LLMO対策とは？生成AI時代の“引用されるサイト”になるための実践ポイント

最終更新日：2025年06月07日

LLMO対策とは？なぜ今必要か？

AI技術の進歩により、私たちの情報収集のスタイルは劇的に変わっています。これまではGoogleなどの検索エンジンで調べ、検索結果からクリックして情報を得るのが主流でした。しかし、近年ではChatGPTやGeminiなどの対話型AIや、GoogleのAI OverviewのようなAIを組み込んだ検索機能の普及によって、情報の探し方・選び方そのものが大きく変化しています。この流れの中で、ウェブサイト運営者やコンテンツ発信者は、これまで以上に柔軟な対応と新しい発想が求められるようになりました。

従来のSEO（検索エンジン最適化）施策だけでは、AIが生成する回答文や要約の中で自社情報が取り上げられる機会を十分に得られません。そこで登場するのがLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）という考え方です。LLMOとは、AIに情報を理解・引用・参照してもらいやすくするため、コンテンツやサイト構造を工夫して最適化する取り組みのことを指します。AIによる情報収集やチャット型AIの回答を通じて、自社情報が幅広いユーザーに届く機会が生まれ、ブランド認知や新規リード獲得にも繋がりやすくなります。これからの時代、LLMO対策は強く推奨される戦略だと言えるでしょう。

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SEOとLLMOの違いを押さえる

SEOとLLMOは、どちらも情報発信にとって重要ですが、目指すゴールとアプローチが異なります。SEOは、主に検索エンジンの検索結果画面で上位表示を目指す施策です。たとえば、キーワード選定やコンテンツの質向上、サイトスピードの改善、モバイル対応、信頼性ある外部サイトからのリンク獲得などが具体策となります。成果指標としては検索順位やクリック数、サイトへのアクセス数などが代表的です。

一方、LLMOはChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewなど、生成AIやAI検索エンジンの回答文の中で自社情報がきちんと引用されたり、ブランドやサービス名が正しく言及されることを目指します。AIが信頼できる情報源として自社サイトを選ぶよう促す施策であり、AIによる引用頻度や言及数、ブランドの文脈でどう語られているかが効果測定の軸になります。

観点	SEO（検索エンジン最適化）	LLMO（大規模言語モデル最適化）
目的	検索エンジンで上位表示しクリックを増やす	生成AIの回答内で引用・参照される
主な対象	Google、Bingなどの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、AI Overviewなど
成果指標	検索順位、アクセス数、CV率	AI回答での引用頻度、ブランド言及数
重視点	キーワード、被リンク、構造	明確な構造、E-E-A-T、構造化データ

AIに「選ばれる情報源」としての価値

LLMOの取り組みは、単なる技術トレンドへの対応ではありません。AIに引用されることで、これまで接点のなかった新しいユーザー層にブランドやサービスを知ってもらうチャンスが生まれます。特にAIはユーザーの質問に対して、信頼できる情報を厳選して引用するため、その影響はとても大きくなります。AIが中立的な立場から自社を推薦してくれることで、企業が発信する広告よりも客観的な信頼感を持たれやすくなります。

また、ブランド名やサービス名がAIの回答内で引用されることは、認知度向上や信頼性アップに直結します。GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価にも繋がり、AIから「権威ある情報源」と認識されることで、さらに情報の信用度が高まるでしょう。

近年は「ゼロクリック検索」の増加も進んでいます。つまり、検索結果ページ上で情報収集が完結し、サイト自体へのクリックが発生しないケースです。しかしAIに引用されていれば、直接アクセスがなくてもユーザーに情報を届けられます。こうした流れを踏まえ、LLMOはこれからの時代に欠かせない施策だと考えてください。

AIに伝わるコンテンツ設計のコツ

AI、特に大規模言語モデルは、人間のように「意味の構造」や「文脈」を読み取り、理解しようとします。そのため、AIに誤解なく、かつ効率よく引用してもらうには、従来よりもさらに情報整理や構造化が重要です。ここでは、AIに伝わるコンテンツ設計のポイントを具体的にご紹介します。

結論ファースト＆明快な定義文を冒頭に配置

AIも人間と同様、「まず結論を知りたい」と考えます。したがって、記事やページの冒頭で、そのテーマの要点や定義を一文で分かりやすく伝えることが大切です。

「LLMOとは、生成AIに意味を正しく伝えるための情報最適化手法です。」のように、冒頭で本質をシンプルに説明
AIは記事の最初の部分を重視し、そこから主要な内容を判断します
結論や定義がはっきりしていないと、AIが誤解して引用する可能性も

特に「〇〇とは？」のような質問にAIが答える場合、最初の一文をそのまま引用しやすくなるため、冒頭文の明快さがとても重要になります。

階層的な見出し構造と1テーマ1セクション

情報をAIが論理的に捉えやすくするため、h2やh3といった見出しタグを活用し、記事を階層的に整理してください。1つのセクション（特にh2ごと）で1テーマだけを解説し、話題が混在しないようにすることが大切です。

たとえば、

「生成AIとは？」「生成AIの活用事例」のように、見出しごとにテーマを明確に分ける
1つの見出し内では1つの話題だけを扱い、情報のブレや混同を避ける

これにより、AIはそれぞれの情報を正確に把握しやすくなり、ユーザーの疑問にもピンポイントで答えやすくなります。

箇条書き、表、FAQ形式の活用

AIは「構造化された情報」を高く評価します。特に、手順やポイントの提示、比較情報には表やリストを活用すると効果的です。FAQ形式でよくある質問とその回答を用意するのも、AIによる引用率を高める工夫のひとつです。

活用例	効果
箇条書きリスト	情報整理・ポイント強調
表	比較情報や分類を明確化
FAQ形式	ユーザーの具体的な疑問に即答

こうした工夫は、APIドキュメントや社内マニュアルなど幅広いテキスト資産にも応用できます。AI時代のコンテンツ制作では、「誰でも、どのAIでも、分かりやすい」情報設計が求められると考えてください。

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構造化データとllms.txtファイルの活用

AIやAI検索エンジンに自社サイトの情報を正しく届けるには、コンテンツの質だけでなく、技術面での工夫も重要です。ここでは、特に注目したい構造化データとllms.txtファイルの活用について解説します。

Schema.orgによる構造化データ実装

Schema.orgを活用した構造化データは、AIや検索エンジンに「この情報は何か」「どれが重要なのか」を正しく伝えるためのルールです。例えば、以下のようなスキーマタイプがよく使われます。

Schema.orgタイプ	主な用途	LLMOへの期待効果
Article	ブログ記事、ニュース記事	主題・著者・発行日をAIに明確に伝える
FAQPage	よくある質問	Q&A構造で引用されやすい
Organization	会社情報	企業の信頼性を伝える
Service	サービス内容	具体的なサービスをAIに理解させる
Person	著者・監修者プロフィール	専門性・信頼性アップ

こうしたスキーマを、Google推奨のJSON-LD形式でHTMLに記述します。著者情報や発行日、会社名など、AIが判断しやすい情報はできる限り明記し、記述ミスや抜け漏れを防いでください。

llms.txtでAIクローラーへの指示を整理

llms.txtファイルは、AI向けに「このサイトのここを見てほしい」と示すための新しいガイドラインです。robots.txtがクローラーのアクセス制御を目的とするのに対し、llms.txtはAIに「重要なページ」「会社概要」「FAQ」などを積極的に案内します。

設置場所はサイトのルートディレクトリ（例：[https://example.com/llms.txt）です。ファイルにはMarkdown形式で、サイト名・簡単な説明・カテゴリ別の主要URL・FAQ・会社情報などを分かりやすく記載します。](https://example.com/llms.txt）です。ファイルにはMarkdown形式で、サイト名・簡単な説明・カテゴリ別の主要URL・FAQ・会社情報などを分かりやすく記載します。)

たとえば、

## サイト名
>> サイトの概要やllms.txtの目的
#### 主要サービス
– [サービスA](URL): サービスAの説明
– [FAQ](URL): よくある質問
#### 会社情報
– [会社概要](URL): 会社の基本情報

といった形でまとめましょう。AIによる情報取得の効率と質を高め、引用の可能性を最大化できます。

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E-E-A-T要素と一次情報・独自性の訴求

AIは、単に情報量が多いだけでなく、「信頼できる」「専門性が高い」「独自性がある」と判断したコンテンツを優先して引用します。Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AI対策でも必須の観点です。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の意識

E-E-A-Tを高めるには、著者や監修者のプロフィール、資格、実績を明確にしましょう。特に医療や金融など信頼性が問われる領域では、専門家の監修や所属明記が欠かせません。

著者や監修者の経歴・専門分野を記載
公式データや外部メディアからの引用時は出典を明記
被リンク（他サイトからの引用）が増えると権威性アップ

また、自社で取得した独自データや実際のユーザー事例を積極的に掲載しましょう。独自の調査結果やアンケート、顧客の声は、AIにとって「唯一無二の価値ある情報」として認識されやすくなります。

FAQやQ&A型ページの最適化

AIへの質問は「〇〇とは？」「やり方は？」などが中心です。そのため、ユーザーが疑問に思いそうなことをFAQ形式でリストアップし、一問一答で簡潔にまとめてください。回答は結論から先に述べる構成がAIにも分かりやすく、FAQPageスキーマを使えば引用率がさらに高まります。

多言語対応・チャネル設計でAIの引用機会を広げる

AIによる情報収集はグローバルに拡大しており、海外展開や多言語化も重要なテーマです。各言語のユーザーに適切な情報を届けるためには、言語ごとに最適化した構造化データやllms.txtを準備しましょう。

多言語サイトの構造化データ・llms.txtも忘れずに

たとえば英語サイトには英語で、フランス語サイトにはフランス語で構造化データやllms.txtを用意します。また、hreflangタグや言語別サイトマップの実装により、検索エンジンやAIに「どのページがどの言語向けか」を明確に伝えることができます。

AIフレンドリーな公開設計

AIはHTMLテキストを主に解析します。そのため、重要な情報はHTMLテキスト形式で提供し、PDFや画像のみでの情報提供は避けてください。画像を使う場合はalt属性で内容を説明し、誰もがアクセスしやすいページ作りを意識しましょう。

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LLMO施策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策は一度やって終わりではありません。AIや検索エンジンの進化、ユーザーの行動変化に合わせて、効果測定と改善を続けることが大切です。従来のアクセス数だけでなく、「AIによる引用」など間接的な指標も視野に入れて、成果を多面的に確認しましょう。

チェックポイントとKPI例

カテゴリ	KPI例	計測方法
AIによる引用・言及	AI回答での自社情報引用頻度、ブランド名言及数	ChatGPTやGeminiで定期的に確認
ブランド認知	指名検索数、ブランド関連キーワード順位	Search ConsoleやSEOツールでモニタリング
ウェブサイト貢献	AI経由の流入数やCV（将来的）	GA4等で分析

定期的な見直しとアップデート

AIやSEOのトレンド、アルゴリズムの変化を常にキャッチアップしましょう。構造や内容、統計データ、事例の更新など、最新の状態に保つ努力を続けてください。KPI測定の結果をもとに、定義文やFAQ、構造化データの見直しを行うことが重要です。業界の成功事例や専門家の発信からも積極的に学び、自社施策に取り入れていくことをおすすめします。

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