ー検索される時代から、“AIに選ばれる”時代へー

これまでのWeb集客は「SEO（検索エンジン最適化）」が中心でした。Google検索の検索結果一覧（SERPs）で上位表示されることが、アクセス獲得の最重要ポイントだった時代です。

しかし今、検索の主役が変わり始めています。ChatGPTやGemini、Perplexity、さらにGoogleのAI Overviews（AIO）といった生成AIが、ユーザーにとっての「情報の入口」となりつつあります。

ユーザーは検索結果のリンクを一つずつ比較する前に、まずAIに「答え」を求める行動へと移行しています。そこで重要になるのが、新しい概念 LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）です。

目次

• LLMOとは何か：AIに「選ばれる」ための新基準
• なぜ今、LLMOが必要なのか（検索体験の変化とAIO）
• 主要AIエンジン別の特性とアルゴリズムの捉え方
• SEOとLLMO、そしてGEO（生成エンジン最適化）の決定的な違い
• LLMOを成功させるための「情報蒸留」5つの具体的ステップ
• AI Overviews（AIO）対策としての「引用獲得」戦略
• サイテーションと外部シグナル：ブランド評価の重要性
• LLMO対策で期待されるメリットと将来の展望
• LLMOA（エルモア）とは — AI時代の検索対策コンサル
• まとめ

LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、AI（ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど）が回答を生成する際に、自社の情報を「参照・選定・引用」されやすくするための最適化手法を指します。

従来のSEOが「検索結果一覧での上位表示」を目的としていたのに対し、LLMOはAIの回答生成プロセスにおいて信頼できるソースとして選ばれ、ユーザーへ提示されることを目指します。

AIは最新情報を得るために「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という仕組みを使います。ユーザーの質問に対し、リアルタイムでWeb上のソースを検索し、その内容を要約・構築するプロセスです。LLMOはこの過程で、自社サイトが「AIにとって最も解釈しやすく、信頼に足る情報源」として機能するための戦略です。

Googleが導入したAI Overviews（AIO）を筆頭に、検索行動は「複数のサイトを探す（Search）」から「AIから答えを受け取る（Answer）」へと変化しています。ユーザーがAIの要約で情報を完結させ、リンクをクリックしない「ゼロクリック検索」が拡大しつつあります。

LLMOAの資料が示す事例では、生成AIの普及により、特定のWebサイトにおいてセッション数が最大43%減少するといった影響も見られています。これからのWebマーケティングでは、AIの回答に含まれない情報は、ユーザーの目に触れる機会が相対的に減少する可能性があります。

AIエンジンごとに情報を収集・評価する特性が異なります。それぞれの傾向を理解することが重要です。

・Perplexity AI：情報源の明示と速報性

「検索回答エンジン」として、回答の根拠となるURLを具体的に表示します。ここでは情報の鮮度と、AIが解析しやすい論理的な構成が評価の成果に寄与する可能性があります。

・ChatGPT (SearchGPT)：対話の文脈と親和性

対話の流れ（文脈）を重視し、ユーザーの意図に最も適合する解決策を提示しようとします。体系化された情報や、一貫性のある解説が引用されやすい傾向にあります。

・Google AI Overviews：E-E-A-Tの拡張

既存の検索アルゴリズムと深く連動しており、サイトの信頼性（E-E-A-T）がベースとなります。独自の視点や一次情報が、AIによる要約の構成要素として選ばれる重要な因子となります。

AIに情報を正しく認識させるためには、コンテンツを「最適化された形」へと磨き上げる必要があります。

1. 事実密度（Fact Density）の向上

AIは抽象的な表現よりも、検証可能な具体情報を要約の根拠として採用しやすい傾向があります。「業界トップクラス」といった表現ではなく「導入社数3,500社突破」のように、数値・実績・調査元を明示してください。1段落あたりの“検証可能な事実”の密度を高めることが、AIにとっての有用性を高めます。

2. テクニカルLLMO：データの構造化

構造化データ（JSON-LD）は、AIが情報の意味を安定的に解釈するために有効です。特にFAQ構造化データや著者情報（Person）は信頼性シグナルとして機能します。また、llms.txtのようなAI向け制御ファイルは実験的な取り組みとして注目されていますが、現時点では標準仕様ではない点に留意しつつ、先行的な対応を検討する価値があります。

3. 「結論ファースト」のアンサーエンジン最適化

ユーザーの問いに対して、記事冒頭で簡潔な結論を提示することが重要です。AIはページ冒頭の明確な定義や要点を抽出しやすいため、前置きが長い構成はAIによる要約プロセスにおいて不利に働く場合があります。

4. 出典明示と引用構造の活用

専門家の意見や独自調査結果は、出典を明記し、明確な引用形式で記述すると信頼性が高まります。AIは引用構造そのものを特別視するわけではありませんが、情報の出所が明示されているかどうかを評価の参考にする傾向があります。

5. セマンティック・クラスタリング

特定テーマに対して関連サブトピックを網羅した「トピッククラスター」を構築すると、サイト全体の専門性シグナルが強化されます。これは従来のSEO理論とも整合し、AIがサイト全体の文脈を理解して要約・引用を行う際にも有利に働く可能性があります。

GoogleのAIOに引用されやすくするためには、AIが情報を抽出しやすい構造を意識することが有効です。

LLMOは自社サイト内の最適化だけでは完結しません。従来の検索アルゴリズムにおけるE-E-A-T評価と同様、ブランドや著者がWeb上でどのように評価・言及されているかは重要なシグナルとなります。これを一般に「サイテーション（言及）」と呼びます。

SNSでの話題、専門メディアでの紹介、業界内でのレビューなど、サイト外での評価は信頼性を補強する要素となります。特にB2B領域では、こうした第三者評価の積み重ねが、AI経由の引用可能性を高めるための強力な裏付けになると考えられます。

AIによる検索体験は今後さらに拡大すると予測されています。ただし、全ての検索トラフィックがAI経由になるかどうかは現時点では不確実です。重要なのは、SEOとLLMOを対立軸で捉えるのではなく、「検索結果の上でも、AI回答の中でも評価される情報設計」を行うことです。

生成AIが浸透する中で、企業が選ばれ続けるためには「AI時代に即した情報設計」が不可欠です。

株式会社グラッドキューブでは、AI時代の検索対策コンサルティングサービスLLMOA（エルモア）を提供しています。AIクローラー対策や構造化データ実装、独自コンテンツの開発を通じて、AIが情報を解釈しやすくなるような情報設計を支援します。

実際に、AIの影響でセッションが減少傾向にあったサイトにおいても、情報構造の見直し（LLMOの考え方を含む）を行った結果、コンバージョン率（CVR）が53%向上した事例もございます。流入の「量」だけでなく、AIに選ばれることによる「質」の向上が、これからの成果に寄与する可能性があります。

Webの世界は、従来の検索に加え、「AIが最適な情報を取捨選択し、提示する」仕組みへと拡張されました。SEOの知見を活かしつつ、AIが情報を理解しやすい構造を整えるLLMOは、今後のデジタルマーケティングにおける重要なアプローチの一つとして注目されています。

競合に先駆けて、検索エンジンとAIの両方に評価されるサイトを目指したい方は、ぜひLLMOA（エルモア）へご相談ください。変化の激しいAI時代において、競争力の維持・向上を見据えた取り組みを支援いたします。