LLMOとは？SEOとの違い・対策方法・効果測定を徹底解説

生成AIの進化に伴い、SEOマーケティングに新たな課題と機会が生まれています。「従来のSEO施策だけでAI時代を乗り切れるのか」と不安を感じる企業担当者も少なくありません。

ユーザーの情報収集行動は、検索エンジンで複数のサイトを巡回するスタイルから、ChatGPTやGeminiといったAIに直接問いかけ、即座に回答を得る対話型へと変化しつつあります。

総務省が発表した「令和7年版 情報通信白書」では、「生成AIを使ったことがある」と回答した割合が9.1％だった2023年に比べて、「2024年度では26.7％が利用した」と割合が急成長。20代に限れば44.7％がAIを利用しているなど、若年層ほどAIが身近になっているのも事実です。

このような背景から自社コンテンツがAIの回答に引用されたり、ブランドが言及されたりするよう、Webサイトを最適化する新しい戦略が注目されています。それが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。

この記事では、LLMOとは何か、基本的な定義からSEOとの違いを徹底解説します。今すぐ着手すべきか、LLMOの具体的な対策や効果測定の方法まで解説しますので、あわせてご参照ください。

LLMOとは？

「LLMO（大規模言語モデル最適化）」とは、生成AI（例：ChatGPT、Geminiなど）が回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが引用されやすくなるよう最適化する手法です。

LLMOを行えば、ユーザーが生成AIに対して質問や購買ニーズを投げかけたとき、「AIに商材をおすすめしてもらう」「社名が言及される」といった露出機会を生み出します。

AIによる引用は、必ずしも直接的なWebサイトへの流入やコンバージョンにつながるわけではありません。しかし、AIの回答内で自社名やコンテンツが繰り返し目に入るため、ユーザーの記憶に残り、「指名検索」や「資料請求」といった次の行動を促す効果が期待できます。

さらに、指名検索が増加すればSEOの効果も期待でき、生成AIが自社を「信頼できる情報源」として認識する効果も。その結果、AI回答内での引用頻度がさらに向上するなど、「認知向上」と「信頼性獲得」の好循環を築けるのがLLMOのメリットです。

LLMOとSEOの違い

もっとも大きな違いは、従来のSEOが「検索エンジン」経由のユーザー流入をメインとしていたのに対し、LLMOは「生成AI」を介した情報・ブランド露出を狙う点です。

用語	LLMO（Large Language Model Optimization）	SEO（Search Engine Optimization）
最適化の対象	・大規模言語モデル（LLM）を中心とする生成AIサービスや機能 (例：ChatGPT、Geminiなど)	・Google、Bingなどの検索エンジン（従来の検索結果）
主な目的	・AIの回答内で、自社コンテンツを正確に引用/参照させること ・情報源としての信頼性を高めること ・ブランドとして言及されること	・検索結果ページで自社サイトを上位表示させ、クリックによる流入を増やすこと ・自社ブランドの認知を高めること
ユーザーの行動	・AIに質問を投げかけ、AIが生成した回答を参考に、情報を取得・意思決定する	・キーワードで検索し、検索結果一覧から複数のサイトを比較・検討する
重視される指標	・AI回答内での引用回数/引用率 ・引用経由の指名検索の増加やブランド認知度	・検索順位 ・オーガニックセッション数 ・クリック率（CTR） ・コンバージョン率（CVR）
アプローチ	・AIが理解しやすい簡潔で明確な文章構造 ・体系的な情報整理 ・事実に基づく一次情報や独自データの提供	・検索エンジンアルゴリズムが評価するキーワードとコンテンツの網羅性 ・被リンクの質と量 ・表示速度など技術的な最適化
成果の性質	・認知度の向上 ・信頼性の獲得（指名検索や次のアクションへの貢献）	・直接的なWebサイトへの流入と商材のコンバージョン
流入リンク	・AI回答内では直接的なリンクが表示されない/目立たないケースが多い。	・検索結果にリンクが表示され、クリックでサイトに流入する

LLMOの目的は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社情報を正確に引用・推奨させ、AIを介した間接的な露出を増やすことにあります。

一方で、SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示を獲得し、Webサイトへの直接流入を増やすことが目的です。

LLMOとAIO/GEO/AEOの違い

LLMOと「AIO（AI Search Optimization）」「GEO（Generative Engine Optimization）／AEO（Answer Engine Optimization）」はいずれも「AIによる回答・対話で自社コンテンツの引用・認識させる」といった取り組みで共通しています。

しかし、細かい部分で認識に微妙な違いが存在します。

用語	目的	注力するポイント	プラットフォーム
LLMO	大規模言語モデルに認識・引用されること	AIが信頼できる回答を生成するためのコンテンツ構造化と権威性	ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのLLM
AIO	AI技術全般に情報を最適化し利用してもらうこと	生成AI検索・推薦アルゴリズム全般への適応	生成AI検索、レコメンド、音声AIなど広範なAIシステム
GEO/AEO	AIが生成する回答での引用強化に特化	生成AI検索の回答品質向上	AI Overviews（AIによる概要）など特定の生成AI検索

ただし、広義にはLLMO・AIO・GEO/AEOに大きな違いはないと言えるでしょう。

LLMOに取り組むべき理由とメリット

LLMOに取り組むべき理由は主に以下の3点の変化と、中長期的なビジネスメリットにあります。

• 「検索」から「質問」へシフトするユーザーニーズを拾える
• AIを介したブランドの刷り込み効果
• AIを通した指名検索がSEOにもメリットを生み出す相乗効果

「検索」から「質問」へシフトするユーザーニーズを拾える

LLMOに取り組めば、「新しい検索・質問」へのニーズに対して、自社の露出度を高められるのがメリットです。

ChatGPT・Geminiなどの生成AIや、Google検索のAI Overviewsといった機能の普及で、ユーザーは「質問」を投げかけ、AIが要約した単一の回答を得るスタイルへとシフトし始めています。

• 従来の検索（SEO）：ユーザーは複数のウェブサイトを比較検討する
• AIによる情報収集（LLMO）：ユーザーはAIの「一つの答え」を信頼し、そこで完結する傾向が強くなる

この変化により、ウェブサイトへの直接的なトラフィック（流入）の入口が減少する可能性があります。新しい情報収集の「入口」であるAIの回答内で、自社情報を露出させるためにはLLMOが必須の戦略です。

AIを介したブランドの刷り込み効果

LLMOを実施する最大のメリットは、Webサイトへの直接流入がない場合でも、ブランド認知と信頼性を高める新しい経路を確立できる点にあります。AIが生成する回答内で、自社名や製品名が権威ある情報源として繰り返し引用されると、ユーザーの記憶に深く定着します。

さらに、AIという外部の存在が自社情報を引用してブランドをおすすめする点は、第三者からの「お墨付き」となり、ブランドに対する信頼度を高める効果も期待できます。

最終的に、LLMOを通して記憶に定着したブランド名や社名をもとに、確度の高い指名検索を通してコンバージョンに繋げることが可能です。

AIを通した指名検索がSEOにもメリットを生み出す相乗効果

LLMOを通して自社ブランドなどが指名検索される効果は、SEOにも大きなメリットをもたらします。指名検索が増えると、検索エンジンが「ブランドの認知度と信頼性が高い」と認識し、Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価を底上げします。

その結果、関連する一般キーワードでの検索順位向上に貢献する可能性もあるのが魅力です。

また、ブランドをすでに知った状態でサイトに訪れるため、滞在時間が長くなり、直帰率が低くなる傾向にあります。高いエンゲージメントを示す行動データによって、さらにSEO評価を高める効果も。

LLMO対策を実施してブランド露出を増やせば、間接的にSEOにも好影響を与え、お互いの相乗効果でメリットを生み出せます。

LLMOでSEOは不要になるのか

LLMOとSEOは決して相反する存在ではありません。AI検索が成長する時代でも、テクニカルSEO・コンテンツSEOの両方がベース部分で必要です。

AIは既存の検索エンジンで高く評価されている、つまり検索順位が高いSEOコンテンツを「信頼できる情報源」として参照する傾向があるため、SEOで培ったノウハウはそのままLLMOの土台として機能します。

Semrushが2025年7月に公開した調査データでは、「AI検索ツールに表示されるコンテンツとGoogle検索上位10記事との整合性」で以下のような傾向が見られました。

サービス名	ドメイン重複率	URL重複率	備考
ChatGPT	約45％	約28％	GoogleよりもBingとの重複が大きく、権威性を重視する
Google Gemini	約86％	約67％	Googleの従来の検索インデックスに依存
Google AIモード	約54％	約35％	より独立した検索行動が行われている
Perplexity	約91％	約82％	Googleのトップ10ランキングに大きく依存

GeminiやPerplexityを見ると、Google検索上位のコンテンツ（SEOコンテンツ）が高く引用されていることが分かります。さらに、検索結果10位に表示されたドメインのうち、約半数はそのままAIに引用されているのもポイントです。

AIが学習・参照する情報の多くは、既存のWeb上のコンテンツ、特に検索エンジンで高く評価されている（検索順位が高い）高品質なSEOコンテンツです。また、AIもWebサイトをクロールしてデータを取得するため、従来のSEOが重視してきた「クローラビリティ」「サイトの構造の明瞭さ」「表示速度」といったテクニカルSEOも引き続き重要とされています。

LLMOとSEOは相互に補完し合う統合的な戦略のため、「従来の検索エンジンからのアクセス（直接訪問）」に加え、「AIによる回答でのおすすめ・認知獲得」という、新たな集客チャネルとブランド信頼性の構築が重要です。

SEOコンテンツの価値は薄まる

生成AIの普及により、コンテンツが直接クリック（流入）を生むSEOの価値は相対的に低下しています。検索結果全体におけるゼロクリック検索の割合は70％を超えており、AI Overviewsの表示で上位表示のクリック率が約35％減少したとの調査データもあります。

SEOにおけるコンテンツ単体の上位表示の価値が、相対的に薄れているのは間違いありません。

しかし、SEOで得られていた「コンテンツが直接トラフィックを生む力」が弱まるのであり、「コンテンツがAIに利用される（信頼される）価値」は依然として存在します。

生成AI（ChatGPT）などの生成AIは「権威ある情報源」「一次情報」「専門性の高いコンテンツ」を優先的に引用する傾向があります。SEOに基づいた高品質なコンテンツと自社サイトの評価を高める施策は、「AIに利用され、信頼される」ためLLMOの土台として不可欠です。

AIから「言及」されるにはサイテーションが必須

LLMOとSEOには似通った部分もありますが、施策として異なる部分も存在します。2025年10月に行われたAhrefsのカンファレンスでは、「外部サイト・コンテンツからの言及数」によって、AIによる概要でブランドが引用される関係値が高いと話題になりました。

AIには簡単に作れない新しい情報を持つコンテンツは有用な一方で、そのままでは情報の出典元である「引用」にとどまります。自社ブランドがAIから「言及」されるには、インターネット全体における自社への評判や言説を広める必要があります。

そこで大切なのがサイテーションです。サイテーションとは、自社以外のWebサイト・SNSで、「自社のサイト名・サービス名・企業名」などが掲載・言及されることを指します。

SEO対策は、自社サイト内部の改善・リンクビルディング・コンテンツ制作だけでも集客ができました。LLMOでは、外部からの認識を高める施策を通して、ブランド価値を高める必要があります。

LLMOにおけるAIの仕組み

LLMOに向けた対策を取る前に、AIがどのような回答を導き出すのか把握しておくことも大切です。LLMが言葉を理解して回答を導き出す根底には、「次に続く単語（または最小単位であるトークン）を確率的に推測する」にあります。

たとえば、「私は朝食にパンを…」という入力があった場合、LLMは過去の学習パターンに基づき、「食べました」「焼きました」といった候補から、もっとも自然で適切な次の単語を高確率で選んで出力します。

LLMOにおける予測精度を支える要素は、次の通りです。

• 広範なデータパターン：書籍、ウェブコンテンツ、専門論文など、膨大なテキストから学んだ単語の利用パターン
• 文脈の関連性：前後の文章の流れ、あるいは単語同士の共起性（一緒に使われる頻度）
• 意味と構造の理解：トークン間の依存関係に基づいた、文法構造や意味合いの把握

「コンテキストウィンドウ」の最適化が大切

コンテキストウィンドウとは、生成AI（ChatGPTやGeminiなど）が一度の処理で認識し、利用できるトークン数（情報量）の上限です。

AIは限られた処理容量内で情報をインプット・分析し、回答を組み立てています。有益な情報を伝えて引用されるためには、「渡すトークンは少なく、情報は多く」といったコンテンツ作りが重要です。

つまり、無駄な装飾や曖昧な言い回しを避け、簡潔な文章・構造で伝える工夫がLLMOには求められます。

LLMOの具体的なテクニカル対策方法

LLM（大規模言語モデル）のテクニカル対策では、Webサイトの構造や情報を、LLMが誤解なく効率的に解釈できるよう整える必要があります。コンテンツが正確に「引用」され、サイト自体が信頼できる情報源として「言及」される可能性が飛躍的に高まります。

LLMOの具体的なテクニカル対策方法は以下のとおりです。

• 構造化データ：LLMにコンテンツの「意味」を伝える
• セマンティックHTML：文章の「役割」を明確にする
• llms.txtの活用：サイトの詳細をLLMに直接伝える

構造化データ：LLMにコンテンツの「意味」を伝える

構造化データとは、ページの内容が何であるか（例：Q&A、手順、記事）をLLMに正確に伝えるための専用の目印です。具体的には、「Q&AにはFAQPage」「手順解説にはHowToスキーマ」を実装する方法が挙げられます。

LLMは「これは質問と回答のセットだ」と即座に理解し、ユーザーへの回答として正確に引用しやすくなるのがメリットです。Google検索ではJSON-LD形式が推奨されており、LLMOでも同じく同様の構造化データが効果を発揮します。

また、Organization/Personスキーマによって、サイト運営者やブランドを正しく伝えるのも大切です。

セマンティックHTML：文章の「役割」を明確にする

セマンティックHTMLとは、見出し（<h1><h2><h3>）、段落（<p>）、引用（<blockquote>）といったタグを正しく使い分け、文章の構造と各部分の役割をLLMに伝える手法です。

特に、重要な定義や結論を段落の冒頭に配置すれば、引用に最適な部分として認識・出典されやすくなります。

加えて、テクニカルSEOもLLMOでは重要です。SEOに最適化されたWebサイトはLLMOのコンテンツ読み込みにも繋がるため、サイト全体・コンテンツ表示を最適化するテクニカルSEOは、LLMO対策としても求められます。

llms.txtの活用：サイトの詳細をLLMに直接伝える

llms.txtとは、サイトのルートディレクトリに設置し、LLMに対してサイトの概要やコンテンツ利用の指示を直接伝えるための新しい手法です。robots.txtが検索エンジンのクローラーを制御するように、llms.txtはLLMに対して以下のような情報を提供します。

• サイト全体の要約
• 運営者の専門性や権威性に関する情報
• コンテンツを利用する際の禁止事項
• 優先的に読み込んでほしいページの指定

llms.txtを設置すれば、LLMによる誤解や不正確な要約を防ぎ、サイトのメインコンテンツをAIに対して明瞭に提供しやすくなります。llms.txtは、Markdownを使用して見出し「#」やリスト「-」で構造化するのが一般的です。

一方で、「llms.txtは不要」という言説もあります。Google検索リレーションのチームリーダーJohn Mueller氏は、2025年4月時点で「AIはllms.txtを参照していない」と言及しているのも事実です。

過去には、メタキーワードのように「小手先のテクニックで悪用される＝価値がなくなる」といった事例がある点を踏まえると、llms.txtがサイトそのものの価値向上には繋がりにくいと推測されます。

さらに、llms.txtがGoogleにインデックスされると自社コンテンツとのカニバリゼーションが起き、SEO対策へ悪影響を及ぼすリスクも。llms.txtを活用する場合は、noindexによる対策も大切です。

LLMOの具体的なコンテンツ・ブランディング対策方法

LLM時代のコンテンツ・ブランディングとは、LLMが引用・言及したくなるような、独自性と信頼性の高い情報コンテンツを提供する必要があります。また、LLMO対策では「引用」だけでなく「言及」も重要です。

AIに「素材」として引用されるコンテンツと、「権威」として言及されるブランドを構築するには、以下のような対策が求められます。

• 検索順位上位（SEO対策）：AIに参照されるための土台作り
• AIが理解しやすい文：問いに「ひと言」で答える
• 可読性を高めたコンテンツ：情報を「整理」して見せる
• 専門家の洞察：「独自の視点」を加える
• 一次情報：他にはないオリジナルデータを提供する
• 外部評価の獲得：注目を集めるサイテーション戦略

検索順位上位（SEO対策）：AIに参照されるための土台作り

AIにコンテンツを引用してもらうためには、従来のSEO対策が有効です。AIは検索エンジンで高く評価されたページを「信頼できる情報源」として参照しやすい傾向にあります。

検索順位が高いページは情報の信頼性や網羅性、ユーザーの検索意図にマッチしているのがポイントです。そのため、LLMOでも「基本のSEO対策」がベースとして役立ちます。

AIが理解しやすい文：問いに「ひと言」で答える

AIが理解しやすい文とは、ユーザーが検索する問いに対し、「〇〇とは、〜です。」という形式で50〜150字程度の簡潔な答えを記事冒頭や見出し直下に記述する手法です。

LLMはユーザーの質問にもっとも的確な答えを探しているため、疑問をわかりやすくまとめたコンテンツはそのまま抜き出して引用するのに最適な「素材」となります。その際は、FAQスキーマなど構造化データによる入稿が有用です。

可読性を高めたコンテンツ：情報を「整理」して見せる

可読性を高めたコンテンツとは、番号付きリストや製品比較を表で示すなど、情報を整理してAIと人間の両方が理解しやすい形にする手法です。

LLMは構造化された情報を好み、手順や比較といった目的のはっきりした情報は、リスト・表形式にすることで回答としてそのまま引用されやすくなります。

また、AIは情報を横断的にチェックするため、情報の一貫性を保つ取り組みも重要です。自社サイトと外部出稿サイトで情報が食い違うと、間違った営業時間や電話番号、サービス説明が行われるリスクがあります。

外部サイトによる言及は制御できないものの、ハルシネーションリスクを抑えるため、情報を整理して正しいモノに整えることが重要です。

専門家の洞察：「独自の視点」を加える

専門家の洞察とは、単なる事実の羅列ではなく、「筆者はこう考える」といった経験に基づく独自の分析や見解をコンテンツに加える取り組みです。LLMはユニークな視点を価値ある情報として扱うため、「専門家の〇〇は〜と述べている」という形で言及される可能性が生まれます。

加えて、E-E-A-Tの反映も重要です。E-E-A-Tとは、「誰が書いたか」「監修者は誰か」といった著者や運営者の情報を徹底的に明示し、コンテンツの信頼性を証明する手法です。

SEO対策としての要素、「より専門的・深堀りのされたコンテンツ」を制作するうえで、取り組むべき概念だと言えます。

一次情報：他にはないオリジナルデータを提供する

オリジナルデータとは、独自のアンケート調査や自社事例など、そのサイトでしか得られない一次情報をコンテンツに盛り込む手法です。

LLMは情報の独自性を高く評価するため、「当社調査によると」といった情報源と時点を明記した一次情報は、ほかにはない引用価値の高い情報として認識されます。

外部評価の獲得：注目を集めるサイテーション戦略

外部評価の獲得とは、他の信頼できるサイトや専門家から「参照・引用・言及」されることで、自社の権威性と信頼性を客観的に証明する戦略です。AIは第三者からの評価を「信頼の証」として認識するため、いかに社会で語られるかを設計する取り組みが重要になります。

たとえば、「新サービスのプレスリリースを配信→外部メディアで触れられる→SNSで拡散される」といった流れによって、「この企業は社会的に認知された信頼できる情報源だ」と認識させる効果があります。

外部の文脈で自然に言及される機会を増やすことが、生成AIからのブランド言及に繋がります。そのための具体的なアクションは以下の通りです。

• 引用されやすい環境を整える：メディア配信時などに、企業名・サービス名・代表者名といった固有名詞の表記を統一。第三者が引用しやすい言葉を選ぶことで、正確なサイテーション（言及）を促せる
• 公式情報を明確にする：AIやユーザーが参照できるよう、公式サイトに会社概要や提供価値、FAQといった基本情報を整備しておくことが重要
• 情報の露出と共有を促す：1つの情報を複数のプラットフォームで共有・拡散させ、社会で何度も語られる状況を作り出し、AIの中での存在感を高める

従来のSEO対策では被リンクの獲得が重視されましたが、LLMOではそれに加え、リンクがなくてもサイト名やブランド名が文脈の中で言及されることが非常に重要です。

つまり、「社会で何度も語られている存在」になることでLLMOにおける外部評価が高まり、AIからの引用や言及にも直結します。

LLMOの効果測定を行う方法

LLMOによる流入を把握するには、主に3つの計測方法があります。

• SEOツールで自社の状況を分析する
• GA4「トラフィック獲得」レポートで手軽に確認する
• 指名検索数の変動を観測する

SEOツールで自社の状況を分析する

従来のSEOツールも、LLMO向けにさまざまな分析機能を搭載し始めました。たとえば、有料のSEO分析ツール「Ahrefs」を使えば、自社サイトだけでなく競合サイトが生成AIからどれだけの流入を獲得しているかを分析できます。

特にGoogleの「AI Overviews」の表示率各種生成AIの流入を計測できるのが大きな強みです。

AIに評価されやすいコンテンツの傾向を分析し、「自社の記事が引用される機会を増やすための最適化」「AIによって流入が奪われるリスクのあるページを把握」など、具体的なLLMO対策を講じることが可能になります。

GA4「トラフィック獲得」レポートで手軽にAI流入を確認する

Google Analytics 4（GA4）を使えば、無料で手軽に生成AIからの流入を確認できます。追加設定は不要ですぐに始められます。

1. GA4の「レポート」→「集客」→「トラフィック獲得」を開く
2. レポートの「セッションのデフォルトチャネルグループ」のプルダウンメニューから「セッションの参照元」を選択する
3. 一覧に「chatgpt.com」「perplexity.ai」などの参照元が表示され、それぞれの流入数を確認
4. 「トラフィック獲得」が表示されない場合は、「レポート」タブの下部「ライブラリ」から開くことが可能

GA4「カスタムレポート（探索）」で詳細に分析する

より詳細な分析を行いたい場合は、GA4の「探索」機能でカスタムレポートを作成するのがおすすめです。生成AIからの流入だけを抽出し、AI別のセッション数やコンバージョン（CV）数などを一元管理できます。

指名検索数の変動を観測する

AIの回答で自社ブランドやサービスが紹介されても、ユーザーが必ずしもリンクをクリックするとは限りません。AIとの対話で認知した後、改めてGoogleなどの検索エンジンで「会社名」や「サービス名」を直接入力して検索する行動（指名検索）が増える可能性があります。

指名検索数の変動を追うことで、LLMOによるブランド認知度の向上を間接的に測定できます。参照元としては計測されにくい、AIによる認知拡大の効果を測るための重要な指標です。

LLMOを実践する方法まとめ

LLM（大規模言語モデル）による回答に自社コンテンツが引用されやすくなるための施策（LLMO）を、4つのカテゴリーに分けて解説します。

AIが読み取りやすいサイト構造の構築

技術的・構造的な最適化を行い、AIがコンテンツを正確に理解できるよう促します。

• クロール制御：llms.txtを設置し、LLMにサイト情報を提供する
• 構造化データ：FAQや記事情報（Article）などのスキーママークアップを実装する
• サイトパフォーマンス：ページの表示速度を改善し、エラーをなくす
• 論理的な文章構成：結論を先に述べる「結論ファースト」を意識し、分かりやすい構成を心がける
• 見出しの最適化：Hタグを使い、トピックが明確な階層構造にする
• 簡潔な表現：AIが引用しやすいよう、主語と述語を明確にした定義文や箇条書き、FAQ形式を活用する
• 情報の整理：冗長な表現や重複を避け、更新日を明記して情報の鮮度を示す
• 視覚的要素：表や図解を用いて、直感的な理解を助ける

AIからの信頼と評価を高める（E-E-A-T強化）

コンテンツの専門性や信頼性を高め、AIに「参照する価値がある」と判断されることを目指します。

• 独自性と経験：自社独自の調査データや事例、利用者の声など、一次情報や実体験を盛り込む
• 権威性の提示：著者や監修者のプロフィール（実績、資格）や運営者情報を明記する
• 情報源の明記：引用やデータを記載する際は、出典元とリンクを必ず併記する
• 専門性の一貫：サイト全体やSNSで、特定のテーマに特化した情報を継続的に発信する
• サイトの信頼性：SSL化への対応や、運営者情報、利用規約を整備する。
• 外部からの評価：他サイトからの被リンクや、SNSなどでの言及（サイテーション）を獲得する

LLMOの効果測定

施策が成果に繋がっているかを定期的に確認します。

• AI回答への出現確認：さまざまな質問をAIに投げかけ、自社情報が回答に含まれるかをチェックする
• 要因分析：回答に現れない場合、コンテンツの網羅性や権威性、鮮度などの観点から原因を探る
• 流入分析：GA4などの解析ツールで、AIからの参照トラフィックを監視する

継続的な運用と改善体制

LLMOを一度きりで終わらせず、継続的に取り組むための体制を構築します。

• 情報収集：AIに関する最新トレンドを常に収集し、チームで共有する仕組みを作る
• PDCAの実行：定期的に施策を見直し、改善を繰り返す

事例紹介：LLMOでブランド名の言及＆引用

株式会社マスドライバーが実施している「SEOコンサルティング・コンテンツ制作」によってサポートしている事例では、以下のようにおすすめ事業者としてサービス名が言及されています。

▶株式会社マスドライバー事例「ハチドリソーラー株式会社」
▶株式会社マスドライバー事例「オフィスコム株式会社」

出典形式を見てみると、「リンクが直接表示されているケース」と「ブランド名の言及のみに止められているケース」の2つがあります。リンクとして提示されない場合は、自社サイトへの流入等をチェックできません。

しかし、ブランドとして表示されることで指名検索を増やし、SEO的に大きなメリットを生み出しているのも事実です。そのうえ、可視化できないコンバージョンにつながっているケースも。

そのため、今後の効果検証ではアクセス解析のデータだけでなく、購入や問い合わせに至った顧客へのアンケートで「サービスを何で知りましたか？」と尋ねるようなアプローチも重要になります。

まとめ：LLMOとSEOは似ているが違いもある

LLMOとSEOは、Webでの露出を高める点で似ていますが、目的と手法に違いがあります。

• SEOは検索エンジンで上位表示され、サイトへの直接流入を目指す
• LLMOは生成AIの回答に自社情報が引用・言及されることで、ブランド認知と信頼性の向上を狙う

高品質なSEOコンテンツはAIにも評価されるため、SEOはLLMOの土台となります。しかし、LLMOではAIが引用しやすい簡潔な回答の提示や、リンクのない言及（サイテーション）の獲得も重要です。

従来のリンクビルディング重視だったSEO対策に比べて、統一された文脈での言及（企業名/サービス名など）が重要になるLLMOでは、より関心を集める独自データのコンテンツや外部露出が求められると言えます。

もし、LLMOやSEOについて興味をお持ちの方は、この機会に株式会社マスドライバーまでお問い合わせください。マスドライバーでは、従来のSEO対策で培った知見を活かしつつ、LLMO時代に不可欠な新しい戦略を取り入れています。

AIに引用・言及されるための高品質なコンテンツ制作から、サイトの信頼性を高めるテクニカルSEO、そして外部からの評価を高めるサイテーション獲得まで、一気通貫でサポートいたします。

生成AI時代のWebマーケティングにお悩みの方は、ぜひ一度お気軽にご相談ください。

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