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生成AIやAI検索の普及に伴い、「LLMO」という言葉を目にする機会が増えています。しかし、「SEOと何が違うのか」「具体的に何をすればよいのか」「取り組んだとして、どう成果を測ればよいのか」と迷う担当者も多いのではないでしょうか。
LLMOは、単にAI向けの新しい施策を追加するという話ではありません。従来のSEOやコンテンツマーケティングを土台に、生成AIからも自社の情報を見つけてもらい、正しく理解・引用・言及されやすい状態を整える取り組みと捉えると理解しやすくなります。
本記事では、LLMOの意味やSEOとの違い、具体的な対策、効果測定まで解説します。
この記事の重要ポイント
・LLMOは、SEOを土台に生成AI上での発見・引用・言及まで対象を広げる考え方
・Googleの生成AI検索でも、従来のSEOのベストプラクティスが基盤となる
・対策では、技術基盤・独自性のあるコンテンツ・情報の信頼性を整える
・AI上の露出だけでなく、その後の流入や認知への影響まで確認する
シャコウでは、LLMOの基礎となるSEOに関する情報をYouTubeで発信しています。LLMOを理解する上でのベースとなる内容なので、ぜひ参考にご視聴ください。
LLMOとは？生成AIの回答に自社情報が引用されるようにする取り組み
LLMOとは、生成AIの回答のなかで自社や自社コンテンツが適切に理解・引用・言及されるよう、Webサイトや情報発信を整える取り組みです。
生成AIを使った情報探索では、ユーザーが複数のWebページを一つずつ確認するのではなく、AIが複数の情報源を参照しながら回答をまとめ、その回答内から必要な情報や出典へアクセスする場面があります。
そのため企業側には、従来の「検索結果で上位に表示されるか」だけではなく、AIが回答を生成するときの参照元や候補として認識されるかという新しい視点が生まれています。
ただし、LLMOだけの独立した評価アルゴリズムが存在するわけではありません。Googleも、AI OverviewsやAI Modeなどの生成AI検索機能は既存の検索ランキング・品質システムを基盤としており、従来のSEOのベストプラクティスが引き続き有効だと説明しています。
※参照：Google Search Central「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOは対立するものではなく、大きな違いは、どこで自社の情報が見つかる状態を目指すかです。
SEOでは、Googleなどの検索結果にコンテンツを表示し、ユーザーからのクリックや流入につなげることを主に目指します。
一方、LLMOでは、ChatGPTなどの生成AIやGoogleのAI機能の回答内で、自社・サービス・コンテンツが引用・言及される状態も対象に含めます。
▼SEOに関しては以下の記事をご覧ください
目的・評価対象・成果の表れ方の違い【比較表】
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索結果からの発見・流入を増やす | AI回答内での引用・言及・発見機会を増やす |
| 評価される場所 | 検索結果 | 生成AI・AI検索の回答や引用元 |
| ユーザーとの接点 | 検索結果→Webサイト | AI回答→ブランド認知・Webサイトなど |
| 主な成果指標 | 検索順位、表示回数、クリック、流入など | AI機能での表示、AI経由流入、言及・引用、指名検索など |
| 必要な対応 | クロール・インデックス、コンテンツ品質、サイト構造など | SEOの基盤＋AI上の露出・引用状況の把握と改善 |
実際には、両者の対策は大きく重なります。
Googleは、生成AI検索においても、クロール可能なWebサイト、独自性のある有益なコンテンツ、明確な技術構造など、従来のSEOのベストプラクティスを重視するよう案内しています。
そのため、LLMOを始めるからといって、それまでのSEOを捨てて別の施策へ切り替える必要はありません。
SEOとLLMOはどちらを優先すべき？
基本的には、SEOという土台を整えたうえで、AI検索・生成AI上の露出まで計測・改善範囲を広げると考えるとよいでしょう。
たとえば、次の状態にある場合は、まずSEOの基盤整備を優先します。
- 検索エンジンに重要なページが十分インデックスされていない
- サイト構造やコンテンツの品質に明確な課題がある
- 自社の専門領域に関する有益なコンテンツがまだ少ない
一方、すでに一定の検索流入やコンテンツ資産がある企業であれば、AI検索における自社の露出状況を確認し、LLMOの観点を追加する段階に進みやすいでしょう。
LLMOとGEO・AIO・AEOの違い
LLMOの周辺では、「GEO」「AIO」「AEO」といった似た言葉も使われています。
これらは、いずれもAIを介した情報探索で自社の情報を見つけてもらいやすくする取り組みを指しますが、業界共通の厳密な定義や使い分けが確立されているわけではありません。
特に注意したいのが「AIO」です。AIOは文脈によって、主に次の2つの意味で使われています。
- AI Optimization：AI検索や生成AI全般に対する最適化
- AI Overviews：Google検索に表示される生成AIによる要約機能
Googleが公式に使っている機能名は「AI Overviews」であり、「AIO」はその正式名称ではありません。一方、マーケティング・SEO業界では「AI Optimization」の略としてAIOと表現するケースもあります。
そのため、「AIO対策」という言葉を見た場合は、AI検索全般への最適化を指しているのか、GoogleのAI Overviewsへの対応を指しているのかを文脈から確認する必要があります。
| 用語 | 一般的な意味 | 主に強調される対象 |
|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization | LLM・生成AIによる理解や引用 |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成AI・生成検索エンジン上の露出 |
| AIO | AI Optimization | AI検索・生成AI全般への最適化 |
| AI Overviews | Google検索の生成AIによる要約機能 | Google検索上のAI回答・引用 |
| AEO | Answer Engine Optimization | 検索・AIなどで直接回答として選ばれること |
Google自身は「AEO（Answer Engine Optimization）」や「GEO（Generative Engine Optimization）」についても、AI検索上の視認性向上を説明するためにオンラインで使われている用語と位置づけています。そのうえで、Google検索では生成AI検索への最適化も、従来のSEOの延長として考えるべきだと説明しています。
つまり、これらの用語は焦点に違いがあるものの、実務上の施策は大きく重なり、「信頼できる情報を公開する」「検索エンジンやAIが取得できる状態にする」「ユーザーの質問に明確に答える」といった基本は共通しています。
そのため、どの名称を採用するかにこだわるより、AIを介した情報探索でも自社の情報を正しく発見・理解してもらえる状態をつくることを基準に対策を考えるとよいでしょう。
LLMOを考えるうえで知っておきたい検索環境の変化
LLMOが注目されている背景には、生成AIの普及によって、ユーザーがWeb上の情報へたどり着くまでの経路が多様化していることがあります。
これまでのSEOでは、検索結果で上位表示され、Webサイトへのクリックにつなげることが重要な指標の一つでした。しかし現在は、Google検索のAI OverviewsやAI Mode、ChatGPTなど、AIが複数の情報源をもとに回答を生成し、その回答から情報を得る場面が広がっています。
こうした変化によって、「検索順位」や「Webサイトへの流入」に加えて、生成AI上で自社や自社コンテンツがどのように扱われるかも、企業の情報発信において確認すべきポイントになっています。
検索体験の変化｜AI Overview・AI Mode・生成AIの普及
従来の検索では、ユーザーがキーワードを入力し、検索結果に表示された複数のWebページから必要な情報を探す流れが一般的でした。
現在は、検索結果そのものにAIによる回答が表示されたり、対話型AIへ質問したりすることで、Webページを一つずつ確認しなくても情報を整理できる場面が増えています。
代表的な例が、次のようなサービスです。
- Google AI Overviews：通常の検索結果内に、複数の情報をもとに生成された概要を表示
- Google AI Mode：複雑な質問や追加質問にも対応する、対話型の検索体験
- ChatGPTやGeminiなどの生成AI：質問に対してWeb上の情報などをもとに回答を生成
Googleによると、AI Modeは2026年5月時点で月間利用者が10億人を超えています。つまり、検索と生成AIを組み合わせた情報探索は、一部のユーザーだけが利用するものではないのです。
こうした変化は、Webサイトへのクリックにも影響を与えています。
Ahrefsが2026年に公表した調査では、AI Overviewが表示される検索では、表示されない類似の情報収集型キーワードと比べて、検索1位ページの平均クリック率（CTR）が58％低い傾向が確認されました。
これは、検索上位に表示されることの価値がなくなったという意味ではありません。一方で、検索順位だけを見ていては、ユーザーがどこで情報を得ているのかを十分に把握できないケースが増えていることを示しています。
※参照：Google「Google Search’s I/O 2026 updates: AI agents and more」
※参照：Ahrefs「Update: AI Overviews Reduce Clicks by 58%」
▼AI Overviewについては以下の記事をご覧ください
検索流入だけでは捉えきれないユーザー接点の広がり
生成AIを経由した情報収集が広がることで、ユーザーと企業との接点も多様化しています。
たとえば、ユーザーが生成AIの回答で初めて企業名やサービス名を知り、その場ではWebサイトを訪問せず、後から企業名を検索したり、別の経路からサービスサイトへアクセスしたりするケースも考えられます。
そのため、従来のように「検索順位が上がったか」「自然検索からの流入が増えたか」だけでは、情報発信の効果を捉えきれない場面が増えています。
今後は検索流入に加えて、以下のような複数の接点を確認することが重要です。
- AIの回答内で自社名・サービス名が言及されているか
- 自社コンテンツが情報源として引用されているか
- AI経由のWebサイト流入が発生しているか
- 指名検索や問い合わせに変化があるか
LLMOでは、AI上での露出そのものを目的にするのではなく、生成AIを含むさまざまな情報収集経路から、自社を正しく認知・理解してもらい、その後の比較検討や問い合わせにつなげることが重要になります。
BtoBコンサルタント
柴犬先輩
生成AIによる検索が主流になってきているからこそ、LLMOへの対策も必要なんだ！
AIはどのように情報源・引用先を選んでいるのか
LLMOを考えるうえでは、生成AIやAI検索がどのようにWeb上の情報を参照しているのかを理解しておくことが重要です。
生成AIがWeb上の情報を参照する基本的な仕組み
生成AIがどの情報を引用・表示するかを決める詳細なロジックがすべて公開されているわけではありません。 また、ChatGPTやGemini、Google検索のAI機能など、サービスによって情報を取得・回答する仕組みも異なります。
Googleは、AI OverviewsやAI Modeなどの生成AI機能について、従来のGoogle検索と切り離された仕組みではなく、Google検索のコアランキングシステムや品質システムを基盤にしていると説明しています。
そのうえで、関連性の高いWebページを検索インデックスから取得して回答に活用する「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」や、複数の関連検索を同時に行う「クエリファンアウト」といった技術が使われています。
つまり、LLMOだからといってAI専用のまったく新しい評価基準だけを攻略するのではなく、検索エンジンから適切に取得・評価される状態をつくることが、AI検索への対応にもつながると考える必要があります。
※参照：Google Search Central「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
Google検索の生成AI機能で使われるクエリファンアウトとは
LLMOを理解するうえで鍵となるのが「クエリファンアウト（Query Fan-out）」という生成AIの出力ロジックです。
クエリファンアウトとは、ユーザーから一つの質問を受けた際に、その質問に関連する複数の検索クエリを生成し、同時に追加の情報を探す仕組みです。Googleは、AI OverviewsやAI Modeで必要に応じてクエリファンアウトを利用すると説明しています。
※参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」
たとえば、ユーザーが「自社に適したMAツールを選ぶには？」と質問したとします。
この場合、一つの検索だけではなく、
- MAツールの選び方
- BtoB向けMAツールの比較
- MAツールの費用
- MAツール導入時の注意点
- 企業規模別のMA活用方法
といった関連する検索を並行して行い、それぞれの検索結果から回答に必要な情報を集めるイメージです。
従来の検索では、一つの検索キーワードに対する検索結果が中心でした。一方、クエリファンアウトでは、元の質問を複数のサブテーマに広げながら情報を取得できるため、一つの回答の中で多角的な情報を扱いやすくなります。
LLMOでは「AI専用の対策」より情報の質と取得しやすさが重要
Googleは、クエリファンアウトによって、通常の検索よりも幅広い関連Webページを見つけ、回答を裏付けるリンクとして提示できると説明しています。
ただし、ここで注意したいのは、「想定されるサブクエリごとにページを大量につくればよい」という意味ではないことです。
Googleは2026年の公式ガイドで、生成AI検索向けに検索語のバリエーションを網羅したり、AI専用にコンテンツを書き換えたりする必要はないと説明しています。
※参照：Google Search Central「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
そのためLLMOでは、クエリファンアウトで派生しそうな検索語を機械的に網羅するのではなく、ユーザーが一つのテーマについて知りたい情報を十分に理解し、関連する疑問まで含めて有益な情報を提供することが重要です。
たとえば、自社独自の調査データや実務から得られた知見、具体的な事例など、他のサイトでは得にくい情報を発信することで、さまざまな検索意図に対して参照価値のあるコンテンツを蓄積できます。
クエリファンアウトを理解する目的は、「AIに引用される裏技」を探すことではありません。ユーザーの一つの質問の背後には複数の知りたいことがあり、AI検索はそれらを横断して情報を探していると理解することが、コンテンツ設計を考えるうえで重要です。
LLMOの具体的な対策手法
LLMOを実施するには、まずは検索エンジンやAIがコンテンツを適切に取得できる技術基盤を整え、そのうえで独自性・専門性のある情報を発信していくことが基本となります。
ここでは、LLMOで押さえておきたい対策を4つの観点から整理します。
技術面の対策｜サイト構造・構造化データ・クロール可否
1．検索エンジン・AIからアクセスできる状態を確認する
まず、自社のコンテンツが適切にクロール可能か確認します。GoogleのAI検索に表示されるためには、ページがGoogle検索にインデックスされ、スニペットとして表示できる状態である必要があります。
ChatGPT Searchへの掲載を希望する場合は、OpenAIの「OAI-SearchBot」をrobots.txtでブロックしていないかも確認します。「GPTBot」はモデル学習用、「OAI-SearchBot」は検索用と用途が分かれているため、混同しないよう注意しましょう。
2．サイト構造や見出しをわかりやすくする
ページタイトルや見出し、本文の階層を整理し、人が読んでも情報の関係性を理解できる状態にします。重要なページに内部リンクからたどれるようにするなど、サイト全体の情報構造も整理しておきましょう。
これはAI専用の対策ではなく、検索エンジンやユーザーにページ内容を伝える基本的なWeb設計です。
3．適切な構造化データを利用する
商品、組織、記事など、Googleがサポートする構造化データを適切に設定することで、ページに記載されている情報を検索エンジンへ明示できます。
ただし、構造化データを設定すればAI回答に引用されるというものではありません。また、LLMO専用の構造化データが存在するわけでもありません。
検索・機械理解のための基盤整備として、ページの内容と一致する構造化データを正しく設定することが重要です。
4．ページ体験を整える
読み込みに極端な時間がかかる、モバイルで閲覧しにくい、主要なコンテンツを判別しにくいといった問題も改善します。
技術面の対策はマーケティング担当者だけで抱え込まず、Web制作担当や情報システム部門、外部制作会社などと分担して進めるとよいでしょう。
コンテンツ面の対策｜一次情報・専門性・質問への回答
1．自社ならではの一次情報を増やす
Web上の既存情報をまとめ直すだけでなく、自社だから提供できる情報をコンテンツに盛り込みます。
たとえば、以下のような情報です。
- 自社で実施した調査・アンケートデータ
- 顧客への支援事例や導入事例
- 実務を通じて得られたノウハウや失敗例
- 自社で蓄積しているデータを使った分析
- 担当者や専門家による具体的な見解
特にBtoB領域では、一般論だけでは競合コンテンツとの差が生まれにくいため、実際の経験やデータに基づく情報をどれだけ提供できるかが重要です。
2．ユーザーの具体的な疑問に答える
対策キーワードだけを見るのではなく、そのテーマについてユーザーがどのような疑問を持つかを整理します。
たとえば「MAツールの選び方」であれば、選定基準だけでなく、費用、比較方法、導入時の注意点、企業規模による違いなども関連する疑問として考えられます。
生成AIによる検索では、一つの質問から複数の関連検索を行うクエリファンアウトも利用されています。そのため、一つのテーマについてユーザーが次に知りたくなる情報までカバーすることを意識しましょう。
ただし、想定されるサブクエリごとにページを大量につくる必要はありません。検索語を機械的に網羅するのではなく、ユーザーの疑問を十分に解決できる情報を提供することが重要です。
3．専門性や実体験が伝わる内容にする
「何が正しいか」だけではなく、「なぜそう言えるのか」まで示します。具体的な事例や判断プロセス、実際に取り組んだ結果などを加えることで、単なる一般論ではない情報になります。
特に専門性の高いテーマでは、実務経験を持つ担当者への取材や専門家による監修などを取り入れることも有効です。
4．既存コンテンツを定期的に見直す
情報が古くなっていないか、ユーザーの疑問に十分答えられているかを定期的に確認します。
生成AIや検索機能の仕様は変化しているため、公開時点では正しかった情報でも、そのまま放置すると実態と合わなくなる可能性があります。
新規コンテンツを増やすだけでなく、既存記事の情報更新や不足部分の追加も継続して行いましょう。
情報の信頼性と第三者からの評価を高める
1．誰が発信している情報なのかを明確にする
記事の著者や監修者、運営企業などを明示し、情報の発信主体がわかる状態にします。
特に専門性の高いテーマでは、著者の経歴や実務経験、保有資格なども必要に応じて記載するとよいでしょう。
2．主張やデータの根拠を示す
統計データや調査結果を掲載する場合は、出典や調査時期を明記します。
「〜と言われています」といった根拠の曖昧な表現だけで終わらせず、可能な限り一次情報や公的機関、公式情報などを確認したうえで記載することが重要です。
3．自社以外の信頼できる媒体でも情報を発信する
自社サイトだけでなく、業界メディアへの寄稿や取材掲載、顧客との事例公開など、第三者の媒体で自社やサービスについて正確な情報が掲載される機会をつくることも有効です。
ただし、外部サイトからの言及や被リンクを増やせばAIに引用されやすくなるといった単純な因果関係が公表されているわけではありません。
AIへの露出だけを目的に不自然な被リンクや言及を増やすのではなく、ユーザーから見ても信頼できる情報発信の一環として取り組みましょう。
4．Web上の企業・サービス情報を一貫させる
自社サイト、各種プロフィール、外部メディアなどで、会社名やサービス名、サービス内容などの基本情報に大きな食い違いがないか確認します。
サービス名称の変更や事業内容の更新があった場合は、自社サイトだけでなく関連する情報も可能な範囲で更新し、Web上で自社について正確な情報を確認できる状態を維持しましょう。
llms.txtは設置すべきか
結論として、Google検索のLLMO対策を目的とするのであれば、llms.txtを設置する必要はありません。
llms.txtとは、Webサイト内の重要なコンテンツなどをLLMに伝えることを目的として提案されているテキストファイルです。LLMOの施策として紹介されるケースもあります。
しかしGoogleは2026年6月、Google検索ではllms.txtを必要としておらず、設置しても検索での可視性やランキングにプラス・マイナスの影響はないことを明確にしています。
※参照：Google Search Central「ドキュメントの最新の更新内容」
そのため、
- Google検索で順位が上がる
- AI OverviewsやAI Modeに表示されやすくなる
- Googleの生成AIから引用されやすくなる
といった目的で、llms.txtを優先的に設置する必要はありません。
一方で、Googleは「llms.txtを利用するほかのサービスやシステム向けに維持しても問題ない」としています。今後、特定のAIサービスがllms.txtへの対応を正式に表明した場合には、そのサービスへの対応として導入を検討するとよいでしょう。
現時点では、llms.txtよりも先に、クロール可能な環境を整える、独自性のあるコンテンツを増やす、情報の根拠や発信主体を明確にするといった基本施策を優先することが重要です。
LLMO改善のモニタリングとオペレーション
LLMOは一度の施策で完結するものではありません。SEOと同様に、継続的なモニタリングと改善サイクル（PDCA）が必要です。まずは、どのように生成AI内での自社の言及状況をモニタリングし、改善につなげるかについて、実践的な手順を紹介します。
1. ペルソナベースでの前提条件を設定する
まずは、生成AIが参照する状況をシミュレーションするために、想定するユーザー像（ペルソナ）を明確に設定します。
例：
- 業界：コンサルティング会社
- 従業員数：90名
- 役職：部長クラス
- 課題：CRMが形骸化しており、SFA/CRMを刷新したい
こうした前提をもとに、自然文の検索クエリ（プロンプト）を設計していきます。
2. 解像度の高いクエリを設計する
次に、実際の検索ニーズに近い自然文のクエリを設計します。SEOにおけるキーワード設計に近い工程ですが、より会話調・文脈依存の設問になります。
例：
- おすすめの顧客管理システムは？
- コンサル業界で人気のCRMを教えてください
- 中小企業向けでコスパの良いSFAはありますか？
- ◯◯と連携できるCRMを探しています
このように、業界・企業規模・課題・機能などの要素を組み合わせて多角的なクエリを生成します。
3. モデルごとの出力結果を取得する
クエリが整ったら、複数のLLM（生成AI）に入力し、回答結果を収集します。モデルによって回答内容が大きく異なるため、ChatGPT／Gemini／Claudeなど複数のモデルを横断的に観察することが重要です。
同一クエリでも、モデルの学習データ・検索ベース・UI設計の違いにより、引用元や回答スタイルにばらつきが出ます。
4. 言及率・競合比較のモニタリング
収集した回答結果をもとに、以下の視点で定量・定性のモニタリングを行います。
- 自社が回答内で言及されているか（自然文中 or 引用リンク）
- 同じ質問に対して、競合がどれくらい登場しているか
- クエリのジャンル別（業界特化・価格比較・機能訴求など）に強弱があるか
- モデルごとの言及傾向の差
たとえば、25種類のクエリ × 3モデル＝75回答を定点記録し、日別の変化や競合の出現傾向もログ化していくのが理想的です。
5. Search ConsoleでGoogleの生成AI機能における露出を確認する
GoogleのAI OverviewsやAI Modeについては、Search Consoleの「生成AIパフォーマンスレポート」から、自社サイトの表示状況を確認できます。
2026年8月31日以降、同レポートは世界中のすべてのWebサイトに提供されており、主に以下の情報を確認できます。
- 生成AI機能で自社URLが表示された回数
- AI機能に表示されたページ
- 国別の表示状況
- デバイス別の表示状況
- 時間・日・週・月単位での推移
ChatGPTやGeminiなどを使った定点観測では、自社や競合が「どのように言及されているか」を確認できます。一方、Search Consoleでは、Googleの生成AI機能で実際にどのページがどの程度表示されているかをデータで把握できます。
そのため、LLMOのモニタリングでは、生成AI上での言及・引用状況を手動で確認するだけでなく、Search Consoleのデータも組み合わせて評価するとよいでしょう。
6. 言及改善に向けた施策立案とPDCA
モニタリングの結果、自社が特定ジャンルのクエリで言及されない場合、その分野での認知獲得やエビデンスの補強施策を検討します。
例：
- コンサル業界クエリで言及が弱い → 業界別導入事例ページを作成
- コスパ訴求のクエリで他社に負けている → 比較表の作成や価格訴求コンテンツを整備
- 競合が登場するメディアがある → その媒体への掲載交渉や引用対策を実施
また、AIが参照しているSerp（検索結果）記事を特定し、自社の掲載を働きかけることも効果的です。
BtoBコンサルタント
柴犬先輩
LLMOはSEOと同様に、継続的なモニタリングと改善サイクルが必要だぞ！
LLMOモニタリングとPDCAの具体例
LLMOにおける最適化は「施策を打つこと」だけで完結するものではありません。生成AIがどのようなロジックで回答を生成しているかを観察し、その結果に応じて改善策を立てることが不可欠です。
ここでは、具体的なモニタリング方法と、それに基づくPDCAサイクルの回し方を紹介します。
Step1：生成AIの回答構造を観察する
まずは、LLM（Large Language Model）がどのようなプロンプトに対して、どんな根拠で回答を返しているのかを観察します。
以下のような視点で出力結果を記録しましょう。
・どのLLM／モデルでクエリを実行したか（例：Gemini 1.5、ChatGPT-4oなど）
・プロンプトの内容（例：中小企業向けCRMのおすすめは？）
・参照された情報源（サイテーション）
– 回答文中の引用リンク
– 「〜の情報によると〜」という参照表現
・ブラウジング機能の有無
– 生成時に「最新情報取得モード」がONだったか
・自社と競合の言及有無／内容
– ブランド名が出たか？どう紹介されたか？
– 競合はどこが登場したか？その評価内容は？
これらを整理することで、AIの判断材料に自社コンテンツが含まれているか否かが明確になります。
Step2：自社の弱点領域を特定する
たとえば、以下のような現象が見られる場合は改善対象となります。
- Geminiでは自社が一切言及されない
- ChatGPTでは「古い情報」を参照している
- あるクエリでは競合A社ばかりが紹介される
このような差分を発見することで、次のアクションに繋げやすくなります。
Step3：改善のためのアクションプランを立てる
生成AIの言及状況から以下のような改善施策が考えられます。
1. 自社内でのコンテンツ制作（コンテンツ充実）
これまでSEOでは「検索ボリュームが少ない」と判断して書かなかったキーワードも、AI回答においては必要コンテンツである可能性があります。特定業界や用途に特化したページ（例：◯◯業界向けCRM導入事例）を用意しましょう。
2. 掲載営業・広報施策の強化（外部対策）
AIが参照している媒体（比較サイト・業界記事など）を特定し、自社の掲載や言及を促進する活動を行います。被リンク獲得・メディア掲載・PR配信などがここに該当します。
このように、AIの回答構造に着目したモニタリングから改善施策を立て、再びAIの出力で検証するというループが、LLMOの基本的なPDCAです。単に「SEO順位」だけを見るのではなく、「AIにどう認識されているか」という視点での分析体制を整えることが重要です。
LLMO対策に取り組む際の注意点
LLMOは、短期間ですべての成果を確定できる施策ではありません。取り組む際は、次の点を理解しておきましょう。
1．すぐに改善できる項目と時間が必要な項目がある
クロール設定や記事構造の修正などは比較的着手しやすい一方、独自情報や第三者からの評価、ブランド認知などは継続的な情報発信が必要です。
2．生成AIの回答には揺れがある
同じ質問でも、タイミングや表現によって回答・引用元が変化する可能性があります。一度の結果だけで施策の成否を判断しないようにしましょう。
3．AIサービス側の仕様が変化する
生成AI・AI検索は現在も更新が続いています。実際、Googleは2026年だけでも生成AI向け公式ガイド、Search Consoleの生成AIレポート、llms.txtに関する見解などを相次いで追加しています。施策は一度決めて終わりではなく、公式情報を確認しながら更新する必要があります。
4．「AIに載ること」自体を目的にしない
AIから引用されても、情報が古い、商品説明が不正確、ユーザーの期待と実態が異なる状態では、ビジネス成果につながりません。LLMOでも最終的に重要なのは、ユーザーに正確で有益な情報を届けることです。
LLMOに関するよくある質問
Q1. LLMOとは何ですか？
LLMOは、生成AIやAI検索の回答内で、自社や自社コンテンツが適切に理解・引用・言及される状態を目指してWebサイトや情報発信を整える取り組みです。SEOと重なる部分が大きく、従来施策の延長として考えることができます。
Q2. SEOとLLMOの違いは何ですか？
SEOは検索エンジン上でコンテンツを発見・評価してもらうための取り組みです。LLMOはその基盤を活かしながら、生成AIやAI検索上での引用・言及・発見機会まで対象を広げる考え方です。両者の施策は大きく重なります。
Q3. SEO対策をしていれば、LLMO対策は必要ありませんか？
SEOとLLMOの施策は大きく重なりますが、SEOだけでは生成AI上での露出状況までは把握できません。
基本的なSEO施策を行ったうえで、ChatGPTやGemini、Googleの生成AI機能などで自社がどのように扱われているかを確認し、必要に応じてコンテンツや情報発信を改善することが重要です。
Q4. LLMOとAIO・GEOはどう違いますか？
厳密な業界標準はなく、指している施策は大きく重なっています。LLMOは大規模言語モデル、GEOは生成エンジン、AIOはAI全般やAI Overviewsなど、どこに焦点を当てるかによって名称が異なると考えるとわかりやすいでしょう。
Q5. LLMOの効果はどのように測定しますか？
生成AI上での自社名・サービス名の言及、自社コンテンツの引用、AI経由の流入などを継続的に確認します。
Googleの生成AI機能についてはSearch Consoleのデータも活用しながら、主要な生成AIでの自社・競合の言及状況を定点観測し、変化を追うことが重要です。
まとめ｜LLMOを理解し、生成AI時代の情報発信に備えよう
LLMOは、生成AIだけを対象にしたまったく新しい施策ではありません。従来のSEOを土台に、生成AIやAI検索上での発見・引用・言及まで対象を広げる考え方です。
生成AIやAI検索の仕組みは現在も変化が続いています。そのため、「AIに引用されるためのテクニック」を追い続けるよりも、ユーザーにとって価値のある独自情報を発信し、検索エンジンやAIが適切に取得できる状態を維持することが重要です。
まずは、自社が主要な生成AIやAI検索上でどのように扱われているかを確認し、技術面・コンテンツ面・情報の信頼性のどこに改善余地があるのかを整理するところから始めてみましょう。
戦略設計・実行支援は「シャコウ」にご相談ください
LLMOやSEOの戦略設計にお悩みなら、シャコウが一気通貫でご支援します。私たちは、戦略から実行、運用・改善までを視野に入れた「AI時代の情報設計支援」を提供しています。以下のような課題をお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。
- LLM最適化にどう取り組めばいいか分からない
- AI Overviewや生成AIで自社が選ばれない理由を知りたい
- SEOと生成AI最適化を統合的に設計・改善したい
- マーケティングと営業が連動した体制を築きたい
BtoB領域に特化したマーケティング・セールス支援を強みとする私たちシャコウが、SEO・LLMOに関する上流設計、実行、コンテンツ・テクニカル・外部SEO・LLMOといった総合的なSEO・LLMOに貢献し、御社の事業推進を伴走型でサポートします。ぜひお気軽にご相談ください。
新卒BtoBマーケター
白ポメちゃん
生成AIが使われるようになったからLLMOが注目されてるんですね！
でもSEOと何が違うの？？