LLMO対策とは？大規模言語モデル最適化とSEO・AIO・GEOの違い

近年、ChatGPTやGoogleのGeminiなど、生成AIを活用して情報を収集するユーザーが増えています。

これまでインターネット上で情報を探す場合、GoogleやYahoo!などの検索エンジンを利用し、検索結果に表示されたWebサイトを閲覧する方法が一般的でした。

しかし、生成AIの普及によって、ユーザーが質問した内容に対し、AIが直接回答する機会が増えています。

こうした検索環境の変化に伴い、Webマーケティングの分野で注目されている施策の一つが「LLMO対策」です。

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」と呼ばれています。

SEO対策やAIO対策、GEO対策と似た意味で使われることもありますが、それぞれの名称には異なる考え方があります。

今回は、LLMO対策の意味や基本的な仕組み、SEOとの関係、企業が実施したい具体的な施策について解説します。

LLMO対策とは？大規模言語モデル最適化の意味

LLMO対策とは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が企業や商品、サービス、Webサイトの情報を適切に理解し、回答の中で認識・参照・紹介されることを目指す最適化施策です。

例えば、ユーザーが生成AIに「東京都内でおすすめのリフォーム会社を教えて」と質問したとします。

AIが複数の情報を参考にして回答を作成した際、自社のサービスや企業情報が紹介されれば、企業の認知度向上につながる可能性があります。

従来のSEO対策では、検索エンジンで上位表示されることが重要な目標でした。

一方、LLMO対策では、生成AIが回答を作成する際に、自社の情報がどのように扱われるかにも注目します。

ただし、生成AIが常にリアルタイムでインターネット検索を行っているわけではありません。

AIサービスや利用環境によっては、学習済みの情報を利用して回答を生成する場合もあります。

そのため、Webサイトに情報を掲載したからといって、必ず生成AIが認識したり、回答で紹介したりするわけではない点に注意が必要です。

そもそもLLM（大規模言語モデル）とは？

LLMとは、Large Language Modelの略称で、日本語では大規模言語モデルと呼ばれます。

大量の文章などを用いた学習によって、文章の生成や要約、質問への回答などを行うAIモデルです。

代表的な生成AIサービスには、ChatGPT、Gemini、Claudeなどがあります。

ただし、これらのサービスとLLMそのものは厳密には同じ意味ではありません。

LLMは文章を処理・生成するためのモデルを指し、ChatGPTなどはそのモデルを活用したサービスです。

また、生成AIによる回答は、学習済みの情報だけで作成されるとは限りません。

検索機能などと組み合わせ、外部のWebサイトから情報を取得して回答する場合もあります。

LLMO対策を考える際には、この違いを理解しておくことが重要です。

LLMO対策が注目されている理由

LLMO対策が注目されている背景には、ユーザーの情報収集方法の変化があります。

従来の検索では、複数のWebサイトを閲覧しながら情報を比較する必要がありました。

一方、生成AIでは質問を繰り返しながら、条件を絞り込んで情報を探すことができます。

例えば、飲食店を探している場合には、次のような質問が考えられます。

• 博多駅周辺で宴会ができる飲食店は？
• 個室がある焼き鳥店を教えて
• 10人以上で利用できるお店は？
• 飲み放題付きのコース料金はいくら？
• 駅から徒歩5分以内で予約できるお店は？

こうした質問に対して、AIが情報を確認できる状態になっていれば、回答で紹介される可能性があります。

反対に、公式サイトに席数や料金、個室の有無などが掲載されていなければ、AIが正確な情報を確認することは難しくなります。

これはAIに限った問題ではありません。

ユーザーが知りたい情報を掲載していなければ、Webサイトとしても十分な役割を果たしていないことになります。

LLMO対策では、AIに認識してもらうことだけでなく、ユーザーの検索意図を理解して情報を整理することが重要です。

LLMO・SEO・AIO・GEOの違い

生成AIに関する最適化施策には、LLMO以外にもSEO、AIO、GEOなどがあります。

それぞれの違いを整理してみましょう。

ただし、これらの名称には統一されていない部分もあります。

特にAIO・GEO・LLMOは、企業や媒体によって似た意味で使われる場合があります。

実際に取り組む施策にも共通点が多いため、名称だけで完全に区別する必要はありません。

重要なのは、どのAIサービスに対して、どのような情報を認知してもらいたいのかを明確にすることです。

LLMOとSEOは密接に関係している

LLMO対策を考える際に、私が重要だと考えているのがSEOとの関係です。

生成AIへの最適化という言葉を聞くと、従来とは異なる特別な技術が必要だと感じる人もいるかもしれません。

しかし、Webサイトの情報を整理すること、専門性を高めること、ユーザーが求める内容を掲載することは、SEOでも重要な考え方です。

GoogleもAIによる概要やAIモードについて、従来のSEOの基本的な施策が引き続き重要であると説明しています。

もちろん、Google検索のAI機能とChatGPTなどの生成AIサービスでは、情報を取得する仕組みが同じとは限りません。

ただし、SEOで重視されてきた専門性や信頼性、情報の明確さは、LLMO対策でも重要な要素になると考えています。

私自身、検索エンジンで評価されているWebサイトは、AIによる情報の参照においても有利になりやすいと考えています。

ただし、検索順位が高いから必ずAIの回答に掲載されるという単純な仕組みではありません。

LLMO対策には、SEOの基礎を踏まえたうえで、AIにどのような情報を認識してもらいたいかを考える視点が必要です。

LLMO対策で実施したい5つの施策

1. 企業の基本情報を整理する

まずはWebサイトに掲載している企業情報を確認しましょう。

会社名、所在地、事業内容、サービス名、対応地域などを明確にすることが重要です。

特に企業の公式サイトでは、トップページから基本的な情報を確認できるようにしておくことをおすすめします。

また、Webサイト内の情報に矛盾がないか確認することも大切です。

会社名やサービス内容がページによって異なる場合、ユーザーが正確な情報を把握しにくくなります。

2. ユーザーの疑問に回答する記事を制作する

LLMO対策でも、ユーザーが何を探しているのかを考えることが重要です。

例えば、リフォーム会社のWebサイトであれば、施工事例だけでなく、工事費用や期間、対応地域なども必要になります。

検索するユーザーが知りたい情報を想定し、それに回答するコンテンツを制作しましょう。

ただし、単に質問と回答を大量に掲載すればよいというものではありません。

それぞれの質問に対して、実際に役立つ情報を提供することが大切です。

3. 専門性とオリジナルの考察を加える

一般的な説明だけでは、他のWebサイトとの差別化が難しくなります。

そこで重要になるのが、実務経験や専門知識に基づく独自情報です。

例えば、次のような内容が考えられます。

• 実際のサービス提供事例
• 専門家による解説
• 自社独自の調査結果
• 現場で発生しやすい問題と対処方法
• 利用者から寄せられた質問への回答

一般的な情報に加えて、独自の考察を掲載することで、コンテンツの価値を高められます。

私自身も、記事を制作する際には、検索して確認できる基本的な情報と、オリジナルの考察を組み合わせることを重視しています。

4. ロングテールキーワードを活用する

SEOで用いられるロングテールキーワードの考え方は、LLMO対策でも参考になります。

例えば、「博多 宴会」という大きなテーマだけで競争する場合、大手予約サイトや有力な飲食店との競争は簡単ではありません。

そこで、地域名、料理、個室、料金などを組み合わせた具体的なテーマから情報を充実させていきます。

「博多駅 宴会 個室」や「博多 焼き鳥 飲み放題」などが一例です。

重要なのは、キーワードを文章中に並べることではありません。

ユーザーがその条件で探している理由を考え、必要な情報を掲載することです。

私は、まず小さなテーマから自社の存在を認知してもらい、その後に大きなテーマへ展開する戦略が有効だと考えています。

5. AIがアクセスできる環境を確認する

LLMO対策では、AI検索サービスがWebサイトの情報を取得できる状態かどうかも確認したい項目です。

例えば、ChatGPTの検索機能では、Webサイトを検索結果に表示するためのクローラーとして「OAI-SearchBot」が使用されています。

robots.txtなどの設定によってアクセスを制限している場合、検索機能での情報取得に影響する可能性があります。

ただし、クローラーにアクセスを許可すれば、必ずAIの回答に掲載されるわけではありません。

また、検索用のクローラーとAIモデルの学習に関係する仕組みは同じではないため、それぞれの役割を理解して設定する必要があります。

LLMO対策の効果検証はどうすればよい？

LLMO対策では、施策を実施した後の検証も重要です。

AIに質問して自社が掲載されたかどうかを確認するだけでは、十分な効果測定とはいえません。

例えば、次のような項目を確認します。

• 対策した質問で自社の情報が紹介されるか
• 競合他社と比較してどのように説明されるか
• 自社Webサイトが参照元として表示されるか
• AI検索からWebサイトへの流入が発生しているか
• 流入したユーザーが問い合わせにつながっているか

ここで注意したいのは、生成AIの回答が必ずしも一定ではないことです。

利用するサービスや質問内容、タイミングによって回答が変わる可能性があります。

そのため、複数の質問を継続的に確認し、掲載傾向を把握することが大切です。

また、GA4などのアクセス解析ツールを活用して、AIサービスからの流入を確認する方法もあります。

ただし、AI経由のすべての流入や露出を正確に計測できるわけではありません。

LLMO対策の成果を判断するときは、AIによる認知と実際の集客成果を分けて考える必要があります。

LLMO対策で認知されても問い合わせが増えるとは限らない

LLMO対策で注意したいのが、AIに紹介されること自体を目的にしてしまうことです。

例えば、生成AIが自社のサービスを紹介してくれたとしても、その情報を見たユーザーが必ず問い合わせるとは限りません。

AIの回答を参考にするだけで終わる場合もあれば、別のWebサイトで情報を比較する場合もあります。

私自身、AI検索経由の流入が発生しても、問い合わせに直結しないケースがあると感じています。

もちろん、これは業種やターゲットによっても異なるでしょう。

重要なのは、どのようなユーザーがAIを利用しているのか、そのユーザーが何を求めているのかを考えることです。

LLMO対策では、AIに認知されるための施策だけでなく、紹介された後のユーザーをどのように問い合わせや購入につなげるかまで考える必要があります。

LLMO対策は誰でも簡単にできるのか？

生成AIを活用すれば、専門的な文章や記事を比較的簡単に制作できるようになりました。

しかし、AIで文章を作成することと、LLMO対策で成果を出すことは別です。

そもそもSEOの基本を理解していなければ、どのような情報を掲載するべきか、どのようなテーマを優先するべきか判断することも難しいでしょう。

私なら、LLMO対策を始める前に、まずWebサイトの基本的なSEO対策を確認します。

特にトップページの構成や掲載情報を整え、その後に専門性を高めるための記事を制作していきます。

文章そのものはAIに任せても、ある程度の品質に仕上げることはできます。

ただし、何の情報を掲載するべきかという判断には、SEOやWebマーケティングの知識が必要です。

実際に成果を出すためには、単にAIで記事を増やすだけでは不十分だと考えています。

まとめ｜LLMOはSEOを理解することから始めよう

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呼ばれます。

ChatGPTなどの大規模言語モデルが情報を理解し、回答する仕組みを意識した最適化施策です。

AIOやGEOと重なる部分も多くありますが、いずれもユーザーに役立つ情報を提供することが基本になります。

特に重要なのは、SEOの基礎を理解したうえで、専門性のある情報や独自の考察を発信することです。

また、AIに認知されることと、問い合わせや売上につながることは別の問題です。

LLMO対策を進める際には、AIでの掲載状況だけでなく、Webサイトへの流入や問い合わせなどの成果も確認しましょう。

生成AIの仕組みは今後も変化していくと考えられます。

しかし、ユーザーが求める情報を理解し、価値のあるコンテンツを提供するというWeb集客の基本は、これからも重要であり続けるでしょう。