AI時代の検索優位性：LLM最適化でブランドを輝かせる
はじめに：検索行動の変革とマーケターの新たな挑戦
今日のデジタルマーケティングにおいて、検索エンジンの役割は常に進化しています。特に近年、大規模言語モデル（LLM）の台頭は、ユーザーの検索行動に大きな変化をもたらしています。かつてはキーワードを入力して情報を探すのが一般的でしたが、今では多くの人がChatGPTやGoogleのAI Overview（AIOs）のようなAIチャットプラットフォームに自然言語で質問を投げかけ、直接的な回答を得るようになっています。
この変化は、マーケターにとって新たな挑戦であると同時に、大きな機会でもあります。従来のSEO（検索エンジン最適化）がキーワードとウェブサイトのランキングに焦点を当てていたのに対し、AI時代の検索優位性を築くためには、LLMにコンテンツを「見つけてもらい、分析してもらい、そして回答に含めてもらう」ための新しいアプローチ、すなわち「LLM最適化（LLMO）」が不可欠です。
私たちインティメート・マージャーは、「データ活用における革命」をミッションに掲げ、この変化の最前線でマーケターの皆様を支援しています。日本最大級のデータマネジメントプラットフォーム（DMP）である「IM-DMP」を基盤に、膨大なオーディエンスデータを活用し、AIと人間の協働を通じて、データドリブンな意思決定を推進しています。本記事では、LLMOの具体的な戦略、その利点と課題、そしてインティメート・マージャーのソリューションがどのようにこの新しい検索環境でのブランドの可視性向上に貢献できるのかを深く掘り下げていきます。
LLM最適化（LLMO）とは？：AIに「理解される」コンテンツへ
LLM最適化（LLMO）とは、大規模言語モデル（LLM）があなたのブランドやコンテンツをより簡単に見つけ、分析できるようにコンテンツを調整するプロセスです。その主な目的は、GPTやClaudeなどのLLMにあなたのブランドとコンテンツを認識させ、それらのAIの回答にあなたの情報が含まれる可能性を高めることです。
LLMOは、従来のSEOとは異なるアプローチを必要とします。従来の検索エンジンがキーワードの一致に重点を置いていたのに対し、LLMは自然言語処理を通じてユーザーの意図と文脈を解釈します。そのため、コンテンツは明確かつ直接的に質問に答える形式が優先されます。また、LLMは単一のソースから情報を引用するのではなく、複数のソースから情報を要約して回答を生成するため、ウェブサイトへの直接的なクリックや可視性が低下する可能性があります。あなたのコンテンツがLLMに直接引用されたり、言い換えられたりしない限り、その影響は限定的になるかもしれません。
この変化は、マーケターがコンテンツ戦略を再考する必要があることを示唆しています。単に検索エンジンの上位に表示されるだけでなく、AIが生成する回答の中で「信頼できる情報源」として認識されることが、新たな競争優位性となるのです。
キーワード検索 ➡️ 自然言語質問 ➡️ AI回答
（従来のSEO） ➡️ （LLMO）
LLMOの主要戦略：AIに「見つけてもらう」ための7つのアプローチ
LLMにあなたのコンテンツを効果的に認識させ、回答に含めてもらうためには、以下の7つの戦略が重要です。
エンティティの活用：ブランドの「顔」を明確に
エンティティとは、LLMや検索エンジンが理解する概念（人、物、場所など）のことです。キーワードとは異なり、エンティティは文脈的な関係性に依存します。あなたのビジネスにとって、これはブランド名や関連用語をオンラインチャネル全体で一貫して使用することを意味します。
例えば、会社名、関連する場所、人物、製品ラインなどを記述的なエンティティとして参照します。NAP（Name, Address, Phone）情報の一貫性は、LLMがあなたのブランドを正確に識別し、関連するクエリと関連付けるのに役立ちます。インティメート・マージャーのIM-DMPは、約10億件のユニークブラウザのオーディエンスデータを一元管理し、膨大なデータ処理技術を強みとしています。このデータ基盤は、ブランドのエンティティがWeb上でどのように認識され、関連付けられているかを理解し、一貫性を保つための強力な洞察を提供します。
Googleナレッジグラフとの連携：信頼の構築
LLMは、エンティティの検証にGoogleナレッジグラフやWikipediaのような公開知識ベースを頻繁に利用します。ナレッジグラフにおける強力なブランドアイデンティティは、AIによる認識につながります。Googleビジネスプロフィールを登録し、Search Consoleを通じてGoogleにエンティティを送信するなど、一貫した引用を通じてナレッジグラフに掲載されるよう努めましょう。LLMは構造化データを直接使用しないものの、ナレッジグラフは使用するため、Schema Markup（例: Organization, Person, SameAs）を使用することでブランド認識が強化され、LLMがあなたのブランドをナレッジグラフから引き出す可能性が高まります。
質問形式コンテンツの作成：ユーザーの「知りたい」に直接答える
LLM最適化は、質問形式のクエリを優先します。例えば、「ブロックチェーンの定義」ではなく「ブロックチェーンとは何か」という質問に最適化するようシフトします。コンテンツ戦略は、自然言語の質問に焦点を当てるべきです。ChatGPTのようなAIプラットフォーム自体や、Googleの「他の人はこちらも質問」セクション、またはAlsoAskedやAnswerThePublicのようなサードパーティツールを活用して、質問のインスピレーションを得ることができます。
❓ ユーザーの質問 → 💡 直接的な回答コンテンツ
ユーザー生成コンテンツ（UGC）の活用：信頼とコミュニティの力
LLMは、レビュー、フォーラム、コミュニティの回答を頻繁に利用します。ユーザーにあなたのブランドに関するコンテンツを作成するよう促すことは、信頼と可視性を構築します。Redditは重要な情報源であり、GoogleはRedditの回答をLLMのトレーニングデータとして使用するよう手配しています 。Stack Overflow、Discord、ブランドフォーラムなども有効です。これは特に商業的なクエリに役立ちます。
ただし、UGCにはバイアスの可能性も含まれるため、その品質と中立性の管理には注意が必要です 。インティメート・マージャーは、AI活用におけるデータ品質と倫理的配慮を重視しており、プライバシー保護を優先したデータ処理技術を強みとしています。
SEOベストプラクティスの継続：AIもWebから学ぶ
AIはSEOを置き換えるものではありません。ほとんどのLLMは、検索エンジンソースを含む公開されているインターネットリソースでトレーニングされています。したがって、LLMがあなたのウェブサイトからデータを引き出す可能性を最大化するためには、堅実なSEO戦略が不可欠です。包括的で詳細なコンテンツは、LLMに権威性を示します。キーワードリサーチ、内部リンク、強力なバックリンクプロファイルといった標準的なSEOプラクティスは引き続き重要です。二次キーワードや意味的なバリエーションに焦点を当てることで、トピックの関連性を高めることができます。
デジタルPRの強化：ブランドの存在感を広げる
LLMがあなたのブランドに遭遇する可能性を高めるために、SEOパフォーマンスに直接貢献しない場合でも、ブランドの存在感と権威性を高めるデジタルPR活動に焦点を当てましょう。ブランドの言及を増やすことが重要であり、PR活動、業界フォーラム、パートナーシップがこれに貢献します。これには、プレスリリース、ブランドコラボレーション、そして主要な出版物やLLMに引用される可能性のあるオリジナルリサーチ（社内調査、思想的リーダーシップ、業界レポート、ホワイトペーパー、eBookなど）の公開が含まれます。
インティメート・マージャーは、データ活用に関するウェビナーを定期的に開催し、最新情報の提供や導入支援を行っています。これらの活動は、デジタルPRを強化し、業界における思想的リーダーシップを確立する上で有効です。
LLMs.txtの実験：未来のプロトコルへの対応
これは、`robots.txt`に似た提案されているプロトコルで、LLMクローラーがサイトコンテンツにアクセスし、使用する方法をガイドするために設計されています。その採用はまだ初期段階で一貫性がないものの、AIの回答の事実の正確性、関連性、完全性を向上させることで、あなたのコンテンツが個々の回答に含まれるのに役立つ可能性があります。主要な要素には、許可/不許可パス、帰属要件、API/コンテンツライセンスの連絡先情報が含まれます。AIプラットフォームがLLM固有のクロールルールを模索する中で、早期採用は競争優位性をもたらすかもしれません。
AI時代のコンテンツ戦略は、単に「見つけてもらう」だけでなく、「理解してもらう」ことが鍵です。
AIは膨大なデータを処理し、パターンを認識することに優れていますが、人間のような文脈理解や感情の機微を捉えることはできません。だからこそ、上記の戦略を通じてAIに「理解されやすい」コンテンツを提供しつつ、最終的には人間のマーケターがそのコンテンツに「人間的なタッチ」を加えることが重要になります。
LLMOがもたらす利点：未来の検索行動への適応
LLM最適化は、あなたのブランドに多くの具体的な利点をもたらし、進化する検索環境での競争力を高めます。
AI回答での可視性向上：新たなオーガニックトラフィック源
LLMOは、あなたのブランドがLLMの回答に掲載されたり、引用されたりすることを直接目指します [1]。これにより、LLMが新たなオーガニックトラフィックの源となり、従来の検索エンジンからの流入に加えて、新たな経路からの顧客獲得が期待できます。
検索行動の変化への対応：自然な対話への最適化
LLMOは、ユーザーがAIチャットボットに自然言語で質問する傾向が高まっていることに対応し、コンテンツを最適化します。これにより、あなたのコンテンツは、より自然で対話的な検索行動に合致し、ユーザーのニーズに直接応えることができます。
コンテンツの明確性と権威性向上：信頼される情報源へ
LLMに最適化することで、コンテンツはユーザーの質問に直接的かつ正確に答えるよう促されます。これは、GoogleのFeatured Snippetsのような従来の検索エンジン機能にも良い影響を与え、コンテンツの明確性と権威性を高めます。
広範な発見可能性：多様なAIツールでの露出
LLMOは、コンテンツが従来の検索エンジンだけでなく、様々な会話型AIツールやGoogleのAI Overviewsのような機能全体で発見されることを目指します。これにより、ブランドの露出機会が広がり、より多くの潜在顧客にリーチできるようになります。
SEO戦略の未来対応：変化に強いブランドへ
AIプラットフォームの急速な拡大と、Googleの従来の検索市場シェアの変動を考慮すると、LLMOはコンテンツの可視性と発見可能性を確保するための重要な戦略です。これにより、あなたのSEO戦略は未来に対応し、変化の激しいデジタル環境でもブランドの存在感を維持できます。
インティメート・マージャーのIM-DMPは、月間10億件のオーディエンスデータを一元管理し、ユーザーの属性や行動を分析することで、パーソナライズされたマーケティングを支援します。この深い顧客理解は、LLMが求める「ユーザーの質問に直接答える」コンテンツの質を高める基盤となります。また、DDA（データディスカバリーエージェント）構想は、AIエージェントによる顧客セグメントの自動抽出と施策提案を通じて、マーケティング活動の内製化と高度化を支援し、LLMO戦略の実行を加速させます。
LLMOの課題とインティメート・マージャーの解決策
LLM最適化には多くの利点がある一方で、いくつかの課題も存在します。これらの課題を理解し、適切に対処することが成功への鍵となります。
LLMs.txtの採用の初期段階と技術的知識
LLMs.txtプロトコルはまだ初期段階であり、その採用は一貫していません 。また、このファイルを適切に設定するには専門的な技術知識が必要となる場合があります。
インティメート・マージャーの解決策： DDA構想は、AIとデータの連携を加速し、マーケティング活動の内製化と高度化を支援します。これにより、企業はAIエージェントの力を借りて、複雑なデータ管理や技術的設定に関する負担を軽減し、より戦略的な側面に集中できるようになります。
LLMの解釈への依存と出力の品質
コンテンツをLLM向けに最適化しても、最終的にどのコンテンツを引用または言い換えるかはLLMのアルゴリズムに委ねられます。これらのアルゴリズムは複雑で不透明な場合があります。また、AIが生成するコンテンツの品質に関する懸念も存在します。
インティメート・マージャーの解決策： 私たちインティメート・マージャーは、AIの提案や分析を活用しつつも、最終的な意思決定や価値判断は人間が担うという哲学を重視しています。AIが生成したコンテンツやインサイトは、人間のマーケターが最終的に精査し、ブランドの個性や倫理観に沿ったものに調整することで、品質と信頼性を確保します。
🤖 AIの提案 + 🧠 人間の判断 = ✨ 最適な成果
ユーザー生成コンテンツ（UGC）のバイアスと管理
LLMがX（旧Twitter）の投稿などをトレーニングデータとして使用する場合、バイアスなどの問題が発生する可能性があります。UGCの品質と中立性を管理することは、LLMOにおける課題の一つです。
インティメート・マージャーの解決策： インティメート・マージャーは、個人を特定できる情報やパーソナライズされたコンテンツを取得せず、プライバシー保護を優先したデータ処理技術を強みとしています。このプライバシー・バイ・デザインのアプローチは、データ収集の段階からバイアスや倫理的懸念を軽減し、より信頼性の高いデータ基盤を提供します。
一貫したマルチチャネル戦略の必要性
LLMOを効果的に実施するには、様々なオンラインプラットフォーム間での一貫したマルチチャネルエンティティ最適化戦略が必要です。これは、組織内のデータサイロや部門間の連携不足によって困難になる場合があります。
インティメート・マージャーの解決策： IM-DMPは、約10億件のオーディエンスデータを一元管理し、多様なデータソースとの連携を可能にします。これにより、広告、CRM、購買データなど、企業が保有する主要なツールとのデータ連携を実現し、分散している様々なデータを一元的に活用できます。また、IM-UIDはクロスデバイスでのターゲティング広告を可能にする独自のIDソリューションであり、マルチチャネルでの一貫したユーザー識別とパーソナライゼーションを支援します。
まとめ：AI時代の検索優位性を築くために
大規模言語モデル（LLM）の進化は、検索行動とマーケティング戦略に根本的な変化をもたらしています。従来のSEOの枠を超え、LLMにコンテンツを「理解させ、引用させる」ためのLLM最適化（LLMO）は、AI時代の検索優位性を築く上で不可欠な要素となっています。
エンティティの活用、ナレッジグラフとの連携、質問形式コンテンツの作成、UGCの促進、SEOベストプラクティスの継続、デジタルPRの強化、そしてLLMs.txtの実験といった戦略は、あなたのブランドがAI検索結果で可視性を高め、変化するユーザーの検索行動に適応するための道筋を示します。
インティメート・マージャーは、日本最大級のオーディエンスデータを基盤とするIM-DMP、独自IDソリューションのIM-UID、そしてAIとデータの連携でマーケティングを自動化するDDA構想を通じて、この新しい時代をリードするマーケターの皆様を強力に支援します。データ品質の課題、技術的知識の障壁、そしてAIの解釈への依存といったLLMOの課題に対し、私たちはデータ統合、プライバシー保護、そして人間とAIの協働を重視したソリューションを提供します。
AIは単なるツールではなく、マーケターの能力を拡張し、新たな価値創造を可能にするパートナーです。AIの力を最大限に引き出し、人間ならではの創造性や戦略的思考と融合させることで、あなたのブランドはAI時代の検索優位性を確立し、持続的な成長を実現できるでしょう。
AI時代の検索優位性を共に築き、ブランドの未来を切り拓きましょう！
よくある質問（FAQ）
A. いいえ、LLM最適化は従来のSEOを置き換えるものではありません。むしろ、補完し合う関係にあります。LLMは公開されているインターネットリソース、つまりSEOによって最適化されたコンテンツから学習しているため、堅実なSEO戦略はLLMOの基盤となります。LLMOは、従来のSEOがカバーしないAIチャットプラットフォームでの可視性向上に焦点を当てています。
SEO 🤝 LLMO
A. B2Bマーケティングにおいて、LLMOは特に「意思決定者」へのリーチとエンゲージメントに役立ちます。B2Bバイヤーは、複雑な課題解決のためにAIチャットボットで情報を検索する傾向が高まっています。LLMOにより、あなたのブランドがAIの回答に引用されることで、信頼性の高い情報源として認識され、リード獲得やブランド認知向上につながります。また、AIによるパーソナライゼーションは、B2Bバイヤーが求めるB2Cのような体験を提供し、エンゲージメントを高めます。
B2Bバイヤー ➡️ AI検索 ➡️ ブランド認知 📈
A. LLMOには、LLMs.txtの設定のような技術的知識や、UGCの管理、AIの解釈への依存といった課題が存在します。しかし、インティメート・マージャーのDDA構想のようなAIとデータを連携させるソリューションは、これらの技術的・運用的な負担を軽減し、マーケティング活動の内製化と高度化を支援します。段階的な導入と、専門家との連携が成功への鍵となります。
挑戦 ➡️ 解決策 ➡️ 成功 ✨
A. AIは高品質なコンテンツを迅速に生成できますが、ブランドの個性、感情的な深み、倫理的なニュアンスを完全に再現することはできません。そのため、AIが生成したコンテンツには人間の監視と調整が不可欠です。インティメート・マージャーは、AIの提案を人間の感性で調整することで、品質と信頼性を確保するアプローチを推奨しています。
🤖コンテンツ + 🧑🎨人間の調整 = 🌟高品質
A. LLMは大量のデータを処理するため、データプライバシーは重要な懸念事項です。LLMOにおいては、データ収集の透明性、ユーザーの同意、そして堅牢なセキュリティ対策が不可欠です。インティメート・マージャーは、個人を特定できる情報を取得せず、プライバシー保護を優先したデータ処理技術を強みとしています。倫理的なAI利用ポリシーの策定と遵守も推奨されます。
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