本当にSEOは時代遅れなのか？AIを攻略するための新指標「LLMO戦略」を徹底解説

ChatGPTやGemini、Perplexity、さらに検索エンジンのAI概要など、情報収集の入り口として「AIに直接聞く」行動が広がっています。その流れの中で、「もはやSEOは時代遅れなのでは？」という不安を感じている担当者もいるかもしれません。

結論から言うと、SEOは時代遅れではありません。ただし、「SEOだけを見ている状態」は時代とズレ始めていると言えます。

これからのWeb集客では、

• 検索エンジンでの露出（従来のSEO）
• 生成AI・AI検索での露出（LLMO戦略）

の両方を見ながら、全体としての導線を組み立てる視点が重要になります。

つまり、「AIの回答の中で触れられるかどうか」が、新しい入口として加わったイメージです。

本記事では、この新しい入口に対応する考え方として注目されている「LLMO戦略（Large Language Model Optimization）」を紹介しながら、SEOとの関係性や、具体的な取り組み方を整理していきます。

LLMOは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、生成AIやAI検索が回答を作るときに、自社コンテンツを認識し、引用しやすくするための最適化の考え方です。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

また、LLMOは「AI SEO」や「GEO（Generative Engine Optimization）」など、近いコンセプトで語られることもありますが、本質的には「AIが情報を読み解きやすい形でサイトを整えること」に集約されます。:contentReference[oaicite:2]{index=2}

重要なのは、「アルゴリズムの違い」を追いかけすぎることではなく、AIが読み解きやすい情報設計・コンテンツ設計にアップデートしていくことです。

LLMO戦略に取り組むメリットは、「新しいトラフィック源を作る」ことだけではありません。既存のSEOやコンテンツマーケティングの質を底上げする効果も期待できます。

AI検索経由での接点を増やす

AI検索やAIチャットは、検索キーワードというよりも相談・問いかけから始まります。そのため、これまでのSEOでは拾いきれなかった「長い質問」や「口語的な悩み」からの接点が生まれます。

• 「○○の始め方を教えて」「××の比較ポイントが知りたい」など、会話ベースの質問に対応
• 検討初期の情報収集段階で、ブランドやサービスを想起してもらいやすくなる
• AI回答の出典リンクとしてサイトが紹介されることで、信頼性の補強にもつながる

コンテンツの「構造化」が進み、社内資産として活用しやすくなる

LLMOを意識したコンテンツ設計では、「質問」と「回答」単位で情報を整理することが増えます。これは、FAQ、ナレッジベース、営業資料など、社内のさまざまな用途にも流用しやすい形です。

• Q＆A形式・チェックリスト・手順書など、再利用しやすいフォーマットが増える
• 営業現場やカスタマーサポートが、AIツールと連携して情報を引き出しやすくなる
• 社内用AIアシスタントの学習データとしても活用しやすい

ブランドの専門性・一貫性を整理するきっかけになる

AIは「記事単体」よりも、サイト全体の一貫した情報を好む傾向があります。そのため、LLMO戦略を進める過程で、

• ブランド名・サービス名・用語の表記ゆれを整える
• 得意領域とそうでない領域を明確にする
• 著者情報や実績など、専門性を示す情報を補う

といった見直しが自然に進みます。これは従来のSEOでも重要とされてきたE-E-A-Tの観点とも親和性が高く、サイト全体の信頼性を整理するプロジェクトとしても意味があります。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

SEOとLLMOをセットで見ることで「指標の偏り」を防げる

これまでは、

• セッション数
• 検索順位
• オーガニック流入からのコンバージョン

といったSEO寄りの指標に、評価軸が偏りがちでした。

そこにLLMOの視点を加えることで、例えば次のような問いかけが生まれます。

• AIの回答文の中で、どのように自社が紹介されたいか
• ブランド名やサービス名が、どのような文脈とセットで語られてほしいか
• そのために、どのページをどのようなメッセージで整えるべきか

数値だけでなく、「どんなストーリーで語られるか」という観点を取り入れられるのも、LLMO戦略の利点です。

ここからは、LLMO戦略を実務に落とし込むときの応用パターンを、BtoBとBtoCをまたいでイメージしやすい形で整理します。

ナレッジ型コンテンツを「AIが引用しやすい構造」にする

How-toや解説記事は、AIにとっても引用しやすいコンテンツです。とはいえ、単に長文を書くだけでは、AIにとっても人にとっても扱いづらくなります。

ブランド・製品単位で「エンティティページ」を用意する

AIは「何について話しているか（エンティティ）」を理解して回答を作ります。そのため、ブランド名や製品名ごとに情報を集約したページは、LLMO戦略の観点でも重要な役割を持ちます。

• ブランドの概要・提供価値・代表的な活用シーンを1ページに整理
• よくある質問と回答、関連するブログ記事へのリンクをまとめる
• 導入事例・レビュー・評価など、信頼性を補強する要素もリンク

比較・検討コンテンツで「ニュートラルな視点」を意識する

AIは、あまりにも広告色の強い文言よりも、ニュートラルでバランスの取れた説明を好む傾向があります。

こうしたコンテンツは、ユーザーにとって役立つだけでなく、AIが「参考情報として扱いやすい中立的な説明」として評価しやすい形にもつながります。

社内AIアシスタントと連携した「コンテンツ企画サイクル」

LLMO戦略は、外部向けの露出だけでなく、社内AIアシスタントと組み合わせることで、コンテンツ企画サイクルの改善にも役立ちます。

• 営業・サポートの質問ログをAIに集約し、よくある質問を抽出
• 抽出された質問をもとに、FAQやナレッジ記事のテーマを決定
• 公開した記事を再び社内AIの学習データとしてフィードバック

このような循環を作ることで、「ユーザーの実際の困りごと」→「コンテンツ」→「AIの回答」という流れを自然と整えていくことができます。

ここでは、「何から手をつければよいか」をイメージしやすいように、LLMO戦略を始めるときのステップを整理します。必ずしもすべてを一度に実行する必要はなく、既存のSEO施策に少しずつ組み込んでいく考え方で十分です。

現状把握：AIにどう見えているかを軽くチェックする

まずは、次のような簡単なチェックから始めると、全体像をイメージしやすくなります。

• 自社名・サービス名でAIに質問してみる（特徴や強みがどう説明されているか）
• 主要キーワード＋「おすすめ」「比較」などで質問し、どんな情報源が引用されているかを見る
• 検索エンジンのAI概要（提供されている場合）で、自社サイトが出典になっているかを確認する

※この段階では、「正しく紹介されていない」ことに過度に落ち込む必要はありません。ギャップを知ることが最初の一歩です。:contentReference[oaicite:4]{index=4}

情報設計：LLMO対応の「サイトマップ」を描き直す

次に、LLMOの視点でサイト構造をラフに描き直してみます。紙やホワイトボードに書くようなイメージで構いません。

コンテンツ改善：AIが読み解きやすいフォーマットにする

新規記事を増やす前に、アクセスがある既存記事をLLMO目線でブラッシュアップすることも有効です。具体的には次のような観点があります。

• 見出し（h2 / h3）に、質問やユーザーの意図が伝わる文言を入れる
• 各セクション冒頭に「要点の一文サマリー」を追加する
• 最後に「よくある質問」を追記し、Q＆A形式で整理する

技術的な補強：構造化データや基本的なSEOも整える

LLMOはコンテンツの構造・意味を重視するため、構造化データや基本的なSEO対策も引き続き重要です。例えば、

• FAQページにFAQ構造化データを付与する
• 製品ページにProductやOrganizationなどのマークアップを検討する
• タイトル・メタディスクリプション・見出し構造を整理する

これらは従来のSEOでも推奨されてきた対策であり、SEOとLLMOの「共通部分」を整える作業とも言えます。:contentReference[oaicite:5]{index=5}

評価・改善：シンプルな「LLMO指標」を決めておく

現時点では、SEOのように明確なランキング指標があるわけではありません。そのため、シンプルな自社指標を決めておくと、継続しやすくなります。

• AIで自社名を検索したときの説明文の変化（半年ごとに比較）
• AI回答の中で、どのくらい自社サイトが出典として紹介されるか
• AIが引用しているページのURLをメモし、改善の優先度を決める

指標はあくまでも「変化を観察するための目安」です。完璧さよりも、継続して見直せるシンプルさを意識すると運用しやすくなります。

AI検索やAI概要機能は、まだ発展途上の段階です。とはいえ、「質問→AIが要約→必要な情報だけ深掘り」という行動は、今後ますます自然なスタイルになっていくと考えられます。

AIエージェント時代の「選ばれ方」

今後は、単にAIに質問するだけでなく、スケジュール調整や資料作成まで行うAIエージェントが一般化していくと考えられています。そのとき、エージェントが参照する情報源として選ばれるかどうかは、ビジネスにとって重要なポイントになります。

• 「◯◯のツールを比較してレポートを作成して」といった依頼に、AIがどのサービスを推奨するか
• 業界のトレンドやベストプラクティスをまとめる際に、どのサイトが参考として扱われるか
• AIエージェントが複数のサイトを横断的に読み解いたときに、どのブランドの情報が軸になるか

「SEOの終わり」ではなく「役割分担の細分化」へ

こうした変化の中で、「SEOは終わるのか？」という問いは、次のように言い換えられます。

つまり、「SEO vs LLMO」という対立構図ではなく、「SEO × LLMO × その他のチャネル」をどう組み合わせるかという発想が重要になっていきます。:contentReference[oaicite:6]{index=6}

マーケターに求められる視点の変化

最後に、AI時代のマーケターに求められる視点を整理すると、次のようになります。

• 「どのキーワードで上位を狙うか」だけでなく、「どんな質問にどう答える存在になりたいか」を考える
• コンテンツ単体ではなく、「サイト全体のストーリー」としてブランドを設計する
• AIツールそのものも活用しながら、企画・執筆・検証のサイクルを回す

SEOの知見を土台にしながら、「AIにとってのわかりやすさ」と「人にとってのわかりやすさ」を両立させることが、これからのマーケターの腕の見せどころです。

AIや検索環境の変化は速く見えますが、マーケターに求められる本質は大きく変わっていません。「誰の、どんな意思決定を助けたいのか」を軸にしながら、SEOとLLMOを組み合わせて、ユーザーにとってわかりやすい情報発信を続けていくことが大切です。