検索エンジンだけでなく、生成AIを起点に情報収集や比較検討を行うユーザーが増えています。
こうした変化により、Webマーケティングにおいても「検索順位を上げる」だけでは成果につながりにくい場面が出てきました。
そこで注目されているのが、生成AIに正しく理解され、回答や推薦の文脈に組み込まれるための最適化「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
本記事では、LLMOが重要視される背景や、LLMOによって目指すべき状態、成果指標の定義など、Webマーケティング担当者が押さえておきたい考え方を解説します。
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目次
LLMOとは？
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIによる回答に、自社のブランドやコンテンツが表示されるよう最適化する取り組みのこと。
ChatGPTなどの生成AIやGoogleの検索結果に表示されるAI Overviews（AIによる概要）、AIモードがユーザーの質問に回答する際、自社のサービスを推薦・提示してもらえるように最適化することを指します。
＜AI Overview（AIによる概要）の表示例＞
LLMOが重要視される理由
LLMOが注目されている背景には、生成AIの普及によるユーザーの情報収集行動の変化があります。
従来、ユーザー自身が検索・情報収集をしていたものが、現在はChatGPTなどの生成AIが情報収集と分析を担うようになりました。
ナイルが2025年10月に実施した調査では、「生成AIで調べものをする」と回答した人が43.5%にのぼっており、AIが比較・検討の起点になるケースは着実に増えています。
ナイルのSEO相談室「生成AIの信頼度に関するアンケート調査 vol.2」より引用
AI Overviewsの登場で「ゼロクリック検索」が進行
Google検索においても、AI Overviewsの登場により、検索結果画面上でユーザーの疑問が解決する「ゼロクリック検索」が増加しました。
ahrefsの2025年4月の調査によると、情報系クエリ（「〇〇とは」など）における検索結果1位のクリック率は、2024年3月と2025年3月を比較して2.5ポイントも低下しています。
ahrefs「AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%」より引用
また、ゼロクリック検索が増えた結果、インプレッション数に対してクリック数が伸びない「グレート・デカップリング」と呼ばれる現象が生じています。
ahrefs「The Great Decoupling (or Why Your Clicks Are Down and Impressions Up)」より引用
ただし、ゼロクリック検索はどんな検索クエリでも発生するわけではありません。
実際には、AI Overviewsの99.9%は情報提供の意図を持つキーワード（「〇〇とは」など）に出現し、それ以外のナビゲーション目的やコマーシャル目的などの検索での出現率は低いことがわかっています。
＜【検索クエリの目的別】AI Overviews出現率＞
| 検索クエリの目的 | 特徴 | AI Overviewsの出現率 |
|---|---|---|
| 情報提供 | 情報提供の意図を持つ検索 例：「SEOとは」「確定申告 やり方」など |
99.9％ |
| ナビゲーション | 特定のサイトやサービスに直接アクセスすることを目的とした検索 例：「YouTube」「Amazon」など |
0.1％ |
| コマーシャル | 商品やサービスの比較・検討を目的とした検索 例：「CRM おすすめ」「SEOツール ランキング」など |
5.5％ |
| トランザクション | 購入や予約など具体的なアクションを目的とした検索 例：「iPhone 購入」「ホテル 予約」など |
1.2％ |
ahrefs「What Triggers AI Overviews? 86 Factors and 146 Million SERPs Analyzed」より引用
AI検索が普及しても、検索エンジンは併用されている
とはいえ、生成AIが普及する中でも、Google検索は依然として重要な情報収集手段です。
ナイルが2025年10月に行った調査では、生成AIを利用するユーザーの8割以上が情報の裏取りを行っており（情報の裏取りを「する」「たまにする」を合算）、そのユーザーの多くが検索エンジンを利用していることがわかりました。
ナイルのSEO相談室「生成AIの信頼度に関するアンケート調査 vol.2」より引用
つまり、生成AIで得た情報を検索エンジンで確認するという行動パターンが定着しつつあるといえます。
このような変化を踏まえると、従来のSEOに加えて、生成AIからの流入を意識したLLMOへの取り組みが重要になってきているのです。
LLMOで目指すべき状態とは
LLMOは「生成AIからの流入を増やすための施策」ではありません。
生成AIを起点とした検索・比較行動が広がる中で、自社が“選ばれる存在”であり続けるために、どのような状態を目指すかを定義し、そこから逆算して取り組む考え方です。
これからのAI時代において、LLMOで目指すべき状態は、次の3つに整理できます。
それぞれについて見ていきましょう。
＜LLMOで目指すべき状態＞
AIに自社が推薦されている
ひとつめは、ユーザーが生成AIにおすすめのサービスを聞いたときに、自社が望ましい形で推薦・紹介されている状態です。
例えば、ナイルの場合は「SEO会社のおすすめは？」と生成AIに質問した際、自社が候補として挙がり、特徴やメリットが適切に説明されていることが理想です。
ChatGPTを利用した際の回答
生成AIは、ユーザーの要望や条件をもとに、複数の選択肢を比較しながら最適な候補を提示します。
このとき、AIの回答に含まれるかどうかは、ユーザーの認知・検討タイミングで大きな差を生むポイントです。
従来のSEOのように「検索結果で何位に表示されるか」だけでなく、生成AIが“この条件ならこの会社が適している”と判断できる材料を持っているかが、推薦されるかどうかを左右します。
AI検索後に求められる情報源になっている
生成AIで調べた後、事実確認や詳細情報を求めるユーザーの情報源になっている状態です。
前述のとおり、生成AIを利用するユーザーの8割以上が情報の裏取りを行っており、その多くが検索エンジンを利用しています。
つまり、生成AIで得た情報をさらに深掘りしたいユーザーに対して、自サイトの情報が選ばれる必要があるのです。
このときに自サイトが
- 根拠となる一次情報を提供している
- 専門性・信頼性のある解説がまとまっている
といった理由で参照される存在になっていれば、AI検索後の行動を受け止める“受け皿”として機能します。
AIが認識しやすいサイトになっている
生成AIは、Web上の情報をもとに「この企業は何を提供しているのか」「どんな強みがあるのか」を判断しています。
その際、Webサイトの構造が複雑だったり、情報が整理されていなかったりすると、AIが正確に内容を理解できない可能性があります。
そのため、検索エンジンにも生成AIにも伝わる“読み取りやすいサイト設計”を整えることが重要です。
＜検索エンジン・生成AIが読み取りやすい設計＞
- 情報の構造が整理されている
- サービス内容や特徴が明確に言語化されている
- 文脈や用語の使い方が一貫している
LLMOでは、コンテンツの中身だけでなく、Webサイト全体の構造や情報設計も含めて最適化しましょう。
LLMOにおける成果指標
LLMOの成果は、従来のSEOのように「検索順位」や「流入数」だけでは測れません。
生成AIが検索・比較の起点になる時代においては、生成AIの回答の中で自社がどのように扱われているかを軸に評価する必要があります。
LLMOにおける代表的な成果指標は、次の3つです。
＜LLMOの主な成果指標＞
生成AIの回答内における言及数
生成AIの回答内で、自社名・ブランド名・サービス名・商品名がどれだけ言及されているかを確認しましょう。
ここで重要なのは、単純な回数そのものではありません。
「おすすめのツール」「条件に合う会社」といった文脈の中で、ポジティブかつ適切な形で言及されていることが本質となります。
生成AI回答内におけるリンク引用数
生成AIの回答内で、自サイトが情報の参照元としてリンク引用されている回数です。
リンク引用は、生成AIが「この情報の根拠として、このWebサイトが適切だ」と判断した結果ともいえます。
ただし、ここでも目的はリンク数を増やすことではありません。
ユーザーが追加で確認したいときに、自然に参照される情報源になっているかという視点で捉える必要があります。
生成AI経由の流入・コンバージョン
生成AI経由の直接流入は、検索全体から見るとまだ少ないケースがほとんどですが、自社が比較・検討フェーズに近い文脈で紹介された場合はコンバージョン率が高い傾向があります。
また、生成AIの回答をきっかけにブランドやサービスを認知し、その後に指名検索を経てコンバージョンに至るケースも少なくありません。
そのため、生成AI経由の成果は、直接流入だけでなく間接的な影響も含めて評価する視点が求められます。
詳しくはこの記事をチェック！
LLMOのロードマップ
LLMOは、特定の施策を単発で実行すれば成果が出るものではありません。
現状を正しく把握し、戦略を設計・実行し、その成果を継続的にモニタリングしながら改善――この一連の流れを回し続けることが重要です。
ここでは、LLMOを進める際のロードマップをステップごとに解説します。
1 現状把握
最初のステップは、生成AIにおける自社の立ち位置を正確に把握することです。
具体的には、次のポイントを確認しましょう。
＜現状把握のポイント＞
- 生成AIの回答内で、自社がどのように扱われているか
- 競合がどのように引用・推薦されているか
- 自サイトが生成AIにとって読み取りやすい構造になっているか
戦略策定・実施
現状が把握できたら、次は課題を整理し、優先度をつけて戦略を策定するフェーズです。
この段階では、次のような観点で課題を洗い出しましょう。
＜課題を洗い出すポイント＞
- 生成AIに引用・推薦されるために必要なページに不足がないか
- 自社より引用・推薦されている競合との差分はどこにあるか
- 技術的な最適化がされていないところはあるか
その上で、施策の優先度を決め、実行に移します。
LLMOはSEOと切り離されたものではなく、既存のSEO施策を拡張・再設計するイメージで進めてください。
成果のモニタリング
施策を実行したら、成果を継続的にモニタリングし、改善につなげるフェーズに入ります。
具体的には、前項「LLMOにおける成果指標」で紹介した評価項目を毎月定点で観測し、競合との比較も行ってください。
その上で、自サイトで改善すべきポイントを明確にしましょう。
LLMOの成果は短期的に大きく変動するものではないため、KPI（生成AIでの言及→サイト流入→コンバージョン）を構造的に捉え、継続的に追うことが重要です。
「ナイルのSEO相談室」でのLLMO事例
「ナイルのSEO相談室」では、ここまで解説してきたLLMO対策を実施し、自社で定義したクエリ・プロンプトにおける引用・推薦状況の定点観測を行っています。
SEOやLLMO関連のクエリ・プロンプトでは、特にAI OverviewsやChatGPTにおいてナイルが良い形で推薦されることが多いです。
＜AI Overviews、ChatGPTにおいて、ナイルが推薦されている例＞
＜「ナイルのSEO相談室」のLLMO成果レポート＞
なお、ナイルでは「ナイルのSEO相談室」で行っているものと同様のLLMOレポーティングを提供しています。
ご興味ありましたら、次のバナーよりお気軽にご相談ください。
AI検索が浸透する今、LLMOはWebサイト運営に必須
生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。
AI Overviewsの登場でゼロクリック検索が増加する一方、多くのユーザーは生成AIで得た情報を検索エンジンで確認するという行動パターンも定着しつつあります。
情報収集から比較・検討、さらにサービス選定までをAIが担う場面が増える中で重要なのは、検索順位だけでなく「AIにどう認識され、どう推薦されているか」です。
LLMOでは、AIに自社が推薦される状態を目指し、AI検索後に参照される情報源となり、AIが理解しやすいサイト構造の最適化を行います。
従来のSEOと併せて、生成AIでの引用・推薦を目指すLLMOにも取り組むことで、これからの時代における自社の認知度向上とビジネス成果の最大化が期待できるでしょう。
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著者
編集者
一般情報誌や音楽情報メディアの編集部を経て、2017年にナイルへ入社。コンテンツディレクターとして主に医療系、ライフスタイル系などさまざまなメディアで顧客支援を行う。現在は主に「ナイルのSEO相談室」の制作を担当。
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