LLMOとSEOの違いは？AI検索時代の新しいWeb対策をわかりやすく解説

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、AIによる概要やChatGPTなどのAIの回答内において、自社の情報やサービスを優先的に紹介してもらうための施策のことです。

それに対して、SEOはGoogleなどの検索エンジンでWebサイトを上位に表示させ、自然検索からのアクセスや認知度を最大化させる施策を指します。SEOが検索エンジンでの評価を高める施策である一方、その信頼性や情報資産はLLMOにも活かされるため、両者は相互に補完する関係にあります。

本記事では、LLMOとSEOの違いや、LLMOの方法、効果などについてわかりやすく解説します。

💡この記事でわかること

• LLMOの基本的な意味と、注目されている背景

• LLMOとSEOの本質的な違い

• 今日から実践できる簡単なLLMO

1．LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？

LLMOとは「Large Language Model Optimization」 の略で、日本語では大規模言語モデル最適と呼びます。AIに自社の情報を優先的に引用または推奨してもらうための施策です。

AIは、Web上の膨大なデータから信頼性の高い記述を選んで、回答を組み立てる仕組みを持っています。そのため、AIに内容を正確に読み取ってもらえるよう、わかりやすく整理された情報を発信することが重要です。

技術的な仕組みに合わせた情報発信を行うことが、これからのWebマーケティング戦略で大切になります。

●AIが回答を作るプロセス

1.ウェブ上の情報をクローリングして集める

2.集めたデータの中から信頼性の高い情報を探す

3.ユーザーの質問意図に合わせて分かりやすく要約する

💡用語解説

• クローリング：AIや検索エンジンのロボットが、ウェブサイトの情報を自動で巡回して収集すること
• LLM（大規模言語モデル）：膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成できるAIの基盤技術

なぜ今、LLMOが注目されているのか？

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。検索の主役がAIに少しずつシフトしてきており、この動きは今後ますます進むことが想定されるからです。

実際に、GoogleではAIによる概要（AI Overviews）の表示が拡大しており、サイトを開かずに疑問を解決する「ゼロクリック検索」が増えています。

たとえば、SEO分析ツールを提供するAhrefsの調査によれば、AIによる概要によってアクセス数は58%減少しました。AI上で自社の情報やサービスを認知・比較検討してもらうための新しい対策が必要とされているのです。

参照：AI による概要が表示されることで、ページへのアクセス数が 58% 減少！

2．LLMOとSEOの違い

SEOの対象はGoogleなどの検索エンジンであり、検索結果で上位に表示させて自社サイトへのクリックを増やすことが目的です。

一方、LLMOが対象とするのはChatGPTをはじめとしたAIで、AIの回答文の中で自社の商品やサービスをおすすめの情報源として推薦してもらうことを最大の目的としています。

両者は最適化の対象が異なるだけでなく、AIが情報を評価する仕組みや、ユーザーの情報収集行動にも違いがあります。

ユーザーの行動と情報の受け取り方

これまでのSEOでは、ユーザーはキーワードを検索した後に複数のWebサイトを閲覧しながら、能動的に情報を比較していました。

一方、AI検索が主流となる時代では、ユーザーはAIに質問を投げかけ、その回答をもとに情報を得るようになります。この情報収集行動の変化に合わせて、企業のWeb担当者も情報発信の手法を見直すことが求められる状況に入りつつあるのです。

LLMOにおける外部評価の重要性

LLMOの大きな特徴の一つは、第三者サイトからの評価が重視されることです。比較サイトやレビューサイト、業界メディアなどの第三者サイトでどのように紹介されているのか、という点が重要になります。

なぜなら生成AIは、自社が発信する情報だけでなく、第三者による評価や口コミも参考にしながら回答を生成するためです。これは人間が商品やサービスを選ぶ際に、企業の公式サイトだけでなく口コミや比較記事を参考にする行動と似ているといえます。

そのため、SEOが主に自社サイトの評価向上を目指す施策であるのに対し、LLMOでは外部サイトで客観的に評価・言及される状態をつくることが重要になります。

ただし、外部サイトでの評価だけを増やせばよいわけではありません。AIがサービスの特徴や強みを正しく理解し、それを適切に説明できるよう、自社サイト上でも情報を整理し、一貫したメッセージを発信することが重要です。

つまりLLMOでは、第三者からの評価を高める取り組みと、自社の情報を正しく伝える取り組みの両方が求められるのです。

LLMOと「AIO」「GEO」「AEO」の違い

現在、日本ではAI検索対策に関連する用語として、LLMOのほかにAIO、GEO、AEOといった言葉も使われています。それぞれ定義や対象範囲に違いはありますが、いずれもAI検索時代における情報発信や露出強化を目的とした考え方として理解しておくとよいでしょう。

整理すると以下の通りです。

なお、AEOについては、以下の記事で詳しく解説しています。

AEO対策とは？SEOとの違いや施策、効果などをわかりやすく解説

GEOについても詳細にまとめていますので、ぜひ併せてお読みください。

GEO対策とは？ChatGPTやAI検索に引用される新しいWeb戦略をわかりやすく解説

3．LLMOにおけるSEOの価値

LLMOが登場したからといって、これまで培ってきたSEOの重要性が薄れるわけではありません。むしろAI検索時代だからこそ、SEOの価値は今まで以上に高まっています。その具体的な理由を二つの理由から解説します。

SEOとLLMOは補完し合う関係

AIはWeb上のさまざまな情報をもとに回答を生成します。そのため、専門性や信頼性が高く、ユーザーにとって価値のあるコンテンツを継続的に発信することが重要です。

こうした取り組みはSEOで評価される要素とも重なるため、SEOによって培ったコンテンツ資産やサイトの信頼性は、LLMOにおいても大きな強みになります。

SEOとLLMOは別物ではなく、相互に関係する施策といえるでしょう。

SEOはユーザーの最終決定を支える

AIが情報収集の入り口になったとしても、ユーザーが最終的な意思決定までAIだけで完結させるとは限りません。実際には、AIから紹介された企業やサービスについてさらに検索し（指名検索といいます）、公式サイトや口コミ、比較記事などを確認するケースも少なくないでしょう。

●AI検索後のユーザー行動例

1. AIにおすすめのサービスや会社を質問する
2. 紹介された企業名やサービス名を検索する
3. 公式サイトや口コミ、比較記事を確認する
4. 比較検討したうえで問い合わせや購入を行う

つまり、AIで認知を獲得した後も、ユーザーは検索エンジンで追加の情報収集を行うことが十分に考えられます。そのため、検索結果で自社の情報を見つけてもらうためのSEOは、AI検索時代においても重要な役割を担います。

4．最初に取り組みたいLLMO対策

ここでは、特別な知識がなくても始められる代表的なLLMOの施策をご紹介します。

AIにも人にも理解されやすい文章を作成する

AIに情報を正しく理解してもらうためには、分かりやすく整理された文章を作成することが重要です。このライティングスキルはSEOの文脈でも以前から重視されています。

特に、結論を先に示す構成や、見出しごとにテーマを明確にした文章は、AIはもとより人にとっても内容を把握しやすくなります。

具体的には、以下のことを意識するとよいでしょう。

• 結論ファースト（PREP法）の記述を徹底する
• 一文を短く区切り、主語と述語を必ず近づける
• 見出し（H2・H3）を論理的な階層で正しく配置する
• 重要なデータや要約には箇条書きや表を使う

💡用語解説

• PREP法：結論（Point）、理由（Reason）、具体例（Example）、結論（Point）の順番で文章を構成する書き方の型

ネット上での「良い口コミや言及」を増やす

LLMOでは、自社サイト内の対策だけでなく、Web全体でどのように認識されているかも重要です。SNSやニュースサイト、業界メディアなどで自社名やサービス名が言及される機会が増えることで、AIが情報を参照する可能性も高まります。

外部メディアへの露出や口コミの強化、有益なプレスリリースの発信などを通じて、継続的に認知を広げていくことが大切です。

構造化マークアップやllms.textは？

AI検索対策が注目され始めた当初に、構造化マークアップやllms.textの実装によってAIに引用・推奨されやすくなる、という見解が流通しました。

それに対してGoogleは2026年5月15日、公式ガイド「Optimizing your website for generative AI features on Google Search（Google検索の生成AI機能に向けたウェブサイト最適化）」を公開。「ユーザーがする必要のないこと」として具体的に以下の5つを挙げており、その中で構造化マークアップやllms.txtにも言及しています。

5つの内容を整理してまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

①llms.txt ファイルとその他の「特殊な」マークアップ

AI検索で引用・表示されるために、LLMS.txtや専用のAI向けファイルを新たに作成する必要はない。Googleは通常のHTMLコンテンツをはじめ、さまざまな形式のファイルをクロール・理解できる

②コンテンツの「チャンク化」

AIが理解しやすくなるよう、コンテンツを細かな単位に分割（チャンク化）する必要はない。Googleは1つのページ内に複数のトピックが含まれていても内容を理解し、必要な情報を抽出できる

③AIシステムのためだけにコンテンツを書き換える

AIはキーワードの完全一致だけでなく、コンテンツの意味や文脈を理解できる。そのため、生成AI検索のためだけに特別な文章へ書き換える必要はない

④不正確な「言及」の検索

Web上の自社に関する誤った言及を探し続けることは、一見有効に思えても大きな効果があるとは限らない。Googleは個々の言及よりも、コンテンツの品質や信頼性を重視して評価する

⑤構造化データに過度に集中する

生成AI検索に表示されるために、特別な構造化データを追加する必要はない。ただし、リッチリザルトの表示などSEO上のメリットがあるため、引き続き活用する価値はある

5．LLMOで期待できる効果

LLMOによってAIの回答内で自社が紹介されるようになると、主に以下のような効果が期待できます。

• AI検索上での認知拡大
• 比較検討時の候補として想起されやすくなる
• 指名検索やサイト訪問の増加
• 問い合わせや資料請求などの機会創出

AIを通じて自社を知ったユーザーが、その後企業名やサービス名を検索し、公式サイトや導入事例を確認するケースも考えられます。

そのため、LLMOは単なる露出施策ではなく、認知から比較検討までを支える新たなマーケティング施策として注目されているのです。

6．LLMOとSEOに関するよくある質問

LLMOは比較的新しい概念であるため、SEOとの違いや取り組み方について疑問を持つ方も少なくありません。ここでは、よくある質問に回答します。

Q. LLMOを行うことで、これまでのSEO順位が下がってしまうことはありますか？

LLMOそのものがSEOに悪影響を与えることは基本的にありません。むしろ、分かりやすい文章構成や情報の整理、専門性の高いコンテンツ作成といった考え方は、従来のSEOと多分に共通しています。そのため、適切に取り組むことで両者にプラスの効果が期待できるでしょう。

Q. 小規模なウェブサイトでもLLMOに取り組む必要はありますか？

小規模なサイトこそ早期に取り組む価値があります。生成AIは知名度の高い大手企業サイトだけでなく、個人ブログなどのニッチで専門性の高い一次情報も好んで引用する傾向があるからです。競合がまだ本格的に参入していない今のうちから、LLMO施策を地道に積み重ねることが大切になるでしょう。

Q. LLMO対策は専門家に依頼したほうがよいですか？

必ずしも最初から外部のコンサルタントに依頼する必要はありません。まずはコンテンツの改善や情報発信の強化など、自社で取り組める施策から始めることをおすすめします。そのうえで、AI露出の分析や施策設計など専門的な支援が必要になった場合に、外部の専門家を活用するとよいでしょう。

7．LLMOとSEOを活用した新時代のWeb戦略

生成AIの普及によって情報収集の方法は変化していますが、信頼性の高い情報をわかりやすく届けることの重要性は変わりません。最後に、本記事のポイントを振り返ります。

• LLMOは生成AIでの露出を高める施策であり、検索エンジンでの上位表示を目指すSEOとは最適化の対象が異なる
• AI検索の普及に伴い、AIに自社の情報を正しく認識してもらうための取り組みが重要になっている
• SEOによって専門性や信頼性の高いサイトを構築することは、LLMOの土台づくりにもつながる
• 分かりやすいコンテンツ作成や、外部サイト・SNSでの言及を増やすことがLLMO対策の第一歩となる

イノーバでは、生成AI上での自社の露出状況や競合との差分を診断し、対策を行う「AI対策診断・改善 伴走支援サービス」を提供しています。現状を把握したうえで、AIに選ばれやすくなるための改善ポイントをご提案します。

LLMOへの取り組みを検討している方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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