LLMO（AIO）とは？SEOとの違いや実装方法をわかりやすく解説

昨今、ChatGPTやPerplexityなどのAIが検索ユーザーに直接回答を提示するケースが増えています。そこで新たな戦略として注目を集めているのが、AIに対してコンテンツを最適化する「LLMO（AIO）」です。

本記事では、LLMO（AIO）とは何か、その背景やSEOとの違い、主要な生成AIごとの最適化ポイントなどを解説します。また、LLMOの具体的な施策例や、非エンジニアでも対応可能かどうかについても解説しているため、SEO担当者の方はぜひ参考にしてみてください。

本記事を読むことでLLMOの概要や実装方法がわかり、AI時代でも「強いWebサイト」を構築できるようになるでしょう。

より詳しいLLMO対策について知りたい方は、以下の資料をご覧ください。

「LLMO対策チェックリスト」はこちら＞＞

そもそもLLM（大規模言語モデル）とは

LLMとはLarge Language Model（大規模言語モデル）の略で、大量のデータをもとに学習し、自然言語（人間が扱う言語）を理解・生成できるAIのことです。

近年話題の生成AIは、テキストだけでなく画像や動画などを生成するAIの総称であり、自然言語の処理に特化したLLMは生成AIの一種です。

2025年4月時点で、LLMを利用した生成AIサービスの代表例を以下に示します。

代表的な生成AI	説明
ChatGPT（チャットジーピーティー）	OpenAIのLLMであるGPTやo1、o3などを利用できるプラットフォーム
Gemini（ジェミニ）	GoogleのLLMであるGeminiを利用できるプラットフォーム
Perplexity（パープレキシティ）	GPTやGeminiなど多様なLLMを利用できるAI検索エンジン

LLMは人間の会話や文章のパターンを学習しており、その結果、人が書いたような文章を生成したり、質問に対して適切な回答を返したりできます。

現在、このLLMを活用したチャットボットや検索エンジンの高度化が進んでおり、SEOのあり方にも影響を与えはじめています。

LLMO（AIO）とはAIに対してWebサイトを最適化する施策

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、AI検索で自社のコンテンツが適切に引用・参照されるように、Webサイトを最適化する施策です。別名でAIO（AI Optimization）とも呼ばれます。

SEOの目的がGoogleやBingなど検索エンジンで上位表示されることだったのに対し、LLMOの目的は、ChatGPTやGeminiなどのAIに自社サイトの情報を引用させることです。
※本記事で使う「AI」は基本的に生成AIを指します。

実際、昨今は検索機能をもっているAIが急増しており、弊社メディアにもAIの流入が少しずつ増加しています。

　

LLMOは新たなマーケティング戦略であり、AI時代においてユーザーに情報を届けるために重要な戦略として注目されています。

LLMOとSEOの違い

本章では、LLMOとSEOの違いを解説します。

項目	LLMO	SEO
目的	・AIツールへの情報引用 ・ブランド認知・専門家ポジションを確立	・SERP（検索結果ページ）での上位表示 ・検索エンジン経由の流入人数最大化
対象	・生成AI（ChatGPT / Geminiなど） ・検索エンジンの「AIによる概要（AI Overview）」	従来型検索エンジン（Google / Bingなど）
成果指標	・AI回答文への引用・露出回数 ・指名検索数の増加やブランド認知 ・AIチャット経由のサイト流入	・オーガニック検索によるセッション数やPV（ページビュー）数、CV（コンバージョン）数 ・検索キーワードでのランキング
流入タイミング	・AIが回答に自社サイトを引用したとき ・AIが回答に引用してユーザーが深掘りのために引用リンクを踏んだとき	検索結果（リンク）からユーザーが訪問

項目	LLMO	SEO
目的	・AIツールへの情報引用 ・ブランド認知・専門家ポジションを確立	・SERP（検索結果ページ）での上位表示 ・検索エンジン経由の流入人数最大化
対象	・生成AI（ChatGPT / Geminiなど） ・検索エンジンの「AIによる概要（AI Overview）」	従来型検索エンジン（Google / Bingなど）
成果指標	・AI回答文への引用・露出回数 ・指名検索数の増加やブランド認知 ・AIチャット経由のサイト流入	・オーガニック検索によるセッション数やPV（ページビュー）数、CV（コンバージョン）数 ・検索キーワードでのランキング
流入タイミング	・AIが回答に自社サイトを引用したとき ・AIが回答に引用してユーザーが深掘りのために引用リンクを踏んだとき	検索結果（リンク）からユーザーが訪問

LLMOはユーザーと自社サイトの間にAIが介在しており、SEOは検索エンジンが介在している点が大きく異なります。

LLMOはSEOとは異なり、AIの引用に使われてもクリックされないケースがある一方、引用されることによって自社の認知度を高めるブランディング効果も期待できます。SEOで期待されるPV数やCV数の向上以外の効果を見込める点が、LLMOのメリットのひとつです。

LLMO時代に何が変わるのか？

ゼロクリック時代とも呼ばれる時代が近づいており、人々がGoogle等の検索エンジンで検索する回数は、徐々に減っていくでしょう。

検索エンジンへ“サイト”を最適化する時代（SEO）から、大規模言語モデルへ“情報”を最適化する時代（LLMO）へとすでに徐々に移り変わっています。

LLMが検索の初期接点になるような時代で、ユーザー行動やビジネス成果はどう変わっていくのか。

まず第一に、ユーザーの検索行動は下記のように変わっていくはずです。

従来であれば、GoogleやBingなどの検索エンジンにキーワードを入れて検索をし、検索結果に表示された関連リンクをクリックしてウェブサイトに遷移し、そこで情報を得ていました。

これからは、ChatGPTやGeminiなどのLLMに自然言語で質問をして、その質問に対してAIが自然言語で回答をする流れに変わります。

つまり、下記のように「ウェブサイトへの遷移」がスキップされ、将来的に「指名検索」で直接ウェブサイトに入ってくるような状態になるでしょう。

また、ビジネス成果も計測方法も含めて変わっていきます。LLMO時代には、下記のようなKPIを計測していくことになるでしょう。

従来のKPI	LLMO時代のKPI
・検索順位 ・サイト訪問者数 ・コンバージョン数	・AI回答での言及数 ・LLM経由の訪問者数 ・指名検索数

これまでよりも、「目に見えない指標」の重要性が高まります。いわゆる、LLMを通した「選ばれるブランド作り」を行っていくのが、LLM時代のマーケティングの一つのセンターピンになるのではないでしょうか。

LLMOで対策したい主な生成AI

ここでは、LLMOでとくに対策したい4つの生成AIを紹介します。

それぞれの生成AIの特徴やLLMOとの関わりについて、詳しく解説します。

Gemini

GeminiはGoogleが開発している生成AIです。テキストだけでなく画像・動画・音声などを読み込む能力が高い上、100万トークン※という大容量データを読み込めることが特徴です。

※AIが処理する文字の最小単位。1トークンは日本語で0.6〜0.7文字

参考：Gemini Developer API の料金

GeminiはGoogle検索の結果を回答に使用できるため、LLMOを行う際に対策したい生成AIのひとつです。

さらに近年では、検索クエリに対して複数ページから要約を行う「AIによる概要（AI Overview）」というスペースが設けられるようになりました。AI OverviewでもGeminiが使用されています。

参考：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you

たとえば、「クレジットカード　20歳」で検索したときには、以下のようにAIが要約結果を返してきます。

AI Overviewで要約される対象KWは日々増加しています。実際、2025年3月のコアアップデート後にはAI Overviewの表示割合がエンタメ系キーワードで約5倍、レストラン・旅行系でも4倍前後に急増したとの報告もあるため、AI Overviewに載らなければ検索上位でもクリックを奪われる可能性があります。

参考：Google AI Overviews spiked during March 2025 core update

このように、回答にサイトを引用するだけでなく、AI Overviewも行うGeminiは、LLMOを行うにあたって最初に考えるべき生成AIといえます。

ChatGPT

ChatGPTはOpenAIが提供する対話型AIで、生成AIブームの火付け役となった存在です。

ChatGPTで利用できるGPT-4oやo3といった一部モデルは、ブラウジング機能（ネット検索機能）が使用できます。ブラウジングによって収集した情報を回答に反映するため、たとえば2023年10月の情報までしか学習していないGPT-4oでも、ブラウジング機能によって最新の情報を回答に含められます。Geminiと異なるのは、対象ブラウザがGoogleではなくBingであるという点です。

参考：ChatGPT search

さらにChatGPTは初心者にも使いやすい操作性や、世界最高レベルのAIモデルを備えていることなどから、世界トップのユーザー数を誇る生成AIといわれています。

圧倒的なユーザー数によるブラウジングに対応するために、LLMOで対策すべき生成AIといえます。

Perplexity

Perplexityは、ユーザーからの質問に対し複数のサイトを検索し、その結果をリアルタイムで要約して回答を提示するAI検索エンジンです。

PerplexityとChatGPTやGeminiなどとの違いは、PerplexityではGPT-4oやGeminiなど他社モデルを使える点です。タスクによって各社の高性能モデルを自由に切り替えながら検索を行えます。

Perplexityはソフトバンク・ワイモバイル・LINEMOのユーザーを対象に、有料版である「Perplexity Pro」を1年間無料で利用できるトライアルを提供したことで、一気に知名度を高めました。

参考：AIで検索の常識が変わる！ AI検索エンジン「Perplexity」と戦略的提携を発表

実際、LANYの運営するブログでも、ChatGPTに次いでPerplexityの流入が多くなっています。

AI検索エンジンとして有名であり、日本でも使われることが多いPerplexityも、LLMOで対策したい生成AIのひとつです。

Copilot

Copilot（コパイロット）とは、Microsoftが各種製品に統合しているAIアシスタント機能の総称です。MicrosoftはOpenAIと提携しており、Copilot内部ではOpenAIのモデルが動いています。

参考：Microsoft 365 Copilot release notes

LLMOで考慮したいのが、チャット型のCopilotによる検索です。CopilotにはChatGPTやGeminiのように対話できるプラットフォームがあり、そこではBingのブラウジング機能を利用できます。

さらにCopilotは、WordやExcelなどOfficeアプリ上でも使用可能です。たとえば、CopilotをExcel上で呼び出すことで、データの整理や関数の提案などを行ってくれます。WordやPowerPointなど、さまざまなOfficeアプリ上で使用可能です。

日本にはMicrosoftが提供するWindowsを利用する企業が多く、Copilotユーザーもそれに比例して多くなるため、LLMOで対策したい生成AIです。

LLMOを実施する方法

本章では、LLMOを実施するための方法を、5つのカテゴリにわけて紹介します。

それぞれの対策について詳しく解説します。

より詳しいLLMO対策について知りたい方は、以下の資料をご覧ください。

「LLMO対策チェックリスト」はこちら＞＞

エンティティ対策を行う

まずはエンティティ（自社やサービスの固有情報）に関する対策です。AIに自社を正しく認識・想起させるため、以下のポイントに取り組みましょう。

項目	施策例	目的
ベンチマーク競合の設定	・獲得したいKWでAI Overviewに引用されているサイトを確認する ・ChatGPTやPerplexity、GeminiなどのAIに質問したときに引用元とされていることが多いサイトを確認する	エンティティ向上のための調査分析対象を明確にする
Wikipediaページの整備・監視	・自社サイトのWikipediaページの有無を確認し、なければ第三者ルールを遵守し作成する ・ある場合は不正確・古い情報を修正する	AIに自社情報を正確に認識させ、信頼性の高い情報源として扱われるようにする
Aboutページ/会社概要ページの作成・強化	・Aboutページ（そのサイトについての詳細な説明）を作成する ・基本情報（社名、設立年、所在地、代表者等）を明確化し、表記揺れを統一する	AIの回答における企業情報の正確性・信頼性が向上する
一貫したエンティティ情報の維持	・外部発信ポリシーやガイドラインを策定し、担当者に遵守させる ・公式サイト、プレスリリース、業界団体名簿、求人情報サイト等、外部掲載される基本データを常に最新かつ正確な状態に保つ	自社情報の一貫性を高めることで、AIが情報を統合する際の混乱を防ぐ

AIは企業固有の情報を自社のホームページ以外からも取得します。AI検索に対応するために、エンティティを強化しましょう。

テクニカル対策を行う

次に、技術的な観点からAIに情報を提供しやすくする対策を行います。

項目	施策例	目的
llms.txtの作成・設置	・llms.txtとは、LLM向けの構造化されたWebサイト情報提供ファイルのこと ・マークダウン方式でサイト説明、重要なページ、サイト運営者情報を記載する ・llms.txtを設置するプラグインも存在する	サイトの情報をLLMにわかりやすい形で記述して提供することで、よりLLMでの言及や引用を増やす
robots.txtのAI対応	robots.txtに主要なAIクローラーのUser-agentを追加し、クロール可否を明示する	AIクローラーによるサイト内クロールを効率化・制御し、重要な情報を確実に収集させ、不要なサーバー負荷を軽減する
構造化データの実装 (FAQ、HowTo、Productなど)	コンテンツタイプに合った構造化データをJSON-LD形式で適切にマークアップする	コンテンツの意味や構造をAIが正確に理解するのを助け、適切な情報抽出、引用につなげる
適切なmetaタグ系の実装	titleタグ、descriptionタグにページを説明する固有の情報およびターゲットKWを入れる	AIによるページの理解促進につなげ、引用や参照されやすくする
ページ速度・表示最適化	・Core Web Vitalsの指標を改善する ・JavaScriptで動的にコンテンツを生成している場合、SSRやプリレンダリングを導入し、AIが本文を確実に取得できるようにする	AIクローラーがスムーズかつ確実にコンテンツを取得できるようにし、タイムアウト等による情報収集漏れを防ぐ

これは従来のテクニカルSEOに通じる部分もあるため、取り組みやすい施策もあるでしょう。

コンテンツ対策を行う

コンテンツ面でも、AIにとって理解・活用しやすい形への最適化を図りましょう。

項目	施策例	目的
関連サイトからの被リンク獲得	独自情報を用いたインフォグラフィックコンテンツの作成といった、被リンク獲得しやすいコンテンツの企画を実施する。	多くの信頼できる情報源から参照されているコンテンツは、AIに引用される可能性が高まる
コンテンツの最新性の担保	・更新性のあるコンテンツの情報が古い情報になっていないか確認する ・古い情報があればリライトをする	・AIからの信頼性を担保し、推奨されるサイトになる ・SEO、UX観点でも古い情報がそのままであることはマイナスに働くため、改善する
AIが理解、引用しやすい形式での発信	・ユーザーがAIに尋ねそうな質問を想定し、簡潔で直接的な回答を用意する ・回答冒頭に要点をまとめ、箇条書きや短文形式にするなど、AIが引用しやすい形式を意識する	AIがユーザーの質問に対する直接的な回答として引用しやすくなり、AI回答における自社情報の露出機会を増加させる
データ・引用・統計データの活用	独自調査データや市場レポートを定期的に作成し、プレスリリースやコンテンツ内でも独自情報を活用する	AIに対して事実に基づいた信頼性の高い一次情報を提供し、AI回答での引用精度を高め、正確な情報拡散につなげる

これは質の高いコンテンツを作るSEOの基本に加え、AIならではの観点を踏まえた施策です。

ブランディング・PR戦略を意識する

LLMOでは、自社発信だけでなく、以下のような第三者からの評価や言及も重要です。

項目	施策例	目的
関連するテーマでのメディア露出	・権威ある業界メディアや専門サイトへの継続的な露出を図る ・プレスリリースや業界紙・専門誌への寄稿記事などで、自社ブランドと関連付けたい特定のキーワードをセットで発信する	第三者の権威あるメディアからの言及を通じて、AIが自社ブランドの信頼性、重要性を認識しやすくなる
第三者レビュー・比較サイトでの推奨獲得	業界の専門家やインフルエンサー、信頼できる比較サイトのレビュー記事などとタイアップ企画を実施する	AIが製品・サービスのポジティブな評価を引用しやすくなる
SNSでのポジティブ言及促進・権威性構築	・SNS上での自社ブランドに関する良好な評判形成に努める ・専門分野に関する価値ある情報を継続的に発信する	SNS上のポジティブな言及や専門家としての評価がAIに学習され、ブランドの信頼性や権威性の認識向上につながる
AI回答における誤情報の訂正・フィードバック	・主要AIのフィードバック機能を利用し、誤情報や不当なネガティブ表現があれば訂正を依頼する ・定期的に自社名等でAIに質問し、回答内容をチェックする	AI回答における自社に関する不正確・ネガティブな情報を能動的に是正し、ブランドイメージの毀損を防ぐ
競合比較・他社比較における自社情報の監視・対応	AIが競合比較を行う際に、自社に不利な誤情報がないか確認する	AIによる不公平な比較や誤解を招く比較表現を防ぎ、自社の製品・サービスが正確かつ公正に評価されるようにする

AIはウェブ上のあらゆる情報を学習するため、ブランドに対する外部からの信頼がそのままAI上の評価につながります。上記のポイントを意識して、ブランディングとPR視点の対策を行いましょう。

情報発信や自社レビュー管理戦略を意識する（カテゴリ｜情報発信戦略・レビュー・評判管理）

最後に、日頃の情報発信とユーザーレビュー管理の対策について紹介します。

項目	施策例	目的
専門性の高いオウンドメディアの強化	自社ドメイン内で、ターゲットテーマに特化した専門性の高い記事コンテンツを定期的に公開する	AIに引用、参照される可能性を高める
SNS・コミュニティでの戦略的発信	・ターゲット層に合ったSNS（X、 LinkedInなど）で業界動向やTips等を発信する ・海外コミュニティ（Reddit、 Quoraなど）も活用し、グローバルなAIへの情報提供も検討する	リアルタイム性の高い情報や、多様なコミュニティでの議論・知見をAI学習データとして提供する
ホワイトペーパー・調査資料の公開最適化	・PDF形式だけでなく、要約等をまとめたテキスト（HTML）ページも用意する ・AIがクロール・理解しやすい形式にする	権威ある情報源としての認識を高め、AI回答での引用・参照を促進する
マルチメディアコンテンツの活用	YouTubeでの発信や音声メディアでの発信など、テキスト以外の音声・動画フォーマットでの情報発信も強化する	多様なフォーマットで情報を提供し、AIによるブランドや製品・サービスの理解を深める
業界特化レビューサイト・掲示板のモニタリングと対応	・自社業態に合った主要レビューサイトや業界掲示板を定期的にチェックする ・ネガティブレビューには迅速かつ適切に対応し、必要に応じて訂正依頼等を行う体制を整備する	AIが参照する可能性のあるレビューサイト上の情報を正確かつポジティブな状態に保ち、AI回答における不正確またはネガティブな評判の拡散リスクを低減させる

これらは地道な活動ですが、長期的に見てAIの評価や回答内容に大きく影響します。

より詳しいLLMO対策について知りたい方は、以下の資料をご覧ください。

「LLMO対策チェックリスト」はこちら＞＞

LLMO対策の成果計測方法

LLMOは、目に見えない指標を追いかけることになりがちです。

現時点で、最低限追いかけていくと良い指標を下記におまとめします。

指標	計測方法
AI Overview表出率・引用率	＜AIO表出率＞ ・AhrefsやAWR（AdvancedWeb Ranking）などのツールでAIOが表出するKWを定期モニタリングできるようにKWを登録する ・自分で検索して表出するかチェックする ・ OtterlyのようなAIO計測ツールを用いる（2025/04/21時点ではロケーションにJapanがないため日本で検索した結果の追跡はできない） ＜AIO引用率＞ （1）計測KWを実際に検索する （2）取得したAIOデータをスプレッドシートまたはExcelに蓄積 （3）スプレッドシートまたはExcel内で引用の有無を関数を用いてフラグ付けし、引用率を定量的に算出する
主要LLMにおける自社関連言及数	＜LLMの選定＞ ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの主要LLMを選定する ＜出力結果の計測方法＞ （1）LLMのメモリ設定をオフにする （2）計測したいプロンプトを叩く （3）LLMの出力内容をスプレッドシートまたはExcelにコピペする （4）自社名や商品名等、関連ワードが具体的に言及されているかでフラグ付けして言及数を計測する
LLM経由の参照流入数	＜LLMの選定＞ ・GA4で流入が多いLLMを調査し複数選択 ・GA4で探索レポートやスプレッドシート、BIツールを用いて可視化する
指名検索数	・キーワードプランナーでの検索ボリュームで計測する ・Googleサーチコンソールでの指名検索クエリの表示回数で計測する

指標	計測方法
AI Overview表出率・引用率	＜AIO表出率＞ ・AhrefsやAWR（AdvancedWeb Ranking）などのツールでAIOが表出するKWを定期モニタリングできるようにKWを登録する ・自分で検索して表出するかチェックする ・ OtterlyのようなAIO計測ツールを用いる（2025/04/21時点ではロケーションにJapanがないため日本で検索した結果の追跡はできない） ＜AIO引用率＞ （1）計測KWを実際に検索する （2）取得したAIOデータをスプレッドシートまたはExcelに蓄積 （3）スプレッドシートまたはExcel内で引用の有無を関数を用いてフラグ付けし、引用率を定量的に算出する
主要LLMにおける自社関連言及数	＜LLMの選定＞ ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの主要LLMを選定する ＜出力結果の計測方法＞ （1）LLMのメモリ設定をオフにする （2）計測したいプロンプトを叩く （3）LLMの出力内容をスプレッドシートまたはExcelにコピペする （4）自社名や商品名等、関連ワードが具体的に言及されているかでフラグ付けして言及数を計測する
LLM経由の参照流入数	＜LLMの選定＞ ・GA4で流入が多いLLMを調査し複数選択 ・GA4で探索レポートやスプレッドシート、BIツールを用いて可視化する
指名検索数	・キーワードプランナーでの検索ボリュームで計測する ・Googleサーチコンソールでの指名検索クエリの表示回数で計測する

今後、各社ツールベンダーが計測ツールを発表していくと思いますので、現時点で自社で独自に作り込む必要はそこまでないかと思います。

ただ、LLMO対策に先手を打って先行者優位を取るためには、見られる指標はきちんと計測をしておくことも重要です。

まずは、上記の表も参考にしながら、計測できる数値を計測していきましょう。

LLMOのメリット

本章では、LLMOを行うメリットについて以下の3点を解説します。

それぞれのメリットについて詳しく解説します。

上位表示されずともPVやCVの増加が期待できる

LLMOを実施すると、たとえ従来の検索結果で上位表示できていなくても、AI経由でサイト訪問やコンバージョンを得られるチャンスが生まれます。

ユーザーが直接ChatGPTやPerplexityなどに質問した際に、自社の商品やコンテンツが回答内で紹介されたりリンクが提示されたりすれば、検索エンジンを経由せずにアクセスを獲得できます。

たとえば「30代女性向け美容液でおすすめの商品は？」という問いに対して、AIが自社の商品を挙げてくれれば、ユーザーがそのまま購入を検討したり、ブランド名で追加検索したりする可能性が高まります。

つまり、検索順位に依存しない新たな流入経路としてPVやCV増加が期待できるのです。

SEOと施策内容が似ているため取り組みやすい

LLMOの多くの施策は、従来のSEOで重要視されてきた内容と方向性が似ています。

高品質なコンテンツ作成、構造化データの活用、EEATの向上など、すでにSEO担当者が取り組んでいる項目も多く含まれます。

そのため、新しくLLMOをはじめるとしてもゼロから未知の対策を学ぶ必要は少なく、比較的取り組みやすいでしょう。

また社内にSEOのノウハウがあればそれを横展開できますし、既存コンテンツをAI向けに微調整する形で進められる部分もあります。

SEOの延長線上にLLMOともいえるため、企業にとって導入ハードルが低くスムーズに着手できる点がメリットです。

実施している企業が少ないため先手を打てる

LLMOはまだ新しい概念であり、本格的に対策に乗り出している企業は、弊社の感覚では現時点ではそれほど多くありません。

だからこそ、今のうちにLLMOに着手すれば競合他社に先駆けてAI分野での露出を高められます。先手を打って自社の情報をAIに学習・認識させておけば、後から参入してきた競合より有利なポジションを築けるでしょう。

まだ誰も着目していない今の段階でLLMOに取り組むことが、将来的な大きな差別化要因となり得ます。

LLMOのデメリット

次に、LLMOのデメリットを3つ紹介します。

デメリットもしっかり理解しておき、LLMOを効果的に進めましょう。

AIが誤情報を表示する可能性がある

LLMOに力を入れても、AIが常に正確に自社情報を表示してくれる保証はありません。

AIは「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる、事実とは異なる回答を生成します。たとえば、AIが学習データ中の古い情報を参照して、すでに終了したサービスを「提供中」と答えたり、他社の情報と混同して誤った事実を述べたりすることがあります。

企業側でAIの出力を完全にコントロールすることはできませんが、前述したエンティティ対策をしっかりと行い、少しでもリスクを低減させましょう。

表示されてもクリックされない可能性がある

AIが回答内で自社の情報を取り上げてくれても、ユーザーがサイトに訪問してくれるとは限らない点も課題です。

とくに回答に引用元のURLを表示しないタイプのAIでは、ユーザーは文章の内容だけを見て満足してしまい、公式サイトにアクセスしない可能性が高いです。ChatGPTやGeminiなど、本記事内で紹介したAIは基本的に引用元も一緒に出力します。

また、リンクが提示されるケースでも、AIの回答が完結していれば「わざわざクリックする必要がない」と判断されるかもしれません。

つまり、せっかくAIに情報が掲載されても直接的なサイト流入やリード獲得につながらない「ゼロクリック」が発生しやすいです。

効果計測が難しい

AIからの流入が増えれば認知度や指名検索数向上につながる可能性がありますが、それがLLMOによる成果なのか、他のマーケティング施策や外部要因による効果なのかを切り分けるのは容易ではありません。とくに、複数の施策を同時に走らせている場合、どれが主な貢献要因なのかが不明瞭になりがちです。

GA4では主要なAIツールの流入元としてChatGPTやPerplexityなどを検出できます。しかし、AIの引用を見てすぐにサイトにアクセスする場合もあれば、あとから指名検索で流入する場合もあるため、単純なデータだけでは完全に効果を把握できません。

そのため、アンケートを通じて「どこでこの商品・サービスを知ったか」を調査したり、SNSでの言及頻度などを確認したりして、LLMOによる効果を多角的に評価することが重要です。

LLMOは専門知識がなくても実施できる？

LLMOは、高度な機械学習の専門知識がなくても十分に実施可能な施策領域です。

多くの対策内容は、前述した通り従来のSEOやデジタルマーケティングで培ったノウハウの延長に位置しています。

たとえばコンテンツ制作や構造化データの実装、外部サイトでのPR活動、レビュー管理といった作業は、専門的なプログラミングやAI開発の知識がなくても取り組めるでしょう。

ただし、LLMOが最新トレンドであるがゆえに、情報収集力は求められます。日々進化するAI情報をキャッチアップし、柔軟に施策をアップデートしていく姿勢は必要です。またllms.txtのように新しく提唱される技術要素については、その都度調べて実装する対応力も求められます。

社内にAIの知見がなくても、まずはSEOの延長として手を付け、必要に応じて外部のコンサルティングサービスやツールを活用することで、AI時代に適応したサイト最適化を進められるでしょう。

LLMOを実施してAI時代に負けないWebサイトを作ろう！

生成AIが情報提供の一端を担うようになった今、Web担当者には従来のSEOに加えてLLMOという新たな視点が求められています。

「検索される」だけでなく「AIに選ばれる」ウェブサイトになることが、これからの集客やブランディングの鍵を握るでしょう。

本記事で解説したように、LLMOの具体策はコンテンツの質向上や技術的最適化、そして外部評価の確立など多岐にわたりますが、そのどれもがAI時代において自社の存在感を高めるために重要なピースです。 

LLMOの多くは既存のSEO施策と通じる部分があり、決して手の届かない難解なものではありません。まずはできることから少しずつでも取り組み、AIにとってもユーザーにとっても有益なサイト作りを進めていきましょう。

LANYでは、人間とAIの共創により、最高品質の記事をスピーディーにご提供するLANY式 SEO記事制作代行サービスを提供しています。ご興味をお持ちの方は詳細ページからサービス内容をご覧ください。

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