データ活用革命のヒント

SEOからLLMOへ、AI検索時代の新潮流！ LLMOがWebコンテンツの未来を切り拓く理由

注目を集めているLLMO（大規模言語モデル最適化）について、インティメート・マージャー簗島亮次氏が解説します。

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近年、私たちが情報を得る方法が劇的に変化しています。

Google検索に「AI Overview」が登場し、ChatGPTやPerplexity AIのような対話型AIが急速に普及したことで、ユーザーは検索結果のリンクを一つひとつクリックする代わりに、AIが要約・生成した答えを直接受け取る機会が増えました。

この変化は、Webサイトへのトラフィック減少、いわゆる「ゼロクリックサーチ」の増加という現実をもたらしつつあります。

このような時代背景の中、注目を集めているのがLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）です。

LLMOとは、AIが私たちのWebサイトやコンテンツを正確に理解し、信頼できる情報源として引用・参照してくれるように最適化を行う、次世代のデジタル戦略です。

従来のSEOが「検索順位を上げ、クリックを促す」ことを主眼としていたのに対し、LLMOは「AIが生成する回答内容そのものに影響を与える」ことを目指します。

本記事では、LLMOが今後なぜ重要になるのか、その理由と具体的なアプローチについて解説します。

なぜ今、LLMOが重要なのか？ SEOとの決定的な違い

最大の理由は、ユーザーの情報収集行動の変化です。

AIが瞬時に要約や回答を提示してくれる利便性から、従来の検索エンジン経由でのWebサイト訪問数は減少傾向にあります。

Gartner社は、2026年までに従来の検索ボリュームが最大25%減少すると予測しており（出典：Gartner社のプレスリリース）、広告収入やサイト流入に依存するビジネスモデルにとって大きな転換点となります。

ここで重要になるのが、最適化の「目的」の変化です。

従来のSEOの目的は、検索エンジンのアルゴリズムを対象とし、キーワードや被リンクを通じて検索結果ページ（SERP）でのランキングを上げ、自社サイトへのトラフィック（訪問者数）を最大化することでした。

一方、LLMOの目的は、大規模言語モデル（LLM）を対象とし、コンテンツの質・構造・信頼性を高めることで、AIが生成する回答内での引用・言及・推奨を獲得し、影響力を高めることです。

つまり、LLMO時代のWebコンテンツは、単に検索エンジンに見つけてもらうだけでなく、AIに「理解され、信頼され、引用される」存在になる必要があり、そのための新しいアプローチが求められているのです。

LLMOの実践においては、従来のSEOの枠を超えた、AIの特性を考慮した戦略が不可欠です。専門家たちの議論からは、以下のような具体的な方向性が見えてきます。

LLMがどのようなコンテンツを好み、参照する傾向があるのかを知ることが第一歩です。たとえば、

など、AIが実際に参照しているデータ（リファラー情報など）を分析することで、効果的なコンテンツ戦略が見えてきます。これは、単なる推測ではなく、データに基づいた最適化アプローチの重要性を示唆しています。

AIが情報を抽出しやすいように、コンテンツを構造化することが極めて重要です。

FAQ形式：質問と回答の形式は、AIにとって理解しやすく、引用もされやすい傾向があります。
表（テーブル）形式：複雑な情報や比較データは、長文で説明するよりも表形式でまとめる方が、AIに認識・利用されやすくなります。競合比較などをテーブルで示すことも有効です。
明確な見出しと簡潔な文章：Hタグによる階層構造、箇条書き、1文を短く（例：5〜25語程度）、1段落1アイデアを意識するなど、基本的ながらAIの解析を助ける要素が重要になります。

LLMOにおける信頼性・権威性は、自社サイト内だけでなく、外部からの評価がより重視される傾向にあります。

外部メディアでの言及：特に効果的なのは、信頼性の高いニュースサイトや業界メディア、レビューサイトなどで自社が好意的に言及・引用されることです。さらに、求人情報サイトや比較サイトといった自社で直接コントロールしにくい場所での評価も、AIからの信頼性向上に大きく寄与します。これは従来のSEOで重視されてきた被リンクの獲得に加えて、デジタルPRや広報活動の重要性がさらに高まっていることを意味します。
戦略的なブランド名挿入：また、FAQの回答や説明文の中に、自然な形で自社名やサービス名を盛り込むことも効果的です。こうした工夫により、AIが自社ブランドと特定のトピックとを関連付けて認識しやすくなり、権威性の構築につながります。