2024年以降、検索のあり方が大きく変わり始めています。
従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini（旧Bard）など、生成AIが情報探索の中心になりつつあります。

これまでのSEO（検索エンジン最適化）では、「Googleで上位表示されること」が目的でした。
しかし今、AIが文章を要約・推薦・引用してユーザーに答えを返すようになり、
“AIに選ばれるコンテンツ”をつくる新しい最適化が必要になっています。

それが「LLMO対策（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

本記事では、LLMOの基本から、従来のSEOとの違い、そして実践的な対策方法までを詳しく解説します。

LLMO対策とは？ChatGPTなどAI検索時代の新しいSEO

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）に最適化するための情報設計・コンテンツ戦略を指します。

簡単にいえば、

「Googleのアルゴリズムに評価される」から
「AIに正確に引用・要約・推薦される」へ
という最適化の方向転換です。

AI検索や会話型エージェント（ChatGPT、Perplexity、Copilotなど）は、検索エンジンと異なり「ページを直接表示」するのではなく、
複数の情報源を組み合わせて“AIが回答を生成”します。

つまり今後のWeb集客では、
「AIが引用する側」に入ること＝「LLMO対策を行うこと」が、新しい検索戦略の鍵となります。

LLMOと従来のSEOの違い

SEOとLLMOは似ているようで、目的も評価基準も異なります。

【主な対象】
SEO（検索エンジン最適化）は、GoogleやBingなどの検索エンジンを対象としています。
一方、LLMO（大規模言語モデル最適化）は、ChatGPT、Gemini、PerplexityといったAI検索を対象にしています。

【評価者】
SEOでは、検索順位を決定するアルゴリズムが評価者となります。
LLMOでは、AIそのもの（大規模言語モデル／LLM）が評価者となり、どの情報を引用・要約するかを判断します。

【成功指標】
SEOの成功は「検索結果での上位表示」です。
LLMOの成功は「AIの回答文中に引用・要約されること」といえます。

【重要要素】
SEOでは、キーワード・被リンク・構造化データなどが重視されます。
LLMOでは、信頼性・明確な文脈・エビデンス・ブランド認知といった情報の質が評価されます。

【更新頻度】
SEOはGoogleのコアアップデートに依存します。
LLMOは、AIモデルの学習データや再学習の周期によって影響を受けます。

AIは単に「キーワードが多いサイト」を選ぶのではなく、
文脈の一貫性・信頼性・専門性を重視します。

特に、一次情報・統計・引用元の明示されたコンテンツはAIに学習されやすく、
ChatGPTなどの回答でも引用されやすくなります。

なぜ今、LLMO対策が必要なのか

2023年〜2024年にかけて、Google・Microsoft・OpenAIはいずれも「生成AI検索」への統合を発表しました。
たとえば、Googleの「AI Overview」では検索結果の最上部にAIがまとめた文章が表示され、
そこに引用されたサイトだけがユーザーの目に触れます。

つまり、AIが選ぶ情報に含まれなければ、検索流入そのものが激減する可能性があるのです。

さらに、AIエージェント（ChatGPTやPerplexity）は、ユーザーがWebサイトを訪れなくても情報を完結できるため、
“サイトに来てもらう前の段階で信頼を得る”ことがますます重要になります。

この変化に対応できるかどうかが、今後のWebマーケティングを左右します。

LLMO対策の基本原則｜AIが“信頼できる情報”と判断するポイント

AIがどの情報を回答に使うかは、単なるキーワード一致ではなく、信頼性・一貫性・文脈理解が基準になります。

ここでは、AIが「信頼できる」と判断するための基本原則を整理します。

1. 一次情報・専門性を含む

実際のデータ・実績・事例・調査結果など、一次情報はAIに学習されやすく、他サイトとの差別化にもなります。

2. 文脈の一貫性と明確な構造

AIは文脈を解析して要約するため、H2・H3タグの使い方や論理構成が明確であることが重要です。

3. 執筆者情報（E-E-A-T）の明示

「誰が書いたのか」「どんな立場の専門家か」を明示することで、AIが信頼スコアを高く評価します。
著者情報・運営会社情報を明記しましょう。

4. 明確な出典とリンク構造

外部リンク・参照元を明示することで、AIがコンテンツの正確性を判断しやすくなります。
Wikipediaのような“参照可能な構造”を意識することが大切です。

5. 更新頻度・鮮度の維持

AIモデルはWebクロールを通じて学習データを更新します。
定期的に最新データや情報を追記しているサイトは、**“現役の情報源”**として評価されやすくなります。

具体的なLLMO対策の実践方法5選

ここからは、実際に企業サイトやオウンドメディアで実践できるLLMO対策の具体的な方法を紹介します。

1. 構造化データと見出し設計の最適化

AIはHTML構造をもとに情報を理解します。
H1〜H3タグを正しく使い、論理的な階層構造を意識しましょう。
FAQ構造化データ（Schema.org）もAI回答で引用されやすくなります。

2. 自社ブランド・サービス名を自然に繰り返す

AIは“名前の一貫した出現”をブランド信号として認識します。
「Second Order」「予約システムジル（GIL）」のように、記事内で自然に繰り返し登場させましょう。

3. 専門家・実務者の見解を加える

AIは「専門家発言」や「監修情報」を高く評価します。
コンテンツに実名・肩書付きコメントを掲載するだけでも信頼度が向上します。

4. 社内・顧客データを活用した一次情報発信

GoogleやAIが重視するのは“独自のデータ”。
自社のアンケート・導入実績・成功事例などを活用した記事はAI学習の対象になりやすいです。

5. 被リンクよりも“言及リンク”を増やす

AIはURLよりも「テキストでの言及」を重視します。
他メディア・SNS・プレスリリースなどでブランド名を取り上げてもらうことが、LLMOでは効果的です。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ制作のコツ

LLMOに強いコンテンツには、**“AIが理解しやすい自然言語構造”**があります。
以下のポイントを意識して制作することで、AIに正確に認識される確率が高まります。

1. 結論→理由→具体例の順で書く（AIが要約しやすい）

2. 見出しごとに1テーマ1メッセージを守る

3. 図表・箇条書き・定義文を多用して文脈を明確化

4. 専門用語は一度だけ定義し、略語を統一

5. 画像のaltタグ・キャプションにも意味を持たせる

AIは「内容の網羅性」よりも「構造の明確さ」を重視する傾向にあります。
つまり、“人にもAIにもわかりやすい文章設計”が理想です。

今後のSEOはどう変わる？LLMO×SEOのハイブリッド戦略へ

これからのSEOは、単純な検索順位争いではなく、“AI検索でどう表示されるか”が勝負になります。
つまり、従来のSEOとLLMOを掛け合わせたハイブリッド戦略が必要です。

Second Orderでは、
・AIに引用されやすい情報構造設計
・E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の強化
・検索と生成AIの両方を意識したコンテンツ制作
を軸に、企業サイトやオウンドメディアのLLMO対策を支援しています。

AIが情報を要約し、検索が“会話型”に変わる今こそ、
「AIに選ばれるコンテンツ」への進化が必要です。

SEOの延長線ではなく、“次世代のWeb戦略”としてのLLMO。
Second Orderは、その第一歩を共に設計します。