LLMO対策とは？AI時代のSEO戦略

生成AI時代の到来により、企業のWeb戦略にも変化が求められています。当サービスでは、AI Overviews、ゼロクリック検索などLLMO対策も視野にいれて対応しています。

 

 

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは何か

 

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIがWebコンテンツをどのように認識し、どのような情報を返すかを考慮して行う最適化のことです。従来のSEOがGoogleやBingなどの検索エンジンへの最適化であったのに対し、LLMOは生成AIがユーザーに返答する情報源として、自社サイトを適切に認識・参照させるための施策です。

 

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な言語生成や理解を可能にするAIモデルです。ChatGPT、Google Gemini、Claudeなどが代表例として挙げられ、質問応答、要約、翻訳、コンテンツ生成など多様な用途で活用されています。

 

生成AIが提示する回答文に自社のWebページの情報が引用されたり、参考にされたりすることで、ブランドの露出向上や指名検索の増加、さらには直接的なコンバージョンにつなげることが期待されます。

 

 

ゼロクリック検索とAI Overviewsの影響

 

 

ゼロクリック検索とは？

ゼロクリック検索とは、ユーザーがWebサイトのページに訪問する前に、AI Overviewの検索結果の要約だけで満足してしまい、検索行動をその時点で中断・完了してしまうことを指します。この現象により、Webサイトにアクセスすることがないため、結果としてWebサイトのセッション数やCV数が減少する懸念があります。

 

実際の影響として、ahrefsが行った調査によると、AI Overviewが表示される場合はそうでない場合と比較して、最大34.5％のCTRの減少が確認されています。

 

Google AI Overviewsとは？

Googleが2024年に本格導入を開始した「AI Overviews（AIO）」は、検索結果ページの上部に、AIが検索語句に対する要約回答を表示する機能です。この機能は、従来のSGE（Search Generative Experience）を正式展開したもので、複数の情報源をもとにAIが自動的に回答を生成します。

 

ゼロクリック検索の構造的影響

これまで Google は利用者が知りたいことに対して、その情報が掲載されている（だろう）ページを表示させることで利用者の利便性に応えてきました。逆にサイト運営側からすると、Googleで探してクリックしてくれることを通じてサイトへの訪問者を得られるという構造になっています。
しかし、AI Overviews の登場は、利用者が「青いリンク」をクリックすることなく回答を得られるため、サイト運営側からすると、サイト訪問者が減少するという大きな問題になるわけです。

 

従来のSEOとLLMOの根本的な違い

SEOとLLMOの最も重要な違いは、最適化の対象と目的にあります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解し、その評価基準に沿った最適化を行うものです。一方、LLMOはAIモデルが学習・参照する情報源として、自社サイトを信頼できるものとして認識させ、AIの回答に自社情報が含まれるようにすることを目指します。

 

 

• Googleのオーガニック検索における上位サイトは、AI Overviewのリンク先として参照される確率が高い。
• AI Overview内のリンクは、オーガニック検索の10位内が約70％を占める

 

なぜ今LLMO対策が注目されているのか

 

検索行動の変化

「検索エンジンでキーワードを打ち込んで探す」という行動から、「AIに直接聞いて回答を得る」という行動へ移行しつつある今、企業やサイト運営者にとって新たに自社の情報をAI回答の中に組み込ませる必要性が生まれています。

 

早期対応の競争優位性

LLMOは発展途上の分野であるため、先行して取り組んでいる企業は多くありません。だからこそ、今のタイミングで基本的な対策を行うことで、将来的な競合他社との差別化を図るチャンスが生まれます。

 

特に、同じような商品・サービスを扱う業界では、「どのブランドがAIに引用されるか」でユーザーの第一印象が左右されるため、基礎となるSEO対策の徹底が重要です。

 

LLMO対策の基本アプローチと実践方法

構造化データの実装

ChatGPTやGoogle AI OverviewsといったAI検索では、構造化データが「文脈を理解しやすいコンテンツ」として優先的に扱われる傾向があるため、LLMOのテクニカル対策としても構造化対応は不可欠となりつつあります。

 

構造化データは、コンテンツの意味をAIや検索エンジンが正確に理解するために利用されます。特に重要なスキーマタイプは以下の通りです。

 

• Article（記事）：記事のタイトル、著者、投稿日などを明示
• Organization（組織）：企業情報や運営者情報を明確化
• FAQPage：よくある質問とその回答を構造化
• HowTo：手順や方法を明確に示す
• Review：評価や口コミ情報の構造化

 

特に「Organization」スキーマをきちんと入れておくことで、AIに「誰が発信しているか」を認識させることができます。これは今後、AIが企業の信用度や専門性を判断する際にも大きな指標になるでしょう。

 

E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の強化

LLMOにおいても、従来のSEOで重視されるE-E-A-Tの概念は極めて重要です。AIは学習データやリアルタイム検索結果から情報を組み立てるため、より専門的で信頼できる情報源を引用しやすい傾向があります。

 

具体的な強化ポイントは以下の通りです。

• 運営者情報の詳細化：企業情報、専門家のプロフィール、実績の明示
• 一次情報の発信：独自調査、体験談、事例の提供
• 外部からの言及増加：他サイトでの引用や紹介を促進
• 専門性の証明：資格、認定、業界での地位の明示

 

AIが理解しやすいコンテンツ設計

限られた"情報処理の枠"の中で、できるだけ多くの有益な情報をLLMに伝えることが重要です。効果的なコンテンツ設計のポイントは以下の通りです。

• 明確な主張と簡潔な構造：前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を取りこぼしてしまう可能性があります
• 具体的なデータの提供：統計情報、数値、事例を含めることで、AIの回答に取り上げられる確率が高まります
• FAQ形式の活用：「○○とは？」「○○の方法」「○○のメリット・デメリット」などの形式は、AIが学習しやすくなります
• 箇条書きの活用：視認性を高め、AIが情報を整理しやすくします

 

技術的パフォーマンスの最適化

生成AIは、クローリングする際にサイトのパフォーマンスや技術的な最適化も評価します。Core Web Vitalsの改善、ページ速度の向上、モバイル対応などの基本的な技術対応が重要です。

 

SEO のベスト プラクティスは、引き続き Google 検索の AI 機能（AI による概要や AI モードなど）でも有効です。AI による概要や AI モードにコンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません。

 

まとめ：模索段階でも基本を徹底する重要性

 

現在のLLMO対策は、明確な攻略法が確立されておらず、業界全体が模索状態にあります。AI技術の急速な進化により、効果的な手法が日々変化しているのが現状です。

 

しかし、原理原則から考えて、構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、技術的パフォーマンスの最適化など、SEO内部対策の基本を徹底することが最も重要だと考えられます。なぜなら、AI Overviewは、オーガニック検索の上位サイトを学習しているという事実からも分かるように、従来のSEO対策がLLMO対策の基盤となるからです。

 

これからのWebマーケティングでは、従来のSEO施策を基盤としつつ、AIが理解しやすいコンテンツ設計や構造化データの実装など、LLMO特有の要素を組み込んだ包括的な戦略が重要です。明確な攻略法が見つからない中でも、基本的な内部対策を継続的に実施することで、AI時代の検索環境変化に対応できる強固な基盤を築くことができるでしょう。

 

AI技術は日々進化しており、LLMの学習データや生成ロジックも常に変化しているため、基本を徹底しながらも、継続的な情報収集と改善が不可欠です。現在は模索段階であることを理解し、焦らずに基本的なSEO対策を着実に実行することが、長期的な成功につながる最善の戦略と言えるでしょう。