LLMOとは？ SEOとの違い・具体的な対策・ツール活用を解説！

検索行動が「ググる」から「AIに訊く」へと変化する中、自社ブランドがAIにどう認識されているかも、マーケティングにおいて重要になりつつあります。自社ブランドがAIに引用されれば露出度が上がり、信頼できるブランドとして認知されるようになります。

本記事では、LLMOの定義やSEOとの違い、具体的な対策手法、効果測定の方法をわかりやすく解説します。競合に先駆けてAI時代の対策を始め、AIと検索エンジンの双方から選ばれる強いブランドを目指しましょう。

• LLMOとは？

• なぜ今LLMOが重要なのか？

• LLMOとSEO・AIO・GEOの違い

• LLMO対策で知っておきたいLLMの基礎知識

• LLMO対策の具体的な手法

• LLMO対策の始め方5STEP

• LLMOの効果測定で使える主な数値

• MeltwaterのLLMモニタリングツール

• まとめ｜競合に先駆け、AI時代の対策を始めよう

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIによって回答が出力される際、自社の情報が引用・参照されるよう最適化するマーケティング施策です。日本語では、大規模言語モデル最適化と呼ばれます。

近年は、GoogleのAI Overviewsのように、検索結果にAIが要約した回答も表示されるようになりました。回答の中に自社名や自社サイトのリンクがあれば、宣伝効果が期待でき、多くのユーザーをサイトに呼び込むことが可能になります。

自社サイトへの誘導施策は、従来はSEOがメインでしたが、今後はSEOとLLMO両方の対策が求められるでしょう。

なぜ今LLMOが重要なのか？

これまでユーザーは、Googleなどの検索窓にキーワードを入力し、表示された結果の中から自分で情報を選んでいました。しかし近年、「AIに質問して、直接答えを得る」スタイルへと移行しつつあります。

「AI Overviews」というGoogle機能や「Copilot Search」というMicrosoft機能などの導入により、AIによって要約された回答が検索結果の上部に表示されるようになりました。これにより、ユーザーは検索結果に出たWebサイトをクリックすることなく、答えを得ることができます。

実際、Search Engine Landが報じたレポート（2025年6月）によると、米国のGoogle検索におけるゼロクリック検索の割合は、2024年3月の24.4%から2025年6月には27.2%へと増加しているとのことです。

今後のWeb集客においては、AIに信頼できる情報源として選ばれることが重要な要素となります。膨大なWeb情報の中からAIが回答を生成する際、自社のコンテンツがAIに推奨されれば、ブランドの信頼性は高まり、参照元リンクからの流入も期待できます。

ブランドの信頼性を高めリンクからの流入を増やすには、SEOだけでなく、AIからも引用されるコンテンツ作りが必要となるでしょう。

LLMOとSEO・AIO・GEOの違い

自社のWebサイトへの流入を増やす施策は、SEOをはじめLLMOなど、多岐にわたります。まずはそれぞれの定義と役割を整理し、正しく理解することから始めましょう。

SEO（検索エンジン最適化）との違い

SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）とLLMOの決定的な違いは、Webサイトやコンテンツを「何に対して」最適化するかという点です。SEOは検索エンジンに対して最適化し、検索結果の上位表示を追求します。一方で、LLMOは大規模言語モデル（LLM）に対して最適化し、自社名や自社コンテンツなどが引用・推奨されることを目指します。

SEOでWeb上の露出を高めることは、AIの認知度向上にも寄与します。SEOとLLMOは、相互に補完し合う関係といえるでしょう。

AIO・GEO・AEOとの違い

AIO（AI Optimization：AI最適化）は、すべてのAI技術への最適化を包括する広義な概念です。Google検索における生成AI要約機能「AI Overviews」の略称として使われるケースもあります。

また、GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）は検索型AIに対して、AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）はチャットボットなどの対話型AIに対して、Webサイトやコンテンツなどを最適化する取り組みです。

AIOにLLMO・GEO・AEOが内包される関係ですが、企業によってはAIOとLLMOは同じ概念として扱われるケースもあります。

LLMO対策で知っておきたいLLMの基礎知識

LLMOの効果を高めるには、最適化の対象である「LLM（大規模言語モデル）」が、どのような原理で情報を学習し、回答を出力しているかを理解する必要があります。

ここでは、対策の前提となる3つの基礎知識を解説します。

そもそもLLMとは

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、文章の生成や理解に特化した生成AIモデルのことです。インターネット上の膨大なテキストデータを学習することにより、人間が作るような自然な文を生成することができます。

LLMはChatGPTやGoogle Gemini、Claudeなどの生成AIサービスの中核技術として利用されており、質問への回答や文章の要約、翻訳、プログラミングコードの生成など、多岐にわたるタスクをこなします。

LLMOにおいては、この「巨大な頭脳」に対して、自社の情報を正しく学習・記憶させ、ユーザーからの問いかけに対して適切な引き出しとして提示させることがゴールとなります。

LLMの仕組み

LLMは、膨大なテキストデータを学習することで自然な文章を生成しています。以下のステップを経て、情報を処理しています。

1. トークン化・ベクトル化：文章を分解し数値化する 

はじめに、入力された文章を「トークン」という最小単位（単語や助詞、句読点など）に細かく分解します。トークンを数値化することで、コンピューターが文章を解析できるようになります。

1. 文脈の把握：言葉のつながりを読み解く

次に、LLＭの機械学習モデルであるニューラルネットワークにより、バラバラになったトークン同士が文章の中でどのような関係にあるのかが解析されます。ニューラルネットワークはこれまでの膨大なデータの学習により、「ごはんを」のあとには「食べる」「作る」などの言葉が続くことを予測します。そして、単語が使われる確率や文脈なども踏まえたうえで、どの言葉を使うのが最も適切か判断します。

1. デコード：回答を生成する

最後に、人が読めるようテキストデータに変換し、回答として出力します。

LLMOでは、主語と述語を明確にするなど、AIが理解しやすいテキスト構造を意識することが重要になります。

Webトラフィックに強いAIプラットフォーム

AIの回答内容がきっかけで、自社のWebサイトへの訪問につながることがあります。どのようなAIプラットフォームが、サイト訪問を促しているのでしょうか。結果は以下のグラフの通りです。

参照：Digital 2026: グローバル・デジタルレポート（日本）P.54

Meltwaterの「Digital 2026: グローバル・デジタルレポート（日本）」によると、2025年10月時点でのAI経由のWebトラフィック参照元シェアは、ChatGPTが82.74%と圧倒的です。次いでMicrosoft Copilot（4.91%）、Perplexity（4.78%）、Google Gemini（4.58%）と続きます。

このデータから、圧倒的なシェアを持つChatGPTへの対策を最優先としつつ、検索特化型のPerplexityなど、自社のターゲット層が利用しそうなプラットフォームを順次カバーしていく戦略が有効であるといえます。

LLMO対策の具体的な手法

LLMO対策は、大きく「テクニカル」「E-E-A-T」「コンテンツ構造」の3つのアプローチに分類できます。

テクニカルな対策

まずは、WebサイトのAI巡回ロボット（クローラー）がサイト内の構造を理解できるよう、技術的な環境整備から始めましょう。

llms.txtの設置・設定

llms.txtとは、LLMにサイト内の情報を正しく伝えるためのテキストファイルのことです。AIクローラーに、どのような情報を優先的に扱ってほしいのか、もしくは扱ってほしくないのかを指示することができ、著作権対策にもなります。LLMs.txt Generatorなどの作成支援ツールを使えば、技術的な知識がなくても作成可能です。

HTML設計・SSR

AIは、私たち人間のように画面に表示されたテキストや画像を見ているわけではなく、HTMLという文字コードを読み取って認識しています。見出し（h1～h6）や画像（img）、段落（p）などさまざまなタグコードが用いられることで、AIの内容理解が進みます。

サーバー側がHTMLを作成するSSR（サーバーサイドレンダリング）という手法を利用すれば、JavaScriptのような動きのあるコンテンツもAIや検索エンジンが認識できるようになり、LLMOとSEO対策に効果的です。

構造化マークアップ

構造化マークアップとは、AIがWebサイトやコンテンツの構造を認識できるように、サイト上の情報に「商品名」「価格」「口コミ」といった種類別の名札（タグ）を付けることです。schema.orgという専用コードを、HTMLに記載していきます。

この名札付けを徹底すると、AIは「この商品は評価が高くて、在庫がある」と正しく認識できるようになります。その結果、ユーザーが「おすすめの商品は？」と聞いたときに、AIが自社商品を提案してくれる可能性が高まります。

E-E-A-Tのための対策

E-E-A-Tとは、Googleが定めるWebサイトの評価基準で、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）を意味します。

LLMOやSEOにおいて必要な、E-E-A-Tを高めるための対策を解説します。

独自性と専門性のあるコンテンツ作り

AIは独自性のある情報を高く評価する傾向があります。以下が施策例です。

独自性と専門性を備えたコンテンツは、他社が容易に模倣できない価値があり、AIに選ばれる確率を高めます。自社データではない場合も、公的機関などが提供している一次情報を使用すると、専門性が保たれるでしょう。

ブランド情報の正確さと一貫性の確立

情報の正確さは、ユーザーの信頼を生みます。以下のように、複数のチャネルにまたがって、情報が統一されていることが求められます。

ユーザーとのやりとり

ユーザーとのやりとりは、企業や製品をユーザーにとって身近なものに感じさせたり、企業の対応力を示したりするのに有効です。以下のように、SNSやGoogleを用いた方法があります

外部機関によるPR戦略

外部機関が発信した自社情報は客観的で、権威性や信頼性が高まります。以下が具体例です。

Web上でのブランドの露出を増やし、「多くの人から言及・信頼されている」というシグナルをAIに送り続けることが、AIからの推奨を獲得するために必要です。

コンテンツの構造や表現における対策

AIが情報を正しく理解し、ユーザーへの回答として引用しやすくするためには、コンテンツの構造や文章表現も最適化する必要があります。

構成・見出し設計の最適化

コンテンツの構成によって、AIの理解度も変わります。以下のようなことに注意しましょう。

AIが理解しやすい文章構造・表現

AIが内容を認識できる文章は、曖昧さがなく、論理的な構造を持っています。以下のポイントを意識してライティングを行いましょう。

LLMO対策の始め方5STEP

AIに引用されるためには、以下の5つのステップに沿って計画的にLLMOを進めることが重要です。

1. 現状分析を行う
2. 目標を決める
3. 活用するLLMの決定
4. 対策方針を決定する
5. 効果測定し改善を続ける
   

各フェーズでやるべきことを具体的に解説します。

1.現状分析を行う

まずは、自社がAIからどのように認識されているかを把握することから始めます。主要な生成AIツールで自社名やサービス名を入力し、どのように紹介されているかを確認しましょう。

同時に、自社サイト内のコンテンツ状況も点検が必要です。E-E-A-Tを備えた情報が揃っているか、構造化マークアップは実装されているかなど、技術とコンテンツ内容の両面から課題を洗い出します。

2.目標を決める

現状を把握したら、LLMOを通じて何を達成したいのか、具体的なゴールを設定します。

「ブランド認知の向上」を目指すのか、あるいは「AI回答経由でのサイト流入増加」を狙うのかによって、追うべき指標は異なります。以下のようなKPI（重要業績評価指標）を具体的な目標値として設定しましょう。

LLMOのKPIについては、LLMOの効果測定で使える主な数値でもさらに詳しく解説しています。

3.活用するLLMの決定

自社のターゲットユーザーが普段どのAIツールを利用しているかを踏まえ、優先的に対策するプラットフォームを選定します。圧倒的なシェアを持つChatGPT、検索エンジンとの連動性が高いGoogle GeminiやPerplexity、ブレインストーミングやメール作成などビジネスにも強いMicrosoft Copilot などがあります。

4.対策方針を決定する

活用するLLMが決まったら、具体的なアクションプランを策定します。「テクニカルな改修をする」「専門家インタビュー記事を増やす」「プレスリリースで外部評価を高める」など、現状の課題に対する解決策をリストアップし、優先順位を付けます。

5.効果測定しながら改善を続ける

施策を実行した後は、定期的なモニタリングと改善が不可欠です。AIのアルゴリズムや学習データが更新されたり、社会的な価値観が変化したりする可能性があるためです。

設定したKPIの推移を計測するには、膨大なデータを効率的に分析できるツールの導入がおすすめです。期待通りの成果が出ていない場合は、記事のリライトや外部施策の強化など、新たな手を打つ必要があります。

▶︎あわせて読みたい：AIをマーケティング分析に活用する方法は？メリット、活用事例を解説

LLMOの効果測定で使える主な数値

LLMOはSEOほど確立された測定指標がなく、成果が見えにくい側面があります。しかし、定点観測を行うことで施策の有効性を検証することは可能です。

ここでは、効果測定に用いるべき以下の指標について解説します。

• AIでの引用・言及率
• AI生成の回答からのトラフィック
• 検索エンジンでの指名検索数

AIでの引用・言及率

自社ブランドが生成AIにどの程度推奨されているかを直接確認します。ChatGPTなどのAIプラットフォームで、自社に関連する質問を行い、生成された回答内に自社名が掲載されているかを確認します。AI Overviewなどでは情報の引用元としてURLが表示されるため、自社サイトがリンクされているかも確認するとよいでしょう。

【ChatGPTでの引用例】

【GoogleのAI Overviewでの引用例】

テストするプロンプト（生成AIへの質問）例は以下のとおりです。

• 「おすすめの〇〇製品を教えて」
• 「△△のサービスを比較検討したい」
• 「〇〇を解決するには」

AIにはランダム性があるため、1回の試行ではなく、複数回テストを行っておおよその傾向を掴むことが重要です。その際は、以下のような項目の記録を残しましょう。

• 言及の有無（自社名が含まれているか）
• 推奨順位（自社は何番目に紹介されたか）
• センチメント（自社に関する内容や文脈はポジティブか）
• 引用リンク（自社サイトへのリンクがあるか）

AI生成の回答からのトラフィック

AIチャットボットの回答に含まれるリンクを経由して、どれだけのユーザーがサイトを訪れたかを計測します。GA4などの解析ツールを用いれば、ChatGPTやPerplexityなどからの流入数が確認できます。また、Ahrefsのブランドレーダー機能など、AI Overviewsでの引用状況を確認できる機能も登場し始めています。

検索エンジンでの指名検索数

指名検索とは、ブランド名などの固有名詞を用いて検索エンジンで検索することです。AI回答でブランドを知ったユーザーが、詳細を調べるためにGoogleなどで指名検索を行う数も、LLMOの効果指標として活用できます。

LLMO施策の実施時期に指名検索数の増加傾向が見られる場合、施策が認知拡大に寄与していると推測できます。

MeltwaterのLLMモニタリングツール

LLMO対策を進める上で、計測や分析、レポート作成にかかる膨大な労力や、専門知識を持つ人材の不足は大きなハードルとなります。こうした課題を解決するのが、MeltwaterのGenAI Lensです。

GenAI Lensは、ChatGPTやPerplexity、Geminiなど、90%以上のLLMを横断的にモニタリングできるツールです。AIが自社ブランドや製品、競合他社についてどのように表現しているかを可視化し、リスク検知や戦略立案をサポートします。

【GenAI Lensの主な機能】

▶︎MeltwaterのLLMモニタリングツール：GenAI Lensをもっと詳しく

まとめ｜競合に先駆け、AI時代の対策を始めよう

LLMOは、AI検索が日常化した現在において、ブランドの価値を正しくユーザーへ届けるための新しいマーケティング施策です。

SEOで検索エンジンの上位表示を狙うだけでなく、AIに情報源として推奨されることが、競合との差別化につながります。テクニカルな環境整備とE-E-A-Tに基づいたコンテンツ発信を両輪で進め、AIにも選ばれるブランドを目指しましょう。

Meltwaterの分析ツールを活用することで、AIによる自社の引用状況などが客観的なデータに基づいて明確になります。ぜひお気軽にご相談ください。

※本調査内容を転載・ご利用いただく場合は、出典元にMeltwaterを記載のうえご利用ください。

この記事の監修者：

宮崎桃（Meltwate Japanエンタープライズソリューションディレクター）

国際基督教大学卒。2016年よりMeltwater Japan株式会社にて新規営業を担当。 2020年よりエンタープライズソリューションディレクターとして大手企業向けのソリューションを提供。 ソーシャルメディアデータ活用による企業の課題解決・ブランディング支援の実績多数。 趣味は映画鑑賞、激辛グルメ、ゲーム

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