【金融業界向け】LLMOとは？AIに選ばれるブランドになるための戦略を解説 

金融業界のマーケティング担当の方の中には、Google検索経由のトラフィックが減少傾向にあり、困っている方もいるのではないでしょうか。

その背景には「AI Overviews」の登場があります。検索結果の上位にAIが生成した要約が表示されることで、Webサイトへのクリック率が下がり、トラフィックが減る現象が広がっているのです。

特にオウンドメディアが大きな影響を受けている傾向にありますよね。

その解決策として注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。

本記事ではLLMOの概要や、すぐにできる具体的な対策を解説しますので、参考にしてみてください。

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金融業界におけるAI検索で選ばれるLLMO戦略について、以下の動画でも解説していますので、あわせて参考にしてみてください。

AI時代に金融業界が直面するリスク

Googleが導入した新機能「AI Overviews」によって、Webサイトの流入が減少して困っている方もいるでしょう。

「AI Overviews」は、検索結果の最上部に、AIがウェブ上の情報を要約して表示する仕組みです。

従来のようにリンクの一覧から選ぶのではなく、AIがあらかじめ「答え」を示すことで、ユーザーの疑問をすぐに解決することを狙っています。

AI Overviewsの基本や仕組み、影響については以下の動画で徹底解説していますので、詳しく知りたい方はこちらもご確認ください。

一口に「金融業界」と言っても幅広い商材・サイト形態があります。

上記の中でもサービスサイトもあればいわゆる比較サイトもあります。

中でも保険やローン、資産運用といった金融商品は、複雑な情報を比較検討した上で合理的に選択される傾向が強く、AIによる情報整理や要約との相性が良いです。

そのため、ユーザーはリンク先にアクセスせずに満足してしまい、Webサイトのクリック率やトラフィックが減少する傾向が強まっています。

こうした新しい検索体験の中で、自社のサービスがAIに取り上げられない場合、顧客に選ばれるチャンスを失い、検討候補にもならないリスクがあります。この変化に対応し、AI時代の検索結果でも「選ばれるブランド」になるために必要なのが、LLMO（Large Language Model Optimization）という新しい戦略です。

以下の動画では、GoogleのAI OverviewsやChatGPTの普及により訪れる検索の未来をテーマに解説していますので、こちらも参考にしてみてください。

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）の回答に自社の情報やブランドが正確に、優先的に取り上げられるよう最適化する手法です。

従来のSEOが「検索結果で上位表示されること」を目的としていたのに対し、LLMOは「AIが生成する回答で選ばれること」を目指します。今後、検索エンジン対策やブランド施策も、この「AIに推奨される状態づくり」に統合されていくと考えられています。

今後、AI検索はさらに拡大していくため、LLMOを早くから実施することがAIに選ばれるブランドになり、有利な立場になれるでしょう。

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金融業界におけるLLM活用事例

LLM（大規模言語モデル）は、金融業界でも顧客対応の自動化や情報提供、業務効率化など、さまざまな場面で活用が進んでいます。

しかし、LLMOの観点で大切なのは、まずは「AIがどのようにして特定のブランドを推奨するのか」という仕組みを理解することです。

海外では、ユーザーがAI（Claude）に「姿勢を良くする椅子は？」と聞くと、「ハーマンミラー」が推奨される事例があります。

これは、AIが「姿勢改善」→「人間工学に基づく椅子」→「ハーマンミラー」という連想を行っているためです。

その背景には、ハーマンミラー自身や第三者が発信したプレスリリース、レビュー記事、アフィリエイトなどにより、「ハーマンミラー＝人間工学に基づいた椅子」という客観的な事実（RTB：Reason to Believe）がWeb上に豊富に存在していることがあります。

これを金融業界に置き換えて考えてみましょう。

【金融業界におけるAI推奨シナリオ例】

ユーザーの質問： 30代、共働きで子どもが1人います。将来の教育資金のために、リスクを抑えながら着実に資産形成できる商品を教えてください

AI（ChatGPT）に質問すると、以下のように回答します。

AIの思考プロセスは次の通りです。

KBF（Key Buying Factor）の特定	「教育資金」「リスクの低さ」「着実な資産形成」というニーズに合う、安全性や信頼性が高く、ライフステージに合った、コストの低い商品が求められていると判断します。
RTB（Reason to Believe）の探索	Web上の情報を調べ、KBFを裏付ける客観的な証拠を探します。

AIは各金融商品のリスクや期待利回り、メリット・デメリットをリサーチして、画像のように複数の選択肢を提示します。

【「留学におすすめのクレジットカードは？」と生成AIに質問した場合】

「留学におすすめのクレジットカードは？」と質問した場合、生成AIはおすすめのカードの一つに「SMBC NLカード」をおすすめしました。

SMBC NLカードの公式サイトには「留学」に関する内容はなかったのですが、比較サイトに「留学おすすめ」と記載があったことが、AIが提案した理由です。

このように、比較サイトなどの外部メディアにてどのように言及されているかで、AIがおすすめする商品は変わります。

AIに選ばれるための戦略

AIに選ばれるためには「なぜその商品やサービスが信頼できるのか」という理由（RTB）を設計し、それをLLMが学べるようにしておくことが不可欠です。LLMの学習は、大きく次の2つで構成されています。

事前学習への対策	Web上の膨大なデータから知識を得る段階です。この段階では、一貫性のある情報発信が重要です。
RAG（検索拡張への対策、Retrieval-Augmented Generation）	ユーザーの質問に応じて、リアルタイムでWebを検索して最新情報や詳細情報を補う仕組みです。自社の情報がWeb上に適切に見つかる状態であることが必要です。

【金融業界向け】AIに選ばれるためのLLMO対策5選

顧客のKBF（購買決定要因）とAIの評価ロジックを踏まえた、今すぐ取り組むべき5つのLLMO対策をご提案します。

今回は、主に「サービスや商材」をお持ちの事業者向けの対策です。

「総コスト」の可視化

顧客は表面的な金利だけでなく、手数料や税負担を含めた「総コスト」を重視します。公式サイト上で、すべての費用を網羅した「コスト早見表」や、具体的な借入・投資額に応じた「総支払額シミュレーター」を提供しましょう。こうした透明性は、AIから「信頼できる情報源」と評価される強力な理由（RTB＝Reason to Believe）になります。

「安全性・信頼性」を証明する第三者評価の獲得と発信

いわゆるYMYLの領域では、LLM側も信頼のできるサイト（官公庁や業界で権威性の高い団体）を情報源として活用します。そういった信頼できるサイトでの露出が可能であれば、積極的に狙っていくのがおすすめです。

同時に官公庁や権威性の高い団体では「選び方」などを解説している場合も多いため、その「選び方」に準じた自社の訴求をすることでLLMの「連想ゲーム」に紐づけてもらうことを意識するのがポイントです。

金融機関の健全性やセキュリティは、顧客が気にするポイントの一つです。第三者格付け機関からのレーティング取得や、NPS（ネット・プロモーター・スコア）のような客観的な顧客評価データを積極的にWebサイトで公開しましょう。

さらに、信頼性の高い経済専門メディアで自社の財務指標（自己資本比率など）が好意的に分析されれば、それはAIにとって強力な信頼の証となります。

ペルソナ別のコンテンツの充実

「自分に合った商品か」を知りたいユーザーのために、「30代共働き世帯の住宅ローン選び」や「50代からの資産運用」など、具体的なペルソナ別コンテンツを用意しましょう。

これにより、ユーザーが具体的な悩み（プロンプト）をAIに投げかけた際、貴社のコンテンツが引用・参照されやすくなります。

「リスク・リターン」の可視化

投資商品などでは、リターンだけでなくリスクの的確な情報開示が信頼に繋がります。過去のパフォーマンス推移グラフに加え、標準偏差や最大ドローダウン（資産の最大下落率）といったリスク指標を明確に提示しましょう。

これらの客観的なデータは、AIが合理的選択を支援する上で非常に価値のある情報となります。

LLMが理解しやすい文章構造での文章作成

LLMが理解しやすい文章構造にすることが大切です。

【LLMが学習しやすい文章構造】

ポイント	説明
結論を先に書く	ページ冒頭や見出しのすぐ下で、読者が知りたい答えを簡潔に伝える。主語・述語・理由を含む、情報量のある一文が効果的。
Q&A形式を取り入れる	想定される質問を見出し（H2・H3）にして、そのすぐ下で2～3文の簡潔な回答を示す。
箇条書きや表で整理する	比較・手順・特徴など、複数の情報を伝えるときは、箇条書きや表で視覚的にわかりやすくする。
わかりやすい言葉で記載する	専門用語や社内用語は避け、誰でも理解できる平易な表現にする。

また、金利や手数料、保障内容といった重要な情報を、Schema.orgなどの「構造化データ」を用いてマークアップすることも大切です。

これにより、AIが内容を正確に読み取り、適切に回答に反映できるようになります。

LANYでは金融業界のためのLLMOコンサルティングサービスを提供しています

AIによる変化に対して、「何から手をつければ良いのかわからない」という企業もいるのではないでしょうか。そんな課題を抱える企業様に向けて、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、まず初期調査で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を提示します。

サービス内容	詳細
AI影響度の診断	貴社が現在どの程度AI経由で顧客と接点を持っているかを分析し、数値化します。
AI上での評価をチェック	ChatGPTやGeminiなど主要なAIで、貴社がどのように紹介・推奨されているかを調査し、比較します。
具体的な改善策を提示	見つかった課題に対して、優先度をつけた具体的な改善策をリスト化してご提案します。

初期調査を通し、以下のような成果が期待できます。

• 機会損失の回避
• 実行しやすい具体的な施策の把握
• 社内のLLMO推進力向上

施策実行や継続的なコンサルティングもサポートいたします。まずはお気軽にご相談ください。

LANYのLLMOコンサルティングサービスが選ばれる理由

LLMを深く理解した戦略設計

私たちはLLMの仕組みを表面的に捉えるのではなく、根本の技術まで踏み込んで理解しています。外部顧問として自然言語処理の第一線で活躍する研究者と議論を重ね、最新かつ本質的なLLMO戦略をご提供します。

金融業界への高い専門性と実績

LANYはこれまで、「ナビナビ保険」様、資産管理アプリの「オカネコ」様、暗号資産取引所の「bitbank」様など、多くの金融・フィンテック企業を支援してきました。これらの実績を通じて、金融業界特有の顧客像、複雑なビジネスモデル、厳格なコンプライアンス要件を深く理解しているのが強みです。

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私たちはSEOコンサルティングで培った知見を、LLM時代に合わせて進化させてきました。SEOの実績、信頼されるブランドを築く視点、そしてLLMに対する深い理解を組み合わせることで、短期的な成果にとどまらず、長期的に「AIに選ばれるブランド」へと成長するための支援を提供します。

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