テックラウンジVol.108「LLMOとは｜WebサイトにAI対策が必要な理由について」（7月8日開催）

2026年7月8日、社内ナレッジ共有イベント「テックラウンジVol.108」が開催されました。テックラウンジは、技術だけでなく、ディレクション・デザイン・チーム運営など幅広いテーマを扱い、部署や職種を超えた学び合いの文化を育むことを目的とした社内イベントです。今回はデータアナリストのOさんが登壇し、生成AIの普及によって変化する検索体験を踏まえ、GEO／LLMOの基本から、AIに正しく情報を理解してもらうための実践的な考え方まで紹介しました。

「検索する」から「AIに聞く」へ

はじめに、Oさんはユーザーの検索体験に起きている変化について紹介しました。これまでは、検索結果から複数のWebページを訪れ、必要な情報を集める方法が一般的でした。しかし、現在は検索エンジンだけでなく、生成AIも情報収集の手段として利用されています。その結果、生成AIの回答や検索結果の画面上で情報収集が完結し、ユーザーが情報元のWebサイトを訪問しないケースも生まれています。
こうした変化のなかで重要になるのが、LLMO（大規模言語モデル最適化）です。AIの回答内で自社の情報が適切に取り上げられ、検索者へ正確に伝えられるようになるための取り組みだと紹介しました。

LLMOを支える3つの施策

続いてOさんは、LLMOの取り組みを「コンテンツ施策」「技術施策」「外部施策」の3つに分けて紹介しました。

・コンテンツ施策

ユーザーが知りたいことに対して、明確な答えとなるコンテンツを用意します。実体験に基づく事例や専門的な知見を盛り込み、情報の根拠、発信者を明らかにすることで、コンテンツ内容の信頼性を高めます。自社ならではの経験や事例を盛り込むことも、人とAIの双方にとって価値のある情報をつくるポイントです。

・技術施策

AIがWebサイトの情報を取得し、その内容を理解しやすい状態に整えます。その代表的な方法が「構造化データの実装」です。企業名やサービス名などの情報に意味を付けることで、AIや検索エンジンが、それぞれの情報や関係性を正しく認識しやすくなります。

・外部施策

自社サイト以外のWebサイトやメディアでも、企業やサービスについて適切に紹介される状態を目指します。第三者による紹介や評価は、自社が発信する情報の信頼性を補う要素になります。自社サイト内の情報を充実させるだけでなく、外部でどのように言及されているかを確認することも大切です。

これらの施策を組み合わせ、ユーザーの疑問に答える情報を用意し、AIが認識しやすい形に整えるとともに、外部からの信頼できる言及を積み重ねることが、LLMOの基本となります。

関連サービス

当社では、お客様の情報が生成AIやAI検索の回答に、適切に引用・言及されやすい状態をつくる「GEO / LLMOコンサルティング」を提供しています。現状調査から施策の立案・実装、効果測定まで一貫して支援します。
GEO / LLMOコンサルティング

まとめ

生成AIの普及により、ユーザーの情報収集の方法は変わりつつあります。今回のテックラウンジを通じて、自社の情報をAIが正しく理解できるよう、コンテンツの内容だけでなく、情報の構造や関係性、外部からの評価も含めて設計することの重要性を学びました。

次回のテックラウンジもお楽しみに！