ChatGPTやGeminiなどの生成AI利用が普及する中、「LLMO」という言葉を耳にすることが増えてきたのではないでしょうか。
LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称で、生成AIに自社コンテンツを適切に認識・参照してもらうための新しい最適化手法です。
AI時代の情報発信において、この新たなアプローチが注目を集めている理由と、具体的な取り組み方を解説します。
＜お知らせ＞
生成AIの社会的普及を背景に、LLM（大規模言語モデル）を活用した新しいマーケティングの形「LLMマーケティング（※）」の支援を本格化します。
※LLMマーケティング…「LLMからの集客支援」と「LLMを活用したマーケティング強化」の2つを包括する取り組みのこと。
その第一歩として、“AIに選ばれる”状態を構築する「LLMO（大規模言語モデル最適化）コンサルティング」の提供を開始しました。
ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI活用が日常化する中、WebサイトやコンテンツがAIに正しく認識・引用される環境づくりを支援します。
「LLMO（大規模言語モデル最適化）コンサルティング」の詳細はこちら
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）がユーザーの質問に回答する際、自社の情報を正確に引用・参照してもらえるように最適化することを指します。
LLM（大規模言語モデル）の仕組み
LLM（Large Language Model）とは、大量のテキストデータをもとに学習し、人間のような文章を生成できる大規模な言語モデルを指します。
ChatGPTで用いられるChatGPT 4oや、Gemini 2.5 Flashなどが代表的なLLMです。
LLMの仕組みは、「事前学習」と「推論」という大きく2つのステップで構成されています。
1 事前学習
Web上の膨大なテキストデータを学習し、言語の構造や知識を獲得します。
この段階で、単語の関連性や文脈理解、基本的な知識などをモデルに組み込みます。
2 推論
実際にユーザーから質問を受けると、学習した知識をもとに回答を生成します。
情報の最新性や特定の専門知識に関しては、事前学習データの範囲内でしか答えられません。
ただ、最新のLLMは、ユーザーからの質問に答える際、必要に応じてWeb検索を行い、最新の情報を収集しています。
その際、信頼性が高く、わかりやすく構造化されたコンテンツが優先的に参照される傾向があり、ここがLLMOの重要なポイントといえるでしょう。
詳しくはこの記事をチェック！
SEOとの違い
SEOとLLMOは、どちらもWeb上での情報露出を高める最適化手法ですが、その対象と目的が大きく異なります。
＜SEOとLLMOの違い＞
| SEO（検索エンジン最適化） | LLMO（大規模言語モデル最適化） | |
|---|---|---|
| 対象 | Google、Bingなどの検索エンジン | ChatGPT、Gemini などの生成AI |
| 目的 | 検索結果で上位表示させ、Webサイトへの流入を増やす | AIが回答を生成する際に自社情報を引用・言及してもらう |
| 評価 | クリック数、直接的なサイト訪問数 | AIの回答内での言及回数、ブランド認知 |
| 特徴 | ユーザーをWebサイトに誘導することが最終目的 | AIの回答だけでユーザーが満足し、Webサイトに訪問することなく完結するケースも |
最大の違いは、SEOがユーザーを自社サイトに誘導することを重視するのに対し、LLMOはAIの回答内で適切に言及されることを重視する点です。
Gartner社が2024年2月に発表した予測（※）によると、2026年までに従来の検索ボリュームが最大25%減少するとされており、「AIに選ばれる」ことの重要性はますます高まっています。
GEOやAIOとの違い
現在、LLMO以外にも似たような概念を表す用語が複数あります。
混同しやすいので、ここで整理しておきましょう。
＜LLMOに似た用語の意味＞
| 用語 | 正式名称 | 概要 |
|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | 「生成エンジン最適化」と訳され、LLMOとほぼ同じ意味で使われることが多い。 生成AIエンジンとその回答ロジックに対する最適化を指し、AIがWeb検索を通じて情報を探す際に、自サイトが引用されるよう最適化することを目指す。 |
| AIO | AI Optimization | 「AI最適化」と訳され、LLMOやGEOを包含するより広い概念。 生成AIだけでなく、検索、レコメンドなど、あらゆるAIに対する最適化の総称として使われる。 |
| AEO | Answer Engine Optimization | 「回答エンジン最適化」と訳され、AIが生成する「回答」そのものに焦点を当てた最適化を指す。 質問に対する直接的な回答を提供するAIシステムに最適化することが特徴。 |
これらの用語は現時点では公式な概念として確立されておらず、一部で提唱されているアプローチです。
しかし、いずれも「AI時代における情報発信の最適化」という共通の課題に取り組むものであるため、本質的な違いはそれほど大きくないと考えていいでしょう。
日本国内では「LLMO」という呼称が標準的になりつつありますが、GEOやAIOという言葉も併用されています。
なぜ、今LLMOが注目されているのか
これまで長らく検索流入対策の中心だったSEOですが、近年のAI技術の進化により、検索の在り方そのものが大きく変わり始めています。
その中で、LLMOという新たな最適化の考え方がなぜ必要とされているのか、その背景を整理しましょう。
検索（情報収集）プロセスの変化
従来の検索は、ユーザーがキーワードを入力し、検索エンジンが関連性の高いWebページをリストアップする、というスタイルが主流。
ユーザーはその中から複数のページを開いて、自身が求める情報を比較・整理していました。
しかし現在は生成AIの登場によって「調べてまとめる」プロセスをAIが代行するようになりつつあります。
例えば、ユーザーが質問を入力すると、AIがWeb上の情報をもとに要約や回答を提示してくれるため、わざわざWebサイトに訪問し、みずから欲しい情報を取りに行く行動が不要になったのです。
こうした変化によって、「どのWebサイトが上位表示されるか」よりも、「AIがどの情報源を参考にし、回答を作るか」が重要になってきました。
この流れが、LLMOが注目される一因となっています。
ナイルで2025年3月に行った「生成AIの信頼度に関するアンケート調査」によると、調べものをする際に生成AIを利用すると回答したユーザーは、28.7%となっています。
また、検索エンジンと比べて生成AIのほうが情報の信頼感が高いと回答したユーザーも22.6%にのぼりました。
現在はまだ検索エンジンを利用する人が優勢なものの、生成AIを使った情報収集を行っている人は少なからず存在しており、その割合は今後さらに大きくなることが予想されます。
詳しくはこの記事をチェック！
AI Overviewsの影響
特に大きな転機となったのが、GoogleのAI Overviews（旧：SGE）の導入です。
AI Overviewsでは、従来の検索結果に代わって、AIが複数の情報をまとめた回答を一番上に表示します。
これによって、ユーザーはWebサイトに訪問せずに疑問を解決できるケースが増えているのです。
Ahrefsが2025年4月に発表した調査（※）によると、AI Overviewsが表示されることで、検索結果1位のページのクリック率（CTR）が約34.5%低下することが示唆されています。
※参考：AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%
つまり、たとえ検索上位に表示されていても、AI OverviewsがあることによってWebサイトへの流入数が減る可能性が出てきているのです。
こうした状況では、単に検索順位を追い求めるSEOだけでなく、AIに自社の情報を適切に拾わせ、参照・引用されるように最適化するLLMOの重要性も高まっているのです。
詳しくはこの記事をチェック！
LLMOの具体的な施策
LLMOは、従来のSEOとも共通する部分がありつつも、AIが情報を収集・理解・参照する仕組みを意識した対策が重要になります。
ここからは、LLMOの基本施策を4つの観点から見ていきましょう。
＜LLMOの施策＞
テクニカル対策
LLMOのテクニカル対策は、生成AIがWebサイトの情報を適切に認識し、参照できるようにするための技術的な最適化です。
主なテクニカル対策の例としては、次のようなものがあります。
＜LLMOのテクニカル対策＞
| 施策例 | 概要 |
|---|---|
| 構造化データの実装 | schema.org形式の構造化データをマークアップし、ページの意味や役割を明示することで、AIに理解・引用されやすくなる |
| HTMLタグを正しく記述 | タイトル、メタディスクリプション、hタグ、tableタグなど、基本的なタグを適切に使い、情報構造を明確にする |
| コンテンツの可読性チェック | JavaScriptで動的にコンテンツを生成している場合は、AIクローラーが読み取れるようにプリレンダリングなどを導入する |
| robots.txtによる制御 | クロール許可やブロック範囲を明示し、AIクローラーに適切なアクセス制御を伝える |
| LLMs.txtの設置 | 将来的に普及する可能性があるLLMクローラーへの対応に備えて設置を検討する。現時点では効果は未知数。 |
コンテンツ対策
AIに参照されるコンテンツを作る上で、情報の正確性・専門性・独自性は欠かせません。
単なる一般論や既出情報のまとめではなく、自社ならではのナレッジや実績データを積極的に出すことがポイントとなります。
＜LLMOのコンテンツ対策＞
| 施策例 | 概要 |
|---|---|
| 箇条書きや表を活用する | 情報を視覚的・構造的に整理し、生成AIが内容を抽出・引用しやすくする |
| Q&Aを活用する | よくある質問への回答形式にすることで、生成AIの回答候補として抽出されやすくなる |
| 見出し単位でテーマを完結させる | 見出しごとにテーマを統一し、各セクション単体で意味を成すように構成する |
| 情報を最新にする | 既存コンテンツの情報を常に最新にアップデートし、更新日を記載することで、信頼性と有用性を高める |
| 独自情報を活用する | 体験談や専門的な見解など、一次情報を含めることで、他サイトとの差別化をはかり、引用価値を高める |
エンティティ対策
AIはWeb上の情報を「エンティティ（＝固有の概念や対象）」として把握します。
発信内容の一貫性や第三者から言及されることを意識して露出の幅を広げ、自社や自社の商品・サービスがエンティティとして正しく認識されるようにすることも、LLMOの重要な要素です。
＜LLMOのエンティティ対策＞
| 施策例 | 概要 |
|---|---|
| 自社の発信内容に一貫性を持たせる | 企業名、サービス名、肩書きなどの表記を統一し、生成AIに正しい情報を認識させる |
| 第三者へ積極的に情報を提供する | 他者からの引用や参照を促すのと同時に、正しい商品・サービス情報を掲載してもらうことで、生成AIに正しい情報を認識させる |
| 比較サイトや口コミで評価を獲得する | 評価・レビューが多くのWebサイトに掲載されることで、生成AIが信頼性の高い情報として引用しやすくなる |
| SNSでの言及を促進する | SNS上の言及や会話を通じて、生成AIが関連性や影響力を理解しやすくなる |
| 他メディアへの露出を促進する | 自社のメディア以外での露出を増やすことで、生成AIに引用される確率を高め、エンティティの認識を強化する |
最新情報のキャッチアップ
LLMO分野は急速に変化し続けているため、最新情報を継続的にキャッチアップすることが重要です。
競合他社や業界全体の動きを把握し、リアルタイムで施策に反映させていく柔軟性が求められます。
下表の方法で情報を収集し、社内で議論するための土台を作りましょう。
| 施策例 | 概要 |
|---|---|
| AI Overviews、LLMでの引用チェック | 自社のコンテンツがAI OverviewsやChatGPTなどに引用・参照されているかを定期的に確認し、最適化に活用する |
| 競合他社との比較 | 生成AIに引用されている競合の傾向や発信手法を分析し、自社の改善ポイントを明確にする |
| LLMに関する最新情報の獲得 | LLMアップデートやクローラーの仕様変更を把握し、施策の陳腐化や機会損失を防ぐ |
| ユーザーの検索行動の把握 | 検索意図や検索トレンドの変化を追い、生成AIにも取り上げられやすいタイミングやトピックを見極める |
LLMOの効果測定の方法
LLMOはまだ新しい概念のため、SEOのように「検索順位」という明確な指標があるわけではありません。
ですが、いくつかの観点から「AIにどれだけ自社情報が拾われ、活用されているか」を確認することはできます。
ここでは、現時点で実施できる主な測定方法を見ていきましょう。
＜LLMOの効果測定の方法＞
AI Overviewsでの引用数の確認
AI Overviewsでは、AIが生成した回答文の中に、参考情報としてWebサイトのリンクが引用されます。
この引用に含まれる回数を確認することが、ひとつの間接的な効果測定指標となるでしょう。
現在、Google Search Consoleなどの公式ツールではAI Overviewsの引用状況を把握できませんが、SemrushやAhrefsといった一部のSEOツールでは、AI Overviewsでの表示・引用データを一部計測する機能が提供されるようになっています。
ただし、まだ計測精度やカバレッジには限界があるため、定点観測やトレンド把握の参考情報として活用するのが現実的です。
＜Semrush・Ahrefsでの引用数の確認方法＞
LLMでの引用チェック
ChatGPTやGemini、ClaudeなどのLLMに、自社情報がどの程度参照・反映されているかも確認できます。
これには、実際にLLMに質問を投げて回答を確認する「プロンプト検証」が有効です。
＜LLMへの質問例＞
- おすすめのクレジットカードを教えて
- 海外旅行で便利なクレジットカードを教えて
- 大学生におすすめのクレジットカードを教えて
こういったプロンプトを定期的に実行し、結果を記録・分析することで、生成AIで自社コンテンツがどの程度引用されているかを把握することができます。
GA4によるLLM経由の流入・コンバージョンの確認
GA4を活用することで、AI関連ツールからの流入とその後のコンバージョンを測定できます。
ただし、現時点ではAI Overviewsからの流入を直接計測することはできません。
AI Overviewsは検索結果ページ内に表示されるため、そこからのクリックはGoogleからの通常のオーガニック流入として記録されます。
それを踏まえて、GA4で生成AI経由の流入を計測する方法を紹介しましょう。
＜GA4での測定方法＞
1 ログイン画面のメニュー内「探索」選択し、「自由形式」をクリックする
GA4のリファラーレポートを確認すると、ChatGPTやPerplexityなど、生成AIからの流入を識別できます。
2 ディメンションの「セッションの参照元/メディア」を追加し、行に設定
3 指標の「セッション」を追加し、値に設定
4 フィルタで「セッションの参照元/メディア」を各生成AIの参照元に絞る
主な生成AIのドメイン名は次のとおり
- chat.openai.com（ChatGPT）
- perplexity.ai（Perplexity）
- gemini.google.com（Gemini）
- copilot.microsoft.com（Microsoft Copilot）
- claude.ai（Claude）
LLMOの本質は「マーケティング戦略の再定義」
LLMOは単なるSEOの延長ではありません。
AI検索が急速に普及してきた今、企業のマーケティング戦略そのものを再定義する必要性が生まれているといえるでしょう。
その背景には、ユーザーは自分の知りたいことを、これまでよりも具体的に質問するようになっている、という事実があります。
LLMによってユーザーニーズはより細かく顕在化する
従来の検索エンジンでは、ユーザーは限られたキーワードで情報を探していました。
しかし、LLMを活用した検索では、詳細な質問が可能になり、これまで表面化しなかった細かなニーズが顕在化しています。
＜従来の検索とLLM検索の違い＞
■従来の検索パターン「マーケティングツール」
「CRM おすすめ」
「SEO対策 方法」
■LLM検索での質問パターン
「月商1000万円のECサイトに最適なMAツールを、導入コストと運用工数も含めて教えてください」
「製造業の中小企業がリード獲得を効率化するために、どのようなCRMとMAツールを組み合せれば良いでしょうか」
「ローカルビジネスで、Googleマイビジネス以外のSEOで効果的な施策を、予算10万円以内で教えてください」
このように、本来は検索キーワードにしにくかったニーズが、そのまま検索文として入力されるのがLLM時代の検索の特徴です。
AIはこうした複雑な問いに対して、Web上にある情報を収集・整理し、要約した回答を返すため、細かいニーズに直接答える情報をWeb上に用意しておく企業が、AIに引用・参照されやすくなるといえます。
AIに拾われる情報設計が、マーケティング資産そのものになる
こうした変化は、単なるコンテンツ制作やSEO施策の話に留まりません。
今後は、次のような情報提供そのものがマーケティングの競争力になるはずです。
＜LLM時代のマーケティングに必要な情報＞
- ユーザー課題に寄り添った具体的なQ&A・ノウハウコンテンツ
- 条件別・属性別に整理された商品・サービス情報
- 専門家の解説や独自の一次情報
- 構造化データやエンティティ設計など、AIが理解しやすい情報整備
つまり、AIに拾われる情報、選ばれる情報を意識して情報資産を積み上げていくことが、これからのマーケティング戦略の中核になるといえます。
LLMOで「AIに選ばれるWebサイトに」
LLMOは、AI検索の普及に伴って生まれた、新たな最適化の考え方です。
ユーザーはこれまで以上に具体的な悩みや条件を、そのままAIに問いかけるようになっているため、その細かいニーズに的確に応える情報をどれだけWeb上に用意できるかが、企業の競争力に直結する時代になりつつあります。
そして、マーケティング戦略そのものを「AIに選ばれるWebサイトに育てていく」方向へ再定義することが、今後の企業の情報発信、集客におけるカギとなるといえるでしょう。
AI時代の検索環境が急速に変化する今こそ、LLMOを意識した情報設計・コンテンツ戦略に取り組むタイミングです。
ナイルでは、そんな“AIに選ばれる”状態を構築する「LLMOコンサルティング」をスタートしています。
「AI Overviewsや生成AIの影響で流入数が減った」「早めにLLMOに取り組みたい」といったご要望がありましたら、無料相談にも対応しておりますので、ぜひご活用ください。
著者
編集者
編集プロダクションで一般情報誌の記事制作、各種ムック本の制作などを担当したのち、音楽情報マガジン、ウェブメディアの編集部に所属。 ナイルに勤務後は、主に女性向けメディアのコンテンツ制作を担当。 ユーザーが「そうなんだ！おもしろい！」と感じられる企画を通して、事業としても成果の出る記事づくりを心がけている。
PIVOTにもスポンサード出演しました！
動画内では、マーケティング組織立ち上げのための新しい手段についてお話しています。
マーケティング組織に課題がある方はぜひご覧下さい。
動画を見る
