確立

• 大手メディアでの専門家コメント
• 業界カンファレンスでのキーノート
• 他社からの推薦・紹介獲得

ここまで読んでいただくとわかるのですが、基本的にはどれも「SEO対策」の延長線上で取り組まれている内容や考え方を応用したものとなります。

これらはどれも一朝一夕で出来る施策ではありませんが、自然な形でサイテーションやWeb上のプレゼンスを獲得することが、結果的にAIからも「信頼できる情報源」として認識されやすくなると考えています。

もし、興味のある方は私の書いた「AI時代のSEO戦略──組織を動かし成果を引き寄せる実務マネジメント」も是非お読みいただけたら嬉しいです。

LLMO導入でよくある誤解と注意点

AI時代の新たな戦略として期待されるLLMOですが、まだ発展途上の領域であり、いくつかの注意点や課題が存在します。これらを事前に理解しておくことで、より現実的な目標設定と、効果的な対策の実施に繋げることができます。

効果が見えづらい？測定指標の選び方と現実的な視座

LLMOの大きな課題の一つは、その効果測定の難しさです。

従来のSEOであれば、検索順位やオーガニック検索からの流入数、コンバージョン率といった明確な指標で効果を測ることができました。

しかし、LLMOにおいて「AIがどれだけ自社情報を引用したか」を直接的かつ定量的に把握するためのツールは、現時点では一般的ではありません。特に、ChatGPTのようなクローズドなAIモデルの場合、回答に自社情報が含まれていても、それを検知したり、そこからのサイトへの流入を正確に計測したりすることが困難です。

そのため、LLMOの効果測定には、ブランドリフト（指名検索数の増加、SNSでの言及増加など）や、AI経由と推測される特定の参照元（Bing Chatなど）からの流入増加といった間接的な指標に頼る部分が大きくなります。

具体的な対処法としては、定期的にAIに自社や製品・サービスに関する質問を投げかけ、回答内容や引用元をチェックしたり、LLMO施策の実施前後で指名検索数やSNSでの言及数を追跡したりするといった方法が考えられます。

AIアルゴリズム変動への対応（継続的な最適化の必要性）

検索エンジンのアルゴリズムが常に変動するように、大規模言語モデルやAI検索のアルゴリズムも日々改良され、変化し続けています。AIの学習データや情報を選定・生成するロジックはブラックボックスであり、今日有効だったLLMO施策が明日も同じように効果を発揮する保証はありません。

対策を考えない場合、大きく損失を招く可能性もある一方、実施した所で効果がどれくらい見えるか判断がつかないという点で、柔軟な対応策が求められる環境下が続くでしょう。

OpenAIやGoogleといった主要なAI開発企業の発表を常にウォッチし、llms.txtの仕様変更など新たな技術要素には迅速に対応する、海外のSEO/AIコミュニティで最新の事例や知見を学びながら、試行錯誤することが求められています。

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AIに“嫌われる”行為とは？NG施策とそのリスク

LLMOという新しい分野においては、効果を急ぐあまり不適切な手法に手を出してしまうリスクも存在しますかつてSEOで横行したような、検索エンジンを欺くブラックハット的な手法をAIに対して試みることは、倫理的に問題があるだけでなく、長期的に見ても逆効果となる可能性が高いです。

例えば、AIの学習データを汚染するような行為（LLMポイズニング）や、AIの回答を意図的に操作しようとする行為（Manipulating LLM）などが研究されていますが、これらの「ズルい手」はAI側も検知・対策を強化していくと考えられ、発覚すれば信頼性を大きく損なうことになります。

かつてのブラックハットSEOがGoogleによって排除されていったように、LLMOにおいてもAIを欺くような不正行為は大きなリスクを伴います。また、単にキーワードを羅列するといった、過去の古いSEOテクニックをそのままLLMOに適用しても効果は期待できません。

権威性や信頼性を偽るコンテンツ（架空の専門家コメント掲載など）も同様に、AIからの評価を下げる要因となります。LLMO対策においては、あくまでユーザーとAI双方にとって価値のある、正当な手段で信頼性を高めていく姿勢が重要です。

LLMOに関するよくある質問（FAQ）

LLMOはSEOと何が違うのですか？

SEO（Search Engine Optimization）は、主にGoogleやYahoo!などの検索エンジンの検索結果で上位表示を目指す施策です。一方、LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデル（LLM）が生成するあらゆるコンテンツ、例えば対話型AIの回答やAIによる要約などに、自社の情報が優先的に表示されるように最適化する施策です。

SEOはLLMOの一部であり、LLMOはSEOを拡張した概念と捉えることができます。AIが情報収集の重要なチャネルとなりつつある現代において、従来のSEOに加えてLLMOの視点を取り入れることが、より広範なユーザーに情報を届け、ビジネス成長に繋げるために重要となります。

LLMOはすぐに効果が出ますか？

LLMOは、従来のSEOと同様に、即効性があるものではなく、長期的な視点で取り組む必要があります。AI技術は日々進化しており、LLMの学習データや生成ロジックも常に変化しています。そのため、一度対策を行えば終わりというわけではなく、継続的な効果測定と改善が不可欠です。

質の高いコンテンツの作成、E-E-A-Tの向上、構造化データのマークアップなど、数値に囚われないオリジナルの情報をきちんと考慮すべきことが重要です。例えば、弊社は創業したのが2024年12月ですが、自社の情報を適切に発信することで、AIの回答が一定コントロール出来ている印象です。

LLMOは、どのような業種に有効ですか？

LLMOは、基本的にあらゆる業種において有効です。特に、情報提供型のビジネス（メディア、教育、コンサルティングなど）や、ECサイト、BtoB企業など、Webサイトでの情報発信が重要なビジネスにおいては、その効果をより実感しやすいと考えられます。

例えば、メディアであれば、AIによるニュースの要約に自社の記事が引用されることで、より多くのユーザーに情報を届けられます。ECサイトであれば、商品に関する質問に対して、AIが自社の商品情報を回答することで、購買意欲を高めることができます。BtoB企業であれば、専門的な知識やノウハウをAIを通じて発信することで、潜在顧客の獲得に繋げることができます。

業種やビジネスモデルに合わせて、LLMOの戦略を検討し、実施していくことが重要です。

LLMOを始めるには、何から手をつければよいですか？

LLMOを始めるにあたっては、まず自社のWebサイトがAIにどのように認識されているかを確認することから始めましょう。ChatGPTやGeminiなどの対話型AIに、自社の商品やサービスについて質問してみてください。AIがどのような回答をするか、自社の情報がどのように言及されているかを確認することで、現状の課題や改善点が見えてくるはずです。

また、競合他社がどのようなLLMOを行っているかを調査することも重要です。競合他社のコンテンツやWebサイトの構造、AIとの連携状況などを分析することで、自社の戦略を立てる上でのヒントが得られるでしょう。

さらに、この記事で紹介した6つのステップ（llms.txtの導入、AIの特性理解、ターゲットユーザーの特定、コンテンツ戦略の策定、AIとの連携、効果測定と改善）を参考に、具体的な対策を検討していくと良いでしょう。

LLMs.txt は必ず設置すべき？

いいえ。Google は実質的効力を否定的に評価しており、まずは XML サイトマップ・構造化データ・一次情報の充実を優先してください。

Q. 従来の SEO と LLMO、どちらを優先すべき？

優先度は「テクニカル SEO ▶︎ E‑E‑A‑T 強化 ▶︎ LLMO 実装」。LLMO はこれらを前提に効果が乗る“レイヤー”と考えてください。

Q. 効果測定はどうやって？

対話型 AI でのブランド言及率、Google Analyticsの流入経路分析が現段階わかりやすい指標と考えています。

まとめ – LLMOはAI時代の新たな機会

LLMＯは、まだ概念として成立してから日が浅く、日々のLLMの進化によって大きく左右される取り組みです。

その為、現在取り上げている施策は確実に成果に結びついたり、明確に定義されていないものも多いです。

重要なのは、恐れるのではなく、正しい知識と戦略を持って積極的に取り組むことです。本記事でお伝えした内容が、皆様のAI時代のマーケティング戦略の参考になれば幸いです。

ユーザーにとって本当に価値のある情報を発信し続けることで、検索エンジンからもAIからも「信頼できる情報源」として選ばれるブランドを一緒に作っていきましょう。

【AI時代の新しい支援の形！インハウスマーケティング共創支援サービスを見てみる】