「LLMOとは何ですか？」
「AI検索対策は、これまでのSEO対策とまったく違うものですか？」
最近、このような疑問を持つ中小企業の経営者様、Web担当者様が増えています。
ChatGPTをはじめとした生成AIの利用が広がり、Google検索でもAIによる概要やAI Modeのような検索体験が出てきました。これまでのように、ユーザーが検索結果の一覧からサイトを選ぶだけではなく、AIが複数の情報を整理し、回答の中で参考になるサイトを示す場面も増えています。
その中で注目されているのが「LLMO」です。
ただし、LLMOはまだ新しい考え方であり、世の中に十分な情報が出回っているとは言えません。そのため、「SEOとは完全に別の対策が必要なのではないか」「とにかくAI向けの記事を大量に作ればよいのではないか」といった誤解も生まれやすい状況です。
弊社では、LLMOをまったく新しい小手先のテクニックとして捉えるのではなく、LLMOはSEOを捨てる話ではなく、SEOを土台に情報の信頼性と構造を整える取り組みだと考えています。
この記事では、LLMOとは何か、SEOとの違い、AI検索時代に中小企業が取り組むべき対策を、できるだけわかりやすく解説します。
LLMOとは？
LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略として使われることが多く、日本語では「大規模言語モデル最適化」と説明されます。
簡単に言えば、ChatGPTなどの生成AIやAI検索に対して、自社サイトや自社コンテンツの情報を正しく理解してもらい、回答の中で参照・引用・推薦されやすくするための考え方です。
LLMOはAIに情報を正しく理解してもらうための対策
AIは、Web上にあるさまざまな情報をもとに回答を作ります。
そのため、サイト上の情報が曖昧だったり、会社情報がバラバラだったり、誰が書いた情報なのか分からなかったりすると、AIに正しく理解されにくくなります。
一方で、会社の強み、サービス内容、実績、専門家の経験談、よくある質問への回答などが整理されていれば、AIにとっても情報を理解しやすくなります。
つまりLLMOは、AIだけを見る対策ではありません。人間が読んでも分かりやすく、AIが読んでも理解しやすい情報設計を行うことが重要です。
目的はAIに引用されることだけではない
LLMOの目的は、単にAIに引用されることだけではありません。
本質的には、見込み客がAI検索や生成AIを使って情報収集をしたときに、自社の存在や強み、選ばれる理由が正しく伝わる状態を作ることです。
新原としては、LLMOはAIに最適化することではなく、AIがこの会社が選ばれる理由を理解し、説明できる状態を作ることだと考えています。
人間がその会社を選ぶ理由を、AIが理解できる形でWeb上に増やしていく。これが、中小企業にとって現実的なLLMO対策です。
なぜ今LLMOが注目されているのか
LLMOが注目されている背景には、検索行動の変化があります。
これまでは、ユーザーがGoogleなどでキーワードを入力し、検索結果の上位ページを見比べる流れが一般的でした。
しかし現在は、ユーザーがAIに対して自然文で質問し、回答の中で要点や比較情報を得る場面が増えています。
Googleは、AIによる概要やAI ModeなどのAI機能について、複雑な質問に対する要点や関連リンクを表示し、ユーザーが情報を探索しやすくする機能として説明しています。
参考：Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=ja
また、Google Searchの「AI in Search」でも、AI OverviewsやAI Modeによって、ユーザーが計画、調査、比較、アイデア出しなどを行いやすくなると説明されています。
参考：Google Search「AI in Search」
https://www.search.google/ai-in-search/
さらに、OpenAIのChatGPT searchでは、回答の中にニュース記事やブログなどのソースへのリンクが含まれ、ユーザーが参照元を確認できる検索体験が提供されています。
参考：OpenAI「Introducing ChatGPT search」
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/
このように、ユーザーが情報にたどり着く入口は、従来の検索結果だけではなくなっています。だからこそ、これからは「検索順位で上位に出るか」だけでなく、「AIが自社の情報をどう理解し、どう説明するか」も考える必要があります。
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOは、まったく別物として切り離して考える必要はありません。
SEOは、検索エンジンで自社サイトを見つけてもらうための対策です。一方、LLMOは、生成AIやAI検索の回答内で自社情報が正しく理解・参照されるための対策です。
SEOは検索結果で見つけてもらうための対策
GoogleのSEO対策は、検索ユーザーの困りごとや検索意図に対して、質の担保されたURLやサイトを紹介する仕組みの中で発展してきました。
Googleが検索ユーザーに満足してもらえなければ、ユーザーはGoogleを使い続けなくなります。そのため、Googleは有用で信頼できる情報を評価するために、さまざまな仕組みを整えてきました。
たとえば、経験、専門性、権威性、信頼性を重視するE-E-A-Tの考え方や、健康・お金・法律など人生に大きな影響を与えるYMYL領域への慎重な評価は、その代表例です。
Google検索セントラルでも、ユーザーにメリットをもたらすことを目的として作成された、有用で信頼できる情報を重視する考え方が示されています。
参考：Google 検索セントラル「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content?hl=ja
LLMOはAIの回答内で理解・参照されるための対策
AI検索でも、本質は近いと考えています。
もしAIが誤った情報を返したり、ユーザーが満足できない回答を返したりすれば、ユーザーはそのAI検索を使わなくなります。AIのハルシネーション、つまり事実と異なる回答を防ぐためにも、信頼できる情報をもとに回答を作ることは重要です。
そのため、これまでSEOで積み上げられてきた「信頼できるページを評価する考え方」は、AI検索においても無関係ではありません。
ただしAIは、複数の情報をかき集めて回答を作るため、AIが理解しやすい形で情報を用意する必要があります。たとえば、FAQ、見出し構造、結論先出しの文章、会社情報の一貫性、構造化データなどが重要になります。
Google検索セントラルでも、AI機能に表示されるために特別なAI用ファイルや特別なschema.orgの構造化データを追加する必要はないとしつつ、重要なコンテンツをテキストで提示すること、内部リンクから見つけやすくすること、構造化データをページの内容と一致させることなどを挙げています。
参考：Google 検索セントラル「構造化データ マークアップとは」
https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=ja
LLMOで重要になる5つの要素
LLMO対策では、単にキーワードを入れるだけでは不十分です。
AIが会社やサービスを正しく理解し、読者に対して説明できる状態にする必要があります。
特に中小企業が意識したいのは、次の5つです。
1. 誰が書いた情報かを明確にする
AI検索時代では、情報の責任者が見えることがより重要になります。
誰が書いたのか。誰が監修したのか。その人はどのような経験を持っているのか。会社としてどのような実績があるのか。
これらが見えない記事は、読者にとってもAIにとっても信頼しづらい情報になります。
代表者プロフィール、監修者プロフィール、会社概要、実績紹介などは、単なる飾りではありません。AIに会社の専門性を理解してもらうための重要な情報です。
2. 自社の経験や事例を入れる
AI検索時代ほど、自社の実体験や経験に基づく一次情報が重要になります。
なぜなら、すでに世の中に出回っている一般論は、他社もAIも書けるからです。
「LLMOとは何か」を説明するだけの記事であれば、今後いくらでも増えていきます。しかし、実際にどのような相談があったのか、どのような失敗を見てきたのか、どのような順番で改善すべきだと考えているのかは、その会社にしか書けません。
弊社でもコラム制作では、調べれば出てくる内容をそのまま並べるのではなく、自分たちの実体験や支援現場で見えていることを入れることを重視しています。
専門家が自分の経験に基づいて、信用あるコンテンツとして投稿する。これが、AI検索時代のコラム制作でも重要です。
3. 結論を先に書き、情報を構造化する
AIに理解されやすい記事にするには、文章構造も重要です。
たとえば、見出しで問いを立て、直後に結論を書く。その後に理由や具体例を説明する。よくある質問にはFAQ形式で端的に答える。
このように情報が整理されていると、読者も理解しやすく、AIも内容を把握しやすくなります。
「何となく長く書く」のではなく、読者の疑問に対して、どこに答えがあるのか分かる構成にすることが大切です。
4. 会社情報・サービス情報を一貫させる
AIが会社を理解するには、サイト内の情報が一貫している必要があります。
会社概要、サービスページ、コラム、実績ページ、代表プロフィール、FAQなどで、言っていることがバラバラだと、AIも読者も判断しづらくなります。
特に中小企業では、サービス内容が変わったのに古いページが残っていたり、過去の記事では別の表現をしていたりすることがあります。
LLMO対策では、新しい記事を増やす前に、既存ページの情報が正しく整理されているかを確認することが大切です。
5. 公式情報や信頼できる情報源へ発リンクする
コラム内には、参照元となる公式サイトや公的なURLへの発リンクも必要です。
特に制度、法律、広告媒体、Google検索、SNS仕様など、変化しやすい情報を扱う場合は、公式情報へのリンクがあることで、読者も確認しやすくなります。
これはSEOのためだけではありません。読者にとっても、「この情報は何を根拠にしているのか」が分かるため、記事の信頼性が上がります。
中小企業がLLMOでやってはいけないこと
LLMO対策で避けたいのは、AIで作ったような薄いコラムを大量に公開することです。
昔は、記事数を増やすことでアクセスを集められた時代もありました。しかし今は、質の低いページを大量に増やすことが、サイト全体にとってマイナスになる可能性があります。
新原としては、大量生産された薄いコラムは、質の低いページとして見られる可能性があるため、やらない方がよいと考えています。
特に次のような記事は注意が必要です。
- ありきたりな「〇〇とは」だけで終わっている
- 他社と同じ一般論しか書かれていない
- 実体験や支援事例が入っていない
- 誰が監修しているのか分からない
- 読者の困りごとを解決する構成になっていない
LLMOやAI検索対策と言われると、新しいテクニックに走りたくなるかもしれません。しかし、本当に必要なのは、読者がそのページを読んで問題解決できる状態にすることです。
「AIに選ばれる記事」を作る前に、「読者に選ばれる記事」になっているかを確認しましょう。
LLMO対策は何から始めるべきか
中小企業がLLMO対策を始めるなら、いきなり大量の記事制作や高額なツール導入から始める必要はありません。
まずは、既存サイトの情報が正しく伝わる状態になっているかを確認することが大切です。
新原としては、優先順位は次の順番だと考えています。
- 代表者プロフィールの強化
- FAQの整備
- 会社情報の整理
- SEO記事作成
まずは代表者プロフィール、FAQ、会社情報、既存記事の順番で整えることをおすすめします。
代表者プロフィールでは、どのような考え方で事業を行っているのか、どのような経験や専門性があるのかを明確にします。
FAQでは、読者や見込み客が実際に悩んでいることに対して、端的に答えます。
会社情報では、サービス内容、実績、対応範囲、強み、問い合わせ導線が一貫しているかを見直します。
そのうえで、SEO記事やコラムを作成します。コラムでは、読者の困りごとが解決できるように、検索意図、一次情報、経験談、参照元、内部リンクを整理していきます。
また、ページ体験や表示速度も無視できません。Search ConsoleのCore Web Vitalsレポートなどを使い、スマホでも見やすく、ストレスなく読めるページになっているかを確認することも大切です。
参考：Search Console ヘルプ「Core Web Vitals レポート」
https://support.google.com/webmasters/answer/9205520?hl=ja
LLMOはSEO記事制作にも影響する
LLMOは、SEO記事制作の考え方にも影響します。
これからの記事制作では、ただキーワードに合わせて情報をまとめるだけでは足りません。読者がどのような困りごとを持って検索しているのか。その背景にはどのような不安や動機があるのか。そこまで考えたうえで、記事を設計する必要があります。
弊社では、SEO記事でも「読者がどのタイミングで、どのような情報を必要としているのか」を考え、記事全体を設計することを重視しています。
詳しくはこちらの記事でも解説しています。
関連記事：SEO記事の書き方を初心者向けに7ステップで解説
https://selfachieve.jp/column/seo/seo-article-writing/
AI検索時代ほど、一般論だけの記事は埋もれやすくなります。
だからこそ、専門家の経験談や支援現場で見えていることを入れ、読者が「目の前で監修者が話している」ように感じられる記事を作ることが重要です。
これはLLMO対策であると同時に、これからのSEO記事制作においても欠かせない考え方です。
LLMOに関するよくある質問
Q. LLMOとSEOはどちらを優先すべきですか？
A. まずはSEOを土台として整えることが大切です。
Google公式でも、AI機能に表示されるための特別な追加要件はなく、基本的なSEOのベストプラクティスが引き続き重要だと説明されています。
そのうえで、LLMO視点として、誰が書いた情報なのか、どのような経験に基づく内容なのか、会社情報やサービス情報が一貫しているか、FAQで読者の疑問に答えられているかを見直します。
つまり、SEOかLLMOかの二択ではなく、SEOを土台にLLMOを重ねていく考え方が現実的です。
Q. LLMO対策としてFAQは必要ですか？
A. すべての記事に無理にFAQを入れる必要はありません。
ただし、読者の疑問が明確なテーマでは、FAQを入れる価値があります。
FAQは、読者が最後に確認したい不安を解消しやすく、AIにとっても質問と回答の関係を理解しやすい構造です。
特に「〇〇とは」「始め方」「費用」「違い」「選び方」のようなテーマでは、本文の最後にFAQを入れることで、検索意図をより広く回収しやすくなります。
Q. AIで作った記事を増やせばLLMO対策になりますか？
A. AIで記事を作ること自体が悪いわけではありません。
しかし、一般論だけの記事を大量に増やしても、LLMO対策としては不十分です。
むしろ、実体験や支援事例がない薄い記事が増えると、サイト全体の質が低く見られる可能性があります。
大切なのは、AIを使うかどうかではなく、記事の中に専門家の経験、一次情報、読者の課題解決、参照元が入っているかどうかです。
Q. 中小企業でもLLMO対策は必要ですか？
A. 必要です。
AI検索時代になると、単に知名度がある会社だけでなく、「なぜその会社が選ばれるのか」がWeb上で分かりやすく整理されている会社が見つけられやすくなる可能性があります。
中小企業は、代表者の考え方、現場での支援経験、地域性、顧客との距離感、具体的な事例など、大手にはない一次情報を持っています。
それらをコラム、サービスページ、FAQ、プロフィール、実績ページに整理していくことが、LLMO対策にもつながります。
まとめ：LLMOはAIに最適化することではなく、選ばれる理由を伝えること
LLMOとは、生成AIやAI検索で自社情報が理解・参照されやすくなるように、サイトやコンテンツを整える考え方です。
ただし、LLMOはSEOとまったく別のものではありません。SEOで大切にされてきた、検索意図、信頼性、専門性、ページ体験、有用なコンテンツは、AI検索時代でも重要です。
そのうえで、AIが理解しやすいように、会社情報、サービス情報、代表者プロフィール、FAQ、コラム、実績、内部リンクを整理していく必要があります。
最後に大切なのは、LLMOを「AIだけに向けた対策」と考えないことです。
人間がその会社を選ぶ理由を、AIが理解できる形でWeb上に増やしていく。
これが、中小企業にとってのLLMO対策です。
LLMO対策やAI検索時代のSEOに不安がある場合は、まずは自社サイト、既存コラム、会社情報、検索流入の状況を一度見直してみてください。
セルフアチーブでは、SEO対策、コンテンツSEO、LLMOを見据えたWeb集客設計のご相談を承っています。自社サイトがAI検索時代に対応できているか確認したい方は、お気軽にご相談ください。
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。