LLMOとは？生成AI時代の対策方法やSEO・AIO・GEOとの違いを解説

最終更新日:2026/01/15

LLMOとは？

ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIが急速に普及する中、企業のマーケティング戦略にも大きな変化が訪れています。従来のSEO対策だけでは、もはや十分とは言えない時代になりつつあります。

そこで注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

本記事では、LLMOとは何か、SEOやAIO、GEOとの違い、具体的な対策方法、メリット・デメリットまで徹底的に解説します。生成AI時代に対応した企業戦略を理解したい方は、ぜひ参考にしてください。

LLMOとは？

LLMOは「Large Language Models Optimization：大規模言語モデル最適化」という意味です。LLMOの定義や概要を説明し、SEOやAIO、GEO、AEOなどの類似用語との違いを解説します。

項目	SEO 検索エンジン最適化	LLMO 大規模言語モデル最適化	GEO 生成エンジン最適化
最適化の対象	検索エンジンのアルゴリズム（Googlebotなどのクローラー）	大規模言語モデル (LLM) （ChatGPT, Geminiなどの学習データ）	AI搭載検索エンジン（Google AI Overviews, Perplexity）
主なゴール	検索結果ページでの上位表示・クリック流入	AIとの対話の中でのブランド言及・推奨・引用	AI生成エリアへの掲載・参照リンク獲得
ユーザー行動	キーワードを入力し、リンクを選んでWebサイトへ遷移	自然言語で質問し、 AIの回答だけで完結（ゼロクリック）	AIの概要を読み、詳細を知るためにリンクへ遷移
重視される要素	キーワード網羅性被リンクドメインパワー	エンティティ(実体)の確立 Web全体での文脈の一貫性事実に基づく一次情報	引用されやすい構造権威あるデータ簡潔で明確な回答形式
成果指標 (KPI)	検索順位 CTR (クリック率) セッション数	サイテーション (引用数) Share of Model 回答のポジティブ率	AI概要での露出頻度参照リンクからの流入数

LLMOの定義と概略

LLMOは、Large Language Models Optimizationの略語であり、大規模言語モデル最適化という意味です。

LLMOは、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなどの生成AIが出力する回答の中で、自社のブランドや製品、サービス、コンテンツが言及・引用される機会を最大化するための最適化手法です。

SEOとの違い

SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）とは、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで、自社のウェブサイトやコンテンツを検索結果の上位に表示させるための施策全般のことです。

LLMOとSEOは、目標とするゴールやアプローチが異なります。SEOは、主に検索順位やクリック数などが成果指標です。

LLMOは、大規模言語モデルによる回答の中で言及されることや引用されることなどを目標とします。

AIOやGEOとの違い

LLMOと似た概念の用語として、AIOやGEOがあります。

AIOは文脈によって、①AI Optimization（広義のAI最適化）②AI Overviews（Google検索の機能。業界でAIOと略されることがある）の両方を指し得るため、本記事では混同を避けて使い分けます。

ただし日本では、AIOやGEOもLLMOとほぼ同じ意味で使用されています。AIO（AI Optimization）は「AI全般への最適化」を指す広義の言葉です。

一方、GEO（Generative Engine Optimization）は、Googleの「AI Overviews」や「Perplexity」といった検索機能を持つAIエンジンへの最適化を指す言葉として、海外を中心に定着しつつあります。

LLMOはさらに踏み込み、検索機能の有無に関わらず、ChatGPTなどの大規模言語モデルそのもの（学習データ）から参照されることを目指す概念です。日本ではGEOという言葉が同名の企業と混同されやすい背景もあり、これらを包括する戦略としてLLMOという用語が注目されています。

LLMOが注目される3つの背景

画像出典：Google Japan Blog「Google 検索における『AI モード』を日本語で提供開始」

LLMOが注目される背景には以下の点が挙げられます。

ユーザーの検索行動が変化したから
AI検索やAIアシスタントが台頭したから
企業への影響が大きくなっているから

ユーザーの検索行動が変化したから

ChatGPTやGeminiなど大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIが登場し、急速に普及しました。

それに伴いユーザーの情報収集のための検索行動が大きく変化しています。従来の検索は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンに検索キーワードを入力し、複数のウェブサイトを比較するという行動が一般的でした。しかし近年は、生成AIに質問し、その回答を利用するという行動が増えています。

AI検索やAIアシスタントが台頭したから

GoogleではAIを中心とした検索へとシフトしており、検索結果に、従来のリンク一覧に加えてAI Overviews（AIによる概要）は、検索結果の上部に表示される場合があり、要点と参照リンクが提示されます。

そして、多くの人が生成AIが作成した要約や回答結果で事足りるようになり、AIの要約だけで完結し、ウェブサイトを訪問しないケースが増える可能性があります。

企業への影響が大きくなっているから

Googleや他の検索エンジンから経由した流入に頼っていた企業は、影響が大きくなっています。

サイトへのアクセス数が減少すれば、広告の露出度が低下し、企業にとっても広告のメリットがなくなります。そのためアクセス数の減少は、（媒体ビジネスでは）広告収益に、（それ以外の企業では）問い合わせ・購入などの機会に影響します。

AI検索が主流となれば、AIによる回答で満足し、ウェブサイトを訪問することなく検索行動を終えるゼロクリック検索の可能性が高まります。

そのためSEO対策だけではすべてのユーザーへのアプローチが困難となり、取りこぼしが発生する可能性があるため、SEOを補完する施策としてLLMOの重要性が高まっています。

LLMOの手法や7つの施策内容

LLMOの具体的な手法や施策内容を解説します。

1. E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）

E-E-A-Tは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字をとった用語で、Googleの検索品質評価ガイドラインなどで用いられる評価観点で、LLMOにおいても極めて重要な要素です。

経験（Experience）: 実体験に基づいた一次情報
専門性（Expertise）: 特定分野における深い知識
権威性（Authoritativeness）: 第三者からの評価や実績
信頼性（Trustworthiness）: 正確で誠実な情報提供

生成AIは回答生成時、信頼性が担保された一次情報や、専門性・実績が明示された情報を参照しやすい傾向があります。

具体的には、著者プロフィールを充実させ、専門資格や実績を明示することが挙げられます。また、実体験に基づくケーススタディや具体的な数値データを含めることで、経験と専門性を示せます。業界の権威あるメディアへの寄稿、カンファレンスでの講演、専門家としての引用なども、権威性の構築に有効です。

信頼性については、情報源を明記し、第三者の検証可能なデータを引用し、誤りがあれば速やかに訂正する姿勢を示すことが重要です。

2. 明確な定義と要約性

LLMは簡潔で明確な情報を選ぶため、あいまいな表現や回りくどい説明ではなく、直接的でわかりやすい文章が引用されやすい傾向にあります。各セクションの冒頭で要点を簡潔にまとめ、その後に詳細を展開する手法が効果的です。製品やサービスを説明する際は、「○○とは、△△を可能にする□□です」というように、一文で核心を伝える定義文を設けましょう。

また、FAQセクションを設けることも有効です。質問に対する簡潔な回答という形式は、LLMが情報を抽出しやすく、そのまま引用されやすい構造です。

複雑な概念を説明する場合も、専門用語を使いすぎず、一般的な言葉で分かりやすく説明することが重要です。ただし、簡潔さを追求するあまり情報が不十分にならないよう、詳細な情報も併せて提供するバランスが求められます。

3. 文脈の一貫性

文脈の一貫性とは、自社に関する情報が、ウェブサイト、ブログ、SNS、プレスリリース、第三者サイトなど、あらゆる場所で統一されていることを指します。

LLMは複数の情報源から情報を集約してエンティティ（企業や製品など）に関する理解を構築します。もし異なるソースで矛盾する情報があると、LLMは混乱し、どの情報を信頼すべきか判断できなくなります。結果として、その企業の言及頻度が下がる可能性があります。

具体的には、企業の正式名称、製品名、サービスの説明、主要な特徴やメリット、ターゲットオーディエンス、設立年、所在地などの基本情報を標準化し、すべてのチャネルで一貫した表現を使用します。

また、ブランドの価値観やメッセージングも一貫性を保つことが重要です。環境配慮を掲げているのに実際の活動が伴っていないと、LLMはそのギャップを検知する可能性があります。

4.構造化マークアップの実装

構造化マークアップの実装は、AIにとってもコンテンツ構造や意味をわかりやすくします。生成AIに対して、ページの意味や文脈を正確に伝えるために実装します。検索エンジンや一部のAIシステムは、構造化データを手がかりに情報を抽出・理解します。

組織情報（Organization）、製品情報（Product）、レビュー（Review）、FAQ（FAQPage）、記事（Article）、イベント（Event）、パンくずリスト（BreadcrumbList）など、適切なスキーマタイプを選択して実装しましょう。

特にFAQスキーマは、質問と回答のペアを明示的にマークアップできるため、LLMが情報を抽出しやすく、強く推奨されます。

構造化データの実装には、JSON-LD形式が推奨されます。HTMLのheadセクション内に記述するだけで実装でき、既存のページ構造を変更する必要がありません。

実装後は、リッチリザルトテスト（Rich Results Test）やSchema Markup Validatorなどで検証し、エラーがないことを確認しましょう。

5.情報の最適化

コンテンツの最適化は重要です。最新の情報に定期的に更新し、古い情報や不正確な情報は修正または削除します。情報の鮮度はLLMの引用判断において重要な要素であるからです。

内部リンク構造を最適化し、関連する情報同士を適切にリンクさせることで、LLMが文脈を理解しやすくなります。

6.エンティティ（実体）としての認知拡大

LLMOにおいては、個別のページではなく、企業や製品を「エンティティ（実体）」として認識させることが重要です。エンティティとは、明確に定義された独立した存在（企業、製品、人物、概念など）を指します。

エンティティとしての認知拡大には、複数の信頼できる第三者サイトで言及されることが効果的です。業界メディアへの寄稿、ニュースリリースの配信、専門家としてのインタビュー掲載、業界アワードへの応募と受賞などが有効な施策に挙げられます。

また、Wikipediaや業界特化型のデータベースなど、エンティティ情報が集約されるプラットフォームへの情報提供も重要です。これらのプラットフォームは参照元になり得るため、情報の整合性を保つことが重要です。

7.引用されやすい文章

ゼロクリックによる機会損失を抑えるには、AIの回答内で自社の一次情報が引用・参照される状態を目指します。検索結果の一覧よりも上に表示されることになるため、ユーザーの訪問頻度が増えることが期待されます。

AIに引用されやすい文章には、いくつかの共通点があります。

まず、オリジナルデータや独自の調査結果を含むコンテンツは、他にはない価値を提供するため引用されやすくなります。業界調査、アンケート結果、ベンチマークデータ、ケーススタディなどは積極的に作成・公開しましょう。

また、定量的なデータを含むことも重要です。「多くの企業が」という曖昧な表現よりも、「調査対象の78%の企業が」という具体的な数値の方が、信頼性が高く引用に値すると判断されます。

さらに、引用元を明記することも大切です。自分が他の信頼できる情報源を適切に引用することで、自分のコンテンツの信頼性も高まります。

LLMOのメリットや重要性

LLMOのメリットや重要性には以下の点が挙げられます。

新たな機会創出や潜在的ユーザーへのアプローチが可能
企業の認知度向上と信頼性向上
競合に対して先行者優位

新たな機会創出や潜在的ユーザーへのアプローチが可能

LLMOの最大のメリットは、従来の検索エンジンでは接触できなかった潜在顧客層へアプローチできる点です。AI検索を利用するユーザーは、より会話的で具体的な質問をする傾向があり、従来のキーワード検索では捉えきれなかったニーズを持っています。

例えば、「予算が限られたスタートアップが使いやすいプロジェクト管理ツールで、リモートチーム向けの機能が充実しているものは？」という複雑な条件を含む質問にも、LLMは適切に対応し、条件に合致した製品を推奨できます。この推奨に自社製品が含まれれば、極めて高い確度の見込み客獲得につながるでしょう。

また、LLMによる推奨は、検索広告よりも自然で信頼性が高いと受け止められます。第三者の客観的な評価として認識されるため、ユーザーの購買意思決定に強い影響を与えます。

企業の認知度向上と信頼性向上

AIの回答内で言及されることは、専門性や信頼性の証明となり、ブランド価値の向上につながります。AIに頻繁に言及・推奨されることで、ブランド認知度が飛躍的に向上します。特に、ChatGPTのようにユーザー規模の大きいプラットフォームで言及されることの影響力は計り知れません。

また、LLMによる推奨は高い信頼性を持ちます。ユーザーは、AIが複数の情報源から客観的に評価した結果として推奨していると認識するためです。これは有料広告よりもはるかに強い信頼感を生み出します。

ブランドの一貫した肯定的な言及は、長期的なブランド価値の構築につながります。今日のLLMO活動が、将来のAIモデルにおけるブランドイメージの基盤となり、持続的な競争優位性を生み出します。

競合に対して先行者優位

まだ本格的に取り組む企業が少ないため、早期導入により競合との差別化が可能です。LLMOはまだ新興分野であり、多くの企業が具体的な施策に着手していません。この段階で積極的に取り組むことで、大きな先行者利益を得られます。

SEOの歴史を振り返れば、2000年代初頭に検索エンジン最適化に投資した企業は、長期的に圧倒的な優位性を確保しました。LLMOも同様のパターンをたどる可能性が高く、早期に取り組むほど先行者優位が働きやすいと考えられます。

また、LLMに一度認識され、信頼できる情報源として学習されれば、短期間での逆転が難しくなる可能性があります。AIのトレーニングデータに組み込まれた情報は、長期的に影響を及ぼし続けます。

競合他社がLLMOに気づいて取り組み始める頃には、すでに大きな差がついている状態を作り出せます。LLMが自社を第一想起する状況を構築できれば、競合は同じ質問に対して二番手、三番手としてしか言及されなくなります。

特に、ニッチな専門分野やBtoB領域においては、先行者が市場を独占しやすい傾向があります。早期に専門家としてのポジションを確立することで、その分野における唯一の選択肢として認識される可能性もあります。

LLMOのデメリットや注意点

LLMOのデメリットや注意点については以下の通りです。

効果測定が難しい
短期的な結果が出にくい

効果測定が難しい

LLMOの効果測定は難しいというデメリットがあります。これは、SEOにおける検索順位のような明確な指標がないため、定量評価が難しいからです。

AI検索では、ユーザーが直接ウェブサイトを訪問せずにAI回答だけで事足りてしまうケースが増えているため、AIにどれだけ引用されたか、AIによる認知がどの程度広まったかというように直接効果を測定するツールや解析手法が整っていません。

短期的に結果が出にくく中長期的に継続的な取り組みが必要

LLMOは短期的に結果が出る即効性のある施策ではなく、継続的な改善をしながら中長期的な取り組みが必要です。

反映速度は、モデルの学習更新だけでなく検索連携や参照元の更新などの仕組みにも左右されるため、公開直後に出力へ反映されるとは限りません。また、信頼できる情報源としてAIに認識されるには、複数のソースでの言及や、時間をかけた権威性の構築が必要です。

成功するLLMO戦略には、長期的なコミットメント、忍耐、そして継続的な学習と適応が不可欠です。短期的な成果を期待せず、5年後、10年後のブランドポジションを見据えた投資として取り組む必要があります。

まとめ

LLMOは、生成AI時代における新しい情報最適化の考え方です。SEOを否定するものではなく、SEOを土台にしつつ、AIに選ばれる情報源になるための拡張戦略といえます。今後の検索・情報取得の変化を見据え、LLMOへの取り組みはますます重要になるでしょう。

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生成AI のサービス比較と企業一覧（LLM・大規模言語モデル）

よくある質問

AIOとLLMOの違いは何ですか？

AIOはあらゆるAI技術に対する最適化を指す広義の概念です。一方、LLMOは、ChatGPTやGeminiなど大規模言語モデルに特化した最適化手法です。
LLMOはAIOの一部として含まれます。

SEOとは何ですか？

SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）とは、GoogleやYahoo!などの検索エンジンで、自社のウェブサイトやコンテンツを検索結果の上位に表示させるための施策全般を指します。
キーワード選定、コンテンツの質の向上、バックリンクの獲得、ページ速度の改善などが主な施策です。LLMOと異なり、検索結果ページでのランキングとクリック数の増加を主な目標としています。