ChatGPTやGeminiなどのAIアシスタントが直接回答を生成する「AI検索」の普及に伴い、ユーザーの検索行動は変化し、従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでは不十分になりつつあります。
このような環境下で、広告運用者が注目すべき新しい手法が「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
本記事では、「未来のSEO」とも呼ばれるLLMOと従来のSEOとの違いや、LLMOの活用方法について解説します。
LLMOについて
LLMOとは、AIが生成する回答に、自社ブランドやサービスの情報が組み込まれるように最適化するマーケティング手法です。
従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンのランキング上位表示を目指すのに対し、LLMOはChatGPTやGeminiといったAIアシスタントが直接生成する回答での露出を高めることを目的とします。
SEOとLLMOの違い比較
SEOとLLMOは、どちらもオンライン上での可視性を高めるための施策ですが、その目的や最適化手法に大きな違いがあります。
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索エンジンで、特定のキーワードに対する検索結果の上位に自社ウェブサイトを表示させる | AIアシスタントが生成する回答の文章内に、自社の情報を引用・参照させる |
| 最適化手法 | キーワードの選定、メタタグの設定、他サイトからの被リンク獲得など | コンテキストを重視した構造化、明確で簡潔な説明 |
| コンテンツ構造 | 検索キーワードを意識した見出し、内部・外部リンクを配置する | 見出しやリスト、FAQ形式などを活用し、論理的で明快な文章構造にする |
| 可視化の形態 | 検索結果ページ上のウェブサイトのタイトルや説明文 | AIの回答、要約、推薦リスト |
| 成果の測定 | 検索順位やトラフィック、クリック率（CTR）など | 生成AIからの流入量や、AIに引用されたかといった観点 |
これからの企業にとって、「どのようにAIに認識・引用されるか」は、マーケティング戦略を成功させるための重要な課題となるでしょう。
LLMOの活用方法
LLMOを効果的に活用するには、コンテンツの作成から技術的な側面まで、総合的な戦略が必要です。
AIに引用されやすいコンテンツを作るためのポイントを以下にまとめました。
- コンテンツ設計
- 文体・内容の最適化
- ブランド力の強化
- 技術的整備
- 効果測定
それぞれ見ていきましょう。
コンテンツ設計
- 見出しやリストを活用する：H2やH3などの見出し、箇条書き、番号付きリストを使う
- 要点を冒頭にまとめる：記事の冒頭で結論や重要なポイントを提示する
- 比較表やFAQを設ける：複雑な情報を整理する際は、比較表やよくある質問（FAQ）形式を使う
文体・内容の最適化
- 短く明快な文を心がける： 一つの文に一つの要点を基本とする（能動態で書く）
- Q&A形式を取り入れる： 質問と回答の形式で情報を提示する
ブランド力の強化
- 基本情報を正確にする：企業名、住所、連絡先を外部で一貫して表示する
- 被リンク・外部引用を増やす：権威あるサイトなどで自社が言及される機会を増やす
技術的整備
- モバイルフレンドリーな設計：ユーザーが快適に操作・閲覧できるよう最適化する
- ページ速度改善：ページの読み込み速度を最適化する
- スキーママークアップの利用： Schema.orgなどの構造化データをマークアップする
効果測定
- 引用状況を確認する：AIアシスタントの回答に自社情報が引用されているか定期的にチェックする
- 生成AI経由の流入やブランド検索数をモニタリングする： AIからの直接的な流入や、ブランド名の検索数の変化を分析してLLMOの成果を把握する
まとめ
ChatGPTやGeminiなどのAIアシスタントが情報提供の主導権を握る中、自社コンテンツをAIの回答に含めてもらうことは、未来のトラフィック源を確保する上で非常に大きな意味を持ちます。
広告運用者は今のうちからLLMOを意識したコンテンツ改善に取り組み、AI検索時代に他社との差別化を図り、優位性を確立しましょう。
