LLMOとは、AI（大規模言語モデル）が理解・引用しやすい形でWebコンテンツを最適化する手法を指します。
従来のSEOが「検索アルゴリズムへの最適化」だったのに対し、LLMOはAIへの意味的最適化です。

AIは単なる文字列ではなく、文脈・構造・意味を理解して回答を生成します。
つまり、AIに「このページは何を意味しているのか」を伝える仕組みが重要になります。
それが、構造化データ（Structured Data）です。

GoogleやBingの検索生成AI（SGE）は、単なるクローラではなく意味を理解するエンジンに変わりました。
検索順位を決めるだけでなく、「回答を生成する際の参照ソース」としてサイトを評価しています。

検索から対話型AIへ

• 旧SEO: 「特定のキーワードで上位表示させる」

• LLMO: 「AIが回答を作るときに自社ページを引用させる」

Googleが公式に示す構造化の重要性

Googleは構造化データを「検索機能がコンテンツを理解する手助け」と位置づけ、
リッチリザルトやSGE回答の判断基準に利用しています。

AIモデルがコンテンツを理解するためには、意味を明示した構造的マークアップが必要です。

構造化データとは

Webページの情報（タイトル・著者・商品名・価格・評価など）を、AIが理解できる形式でマークアップすること。

代表的な形式は「JSON-LD」です。
HTMLに直接埋め込まれるスクリプトとして記述し、schema.orgの語彙を利用します。

【基本構文】

 <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "AI時代のSEO（LLMO）対策とは？",
  "description": "AI時代の検索における構造化データの重要性を解説。",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "○○○"
  },
  "datePublished": "date",
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "○○○",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "URL"
    }
  }
}
 </script>

【各プロパティの意味】

構造化データは「直接的なランキング要因」ではありません。
しかし、AIやGoogleがコンテンツを理解する助けとなる間接的な要因です。

役割1：AIに意味を伝える

AIは「このページは記事なのか」「製品情報なのか」をデータ構造から理解します。

役割2：検索結果のリッチ化

構造化データを設定することで、検索結果に「著者名」「星評価」「価格」などが表示され、CTRが上がります。

役割3：ナレッジグラフ連携

OrganizationやPersonスキーマを設定すると、Googleのナレッジグラフ（右カラム情報）に反映される場合があります。

WordPressではテーマやACF（Advanced Custom Fields）を利用して、動的にJSON-LDを出力できます。

【functions.phpへの追加例】

function add_article_jsonld() {
  if ( ! is_singular('post') ) return;
  $post_id = get_queried_object_id();
  $image = null;
  if ( has_post_thumbnail($post_id) ) {
    $img = wp_get_attachment_image_src( get_post_thumbnail_id($post_id), 'full' );
    if ( $img ) $image = [$img[0]];
  }

  $data = [
    '@context'        => 'https://schema.org',
    '@type'           => 'Article', 
    'mainEntityOfPage'=> get_permalink($post_id),
    'headline'        => get_the_title($post_id),
    'author'          => [
      '@type' => 'Person',
      'name'  => get_the_author_meta('display_name', get_post_field('post_author', $post_id)),
    ],
    'datePublished'   => get_the_date(DATE_W3C, $post_id),
    'dateModified'    => get_the_modified_date(DATE_W3C, $post_id),
    'publisher'       => [
      '@type' => 'Organization',
      'name'  => 'docodoor',
      'logo'  => [
        '@type' => 'ImageObject',
        'url'   => get_template_directory_uri() . '/img/common/logo.png',
      ],
    ],
  ];

  if ($image) {
    $data['image'] = $image;
  }

  echo '<script type="application/ld+json">' .
       wp_json_encode($data, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_UNESCAPED_SLASHES) .
       '＆lt/script>' . "\n";
}
add_action('wp_head', 'add_article_jsonld');

このコードでできること

• 投稿ページで自動的にArticleスキーマを出力

• 管理画面での更新がJSON-LDにも反映

• Googleリッチリザルトテストで検証可能

従来のSEOが「キーワード中心」だったのに対し、
LLMOは「意味中心」「文脈中心」のアプローチへと進化しています。

AIが評価するのは、単なる単語の出現頻度ではなく、
ページがどんな意図で書かれ、どんな質問に対する最適な答えになっているかです。
つまり、「どんなキーワードで上位に出るか」よりも、
「AIがどんな文脈で引用しやすい構造か」が重視されます。

構造化データは、AIに「この情報はこういう意味だ」と伝えるための翻訳レイヤーです。
HTMLだけでは判断しづらい「著者」「発行元」「日付」「内容の種類」などを、
明確に定義してAIが誤解なく理解できるようにします。

特に Article と Organization の2つは、
すべての企業・メディアサイトで最優先で実装すべき基本スキーマです。

• Article：記事構造を明示し、AIが「誰が・いつ・何を書いたか」を理解できるようにする。

• Organization：発信元を明確にし、AIやGoogleが「信頼できる情報源」として認識できるようにする。

この2つを正しく実装するだけで、AIはサイト全体を「文脈のないページの集まり」ではなく、
信頼性をもった情報体系として理解できるようになります。

従来のSEOが「検索エンジンに見つけてもらう技術」だったのに対し、
LLMOは「AIに理解され、引用される設計」です。
構造化データの導入は、単なるコードの追記ではなく、
情報の意味をAIに伝えるための設計行為だと捉えることが重要です。