LLMOとは？AIに引用されやすいコンテンツを作るための基本と対策

LLMOとは？

LLMOとは「大規模言語モデル最適化」のことです。まずは、LLMOの概要について以下の3点から解説します。

LLMOについて理解するための参考にしてください。

LLMとは大規模言語モデル

LLMとは「Large Language Model」の略であり、日本語では「大規模言語モデル」を意味します。大規模言語モデルは、膨大なテキストデータを学習して言語を理解し、自然な文章を生成するAIモデルです。

LLMの代表的な例としてGemini（Googleが開発した生成AI）やChatGPT（OpenAI社が開発した生成AI）が挙げられます。LLMができることの例は、以下の通りです。

近年、LLMの性能は目覚ましい発展を遂げており、人間に代わってさまざまなタスクをこなせるようになっています。

LLMOが注目されている背景　

LLMOが注目される背景には、主に以下の2点があります。

以前の検索エンジンは、ユーザーの検索に対してWebサイトのリンク一覧を表示するのが通常でした。しかし現在は、AIによる要約や回答が検索結果の上部に表示されるケースが増えています。

こうした変化により、ユーザーがサイトをクリックせず、AIの回答だけで情報収集を完了する「ゼロクリック検索」が増加するようになりました。今後、検索エンジンは「必要なWebサイトを見つける場所」から「回答を直接得られる場所」に変化する可能性があります。

こうした背景により、AIの回答に自社サイトの情報を引用・参照してもらうためのLLMO対策への関心が高まっていると考えられます。

LLMOとSEOとの違い　

SEOとは「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」を意味し、検索結果でWebサイトを上位表示させてユーザーを誘導することが目的です。

一方でLLMOは、LLMのアルゴリズムに着目し、「AIの回答内容に自社のコンテンツが引用されること」「参照リンクに選ばれること」を目的としています。

主な違いは、以下の通りです。

LLMOとAIOの違い

AIOとは「AI Optimization」の略で、日本語では「AI最適化」と訳されます。Google検索などで表示されるAIによる要約回答に、自社の情報やコンテンツが反映されやすくするための対策です。

LLMOとAIOは、どちらも生成AI時代の検索対策として注目されていますが、目的が異なります。LLMOは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに自社の情報を正しく理解・引用してもらうための対策です。

一方で、AIOはGoogle検索などに表示されるAIによる要約回答に、自社コンテンツが反映されやすくするための対策を指します。つまり、LLMOはAI全般に情報を認識してもらう施策、AIOは検索結果上のAI回答で選ばれるための施策といえるでしょう。

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LLMO対策を実施するメリット

LLMO対策を実施する4つのメリットは、以下の通りです。

それぞれのメリットを詳しく解説します。

新規顧客との接点を増やせる　

LLMOのメリットの一つは、従来のSEO対策のみではリーチできなかった新規顧客との接点を増やせることです。

近年は、AIに質問して必要な情報を探すユーザーが増えています。例えば、AIがユーザーの質問に対して自社サイトの情報を引用して回答した場合、それをきっかけに自社のサービスや商品に興味を持ってもらえる可能性があるでしょう。

LLMOを意識してコンテンツを制作し、AIが自社サイトを引用して紹介する機会が増えれば、ユーザーの流入数向上を期待できるようになります。

ブランドやサービスの認知拡大につながる　

AIの回答に自社のコンテンツが引用される機会が増えると、信頼性や専門性を認識してもらいやすくなります。回答の中で自社のブランドやサービスの名前を繰り返し目にしてもらうことで、認知拡大につながるでしょう。

AIは、信頼性の高いコンテンツを繰り返し引用する傾向があるといわれており、継続的に評価されれば、長期的に情報源として使われる場合も少なくありません。

LLMOによって自社のコンテンツがAIの情報源になれば「このジャンルならこの会社が信頼できる」というブランドポジションを確立できる可能性があります。

ユーザーの検索体験を改善できる　

LLMOへの取り組みは、ユーザーの検索体験の改善にもつながります。

AIの回答に引用・参照されるには、明確な根拠のあるコンテンツが必要です。そのため、LLMOを意識することで自然と質の高いコンテンツが蓄積されるようになります。

質の高いコンテンツが適切に引用されるようになれば、AIはより信頼性の高い回答をユーザーに表示できるようになり、検索体験の改善につながります。

自社のコンテンツが検索体験の改善に貢献すれば、「この会社のWebサイトは安心して参考にできる」と間接的にユーザーの信頼を獲得できます。

競合に対してAI上のシェアを獲得できる　

LLMOは近年登場した概念であり、多くの企業がまだ本格的な対策に踏み出せていません。LLMOに関心があっても、具体的な行動を起こしているケースは少ないと考えられます。早期にLLMOを取り入れることで、競合他社に対してAI上の優位性を確立できるでしょう。

LLMOを意識して質の高いコンテンツを制作し続ければ、競合より先に「信頼性の高い情報源」としてAIに認識されやすくなります。特に専門的な分野においては、早めに対策を講じることで、後発の競合が追いつきにくい状況を生み出せます。

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LLMO対策の具体的な施策

LLMOの具体的な5つの施策は、以下の通りです。

それぞれの施策を詳しく解説します。

高品質なコンテンツ制作

LLMOでは、SEOと同様にAIにも人間にも理解しやすい高品質なコンテンツを制作することが重要です。

Googleも、AI OverviewsやAI Modeに表示されるための要件や特別な最適化はなく、従来のSEO対策が引き続き重要だと示しています。

そのため、AIに引用されることだけを目的にするのではなく、読者にとって分かりやすく、根拠のある有益な情報の発信をすることが大切です。コンテンツ制作の際には、以下の点を意識してください。

1つ1つのコンテンツを丁寧に制作することで、Webサイト全体の信頼性が向上するでしょう。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化　

LLMOでは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化し、AIに信頼してもらえる情報源になる必要があります。E-E-A-Tを強化する4つのポイントは、以下の通りです。

それぞれのポイントを意識して、コンテンツを制作してください。

サイテーション施策　

AIの情報源となるためには、信頼性の高いWebサイトからのサイテーション獲得も重要です。サイテーションとは、リンクの有無に関係なく他のWebサイトから自社のWebサイト名やニュース記事、著者名などが言及されることを指します。

例えば「A社のリサーチデータによると〜」など、信頼性のある文脈で言及されることが増えれば、リンクがなかったとしても「このWebサイトは信頼できる」とAIが学習する可能性が高まります。

質の高いコンテンツを発信し続け、広報活動を継続することで外部からの評価が高まり、多くのサイテーションを獲得できるでしょう。

HTMLの構造化

AIにコンテンツの内容を理解してもらうには、論理的なHTML構造を整理する必要があります。具体的な5つの対策方法は、以下の通りです。

HTMLの構造化は、LLMOだけでなくユーザーの利便性向上にもつながるでしょう。

FAQコンテンツの整備

ユーザーがAIに質問する内容は、FAQに掲載される質問内容と近いケースが多いと考えられます。そのため、自社サイトのFAQコンテンツを整備し、AIの理解を促進することも大切なポイントです。

例えば、ユーザーが課題に感じそうなことを洗い出し、一問一答形式でわかりやすくFAQに記載すると良いでしょう。FAQコンテンツが充実すれば、ユーザーが正確な回答を得る助けとなり、Webサイトへの信頼性も高まります。

また、新しくFAQを検討するだけでなく、既存のFAQを見直すことも必要です。

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生成AIを活用したFAQ作成とは？仕組みや導入するリスクを解説

LLMOの成果を計測する方法

LLMOの成果を計測する3つの方法は、以下の通りです。

それぞれの方法を詳しく解説します。

AI検索からの流入数　

AI検索からの流入数が増えれば、LLMOで一定の成果を得られていると考えられます。流入数のデータは、Google Analytics4などで取得可能です。

検索全体から見ると、AI検索からの直接的な流入はまだ少ないといわれていますが、自社のコンテンツがポジティブな文脈で引用されたケースでは、コンバージョン率が高くなる傾向があります。

また、AIの回答をきっかけに自社を知ったユーザーが、検索エンジンで商品名やサービス名を検索し、コンバージョンにつながる場合も少なくありません。

そのため、AI検索からの流入数を評価する際は、直接的な流入だけでなく間接的な影響も考慮して検討することが重要です。

AI OverviewやLLMでの引用数　

AIの回答で、企業名やブランド名、商品名、サービス名が引用されている数を確認する必要もあります。

ここで重要なのは、引用数だけでなく回答の内容もあわせて確認することです。「おすすめのサービス」など、ポジティブかつ正確な形で引用されていることが求められます。

どのように引用されているか確認したいときは、LLMに直接質問すると効率的です。例えば「Googleで関連キーワードを検索した際、AI Overviewに自社のコンテンツが引用されているか確認する」「LLMに質問した際の回答に、自社のサービスや商品などが含まれているかチェックする」といった方法があります。

ブランド指名検索やサイテーションの増加

近年は、AIの回答によって、おすすめブランドを認知したユーザーが検索エンジンでブランド名を入力する「指名検索」が増加しています。

このことから、AIに特定のブランドをおすすめされた後に、おすすめされたブランドの詳細情報を求めて指名検索をするという行動パターンが形成されつつあると考えられるでしょう。そのため、ブランド指名検索数の増加は、LLMOの重要な成果指標の一つです。

また、AIはWeb上のサイテーションを収集・分析し、信頼性を評価します。よって、サイテーションの増加も、AIから評価を受ける重要な指標といえます。

LLMO対策を進めるときの注意点

LLMO対策を進める際の3つの注意点は、以下の通りです。

それぞれの注意点を詳しく解説します。

AIに必ず引用される方法は存在しない

LLMO対策では、AIに必ず引用される方法は存在しないという前提を理解しておく必要があります。もちろん、高品質なコンテンツを制作したり、E-E-A-Tを強化したりといった施策は重要です。しかし、こうした施策を取り入れてもAIに引用されない場合があります。

ただし、LLMOはすぐに効果が出るものではありません。なぜなら、LLMが新しい情報を学習するまでに時間がかかるからです。そのため、LLMO対策を始めてすぐに引用されないと諦めてしまわず、中長期的な視点で取り組む姿勢が求められます。

低品質な量産コンテンツは逆効果になりやすい

AIは、正確で質の高いコンテンツを評価し、引用する傾向があります。そのため、低品質な量産コンテンツはWebサイトの評価を下げ、信頼性の低い情報源として認識されるリスクがあるでしょう。

LLMO対策では、価値のある情報を盛り込んだ高品質なコンテンツを制作する必要があります。自社独自の視点や情報を含んだオリジナルコンテンツを制作するのはもちろんのこと、定期的に内容を見直して最新情報に更新することも大切です。

一度に大量のコンテンツを制作するのではなく、クオリティの高いコンテンツを長期的・継続的に制作することでLLMOの効果を得やすくなります。

▼LLMO対策を極めたい方におすすめ

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SEOの基本対策も引き続き重要

LLMOは重要な施策である一方、現時点ではまだ発展途上の段階です。LLMOだけに集中してSEO対策を怠ると、検索順位が落ちたりAIの引用率が下がったりするリスクがあるため、両立を意識する必要があります。

LLMOとSEOで両立できる施策は、以下の通りです。

LLMOとSEO対策を並行して取り組み、AIの進化に合わせて柔軟に対応するようにしましょう。

LLMO対策を進めるならFAQの整備も欠かせない

LLMO対策では、AIに参照されやすい正確な情報をWebサイト上に整備する必要があります。FAQやナレッジを整備し、ユーザーが疑問を自己解決しやすい環境を作るなら、検索型AI-FAQシステム「Helpfeel」がおすすめです。

Helpfeelは、曖昧な言葉や表記ゆれにも対応するため、ユーザーが知りたい情報にたどり着きやすくなります。LLMO対策で重要な「わかりやすく整理されたQ&A」「ユーザー意図に沿った情報設計」「継続的な改善」に活用できるでしょう。

LLMO対策の土台となるFAQ・ナレッジ整備に有効なサービスを探している方は、ぜひHelpfeelの導入をご検討ください。

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まとめ

AIの進化に対応するためには、先手を打った対策が重要です。LLMOは現時点で発展途上の段階にありますが、早めに対策を取り入れることで、競合他社より優位なポジションを確立できる可能性が高まります。

LLMO対策のポイントは、信頼性のある高品質なコンテンツを制作し続けることです。自社独自の情報や体験談、専門家の監修などを含め、価値のあるコンテンツを提供し続けることでAIから評価されやすくなるでしょう。SEOとの両立も意識し、LLMO対策に取り組んでみてください。