LLMO対策とは？初心者でもわかるSEOとの違いと対策方法【プロ監修】

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本記事では、100社以上のオウンドメディア・SEO支援を手がけてきたフラップネクストが、LLMO対策の基本から具体的な実践方法までを解説します。

LLMO対策とはAI検索時代に選ばれるための施策

LLMO対策とは、ChatGPTなどの生成AIに自社やサービスが適切に認識・引用されるように情報設計を行う施策のことです。

従来のSEO対策が「検索結果で上位表示されること」を目的とするのに対し、LLMO対策は「AIの回答に含まれること」を目的としています。 ここでは、LLMOの基本をより詳しく解説します。SEO対策との関係や、似た用語との違いも含めて整理します。

LLMOの意味と仕組み

LLMOは、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。

ChatGPTやGoogle AI Overview、Perplexityといった生成AIの回答に、自社サイトやブランドが引用・言及されるよう最適化する手法を指します。 たとえば、経営者が「BtoB向けのSEO会社でおすすめは？」とChatGPTに質問したとします。

AIの回答に自社名が出るかどうかは、LLMO対策で決まります。 ▲実際にChatGPTに質問した際の画面 生成AIは、Web上の情報を収集・分析し、「信頼できる」や「引用する価値がある」と判断した情報源をもとに回答を生成します。

【似ている用語】LLMO・GEO・AIO・AEOの違い

LLMO対策を調べると、AIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）といった用語も目にするかもしれません。

いずれも「生成AIに自社情報を引用させる」という点では共通していますが、対象やニュアンスに違いがあります。 AIOが最も広い概念で、そのなかにGEO、AEO、LLMOが含まれる構造です。

それぞれの違いを表で整理します。

難しく見えますが、違いは「どこに最適化するか」だけです。 現在はまだ黎明期であり、用語の定義も人によって異なります。

LLMO対策を今始めるべき4つの理由

今、検索行動そのものが大きく変わり始めています。 ここでは、今LLMO対策に取り組むべき4つの理由を解説します。

理由1.AIに引用されない＝問い合わせ候補に入らない

Google検索に加え、ChatGPTやPerplexityで直接質問し、その回答だけで意思決定をするユーザーが増えています。 特にBtoB領域ではこの傾向が顕著です。 たとえば「おすすめのSEO会社は？」とAIに聞いた場合、回答に挙がる3〜5社のみが比較対象になります。

ここに自社が含まれなければ、そもそも検討の土台にすら乗らない可能性も。 AIが参照・引用するのは、Web上での情報発信やブランディングが適切に設計されている企業です。

そのため、たとえ優れたサービスを提供していても、「なぜ紹介されないのか？」と感じるケースが生まれます。

理由2.AI経由の成約率（CVR）が高い

現時点では、AI経由の流入は全体の数％にとどまっています。

しかし、注目すべきは「流入数」ではなく「成約率」です。

Adobe Analyticsの調査によると、生成AI経由でECサイトを訪れたユーザーの成約率は、ほかの流入と比べて31％高く、最大で54％の差が出たケースも報告されています。 また、訪問あたりの売上は前年比254％増、流入数自体も693％増と急成長しています。 成約率が高い理由は、AIの回答で「おすすめ」として紹介された時点で、ユーザーがすでに一定の信頼を持っているからです。

通常は「この会社は大丈夫か？」という疑いから始まるのに対し、AI経由では「AIがおすすめしている会社」という前提で検討が始まります。 実際、同調査では、65％の消費者が「AIのおかげで購入に自信が持てた」、68％が「AIで購入した商品は返品する可能性が低い」と回答していることがわかっています。

理由3.今始めれば先行者利益が大きい

LLMO対策は、対策した翌日に効果が出るような施策ではありません。

継続的な情報発信とコンテンツ改善の積み重ねによって、はじめてAIに「信頼できる情報源」として認識されます。

つまり、早く始めた企業ほど有利なポジションを確保でき、あとから参入した企業がそこに入り込むのは難しくなります。 実際に、Gartner社は2026年までに従来の検索エンジン利用が約25％減少すると予測しています。 検索がAIに移行していくなかで、「AIに選ばれる企業」と「選ばれない企業」の差は、今後さらに広がっていくでしょう。

理由4.今始めるかどうかで売上が大きく変わる

AI検索で自社が含まれるかどうかで、問い合わせの数や売上が大きく変わる可能性があります。 たとえば、BtoBのSEO支援サービス（平均受注単価100万円）の場合

この差は、年間で1,200万円以上に及びます。

なお、この100万円は、「自然に消えた売上」ではありません。 本来であれば自社が受注できた可能性のある案件が、AIに言及された競合に流れている可能性があります。 つまり、自社は機会を失い、競合はその分だけ売上を積み上げていく構造です。

結果として、売上だけでなく実績・事例・評価の差も広がり、あとから追いつくことがさらに難しくなる循環が生まれます。

LLMOとSEOの違い【比較表】

LLMOとSEOは別物に見えますが、実際は密接に関係しています。
まずは違いをシンプルに整理しましょう。

項目	SEO	LLMO
最適化の対象	Googleなどの検索エンジン	ChatGPT・Gemini・AI Overviewなどの生成AI
目的	検索結果で上位表示される	AIの回答に引用・言及される
ユーザーとの接点	検索結果一覧から選ばれる	AIの回答内で直接推薦される
外部施策	被リンク獲得	第三者からの言及・ブランド露出

なお、LLMO対策の土台となるのはSEO対策です。  

SEO対策の基礎から見直したい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

https://flapnext.com/web-academy/seo-strategy/

SEOなしにLLMOは成立しない

表を見ると、「SEOとLLMOは別々に対策すればいいのでは？」と思うかもしれません。
しかし実際は、SEO対策がLLMO対策の土台です。SEO対策ができていない状態では、LLMOで成果を出すことはできません。

たとえば、GoogleのAI Overviewは、検索上位に表示されているサイトの情報を引用する傾向があります。
ChatGPTやPerplexityも回答生成の際にWeb検索結果を参照しています。

そのため、SEOで上位表示されていないサイトは、AIの情報ソースにも入りにくいのが現状です。

【初心者向け】すぐに始められるLLMO対策4つ

「具体的に何をすればいいのか分からない」という方向けに、Web担当者が自社内ですぐに着手できる施策を4つ紹介します。
どれも今日から取り組める内容です。

対策1.ブランド情報の一貫性を保つ

AIは、Web上にある自社情報を横断的に収集し、「どんな会社か」を判断しています。

このとき、媒体ごとに説明がバラバラだと、AIが正しく認識できません。

 ＜ダメな例＞

自社サイトでは「オウンドメディア構築のプロ」としているのに、外部メディアでは「Web広告運用会社」と紹介されている →AIはどのカテゴリの会社か判断できなくなり、狙った領域で推薦されない可能性がある。

まずは、以下の項目が統一されているか確認しましょう。

項目	記載例
会社の肩書き	BtoB特化のSEOコンサルティング会社
主力サービス	オウンドメディア構築・SEO支援
ターゲット	BtoB企業のマーケティング担当者
強み・差別化ポイント	100社以上の支援実績／CV改善に強み
実績	・◯◯業界のSEO対策支援で月間PV0→10万達成 ・CVR◯％改善　など
提供価値	リード獲得・売上向上に貢献
カテゴリ	SEO会社／コンテンツマーケ支援
推奨されたい文脈（重要）	「BtoBに強いSEO会社」「コンテンツマーケに強い企業」など

対策2.E-E-A-Tを意識したコンテンツを作る

E-E-A-Tとは、経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）を示すGoogleの評価指標です。

生成AIも、情報を引用する際にこの基準と近いロジックで情報源を選んでいます。

やるべきことはシンプルです。

たとえば、「多くの企業を支援してきました」と書くよりも、「100社以上のオウンドメディア支援実績があります」と書いたほうが、AIにとって信頼できる情報源として判断されやすくなります。

対策3.結論ファースト＋見出し構造を整理する

AIは、Webページのなかから「答えになる部分」を抽出して回答を生成しています。
そのため、結論が明確で構造が整理された記事ほど引用されやすくなります。

具体的なポイントは以下のとおりです。

これだけで、AIにとっての「読みやすさ」が大きく向上します。

もちろん人間にとっても、結論や答えが先に提示されていることで、内容を瞬時に把握でき、ストレスなく読み進めることができます。

SEOライティングのコツや基礎については、以下の記事で解説しています。再度記事の品質をチェックしたい方は併せてご覧ください。

https://flapnext.com/web-academy/basic-knowledge-of-seo-writing/

対策4.一次情報を盛り込む

一次情報とは、自社でしか出せないオリジナルの情報です。
調査データや支援事例、検証結果、現場のノウハウなどが該当します。

AIは、どこにでもある一般論よりも、独自性のある情報を優先して引用する傾向があります。

たとえば、以下のように具体的な事例を示すだけでも引用されやすくなります。

このように「ストーリー＋数値」で示すことで、情報の信頼性と再現性が高まります。

【中〜上級者向け】競合に差をつけるLLMO対策2つ

SEOの基盤が整っている企業であれば、さらに一歩踏み込んだ施策で競合との差を広げられます。
ただし、いずれも専門的な知識と実行力が求められる領域です。

対策1.構造化データを実装する

構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAIが正しく理解できるようにするためのマークアップです。
FAQPageやArticleなどのスキーマを実装すると、情報の意味や構造が明確になり、引用されやすくなります。

ただし、マークアップだけ整えても、コンテンツの中身が伴っていなければ意味がありません。
構造化データは、あくまでAIの理解を「補助」するものであり、本質はコンテンツの質です。

対策2.クエリファンアウトを意識して「面」で取る

生成AIは、1つの質問に対して内部で複数の関連検索を同時に行い、それらを統合して回答を生成しています。
この仕組みを「クエリファンアウト」と呼びます。

たとえば「おすすめのSEO会社は？」と質問された場合、AI内部では以下のような検索が同時に行われています。

そして、それぞれの検索結果の上位サイトから情報を集約して回答が作られます。

ここで重要なのは、自社サイトだけで検索結果の上位を狙うだけでは不十分だという点です。

比較サイトや業界メディアなど、複数の媒体で自社が言及されている状態を作る必要があります。
外部メディアへの掲載やPR活動など、いろいろな媒体で名前が出ている企業ほど、AIに「信頼できる会社」と判断され、回答に選ばれやすくなります。

これらの中〜上級者向け施策は、自社だけで完結させるのが難しい領域です。
特にクエリファンアウトの分析や他社ドメインを含めた面の設計は、SEOの深い知見と実行力が求められます。

「どこから手をつけるべきかわからない」「現状のAIでの見え方を把握したい」という場合は、SEOの実績が豊富なプロに相談することで、最短距離で成果につなげられます。

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【注意】LLMO対策コンサルティングの落とし穴

LLMOはまだ新しい施策であり、外注する企業も増えています。
一方で、成果につながらない失敗事例も出始めています。
ここでは、依頼前に知っておきたい3つのポイントを紹介します。

注意1.SEO対策の実行力や実績のない会社に注意

LLMO対策の土台はSEO対策です。
SEO対策で上位表示できなければ、AIにもなかなか引用されません。

そのため、SEOの実行力がない会社に依頼しても、成果につながりにくいのが実情です。

SEOの基盤がない状態でLLMO対策を進めるのは、基礎工事ができていない状態で家を建てるようなもの。

構造化データの実装やクエリファンアウトの分析など、部分的にはSEO以外の領域もありますが、根幹となるのはSEO対策の知識と実績です。

注意2.「とにかく記事を量産しましょう」は危険信号

「月50本記事を書きましょう」といった量産提案には注意しましょう。
「数字は伸びているのに成果が出ない」状態になりやすいのが、このパターンです。

記事を増やせばAIでの言及数は増える可能性があります。
しかし、その言及がターゲットユーザーの検索意図とズレていれば、問い合わせにはつながりません。

重要なのは、「どのキーワード・どの文脈で言及されるか」の設計です。

注意3.基盤整備だけなら安くできるが成果は期待できない

構造化データの実装や見出し構造の整理、メタ情報の最適化といったLLMOの「基盤整備」は、比較的低コストで対応可能です。
やるべきことが明確で、作業として定型化しやすい領域だからです。

しかし、基盤を整えただけで問い合わせや予約が増えることはありません。
成果につなげるには、狙うべきキーワードの設計やクエリファンアウトを踏まえた面の戦略、他社ドメインへのアプローチなどの施策を継続的に実行していく必要があります。

 

ただし、AI経由で実際に集客したいのであれば、戦略設計と運用まで対応できる会社を選ぶことが重要です。

まとめ：まずはAIに自社名を聞くところから始めよう

LLMO対策は、SEOとは別物ではなく、SEOの延長線上にある施策です。
SEOの基本を徹底したうえで、構造化データやクエリファンアウトを意識した戦略を組み合わせていきましょう。

まずは、生成AIに自社名や検索内容を入力し、どのように自社が認識されているかを確認することから始めてみましょう。

フラップネクストは、中小企業から上場企業まで100社以上のオウンドメディア・SEO支援で培った実行力をもとに、SEOとLLMOを一気通貫で支援しています。

「自社がAIにどう見られているかわからない」「対策の優先順位が判断できない」という方は、まず無料相談をご活用ください。

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※この記事は、株式会社フラップネクスト代表取締役 山崎 翔太朗が監修のもと制作しております。また、当サイトのコンテンツは株式会社フラップネクストのコンテンツ制作・編集ポリシーに沿って制作されています。