LLMOのやり方とは？ AI時代に注目される新しいWeb戦略

近年、ChatGPTやGeminiといったAI（人工知能）が急速に進化し、私たちの情報収集の方法は大きく変わりつつあります。従来のGoogle検索に加え、AIに直接質問して答えを得るという行動が一般的になってきました。

このような変化の中で注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」という新しい考え方です。

この記事では、LLMOとは何か、なぜ重要なのか、そして具体的な実践方法について、専門家の対談内容を交えながら分かりやすく解説します。

これまでWeb戦略の中心だったSEO（検索エンジン最適化）は、主にGoogleなどの検索エンジンで上位表示されることを目指すものでした。しかし、AIの台頭により、状況は変わりつつあります。

情報収集の主役交代？: 海外の調査では、将来的にGoogle検索の約25%がAIによる情報収集に置き換わる可能性があるとも言われています。人々は検索エンジンで一つ一つサイトを見る代わりに、AIに要約やおすすめを聞くようになるかもしれません。
AIによる「推奨」の価値: AIが回答を生成する際、その情報源として特定のWebサイトを参照・引用することがあります。AIに頻繁に参照されるサイトや商品は、ユーザーからの認知度や信頼性が高まり、結果的にビジネスチャンスにつながる可能性があります。
新しい問い合わせ経路: 実際に、「AIに聞いてみたら貴社が表示されたので問い合わせました」といったケースも出始めています。特に専門的な情報を探す場合など、検索よりもAIに頼るユーザーは今後増えていくでしょう。

つまり、これからは**「AIにいかに参照・引用されやすいか」**が、Web上での存在感を高める上で非常に重要になってくるのです。

では、具体的にどのようにLLMOに取り組めば良いのでしょうか？従来のSEOとは異なる、LLMOならではのアプローチが求められます。

ステップ1: 現状分析とデータ収集

まずは、自社のサイトがAIからどのように見られているかを知る必要があります。

AIからのアクセス分析: 専用の分析タグなどを導入し、どのAI（ChatGPT、Geminiなど）から、どのページにアクセスがあるのかを把握します。アクセス解析ツール（Google Analytics 4など）でもリファラー（参照元）情報を見れば確認できますが、専門ツールの方が分析しやすい場合があります。
参照トレンドの把握: 世の中でどのようなコンテンツがAIに参照されやすいのか、業界ごとのトレンドなどを調査・分析します。これには、多くのWebサイトのデータを横断的に分析できる専門的な知見やデータ基盤が役立ちます。

ステップ2: コンテンツ戦略の立案と実行

分析結果に基づき、AIに「参照したい」と思わせるコンテンツを作成・最適化していきます。

FAQ形式の活用: 「よくある質問と回答」形式は、AIが特定の問いに対する答えとして引用しやすい傾向があります。自社サービスや商品に関するFAQコンテンツを充実させましょう。
テーブル形式（表形式）での情報整理: 長文の解説よりも、情報を整理した表形式（テーブル）の方がAIに好まれることがあります。スペック比較や機能一覧などを表形式で提示するのは有効です。
コンテンツ内でのブランド名言及: AIが引用する際に、どの企業やサービスの情報なのかを明確に示すため、コンテンツ内に自社名やサービス名を適切に含めることが重要です。（例：「弊社の〇〇サービスでは～」）
外部コンテンツの戦略的活用: LLMOは自社サイトだけにとどまりません。
- 第三者メディア: ニュースサイト、比較サイト、専門ブログ、noteなどで自社サービスが言及・比較されることは、AIからの信頼度向上につながります。特に比較表などは、自社サイトで掲載するよりも第三者メディアの方が引用されやすい場合があります。
- 求人情報サイト: 企業の基本情報や事業内容を調べる際に、AIが求人情報を参照することもあります。求人情報の内容を充実させることも間接的なLLMO対策になり得ます。

ステップ3: 効果測定と改善

LLMO施策の効果を測定し、継続的に改善していくことが重要です。

参照数・流入数の変化を追跡: AIからの参照数や、参照リンク経由でのサイト流入数の変化を定期的にチェックします。
AIの進化に追従: AIモデルやアルゴリズムは日々進化しています。参照されやすいコンテンツの傾向も変化していくため、最新の動向に合わせて戦略をアップデートし続ける必要があります。

LLMOはSEOと似ている部分もありますが、目的やアプローチに違いがあります。

項目	LLMO (大規模言語モデル最適化)	SEO (検索エンジン最適化)
主な目的	AI（LLM）からの参照・引用を増やす	検索エンジンでの上位表示
対象	ChatGPT, GeminiなどのAIモデル	Google, Bingなどの検索エンジン
評価指標例	AI回答での引用回数、参照経由のアクセス数・質	検索順位、クリック率、サイト流入数
重要施策例	FAQ/テーブル形式、外部メディアでの言及、データ分析	キーワード選定、内部リンク、被リンク獲得、技術的SEO
特徴	AIの進化による変化が早い、データ分析の重要性が高い	比較的確立された手法が多い

SEOが無意味になるわけではありませんが、これからはSEOに加えてLLMOの視点を取り入れることが、Web戦略を成功させる鍵となります。

データドリブンな意思決定: 感覚に頼るのではなく、実際のデータに基づいて「どのようなコンテンツがAIに参照されやすいか」を分析し、戦略を立てることが重要です。
継続的な改善: AIの進化は早いため、一度施策を行ったら終わりではありません。定期的に効果測定を行い、最新のトレンドに合わせてコンテンツや戦略を見直しましょう。
専門知識・ツールの活用: LLMOはまだ新しい分野であり、専門的な知識やデータ分析基盤が必要です。自社での対応が難しい場合は、専門のコンサルティング会社やツールの活用も検討しましょう。（例：インティメイト・マージャー社の「エルモアナライザー」など）