AI検索のLLMO対策とは？SEOとの違いと「まずやること」をチェックリストで解説

AI検索の利用が広がる中、検索結果ページ上の情報だけで疑問が解決するケースが増えています。その結果、特定のWebサイトにアクセスせずに検索を終える「ゼロクリック検索」が急増しています。

従来のSEO対策に加え、AIに理解・引用されるための新たなWebマーケティング手法として、LLMO対策の重要性が高まっています。

そこで、この記事では、「AI検索時代に必要とされるLLMO対策」をテーマに、主に以下の内容について詳しく解説します。

• SEO・LLMOにおける評価やKPI (重要業績評価指標) の違い
• AI検索時代に求められるLLO対策の具体的なチェックリスト
• 効果測定・検証の方法

AI検索時代に競合他社よりも優位性を高め、AIに選ばれるWebサイトを構築するために、ぜひ最後までお読みください。

LLMOとは何か：AI検索で何が変わった？

LLMOとは、英語で「Large Language Model Optimization」(ラージ・ランゲージ・モデル・オプティマイゼーション) の頭文字で、日本語に直訳すると「大規模言語モデル化」と表します。

ここではLLMOの基本的な概念と、「AI検索時代で何がどう変わったのか」をわかりやすく解説します。

LLMO/AIOの違い

LLMOは、ChatGPT (チャットジーピーティー) やGemini (ジェミニ) をはじめとする生成AIにWebサイトのコンテンツ内容が理解・引用され、参照されやすくするための対策のことを指します。

一方、AIO (AI Optimization = エーアイ・オプティマイゼーション) とは、LLMOよりもさらに広範囲なAI技術全般に対しての最適化を図る戦略を指します。

LLMOとAIOの違いをわかりやすく一覧表に整理しました。

ゼロクリックが増えると何が困る？

AI回答の広がりによって、検索結果を詳しく見なくても、知りたいことをピンポイントで把握できるようになりました。さらに、スマホアプリに導入されたAIツールを活用して質問し、回答を得るパターンも増えています。そのため、今後は検索結果に表示されたWebサイトを閲覧せずに検索行動を終える「ゼロクリック」がさらに増える可能性が高いです。

ゼロクリックがもたらす影響として、以下のようなものがあります。

• オーガニック (自然検索) 流入の量が減少する
• 検索結果の順位が上がらず、Web集客やブランディングの効果が得られにくい
• Webサイトのコンテンツを見てもらう前に離脱され、他社との比較・検討の機会が減る
• AIで得られた回答だけを信用して、誤解を招く情報や誤情報に気づきにくくなるリスクがある

LLMO対策が必要な理由や、LLMOに取り組むメリット・注意点などの基本を知りたい方は、こちらの記事も合わせてご活用下さい。

SEOとLLMOにおける評価・KPIの違い

AI検索では「SEO対策とどう向き合うべきか」という課題だけでなく、「目標達成に向けたKPIをどのように再設計すべきか」という視点も重要となります。SEOでは検索順位や自然検索による流入数が主な評価対象ですが、AI検索ではそれ以外の要素も評価対象に含まれます。

ここでは、SEO・LLMOにおける評価の考え方と、設定すべきKPIの違いについて解説します。

検索エンジンは「ルール」、AIは「理解」で評価

SEO対策は、Googleなどの検索エンジンのアルゴリズムに基づき、検索結果の上位に表示させるための施策です。SEO対策の具体的な評価ポイントとしては、主に次の要素があります。

• 検索キーワードとの関連性
• コンテンツの質の高さや一貫性
• どのデバイスでも快適に閲覧できるモバイルフレンドリー
• 表示速度の速さ

これらの要素を総合的に評価した上で、検索順位が決定される仕組みです。

一方、ChatGPTなどの生成AIは、文字・音声入力による対話形式でユーザーの質問に対して的確な回答を出すことを目的としています。SEOのようにキーワード重視で評価するのではなく、次のようなプロセスによって回答を導き出します。

• 文脈を読み取る
• 文章全体の内容を基に要点を抽出する
• 複数の情報を統合・再構成する

AIは、文章の流れや意味を理解した上で情報を整理し、自然な回答として出力します。検索エンジンが「ルールやアルゴリズムに基づく評価」であるのに対し、AIは「内容の理解に基づく評価」を行っていることが大きな違いです。

KPIの違い

SEO・LLMOの評価ポイントはそれぞれ異なるため、KPIも大きく変わってきます。

KPI (Key Performance Indicator) とは、目標をどの程度達成しているか、最終的なゴールまでの過程を数値化し、成果を分析・改善するために使われる評価指標です。

SEOにおけるKPI

SEO対策では検索エンジンの評価が中心であるため、以下のように検索順位や流入が主な指標となります。

• 検索エンジンの検索順位
• オーガニック流入数 (Web広告を除いた検索結果からWebサイトを訪問した数)
• クリック率 (検索結果が表示された回数のうち、クリックされた回数の割合)
• コンバージョン数 (お問い合わせや資料請求など最終的な成果が発生した件数)

LLMOにおけるKPI

AI検索ではゼロクリックが多いため、SEOとは異なり「順位が上がる＝流入が増える」という概念は通用しにくい傾向があります。そのためLLMOでは、流入数だけでなく「AIにどう理解・評価・引用されているか」という視点でKPIを設定する必要があります。

• AI経由での流入 (ChatGPTなど)
• AI回答内の引用率 (AIによる回答で自社の情報がどの程度使われているか)
• 想定した質問に対してAIの回答内にどれくらい登場するか
• ブランド名の検索状況 (自社ブランドの名前がどれほど検索されているか)

まずやるべき対策とは

AI検索が導入されて間もないこともあり、「LLMO対策は難しいのでは？」という先入観を持たれることがあります。一方で「AI検索でLLMO対策に注力するなら、SEO対策は不要なのでは？」といった見解も見受けられます。

実際には、SEOとLLMOはそれぞれ独立したものではなく、相互に関連し合う関係にあります。どちらか一方だけで、十分な成果を出せるものではありません。

ここでは、AI検索時代においてまず取り組むべき対策と、SEOとLLMOの関係性について、わかりやすく解説します。

SEOはLLMOの土台

SEOとLLMOの関係性を簡潔に表現すると、「SEOあってこそのLLMO」です。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、インターネット上に公開されたコンテンツを参照して学習し、文章の要点を整理・要約します。そのため、検索エンジンから正当に評価されないWebページは、AI検索でも見つけてもらえない可能性があります。

SEO対策の基本施策として、次のポイントが重要です。

• 内部リンクの整理
• 検索キーワードの設定
• 記事タイトルや見出しの最適化 (キーワードを含め、内容を簡潔・正確に伝える)
• レスポンシブWebデザインによるモバイル対応
• Webページの表示速度改善
• 構造化データの実装

特に「構造化データの実装」は、h2・h3などの見出しを整理し、Webページの情報構造を明確にすることで、検索エンジンやAIが内容を理解しやすくなります。

SEO対策とLLMO対策は独立したものではなく、お互いに補い合う関係です。AI検索時代のWebマーケティングで成功するには、ユーザーにクオリティの高い記事や信頼できる情報を届けることが鍵となります。

「信頼性×読み取りやすさ」を整える

LLMO対策の肝は、「信頼性が高く、読み取りやすいコンテンツ」を整えることです。SEOも含め、AIは公開コンテンツの信頼性を評価する際に、E-E-A-Tを重視しています。

• 【経験 (Experience) 】体験や経験に基づく情報があるか
• 【専門性 (Expertise) 】専門知識や資格、専門分野での実績があるか
• 【権威性 (Authoritativeness) 】特定の分野で認められた人や組織が情報を発信しているか
• 【信頼性 (Trustworthiness) 】情報の正確性やWebサイト全体の安全性・信頼度

信頼性を高めるポイント

信頼性を高める要素として、次のようなものがあります。

• 著者や監修者のプロフィールを掲載する
• 実績や具体的な事例を紹介する
• 根拠やデータを提示する
• 誇張表現や間違った情報は避ける
• 一次情報や自分で検証した結果を示す

読み取りやすさを高めるポイント

読み取りやすさを向上させるポイントは、以下の通りです。

• 結論から先に書く
• 箇条書きで簡潔に整理する
• 冗長・推測の表現は避ける
• 特徴・定義 → 理由 → 具体例 の順で説明する

特に重要なのは 「結論の先出し」 です。AIは文章の要点を抽出して回答するため、冒頭に結論を書くことで引用されやすくなります。

また、難しい専門用語もわかりやすくかみ砕くことで、AIが文脈を理解しやすく、ユーザーにとっても読みやすい文章になります。

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ここまで、LLMOの基礎知識や評価の違いについてお伝えしましたが、重要なのは、「AI検索のLLMO対策で具体的に何を実行するか」です。「内容を理解しただけで終わり」ではなく、適切な施策を実行するかしないかで、Webサイトの運用効果を大きく左右します。

ここでは、AI検索で成果を上げるために、今すぐに取り組むべきLLMO対策について、技術的な対策と、コンテンツ対策に分けて解説します。

テクニカルな対策

LLMOにおけるテクニカルな対策の主な目的は、「AIが情報を理解しやすい環境を整えること」にあります。小手先だけの技ではなく、SEOも含めて以下のように、技術的な要素を重視します。

テクニカルなLLMO対策として、次のような手法があります。

• llms.txtを設置する (AI向けの参照ガイド)
• 構造化データの実装でAIが理解しやすい情報整理
• robots.txt の設定 (AIクローラーのアクセス制御)

次に、それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。

llms.txtを設置する (AI向けの参照ガイド)

「llms.txt」とは、「Large Language Models Text」の略で、Webサイトの情報を生成AIに正確かつ効率的に伝えるためのテキストファイルです。このファイルでは、「AIにどの情報を参照してほしいのか」を明示します。

サイト名や概要、主要なWebページへのリンクなどを一定のルールに沿って記述することで、整理された情報をAIに対して正確に伝えることができます。

構造化データの実装でAIが理解しやすい情報整理

構造化データとは、Webページの情報に意味を持たせ、AIやGoogleなどの検索エンジンが理解しやすい形式で整理するための「タグ付け」を指します。

ただし、LLMOにおけるタグ付けは、h2・h3・pなどのHTMLタグを追加することではありません。重要なのは、「これは何の情報か」を明確に示すことです。

たとえば、「これは記事」「これは著者」「これは商品の価格」といったように、情報の種類や役割をAIに伝えます。記事・著者・商品・価格などを明示することで、AIはページの内容を正確に把握しやすくなり、要約や引用の精度向上にもつながります。

robots.txt の設定 (AIクローラーのアクセス制御)

LLMO対策では、「robots.txt」の設定も重要なテクニカル施策の一つです。robots.txtとは、Webサイトにアクセスする検索エンジンや、AIボットなどのクローラーに対し、「どのページをクロールして良いのか」「どのページを除外するか」を指示するために必要なテキストファイルです。

このファイルを適切に設定しておくことで、AIクローラーのアクセス範囲を制御でき、重要なページを優先的にクロールさせることが可能となります。また、不要なページへのアクセスを防ぐことで、サーバー負荷の軽減にも直結します。

コンテンツな対策

AIに引用・参照されるためには、テクニカル対策だけではなく、コンテンツ設計にも注力すべきです。むやみに見出しや文章を増やすといった「量」にこだわるのではなく、一貫性のある内容で、正しい内容をわかりやすく伝え、信頼性向上を図ることが重要です。

コンテンツ面では、主に次のような対策があります。

• E-E-A-Tの強化を図る
• AIに理解されやすい記事構成を重視
• Q&A形式で情報を整理する

次に、コンテンツ対策の各項目について、わかりやすく解説します。

E-E-A-Tの強化を図る

Googleが定める「E-E-A-T」を強化するには、ただ文章で説明するだけではなく、正しい情報としてコンテンツに落とし込み、伝えることが大切です。

コンテンツとしてのE-E-A-Tの具体的な事例は次の通りです。

AI検索で選ばれるWebサイトを目指すにあたり、コンテンツ面での主なチェック項目は次の通りです。

• 結論が冒頭に明示されているか
• 定義や要点が簡潔に整理されているか
• 主張した内容に対しての明確な根拠が示されているか
• 実体験や具体的な事例が含まれているか
• 専門用語や業界特有の用語に関するわかりやすい説明があるか
• 冗長・曖昧な表現が抑えられているか

AIに理解されやすい記事構成を重視

結論を先に提示し、その後に理由・具体例といった順序で展開することで、AIが内容を正確に理解しやすくなります。また、箇条書きや小見出しを活用して情報を見やすく工夫することも大切で、読みやすい構成は、ユーザー満足度向上にも直結します。

たとえば、「広告運用でWeb集客の成果を上げる方法」のテーマで記事を書く場合、具体例として以下のような記事構成で整理することもできます。

1. 【結論】広告運用で成果を出すには、データ分析と改善サイクルが重要
2. 【理由】広告配信後の見直しや調整で成果が大きく変わるため
3. 【方法】KPI設定 → データ分析 → クリエイティブ改善 → 検証
4. 【具体例】CPA (1件の成果を獲得するためにかかった広告費) を30％改善した事例

Q&A形式で情報を整理する

「よくある質問」のようなQ&A形式のコンテンツは、質問と回答がセットで整理されているため、AIに理解されやすい構造になっています。そのため、AIが回答を生成する際に、引用・参照される可能性が高まります。

ユーザーが抱える疑問をすぐに解消できるため、離脱を防ぎ、利用満足度の向上にも直結します。たとえば、「WordPressサイトの運用」をテーマとした記事の場合、「よくある質問」の例として、以下のようなものがあります。

ここまで、AI検索時代に求められるLLMO対策について、テクニカル面・コンテンツ面の両面から解説しました。より詳しく知りたい方や、社内共有用の資料としてホワイトペーパーを準備しておきたい方は、無料でダウンロードできますので、ぜひご活用下さい。

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効果測定と運用：LLMOはどう検証する？

LLMO対策は、「一度実行すれば完了」ではありません。SEO対策と同様に、効果測定から検証、改善を継続的に繰り返していくことが必要不可欠です。

長年のノウハウに基づくSEOと比べると、AI検索はまだ歴史が浅く、明確な指標や傾向を掴みにくいのが現状です。そのため、AIによる引用・参照の状況や、ブランド認知への影響などを細かく観ながら、根気強く取り組む必要があります。

ここでは、LLMOの効果測定の考え方と、継続的に運用するためのポイントを解説します。

AIに想定質問を投げて「実際に登場するか」を記録する

LLMO対策では、まだ明確な効果測定の手法は確立されていないのが現状です。しかし、簡単にすぐできる方法として、「AIへの想定質問をしてみて、自社情報が実際に登場するか確認する」という手法があります。

SEO対策では専用ツールで検索順位などを分析できますが、LLMO対策では以下のような流れで確認します。

AIへの想定質問の流れ

1. 【ユーザー視点で想定質問を作成する】
   特定のキーワードに沿って、ユーザーがよく疑問に思う質問を想定します。
2. 【AIに質問を入力する】
   ChatGPTやGemini、Google検索で表示されるAI回答機能などに想定した質問を投げます。
3. 【AI回答内の自社情報を確認する】
   回答文に自社名・自社ページ・ブランド名・サービス内容が登場しているかどうかをチェックします。
4. 【結果を記録・保存する】
   AIの回答データを保存して、後で比較できるようにします。
5. 【改善後に再検証を行う】
   記事やWebページの見直しを行った後に、同じ質問を再度AIに投げて、前回との結果を比較します。

想定質問の具体例【1】 (Webサイト制作会社の場合)

例えば、Webサイト制作会社のサービスに関する質問事項として、次のような具体例があります。

• ○○社のWebサイト制作の実績は？
• ○○社の運用保守のサポート内容は？
• ○○社のWebサイト制作の料金は？

想定質問の具体例【2】 (Webマーケティング会社の場合)

次に、Webマーケティング会社向けの想定質問の具体例です。

• ○○社のWebマーケティングの実績や具体的な成功事例はあるか？
• ○○社の広告運用やSEO対策のサポート内容は？
• ○○社のWebサイト改善や分析レポートの提供があるか？
• ○○社のWebマーケティングで料金プランは？
• ○○社はAI検索対応のLLMOや生成AI向けのコンテンツ作成が可能か？

想定質問の具体例【3】 (企業情報・業種不問)

業種を問わず、企業情報に関する想定質問の具体例です。取引先企業やユーザーが、企業概要をピンポイントで知りたい場合に、AI検索で正しく表示されるかを確認するための質問例です。

• ○○社の会社概要は？
• ○○社の設立年や沿革は？
• ○○社の事業拠点・所在地は？
• ○○社の事業内容やサービス概要は？

想定質問の活用例として、Googleの検索窓に弊社「ファーストネットジャパンの事業内容やサービス概要は？」と入力すると、「AIによる概要」の下に回答が表示されます。

このように、AIに想定質問を投げた時に、回答文に自社名やサービス内容が登場するかを確認することで、AIの回答に自社情報がどの程度表示されるかを測定できます。

GA4でAI参照元（chatgpt.com等）をセグメントして見る

LLMO対策を行った後は、「AIを経由してどの程度の流入があったのか」を計測することも重要です。そこで、GA4 (Google Analytics 4) を活用してAIの参照元をセグメント（条件ごとに区分）して分析します。

「GA4のセグメント」とは、「探索」機能を使って、特定の条件でユーザーやセッションを絞り込んで分析する機能です。AI経由での流入を確認するには、この「探索」機能を活用し、以下の手順で設定します。

1. GA4を開いて左メニューの「探索」をクリック
2. 「自由形式」を選択する
3. 左側の「セグメント」の＋（プラス）を押す
4. 「セッションセグメント」を選択
5. 条件を設定 (「セッションの参照元」→「含む」→ 「ChatGPT」と入力する → 「保存」 → 「適用」)

これにより、AI経由でどの程度の流入があったのかを確認できます。具体的には、以下のような内容を把握できます。

• ChatGPTなどAI経由のセッション（訪問）数
• どこから来たか (Google検索・ChatGPTなど)
• どのWebページに訪問したか
• ユーザーが「成果につながる行動」 (コンバージョン）をしたかどうか
  【例】お問い合わせ・資料請求・商品購入など

まとめ：LLMOは「検索対策＋ブランディング」

AI検索の利用拡大によって、Webマーケティング戦略は新たな局面を迎えています。ChatGPTをはじめとする対話型AIの普及にともない、従来のSEO中心のキーワード対策だけでなく、AIに理解・引用されるためのLLMO対策が重要視されるようになりました。

検索順位の上位表示だけを追い求めるのではなく、AIから「信頼できる情報源」と評価されることが、引用や参照の機会を広げます。その結果として、専門性の確立やブランド価値の向上、中長期的なコンバージョン獲得へと繋がります。

LLMOは単なるSEOの延長線上ではなく、「検索対策＋ブランディング」を両立させるための重要な戦略です。AI検索時代の流れに対応するには、小手先のテクニックではなく、戦略全体の設計と見直しが求められます。以下のような視点を踏まえて整理しておくことで、継続的な成果へとつながります。

• どのキーワードで専門性を確立するのか
• SEOとLLMOを統合したKPIをどう再設計するのか
• コンテンツ構造や品質をどのように見直すのか
• 効果測定・検証体制をどう整備するのか

AI検索のLLMO対策でこのようなお悩みはありませんか？

• LLMO対策を強化し、AI検索での競争優位を確立したい
• SEOからブランディングまで一貫サポートしてもらえるWebマーケティング会社を探している
• コンテンツの設計から制作、改善・運用まで総合的に支援してほしい

このようなお悩みをお持ちでしたら、大阪・東京のファーストネットジャパンへお気軽にご相談下さい。事業内容や目標に合わせて最適なKPI設計を行い、SEO・LLMOを含め、AI検索時代に対応できる総合的なWeb戦略をご提案します。

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