• 公開日：2025.03.12 最終更新日：2025.03.12

LLMOとは？誕生の経緯とSEOとの違い、最適化の方法

LLMOは、近年注目を集める新たな最適化手法です。これまでのSEOとは異なる視点で、大規模言語モデル（LLM）に適したコンテンツの作り方が求められています。

本記事では、LLMOの基本や誕生の経緯、SEOとの違い、最適化の方法について解説します。LLMOに興味がある方や、今後のWeb施策を考えている方に役立つ内容となっています。LLMOのメリット・デメリットを知り、どのように取り入れるべきかを検討するための参考にしてください。

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデルに最適化する手法です。

近年、ChatGPTやGoogleのAI overview、CopilotなどのAIアシスタントが普及し、ユーザーは検索エンジンだけでなく、AIを活用して情報を取得する機会が増えています。この変化に対応するため、大規模言語モデルが適切に情報を認識し、自社コンテンツの引用とリンクを掲載できるように最適化手法がLLMOです。

大規模言語モデルは、大量のテキストデータを学習し、自然な言語で情報を処理・生成できるAIの一種です。これらのモデルは、質問に対してテキストベースの回答を提供し、文脈を理解しながら情報を整理・統合する能力を持ちます。

そのため、情報の構成や記述の仕方によって、AIがどのようにコンテンツを理解し、どの情報を回答として使用するかが変わります。

LLMOの目的は、大規模言語モデルがコンテンツを適切に解釈し、正しい情報をユーザーへ届けられるようにすることです。これにより、AIが出典としてコンテンツを引用したり、リンクを掲載する可能性が高まり、サイトへの流入増加につながります。

これはSEOのような手法とは異なり、情報の信頼性や構造化、文脈の明確化などが重要な要素になります。

今後、ホームページ制作やコンテンツ戦略においても、検索エンジンだけでなく、大規模言語モデルを通じた情報の流通を意識した最適化が必要不可欠となるでしょう。

LLMO誕生の経緯

LLMOが注目されるようになった背景には、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展と、それに伴う情報流通の変化があります。

従来、インターネット上のコンテンツは主に検索エンジンを通じて発見されていました。しかし、近年ではAIアシスタントや生成AIの普及により、ユーザーが検索をしなくても、AIから情報を取得する機会が増えています。

この変化により、AIに適切に情報を認識させ、コンテンツの引用やリンクの掲載をしてもらうための新たな最適化手法が求められるようになりました。LLMOは、AIがコンテンツをどのように読み取り、学習し、活用するかを最適化する手法として誕生しました。

適切な最適化を行うことで、AIが信頼できる情報源としてコンテンツを認識し、引用される可能性が高まります。これにより、AIの回答を通じて自社サイトへの流入が生まれる新たな機会となることが期待されています。

LLMOのメリット

LLMOを活用することで、AIがコンテンツを正しく認識し、AIアシスタントを通じた情報流通の機会を広げることができます。ここでは、LLMOのメリットについて解説します。

新規顧客を集客できる

LLMOを適切に活用すると、AIによる回答の中で自社コンテンツが引用される可能性が高まります。これにより、AIを活用した新たな流入経路を確保することができます。

例えば、ChatGPTやGoogleのAI overviewは、信頼できる情報源を参照し、出典としてリンクを掲載することがあります。これにより、AIを使って情報収集を行うユーザーに対しても、自社のホームページやコンテンツを見てもらえる機会が増えます。

LLMOを意識したコンテンツ戦略を取り入れることで、これまで接点のなかった新規顧客層にアプローチできる可能性が高まります。

SEOと対策法が似ている

LLMOはSEOとは異なる最適化手法ですが、多くの共通点があるため、SEOの知識がそのまま活かせます。

例えば、SEOで有効なE-E-A-Tの概念は、LLMOにおいても重要です。AIが適切に情報を学習し、信頼できるソースとして認識するには、質の高いコンテンツを提供し、適切なデータ構造を意識することが求められます。

また、検索エンジンとAIアシスタントの両方で情報が正しく評価されることで、SEOでの上位表示とAI経由での情報提供の両方を狙えるというメリットがあります。

競争が少ない

現時点では、LLMOを意識した最適化を行っている企業はまだ多くありません。これは、SEOが広く普及している一方で、LLMOの概念や手法が浸透し始めたばかりであるためです。そのため、今のうちにLLMOを取り入れることで、競争が少ないうちに優位性を確立することが可能です。

例えば、特定の業界や専門分野に特化したコンテンツを最適化し、AIが情報を引用しやすい形にすることで、競合他社よりも早くAIアシスタントに認識される可能性が高くなります。

これからホームページ制作を行う企業は、SEOだけではなく、LLMOも活用することで、AIを活用した新たなマーケティング戦略を打ち出すことができ、競争優位性を持つことができます。

LLMOのデメリット

LLMOは、AIに最適化されたコンテンツ戦略として多くのメリットを持ちますが、一方でいくつかの課題も存在します。ここでは、LLMOのデメリットについて解説します。

効果測定が難しい

LLMOの最大の課題の一つは、最適化の成果を測定しにくい点です。

従来のSEOでは、Googleサーチコンソールやアクセス解析ツールを使うことで、検索順位やユーザー行動を詳細に追跡できます。しかし、LLMOでは、AIがどのようにコンテンツを処理し、回答に活用しているのかがブラックボックス化されている部分が多く、直接的な効果測定が難しいのが現状です。

また、AIアシスタントは、検索エンジンのように、検索結果ページでの順位という明確な指標を持たず、どのような条件でコンテンツが引用されるのかが不透明です。そのため、どの施策が効果的だったのかを数値で把握しにくいというデメリットがあります。

現時点では、AIに引用された可能性のあるページのトラフィックや、AIアシスタントの挙動を観察することで間接的に分析するしかありません。

ゼロクリックが発生する可能性がある

LLMOによってコンテンツがAIの回答に活用された場合でも、ユーザーが直接サイトにアクセスしないゼロクリック現象が発生する可能性があります。

例えば、GoogleのAI overviewやChatGPTのようなAIアシスタントは、ユーザーの質問に対して直接回答を提示します。この場合、ユーザーはサイトに訪問することなく、AIの提供する情報だけで満足してしまう可能性があるのです。

従来のSEOでは、検索エンジン経由でサイトへの流入を確保することが目的でしたが、LLMOでは、AIに引用されたとしても、実際にユーザーがサイトへ訪問するとは限らないという点を考慮する必要があります。

誤情報が拡散される可能性がある

AIは学習したデータをもとに回答を生成しますが、必ずしも正確な情報を提供するとは限りません。そのため、誤情報が拡散されるリスクがあるという点もLLMOのデメリットとして挙げられます。

例えば、AIが情報を引用する際に、文脈を誤って解釈したり、古い情報を提示したりするケースがあります。これにより、本来の意図とは異なる形でコンテンツが利用される可能性があります。

そのため、正しい情報を提供するための対策がLLMOにおいても重要になります。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOは、どちらもオンライン上のコンテンツを最適化する手法ですが、最適化の対象や目的に大きな違いがあります。以下の表では、LLMOとSEOの主な違いを整理しています。

LLMOとSEOは、それぞれ異なる目的を持つ最適化手法ですが、どちらも重要な役割を果たします。AIの発展により、検索エンジンだけでなく、大規模言語モデル（LLM）を通じた情報提供の機会も広がっています。

これからのホームページ制作やコンテンツ戦略では、SEOとLLMOをバランスよく取り入れることが求められます。両者を組み合わせることで、より多くのユーザーに情報を届けることができるようになります。

LLMOに最適化する方法

LLMOを活用することで、AIアシスタントがコンテンツを正しく理解し、適切に引用する可能性を高めることができます。ここでは、LLMOに対応するための具体的な最適化の方法について解説します。

llms.txtを設置する

llms.txtは、検索エンジン向けのrobots.txtと同様に、大規模言語モデル（LLM）に対してコンテンツのクロールや利用を制御するファイルです。このファイルを適切に設定することで、AIがどの情報を学習・引用すべきかを指示できます。

WordPressを使用している場合は、Website LLMs.txtなどのプラグインを活用することで簡単に設置できます。これにより、コンテンツの管理がしやすくなり、AIが適切に情報を取得しやすくなります。

詳しくは、llms.txtとは？のページをご覧ください。

構造化データを実装する

構造化データを活用することで、AIがコンテンツの内容を正確に理解し、適切な情報として引用される可能性が高まります。構造化データは、検索エンジンのSEO対策としても有効であり、リッチリザルトの表示につながることもあります。

大規模言語モデルに最適化するためには、記事の種類を明確にするArticle、質問と回答を整理するFAQ、手順を伝えるHowToなどの構造化データが有効です。また、OrganizationやAuthorの情報を追加し、サイトや著者の信頼性を明示することで、AIによる評価を高めることができます。

適切に実装することで、AIが情報を正しく認識し、検索結果やAIアシスタントの回答に引用される可能性を高めることができます。

権威性と信頼性を高める

AIがコンテンツを正しく評価し、信頼できる情報源として認識するには、権威性と信頼性の向上が不可欠です。

専門性のある情報を掲載し、独自の調査データや業界の知見を活用することで、コンテンツの評価を高めることができます。

また、著者情報を明確にし、運営者の専門性を示すことも重要です。AIがコンテンツの発信元を信頼できると判断するためには、執筆者の経歴や資格、実績を公開することが効果的です。さらに、権威のあるサイトからの被リンクを獲得することで、コンテンツの信頼性を向上させることができます。

AIが正確な情報を引用するためには、最新の情報を提供し、出典を明確にし、データや事実に基づいた記述を行うことが求められます。信頼性が高いと判断されたコンテンツは、AIアシスタントが情報を引用する際にも優先される傾向があります。

検索エンジンの評価基準であるE-E-A-Tは、LLMOにおいても重要な要素となり、AIに適切なコンテンツを学習させるためには、権威性と信頼性の向上を常に意識することが求められます。

一次情報を公開する

大規模言語モデルは、オリジナルの情報を持つコンテンツを評価する傾向にあります。そのため、他のサイトからの引用ではなく、自社で独自に収集・分析した情報を発信することが重要です。

独自の調査レポートやデータを公開し、業界の最新動向を分析しながら専門的な見解を提供することで、AIに信頼される情報源となることができます。また、ユーザーの実体験や事例を掲載することで、より実践的で価値のあるコンテンツを提供できます。

一次情報を多く含むコンテンツは、他のサイトとの差別化につながり、AIが価値の高い情報と判断する可能性が高くなります。

LLMOのまとめ

LLMOは、検索エンジン向けのSEOとは異なり、大規模言語モデル（LLM）が正しく情報を認識し、適切に引用するための最適化手法です。

AIの普及に伴い、検索結果だけでなく、AIアシスタントを通じた情報提供の重要性が高まっています。 LLMOを活用することで、新規顧客の獲得やSEOとの併用による相乗効果が期待できますが、効果測定の難しさやゼロクリックの発生などのデメリットもあります。

今後のホームページ制作やコンテンツ戦略では、検索エンジンだけでなく、AIに最適化された情報設計を意識することが重要です。LLMOを適切に実施し、AI時代に適応した情報発信を進めていきましょう。