【EC事業者向け】LLMOとは？AIに選ばれ、売上を伸ばす次世代戦略を解説

Google検索に追加された「AI Overviews」によって、突然アクセスが減少していることに不安を抱えていたり、「SEOを強化しても検索結果に自社サイトが出てこない」と悩んでいる方もいるのではないでしょうか。

解決策となるのが、AIが回答を組み立てる際に自社を推奨させるLLMO（Large Language Model Optimization）です。

本記事では、LLMOの概要や、AIがブランドを選ぶロジック、EC担当者がすぐ実践できる6つの対策を解説しています。LLMOを実践したい経営者やマーケティング担当の方は、ぜひ参考にしてみてください。

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EC事業者におけるLLMOの必要性

かつてユーザーは、Googleで検索し、複数のサイトを見比べてから目的に沿うページへたどり着いていました。ところが今では、AIにおすすめの商品を聞いて、Googleで「見比べる」という行動をせずに商品購入に至るケースも少なくありません。

この変化が意味するのは、単にオーガニック経由のトラフィックが減少していることに限りません。将来の顧客との出会いそのものが失われかねない、深刻な局面に差し掛かっているということです。実際、「AIにおすすめされた商品をそのまま購入した」という声は日増しに増え、情報収集の主戦場は従来の検索エンジンからAIとの対話へ急速にシフトしています。

この新しい時代において、AIに取り上げられなければ、ブランドや商品は消費者の選択肢から外れる可能性があります。機会損失を防ぎ、AI主導の市場で選ばれるブランドになるために不可欠なのが、LLMO（大規模言語モデル最適化：Large Language Model Optimization）です。

LLMOとは？なぜ今、EC業界にLLMOが必要なのか

LLMO（大規模言語モデル最適化：Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiといったAIがユーザーの質問に回答する際、自社の情報を最適化し、ブランドや商品を積極的に言及・推奨させるための一連の施策です。

従来のSEOが「検索結果での上位表示」を目指すものであったのに対し、LLMOは「AIの回答に引用され、推奨されるブランドになる」ことを目指します。将来的には、これまで別々に行われてきたSEOとブランディング施策が、このLLMOという概念に集約されていくと考えています。

EC業界にLLMOが「必要」となる理由は、AIがECにおける顧客の購買行動を代行する秘書となりつつあるからです。

例えば、ユーザーが「安くて、信頼できて、すぐに届く〇〇が欲しい」とAIに質問したとします。AIは、その回答を生成するために、Web上から膨大な情報を収集・評価しますが、その際に重視するのが「信頼性・客観性」です。特定の意図に偏らず、多くのユーザーにとって価値ある情報を提供しようと努めるため、販売元の信頼性や、第三者によるレビュー、情報の正確性などを厳しく評価します。

「LLMOの重要性はまだそこまで高くない」と感じている方もいるかもしれません。しかし、生成AIが一般ユーザーの生活にスピーディーに浸透している今、その必要性が高まるのは時間の問題です。多くの企業がまだ本格的な対策に動いていない今こそ、いち早く取り組むことで得られる「先行者優位」は計り知れません。

EC業界におけるLLM活用事例｜AIに「選ばれる」ための具体戦略

EC業界におけるLLMの活用は、業務効率化の効果に加えて、顧客との新しい接点を生み出し、購買体験を向上させる力を持っています。例えば、以下のような活用シナリオが考えられます。

顧客対応	「このワンピースに合う、おすすめのカーディガンを教えて」という質問に対し、自社ECサイト内の商品から最適な組み合わせを提案する。
情報提供	「このカメラの使い方と手入れの方法は？」という質問に、自社のブログ記事やFAQコンテンツを基に的確に回答する。

ここで、AIに「選ばれる」とはどういうことか、海外のオフィスチェアブランド「ハーマンミラー」の事例をもとに考えてみましょう。AI（Claude）に「姿勢を良くする椅子は？」と尋ねると、ハーマンミラーが推薦されます。

これは、AIが以下のような連想を行っているためです。

この連想の裏側には、ハーマンミラー自身によるプレスリリースやPR活動、さらには第三者メディアによるアフィリエイト記事やスポンサードコンテンツなど、多角的な情報発信が存在します。

このプロセスをEC業界に置き換えてみましょう。

【ユーザーの質問】
「新生活を始めるにあたり、デザインがおしゃれで、手入れが簡単な調理器具セットを、2万円以内で探している。口コミ評価の高いものがいい。」

【AIの推奨シナリオ】

KBF（購買決定要因：Key Buying Factors）の分解	①おしゃれなデザイン②手入れが簡単③予算2万円以内④口コミ評価が高い
AIの思考	Web上からこれらのKBFを満たすブランドを探し、それぞれの「RTB（選ばれる理由：Reason To Buy）」を比較評価する。
AIの回答	「それでしたら、C社の『新生活応援調理器具セット』がおすすめです。ミニマルなデザインで数々のデザイン賞を受賞しており（RTB）、特殊コーティングで焦げ付きにくくお手入れも簡単です（RTB）。公式サイトでは19,800円で販売されており（RTB）、購入者レビューも平均4.8点と高評価です（RTB）。」

このようにAIに推奨されるためには、自社の「RTB（選ばれる理由）」を設計し、それをLLMに学習させることが不可欠です。そのための重要なプロセスが「事前学習」と「RAG（検索拡張への対策：Retrieval-Augmented Generation）」です。

事前学習への対策	Web上で一貫性のある情報を発信し、自社ブランドが「どのような存在か」をAIに正しく認識させます。
RAG（検索拡張への対策、Retrieval-Augmented Generation）	リアルタイム検索の際に、自社の情報が見つけやすい状態、つまり検索で上位に表示される状態を維持します。

これらの対策には、質の高い専門コンテンツの制作や、PRやメディアへの掲載、サイト構造をAIに最適化するテクニカルな施策などが含まれます。

【EC向け】AIに選ばれるための具体的なLLMO6選

EC事業者の皆様がAIに選ばれるために、今すぐ取り組むべき具体的なLLMOを6つご紹介します。

「価格・お得感」を伝える構造化データの実装

AIが価格や、送料、ポイント還元率、セール情報を正確に比較できるよう、商品ページのスキーママークアップ（構造化データ）を徹底的に最適化します。これにより、AIはECサイトの「お得感」というRTBを客観的なデータとして認識しやすくなります。

信頼性を醸成するUGC（顧客生成コンテンツ）の活用

購入者レビューやSNSでの口コミは、AIが信頼性を判断する上で極めて重要な情報源です。レビュー投稿を促すキャンペーンを実施し、集まった良質なレビューを公式サイトやオウンドメディアで積極的に紹介しましょう。特に、具体的な使用感や写真付きのレビューは、AIにとって価値の高い情報となります。

「配送スピード」を証明するリアルタイム情報の明示と発信

「13時までのご注文で当日発送」といった具体的な配送ポリシー（RTB）を、サイトの全ページで目立つように記載します。また、配送に関する情報をまとめた専用ページを作成し、配送エリアやオプションについて詳細に説明することも、AIの正確な情報収集を助けます。

第三者評価（サイテーション）の獲得

自社発信の情報だけでなく、外部からの客観的な評価はAIの信頼度を大きく高めます。信頼できる比較サイトや専門ブログ、影響力のあるインフルエンサーに商品レビューを依頼し、被リンクやブランド名での言及（サイテーション）を獲得しましょう。獲得した掲載実績は、必ず自社の「メディア掲載実績」ページで紹介し、権威性をアピールします。

「特定領域のNo.1」を目指す

「オーガニックコスメ専門EC」「大型犬向けペット用品EC」のように、特定の領域でトップの専門性を持つとAIに認識されることは、強力な差別化要因となります。その領域に関する徹底的な比較記事、選び方ガイド、専門家へのインタビューといった質の高いコンテンツを継続的に発信し、「この分野なら、まずこのサイト」というポジションを確立しましょう。

AI Modeの日本到来に備えた「Google Merchant Center」の対策

米国やインドでは、Google検索の新機能「AI Mode」の導入が始まりました。AIが生成する回答内に、Googleショッピングの商品ページへのリンクが設置されるのが特徴です。

日本では未導入ですが、この新たな販売機会に備え、今のうちからGoogle Merchant Center（Google Merchant Center Next）の対策を進めておくことが重要です。

ショップの品質を高めることで表示されるようになる「優良バッジ」が表示されることで、CTRが向上し、Google Shoppingでの上位表示とAI Mode経由の流入獲得の見込みがあります。

参考：ショップ品質プログラムについて – Google Merchant Center ヘルプ

LANYはEC事業者向けにLLMOコンサルティングサービスを提供しています

顧客の情報収集・意思決定のプロセスがAIへとシフトする中、LLMOはもはや選択肢ではなく、EC事業者が未来を生き抜くための必須戦略です。早期にLLMOに取り組み、AIに「選ばれるブランド」としての地位を確立することは、今後数年間の競争優位性を決定づける重要な一手となります。

AIが答えを提示するとき、真っ先に自社のブランド名が挙がれば、顧客の信頼は揺るぎないものになります。そして、ECビジネスも一段上のフェーズへ進めるはずです。その第一歩として、まずは自社がAIにどのように評価されているかを確認してみてはいかがでしょう。

LANYでは「LLMOコンサルティングサービス」をご提供しています。本サービスでは、専門家が貴社の現状を多角的に分析し、具体的なアクションプランの整理と実行支援まで行います。

▲アウトプットイメージ

現状の可視化	AIサービス経由での流入状況や、ChatGPT・Geminiなど主要なAIツール上で、貴社および競合がどのように言及されているかを徹底的に分析します。
課題と対策の明確化	分析結果に基づき、現状の課題リストと、明日から取り組むべき具体的なLLMO対策リストをご提案します。

診断では、以下の効果を期待できます。

診断後の施策実行支援や継続的なコンサルティングも可能ですので、ご安心ください。

LANYのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

LLMの挙動を深く理解した本質的な戦略

当社はNLPの専門家と議論・検証を重ね、LLMの仕組みを深く理解しています。その知見と現場経験をもとに、本質に沿った実践的な最適化戦略をご提案します。

EC業界の成功法則を熟知した豊富な実績

当社では、家電レンタルの「Rentio」様、スマホアクセサリーECの「Hamee」様、DIY・工具ECの「トラノテ」様など、200社以上の支援実績があります。EC特有のビジネスモデルや顧客心理への理解が強みです。

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SEOやLLMO施策にとどまらず、ブランディング視点も融合した戦略をご提案します。事業全体の成長を見据えた包括的なコンサルティングを提供します。

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