【保存版】LLMO(Large Language Model Optimization)とは?生成AI時代の新しいSEO対策と実践チェックリスト
はじめに:検索から生成へ、変わる情報収集行動
Google検索やSNSでの情報収集が主流だった時代は、従来の「SEO対策」で十分でした。
しかし今、ユーザーは ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AI を使って、直接「答え」を得るケースが急増しています。
その結果、検索エンジンだけでなく、「生成AIの回答にいかに自社の情報を載せてもらうか?」という新たな競争が始まっています。
このような背景から注目されているのが、LLMO(Large Language Model Optimization)です。
LLMOとは?従来のSEOとの違い
▷ LLMO(Large Language Model Optimization)とは
ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル(LLM)に、自社のコンテンツを正しく理解・引用してもらうための最適化施策です。
従来のSEO:検索エンジンに最適化
これからのLLMO:生成AIに最適化
AIの回答のなかに、自社の情報やブランドが自然に含まれるように工夫することで、露出機会や信頼性、ブランド認知の向上につながります。
なぜ今、LLMOが重要なのか?
- AIによる情報検索の普及
多くのユーザーが生成AIで情報を得るようになり、Web検索だけでは届かない層が増加。 - GoogleのAI要約表示(AI Overview)の影響
AIによる要約に掲載されることで、クリック数やブランド露出が大きく変化。 - AIに引用されることで権威性が高まる
結果として新規ユーザーの獲得にもつながる。
LLMOの実践チェックリスト ✅
チェック項目 | 内容 | 対応状況 |
---|---|---|
✅ コンテンツの構造化 | 見出しや段落を明確にし、AIが意味を理解しやすく整理されているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ Schema.org構造化データ | 構造化マークアップが適切に実装されているか(記事用生成ツールはこちら / FAQ用生成ツールはこちら) | □ 済 □ 未対応 |
✅ E-E-A-Tの明示 | 専門性・経験・権威性・信頼性が明確に伝わる構成・著者情報になっているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ チャンク最適化 | 情報を短く意味のある「かたまり」に区切って掲載しているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ 正確かつ一貫した情報 | 他ページと矛盾がなく、信頼性を損ねない構成になっているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ 著者プロフィールの充実 | 実名・肩書・SNSなどの詳細なプロフィールが記載されているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ AIに学習されやすい媒体への発信 | Wikipediaやニュースメディアなどへの情報掲載があるか | □ 済 □ 未対応 |
✅ 被リンク施策 | 信頼性の高い外部サイトからのリンクが得られているか | □ 済 □ 未対応 |
✅ LLM出力モニタリング | ChatGPTやGeminiで「自社名とは?」などの出力内容を確認しているか | □ 済 □ 未対応 |
具体的なLLMO対策の事例
🔸 Before(旧来のSEO型記事)
- タイトル:おすすめのサプリメント10選
- 構成:商品名と簡単な紹介のみ
- 著者情報:なし
🔸 After(LLMOを意識した記事)
- タイトル:専門家が解説|疲労回復に効果的なサプリメント10選【薬剤師監修】
- 構成:H2・H3の構造を明確化、実体験・根拠付きの紹介
- 著者情報:薬剤師の名前・経歴・SNSリンク付き
- 構造化マークアップ:Product + Review + Author を記述
まとめ:LLMOはSEOの「次の一手」
生成AIは、今や多くのユーザーの情報収集の「入り口」となっています。
その中で自社情報を届けるには、AIが好む構造・内容で情報を設計するLLMOが欠かせません。
今すぐできるアクション
- 自社サイトの構造を見直し、Schema.orgマークアップを導入する(記事用ツール / FAQ用ツール)
- ChatGPTやGeminiに「○○(自社名)とは?」と聞いて、どんな出力がされるか確認する
- 本記事のチェックリストを活用し、抜けている箇所を強化する
補足:GEO(Generative Engine Optimization)との違い
GEOは生成AI全体への最適化を指す広義の概念で、LLMOはその中でも大規模言語モデル(LLM)に特化した最適化を意味します。
現在はGEO ≒ LLMOとして同義で使われることも多いです。
参考リンク
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