Google検索からAIチャットへ。いま取り入れたい新常識「LLMO」とは？

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2025.12.03

はじめに

ここ数年、情報の探し方は大きく変わりました。
以前であれば、必要な情報を探すときはGoogleでキーワードを入力し、WEBサイトを比較しながら答えを見つけるのが一般的でした。

しかし今では、ChatGPTやGeminiなどのAIチャットへ直接質問をおこない、その場で要点をまとめてもらう流れが、ビジネスの現場でも当たり前になっています。

この変化は企業のWEBマーケティングにとって大きな転換点です。
本記事では、その中心にある考え方「LLMO（Large Language Model Optimization）」について、いま知っておくべきポイントを分かりやすく整理します。

LLMOとは何か？ AIチャットが“情報の窓口”になる時代

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語モデルに情報を最適化する考え方を意味します。

ChatGPT、Gemini、Claudeをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、文章を「単語」ではなく「意味」や「意図」ごとに理解する特徴があります。
そのため、AIが回答をつくるときに“信頼して参照したい情報”を企業側が提供できるかどうかが、これからのWEB戦略の重要なカギになります。

従来のSEOが「検索エンジンに最適化する施策」だったのに対し、LLMOは“AIの回答そのもの”に最適化する施策です。

■行動が「調べる」から「聞く」へ

ユーザーの情報行動は、次のように変化しています。

以前

Google検索
検索結果からWEBサイトを閲覧
比較しながら判断

現在

AIに直接質問
要点をまとめた回答を受け取る
必要に応じてWEBサイトを確認する

つまり、WEBサイトへ到達する前に、AIが“最初の答え”を出す時代です。

■LLMOの本質：AIが理解しやすい“形”に情報を設計すること

大規模言語モデルが情報を理解するとき、特に重視するポイントがあります。

文脈の一貫性
結論の明確さ
FAQのような質問―回答構造
一次情報（体験・固有データ・独自の視点）
情報の鮮度
専門性や信頼性（E-E-A-T）
固有名詞の露出量
段落構造と文章の読みやすさ

これらが整っているほど、AIは「信頼できる情報源」と判断し、回答に引用しやすくなります。
つまり LLMO とは、“AIにも人にも伝わりやすい文章構造へ組み替える情報設計”といえます。

■ SEOより広い領域を扱うのがLLMO

SEOは基本的に“ページ単位の最適化”ですが、LLMOは、AIの理解プロセスに合わせて 「文章の意味レベル」で最適化します。

例：

SEO
→ 「ホームページ制作費用」をタイトルや見出しに入れる

LLMO
→ 「ホームページ制作の費用が変動する理由」

　「制作工程ごとの費用の仕組み」

　「見積もりの判断基準」

　「テンプレート制作とフルオーダー制作の違い」

　「運用・保守に必要なコスト」

など、“意味構造”を丁寧に説明する

このように、AIに選ばれる文章は「キーワードよりも“意味”」が重視されるのが特徴です。

SEO と LLMO の違い：比較一覧

AI時代のWEB戦略を理解するうえで、両者の役割の違いを押さえることは欠かせません。

項目	SEO（検索エンジン最適化）	LLMO（大規模言語モデル最適化）
目的	Google検索で上位表示されること	AIチャットの回答に引用・採用されること
ユーザー行動の前提	キーワード検索 → WEBサイト閲覧	AIに質問 → 回答を基点に判断
評価される情報	キーワード・リンク・権威性	一次情報・FAQ構造・鮮度・固有性
成果の指標	検索順位・流入数	AI回答での引用数・推薦回数
最適化対象	検索エンジンのアルゴリズム	大規模言語モデルの理解構造
競争の場	検索結果の10枠	AI回答内の“1枠”
文章の重要性	キーワードの最適化	結論先行・意味構造・短い段落
中小企業の勝ち筋	ニッチキーワードの獲得	独自データ・経験談を強化
今後の役割	依然重要	SEOと並ぶ第2の最適化軸

いま LLMO が注目されている5つの理由

なぜ今、多くの企業がLLMOに取り組みはじめているのか。
その背景には、次の“5つの時代変化”があります。

① AIチャットの利用者が爆発的に増加し、検索よりも“先”に使われるようになった

AIへの質問が“情報収集の第一歩”になりつつあります。
問い合わせ前の比較検討でも、AIへ相談するケースが急増しています。

② AIがWEBサイトを読み込み、要点を抽出する能力が進化した

AIは文章を“意味”で理解するため、構造が整ったWEBサイトはAIに引用されやすくなるという流れができています。

③ Google自身がAI回答（SGE / AI Overview）を前面に出し始めた

検索結果の最上部にAIの要約回答が表示されることで、従来のSEOだけでは流入が不安定になる可能性が高まりました。

④ AIに引用されるかどうかが“企業の信頼認知”に直結するようになった

AIは回答の中で自然と固有企業名・ブランド・事例を紹介します。
引用されることが、新たな指名検索につながります。

⑤ WEB集客が「検索対策 × AI対策」の二層構造になった

現在の情報行動は、

AIに質問
AIが回答
必要ならWEBサイトへ移動

という流れです。
つまり、AIに選ばれなければWEBサイトに来てもらう前に脱落してしまう時代になりつつあります。

なぜ多くのWEBサイトはAIに引用されないのか

「うちのWEBサイトにも情報は載っているのに、AIの回答にまったく出てこない」
これは多くの企業が既に直面している課題です。
AIは膨大な情報から回答を生成しますが、そのとき、次のような特徴を持つ情報を優先します。

① 一次情報が不足している

AIがもっとも重視するのは 固有性 と 現場の体験にもとづく情報 です。
一般論や既に広く知られている説明だけでは、AIは「価値のある情報源」と判断しにくくなります。

② 文章構造がAIにとって理解しにくい

長い段落や結論の後回しなどは、AIが「質問に対する答え」として認識しにくい原因になります。
AIは構造化された情報を好むため、FAQ型・短い段落・明確な見出し といった形式が高く評価される傾向があります。

③ 情報が古く、更新頻度が低い

AIは“鮮度の高い情報”を重視します。
更新されていないWEBサイトは信頼性が低く見なされる可能性があります。

④ 固有名詞の露出が少ない

ブランド名やサービス名が外部サイトでほとんど言及されていない場合、AIは権威性を判断しにくく、引用対象として優先しません。

⑤ WEBサイトの技術的な最適化不足

robots.txt、内部リンク、構造化データ、サイト速度の問題は、AIの解析を妨げ、学習データに取り込まれにくくする要因です。

こうした背景を理解すると、LLMOが“新しいWEB集客軸”として注目されている理由が見えてきます。

今日からできるLLMO対策：AIに選ばれるWEBサイトのつくり方

① 一次情報を増やす：AIがもっとも好む情報源

・自社独自の数値

・現場での手順

・成功事例

・よくあるお問い合わせ

こうした“一次情報”は、AIにとって非常に価値の高い材料になります。

② FAQ構造で整理する

AIは「質問 → 回答」の構造をもっとも理解しやすいため、FAQ形式は非常に有効です。

③ E-E-A-T（専門性・経験・権威・信頼）を補強する

・著者プロフィール

・実績

・第三者評価

・更新日

これらの情報は、AIにとっても権威性を測る重要な指標になります。

④ 構造化データでAIに読みやすいHTMLへ

特に有効なのは、FAQ、Article、How-to などの構造化データです。

⑤ ブランドメンションを増やす

外部メディアへの掲載、プレスリリース、事例記事など、貴社の名前がWEB上に散らばるほど、AIからの信頼は高まります。

⑥ 中小企業でもすぐできる“最小のLLMO施策”

主要ページをFAQ化
自社事例を3本追加
更新日の明記
構造化データを追加
外部サイトの掲載機会をつくる

これだけでも、AIの引用率は大きく変わります。

まとめ

AIチャットが情報収集の入口となる時代、WEBサイトは「検索に強い」だけでは十分ではありません。

これからは、AIが回答をつくるときに“参照したくなる”情報を提供できるかどうかが重要です。
LLMOはそのための新しい視点であり、企業が今すぐ取り入れられる現実的な施策でもあります。

貴社のWEBサイトも、AIに引用されることで新しい集客のチャンスが広がります。
LLMOの観点から現状を診断したい場合は、お気軽にお問い合わせください。
AI時代のWEB戦略を、ともに築いていければ幸いです。