LLMOとは？生成AI時代に求められる対策方法を詳しく解説

LLMOとは

LLMOとはLarge Language Model Optimizationの略語で、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）における応答結果に、自社コンテンツが取り上げられやすくなるよう最適化する取り組みのことです。

Googleは現在、検索の基本構造をLLMを中核に据えて再設計しようとしており、従来のリンク中心・キーワード中心の検索体験から、より文脈を重視した会話型の体験へと進化する中で、検索エンジンとの向き合い方が根本的に変わろうとしています。

こうした変化の中で注目されているのが、「LLMO」という新たな最適化の考え方です。LLMOはSEOと異なり、「AIにどう認識され、どう引用・参照されるか」に焦点を当てた、新しい時代のWeb戦略と言えます。

LLMOが注目されている背景

1. 検索エンジンの出力形式が変化している

これまでの検索エンジンでは、ユーザーのクエリに対して関連性の高いWebページのリンクを一覧で返すのが一般的でした。しかし現在では、Googleをはじめとする検索サービスが生成AIによる直接的な回答や要約を提供する形式へと進化しています。

つまり、従来の「情報への入口としてのリンク一覧」から、「質問に即答する対話型のインターフェース」へと変わりつつあり、コンテンツがどのように生成された回答に引用・反映されるかが、重要な要素になっているのです。

2. Google自身がLLMの活用を強化している

Googleは、検索結果に生成AIによる回答や要約を組み込む「AI Overviews（AIによる概要）」の展開を進めており、また最近ではAIモード*の実験を開始するなど、生成AIを検索体験の中核に据える方向へと大きく舵を切っています。

*AIモードとは…ユーザーの質問に対して生成AIが“会話形式”で回答を提示し、さらに対話を通じて情報を深掘りできる新しい検索体験です。

これにより、今後の検索エンジンは「サイトを見つける場」ではなく、「答えを得る場」としての役割が強まっていくでしょう。こうした背景から、従来のSEO施策だけでは対応しきれない「新たな情報接点」への最適化＝LLMOの重要性が高まっていると考えられます。

3. ユーザー行動が“検索”から“対話”へと変化している

ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により、日常的な情報探索の手段として会話型AIが使われるようになりました。ユーザーの検索行動も、従来のキーワード検索ではなく、自然言語で質問し、会話を通じて情報を得るスタイルへと移行が始まっています。

このような変化により、LLMが理解しやすい構造や文脈、情報の提示方法を意識したコンテンツ設計の重要性がよりいっそう高まっていると言えるでしょう。

SEOとの違い

SEOは、検索結果のランキングアルゴリズムに最適化を行うもので、ユーザーをWebサイトに誘導することが主目的です。一方LLMOは、生成AIやAI Overviewsのようなシステムに自社サービス・コンテンツを「どのように認識・生成されるか」に焦点を当て、回答内容への言及や引用リンクに選ばれることが主目的です。

以下に、主な違いを整理します。

LLMOとSEOは対立するものではなく、補完し合うもの

ここまで紹介してきたような変化を背景に、多くのSEO担当者が「SEOはもう不要なのか？」と感じるかもしれません。しかし、その問いに対する私の答えは「No」です。

LLMOとSEOは最適化の対象も目的も異なりますが、本質的には密接に連携すべき存在であり、露出・トラフィック観点では補完関係、技術的な観点ではSEOがLLMOの土台となります。なぜなら、SEOで整備された高品質な情報構造・コンテンツは、生成AIにとっても理解しやすく、引用しやすい情報になると考えられているからです。

また、2025年5月現在、Webサイトへの流入という観点では、LLMOによる大きな影響は生じていません。PLAN-Bの独自調査では、調査対象のほとんどのサイトで、生成AI経由のセッションが全体のうち僅か0.1％前後にとどまりました。生成AIが急速に台頭しているとはいえ、まだまだトラフィックにおけるシェアは限定的だと言えます。

こうした現状を踏まえると、これからの時代に求められるのは、SEOとLLMOの両輪で戦略を組み立てることだと言えるでしょう。質の高いSEOは、LLMOにも良い影響を与え、両者の違いを正しく理解して連携させることがこれからの情報発信の鍵を握るのです。

LLMOに取り組むことで期待できる効果

1. AI検索における新たな露出機会の創出

LLMOに取り組むことで期待できる効果のひとつは、AI検索時代における新たな露出の機会を創出できることです。

現在、GoogleのAI Overviewsのように、生成AIがユーザーの質問に対して直接的な回答や要約を提示するケースが増加しています。こうした回答は検索結果ページの最上部に表示され、ユーザーがリンク一覧（従来の検索結果）を見る前に、AIの回答だけで情報収集を終えてしまうケースも少なくありません。

このとき、AIの回答内にあなたのサイトが「引用元」として表示されれば、従来の検索結果とは異なる形でユーザーにリーチすることが可能です。これは単なるトラフィック獲得以上に、専門性や信頼性の訴求、ブランド認知の強化といった効果も期待できます。特に、情報探索目的の検索においては、この傾向が強まると考えられます。

2. ブランド認知度と信頼性の向上

AIによって引用・参照されることは、単なる露出増に留まらず、ブランドの信頼性を高める効果も期待できます。 ユーザーは、AIが提示する情報を「客観的」あるいは「信頼できる情報源に基づいている」と捉える傾向があるからです。

そのため、AIの回答内で自社名や自社サイトが情報源として示されれば、その分野における専門家・権威としての認知度向上に繋がるでしょう。

ユーザーの情報探索行動において、情報源は多様化しています。従来の検索エンジンのみならず、台頭している生成AIの回答でも自社サービスが取り上げられることで、ユーザーとの接点を多く・強く持つことができます。

3. 競合に対する先行者優位の確立

LLMOは比較的新しい概念であり、多くの企業がまだ本格的な対策に着手できていないのが現状です。私のクライアントを見ていても、関心は高くとも具体的な施策に落とし込めているケースはそう多くありません。

だからこそ、今、早期にLLMO対策に取り組むことで、競合他社に先んじてAIに「信頼できる情報源」として認識され、有利なポジションを築くチャンスがあります。特に、ニッチな分野や専門領域においては、先行して質の高い情報を提供し、LLMOを意識した最適化を行うことで、後発の競合が参入しにくい状況を作り出せる可能性も秘めています。

LLMOの具体的な対策方法

ここまでLLMOの概要を解説してきましたが、では実際にどんな対策をすればよいのでしょうか。ここからは、具体的な方法をご紹介します。

LLMOというと、LLMs.txtの導入や構造化データの最適化などが語られるケースもありますが、LLMOの本質は「LLMからそのサービスが選ばれるようにするために対策すること」です。言い換えれば、LLMOとは「このジャンルならこのサイト」とAIに認識されるような信頼性と存在感をWeb上で築くための戦略だと言えます。

実際に施策を進める際も、この本質からブレることなく取り組むことが重要です。

コンテンツの品質と明確性の向上

AIは、明確で、正確で、信頼性の高い情報を評価する傾向があるため、AIにとっても人間にとっても高品質で理解しやすいコンテンツを提供することが大切です。SEOと同じように、まずは既存コンテンツの見直しと新規コンテンツ作成において、以下の点を徹底しましょう。

E-E-A-Tの追求

LLMOにおいて最も重要な要素の一つが、「この分野ならこのサイトが信頼できる」とAIに認識させることです。そのためには、Webサイトやコンテンツの専門性を明確にし、その分野における“第一人者”としての立ち位置を確立する必要があります。これが「E-E-A-Tを追求すること」の考え方です。

生成AIは、Web上の膨大な情報から回答を構築する際、単に情報量の多いサイトよりも、「誰が、どんな経験や専門性をもとに、どのような信頼性のある情報を発信しているか」を重視します。つまり、特定の分野において“その道の信頼できる情報源”であるとAIに評価されることが、LLMOで選ばれるための鍵になるのです。

このようなE-E-A-Tの考え方は、もともとGoogle検索における評価軸として重視されてきたものであり、SEOとLLMOに共通する基盤といえます。

E-E-A-Tを高めるための具体的なポイントは次の通りです。

外部からの評価とサイテーション獲得

Webサイトの権威性や信頼性は、他の信頼できるサイトからの被リンクや言及（サイテーション）によっても測られます。これは従来のSEOでも重要でしたが、LLMOにおいても、AIがその情報源の信頼性を評価する上で考慮される要素と考えられます。

外部からの評価を高めるには時間がかかりますが、地道な広報活動や質の高いコンテンツ発信が、結果的にLLMOにも良い影響を与えるでしょう。

llms.txtの設置と設定

llms.txt（または今後標準化される可能性のある類似ファイル）は、AIクローラーに対して、サイト内に存在するコンテンツの概要を伝えるためのファイルです。sitemap.xmlが検索エンジンクローラー向けであるのに対し、llms.txtは主に生成AI・大規模言語モデルのクローラーを対象とします。

• 役割: LLMがサイトの概要やURL毎のコンテンツ内容の要点の理解を助けます。
• なぜ必要か？: AIクローラーはJavaScriptレンダリングできない等、Webページのコンテンツ内容を正確に取得できないケースがあります。特にページ数が増えるとその可能性が高まります。AIライクな記述で要点のみを伝えることでLLMへの正確な理解を促します。
• 記述方法:Markdown形式で記述します。

[llms.txtの記述例]

LLMs.txtは、Webサイトのルートディレクトリ内（例: https://example.com/llms.txt）に設置することが一般的です。弊社では、フッター内にリンクを設置しています。

HTML構造の最適化

適切で論理的なHTML構造は、人間だけでなくAIにとってもコンテンツの構造と意味を理解しやすくします。基本的なことですが、LLMOにおいてもその重要性は変わりません。

特に現時点では、多くの生成AIクローラーがJavaScriptのレンダリングに十分対応していないという現状があり、HTMLベースで意味の通る構造をしっかり設計することが、AIに正しく内容を伝えるうえでとても重要です。

HTML構造の最適化は、ユーザーの可読性向上にも直結します。基本に立ち返り、セマンティック（意味的）なマークアップを心がけましょう。

LLMOを進める上での注意点

効果測定が難しい

LLMOの効果測定は非常に難しいという課題もあります。従来のSEOであれば、検索順位やクリック数、サイト訪問数などの具体的な指標で効果を把握できました。

一方で、AI検索においては、ユーザーが直接サイトを訪れずにAIの回答だけで完結してしまうケースが増えているため、「AIにどれだけ引用されているか」「AIからの間接的な認知がどの程度広がっているか」を定量的に測るのが難しいです。現在のツールや解析手法では、この「AIに選ばれる度合い」を直接測定する手段が十分に整っていません。

そのため、LLMOに取り組む際は、従来のアクセス解析に加え、ブランド認知度やユーザーのリピート率、外部からのリンク数・評価、そして質の高いコンテンツを増やすことに注力し、長期的かつ多角的に成果を見守る姿勢が必要となります。

短期的な成果を求めない

LLMOは、成果が数字としてすぐに表れにくい施策です。AIに引用されるかどうかは可視化しづらく、クリック数や検索順位といった指標では測れないことも多いため、従来のSEOのような“見える成果”を期待してしまうと、本質を見誤ってしまうリスクがあります。

数字では測りにくい「信頼性」や「専門性」こそが評価される世界だという前提に立ち、長期的に価値を積み上げる姿勢を持つことが大切です。

LLMOに関するQ&A：よくある質問

最後に、LLMOに関して私のクライアントからよく寄せられる質問とその回答をいくつかご紹介します。

Q: 中小企業のサイトでもLLMOは必要ですか？

A: はい、必要性は高まっています。他チャネルと天秤にかけて、戦略上必要なのであればLLMOを選択すればよいと考えています。

サイトの規模に関わらず、AI検索での露出機会を確保し、信頼性を高めることは重要です。特に専門分野に特化した中小企業であれば、LLMO対策によってニッチな領域での権威性を確立しやすい可能性があります。リソースが限られている場合は、重要度の高いコンテンツから優先的に対策を進めると良いでしょう。

また、従来のSEOやその他広告運用やSNS運用なども、重要施策です。貴社の事業戦略から逆算し、適切な集客チャネルを選択するべきだと考えています。そもそものWebマーケティング戦略にお悩みなら、お気軽にお問い合わせくださいませ。

Q: どのくらいの期間で効果が出ますか？

A: 一概には言えませんが、数ヶ月から半年以上の長期的な視点が必要です。

SEOと同様、サイトの現状、競合状況、対策の内容、AIアルゴリズムの変動など多くの要因に影響されます。短期的な効果を期待するのではなく、数ヶ月から半年以上の長期的な視点で、継続的に取り組むことが重要です。

Q: LLMOの外注は可能ですか？費用相場は？

A: 可能です。PLAN-BではSEOコンサルティングサービスに加えて、別途LLMOサービスをご用意しております。

LLMOは、SEOコンサルティング会社や専門のWeb制作会社に依頼できます。費用は、サイトの規模、対策内容、依頼先の専門性によって大きく異なります。単発のコンサルティングから月額での継続的な支援まで様々です。複数の会社から見積もりを取り、実績や提案内容を比較検討することをおすすめします。

PLAN-Bでは、影響度が不明瞭なLLM領域において、可能な限り可視化するための調査と課題の抽出、打ち手の整理を行う「LLMO対策状況調査サービス」をご提供しております。こちらの問い合わせフォームからお気軽にお問い合わせくださいませ。

Q: AIはどのように情報を学習・参照しているのですか？

A: LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを事前に学習しています（事前学習）。

LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを事前に学習しており、ユーザーからの質問に対して回答を生成する際には、その学習済み知識に加え、リアルタイムでWeb上の情報を検索・参照する能力を持つモデルも増えています（例: RAG – Retrieval-Augmented Generation）。AIがどの情報を、どのように評価して参照するかという詳細なアルゴリズムは公開されていませんが、情報の信頼性、関連性、明確性などが重要な要素と考えられています。

Q: llms.txtは必ず設置すべきですか？

A: 現時点（2025年6月）で必須とまでは言えませんが、設置を推奨します。

llms.txtは、AIクローラーの世界的なルールが定まっていない中で、多くの生成AIベンダーが取り入れています。

さいごに

この記事では、LLMO（大規模言語モデル最適化）の基本概念から、SEOとの違い、具体的な対策ステップ、注意点、効果測定までを網羅的に解説してきました。

改めて重要なポイントをまとめます。

• LLMOはAI検索時代における必須戦略: 生成AIによる情報収集・回答生成プロセスに最適化すること。
• SEOとの連携が鍵: SEOはLLMOの土台。両者を連携させることが重要。
• 対策の核は高品質コンテンツとE-E-A-T: AIにもユーザーにも価値ある、明確で信頼性の高い情報を提供する。
• 技術的施策も重要: 構造化データ、llms.txtの導入などの施策も進める。
• 継続的な取り組みが必要: 短期的な効果を求めず、分析と改善を続ける。

LLMOは、単なるテクニックではなく、ユーザーとAIの両方に対して誠実に価値を提供しようとする姿勢そのものとも言えます。検索の世界は常に変化していますが、その変化に適応し、進化し続けることが、これからの時代を勝ち抜くために不可欠です。