【2025年最新】LLMO対策とは？SEO×AI最適化（AIO）で自社情報をAI回答に登場させる方法

▼この記事の監修／執筆者

永井理恵子

株式会社NoSHAPE マーケティング事業部ディレクター。1997年より編集・ライター業に従事。広告タイアップ記事のほか、企業の代表や役員などのビジネスパーソン、医師や大学教授などの有識者へのインタビュー記事、求人媒体など、マーケティング的思考が求められるメディアでの経験を重ねる。現在はBtoB企業のオウンドメディア運営においてディレクションから編集まで幅広く対応。SEO対策に加えAI検索エンジン最適化（AIO対策）にも精通し、次世代の検索環境に対応したコンテンツマーケティング全般を支援している。

LLMO／AIOとは

まず、LLMO対策の全体像を理解するために、基本的な概念と従来のSEO対策との違いについて詳しく解説します。AI時代の情報最適化において、どのような考え方で取り組むべきかを明確にしていきましょう。

LLMO（Large Language Model Optimization）の定義

LLMO対策とは、ChatGPT、Claude、Bard、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIサービスにおいて、AI回答に自社情報を引用・参照されるよう最適化する施策のことです。

具体的には、ユーザーがAIに質問した際の回答文に自社のサービス名、ブランド名、または自社が発信した情報が含まれるよう、コンテンツや情報発信を戦略的に設計することを指します。

AIO（AI Optimization）との関係性

AIO（AI Optimization）は、LLMO対策を含んだAI回答の最適化全体を指す、より広範な概念です。AIOには以下の要素が含まれます。

• LLMO対策（大規模言語モデル最適化）
• AI検索エンジン最適化
• 音声アシスタント最適化
• AIプラットフォーム間での情報最適化

SEOとLLMO対策の違い

これまでの概念を踏まえて、従来のSEO対策とLLMO対策の具体的な違いを比較表で整理してみましょう。この違いを理解することで、なぜ新しいアプローチが必要なのかが明確になります。

なぜ今、LLMO対策が不可欠なのか

LLMO対策の概要を理解したところで、次に、なぜ今この施策が重要なのか、根本的な理由を探っていきます。市場環境の変化と消費者行動の変化から、LLMO対策の必要性を具体的に解説します。

AI生成回答が検索行動の主流に

2024年以降、ユーザーの情報収集行動に大きな変化が起きています。従来は「検索→複数サイトを閲覧→情報比較→意思決定」という流れでしたが、現在は「AI質問→回答で完結」というゼロクリック検索が急速に普及しています。

米国の調査会社が示すデータによると、検索クエリの約50%以上がゼロクリック検索となっており、この傾向はAI機能の拡充とともにさらに加速すると予測されています。つまり、AIの回答に掲載されない情報は、ユーザーの目に触れる機会が大幅に減少するということを意味します。

AIに引用されることで得られるメリット

ユーザーの検索行動の変化を踏まえて、企業がAI回答に引用されることで得られる具体的なメリットを整理してみましょう。これらのメリットを理解することで、LLMO対策への投資対効果が明確になります。

1. ブランド認知度の向上：AI回答内で社名やサービス名が言及されることで、自然な形でブランド露出が実現
2. 権威性・専門性の確立：AIが信頼できる情報源として引用することで、業界内での地位向上
3. 指名検索の増加：AI回答で興味を持ったユーザーが、後日社名で直接検索する行動パターンの創出
4. 潜在顧客の獲得：従来のSEOではリーチできなかった層への情報提供機会の創出
5. 競合優位性の確立：同業他社に先駆けてLLMO対策を実施することで先行者利益を獲得

検索体験最適化（SXO）としての戦略設計

個別のメリットを理解した上で、より俯瞰的な視点から、LLMO対策をどのような戦略的位置づけで実施すべきかを考えてみましょう。単独の施策ではなく、包括的な最適化戦略として捉える重要性を解説します。

そもそもLLMO対策は単独で行うものではなく、従来のSEO対策と連携した「検索体験最適化（SXO：Search Experience Optimization）」として実施することが重要です。

ユーザーがAI回答で初回に接触した後、検索エンジンで詳細情報を探すという行動パターンを想定し、AIでの露出→SEOでの詳細情報提供→コンバージョンという一連の流れを設計することで、最大限の効果を発揮できます。

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LLMO／AIO対策の実践ステップ

LLMO対策の重要性と戦略的意義を理解したところで、いよいよ実践的な取り組み方法について詳しく解説します。以下の6つのステップに沿って段階的に施策を進めることで、効果的なLLMO対策が実現できます。

1.SEO基盤の強化（E-E-A-T対応）

LLMO対策の土台となるのは、信頼性の高いコンテンツ基盤です。Googleが重視するE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の観点から、以下を強化します。

• Experience（経験）：実際の事例や体験談を豊富に掲載
• Expertise（専門性）：業界の専門知識を深く掘り下げたコンテンツ
• Authoritativeness（権威性）：業界団体からの認定や外部メディアでの言及
• Trustworthiness（信頼性）：正確な情報、適切な引用、透明性の確保

2.AIが理解しやすいように構造化されたコンテンツ設計

信頼性の高い基盤が整ったら、次はAIが情報を理解・処理しやすい形でコンテンツを設計していきます。人間とは異なる、AIの情報処理特性を理解した最適化が重要です。

生成AIは構造化されたデータを好む傾向があります。以下の要素を積極的に活用しましょう。

• FAQ構造：「質問→回答」の明確な形式で情報を整理
• Schema.orgマークアップ：組織情報、製品情報、FAQ等の構造化データを実装
• 適切な見出し構造：H1-H6タグを階層的に使用し、情報の優先順位を明確化
• 表やリストの活用：比較情報や手順を視覚的に分かりやすく表現
• 箇条書きの多用：要点を簡潔にまとめた情報提供

3.一次情報・会社名／サービス名の明記

構造化されたコンテンツ基盤の上で、AIが情報の出典と信頼性を正しく認識できるよう、企業情報や一次情報を適切に明記する必要があります。

AIは情報の出典を重視するため、以下の点を徹底しましょう。

• 著者情報の明記：記事執筆者の名前、役職、専門分野を明確に記載
• 会社情報の掲載：正式な会社名、設立年、事業内容を各コンテンツに含める
• 一次情報の提供：独自調査、アンケート結果、自社データの活用
• 引用元の明確化：外部情報を使用する場合は、信頼できるソースを明記
• 更新日時の記載：情報の新鮮性を示すため、作成日・更新日を明示

4.AIに引用されやすいフォーマット

情報の出典が明確になったら、AIが実際に引用しやすい文章構造やフォーマットでコンテンツを作成していきます。AIの言語処理特性に合わせた表現技法を活用します。

生成AIは以下の特徴を持つコンテンツを引用しやすい傾向があります。

• 結論ファースト：記事の冒頭で要点を簡潔にまとめる
• 短文・明瞭な表現：1文は50文字以内を目安に、分かりやすい文章構成
• 数値データの活用：具体的な数字や統計情報を積極的に使用
• 定義の明確化：専門用語や概念を正確に定義
• 手順の体系化：プロセスやステップを論理的に整理

5.外部評価とブランド強化

自社コンテンツの最適化と並行して、外部からの評価やブランド認知を高める取り組みも重要です。AIは外部からの言及や評価も情報の信頼性判断に活用します。

AIは外部からの言及や評価も重視します。

• 他サイトからの引用促進：引用しやすい形でのデータ・情報提供
• SNSでの言及増加：ソーシャルメディアでのブランド言及拡大
• PR・広報活動：メディア掲載、プレスリリース配信の活性化
• 業界内での発信強化：専門誌への寄稿、カンファレンス登壇
• パートナーシップ：他社との協業による相互言及の創出

6.技術的施策（llms.txtの活用等）

基本的な施策が整ったら、さらに高度な技術的アプローチも検討していきましょう。これらの施策により、AI向けの最適化をより精密に実現できます。

• 将来的なプロトコルの動向: 現時点ではまだ標準化されていませんが、将来的にAIクローラー向けの新しいプロトコル（例：llms.txt）が登場する可能性があります。これにより、サイト管理者はAIに参照してほしい情報や、参照を避けたい情報を明示的に伝えることができるようになります。この動向には引き続き注目が必要です。
• API連携：AIプラットフォームとの直接データ連携
• JSON-LD形式：検索エンジンとAI両方に対応した構造化データ
• サイト速度最適化：AIクローラーの巡回効率向上
• モバイル対応：多様なデバイスからの情報アクセス最適化

NoSHAPEによるLLMO対策支援

実践的な手法をご理解いただいたところで、当社が提供するLLMO対策支援サービスについてご紹介します。専門的な知識と豊富な経験を活かし、お客様の成功を全面的にサポートいたします。

AI-SelectはAIに選ばれるサイト構築支援サービス

AI-Selectは、貴社のWebサイトがAIに「AIに選ばれる」「AIに固有名詞で推薦される」ための包括的な最適化を支援します。サービスの内容は以下の通りです。

サイト総合診断

対象サービスサイトにおける各種主要生成AIにおける検索結果、競合との比較の現状分析をした上で、AIクローラー向けの構造化実装状況、コンテンツ品質（E-E-A-T）、AI Overview表示可能性などを詳細に診断し、AI最適化に向けた課題を特定し、対策を提示します。

サイト構造化対策

コンテンツ最適化：AIが経験・専門性・信頼性（E-E-A-T）を高く評価するよう、人間ならではの経験や知見を深く組み込んだコンテンツ制作およびリライトを支援します。セマンティックSEO、エンティティ最適化、会話型・FAQコンテンツの拡充を通じて、AIが貴社の情報を正確に理解し、ユーザーの複雑な質問にも的確に回答できるよう最適化します。

構造化データ実装：Schema.orgに準拠したJSON-LD形式の構造化データを適切に実装し、貴社コンテンツの意味と文脈をAIに明確に伝達します。これにより、リッチリザルトやナレッジグラフでの表示機会を最大化します。

• llms.txt導入：AIクローラーに対し、貴社サイトのどの情報を優先的に参照すべきか、どの情報を無視すべきかを明示的に指示するllms.txtファイルを導入・管理します。これにより、AIによる誤引用リスクを低減し、正確な情報伝達を促進します。
• 技術的基盤強化：サイト速度、モバイル対応、内部リンク構造など、AIクローラーの巡回性を高め、サイト全体の信頼性を向上させるための技術的最適化を行います。

AI-Selectがもたらす価値

AI-Selectを導入することで、企業は以下の価値を獲得できます。

未来の検索市場における競争優位性の確立：AIが情報探索の主役となる時代において、AIに「選ばれる」サイトとなることで、競合他社に先駆けて新たなオーガニック流入経路を確保します。

• ブランドの信頼性・権威性の向上：AIが重視するE-E-A-T原則に則ったコンテンツ戦略により、貴社を業界の「信頼できる専門家」としてAIに認識させ、ブランド価値を長期的に向上させます。
• 効率的かつ正確な情報伝達：構造化データとllms.txtの活用により、AIが貴社コンテンツを正確に理解し、意図しない誤引用を防ぎながら、貴社のメッセージを効率的にユーザーに届けます。
• 持続的なマーケティングROIの最大化：短期的な広告投資に依存せず、AIに最適化されたコンテンツが継続的に評価・引用されることで、長期的な視点での費用対効果の高いリード獲得とブランド構築を実現します。

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効果測定指標とKPI

ここからは、成功事例を参考に、次は効果測定の方法について解説します。LLMO対策では従来のSEO指標に加えて、AI特有の新しい指標設定が必要です。適切な測定により、施策の成果を定量的に把握していきましょう。

従来SEO指標の継続測定

LLMO対策においても、基本的なSEO指標の測定は重要です。

LLMO/AIO専用指標

従来指標の測定継続に加えて、AI時代特有の新しい指標も導入する必要があります。これらの指標により、AI回答での露出効果を具体的に測定できます。

AI時代には、従来指標に加えて以下の新しい指標の測定が必要です。

測定・分析の実施サイクル

新旧の指標を設定したら、効果的な測定・分析サイクルを構築していきます。適切な頻度での測定により、施策の効果を継続的に最適化できます。

• 日次：検索順位、流入数の基本モニタリング
• 週次：AI言及状況のスポットチェック
• 月次：包括的なKPI分析とレポート作成
• 四半期：戦略の見直しと改善計画の策定
• 年次：ROI分析と来年度戦略の立案

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まとめと次にすべきアクション

ここまでLLMO対策の全体像から実践手法、効果測定まで詳しく解説してきました。最後に、重要なポイントをまとめるとともに、読者の皆様が今すぐ始められる具体的なアクションをご提案します。

2025年のデジタルマーケティングにおいて、LLMO対策は従来のSEO戦略と同等かそれ以上に重要な施策となっています。AI検索の普及により、検索行動の根本的な変化が起きている今、企業は新しい最適化手法への対応を急ぐ必要があります。

SEOとLLMO対策の統合による相乗効果

重要なのは、LLMO対策を従来のSEO対策の代替として考えるのではなく、両者を統合した包括的なデジタル戦略として実施することです。SEOで培った基盤の上にLLMO対策を積み重ねることで、検索エンジン・AI双方において、露出の最大化が実現できます。

今すぐできる簡易施策

統合戦略の重要性を理解した上で、まずは手軽に始められる施策から実施していきましょう。以下の施策は比較的簡単に実装でき、即効性も期待できます。

本格的な戦略実施の前に、以下の施策から始めることをお勧めします。

1. FAQ形式コンテンツの追加：既存のサービス説明ページにFAQセクションを設置
2. Schema.orgマークアップの導入：組織情報、サービス情報の構造化データ実装
3. 著者情報の明記：全てのコンテンツに執筆者・監修者情報を追加
4. 数値データの充実：具体的な統計情報や実績数値の積極的な掲載
5. 一次情報の発信強化：自社独自の調査データや事例の公開

長期戦略としての当社サービス活用

簡易施策で基礎を固めた後は、より本格的で戦略的なLLMO対策への展開をお勧めします。専門的な支援により、競合他社を大きく引き離す成果を実現していきましょう。

より本格的で効果的なLLMO対策を実施するためには、専門的な知識と継続的な最適化が必要です。当社では以下のサービスを通じて、お客様のAI時代への適応を全面的にサポートいたします。

• AI-Select：戦略立案から実装、効果測定まで一貫したコンサルティング
• 継続サポート：AIアルゴリズムの変化に対応した定期的な戦略調整

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永井理恵子

株式会社NoSHAPE マーケティング事業部ディレクター。1997年より編集・ライター業に従事。広告タイアップ記事のほか、企業の代表や役員などのビジネスパーソン、医師や大学教授などの有識者へのインタビュー記事、求人媒体など、マーケティング的思考が求められるメディアでの経験を重ねる。現在はBtoB企業のオウンドメディア運営においてディレクションから編集まで幅広く対応。SEO対策に加えAI検索エンジン最適化（AIO対策）にも精通し、次世代の検索環境に対応したコンテンツマーケティング全般を支援している。