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これからの時代はLLMOが大事って聞いたっすけど、LLMOって何すか?
LLMOは、AIが出す答えに引用されたり、参照元としてリンクを紹介されたりすることを目指す施策だよ。新たなSEOとして注目を集めているんだ。詳しく解説するね。
✅ SEO対策を続けているのに、アクセスがどんどん減ってきている
✅ ChatGPTやAIの要約で答えが出てしまい、自分のサイトが見られない
✅ 「LLMOが大事」と聞くけれど、何から手をつけたらいいか分からない
✅ 投稿や記事がんばってるのに、問い合わせや申し込みに結びつかない
✅ 集客動線が機能してないと感じているけれど、何を直せばいいのかわからない
最近、検索しても自分のホームページにアクセスが来ない…そんな悩みはありませんか?
実は今、検索のしかた自体が大きく変わってきています。GoogleやChatGPTのような生成AIが、検索結果をまとめて答えてくれる時代になってきたからです。
たとえば、何か知りたいことがあるときに、これまではキーワードを入力して、自分でいくつかのサイトを読み比べるのが普通でした。けれども今は、AIにそのまま質問するだけで、わかりやすく整理された答えがすぐに返ってきます。
こうした中で注目されているのが、「LLMO」という考え方です。これは「Large Language Model Optimization」の略で、かんたんに言えば「AIに自分の情報を見つけてもらいやすくする方法」です。
つまり、AIに「この人の情報を紹介しよう」と思ってもらえるような文章やページの作り方が、これからの集客のカギになっていくのです。
本記事では、このLLMOとは何か?なぜ今必要なのか?どうやって取り組めばいいのか?ということを、実例や経験をまじえてわかりやすくお伝えします。
AIに無視されないWebコンテンツをつくるために、今できることを一緒に確認していきましょう。
この記事のハイライト
・ChatGPTやGoogleのAI Overviewが質問に直接答えてくれるようになり、ユーザーがサイトを見に来る前に答えが分かってしまい、リンクがクリックされない時代になった。
・LLMOとは、AIが回答を生成するときに「あなたの情報を引用したくなるように整える」ための新しい戦略。
・検索1位でもページが見られない可能性がある中で、「AIに紹介される設計=LLMO」が、次世代の集客の鍵として注目されている。
・AIに選ばれるためには、「E-E-A-T」などのSEO対策をしっかりした上で、「AIに引用されやすい文章構成を整える」ことが必要。
・あなたの専門性や実績を明示し、Webページの信頼性・網羅性・明確性を意識することも必要。
LLMOとは、「AIに、自分のWebページやサービス情報を紹介してもらえるように整えること」です。
今、情報の集め方が大きく変わっています。検索結果のリンクをクリックするのではなく、生成AI(ChatGPTやGoogleのAIなど)が、質問に対する答えをその場で教えてくれる時代になってきました。
そんな中で注目されているのが「LLMO(Large Language Model Optimization)」です。日本語では「大規模言語モデル最適化」とも言われます。
これまでのSEOは「Googleの検索で上に表示されること」がゴールでした。けれども、LLMOでは「AIの回答の中に自分の情報が取り上げられること」が目的になります。
つまり、「ChatGPTが紹介する中に自社の名前が出る」「GoogleのAIが引用してくれる」「Perplexityにリンクを載せてもらう」──そんな状態をつくるのがLLMOの役割です。
それは、いま検索のしかたが大きく変わっているからです。今は、ChatGPTやGoogleの「AI Overview」などの生成AIが、検索結果を読む前に「これが答えですよ」と、直接教えてくれる時代になっています。
※AI Overview↓
この変化が何をもたらすかというと、検索結果の1位に表示されたとしても、クリックされにくくなるということです。
実際、ahrefsの調査では「AI Overviewがある場合、検索結果の最上位ページのクリック率が約34.5%下がる」というデータも出ています。 「上位に出ていれば安心」という時代は、終わりつつあるのです。
AIが答えを出してくれるようになったことで、「リンクがクリックされない=ゼロクリック」のケースが増えました。SparkToroの記事によると、アメリカやEUでは、検索結果の約60%がゼロクリックになっています。
AIに紹介されなければ、あなたの情報はユーザーに届かなくなってきている、ということです。
一方で、最近はChatGPTなどのAI経由のアクセスもじわじわ増えてきています。集まる集客®総研のブログでも、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIから訪れる人も確認できています。
つまり、これからの集客は、AIに見つけてもらえるかどうかが大事なカギになります。これまでの「検索で上位を取るSEO」だけではなく、「AIの中で紹介される工夫=LLMO」が、新たなマーケティング戦略として注目されているのです。
もし、ChatGPTやGoogle Geminiのような生成AIが、おすすめのサービスを教えてくれる「販売員」だとしたら―― そこにあなたのサービスや商品が紹介されたら、どうなると思いますか?
そうなんです。生成AIは、ただ情報を並べるだけではなく、「このブランドがいいですよ」とおすすめしてくれる存在になりつつあるのです。
しかも、あなたが仕事をしていないときでも、寝ているときでも、勝手にあなたのサイトをアピールしてくれる可能性があります。
LLMOに早めに取り組むと、どんな良いことがあるのでしょうか?ここで、代表的な6つのメリットを紹介します。
1.未来の集客ルートをおさえられる
AIの利用はこれからもどんどん広がると言われています。今のうちにLLMOに取り組むことで、将来の「AI経由の集客ルート」を確保できます。
2.今から始めれば、先に有利な立場に立てる
LLMOはまだ始まったばかりの分野です。だからこそ、今取り組めば「先にやった人の特権」を得られます。後から始める人よりも、目立ちやすくなります。
3.ライバルより目立つ場所にいられる
AIが回答を作るときに使う「引用」や「リンク」の数は限られています。そこをあなたのブランドで埋めることができれば、ライバルより目立ちます。
4.買う気のある人におすすめされる可能性がある
AIに質問する人は「買いたい」「比較したい」と思っていることが多いです。そういうタイミングであなたのブランドがおすすめされれば、購入につながる確率が上がります。
5.AI経由のアクセスが増えれば、検索エンジンからの評価も上がる
AIに引用されるのは、AIに信用されているサイトだけです。よって、AIに引用されるサイトは、Googleなどの検索エンジンからも「このサイトは信頼できる」と見られやすくなります。
このように、LLMOは「今の集客対策」だけでなく、「これからの時代に通用する土台づくり」でもあります。
未来のAI時代に、自分のサービスを選んでもらうための準備をする。それが、LLMOに投資するということなのです。
LLMOには大きく分けて2つの目的があります。「あなたのサイトに行ってみようと思わせる=引用リンクからの集客」と、「あなたのサービスをAIにおすすめさせる=ブランド名がAIの答えで似てくる」の2つです。
たとえば、ChatGPTやGoogleのAIが質問に答えるとき、「詳しく知りたい方はこちら」と、あなたのページのリンクを紹介してくれたらどうでしょう?
ユーザーはそのリンクをクリックして、あなたのサイトにアクセスしてくれる可能性が高くなります。つまり、「引用リンクからの集客」が目的のひとつです。
引用されてもリンクをクリックしてくれないんじゃないっすか?
AIの答えに満足せず、「ちゃんと情報を裏どりして調べたい」という人はクリックするよ。そういう人たちの方が、サービスに申し込んでくれる確率も高いんだ
AIが答えを表示することでクリック率は下がりますが、かといって全員がクリックしない、というわけではありません。
AIの答えに対して、「本当かな?もう少し調べたいな」という人は、AIの答えの参照元のリンクをクリックします。そういう人たちは、ある程度濃い見込み客にもなってくれます。
もうひとつの目的は、AIの答えの中で、あなたのブランド名や商品名が登場するようにすることです。まるでお客様との会話の中に、「この商品がよかったよ」と自然とあなたの名前が出てくるようなイメージですね。
たとえば、GoogleやChatGPTに「おすすめの〇〇は?」と検索したときに、あなたのサービスやブランド名が出てくると、検索した人に大きなインパクトを与えます。
そうやってAIがあなたのサービスの名前を出してくれるようになると、指名検索が増えます。指名検索とは、「ユーザーが『特定の企業名・商品名・個人名』などを直接名前で検索すること」です。
たとえば、「〇〇(名前)評判」や「〇〇コーチング 募集」みたいに、あなたの名前を直接入力して検索してくれる人は、ある程度あなたのサービスを知りたいと思っている見込み客になります。
AIに「信頼できる存在」として名前を出してもらえるようになり、指名検索を増やすことが、もうひとつのLLMOの大きな目標です。
あなたのブログなどのページのリンクを貼ってもらうのか?
それとも、あなたのサービスの名前そのものをAIの答えの中に出してもらうのか?
どちらを目指すかによって、取り組み方が少し変わります。
リンクを貼ってほしい場合は、役に立つ情報を整理して、AIに読み取りやすい形に整えることが大切です。
サービス名やブランド名を出してもらいたい場合は、サービスの信頼性や口コミ、実績をきちんと伝えておく必要があります。
この2つをバランスよく整えていくことが、これからのマーケティングには欠かせなくなっていきます。
・AIの答えの中で、あなたのブランド名が登場する
・サイトの内容が引用される
・リンクが表示される
こうしたことが増えれば、たとえクリックが起きなくても、あなたのサービス名や存在が、検索した人の印象に残るようになります。
また、リンクをクリックされたときは「申し込む確率が普通より高い見込み客」があなたのサイトを訪問することになるのです。
これかの時代は、「検索で勝つ」が「選ばれるブランドになる」に変わっていきます。
こうした流れの中で、私たちが見るべき成果(KPI)も変わってきます。
これまでのKPI(SEOだけだった時代) | これから注目すべきKPI(LLMO時代) |
検索順位 | AIの回答で紹介された回数 |
サイトの訪問者数 | AI経由でのアクセス数 |
コンバージョン(成約)数 | コンバージョン数+ブランド名での検索数(指名検索) |
LLMOと似た言葉で、GEOやAIOがあるよ。どれも大体同じような意味で使われるんだけど、今後日本でどの言葉が定着するのか、考察してみよう。
AIOは「AI Optmization」の略です。「AI最適化」が直訳です。
Firebrand が 調査して比較した米国月間検索ボリューム(2025年4月)では、AIO 74,000 > GEO 49,500 > LLMO 140でした。
ただし、AIOはPCの部品の言葉などと重複しているため、純粋なAIO(AI Optimization)の検索ボリュームは、ここまでないかもしれません。
今の日本では、LLMOという言葉がじわじわと広まってきています。
特に、SEOやマーケティングの実務をしている人たちの間で注目されており、LLMO対策のセミナーや専用サービスも登場しています。技術系の企業でも、LLMOという言葉は使いやすいとのことです。
LLMOが普及するかもしれない理由:
GEO (Generative Engine Opmization:生成エンジン最適化)は、海外で特に注目されている言葉です。
大手メディアのForbesやマーケティング業界のカンファレンスなどで使われることが増えていて、世界的には「GEOが次のSEOになる」という見方も強くなっています。
さらに、海外の有名なSEOツールSemrushのブログや、国内企業の電通デジタルなどでもGEOという言葉を使っています。
GEOが普及するかもしれない理由:
上位版のChatGPTに徹底的な調査を頼んだ結果、以下の回答になりました。
・AIOは「AI最適化」という言葉の意味が広すぎて、浸透しづらい可能性がある。
・世界全体では、GEOの方が検索数・知名度・信頼性のあるメディアでの採用が多く、有利。
・日本ではLLMOやAIOという名前のサービスやセミナーが先に広まっている。特に、BtoB サービスにおいてLLMOが広まっている。よって、今すぐにGEOが定着するとは言いきれない。
・ただし、最終的には、2026年ごろにGEOが標準用語として定着する可能性が高い
GEO(LLMO)や、LLMO(GEO)みたいに、両方併記している企業もあるね。
LLMOとGEOの2つを押さえておけば、良さそうっすね!
LLMOとSEOはどう違うっすか?
一言でいうと、SEOは「検索されて見つけてもらうための工夫」、LLMOは「AIに引用されるための工夫」だね。
SEO(検索エンジン最適化)の目的は、Googleなどの検索結果で上位に表示されて、たくさんの人にクリックしてもらうことです。
一方、LLMO(生成AI最適化)の目的は、ChatGPTやGeminiなどのAIに、自分の文章が引用されたり、自分のサイトやブランド名が答えとして紹介されるようにすることです。
要するに、SEOは人間の検索者に見つけてもらうためのもので、LLMOはAIに見つけてもらうためのものです。
そして、LLMOはAIに向けての対策なので、AIが正しく読み取れるように工夫します。簡潔で整理された文章にしたり、FAQやリスト形式を使ったりするのが効果的です。
じゃあ、LLMOとSEOは全く違うものっすか?LLMOではなくSEOをこれからやっていけばいいっすかね。
いや、LLMOとSEOは密接な関係にあるんだ。検索順位が高いページほど、AIにも引用されやすいんだよ。どちらかではなく、どちらも大事だね。
SEOのビッグデータを扱うahrefsの研究によれば、強調スニペット(GoogleのAIが自動的に出すQ&A)は、ほぼ例外なく「Google検索トップ10に入ってるページ」から引用されます。
AI Overviewで回答の参照元として引用されるサイトの52%は、同じく「Google検索トップ10に入ってるページ」です。
また、ChatGPTはBingのデータを使って回答を作っています。ChatGPTの回答に参照元として選ばれるには、Bingの検索で上位に表示される必要があります。
つまり、SEOで検索順位が高ければ、LLMOでも評価が高くなる、ということです。これまでのSEOの知識や工夫は、LLMOにも活かすことができるんです。
これからは「SEOかLLMOか」ではなく、両方の良いところを取り入れるバランス感覚が大事になります。
SEOとLLMOの違いをまとめると↓
比較項目 | SEO | LLMO |
目的 | Googleなどの検索結果で上位に出てクリックされること | ChatGPTやGeminiなどのAIに引用・紹介されること |
対象 | 検索する人(人間のユーザー) | 回答を作るAI(大規模言語モデル) |
効果の測定方法 | 検索順位、クリック数、訪問者数などの目に見える数字 | AIによる言及数、ブランド名の登場頻度など見えにくい指標 |
情報の見せ方 | ユーザーが読みやすいように設計 | AIが理解しやすいように整理・構造化 |
コンテンツの書き方 | キーワード重視、人にわかりやすい文章 | 結論ファースト、簡潔な表現、AIに伝わりやすい構造 |
活用のポイント | 人が検索する行動に合わせて最適化 | AIが答えを生成する仕組みに合わせて最適化 |
今後の活用 | 現在も引き続き重要 | AI時代の新しい集客手段として、これからの必須戦略 |
AIに引用されるには、「信頼できる記事を書く(SEO対策)」+「AIにも分かりやすい書き方」の2つが必要だよ。
「AIに選ばれるならSEOはもういらないの?」と聞かれることがありますが、答えはNOです。 SEOは、AIが信頼する情報源を判断する基準のひとつとして、今もとても重要です。
実際に、検索順位が高いページほど、AIがその情報を引用しやすいというAhrefsの調査結果もあります。
今のSEOは、「そのサイトが検索意図に合っていて、かつ信頼できるか」を基準に考えますので、SEOで検索上位に上がるサイトは「ある程度信頼できて、ユーザーの知りたいことにもこたえている」とAIも判断します。
そのときの判断材料になるのが「E-E-A-T」という4つの基準です。Experience(経験)、Expertise(専門性) 、Authoritativeness(権威性)、Trust(信頼性)の頭文字をとってE-E-A-Tです。
Experience(経験) | 体験談や導入事例、お客様の声などをコンテンツに載せる |
Expertise(専門性) | プロフィールに資格や経歴を書く、一つのテーマに絞って発信する |
Authoritativeness(権威性) | サイトからリンクされる、メディアで紹介される、会社概要ページがしっかりしている |
Trust(信頼性) | サイトがSSL対応、会社情報や利用規約がきちんとあること |
LLMOとは、AIに紹介してもらうための工夫であり、SEOと同じくらい、あるいはそれ以上に「信頼性」や「専門性」が問われる時代になっています。その土台がE-E-A-Tです。E-E-A-Tに沿って記事を書けば、AIにも評価されます。
※E-E-A-Tに関して詳しく知りたい方は、下記の記事をご参照ください↓
生成AIにあなたのサイトやコンテンツを紹介してもらいたいなら、「この情報は誰が書いたのか?」をはっきりさせることがとても大切です。
AIは、情報の内容だけでなく、それを書いている人や会社の信頼性もチェックしているからです。
次のようなことを整えておくと、AIからの信頼が高まりやすくなります:
・著者の名前をはっきり載せる(できれば本名)
・プロフィールを詳しく書く(経歴・専門分野・実績など)
・複数の記事に同じ著者が登場する(コラムや連載など)
こうすることで、「この人はちゃんとした専門家なんだな」とAIにも伝わりやすくなります。
自分のブランドや会社を、AIに紹介してもらいたいなら、「Wikipedia」に情報を載せることがとても効果的です。
なぜなら、ChatGPTやGeminiなど多くのAIは、Wikipediaにある情報をたくさん学習しているからです。つまり、Wikipediaに名前があるブランドのほうが、AIに登場しやすくなるというわけです。
Profoundの記事によると、ChatGPTはWikipediaからの引用が非常に多く、トップ10の引用元のうちWikipediaだけで47.9%を占めています。
47.9%は大きいっすね。Wikipediaあったほうがいいっすね。
ただし、Wikipediaに何でも自由に書いていいわけではありません。Wikipediaを作るには、下記のルールを押さえる必要があります。
ルール | ポイント |
有名性 | 会社やブランドがニュースや本、インタビューなどで紹介されていることが必要 |
検証できること | 第三者(自分以外のだれか)が出した信頼できる情報や証拠が必要 |
中立性 | 自分によいことばかり書くのではなく、なるべく公平に書くことが大事 |
利害関係なし | 会社の関係者(オーナー・広報担当など)が書くのではなく、できれば外部の人に書いてもらう |
AIに自分のWebサイトを紹介してもらいたいなら、「この情報は信頼できる」と思ってもらえる中身にすることが大事です。 そのために効果的なのが、「引用」や「統計データ」を記事に入れることです。
生成AIは、引用や統計を含んだページをより多く紹介する傾向があることがわかかっています。
特に次のような内容は、AIが引用しやすくなります:
こうしたページは、AIが答えを作るときに「使いたくなる情報だ」と判断されやすくなるのです。
LLMOと同じ意味を指す「GEO」という言葉は、同じ名前の論文から来ています。その論文によれば、引用や統計を取り入れたページは、AIに表示される回数が30〜40%も増えたというデータが出ています。
つまり、それだけ人の目に触れるチャンスが広がるということです。
AIに自社の情報を紹介してもらいたいなら、まず大切なのが「一次情報」を発信することです。一次情報とは、「他のどこにもない、あなたの会社が初めて出した情報」のことです。
たとえば次のようなものが該当します↓
・自社で行ったアンケートや調査の結果
・実際に試してみた実験・検証のデータ
・専門家へのインタビューや業界の分析
・自社のサービスで得られた独自のデータや傾向
要するに、自社のオリジナルの調査結果や統計データを出すと、AIに信頼されて引用されやすくなる、ということだね。
AIは、どこかで見たことがあるような情報よりも、「新しくて信頼できる情報」を優先して使おうとします。だから、他では手に入らない情報を出していると、AIにも見つけてもらいやすいというわけです。
さらに、SEOの観点から見ても、「独自性のあるコンテンツ」は検索結果でも評価されやすくなります。
LLMOに引用されやすいSNSは、RedditとYoutubeです。
AIは信頼性を重視しますので、
・ブログ以外のSNSで、同じテーマについて発信している
・他の人のメディアやブログでも名前が出ている
こうした発信の一貫性があると、「この人はこの分野でちゃんと活動している」とAIに判断されやすくなります。
ただし、すべてのSNSが等しく効果的ではありません。AIに引用されやすいSNSと、されにくいSNSがあります。
AIに引用されやすいSNSとしてはRedditがあります。海外発の巨大掲示板型SNSで、Prodoundの記事によると、AI Overviewの上位10サイトのシェア率は21.0%と一番高く、Perplexityの上位のシェアにいたっては、46.7%と断トツに高いです。
日本だとRedditよりも、インスタみたいなSNSのほうが有名っすけど、そういうのはダメなんすか?
そういうSNSはログイン必須で、GooglebotやAIクローラーが引用しにくいんだよ。AIが気軽に引用しにくい設計なんだ。
もう一つ、LLMOでおススメなのはYouTubeです。Google AI Overviewsの上位10サイトのシェアのうち、18.8%のシェアがあります。Redditに次いで2番目に多いです。Perplexityでもシェア2位です。
Search Engine Landによると、近年では、特にAI OverviewでのYoutubeの引用数が増えています。これは、YouTubeがGoolgle傘下なので優遇されているから、と言われています。
AIに情報をきちんと届けたいなら、「書き方」や「構成の工夫」がとても大切です。 人間はなんとなく行間を読めますが、AIはそうはいきません。はっきり整理された文章じゃないと、うまく理解してくれないのです。
生成AIに自分の情報をしっかり届けるには、AIにとって読みやすく、理解しやすい文章の形にすることが大切です。ポイントは以下の3つです。
AIは、文章の「最初」にある言葉を特に重要だと判断します。だから、文章や段落の最初には、伝えたいこと(結論)をはっきり書くのが効果的なのです。
最初に結論を言った後に、「なぜそう言えるのか(理由)」「どんな背景があるのか(説明)」という補足説明をすると、AIにも人にも伝わりやすくなります。
AIは「質問に答える」形の文がとても得意です。
検索する人がどんなことを聞きそうかを考えて、見出しを質問の形に、その下に答えを書くスタイルが効果的です。
見出しに質問を書いて、すぐ下の本文の1行目に見出しの質問の答えを書くと効果的だよ
見出し(質問)→本文の1行目(答え)
例:
見出し「LLMとは何ですか?」→本文1行目「AIが使う言葉の仕組みで、情報を処理する方法のことです」
見出し「LLMはどうやって文章を理解するの?」→本文1行目「単語の順番や意味のつながりを分析して予測します」
見出し「LLMの使い道は?」→本文1行目「 チャットボット、FAQの自動化、要約などに活用されます」
AIに引用されやすい文には共通点があります。「質問と答え」以外の形式だと、とくに次の形式がおすすめです。
■ 定義文(〜とは〜です)
→主語と述語が明確で、言いたいことが一文で伝わる形にする。
例:LLMOとは、AIに自社の情報を取り上げてもらうための工夫のことです。
■ 箇条書き・リスト形式
→情報を整理して書くことで、AIが項目ごとの意味を正確に理解できる。
例:
業務を効率よく進めるポイント
・目的をはっきりさせる
・手順をまとめておく
・進み具合を見えるようにする
こうすることで、AIが文章をスムーズに読み取れるようになります。
「構造化マークアップ」とは、Webページの中で「ここは質問です」「これは会社情報です」など、情報の意味を明確にタグで伝える方法のことです。
HTMLの中に特別な印(タグ)を加えて、検索エンジンやAIがページ内容をより正しく理解できるようにします。
もともとはSEOでよく使われていましたが、AIが情報を読み取る力にも影響するため、LLMOの対策にもとても効果的です。
特にやったほうがいいのは「Q&Aページ」です。AIは検索の答えをQ&Aページから引用するので、構造化によって「ここはQ&Aページですよ」とAIに教えることで、引用されやすくなります。
WordPressのSwellを使っている人は、記事の中にFAQを作って、ワンクリックで構造化できるよ
これで、記事に埋め込まれたFAQがAIに見つけられやすくなります。
Swellを使っていない人や、もっと本格的に構造化マークアップをやりたい人は、下記の記事を参考にしてください。
Googleセントラル:よくある質問(FAQPage、Question、Answer)の構造化データ
構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル
ページがすばやく表示されることは、SEOでもLLMOでもとても重要なポイントです。
AIは、検索エンジンと同じようにページの中身を読み取りながら情報を集めます。ところが、ページの読み込みが遅いと、AIが情報をうまく読み取れず、引用されにくくなることがあります。
たとえ中身がしっかりした内容でも、ページが重いせいでAIに正しく伝わらないのはもったいないことです。
読み込みが速いページは、
・ユーザーが離れにくくなる
・AIやクローラーがページの内容をスムーズに読み取れる
・結果として、AIに引用されやすくなる
というメリットがあります。
つまり、表示が速いページは、人にもAIにもやさしいサイトなのです。
「PageSpeed Insights(ページスピードインサイト)」という無料ツールを使えば、ページの速さをチェックできます。改善点も教えてくれるので、LLMOの対策としても非常におすすめです。
次のチェックポイントを押さえよう!
施策 | ポイント |
構造化データの設定 | FAQや記事などに『これはこういう内容です』というタグをつけ、AIが内容を読み取りやすくする |
ページの表示を速くする | ページの読み込みが遅いとAIが内容をうまく読めないため、表示を速くして内容を正しく伝える |
文章をわかりやすく書く | 結論を最初に書き、質問と答えの形にしたり、箇条書きにすることでAIにも人にも伝わりやすくする |
内容の更新を続ける | 情報が古くならないように、定期的に記事を見直して新しく書き直す。AIは新しい情報を好む。 |
体験談や独自データを入れる | 自分たちの経験や独自の調査データを入れることで、信頼できる情報としてAIに認識されやすくなる |
著者情報をはっきり書く | 誰が書いたか(プロフィール)を明確にして、専門性や信頼性を高める |
SNSや他のサイトでも発信 | SNSや他のメディアで同じテーマを発信し続けることで、AIに専門性を認識してもらいやすくなる |
他のサイトからのリンクを増やす | 他の信頼できるサイトからリンクされると、AIがそのページを信頼しやすくなる |
SNSでの口コミを増やす | SNSでの自分のブランドの口コミを増やし、AIに良い評判として学習されるようにする |
記事に図や表を使う | 視覚的にわかりやすくなることで、AIにも内容が伝わりやすくなる |
動画や音声でも発信 | Youtubeやポッドキャストなど、動画や音声で自社ブランドを紹介することで、AIがいろいろな形で情報を学べるようにする |
LLMOは、やって終わりではありません。ちゃんと効果が出ているか、続けてチェックしながら少しずつ良くしていくことが大切です。
以下のような指標が、LLMOで効果をチェックするためのポイントになります。
見るポイント | どんな意味? | 測り方(例) |
AIでの引用回数 | AIが自社の情報を取り上げてくれた回数 | 実際にChatGPTやPerplexityで質問して、自社が出てくるか調べる |
AIからのアクセス数 | AI経由でサイトに来た人の数 | ※Googleアナリティクス(GA4)で確認する |
AIに名前が出る回数(ブランド言及) | AIが社名や商品名を答えの中で出している回数 | 質問をAIにして、答えに名前があるかをチェック |
AIに選ばれるキーワード | どんなキーワードで自社が取り上げられやすいか | 想定される検索ワードでAIに質問し、答えを見て記録 |
指名検索数 | ユーザーが社名や商品名で直接検索する回数 | Googleサーチコンソールやキーワードプランナーで確認 |
おススメの測定ツール
Ahrefs:Google検索の「AI Overview」に出るキーワードをチェックする
GA4(Googleアナリティクス4):AIからのアクセスがどれくらいあるか見る
ChatGPTなどに直接質問:出てくるかどうか手動で確認する
GA4(Google Analytics 4) は、Googleが提供するウェブサイトやアプリのアクセス解析ツールです。
これを使って、自分のサイトに、ChatGPTやperplexityなどの生成AIを経由して訪れた人がどれくらいいるかを、確認することができます。
geminiの流入を調べたいなら、「gemini.google.com / referral」を、Perplexityの流入を調べたいなら、「perplexity.ai / referral」を入力する
LLMO(Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGoogleのAIなどの生成AIに、自分のWebページやサービスを紹介してもらいやすく整える施策です。
従来のSEOが「検索順位」を重視していたのに対し、LLMOは「AIに引用・推薦される」ことを目指します。
検索行動が変わり、ユーザーはAIに直接質問し、その回答だけで満足する傾向が高まっているからです。結果として、リンクがクリックされない「ゼロクリック検索」が増加しています。
この変化に対応するため、AIに選ばれる仕組みづくり=LLMOが重要視されています。
SEOは検索エンジンの上位表示を目的とする施策で、Googleのアルゴリズムを中心に構成されます。一方、LLMOはAIの回答に自分の情報を含ませることが目的です。AIに好かれる「網羅性・信頼性・構成」が求められます。
・AIが24時間あなたの代わりにあなたの記事やサービスを紹介してくれる
・Google検索されなくてもAI経由で訪問される可能性が増える
・ライバルよりも先にAIに認識されやすくなる
・ブランド名での検索(指名検索)が増える可能性がある
まずは、自分のWebページが「誰のための、何の情報なのか」を明確にし、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を整えましょう。そして、文章の構造や情報の網羅性もAIにとって理解しやすい形にすることが大切です。
AIが回答にブランド名を含めるようになるには、専門性・実績・口コミなどを明示し、信頼性の高い情報として認識される必要があります。指名検索を増やす工夫も重要です。
今、私たちの集客の現場は、大きな転換点に立っています。
検索で上位を取るだけでは、お客様には届かない時代になってきました。
SEOはSEOできちんとやりつつ、ChatGPTやGoogleのAIが「この人の情報が信頼できる」と判断したものだけが、ユーザーに届けられるようになってきています。
そんな時代に必要なのが、LLMOです。AIにあなたの情報を紹介してもらえるように、ページを整え、信頼と専門性を伝える設計が、次世代の集客のスタンダードです。
LLMOに早く取り組むことで、未来の集客ルートを先取りでき、あなたのサービスやブランドが24時間AIにおすすめされる存在になります。
AIと共に戦略を立てていく。そんな新しい時代の集客戦略が、今まさに求められているのです。
「どれだけ頑張っても、アクセスが伸びない…」
「SNSもブログも頑張ってるのに、売上が変わらない…」
「AIに負けない集客って、どうしたらいいの…?」
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この【YouTube集客小冊子】です。
Youtubeの動画は、AIが参照元として引用する情報源でもあります。
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