生成AIの登場により、コンテンツの評価方法が変わりつつあります。
従来のWebコンテンツはSEOを利用して「人間の検索エンジンを最適化」し、上位を目指す方法が主流でした。

しかし、生成AIの進化とともに、AIがWebコンテンツを検索し、ユーザーに直接回答を届けるケースが増えています。これからは「AIがどのようにコンテンツを評価し、引用するか」にまで意識を向ける必要があります。

現在注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」、または「AIO（AI Optimization）」と呼ばれる新しいコンテンツ施策です。

今回は、そのLLMO対策（AIO）についてや、生成AIに合わせた新たなコンテンツの最適化について、わかりやすく実践的な内容で解説します。ぜひ参考にしてみてください。

LLMO/AIOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、「大規模言語モデル最適化」という意味で、ChatGPTやPerplexity、Geminiなどの生成AIの言語化理解メカニズムに適応し、自社コンテンツを最適化することを指します。

LLMOは、新しい概念であるためAIOとも呼ばれることもあり、呼称はまだ定まっていません。従来のSEO対策は人間がGoogle検索をかけて上位表示される方法です。

一方、LLMOは生成AIに直接引用されやすくなることを目的とするため、コンテンツの作り方が大きく変わります。

LLMO（AIO）誕生の経緯

LLMO(AIO)誕生の背景には、生成AIの急速な進化があります。
特に、2022年末に登場したChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を活用したサービスの普及が大きな要因となりました。

この変化により、従来の検索エンジン最適化（SEO）だけでなく、AIが理解しやすい構造や表現でコンテンツを構築することが重要視されつつあります。

コンテンツをAIに理解されやすい形式で構成し、価値を正確に伝えること、またユーザーにとって有益な情報として提示することで、AIの回答を通じて自社サイトへの流入が生まれると期待されています。

生成AIの進化とともに、私たちのコンテンツも、日々柔軟に進化し続けることが求められています。

LLMO（AIO）とSEOの違い

LLMO（AIO）とSEOの違いについて、詳しく確認しましょう。

項目	LLMO（AIO）	SEO
定義	AI（例：ChatGPT、Gemini）が生成する回答に引用されること目的とし、コンテンツを最適化する手法	検索エンジン（例：Google）を利用するユーザーのクリック率を高めることを目的とし、コンテンツを最適化する手法
最適する対象	・ChatGPT ・AI Overview ・Gemini	・Google ・Bing ・Yahoo!
アルゴリズム	事前学習 → 文脈理解 → 応答生成 → ファクト整合性の判断（明示的な順位付けはなし）	検索エンジンにインデックス（登録）→ランク付け（順位決定）
評価基準	・AIがコンテンツを理解しやすい構造になっているか ・学習・認識・抽出ができるか ・情報に信頼性があるか	Googleの検索アルゴリズム
対策方法	・一次情報の公開 ・信頼性や専門性を高める ・AIに伝わりやすい文章構成	・検索キーワードの最適化 ・内部リンク強化 ・表示速度の改善
結果の指標	・AIによる参照・引用の頻度 ・生成された回答内での言及回数 ※いずれも現時点では定量的な評価が困難	・検索結果での順位 ・クリックの回数（クリック率） ・自然検索からの訪問数（オーガニック流入）

LLMO（AIO）とSEOの大きな違いとして、LLMO（AIO）は「AIへの最適化を重視」しており、SEOは「人間の検索意図を対象」としている点です。

SEOは頻出キーワードを使用し、クリック率の上昇を測るテクニックがありますが、LLMO（AIO）は見出しを「H2→H3→H4」のように階層的に記載し、AIが文章の構造を理解しやすくする手法があります。「質問→回答」なども、同様のテクニックです。

AIに「この情報はわかりやすい。かつ、信頼できる」と判断されることが、LLMO（AIO）において重要になります。

「AI」と「人」といった、異なる読み手に対する最適化となりますが、どちらも「ユーザーに役立つ情報を提供する」という点では同じです。どちらの手法も取り入れ、正しい情報を届けるコンテンツを作成することが、もっとも重要となります。

何故今LLMO（AIO）を実施すべきか

Googleなどが生成AIを検索に統合し、生成AIが今後ますます情報取得の手法として主流化することは確実です。ゼロクリック時代と呼ばれる時代が近づき、検索エンジンを使用する機会は徐々に減少するでしょう。

AIに評価されやすいコンテンツを用意できれば、検索結果の上位だけでなく、今後のAIが関わるさまざまな新サービスに取り上げられる可能性が高まります。早期対策によって、コンテンツ全体の評価を上げて信頼を獲得しておくことは、将来的な自社ブランドの認知強化につながります。

LLMO対策（AIO）で実施すべきこと

LLMO対策（AIO）を実施するには、AIがどのように情報を認識し、評価するかを前提としたコンテンツ設計が必要です。

具体的な方法として、以下6つがあります。

• 結論ファーストのコンテンツにする
• Q&A型などAIが読み取りやすい形式で記載
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化
• 独自調査結果・自社ノウハウなどの一次情報の公開
• LLMS.txtファイルでクローラー誘導
• 構造化マークアップ（Schema.org）の実装

それぞれ詳しく解説していきます。

結論ファーストのコンテンツにする

「結論➝理由➝事例」といった結論ファーストでの構成が効果的です。生成AIはページ内のどの部分に情報が記載されているかを重要視しています。冒頭の要点から内容を把握し、ユーザーの質問に対する回答を生成するためです。

各見出しでは結論を最初に提示し、その後に理由や事例を示す構成にすると、AIが概要をすぐに取得でき、回答として採用されやすくなります。結論を最初に伝えることは、ユーザーにとっても話の全体像がわかりやすく、理解力が高まるコンテンツとなるでしょう。

Q&A型などAIが読み取りやすい形式で記載

FAQ形式や見出し、リスト、箇条書きなど、AIが読み取りやすい形式で記載することが大切です。生成AIは明確な構造を持った文章を好む傾向があります。情報を認識・抽出し、処理しやすくなるからです。

適切な構造にすることで、AIが正確に理解できるようになります。コンテンツの信頼性が高まるとともに、ユーザーへの有益な情報提供につながるでしょう。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化

コンテンツの信頼性を高めるためには、E-E-A-Tの要素が重要になります。
特に、著者情報・会社の実績・第三者の評価・情報を裏付けるための外部リンクなどを明記すると効果的です。

同じ内容でも、E-E-A-Tの対策を行っているコンテンツの方が引用されやすい傾向があります。

具体的には、以下のようなページが有効といわれています。

• 著者のプロフィールページ
• 受賞歴の掲載ページ
• インタビュー掲載メディア
• 実績を紹介したニュース記事
• 出典元のリンク
• 自社資料・レポート・ホワイトペーパー

独自調査結果・自社ノウハウなどの一次情報の公開

他社にない独自性のある情報は、AIに高く評価されるので積極的に盛り込んでいきましょう。

前項でも紹介したような自社資料・レポート・ホワイトペーパーに加え、自社事例やアンケート調査、業界特有の知識など、他にはない一次情報を公開することで、さらに引用されやすくなります。

LLMS.txtファイルでクローラー誘導

「LLMS.txtファイル」とは、Web上の情報を自動的に巡回・収集するプログラム「クローラー」に情報を正しく読み取ってもらうために、Webサイトのどこを見てほしいかを指示するAIクローラー向けの新しいプロトコルのことです。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、このクローラーを使ってWebページの内容を読み取り、検索結果として反映しています。AIクローラー向けに情報を整理し、特定ディレクトリへのアクセスを促すLLMS.txtファイルを活用することで、AIがページを正確に理解しやすくなります。

現在、「LLMS.txt作成ツール」も登場しており、このツールを使用することで簡単に実装できるようになりました。WordPressにおいては、プラグイン「Website LLMs.txt」も登場しており、WordPressにも導入しやすくなっています。

注意すべき点として、すべてのAIクローラーがllms.txtに対応しているわけではないということです。現時点ではまだ始まったばかりの分野なので、将来的な対応拡大を見据えて、今のうちに準備を進めておくことが他社との差別化につながるでしょう。

構造化マークアップ（Schema.org）の実装

構造化マークアップ（Schema.org）を利用すれば、AIが理解しやすく抽出しやすい構造になり、処理効率が向上するため、情報の信頼性が格段に上昇します。

構造化マークアップとは、検索エンジンやAIがページ内容を正しく理解できるように情報の意味をマークアップ（タグ付け）するための「翻訳ガイド」のような存在です。

たとえば、下記のようなものが構造化マークアップになります。

• 商品レビュー：評価スコア・価格・レビュー内容
• 料理レシピ：調理時間・材料リスト
• 記事：見出し・著者名・投稿日
• FAQ：質問・回答

LLMO（AIO）の効果検証方法

LLMO（AIO）もSEOと同じく継続的に測定し判定する必要があります。
特に生成AIにおいては、明確なランキングは存在しないため、評価基準も従来のものとは異なります。

定期的な効果検証が必要となるため、具体的な方法についても押さえておきましょう。
主に以下の2つがありますので、詳しく解説していきます。

• AIでの引用状況を確認する方法
• SEOと相互に効果検証をしていく方法

AIでの引用状況を確認する方法

LLMO（AIO）の効果検証方法として、生成AIが自社コンテンツを参照しているかを確認する方法があります。

ChatGPT、Bing、GeminiなどのAIに質問形式で自社名・ドメイン名を含めて問い合わせ、回答に自社の内容が含まれているかどうかを調べることで、AI引用の状況がある程度把握できます。

具体的には、「〇〇について教えて」や「〇〇株式会社のサービス内容は？」といった質問を通じて、AIがどのように自社を認識・参照しているかを把握できます。

厳密な分析ではないものの、AIによる情報の引用状況を把握する1つの参考指標となるでしょう。将来的なAIO（AI検索最適化）対策の第一歩としても有効です。

加えて、ニュースやSNSなどに転用されていないかもモニタリングすると、自社の引用状況が確認できるので効果的といえます。

AhrefsやGA4で参照可能

AhrefsやGA4とは、Webサイトのパフォーマンスを分析するためのツールやサービスです。

• Ahrefs：被リンクの増加やリファラーの確認ができる
• GA4：参照元の傾向からAI経由のトラフィックを推定できる

上記2つを活用し、定期的に比較確認することが大切です。

SEOと相互に効果検証をしていく方法

LLMO（AIO）とSEOの両者をセットで効果検証を評価することで、最適化の精度が高めていく効果検証方法があります。

LLMO（AIO）の需要は今後も伸びる一方ですが、全ユーザーがAIから情報を得ているわけではありません。両方の評価を反映させることで、検索方法の多様化に対応できます。

例えば、SEOでは検索順位や直帰率、滞在時間、クリック率といった指標が重要視されます。一方LLMOでは、それらに加えてAIがコンテンツを正しく認識・引用しているかという観点も重視されます。

よくある質問

LLMOについてよくある質問をご紹介します。

LLMOのメリットはなんですか？

LLMOの一番のメリットは、AIアシスタントに自社コンテンツが引用される可能性が高まり、新たな顧客接点を生み出せることにあります。

SEOの知識も応用できるため取り組みやすく、さらに、まだ競合が少ない今の段階で導入することで、AI経由での集客において先行者優位を築くことが可能です。

LLMOのデメリットはなんですか？

LLMOは効果測定が難しく、ゼロクリックや誤情報拡散のリスクがある点が課題です。
SEOのように順位や流入を明確に追えず、AIがどのようにコンテンツを引用しているかも可視化されにくいため、施策の成果が見えにくいのが現状です。

AIがユーザーに直接回答を提示するため、サイト訪問につながらない「ゼロクリック」が発生する可能性もあります。さらに、AIが文脈を誤って理解し、誤情報として引用するリスクにも注意が必要です。

しかし、こうした課題を理解し、早期に解決にむけ取り組むことで、AI時代における新たな集客経路をいち早く確保できる可能性があります。

WordPressサイトでLLMOに対応するプラグインを教えてください

WordPressサイトでLLMOを実装するためには、「Website LLMs.txt」プラグインの活用が効果的です。人気のYoast SEOやRank Mathなどの、構造化データの基本設定ができるSEOプラグインと連携も可能な点も魅力です。

プラグインをインストールするだけで自動的にLLMs.txtが作成されるので、誰でも簡単に導入することができます。

LLMOによってSEOは不要になりますか？

LLMO対策を実施していてもSEO対策は引き続き必要です。
LLMOは生成AI時代に向けて追加された評価方法で、従来の検索エンジン経由で情報を探すユーザーがいなくなるわけではありません。

SEO＋LLMOの「ハイブリッド戦略」が、今後のデジタルマーケティングの主流になると考えられています。

LLMO・AIOなども東京のWEBコンサルティング会社MPHまで

MPHでは、LLMO（AI最適化）に対応したコンテンツ戦略の立案から、構造設計、実装、検証、運用までをまとめてご支援しています。特に、ChatGPTをはじめとする生成AIが普及する中、Webコンテンツのあり方は大きく変化しています。

MPHは、最新の手法にいち早く対応し、AI時代に求められる新たなコンテンツ制作や最適化手法をご提案いたします。

SEOとLLMOの両立によるハイブリッド戦略で、時流を逃すことなく機会の最大化を図り、次世代型のWebマーケティングを実現します。
AI時代におけるWeb戦略でお悩みの方は、ぜひ一度MPHにご相談ください。

ご相談は無料となっておりますので、お気軽にお問い合わせください。

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