「Googleで検索する」が「ググる」という動詞として定着してから約20年ーーー私たちは今、新たな検索行動の転換点を迎えています。
「とりあえずChatGPTに聞いてみよう！」と商品の購入を考える時や、何か調べ物をする時にAIに意見を求める人たちが増えつつあります。
これまでメディア運営者は、「ググる」ユーザー向けにGoogleに上位表示させるためにSEO対策を試みてきました。しかし、これからはAIを活用するユーザーを意識したコンテンツづくりが求められる時代になっていきます。
SEO対策（検索エンジン最適化）からLLMO対策（大規模検索モデル最適化）へシフトする時がきているのです。
本記事では、AI時代における新しいデジタル最適化手法の基本原理から実務で活用できる具体的手法まで段階的に解説し、変化するデジタル環境において企業のプレゼンスを効果的に確立するための実践的ロードマップを提供します。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？
AIが生成する回答内で自社コンテンツが「推奨される選択肢」として引用・言及されるための体系的アプローチ、それがLLMO（Large Language Model Optimization）です。
LLMO対策（大規模検索モデル最適化）は、ChatGPTやGemini、Copilotなど、大規模言語モデルが回答を生成する際に、自社コンテンツやブランド名が引用・推奨されやすくなるよう工夫する最適化手法を指します。
わかりやすく説明すると、図書館の本を全部読んだ上に世界中の会話まで盗み聞きした、デジタル界の「AI（物知り博士）」を味方につける戦略といったところでしょうか。
この物知り博士は、朝食にテラバイト級のテキストを食べ、夕食に百科事典を丸飲みして日々成長しています。「おすすめの最新洗濯機は？」と尋ねれば、まるで親しい先生のように詳しくすぐさま回答を板書してくれるでしょう。
ただし、この物知り博士を味方につけて、不特定多数の生徒たち自社製品をおすすめしてもらうには、ちょっとしたコツが必要です。
生成AIは膨大な学習データと、オンラインに存在する無数のドキュメントから文章の文脈や信頼度を推測し、「最も適切と判断した情報」を組み合わせてアウトプットします。したがって、AIにとって”権威のある情報源“であり”多く言及されている（話題性のある）存在“として認識されれば、回答文の中で取り上げられる可能性が高くなるのです。
プラットフォームの違い
従来SEO：Googleなどの検索エンジン結果ページ
LLMO：ChatGPTやGemini、Copilot、あるいは企業独自のAIチャットシステム
最適化のゴール
従来SEO：キーワードでの上位表示、クリック率の向上
LLMO：AIが生成する回答文への言及（＝引用・推薦・リンク付け）の獲得
手法の側面
従来SEO：キーワード最適化・被リンク対策・サイト構造最適化
LLMO：権威あるコンテンツの構築、FAQ形式の充実、構造化データの活用、最新情報の継続的アップデート、AIに参照されやすい「トークン化しやすい文章設計」などはLLMOとSEOは切り離せない関係にあります。
トークン化の例として、例えばビタミンCの効能について検索した時
良い例：ビタミンCは水溶性ビタミンの一種であり、1日の推奨摂取量は成人で100mgである。柑橘類、キウイ、パプリカに多く含まれる。
主な機能：コラーゲン生成のサポート、 抗酸化作用、鉄分の吸収促進
このような記述はトークン化しやすいですし、
悪い例：ビタミンCはたくさん摂ったほうがいいと思います。果物なんかに入っていて、お肌にもいいし、風邪予防にもなるかもしれません。
人間の目で見ても情報が読み取りやすいのは、どちらか一目瞭然ではないでしょうか。生成AIもまたトークン化しやすいということです。
ChatGPTやGeminiも最新のWeb検索に連動して回答を生成する場合があり、そうしたモデルには依然として「サイトのクローラビリティ」や「キーワードの適切な配置」といった従来型SEOの要素が効いてきます。つまり、SEOとLLMOは表裏一体と考えるとよいでしょう。
（参考リンク：LLMO / Generative Engine Optimization: How do you optimize for the answers of generative AI systems? ）
「LLMO」に注目せざるを得ない理由
「ChatGPT」「Gemini」「 Copilot 」―― 大規模言語モデル（LLM）を駆使した”AI検索”が、急拡大している事実があります。業界最大規模のITアドバイザリー企業Gartnerのレポートが示す「2026年までに検索エンジン経由のトラフィックが25%減少する可能性」は、多くの企業にとってはゆゆしき問題でしょう。
AI検索エンジン普及によるユーザー行動の変化
テキストベースの会話形式で回答を提供してくれるLLMチャットボットが急激に浸透しています。従来の検索エンジンであれば、検索結果ページに表示されたリンクをユーザーがいくつかクリックし、情報を収集するフローが一般的でした。
しかし、AIチャットボットは検索者の疑問に対して「これが答えです」と1回のやり取りでまとめた情報を返すことが特徴です。
たとえば商品を比較検討する際も、「A社とB社の家電製品の違いを教えて」「おすすめはどっち？」と聞けば、AIがメリット・デメリットをひと通り挙げてくれます。このとき、選択肢のリストに載るかどうかで、企業にとっては大きな差が生まれるわけです。
小売向けAI分析企業 First Insightの2025年1月に実施した調査によると、消費者の40%がチャットボットやパーソナライズされたおすすめ商品など、AIを活用したツールを利用しているとわかりました。このデータからも私たちの意思決定とAIの関わりが強くなってきていることは間違いありません。
グローバルリサーチ・アナリスト企業であるGartnerの2024年2月のレポートでは、こうしたユーザー行動のシフトに伴い、2026年までに検索エンジン経由のWebトラフィックが25%減少する可能性があると予測されています。
「回答文中で言及される」ための最適化が要
従来のSEOでは「検索結果画面で上位表示される」という一点に集中し、キーワード最適化や被リンク戦略を徹底してきました。しかし、LLMを活用したAI検索の時代では、この前提が崩れ始めています。ユーザーはそもそも検索結果ページまで到達しないというパラダイムシフトが起きているのです。ゼロクリックで求める情報に到達してしまうという問題です。
実際にGoogle検索で「30代女性におすすめブランドは？」と尋ねれば、AIがすでに厳選リストを提示してくれて、他の検索でもそれ以上の情報探索が不要になるケースがありました。
ここで必須となるのがLLMO。「AIの回答テキスト内に自社を登場させ、次のアクションへと誘導する」戦略的アプローチが必須です。
想像してみましょう。住宅を建てることを検討している人がChatGPTやGeminiに
「RC造と木造の違い」とAIに尋ねた場合、AIはそれぞれの特徴を整理した回答を生成します。
このとき、「RC造と木造の違い」についての参照情報として自社サイトのコンテンツが引用されたら、詳細を知りたいユーザーがそのリンクを辿ってサイトを訪問します。最終的に戸建て住宅を建てる顧客になる可能性が生まれるのです。
これはどの業界にも当てはまることで、美容医療を検討している人が「肌治療 種類 ダウンタイム」で検索した時に生成AIがまとめたコンテンツの中に自社の記事が引用されていれば住宅の例と同じようにリンク先である記事を辿り、顧客獲得へつながるチャンスとなります。
（参考リンク: Recession Fears and Trade War Anxiety Fuel Price Obsession; AI is the Unexpected Bright Spot in 2025）
AI検索時代に欠かせない４つの最適化アプローチ
「ChatGPTのおすすめ製品」「Geminiが選ぶ2025年注目サービス」—これらのAI生成リストに自社が登場するかどうかは、もはや偶然ではありません。AI検索時代の新たな勝者になるためのLLMOで押さえておきたい４つの基本戦略を解説します。
1. AIに「権威ある情報源」として認識されるコンテンツ戦略
背景理論
大規模言語モデルは学習過程で、信頼性や権威性の高い情報源を優先的に重視します。多くの被リンクを獲得したコンテンツや、メディアで頻繁に引用されるブランドほど、AIにとって”参照すべき情報”として認識されやすくなります。
具体的アクション
- 戦略的デジタルPR展開 — 業界専門メディアやQ&Aプラットフォームに専門知識を継続的に提供し、質の高い被リンクネットワークを構築
- 比較記事・ランキングへの掲載獲得 — 「2025年ベストツール10選」など影響力ある記事に掲載されることで、AIが「専門家が推奨するソリューション」として学習
- トピック権威性の確立 — 単発記事ではなく、特定分野を網羅する深いコンテンツ体系を構築することで、AIが「この分野ならこの情報源」と認識する状態を目指す
2. AI抽出最適化：構造化データとFAQ設計でピックアップされやすさを向上
メカニズム解説
AIモデルは膨大なテキストから情報を抽出する際、論理的に構造化された情報を優先的に参照します。特にFAQ形式や明確な見出し構造は、AIがコンテンツを理解・引用しやすくする重要な要素です。
実装ポイント
- Q&A形式の徹底活用 — ユーザーが知りたい疑問に対する明確な回答を、見出しの直下に簡潔に配置
例）Q: 電気自動車の平均走行距離はどのくらいですか？
A: 2024年モデルの電気自動車の平均走行距離は1回の充電で約400kmです。 - 構造化マークアップの実装 — 「FAQPage」「Product」「HowTo」などのスキーママークアップを適切に組み込み、AIの情報理解を助ける
- ナレッジグラフ最適化 — Googleビジネスプロフィール、各種SNSなど、複数の公式情報チャネルを整合的に管理し、AIの信頼を獲得
例）Twitter/X、LinkedIn、Instagramなどの「会社紹介」欄を全て同じ文言にする。
- 公式情報の貫性や信頼性の向上—ナレッジグラフの最適化と合わせて、Schema.orgやGoogleの構造化データテストツールを使用
3. 時間軸戦略：モデル更新と検索連携に対応する鮮度管理
重要性の根拠
ChatGPTの定期更新モデルから、GeminiやCopilotのリアルタイム検索連携まで、最新の情報を提供し続けるサイトがAIの回答に採用されやすくなっています。更新が滞ったコンテンツは「古い情報」としてAIが回答から除外するリスクがあります。
実践アプローチ
- 計画的な更新サイクル確立 — コンテンツの賞味期限を設定し、「2025年版」など明示的な更新履歴を示す
- ユーザークエリ分析の活用 — 自社AIチャットボットでの問い合わせ内容を分析し、ユーザーの真のニーズを把握してコンテンツに反映
- 季節・トレンド対応 — 業界の最新動向や季節変化に合わせたコンテンツ更新で、「常に最新情報を提供するブランド」としてAIに認識される
4. 品質と信頼性：E-E-A-T原則に基づく人間主導の価値提供
E-E-A-T原則
表裏一体とも言えるSEOとLLMOの関係からしても、以下のE-E-A-T原則は欠かせない事柄です。
- Experience（経験） — 実際の使用体験や事例に基づく洞察
- Expertise（専門性） — 裏付けのある専門知識の提示
- Authoritativeness（権威性） — 業界での評価・信頼性
- Trustworthiness（信頼性） — 事実確認と透明性の確保
差別化の実践で競合と”差”をつける
人間価値の明示 — AI生成コンテンツが溢れる中で、人間の専門家による監修・検証プロセスを可視化
実践知の組み込み — 理論だけでなく、実際の現場からの知見や独自の発見を盛り込むことで模倣困難な価値を創出
透明性の確保 — 情報源の明示、AI使用の適切な開示など、信頼構築のための誠実なコミュニケーション
AI検索時代のLLMOは、従来のSEO戦略の延長線上にありながらも、新たな思考と実践を求めています。これら4つのアプローチを統合的に実践することで、AIがユーザーに「最適解」として提案するブランドへの道が開けるでしょう。
（参考リンク: AI 搭載検索エンジンにおけるインテントドリブン SEO の価値）
LLMO成功事例：AI時代に効果的なブランド戦略の実践
AI検索エンジンがユーザーの情報探索行動を変える中、先進企業はすでに新たな手法でビジネスチャンスを掴み始めています。以下に紹介する事例は、AIの回答に自社コンテンツが引用・推奨されるための実践的アプローチを示しています。
Ahrefs「Perplexity AIに引用される情報源」となるための戦略
Ahrefsは業界をリードするSEOツール提供企業として知られていますが、その強みは自社ブログを通じた包括的なノウハウ共有にもあります。興味深い事例として、ユーザーが「AIコンテンツヘルパー（AIを活用した記事作成支援ツール）とは何か？」という質問をPerplexity AIに入力したところ、同AIの回答では情報源としてAhrefsブログが継続的に引用されていました。Ahrefs社によると、この現象の背景には「長期間にわたって構築してきた高品質なSEO・デジタルマーケティングコンテンツの体系的な蓄積」があるとのことです。
成功の要素として次の3つが挙げられます。
- 専門コンテンツの計画的蓄積（質と量の両立）
- データに基づく明確な主張と、引用されやすい構成設計
- SEO知見の一貫した発信による権威性の確立
中小ブランドがなぜ？売上急増の裏に”ChatGPT”
思わぬ形で生成AIによる検索の恩恵を受けたのが、アダプティブアパレル(注１)扱うブランド「Joe & Bella」でした。
小売業の最前線を伝えるメディアModern Retailが報じた内容によると、高齢者や身体的制約のある人向けに着替えやすい衣料を提供する同社のウェブサイトに、ChatGPT経由で新規顧客が急増。ホリデーシーズン中には実際の購入に結びつき、驚くべき売上増加を記録しました。
共同創設者のジミー・ゾロCEOは「どのような検索でユーザーが私たちを見つけたのかは不明」としながらも、継続的に行なっていた「アダプティブ・クロージング」などのキーワードを含むブログコンテンツがChatGPTに拾われた可能性を指摘しています。今後はAIチャットボットでの検索に最適化したコンテンツ強化に投資する方針を示しました。
プロンプト表現が商品推奨率に与える影響
カーネギーメロン大学の研究によると、プロンプトの言い回しを変えることで、特定商品の推奨率が0%から100%へと変化した事例が報告されています。
この事例は、AI時代のブランディングには新たな視点と戦略が必要であることを示しています。AIがブランドをどのように認識し、どのような文脈で推奨するかを理解することで、企業はAI検索環境での存在感を高めることが可能になるでしょう。
(注１：アダプティブアパレルとは、障がいのある大人と子どもが脱ぎ着しやすい機能や、身体への負担を軽減するデザインが施された衣類のこと）
（参考リンク: LLMO : AI の回答にブランドを組み込む 10 の方法）
（参考リンク:Brands are seeing an influx of traffic from ChatGPT and Google Gemini）
（参考リンク:LLM Whisperer: An Inconspicuous Attack to Bias LLM Responses）
コンテンツ生成・運用の最適化：AI時代のブランド戦略
AIが「おすすめは何？」という問いに答える時代では、ブランドがAIにどう認識されるかが直接的な売上に影響するということがお分かりいただけたでしょう。ここでは「AIに選ばれるブランド」になるための実践的アプローチについて解説します。
AI時代のブランドコミュニケーション再考
AI検索・AIレコメンドがブランドの売上や認知度に直結する時代では、「AIが自社をどう見ているか」という視点が欠かせません。既に解説したLLMO（大規模言語モデル最適化）に加え、ビジュアル表現やSNS戦略、製品設計との整合性を含めた総合的なブランドイメージの見直しが必要です。
言わば、AIという「デジタル界の辛口レストラン評論家」からの高評価獲得が、「おすすめレストランガイド」に載せてもらうための必須条件となり、デジタル市場での存在感を示せるかどうかの分かれ道となりました。
一流シェフ気取りのブランドも、AIの舌に合わなければ評価は貰えず、どれだけ自画自賛しても客席は埋まらないという、容赦ない「AI採点時代」の幕が開いているのです。
一貫性がAIの信頼を獲得する
AIはブランドメッセージの一貫性を評価します。「時短」を訴求するならレシピ写真からUI設計まで全てにシンプルさを貫き、異なる顧客層に向けた体験設計も明確な戦略に基づいて展開することが重要です。AIは意外なほど細部の矛盾を見抜き、その評価をレコメンドに反映するのです。
関連性によるパフォーマンスの向上
大規模言語モデル（LLM）が包括的なブランド情報を理解することで、ユーザーの真の意図をより繊細に把握し、パフォーマンスを向上させる関連性の⾼いエクスペリエンスを提供できます。これによりAIとのやり取りはより文脈に即した、パーソナライズされたものへと進化するでしょう。
人間とAIの最適なコラボレーション
AIが生成した文章やビジュアルも、最終的には人間の専門性で仕上げることが信頼構築には不可欠です。「AIアシスタントを活用していますが、業界専門家が監修しています」といった透明性の確保も、ユーザーの安心感につながります。
（参考リンク: A marketer’s guide to chatbots and agents: from generative AI to ROI）
LLMO実践の具体的アプローチ
これからの検索行動が大きく変わる局面で、企業はどのようにLLMOを実践すれば良いのでしょうか。以下に実用的なステップをご紹介します。
1.ブランド認識の現状把握
複数のAIプラットフォーム（ChatGPT、Gemini、Copilot）で自社名や製品名を検索し、AIがどのような回答を生成するか定期的にモニタリングします。このとき、自社のビジュアル要素が誤った印象を与えていないかも確認しましょう。AIは見た目も重要視します。
また、GA4などの分析ツールで「chat.openai.com」などからの流入を計測し、AI経由のトラフィック傾向も把握します。
2.権威コンテンツの構築
専門性の高い包括的なコンテンツは、AIに「引用すべき情報源」として認識されやすくなります。さらに引用元の明示、具体的な統計データ、参考文献リストを備えたウェブコンテンツは、検索機能を搭載したLLMから優先的に参照される傾向にあります。こうした情報源を活用した場合、LLM応答内での「位置調整済み単語数」（コンテンツの視認性を示す指標）が30～40%向上するという研究結果が示されています。
会社サイトの製品情報やFAQを最新化するだけでなく、業界全体の知見を示す専門ガイドやホワイトペーパーも充実させましょう。
3.デジタルPRと外部評価の獲得
AIはさまざまな情報源からブランドイメージを構築します。業界メディアやQ&Aプラットフォームへの積極的な情報提供、比較レビューサイトでの評価獲得、一貫性のあるSNS発信を通じて、AIが参照する「ブランド像」を戦略的に形成していきましょう。
4.構造化データの最適化
AIが情報を抽出しやすいFAQスキーマの実装や、製品使用法の段階的な説明など、情報アーキテクチャの最適化も重要です。今後普及するかもしれない「LLMs.txt」（AIクローラー制御）の動向にも注目しておきましょう。
（参考リンク:Manipulating Large Language Models toIncrease Product Visibility）
AI検索時代の勝者になるための戦略的思考
Gartnerの予測通り、2026年までに検索トラフィックの25%が減少する可能性がある中、企業はAIの「おすすめリスト」に載ることを新たな目標にする必要があります。
「ゼロクリック」の時代では、ユーザーは記事を実際に読む前にAIが要約した情報だけで満足してしまうかもしれません。しかし、これは脅威ではなく、むしろチャンスと捉えるべきです。AIは企業にとって新たな重要なステークホルダーとなり、ブランド評価の指標として機能しています。質の高い情報源から記事を生み出し、AIが参照したくなる価値ある情報を提供できれば、デジタル環境での優位性を確立できるのです。
このAIの判断基準に合わせた最適化戦略が、ビジネス成長の新たな差別化要因となります。ビジネスの次なるイノベーションのために次の4つの取り組みを実践してみてください。
- AIが推奨するブランドになるための要素を特定し、自社の強みを戦略的に再構築する
- コンテンツとビジュアルの一貫性を検証し、AIが誤解する可能性のある表現要素を調整
- 主要LLMプラットフォームでの自社言及を定期的に分析し、マーケティング表現を継続改善
- 必要に応じて専門知識を持つパートナーと連携し、効率的な改善サイクルを構築
検索行動の大きなパラダイムシフトが進む現在、戦略的なLLMO対応を早期に確立することが重要です。自社がAIに「おすすめ」としてユーザーに紹介されるかどうかは、今この瞬間から始める取り組みが決定づけるのです。技術の変化を恐れるのではなく、AIとの共創関係を築くことで、より多くの読者に質の高いコンテンツを届ける新たな道が開けるでしょう。
この記事を書いた人
雨輝編集部
「品質重視」「成果戦略」「価値創造」の理念をもとに媒体の垣根を超えて、"今"と"これから"読まれるコンテンツづくりを追求し続ける編プロ。記事づくりではなく、メディア戦略から、創造性に富んだ企画、最新のSEO対策、AI時代に適したマーケティングまで幅広い範囲で企業をサポートしています。