LLMO対策とは？具体的な対策方法や効果測定の方法を解説

「AI版のSEO」とも呼ばれるLLMO（Large Language Model Optimization）。Webサイトの構築・運用を行っている当社でも、お客様との会話の中で話題に上る機会が増えています。

本記事では、注目が高まるLLMOについて、「LLMOとは何か」から、具体的な対策方法までをご紹介します。

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewなど、LLM（大規模言語モデル）の回答において、自社のコンテンツや情報が優先的に取り上げられるように、Webサイトを最適化する施策のことです。

従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogleやBingなどの検索エンジンに対して行う施策であるのに対し、LLMOは生成AIの学習・出力に影響を与えることを目的とした最適化手法です。

ただし、LLMOは全く新しい概念というわけではなく、SEOの延長線上にあります。E-E-A-Tなど、これまでSEOで対策していたものは、LLMOにもそのまま活かすことができます。

LLMとは

LLM（Large Language Model）とは、大規模言語モデルと呼ばれ、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのことです。ChatGPTやGoogle検索のAI Overview、Google Gemini、Claudeなどが代表的な例です。

LLMOと類似の用語

LLMOに類似する用語として、AIO（AI Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）などがあります。それぞれ背景や意味に違いはありますが、文脈によってはLLMOと同義で使われることもあります。

以下は主な用語の意味と用途の一覧です。

用語	意味	用途
AIO	AIを活用した手法全般の施策	業務プロセスの自動化など
GAIO	生成AIを活用した最適化手法	コンテンツ生成、AIチャットボットなど
AEO	AIを活用した検索エンジンへのSEO	強調スニペット、構造化データ対応など
LLMO	LLMからの引用や言及への最適化	自社サイトへの流入強化

LLMO対策のメリット

LLMO対策には、次のようなメリットがあります。

• 自社サイトが引用元リンクとして表示され、直接的な流入が見込める
• 自社ブランドが言及され、認知拡大や指名検索による流入につながる

どちらもサイト流入への効果がありますが、前者は直接リンク経由、後者は検索を経由した間接的な流入という違いがあります。

LLMO対策が注目されている背景

近年、急速に発展しているAIは、SEOの領域にも大きな影響を与えています。LLMOが注目されている背景には、主に以下の2点が挙げられます。

• 検索スタイルの変化
• Googleの「AI Overview」の実装

検索スタイルの変化

従来の「検索エンジンで調べる」というスタイルから、「AIに聞く」というスタイルへと変化しています。国際的な調査会社Gartnerは、2026年までに検索エンジンの利用が25％減少すると予測しています。

参照元：Gartner

Googleの「AI Overview」の実装

「AI Overview」は、Googleの検索結果上部にAIが生成した回答が表示される仕組みです。これにより、ユーザーは個別のサイトにアクセスしなくても情報を得られるようになり、サイト流入数が減少する傾向があります。

SEOツールプロバイダーAhrefs社の調査によれば、平均クリック率（CTR）は34.5％減少すると報告されています。

参照元：Ahrefs

AI検索からのサイト流入の確認方法

GA4の探索レポートを使うことで、AI検索からの流入状況を把握できます。以下の手順を参考にしてください。

1. 空白の探索レポートを開く
2. ディメンションに「セッションの参照元」を設定
3. 指標に「セッション」を設定
4. フィルタで「セッションの参照元」が、次の正規表現と一致するように設定

perplexity.ai|gemini.google.com|perplexity|copilot.*|claude.*

この設定により、各AI検索からの流入数を探索レポート上で確認できます。



LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOは、目的や手法に共通点がありますが、最適化の対象が異なります。SEOは検索エンジンのクローラーやランキングアルゴリズムを意識して対策を行うのに対し、LLMOでは、生成AIによる回答文への引用や掲載を意識した対策が求められます。

以下は、LLMOとSEOの主な違いをまとめた一覧です。

項目	LLMO	SEO
対策対象	ChatGPTやAI OverviewなどのLLM	Googleなどの検索エンジン
流入経路	LLMによる引用元サイトリンク	検索エンジンからの流入
クロール	LLMによるサイト回遊や理解	クローラーによるWebページの巡回
主な対策項目	テクニカルSEO、LLMの理解促進、エンティティ対策	コンテンツSEO、テクニカルSEO、被リンク

LLMOの対策方法

基本的には、SEO対策において重視されている E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を前提としつつ、LLMOでは特に次のような対策が重要です。

• 構造化データを実装する
• AIが理解・引用しやすい文章にする
• Q＆A形式のコンテンツを作成する
• AIに対してフィードバックを行う
• エンティティ対策を行う

なお、E-E-A-Tについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

Googleが重視する「E-E-A-T」とは？ユーザー行動との関係から読み解く検索評価の本質

構造化データの実装

構造化データとは、Googleなどの検索エンジンがページの内容を理解しやすくするための仕組みです。

たとえば、「このページはニュース記事ページである」「著者はAさんである」といった情報を明示できます。AIにとっても、コンテンツの種類や内容が明確であることは理解や引用の助けとなるため、構造化データの実装は重要な施策のひとつです。

AIが理解・引用しやすい文章構成にする

生成AIに引用されやすくするためには、読みやすく、明確な文章構造が求められます。

以下のようなポイントを意識しましょう。

• hタグを使ってセクションを分け、各セクションのテーマを明示する
• PREP法（Point → Reason → Example → Point）やSDS法（Summary → Details → Summary）など、論理的に整理された文章にする
• 要点を冒頭にまとめる。「〇〇とは△△である」のように、定義や結論を先に示す

Q＆A形式のコンテンツを作成する

生成AIは、ユーザーの「質問」に対する「回答」を生成する仕組みです。そのため、Q＆A形式のコンテンツは引用されやすい傾向があります。

たとえば、「〇〇とは？」「〇〇と△△の違いは？」「〇〇にはいくらかかるのか？」といった、よくある質問に対して明確に答えるコンテンツを整備しましょう。

ユーザーの検索ニーズや課題を調査したうえで、適切な質問と回答を用意することが重要です。

AIに対するフィードバックを行う

AIの回答は常に正確とは限らず、自社に関する情報に誤りが含まれている場合もあります。特に社名やサービス内容など、重要な情報が正確に生成されているかを定期的に確認し、必要に応じてフィードバックを行いましょう。

たとえば、Googleの「AI Overview」では、バッドボタンの「問題を報告する」リンクから直接フィードバックを送ることが可能です。



エンティティ対策を行う

エンティティとは、単なる文字列ではなく、意味や実体を持つ概念のことを指します。

たとえば、「ミツエーリンクス」という文字列が「Web制作会社の社名」として認識されていなければ、AIに正しく理解されません。

エンティティの種類	例
人物	石破茂、石破総理
場所	東京、Tokyo、歌舞伎町
組織・企業	Google、文部科学省
製品・サービス	iPhone、ChatGPT 4-o
概念・イベント	SDGs、クリスマス、Xmas

エンティティを正しく認識させることは、SEOにもLLMOにも欠かせません。

主な対策は以下の通りです。

• 会社概要ページの内容を正確かつわかりやすく記載する
• 固有名詞は意味とセットで説明する
• 外部サイトに誤った情報が掲載されていれば、修正を依頼する
• AIの回答に誤りがある場合は、都度フィードバックを送る

llms.txtの実装は必要か？

llms.txtとは、生成AI（LLM）に対して、Webサイトのクロール可否などを伝えるためのテキストファイルです。名前のとおり、robots.txtのLLM版ともいえる存在です。

ただし、2025年6月時点では標準仕様としてはまだ提案段階にあり、主要な生成AIプロバイダーからの公式対応も表明されていません。そのため、現時点では「今後普及する可能性がある技術」として注目しつつ、導入検討を進めておくとよいでしょう。

検索順位やドメイン評価はLLMOに影響を与えるか？

AI Overviewで参照元として表示されるサイトには、どのような特徴があるのでしょうか。

今回は、YMYL領域のキーワードとして「NISAとは」、一般領域のキーワードとして「SEO対策」を選び、それぞれのAI Overviewに表示されたサイトの検索順位とドメイン評価^※を調査しました。

※SEOツールAhrefsが提供する指標で、ドメインの被リンクプロファイルの強さを100点満点でスコア化したもの。他ドメインとの比較によって相対的に評価されます。

調査の結果、下記グラフとなりました。



グラフより、AI Overviewで表示されるサイトには、検索順位やドメイン評価が高いサイトが多く見られます。特に、YMYL領域の「NISAとは」ではその傾向が顕著です。

一方で、検索順位やドメイン評価が低いサイトも一部含まれており、AI Overviewでは通常のSEOとは異なるアルゴリズムが働いていることも示唆されます。

LLMO対策の効果測定

LLMO対策を実施した後は、その効果を測定し、改善を続けることが重要です。以下は、効果測定に適したKPIの例です。

AI検索からの流入数

前述のGA4の探索レポートを使い、AI検索を経由したセッション数を確認できます。

指名検索からの流入数

AIの回答に自社名が表示されれば、その後、社名を入れた検索による流入増加が期待できます。

AI OverviewやLLMでの引用数

AI OverviewやChatGPTによる引用を確認するには、Ahrefsのブランドレーダーという機能を使用しましょう。

この機能は、ブランド名やキーワードを検索すると、それがどのようなプロンプトやキーワードでLLMから引用されているかを表示します。自社が表示されていないのに他社が表示されている場合は、他社サイトを分析し、自社サイトの改修を検討しましょう。



AhrefsのAI Overview可視化機能

引用元：ブランドレーダー

LLMOの台頭でSEOは不要になるのか？

AI Overviewや生成AIとの対話が普及する中で、「SEOは不要になるのではないか」と懸念されるかもしれませんが、SEOが完全に不要になるわけではありません。

LLMO対策とSEO対策は重なる部分が多く、SEOを継続して強化することは、結果としてLLMOにも良い効果をもたらします。

また、Google検索の責任者エリザベス・リード氏も、AI Overviewの導入によりクリック数が減少する一方で、ユーザーが自分の欲しい情報を明確にし、質の高いクリックが得られるようになるといった旨を述べています。

このことからも、AI Overviewを閲覧した後の質の高いクリックを獲得できるように、SEO対策をして、検索上位を目指すことは重要です。

今後に向けて

AIによる検索体験が進化する中、従来のSEOに加えて、LLMOという新たな観点からのコンテンツ最適化が求められています。Web担当者としては、従来のSEO対策を継続実施した上で、AI検索への対応も視野に入れたコンテンツづくりをしていくことが重要です。