Google検索に「AIによる概要（AI Overviews）」が表示されるようになり、「サイトをクリックせずに答えが得られる＝ゼロクリック検索」も現実のものとなりました。

こうした変化の中で、Webサイト運営者やマーケターが次なる一手として注目しているのが「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

LLMOとは何か？基本を理解する

LLMOの定義：AIのためのWebサイト最適化

LLMOとは、ChatGPTやGemini、Claude、Perplexityといった生成AIが回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツが「引用・参照・推奨」されやすくなるように最適化する一連の施策を指します。別名でAIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれることもありますが、国内ではLLMOという呼称が浸透しつつあります。

LLMOの目的は、AIがユーザーの質問に対して回答を組み立てる際の「信頼できる情報源」として認識されることです。これにより、AIの回答内でのブランド名やサービス名の言及、引用元リンクからのサイト流入、そしてブランド認知度の向上を目指します。

SEOとの決定的な違い

LLMOは「AI版SEO」と表現されることもありますが、その対象と目的が異なります。

SEOが「検索者に見つけてもらう」ための最適化であるとするなら、LLMOは「AIに理解され、選んでもらう」ための最適化と言えるでしょう。

項目	LLMO（大規模言語モデル最適化）	SEO（検索エンジン最適化）
対象	生成AI（ChatGPT, Gemini, AI Overviewsなど）	検索エンジン（Google, Bingなど）
目的	AIの回答文への引用・参照・ブランド言及	検索結果（SERPs）での上位表示
読み手	LLM（AI）＋AIの回答を読む人間	検索する人間
露出の仕組み	回答文中に情報源として引用・言及される	検索結果のリンク一覧に表示される
主な成果指標	AI回答への引用・言及回数、AI経由の流入数、指名検索数	検索順位、クリック率（CTR）、セッション数、CV数
重視される要素	情報の構造化、E-E-A-T、一次情報、文脈の明確さ	キーワード最適化、被リンク、技術的要素、ユーザー体験

なぜLLMOが注目されるのか？3つの背景

背景1：Google検索のAI化とクリック率の低下

Googleが検索結果の最上部に「AIによる概要（AI Overviews）」を本格導入したことで、ユーザーは検索結果をクリックせずとも答えを得られるようになりました。これにより、従来のオーガニック検索からの流入が大きく影響を受けています。

実際に、Ahrefsの調査では、AI Overviewsが表示されると上位ページのクリック率が平均で34.5%低下するというデータも報告されています。

弊社（ディー・エム・エヌ合同会社）が支援させていただいているサイトにおいても、2025年第一四半期と第二四半期の比較で、1位表示キーワードのクリック率が7.5ポイント低下していました。

^{※ Tier1: 期間平均順位が1.1位以内、Tier2: 1.2位未満～3位以内、Tier3: 3位未満～10位以内
※ 複数ジャンルのサイトを横断調査、期間中の順位(Tier)に変化がないキーワードをピックアップ}

背景2：対話型AIの普及による情報収集チャネルの変化

ChatGPTは週間アクティブユーザーが4億人を超えるなど、生成AIは一部の技術好きだけのものではなく、幅広い層が利用する情報収集ツールへと成長しました。

ユーザーは、従来の検索エンジンだけでなく、SNSや動画、そして生成AIを目的別に使い分けています。この新しい情報チャネルで存在感を示すことが、企業のマーケティング活動において不可欠になっています。

背景3：情報源としての「信頼」をめぐる競争

AIの回答内で引用・言及されることは、今後より大きな価値を持つようになると予想されています。

AIという中立的（と思われている）存在から「信頼できる情報源」として紹介されることは、ユーザーからの信頼や専門家としての権威性を確立することに繋がります。

AIはWebサイトをどう見ている？

LLMの仕組みと傾向

効果的なLLMOを実践するには、最適化の対象であるLLM（大規模言語モデル）がどのように情報を処理し、回答を生成しているのかを理解することが肝要です。

AIが回答を生成する2つの方法

生成AIが回答を作り出すプロセスは、大きく2つに分けられます。

事前学習データのみで回答する

モデル開発時に学習した膨大なテキストデータ（Wikipedia、書籍、Webサイトなど）の知識を元に、次に続く確率が最も高い単語を予測して文章を生成します。この場合、リアルタイムの情報や最新の出来事は反映されません。

検索拡張生成（RAG）でWebを参照して回答する

ユーザーからの質問を受けると、リアルタイムでWeb検索を行い、関連性の高い情報を収集します。そして、その収集した情報を「根拠」として回答を生成し、多くの場合、引用元のリンクを提示します。GoogleのAI OverviewsやChatGPTのブラウジング機能は、このRAG（Retrieval-Augmented Generation）という仕組みを用いています。

LLMOの主なターゲットは、この「RAG」のプロセスです。AIがWebを検索する際に、いかにして自社サイトを「信頼できる根拠」として選んでもらうかが勝負の分かれ目となります。

AIに「選ばれる」コンテンツの4つの特徴

では、AIはどのようなコンテンツを「信頼できる根拠」として優先的に選ぶのでしょうか？様々な分析から、以下の4つの特徴が重要であることがわかっています。

• 質問との関連性が高い

AIは、ユーザーの質問に対して直接的かつ簡潔に答えているコンテンツを高く評価します。前置きが長かったり、結論が曖昧だったりする文章は敬遠される傾向にあります。結論ファーストで書かれた明確な定義文や、質問にストレートに答えるQ&A形式は、AIにとって非常に扱いやすい情報です。

• 構造が明確で理解しやすい

AIは人間のように行間を読むことが苦手です。そのため、HTMLの見出しタグ（h1, h2, h3…）が階層的に正しく使われているか、箇条書きや表（テーブル）で情報が整理されているかといった「構造の明確さ」を重視します。情報が論理的に整理されているコンテンツは、AIが好むコンテンツと言えるでしょう。

• 信頼性と専門性が高い（E-E-A-T）

Googleが検索品質評価で用いる「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」の概念は、LLMOにおいても極めて重要です。AIは、誤った情報を生成しないよう、情報源の信頼性を慎重に評価します。

• 誰が書いたか（著者情報、運営者情報）が明確であること
• 一次情報（自社調査、独自データ、事例）に基づいていること
• 信頼できる情報源（公的機関、専門機関）を引用し、出典を明記していること
• 外部の信頼できるサイトから言及（サイテーション）されていること

これらの要素が、AIにとっての「信頼のシグナル」となります。

• 簡潔で事実に基づいた記述

AIは、客観的で事実に基づいた情報を好みます。感情的な表現や複雑な比喩、冗長な言い回しは、AIが情報の核心を掴むのを妨げます。一般的でない用語（専門用語含む）を避け、誰にでもわかる平易な言葉で、事実を淡々と記述するスタイルが、AIの引用対象になりやすいと言えます。

【実践】LLMO対策の具体的な手法

LLMの仕組みと傾向を大まかに理解していただいた上で、具体的なLLMOの施策を「テクニカル」「コンテンツ」「外部評価」の3つの側面に分けて解説します。

テクニカル編：AIに正しく情報を伝える技術

• 構造化データの実装

`FAQPage`、`Article`、`Organization`といったスキーマ（構造化データ）を用いて、ページ内の情報が「何であるか」をAIに明確に伝えましょう。これにより、AIはコンテンツの意味を機械的に理解しやすくなります。

• HTML構造の最適化

見出しタグ（h1〜h3）を論理的な階層で正しく使用し、段落は`<p>`、リストは`<ul>`や`<ol>`でマークアップするなど、セマンティック（意味的）なHTMLを徹底します。これは、AIがコンテンツの構造を正確に把握するための基本です。

• llms.txtの設置（ただし現状は注意が必要）

「llms.txt」は、生成AIのクローラーに対してクロールの許可範囲などを伝えるためのファイルで、SEOにおける「robots.txt」のAI版とも言えます。

ただし、2025年6月時点では、このファイルを参照するAIシステムはまだほとんど存在しないとGoogle関係者も言及しており、現時点での優先度は高くありません。

今後の標準化を見据えて知識として知っておく程度で良いでしょう。

コンテンツ編：AIに引用されるための情報設計

• 「結論ファースト」と「Q&A形式」

コンテンツの冒頭で結論を述べ、その後に理由や詳細を続ける構成は、AIが要点を素早く掴むのに役立ちます。また、ユーザーがAIに投げかけるであろう質問を想定し、「Q（質問）」と「A（回答）」の形式でコンテンツを構成するのも非常に有効です。

• 一次情報の発信

AIには体験や独自の調査はできません。自社で行ったアンケート調査、製品の検証データ、顧客の導入事例、独自のノウハウといった一次情報は、他のどこにもない価値ある情報としてAIに高く評価されます。

• 出典の明記

他社のデータや公的機関の情報を引用する際は、必ず出典元を明記し、可能であればリンクを設置しましょう。これは情報の信頼性を担保し、AIに「誠実な情報源である」と認識させる上で重要です。

あわせて読みたい：ChatGPTでSEO対策

外部評価編：Web全体で信頼を築く

• サイテーション（言及）の獲得
  SEOでは被リンクが重視されますが、LLMOではリンクがなくても、信頼できるニュースサイト、業界メディア、専門家のブログ、SNSなどで企業名やブランド名が好意的に言及されること（サイテーション）が重要です。これは、ブランドの権威性や社会的な評価を示すシグナルとなります。

• エンティティ情報の統一と強化
  「エンティティ」とは、AIが認識する「固有の概念（人、組織、場所など）」のことです。公式サイト、SNS、外部メディアなどで、会社名、住所、サービス名といった情報を一貫した表記で統一（NAP情報の統一）しましょう。また、運営者情報や著者プロフィールを充実させることで、「この情報は、この専門家（組織）が発信している」という結びつきをAIに強く認識させることができます。

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中小企業が目指すべき姿は？

LLMOの落とし穴

ここまでLLMOの重要性と対策を解説してきましたが、新しい概念に振り回されて本質を見失ってはいけません。

特にリソースが限られる中小企業にとっては、「何をするか」と同時に「何をやらないか」を見極める戦略的視点が重要です。

AI最適化のデメリット：人間にとっての「読みにくさ」

LLMOを意識しすぎるあまり、コンテンツがAIにとっての「正解」に寄りすぎてしまうリスクがあります。例えば、サイト全体が定義文や箇条書き、Q&Aばかりで構成されていたらどうでしょうか。AIにとっては理解しやすいかもしれませんが、人間である読者にとっては無機質で、読んでいて面白いものではないかもしれません。

過度なAI最適化は、読者の感情移入や深い理解を妨げ、結果的にブランドへのエンゲージメントを下げる可能性があります。AIと人間の両方にとって価値あるコンテンツとは何か、というバランス感覚が常に求められます。

LLMOはSEOの延長線上にある

LLMO対策として挙げた施策の多くは、実は質の高いSEO対策と共通しています。

1. E-E-A-Tの強化
2. ユーザーの疑問に答える高品質なコンテンツ
3. 論理的でわかりやすいサイト構造
4. サイトの表示速度の最適化

これらの施策は、これまでも「ユーザーのため」に行われてきたことです。LLMOは、全く新しい未知の対策をゼロから始めるものではなく、「ユーザー第一」というSEOの本質を、AIという新しい読者にも向けて徹底するプロセスと捉えることができます。

本質的なSEOこそが、最強のLLMO対策

リソースが限られている中小企業が、次から次へと登場する新しいマーケティング手法のテクニックを追いかけるのは得策ではありません。

LLMO対策に躍起になる前に、まずは自社のWebサイトが「顧客の課題を解決する、信頼できる情報を提供できているか？」という原点に立ち返ることが重要です。

• あなたの会社にしか書けない経験や事例はありますか？
• 顧客が本当に知りたいことに、専門家として深く答えていますか？
• その情報は、わかりやすく、誠実に伝えられていますか？

この問いに「Yes」と答えられるコンテンツを地道に作り続けること。それこそが、検索エンジンという「機械」からも、生成AIという「新しい機械」からも、そして何より「人間」からも評価される、最も確実で持続可能な戦略です。

本質的なSEOを怠らなければ、それは自ずとLLMO対策にも繋がります。

まとめ

LLMOは、生成AIが情報収集の起点となる未来に適応するために不可欠な視点です。ユーザー行動の変化に対応し、AIの回答に自社の情報が引用・推奨されることは、新たなビジネスチャンスを生み出します。

しかし、その本質は小手先のテクニックではありません。

AIという新しい「読者」を意識しつつも、最終的に向き合うべきは常に「ユーザー」です。

自社の専門性を活かし、顧客の課題に真摯に向き合い、信頼できる質の高い情報を発信し続けること。この王道ともいえる取り組みこそが、検索の形がどのように変わろうとも揺るがない、最強のLLMO対策であり、これからの時代のマーケティングの核となるのです。