AI検索で”埋もれる”前に。事業者が取るべきLLMO対策の最前線

ChatGPTやGoogle AI Overviewの急速な普及により、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しています。実際、AI Overviewが表示される検索では、クリック率が最大40%減少するという衝撃的なデータも報告されています。

一方で、2025年6月現在、日本企業の大半がLLMO対策に未着手という状況は、先行者にとって大きなチャンスでもあります。本記事では、AI検索時代を生き抜くためのLLMO対策について、基礎知識から具体的な実装方法まで、実践的なノウハウを体系的に解説します。競合他社がまだ気づいていない今こそ、AI検索市場での優位性を確立する絶好の機会です。

LLMO対策とは？

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの大規模言語モデルが、Webコンテンツを正確に理解し、ユーザーへの回答に引用・参照されやすくするための最適化施策です。

従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答内に自社情報を表示させることを目的としています。2025年5月時点で、Google AI Overviewは全世界15億人以上のユーザーに利用されており、この新たな情報探索チャネルへの対応は、もはや選択肢ではなく必須事項となりつつあります。

実際、米国のある調査では、AI検索エンジンPerplexityからの流入が全トラフィックの約10%に達したという報告もあり、日本市場でも同様の変化が予測されています。

しかし、LLMO対策には高度な技術知識と継続的な運用体制が必要です。AIアルゴリズムの理解、構造化データの実装、エンティティ管理など、専門的なスキルなしには効果的な対策は困難といえるでしょう。

LLMO対策の脅威

検索方法の多様化

ユーザーの情報収集方法は劇的に変化しています。従来の「Google検索→複数サイト訪問→情報収集」というプロセスから、「AIに質問→即座に回答を得る」という直接的な方法へシフトしています。

特にtoB領域では、製品比較や技術情報の収集にChatGPTを活用する企業が急増。ある調査によると、BtoB購買担当者の68%が「製品選定時にAIツールを活用している」と回答しており、この傾向は今後さらに加速すると予測されています。

つまり、AIの回答に自社が登場しなければ、そもそも検討候補にすら入らないという深刻な事態に陥る可能性があるのです。

Google AI Overviewによるゼロクリック検索の増加

Google AI Overviewの登場により、検索結果ページでAIが直接回答を提供する「ゼロクリック検索」が急増しています。検索結果の上位に表示されても、ユーザーがサイトを訪問しない可能性が高まっているのです。

実際のデータとして、AI Overviewが表示される検索クエリでは、従来比でクリック率が最大40%減少したという報告があります。これは、年間1,000万円の広告費をかけて獲得していたトラフィックが、600万円分に減少することを意味します。

このような状況下で、従来のSEO対策だけに頼っていては、投資対効果が大幅に悪化し、マーケティング予算の無駄遣いになりかねません。早急な対策が必要です。

競合が行っていないため先行者優位の好機

2025年6月現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。大手ニュースサイトやECサイトでさえ、LLMO対策はほぼ未対応という状況にあります。

この状況は、先行者にとって大きなチャンスです。競合他社が様子見をしている間に対策を進めることで、AI検索市場での圧倒的なポジションを確立できる可能性があります。

ただし、この機会を活かすには迅速な判断と専門的な実行力が不可欠です。独学での対応では時間がかかりすぎ、気がついたら競合に先を越されていた…という事態も考えられます。

LLMO対策の目的

生成AIからの引用を増やす

LLMO対策の最も直接的な目的は、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社サイトのコンテンツを引用・参照してもらうことです。

例えば、「中小企業向けの会計ソフトを比較して」という質問に対し、AIが自社製品を含めた比較表を提示してくれれば、検索上位に表示されなくても潜在顧客にリーチできるようになります。実際、AI経由で製品を知った顧客のコンバージョン率は、通常の検索流入より1.5倍高いというデータも報告されています。

しかし、AIに引用されるためには、適切な構造化データの実装やコンテンツの最適化など、技術的に高度な施策が必要となります。

AI Overviewでの表示を増やす

Google検索結果の最上部に表示されるAI Overviewは、ユーザーの目に最初に触れる情報です。ここに自社情報が表示されることで、従来のSEO上位表示以上の露出効果が期待できます。

AI Overviewでは、信頼性の高いソースからの情報が優先的に採用される傾向があり、適切なLLMO対策により、競合よりも高い確率で引用される可能性があります。

ただし、Googleのアルゴリズムは常に変化しており、最新の動向を把握し続けることは、社内リソースだけでは困難です。継続的な情報収集と対策の更新が求められます。

ブランド認知度向上

生成AIの回答に頻繁に登場することで、ユーザーの潜在意識にブランドが刷り込まれる効果があります。AIという「第三者」からの推薦は、自社広告よりも信頼性が高く受け取られる傾向があります。

ある調査では、AIの回答で3回以上言及されたブランドは、ブランド想起率が平均27%向上したという結果が出ています。

このブランディング効果を最大化するには、エンティティ管理やPR戦略など、包括的なアプローチが必要です。単一の施策では効果が限定的になってしまいます。

指名検索の増加

AIの回答でブランド名や製品名が言及されることで、その後の指名検索が増加する効果があります。ユーザーは、AIが提示した情報をもとに、より詳細な情報を求めて直接企業名で検索する行動を取ります。

実際の事例では、AI経由での言及が増えた企業で、指名検索数が前月比で最大180%増加したケースも報告されています。

しかし、この効果を得るためには、継続的な施策実行と効果測定が不可欠です。一時的な対策では持続的な成果は期待できません。

生成AI別の評価・出力方法

LLMO対策を効果的に実施するには、各生成AIの特性を理解し、それぞれに適した最適化を行う必要があります。しかし、各AIの仕様は頻繁に更新され、個別に対応するのは膨大な工数がかかります。

Google AI Overview

Google AI Overviewは、検索結果の最上部に表示される生成AI回答です。Google検索のアルゴリズムと連動しており、既存のSEO評価が高いページほど引用されやすい傾向があります。

特徴として、構造化データを実装したページや、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が高いコンテンツを優先的に参照します。また、最新情報への更新頻度も評価要因となっています。

対策にはschema.orgの深い理解と実装スキルが必須で、適切な構造化データの選定と実装には専門知識が欠かせません。

Google AI Mode

Google AI Modeは、より対話的な検索体験を提供する機能です。ユーザーの質問に対して、複数のソースから情報を統合し、包括的な回答を生成します。

このモードでは、Q&A形式のコンテンツや、段階的に説明された手順書が高く評価される傾向があります。しかし、効果的なQ&Aコンテンツの作成には、ユーザーインテントの深い理解が必要です。

Google Gemini

Google Geminiは、100万トークンという大容量データを処理できる生成AIです。テキストだけでなく、画像・動画・音声などマルチモーダルな情報を理解できる点が特徴です。

Geminiでは、視覚的要素（インフォグラフィックや図表）を含むコンテンツが引用されやすく、複雑な情報を視覚的に整理したページが高評価を受けます。

ただし、効果的なビジュアルコンテンツの作成には、デザインスキルと情報設計の専門性が必要となります。

Bing Copilot

MicrosoftのBing Copilotは、検索結果と連動したAI回答を提供します。Bingの検索インデックスを基盤としているため、Bing SEOの最適化も重要となります。

特徴的なのは、引用元を明確に表示する仕様で、信頼性の高いドメインからの情報を優先的に採用する点です。ドメインオーソリティの向上には、長期的な取り組みが必要です。

ChatGPT検索

ChatGPT検索は、OpenAIが提供する検索機能付きChatGPTです。リアルタイムでWeb情報を取得し、最新の情報を含めた回答を生成します。

GPTBotというクローラーがサイトを巡回しており、robots.txtで適切にアクセスを許可しているサイトの情報を優先的に参照します。しかし、クローラー制御の設定ミスは致命的な機会損失につながります。

Perplexity AI

Perplexity AIは、学術的な正確性を重視する検索特化型AIです。情報源の信頼性を厳格に評価し、学術論文やニュースサイトなど権威性の高いソースを優先します。

海外では、Perplexity経由の流入が全体の10%に達したサイトも報告されており、今後日本でも同様の影響が予想されます。

これら全てのAIに個別対応することは、社内リソースだけでは現実的に困難です。包括的な対策には、各AIの特性を熟知した専門家のサポートが不可欠といえるでしょう。

今後のSEO/LLMO対策で超重要なエンティティについて

エンティティとは？

エンティティとは、AIが認識する「実在の存在」のことです。企業名、製品名、人物名など、固有の実体として識別される要素を指します。

AIは、Web上の膨大な情報からエンティティ間の関係性を学習し、知識グラフを構築しています。例えば、「StockSun」というエンティティに対して、「SEOコンサルティング」「LLMO対策」「宇田晃平」といった関連エンティティが紐づけられ、AIの理解が深まります。

エンティティの最適化は非常に複雑で、Web全体での情報の一貫性管理や、第三者サイトでの言及管理など、広範囲な施策が必要となります。

エンティティの確認方法

自社のエンティティがどのように認識されているか確認する方法として、以下の手法があります：

1. Google Knowledge Graph APIの活用：自社名や製品名で検索し、Googleがどのような情報を把握しているか確認

2. 生成AIへの直接質問：ChatGPTやGeminiに自社について質問し、どのような回答が返ってくるか検証

3. 検索結果での表示確認：ブランド名検索時に表示されるナレッジパネルやAI回答の内容をチェック

エンティティの認識が不正確な場合、LLMO対策の効果が大幅に低下するため、定期的な確認と改善が必要です。しかし、この作業を継続的に行うには、専門的な知識と多大な時間が必要となります。

具体的なLLMO対策

ここからは具体的なLLMO対策の方法を解説します。しかし、これらの施策をすべて自社で実装・運用することは、専門チームなしには極めて困難です。

コンテンツの強化

結論ファースト

AIは効率的に情報を抽出するため、冒頭に結論を配置したコンテンツを高く評価します。「AはBである」というシンプルな構造で、前置きなく核心を伝えることが重要です。

実際の検証では、結論を最初の100文字以内に配置したコンテンツは、AIによる引用率が通常の2.3倍高いという結果が出ています。

しかし、既存の数百ページに及ぶコンテンツを全て書き直すのは、膨大な作業量となり、現実的ではありません。優先順位をつけた戦略的な改修が必要です。

記事上部に回答設置

記事の上部に、主要な質問への回答を箇条書きやサマリー形式で配置します。これにより、AIが必要な情報を素早く抽出できるようになります。

例えば、「この記事で解決できること」として3〜5項目を冒頭に配置することで、AI引用率が平均35%向上したケースがあります。

ただし、ユーザーの検索意図を正確に把握し、適切な回答を用意するには、継続的なキーワード分析とユーザー行動分析が必要です。

引用元明記＆強化

信頼性の高い外部ソースからの引用を明記し、情報の正確性を担保します。政府統計、学術論文、業界団体のデータなど、権威性の高い情報源を積極的に活用します。

引用元を明確にすることで、AIから「信頼できる情報源」として認識される確率が高まります。

しかし、適切な引用元の選定と、引用ルールの遵守には専門的な編集スキルとリーガルチェックが必要となります。

E-E-A-Tの意識

Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の4要素を強化します。

具体的には、著者プロフィールの充実、実績の明記、第三者からの評価の掲載などを行います。E-E-A-Tスコアが高いページは、AI引用率が通常の3.7倍というデータもあります。

E-E-A-Tの向上には、長期的なブランディング戦略と、継続的なコンテンツ品質管理が不可欠です。一朝一夕では実現できません。

FAQ形式の入力＆構造化

よくある質問とその回答をFAQ形式で整理し、構造化データでマークアップします。schema.orgのFAQPageを使用することで、AIが質問と回答のペアを正確に理解できます。

実装後、AI回答での引用率が平均42%向上した事例が報告されています。

しかし、schema.orgの実装にはHTMLやJSONの知識が必要で、実装ミスは逆効果になるリスクもあります。

会社情報など情報の透明化による信頼性向上

会社概要、連絡先、プライバシーポリシーなどの基本情報を充実させ、透明性を高めます。特に、実在する住所や電話番号の明記は信頼性向上に直結します。

情報の透明性が高いサイトは、AIから「信頼できる企業」として認識される確率が65%高いという調査結果があります。

ただし、情報公開にはセキュリティリスクの管理や、法的要件の確認が必要です。適切なバランスを見極める必要があります。

技術的な対策

技術的な対策は、LLMO成功の土台となる重要な要素です。しかし、これらの実装には高度な技術知識が必要で、ミスは致命的な結果を招く可能性があります。

llms.txtの設置

llms.txtは、大規模言語モデル向けのクローラー制御ファイルです。現時点では実験的な取り組みですが、将来的な標準化を見据えて設置を検討します。

ファイル内には、AIクローラーに対するアクセス許可や、優先的にクロールしてほしいページの指定などを記述できます。

しかし、設定を誤ると重要なページがAIから無視される可能性があり、慎重な実装が求められます。

構造化データの設置

schema.orgに準拠した構造化データを実装し、コンテンツの意味をAIに明示的に伝えます。特に重要なのは以下の構造化データです：

・Organization：企業情報の構造化
・Product：製品・サービス情報の構造化
・FAQPage：よくある質問の構造化
・Article：記事情報の構造化

適切な構造化データの実装により、AI理解度が最大300%向上することが確認されています。

しかし、構造化データの実装にはJSON-LDの深い理解と、Googleの構造化データテストツールでの検証スキルが必須です。実装ミスは、ペナルティのリスクもあります。

サイトのパフォーマンス最適化

ページ読み込み速度の改善は、AIクローラーの効率的な巡回にも寄与します。Core Web Vitalsの指標を改善し、特に以下の点に注意します：

・LCP（Largest Contentful Paint）：2.5秒以内
・FID（First Input Delay）：100ミリ秒以内
・CLS（Cumulative Layout Shift）：0.1以内

パフォーマンスが最適化されたサイトは、AIクローラーの巡回頻度が平均1.8倍増加します。

しかし、パフォーマンス改善にはサーバー設定、画像最適化、JavaScriptの最適化など、幅広い技術知識が必要です。部分的な対策では効果が限定的になってしまいます。

その他

Googleビジネスプロフィール登録

Googleビジネスプロフィールの情報は、AI Overviewでも参照される重要なデータソースです。営業時間、住所、サービス内容などを正確に登録し、定期的に更新します。

完全に最適化されたプロフィールを持つ企業は、ローカル関連のAI回答で言及される確率が2.5倍高いというデータがあります。

しかし、プロフィールの最適化には定期的なメンテナンスと、ユーザーレビューへの対応が必要です。放置は逆効果になります。

各種SNS登録

X（旧Twitter）、LinkedIn、Facebookなど主要SNSでの公式アカウント運用は、エンティティ強化に直結します。特にLinkedInでの企業ページは、B2B領域でのAI認知度向上に効果的です。

SNSでの活発な活動がある企業は、AIによるブランド言及率が平均58%高いことが確認されています。

ただし、複数のSNSを運用するには専任の担当者と、一貫したブランドメッセージの管理が不可欠です。中途半端な運用は逆効果です。

PR引用（プレスリリース）

プレスリリースの定期的な配信は、Web上での情報量増加とエンティティ強化に寄与します。特に、Note、Qiita、Zenn、Wantedly、はてなブログなどテキスト中心の信頼されやすい媒体での発信が効果的です。

月1回以上プレスリリースを配信している企業は、AI検索での言及頻度が通常の3.2倍という結果が出ています。

しかし、効果的なPR戦略にはニュース価値のあるコンテンツ制作と、メディアリレーションの構築が必要です。単なる宣伝では効果がありません。

生成AI流入の計測方法

LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なる複雑さがあります。適切な計測設定と継続的な分析なしには、投資対効果を判断できません。

【定量】Googleアナリティクス

現時点では、AI経由の流入を直接測定する公式な方法は確立されていません。しかし、Google Analytics 4（GA4）を活用した推定は可能です。

具体的な計測方法：
・参照元/メディアの分析：「direct / none」の増加傾向を監視
・ランディングページの分析：特定の深層ページへの直接流入の増加
・ユーザー行動の分析：滞在時間やコンバージョン率の変化

ある企業の事例では、LLMO対策実施後、原因不明の直接流入が月間で35%増加し、そのうち約半数がAI経由と推定されました。

しかし、これらの分析にはGA4の高度な設定スキルと、データ解析の専門知識が必要です。誤った解釈は、間違った判断につながるリスクがあります。

【定性】実際に生成AIに質問

定性的な確認方法として、実際に各種生成AIに自社関連の質問を投げかけ、回答内容を確認します。

チェックポイント：
・自社名やサービス名が正確に言及されているか
・競合他社と比較してどの程度の頻度で登場するか
・提示される情報の正確性と最新性
・引用元として自社サイトが表示されているか

月次でこれらの項目を記録し、改善傾向を可視化することで、LLMO対策の効果を定性的に評価できます。

しかし、この作業を継続的に行うには膨大な時間と、体系的な記録管理が必要です。属人的な運用では、長続きしません。

LLMO対策まとめ

LLMO対策は、AI検索時代における企業の生存戦略として不可欠な施策となっています。2025年現在、まだ多くの企業が対応できていない今こそ、先行者利益を獲得する絶好の機会です。

しかし、ここまで見てきたように、LLMO対策の実施には以下のような大きな課題があります：

・技術的な専門知識の必要性：構造化データ、クローラー制御、パフォーマンス最適化など高度な技術が必要
・継続的な運用負荷：各AIの仕様変更への対応、効果測定、コンテンツの継続的な改善
・包括的な施策の実行：コンテンツ、技術、エンティティ、PR戦略など多岐にわたる施策の同時進行
・膨大な作業量：既存コンテンツの改修、新規コンテンツの作成、各種設定の実装

これらの課題を自社リソースだけで解決しようとすると、専任チームの構築に年間数千万円のコストがかかる上、成果が出るまでに長期間を要します。その間に競合に先を越されるリスクも無視できません。

一方で、専門知識を持つパートナーと協力することで、初期投資を抑えながら、短期間で成果を出すことが可能です。

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