LLMO対策とは、ChatGPTなどの生成AIに自社情報を引用・認識させるための取り組みです。検索体験がAI中心へと変わりつつある今、情報提供側は「AIに選ばれるコンテンツ設計」が求められています。
本記事では、LLMO対策の基本からSEOとの違い、対策が重視される背景、そして具体的な6つの施策をわかりやすく解説します。
COOMIL（クーミル）株式会社 代表取締役。神奈川県出身。東京薬科大学大学院を修了後、大手製薬会社にて研修開発に従事する。2016年にファングロウス株式会社を創業し、マーケティング、広告運用、YouTube、SEO対策を駆使し、2年で売上1億円強かつ利益率40%強の会社へとグロースさせ、株式譲渡。YouTubeチャンネルのプロデュース・原稿制作・出演・撮影・編集の全てを自ら行い、運営10ヶ月で登録者数1万人突破させる(現在3万人越え)。IT業界だけでなく実店舗経営の知見を活かし、クライアント様の課題の本質を捉えて、「結果が出るマーケティング施策」をご提案致します。サイトを公開後も運用をお任せ頂き、サイトだけでなく「事業規模の拡大を目指す」ことがクーミルのモットーです。
■経歴
2014年 東京薬科大学大学院終了
2014年 第一三共株式会社
2016年 ファングロウス株式会社 創業
2019年 一般社団法人スーパースカルプ発毛協会（FC本部） 理事
2021年 ファングロウス株式会社 株式譲渡
2021年クーミル株式会社 創業
■得意領域
SEO対策
コンテンツマーケティング
リスティング広告
オウンドメディア運用
フランチャイズ加盟店開発、集客
■保有資格
Google アナリティクス認定資格（GAIQ）
Google 広告検索認定資格
Google 広告ディスプレイ認定資格
Google 広告モバイル認定資格
■SNS
X（旧Twitter）：https://twitter.com/ryosuke_coomil
YouTube：https://www.youtube.com/@marketing_coomil
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目次
LLMO対策とは？
LLMO対策とは、ChatGPTなどの生成AIに自社の情報を正確に認識・引用してもらうための取り組みです。LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデルに最適化する手法を指します。
近年は、検索エンジンだけでなく、AIを通じて情報を得るユーザーが増えています。AIは公開されているテキストをもとに回答を生成するため、自社のコンテンツが認識されやすい構成や表現であることが重要です。
LLMO対策では、情報の信頼性や構造の明確さを重視し、AIが内容を正しく理解できるように整えます。AIが情報源として自社のコンテンツを紹介すれば、新たなアクセス経路が生まれます。今後の集客や認知拡大を考える上で、LLMO対策は無視できない施策と言えるでしょう。
LLMO対策とSEO対策の違い
LLMO対策とSEO対策の違いは、最適化の対象と目的にあります。
| SEO対策 | LLMO対策 | |
|---|---|---|
| 対象 | 検索エンジンに最適化 | 生成AIに最適化 |
| 施策 | HTML構造の最適化 キーワード選定 内部リンクの整備 など | 構造化データの活用 明示的な記述 情報の信頼性 など |
SEOは検索エンジンを対象とし、検索結果での上位表示を目指す施策です。対してLLMOは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに情報を認識・引用されることを目的としています。
SEOでは、HTML構造の最適化やキーワード選定、内部リンクの整備などが中心です。一方、LLMO対策では、構造化データの活用や明示的な記述、情報の信頼性を証明する工夫が求められます。AIが学習・参照する仕組みを理解し、回答文に自社の情報が使われるよう整える必要があります。
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LLMO対策が重要視されている背景
生成AIの普及に伴い、検索経由での情報取得の構造が変化しています。従来のようにリンクをクリックして各サイトを閲覧するのではなく、AIが要点を要約して回答する流れが定着しつつあるのです。
ここでは、LLMO対策が注目される背景について解説します。
検索体験がAI中心に変化している
ユーザーの検索行動は、検索エンジンで情報を調べる従来のスタイルから、生成AIを活用した即時回答型へと大きく変化しています。キーワードを打ち込んで複数のリンクを比較するのではなく、「聞いて答えてもらう」という行動が一般化し始めているのです。
情報を届ける側にとっては、AIに正しく読み取られ、回答の根拠として参照されるかどうかが重要な課題となっています。
AIによる情報取得が当たり前になる時代では、AIが情報を正確に認識・引用できるよう整えておく必要があるため、LLMOが重要な施策として注目されています。
ゼロクリック化で流入経路が減っている
生成AIの普及により、ユーザーが検索結果のリンクを開かずに回答を得る「ゼロクリック検索」が一般化しています。
Advanced Web Rankingの調査では、2024年末時点でAI概要（AIO）が検索結果の42.51%に表示され、クリックスルー率（CTR）が業種によっては大幅に低下した※ことが報告されています。
ゼロクリック検索の拡大は、SEOに依存していたWeb集客にとって大きな打撃と言えるでしょう。特にFAQやHow-to系のコンテンツでは、AIが要点を自動で要約しユーザーが遷移せずに完結するため、従来のようなトラフィック獲得が困難になります。
その一方で、AIに引用されるとブランド名やドメインの露出が高まり、信頼の獲得や二次拡散につながる可能性もあります。今後はクリック数だけでなく、「AIに取り上げられること」自体が重要な評価軸となっていくでしょう。
※）情報源：Google CTR Study: AI Overviews Rise As Click Rates Decline
AIに選ばれる情報が競争優位を生む
生成AIが回答に使用する情報は、信頼性・専門性・構造の明確さといった要素で選別されます。AIが参照する対象に選ばれれば直接的な流入はもちろん、ブランド認知や第三者による引用といった副次的効果も期待できます。
特にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点が重視され、著者情報や所属組織、出典の明記、論理的な構成などがAIにとっての信頼指標です。
単に良質なコンテンツを作るだけでは不十分であり、AIが学習・引用しやすい情報設計が競争力を左右します。今後のWeb戦略では、AIに選ばれることを前提とした構成や記述が求められます。
LLMO対策でAIに選ばれる6つの施策
AIが出力する回答の中で取り上げられるには、単に良質なコンテンツを用意するだけでは不十分です。情報の構造や表現、発信元の信頼性といった要素を総合的に整える必要があります。
ここでは、生成AIに選ばれるために意識すべき6つの施策を解説します。
独自情報や正しい情報源からの引用元として記事を作る
生成AIに情報を引用されるには、信頼できる情報源として認識されることが前提です。そのためには、専門家の監修や一次情報の掲載などを通じて、権威性や信頼性を高めていく必要があります。例えば、以下のような施策が効果的です。
- オリジナルの調査データや統計を公開する
- 執筆者のプロフィールや実績を明記する
- 専門家や有資格者による監修情報を添える
- 他メディアや関連サイトからの被リンクを獲得する
上記の取り組みによって情報の裏付けが明確になり、第三者からの評価も強化されます。
記事は結論ファーストの構成にする
生成AIは、段落や見出しの冒頭に置かれた情報を優先的に読み取る傾向があるため、記事全体を「結論→理由→具体例」の順で展開する構成が効果的です。
主張を最初に明示すればAIが意図を把握しやすくなり、回答文への引用にもつながります。結論ファーストの構成はユーザーにとっても論点が一目でわかるため、ページの滞在時間や読了率の向上にも期待できるでしょう。
生成AIのクローラーが読みよりやすい記事構成にする
生成AIに情報を正しく認識させるには、構造が明確な記事に整えることが重要です。以下のような工夫を取り入れると、AIが内容を正確に把握しやすくなります。
- 見出しタグ（h2・h3など）を適切に使い分ける
- 箇条書きで情報を整理する
- 1文1義の簡潔な文章にする
- 情報のまとまりごとに段落を分ける
例えば、以下2つの見出しを見比べてみましょう。
前者は本文で何が語られるかを具体的に示しているため、生成AIが内容との関連性を正確に理解しやすくなります。一方で、後者は表現が抽象的なため、AIに内容の意図が伝わりにくくなる可能性があります。
AIに適切に情報を伝えるためには、見出しと本文の整合性を意識し、意味が明確に伝わる表現を心がけましょう。
構造化データで情報の意味を伝える
生成AIにコンテンツの意味を正確に伝えるには、構造化データを用いた記述が有効です。
構造化データとは、記事やページの内容をマークアップ形式で定義し、機械が情報の種類や関係性を理解しやすくする仕組みです。AIは文脈の手がかりとなる要素をもとに、どの情報を回答として取り上げるかを判断します。
特に、以下のような形式がLLMO対策において効果的です。
| 構造化データの種類 | 定義できる内容 |
|---|---|
| FAQPage | よくある質問と回答の関係を明確に定義する |
| Article | 著者名、公開日、見出しなどを明記する |
| Organization | 会社名、連絡先、ロゴなどの情報を整理して記述する |
上記の要素を正しくマークアップすれば、AIは情報の構造や信頼性を認識しやすくなるため、引用対象に選ばれる可能性が高まります。
llms.txtでAIのクロールを制御する
llms.txtは、生成AIに対して情報を提供するかどうかを制御するためのファイルです。robots.txtと同様の形式で、特定のディレクトリやページを学習対象から除外したり、逆に明示的に許可したりする設定が可能です。
現在、OpenAIやGoogleなどの主要な生成AIプラットフォームが、llms.txtによるクロール制御に対応し始めています。これにより、自社サイト内の情報について「AIに学習させる範囲」を明確に定められるようになります。
意図しないページが引用されるリスクを減らしつつ、学習されたいページの優先度を高める手段として有効です。
多くの媒体で露出させる
ChatGPTなどの生成AIで「〇〇の会社 おすすめ」といった検索を行った際、引用元として表示されるのは比較サイトやランキングメディアが多く見られます。
そのため、自社の情報をAIに取り上げてもらうには、公式サイトだけでなく、以下のような複数の媒体に情報を掲載しておくことが重要です。
- 比較サイト
- 業界ポータル
- ランキング記事
- 専門メディア
複数の信頼性ある媒体に露出しておくとAIにとっての引用元候補として認識されやすくなり、回答文に取り上げられる可能性が高まります。
まとめ
ユーザーがリンクをクリックせずに回答を得る「ゼロクリック検索」の時代において、LLMO対策は生成AIに情報を正しく届けるための新たな施策として注目されています。
- E-E-A-Tの観点で信頼性を高める
- 構造化データや明確な記述でAIが読み取りやすい情報設計を行う
- 複数の媒体での露出を図る
このような一連の取り組みが、今後の情報発信の基盤となります。SEOの一部ではなく生成AI時代に最適化するための施策として、LLMOは今後のWebマーケティングで欠かせない取り組みになっていくでしょう。
