LLMOとは？対策は必要？SEOとの違い・具体的な対策・効果測定まで「AI時代のSEO戦略」著者が解説。

AIが生成する文章に最適化する、新しいSEO戦略「LLMO（Large Language Model Optimization）」について、シンクムーブ株式会社代表の豊藏が解説します。

近年、ChatGPTやGeminiといった生成AIの目覚ましい進化により、ユーザーの情報収集の方法が大きく変わりつつあります。「検索エンジンにキーワードを入力する」という従来の行動に加え、「AIチャットに質問して回答を得る」という新しい行動が急速に普及しています。

この変化に伴い、Webサイトの運営者や企業のマーケティング担当者の間では、「どうすればAIに自社サイトの情報を見つけてもらい、ユーザーに届けてもらえるのか？」という新たな課題意識が高まっています。

そこで本記事では、「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」を執筆しているシンクムーブ株式会社の豊藏が、LLMOの基本から、従来のSEOとの違い、具体的な対策、そしてAI時代の情報発信の未来までを徹底解説します。この記事を読むことで、LLMOの概念やアクションが整理出来る事を祈っています。

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結論：これだけ見ればOK。LLMOとは？を解説

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に自社の情報を“読まれ・引用される”ための最適化施策です。

従来のSEOが「検索エンジンに上位表示されること」を目的としていたのに対し、LLMOは「AIが生成する回答や要約の中に、自社の情報を含んでもらうこと」を目的としています。検索せずにAIで情報を取得する人が増える今、その“引用枠”に入れるかどうかが、ユーザーとの新しい接点になりえます。

代表的な対策は、一次情報の発信、E-E-A-Tの強化、FAQ形式での情報整理、サイテーション（他サイトでの言及）の増加、そしてllms.txtの導入などが挙げられます。

ただし、すべての企業が今すぐLLMOに取り組まなければいけないわけではありません。現時点でSEOで十分な成果が出ている企業や、AIによる情報拡散を主な目的としていない業種にとっては、焦って対応する必要はないというのも事実です。

とはいえ、今後AIが“検索の代替”としてさらに浸透していく未来を見据えると、早いうちから少しずつ備えておくことが、将来的な差につながる可能性は否定できません。

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？生成AI時代に求められる「新しいSEO戦略」

最近、ChatGPTやGemini、Bing Chatといった対話型AI（AIチャット）が、インターネットでの情報収集において、従来の検索エンジンの代わりとして使われるケースが増えています。「LLMO」という言葉を初めて聞いた方も、SEO担当者の方も、まずはその基本的な概念から理解を深めましょう。

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。

LLM（大規模言語モデル）の基礎知識と現状

LLMOの理解には、その名の由来である「LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）」についての基本的な知識が不可欠です。LLMとは、インターネット上のテキストやコードといった膨大なデータを学習することで、人間のように自然な言葉（自然言語）を理解し、文章を生成できるAIモデルを指します。

まるで人間が会話しているかのように、質問に答えたり、文章を作成したり、翻訳を行ったりすることができます。

代表的なLLMとしては、以下のものが挙げられます。

• ChatGPT (OpenAI)
  最も広く知られる対話型AIの一つであり、自然な会話、文章作成、プログラミングなど、多岐にわたるタスクに対応できます。その汎用性の高さから、様々な分野で活用されています。
• Gemini (Google):
  Googleが開発したLLMであり、Google検索やWorkSpaceとの連携が非常に強力です。最新の情報に基づいた回答や、創造的なテキスト生成を得意としています。
• Claude: Anthropic社が開発するAIチャット機能です。プログラミングやコーディング機能に優れています。

LLMの基本的な仕組みは、大量のテキストデータを学習することで、単語や文の出現パターン、文法規則、意味関係などを習得します。ユーザーからの入力（質問や指示）があると、学習した情報に基づいて、次に続く可能性の高い単語や文を予測し、それらを繋ぎ合わせて自然な文章を生成します。

この予測と生成のプロセスを繰り返すことで、人間と自然な対話が可能になります。

なぜ今LLMOが必要なのか？目的と市場の変化

LLMOの目的は、簡単に言えば、「AIチャットボットやAI検索の結果に、自社の情報を正確かつ好意的に取り上げてもらうための対策」です。

LLMOの主な目的は、以下の3点です。

• AIチャットボット（ChatGPT、Gemininなど）の回答に自社情報を含める
  ユーザーが対話型AIに質問した際、的確かつ自社に関連する情報が提示されるようにします。
• Google検索結果のAI Overview（AIによる要約）に表示される:
  Google検索で表示されるAIによる要約部分に、自社の情報が引用されるようにします。
• AIが生成するコンテンツ全般で、自社の存在感を高める
  AIライティングツールなどが生成する文章においても、自社のブランドや商品が自然な形で言及されるようにします。

LLMOは、単に検索順位を上げるだけでなく、AIという新たな情報源を通じて、より多くのユーザーに自社の情報を届け、認知度向上やコンバージョンに繋げることを目指します。

LLMOが登場した背景（生成AIの普及とユーザー行動の変化）

LLMOという概念が生まれた背景には、生成AIの急速な普及と、それに伴うユーザーの情報収集行動の変化があります。

特に、2022年末に登場したChatGPTは、その高い自然言語処理能力と手軽さから爆発的にユーザーを増やし、多くの人がAIチャットを使った情報収集を経験するようになりました。

これにより、「キーワード検索をして複数のサイトを比較検討する」という従来の行動から、「AIに質問してすぐに回答を得る」という、より手軽で効率的なスタイルへのシフトが始まっています。

例えば、「〜のおすすめは？」や「〜の理由は？」といった疑問をAIに投げかけ、AIが生成した回答だけで満足し、情報元であるWebサイトに訪問しない「ゼロクリック検索」と呼ばれる現象も増加傾向にあります。

この状況下では、いくら従来のSEOで検索上位表示ができていても、ユーザーがサイトにたどり着く前にAIが必要な情報を要約して提供してしまうため、Webサイトへの流入が得られない、つまり「AIに情報を拾ってもらえなければ、ユーザーに見つけてもらえない」というリスクが生じます。

こうした背景から、AIに情報を正確に認識・引用してもらうためのLLMOという新たな最適化戦略が、AI時代の情報発信において不可欠な要素として注目され始めているのです。

LLMOは本当に対策すべき？“やる・やらない”の判断軸

AIが主語となる検索体験が当たり前になりつつある中で、「LLMOまでやる必要があるのか？」と迷っている方も多いでしょう。

結論から言えば、すべての企業が今すぐLLMOをやる必要はありません。ただし、「SEOが効きにくくなってきた」「AIに名前すら出てこない」という課題感を少しでも抱えているなら、今後の準備としてLLMOを意識した施策を始めることは中長期的に大きな差になる可能性は否定できません。

以下のような状況に心当たりがあるなら、LLMO対策の優先度は高いと言えるでしょう。

• ChatGPTやGeminiに商品名やサービス名を聞いても、自社が出てこない
• SEO記事は上位表示しているのに、流入やCVRが落ちてきている
• ブランド検索数が減っている
• サイテーション（ブランド名の言及）や被リンクが減ってきた

また、LLMO対策は“SEOを捨てる”ことではなく、SEOの上に乗せる“第二のレイヤー”という考え方が重要です。AIが主役となる情報流通に備えた布石であり、「いつか来る未来への準備」ではなく、すでに始まっている現実に対する対応として捉えるのが適切でしょう。

LLMOと従来のSEOとの違いとは？検索エンジンとAIの「視点差」

AI時代の新たな最適化戦略であるLLMOは、Webサイトへのトラフィック増加を主目的とする従来のSEOとは異なる特性を持っています。ここでは、両者の違いを明確に比較し、それぞれの戦略が目指すものを掘り下げて解説します。

比較項目	従来のSEO	LLMO
主な対象	検索エンジンの検索結果ページ（SERP）	LLMが生成するあらゆるコンテンツ（対話型AIの回答、AIによる要約、AIライティングツールによる生成文など）
最適化の対象	検索エンジンのアルゴリズム	LLMの学習データと生成ロジック
主な手法	キーワード選定、コンテンツ作成、内部リンク・外部リンク対策、テクニカルSEO	E-E-A-Tを高める、一次情報の発信、構造化データマークアップ、サイテーション獲得、ユーザーの質問を予測したコンテンツ作成、ファクトチェックの徹底
評価指標（例）	検索順位、クリック率、コンバージョン率、滞在時間	AIの回答に表示される頻度、ブランド名・商品名の言及回数、ポジティブな文脈での言及（センチメント分析）

SEOがGoogleやBingといった検索エンジンのアルゴリズムを分析し、検索結果ページ（SERP）での順位上昇を目指すのに対し、LLMOはAIがコンテンツを学習・利用する仕組みを理解し、AIチャットの回答やAIによる要約に自社情報が適切に反映されることを目指します。

また、目的に対する「成果指標」も異なります。SEOではWebサイトへのオーガニック流入数やコンバージョン率が主要なKPIとなりますが、LLMOにおいてはAIの回答に自社名や商品名が言及された回数や、それによるブランド名の指名検索数の変化などが重要な指標となり得ます。

AIによる引用は、必ずしも直接的なWebサイトへのクリックには繋がりません。しかし、AIという信頼性の高い情報源に自社が取り上げられることで、ユーザーのブランドに対する認知度や信頼性を高める効果が期待できます。

AIはどうやって情報を選ぶのか？LLMの仕組みと進化

ChatGPTやGeminiが「引用する情報」はどう選ばれる？

近年、ChatGPTをはじめとする対話型AIの普及は目覚ましく、ユーザーの情報収集方法に大きな変化をもたらしています。

これまでの情報収集は、ユーザーが自らキーワードを検索エンジンに入力し、表示された検索結果の一覧から必要な情報を探し出すという流れが一般的でした。

しかし、対話型AIが登場したことで、ユーザーはまるで人に質問するように、AIに対して直接的な質問を投げかけ、AIがその質問に対して的確な回答を生成してくれるようになりました。

この変化は、情報収集のスピードと効率性を大幅に向上させ、ユーザーエクスペリエンスを大きく変えています。

例えば、「東京でおすすめのイタリアンレストランは？」という質問に対して、従来の検索エンジンであれば、複数のWebサイトのリストが表示され、ユーザーはそれらを一つずつ確認する必要がありました。

しかし、対話型AIであれば、予算や雰囲気などの条件を加味した上で、具体的な店舗名や特徴を検索ユーザーに対してオリジナルな回答を作成してくれます。

このような情報収集方法の変化は、企業がユーザーに情報を届けるための戦略にも影響を与えるため、LLMOの重要性が高まっていると考えています。

AIによる要約（AI Overview）の登場 – 検索結果の変化

Google検索においても、AI技術を活用した新たな機能「AI Overview」が登場し、検索結果の表示方法が大きく変化しています。

AI Overviewは、ユーザーが検索したキーワードに対して、AIが複数のWebサイトの情報を統合し、要約した結果を検索結果の上部に表示する機能です。

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。

ユーザーがAI Overviewで満足してしまい、個別のWebサイトへの訪問をしない、いわゆる「ゼロクリック検索」が増加する可能性があるのです。

AI Overviewに自社の情報が表示されることは、依然としてユーザーへの認知度向上に繋がる可能性がありますが、従来のSEOのように検索順位で上位表示されるだけでは、必ずしもWebサイトへのアクセス数増加に繋がらない時代が到来しつつあると言えるでしょう。

そのため、LLMOを通じて、AI Overviewに自社の情報が適切に表示されるように対策することが重要になります。

ゼロクリック検索の増加 – ビジネスへの影響

これまで、多くの企業は検索エンジンでの上位表示を目指し、SEO対策に力を入れてきました。

それは、上位表示されることでWebサイトへのアクセス数が増加し、商品購入や問い合わせなどのコンバージョンに繋がるという明確な流れがあったからです。

しかし、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。

このような状況下において、LLMOを通じて、AIの回答や要約に自社の情報を含めることは、ユーザーに情報を届け、自社の存在感を維持するための重要な対策となります。

直接的なWebサイトへのアクセスに繋がらない場合でも、ブランド認知度の向上や、将来的な顧客獲得の機会に繋がる可能性を秘めています。

Forbesの調査結果 – AIがもたらすウェブ訪問者数の減少

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。

もちろん、この調査結果はあくまで一つの予測であり、今後のAI技術の発展やユーザーの行動変化によって変動する可能性はあります。

しかし、AIが情報収集の主要な手段となる未来において、従来のSEOだけに頼っていては、Webサイトへのアクセス数が大幅に減少してしまうリスクがあることは間違いありません。

この調査結果を踏まえると、LLMO対策はもはや「選択肢」ではなく「Webサイト運営上の必須事項」と考えます。AI時代を生き抜き、ビジネスを成長させていくためには、LLMOに積極的に取り組み、新たな顧客接点を創出していく必要があるでしょう。

LLMO対策 実践ステップ6選｜明日からできる導入ガイド

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、AIとの連携を強化することで、より効果的な情報発信とビジネス成長を目指す必要があります。

1. llms.txtの導入:llmにフレンドリーなsitemapを作成する
2. AIの特性理解: 大規模言語モデル（LLM）の仕組みや得意・不得意分野を理解する
3. ターゲットユーザーの特定: AIを利用して情報を収集するターゲットユーザーの属性やニーズを明確にする
4. コンテンツ戦略の策定: LLMOに強い、AIに認識されやすく、ユーザーの疑問に答える質の高いコンテンツを作成する
5. AIとの連携: AIチャットボットへの情報学習や、AIライティングツールの活用など、AI技術を積極的に取り入れる
6. 効果測定と改善: LLMOの実施状況や効果を定期的に測定し、戦略を改善していく

これらのステップを実践することで、AI時代においても自社の情報を効果的に発信し、ビジネスの成長に繋げることが可能になります。

ステップ1：llms.txtの導入はすべき？その意義と限界

LLMs.txtとは、AIにサイト構造や要点を伝えるための、いわば「AI向けサイトマップ」のようなものです。サイト内のどのコンテンツをAIに読んでもらいたいか指定したり、記事の要約を記述したりするファイルです。

これら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 4 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。

導入方法（WordPressの場合）:

1. 「Website LLMs.txt」などのプラグインをインストール。
2. プラグインの設定画面で、AIに読ませたいコンテンツや要約を記述。
3. 設定を保存。

※注意点
SWELLのテーマでは、弊社のWebサイトでは投稿を上手く読み取りませんでした。(投稿のURLが空になってしまう)

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。

ステップ2：AIの学習傾向を理解する

LLMO対策の第一歩は、AI、特に大規模言語モデル（LLM）の特性を深く理解することです。LLMがどのように学習し、どのように文章を生成するのか、その基本的な仕組みを知ることは、効果的な対策を講じる上で非常に重要です。

具体的には、以下の点を理解することが求められます。

• 学習データ
  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ています。どのようなデータから学習しているのかを理解することで、AIがどのような情報に強く、どのような情報に弱いのかを推測することができます。
• 生成ロジック
  LLMは、ユーザーの入力に対して、学習データに基づいて次に続く可能性の高い単語や文を予測し、それらを繋ぎ合わせて文章を生成します。この生成ロジックを理解することで、AIがどのような情報を好み、どのような情報を重視するのかを把握することができます。
• 得意・不得意分野
  LLMは、事実に基づいた情報の検索や整理、定型的な文章の作成などは得意とする一方、創造性や感情を伴う表現、最新の出来事に関する情報などは苦手とする傾向があります。LLMの得意・不得意分野を把握することで、効果的なコンテンツ作成に役立てることができます。
• 最新動向のキャッチアップ
  AI技術は日々進化しており、新しいLLMや機能が続々と登場しています。常に最新の情報をキャッチアップし、自社のLLMO戦略に活かしていくことが重要です。

LLMの特性を理解することで、AIがどのように情報を解釈し、どのように回答を生成するのかを予測できるようになり、より効果的なLLMO対策を立案・実行することができます。

ステップ3：AIに質問する人＝新しい検索ユーザー像を掴む

LLMO対策において、従来のSEOと同様に重要なのが、ターゲットユーザーを明確に特定することです。AIを通じて情報を収集するユーザーは、どのような属性を持ち、どのようなニーズや課題を抱えているのでしょうか？そして、AIに対してどのような質問をするのでしょうか？

これらの点を深く理解することで、ユーザーが求める情報、AIが認識しやすいコンテンツの方向性が見えてきます。

具体的な手順としては、以下のようなものが挙げられます。

• 既存顧客データの分析
  自社の顧客データやアクセスログなどを分析し、どのようなユーザーがAIを活用して情報を探している可能性が高いかを把握します。
• ペルソナ設定
  特定の属性を持つ架空のユーザー像（ペルソナ）を作成し、そのユーザーがどのような状況で、どのような情報を求めているかを具体的にイメージします。
• キーワード調査の進化
  従来のキーワード調査に加えて、ユーザーがAIに対してどのような質問形式で情報を求めるかを予測し、質問形式のキーワード（クエリ）を洗い出します。
• 競合分析
  競合他社がどのようなターゲットユーザーに向けて、どのようなLLMO対策を行っているかを調査します。

ターゲットユーザーの理解を深めることで、よりユーザーのニーズに合致した、AIにも認識されやすいコンテンツを作成することが可能になり、LLMOの効果を最大化することができます。

ステップ4：「引用される」ためのコンテンツ設計法

LLMO対策の中核となるのが、AIに認識されやすく、ユーザーの疑問に的確に答える質の高いコンテンツを作成することです。LLMOに強いコンテンツを作成するためには、以下の観点が重要と考えています。

• 一次情報を発信する
  他のWebサイトにはない、独自の調査データ、専門家の意見、自社製品の詳細な情報など、信頼性の高い一次情報の発信は、LLMからの評価を高める上で非常に重要です。AIは、インターネット上の情報を学習していますが、一次情報は情報の源泉となるため、高く評価される傾向があります。
• E-E-A-Tを高める
  Googleが提唱するコンテンツ品質評価基準「E-E-A-T（Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, Experience）」は、LLMOにおいても重要です。

E-E-A-Tの要素	具体的な対策
Expertise（専門性）	専門家による記事監修、資格や実績の明示、専門用語の適切な使用と解説、特定の分野に特化した情報発信
Authoritativeness（権威性）	受賞歴やメディア掲載の実績公開、業界団体への所属、著名な専門家からの推薦、被リンクの獲得（特に信頼性の高いサイトから）
Trustworthiness（信頼性）	正確な情報の提供（ファクトチェックの徹底）、信頼できる情報源の明示、プライバシーポリシーや利用規約の掲載、運営者情報の開示、SSL暗号化、誤情報の訂正と謝罪
Experience（経験）	著者自身の経験に基づいた記述、ユーザーの体験談やレビューの掲載、事例紹介、ハウツーコンテンツの作成（実践的な手順やノウハウの提供）

• 構造化データマークアップを行う
  コンテンツの内容をLLMに正確に伝えるために、適切な構造化データマークアップを行うことが重要です。例えば、FAQページであればFAQスキーマ、商品情報であればProductスキーマ、レシピであればRecipeスキーマなど、コンテンツの種類に応じて適切なマークアップを施すことで、LLMがコンテンツの内容をより深く理解し、回答に含めやすくなります。
• サイテーションを増やす
  他のWebサイトやSNSなどで、自社の情報（会社名、ブランド名、商品名など）が言及（サイテーション）されるように積極的に働きかけましょう。サイテーションは、LLMにとってWeb上での評判を示す指標の一つとなり、信頼性の向上に繋がります。
• 質問形式の見出しと回答を明確にする
  ユーザーがAIに質問しそうな内容を予測し、見出しと回答をセットで作成することは、LLMがコンテンツを理解し、質問に対して的確な回答を生成するために非常に有効です。FAQページや、ハウツーコンテンツなどで積極的に活用しましょう。
• ファクトチェックを徹底する
  LLMは、学習データに含まれる誤った情報をそのまま生成してしまう可能性（ハルシネーション）があります。そのため、コンテンツを作成する際には、必ず事実確認を行い、正確な情報を提供することが重要です。情報の信頼性を高めることは、LLMOにおいて最も重要な要素の一つと言えるでしょう。

これらの要素を意識してコンテンツを作成することで、LLMに高く評価され、AIによる回答や要約に自社の情報が表示される可能性を高めることができます。

ステップ5：AIツールとの連携と活用事例

LLMO対策を効果的に進めるためには、AI技術を積極的に活用することも重要です。AIとの連携方法として、以下の例を挙げています。

• AIチャットボットに自社情報を学習させる
  自社のWebサイトやFAQ、商品情報などをAIチャットボットに学習させることで、ユーザーからの質問に対して、より的確かつ自社に関連する回答を生成させることができます。これにより、AIチャットボットが自社の情報を積極的に発信する役割を担うことが期待できます。
• AIライティングツールを活用し、コンテンツの質を高める
  AIライティングツールは、文章の校正、リライト、アイデア出しなど、様々な面でコンテンツ作成をサポートしてくれます。これらのツールを活用することで、より質の高い、LLMOに強いコンテンツを効率的に作成することができます。ただし、AIが生成した文章は必ず人間の目で確認し、ファクトチェックを行うことが重要です。
• AIによるキーワード分析、競合分析を行う
  AIを活用したキーワード分析ツールや競合分析ツールを利用することで、LLMOに効果的なキーワードの発見や、競合他社のLLMO戦略の把握に役立てることができます。これにより、より戦略的なLLMO対策を立案することが可能になります。

AI技術は日々進化しており、LLMOに活用できるツールも増えています。積極的に情報収集を行い、自社のLLMO戦略に最適なツールを導入・活用していくことが重要です。

ステップ6：効果測定はどうする？KPI設計と継続改善

LLMOの効果測定の指標としては、以下のようなものが考えられます。

• AIの回答に自社情報が表示される頻度
  ChatGPTやGeminiなどの対話型AIに、自社の商品やサービスに関する質問を投げかけ、自社の情報が回答に含まれる頻度を測定します。
• ブランド名、商品名の言及回数
  AIが生成する文章や要約において、自社のブランド名や商品名が言及される回数を測定します。
• ポジティブな文脈での言及（センチメント分析）
  自社のブランドや商品名が言及される際に、肯定的な文脈で言及されているかどうかを分析します。
• (将来的には) AI経由でのWebサイトへの流入数やコンバージョン率
  AIの回答や要約から自社Webサイトへのアクセス数や、そこからのコンバージョン率を測定できるようになる可能性があります。

ただし、LLMの対策は、指標が細分化されるため「定量的な分母で効果を確認する」という従来型のアプローチは難しい印象です。

LLMOはまだ新しい分野であり、効果測定の方法も確立されていない部分が多いです。しかし、常に最新の情報を収集し、試行錯誤を繰り返しながら、自社にとって最適な効果測定方法を見つけていくことが重要です。

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。試行錯誤しながら、自社に合った効果測定方法を見つけていく必要があります。

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対策はすぐに効果が出ますか？

LLMO対策は、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対策は、どのような業種に有効ですか？

LLMO対策は、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対策を始めるには、何から手をつければよいですか？

LLMO対策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対策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 は決して “従来 SEO の代替” ではありません。検索アルゴリズム最適化 (SEO) を基盤としつつ、AI アルゴリズム最適化 (LLMO) を上乗せする二層構造が、2025 年以降のスタンダードになります。

AI技術はまだ発展途上であり、LLMOの手法も常に進化していくことが予想されます。しかし、AIの進化を恐れるのではなく、積極的にLLMOに取り組み、新たな機会を創出していくことが、AI時代を勝ち抜くための鍵となるでしょう。

LLMOに関するご相談は、シンクムーブ株式会社までお気軽にお問い合わせください。

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