近年、生成AIの普及に伴い、従来のSEOだけでは十分に対応できない場面が増えています。 その中で注目されているのが、「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という新しいWeb施策です。
LLMOは、検索エンジンではなく生成AIを対象とした最適化手法であり、企業がAIに引用されやすい情報設計を行うための視点として注目されています。
本記事では、LLMOの基本概念からSEOとの違い、そして企業が取り組むべき具体的な3つの対策までを分かりやすく解説します。この記事を参考にAIに選ばれるWebサイトを作っていきましょう。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？
最近よく耳にする「LLMO」。これは「Large Language Model Optimization」の略で、ChatGPTのような生成AIに向けて、情報を“選ばれやすく”するためのWeb対策です。
いままではGoogleなどの検索エンジンを意識してSEO対策をしてきた方が多いと思います。でも、これからの時代は少し変わります。AIが検索結果をまとめて表示したり、直接ユーザーに答えを返したりすることが増えてきているんです。
つまり、これからは「検索される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、集客やブランド力に大きく影響してくるというわけです。
LLM（大規模言語モデル）ってどんなもの？
LLM（Large Language Model）とは、ChatGPTやGemini（旧Bard）、Claudeのような生成AIの頭脳となる部分のことです。
たとえば、あなたが「LLMOとは？」とAIに聞いたとき、AIはWeb上から信頼できそうな情報を選び出し、それをもとに答えてくれます。これを実現しているのがLLMです。LLMは、キーワードの一致だけでなく、文脈や意味、情報の信頼性まで見ながら、自然な言葉で回答を生成します。
ただし、このままだとAIはどんな情報でも等しく扱うとは限りません。そこで重要になってくるのが「LLMO」、つまり、AIにとって自社の情報が“使いやすく・信頼できるもの”になるよう最適化するという視点です。
LLMにO（Optimization）がつくことで、単にAIが参照するのを待つのではなく、「AIに引用される情報源として、自ら整える」ことが可能になります。
この違いが、AI時代のWeb戦略における大きな転換点なのです。
なぜ今、LLMOが注目されているのか
最近のGoogleでは、検索結果の上部にAIによる概要が表示されたり、AIアシスタントが答えを教えてくれたりする場面が増えてきました。
検索ユーザーの行動も変わりつつあり、「いちいちリンクをクリックして確認する」よりも、まずAIが示してくれた答えを参考にする人が多くなっています。
こうした流れの中で、「AIが引用する対象になるかどうか」が、これからのWeb運営にとって重要な視点になってきたのです。
そこで登場したのがLLMOという考え方。これは、AIに“見つけてもらう”だけでなく、“信頼できる情報として選ばれる”ための工夫をすることを意味しています。
SEOとLLMOの違いとは？
| LLMO | AIに引用されることを目指す （AI Overview対策） |
| SEO | 検索結果画面における上位表示を目指す |
「SEOとLLMOって、何が違うの？」と思う方もいるかもしれません。 一言でいうと、目的と“選ばれ方”が違います。
SEO：検索結果で上位に表示されることを目指す
SEOは、Googleなどの検索エンジンに評価され、検索結果の上位に表示されることを目指す対策です。ページタイトルや見出しの設計、内部リンクの構造など、検索エンジンが読みやすいように整えるのがポイントでした。
上位表示されれば、クリックされやすくなり、結果としてWebサイトの集客につながります。これが、これまでのSEOの基本的な考え方です。
LLMO：AIに引用されることを目的とする
一方、LLMOでは「AIが自社の情報を引用してくれるかどうか」が大事な指標になります。
SEOのように「上に表示させたい」というよりも、「AIが返す回答の中に、自社のサイトを使ってほしい」というイメージです。
たとえば「新潟 不動産 選び方」とAIに聞いたとき、あなたのWebサイトがその答えの引用元になっていたら？ それだけで信頼感はぐっと高まり、ユーザーの印象にも残りますよね。
じゃあSEOはもういらない？
もちろん、そんなことはありません。 SEOで積み重ねてきた、サイトの設計やコンテンツの質は、LLMOにも活きてきます。ただ、これからは「AIが信頼できると判断する要素」を意識する必要があります。たとえば：
- 出典が明記されていること
- 著者の専門性が伝わること
- データが信頼できること
こういった要素が、AIから「この情報は使える」と判断されるためのカギになってきます。
LLMO対策の3つのステップ
- LLMs.txtを設置する
- 構造化データを活用する
- E-E-A-Tに基づくコンテンツを意識する
ここからは、AIに選ばれるWebサイトを目指すための3つのステップを紹介します。
- LLMs.txtを設置する
- 構造化データを活用する
- E-E-A-Tに基づくコンテンツを意識する
それぞれ見ていきましょう。
ステップ1：LLMs.txtを設置する
まず取り組みたいのが、Googleの新しい仕様「LLMs.txt」の設置です。
これは、生成AIに「自社サイトをこう扱ってね」と伝えるためのテキストファイルです。robots.txtが検索エンジン向けの案内だとすれば、LLMs.txtはAI向けの案内所のような役割を果たします。
生成AIに見つけてほしいページや、逆に読み込ませたくないページの指定ができるため、意図した情報が引用されやすくなるメリットがあります。
ステップ2：構造化データを活用する
次に大事なのが、Webページに「構造化データ（schema.org）」を記述することです。これは、ページ内の情報が何を意味するのかを、AIや検索エンジンに正確に伝えるための仕組みです。たとえば：
- 「この記事はレシピです」
- 「この人は著者で、肩書きは○○です」
といった情報をコードで明示することで、AIがそのページの意味を正確に理解しやすくなります。検索でもAIでも「意味がわかるページ」は有利に働きやすくなっています。
ステップ3：E-E-A-Tに基づくコンテンツを意識する
最後のステップは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識したコンテンツ制作です。
これはGoogleが重要視している評価基準ですが、AIが情報を選ぶ際の信頼度にも深く関係しています。
たとえば：
- 実体験をもとにした具体的な内容
- 著者のプロフィールに資格や実績が書かれている
- 他サイトからも引用・紹介されている
このような情報があると、AIにとって「信頼できるコンテンツ」と判断されやすくなります。
まとめ：これからのSEOにはLLMOの視点もプラスしよう
AIが答えを返すのが当たり前になってきた今、従来のSEOだけではカバーしきれない部分が出てきています。そこで登場したのがLLMO。これは、AIが「この情報は信頼できる！」と判断してくれるよう、私たちの情報発信を整えるための新しい視点です。
中でも、LLMs.txtの設置、構造化データの活用、E-E-A-Tに沿った信頼性のあるコンテンツ作りは、特に効果的です。今後は、「検索される」ことに加えて「AIに選ばれる」ことが、Web施策における新しいゴールになっていきます。
ぜひ、LLMOの視点を取り入れて、次の一歩を踏み出してみてくださいね。
