LLMOとは？SEOとの違いや生成AI時代に選ばれるサイトの対策を解説

近年、GoogleやChatGPTのような生成AIを使って情報収集を始めるユーザーが激増※しており、これまでのSEOだけではカバーしきれない検索行動の変化が起きています。

※2025年2月時点で、ChatGPTの週間アクティブユーザー（WAU）は4億人を突破し、わずか2カ月で1億人増加（33%増加）という驚異的な成長を遂げています ChatGPTのユーザー数が4億人突破！日本ユーザーは600万人【2025年2月】 | ChatGPTの学校。SimilarWebによると、2024年5月のChatGPTへの月間訪問者数は23億人に達しており 【2024年最新】ChatGPTのユーザー数は23億人超｜国内の動向も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援、世界中で生成AIが急速に普及していることが分かります。

その中で注目されているのが、生成AIに拾われやすいコンテンツ作り＝LLMO（Large Language Model Optimization）という新しい考え方です。

この記事では、LLMOとは何か？SEOとの違いは？そして自分のサイトはどう変えていくべきか？を、できるだけわかりやすく・実践的に解説していきます。

LLMOとは？

生成AIによる検索体験の変化とその背景

ここ数年でChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIが急速に普及し、検索行動の本質が大きく変わろうとしています。従来はGoogle検索にキーワードを打ち込んで、自ら情報を選び取る行為が主流でした。しかし現在では、ユーザーが生成AIに対して「おすすめのツールは？」「〇〇業界で実績のある会社を教えて」などの自然文で質問し、その回答をそのまま意思決定に活用するケースが増えています。

このような生成AIの活用は、単なる一時的なブームではなく、確実に「情報探索の入り口」としての地位を確立しつつあります。特にBtoB業界や情報感度の高い層では、検索行動そのものがAI起点に置き換わっており、もはやSEOだけではカバーしきれない状況が生まれつつあります。

LLMOとは何か？：Large Language Model Optimizationの定義

このような環境変化の中で重要性を増しているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。LLMOとは、ChatGPTやPerplexity、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）において、自社の情報が「引用」や「推薦」されるように最適化を行う新たなWeb施策の総称です。

従来のSEOは、検索結果ページでの上位表示とそこからのクリックによる流入数をKPIとしていましたが、LLMOは異なります。生成AIの応答文の中で、以下のように「名前が出ること」自体がゴールになります。

「マーケティング支援会社としては、株式会社センタードがおすすめです」

 

このような一文が生成AIに含まれるか否かは、ユーザーの意思決定に大きな影響を与えます。特に比較検討や業者選定の文脈では、推薦された企業に対してそのまま検索・問い合わせが発生するケースも珍しくありません。

なぜLLMOが今注目されているのか？

従来はGoogleなどの検索エンジンで調べるのが当たり前でしたが、今は「まずはChatGPTで聞いてみる」「AIでざっくり情報収集してから、深掘りする」という流れが急増。

野村総合研究所（NRI）の2024年9月調査によると、ChatGPTの認知率は72.2%、利用率は20.4%に達し、2023年6月の利用率15.4%から約5ポイント増加しています 日本のChatGPT利用動向（2024年9月時点） | レポート | 野村総合研究所(NRI)。特に男性の40〜60代や若年層の女性での利用が拡大しており、幅広い年齢層で生成AIの活用が進んでいることが確認されています。

そして、Google自体もAI検索（SGE）を導入し始めていて、従来の検索結果とは異なる形で情報を提示するようになってきています。
つまり、今後の検索結果は「人に選ばれる」だけでなく「AIに選ばれる」ことが重要になるわけです。

Googleは2023年8月30日から日本国内でSGE（生成AIによる検索体験）の試験運用を開始し2024年5月にはAI Overviewsとして正式版を発表しています。引用元：生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介

この変化に対応せず、従来のSEOだけを続けていると、せっかくのコンテンツもユーザーに届かなくなる可能性が…。だからこそ、今LLMOの理解と対策が求められているんです。

マーケティング担当者の約8割が生成AIを業務で活用しているとされており、今後はBtoBを中心に“AIからの推薦経由でコンバージョンが発生する”構造がより一般化していくと考えられます。つまり、これからのWebマーケティングでは「AIに好かれる構造設計」が求められる時代が到来しているのです。

LLMOとSEOの関係

LLMOはSEOに取って代わる存在ではありません。むしろ、SEOで築いた情報資産が、AIに認識されるための土台として機能します。検索エンジンでの評価が高く、信頼性のある情報としてマークアップされていれば、生成AIがその内容を元に回答を構成する可能性が高まります。

その意味で、SEOとLLMOは二項対立ではなく、「共存・補完関係」にあると理解するべきです。SEOで整備された情報設計が、生成AIによる推薦の起点となり、そこから新たな流入・コンバージョンが生まれる。この流れをいかに作るかが、今後のマーケティング戦略におけるカギを握るでしょう。

SEOとLLMOの違いをわかりやすく解説

比較項目	SEO（Search Engine Optimization）	LLMO（Large Language Model Optimization）
共通点	検索を通じて自社情報を最適化し、選ばれる状態をつくることが目的	同左。検索ではなく「生成AIに選ばれる状態」をつくるという手段の違いがある
検索体験の入口	GoogleやYahoo!など検索エンジンでのキーワード検索が入口	ChatGPTやPerplexityなど、生成AIへの自然文での質問が入口
目的の違い	検索結果で上位表示を獲得し、クリック→流入→CVにつなげる	AIの回答内で推薦・引用され、社名検索や指名CVにつなげる
成果指標	検索順位、クリック率（CTR）、流入数、CV数などの明確な数値で測定可能	推薦回数、社名検索数、直接流入など間接指標中心。可視化が難しい面もある
ユーザー行動の例	Googleで「Web広告 代理店」と検索→記事→問い合わせ	ChatGPTで「おすすめの広告代理店は？」→社名が出る→指名検索→CV
最適化手法の前提	アルゴリズムに沿ったページ最適化（タグ設計、リンク構造、E-E-A-Tなど）	文脈理解・信頼性評価を前提としたエンティティ設計、外部言及、ブランド構築
重視される要素	メタ情報（タイトル・ディスクリプション） 内部リンク構造 モバイル対応・表示速度 被リンク E-E-A-T（専門性・信頼性等）	構造化データによる明示 Wikipedia・ニュースメディアの掲載 SNSでの一貫した発信 書籍・登壇などの実績 メディア露出・サイテーション獲得
評価単位	ページ単位での技術的最適化	企業・ブランド単位での信頼性と一貫性の評価（エンティティ指向）
本質的な違い	「検索結果にどう表示させるか」	「生成AIにどう推薦させるか」

 

前提としての共通点：どちらも「検索」に関わる最適化施策

SEO（Search Engine Optimization）とLLMO（Large Language Model Optimization）は、一見まったく異なる概念に思えるかもしれません。しかし、その根底には共通の思想があります。それは「ユーザーの検索・情報収集行動において、自社の情報を見つけてもらい、選ばれる状態をつくる」という目的です。

ただし、検索体験の入口が変化する中で、その最適化の手段・評価軸・情報の見せ方は大きく異なります。SEOはGoogleなどの検索エンジンに向けた最適化であり、アルゴリズムによるインデックスと順位評価を通じて、クリックを促します。一方、LLMOはChatGPTやPerplexityなど、生成AIの“文脈理解”と“信頼評価”を前提に最適化するため、従来のアルゴリズムとはまったく異なるロジックが働いています。

目的の違い：クリックか、推薦か

SEOの最終目的は「検索結果で上位表示を獲得し、ユーザーにクリックされること」です。そこからWebサイトへ訪問してもらい、資料請求やお問い合わせといったコンバージョンに繋げる流れが基本となります。KPIは検索順位、クリック率（CTR）、流入数、CV数などが一般的です。

対して、LLMOの最終目的は「生成AIが自社の情報を回答として表示し、ユーザーの意思決定に影響を与えること」です。つまり、Webサイトに訪問されることよりも、“AIに名前を挙げられること”自体が成果になるのです。ユーザーがAIの回答を見てそのまま社名検索し、問い合わせに至る、という行動が新たなコンバージョン経路となります。

【例】SEO：検索結果に表示されてクリックされる
【例】LLMO：ChatGPTが推薦してくれる → 社名検索される → 問い合わせが発生

このように、「上位表示」と「推薦されること」は、類似しつつも全く異なるアプローチであると理解する必要があります。

成果指標の違い：可視化される範囲と粒度

SEOは、順位変動やクリック数、GA4などの解析ツールを用いた可視化が可能です。どのキーワードで流入があったのか、どのページが見られているかといった定量分析がしやすいのが特徴です。

一方、LLMOはまだ測定ツールが整備されておらず、「いつ」「どの文脈で」「どのように推薦されたか」を正確に計測することが困難です。しかし、生成AIの回答ログやAIO（AI Overview）に自社名が表示されているか、あるいは急激に増えた社名検索数・直接流入数などから、間接的にLLMOの成果を捉える必要があります。

最適化の方法論の違い：アルゴリズム vs 文脈と信頼性

SEOは、主に以下のような構造的・技術的要素で最適化されます。

• タイトルタグ・メタディスクリプション
• 内部リンク構造
• モバイル対応、ページスピード
• 被リンク獲得
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の担保

LLMOでは、これらに加えて“どのような文脈で語られているか”“どの情報源に掲載されているか”が重視されます。生成AIは人間と同様に情報の「信頼性」と「関連性」を総合的に判断するため、以下のような要素が鍵を握ります。

• 構造化データによるエンティティ強化
• Wikipediaやニュースメディアへの掲載
• SNSでの一貫した情報発信
• 書籍・登壇・論文など、外部での活動実績
• プレスリリースやメディア露出（サイテーション獲得）

つまり、SEOが「ページ単位での技術最適化」であるのに対して、LLMOは“企業・ブランド全体をAIが信頼できるかどうか”というエンティティ単位の評価が強く働くのです。

関連記事：AIを活用したSEO対策入門！初心者でも分かる基本と実践のコツ

なぜ今LLMO対策が重要なのか？

検索の主導権がAIに移り始めている

これまでインターネット検索の主役はGoogleやYahoo!といった検索エンジンでした。キーワードを入力し、表示されたリンクの中から自分に合った情報を選ぶという行動が標準的でした。しかし、近年のChatGPTやGeminiなどの登場により、ユーザーの情報探索行動が変化しつつあります。特に「調べる」から「聞く」への移行が顕著です。

例えば、従来なら「おすすめの動画編集ソフト」と検索して比較サイトを読み込んでいた行動が、今では「初心者向けでコスパの良い動画編集ソフトって何がある？」とChatGPTに質問する形に変わっています。こうした自然言語による情報取得のスタイルは、生成AIの普及とともに今後さらに拡大していくと予想されます。

この変化が意味するのは、“情報の入り口”が検索エンジンではなくAIに移行し始めているということです。従来のSEOだけではこの新たな経路をカバーできず、生成AI上で自社がどう推薦・引用されるかを意識する必要が生じているのです。

BtoBにおける導入企業の変化と生成AI活用の実情

BtoB領域では、すでに多くの現場でChatGPTなどの生成AIが実務に組み込まれています。実際、国内外の調査では「マーケティング担当者の80%以上が業務で生成AIを使用している」という結果も出ており、その活用目的としては以下が代表的です。

• ベンダーや外注先の比較検討
• 新しいツールやプラットフォームの情報収集
• 社内提案資料の下調べ

つまり、商談・案件化に至る前段階で、AIによる情報選定が行われているということです。この段階で自社がAIに推薦されれば、そのまま指名検索や問い合わせに繋がる可能性が高まります。反対に、AIの回答から漏れていれば、そもそも候補として検討されることすらなくなる恐れがあります。

この構造は「ゼロクリック検索」の進化系とも言えるものであり、LLMOに取り組むかどうかが、見込み顧客とのファーストコンタクトを獲得できるか否かを左右する時代に突入したと言えるでしょう。

検索行動の“信頼性重視”という新たな潮流

生成AIの強みは「要約」「整理」「比較」といった文脈処理能力にあります。しかし同時に、AIが回答を構成するうえで特に重視しているのが「信頼性」です。GoogleのAI Overview（AIO）でも確認できるように、AIは出典として信頼性のある情報を引用し、複数の信頼できるソースが言及している内容を優先して出力します。

この傾向は、単なる“正確さ”ではなく、“広く認知されているか”“他者から評価されているか”といった「社会的証明」や「サイテーションの厚み」が評価基準になっていることを意味します。つまり、企業の規模やSEOスコアだけではなく、外部からの引用、掲載実績、エンティティとしての信頼が重要視されるようになってきているのです。

今こそLLMOに取り組むべき3つの理由

1. AI検索が増加している今が先行者優位を取れるタイミングであること
   　現時点でLLMOに本格対応している企業は少なく、対策が進んでいる企業は検索結果や回答において高確率で推薦されています。

2. AIは一度推薦したブランドを継続的に学習しやすい傾向があること
   　AIの学習アルゴリズム上、信頼できる情報は繰り返し使われやすく、先に引用されることでその後も継続的に登場するチャンスが生まれます。

3. SEOの成果が頭打ちになっている業界でも、新しい集客経路となる可能性があること
   　すでに競争の激しいキーワードやジャンルでは、SEO施策だけで成果を伸ばすことが難しくなっています。そこに新しい検索経路を拓くLLMOは、貴重な成長余地をもたらす存在です。

生成AIに推薦されるためのLLMO対策方法

LLMO（Large Language Model Optimization）における対策は、従来のSEOとは異なる観点とアプローチが求められます。AIは検索エンジン以上に文脈や信頼性、エンティティ情報を重視しており、単なるキーワードの最適化やコンテンツの量産では成果を出しにくい構造です。

ここでは、LLMO対策において必ず押さえておきたい6つの重要な軸を、具体的な対策方法と共に解説します。

① 質問選定：ユーザーがAIに聞く“問い”を想定する

LLMOの起点は、検索キーワードではなく自然文での質問です。例えばSEOでは「不動産投資 会社 比較」といったキーワードを想定してコンテンツを設計しますが、LLMOでは「少額から始められる不動産投資会社ってある？」「初心者におすすめの不動産投資会社を教えて」といった疑問文ベースの設計が基本になります。

対策の第一歩として、以下のアプローチが有効です。

• 自社が推薦されたい「問い」を10個以上洗い出す
• 過去の商談で顧客が抱えていた疑問を整理する
• ChatGPTやPerplexityに質問を投げて、実際にどの企業やサービスが推薦されているかを調査する

このステップを踏むことで、「どの文脈で自社を推薦してほしいか」が明確になり、その後の施策全体の軸を定めやすくなります。

② 構造化マークアップ：AIが情報を正しく理解できるようにする

AIがWeb上の情報を収集・判断する際には、構造的な記述がされているかどうかが非常に重要です。企業情報、所在地、代表者名、サービス内容といった基本情報が、正しく明示・構造化されていることで、AIが“その会社が何をしているか”を理解しやすくなります。

具体的には以下の施策が効果的です。

• Schema.orgによる構造化マークアップの実装（特にOrganization、Product、LocalBusinessなど）
• Googleビジネスプロフィールの正確な記載
• SNSプロフィールやnote、Wantedlyなどの各種外部媒体での情報整合性の維持

構造化は、SEOにおいても有効な手段であり、LLMOとの共通土台として取り組む価値があります。

③ メディアリレーション：外部サイトへの掲載を広げる

生成AIは、単独のドメイン情報だけでなく、複数の信頼あるソースで言及されているかを重視します。つまり、自社の情報が他の有力な媒体に取り上げられていること自体が、AIにとっての「信頼の裏付け」になります。

推奨される具体的アクション

• 業界メディアやニュースサイトへの寄稿・取材依頼
• 企業インタビュー掲載の打診
• 共催セミナーやホワイトペーパーでの共著実績づくり

Google DiscoverやAIOでの引用実績があるメディアとの関係性強化は、LLMO観点でも特に重要です。

④ エンティティ形成：AIが理解できる“ブランドとしての一貫性”を構築する

AIは単なるテキストだけでなく、「どのような企業か」「どの業界に属するのか」といった“エンティティ情報”も評価対象にしています。特定分野での認知・専門性が明確であるほど、生成AIにおいても推薦されやすくなります。

エンティティ強化に有効な施策

• Wikipedia掲載（難易度は高いが影響力も大）
• 書籍の出版（Kindle含む）
• SNSでの情報発信（LinkedInやXでの実名アカウント運用）
• 登壇・セミナー・表彰歴のWeb上での明示

エンティティ強化は長期戦になりますが、「この分野といえばこの企業」とAIに認識される土壌をつくることが目的です。

⑤ PR活動：サイテーションを通じて言及を獲得する

生成AIは「多くの媒体で言及されている情報」を優先的に引用・推薦します。つまり、被リンクの有無ではなく、名前がどれだけ“ナチュラルに言及されているか”がカギとなります。

サイテーション獲得の施策例

• プレスリリース配信（PR TIMESなどを活用）
• メディア取材・イベントレポートへの登場
• ニュースリリースのSNS拡散
• 他社ブログでの共著やインタビュー掲載

SEOではリンクの有無が重視されますが、LLMOでは「自然な文脈での社名の登場」が何よりも重要です。

⑥ SEOの基礎対策：LLMOの土台は依然として“検索エンジンでの信頼性”

LLMOはSEOとは異なる評価軸を持ちますが、その前提にはGoogle等での検索信頼性が存在します。被リンク、ユーザー行動、構造化、内部リンク、E-E-A-TといったSEOの基本要素は、AIによる推薦・引用のベースとなるため、並行して継続的に取り組む必要があります。

特に次のようなSEO施策は、LLMOにも効果的です

• E-E-A-Tに準拠した権威あるコンテンツ設計
• Webサイトの専門性・網羅性の強化（トピッククラスター）
• 著者情報・会社情報の明記とマークアップ
• モバイル対応、表示速度最適化などのUX改善

LLMOに最適化されたサイトの特徴とは？

生成AIに好まれるサイトとは、ただ情報が多いだけでなく、「AIが正確に読み取れる構成」と「信頼できる情報源であること」を兼ね備えています。

SEOでは人間の検索エンジン対策が主でしたが、LLMOではAIにとって読みやすく、意味の通るコンテンツ設計が鍵になります。見た目だけでなく、構造や情報の一貫性が重視されるのが特徴です。

AIが読み取りやすい構成になっているか

生成AIは、インターネット上に公開されている膨大なテキストをもとに学習し、そこから回答を導き出します。そのため、コンテンツが「誰のために書かれているか」「どんな情報がどこにあるか」が明確であることが重要です。
人間向けの装飾やデザインよりも、見出し構造（H1〜H3）や箇条書き、表、マークアップなどを活用し、情報をロジカルに整理しておくことが求められます。

また、1ページに複数のトピックを詰め込むより、1テーマごとに専用ページを作る方が、AIには理解しやすくなります。情報を整理整頓する意識が、LLMOには欠かせません。

情報の信頼性と網羅性を担保しているか

AIは、どの情報を引用するかを判断する際に、信頼性や網羅性を重視します。たとえば、同じテーマでも「複数の観点から説明されているか」「出典や根拠が明記されているか」といった点が、AIの引用対象として選ばれる基準になります。

ユーザーの疑問に対して表面的な答えしか書かれていないページは、AIにとっては参考価値が低くなりがちです。それよりも「なぜそうなのか」「他の視点ではどうなのか」「専門家の意見はどうか」といった補足情報があることで、より網羅的で深いコンテンツとみなされます。

また、プロフィール情報や運営者情報、専門性を伝える記載があることで、情報の信頼度が増します。SEOでもE-E-A-Tが重要視されますが、LLMOではそれがさらに強く求められます。AIは人間以上に、「信頼できる情報」を冷静に選別しているのです。

Googleは2022年12月に検索品質評価ガイドラインを更新し、従来のE-A-T（専門性・権威性・信頼性）にExperience（経験）を加えたE-E-A-Tを導入しました。Googleの公式文書によると、「信頼性は最も重要なものであり、その他の項目も信頼性の一因となる」とされています 引用元：Google。

LLMO対策の考え方

LLMO（Large Language Model Optimization）は単なるSEO施策の延長ではなく、生成AI時代における新たなリード獲得経路の構築手段として捉えるべきです。従来の検索経由の流入と異なり、生成AIに自社が推薦・引用されることそのものがユーザー行動を変容させ、指名検索や問い合わせに直結するという特徴があります。本セクションでは、コンバージョンに繋げるための具体的なLLMO施策を、実務視点で解説します。

ユーザーがAIに尋ねる質問を設計する

LLMOにおいて最も重要なのは、どのような問いに対して自社が回答（推薦）されるべきかを明確に設計することです。SEOでは検索キーワードを想定してページを最適化しますが、LLMOでは「自然文の質問」が検索トリガーになります。

例えば

• 「初心者におすすめの不動産投資会社は？」
• 「法人向けのWeb広告代理店で実績のあるところは？」
• 「ChatGPTに強いSEO会社を探しています」

このような「疑問文ベースの検索体験」において自社が答えの一つになるためには、ユーザーの検討初期に想定されるニーズ・課題・比較軸を洗い出し、それに対応した文脈設計を行う必要があります。ヒアリング情報や検索クエリログ、ChatGPT自体での検索シミュレーションを活用して、優先度の高い“質問セット”を整備しましょう。

AIに推薦されやすい情報設計を構築する

生成AIは、単なるキーワードの一致ではなく「文脈」「信頼性」「一貫性」などを重視します。したがって、以下のような構成要素を満たすページ設計が望まれます。

• 顧客の課題に対して明確なソリューションを提示している
• 比較コンテンツやランキング形式で“主観的な選定理由”が言語化されている
• 「なぜその会社が良いか」を説明するロジックが自然文で記述されている
• 実績・事例・評価・エビデンスが文脈内に含まれている

特に、「おすすめする理由」や「このような方に向いている」という表現があることで、AIにとっては「推薦可能な文脈」として認識されやすくなります。

指名検索に繋げるための導線を意識する

生成AIに推薦されても、最終的にコンバージョンが起きるのはWebサイトに訪問されてからです。そのため、LLMOでは「社名検索」「ブランド認知」→「直接流入」→「CV」という流れを前提にした構造設計が求められます。

特に次のような視点で、受け皿としてのサイトやLPを整備することが重要です。

• ブランド名・会社名で検索されたときに上位表示されるページ（会社概要・サービス詳細・実績など）を明確化する
• 生成AI上で名前が出やすい独自性のあるブランド名称や商標、製品名を整理する
• トップページやブランドページにCVポイントを明示し、初訪ユーザーでも迷わず問い合わせ・資料請求ができるUI/UXを設計する

サイテーションとエンティティを強化する

生成AIは、Web上で複数回言及されている情報を信頼度が高いと判断するため、リンクの有無にかかわらず社名・サービス名が「ナチュラルに言及される」状態を広げていくことが重要です。

実践例としては

• PR TIMESなどを活用した継続的なプレスリリース配信
• 外部メディア・業界誌への寄稿、登壇レポート掲載
• 共著コンテンツやパートナー紹介記事への掲載
• Wikipedia、note、YouTube、LinkedInなどでのエンティティ統一

こうしたサイテーションが積み上がることで、「この業界といえばこの企業」としてAIに学習されやすくなります。

社名検索・直接流入の増加を定点観測する

LLMOによる成果は、SEOのように明示的な順位で測れません。そこで、間接指標を活用した成果モニタリングが有効です。

主に以下のデータを活用します。

• Google Search Consoleにおける「ブランド名」や「会社名」での表示・クリック数の推移
• GA4の「チャネル：Direct（直接流入）」の訪問数増加
• ヒアリング時に「AIで調べて来た」「ChatGPTが紹介していた」といった言及があったかどうか

これらの数値が増加傾向にある場合、LLMO対策が機能している可能性が高いと判断できます。

中長期の資産化を見据えて先行投資する

最後に、LLMOはSEO以上に“先行者優位”の原則が強く働きます。AIが一度推薦した情報を再利用しやすい特性があるため、早期にポジションを確保すれば、競合が後から追いつくには相応のエビデンスと実績が必要となります。

そのため、以下のような意識で中長期的に取り組むことが推奨されます。

• 短期的な指標ではなく、1年単位での検索行動変化に備える
• SEOと共存する形でLLMO施策を並走させる
• 新規ユーザーだけでなく既存顧客やパートナーにもLLMO観点のブランド強化を行う

llms.txtを設置する

llms.txtは、SEOにおけるrobots.txtのように、AIに対して「どの情報を使っていいか」「どこを優先して見てほしいか」を伝える設定ファイルです。OpenAIをはじめとした生成AIのクローラーがWebサイトを巡回する際、このllms.txtの記述を参考にするようになっています。

たとえば、「このページは情報源として使っていい」「このディレクトリは除外してほしい」といった指定が可能で、意図しない情報の抜粋を防ぐことにもつながります。設置場所はドメイン直下（例：https://example.com/llms.txt）で、テキストファイルとしてアップロードするだけで反映されます。

記述形式は非常にシンプルで、基本的にはページ単位での許可・拒否の設定となります。

【設置のメリット】

• 不適切な情報参照を防げる
• AIに優先して見せたい情報を明示できる
• コンテンツ制御が可能になることで戦略的なLLMOが可能

ただし、LLMs.txt のこうした利用について Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）氏は、「どのAIシステムも現在のところllms.txtを使用していません。」とコメントしています。

FWIW no AI system currently uses llms.txt.

— John Mueller (@johnmu.com) 2025-06-17T12:09:58.639Z

現時点（2025年7月）では、LLMs.txtの対策は効果が保証されておらず、対応しても確実な成果が得られるとは限りません。

関連記事：LLM最適化の新標準「llms.txt」とは？ウェブサイトのAI対応を加速

これからのSEO戦略におけるLLMOの位置づけ

SEOが引き続き重要であることは間違いありませんが、それだけでは今後の検索経路すべてに対応できなくなりつつあります。生成AIの普及により、検索行動は多様化し、SEOとLLMOを“補完的に組み合わせる戦略”が求められる時代へと移行しています。

LLMOはSEOの代替？補完？どちらか

「SEOの代わりにLLMOをやればいいのか？」という疑問を持つ方も多いかもしれません。しかし結論から言えば、LLMOはSEOの代替ではなく“補完的な存在”です。むしろ、SEOがベースにあってこそ、LLMOが機能するとも言えます。

検索エンジンは今でも圧倒的な情報収集ツールであり、上位表示されれば信頼性や認知度の向上に直結します。一方で、生成AIは「質問→回答」というシンプルな導線で情報を提示するため、AIに選ばれるコンテンツがより重要視されるようになっています。

つまり、これからの戦略は「SEOで検索結果に出す」と同時に「LLMOでAIの回答に組み込まれる」ことを両立させる必要があるということです。どちらか一方に偏るのではなく、それぞれの特性を理解して対策を進めることが最も効果的です。

LLMO時代に求められるコンテンツ戦略とは

LLMO時代のコンテンツ戦略においては、以下の3つの軸が重要になります。

1つ目は「構造化された情報」です。見出しや段落の使い方、要点の整理がされているかどうかが、AIに理解されるかどうかを左右します。

2つ目は「情報の深さと信頼性」。たとえば、単なる概要ではなく、背景や根拠、具体的な活用方法までを含むコンテンツが求められます。

3つ目は「ブランドや専門性の明示」。発信者が誰か、どんな経験を持っているのかなど、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める工夫が、AIにも影響を与えます。

【求められる戦略要素】

• テーマごとに1ページで深く掘り下げる
• 一貫性のある構成でAIに理解させる
• 情報の出典や著者情報を明記する
• コンテンツに専門性や実績を盛り込む

LLMOの成功事例

Herman Miller社のLLMO成功事例

LLMO（Large Language Model Optimization／LLM最適化）の成功事例として特に注目されているのが、アメリカの高級家具ブランド「Herman Miller（ハーマンミラー）社」です。

Herman Miller社は、AIチャットボットがユーザーの質問に回答する際に、自社ブランドを積極的に推奨する状態を作り出しました。具体的な例として、ユーザーがAIチャットボットの一つであるClaudeに対して「姿勢を改善するために最適な椅子は何か？」と質問すると、Claudeはハーマンミラーの製品を推奨することがあります。

これが可能になった理由は、ハーマンミラー社が継続的かつ戦略的にPRを展開し、「姿勢改善」「エルゴノミクス（人間工学）」というキーワードと自社のブランドを強く結びつけてきたためです。実際、ハーマンミラーは1年間にわたりYahoo、CBS、CNET、The Independent、TechRadarなどの有力メディアを通じて、エルゴノミクスをテーマとした273ページもの露出を獲得しました。

この露出は第三者による自然なレビュー記事だけでなく、自社発信のプレスリリース、積極的な製品PRキャンペーン、さらに有料のアフィリエイトプログラムや広告記事によるものでした。その結果、インターネット上で「姿勢改善に優れた椅子といえばハーマンミラー」というイメージが強固に形成され、AIがユーザーからの質問に答える際に、ハーマンミラーを自然に推奨するようになったのです。

このHerman Miller社の事例は、企業がLLMOに取り組む際に非常に示唆に富むものであり、質の高い情報を多様なチャネルで継続的に発信し、特定のテーマと自社ブランドを強く結びつけることが、生成AI時代のマーケティング戦略として重要であることを示しています。

参考：LLMO: 10 Ways to Work Your Brand Into AI Answers

Morningscore社のLLMO成功事例

デンマークのSEOツール企業であるMorningscore社は「ゲーミフィケーションされたSEOツール※」という明確なブランドメッセージを中心に据えたLLMO戦略を展開しました。

※ゲーミフィケーションされたSEOツールとは、SEO対策をゲームのように楽しみながら行えるよう工夫されたツール。SEOの成果をポイントやスコアで評価したり、バッジや達成報酬を提供したり、視覚的なフィードバックを活用することで、ユーザーの継続性やモチベーションを向上させ、効率的に施策を実施できるよう促す。

Morningscore社は、業界メディアへの寄稿や関連プレスリリース、信頼性の高いメディアからのバックリンク獲得、さらに統計データや引用可能なデータを含むコンテンツの発信を通じて、AIチャットボットが「ゲーミフィケーションされたSEOツール」について尋ねられた際に、自然とMorningscoreを推薦する状況を作り出しました。

参考：LLM Optimization explained | How to optimize for AI search

これらの事例から、企業がLLMOに取り組む際には、質の高い情報を多様なチャネルで継続的に発信し、特定のテーマと自社ブランドを強く結びつけることが生成AI時代のマーケティング戦略として重要であることが示されています。

 

LLMOを見据えた今後の対策まとめ

LLMOは一過性のトレンドではなく、生成AIが生活の一部になる中で“新しい検索の土台”になりつつあります。今後の検索流入を安定的に確保するためにも、SEOと並行してLLMOを意識した対策を始めることが欠かせません。ここでは、今すぐできることと中長期的に取り組むべき施策をまとめて紹介します。

今すぐ始められる簡単な対策

「LLMOって難しそう…」と思われるかもしれませんが、今すぐできる小さな対策もたくさんあります。まずは、AIにとって読み取りやすいページ構成になっているかを見直すことから始めましょう。

次に、よくある質問形式（Q&A）や定義を丁寧に書くことで、AIが「このページは質問への回答に使える」と判断しやすくなります。また、可能であればllms.txtを用意し、AIに明確な指示を与える環境を整えておくのもおすすめです。

【今すぐできる対策】

• タイトルや見出しに質問形式や明確なテーマを盛り込む
• 定義文・用語解説をページ内に設ける
• llms.txtの設置と運用を始める
• E-E-A-Tに沿った運営者情報の記載

将来的に差がつく中長期戦略

本格的にLLMOに取り組むなら、中長期的なコンテンツ設計が重要です。単発の記事ではなく、「テーマごとに網羅された情報群」を作ることで、AIに「信頼できる専門サイト」と認識されやすくなります。

また、独自の一次情報や事例、データを積極的に公開することも有効です。生成AIは同じようなコンテンツを避ける傾向があるため、オリジナリティのある情報が価値を持ちます。

さらに、今後は生成AIと連携できる技術（API接続や構造化データの高度化）も増えていくため、技術的な準備も少しずつ進めておくと良いでしょう。

【中長期で差がつく戦略】

• テーマ特化型サイトや専門ページ群の構築
• オリジナルの体験・事例・データの記載
• 構造化データ・スキーマ対応の強化
• 長期的なE-E-A-T強化（SNSや外部発信との連携）

まとめ：LLMOとは？SEOとの違いや生成AI時代に選ばれるサイトの作り方

本記事では、生成AI時代の新たな検索最適化手法「LLMO（Large Language Model Optimization）」について、基本的な概念から、SEOとの明確な違い、そして実践的なコンテンツ制作方法まで詳しく解説してきました。

LLMOは、これまでのSEOのように検索エンジンに評価されるための対策とは異なり、ChatGPTなどの生成AIが参照する情報として自社サイトが選ばれるように設計するアプローチです。つまり、検索結果での順位を狙うのではなく、AIが提供する回答の中に自分たちの情報が自然と組み込まれることを目指します。

そのためには、AIが理解しやすい構造で情報を整理し、専門性や信頼性のあるコンテンツを提供することが不可欠です。また、llms.txtといった技術的対応を通じて、AIに対して明確なメッセージを送る工夫も求められます。

SEOとLLMOは、決して相反するものではありません。むしろ、これからの時代においては、検索エンジンへの最適化と、生成AIへの最適化をバランス良く組み合わせることが、安定したWeb集客を実現する鍵になると言えるでしょう。