【初心者向け】LLMOとは？基礎知識と対策、SEOへの影響をマーケターが徹底解説

ChatGPTやGeminiといった生成AIの普及に伴い、マーケティングの世界では「LLMO」という新しい言葉が注目を集めています。従来のSEO対策だけではカバーしきれない、AI時代の新たな集客戦略として、多くの企業が関心を寄せている概念です。

本記事では、LLMOの基礎知識から具体的な対策方法、そして今後のSEOやコンテンツマーケティングへの影響について徹底解説します。これからLLMOのキャッチアップを図る初心者の方にもわかりやすい内容になっていますので、ぜひチェックしてみてください。

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LLMOとは？｜基本概念をわかりやすく解説

LLMOは、生成AIが日常的に利用されるようになった現代における、企業からユーザーへ情報を届けるためのアプローチ方法のことを指しています。

まずは、その定義や生まれた背景、そしてSEOやその他の類似用語との違いについて、基本的な概念を整理していきましょう。

LLMOとは「大規模言語モデル最適化」のこと

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）が生成した回答には、基本的に参考とした「情報元」が含まれます。ここに自社の情報等が優先的に引用・言及されるよう、コンテンツを正しく理解させる取り組みがLLMOです。

従来のSEO（検索エンジン最適化）が、GoogleやYahoo!などの検索結果ページで上位表示を目指していたのに対し、LLMOは「AIとの対話の中でいかにしてユーザーに自社情報を届けるか」を目的としている点で異なっています。

LLMOが生まれた背景

LLMOという概念が生まれた背景には、生成AIの爆発的な普及と、それに伴うユーザーの検索行動の変化があります。総務省の情報通信白書（令和7年版）によれば、情報収集手段にAIを利用することに対して、約8割が前向きであるという結果が出ています。

出典：総務省｜令和7年版情報通信白書

かつては「検索窓にキーワードを入力→表示されたリンクをクリックして情報を探す」という流れが一般的でしたが、現在は「AIに質問を投げかける→要約された回答を直接得る」というスタイルが普及してきています。

このような「検索行動の対話化」が進む中で、企業は検索エンジンのランキングだけでなく、AIの回答生成プロセスにおいても選ばれる存在になる必要が出てきました。そこで注目されたのがLLMOということになります。

SEO・AIO・GEOとの違いや関係性

LLMOと似た言葉に、SEO、AIO、GEOなどがあります。これらはすべて「検索」や「AI」に関連するマーケティング用語ですが、その対象や目的には細かい違いがあるため注意が必要です。

以下の表で、各用語のそれぞれの意味を整理しました。

LLMOはLLMそのものへの対策を指すのに対し、AIOはGoogle検索に組み込まれたAI機能（SGE/AI Overview）への対策を指すことが一般的です。GEOはLLMOとほぼ同義で使われることもありますが、より広義に「生成エンジン」全体を指す場合もあります。

さまざまな用語がありますが、従来の検索エンジン最適化を目指すSEO以外は「生成AIに評価される」という本質は同じです。本記事では、これらを包括する重要な概念としてLLMOを定義し、解説を進めます。

LLMOを始める前の基礎知識｜LLM（大規模言語モデル）とは

LLMOに取り組むためには、その対象であるLLM（大規模言語モデル）がどのようなものかをまず理解しておく必要があります。ここでは、LLMの概要と、どのようにして回答を生成しているのかという仕組みについて簡単に解説します。

LLM（大規模言語モデル）の概要

LLM（Large Language Model）は、計算量・データ量・パラメータ量の3要素を従来よりも巨大化させたことで、さらに高精度なアウトプットを可能にしたAIモデルです。膨大なデータを学習したことで、人間のように自然言語を理解することが可能となっています。

代表的なものとしては、以下のようなものが挙げられます。

・GPT：OpenAI社

・Gemini：Google社

・Claude：Anthropic社

・Llama：Meta社

・Grok：xAI社　etc…

これらのモデルは、インターネット上のウェブサイトや書籍、記事などから大量の情報を読み込み、言葉のパターンや文脈を習得しています。これによって、まるで人間と会話しているような自然なやり取りが可能です。

・質問への回答

・文章の要約

・翻訳

・プログラミングコードの生成　etc…

その知識量は計り知れず、上記のような多岐にわたるタスクをこなせるほどの性能を有しています。

LLM（大規模言語モデル）の仕組み

LLMは、入力されたプロンプトに学習済みデータを照合し、関連性の高い情報を「次に続く最も適切な言葉」として確率的に予測・抽出します。それらを文脈などをもとにつなぎ合わせる、というのが生成の主な仕組みです。

具体的な生成プロセスは以下のようになります。

LLMOにおいて重要なのは、このLLMの生成プロセスの中で自社のコンテンツがピックアップされることです。LLMは、より信頼性が高く構造化された情報を好む傾向があるため、AIが読み取りやすい形で情報を提供することが、LLMO対策の第一歩となります。

いま各企業がLLMOを重要視する理由

なぜ今、多くの企業が従来のSEOに加えてLLMOを重要視し始めているのでしょうか。その理由は、ユーザーの行動変化と市場の競争環境の変化にあります。

ここでは、企業がLLMOに取り組むべき主な3つの理由を解説します。

ChatGPT・AI検索の利用が増えている

昨今はChatGPTをはじめとする対話型AIの利用者が急増しているほか、Googleなどの検索エンジンでもAIによる概要表示（AI Overview）が導入され始めている状況です。これは、ユーザーの情報収集手段が、従来の検索エンジンからAIへとシフトしつつあることを意味します。

ユーザーがAIに質問して完結するケースが増えれば増えるほど、検索結果画面でのクリック率は低下してしまうことになります。AIという新たなプラットフォーム上で自社の存在感を示すためには、LLMOへの取り組みが不可欠となっているのです。

先行優位性を確保したい

LLMOやAIOといった「対AI」の最適化は、マーケティング手法としてはまだまだ発展途上の分野です。SEO対策はすでに成熟しきっている一方で、LLMOに本格的に取り組んでいる企業は多くありません。

競争相手が少ない今だからこそ、早期に対策を講じることで「AIに選ばれるブランド」としての地位を確立できる可能性があります。これも、多くの企業がLLMO対策に動き出している一つの要因です。

AIは一度学習した情報を基に回答を生成するため、早い段階で「信頼性の高い情報源」として認知されることには大きなメリットがあります。将来的な新規顧客の囲い込み、さらにはブランド認知において、アドバンテージとなり得るでしょう。

SEO（自然検索）によるアクセスが減っている

LLMOやAIOの影響により、従来のSEOだけでサイトへのアクセスを維持することは難しくなっています。特に「〜とは」といった知識を問う検索や、簡単な調べものについては、AI Overview等だけで解決してしまう「ゼロクリック検索」が増加しているのも事実です。

SEOによる顧客との接点が減少傾向にある中では、新たな流入経路やブランド接点を探っていかなければなりません。このことから、AIの回答内での露出（LLMO）が重要視されるようになってきたと考えられます。

LLMOに強いコンテンツの特徴（LLMO対策）

では、具体的にどのようなコンテンツがLLMOに強く、AIに引用されやすいのでしょうか。AIのアルゴリズムは公開されていませんが、これまでの傾向から有効とされる対策がいくつか見えてきています。

ここでは、LLMO対策として有効なコンテンツの特徴を紹介します。

引用されやすい情報構造

AIが情報を正確に読み取り、回答として再構成しやすくするためには、情報の構造を整理することが重要です。人間にとって読みやすいだけでなく、AIにとっても理解しやすくなっているかを意識しましょう。

具体的には、以下のような形式が有効です。

従来のSEOでも意識されてきた項目ではありますが「どうすればユーザー（AI）が快適に閲覧できるか」は引き続き考える必要があるでしょう。

E-E-A-Tによる質の高いコンテンツ

GoogleのSEO評価基準として知られる「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」は、LLMOにおいても極めて重要です。

多くのLLMは、信頼性の高い情報源を優先して学習・引用するように設計されています。専門家の監修、運営者情報の明示、実体験に基づいた記述など…コンテンツの品質を高める取り組みは、SEOとLLMOの両方に共通する必須の対策といえるでしょう。

参考：Google Search Central

信頼できる情報元の提示

AIは事実に基づいた正確な回答を提供するべく、コンテンツを参照する際「情報の出所が明確であること」を重視します。記事内で何らかの主張を展開する際は、公的機関のデータや信頼できる調査機関の統計などを出典として明記しておくことが大切です。

外部の信頼できるサイトへ発リンクを適切に行うことは、自社コンテンツの信頼性を裏付けることにもなります。結果としてAIからの評価を高めることにつながり、LLMOの観点でも強いコンテンツとなり得るでしょう。

最新情報・一次情報の提示

独自性と鮮度の高い情報は、LLMOにおいて強力な武器となります。なぜなら、ユーザーからの質問が多様化している今、LLMは常に新しい知識を求めているからです。

特に、ニュース性の高いトピックやトレンドに関する質問に対しては、最新の情報が含まれているコンテンツが優先的に参照される傾向があります。

また、他サイトの情報をまとめただけの二次情報ではなく、自社で実施したアンケート調査や独自の取材記事などの「一次情報」を盛り込むことも非常に重要です。これらはAIにとって、代替の利かない貴重なデータソースとなります。

llms.txtの設置

技術的な対策として、昨今「llms.txt」の設置が注目されています。これはAIクローラー（情報を収集するロボット）に対して「サイト内にどのような情報が含まれているか」をわかりやすく伝えることを目的に、Markdown形式で作成されたファイルのことです。

従来の「robots.txt」が検索エンジン向けだったのに対し、「llms.txt」はAI（LLM）向けの情報整理をするために提案された新しい規格となっています。適切に設置することで、AIに対して自社の重要なコンテンツを効率的に学習させる効果が期待できます。

ただし、Googleのジョン・ミューラー氏が自身のBlueskyにて「FWIW no AI system currently uses llms.txt.（訳：現在AIシステムでllms.txtを使用しているものはありません。）」との投稿をしている点には留意すべきです。

参考：Bluesky｜John・Mueller

将来を見据えて準備しておくことに問題はありませんが、現時点でllms.txtを設置する優先度はそこまで高くないといえるでしょう。

LLMOの台頭でSEO・コンテンツマーケはどうなる？

LLMOの重要性が高まるにつれ「SEOはオワコン化するのではないか」という議論もなされています。しかし、Googleなどの検索エンジンの利用者数は依然として膨大であり、SEOがすぐに不要になるわけではありません。

ここでは、LLMOの台頭によって今後SEOやコンテンツマーケティングがどのように変化していくのかを見ていきましょう。

CTRの低下でオーガニックの流入が減少する

AIによる回答表示（ゼロクリック検索）の影響で、検索結果ページからWebサイトへのクリック率は減少傾向にあります。米調査機関「Pew Research Center」によれば、Google検索結果においてAI Overview（AIによる概要）が表示されると、通常の検索結果リンクのクリック率（CTR）が約半分にまで低下するというデータが出ています。

Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results

出典：Pew Research Center

辞書的な意味を調べるキーワードや、単純な事実確認などのクエリにおいては、特にこの傾向が顕著になると考えられるでしょう。

SEOの場合と同様ですが、アクセス数を稼ぐことだけを目的とした薄いコンテンツは淘汰されることになります。より深い洞察や独自の見解、体験価値を提供するコンテンツ作りが大切になるでしょう。

「量産」から「引用される資産」という位置づけに変化する

これまでのコンテンツマーケティングでは、対策キーワードを網羅するために大量の記事を作成する「量産型」の手法も一定の効果を上げていました。検索エンジンでの上位表示を目指すという点において、コンテンツの数が競争優位性をもたらしていたのも確かです。

しかしこれからのAI時代において、この戦略で戦うことはもう難しくなっています。生成AIの利用によってコンテンツの大量生産が容易になった今、質の低い量産記事が出回ることを防ぐべく、Googleも度々アルゴリズムのアップデートを行なっているからです。

参考：Google Search Central｜Google 検索のコア アップデートとウェブサイト

似通った内容や深みのない情報を含むコンテンツは、読み手にとっても、情報を評価・引用するAIにとっても、その価値は著しく低くなります。AIの回答に参照されなくなるどころか、せっかく運用してきたメディア自体が淘汰されてしまう可能性すらあるでしょう。

今後は、一つひとつのコンテンツがAIに信頼され、引用されるだけの質を持つ「資産」としての価値が重要視されます。コンテンツ作成の在り方を根本から見直す必要性も出てくるかもしれません。

流入チャネルの多様化が進む

検索エンジンからの流入が減少する一方で、先述したAI Overviewや、その他AIチャットボットの参照リンクなど、新たな流入チャネルも生まれてきています。

実際、当メディア「マーケMEMO」においても、AI Overviewなどの影響で、半年ほど前からAIの回答を経由した流入が増加傾向にある状況です。

出典：Google検索「インスタ 始め方 注意」

ユーザーの動きとしては「AIとの対話の中で気になった情報の詳細を知りたい→出典元のリンクを辿ってサイトを訪問する」という流れが主流になってくると予想されます。

これからは検索エンジンだけでなく、多様なAIプラットフォームからの流入を想定した戦略が重要です。

AIからの引用によって指名検索の増加につながる

LLMOにはポジティブな側面もあります。それは、AIがユーザーの質問に対して自社のブランド名・サービス名を提示することで、認知の拡大が期待できることです。結果として、検索エンジンでの「指名検索（ブランド名での検索）」が増加する可能性があります。

指名検索は確度の高いユーザーにアプローチできることもあり、CV獲得等の事業目標を達成するうえで非常に重要です。自社名・サービス名でのキーワード対策がしっかりできていれば、LLMOにより流入数UP、ひいてはさらなる顧客獲得も期待できるでしょう。

もし指名検索対策が十分でない場合は、ユーザーをしっかり惹きつけるためにも、LLMOと合わせて実践するのがおすすめです。ユーザビリティの専門家ヤコブ・ニールセン氏によれば、ユーザーはページ訪問後わずか10〜20秒で離脱してしまうことが分かっています。

出典：NN Group

つまり、せっかく指名検索で流入を獲得できても、自社HPやLP等が整っていなければ顧客を逃してしまいかねないということです。LLMOの良い側面をしっかり活かすためには、指名検索対策のような従来のSEO対策も忘れてはいけません。

ユーザーに「質の良い情報」を届けることが重要される

「AIに評価されるためのコンテンツ作り」というと、難しく感じる方もいるはずです。しかし結局のところは、SEOであれLLMOであれ「ユーザーにとって有益な情報を提供する」という最も重要な根底があることには変わりありません。

AIはユーザーの役に立つ回答を生成しようとします。そのため、これまで通りユーザーにとって価値のあるコンテンツを作成し続けることが、結果としてAIにも選ばれるための最短ルートとなるのです。

プラットフォームの変化に振り回されすぎず、本質的なコンテンツの質を追求する姿勢が今まで以上に求められるでしょう。これからのマーケティングを制するためにも、柔軟な思考を心がけたいところです。

LLMO対策は自社でやるべき？自社運用と外注化の判断基準

LLMO対策の必要性を理解しても、それを自社内で実施すべきか、専門の会社に外注すべきか迷う場合もあるでしょう。ここでは、自社運用と外注化を判断するための3つの基準についてまとめました。

専門性の高い独自データの有無

社内に「AIに学習させるべき価値あるデータ」が豊富にあるなら、自社運用でその強みを活かすのがおすすめの方法です。先述したE-E-A-Tにも関連しますが、LLMOにおいては、他にはない独自の一次情報が非常に高く評価されます。

・独自のアンケート調査データ
・駐在する専門家の知見
・豊富な事例データ　etc…

上記のようなデータを自社で保有している場合、LLMOを有利に進められる可能性があります。上手くコンテンツ化できそうであれば、自社運用を検討してみるといいでしょう。

社内リソースの有無

実際にLLMO対策を講じるとなると、以下のような多岐にわたる作業が必要になります。

・コンテンツの作成
・AIの動向調査
・サイト構造の最適化　etc…

これらの業務を遂行するためには、人員と時間の確保が欠かせません。社内リソースが十分にあるかどうかも、大事な判断ポイントとなります。

仮にWeb担当者が他の業務と兼務していて手一杯な場合は、外部の専門家の力を借りた方がいいでしょう。自社運用よりも効率的に対策を進めることができるはずです。

専門社員の有無

AI関連の技術やトレンドは日進月歩で進化しており、SEO対策以上にアルゴリズムの変化が激しい分野です。社内に、LLMの仕組みを理解したうえで、最新のトレンドをキャッチアップできる専門知識を持った人材がいるかどうかも重要となるでしょう。

もし社内に専門的なノウハウがない場合は、自社運用だけで成果を出すのはハードルが高いかもしれません。その場合は、知見を持ったパートナー企業への外注や、コンサルティングを検討するのが賢明です。

AI活用で顧客獲得が劇的に進化する！担当者注目のAIサービス

LLMO対策によって「AIに選ばれる（引用される）」状態を作り出し、自社サイトへの流入を増やしたとしても、そこで終わりではありません。流入したユーザーを確実に顧客へと転換させるためには、サイト内での接客品質を高め、離脱を防ぐ仕組みが不可欠です。

ここでは、総合広告会社であるDAIKO（大広）が提供する、Webサイト上の接客を劇的に進化させるAIソリューション「ブランドダイアログAI（Brand Dialogue AI）」をご紹介します。

ブランドダイアログAIは、顧客育成を担う対話型のAIです。単なる効率化のためのチャットボットではなく、企業のミッションやビジョンを学習し、そのブランド独自の「人格」を持って振る舞うことができます。

ブランドダイアログAIの、主な強みは以下の通りです。

従来のシナリオ型ボットとは異なり、生成AIが文脈を理解して自然な会話を展開します。「AI相手だからこそ、つい本音を話してしまう」という心理的効果もあり、人間には聞き出しにくい顧客の潜在的なニーズや悩みを引き出すことも可能です 。

LLMOで集客したユーザーを、AIによる高度な接客と深い顧客理解で「ファン」へと変え、ビジネスの成果を最大化させてみてはいかがでしょうか。

【AI検索時代の新常識！】“AIに選ばれる”ためのLLMO対策ガイド

LLMOの重要性を理解はしたものの「自社の現状をどう分析し、どのような手順で対策すればいいのか全然わからない」と頭を抱えている方も多いのではないでしょうか。

そんなマーケティング担当者様におすすめなのが、GMO NIKKO株式会社が提供するホワイトペーパー『【AI検索時代の新常識！】検索流入減少の原因と、”AIに選ばれる”ためのLLMO対策ガイド』です。

本資料では、AI検索やゼロクリック検索における流入減少のリスクをデータで可視化し、独自の「AI最適化ブースト」による対策の全体像を解説しています。

• 競合比較用プロンプトの作成方法
• AIによる自社ブランドの引用状況調査
• 50項目にわたる具体的な対策リスト
• 改善効果のモニタリング手法

上記のような、LLMO対策を体系的に実装するためのステップを具体的に把握いただくことが可能です。AI経由でのブランド接点を強化し、推奨・引用率を向上させるためにも、ぜひお手に取って活用してみてください！

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まとめ

本記事では、AI時代の新たなマーケティング戦略である「LLMO」について、その基礎知識から具体的な対策、SEOとの関係性まで網羅的に解説しました。

LLMOは、生成AIという新たな情報チャネルにおいて、自社の存在感を示すための重要な取り組みです。構造化された質の高いコンテンツを発信し、AIに信頼される情報源となることが一つの目標となります。

AI検索の波は今後ますます加速していくでしょう。先行優位性を確保するためにも、ぜひ本記事を参考に、できるところからLLMO対策を始めてみてはいかがでしょうか。ユーザーにとってさらに有益なコンテンツを提供できるよう、策を講じていきましょう。

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