「llms.txtを置かないとAI検索に出てこない」「AI向けに記事を短く区切って書き直すべき」――AI検索対策について、こうした情報を目にする機会が増えています。
2026年5月、GoogleはGoogle検索の生成AI機能（AI OverviewやAIモード）に向けた公式ガイドを公開しました。ガイドでは、AI検索の土台は通常の検索と同じであり、llms.txtやコンテンツのチャンク化など、よく勧められる施策の多くは「する必要がない」と明記されています。
本記事では、ガイドの要点と「不要」とされた5つの施策、Googleが勧める施策を解説します。あわせて、ニュートラルワークスが自社サイトのサーバーログを30日分調べた「llms.txtにどのクローラーが来ていたか」の実測データもお見せします。
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LLMO対策実践ガイド2026
AIに推薦される会社の5つの条件と、自社診断20項目
- 商談前ヒアリングで多かった声
- AIは何を見て「おすすめ」を決めるのか
- よくある4つの誤解
目次
GoogleがAI検索の公式ガイドを公開｜何が書かれているか
Googleが公開したのは、Google検索の生成AI機能に自社サイトを表示させたいサイト運営者向けのガイドです。まずは、ガイドの概要と、全体を通した主張を押さえましょう。
ガイドの概要（公開時期・対象・構成）
ガイドのタイトルは「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」です。2026年5月にGoogle検索セントラルで公開され、SearchのドキュメントにはAI関連の基本をまとめた「生成AIの基本」というカテゴリが新設されました。10月にも更新されています。
対象は、AI OverviewやAIモードなど、Google検索に組み込まれた生成AI機能です。構成は大きく次の6つに分かれています。
- 生成AI検索でも引き続きSEOは有効か
- 生成AI検索に基本的なSEOのベストプラクティスを適用する
- 生成AI検索の誤解を解く（する必要のないこと）
- Search Consoleで生成AI機能での可視性を測定する
- エージェントエクスペリエンスを探索する
- 次のステップ（重視すべき項目）
AI検索の土台は通常の検索と同じ
ガイドの中心となる主張は、Google検索の生成AI機能は、通常の検索のランキングシステムと品質システムの上に成り立っているという点です。
AI Overviewは、回答を作るときに検索のランキングシステムから関連性の高いページを取得し、その内容を根拠にして文章を生成します。この仕組みは「検索拡張生成（RAG）」と呼ばれます。さらに、元の検索語句から関連する質問をいくつも作って追加で検索する「クエリファンアウト」という処理も使われます。
つまり、通常の検索でそのページが評価されていなければ、AIの回答の根拠にも選ばれにくいということです。AI検索だけを狙った別の対策を用意するより、検索で評価されるページを作ることが先になります。
「AEO」「GEO」はSEOの延長という位置づけ
AI検索への対策は「AEO（回答エンジン最適化）」「GEO（生成エンジン最適化）」「LLMO」などと呼ばれています。ガイドはこうした呼び方があることに触れたうえで、Google検索においては本質的にSEOの延長だという立場をとっています。
ただし、これは「Google検索の生成AI機能」についての話です。ChatGPTやPerplexityなど、Google以外のAI検索は別の仕組みで動いています。この違いは後半で詳しく解説します。
AI検索対策のやり方｜SEOとの違い・サイト内外の施策と効果測定
Googleが「する必要がない」とした5つの施策
ガイドには、AI検索対策としてよく勧められる施策のうち、Google検索では効果がない、または不要なものがまとめられています。ここでは5つを順に解説します。
llms.txtや「特別な」マークアップの作成
llms.txtは、サイトの概要や重要なページの一覧をAI向けにまとめたテキストファイルです。2024年に提案されて以降、「AI検索対策の基本」として紹介されることが増えました。
ガイドでは、llms.txtなどAI向けの特別なファイルやマークアップは、Google検索では使われないと明記されています。Googleにとっては、サイトに置かれた普通のテキストファイルの1つにすぎず、AI Overviewへの掲載が有利になることはありません。
「llms.txt 意味ない」という検索が月100回ほどあるように、効果を疑問視する声はもともとありました。今回、Google検索についてはGoogle自身が答えを出した形です。
llms.txtとは？書き方・設置方法やSEO効果、導入すべきかを解説
llms.txtとは何か、提案された背景や基本的な書き方、作り方、設置方法をわかりやすく解説します。robots.txt・sitemap.xmlとの違いやSEO・AI検索への効果、導入時の注意点も紹介します。
コンテンツの「チャンク化」
チャンク化とは、AIが一部を抜き出しやすいように、記事を短い段落や細かい見出しに分けて書く手法です。「1見出し1回答で区切るとAIに引用されやすい」と言われることがあります。
ガイドでは、AIのシステムは複数のトピックを扱うページでも内容を理解し、必要な部分を取り出せるため、AIのためだけにページを細切れにする必要はないとしています。
もちろん、読者にとって読みやすい見出しや段落の区切りは今までどおり大切です。判断の基準は「AIが抜き出しやすいか」ではなく「読者が読みやすいか」です。
AI向けのコンテンツの書き換え
「AIに拾われるよう、言い換えのキーワードをすべて入れて書き直す」という施策も不要とされています。AIのシステムは同義語や文の意味を理解できるため、ロングテールのキーワードを1つずつ拾うための書き換えは必要ありません。
キーワードを詰め込むリライトは、読みにくくなるうえ、通常の検索でも評価が下がるおそれがあります。リライトするなら、情報が古くなった部分の更新や、読者が知りたい内容の追加を優先しましょう。
構造化データへの過剰投資
構造化データは、ページの内容を検索エンジンに伝えるための記述です。ガイドでは、構造化データは生成AIの回答に表示されるための必須条件ではないとしています。
一方で、構造化データはリッチリザルト（FAQやレビューの星など、検索結果を目立たせる表示）の対象になるためには有用です。「AIのために入れる」のではなく、「通常の検索で必要なものを正しく入れる」と考えるのがよいでしょう。
不自然な「言及」集め
AI検索では、自社名がWeb上でどれだけ言及されているかが重要だと言われます。そのため、自社名を他のサイトに書いてもらう施策が売られていることもあります。
ガイドでは、不自然な言及を集めることは効果がないとしています。Googleの生成AI機能は、高品質なコンテンツを評価するランキングシステムと、スパムを防ぐシステムの両方に支えられているため、作られた言及は評価されません。
ここまでの5つを整理すると、次のとおりです。
| よく勧められる施策 | Googleのガイドでの扱い | 代わりにやること |
|---|---|---|
| llms.txtの設置 | Google検索では使われない | クロールできるページに情報を書く |
| チャンク化（細切れの記事） | 不要。長いページでも必要な部分を取り出せる | 読者が読みやすい構成にする |
| 言い換えを網羅する書き換え | 不要。同義語や意味を理解できる | 古い情報の更新・不足の追加 |
| 構造化データの追加 | AIの回答には必須ではない | リッチリザルトに必要なものを正しく入れる |
| 他サイトでの言及集め | 不自然な言及は効果がない | 引用される一次情報を作る |
【自社データ】n-works.linkのllms.txtに来たクローラーを30日分数えた
ニュートラルワークスは、2025年4月に自社サイト（n-works.link）にllms.txtを設置しています。実際にどのクローラーがllms.txtを読みに来ているのかを確かめるため、サーバーのアクセスログを30日分調べました。
調べ方（サーバーログ×各社が公開するIPアドレス）
対象は、2026年9月11日から10月10日までの30日間のアクセスログです。/llms.txtと/llms-full.txtへのアクセスを抜き出し、どこから来たアクセスかを判定しました。
判定では、アクセスに付いている名乗り（ユーザーエージェント）だけを信じず、Google・OpenAI・Perplexity・Microsoft（Bing）がそれぞれ公開しているクローラーのIPアドレス一覧と照合しています。理由は後ほど説明しますが、名乗りだけで数えると結果が大きく変わるためです。
結果：Googleのクローラーは1度もllms.txtを読みに来ていない
30日間で、llms.txt・llms-full.txtへのアクセスは252件ありました。そのうち、各社のIPアドレスと一致したアクセスは次のとおりです。
| クローラー | サイト全体へのアクセス（30日） | llms.txtへのアクセス（30日） |
|---|---|---|
| Google（検索・特殊クローラー・ユーザー操作による取得を含む） | 47,027回 | 0回 |
| Bing（bingbot） | 86,128回 | 5回 |
| Perplexity（PerplexityBot） | 10,342回 | 1回 |
| OpenAI（ChatGPT-User：回答時の取得） | 9,248回 | 0回 |
| OpenAI（GPTBot：学習用） | 9,147回 | 0回 |
| OpenAI（OAI-SearchBot：検索用） | 5,315回 | 1回 |
※2026年9月11日〜10月10日、n-works.linkのアクセスログ（ニュートラルワークス調べ）。各社が公開するIPアドレス一覧と一致したものだけを数えています。
Googleのクローラーは、同じ30日間にサイト全体へ47,027回アクセスしていましたが、llms.txtへのアクセスは0回でした。Googleが「llms.txtは使わない」としていることと一致する結果です。
Google以外のAIのクローラーも、サイト全体には数千〜1万回アクセスしているのに、llms.txtへはほぼ来ていません。残りの約240件は、SEOツールのクローラーや、プログラム・ブラウザからのアクセスでした。llms.txtを読んでいるのは、AIよりも「llms.txtがあるかを調べるツール」のほうが多いのが実態です。
「Googlebot」を名乗るアクセスの約4分の1はGoogleではなかった
名乗りだけで数えなかった理由がこちらです。llms.txtには「Googlebot」を名乗るアクセスが5件ありましたが、5件ともGoogleのIPアドレスからではありませんでした。名乗りだけで数えていたら「Googleもllms.txtを読んでいる」と誤った結論を出していたことになります。
サイト全体で見ると、Googlebotを名乗るアクセス62,071件のうち15,044件（24.2%）がGoogle以外のIPアドレスからでした。OpenAIの検索用クローラー（OAI-SearchBot）を名乗るアクセスに至っては、18,676件のうち13,361件（71.5%）がOpenAI以外からです。
「AIのクローラーが来ているか」をログで確かめるときは、名乗りではなく、各社が公開しているIPアドレス一覧と照合することをおすすめします。
llms.txtは削除すべきか（ニュートラルワークスの判断）
ニュートラルワークスでは、llms.txtを削除せず、置いたままにしています。理由は次の3つです。
- Google検索に対しては効果がないが、置いていることで評価が下がるわけでもない
- BingやPerplexity、OpenAIの検索用クローラーからのアクセスはわずかながらあり、今後の扱いが変わる可能性がある
- プラグインで自動生成しているため、維持の手間がほとんどかからない
ただし、llms.txtを「AI検索対策の中心」として扱う必要はありません。これから取り組むなら、llms.txtの作り込みに時間をかけるより、次に紹介する「Googleがやるべきとした施策」を優先しましょう。
Googleが「やるべき」とした施策
ガイドで勧められているのは、AI専用の特別な施策ではなく、通常のSEOの基本です。ここでは、ガイドの内容を実務で取り組む順に4つにまとめます。
独自性のある、読者にとって価値のあるコンテンツを作る
ガイドが最初に挙げているのが、独自の視点を持つコンテンツです。体験談や自社で集めたデータなど、そのサイトにしか書けない情報を入れることが勧められています。
反対に避けるべきとされているのが、他のサイトにも同じことが書いてある「コモディティ化した」コンテンツと、検索されそうなテーマを片っ端から大量に作る進め方です。生成AIツールで記事を作る場合も、スパムに関するポリシーを守る必要があります。
本記事でサーバーログの実測を載せているのも、この考え方に沿ったものです。ガイドの要約だけなら誰でも書けますが、自社サイトの実測データは自社にしか出せません。
クロールできる技術構造とテキストで情報を書く
AIの回答の根拠になるのは、Googleがクロールしてインデックスできるページだけです。ログインが必要なページや、検索エンジンが読めない形で置かれた情報は使われません。
ガイドでは、検索の技術要件を満たすこと、セマンティックHTML（見出しや段落などを意味に合ったタグで書くこと）、JavaScriptを使ったサイトでのSEOの注意点、ページエクスペリエンス、重複コンテンツの削減が挙げられています。
実務で見落としやすいのが、料金や対応範囲などの大事な情報を画像の中だけに入れてしまうケースです。テキストで書かれていない情報は、AIの回答の根拠として使われにくくなります。
店舗・商品の情報をGoogleのサービスに登録する
店舗や商品を扱う場合は、Googleビジネスプロフィールや、商品情報を登録するMerchant Centerを使うことも勧められています。AIモードで「近くの◯◯」「◯◯円以下の△△」と聞かれたとき、こうした登録情報が回答の材料になるためです。
地域で集客している会社は、ビジネスプロフィールの営業時間・サービス内容・写真を最新に保つことが、そのままAI検索への対策になります。
Googleビジネスプロフィールとは？旧マイビジネスの使い方
Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス・GBP）とは何か、無料でできること、登録・オーナー確認の手順、使い方と口コミ対応、集客につなげるポイントを公式ヘルプをもとに解説します。
Search Consoleで生成AI機能での表示を確認する
効果の確認には、Search Consoleの生成AI機能に関するパフォーマンスレポートを使うよう案内されています。あわせてガイドでは、第三者のツールが約束する「AI検索での順位保証」は信頼できないとも書かれています。
AI検索の効果を外部の会社に依頼して測る場合も、Search Consoleの数字と照らし合わせて確認できるかを確かめておきましょう。
【実例】検索上位でもAIに引用されるとは限らない
「AI検索の土台は通常の検索と同じ」という説明は、検索で上位に表示されれば必ずAIに引用される、という意味ではありません。ニュートラルワークスの自社サイトで実際に起きたことを2つご紹介します。
通常検索で1.4位なのにAI Overviewに引用されなかったページ
ニュートラルワークスの被リンク獲得代行のサービスページは、「被リンク獲得代行」というキーワードで通常検索の平均1.4位でした（2026年6月30日〜9月27日、Search Console）。ところが、同じキーワードのAI Overviewで引用されていたのは他社の4ページで、自社のページは含まれていませんでした。
また、「seo 内部対策」のAI Overviewでは、2026年3月には引用された14件の中に当社の記事がありましたが、9月には引用が3件に絞られ、当社の記事は外れていました。AIの回答に使われるページは固定ではなく、入れ替わることが分かります。
料金を画像からテキストに直したサービスページの改修
引用されていた他社ページを確認すると、料金・サービスの定義・よくある質問をテキストで載せているページが中心でした。一方、当社のサービスページは料金を画像の中だけに載せていました。
そこで2026年10月、主要なサービスページの料金と期間を画像からテキストの表に置き換え、冒頭にサービスの定義文を置き、実際のご相談をもとによくある質問を追加しました。いずれもAI専用の施策ではなく、「読者が知りたい情報を、検索エンジンが読める形で書く」という通常のSEOの改善です。改修後のAI検索での変化は現在計測中で、結果が出たらあらためてご報告します。
AI検索で自社が選ばれるには？AIブランド推薦対策の基本と実践方法
AI検索で自社が「おすすめ」として選ばれるためのAIブランド推薦対策を解説します。AI検索時代に重要となるブランド推薦の仕組みや具体的な対策、効果測定の方法まで、企業のマーケティング担当者向けにわかりやすく紹介します。
Google検索とChatGPT・Perplexityは分けて考える
今回のガイドは、あくまでGoogle検索の生成AI機能についてのものです。自社の商品・サービスをAIにおすすめしてもらいたい場合は、Google以外のAIも含めて考える必要があります。
ガイドの対象はGoogle検索だけ
ChatGPTやPerplexity、Claudeなどは、それぞれ独自の検索の仕組みやクローラーを持っています。先ほどのログでも、Googleがllms.txtを読んでいない一方で、BingやPerplexity、OpenAIの検索用クローラーからはわずかにアクセスがありました。
Googleのガイドの内容がそのまま他のAIにも当てはまるとは限りません。「Googleが不要と言ったから、AI検索対策はすべて不要」と考えるのは早計です。
AIに「おすすめされる」ために必要なこと
AIに自社の商品・サービスを推薦してもらうために重要なのは、AIの回答に表示されることそのものより、「◯◯ならこの会社」と判断できる材料がWeb上にそろっていることです。
- 自社サイトに、料金・対象・強み・事例をテキストで書く
- 社名・サービス名の表記をサイトの内外でそろえる
- 調査データなど、他のサイトが引用したくなる一次情報を発信する
- 比較記事や業界メディアなど、第三者のサイトで自然に紹介される状態を作る
どれもGoogleのガイドの方針と矛盾しません。Google検索で評価される土台を作りながら、Google以外のAIでも推薦されるための情報をそろえていくのが、現実的な進め方です。
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AIに推薦される会社の5つの条件と、自社診断20項目
- 商談前ヒアリングで多かった声
- AIは何を見て「おすすめ」を決めるのか
- よくある4つの誤解
GoogleのAI検索ガイドに関するよくある質問
GoogleのAI検索ガイドやllms.txtについて、よくいただく質問にお答えします。
llms.txtはもう削除したほうがよいですか？
削除する必要はありません。Google検索では使われませんが、置いていることで評価が下がることもありません。ただし、AI検索対策の中心として時間をかける必要はなく、ページの内容の充実を優先しましょう。
AI Overviewに表示されるための特別な対策はありますか？
Googleのガイドでは、AI Overview専用の特別な対策は不要とされています。独自性のあるコンテンツ、クロールできる技術構造、テキストでの情報提供など、通常のSEOの基本が土台になります。
構造化データは入れなくてもよいのですか？
AIの回答に表示されるための必須条件ではありません。ただし、FAQやレビューなどのリッチリザルトの対象になるためには有用なので、通常の検索で必要な構造化データは正しく入れておきましょう。
Googleのガイドは、ChatGPTやPerplexityにも当てはまりますか？
ガイドの対象はGoogle検索の生成AI機能だけです。ChatGPTやPerplexityは独自の仕組みで動いているため、自社サービスをAIに推薦されたい場合は、Google以外のAIでの紹介のされ方も確認する必要があります。
自社サイトにAIのクローラーが来ているかを確かめる方法はありますか？
サーバーのアクセスログで確認できます。その際、名乗り（ユーザーエージェント）だけで判断せず、各社が公開しているクローラーのIPアドレス一覧と照合してください。当社のログでは、Googlebotを名乗るアクセスの約4分の1がGoogle以外からでした。
まとめ｜AI検索対策は「検索で評価されるページ」から始める
Googleの公式ガイドは、Google検索の生成AI機能が通常の検索と同じ仕組みの上に成り立っていることを示し、llms.txtやチャンク化、AI向けの書き換え、構造化データへの過剰投資、不自然な言及集めは不要だとしました。当社のログでも、Googleのクローラーはllms.txtを30日間で1度も読みに来ていませんでした。
まずは、自社にしか書けない情報を、検索エンジンが読める形でページに載せることから始めましょう。Google以外のAIも含めて、自社のサービスがAIにおすすめされる状態を作りたい方は、LLMO対策のサービス資料のダウンロードや無料相談をご活用ください。
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