LLMO対策とは？AI検索時代に生き残るためのSEO新戦略を徹底解説

本記事では、こうした変化に対応するための新しいSEO戦略である「LLMO対策」について解説します。LLMOの基本的な仕組みから、従来のSEOとの本質的な違い、そしてAIに引用されやすいコンテンツを作るための具体的な7つのポイントまで理解できます。

今後のコンテンツ戦略では検索エンジンだけでなく、回答を生成する「AI」に直接評価される視点が不可欠です。検索順位の上昇を目指すだけでなく、AIの回答における「引用元」として選ばれるための最適化こそが、これからのWebサイトが生き残るための鍵となりますので、ぜひチェックしてみてください。

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LLMO対策とは？AI検索時代の新しいSEOの考え方

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの進化に伴い、ユーザーの情報収集の方法は大きく変化しつつあります。この変化に対応するための新しいWebマーケティング戦略として注目されているのが「LLMO対策」です。LLMO対策は、AIによる検索が主流となる時代において、自社のコンテンツをユーザーに届けるために欠かせない考え方となります。本章では、LLMO対策の基本的な概念から、従来のSEOとの違い、そして主要なAI検索サービスとの関係性までを詳しく解説します。

「LLMO」とは何の略？仕組みと背景をわかりやすく解説

LLMOとは、「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、ChatGPTやGoogleのGeminiに代表される大規模言語モデル（LLM）が情報を処理・生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツを情報源として引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。

大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上に存在する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したり、質問に対して的確な回答を組み立てたりするAI技術です。Googleが提供する「AI Overview（旧SGE）」やMicrosoftの「Copilot」などのAI検索機能は、このLLMを活用して、ユーザーの検索クエリ（質問）に対する答えをWebサイトから探し出し、要約して提示します。

LLMOは、このAIによる要約や回答の中に、自社のコンテンツを的確に組み込んでもらうことを目的としています。つまり、検索エンジンだけでなく、その先で情報を解釈する「AI」に対しても、コンテンツの内容を正しく、かつ魅力的に伝えるための取り組みがLLMOなのです。

従来のSEOとの違い（キーワード主軸から意図主軸へ）

LLMO対策は従来のSEO（検索エンジン最適化）の延長線上にありますが、その目的とアプローチには明確な違いが存在します。従来のSEOが「検索エンジンのクローラー」を主な対象としていたのに対し、LLMO対策は「大規模言語モデル（AI）」を強く意識する必要があります。

両者の違いを以下の表にまとめました。

このように、従来のSEOが「特定のキーワードで上位表示を獲得し、クリックを促すこと」をゴールとしていたのに対し、LLMO対策では「ユーザーが持つであろう質問に対し、AIが最も信頼できる情報源として選びたくなるコンテンツを作ること」がゴールとなります。これは、単純なキーワード対策から、ユーザーの検索意図を深く理解し、その答えを網羅的かつ分かりやすく示す「意図主軸」への転換を意味します。

Google SGEやChatGPT検索との関係

LLMO対策の重要性を理解する上で、代表的なAI検索サービスとの関係性を知ることは非常に大切です。

Google AI Overview（旧SGE）との関係

Googleが検索結果の上部に表示するAIによる要約機能「AI Overview（旧SGE: Search Generative Experience）」は、LLMO対策が最も直接的に影響する領域です。AI Overviewは、複数のWebサイトから情報を抽出し、ユーザーの質問に対する包括的な回答を生成します。その際、回答の根拠となったWebサイトへのリンクが表示されます。ここに自社サイトが表示されることは、従来の検索結果1位よりも目立つ位置でユーザーに認知される機会となり、専門性や権威性を示す上で極めて有効です。

ChatGPTやPerplexity AIとの関係

ChatGPTの有料プランに搭載されているブラウジング機能や、Perplexity AIのような対話型AI検索エンジンも、LLMO対策の対象となります。これらのAIは、ユーザーとの対話の中でリアルタイムにWeb上の情報を参照し、回答を生成します。ユーザーが「おすすめの〇〇は？」といった質問をした際に、その回答の根拠として自社の製品やサービス、解説記事が引用されれば、それは非常に質の高い認知獲得に繋がります。LLMO対策は、Google検索だけでなく、今後さらに多様化するAIアシスタントや対話型検索サービスにおけるプレゼンスを高めるための基盤となる戦略なのです。

なぜ今「LLMO対策」が重要なのか｜AI時代の検索変化

これまで多くのウェブサイト運営者が取り組んできたSEO（検索エンジン最適化）は、大きな転換点を迎えています。その中心にあるのが、LLM（大規模言語モデル）を搭載したAI検索の登場です。なぜ今、従来のSEOだけでなく「LLMO対策」が重要視されるのか、その背景にある検索環境の変化から解説します。

AI検索（SGE・ChatGPT・Perplexityなど）の台頭

近年、Googleが試験運用するSGE（Search Generative Experience）や、ChatGPT、Perplexity AIといった、対話形式で答えを生成するAIサービスが急速に普及し始めています。これらのAI検索は、ユーザーが入力した質問に対して、ウェブ上の複数の情報を統合・要約し、直接的な回答を提示する点が最大の特徴です。

従来の検索エンジンが「情報が掲載されているウェブサイトのリスト」を提示していたのに対し、AI検索は「ユーザーが知りたい答えそのもの」を生成します。この変化は、ユーザーが情報を探すプロセスを根本から変えつつあり、ウェブサイト運営者はこの新しい検索体験に対応する必要に迫られています。

クリックされない検索結果が増えている現状

AI検索の普及は、「ゼロクリックサーチ（Zero-Click Search）」と呼ばれる現象を加速させています。ゼロクリックサーチとは、ユーザーが検索結果ページ上で答えを得てしまい、どのウェブサイトもクリックすることなく検索を終えてしまう状況を指します。

例えば、SGEが検索結果の最上部に詳細な要約を表示したり、ChatGPTが質問に完璧に答えてしまったりすると、ユーザーはわざわざ情報源のサイトを訪れる動機を失います。これにより、たとえ検索順位で上位を獲得しても、ウェブサイトへのアクセス（トラフィック）が減少する-mark>という、これまでのSEOの常識が通用しない事態が起こり得るのです。

従来の検索とAI検索時代におけるユーザー行動の変化を、以下の表にまとめました。

LLMO最適化で得られる具体的なメリット

このような検索環境の変化に対応するLLMO対策（LLM最適化）は、サイト運営者にとって多くのメリットをもたらします。それは単なる防御策ではなく、新しい時代における成長戦略でもあります。

AI検索結果での引用・表示機会の増加

LLMO対策を施し、AIにとって理解しやすく信頼性の高いコンテンツを作成することで、AIが回答を生成する際の「情報源」として選ばれる可能性が高まります。SGEなどの検索結果に自社サイトが引用されれば、ユーザーの目に触れる機会が増え、ブランドの認知度向上につながります。

ゼロクリック時代でも生き残るトラフィックの確保

すべてのユーザーがAIの回答だけで満足するわけではありません。AIが生成した要約の引用元として自社サイトが表示されれば、「より詳しい情報」や「専門家の具体的な見解」を求める意欲の高いユーザーからのクリックを期待できます。LLMO対策は、こうした質の高いトラフィックを確保するための重要な鍵となります。

ブランドの専門性・信頼性の向上

GoogleのSGEやChatGPTのような信頼されるプラットフォームで頻繁に引用されることは、そのトピックにおける専門家としての地位を確立する上で大きな効果を持ちます。ユーザーは「AIが引用するほど信頼できる情報源」と認識し、結果としてブランド全体の権威性や信頼性が高まります。

将来の検索環境への先行対応

AI検索はまだ発展途上にありますが、今後の主流となることは確実視されています。多くの競合他社がまだ従来のSEOに固執している今、いち早くLLMO対策に着手することで、将来の検索アルゴリズムの変動に強いサイト構造を構築し、先行者利益を得ることができます。

LLMO対策の基本ステップ｜SEOとの違いを理解する

LLMO対策は、従来のSEOを土台としながらも、そのアプローチには大きな違いがあります。これまでのSEOが検索エンジンのクローラーに評価されることを主眼に置いていたのに対し、LLMO対策では「AIに内容を正しく、深く理解してもらう」ことが重要になります。ここでは、AI検索時代に対応するための3つの基本ステップを、SEOとの違いを交えながら具体的に解説します。

構造化データとE-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の再定義

LLMO対策において、コンテンツの「中身」だけでなく、その「背景」や「信頼性」をAIに伝える仕組みがこれまで以上に重要視されます。その中心となるのが「構造化データ」と「E-E-A-T」です。

構造化データ：AIとの共通言語

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいようにタグ付けする手法です。LLMO対策では、これがAIに対してコンテンツの意味や文脈を正確に伝えるための「共通言語」としての役割を果たします。例えば、FAQ（よくある質問）、レビュー、イベント情報などをスキーママークアップで構造化しておくと、AIがその情報を直接抽出し、SGE（Search Generative Experience）の回答やChatGPTの応答に利用しやすくなります。AIは構造化された情報を優先的に解釈するため、この取り組みは引用される可能性を大きく高めます。

E-E-A-T：AIが信頼する情報源となるために

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、Googleがコンテンツの品質を評価する基準ですが、LLMO対策では「誰がその情報を発信しているか」という情報源の信頼性を示すシグナルとして機能します。AIは、誤情報や信憑性の低い情報を生成することを避けるため、公的機関や専門家、実績のある企業など、信頼できる情報源からの引用を優先する傾向があります。著者情報や監修者プロフィールを明記し、サイト全体の透明性を高めることが、AIに選ばれるための土台となります。

AIに理解されやすいコンテンツ構成とは

AIは人間のように文脈のニュアンスを完全に汲み取れるわけではありません。そのため、コンテンツは論理的で明快な構成にすることが求められます。AIがトピックの全体像と各要素の関係性をスムーズに把握できるよう、以下の点を意識しましょう。

まず、結論を先に述べ、その後に理由や具体例を展開するPREP法（Point, Reason, Example, Point）のような構成は、AIにとって非常に理解しやすい形式です。また、h2、h3、h4といった見出しタグを適切に用いて、情報の階層構造を明確にすることも大切です。これにより、AIは記事全体のテーマと各セクションで解説されている内容を正確に関連付けて解釈できます。

さらに重要なのは、一つの見出し（セクション）で扱うテーマを一つに絞り込むことです。情報を詰め込みすぎると、AIがそのセクションの主題を誤って解釈する可能性があります。専門用語を使用する際は、その直後に平易な言葉で解説を加えるなど、AIが文脈を誤解しないための配慮も有効です。これは、結果的に人間である読者の理解を助けることにもつながります。

Q&A・定義・比較表など“AIが拾いやすい形式”を意識する

AIは、ユーザーの質問に対して直接的な答えを提示しようとします。そのため、コンテンツ内にAIが「答え」として抽出しやすい形式をあらかじめ用意しておくことが、LLMO対策では極めて効果的です。具体的には、以下のような形式を取り入れることをおすすめします。

Q&A形式

ユーザーが検索窓に入力しそうな具体的な質問を想定し、「Q. 〇〇とは何ですか？」「A. 〇〇は〜です。」といった形式で簡潔な回答を記述します。この部分は、SGEの「生成AIによる概要」や、AIチャットの回答にそのまま引用される可能性が高い箇所です。

定義文

記事のテーマとなるキーワードや専門用語について、冒頭部分で「〇〇とは、〜を指します。」のように端的な定義文を入れます。この一文が、AIにとってそのキーワードを説明する際の最適な引用元となることがあります。

比較表

複数のサービスや製品、概念などを比較する際には、文章で長々と説明するだけでなく、`

`タグを用いて情報を整理した比較表を作成しましょう。AIは表形式のデータを構造的に認識し、各項目の違いを要約してユーザーに提示する際に、その情報を引用しやすくなります。

箇条書き

手順、特徴、メリット・デメリットなどを列挙する際には、箇条書き（`

`や`

`タグ）を活用します。情報をリスト化することで、AIが各項目を個別の要素として認識しやすくなり、回答の一部として抽出しやすくなります。これらの形式はAIフレンドリーであると同時に、ユーザーにとっても視覚的に分かりやすく、コンテンツの可読性を高める効果もあります。

LLMO対策で意識すべき7つのポイント

LLMO対策は、従来のSEOの考え方を踏襲しつつも、AIによる情報生成の仕組みに最適化していく新しい視点が求められます。Google SGEやChatGPTといったAI検索エンジンは、ユーザーの質問に対してウェブ上の情報を再構成して回答を生成します。つまり、自社のコンテンツをAIに「引用されやすい」「回答の根拠として選ばれやすい」形に整えることが重要です。ここでは、明日から実践できる具体的な7つのポイントを詳しく解説します。

1. キーワードではなく「質問意図」に最適化する

従来のSEOでは、特定のキーワードがコンテンツ内にどれだけ含まれているかが重視される側面がありました。しかし、LLMO対策では、そのキーワードの裏側にあるユーザーの「なぜ？」という疑問や、「どうしたい？」という目的、すなわち検索意図（インテント）を深く読み解くことが、これまで以上に重要になります。

例えば、「LLMO対策」というキーワードで検索するユーザーは、単にその言葉の意味を知りたいだけではありません。「具体的な方法を知りたい」「何から始めればいいか分からない」「自社サイトへの影響が心配」といった、多様な背景や課題を抱えていると推測できます。これらの潜在的な質問一つひとつに答える形でコンテンツを作成することで、AIは「このページはユーザーの疑問を包括的に解決できる質の高い情報源だ」と判断しやすくなります。

ユーザーが次に抱くであろう疑問を予測し、先回りして回答を用意する。この課題解決型のコンテンツ作りが、AI検索時代における評価の根幹をなします。

2. 自然言語での回答構成（会話形式・FAQ化）

AIアシスタントや生成AIは、人間と対話するように自然な言葉で回答を生成します。そのため、ウェブコンテンツもAIが情報を抽出し、回答の一部として再構成しやすい自然な文章で記述することが効果的です。

具体的には、以下のような手法が挙げられます。

• 見出しを疑問形にする: 「LLMO対策とは？」や「なぜLLMO対策は重要なのか？」のように、ユーザーの質問をそのまま見出しにすることで、AIがQ&Aの構造を認識しやすくなります。
• Q&Aセクションを設ける: 記事の要点や補足情報を「よくある質問」としてまとめることで、AIが特定の質問に対する直接的な回答として引用しやすくなります。
• 会話形式を取り入れる: 専門的な内容を解説する際に、専門家とインタビュアーが対話するような形式を用いると、文章が柔らかくなり、AIにとっても文脈を理解しやすくなります。

機械的なキーワードの羅列ではなく、人が人に語りかけるような、分かりやすく自然な文章構成を心がけることが、AIに選ばれるための第一歩です。

3. 固有名詞＋一次情報を活用した独自性強化

AIはウェブ上の膨大な情報を学習データとしていますが、その反面、既存の情報を組み合わせただけのありふれたコンテンツは評価されにくくなります。AI時代のSEOで他社と差別化を図るためには、そのサイトでしか得られない「一次情報」と「独自性」が決定的な価値を持ちます。

一次情報とは、自社で独自に調査・分析したデータ、顧客へのインタビュー、製品のレビュー、専門家による独自の見解などを指します。例えば、以下のような情報がコンテンツの信頼性と独自性を飛躍的に高めます。

• 自社で実施した市場調査のデータやアンケート結果
• 特定のツールやサービスを実際に使用した詳細なレビュー
• 業界の専門家（社内の担当者でも可）へのインタビュー記事
• 実際の顧客事例や成功・失敗談

これらの情報に、具体的な企業名、製品名、人物名といった固有名詞を盛り込むことで、コンテンツの具体性と信頼性が増し、AIが「他にはないユニークで価値ある情報源」として認識する可能性が高まります。

4. AIに引用される“短く的確な定義文”を入れる

GoogleのSGE（Search Generative Experience）をはじめとするAI検索は、回答を生成する際に、ウェブページから最も的確だと判断した文章を引用することがあります。この引用を狙うためには、専門用語や重要な概念について、冒頭で簡潔かつ的確に定義する一文を配置することが非常に有効です。

例えば、「LLMO対策とは、大規模言語モデル（LLM）を活用した検索エンジンやAIアシスタントにおいて、自社コンテンツが適切に評価・引用されるために行う一連の最適化施策のことです。」といったように、誰が読んでも理解できる平易な言葉で、結論を先に示すことがポイントです。この「ひと言で言うと何か」を明確に示す文章が、AIにとって格好の引用素材となります。

この定義文は、記事全体の冒頭や、その用語を解説する見出しの直下に配置すると、AIが文脈を理解しやすくなり、引用される確率が高まります。

5. 画像・表・箇条書きで文脈を明確化

AIはテキスト情報だけでなく、HTMLの構造や視覚的な要素からもコンテンツの文脈を読み取っています。そのため、文章の羅列だけでなく、画像、表（テーブル）、箇条書き（リスト）などを適切に活用して情報を整理することで、AIとユーザー双方の理解を助けることができます。

特に、複数の要素を比較したり、手順を説明したりする際には、これらの表現が効果を発揮します。例えば、従来のSEOとLLMO対策の違いは、次のような表で示すと一目瞭然です。

このように情報を構造化することで、AIはコンテンツの内容をより正確に解釈し、回答生成の根拠として利用しやすくなります。また、画像には必ずalt属性で画像の内容を説明するテキストを設定し、AIが画像情報も理解できるようにしましょう。

6. FAQ Schema（構造化マークアップ）の実装

構造化データとは、ウェブページの内容を検索エンジンが理解しやすい共通の形式で記述するコードのことです。LLMO対策において特に重要なのが「FAQ Schema（FAQPage）」です。これは、コンテンツ内のQ&A部分が「質問（Question）」と「回答（Answer）」のペアであることをAIに明確に伝えるためのマークアップです。

FAQ Schemaを適切に実装することで、Googleなどの検索エンジンは「この部分はユーザーの特定の疑問に答えるためのものだ」と正確に認識できます。その結果、AIが生成する回答にそのQ&Aが直接利用されたり、検索結果画面で「他の人はこちらも質問」のような形式（リッチリザルト）で表示されたりする可能性が高まります。

これは、ユーザーの検索意図に対して直接的な答えを提示するというLLMOの考え方と非常に相性が良く、技術的な側面からAIへの最適化を後押しする強力な施策です。

7. 内部リンクで文脈の一貫性を持たせる

LLMO対策では、個々の記事の品質だけでなく、サイト全体として一貫したテーマ性や専門性を持っているかが評価されます。そこで重要になるのが内部リンクの最適化です。関連性の高い記事同士を適切なアンカーテキストで結びつけ、サイト内に情報のネットワークを構築することで、AIにサイト全体の専門分野を深く理解させることができます。

例えば、「LLMO対策」の記事内から、「E-E-A-Tの高め方」や「構造化データの実装方法」といった、より専門的で深掘りした記事へ内部リンクを設置します。このとき、「詳しくはこちら」のような曖昧なアンカーテキストではなく、「LLMO対策におけるE-E-A-Tの重要性」のように、リンク先の記事内容が具体的にわかる文言を用いることが大切です。

適切に設計された内部リンクは、AIがサイト内を巡回し、各コンテンツの関連性や文脈を理解するのを助けます。これにより、サイト全体が特定のトピックにおける権威ある情報源として認識されやすくなります。

LLMO対策でよくある失敗とNGパターン

LLMO対策は、従来のSEO施策の延長線上にありながらも、AIの特性を理解せずに行うと逆効果になる場合があります。ここでは、AI検索時代に対応しようとして陥りがちな失敗例と、評価を下げてしまう可能性のあるNGパターンを具体的に解説します。自社のコンテンツがこれらのパターンに当てはまっていないか、確認してみましょう。

キーワード詰め込み型コンテンツ

従来のSEOでは、特定のキーワードをコンテンツ内に意図的に多く配置する手法が一定の効果を持つ時代がありました。しかし、LLM（大規模言語モデル）を搭載したAI検索エンジンは、人間のように自然な文章の文脈や意味を深く理解します。そのため、キーワードを不自然に詰め込んだコンテンツは、ユーザー体験を著しく損ない、AIからも低品質と判断されるリスクが非常に高くなります。

例えば、「LLMO対策」というキーワードで上位表示を狙うあまり、以下のような文章を作成するのは典型的なNGパターンです。

「LLMO対策なら当社のLLMO対策サービスがおすすめです。最新のLLMO対策について、このLLMO対策記事で詳しく解説します。」

このような文章は読みにくいだけでなく、AIに対して「このページはユーザーではなく検索エンジンを欺こうとしている」というシグナルを送ることになりかねません。LLMO対策では、キーワードの出現頻度を気にするのではなく、ユーザーが検索するであろう質問に対して、自然で分かりやすい言葉で包括的に回答することが求められます。

抽象的な文章でAIが解釈できない構成

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して明確で信頼できる回答を生成するために、具体的で事実に基づいた情報を参照します。曖昧で抽象的な表現や、根拠の不明な主張ばかりが並ぶコンテンツは、AIが引用すべき信頼性の高い情報源として認識されにくい傾向にあります。

例えば、「多くの専門家が重要だと指摘しています」や「一般的に効果があると言われています」といった表現は、具体性に欠けるためAIが回答の根拠として採用しづらいのです。AIに「事実」として認識させ、引用してもらうためには、以下のような具体的な記述を心がけるべきです。

• 数値データや統計情報を引用する（例：「総務省の2023年版情報通信白書によると…」）
• 専門家の肩書や名前を明記してコメントを掲載する（例：「〇〇大学の△△教授は…と述べています」）
• 具体的な事例や自社の実績を紹介する

このように、客観的な事実や権威性のある情報を盛り込むことで、コンテンツの信頼性が高まり、AIに引用されやすくなります。

他サイトの情報を再利用しているだけの内容

LLMO対策において最も避けるべきなのが、他サイトの情報をコピーしたり、単にリライト（書き換え）したりして作成しただけのコンテンツです。AIはインターネット上の膨大な情報を学習しており、情報の出所や重複を高い精度で検知します。そのため、独自の見解や一次情報が決定的に不足しているコンテンツは、オリジナリティがないと判断され、評価が著しく低くなります。

Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点からも、独自性は極めて重要な要素です。他者のコンテンツをまとめただけのページは、ユーザーに新しい価値をもたらさず、AIの生成する回答の引用元としても選ばれにくくなります。LLMOに評価されるためには、自社ならではの経験、独自の調査結果、専門的な分析といった一次情報を盛り込むことが必須です。

LLMO対策Q&A｜AI検索・生成AIに強いサイト作りの疑問を解消

ここでは、LLMO対策を進める上で多くの方が抱く疑問について、Q&A形式で詳しく解説します。AI検索時代におけるサイト運営のヒントとしてお役立てください。

Q1. LLMO対策は従来のSEOとどう違う？

LLMO対策は、従来のSEOを土台としながらも、その重点が変化したものです。LLMO対策は従来のSEOの進化形であり、全くの別物ではありません。これまでのSEO施策が無駄になるわけではなく、むしろE-E-A-Tのような人間向けの品質評価基準が、AIにとってもより重要性を増しています。両者の違いを以下の表にまとめました。

これまでのSEOが「検索エンジンにいかに評価されるか」を主眼に置いていたのに対し、LLMO対策は「AIにいかに正確に情報を理解させ、回答の一部として引用してもらうか」という視点が加わります。つまり、検索順位だけでなく、AIの生成する回答そのものに影響を与えるための施策がLLMO対策です。

Q2. ChatGPTやSGEで引用されるにはどうすれば？

AI検索の回答で自社サイトのコンテンツが引用されるためには、AIが「このサイトの情報は信頼でき、ユーザーの質問に最も的確に答えている」と判断する必要があります。具体的な方法は以下の通りです。

• 質問に直接回答する：コンテンツの冒頭で、想定される質問（タイトルや見出し）に対して「〇〇とは、〜です。」といった形で簡潔かつ明確な答えを記述します。
• E-E-A-Tを徹底する：誰が（著者情報）、どのような専門性や経験に基づいて書いているのかを明確にし、サイト全体の信頼性を高めます。公的機関のデータ引用や専門家の監修も有効です。
• 一次情報を盛り込む：自社で行った調査データ、独自の分析、顧客へのインタビュー、実際の体験談など、他サイトにはないオリジナルの情報を加えることで、コンテンツの価値が飛躍的に高まります。
• 構造化データを実装する：特にFAQ（よくある質問）形式のコンテンツには、FAQ Schemaを実装しましょう。これにより、AIが質問と回答のペアを正確に認識しやすくなります。
• 情報を整理して提示する：箇条書き、表（テーブル）、図解などを活用し、複雑な情報もAIが解釈しやすいように整理します。

これらのポイントは、AIのためだけでなく、人間のユーザーにとってもコンテンツの分かりやすさを向上させる上で非常に効果的です。

Q3. 中小企業でもLLMO対策は必要？

はい、必要です。むしろ、リソースが限られる中小企業にとって、LLMO対策は大きなチャンスとなり得ます。大企業が狙うようなビッグキーワードでの競争を避け、自社の強みが活きる領域で存在感を発揮できるからです。

例えば、以下のような領域では中小企業が有利です。

• 地域に特化した情報：「〇〇市でおすすめの工務店」といった地域密着型の質問に対して、地元の評判や実績といった一次情報は強力な武器になります。
• ニッチな専門分野：特定の業界や製品に関する深い知識や経験は、AIにとって価値の高い情報源です。大企業ではカバーしきれない、より専門的で具体的な質問に答えるコンテンツを作成することで、その分野の第一人者としてAIに認識される可能性があります。
• 独自のノウハウや経験談：長年の事業で培った独自のノウハウや、実際の成功・失敗事例は、他社が模倣できない貴重なコンテンツです。

広告予算や企業規模で劣っていても、コンテンツの「質」と「独自性」で勝負できるのがAI検索時代です。自社の持つ専門知識や経験を棚卸しし、それをユーザーの疑問に答える形で発信していくことが重要です。

Q4. LLMO対策の効果はどう測定できる？

現時点（2024年時点）で、LLMO対策の直接的な効果を測定する確立された指標や専用ツールはまだありません。しかし、いくつかの間接的な指標を組み合わせることで、施策の効果を観測することは可能です。

主に注目すべき指標は以下の通りです。

• Google Search Consoleのデータ：Google SGEが本格導入された後には、SGEでの表示回数やクリックに関するデータが提供される可能性があります。現状でも、検索パフォーマンスレポートで、どのような質問形式のクエリで表示されているかを確認することは有効です。
• オーガニック検索トラフィックと順位：LLMO対策は質の高いコンテンツ作りそのものであるため、結果的に従来のSEO評価も向上し、オーガニック検索からの流入増や検索順位の上昇につながるケースが多く見られます。
• 被リンクやサイテーション（言及）：AIに引用されるような質の高いコンテンツは、他のメディアやブログ、SNSなどでも参照・言及されやすくなります。結果として、自然な被リンクやブランド名の言及が増加します。
• ブランド検索数の増加：AIの回答で自社名やサービス名が頻繁に表示されるようになると、ユーザーが直接その名前で検索する「指名検索（ブランド検索）」の数が増える傾向にあります。

LLMO対策は短期的な成果を求めるものではなく、中長期的に自社の専門性をWeb上で確立し、ユーザーとAIの両方から信頼される存在になるための活動です。これらの指標を定期的に観測し、コンテンツ戦略の改善を続けていくことが求められます。

【まとめ】今後のSEOとLLMO対策の関係｜AI時代のコンテンツ戦略

本記事では、AI検索時代における新しいWeb戦略である「LLMO対策」について、その概要から具体的な実践方法までを解説しました。Google SGEやChatGPTといった生成AIによる検索体験が一般化するにつれて、従来のSEOの考え方だけでは通用しない時代が到来しつつあります。

LLMO対策は、これまでのSEOを否定するものではなく、むしろその延長線上に位置する重要な概念です。ユーザーの検索意図をより深く理解し、AIが情報を抽出しやすい形でコンテンツを作成することが、今後のウェブサイト運営における成功の鍵となります。

SEOとAIO（AI Optimization）の融合が必須に

これからのウェブマーケティングでは、SEO（検索エンジン最適化）とAIO（AI最適化）を統合したアプローチが不可欠です。従来のSEOが検索エンジンのクローラーを主な対象としていたのに対し、AIOはAIがコンテンツの文脈や価値を正確に解釈し、ユーザーへの回答として生成・引用しやすくするための最適化を指します。

具体的には、E-E-A-Tを根拠づける一次情報の発信や構造化データの実装は、検索エンジンとAIの両方から高く評価されます。つまり、ユーザーとAIの双方にとって価値のある高品質なコンテンツ作りが、これまで以上に重要になるのです。

検索エンジンではなく「AIアシスタント」を意識する

今後のコンテンツ戦略では、検索順位を上げるためだけでなく、「AIアシスタントの情報源になる」という視点が求められます。ユーザーはキーワードで検索するだけでなく、AIに対して自然な言葉で質問を投げかけるようになります。その際、あなたのサイトの情報がAIによって引用され、回答としてユーザーに届けられるかどうかが、トラフィックを左右します。

そのためには、専門的で信頼性の高い情報を、簡潔かつ分かりやすい構成でまとめる必要があります。AIに「このサイトの情報は正確で、ユーザーの疑問に最も的確に答えている」と判断されるコンテンツこそが、AI検索時代を生き抜くための強力な武器となるでしょう。