LLMOとは？SEOとの違いや効果を高める7つの対策まで徹底解説

生成AIの活用が進むなか、「AIにどう情報を届けるか」という視点が、これまで以上に重要になっています。その鍵を握るのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。

これまでは、SEO対策によってGoogleなどの検索エンジンに情報を最適化するのが一般的でした。しかし近年、「AIに聞く」ユーザーが増え、AIによる検索代替が進んだことで、SEOだけでは届かない情報設計の重要性が高まっています。

本記事では、LLMOの基本からSEOとの違い、具体的な対策や活用法、今後のWeb運営に求められる戦略までをわかりやすく解説します。

LLM（大規模言語モデル）とは

LLMOを理解するには、まず前提となる「LLM（大規模言語モデル）」の仕組みを知ることが欠かせません。LLMとは、大量のテキストデータを学習し、自然な文章の生成や質問への回答、要約などを行うAIのことです。代表的な例には、ChatGPT、Claude、Geminiなどがあります。

こうしたモデルはインターネット上の膨大な情報をもとに訓練されており、高精度な文章生成が可能です。ただし、情報の構造が曖昧だったり、古いデータに依存していたりすると、誤った理解をするリスクもあります。

そのため、AIに正確に情報を伝えるための「データの整え方」が、いっそう重要になってきているのです。

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）に正確で有益な情報を届け、より適切な生成結果を得るための、生成AI時代における新たな最適化手法です。

LLMOは、LLMにとって情報を理解しやすい形に整えることを目的としたアプローチであり、言い換えれば「AIに伝わる情報設計」を行うことを意味します。例えばFAQや商品説明などを正しく認識させたい場合、情報の構造が不明確だったり、内容が散逸していたりすると、誤った回答が生成されるリスクが高まります。

こうした課題に対応するため、LLMOでは情報の構造化、文脈の明確化、用語の統一といった工夫を行い、生成AIの誤認識を防ぎつつ、より精度の高いアウトプットを実現します。

LLMOが重要視される理由

生成AIの活用が急速に広がる現在、情報発信においては「AIに正しく認識され、活用される」ことが重要な価値を持つようになってきました。こうした背景の中で注目されているのが、LLMOです。

LLMOの最大の目的は、「AIに選ばれる情報になること」です。ChatGPTをはじめとする生成AIは、ユーザーの質問に対して適切な回答を生成するために、インターネット上の情報を根拠として参照します。このとき、自社コンテンツが参照されれば、認知の向上、信頼獲得、サービスへの誘導など、大きなメリットが生まれます。

さらに近年では、GoogleがSGE（Search Generative Experience）のような生成AI技術を検索エンジンに導入し始めており、今後は従来の検索結果に代わって、AIによる回答が主流となる可能性も高まっています。

こうした時代の流れを見据えると、SEOだけでなく「生成AIに最適化する」という新たな視点を持つことは、情報発信の効果を最大化するうえで不可欠だといえるでしょう。
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LLMOとSEOの違い

生成AIが情報収集の手段として普及する中で、「従来のSEO」と「新たな最適化手法であるLLMO」の違いを正しく理解することが重要です。

ここからは、両者の違いを比較しながら、それぞれが担う役割や目的、評価指標などを整理して解説します。併用することで得られる相乗効果にも触れていきます。

＜LLMOとSEOの違い＞

比較項目	LLMO（大規模言語モデル最適化）	SEO（検索エンジン最適化）
対象	生成AI（ChatGPT、Claudeなど）	検索エンジン（Googleなど）
目的	AIによる正確な情報生成・理解	上位表示・集客・CTR向上
技術	意味構造・構造化データ・文脈最適化	HTML構造・内部リンク・キーワード
評価基準	生成精度・回答の一貫性・正確性	検索順位・CTR・CV・滞在時間など

SEOは、検索エンジンに見つけてもらうことを目的とし、主にHTML構造や内部リンク、キーワード設計などを通じて検索順位やクリック率（CTR）、コンバージョン（CV）の向上を目指します。

一方LLMOは、生成AIに正確に情報を理解・引用・生成してもらうことを目的とした最適化手法で、構造化や文脈の明確化、用語の統一などが重要になります。

SEOが「検索でアクセスしてもらう」ための手法であるのに対し、LLMOは「生成された回答に引用される」ことを目指すものであり、目的とアプローチが異なります。
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LLMOのメリット・デメリット

LLMOは生成AI時代の新たな最適化手法として注目を集めていますが、導入にあたってはメリットとデメリットの両面を理解しておくことが重要です。

ここからは、LLMOを実践することで得られる利点と、取り組む際に注意すべき課題を整理して解説します。

LLMOのメリット

LLMOを導入するメリットは、以下の通りです。

• 生成AIで自社ブランドが想起・指名されやすくなる
  → ChatGPTなどがブランド名や商品名を自然に引用する可能性が高まる

• 競合より早く対策することで有利に立てる
  → 生成AIにおける“先行認知”はそのまま信頼獲得に直結しやすい

• SEOの知識が活かせる
  → SEOで培ったコンテンツ設計や構造化データの知識をLLMOにも応用できる

生成AI時代のユーザー接点を広げ、自社の情報発信力を高めるために、LLMOは有効な施策といえます。

LLMOのデメリット

反対に、LLMOを導入するデメリットには、以下があります。

• 効果を数値で測りにくい
  → SEOのように順位やCTRなどの指標が存在せず、定量的な評価が難しい

• 実装に手間や時間がかかる
  → コンテンツの構造整理やリライトに加え、生成AIのアップデートに合わせた継続的な更新が必要で手間や時間がかかる

• 誤情報が拡散されるリスクがある
  → 間違った情報をAIが学習してしまうと、誤った回答が繰り返し生成される可能性がある

導入にあたっては、効果測定やリスク管理などに対する慎重な設計と、継続的な運用体制が必要です。

LLMOの効果を高める7つの対策

従来のSEO対策だけでは、生成AIに情報を正しく届けるには不十分です。生成AIが情報の出典や文脈を正確に認識できるようにするためには、新たな最適化手法＝LLMOへの対応が求められます。

ここからは、LLMO対策として具体的に取り組むべき3つの施策について解説します。

対策1：llms.txtの設置

LLMOの効果を高める対策1つ目は、AIクローラーの情報処理を助けるllms.txtを設置することです。llms.txtとは、検索エンジン向けのrobots.txtと同様に、生成AI（LLM）に対してWebサイトの情報の取り扱いを指示するためのファイルです。

llms.txtは、手動でサーバーのルートディレクトリに設置する方法のほか、WordPressなどのCMSでは専用のプラグインを利用して簡単に導入できる場合があります。また、llms.txtの内容を自動生成・管理できるツールも登場しており、専門知識がなくても比較的簡単に対応可能です。

llms.txtを正しく設定することで、自社サイトの情報が勝手にAIに使われることを制限したり、逆に意図的に提供したいページを指定したりできます。

AIによるコンテンツ利用が急速に広がる中、自社の情報をどう扱うかをコントロールする第一歩として、設置は必須といえるでしょう。
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対策2：構造化データの実装

生成AIは自然言語を扱えるとはいえ、情報の構造が整っていない場合には誤解するリスクがあります。そのため、Schema.orgなどの構造化データマークアップを用いて、情報の意味を明示的に伝えることが効果的です。

例えば、FAQ、商品情報、レビュー、人物プロフィールなどは、構造化データにより「どの情報が何を意味しているのか」をAIに明確に伝えることができます。

AIが正確に情報を認識してくれれば、生成される回答に反映されやすくなるのです。構造化データの実装はLLMOだけでなくSEO対策にもつながるため、効果の大きい対策といえるでしょう。
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対策3：権威性と信頼性の向上

生成AIは、情報の信頼性を重視して回答を生成する傾向があるため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識したコンテンツ設計がLLMOでも重要になります。AIが「信頼できる情報」と判断しやすくするには、情報の正確性だけでなく、発信元の信頼性を明確に示す必要があります。

具体的には、以下のような対策が有効です。

• 著者名や専門家による監修の明記
• 出典や一次情報へのリンク付与
• 会社概要や運営体制の明示
• 情報の更新日を記載
• 主観的表現ではなく事実に基づいた記述
• 偽情報や誤解を招く表現の排除

こうした工夫により、AIによる誤認識や誤生成のリスクを抑えつつ、信頼性の高い情報として生成結果に自社コンテンツが採用される可能性が高まります。
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対策4：ナレッジグラフとの連携

ナレッジグラフとは、Web上の情報同士を意味的に関連づけたデータベースのような仕組みです。Google検索にも活用されており、「この企業は何をしているのか」「この商品はどんな特徴があるのか」といった、情報の意味的理解を支援する役割を果たします。

自社の情報がナレッジグラフに正確に反映されていれば、生成AIもその内容をより正しく把握・引用しやすくなります。

例えば、以下のような取り組みが有効です。

• 企業名、所在地、代表者、事業内容などの統一された表記
• Wikipedia、Webメディア、SNSなど外部情報との整合性の確保
• 構造化データやGoogleビジネスプロフィールの活用

こうした整備により、生成AIによる誤認識のリスクを減らし、コンテンツの信頼性を高める効果が期待できます。

対策5：生成AIを意識したコンテンツ作成

生成AIに最適化されたコンテンツを作成するには、AIが情報を正確に理解・抽出しやすい構成と表現を意識することが重要です。生成AI経由のユーザーは「簡潔な説明」や「一問一答形式」を求める傾向があるため、それに対応した情報設計が求められます。

具体的には、以下のような工夫が効果的です。

• 見出しや段落ごとに明確な主題を設け、論理的に構成する
• 結論や要点を明示し、内容を簡潔に伝える
• Q&A形式や箇条書きを活用し、情報を構造的に整理する
• FAQやHowToなどの構造化データを活用する
• 専門用語や略語には簡潔な定義を添える
• 一次情報や独自調査データを提示し、専門性・信頼性を高める

こうした取り組みにより、生成AIが自社サイトの情報を正確に引用・要約しやすくなり、AI経由での露出や認知の向上にもつながります。
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対策6：定期的な効果測定

生成AIやSGEの普及により、ユーザーがWebサイトに直接訪問せずに情報を得るケースが増えています。そのため、従来の「アクセス数」や「検索順位」だけでは、コンテンツの成果を正確に評価しきれなくなっています。

この変化に対応するためには、効果測定の指標や評価軸を見直し、次のような多角的な視点で分析・改善を行うことが重要です。

• Google Search ConsoleやGA4を活用し、間接的な表示やブランド名の指名検索数、サイテーション（自社名やサービス名の言及）の増減を追跡する
• 「PV」や「セッション数」だけでなく、滞在時間や回遊率、エンゲージメントなど、ユーザーの深い関与を示す行動指標に注目する
• ChatGPTやGeminiなどの生成AIで自社情報がどのように引用・要約されているか、定期的にAIで自社名やサービス名を検索して確認する

これらのデータをもとに、コンテンツの内容や構造、発信方法を継続的に改善していくことで、AI時代に適したパフォーマンス評価と成果最大化が可能になります。
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対策7：誤情報・風評被害へのリスクヘッジ

生成AIは文脈や情報源の正確性を必ずしも正しく判断できず、誤った情報や意図しない内容がAIの回答として拡散されるリスクがあります。

特にAIが複数の情報源を統合して回答を生成する「query fan-out」型の仕組みでは、誤情報やネガティブな内容が無自覚に引用され、ブランドイメージや信頼性に深刻な影響を与える可能性があります。

このようなAI時代の新たなリスクに備えるためには、以下のような対策が重要です。

• 自社サイトや公式情報を常に最新かつ正確な内容に保ち、誤解を招く表現や曖昧な記述を避ける
• AIによる誤情報や風評被害が発生した場合の対応フローやガイドラインを事前に整備しておく
• 否定的な情報や誤解を招きやすいトピックに関しては、公式見解やFAQページを設けて積極的に情報発信する
• AIが参照しやすいよう、権威性や具体性の高いデータ・根拠を明示し、ブランドとトピックの関連性を強化する

AI時代は「攻め」の情報発信だけでなく、「守り」の視点を持ったブランド管理が不可欠です。誤情報や風評被害のリスクを最小限に抑えるため、日常的な情報点検と危機管理体制の強化を進めることが、今後ますます重要になるでしょう。

LLMOでよくある3つの質問（FAQ）

生成AIの普及にともない、LLMOへの関心が高まっていますが、実際に取り組む際には「SEOとの違いは？」「どんな企業に向いているの？」「何から始めるべき？」といった疑問を持つ方も多いはずです。

ここでは、LLMO導入を検討するうえで特に多く寄せられる3つの質問にお答えし、基礎知識や実践のヒントをわかりやすく解説します。

質問1：LLMOとLLM・SEOの違いは？

生成AIが情報収集の手段として普及する中で、「従来のSEO」と「生成AI時代の最適化手法であるLLMO」の違いを正しく理解することがますます重要になっています。

ここで改めて、LLMO、LLM、SEOという関連する基本用語を整理しておきましょう。

用語	意味	解説内容
LLMO （Large Language Model Optimization）	大規模言語モデル最適化	生成AIに正確な情報を理解させるための最適化手法。構造化・明確化・信頼性の向上などが含まれる。
LLM （Large Language Model）	大規模言語モデル	ChatGPTやClaudeなどに代表されるモデル。膨大なテキストデータを学習し、自然な言語を生成できる。
SEO （Search Engine Optimization）	検索エンジン最適化	Googleなどの検索エンジンで上位表示されることを目的とした施策。主にHTML構造、キーワード設計、内部リンクなどに最適化を図る。

質問2：LLMOはどんな企業に向いていますか？

LLMOは、特に以下のような企業に向いています。

• ブランド認知度を高めたい企業：
  生成AIによる情報引用や要約を通じて、ブランド名や商品名が多くのユーザーの目に触れる機会が増えます。
• 新規顧客の獲得を目指す企業：
  AIが自社のサービスや製品を正確に紹介することで、従来の検索エンジン経由以外からの新たな顧客流入が期待できます。
• 競合との差別化を図りたい企業：
  独自性のある一次情報や専門性の高いコンテンツをAIに認識させることで、他社との差別化が可能です。
• SEO流入が頭打ちになっている企業：
  従来のSEOだけではリーチできない層にも、AI経由で自社情報を届けられる可能性があります。

LLMOを導入することで、AIが自社情報を正確に引用・発信するようになり、

• ブランドの認知度向上
• サービスや商品の信頼性アップ
• 問い合わせや購買意欲の向上

といった効果が期待できます。

今後さらにAIによる情報流通が拡大する中で、早期にLLMOへ取り組むことが、中長期的な競争優位性の確立につながります。

質問3：SEOとLLMOはどちらから取り組むべきですか？

SEOとLLMOの両方をバランスよく進めるのが理想ですが、これから取り組む場合は、まずSEOを優先するのが適切です。検索流入を確保し、コンテンツの基盤を整えることで、LLMOへの展開もスムーズになります。すでにSEOに取り組んでいる企業であれば、まずは既存コンテンツをLLMOの視点で見直すのがおすすめです。

SEOとLLMOは対立するものではなく、連携して取り組むべき最適化戦略です。SEOによって構造やキーワード設計を整えることは、LLMOにおける意味構造や文脈の最適化にも活かせます。

例えば、以下のような改善が効果的です。

• 見出し構成や論理展開の整理
• 文脈や関連情報の明確化
• よく読まれているページからの優先対応

SEOが「検索で見つけてもらうための最適化」だとすれば、LLMOは「生成AIに正しく引用・要約されるための最適化」です。Googleが導入したSGEのように、生成AIによる要約や引用が検索結果に表示されるケースも増えており、今後はこの“二軸の最適化”を両立させることが、コンテンツの露出を最大化する鍵となります。

LLMOとSEOを活用して、生成AI時代に備えよう

LLMOは、生成AIの発展にともなって登場した新たな情報最適化の考え方です。従来のSEOが検索エンジン向けの最適化であるのに対し、LLMOは生成AIに向けた最適化であり、これからの情報発信において欠かせない視点になりつつあります。

生成AIの影響は今後ますます広がり、「検索」だけでなく「生成される情報そのもの」においても競争が起きる時代が到来しているといえます。今こそ、SEOに加えてLLMOという新たな最適化戦略を取り入れ、次世代のWeb施策に備えていきましょう。