LLMOとは？SEO業界が注目する大規模言語モデル最適化の要点

LLMOとは、最近SEO業界で注目されているキーワードで、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、ユーザーが情報を得る方法が変化している中で、従来のSEO対策に加え、AIの「回答」に自社の情報が優先的に取り上げられるように最適化する考え方を指します。

SEOは検索エンジン最適化なので、検索エンジンに「どう評価されるか」を重視するのに対して、LLMOは大規模言語モデルに「どう評価されるか」を追求します。その点を念頭に置き読み進めてください。

なぜLLMOが騒がれているのか？

従来のSEOは、GoogleやBingなどの検索エンジンで自社サイトが上位表示され、そこからユーザーがサイトに流入することを目的としていました。しかし、生成AIの台頭により、以下のような変化が起こっています。

• AIによる情報要約と直接回答: ユーザーはAIに質問を投げかけることで、AIがWeb上の情報を要約し、直接回答を返すケースが増えています。これにより、ユーザーが個々のWebサイトにアクセスする機会が減少する可能性があります（「ゼロクリック検索」の増加）。
• AIの「回答枠」の重要性: AIが生成する回答は、通常1つしか表示されないことが多いため、その「回答枠」に自社の情報が入ることが極めて重要になります。
• 従来のSEO対策だけでは不十分になる可能性: 従来のSEO対策は、検索エンジンのアルゴリズムに最適化されていましたが、AIは独自のロジックでWebページの内容を分析・要約します。そのため、SEOに最適化されていても、AIに引用されにくい文章構成や曖昧な主張だと、AIに見過ごされる可能性があります。
• 先行者利益の可能性: LLMOはまだ新しい概念であり、取り組んでいる企業が少ないため、早期に対策を行うことで競合に対して優位に立てる可能性があります。

LLMOと従来のSEOの違い

LLMOのメリット

• 新たな集客チャネルの獲得: AIの回答で自社ページが出典リンクとして紹介されることで、従来の検索エンジン経由では得られなかった新たな集客チャネルが生まれる可能性があります。
• 上位表示されずとも露出の可能性: 検索上位にランクインしていなくても、AIの回答で引用されることでユーザーに露出できる可能性があります。
• 専門性と権威性の確立: AIに信頼される情報源となることで、自社の専門性や権威性を高めることができます。
• 潜在顧客へのリーチ: AIの回答を通じて、まだ自社の存在を知らなかった潜在顧客にも情報を届けることができます。
• SEOとの連携: LLMOは従来のSEO対策と共通する部分が多く、SEOのノウハウを横展開しやすいというメリットもあります。SEOで評価が高いサイトはAIにも信頼されやすいため、SEOとLLMOは補完関係にあります。

LLMOの具体的な対策方法

LLMO対策は、以下のポイントを重視します。

1. 明確で簡潔なコンテンツ作成:
   • AIが誤解しないよう、曖昧さを避け、正確な情報を具体的に記述する。
   • 一文ごとに一つの意味を持たせ、冗長な表現を避ける。
   • 箇条書きやリスト形式を活用し、要点を分かりやすく整理する。
   • 専門用語や固有名詞は定義を付け加え、読み手とAIの双方に誤解を与えない。
2. 構造化されたコンテンツ:
   • 見出し（H2, H3など）でトピックを明確に区切り、1セクションで1つのテーマに集中する。
   • HTMLやメタデータ（タイトルタグ、メタディスクリプション）も適切に最適化する。
3. 権威性と信頼性の向上:
   • 正確な情報を出典付きで記述する。
   • 監修者の情報掲載（プロフィール、実績）など、信頼性を高める工夫をする。
   • 一次情報（調査データ、統計、独自事例）を積極的に発信する。
   • 他のメディアからの被リンク獲得やSNSでの言及など、サイト外部からの評価を高める。
4. AI向けの技術的な最適化:
   • 「llms.txt」というファイルを設置する（まだ標準化された仕様ではないが、将来的なAI対応を見据えた対策として注目されています）。これにより、LLMにサイトの情報を理解しやすくするための指示を与えることができます。
   • 構造化データを実装し、コンテンツの意味をAIに明確に伝える。
5. 多様なチャネルでの情報発信:
   • YouTubeやInstagramなど、様々なプラットフォームで情報を発信し、AIが視覚コンテンツとして情報補完できるようにする。
6. AI回答の継続的なモニタリングと改善:
   • 定期的にAIに自社関連の質問を投げかけ、回答をチェックする。
   • 誤情報が含まれていないか確認し、必要に応じて修正を働きかける。

LLMOとSEOの共通点と強化策

以下に、LLMOを実践する上で、重視して欲しい強化策（SEO対策含む）ポイントを纏めましたので参考にしてみてください。ただし、大規模言語モデルの進化速度は非常に早いため、細かい部分はこの記事を読むタイミングで変わっている可能性はあります。そのため、本質的かつ不変的な点に集中することを推奨します。

1. 全ジャンル共通の基盤強化策

まず、すべてのWebサイトに共通して適用すべき、SEOとLLMOの両方に効果的な基盤強化策です。

• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の徹底的な強化:
  • 各サイト、各記事に適切な著者/監修者を明記:
    • 医療ジャンルなら医師、健康ジャンルなら管理栄養士、金融ジャンルならファイナンシャルプランナーなど、そのジャンルにおける専門家を監修者として明記します。監修者のプロフィール（資格、実績、所属機関）を詳細に記載し、その専門性と信頼性を明確に示しましょう。
    • 実体験が重要なジャンル（例：旅行、育児、特定の趣味）では、実体験に基づいた筆者の経験を強調します。
  • 一次情報と独自データの重視:
    • アンケート調査、独自実験、専門家へのインタビュー、統計データの独自分析など、そのサイトでしか得られない一次情報を積極的に作成し、掲載します。これはLLMが新しい情報を学習する上で非常に価値が高く、権威性を確立します。
  • 透明性と信頼性の確保:
    • 会社概要、運営者情報、プライバシーポリシー、お問い合わせ先を各サイトに明確に設置し、サイト運営の透明性を高めます。
    • 情報の更新日を明確に表示し、常に最新の情報を提供していることを示します。特に法改正やトレンドの変動が激しいジャンルでは重要です。
    • 引用元、参考文献を明確に記載し、情報の信頼性を担保します。
• 構造化データの積極的な実装:
  • Schema.org を活用し、記事（Article）、人物（Person）、組織（Organization）、FAQ（FAQPage）、レビュー（Review）など、コンテンツの種類に応じた適切な構造化データを実装します。これにより、検索エンジンもLLMもコンテンツの内容を正確に理解しやすくなります。
  • 特にFAQは、LLMがユーザーの質問に直接回答する際に利用されやすいため、各ジャンルのよくある質問をまとめ、マークアップすることが非常に有効です。
• 明確で簡潔なコンテンツ作成の徹底:
  • 結論ファースト: 各記事やセクションの冒頭で、その内容の結論や最も重要な情報を簡潔に提示します。LLMは回答を生成する際に、まず結論を抽出しようとします。
  • 一問一答形式の活用: ユーザーが「?とは？」や「?の方法は？」と検索しそうなキーワードに対し、簡潔な定義や手順を箇条書きやステップ形式でまとめることで、LLMが引用しやすい形になります。
  • 曖昧な表現の排除: AIが解釈に迷うような抽象的な表現や比喩は避け、具体的で客観的な事実に基づいた記述を心がけます。
  • 重複コンテンツの排除と情報の一元化: サイト内で同じ情報を複数の記事に分散させず、信頼できる単一の情報源としてLLMに認識されるよう、特定のトピックは一つの記事に集約し、関連リンクで誘導します。
• サイト速度とモバイルフレンドリーの最適化:
  • これはSEOの基本ですが、LLMも情報を収集する際の効率性を考慮します。表示速度が遅いサイトやモバイルで表示崩れするサイトは、情報の収集・解析に手間がかかるため、不利になる可能性があります。

2. ジャンルごとの個別最適化策

次に、運営されている各ジャンルの特性に応じた個別最適化です。

• 各ジャンルの主要なAI利用動向の把握:
  • そのジャンルでユーザーがAIにどのような質問をしているか、どのような情報を求めているかをリサーチします。
  • 例えば、レシピサイトなら「〇〇の作り方」、旅行サイトなら「〇〇（場所）のおすすめ観光スポット」など、具体的な質問形式を想定します。
  • 主要な生成AI（ChatGPT, Gemini, Perplexityなど）に実際に質問を投げかけ、どのような情報が引用されているか、競合サイトがどのように評価されているかを定期的にチェックします。
• 各ジャンルのキーワードリサーチの深化:
  • 従来のSEOキーワードだけでなく、「〇〇とは？」「〇〇 方法」「〇〇 比較」といった、AIが直接回答しやすい質問形式のキーワードを意識して選定します。
  • 音声検索（Voice Search）のニーズも考慮し、より会話に近い自然言語でのキーワードを洗い出します。
• 各ジャンルの専門性を示す独自コンテンツの作成:
  • レシピサイト: 独自のアレンジレシピ、調理科学に基づいた解説、特定の食材に特化した専門的な知識など。
  • 旅行サイト: 現地在住者ならではの穴場情報、独自のモデルコース、特定テーマ（例：鉄道旅行、古城巡り）に特化した詳細な情報。
  • 金融サイト: 最新の税制改正への対応、特定の金融商品に関する深い分析、シミュレーションツールなど。
  • 医療・健康サイト: 最新の研究論文に基づいた情報、医師や専門家によるQ&A、疾患ごとの詳細な解説。
  • エンタメ・趣味サイト: 独自レビュー、イベントレポート、ファンならではの深い考察や裏話。
• ジャンルに特化したコミュニティとの連携（間接的なLLMO効果）:
  • そのジャンルの著名なブロガー、YouTuber、インフルエンサーとのコラボレーションや被リンク獲得を通じて、間接的にAIからの評価を高めることに繋がる可能性があります。彼らの情報源としてあなたのサイトが引用されれば、AIもそのサイトの信頼性を認識しやすくなります。

3. オペレーションと管理の工夫

多数のサイトを運営する上での効率的な管理と改善サイクルも重要です。

• コンテンツ監査と棚卸しの実施:
  • 各サイトの既存コンテンツを定期的に監査し、情報の古くなったもの、E-E-A-Tが不足しているもの、LLMが解釈しにくいものなどを洗い出します。
  • 必要に応じて、コンテンツのリライト、統合、または削除を検討します。
• コンテンツ作成フローへのLLMO視点の組み込み:
  • 企画段階から「この情報はAIにどう回答されるか？」「AIが引用しやすい形か？」という視点を取り入れます。
  • ライターや編集者に対し、LLMOに関する研修やガイドラインを提供し、全社的な意識統一を図ります。
• ツールと分析の活用:
  • Google Search ConsoleやGoogle Analyticsで各サイトのパフォーマンスを監視します。特に、検索クエリで「?とは？」などの質問形式のものが増えていないか、新しいトラフィック源がないかを確認します。
  • AIチャットボットが情報を引用しているかどうかを定期的に確認するための、AI監視ツール（もしあれば）の導入も検討する価値があります。

まとめ

LLMOは、生成AIの進化に伴い、デジタルマーケティングにおいて不可欠な視点となりつつあります。従来のSEOの知識と技術をベースに、AIが情報を理解しやすいコンテンツ作成と信頼性向上に注力することで、AI時代におけるWeb上での存在感を高めることができます。LLMOはSEOと対立するものではなく、共存し、補完しあう関係にあると理解することが重要です。

LLMOは、単なる技術的なSEO対策にとどまらず、「ユーザー（とAI）にとって最も信頼でき、分かりやすい情報源となる」という根本的なコンテンツの質を追求するものです。数多くのサイトを運営されているからこそ、各ジャンルの特性を活かし、専門性と信頼性を極めることが、SEOとLLMOの両立、ひいては長期的なWebサイトの成功に繋がるでしょう。

今から進化をウォッチして、対応しながら閲覧者に価値あるコンテンツを提供できる体制を整えていきましょう。