LLMO（AI検索最適化）とは

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）など、生成AIが作る回答の中で、自社の名前やWebページが引用・紹介されるように情報発信を最適化する取り組みです。

似た意味で、GEO（Generative Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）といった呼び方もあります。呼び名は違っても、「AIに選ばれる情報源になる」という目的は共通です。

なぜLLMOが注目されているのか

これまでは、検索結果の上位に表示されることがWeb集客の中心でした。ところが今は、検索結果の最上部にAIの要約が表示されたり、そもそも検索エンジンを使わずにChatGPTに「広島でおすすめのWeb制作会社は？」と聞いたりする人が増えています。

AIの回答だけで疑問が解決すると、Webサイトへのクリックは減ります。一方で、AIの回答の中で名前を挙げられれば、比較検討の段階で候補に入ることができます。

SEOとの関係

LLMOはSEOと対立するものではなく、SEOの延長線上にあります。生成AIの多くは、検索エンジンの結果や信頼できるWebページを参照して回答を作るため、SEOの基本ができていることが前提になります。

Googleも、AI Overviewsや AIモードに表示されるために特別な最適化や、AI向けの新しいファイル・マークアップは必要ないと公式に説明しています。「LLMO専用の裏ワザ」を探すより、SEOの土台を固めたうえで、AIに引用されやすい書き方を意識する、という順番で考えるのが現実的です。

LLMO対策のやり方

ここからは、中小企業でも取り組めるLLMO対策を、手をつける順番に紹介します。

1. AIに自社がどう答えられているかを確認する

最初にやるべきは現状の把握です。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどに、お客さんが実際に聞きそうな質問を投げてみてください。

• 「〇〇（地域名）で〇〇（サービス）を頼める会社は？」

• 「〇〇（自社名）はどんな会社？」

• 「〇〇と〇〇の違いは？」（自社の業界でよくある質問）

自社名が出てくるか、出てきたとしても内容が正しいか、どのサイトが引用されているかをメモしておきます。これが対策前のベースラインになります。

2. AIが参照できる状態にする

AIが自社サイトを読めなければ、引用されることもありません。

• 検索エンジンにインデックスされているか: Google Search ConsoleやBing Webmaster Toolsで確認する。ChatGPTの検索機能など、Google以外の検索インデックスを使うAIもあります

• クローラーをブロックしていないか: robots.txtで、ChatGPTの検索で使われるOAI-SearchBotなどを意図せずブロックしていないか確認する

• 本文がHTMLで読めるか: 重要な情報が画像やPDFの中だけにあると、AIに読み取られにくくなります

3. 質問に端的に答える構成にする

AIは、質問に対する答えがはっきり書かれている箇所を引用しがちです。

• 見出しを「〇〇とは」「〇〇の費用は」のように、ユーザーの質問の形にする

• 見出しの直後の1〜2文で結論を書き、理由や詳細はその後に続ける

• 比較や料金は表にまとめる

• よくある質問（FAQ）を用意し、1問1答で簡潔に答える

4. 自社にしかない一次情報を出す

ほかのサイトにも書いてある一般論は、AIがわざわざ自社のページを引用する理由になりません。

• 自社の実績や事例（数字つき）

• 実際の料金や納期の目安

• 独自のアンケートや調査の結果

• 現場で気づいた注意点や失敗談

こうした情報は、AIにとっても「ここにしかない情報」になります。

5. 会社情報を一貫させる

AIは、自社サイトだけでなく、Googleビジネスプロフィール、SNS、業界のポータルサイト、ニュース記事など、Web上のさまざまな情報をもとに「その会社がどんな会社か」を判断します。

• 会社名、所在地、電話番号、サービス内容の表記をすべての媒体でそろえる

• 会社概要ページに、設立年、代表者、事業内容、実績をはっきり書く

• 構造化データ（Organizationなど）で、会社情報を機械が読める形でも伝える

6. 信頼性を示し、外部で言及される

AIは信頼できる情報源を優先します。E-E-A-Tを意識して、記事の執筆者や監修者、その人の経歴を明示しましょう。

あわせて、業界メディアへの寄稿、取引先や団体のサイトでの紹介、プレスリリースなど、自社サイトの外で自社が言及される機会を増やすことも大切です。AIが「〇〇といえばこの会社」と判断する材料になります。

7. 定期的に効果を測る

LLMOの効果は、検索順位のように1つの数字で測れません。次のような方法を組み合わせます。

• ステップ1で使った質問を月に1回投げて、自社名が出るか・内容が正しいかを記録する

• Googleアナリティクスで、chatgpt.com や perplexity.ai などAIサービスからの流入（参照元）を見る

• 問い合わせフォームに「何で知りましたか」の項目を入れ、「AIに聞いて知った」という回答を数える

Google AI Overviews（AIによる概要）への対策は

LLMOのうち、Google検索のAI Overviewsに絞った対策（AIOと呼ばれることも多い）は、AIO対策のやり方で詳しく解説しています。表示の仕組み、表示されやすいページの特徴、表示を制御する方法などはそちらをご覧ください。

具体例

ある地方の税理士事務所では、よくある質問への回答ページを、結論→理由→具体例の順に書き直し、所長の経歴や実績も明記しました。あわせて、Googleビジネスプロフィールと税理士会の名簿、自社サイトの事務所情報の表記をそろえました。その結果、AIに地域名と相談内容を組み合わせて質問したときに、事務所名が挙がるようになりました。

注意点

• AIの回答は変わる: モデルや質問の仕方、日によっても回答は変わります。1回の結果で一喜一憂せず、同じ質問で定点観測することが大切です

• AIだけに向けたテクニックに走らない: AI向けに不自然なキーワードを詰め込んだり、人には見えない文章を仕込んだりするのは逆効果です。検索エンジンのスパムポリシーに違反するおそれもあります

• llms.txtは必須ではない: AI向けにサイトの概要をまとめる「llms.txt」という提案がありますが、Googleは AI機能に表示されるために新しいファイルは不要だとしています。置くこと自体は害になりませんが、優先順位は低めで構いません

結局のところ、人間にとって役立つ情報を、わかりやすい構成で丁寧に発信することが、いちばん確実なLLMO対策です。

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関連サービス

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