LLMO時代の次世代マーケ戦略入門
AI検索が伸びる今、SEO・ブランド・第三者評価はどう変わるのかを整理し、明日から始めるLLMOの実践ポイントとKPI設計の考え方を解説します。
登壇者紹介
本セミナー「LLMOの現在地位：データドリブンで勝ち抜くAI時代の次世代マーケティング」には、株式会社CINC 共同創業者の平大志郎氏と、株式会社インティメート・マージャー 代表取締役社長の簗島亮次氏が登壇されました。平氏はSEOを軸としたコンサルティングを起点に、検索体験がAIへ拡張される潮流を踏まえた研究・実務の視点から議論をリードされました。簗島氏はDMP（Data Management Platformの略で、Web上の行動データなどを統合・分析してマーケティングに活用する基盤です）を提供する立場から、生成AI時代に「見えにくくなるデータ」とどう向き合うべきかを、データ起点で具体的に示されました。両者の掛け合わせにより、理論だけではなく、現場の不安と打ち手まで踏み込んだ内容が展開されました。
セミナーの背景と問題意識
議論の出発点は、検索行動そのものが変わりつつある現実でした。従来は検索エンジンにキーワードを入れ、複数のページを比較しながら答えへ近づく体験が一般的でしたが、現在はChatGPTやPerplexityなどのAI検索、さらにGoogleのAI Overviews（検索結果にAI要約が表示される機能です）によって、要点が先に提示される体験が広がっています。 平氏は、マーケターの間に期待と不安が同時に存在している状況を「何が正解かがまだ見えない混沌」と表現されました。
何が正解なのか、何が間違いなのかがまだ分からない状況ですが、大きな変化が起こりそうな局面に入っています。（平氏）
一方、簗島氏はメディア運営企業の現場で「Google流入が減っているのに原因が見えづらい」という声が増えている点を示し、AI検索がもたらす影響が、すでに一部の領域で現実の課題になっていることを共有されました。ここで重要なのは、変化が起きているのに、従来の指標だけでは変化を捉えにくくなっている点でした。AIが回答を“まとめてしまう”ことで、ユーザーがリンクを踏まないまま意思決定に近づく場面が増え、これまで追えていた検索・流入のシグナルが薄くなる懸念が語られました。
キーメッセージと発言ハイライト
本セミナーの核は、「AI検索は伸びているが、現時点では全体の構成比はまだ小さい」という冷静な現状認識と、「だからこそ今のうちに準備する」という方針でした。AI検索経由の流入が増えている事実は多くのデータで確認される一方、サイト全体の集客に占める割合は1%未満のケースもあり、明日いきなり全てが置き換わるわけではない点が強調されました。
伸びているのは事実ですが、今すぐAI検索だけをやらないとまずい状況ではありません。ただ、数%未満の段階だからこそ準備しておくべきです。（平氏）
もう一つの重要な論点が、Googleの本気度でした。AI Overviewsの出現率が上がり、米国ではAI Mode（チャット型の検索体験です）のような新しい形式も進んでいることから、検索プラットフォーム側が「体験を変える」方向へ舵を切っていると整理されました。
Googleは既存の最重要事業を自ら変えにいっています。だからこそ、こちらも本気で取り組む必要があります。（平氏）
さらに、AI検索の引用・推薦には「信頼性」が一貫して重要になる点が繰り返し語られました。ここで出てきたEEATは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）を指し、コンテンツや発信者が信頼できるかを評価する考え方です。AI検索の時代ほど、この信頼性の裏付けが結果に影響しやすいという整理でした。
実践的な取り組みと事例
実践面で印象的だったのが、「学習済みのAI」と「Web検索を併用するAI」で、出てくるブランドが変わるという示唆でした。会計ソフト領域のクエリを多数調査したところ、学習済みの知識だけに依存する場合は著名ブランドが繰り返し登場しやすい一方、Web検索を併用すると、特定の強みを持つサービスが露出を伸ばす余地が生まれる構造が共有されました。例えば「無料で使える」といった特徴に合致する質問では、第三者サイトの推奨がきっかけとなり、特定サービスがAI回答に現れやすくなるという流れでした。
自社サイトだけではなく、第三者が客観的に推奨していることが、AI提案に影響する傾向が見えています。（平氏）
この話は、メディアの役割にも直結します。比較・検討記事がAI側に吸収されやすい一方で、「信頼できる第三者として推奨される場」に掲載されることが、今後のブランド想起や指名検索につながる可能性が示されました。簗島氏は、AI流入が多いメディア領域やドメインをデータで把握し、どの媒体にどう言及されると引用されやすいかを分析する重要性を語られました。
また、KPI設計の難しさも現場的なテーマでした。AI検索は、検索回数や表示回数のような上流のデータが取りづらく、流入だけを見ると過小評価になりやすい構造があります。そのため「流入・CVだけで評価しない」方向へ考え方を広げる必要があると整理されました。具体的には、ブランド検索の増加、指名流入比率の変化、AI上での言及率（Share of Voiceの発想に近い指標です）など、複線的にモニタリングする考え方が提示されました。
さらに、簗島氏からはインティメート・マージャーの取り組みとして、DMP由来のユーザーデータをもとに、生成AI利用者の関心領域や属性を把握し、商材ごとに「LLMO（Large Language Model Optimizationの略で、生成AIに引用・推薦されやすい状態を整える取り組みです）の優先度」を判断する支援が紹介されました。B2Bや業務系の情報収集では生成AI利用が相対的に多く、商材によっては早期から備える価値が高いという示唆も共有されました。
今後の展望とまとめ
終盤の質疑では、「AI OverviewsやAI ModeでSEO流入が大きく減るのではないか」という不安が率直に取り上げられました。平氏は、Googleがトラフィック送客を継続する方針を公表している点に触れつつも、ユーザーがAI回答で満足する行動が増える可能性を踏まえ、マーケター側もKPIの前提を更新する必要があると述べられました。
流入だけを追う発想は、今後アップデートが必要になります。ブランドがどれだけ紹介され、指名検索につながっているかも重要になります。（平氏）
簗島氏は、特に比較メディアなど一部の領域では影響が大きくなり得る一方、商材・業種によって変化の形が異なるため、「どこが変わっているのかを定期的にセンシングする姿勢」が重要だと整理されました。
まとめると、明日から始めるLLMOの第一歩は、過度に焦ることではなく「現状把握」と「信頼性の積み上げ」にあります。既存SEOの強化は依然として土台になりやすく、その上で、第三者からの言及を増やし、AIが抜粋しやすい形で強みを伝え、そして流入以外の指標も含めた評価設計へ移行していくことが、現実的な打ち手として示されました。変化が続くからこそ、単発のテクニックではなく、データと仮説検証を回し続ける体制づくりが、AI時代の次世代マーケティングの勝ち筋になっていきます。
