LLMOとは？SEOとの違いからわかるAI時代の検索対策とマーケティング戦略

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化） とは、大規模言語モデル（LLM）の出力結果において、自社コンテンツを引用元として優位に立たせるための最適化戦略です。

AI検索の本格的な普及により、従来の「検索結果に上位表示させリンクをクリックさせる」時代から「AIに回答を推奨させる」時代へと変化しています。本記事では、LLMOの定義から従来のSEOとの本質的な違い、そしてLLMOを包含する包括的な戦略であるAEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）の具体的なステップまでを解説します。

LLMOとは？SEOとの違いを理解する

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）は、検索エンジンのランキングではなく、AIの生成する回答に自社コンテンツを引用させることを目的とした最適化手法です。従来のSEOがリンクを上位表示させるのに対し、LLMOはコンテンツそのものを回答の一次情報源として認識させる点で本質的に異なります。

LLMOの基本的な定義

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGoogleのSGE（Search Generative Experience）などに搭載されている大規模言語モデル（LLM）の特性に合わせてコンテンツを最適化し、LLMが生成する回答に自社コンテンツを引用・推奨させるための戦略です。

LLMは、大量のデータから学習し、ユーザーの質問に対して自然な文章で回答を生成するAIモデルです。LLMOは、このLLMが情報を「選定し、理解し、引用する」というプロセス全体に介入し、自社コンテンツを優先的に取り扱ってもらうための施策を指します。

LLMOの目的と従来のSEOとの違い

従来のSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）は、GoogleやYahoo!といった検索エンジンに自社サイトを上位に表示させ、ユーザーを直接サイトに誘導することが主目的でした。

一方、LLMOの主目的は、LLMが生成する回答内に、自社コンテンツの情報を引用元として表示させることです。これにより、ユーザーはサイトを訪問する前にAIの回答内で企業やサービスの情報を目にするため、「AIに推奨された信頼できる情報源」として認知されます。

LLMO、AIO、GEO、AEO....それぞれの違いを整理

LLMOやAIO、GEOといった用語が混在していますが、SpeeeではAEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）を採用しています。それぞれの違いを明確に理解しましょう。

• AIO（Artificial Intelligence Optimization）：AI（人工知能）技術全般への最適化を指す、最も広い概念を持つ用語です。ただし、Google検索におけるAIによる概要（サマリ部分）を指すケースもあります。
• GEO（Generative Engine Optimization）：生成AIへの対応というスコープを指し示す用語で、ChatGPTのような対話型AIのほかに、画像系AI生成エンジンなども含有します。
• LLMO（Large Language Models Optimization）：大規模言語モデル（LLM）最適化を指す用語です。LLMを基幹システムとする対話型AIに対し、情報を学習・記憶・引用させるための最適化を指します。
• AEO（Answer Engine Optimization）：直訳すると回答エンジン最適化、つまりLLMを使用した対話型AIアプリケーション最適化を指す用語です。

Speee AIリサーチ＆イノベーションセンターでは、LLMを中核としつつ、検索APIなどその他の重要機能を包括する対話型AIアプリケーションへの対応という意味では、「LLMO」だと意味として狭くなりすぎると考え、「AIに推奨されやすくすることを目指す」という文脈において最も適切なサイズの言葉であるAEOを採用しています。

なぜLLMOが必要なのか？AI経由CVの現状と国内外の動向

LLMO/AEO対策は、AI検索による回答完結（ゼロクリック化）というトラフィック減少リスクへの対応と、AIという新たな情報推奨チャネルを事業グロースの機会に変えるために今後不可欠となるマーケティング施策です。

AI検索による「ゼロクリック化」とAIツールへのユーザーの移行

GoogleのAI Overviewsは、検索結果のトップにAIが生成した回答の要約を表示します。これにより、ユーザーはサイトに訪問することなく疑問を解決できるため、従来のオーガニック検索からのクリックが減少し、いわゆる「ゼロクリック化」が進んでいます。

特に、定義や事実を知りたいKnow系クエリにおいてAI Overviewsの出現率は高く、サイトへのトラフィック減少というリスクに直面しています。また、ChatGPTなどの対話型AIツールが、情報収集の新たなチャネルとして普及しており、従来の検索チャネルからユーザーが移行しつつある現状も見逃せません。

一方でAIで「買う時代」はまだ来ていない

AIによる市場変化は急速に進んでいますが、その実態を冷静に見極める必要があります。現時点（2025年9月）において、AIエージェント経由のコンバージョン数はまだ限定的です。

AIが商品の比較検討や旅行プランの提案をしても、最終的な予約や購入といったコンバージョン（CV）は、ユーザー自身が従来のWebサイトで行うケースが主流です。「LLMO対応を急がないとまずい」という流説に惑わされず、自社の事業や顧客の購買行動におけるAIの影響度を合理的に分析し、投資のタイミングと比重を見極めることが、マーケターには求められています。

LLMO/AEOを進めるメリットとリスク

LLMO/AEOへの投資は、「今ある投資を減らしてまで行うべきか」という視点で検討することが重要です。足元の事業収益を確保しつつ、未来の市場変化に備える「先行準備」として捉えるのが合理的です。

メリット

• 認知度向上と権威性の確立: AIに引用されることで、自社コンテンツが「信頼できる一次情報源」として認定され、ブランドの権威性が向上します。
• 高品質なリード獲得: AIの回答で情報収集を終え、購買意欲が高まった状態でサイトに流入するユーザーが増加し、CVRの向上に繋がります。
• 未来の市場の先行者利益: AIが本格的にCVに影響を及ぼし始めた際、既に最適化を完了していることで競合に対する大きな優位性を確保できます。

リスクと投資判断の視点

LLMO/AEOは重要ですが、既存の安定したチャネル（SEOや広告）への投資を極端に減らしてしまうと、短期的な事業収益を損なうリスクがあります。合理的な投資判断は、自社サービスのユーザーがAIツールをどの程度利用し始めているかの動向を注視し「足元の収益を守りながら、未来への先行準備を行う」というバランス感覚に基づいて行われるべきです。

LLMO/AEOの具体的な対策ステップ

LLMO/AEO対策は、単なる施策リストではなく、データに基づいた仮説検証とPDCAサイクルを回す必要があります。AIにコンテンツを「発見」させてから、ユーザーの「CV」まで導くプロセス全体を最適化し、戦略的に進めます。

AIが推奨する仕組み【AIレコメンデーションファネル】

対話型AIツールは、ユーザーの質問に対して以下のプロセスで回答を生成しています。AIがコンテンツを「発見」してからユーザーの「コンバージョン」に至るまでの複雑な経路を、SpeeeではAIレコメンデーションファネルとして体系化し、4つのフェーズに分けて戦略を策定します。

• 第1段階：AIに見つけてもらう
  AIが参照すべき情報源の候補リストに自社サイトを確実に含める。
• 第2段階：AIに理解してもらう
  AIが自社サイトの内容を正確に解釈し、要約や引用に利用できるように情報の構造と記述を最適化する。
• 第3段階：AIに推奨してもらう
  AIが多数の情報源の中から自社サイトを「最も信頼性が高い、引用すべき情報」として評価し、優先的に選択する。
• 第4段階：AI推奨をCVに繋げる
  AIによる推奨内容とランディングページの内容に整合性を持たせ、CVRを最大化する導線を設計する。

各段階で取り組むべき具体的な施策

【第1段階：AIに見つけてもらう】検索結果の上位表示とLLMに優先的に読まれる工夫

目的:

• 検索結果の上位表示を達成し、AIが数ある候補の中から自社サイトを優先的に読み込む状態を作る。

主な施策:

• XMLサイトマップの最適化: AIクローラーに情報の新しさと網羅性を迅速に伝達する。
• コンテンツのニーズメット追求: ユーザーの検索意図に過不足なく答え、AIに「最も適切な情報源」と評価させる。
• タイトル・ディスクリプションの最適化: タイトルやメタ情報で**「公式」「最新情報」**を明記し、権威性をアピールする。
• 公式サイトの同時更新: プレスリリースなどに合わせ、公式サイトも同時に更新し、情報の鮮度と詳細な情報源があることを示す。

【第2段階：AIに理解してもらう】AIが効率よく解釈できる構造化された記述

目的:

• AIが文章全体ではなく、価値のある部分だけを効率よく解釈できるよう、コンテンツの構造化を支援する。

主な施策:

• 構造化データの適切な活用: FAQPageスキーマやHowToスキーマなどでAIの理解を支援する。
• 引用されやすい記述方法の工夫:各セクションの冒頭で結論ファーストの簡潔な文章を配置する。箇条書きや表形式でエッセンスをまとめ、AIによるピンポイントな情報抽出を助ける。

【第3段階：AIに推奨してもらう】E-E-A-Tの向上と第三者からの評価獲得

目的:

• AIに「最も信頼でき、推奨に足る情報源である」と総合的に判断させるために、信頼性と権威性を強化する。

主な施策:

• E-E-A-Tの強化: 専門家の起用、監修体制の明記、引用元の情報や客観的な数値データの明確な提示により、AIへの信頼性を強化する。
• 第三者サイト評価向上: 外部の権威あるサイトからの言及や引用を増やし、比較・レビューサイトで優位な評価を獲得することで、Web上での権威性を高める。

【第4段階：AI推奨をCVに繋げる】AIが推奨する内容とLPの整合性

目的:

• AIの推奨によってサイトへ流入したユーザーの期待値とのギャップをなくし、離脱を防いでCVRを最大化する。

主な施策:

• AI推奨内容の把握と分析: AIが自社製品・サービスをどのような文脈、メリットで推奨しているかを分析する。
• ファーストビュー・LP最適化: AIが推奨した具体的な内容と、CV先のランディングページ（LP）の訴求内容を完全に一致させ、ユーザーの期待値とのズレを解消する。
• CTAボタン配置最適化: ユーザーの認知負荷を最小限に抑えるよう、CVに直結するCTAボタンを最適な箇所に配置する。

LLMO/AEO対策の成果を測る：Speee独自のKPIと評価指標

AI時代においては、従来のオーガニック検索順位やセッション数だけでは、真の事業貢献度を測ることはできません。Speee独自のAI専門組織であるAIリサーチ＆イノベーションセンターの技術的知見を盛り込み、以下の2つの独自KPIを活用します。

AI Visibility Score™

AI Visibility Score™は、対話型AIエージェントの構造に則して、推奨率に関わる因子ごとの想定評価を可視化したSpeee独自指標です。

対話型AIエージェントは、LLMを使い、外部情報を検索・参照してユーザーの質問に答えるシステムです。Speeeでは、処理フローごとに詳細に計測することで、課題発見と効果検証の精度を向上させています。

AIインパクトスコア

AIインパクトスコアは、対話型AIツールやAI Overviewsのトラフィックが、直接・間接問わず、最終的な事業成果にどの程度貢献しているかを測るSpeee独自指標です。

AI経由でのダイレクトな成果だけでなく、AIによって意欲が高まったユーザーが指名検索をしたり、ほかチャネル経由でCVするといった間接的な影響まで包括的にモニタリングします。 AIによる回答・推奨が事業の利益に直結しているかを評価し、LLMO投資のROI（費用対効果）を正確に把握するために不可欠です。

LLMO/AEO対策を専門会社に依頼するメリット

LLMO/AEO対策は、AIのアルゴリズムが非公開であり、進化速度が速いため、自社だけで継続的に成果を出すのは容易ではありません。

LLMO/AEOコンサルティングの専門会社に依頼するメリット

• 最新技術と市場動向の迅速なキャッチアップ: AIのアルゴリズムや市場の動向は極めて速く変化します。専門会社は、自社で大規模な研究体制を持つことが多く、最新の知見とテスト結果に基づいた施策を迅速に提供できます。
• 客観的なデータに基づく戦略立案: 専門会社が独自に開発・運用するKPIや、豊富な実績から得られた客観的なデータに基づき、自社の課題特定と投資の優先順位付けをサポートします。これにより、合理的な投資判断が可能となります。
• 既存チャネルとのバランスを考慮した施策実行: LLMO/AEOは従来のデジタルマーケティング資産の上に成り立つことが多いため、専門的な知見を活用し、既存のデジタルマーケティング資産をAI時代に最適化することで、足元の収益（既存チャネル）と未来への先行準備を両立させるバランスの取れた戦略を設計・実行できます。

まとめ：LLMO/AEOを先行準備として捉え、本質的な事業グロースを目指すなら

AI時代の検索市場は、LLMOやAEOといった新たな概念とともに急速に変化していますが、その本質は変わりません。重要なのは、「ユーザーの疑問に最も信頼できる情報で答える」という検索の原理原則を、AIという新しいプラットフォームに合わせて最適化することです。

データに基づいた仮説検証

AI検索の判断メカニズムは複雑であり、似たような施策の失敗ケースでも、ボトルネックとなっているメカニズムが異なれば、対策も変わってきます。重要なのは、「効く」とされる施策をただ実行するのではなく、AI Visibility Score™やAIインパクトスコアといったKPIを用いて、「今どこがボトルネックになっているのか」をデータに基づいて特定し、仮説を検証していくことです。

検索の本質を捉える

LLMO/AEO対策は、単なるAI向けのテクニックではなく、ユーザーが求める情報に対して、より深く、より信頼性の高い「一次情報源」となるための取り組みです。E-E-A-Tの強化や、ユーザーの検索意図をとらえたコンテンツ設計など、検索の本質を捉えた質の高い戦略が、AI時代においても成果創出の鍵となります。

PDCAを回す重要性

AI検索市場は日々進化しており、対話型AIツールやAI Overviewsの仕様も常に変化しています。この流動的な環境で成果を出し続けるためには、施策を実行し、成果をKPIで評価し、それを次の戦略に活かすというPDCAサイクルを高速で回し、AI時代の最前線で事業成長を加速させることが不可欠です。

お困りごとはSpeeeにご相談ください

AI時代のマーケティング戦略は、これまでのSEOとは異なる専門的な知見と、AI技術への深い理解が必要です。SpeeeのAEOコンサルティングは、業界最大規模のAIリサーチ＆イノベーションセンターが持つ技術的な裏付けと、長年のSEO事業で培った実行力を融合させ、お客様の事業に貢献する成果にコミットします。

ゼロクリック化による集客減少の懸念、AI時代の新たなCVルートの確立など、お困りごとがございましたら、ぜひ一度Speeeにご相談ください。

FAQ

Q1. LLMOとは何ですか？従来のSEOとはどう異なりますか？

A1. LLMO（大規模言語モデル最適化）は、AIの生成する回答で、自社コンテンツを「最も信頼できる一次情報源」として引用・推奨させるための戦略です。従来のSEOが検索結果の「リンク上位表示」を目指すのに対し、LLMOは「AIによる回答推奨」を目的としています。

Q2. LLMO対策で期待できる具体的なメリットは何ですか？

A2. AI検索による「ゼロクリック化」や「検索エンジン離れ」による集客・コンバージョン減少のリスクに対応し、事業成長の機会に変えることです。具体的なメリットとして、AI引用によるブランドの認知度向上と権威性の確立、購買意欲の高いユーザーの流入による高品質なリード獲得、そして未来の市場の先行者利益の確保が挙げられます。

Q3. LLMにコンテンツを「発見」させ、「理解」させるための主な対策は何ですか？

A3. 発見のためには、XMLサイトマップ最適化や、タイトル・ディスクリプションで「公式」「最新情報」を明記します。理解のためには、構造化データを活用し、結論ファーストの簡潔な文章や箇条書きで、AIが効率よく解釈できる構造を意識します。

Q4. LLMに「最も信頼できる情報源」として推奨してもらうための具体的な施策は何ですか？

A4. コンテンツの信頼性（E-E-A-T）と外部評価の強化が中心です。専門家の起用や監修体制の明記、客観的な数値データの明確な提示でAIへの信頼性を高めます。さらに、外部の権威あるサイトからの言及を増やし、比較・レビューサイトで優位な評価を獲得することで、Web上での権威性を高めます。

Q5. LLMO/AEO対策のコンサルティング会社を選定する際の重要なポイントは何ですか？

A5. ①最新技術と市場動向の迅速なキャッチアップ能力（最新の知見とテスト結果の提供）。②客観的なデータに基づく戦略立案（独自KPIや豊富な実績）③既存チャネルとのバランスを考慮した施策実行（足元の収益を守りながら未来への先行準備を両立させる戦略）の3点が重要です。