2025年現在、デジタルマーケティングの分野において、従来のSEO対策に加えてLLMO対策という新しい概念が急速に注目を集めています。検索エンジンを対象としたSEO対策が一般的だった時代から、生成AIを対象とした最適化が必要な時代へと変化しており、多くの企業がこの新しい潮流への対応を迫られています。Attestの調査によると、消費者全体の47％が「生成AIツールで購買のリサーチを行う可能性が高い」と回答しており、生成AIを活用した情報収集が一般化していることがわかります。さらに、2026年までに従来の検索ボリュームが最大25%減少するとされており、「AIに選ばれる」ことの重要性はますます高まっています。このような環境変化の中で、SEOとLLMOの違いを理解し、適切な対策を講じることが、将来的な競争優位性の確保につながる重要な要素となっています。
LLMO対策の基本概念と重要性
LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルの回答に自社の情報が優先的に取り上げられるための対策です。2025年から重要視されてきた新しい施策で、生成AIがユーザーに返答する情報源として、自社サイトをより適切に認識・参照させるための最適化を行います。従来のSEO対策が検索エンジンを対象とするのに対し、LLMO対策は生成AIを対象とする点が最大の特徴です。
この新しい概念が注目される背景には、検索行動の根本的な変化があります。従来の「探す」検索から「答える」検索へのシフトが起きており、ユーザーは情報を探すのではなく、直接的な答えを求めるようになっています。生成AIは質問に対して即座に答えを提供するため、ユーザーは複数のサイトを巡回する必要がなくなりました。このような変化により、情報を提供する側も新たな戦略が必要となっています。
LLMO対策の市場規模は、少なくとも1.2兆円以上の潜在的な規模を誇ると予測されています。この予測は、検索連動型広告市場の規模を基準に算出されており、検索連動型広告を主に活用する企業にとって、LLMO対策サービスはビジネス戦略上、極めて重要な投資対象になると考えられています。2025年2月の時点で、2024年7月と比較して生成AI経由のウェブトラフィックが1,200％増加した一方で、従来の検索エンジンからのオーガニッククリックは約34%減少しており、この傾向は今後さらに加速すると予測されています。
SEOとLLMOの根本的な違い
SEOとLLMOの最も大きな違いは、「誰に対して最適化するのか」という点です。SEOはGoogleやBingなどの検索エンジンを対象とし、検索結果の上位に自社サイトを表示させ、アクセスを増やすことが目的です。一方、LLMOはChatGPTやGemini、またはGoogleのAI Overviewsなどの生成AIを対象とし、AIによる回答に自社の情報を引用させ、情報源としての信頼性を高めることを目指します。
目的の違いも明確で、SEOは「検索結果で上位表示される」ことを狙うのに対し、LLMOは「生成された回答に引用される」ことを目指すものです。これは検索行動の変化に対応したもので、従来の「探す」検索から「答える」検索へのシフトを反映しています。ユーザーが求める情報の提供方法が根本的に変わったため、マーケティング戦略も大きく転換する必要があります。
また、評価基準も大きく異なります。SEOでは検索エンジンのアルゴリズムによる評価が重要でしたが、LLMOでは生成AIが理解しやすい情報構造や内容の質が重視されます。従来のキーワード密度や被リンク数といった指標に加えて、情報の正確性や構造化データの実装、明確で簡潔な表現などが重要な要素となっています。
さらに、成果測定の方法も大きく変わります。SEOでは検索順位やクリック率といった明確な指標がありましたが、LLMOでは生成AIでの言及回数や引用状況といった新しい指標が必要となります。現在、Ahrefsのブランドレーダー機能などの専用ツールが開発されており、これらを活用した効果測定が行われています。
具体的な対策内容の比較と実装方法
SEO対策では検索キーワードを意識した文章の作成や内部リンクの設計、被リンクの獲得が主な施策となります。Googleの検索アルゴリズムに評価されるよう、クローラビリティの向上やページ速度の最適化、モバイルフレンドリーな設計などが重要視されます。これらの対策は主に技術的な最適化と外部からの評価獲得に焦点を当てています。
一方、LLMO対策では会社情報の整理や構造化データの実装、明確で簡潔な情報提供を行います。具体的には、FAQ形式のコンテンツ作成により、AIが質問と回答のセットを学習しやすくすること、情報を階層的・視覚的に整理することで、AIが項目ごとの関係性を理解しやすくすることが挙げられます。また、構造化マークアップの実装、明確な主張、具体的なデータ、簡潔な構造が揃っていれば、AIに”選ばれる”可能性が高まります。
特に重要なのが、JSON-LD形式の構造化データの実装です。GoogleではJSON-LD形式を推奨しており、これは既存のHTML構造に影響を与えることなく、scriptタグ内に記述できるため、実装と管理が比較的容易です。AI検索エンジンがコンテンツのセマンティクスを理解しやすくなり、引用される確率が向上します。
コンテンツ作成においても、AIが理解しやすい構造を意識する必要があります。「結論→理由→具体例」という流れを意識して書くと、AIにも人にも伝わりやすいコンテンツになります。この構造により、AIが情報の階層を理解しやすくなり、適切な引用につながります。また、記事の冒頭や末尾に「最終更新日」や「執筆者名・肩書き・専門領域」などを記載することで、情報の正確性と信頼性をアピールできます。
LLMO対策に最適なコンテンツの具体例
AIから引用されやすいコンテンツの特徴として、いくつかの重要なパターンがあります。まず、定量データを含む記事が重要で、CVR・CTR・検索ボリュームといった具体的な数値を用いた解説は、AIが客観的な情報として引用しやすい傾向があります。これらのデータは検証可能で信頼性が高いため、AIが情報源として選択する確率が高くなります。
一次情報を含む記事も効果的で、編集部や専門家による見解、独自の調査結果などは、他では得られない価値ある情報として評価されます。特に業界の専門家による分析や企業独自の研究データは、AIが権威ある情報源として認識しやすく、引用される可能性が高まります。このような一次情報は競合他社との差別化にもつながり、長期的な価値を持ちます。
ツール紹介記事も有効で、実際の使用方法や効果を具体的に示すことで、実用的な情報としてAIに選ばれやすくなります。特に手順やプロセスを明確に説明した記事は、ユーザーの具体的な質問に対する回答として引用される傾向があります。スクリーンショットや図解を交えた詳細な説明は、AIが理解しやすい情報構造を提供します。
また、FAQ形式のコンテンツは特に効果的です。ユーザーが実際に抱く疑問とその回答を整理することで、AIが質問に対する適切な答えを見つけやすくなります。この際、構造化データとしてマークアップすることで、AIの理解度をさらに向上させることができます。FAQ形式は自然言語での質問に対する直接的な回答を提供するため、生成AIの回答生成プロセスと非常に相性が良いコンテンツ形式です。
E-E-A-Tの重要性とLLMO対策における活用
LLMO対策において最も重要な概念の一つが、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の強化です。これらの要素は、AIが情報源の信頼性を判断する際の重要な指標となります。従来のSEO対策でも重要視されていましたが、LLMO対策ではさらにその重要性が増しています。
Experience（経験）については、実際の体験に基づいた情報の提供が重要です。製品やサービスを実際に使用した結果や、具体的な事例に基づく情報は、AIが価値ある情報として認識しやすくなります。体験談や事例研究は、抽象的な情報よりも信頼性が高いと判断される傾向があります。
Expertise（専門性）では、執筆者や組織の専門知識を明確に示すことが必要です。専門資格や実績、関連分野での経験年数などを明記することで、AIがその情報の専門性を評価できるようになります。また、専門用語の適切な使用や、業界の最新動向への言及も専門性を示す重要な要素となります。
Authoritativeness（権威性）については、業界内での認知度や外部からの評価が重要です。他の専門サイトからの被リンクや、業界メディアでの言及、専門家による推薦などが権威性を示す指標となります。これらの要素は従来のSEO対策と共通する部分が多く、既存の取り組みを活用できる利点があります。
Trustworthiness（信頼性）では、情報の正確性と透明性が求められます。情報源の明記、更新日時の表示、問い合わせ先の明確化などにより、信頼性を向上させることができます。また、誤った情報を発見した際の迅速な修正対応も、信頼性を維持する重要な要素です。
主要AI検索プラットフォームの特徴と対策の違い
LLMO対策を効果的に行うためには、各AIプラットフォームの特徴を理解することが重要です。それぞれのプラットフォームには独自の特性があり、最適化のアプローチも異なります。
ChatGPTは最も自然で読みやすい文章を生成する特徴があります。特に長文記事において、文章の流れや論理構成が優秀で、読者を最後まで引きつける文章作成が可能です。ChatGPTに引用されるためには、論理的で自然な文章構造を意識することが効果的です。また、ChatGPTは文脈を理解する能力が高いため、複雑なトピックについても適切に説明できるコンテンツが評価されます。
GeminiはGoogleが開発する生成AIで、回答に明確な出典URLが表示されるケースが多いという点が特徴です。通常のGoogle検索と構造が似ており、インデックスされたページから直接情報を引っ張ってくる性質を持っています。そのため、SEO対策の延長としてのLLMO対策が特に有効です。Googleの検索システムとの親和性を活かし、構造化データの実装と明確な出典情報の提供が効果的です。
Perplexityは検索に特化した特徴を持ち、必ず参照元のページを提示してくれるので、正確で大量のリサーチが可能になります。市場トレンドや特定のトピックを根拠を持って調査したい場合に非常に有用で、最新のウェブ情報を引用元とともに回答してくれるため、「この情報がどこから来たのか」を検証しながら調査資料やレポートを準備できます。Perplexity向けのコンテンツでは、最新の情報と明確な参照元を重視し、検証可能なデータと根拠を含むコンテンツ作成が効果的です。
各プラットフォームの特性に合わせたコンテンツ作成戦略により、より効果的なLLMO対策を実施することができます。一つのコンテンツを複数のプラットフォームに最適化することで、幅広いAI検索からの流入を獲得することが可能になります。
構造化データとJSON-LD実装の詳細
LLMO対策において、構造化データの実装は最も重要な技術的措置の一つです。特にJSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）形式の活用が推奨されています。JSON-LD形式は既存のHTML構造に影響を与えることなく、scriptタグ内に記述できるため、実装と管理が比較的容易です。
Schema.orgボキャブラリーを使用した構造化データは、AIがコンテンツの文脈を理解するのに役立ちます。特に重要な構造化データの種類として、FAQPageはQ&Aコンテンツのマークアップに効果的で、ArticleはAIにとって最も重要なコンテンツ形式です。また、OrganizationとPersonは権威性を示すE-E-A-T強化に効果的で、ProductはECサイトでの製品情報伝達に有効です。
FAQ構造化データの実装により、AIが質問と回答の関係性を正確に理解し、適切な文脈で引用する可能性が高まります。このような構造化データを実装することで、AI検索エンジンの文脈理解が向上し、曖昧な用語の識別ができるようになります。また、信頼性と権威性が向上し、AI回答やリッチリザルトでの引用が増加し、AIのハルシネーション（誤情報生成）リスクが軽減されます。
構造化データの実装では、正確なschema.orgボキャブラリーの使用が重要で、誤った実装はAIの理解を妨げる可能性があります。また、コンテンツと構造化データの内容に一貫性を保つことが必要で、矛盾する情報はAIの信頼度を下げる要因となります。継続的な見直しと最適化により、構造化データの効果を最大化することができます。
LLMO対策の効果測定方法とツール活用
LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なる課題があります。ChatGPTやGeminiでは、同じキーワードでも回答や引用リンクが検索ごとに変わることがあるため、正確に効果を把握することは困難です。しかし、2025年9月時点で有力なツールとして、Ahrefsが注目されています。
Ahrefsは各LLMやAI Overviewによるリンク掲載数・ブランド名の言及数等が確認できるため、LLMO対策の施策の効果を確認することが可能です。特にAhrefsのブランドレーダー機能は、生成AI時代の新たなマーケティング指標であるLLMOの可視化を実現します。本ツールは、ChatGPT、Gemini、AI Overviews、Perplexity、Copilotという主要5つの生成AIプラットフォームにおける、ブランドや製品の言及数を瞬時に分析・比較できる業界初の生成AI可視化ツールとなっています。
具体的な測定方法として、Ahrefsにログインして「Site Explorer」をクリックし、上部の窓に自サイトもしくは競合サイトのURLを入力します。メニューから「オーガニクキーワード」を選択し、「フィルタを追加」をクリックして選択項目の中から「SERP機能」を選択します。ドロップダウンの中からAI overviewを選択して「承認」をクリックすることで、AI Overviewでの掲載状況を確認できます。
LLMO対策の観点で測定したいKPI・KGIとして、まずKGIに関してですが、SEO流入数及びCV数とChatGPT含むLLMからの流入数及びCV数の2つが、ビジネス観点でのLLMO対策の最終的な目標となります。GA4の探索レポートを使い、AI検索を経由したセッション数を確認することができます。AIの回答に自社名が表示されれば、その後、社名を入れた検索による流入増加が期待できるため、ブランド検索の増加も重要な指標となります。
手軽にできる測定方法として、実際にAI（ChatGPTやGemini、Perplexityなど）に想定質問を投げてみるという手法もあります。これにより、実際のユーザー体験に近い形で自社の露出状況を確認することができます。定期的にこのような確認を行うことで、対策の効果を把握し、改善点を見つけることができます。
LLMO対策の成功事例とケーススタディ
具体的な成功事例として、複数の業界での実装例が報告されています。これらの事例は、LLMO対策が実際に具体的な成果を生み出していることを示しています。
デジタルバイオマーカー企業の事例では、SEO対策を約1年前から支援開始し、AI OverViewの出現が強くなり流入数が減少したため、LLMO対策も合わせて実施しました。LLMO最適化したよくある質問（FAQ）の追加設置や構造化データでマークアップの実装により、主要キーワード「デジタルバイオマーカー」等におけるAI OverViewでの複数引用を獲得することに成功しています。この事例では、専門性の高い分野でもLLMO対策が有効であることが実証されました。
チョコレート関連企業の事例では、「チョコレート」関連キーワード等におけるAI OverViewでの複数引用を獲得し、SEO/LLMO対策合わせてお取組み開始から約1年半で流入数が大幅に向上した事例が報告されています。この事例では、一般消費者向けの商品分野でもLLMO対策が効果的であることが示されています。
ヘアケアブランドの事例では、「髪」関連キーワード等におけるAI OverViewでの複数引用を獲得し、SEO/LLMO対策合わせてお取組み開始から約1年で流入数0から大幅に向上した成功例があります。この事例は、新規参入企業でもLLMO対策により短期間で成果を上げることができることを示しています。
これらの成功事例に共通する要素として、FAQ形式のコンテンツ充実、構造化データの適切な実装、専門性の高い情報提供、継続的な最適化などが挙げられます。また、SEO対策と並行してLLMO対策を実施することで、相乗効果を得られることも重要なポイントです。
SEOとLLMOの相乗効果と今後の戦略
重要なのは、SEOとLLMOは対立する概念ではなく、相互に補完し合う関係にあることです。LLMO対策として行う施策は、検索エンジンからの評価を高めることにもつながります。AIが内容を理解しやすいWebサイトは、人間にとっても理解しやすいからです。
これからの戦略は「SEOで検索結果に出す」と同時に「LLMOでAIの回答に組み込まれる」ことを両立させる必要があります。どちらか一方に偏るのではなく、それぞれの特性を理解して対策を進めることが最も効果的とされています。特に、高品質なコンテンツ作成、構造化データの活用、E-E-A-Tの向上など、既にSEO担当者が取り組んでいる項目も多く含まれるため、既存の知識とリソースを活用できる利点があります。
今後、検索エンジンの役割は「探す」から「答える」へとシフトしていくと予測されています。AIによる検索結果の表示が主流になるにつれ、LLMとSEOの境界は曖昧になり、「LLM＝SEOである」という考え方が今後の標準となる可能性が高いとされています。この変化に対応するため、早期のLLMO対策導入により、将来の競争優位性を確保することが重要です。
現状（2025年2月）、AI系キーワード以外ではAI検索流入はSEOの1/100程度にすぎませんが、確実に増え始めています。この傾向は今後さらに加速すると予測されており、早期の対応が競争優位につながる可能性が高いとされています。Google検索のシェアが2015年以来、初めて90％を連続して下回り、2024年10月：89.34％、11月：89.99％、12月：89.73％という変化を見せており、検索市場の多様化が進んでいます。
LLMO対策の課題と長期的な取り組みの重要性
一方で、LLMOには以下のようなデメリットや課題も存在します。人間向けの読みやすさとのバランスが難しい点が挙げられます。LLMが理解しやすいような文章の書き方を意識する必要があり、「人間が読む」という前提のSEOとは少し異なるライティングテクニックが求められることがあります。AIに最適化しすぎると、今度は人間にとって読みにくい文章になってしまうというリスクも無視できません。
効果測定の難しさも大きな課題です。LLMOはまだ新しい概念のため、SEOのように「検索順位」という明確な指標があるわけではありません。米国ではいくつかのLLMOの成果測定ツールが開発されていますが、日本語の検索結果に対応した効果測定ツールの発展はまだ途上段階にあります。
新しい技術への対応の必要性も課題の一つです。従来のSEOとは異なるアプローチが必要で、生成AIの特性を理解した施策が求められます。また、各AIプラットフォームの更新に対応する必要があり、アルゴリズムの変更や新機能の追加に合わせて、継続的な見直しと調整を行うことが求められます。
LLMO対策は数ヶ月から半年以上の長期的な視点が必要で、短期的な効果を期待するのではなく、継続的に取り組むことが重要です。この点はSEO対策と同様で、即座に効果が現れるものではありません。また、LLMO対策はいまだ不確定な部分も多く、成果測定を行うツールや成果測定方法がいまだ確立されていない状況です。そのため、試行錯誤を重ねながら最適な手法を見つけていく必要があります。
今後の市場展望と戦略的重要性
株式会社メディアリーチが2025年3月より正式にLLMOコンサルティングサービスの提供を開始するなど、専門サービスも登場しており、市場の成熟度を示す指標の一つと言えるでしょう。AI Overviewsが表示されると、上位ページの平均CTRが34.5％低下するという調査データも報告されており、検索クエリの約50%以上がゼロクリック検索となっている現状があります。この傾向はAI機能の拡充とともにさらに加速すると予測されています。
LLMO対策の主要なメリットとして、検索エンジン、SNS、広告などに加え、生成AIという新しい流入チャネルを加えることが可能な点が挙げられます。従来の比較サイトとは異なり、生成AIという純粋な第3者による紹介となるため信頼性も高いという利点があります。さらに、LLMO対策は、まだ確立されたフォーマットが少ない分、早期に取り組むことで競合との差別化が可能で、先行者利益を獲得できる可能性があります。
2025年現在はまだLLMO対策に本格的に取り組んでいる企業が少ないため、早期参入により市場での優位性を確保できる可能性が高いとされています。生成AIを活用する流れに対応しておくことで、生成AIが主流となる時代にも自社の情報を適切に届けられる体制を整えることができます。
LLMO対策は中長期的な施策となり、ユーザーファーストの視点から質の高いコンテンツを継続的に発信し、AIからの評価を徐々に高めていく長期的な施策が必要です。具体的には、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）といった要素がより重要になり、これらの向上に取り組むことで、AIからの信頼を獲得することができます。
早期のLLMO対策導入により、将来の競争優位性を確保することが重要で、生成AIが主流となる時代に向けた準備として、今から取り組みを開始することが推奨されています。SEOとLLMOを両立させることで、従来の検索エンジンユーザーと新しいAI検索ユーザーの両方にアプローチできる包括的なデジタルマーケティング戦略を構築することが可能になります。
