この記事のポイント
-
Q：LLMOにはどのようなデメリットがありますか？
-
A：生成AIへの表示・引用を保証できないことや、効果測定が難しいこと、継続的な情報収集・コンテンツ改善にリソースが必要になることなどが挙げられます。
-
Q：LLMOに取り組むとSEOに悪影響がありますか？
-
A：適切に取り組めば、LLMO自体がSEOに悪影響を与えるわけではありません。ただし、AIだけを意識して不自然な文章へ変更するなど、ユーザーやSEOを軽視した施策には注意が必要です。
-
Q：LLMOで失敗しないためにはどうすればよいですか？
-
A：SEOを土台として、ユーザーにとって有益なコンテンツを作ることが重要です。AIへの引用だけを目的にせず、自然検索や指名検索、問い合わせなども含めて成果を評価しましょう。
ChatGPTやGeminiをはじめとした生成AIの利用が広がり、AI検索上で自社の情報を適切に届けるためのLLMOに注目する企業も増えています。
一方、LLMOは取り組めば必ず生成AIに引用される施策ではなく、効果測定や運用方法にも難しさがあります。AIだけを意識した施策に偏れば、かえってコンテンツの品質を損なう可能性もあるため注意が必要です。
本記事では、LLMOに取り組む前に知っておきたいデメリットやリスクを整理したうえで、失敗を防ぐための注意点や対策について解説します。
＜無料＞資料ダウンロード
LLMO対策（AI検索最適化）サービス資料
ChatGPTやPerplexity等のAI検索で自社を推薦されるWebサイトへ！
目次
LLMOの主なデメリット
LLMOはAI検索時代の新たな情報接点を意識した取り組みですが、成果を保証できるものではなく、効果測定や継続的な運用にも一定の難しさがあります。施策を始める前に、以下のようなデメリットを理解しておきましょう。
| デメリット | 内容 |
|---|---|
| 表示・引用を保証できない | 対策を行っても特定の生成AIに必ず表示・引用されるとは限らない |
| 効果測定が難しい | SEOの検索順位のように単一の指標だけでは成果を判断しにくい |
| 継続的な対応が必要 | 生成AIや検索サービスの変化に合わせて情報収集・改善する必要がある |
| 運用リソースが必要 | 分析やコンテンツ制作、技術的な改善などに一定の工数がかかる |
それぞれのデメリットについて、詳しく見ていきましょう。
生成AIへの表示・引用を保証できない
LLMOの難しさの一つは、施策を実施しても特定の生成AIへの表示や引用を保証できないことです。生成AIの回答はユーザーの質問や利用するサービス、タイミングなどによって変化するため、同じ質問でも常に同じWebページが参照されるとは限りません。
そのため、構造化データを実装する、文章構成を変更するといった特定の施策だけで「ChatGPTに引用される」「AI Overviewに表示される」と考えるのは適切ではありません。
LLMOでは、引用そのものを成果とするのではなく、検索や生成AIを通じて自社の情報へ接触してもらえる機会を広げる取り組みとして考えることが重要です。
LLMO対策とは？SEOとの違い・生成AI検索で引用されるための実践手順を解説
LLMOとは？生成AI時代の新たな最適化手法「LLMO」の概要とSEOとの違い、具体的な対策・活用法までわかりやすく解説します。
効果測定が難しい
LLMOは、施策の成果を明確に測定しにくい点もデメリットです。従来のSEOでは、検索順位や表示回数、クリック数、自然検索流入などから施策の成果をある程度確認できます。一方、LLMOでは生成AI上でのブランド言及やWebページの参照なども新たな情報接点となるため、単一の指標だけでは成果を判断しにくくなります。
また、生成AIで企業を知ったユーザーが後から指名検索したり、別の経路から問い合わせたりすることも考えられます。そのため、AI上の露出がどの程度売上や問い合わせへ貢献したのかを正確に切り分けることは簡単ではありません。
生成AI上の露出だけでなく、検索流入や指名検索、コンバージョンなど複数の指標を組み合わせて評価する必要があります。
継続的な情報収集と改善が必要になる
LLMOは、一度施策を実施すれば完了するものではありません。生成AIやAI検索を取り巻く環境は変化しており、ChatGPTやGeminiなどのサービスも継続的に更新されています。
企業側もこうした変化を確認しながら、自社コンテンツの正確性や鮮度を維持し、必要に応じて改善していく必要があります。そのため、継続的な情報収集やコンテンツ更新の負担が発生する点はデメリットといえるでしょう。
ただし、新しい情報が出るたびにサイト全体を変更する必要はありません。短期的なテクニックを追い続けるのではなく、SEOやコンテンツ改善の運用にLLMOの観点を組み込むことが現実的です。
社内の運用リソースが必要になる
LLMOに継続的に取り組むためには、一定の人的リソースも必要です。生成AI上での自社・競合の露出状況を調査したり、コンテンツを制作・改善したりするほか、施策によってはWebサイトの技術面を確認する必要もあります。
既存のSEOやコンテンツマーケティングと並行して取り組む場合は、担当者の業務量が増える可能性もあります。特に「LLMO」という新しい業務をそのまま追加すると、既存施策に十分な時間を割けなくなることも考えられます。
新たに専任部署を設ける必要はありませんが、既存業務との優先順位を整理し、誰が何を担当するのかを明確にしてから取り組むことが大切です。
LLMOで起こりやすい失敗
LLMOのデメリットは施策そのものだけでなく、進め方によって大きくなる場合があります。特に「AIに引用されること」だけを目的にすると、本来優先すべきSEOやユーザーへの価値提供を見失いやすいため注意しましょう。
AIへの引用だけをKPIにしてしまう
LLMOで避けたいのが、「ChatGPTに何回引用されたか」といったAI上の露出だけをKPIにすることです。生成AIで自社が言及・参照されることは一つの指標になりますが、それ自体が売上や問い合わせにつながるとは限りません。
また、質問によって回答内容が変わる生成AIでは、すべての表示状況を完全に把握することも困難です。
LLMOの目的は引用回数を増やすことではなく、検索や生成AIを利用するユーザーとの情報接点を増やし、最終的に事業成果へつなげることにあります。そのため、AI上の露出に加えて、指名検索、自然検索流入、問い合わせ、資料請求など事業に近い指標も確認しましょう。
KPI指標とは？KGIとの違い、設定例を分かりやすく解説
重要な指標を設定し、目標達成のために具体的な施策を考えるためにKGI、KPIを設定する手法が一般的です。では、具体的にどのようにKGI、KPIを設定すればいいのでしょうか？OKR、KSFの紹介とあわせて解説します。
SEOを軽視してAI専用の施策に偏ってしまう
LLMOを新しい施策として捉えるあまり、従来のSEOを軽視してしまうことにも注意が必要です。生成AIを活用した検索でも、Web上の情報を発見するうえでは、クロール・インデックス環境やコンテンツの品質など検索の基本的な仕組みが関係します。
そのため、SEO上の問題を放置したまま、「AI向けの文章形式」や特殊なファイル、マークアップなどにリソースを集中させることはおすすめできません。
まずは検索エンジンがコンテンツを発見でき、ユーザーの検索意図を満たせるWebサイトを作ることが重要です。LLMOはSEOの代替施策ではなく、SEOを土台として生成AI上の情報接点まで視野を広げる取り組みとして考えましょう。
SEO対策とは？SEO対策の効果と基本から改善方法【プロ監修】
SEO対策は、ウェブサイトの検索エンジン順位を向上させ、集客力を高めるための施策です。この記事では、SEOの基本概念や効果、具体的な改善方法について詳しく解説しています。
根拠の不明確なLLMO施策を取り入れてしまう
LLMOは比較的新しい領域であるため、Web上には効果が十分に確認されていない施策や、AIの仕組みを推測した情報も存在します。例えば、「特定の文章形式にすれば必ず引用される」「構造化データを設定すればAIから評価される」といった説明には注意が必要です。
構造化データや分かりやすい文章構成はSEOやユーザー理解の観点から有効ですが、それだけで生成AIへの引用を保証するものではありません。
施策を採用するときは、検索エンジンやAIサービスの公式情報を確認し、どのような根拠に基づいているのかを見極めましょう。再現性が確認できないテクニックへ過度に投資せず、SEOやコンテンツ品質の改善を優先することが重要です。
AIを意識しすぎるとコンテンツが不自然になる
LLMOでは「AIに理解されやすい文章」などが語られることがありますが、AIだけを意識してコンテンツを書き換えることには注意が必要です。
例えば、すべての見出しを質問形式にしたり、キーワードを過剰に繰り返したり、文章を必要以上に短く区切ったりしても、それだけで生成AIへの引用可能性が高まるとは限りません。むしろ、人間にとって読みづらくなれば、コンテンツ本来の価値を損なう可能性があります。
見出しや文章構造を整理する場合も、「AIに選ばれる形式」に合わせることを目的とするのではなく、ユーザーが必要な情報を理解しやすくすることを優先しましょう。LLMOでも基本となるのは、人間にとって有益で分かりやすいコンテンツを作ることです。
LLMOのリスク・デメリットを抑えるための対策
LLMOには成果の不確実性や効果測定の難しさなどがありますが、適切な方針を決めて取り組めばリスクを抑えられます。AIだけを対象とした施策として切り離さず、既存のSEOやコンテンツマーケティングと一体的に進めることが重要です。
SEOを土台として施策を進める
LLMOに取り組む場合も、まずはSEOの基本的な施策を整えることが重要です。検索エンジンがページをクロール・インデックスできる環境を整え、ユーザーの検索意図に対応したコンテンツを作成します。内部リンクやタイトル、見出しなど、既存のSEO施策についても必要に応じて改善しましょう。
AI検索が普及したからといって、従来のSEOが不要になったわけではありません。むしろ、検索エンジンから適切に発見・理解されるWebサイトを作ることは、AI検索への対応を考えるうえでも重要な基盤となります。
LLMO専用の施策を追加することから始めるのではなく、既存のSEOに課題がないかを確認したうえで取り組みましょう。
自社ならではの一次情報を充実させる
LLMOに取り組む際は、Web上にある情報をまとめ直すだけではなく、自社だからこそ提供できる情報を増やすことも重要です。例えば、自社で実施した調査データや顧客事例、商品・サービスの利用実績、専門家へのインタビュー、現場で蓄積したノウハウなどが挙げられます。
こうした情報は生成AIへの露出だけを目的としたものではなく、ユーザーにとってそのWebサイトを訪れる理由にもなります。
また、一次情報を継続的に蓄積することで、SEOやSNS、営業資料などほかのマーケティング施策にも活用できます。「AIに引用されるための情報」ではなく、「自社だから提供できる有益な情報」を増やすという視点でコンテンツを改善しましょう。
小規模に始めて効果を検証する
LLMOの成果には不確実な部分もあるため、最初からサイト全体を大規模に変更する必要はありません。まずは自社にとって重要度の高いテーマや、すでに一定の検索流入があるコンテンツなどを選び、改善前後の変化を確認する方法があります。
例えば、一次情報の追加や情報の更新、検索意図に合わせた構成の見直しなどを行い、検索順位や表示回数、流入、生成AI上での言及状況などを確認します。
結果を検証しながら対象ページを広げることで、効果が不明確な施策へ多くのリソースを投入するリスクを抑えられます。「施策を一気に導入する」のではなく、「小さく実施して検証し、有効な改善を広げる」という進め方が現実的です。
複数の指標を使って効果を測定する
LLMOでは、生成AI上での引用・言及だけを成果指標にしないことが重要です。生成AI上で自社の情報が表示されても、必ずWebサイトへのクリックにつながるとは限りません。一方で、その場ではクリックされなくても、後から指名検索や問い合わせにつながる可能性があります。
そのため、生成AI上でのブランド言及や参照状況に加えて、自然検索の表示回数・クリック数、指名検索、Webサイトへの流入、問い合わせや資料請求なども確認しましょう。
施策前後の変化を継続的に記録しておけば、どの取り組みが事業成果につながっているのかを判断しやすくなります。AI上の露出とSEO、コンバージョンの指標を組み合わせて評価することがLLMOの効果を判断するポイントです。
社内で運用ルールを決める
LLMOを継続的に運用する場合は、担当者や作業内容を明確にしておくことも大切です。例えば、生成AIや検索サービスの情報を確認する担当者、コンテンツを制作・更新する担当者、公開前に内容を確認する担当者など、必要な役割を整理します。
生成AIをコンテンツ制作に利用する場合は、入力してよい情報の範囲やファクトチェックの方法、公開前の確認フローなども決めておきましょう。
明確なルールがないまま施策を始めると、担当者ごとに品質や判断基準が異なり、運用負担が大きくなる可能性があります。既存のSEOやコンテンツ制作の業務フローへLLMOの確認項目を追加する形で運用すると、過度な負担を抑えやすくなります。
LLMOに取り組むべき企業・慎重に検討したい企業
LLMOはすべての企業が同じ優先度で取り組む必要がある施策ではありません。自社のSEO状況や顧客の情報収集方法、社内リソースなどを確認し、投資するタイミングを判断することが重要です。
SEOやコンテンツマーケティングの基盤がある企業
すでにSEOやコンテンツマーケティングへ継続的に取り組んでいる企業は、LLMOにも比較的取り組みやすいでしょう。検索意図の分析やコンテンツ制作、アクセス解析、既存ページの改善といった業務が定着していれば、その運用へ生成AI上の露出という新しい視点を追加できます。
また、SEOで蓄積してきたコンテンツや検索データを活用できるため、LLMOのためにすべてをゼロから始める必要もありません。
既存のSEO施策を継続しながら、生成AI上で自社や競合がどのように扱われているかを確認し、必要な改善を進める方法が現実的です。
コンテンツマーケティングとは？事例とともにわかりやすく解説
コンテンツマーケティングは、ユーザーに有益な情報を提供し、信頼関係を構築することで、商品やサービスの購買につなげる手法です。その概要や具体的な事例、実施する際のポイントについて詳しく解説しています。
生成AIが顧客の情報収集に利用されやすい企業
商品やサービスを選ぶ際に多くの情報収集や比較が行われる業界では、生成AI上の情報接点にも目を向ける価値があります。例えば、ユーザーが「○○の選び方」「○○と△△の違い」「○○を導入する際の注意点」など、複数の条件を含む質問をするケースが考えられます。
こうした比較・検討の過程で生成AIが利用される場合、自社の商品や専門情報がどのように認識されているかを把握することは、今後のマーケティング戦略を考えるうえでも役立ちます。
ただし、生成AIがどの程度利用されているかは業界や顧客層によって異なります。自社の顧客行動を確認したうえで、LLMOの優先度を判断しましょう。
SEOの基本的な課題が残っている企業は優先順位に注意する
一方、WebサイトにSEO上の大きな課題が残っている場合は、LLMOより先に改善すべき施策がある可能性があります。例えば、重要なページが適切にインデックスされていない、検索意図に対応したコンテンツが不足している、情報が古いまま更新されていないといった状態です。
こうした基本的な課題を放置したまま、AI向けとされる新しい施策へ予算や人員を投入しても、十分な成果につながらない可能性があります。
まずはSEOやWebサイト全体の課題を整理し、そのうえで生成AI上の露出まで対象を広げるとよいでしょう。新しい施策だから優先するのではなく、自社のWebマーケティングにおける課題の重要度から判断することが大切です。
LLMOのデメリットに関するよくある質問
LLMOへの取り組みを検討する際は、「SEOに悪影響はないのか」「費用対効果をどのように考えればよいのか」などの疑問も生じます。ここでは、LLMOのデメリットやリスクに関連する代表的な疑問について解説します。
LLMOをするとSEOに悪影響がありますか？
LLMOに取り組むこと自体が、SEOに悪影響を与えるわけではありません。検索意図に対応したコンテンツの充実や一次情報の追加、クロール・インデックス環境の改善などは、SEOとLLMOの双方に共通する取り組みです。
ただし、「AIに引用されるため」という理由だけでキーワードを不自然に増やしたり、読みやすかった文章を機械的な形式へ変更したりすれば、コンテンツの品質を損なう可能性があります。
LLMOでも、ユーザーにとって分かりやすく有益なWebサイトを作るというSEOの基本的な考え方を維持することが重要です。
LLMOはすぐに成果が出ますか？
LLMOは、施策を実施すれば短期間で必ず成果が出るものではありません。生成AIへの表示や引用はさまざまな要因によって変化するため、「対策後○週間で引用される」といった期間を一律に示すことは困難です。
また、LLMOの成果を問い合わせや売上まで含めて評価する場合は、中長期的なデータを確認する必要があります。短期的な引用獲得だけを目標にせず、SEOやコンテンツ改善と並行しながら継続的に成果を確認しましょう。
LLMOは専門会社に外注した方がよいですか？
必ずしもすべてを外注する必要はありません。社内にSEOやコンテンツ制作の体制があれば、既存業務の延長としてLLMOへ取り組める場合があります。
一方、生成AI上の露出状況をどのように調査すればよいか分からない場合や、SEO・コンテンツ・技術面を含めて課題を整理したい場合は、外部の専門会社を活用する方法もあります。
戦略や分析だけを外部へ依頼し、コンテンツ制作は自社で行うなど、不足している領域だけを補うことも可能です。
LLMOのデメリットを理解して適切な優先順位で取り組もう
LLMOには、生成AIへの表示・引用を保証できないことや、効果測定が難しいこと、継続的な情報収集・改善にリソースが必要になることなどのデメリットがあります。
また、AI上の露出だけを追い求め、SEOやユーザーにとっての読みやすさを軽視してしまうと、本来のWebマーケティングの目的から離れてしまう可能性があります。
こうしたリスクを抑えるためには、SEOを土台として、自社ならではの一次情報や正確なコンテンツを充実させることが重要です。最初から大規模な投資をするのではなく、小規模に施策を始め、複数の指標から成果を確認しながら改善範囲を広げていく方法も有効です。
LLMOを新しい施策だからという理由だけで導入するのではなく、自社のSEO状況や顧客の情報収集行動、社内リソースを踏まえて優先順位を判断し、無理のない範囲から取り組んでいきましょう。
＜無料＞資料ダウンロード
LLMO対策（AI検索最適化）サービス資料
ChatGPTやPerplexity等のAI検索で自社を推薦されるWebサイトへ！
