ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、ユーザーの情報収集方法が大きく変化しています。従来のGoogle検索に加えて、AIに直接質問して回答を得るという新しい行動パターンが定着しつつあります。このような変化に対応するため、注目されているのがLLMO対策です。LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語モデルに自社の情報を適切に認識・回答してもらうための最適化施策を指します。本記事では、LLMO対策の基本的な概念から具体的なやり方まで、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。SEO対策と併せて取り組むことで、デジタルマーケティングの効果を最大化できるでしょう。
- LLMO対策の基本概念とSEOとの違い
LLMOは生成AIに自社情報を認識させる最適化施策であり、従来のSEOとは目的やアプローチが異なります
- LLMO対策の具体的なやり方と実践手順
構造化データの実装やE-E-A-Tの強化など、今日から始められる具体的な対策方法を紹介します
- LLMO対策を成功させるためのポイント
継続的な改善とSEOとの併用が、長期的な成果を生み出すカギとなります
LLMO対策とは何か
LLMOの定義と意味
LLMOは「Large Language Model Optimization」の頭文字を取った略語です。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。
LLMOとは、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIが自社の商品やサービスについて正確に認識し、ユーザーからの質問に対して適切に回答してもらうための最適化施策を指します。従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIを対象としている点が大きな違いです。
生成AIは膨大なデータを学習して回答を生成するため、自社の情報が適切に学習されていないと、AIの回答に自社が含まれない可能性があります。そのため、AIに正しく情報を伝えるための施策が必要となっています。
LLMOが注目される背景
LLMOが注目されるようになった背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。従来はGoogleで検索してWebサイトを訪問するという流れが主流でしたが、現在は生成AIに直接質問して回答を得るというパターンが増加しています。
特に、検索結果の上位に表示されるAIによる要約回答（AI Overview）の登場により、ユーザーがWebサイトをクリックせずに情報を得るケースが増えています。この変化に対応できない企業は、潜在顧客との接点を失うリスクがあるのです。
また、生成AIの利用者数は急速に拡大しており、今後もこの傾向は続くと予想されています。早期にLLMO対策に取り組むことで、競合他社に先んじてAI時代のマーケティング基盤を構築できます。
SEOとLLMOの違い
SEOとLLMOは、どちらもデジタルマーケティングにおいて重要な施策ですが、対象とする媒体や目的が異なります。以下の表で両者の違いを確認しましょう。
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 対象 | Google等の検索エンジン | ChatGPT等の生成AI |
| 目的 | 検索結果の上位表示 | AIの回答への掲載 |
| 評価基準 | キーワード・被リンク等 | 情報の信頼性・構造化 |
| 成果の確認 | 順位・流入数で測定可能 | 明確な指標が少ない |
SEOは検索結果での順位向上を目指しますが、LLMOはAIの回答内容に自社情報を含めてもらうことを目指します。ただし、両者は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。
SEO対策として作成した質の高いコンテンツは、LLMOにおいても有効に機能することが多いため、両方の施策をバランスよく実施することが効果的です。
LLMOはSEOの発展形とも言える施策です。まずは基本的な概念を理解することが、効果的な対策の第一歩となりますよ。
LLMO対策のやり方の基本
構造化データの実装方法
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンや生成AIが理解しやすい形式で記述したデータのことです。Schema.orgの仕様に基づいてマークアップを行うことで、AIがコンテンツの内容を正確に把握できるようになります。
特に重要なのは、Organization（組織情報）、Product（商品情報）、FAQ（よくある質問）などの構造化データを適切に実装することです。これにより、生成AIが自社の情報を学習しやすくなります。
構造化データの実装は、JSONーLD形式でHTMLの head 内に記述するのが一般的です。WordPressを使用している場合は、専用のプラグインを活用することで、比較的簡単に実装できます。
E-E-A-Tを意識した施策
E-E-A-TとはExperience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取った言葉です。Googleの品質評価ガイドラインで重視される要素ですが、LLMO対策においても非常に重要な概念となっています。
具体的な施策としては、専門家による監修の明記、著者プロフィールの充実、公的機関や研究機関へのリンク設置などがあります。これらの要素を強化することで、生成AIが自社のコンテンツを信頼性の高い情報源として認識しやすくなります。
また、実際の体験に基づいた一次情報の発信も効果的です。他社のコンテンツを参考にした二次情報よりも、独自の調査や経験に基づいた情報の方が、AIからの評価が高くなる傾向があります。
コンテンツの最適化ポイント
LLMO対策においては、コンテンツの書き方にも工夫が必要です。生成AIは質問に対する直接的な回答を学習するため、「〜とは」「〜の方法」といった明確な回答を含むコンテンツが効果的です。
LLMO対策に効果的なコンテンツの特徴
- 質問形式の見出しと明確な回答
- 専門用語の定義と解説
- 数値やデータに基づく客観的な情報
- 論理的で読みやすい文章構造
また、見出しの階層構造を適切に設計することも重要です。h2、h3、h4タグを正しく使い分け、コンテンツの構造をわかりやすく整理しましょう。AIは文章の構造を解析して情報を抽出するため、整理されたコンテンツほど正確に認識されやすくなります。
サイテーションの獲得方法
サイテーションとは、他のWebサイトやメディアで自社の名前やブランドが言及されることを指します。リンクが設置されていなくても、テキストとして言及されることで、生成AIが自社の存在を認識しやすくなります。
サイテーションを獲得するためには、プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、SNSでの情報発信などが効果的です。多くの信頼性の高いサイトで言及されることで、AIにとっての情報源としての価値が高まります。
特に、Wikipediaや公的機関のサイトなど、権威性の高いサイトからの言及は大きな効果が期待できます。ただし、これらのサイトへの情報掲載には一定の基準があるため、地道な活動が必要となります。
基本的なやり方を押さえたら、まずは構造化データの実装から始めてみましょう。技術的なハードルが低く、効果も実感しやすいです。
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LLMO対策の具体的な手順
現状分析の進め方
LLMO対策を始める前に、まず現状を把握することが重要です。ChatGPTやGeminiなどの生成AIで、自社に関連するキーワードを検索してみましょう。
「〇〇（自社名）とは」「〇〇（業界）でおすすめの会社」といった質問を入力し、自社がどのように回答されているかを確認します。回答に含まれていない場合や、誤った情報が表示される場合は、重点的に対策を行う必要があります。
また、競合他社の回答状況も確認しておくと、自社の立ち位置がわかりやすくなります。現状分析の結果をもとに、優先的に対策すべき項目を決定しましょう。
優先順位の決め方
LLMO対策には様々な施策がありますが、すべてを同時に実施することは現実的ではありません。効果と実施難易度を考慮して、優先順位を決めることが大切です。
| 優先度 | 施策内容 | 実施難易度 |
|---|---|---|
| 高 | 構造化データの実装 | 中 |
| 高 | E-E-A-Tの強化 | 中 |
| 中 | コンテンツの最適化 | 低 |
| 中 | サイテーションの獲得 | 高 |
まずは、構造化データの実装とE-E-A-Tの強化から着手することをおすすめします。これらは比較的短期間で効果が期待でき、他の施策の基盤にもなります。
実施スケジュールの立て方
LLMO対策は一度で完了するものではなく、継続的な取り組みが必要です。3ヶ月から6ヶ月程度の期間を設定し、計画的に施策を実施していきましょう。
LLMO対策の実施スケジュール例
- 1ヶ月目：現状分析と優先順位の決定
- 2ヶ月目：構造化データの実装
- 3ヶ月目：E-E-A-T強化とコンテンツ最適化
- 4ヶ月目以降：サイテーション獲得と効果測定
定期的にAIでの検索結果を確認し、PDCAサイクルを回しながら改善を続けることが成功のポイントです。一度の施策で大きな効果が出なくても、継続することで徐々に成果が現れてきます。
具体的な手順を決めたら、あとは計画に沿って実行するのみです。焦らず着実に進めていきましょう。
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LLMO対策で注意すべき点
効果測定の難しさへの対処
LLMO対策はSEOと比較して、効果測定が難しいという課題があります。SEOであれば検索順位や流入数という明確な指標がありますが、LLMOでは生成AIの回答内容を定量的に測定する方法が確立されていません。
対処法としては、定期的にAIへの質問を行い、回答内容の変化を記録しておくことが有効です。同じ質問を毎月行い、自社への言及があるか、情報が正確かをチェックしましょう。
また、AIからの流入を把握するために、Google Analyticsなどのアクセス解析ツールで、参照元を確認することも大切です。ChatGPTやBingなどからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている可能性があります。
AIの学習タイミング
生成AIは定期的にデータを学習しますが、その頻度やタイミングは公開されていません。そのため、LLMO対策を実施してもすぐに効果が現れるわけではないことを理解しておく必要があります。
一般的には、公開から数週間から数ヶ月経過した情報が学習対象となると考えられています。そのため、長期的な視点で継続的に対策を行うことが重要です。
焦らず、質の高いコンテンツを継続的に発信し続けることが、最終的には大きな成果につながります。短期的な効果を求めすぎないようにしましょう。
ハルシネーションへの対応
ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報を生成してしまう現象のことです。自社に関する情報が誤って生成される可能性があるため、定期的なモニタリングが必要となります。
| ハルシネーションの種類 | 対応策 |
|---|---|
| 事実と異なる情報 | 正確な情報を構造化して発信 |
| 存在しないサービスの言及 | 公式サイトで正確な情報を明記 |
| 古い情報の参照 | 最新情報を定期的に更新 |
ハルシネーションを完全に防ぐことは難しいですが、公式サイトで正確な情報を発信し続けることで、AIが学習する情報の質を高めることができます。
注意点を把握しておくことで、効率的にLLMO対策を進められます。特に効果測定は継続的に行いましょう。
LLMO対策とSEOの併用
両方に効果的な施策
LLMOとSEOには、共通して効果的な施策がいくつかあります。これらの施策に注力することで、効率的に両方の成果を向上させられます。
LLMOとSEOの両方に効果的な施策
- 質の高いオリジナルコンテンツの作成
- 構造化データの適切な実装
- E-E-A-Tを意識した情報発信
- ユーザーの検索意図に沿った内容設計
特に、E-E-A-Tを意識した信頼性の高いコンテンツ作成は、両方の対策において最も重要な要素です。専門性と信頼性を高めることで、検索エンジンとAIの両方から高い評価を得られます。
相乗効果を生む戦略
LLMOとSEOを併用する際は、それぞれの特性を活かした戦略を立てることが効果的です。SEOでは検索キーワードに対する上位表示を狙い、LLMOではAIの回答に含まれることを目指します。
例えば、SEO対策として作成した記事が検索上位に表示されれば、生成AIがその記事を参照して回答を生成する可能性が高まります。逆に、AIの回答で自社が紹介されれば、ブランド認知度が向上し、指名検索が増える効果も期待できます。
このように、LLMOとSEOは相互に好影響を与え合う関係にあるため、両方を並行して進めることで相乗効果が生まれます。どちらか一方だけに注力するのではなく、バランスよく取り組むことが大切です。
リソース配分の考え方
限られたリソースの中でLLMOとSEOを併用するためには、適切な配分が必要です。現時点では、SEOの方が効果測定がしやすく、即効性もあるため、SEOを基盤としながらLLMO対策を追加していくアプローチが現実的です。
| フェーズ | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 初期（1〜3ヶ月） | 70% | 30% |
| 中期（4〜6ヶ月） | 60% | 40% |
| 安定期（7ヶ月以降） | 50% | 50% |
上記はあくまで目安であり、業界や競合状況によって最適な配分は異なります。自社の状況に合わせて、柔軟に調整していくことが重要です。
SEOとLLMOは対立するものではありません。両方をうまく組み合わせることで、より大きな成果を得られますよ！
よくある質問
- LLMO対策はいつから始めるべきですか
-
LLMO対策は、なるべく早く始めることをおすすめします。生成AIの利用者は急速に増加しており、競合他社より先に対策を行うことで優位性を確保できます。ただし、SEOの基盤がまだ整っていない場合は、まずSEO対策から着手し、その後LLMO対策を追加していくアプローチが効果的です。
- LLMO対策の効果が出るまでどのくらいかかりますか
-
LLMO対策の効果が現れるまでの期間は、施策の内容やAIの学習タイミングによって異なります。一般的には、数週間から数ヶ月程度かかると考えられています。短期的な効果を求めるのではなく、継続的に対策を行いながら、長期的な視点で成果を評価することが大切です。
- 小規模な企業でもLLMO対策は必要ですか
-
小規模な企業であっても、LLMO対策に取り組むことは有効です。特に、特定の専門分野やニッチな市場で事業を展開している場合、その分野の専門家としてAIに認識されることで、大企業にはない独自の強みを発揮できます。まずは構造化データの実装やE-E-A-Tの強化など、比較的取り組みやすい施策から始めてみましょう。
まとめ
LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正確に認識してもらうための最適化施策です。ユーザーの情報収集行動が変化する中で、従来のSEO対策に加えてLLMO対策に取り組むことが重要になっています。
具体的なやり方としては、構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、コンテンツの最適化、サイテーションの獲得などがあります。これらの施策を計画的に実施し、継続的に改善を行うことで、生成AIからの認知度を高められます。
LLMO対策はまだ発展途上の分野であり、効果測定の方法も確立されていません。しかし、早期に取り組むことで競合他社に先んじたポジションを確立できます。SEO対策と併用しながら、バランスよく施策を進めていきましょう。
