自社で実施できるLLMO対策とは？

AIが変える検索の未来—『大規模言語モデル最適化』あなたの会社は準備できていますか？

2025年現在、みなさんご存知の通りAIと伴走する時代が到来し、ビジネス環境に革命的な変化が起きています。従来のGoogle検索中心だった情報収集方法から、ChatGPTやGemini、PerplexityやClaudeなどの生成AIを活用した検索へと急速にシフトしているのです。例えば、AI検索エンジンPerplexityの月間利用者数は1,000万人を突破し、成長率は40%を超えています。この変化は単なるトレンドではなく、企業のマーケティング戦略を根本から見直す必要がある構造的変革なのです。

『LLMO』この新しい概念が、今まさに注目を集めています。従来のSEO対策だけでは、もはや十分ではありません。AIが生成する回答に自社の情報が引用・参照されるよう最適化することが、2025年以降のデジタルマーケティングにおける競争優位性の鍵となっているのです。

LLMO（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツが引用・参照されやすくするための最適化手法です。これは従来のSEO（検索エンジン最適化）の進化形とも言える概念で、「AI版のSEO」とも呼ばれています

具体的には、生成AIが質問に回答する際に「～によると」や「参照：～」として自社サイトが引用される可能性を高める施策全般を指します。例えば、「中小企業向けの会計ソフトを比較して」という質問に対し、AIが自社製品を含めた比較表を提示してくれれば、検索上位に表示されなくても潜在顧客にリーチできるようになります。

繰り返しになってしまいますが、現在、ユーザーの情報収集方法が「検索エンジンで調べる」から「AIに聞く」へと大きくシフトしています。特にBtoB領域では、製品比較や技術情報の収集にChatGPTを活用する企業が急増しており、BtoB購買担当者の68%が「製品選定時にAIツールを活用している」と回答しています。

この変化により、AIの回答に自社が登場しなければ、そもそも検討候補にすら入らないという深刻な事態が生じる可能性があります。実際、Google AI Overviewが表示される検索クエリでは、従来比でクリック率が最大40%減少したという報告があり、従来のSEO対策だけに頼っていては投資対効果が大幅に悪化する可能性が高まっています。

従来のSEOとLLMOには明確な違いがあります。SEOは検索エンジンでの上位表示とオーガニック検索経由のWebサイトへのトラフィック獲得を目的としているのに対し、LLMOはAIによる回答での引用・参照・推薦、AIを介したブランド認知度向上、専門的地位の確立を目的としています。

また、SEOではキーワード最適化や被リンク構築が主要戦術でしたが、LLMOでは構造化データ実装、コンテンツの明瞭性・正確性（E-E-A-T）、エンティティ最適化、出典明記、信頼性シグナルの構築が重要な戦術となります。

今回、最も暗記したい内容は最重要施策が構造化データの実装であるということです。

LLMO対策において最も重要なのが構造化データの実装です。これは、LLMがコンテンツを正確に理解し、信頼できる情報として学習・参照するための基盤となります。

特に効果的な構造化データをいくつか見てみましょう。

• FAQPage：よくある質問と回答を明示
• Article：記事の著者、公開日、見出しなどを明記
• Organization：会社の情報や連絡先、ロゴを明示
• HowTo：手順やプロセスを構造化して提示

これらの構造化データは、LLMにとってコンテンツの意味や背景を解釈する手助けとなり、回答に反映されやすくなります。

llms.txtファイルは、robots.txtに似た概念で、生成AIが効率的にサイト情報を理解するためのガイドを提供するファイルです。このファイルをWebサイトのルートディレクトリに設置することで、AIが優先的に読み込むべきコンテンツを指定できます。

基本的な構成例

# サイト名

> サイトの簡潔な説明（50文字以内）

## 主要コンテンツ

- [ページタイトル1](URL1): 簡潔な説明
- [ページタイトル2](URL2): 簡潔な説明

## その他重要情報

- 会社概要
- よくある質問

llms.txtの作成には、Markdown形式を使用し、AIが理解しやすいように短く、簡潔に記述することが重要です。現在、複数のジェネレーターツールも提供されており、手動作成の負担を軽減できます。

生成AIは、情報源の信頼性や著者の専門性を重視するようになってきています。これは、GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）にも通じる考え方で、具体的な取り組みが効果的です。

• 他メディアからの被リンク獲得
• 監修者の情報掲載（プロフィール、実績）
• 一次情報の発信（調査データ、統計、独自事例）
• SNSやYouTubeなど外部メディアとの連携

FAQ形式のコンテンツは、LLMOにおいて特に効果的な施策です。AIは質問と回答の形式を理解しやすく、ユーザーの具体的な疑問に対して直接的な答えを提供できるためです。

効果的なFAQ作成のポイント

技術的な最適化も重要な要素です。

1. robots.txtでAIクローラーを許可：ChatGPT（GPTBot）、Google AI Overview（Google-Extended）、Perplexity AI（perplexitybot）などのクローラーアクセスを許可
2. メタタグの最適化：タイトル、ディスクリプション、見出しタグの適切な設定
3. セマンティックHTMLの使用：意味論的に正しい要素選択により、情報の構造と関係性を明確化
4. Webサイトの表示速度最適化：AIクローラーが効率的に情報を収集できる環境の整備

Microsoftは、GPT-4を基盤とした「Microsoft Copilot」をOffice製品群に統合し、社内の生産性が35%向上しました。特にコンテンツ制作部門では従来の半分の時間で2倍の成果を生み出せるようになっています。

HubSpotでは、Claudeを活用したカスタマーサポート機能を実装し、AIがFAQや問い合わせの88%を自動処理するようになりました。サポートチームの対応時間が従来の4分の1に短縮され、顧客満足度は23ポイント上昇、解約率が17%減少しています。

楽天グループでは、Geminiを活用した商品説明文の自動生成システムを導入し、1日あたり5,000件以上の商品登録を効率化しました。SEO最適化された説明文により検索表示順位が平均32位上昇し、クリック率は68%改善、コンバージョン率も28%向上しています。

資生堂は、ChatGPTを活用したパーソナライズド美容アドバイスシステムを開発し、顧客の肌質や悩みに合わせたカスタムレコメンデーションにより、リピート購入率が43%上昇しました。

中小企業での成功パターン

実際の調査では、LLMO対策実施後、原因不明の直接流入が月間で35%増加し、そのうち約半数がAI経由と推定される事例も報告されています。また、ある中小企業では、ユーザー流入数が導入後6カ月で約38%増加し、AI経由の月間ブランド指名検索数が3倍に増加した事例もあります。

LLMO対策の効果を測定するためには、以下の指標が重要です。

• 引用率：引用回数/総質問回数（目標値：30%以上）
• 推奨割合：推奨回数/比較質問回数（目標値：20%以上）
• 順位平均：言及順位の平均（目標値：3位以内）
• 文脈適合率：適切な文脈での言及率（目標値：80%以上）

GA4を活用した分析

Google Analytics 4の探索レポートを使用して、AI検索からの流入状況を把握できます。具体的には、セッションの参照元に特定の正規表現フィルタを設定することで、ChatGPTやPerplexityなど各AIサービスからの流入を個別に追跡できます。

継続的な改善サイクル

LLMO対策は一度実施すれば終わりではありません。定期的なモニタリングと継続的な改善が必要です。AIアルゴリズムの更新やユーザー行動の変化に応じて、コンテンツ戦略や技術的実装を調整していく必要があります。

まとめ：今すぐ始めるべきLLMO対策

2025年現在、日本企業の大半がLLMO対策に未着手という状況は、先行者にとって大きなチャンスです。競合他社が様子見をしている間に対策を進めることで、AI検索市場での圧倒的なポジションを確立できる可能性があります。

株式会社SHISEILABOとして推奨する優先順位の高い施策

1. 構造化データの実装（最優先）
2. llms.txtファイルの設置
3. FAQ形式コンテンツの充実
4. 権威性・信頼性を示す要素の強化

これらの施策は比較的少ない投資で始められ、中長期的に大きな効果を期待できます。AI検索時代への対応は、もはや選択肢ではなく必須事項となっています。今こそ、未来に向けた戦略的な一歩を踏み出す時です。

私たち株式会社SHISEILABOでは、LLMO対策を含む包括的なデジタルマーケティング支援を提供しています。AI時代の新しい検索対策について、ぜひお気軽にご相談ください。