これまでのSEOは、「検索結果で上位に表示されること」が最大の目的でした。しかし、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsといった生成AIの台頭により、検索行動そのものが大きく変わり始めています。
「検索順位は上位なのにトラフィックが減っている」そんな声が、いまマーケティングの現場で多く聞かれるようになってきました。従来の検索上位＝流入増という構図が崩れつつあり、AIにどのように情報を拾われ、引用されるかが新たな勝負どころになっています。
そこで注目されているのが、「LLMO（Large Language Model Optimization｜大規模言語モデル最適化）」という新しい考え方です。本記事では、LLMOとは何か、SEOとの違い、どのような施策が必要かを実務視点で解説していきます。
▼この記事の監修者
宮本将弘
株式会社toritoke代表／デジタルマーケティングの全体設計を得意とし、総計100以上のサイトと5,000本以上のコンテンツ制作に携わる。 新規事業や中小企業に特化したマーケティング戦略と実行支援をします。起業3年目のリアルな視点で、経営とマーケティング課題の解決策を発信中。
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LLMOとは
LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやclaude、GoogleのAI Overviewsなどの生成AIに自社の情報を引用・参照されやすくするための最適化手法です。
従来のSEOが「検索エンジンの上位に表示されること」を目的としていたのに対し、LLMOは「AIの回答に取り上げられること」を目指します。
SEOとLLMOの違い
大きな違いは「検索行動」そのものが変わりつつある点にあります。従来の検索は「キーワードを入力し、検索結果の中からリンクを選んで、情報を確認する」という直線的な流れでした。
しかし今では、「AIに自然な文章で質問し、要約された答えを得る」というスタイルが一般化し始めています。ユーザーはリンクを開く前にすでに答えを得てしまうため、従来のSEOのように“検索結果の上位に表示されること”だけでは十分ではなくなってきました。
例えば「LLMOとは」とGoogleで検索した場合、検索結果の上部にはAI Overviewsによる要約回答が表示されます（上図参照）。ここでは、複数のWebサイトの情報をもとにAIが独自に要約した内容が提示され、引用元のサイトが実質的な“回答枠”として扱われます。
また、GeminiやChatGPTに「長野県 SEO対策会社 おすすめ」と自然文で質問すると、それぞれのAIが信頼できると判断した情報をもとに、企業名やサイト名を挙げながら回答を生成します。こうした背景からも、「AIに引用されるかどうか」が新しい競争軸になっていると言えるでしょう。
LLMOが注目される理由
検索行動の変化に伴い、企業のWeb集客にも影響が出始めています。実際に以下のような事例があります。
HubSpotは半年で流入が最大80%減少
NewsPicks特集（2025年）によると、世界的なマーケティング企業HubSpotのブログ流入が、AI検索とAI Overviewsの影響によりわずか半年で最大80%減少したと報じられました。HubSpot幹部も「AIがすべてを変えた」と認めており、SEOだけでは対応しきれない現実が浮き彫りになっています。（出典：NewsPicks特集（2025年））
AI Overviews導入で検索1位のCTRが34.5%低下
Ahrefs（2025年）の調査では、GoogleのAI Overviewsが表示される検索結果において、1位リンクのクリック率が平均34.5％低下したと報告。AIによる直接的な回答が、従来のクリック行動を大きく変えています。（出典：Ahrefs（2025年））
Google検索の約63％が「ゼロクリック」
SparkToro（2024年）のレポートでは、Google検索1000件あたりわずか374件（約37%）しか外部サイトにクリックされていないことが判明。約63%が「ゼロクリック検索」となっており、ユーザーが検索結果をクリックせずに完結するケースが主流になりつつあります。（出典：SparkToro（2024年））
このように、検索順位で上位表示されても従来のSEOだけではユーザーに情報を届けきれない状況が生まれています。上位表示されていてもクリックされず、そもそもリンク先を開かない検索体験が一般化しつつあるなかで、いかに「AIに取り上げられるか」が、新たな集客の鍵となりつつあります。
LLMOに向けて企業ができること
AIに適切に情報を読み取られ、信頼できる情報源として引用されるためには、従来のSEOで検索結果上位に表示されることを大前提としつつ、さらにAIの構造や仕組みに即した最適化が求められます。
ここでは、LLMOに対応するために、企業が実践すべき施策を「コンテンツ」「テクニカル」「ブランド」「チャネル」の4つの観点から整理します。
AIに伝わるコンテンツ構造の設計
生成AIが引用・要約に適すると判断するコンテンツは、「網羅性」や「文字数の多さ」ではなく、情報構造の明確さと意味の整理度によって評価される傾向にあります。
AIは人間のように文章を流し読みするのではなく、トピックごとに意味を抽出し、要点化・再構成するプロセスを取ります。そのため、論点が明示されていない文章や、結論が曖昧なまま話が展開されるコンテンツは、そもそも認識・引用の対象から外れる可能性が高くなります。
加えて、AIは信頼性や一次性も重視します。曖昧な主張や二次情報の羅列だけでは、他に信頼できる一次情報源がある場合、そちらが優先的に引用される傾向があります。「誰が、どの立場で、どんな根拠をもとに語っているか」まで一貫して書かれたコンテンツが、AIにとって“要約しやすく引用しやすい”構造となるのです。
コンテンツ構造の設計で取り組むべき代表的な施策
- 明確で自然文的な構成（質問形式、Q&A型、要約しやすい文体）
- 専門性・実体験・一次情報の明記（E-E-A-T要素の強化）
- 主張と結論を先に述べる構成（AIが要点を抽出しやすくする）
注意点
ストーリー性や情緒的な表現は、人間には魅力的でも、生成AIには論点が不明確になりやすい側面があります。AIは「どの段落に、どんな情報が、どう整理されているか」といった構造的な手がかりを重視するため、感情の流れや曖昧な描写では正確に意味を把握できません。その結果、要約や引用の対象になりにくくなります。
テクニカル面の整備
生成AIに自社コンテンツを正しく読み取ってもらうには、これまでのSEO対策と同じようにテクニカルの整備も重要です。AIはWebサイトの構造やマークアップを手がかりに情報を認識しているため、構造化データの記述やクローラビリティの向上が不可欠です。
また、近年注目されているllms.txtは、AIに対してどのページの情報を利用可能とするかを示すための新しい提案仕様です。ただし、Googleのジョン・ミューラー氏はその有効性について「現時点では、キーワードメタタグのように意味のないものに近い」と発言しており、実装が直接的な効果につながるかはまだ不透明です。
とはいえ、今後主要AIベンダーが対応を進める可能性もあるため、将来を見据えた布石として導入しておく価値はあると言えます。
テクニカル面で取り組むべき代表的な施策
- llms.txtの設置と今後の仕様動向のウォッチ
- 構造化データ（FAQ、How-to、Articleなど）の活用による意味の明示
- サイト全体のクローラビリティ向上（階層の整理、内部リンク、sitemap整備など）
注意点
構造化データのマークアップは、検索エンジンやAIが意味を誤って理解しないよう、実際のコンテンツと一致させることが重要です。また、llms.txtは現時点ではあくまで任意仕様であり、必ずしも即効性のある対策とは限りません。過信せず、他の施策と併用して活用するのが現実的です。
llms.txtや構造化データなど、LLMOのテクニカル対策でAIに伝わるサイトへ
選ばれるブランドとしての認知と信頼性の構築
生成AIが引用元として選ぶ際には、その発信主体が信頼に足る存在かどうかも大きな判断基準になります。匿名の個人ブログよりも、専門性を持つ企業や機関のコンテンツが優先的に扱われやすく、名前の知られているブランドは、それだけで“信頼に足る”と判断される傾向があります。
このため、AI時代のWeb施策では「内容そのものの正しさ」に加えて、「誰が言っているか」を明示し、かつ広く言及される状態を作ることが重要です。これはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の“権威性”と“信頼性”の観点でも重なります。
ブランド認知・信頼構築のために取り組むべき代表的な施策
- 運営者情報や執筆者のプロフィールの充実（実名・肩書・略歴など）
- 第三者メディアへの寄稿や登壇による言及機会の創出
- 被リンク・ソーシャルメンション・ブランド名での検索ボリューム向上
注意点
信頼性を高めるには「ただ書く」だけでなく、「どのような立場で、なぜその情報を発信しているか」を明記し、文脈として自然に含める必要があります。コンテンツ単体で評価されるのではなく、「企業や個人のデジタル上の評価全体」がAIの判断材料となるからです。
一貫したチャネル設計｜本質的なコンテンツマーケティング戦略
従来のSEOでは、Webサイト単体での最適化が主軸でした。しかし、LLMOでは「複数チャネルにまたがる情報の整合性と統一性」が、AIによる評価の新たな基準となりつつあります。生成AIは、特定のページ単位ではなく、企業や発信者に関する情報をネット全体から横断的に収集し、総合的に信頼性を判断する傾向が強まっています。
そのため、Webサイト、SNS、ホワイトペーパー、YouTube、外部メディア掲載など、あらゆるチャネルにおいて「どの領域に強みを持つ企業なのか」「どんな価値を提供しているのか」が一貫して伝わるように設計することが重要です。これはAIに引用されやすくなるだけでなく、ユーザーからも信頼できるブランドとして認識される土台となります。
これまでのようなSEOを単独で考えるのではなく、プロモーション活動を含めた広義の意味でのコンテンツマーケティング戦略として、あらゆる情報接点を統合的に設計・管理していく視点が求めらます。
一貫したチャネル設計を行うためのコンテンツマーケティング戦略
- Webサイト・SNS・動画・音声・ホワイトペーパーなど、各チャネルごとに主要キーワードと訴求領域を明確化す
- 自社の専門領域についての言及（サイテーション）をネット上に増やし、信頼できる情報源としての評価を高める
- プレスリリースや外部メディアでの掲載にも、自社の専門性とコアキーワードを反映させる
注意点
コンテンツごとに語り口や表現を変えるのは問題ありませんが、訴求する専門性や主軸キーワードがチャネル間でぶれると、生成AIは発信者の専門領域や信頼性を正しく把握できなくなります。複数チャネルを“つなぎ直す”戦略的なコンテンツマーケティングが今後ますます重要になります。
LLMOに適した情報設計を目指して
ここまでLLMOについて整理してきましたが、従来のSEOが終わったわけではありません。むしろ、LLMOはその延長線上にある考え方です。今すぐすべての施策を変える必要はありませんが、「生成AIに正しく伝わり、ユーザーにも意味が届く」情報設計を意識し、まずは発信のあり方を見直すことから始めましょう。
そしてこれからは、個別の施策だけでなく、すべてのチャネルを通じた一貫性のあるコミュニケーションという視点が問われます。その姿勢こそが、次世代の検索体験において企業の信頼を築く礎となるはずです。
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