AI検索エンジン最適化（LLMO）とは？Google検索との違いと対策方法
最近、「ChatGPTで検索する」「Geminiに聞いてみる」という言葉をよく耳にするようになりました。これまで当たり前だったGoogleでの検索に加えて、AIに直接質問する新しい情報収集の方法が急速に広まっています。
こうした変化の中で、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しています。AI検索エンジン最適化（LLMO）は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく引用・参照してもらうための新しい戦略です。
本記事では、LLMOの基本概念から具体的な対策方法まで、初心者でも理解しやすいように解説します。AI時代のマーケティングで出遅れないためにも、ぜひ最後までご覧ください。
LLMOとは？生成AI時代の検索最適化
LLMO（Large Language Model Optimization）の定義
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIに対して、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手法です。
簡単に言えば、「生成AI版のSEO」と考えると分かりやすいでしょう。従来のSEOがGoogleやBingなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としていたのに対し、LLMOは「ユーザーが生成AIに質問した際、その回答の中で自社サイトが情報源として紹介されること」を目指します。
なぜ今、LLMOが注目されているのか？
実際のところ、最近の検索行動には明らかな変化が見られています！
2024年から2025年にかけて、ChatGPTの利用者数は爆発的に増加し、GoogleもAI Overviewsという機能を導入しました。これにより、従来の「キーワードで検索して結果をクリック」という行動が、「AIに自然言語で質問して回答を得る」という行動へと変化しています。
この変化は、マーケティング担当者にとって非常に重要な意味を持ちます。もしAIの回答に自社の情報が含まれなければ、どんなに優れた商品・サービスでも存在しないのと同じになってしまうからです。
従来のGoogle検索とAI検索の違い
検索体験の根本的な違い
従来のGoogle検索とAI検索では、ユーザーの検索体験が根本的に異なります。
| 項目 | Google検索 | AI検索 |
|---|---|---|
| 検索方法 | キーワード入力 | 自然言語での質問 |
| 結果の表示 | 検索結果一覧 | AIが生成した回答文 |
| 情報の取得 | 複数サイトを比較検討 | 1つの回答で完結 |
| 流入経路 | 検索結果から直接クリック | 回答内のリンクから流入 |
ユーザー行動の変化
これまでのWeb検索では、ユーザーは以下のような行動をとっていました：
- Googleでキーワードを検索
- 検索結果を上から順に確認
- 気になったサイトをクリック
- 複数のサイトを比較検討
しかし、AI検索では次のような行動に変化しています：
- AIに自然言語で質問
- AIが生成した回答を読む
- 必要に応じて引用元をクリック
- 追加の質問があれば再度AIに質問
このような変化により、「AIに選ばれること」が新たな集客の鍵となっているのです。
LLMOとSEOの違いとは？
目的と対象の違い
LLMOとSEOの最も大きな違いは、その目的と対象にあります。
SEO（Search Engine Optimization）
- 目的：検索エンジンでの上位表示
- 対象：GoogleやBingなどの検索エンジン
- 成果指標：検索順位、流入数、コンバージョン数
LLMO（Large Language Model Optimization）
- 目的：AIの回答での引用・参照
- 対象：ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI
- 成果指標：AI回答での言及数、引用頻度、ブランド認知度
共通点と相違点
実は、LLMOとSEOには多くの共通点があります。どちらも「質の高いコンテンツ」「信頼性の高い情報源」「構造化された情報」を重視するからです。
ただし、LLMOでは以下のような点がより重要になります：
- 簡潔で明確な回答：AIが引用しやすい形での情報提供
- 一次情報の発信：オリジナルの調査データや独自の見解
- 専門性の証明：その分野の専門家であることの明確化
主要なAI検索エンジンの特徴
ChatGPT（OpenAI）
- 特徴：自然な対話形式での回答
- 情報源：主にBingの検索結果を参照
- 強み：創造性と文章生成能力に優れる
Gemini（Google）
- 特徴：Googleの検索技術と統合
- 情報源：Google検索の情報をベースに回答
- 強み：最新情報への対応力
Perplexity
- 特徴：情報源を明確に表示
- 情報源：複数の検索エンジンを統合
- 強み：引用元の透明性
Google AI Overviews
- 特徴：検索結果画面に統合
- 情報源：Google検索の上位結果
- 強み：従来の検索体験との親和性
LLMO対策の具体的な方法
1. 構造化データの実装
構造化データは、AIがWebサイトの情報を正確に理解するために不可欠です。特に以下のような構造化データを実装しましょう：
Copy<!-- 記事の構造化データ例 -->
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "AI検索エンジン最適化（LLMO）とは？",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "山田太郎"
},
"datePublished": "2025-07-17",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "インフィニット株式会社"
}
}
</script>
2. E-E-A-Tの強化
GoogleのE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、LLMOにおいても重要な要素です。
経験（Experience）
- 実際の体験談や事例を掲載
- 顧客の声やレビューを充実させる
専門性（Expertise）
- 専門分野に特化したコンテンツ作成
- 著者の専門性を明確に示す
権威性（Authoritativeness）
- 業界での評価や受賞歴の掲載
- 他の専門家からの推薦や言及
信頼性（Trustworthiness）
- 正確な情報源の引用
- 定期的な情報更新とファクトチェック
3. AIが理解しやすい文章構成
AIに引用されやすい文章を作成するためには、以下のポイントを意識しましょう：
定義文形式の活用
例：LLMOとは、生成AIに自社サイトの情報を引用・参照されやすくするための最適化手法です。
FAQ形式の導入
Q：なぜLLMO対策が必要なのですか？
A：生成AIが検索の入口として使われる機会が増えており、ユーザーに自社情報を届けるにはAIに正確に引用されることが重要だからです。
箇条書きの活用
- 重要なポイントを明確に整理
- 視覚的に理解しやすい構成
- AIが抽出しやすい情報形式
4. 一次情報の発信
AIは、オリジナルの情報を高く評価します。以下のような一次情報を積極的に発信しましょう：
- 独自の調査データ
- 業界の動向分析
- 専門家インタビュー
- 実証実験の結果
5. サイトパフォーマンスの最適化
AIクローラーがサイトを効率的に巡回できるよう、以下の点を改善しましょう：
- 表示速度の改善：PageSpeed Insightsで測定・改善
- モバイル対応：レスポンシブデザインの実装
- SSL化：HTTPS化による安全性の確保
- クロールしやすい構造：適切な内部リンクとサイトマップ
LLMO対策のチェックリスト
基本設定
- 構造化データの実装
- SSL証明書の設定
- サイトマップの作成・更新
- robots.txtの最適化
コンテンツ最適化
- 明確な見出し構造（H1-H4）
- 定義文や回答形式の文章
- 専門性を示す著者情報
- 引用元の明記
技術的対策
- 表示速度の改善
- モバイル対応
- 適切な内部リンク
- 画像のalt属性設定
成果測定と効果検証
測定すべき指標
LLMOの効果を測定するために、以下の指標を追跡しましょう：
- AI回答での言及数
- 定期的にAIに質問して自社の言及を確認
- 競合他社との比較分析
- 指名検索の増加
- Google Search Consoleでの指名検索数
- ブランド認知度の向上
- AI経由の流入数
- Google Analyticsでの参照元分析
- 「t.co」「chatgpt.com」などからの流入
効果検証の方法
定期的に以下の方法で効果を検証しましょう：
月次チェック項目：
- 主要AIでの自社言及状況
- 競合他社との比較
- 新しいAI検索エンジンの動向
- コンテンツの改善点の洗い出し
まとめ：AI時代のマーケティング戦略
AI検索エンジン最適化（LLMO）は、もはや「やった方が良い」ではなく「やらなければならない」施策になりつつあります。
従来のSEO対策の基盤を活かしながら、AI時代に対応した新しい最適化手法を取り入れることで、競合他社に差をつけることができるでしょう。
特に重要なのは、AIが理解しやすい形で価値のある情報を提供し続けることです。技術的な対策と質の高いコンテンツ作成の両輪で、生成AI時代のマーケティングを成功させましょう！
今すぐ始められるLLMO対策
- 自社のコンテンツがAIでどのように言及されているかを確認
- 構造化データの実装検討
- 一次情報の発信計画を策定
- 専門性を示すコンテンツの強化
AI時代の検索マーケティングは、従来の方法論を基礎としながらも、新しい視点と対策が求められています。早めの対応が、将来的な大きな差となって現れるはずです。
参考文献：
