近年、従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでなく、ChatGPTを始めとした生成AIに自社の情報がいかに参照されるかが重視されるようになりました。
こうした変化のなかで注目されているのが、LLMO（大規模言語モデル最適化）です。
この記事では、LLMOの定義や考え方、対策のポイントを紹介するとともに、SEO・AIO・GEOとの違いを分かりやすく解説します。
※こちらの記事は2026年1月28日時点での情報です。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、LLM（大規模言語モデル）を基盤とした生成AIに自社のコンテンツを正しく認識させ、回答の情報源として参照されやすくするためのマーケティング手法です。
ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIは、ユーザーから質問を受け取ると、Web上の膨大な情報の中から「どの情報が質問に対して適切か」「どの情報が信頼できるか」を判断しながら回答を生成します。
その際、生成AIは人間のような感覚的な読み方ではなく、主に「情報の正確性」「一次情報としての信頼性」「文脈の分かりやすさ」などの要素を重視して情報を評価するのが特徴です。
つまり、LLMO対策ではLLMの仕組みや生成AIの特徴を理解したうえで、自社のコンテンツがAIに信頼され、選ばれやすい状態を作ることが重要になります。
LLMOとよく似た概念として、「SEO」「AIO」「GEO」の3つがあります。
いずれもコンテンツマーケティングの最適化手法ですが、対象や目的、仕組みには違いがあります。
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用語 |
正式名称 |
目的 |
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LLMO |
Large Language Model Optimization （大規模言語モデル最適化） |
LLMに自社の情報を正しく認識させ、信頼できる情報源として採用されるための最適化 |
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SEO |
Search Engine Optimization （検索エンジン最適化） |
Googleなどの検索エンジンにおいて、自社のコンテンツが上位表示されるための最適化 |
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AIO |
AI Optimization （AI検索最適化） |
Google検索のAI Overviewsなど、検索結果内のAI要約枠に表示されるための最適化 |
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GEO |
Generative Engine Optimization （生成エンジン最適化） |
Perplexityなどの生成AI型検索エンジンにおいて、回答の出典・引用元として選ばれるための最適化 |
このように、SEO、AIO、GEOが表示させること（結果）を目的とするのに対し、LLMOはAIに学習されるための「信頼性の土台づくり（プロセス）」を目的とする点に違いがあります。
そのため、単に一時的な表示を狙うだけではなく、生成AIにとって「価値ある情報源」として継続的に評価されるための本質的なコンテンツ作りが求められるのです。
これまでのコンテンツマーケティングでは、Google検索結果での上位表示を目指すSEO（検索エンジン最適化）が中心でした。
しかし、生成AIが普及したことにより、「SEO対策をしているのに、サイトへのアクセスが減っている」という課題に直面している企業も多いのではないでしょうか。
ここでは、生成AI時代にLLMO対策が必須と言われる理由を紹介します。
少し前までは、分からないことがあれば「Googleで検索する（ググる）」ことが一般的でした。
しかし、最近では何かを調べたいとき、検索エンジンを活用せずにChatGPTやGeminiに聞くユーザーが増えています。
若者のなかではChatGPTを「チャッピー」という愛称で呼ばれており、2025年の流行語大賞に選ばれるほど浸透しています。これほど生成AIの活用が普及していると、従来のSEO対策だけでは生成AIで情報収集を行うユーザー層を取りこぼすリスクがあるでしょう。
LLMO対策はこうした新しい検索行動に対応し、機会損失を防ぐための重要な施策と言えます。
Googleで検索をする利用ユーザーにおいても、SEO施策だけでは十分な流入を確保できなくなっています。
その大きな要因が、Google検索に導入された「AI Overviews」です。
「AI Overviews」の導入で、Google検索結果の最上部に生成AIが作成した回答が表示されるようになりました。
そのためユーザーはWebサイトをクリックせず、検索画面上だけで疑問を解決できるようになりつつあり、これを「ゼロクリック検索」と言います。
SEOで上位表示を達成しても、従来ほど流入につながらないケースが増えている昨今、クリックされずとも生成AIに「引用・参照」されることを前提としたLLMOへの取り組みが重要性を増しています。
LLMOは単なるテクニックではなく、生成AIに自社の情報を正しく認識させ、信頼性の高い情報源となるための総合的な取り組みです。
ここでは、LLMO対策の具体的なやり方とポイントを紹介します。
ChatGPTやGeminiなどの生成AIに正しく認識され、回答の情報源として採用されるためには、コンテンツそのものの質を高めることが重要です。
構成が整理されていない記事や、抽象的な表現が多く「結局何が言いたいのか分からない」文章は、ユーザーにとって読みにくいだけでなく、生成AIにとっても理解しづらい情報となります。
LLMO対策でコンテンツを作る際には、曖昧な表現を避け、結論や根拠を明確に示すことを意識しましょう。
以下のポイントを押さえることで、生成AIに理解されやすいコンテンツになります。
結論を先に示す
理由や根拠を箇条書きや段落で整理する
数値や手順、事例などを用いて説明する
さらに、生成AIは情報の新しさも考慮するため、内容が古くなっていないか定期的に見直し、必要に応じて更新することも欠かせません。
LLMO対策では、独自性や信頼性の高い情報を発信することも大切です。
ほかサイトの内容を要約しただけのコンテンツよりも、自社ならではの一次情報を含むほうが、生成AIに引用される可能性が高まります。
以下のような情報は生成AIにとっても価値が高いとされています。
自社で取得したデータや調査結果
実務経験に基づく具体的なノウハウ
顧客事例や導入事例
専門家や担当者へのインタビュー内容
また、ほかの情報を参照する場合は、行政機関、専門団体、大学、研究機関など、信頼性の高い情報源を引用し、出典を明記することが重要です。
これにより、コンテンツ全体の専門性・信頼性が高まり、LLMOでも評価されやすくなるでしょう。
LLMO対策のテクニカルな要素としては、構造化データやHTMLマークアップの最適化も重要です。
以下のような構造化データを適切に設定すると、生成AIがコンテンツの種類や情報の意味を正確に把握しやすくなります。
Article（記事）
FAQ
HowTo
また、見出しタグ（h1、h2、h3）を正しく使い分け、リストや表を活用して情報を整理すると、どこに重要な情報が書かれているのかを生成AIが迅速に判断できるため、情報源として採用される確率が向上します。
ユーザーが抱きやすい疑問と、その回答をセットでまとめたFAQやQ&A形式のコンテンツは、LLMO対策として非常に効果的です。
生成AIは「質問→回答」という構造を理解しやすい傾向にあり、回答生成時にそのまま引用されるケースも少なくありません。
質問文には実際の検索キーワードや自然な疑問文を使用し、回答は簡潔かつ具体的にまとめることがポイントです。
長すぎる説明や抽象的な表現は避け、1つの質問に対して1つの明確な答えを用意すると、生成AIにもユーザーにも親切な構成となります。
LLMO対策では、外部サイトからの引用・参照といった「サイテーション」の獲得も意識しましょう。
第三者のサイトで言及されている情報は、信頼性が高いと判断されやすく、生成AIの回答にも採用されやすくなります。
SEOでは被リンクが重視されますが、LLMOにおけるサイテーションは必ずしもリンク付きである必要はなく、自社名やサービス名がポジティブな文脈で言及されていれば、評価の対象となるとされています。
具体的には、以下のような取り組みがサイテーション獲得に有効です。
プレスリリースを配信する
自社の記事をメディアサイトへ寄稿する
ニュースサイトからの取材に対応する
Webサイト内部のリンク構造やページ設計の見直しも、欠かせないLLMO対策の一つです。
関連ページ同士を内部リンクでつなぐことで、生成AIがWebサイト全体の情報を文脈として理解しやすくなります。
例えば、用語解説ページや関連テーマの記事にリンクを設置しておくと、生成AIから「特定分野について体系的に情報を持っているサイト」と認識される可能性が高いです。
ただし、ページ階層が深くなりすぎると生成AIやユーザーが必要な情報にたどり着きにくくなります。重要なページは2〜3階層程度までに設計し、ユーザーと生成AIにとって最適な導線を意識することが大切です。
生成AIが情報収集の中心になりつつある昨今、企業がLLMO対策に取り組むことで、従来のSEOだけでは得られなかった新たな価値を獲得できます。
ここからは、LLMO対策の主なメリットを4つ紹介します。
LLMO対策をして、生成AIの回答に採用される機会が増えれば、ユーザーとの新たな接点を創出できます。
検索エンジンを利用しないユーザー層にも、自社の情報を届けることが可能です。
その結果、これまで接点のなかった潜在顧客にアプローチでき、企業の認知拡大やリード獲得につながる可能性が広がります。
ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIは、もはや単なるツールではなく、新たな流入チャネルとして機能し始めています。
SEOのように明確な検索順位が存在しないため、生成AIから信頼できる情報源として選ばれれば、ユーザーがそのまま参照元のサイトを訪れる確率が高まります。
また、検索エンジン経由の流入に依存しすぎないことで、アルゴリズム変更や順位変動の影響を受けにくい強固な集客構造を作ることができます。
実際に、検索順位が大きく変わらなくても、生成AI経由の流入が増えたことで、サイト全体のアクセス数が伸びるケースも少なくありません。
生成AIの回答に専門的かつ信頼できる情報として引用されることは、企業やサービスの信頼性を高める要因になります。
特に、日常的に生成AIを活用して情報収集を行うユーザーは、生成AIの回答を信頼しているケースが多い傾向にあります。
そのため、生成AIが参照元として自社の情報を示していれば、企業そのものに対してもポジティブな印象を持たれやすくなるでしょう。
これは、短期的な集客効果だけでなく、中長期的なブランディングや指名検索の増加にもつながる大きなメリットと言えます。
LLMOは比較的新しい概念のため、SEO対策に比べると、本格的に取り組んでいる企業はまだ少ないと言えます。
早い段階からLLMOを意識したコンテンツ設計や情報発信を行うことで、競合他社よりも先に生成AIから評価され、市場での競争優位性を高められるでしょう。
今後、生成AIによる検索や情報取得がさらに一般化すれば、生成AI上での表示や引用の有無が、企業の認知や集客に大きな影響を与えるようになります。
市場が本格化する前の今の段階でLLMO対策を始めておくことが、将来の大きな差につながるでしょう。
LLMO対策にはさまざまなメリットがある一方で、本格的に実施する前に理解しておくべきデメリットや注意点も存在します。
期待ばかりが先行してしまうと、「思ったほど効果を感じられない」という状況に陥りかねません。
LLMOを効果的に活用するために、以下の3つのポイントを理解しておきましょう。
LLMO対策は、SEO対策と切り離して考えられがちですが、実際にはSEOを基盤とした延長線上の施策と捉えるのが適切です。
LLMが信頼できる情報源として参照するコンテンツは、多くの場合検索エンジンからも一定の評価を受けています。
つまり、以下のようにSEOの基本を押さえたサイト設計が、LLMO対策でも重要となります。
検索エンジンから正しくクロール・インデックスされている
専門性や信頼性のあるコンテンツが蓄積されている
ユーザーにとって分かりやすい構成になっている
LLMO対策はSEO対策の代わりになるものではなく、むしろ両輪で進める必要があるのです。
LLMO対策の課題として、効果の可視化やROI（費用対効果）の測定が難しい点が挙げられます。
SEO対策であれば、「検索順位」「オーガニック流入数」「クリック数」など、明確な指標をもとに成果を判断できます。
しかし、LLMOの場合は生成AIの回答経由でどれだけ流入したのか、どの回答にどの程度引用されたのかを正確に把握するのは現状では困難です。
そのため、短期間で数値的な成果を求めすぎると、実際には効果が出ているのにもかかわらず、「効果が出ていない」と判断をしてしまう恐れがあります。
将来的には、AI検索や生成AI経由の流入を可視化できる分析ツールが登場する可能性はありますが、現段階では短期的な数値目標にとらわれず、中長期的なブランディングや情報資産の蓄積という視点で取り組む姿勢が求められます。
LLMO対策は、即効性のある施策ではありません。一度コンテンツを整えれば、すぐに生成AIから引用されるわけではなく、継続的な改善と情報更新が前提となります。
コンテンツの質の向上
一次情報を追加
構造化データの見直し
これらの施策をPDCAサイクルを回しながら長期的に続けることで、徐々に生成AIからの評価が高まり、回答や参照元として選ばれやすくなっていきます。
LLMO対策は、単なるコンテンツ制作だけでなく、生成AIや検索エンジンの仕組みを踏まえた設計・改善が求められる専門性の高い取り組みです。
そのため、社内リソースだけで対応するのが難しい場合は、外部の支援サービスを活用するのも有効な選択肢です。
ただし、LLMO対策支援サービスと一口に言っても、提供内容や知見は会社によって差があります。
続いては、LLMO対策支援サービス会社の選び方を紹介します。適切な依頼先を見極めるために、以下の5つのポイントをチェックしましょう。
まず確認しておきたいのが、これまでの対応実績です。LLMOは比較的新しい分野であるため、実績の有無や内容をしっかりと確認しましょう。
具体的には、以下の点を確認すると良いでしょう。
LLMOに関する具体的な支援事例が複数公開されているか
SEOやコンテンツマーケティング支援の実績が豊富か
特に、自社と同業種・同規模の企業での支援経験がある場合、業界特有の課題やユーザー特性を理解したうえで、より実践的な提案を期待できます。
LLMO対策はSEOを基盤とした施策ではありますが、SEOの延長で何となくLLMOを扱っている会社を選ぶのはリスクがあります。
生成AI（LLM）の仕組みや特性を正しく理解し、最適化の専門知識を持っているか確認しましょう。
例えば、ChatGPT、Google検索のAI Overviews、Perplexityなど、生成AIの種類やプラットフォームによって、求められる最適化の手法は異なります。
これらの違いを考慮せずに一律の施策を行ってしまうと、十分な効果が得られない可能性があります。
生成AI技術の最新動向を継続的にキャッチアップし、専門的な提案ができる会社かどうかを見極めることが大切です。
LLMO対策支援サービス会社ごとに、提供内容や対象範囲には差があります。
例えば、得意とする領域は会社によって以下のように異なります。
現状分析や課題抽出のみを行う会社
戦略設計からコンテンツ改善まで一貫して支援する会社
テクニカル面（構造化データなど）に特化した会社
自社がどこまで支援を求めるのかを整理したうえで、社内に知見がない場合には、戦略設計からコンテンツ制作・改善、効果検証まで一貫して支援する会社を選ぶのがおすすめです。
また、LLMOは一度きりの施策ではないため、PDCAサイクルを回しながら長期的に伴走してくれる体制があるかどうかも重要な判断材料となります。
LLMO対策は、短期的な成果が見えにくい分、費用体系とコスト対効果を慎重に判断する必要があります。
単に「価格が安いかどうか」だけで選ぶのではなく、その費用でどのような支援が受けられ、どのような成果を目指すのかを明確にしておくことが大切です。
特に、以下の項目は事前にしっかりと確認しておきましょう。
初期費用と月額費用の内訳
契約期間の縛り
追加費用が発生するケース
LLMO対策支援サービスの費用対効果を見極めるうえでは、成果の報告方法もポイントになります。
生成AI経由の流入は正確に計測するのが難しいものの、独自の分析手法や有料ツールを活用し、「引用率」「参照率」「AI上での露出状況」などを可視化している会社もあります。
どのタイミングで、どの程度の頻度でレポートが提供されるのかを確認しておくことで、施策の進捗や改善点を把握しやすくなります。
成果や取り組み内容が透明に共有される体制が整っていれば、安心してLLMO対策を任せることができるでしょう。
LLMO対策への本格的な取り組みを検討するなら、株式会社セプテーニ（以下、セプテーニ）が提供する「AIO対策を兼ね備えたSEO対策支援サービス」の利用がおすすめです。
本サービスは、セプテーニの連結子会社である株式会社デライトチューブ（以下、デライトチューブ）と連携して提供されています。
分析・戦略立案から施策の実行、継続的な改善までを一気通貫で支援する体制が整っており、「ゼロクリック検索」が増加する現在の検索環境においても、企業の集客・ブランディング施策を総合的にサポートできます。
また、セプテーニは電通グループ傘下のデジタルマーケティング企業として、インターネット広告運用、データ活用、企業のDX推進支援など、幅広い分野で豊富な実績を持っています。
特に、検索行動やユーザー接点の変化を踏まえたマーケティング戦略の設計力には定評があります。
一方、連携先のデライトチューブは2017年にセプテーニの新規事業会社として設立され、オウンドメディアやYouTube、TikTokを中心としたコンテンツマーケティング支援に加え、生成AIを活用した業務改善ツールの開発などを手がけています。
セプテーニが提供するLLMO対策支援サービスの大きな強みは、培ってきたコンテンツマーケティング戦略ノウハウと、デライトチューブが保有する生成AI・LLMに関する技術的知見を融合している点です。
これにより、従来のSEO施策だけでは対応しきれなかった、AI Overviewsや生成AIによる回答枠を含むAI検索結果での最適化（LLMO・AIO）を実現しています。
実績面においても評価は高く、同社がSEO運用支援を手がけた企業においては、全社でGoogleのAI Overviewsへの掲載が確認されるなど、生成AI時代に即した成果を着実に上げています。
※2025年6月時点の実績
LLMO・AIO対策をご検討の際は、ぜひご相談ください。
生成AIが急速に普及した昨今、インターネット検索をせずに「知りたいことはAIに質問する」というユーザーが増えています。
ユーザーの検索行動の変化により、従来のSEO対策だけではユーザーとの接点を十分に確保できなくなりつつあるのが現状です。
LLMOは、SEOとは異なる視点を取り入れたマーケティング手法であり、生成AIに自社のコンテンツを正しく認識させ、信頼できる情報源として採用されることを目指します。
ただし、LLMO対策には、コンテンツの質や専門性の向上、技術的な構造設計、信頼性の積み重ねなど、継続かつ長期的な取り組みが求められます。
もし社内リソースだけで対策が難しい場合には、専門的な知見を持つ支援会社との連携も検討してみてはいかがでしょうか。
今回紹介したLLMO対策のやり方や支援サービス会社の選び方も参考に、コンテンツ戦略にLLMOという新たな視点を取り入れ、生成AI時代に選ばれる情報発信を目指しましょう。