「LLMO対策をしないと、AI検索で表示されなくなるのではないか」
「SEOとはまったく違う新しい対策をしなければいけないのではないか」
最近、このような相談をいただくことが増えています。
ChatGPTやAI検索、GoogleのAI Overviewのような検索体験が広がる中で、LLMO対策に関心を持つ企業は増えています。
ただ、最初に整理しておきたいのは、LLMO対策は急に生まれたまったく新しい裏技ではないということです。
Google検索セントラルでも、AIによる概要やAI ModeなどのAI機能に表示されるための追加要件や特別なAI用ファイルは不要で、SEOの基本、有用で信頼できるコンテンツ、重要な情報のテキスト化、内部リンク、構造化データと本文内容の一致などが引き続き重要だと説明されています。
つまり、LLMO対策は「AIだけに向けた特殊なテクニック」ではありません。
LLMO対策は新しく生まれた裏技ではなく、リアルで選ばれる理由をWeb上に正しく反映する取り組みです。
リアルな世界で評価される情報、選ばれる理由、信頼される実績、専門家としての考え方を、Webサイト上でAIにも人間にも分かる形に整理する。
これが、中小企業が取り組むべきLLMO対策の基本です。
LLMO対策とは？
LLMO対策とは、ChatGPTなどの生成AIやAI検索に、自社の情報を正しく理解・参照されやすくするためのWebサイト・コンテンツ改善です。
ただし、SEOを捨てて新しい対策に切り替えるという話ではありません。
SEOを土台にしながら、AIがその会社やサービスを理解しやすい状態に整えることが重要です。
たとえば、代表者がどのような専門性を持っているのか。会社がどのような課題を解決しているのか。商品やサービスがなぜそのマーケットで必要とされているのか。実際にどのような支援実績や経験があるのか。
こうした情報がWeb上に整理されていなければ、AIはその会社を正しく説明しにくくなります。
LLMO対策は新しい裏技ではない
中小企業が勘違いしやすいのは、「LLMO対策という新しい施策が生まれた」と考えてしまうことです。
もちろん、AI検索に対応するために見直すべきポイントはあります。構造化データ、FAQ、見出し設計、プロフィール、会社情報の一貫性などは重要です。
しかし、本質は変わりません。
リアルな世界で評価される情報を、Web上でも評価される形に整えることです。
AIが「この会社が選ばれる理由」を理解できる状態を作る
LLMO対策で目指すべきなのは、AIに無理やり引用されることではありません。
AIが「この会社は、こういう課題を持つ人に対して、こういう理由で選ばれる」と説明できる状態を作ることです。
そのためには、自社の商品やサービスが必要とされる理由を言語化する必要があります。
まず始めるべきことは、自社の商品やサービスがなぜそのマーケットで必要とされているのかを言語化することです。
その言語化があって初めて、代表者プロフィール、サービスページ、FAQ、コラム、SNSなどの発信がつながります。
中小企業が最初に取り組むLLMO対策の優先順位
LLMO対策を始めるとき、いきなり新しい記事を増やす必要はありません。
まずは、既存サイトの重要情報を整えることから始めます。
中小企業が最初に取り組むなら、次の順番がおすすめです。
- 代表者プロフィールを強化する
- FAQをサービスページ・商品ページに入れる
- 会社情報を信用コンテンツとして整える
- SEO記事に経験談を入れる
1. 代表者プロフィールを強化する
代表者プロフィールは、単なる経歴紹介ではありません。
その人がどのような専門性を持っているのか。どのような考え方で施策に向き合っているのか。どのような実績や結果があるのか。
これを具体的に出すことが大切です。
たとえばWebマーケティング会社の代表であれば、どれだけWebマーケティングに関わってきたのか、どのような施策を行い、どのような結果があったのかを紹介します。
あわせて、SNSリンク、登壇やメディア掲載、問い合わせフォーム、関連サービスへの導線なども整理します。
AI検索時代は、「何を言っているか」だけでなく「誰が言っているか」も重要です。
2. FAQをサービスページ・商品ページに入れる
FAQは、コラムだけでなくサービスページや商品ページにも入れるべきです。
なぜなら、サービスを検討している人は、購入前・問い合わせ前に具体的な疑問を持っているからです。
そのキーワードに基づく悩み、商品マーケットにある不安、問い合わせ前に引っかかるポイントをFAQにしておくことで、読者にもAIにも内容が伝わりやすくなります。
3. 会社情報を信用コンテンツとして整える
会社情報も、できる限り詳しく出すことが大切です。
所在地、代表者、事業内容、沿革、実績、資格、取引実績、レビュー、Googleビジネスプロフィール、SNS、問い合わせ先などが整理されていると、法人格としての信用を伝えやすくなります。
会社情報は、単なるフッターの項目ではありません。
AIやユーザーが「この会社は信用できるか」を判断するためのコンテンツです。
4. SEO記事に経験談を入れる
SEO記事も、ただ情報を紹介するだけでは弱くなります。
すでに世の中にある一般論だけでは、その会社が選ばれる理由になりません。
記事の中に、自社の経験談、支援事例、現場での判断、失敗から得た学びを入れる必要があります。
LLMO対策では、一般論の量よりも、専門家として責任を持って語れる一次情報が重要になります。
AI検索に理解されやすいページ設計
AI検索に理解されやすいページにするには、文章の中身だけでなく、ページ構造も大切です。
まず、構造化データを使う場合は、ページに実際に表示されている内容と一致させる必要があります。Googleも、構造化データはページに表示されるテキストと一致させることを推奨しています。
構造化データだけを入れて、本文に情報がない状態では意味がありません。
構造化データと本文内容を一致させる
構造化データは、AIや検索エンジンがページ内容を理解しやすくする補助です。
ただし、構造化データは本文の代わりではありません。
サービス内容、FAQ、代表者情報、会社情報などは、まずユーザーが読める形でページ上に表示します。そのうえで、必要に応じて構造化データを整えます。
見出しと目次でページ構造を明確にする
AIに理解されやすいページを作るには、見出し構造も重要です。
H2、H3で内容を整理し、何について説明しているページなのかを分かりやすくします。
目次も設置した方がよいです。ユーザーにとっても、AIにとっても、ページ全体の構造が把握しやすくなります。
まとめ記事・FAQで悩みを拾う
サービスや商品に関連する悩みが多い場合は、まとめ記事やFAQを用意します。
ただし、FAQは適当に質問を並べるものではありません。
その業界や商品について、実際にどのような検索キーワードで悩みや疑問が調べられているのかを確認し、それに基づいて作る必要があります。
既存コラムをLLMO視点で見直す方法
LLMO対策では、新しい記事を増やす前に、既存コラムを見直すことも重要です。
最初に見るべきポイントはシンプルです。
既存コラムを見るときは、まず自分たちの経験談が入っているかを確認してください。
一般論だけで終わっていないか。どこかで見たような内容になっていないか。専門家としての判断や現場での経験が入っているか。
ここを確認します。
まず経験談が入っているかを確認する
AI検索時代は、似たような情報が大量に存在します。
その中で、その会社の記事として読む価値を作るには、経験談が必要です。
たとえば、過去の支援でどのような相談が多かったのか。どのような失敗が起きやすいのか。実際に改善するとき、どこを優先したのか。
このような情報が入っていると、読者は「この会社は現場を分かっている」と感じやすくなります。
一般論だけの記事は専門家の判断を加える
「〇〇とは」だけの記事や、用語解説だけの記事は、LLMO視点では弱くなりやすいです。
もちろん基礎説明は必要です。ただし、それだけで終わらせず、専門家としての判断を入れることが大切です。
中小企業なら何から始めるべきか。やらない方がいいことは何か。どの順番で改善すべきか。
こうした判断があることで、記事の価値が上がります。
公式リンク・監修者・CTAを整える
既存記事を見直すときは、公式情報への発リンク、監修者や執筆者情報、関連サービスへのCTAも確認します。
根拠のある情報は、公式サイトや公的機関、一次情報へリンクします。
また、誰が監修しているのか、どのような経験に基づいて書かれているのかも明確にします。
最後に、読者が次に何をすればよいかが分かる導線を入れます。
LLMO対策でやってはいけないこと
LLMO対策でやってはいけないのは、品質の低い記事を大量に増やすことです。
以前は、ナレッジ系のコラムを大量に作ることでアクセスを増やせた時期もありました。
しかし、今は一般論だけの薄い記事を増やしても、サイト全体の品質を落としてしまう可能性があります。
ナレッジ系コラムを大量生産するほど、サイト全体の品質を落としてしまう可能性があります。
ナレッジ系コラムを大量生産する
AIで記事を大量に作り、表面的な説明だけを並べる施策はおすすめしません。
AIを使うこと自体が悪いわけではありません。
ただし、専門家の確認、経験談、一次情報、実績、根拠ある発リンクがない記事を量産すると、読者にとってもAIにとっても価値が薄くなります。
FAQや構造化データだけを形式的に入れる
FAQや構造化データも、形式だけでは意味がありません。
実際に検索されている悩みや問い合わせ前の不安に基づいてFAQを作る。本文と構造化データを一致させる。サービスページや商品ページの内容と矛盾しないようにする。
ここまで整えて初めて、LLMO対策として意味があります。
LLMO対策の効果はどう確認する？
LLMO対策の効果は、1つの数字だけで判断しにくい部分があります。
そのため、複数の指標を組み合わせて見ます。
まず確認したいのは、AI Overviewや生成AIの回答で、自社や自社コンテンツがどのように表示・参照されているかです。
次に、そこからどれだけ流入しているかを確認します。
Google Search Consoleでは、検索パフォーマンスレポートでクリック数、表示回数、掲載順位、CTRなどを確認できます。GoogleのAI機能に表示されるサイトも、Search Consoleの全検索トラフィックに反映されると説明されています。
また、GA4ではユーザー獲得や流入後の行動を確認できます。
AI検索・AI Overviewでの表示を確認する
まずは、自社名、サービス名、主要キーワードでAI検索やAI Overviewの表示を定期的に確認します。
どのページが参照されているのか。自社の説明が正しいか。競合と比較してどのように扱われているか。
この確認は、数値だけでは見えない改善ポイントを見つけるために有効です。
流入後の滞在時間とCVを見る
次に見るべきは、流入後の行動です。
どれだけ表示されたか、どれだけ流入したか。そして流入後にどれだけ滞在しているか。
滞在時間を見ることで、ユーザーの本気度や関心の深さが分かる場合があります。
最終的には、問い合わせ、資料請求、無料相談、購入などのCVにつながっているかを確認します。
LLMO対策に関するよくある質問
Q. LLMO対策はSEO対策と何が違いますか？
A. SEOは検索結果で見つけてもらうための土台で、LLMO対策はAI検索や生成AIに自社情報を正しく理解・説明してもらうための情報整理です。切り離すものではなく、SEOを土台にLLMO視点を重ねる考え方が現実的です。
Q. LLMO対策は何から始めればいいですか？
A. まずは、自社の商品やサービスがなぜそのマーケットで必要とされるのかを言語化することから始めます。そのうえで、代表者プロフィール、FAQ、会社情報、既存記事を整えるのがおすすめです。
Q. FAQを入れるだけでLLMO対策になりますか？
A. FAQは有効ですが、それだけでは不十分です。実際に検索されている悩みや質問をもとに、本文、サービス情報、経験談、構造化データと合わせて整える必要があります。
Q. AI生成記事を増やせばAI検索に強くなりますか？
A. 一般論だけの薄い記事を大量に増やすことはおすすめしません。専門家の経験談、一次情報、実績、根拠のある参照元を入れ、品質を担保することが重要です。
まとめ｜LLMO対策は「必要とされる理由」を言語化することから始める
LLMO対策は、AIに向けた特殊な裏技ではありません。
リアルな世界で評価される情報、選ばれる理由、専門家としての経験、会社としての信用を、Web上に分かりやすく整理する取り組みです。
LLMO対策は、AIに向けた対策である前に、人間がその会社を選ぶ理由を明確にする取り組みです。
まず始めるべきことは、自社の商品やサービスが、なぜそのマーケットで必要とされているのかを言語化することです。
その言語化をもとに、代表者プロフィール、サービスページ、FAQ、会社情報、SEO記事、SNSなどを整えていきます。
コラムだけで完結させるのではなく、ホームページ、サービスページ、SNS、Googleビジネスプロフィールなども含めて、ミックスメディア的に伝えていくことが大切です。
「LLMO対策を始めたいが、何から見直すべきか分からない」
「既存記事に経験談や一次情報をどう入れればよいか分からない」
「AI検索時代に合わせてホームページやコラムを改善したい」
このような場合は、セルフアチーブへご相談ください。SEOとLLMOの両面から、選ばれる理由が伝わるWebサイト・コンテンツ設計を支援します。
代表取締役
新原 秀崇
大学卒業後、外資系企業やラジオ局で営業・マーケティングを経験。2011年に株式会社セルフアチーブを創業し、神戸を拠点に中小企業のWEB集客支援を開始。累計200社以上の顧客獲得を支援し、コンテンツマーケティング・SEO・WEB広告を専門領域として代表自ら戦略設計に携わる。
