生成AI時代の新常識「LLMO」を紹介！対策すべき理由と具体的な方法

これからのデジタルマーケティングでは、従来のSEO対策に加え、生成AIに情報を効果的に伝える「LLMO（Large Language Model Optimization）」への対応が求められます。

まだLLMOに取り組む企業が少ない今が競合と差をつけるチャンスです。

本記事では、注目の新施策「LLMO」について、対策すべき理由と具体的な方法をわかりやすく解説します。

LLMOとは

LLMOとは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略称です。

具体的には、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに引用・言及されやすくするために、自社の情報やコンテンツを最適化することを指します。

検索エンジンに代わって、生成AIへ質問し、その回答をもとに意思決定するユーザーが増えています。

生成AIを使った情報収取は急速に広がっており、今後ますます主流になっていくでしょう。

LLMOとSEOの違い

LLMOと、これまで主流だったSEO（検索エンジン最適化）とはどう異なるのでしょうか。

その違いを、下の表にまとめました。

	SEO	LLMO
対象	検索エンジン（Google・Bingなど）	生成AI （ChatGPT・Geminiなど）
目的	検索結果に上位表示させて流入を増やす	AIの回答に言及・引用させて流入を増やす
ユーザーの行動	検索結果の中から訪れるページを選ぶ	AIの回答から情報収集（引用元のサイトを訪れない可能性がある）
施策	キーワード最適化、主要タグ最適化など	AIが言及・引用しやすい文章、権威性の向上など

SEOでは、WebサイトをGoogleなどの検索結果の上位に表示させ、ユーザーの流入を増やすことを目指します。

検索クエリに対して「いかにGoogleに評価されるか」がカギとなり、キーワードの最適化やタグの整理が重要です。

一方、LLMOでは、AIが情報をどのように利用し、回答を作り出すかを意識する必要があります。

AIはコンテンツの内容を理解・要約して回答するため、AIにとって価値が高く、引用しやすい形で情報を提供することが求められます。

結果として、自社サイトの情報がユーザーの目に触れる機会が増えるのです。

LLMOはまだ新しい分野ではあるものの、これからのWeb集客において重要な位置を占める領域です。

LLMOに取り組むべき背景

LLMO（Large Language Model Optimization）に取り組むべき背景として、生成AIの急速な普及によって、ユーザーの情報収集行動が大きく変わってきたことが挙げられます。

以前は、Googleなどの検索エンジンで上位表示されたサイトを確認するのが主流でした。しかし、現在はChatGPTなどの生成AIを使って、会話形式で効率よく情報を得る人が増えています。

2025年4月に株式会社メディアリーチが実施した調査によると、Googleの利用率は62.1%と依然として高いものの、SNSや生成AI、動画などのツールを目的や情報の種類に応じて使い分ける傾向が強まっていることが明らかになりました。

特に、30〜40代の男性では生成AIの活用が進んでいます。

出典：検索エンジンの「一強時代」に変化の兆し──生成AI・SNS・動画との使い分けが拡大

【全国1,200名対象・デジタル検索行動調査 – 株式会社メディアリーチ調査】

生成AIは今後も広く普及していくことが見込まれており、SEOだけでなくLLMO対策も重要になります。早めに対策を始め、「AIに推薦される」ポジションを獲得しておきましょう。

LLMOのメリット

LLMOに実際に取り組むと、どのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは下にあげるように、企業やブランドにとって重要な3つのポイントを通じて、LLMOの効果を紹介します。

それぞれのメリットを深く掘り下げて説明します。

流入獲得チャネルを増やすことができる

Webサイトへの流入チャネルといえば、検索エンジンやSNS、広告、メールマガジンなどが中心でした。

しかし、生成AIの普及によって、新たな流入元として「AIからの紹介」が加わりつつあります。

例えば、ユーザーがChatGPTに「おすすめの業務効率化ツールを教えて」と質問したとしましょう。

自社のサービスがAIから送られてきた回答で言及されれば、検索を経由せずに直接、ユーザーの興味をひけます。

生成AIが「新たな口コミ媒体」として機能することで、検索エンジンに頼らずに、流入チャネルを多様にできるのです。

競合企業との差別化を図ることができる

LLMOは発展途上の分野であるため、先行して取り組んでいる企業は多くありません。

だからこそ、今このタイミングでLLMOを導入すれば、競合他社との差別化を図るチャンスが生まれます。

特に、同じような商品・サービスを扱う業界では、「どのブランドがAIに引用されるか」でユーザーの第一印象が左右されます。たとえば、ユーザーが生成AIに「初心者向けのプログラミングスクールは？」と尋ねたとします。

AIから送られた回答に自社の名前が含まれていなければ、インバウンドで売上をあげるのは難しくなるでしょう。

検索エンジンの表示順位だけでは見えない、「AIによる推薦枠」をできるだけ早く獲得しましょう。

中長期的なブランディングにもつながります。

ブランディング効果がある

LLMOにより生成AIから繰り返し引用・紹介されることで、「その分野の代表的な存在」として認知されるようになります。

今までのSEOが「検索結果で上位に表示されるから信頼できるだろう」と機能してきたのと同じ原理です。

生成AIは、信頼性の高いソースやわかりやすい情報構成を持つコンテンツを積極的に引用します。

LLMO施策を通じてAIに「好かれる」コンテンツを整備しておけば、自然とユーザーが自社名やブランド名に触れる機会が増えるでしょう。

また、AIが中立的立場で紹介するという性質上、ユーザーに「押しつけられていない」印象を与えられるのもメリットです。

LLMOにより、ブランドの信頼性や専門性を高める効果も期待できます。

LLMOの具体的な対策方法

LLMOを効果的に進めるために、AIが自社のコンテンツを理解しやすくし、信頼に足る情報として認識される施策が必要です。

ここでは、実践的なLLMO対策として、5つの方法を紹介します。

llms.txtを設置
E-E-A-Tを強化
構造化データの最適化
HTML構造の最適化
AIが引用しやすい文章構成

これらをバランスよく実行すれば、AIに選ばれるコンテンツを構築できます。

llms.txtの設置

「llms.txt」とは、生成AIに対してクローリングの可否やその範囲を指定するためのファイルです。

SEOにおける「robots.txt」と似た役割を持っています。

llms.txtは、サイトのルートディレクトリに設置します。AI開発企業のクローラーに対して「このページの情報を学習に使用してよいかどうか」を明確に伝える役割を果たすのです。

OpenAIやAnthropic、Googleなどの主要なAI開発企業は、サイト運営者が情報利用の可否を指定できる仕組み作りを進めています。

llms.txtファイルを適切に設置し設定することは、AIによる自社情報の利用をコントロールするための重要な対策です。

E-E-A-Tの強化

生成AIは信頼性・専門性の高い情報を優先的に引用する傾向があります。

そのため、Googleの品質評価ガイドラインでも重視されているE-E-A-Tを強化するのは、有効な対策です。

E-E-A-Tとは、下の表にまとめた4項目を意味します。

項目	項目の日本語表記	内容
E (Experience)	経験	コンテンツ作成者が、直接的な経験や人生経験をどの程度持っているか
E (Expertise)	専門性	コンテンツ作成者が、必要な知識やスキルをどの程度持っているか
A (Authoritativeness)	権威性	コンテンツ制作者やウェブサイトが、信頼できる情報源としてどの程度知られているか
T (Trustworthiness)	信頼性	ページがどの程度正確で、誠実で、安全で、信頼できるか

引用：Raterhub｜Search Quality Evaluator Guidelines

具体的な方法として、たとえば以下のような取り組みが効果的です。

著者情報の明示
信頼できる外部リンクの引用
企業としての実績や実名による執筆

読者だけでなくAIにも「この情報は信頼できる」と感じさせる要素を盛り込むことで、コンテンツの評価が高まりやすくなります。

構造化データの最適化

AIがWebサイトの内容を正確に理解しやすくするためには、構造化データを活用すると効果的です。

たとえば、FAQや商品情報、レビュー、記事構造などをマークアップすることで、ページ内の各要素の内容をAIが明確に把握できるようになります。

構造化データは、従来のSEO対策だけでなく、LLMOの観点からも「情報の意味を機械（AI）に伝える」うえで重要な施策です。

HTML構造の最適化

AIがWEBサイトで公開されるコンテンツを読み取る際には、ページのHTML構造も大きな影響を及ぼします。

論理的でわかりやすいHTML構造は、ユーザーだけでなく、AIにとっても内容を正しく理解するのに役立ちます。

特に、以下のHTMLタグを適切に使うように心がけましょう。

見出しタグ（h1〜h3）
段落（p）
リスト（ul・ol）
表（table）

たとえば、質問に対する明確な回答があるQ&Aや、箇条書きでのポイント整理などは、生成AIにとって引用しやすい形式です。

一方で、複雑すぎる装飾やSPA（シングルページアプリ）型のサイトは、情報の伝達性を下げる原因になるため注意が必要です。

AIが引用しやすい文章構成

LLMO最大のポイントとも言えるのが、「AIが引用したくなる文章を意識すること」です。

これには、以下のような要素を文章に取り入れるのが効果的です。

取り入れるべき要素	具体的な内容
簡潔で明快な文章	まわりくどい表現より、ストレートに結論と理由をセットで述べる
一次情報や独自の見解	オリジナル性がある情報を含んでいると、AIが引用したくなる文章につながる
FAQやよくある質問の整備	AIの回答パターンにフィットしやすい
情報ソースの明記	出典や信頼性のある数値を明示して、引用されやすくなる

文章の「読みやすさ」と「意味の明瞭さ」は、検索エンジンだけでなく生成AIにとっても重要です。