LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに自社の情報を適切に取り上げてもらうための最適化施策です。

これまでのSEOは、Googleなどの検索エンジンで上位に表示されることが目的でしたが、LLMOはAIが生成する回答の中に自社のコンテンツが含まれるようにすることがゴールです。

たとえば、ユーザーが「おすすめのダイエット法は？」とAIに質問したとき、AIの回答にあなたのサービスや商品が含まれていれば、それが新たな流入のきっかけになります。

そもそもLLMとは？

LLMOの“LLM”はLarge Language Model（大規模言語モデル）の略です。

ChatGPTやGemini、Claudeのように、人間の言葉を理解して自然な文章を生成するAIのことです。文章作成、翻訳、プログラミング支援など、幅広く使われています。

こうした生成AIが検索体験を大きく変えている今、AIに“選ばれる”コンテンツを作ることが、企業にとって重要な戦略になりつつあります。

従来のSEOでは、検索ユーザーに対して「どう見つけられるか」が重視されてきましたが、LLMOでは「AIにどれだけ正しく・信頼できる情報として認識されるか」が成功のカギです。

SEO向け構成の例

・タイトルにキーワードを含める

・被リンクを増やす

・ページ速度を高速化

LLMO向け構成の例

・結論ファーストで明快な主張

・定義や要点を簡潔に表現

・著者情報や出典を明示

生成AIが情報収集の起点になる時代では、「検索される」だけでなく「引用される」ことも重視すべきです。

SEOとLLMOを組み合わせた新しい視点が、今後のWeb戦略の要になります。

LLMO（大規模言語モデル最適化）が注目されている背景には、急速に進化する生成AI技術と、それに伴う検索体験や情報収集方法の変化が大きく関係しており、以下の要素がLLMOへの注目を高めています。

① 大規模言語モデルの普及とその脅威

生成AIが進化する中で、LLMOは自然言語処理分野に革命をもたらしました。

しかし、その普及に伴い、いくつかのリスクも浮上しています。

例えば、不正アクセスやデータ漏洩、さらには有害コンテンツやフェイク情報の生成といった問題が増加しています。

特に、悪意のあるユーザーによって、マルウェアの生成や詐欺メールの自動作成などが行われる可能性もあるため、LLMO対策が急務となっています。

② 生成AIによる検索体験の変化

生成AIの進化により、検索体験は大きく変化しました。

従来、ユーザーは検索エンジンを使ってリンクをクリックし情報を収集していましたが、現在ではAIが一問一答形式で回答を提供します。

これにより、情報提供者側にも大きな影響が及んでおり、検索結果に表示されるためには、AIに選ばれることが重要になっています。

さらに、ゼロクリック検索が普及し、検索結果のリンクをクリックせずにAIが直接回答を提供するため、従来のSEO戦略の見直しが求められています。

③ AIに選ばれる情報源の価値と競争

生成AIが主導する新たな検索環境では、情報の「質」だけでなく「引用されやすさ」が重要な価値基準となります。

AIがどの情報源を選び、出力結果に反映させるかが、企業やメディアにとっての競争力を決定づける要因となります。

AIは信頼性や専門性を判断するため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視し、情報の選択基準に大きな影響を与えるため、LLMO対策が求められています。

④ 対話型AIの普及 – ユーザーの情報収集方法の変化

対話型AIの普及により、ユーザーの情報収集方法が根本的に変化しています。

これまで検索エンジンで複数のサイトをクリックして情報を探していたユーザーは、今ではAIに直接質問し、即座に回答を得ることが主流となっています。

この変化は情報収集のスピードを向上させ、企業がユーザーに情報を届ける方法にも影響を与えています。

LLMOを活用することで、AIに適したコンテンツを提供し、競争に打ち勝つことができるため、ますます注目されています。

LLMOは単にAI技術を最適化するだけでなく、検索エンジンの結果やAIに選ばれる情報を意識した戦略的なアプローチを必要とする時代に突入しています。

これに対応するためには、SEO戦略の見直しとともに、LLMO対策を積極的に行うことが、今後のWeb戦略において不可欠となるでしょう。

最適化されたサイトの特徴

LLMO（Large Language Model Optimization）に最適化されたサイトは、単に情報が多いだけでなく、生成AIが正確に読み取れる構成と信頼できる情報源を兼ね備えています。

具体的な特徴として、以下の点が挙げられます。

1，AIが読み取りやすい構成

AIに引用されやすくするには、サイト内での情報の整理と構造化が重要です。

見た目だけでなく、見出し構造（H1〜H3）や箇条書き、表、マークアップなどを活用して、情報をロジカルに整理することが求められます。

また、1ページに複数のテーマを詰め込むのではなく、1テーマごとに専用ページを作ることも推奨されます。

段落ごとに1つの主張を持たせることが、AIにとって理解しやすくなります。

2，信頼性と網羅性を担保しているか

AIは、信頼性や網羅性を重視して情報を引用します。

具体的には、同じテーマであっても「複数の観点から説明されているか」や「出典や根拠が明記されているか」が重要です。

3，E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化

AIは、情報の信頼度を高めるために、著者プロフィールや運営者情報を重視します。

特に、医療・金融・法律などの分野では、専門性や実績が重要な要素となり、これをしっかりとコンテンツに組み込むことが求められます。

LLMOに最適なコンテンツの作り方

LLMOに最適なコンテンツを作成するには、AIが情報を処理する過程に最適化された形で文章を構築することが必要であり、以下の点を意識することが重要です。

1，結論ファーストで記述

生成AIは段落や文章構造の冒頭に置かれた要素を重視します。

そのため、コンテンツは「結論ファースト」で記述し、続けてその根拠や背景を説明する形式が効果的であり、この構成により、AIが主張点をすばやく認識しやすくなります。

2，Q&A型・定義型・構造化された文章構成

生成AIは、Q&A形式（Q:〜？ A:〜）や定義文（「○○とは〜である」）など、構造が明確なコンテンツを好みます。

これにより、AIが質問と答えのペアとして利用しやすくなり、情報の抽出や要約がスムーズになります。

3，情報を簡潔で明確に伝える

AIから選ばれるようなコンテンツにするには、簡潔かつ明快な言語も求められます。

冗長な表現や曖昧な接続詞を避け、定義や因果関係をはっきりと記述することで、AIが情報を誤解なく処理しやすくなります。

4，構造化データ（FAQマークアップ）を使用

GoogleのAI Overviewなどでは、FAQのマークアップを活用することで、AIによる情報抽出がしやすくなります。

その内容は、質問と回答のペアが明確であり、回答文が簡潔かつ具体的であることが重要です。

5，E-E-A-Tを意識した専門性・信頼性の強化

コンテンツ内に信頼できる情報源や専門性を示すことで、AIが引用しやすくなります。

著者プロフィールや実体験に基づく記述、出典元のリンク掲載などを行い、情報の信頼度を高めましょう。

Meta：オープンソースLLM「Llama 2」の公開とパートナーシップの拡大

Metaは、商用利用も可能なオープンソースの大規模言語モデル「Llama 2」を発表し、AI分野におけるオープンなアプローチを推進しています。

​Llama 2は、70億、130億、700億パラメータの3種類があり、2兆トークンのデータで学習されています。​

性能評価では、GPT-3.5に匹敵する能力を持つとされ、研究用途だけでなく、商業利用にも適しています。

​また、MetaはMicrosoftと提携し、Llama 2をAzureとWindowsでサポートすることで、開発者が独自の生成AIを開発しやすい環境を提供しています。

​さらに、Amazon Web Services（AWS）やHugging Faceなどのプラットフォームでも利用可能であり、LLMOの活用が広がっています。

（参考：Metaが無料で商用可能なLLM「Llama 2」発表、Microsoftと提携しAzureで提供、［速報］マイクロソフト、Metaの最新大規模言語モデル「Llama 2 」をAzureとWindowsでサポート。独自の生成的AIを開発可能に）

Amazon：TitanとBedrockによる生成AIサービスの提供

Amazonは、独自の大規模言語モデル「Amazon Titan」を開発し、テキスト生成や要約に特化した「Titan Text」と、検索などのパーソナライズに向く「Titan Embeddings」の2つのモデルを提供しています。

​これらは、API経由で利用可能なサービス「Amazon Bedrock」を通じて提供され、ユーザーは自社データを用いてモデルをカスタマイズし、特定のタスクに特化した生成AIを構築できます。

例えば、小売業では、過去のキャンペーンデータを学習させることで、新商品の広告コピーを自動生成するなど、マーケティング分野での活用が進んでいます。​

また、データは全て暗号化され、仮想プライベートクラウド上で処理されるため、セキュリティ面でも安心して利用できます。

（参考：Amazonも生成AIに参入、独自の大規模言語モデルをAPI経由で提供）​

Airbnb：LLMOによる検索精度と顧客体験の向上

Airbnbは、LLMOを活用して検索体験と顧客満足度を向上させています。

Airbnbはディープラーニングを活用し、LambdaRankなどのアルゴリズムで検索結果を最適化しています。

これにより、ユーザーの過去の予約履歴を基にパーソナライズされた結果を提供し、クリック率や予約率を改善しています。

また、機械学習を活用した価格最適化ツール「Pricing Tips」を提供しており、AIを使ってホストに最適な価格を提案しています。このツールは、市場動向や季節的要因を分析し、予約率を高める価格設定をサポートしています。

さらに、Airbnbは、リスティングの写真からアメニティ情報を自動で抽出する技術を導入しています。

これにより、ユーザーが希望する設備を素早く見つけやすくし、検索精度が向上しています。

（参考：Airbnbはどのように人工知能を活用しているのか？、Airbnbの機械学習導入事例）

生成AI（LLMO）の登場により、SEOの重要性が薄れるのではないかという疑問もありますが、SEOは今後も欠かせない施策です。

LLMOはSEOを補完する役割を果たし、両者をうまく組み合わせることが重要です。

SEOとLLMOの関係

SEOは検索エンジンからの流入を維持し、ユーザーとの接点を提供します。

一方、LLMOは生成AIを通じて、ブランドの信頼性や専門性を認識させる手段となります。

これからは「SEOで検索結果に出ること」と「LLMOでAIに引用されること」の両立が必要です。

SEOとLLMOの組み合わせ

LLMOはSEOの代わりではなく、補完的な存在です。SEOが基盤となり、LLMOがその上に機能する形が理想的です。

SEOで上位表示され、LLMOでAIの回答に組み込まれることが、今後の検索戦略において重要です。

AI技術とSEOの進化

AI技術の進化により、検索エンジンのアルゴリズムも変化しています。

生成AIが主流になることで、AIとの対話を前提としたマーケティング手法が求められ、ブランドの認知度を測る新しい指標が登場する可能性があります。

SEOとLLMOを効果的に組み合わせることで、今後の検索戦略を強化することができます。

LLMOは一過性のトレンドではなく、生成AIが日常の一部となる中で「新しい検索の土台」として重要な役割を果たしています。

今後の検索流入を安定的に確保するためには、SEOと並行してLLMOを意識した対策を早期に始めることが欠かせません。

ここでは、今すぐできる簡単な対策と、中長期的に取り組むべき戦略を紹介します。

今すぐできる簡単な対策

LLMOへの対応は思ったよりもシンプルです。

まずは、ページ構成を見直し、AIが読み取りやすい状態にすることから始めましょう。

例えば、タイトルや見出しに質問形式を取り入れることで、AIが質問に対する回答として認識しやすくなります。

また、定義や用語解説をページ内に設けることで、AIにとって有用な情報源と認識されやすくなります。

さらに、可能であればllms.txt（大規模言語モデルに対して、Webサイトの構造やコンテンツに関する情報を提供するテキストファイル）を用意し、AIに向けた指示を明確に与えることも効果的です。

加えて、E-E-A-T（専門性、信頼性、権威性）に基づいた運営者情報を記載することも、LLMOに対する信頼を高めるための一つの手段です。

【今すぐできる対策】

・タイトルや見出しに質問形式や明確なテーマを盛り込む

・定義文・用語解説をページ内に設ける

・llms.txtの設置と運用を始める

・E-E-A-Tに沿った運営者情報の記載

将来的に差がつく中長期戦略

LLMOに本格的に取り組むためには、コンテンツ設計を中長期的に見据えて行うことが重要です。

単発の記事ではなく、テーマごとに網羅的な情報群を作成することで、AIに「信頼できる専門サイト」として認識されやすくなります。

また、オリジナルの一次情報や事例、データを積極的に公開することが効果的です。

生成AIは同じようなコンテンツを避ける傾向があるため、独自の価値ある情報が重要となります。

さらに、今後は生成AIと連携できる技術（API接続や構造化データの高度化）が増えていくため、技術的な準備を少しずつ進めておくことも戦略として有効です。

【中長期で差がつく戦略】

・テーマ特化型サイトや専門ページ群の構築

・オリジナルの体験・事例・データの記載

・構造化データ・スキーマ対応の強化

・長期的なE-E-A-T強化（SNSや外部発信との連携）

LLMO対策は今すぐ始めるべき簡単な施策と、将来的な成長に繋がる中長期的な戦略を両立させることで、持続的な競争力を築くことができます。

今回は、生成AI時代における新たな検索最適化手法「LLMO（Large Language Model Optimization）」について解説しました。

LLMOは、SEOと異なり、生成AIが提供する回答に自社のコンテンツを自然に組み込むことを目指す最適化手法です。これにより、Web集客やブランディングにおいて新たな競争優位を得ることができます。

LLMO対策は、技術・ポリシー・教育を組み合わせて行うことが重要です。今すぐできる簡単な対策を始めることで、将来の安定した成長に繋がります。

また、SEOとLLMOをうまく組み合わせることが、今後のデジタルマーケティング戦略において重要となります。

企業やメディアは、今から「誰に、どの質問に答える存在か」を明確にし、その問いに対応できるような情報発信を始めることが必要です。

LLMO対策を進め、AI時代に対応した戦略を構築しましょう。