生成AIの普及でSEO環境が変化している今、「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新たな最適化アプローチが注目されています。
本記事では、LLMOの基本から、SEOとの違い、そして明日から実践できる最適化手順までをわかりやすく解説します。
LLMO（Large Language Model Optimization）とは？SEOとの違いと実践手順を解説
目次
LLMO（Large Language Model Optimization）とは？
従来のSEO対策とは異なる新しいコンテンツ最適化手法であるLLMOについて、基本的な概念から登場背景、そしてSEOとの違いまで詳しく解説します。
LLMOの定義と登場背景
LLMOは、Large Language Model Optimizationの略で、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）によって引用・参照されやすいコンテンツ設計のことです。近年、検索行動の変化に伴いLLMOの重要度が増しています。
ChatGPTやGemini（旧Bard）、Perplexityなどの生成AIが「第2の検索エンジン」として台頭してきました。OpenAIのCOOブラッド・ライトキャップ氏は、2025年2月20日に、ChatGPTの月間アクティブユーザー数が4億人を超えたと発表しています。生成AIは情報収集の入り口として定着しつつあります。こうした背景から、単にGoogle検索で上位表示されるだけでなく、LLMに選ばれるコンテンツ設計の重要性が高まっています。
LLMOは、従来のSEO戦略を拡張し、AIが情報を解釈・要約・引用する際の特性を理解した上で、コンテンツを最適化する取り組みです。
LLMとはなにか？
LLMとはLarge Language Modelの略であり、大規模言語モデルと訳されます。大量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成したり、質問に回答したり、テキストを要約したりできる人工知能モデルです。
LLMの主な特徴には以下のものが挙げられます。
膨大なパラメータ数: 数十億から数兆のパラメータを持ち、複雑な言語パターンを理解できる
自己教師あり学習: 大量のテキストから自動的に学習し、人間による注釈付けデータに頼らない
転移学習能力: 事前に学習した知識を様々なタスクに適用できる
文脈理解: 長い会話や複雑な指示を理解し、文脈に沿った応答が可能
有名なLLMには、OpenAIのGPTシリーズ（ChatGPT）、Google DeepMindのGemini、Anthropicのクロードシリーズ、Meta AIのLlamaなどがあります。これらのモデルは日々進化しており、より正確で役立つ情報を提供するようになっています。
従来のSEOとどう違うのか？
従来のSEOとは、主に以下の3つの点が異なります。
キーワード→トピックベースへのシフト
従来のSEOでは特定のキーワードに対して最適化することが中心でしたが、LLMOではより広いトピックや質問ベースでの最適化が重要になります。LLMは複雑な質問に対しても回答できるため、ユーザーの潜在的な疑問に応えるコンテンツ設計が求められます。
SERP対策 vs LLM対策
従来のSEOでは、検索結果ページ（SERP）上位表示されることを目的として、メタディスクリプションやタイトルタグの最適化などが重視されてきました。一方で、LLMOは生成AIに引用されやすくなることを目的としており、「明確な定義」「論理的な構成」「要約しやすい文体」などが重要になります。
つまり、検索結果で目立たせるのではなく、AIにそのまま答えとして使ってもらうための設計が求められるのです。
検索エンジン vs 回答エンジン
Googleなどの検索エンジンは、ユーザーを情報が載っているウェブページへと案内する「道案内」のような役割を持っています。
一方で、ChatGPTのような生成AIは、質問に対してその場で直接答えを出す「回答者」のような存在です。
SEOでは、検索結果から自分のサイトに来てもらうことがゴールですが、LLMOでは自社の情報がそのままAIの答えに使われることを目指します。
なぜ今LLMOが重要なのか？
LLMOが注目される背景には、情報検索における大きなパラダイムシフトがあります。単なるトレンドではなく、ユーザー行動の根本的な変化とそれに伴うビジネスチャンスについて理解すると、LLMOの重要性がより明確に見えてきます。
ユーザーの検索行動が「生成AI」ベースに変わり始めている
Forbesのアンケート調査によると、Z世代の多くがGoogle検索の代わりにTikTokやInstagramで情報を探すと回答しており、情報探索の多様化が進んでいます。同様に、ChatGPTなどの生成AIも新たな検索手段として定着しつつあります。
ユーザーはより自然な言葉で質問し、直接的な回答を求めるようになっています。「ベストなワイヤレスイヤホン」と検索するのではなく、「予算3万円で、ノイズキャンセリングが優れた、バッテリー持ちの良いワイヤレスイヤホンのおすすめは？」といった具体的な質問を生成AIにするケースが増えています。
こうした生成AI経由の情報流通は、今後も拡大すると予測されています。
ChatGPTやPerplexityが新たな"入口"になる時代
生成AIが情報の入り口となる時代には、Google検索で1位を獲得するだけでは不十分です。
LLMに引用されることで生まれる新たな接点が重要になります。例えば、ChatGPTの回答で「〇〇によると...」と引用されることで、ブランド認知や信頼性を獲得できます。
また、LLMとSEOでは評価される要素が異なります。
Googleが重視するE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）に対し、LLMでは「構成の明確さ」「要約のしやすさ」「論理性」といった要素が重視される傾向にあります。
SEOでは届かない潜在層に届く手段として注目されている
検索キーワードを知らないと検索できない一方で、生成AIでは自然な会話から関連情報を提示できるため、潜在層へのリーチが可能になります。例えば、「肩こりがつらい」という悩みから、マッサージサービスだけでなく、姿勢改善グッズやストレッチ方法まで幅広い情報が提供されます。
これにより、検索エンジン経由では届かなかった潜在的なニーズを持つユーザーへアプローチする新たな手段として、LLMOが注目されています。
LLMOを実践する5つのステップ
ここでは具体的にLLMOを導入するための5つのステップを順を追って解説します。それぞれのステップには具体的な実践ポイントと例を示していますので、自社コンテンツへの適用がイメージしやすくなります。
① トピック設計：LLMが拾いやすい質問ベースで設計する
LLMOにおけるトピック設計では、ユーザーが実際に生成AIに問いかける可能性の高い質問を想定することが重要です。
実践ポイント：
ユーザーの質問形式を想定した見出しを作成する（「〇〇とは？」「〇〇の違いは？」など）
よくある疑問（FAQ）セクションを充実させる
質問と回答のペアを明確に示す
例えば、「デジタルマーケティングの種類」というキーワードではなく、「デジタルマーケティングにはどんな種類があり、それぞれどのような特徴がありますか？」という質問形式で考えます。
② 見出し構成：結論ファースト＋論理的な段落構成にする
LLMは情報を取得する際、見出しや段落構成を重視します。そのため、明確な階層構造と論理的な流れを持つコンテンツが引用されやすくなります。
実践ポイント：
結論を最初に示す「逆三角形」の構成を採用する
逆三角形の構成とは、文章の組み立てで結論を一番最初に示し、その後に補足説明を加えていく構成です。ニュースやビジネス文書でもよく使用されています。見出しだけで内容が理解できる階層構造にする
1つの段落に1つの主題を含める
箇条書きや表を活用して情報を整理する
たとえば、「LLMOとは、大規模言語モデルに引用されやすくするためのコンテンツ最適化手法です。従来のSEOと異なり、〇〇を重視します。」のように結論から始めることで、LLMが要約しやすくなり、ChatGPTなどの回答に使用されやすくなります。
③ 文体調整：簡潔・客観的・再構成されやすい表現にする
LLMは簡潔で明確な表現を好む傾向があります。過度に装飾的な表現や主観的な言い回しは、引用される可能性を下げる要因になります。
実践ポイント：
短文で明確に伝える（1文あたり40字程度が理想）
専門用語は初出時に定義する
客観的な表現を心がける
比喩や冗長な表現を避ける
「素晴らしい機能が満載で感動すること間違いなし！」といった主観的・感情的な表現よりも、「この製品は〇〇の機能を搭載しており、△△の課題を解決できます」といった客観的な表現の方がLLMに引用されやすくなります。
④ 引用設計：引用されやすいブロック・定義を用意する
LLMが引用しやすい「ブロック」を意識的に設計することで、引用率を高めることができます。
実践ポイント：
定義や要約を独立したブロックで提示する
統計データや研究結果を明確に示す
図表にはキャプションを付け、説明を充実させる
引用に適した長さ（100〜200字程度）のブロックを用意する
例えば「LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTなどの大規模言語モデルに引用されやすくするためのコンテンツ最適化手法で、従来のSEOと異なり〇〇を重視する」といったように、そのまま引用されやすい形でキーとなる情報を提示します。
⑤ 検証と改善：ChatGPTやPerplexityで出力結果をチェックする
実際にLLMでどのように引用されるかを検証し、継続的に改善することが重要です。
実践ポイント：
公開したコンテンツについて、ChatGPTやPerplexityに関連質問をして引用されるか確認する
うまく引用されない場合は、定義や構成を見直す
競合サイトの引用状況を分析し、改善点を見つける
例えば、実際に「LLMOとは何ですか？」とChatGPTに質問して、自社コンテンツが引用されるか、どの部分が引用されるかを確認します。引用されない場合は、より明確な定義や構造化された情報を提供するよう改善します。
LLMOを活用したハイブリッド戦略｜SEOと併用して成果を最大化するには？
「SEOとLLMO、どちらを優先すべきか」という質問をよく受けますが、実は両者は対立するものではありません。むしろ相乗効果を発揮できる関係です。このセクションでは、SEOとLLMOを効果的に組み合わせたハイブリッド戦略について解説し、実際の成功事例も紹介します。
SEOとLLMO、併用すべき3つの理由
LLMOとSEOは競合するものではなく、相互補完的な関係にあります。両方を併用することで、より広範なユーザーへのリーチが可能になります。
併用すべき理由：
多様な接点の確保: 検索エンジン経由とAI経由の両方からユーザーを獲得できる
相乗効果: SEOで獲得した権威性がLLMの引用にもプラスに働く
将来への備え: 検索行動の変化に対応し、リスク分散ができる
特に、コンテンツの構造化や明確な定義提供などは、SEOとLLMO両方に有効な取り組みです。
併用する際の注意点（例：過剰な自然言語処理はNG）
SEOとLLMOを併用する際には、いくつかの注意点があります。
注意すべきポイント：
過剰な自然言語的な記述は避ける: キーワード詰め込みのようなテクニックはLLMの評価を下げる
目的の明確化: 各コンテンツがSEO重視かLLMO重視かを決めておく
測定指標の分離: SEOとLLMOでは成功指標が異なるため、別々に評価する
更新頻度の管理: LLM学習データの更新タイミングを意識した更新計画を立てる
例えば、同じトピックでもSEO向けページとLLMO向けページで異なるアプローチを取るなど、戦略的な棲み分けが効果的です。
LLMOは"未来の検索導線"をつかむ鍵になる
情報流通のパラダイムが大きく変わりつつある現在、これまでのSEO施策だけでは不十分になってきています。LLMOはこの変化に対応し、新たな情報流通経路を確保するための重要な戦略です。この記事で学んだ知識を活かして、未来の検索体験をリードする存在になっていきましょう。
LLMOは、ChatGPTなどの大規模言語モデルに引用されやすくするためのコンテンツ最適化手法です。従来のSEOとは異なるアプローチが必要で、質問ベースのトピック設計、明確な構成、簡潔な文体、引用されやすいブロック設計、そして検証と改善が重要です。
生成AIが新たな情報の入り口となりつつある現在、SEOだけでなくLLMOも取り入れたハイブリッド戦略が効果的です。両者を併用すると、多様な接点の確保、相乗効果の創出、将来の検索行動変化への対応が可能になります。
次のステップとして、まずは自社の重要コンテンツに対してLLMO観点からの見直しを行い、定義や構成を改善してみることをお勧めします。また、社内での知識共有資料としてLLMOの概念を広め、コンテンツ制作チーム全体で意識することで、効果的な実践が可能になります。
LLMO対策はすべての記事に必要ですか？
すべての記事にLLMO対策が必要というわけではありません。
特に以下のようなコンテンツでは優先度が高いと言えます。
ユーザーが生成AIで質問する可能性が高いトピック
定義や解説が中心のコンテンツ
専門性の高い情報を提供しているコンテンツ
ブランド認知や権威性確立を目指すコンテンツ
一方、エンターテイメント性の高いコンテンツや、感情・体験に重きを置くコンテンツでは、従来のSEOやユーザー体験を優先しても良いでしょう。
ChatGPTに引用されるために必要な要素は？
ChatGPTなどのLLMに引用されるためには、以下の要素が重要です。
明確な定義: トピックの定義を簡潔かつ明確に提示する
権威性と信頼性: データ、研究、専門的知見に基づいた情報を提供する
構造化された情報: 階層的な見出しと論理的な構成で情報を整理する
要約のしやすさ: 主要ポイントを簡潔にまとめた要約ブロックを用意する
最新性: 最新の情報を提供し、定期的に更新する
特に、定義ブロックの作成と、見出し構造の最適化は、比較的取り組みやすく効果の高い施策です。
