「ChatGPTで自社のサービスが紹介されていない」「AIの回答に競合ばかりが出てくる」と感じているWeb担当者が増えています。検索エンジンだけでなく、生成AIに質問して情報を集める人が増えたことで、新たな対策が求められるようになりました。
LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答をつくるときに、自社の情報を引用・紹介してもらうための取り組みです。SEOとの共通点も多く、これまでのサイト運営の延長として取り組めます。
本記事では、LLMOの意味と注目されている理由、SEO・AIO・GEOとの違い、生成AIが回答をつくる仕組み、具体的な対策方法、効果測定の方法、注意点、始め方までを順番に解説します。
まずは記事全体の要点をまとめました。気になる項目をクリックすると、該当する見出しに移動します。
| 確認したいポイント | 結論 | 詳細 |
|---|---|---|
| LLMOとはどんな施策？ | 生成AIの回答で引用されるための施策 | ChatGPTやGeminiなどの回答の中で、自社のサイトや商品名が紹介される状態を目指す取り組みです。 |
| なぜLLMOが注目されている？ | 生成AIで情報を探す人が急増したため | 総務省の調査では、日本で生成AIを使ったことがある人は2025年度に58.8%まで増えています。 |
| SEO・AIO・GEOとの違いは？ | 対象が検索結果か、AIの回答か | SEOは検索順位、LLMOはAIの回答での引用が対象です。AIOやGEOはほぼ同じ意味で使われています。 |
| 生成AIはどう回答をつくる？ | 学習データと検索結果の2つを使う | 事前に学習した知識と、質問のたびに検索したWeb上の情報を組み合わせて回答を生成しています。 |
| 具体的に何をすればいい？ | SEOの土台と引用されやすい情報設計 | 検索上位を目指しつつ、結論を明確に書き、一次情報や運営者情報、外部での言及を増やします。 |
| 効果はどうやって測る？ | AIへの質問・流入・指名検索で確認 | 生成AIに実際に質問して言及を確かめ、AI経由の流入と社名での検索数の推移を見ていきます。 |
| LLMO対策の注意点は？ | 引用の保証はなく測定も難しい | 確実に引用される方法はありません。未確立の手法に頼らず、誤った情報が出ていないかも確認します。 |
| 何から始めればいい？ | 現状診断からテーマを絞って着手 | まず自社がAIにどう紹介されているかを確認し、重要なページとテーマから改善を進めます。 |
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LLMOとは？生成AIの回答に自社の情報を届ける施策
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデルを使った生成AIの回答の中で、自社のWebサイトや商品、サービスが取り上げられるように情報を整える施策です。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。
対象となるのは、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの対話型AIや、Google検索の結果画面に表示される「AIによる概要」などです。ユーザーが質問したときに、回答の根拠として自社の情報が使われる状態を目指します。
LLMとは
LLM（Large Language Model）とは、膨大な文章を学習して、人間のように自然な文章を理解・生成できるAIのモデルのことです。ChatGPTのGPTシリーズや、GoogleのGeminiなどが代表的なLLMです。
LLMは、質問の意図をくみ取り、複数の情報をまとめて1つの回答として提示できます。ユーザーは複数のサイトを見比べなくても答えを得られるため、情報収集の方法そのものが変わりつつあります。
LLMOが目指すのは「引用」と「言及」
LLMOの成果は、生成AIの回答に自社サイトがリンク付きで引用されることと、社名や商品名が回答の中で紹介されることの2つに大きく分けられます。
引用されればサイトへの訪問につながり、言及されれば認知度の向上につながります。検索順位という1つの指標で測れたSEOと異なり、成果の形が複数ある点がLLMOの特徴です。
LLMOが注目されている理由
LLMOが注目されている背景には、情報を探す手段として生成AIを使う人が急速に増えていることがあります。検索エンジンで調べてサイトを訪れるという流れが、すべての人にとっての前提ではなくなってきました。
ここでは、LLMOへの関心が高まっている3つの理由を紹介します。自社の顧客がどのように情報を集めているかを考えるきっかけにしてください。
生成AIの利用者が急速に増えている
総務省の情報通信白書によると、日本で生成AIサービスを使ったことがある人の割合は、2024年度調査の26.7%から2025年度調査では58.8%まで増加しました。1年で倍以上に増えた計算です。
仕事の調べものや商品の比較など、これまで検索エンジンで行っていた情報収集を生成AIで済ませる人も増えています。生成AIの回答に自社が登場しなければ、こうしたユーザーとの接点を失うことになります。
検索結果の画面にもAIの回答が表示される
Google検索では、検索結果の上部にAIが生成した要約を表示する「AIによる概要」が導入されています。ユーザーは検索結果の画面だけで答えを得られるため、サイトを訪問せずに検索を終える場面も増えています。
AIによる概要の中で引用元として表示されるかどうかが、サイトへの流入を左右するようになりました。AIの普及が検索やSEOにどのような影響を与えているかは、次の記事で詳しく解説しています。
関連記事：AI時代のSEO対策とは？AI検索への対応とAI活用の両面から最新戦略を解説
比較検討の場がAIに移りつつある
「おすすめの会社は？」「AとBの違いは？」といった、購入や依頼の直前に行う比較検討の質問を生成AIにするユーザーも増えています。AIが回答の中で紹介する会社は数社に限られるため、紹介されるかどうかで選ばれる可能性が大きく変わります。
特に、BtoBのサービスや専門性の高い商品は、比較の段階でAIに相談されやすい傾向があります。検討段階のユーザーとの接点を確保するためにも、LLMOへの取り組みが重要になっています。
LLMOとSEO・AIO・GEOとの違い
LLMOと似た言葉に、SEO、AIO、GEOがあります。いずれも検索やAIを通じて情報を届けるための施策ですが、対象とする場所や呼び方の由来が異なります。
言葉の違いにこだわりすぎる必要はありませんが、関係性を理解しておくと、社内での説明や依頼先との打ち合わせがスムーズになります。
SEOとの違い
SEOは、Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位に表示させ、クリックしてもらうための施策です。一方のLLMOは、生成AIの回答の中で自社の情報を引用・紹介してもらうことを目的とします。
SEOの成果は検索順位やクリック数で測れますが、LLMOでは回答の中での言及や引用の有無が成果になります。目的、評価の基準、効果測定の方法などの違いは、次の記事で7つの観点から比較しています。
関連記事：LLMOとSEOの違いとは？目的・評価基準・対策方法を7つの観点で比較
AIO・GEOとの違い
AIO（AI Optimization）はAI全般に向けた最適化、GEO（Generative Engine Optimization）は生成AIを使った検索エンジンに向けた最適化を指す言葉です。AEO（Answer Engine Optimization）という呼び方もあります。
細かな定義は提唱者によって異なりますが、実務ではLLMO・AIO・GEOはほぼ同じ意味で使われています。それぞれの言葉が生まれた背景や施策の内容は、次の記事で解説しています。
関連記事：AIO対策とは？SEO・LLMOとの違いとAIに引用される対策方法を解説
関連記事：GEO対策とは？SEOとの違いと研究で確かめられた実践方法をわかりやすく解説
LLMOの土台はSEO
LLMOとSEOは別々の施策ではなく、SEOで整えたサイトの土台の上にLLMOが成り立つ関係にあります。生成AIの多くは回答をつくる際に検索結果を参照しており、検索で見つけてもらえないページは引用の候補にもなりにくいためです。
Googleも公式ドキュメントで、AIによる概要に表示されるために特別な最適化は必要なく、これまでのSEOの基本が引き続き重要だと説明しています。LLMOのためにSEOをやめる必要はありません。
生成AIが情報を集めて回答する仕組み
LLMO対策を考えるうえでは、生成AIがどこから情報を得て回答をつくっているのかを知っておく必要があります。大きく分けると、事前に学習した知識を使う方法と、質問のたびにWeb上の情報を検索して使う方法の2つがあります。
どちらの方法で回答しているかによって、自社の情報が使われるまでの時間や、効果的な対策が変わります。それぞれの仕組みを見ていきましょう。
学習データから回答する場合
生成AIは、公開されているWebページや書籍などの膨大な文章をあらかじめ学習しています。学習した内容は知識としてモデルに蓄えられ、検索をせずに回答するときの材料になります。
学習データは一定の時期までの情報で区切られているため、新しく公開した情報がすぐに反映されるわけではありません。Web上の多くの場所で、自社について正しい情報が繰り返し書かれていることが、学習データを通じて認識されるための条件になります。
検索結果を参照して回答する場合
最近の生成AIの多くは、質問を受けるとWebを検索し、見つけたページの内容をもとに回答をつくる仕組みを備えています。回答の中に参照したページへのリンクが表示されるのは、この仕組みによるものです。
検索結果を参照する場合は、新しい情報もすぐに回答に反映されます。検索で上位に表示されているページほど参照されやすいため、SEOの成果がそのままLLMOの成果につながりやすい部分です。
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LLMO対策の具体的な方法
LLMO対策は、検索で見つけてもらえる土台づくりと、AIが引用しやすい情報の整え方の2つを組み合わせて進めます。特別な技術が必要なものは少なく、多くはこれまでのSEOやコンテンツ制作の延長で取り組めます。
ここでは、優先して取り組みたい6つの方法を紹介します。自社の現状と照らし合わせ、手が届いていない部分から着手しましょう。
SEOの基本を整えて検索上位を目指す
生成AIが検索結果を参照して回答をつくる以上、検索で上位に表示されることがLLMOの出発点になります。ページがインデックスに登録され、クローラーが内容を読み取れる状態を整えておきましょう。
狙うテーマで検索上位を獲得できていないページは、AIの参照先にもなりにくくなります。まずは自社の主要なテーマで、検索順位と表示の状況を確認するところから始めましょう。
結論を先に書き、引用しやすい文章にする
生成AIは、質問に対する答えをページの中から探して回答に使います。見出しの直後に結論を書き、1つの段落で1つの内容を説明する構成にすると、AIが必要な部分を取り出しやすくなります。
「〇〇とは△△です」と定義を明確に書く、手順は番号順に並べる、比較は表で整理するといった工夫も効果的です。読み手にとって分かりやすい文章は、AIにとっても理解しやすい文章です。
一次情報と独自の知見を盛り込む
どのサイトにも書かれている一般的な情報だけでは、数多くのページの中から自社のページを引用する理由が生まれません。自社で実施した調査のデータや、支援事例、専門家としての見解など、他にはない情報を加えましょう。
具体的な数字や事例は、AIが回答の根拠として使いやすい情報です。情報の出典や更新日を明記しておくと、内容の信頼性も伝わりやすくなります。
構造化データと運営者情報を整える
構造化データを使うと、ページの内容や運営者の情報を、検索エンジンが理解しやすい形で伝えられます。会社概要、著者のプロフィール、問い合わせ先などを明記し、誰が発信している情報なのかを分かるようにしておきましょう。
なお、Googleは構造化データの内容をページに表示されている文章と一致させるよう求めています。会社や人物、商品といった「エンティティ」として正しく認識されるための考え方は、次の記事が参考になります。
関連記事：エンティティSEOとは？意味やキーワードとの違い・活用法を現役コンサルが解説
外部サイトでの言及（サイテーション）を増やす
生成AIは、自社サイトの情報だけでなく、ニュースサイトや業界メディア、比較記事、SNSなど、外部で自社がどう語られているかも参考にしています。外部で社名や商品名が言及される機会を増やすことは、LLMOの重要な施策です。
プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、取材への対応、セミナーへの登壇などが具体的な方法です。社名やサービス名の表記をそろえておくと、同じ会社の情報として認識されやすくなります。
AIのクローラーを拒否していないか確認する
生成AIを提供する事業者は、それぞれWebページを収集するための独自のクローラーを持っています。robots.txtでこれらのクローラーを拒否していると、AIの検索機能で自社のページが参照されなくなる可能性があります。
セキュリティ製品やCDNの設定で、意図せずアクセスを遮断しているケースもあります。AIに情報を使われたくないページがある場合は制限を設けつつ、公開したい情報は読み取れる状態にしておきましょう。
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LLMO対策の効果測定の方法
LLMOは、検索順位のように1つの数値で成果を測れる仕組みがまだ整っていません。そのため、複数の方法を組み合わせて、変化の傾向をつかむことが大切です。
ここでは、費用をかけずに始められる3つの方法を紹介します。毎月同じ方法で記録を続けると、施策との関係が見えてきます。
生成AIに実際に質問して確認する
最も基本的な方法は、自社の顧客が質問しそうな内容を、ChatGPTやGeminiなどに実際に入力して回答を確認することです。自社が紹介されているか、引用元として表示されているか、内容は正しいかを記録します。
生成AIの回答は、同じ質問でも毎回少しずつ変わります。質問の一覧を決めて定期的に確認し、言及された回数や順番の変化を追いましょう。手作業での確認が難しい場合は、専用のツールを使う方法もあります。
関連記事：LLMOツールとは？機能・タイプ別の特徴・費用相場と失敗しない選び方を解説
AI経由の流入をアクセス解析で確認する
Googleアナリティクスなどのアクセス解析ツールでは、ChatGPTやPerplexityなどのAIサービスから訪れたユーザーを参照元として確認できます。AI経由の訪問数や、その後の問い合わせにつながった件数を記録しておきましょう。
GoogleのAIによる概要からの流入は、Search Consoleでは通常の検索の数値に含まれて表示されます。AIによる概要だけを切り分けて確認することはできない点に注意が必要です。
参照：AI 機能とウェブサイト｜Google 検索セントラル
指名検索の推移を見る
生成AIの回答で社名や商品名を知ったユーザーは、後から検索エンジンで社名を検索して公式サイトを訪れることがあります。リンクがクリックされなくても、認知が広がった結果は指名検索の増加として表れます。
Search Consoleで社名やサービス名を含む検索語句の表示回数を確認し、推移を記録しましょう。指名検索を増やすための施策は、次の記事で解説しています。
関連記事：指名検索を増やす方法とは？調べ方やメリット・成果につながる7つの施策を解説
LLMO対策の注意点
LLMOは新しい分野であり、確立された手法や評価の基準がまだ定まっていない部分が多くあります。期待しすぎて誤った判断をしないよう、注意点を押さえておきましょう。
どれも、LLMOに取り組まない理由ではありません。限界を理解したうえで、無理のない範囲で継続的に取り組むことが大切です。
確実に引用される方法はない
生成AIがどの情報を回答に使うかは、AIの提供事業者の仕組みによって決まり、外部から完全に制御することはできません。「必ずAIに引用されます」といった説明をする支援会社には注意が必要です。
回答の内容は、AIの更新や質問の言い回しによっても変わります。1回の確認結果に一喜一憂せず、一定期間の傾向で判断しましょう。
引用されてもクリックされるとは限らない
生成AIの回答で疑問が解決すると、ユーザーはリンク先のサイトを訪れずに終えることも多くなります。引用されても、サイトへの流入が大きく増えるとは限りません。
そのため、流入数だけで成果を判断せず、指名検索や問い合わせの質の変化もあわせて見ることが大切です。サイトを訪れた人が次の行動を起こしやすいよう、問い合わせまでの導線も整えておきましょう。
未確立の手法に頼りすぎない
LLMOの施策として、AI向けにサイトの概要をまとめる「llms.txt」というファイルの設置が紹介されることがあります。ただし、llms.txtは提案段階の仕様であり、Googleは公式に、AI機能のために新しいファイルを作る必要はないと説明しています。
設置自体に害はありませんが、llms.txtだけで成果が出るわけではありません。新しい手法に飛びつく前に、検索で上位を目指すことや、質の高い情報を発信することといった基本を優先しましょう。
AIによる誤った情報に備える
生成AIは、古い情報や誤った情報をもとに回答してしまうことがあります。料金や所在地、サービス内容などが間違って紹介されると、顧客の誤解や機会の損失につながります。
定期的に自社に関する回答を確認し、誤りがあれば公式サイトの情報を最新に保ち、外部サイトに古い情報が残っていないかも見直しましょう。正しい情報がWeb上に多く存在する状態が、誤った回答を減らすための基本です。
LLMO対策を始める手順
LLMO対策を始めるときは、いきなり施策に取りかかるのではなく、現状を把握してから優先順位を決めるのが効率的です。限られた時間と予算で成果を出すための進め方を紹介します。
社内にSEOの担当者がいる場合は、既存の運用に組み込む形で進めると負担を抑えられます。
自社の現状を診断する
最初に、自社が生成AIにどのように紹介されているか、検索での表示状況はどうかを確認します。主要なサービスについての質問を生成AIに入力し、自社の名前や情報が登場するかを記録しましょう。
あわせて、サイトの技術面やコンテンツの課題も点検しておくと、優先して取り組むべき項目が見えてきます。無料でできる診断の手順やチェック項目は、次の記事で解説しています。
関連記事：LLMO診断とは？無料でできるチェック項目と有料サービスの費用・選び方を解説
優先するテーマとページを決める
すべてのページを一度に改善する必要はありません。売上や問い合わせに直結するサービスのテーマや、比較検討の段階で質問されやすいテーマから優先して取り組みましょう。
対象のページを決めたら、結論の書き方、一次情報の追加、運営者情報の明記など、本記事で紹介した方法を順に当てはめていきます。改善した日付を記録しておくと、効果を確認しやすくなります。
継続的に改善する体制をつくる
LLMOの成果は、短期間で表れるものではなく、情報発信と改善の積み重ねによって少しずつ現れます。毎月の確認項目と担当者を決め、定期的に結果を振り返る体制を整えましょう。
社内だけで進めるのが難しい場合は、専門の支援会社に相談するのも1つの方法です。依頼先のタイプや比較のポイントは、次の記事で整理しています。
関連記事：LLMO対策会社の選び方とは？タイプ別の特徴・費用相場・比較のポイントを解説
| ＼ SEOとLLMOをまとめて見直しませんか？ ／ ・AI検索の時代に合わせたSEO戦略を立てたい・コンテンツの改善と外部での露出を計画的に進めたい・社内に担当者がおらず、何から始めればよいか分からない 楽々Editでは、SEOを土台にしたAI最適化（AIO・LLMO対策）を含め、戦略設計から実行・改善まで一貫して支援しています。現状に合わせた進め方をご提案します。 ≫ SEOコンサルティングの詳細を見る |
まとめ
LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答で、自社の情報を引用・紹介してもらうための施策です。生成AIを使う人が急速に増えたことで、検索エンジンと並ぶ新たな情報の入口として注目されています。
生成AIは、学習した知識と検索結果の両方を使って回答をつくるため、LLMOの土台はSEOにあります。検索上位を目指したうえで、結論を明確に書き、一次情報や運営者情報を整え、外部での言及を増やしていきましょう。
確実に引用される方法はなく、効果の測定も発展途上です。生成AIへの質問、AI経由の流入、指名検索の推移を組み合わせて変化を確認し、現状の診断から優先順位をつけて継続的に改善していくことが成果への近道です。
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