従来のSEO対策は、検索エンジン上位表示を目指す施策として長らく注目されてきました。しかし、生成AIが検索体験の中心となり、ChatGPTやGoogleのAI Overviewが登場した現在、コンテンツがAIによって引用・参照される―つまり「LLMO（Large Language Model Optimization）」が新たな評価軸となっています。ここでは、外部施策を通じたブランド言及の強化と、PRとSEOを融合させた新たな戦略について詳しく解説します。
LLMOとブランド言及の重要性
LLMOとは、生成AIが検索結果や回答において自社コンテンツやブランド名を引用することを目的とした最適化手法です。従来のSEOがユーザーの検索意図とキーワードの最適化に注力していたのに対して、LLMOはAIが引用・参照しやすい情報提供を追求します。特に「ブランド言及」が増加すれば、ユーザーが生成AI経由で自社ブランドに触れる機会が多くなり、指名検索や実際の流入変動に直結するため、企業にとって競争優位性を高める有力な施策となります。
PR×SEOの融合戦略の意義
ブランド言及を強化するためには、単純なSEO対策のみならず、PR施策との連携が不可欠です。PRは外部メディアや業界関係者、ユーザーによる自然な言及を促進し、SEOは自社サイトの内部最適化や構造化データなどにより、検索エンジン及びAIから正しく情報が受け取られるよう補完します。これにより、生成AIが提供する検索回答内への自社情報の引用率が向上し、企業全体の信頼性と権威性が高まります。
LLMO外部対策の全体像
LLMO外部対策は、企業が自社コンテンツやブランド名をいかにしてAIに引用されやすくするかを考える上で、外部からの言及獲得を重視します。以下のような視点が重要です。
1. 外部評価の獲得
・プレスリリースやニュース媒体を活用し、ブランドに関する独自調査や新サービスの発表を外部メディアに掲載する。
・業界メディアや第三者サイトでインタビュー記事や寄稿記事を作成し、ブランド名が自然に登場するよう仕向ける。
2. 共起性（ブランドと話題のセット）の強化
・自社ブランドと特定のキーワードやテーマをセットで語られるよう、記事やコンテンツの構成を工夫する。
・CMSのカテゴリ設計で、ブランド名と関連トピックを明確に固定化し、ブランドとテーマの一貫性を図る。
3. 専門性・一次情報の発信
・自社で実施した調査や統計、実践事例を外部サイトやプレスリリース形式で発信し、ブランドに対する専門性を強調する。
・顧客の体験談や成功事例をインタビュー形式でまとめ、ブランドの持つ実績をアピールする。
4. 編集・信頼担保体制の整備
・外部向けの記事において、明確な著者情報や発信体制を整備し、エキスパートの視点を強化する。
・コンテンツ内で引用元や出典を示すことで、AIに対する信頼性評価を高める。
PR×SEO融合戦略の具体的施策
ここからは、PRとSEOの視点を融合させた具体的な施策について解説します。企業が実際に実施できるアクションプランを、以下の表にまとめました。
| カテゴリ | 施策内容 | 具体的アクション例 |
|---|---|---|
| 外部評価獲得 | プレスリリース・ニュース掲載 | 自社調査結果や新サービスの発表をプレスリリースとして配信し、業界メディアでの紹介を促進 |
| 共起性強化 | ブランド×テーマの固定化 | 記事タイトル、見出し、導入文にブランド名を定期的に使用し、自然な共起を図る |
| 専門性の発信 | 独自調査・実績の公開 | 統計データや調査結果をレポート形式で発信し、情報を図表で分かりやすく提示 |
| 信頼性整備 | 監修記事・編集体制の強化 | 専門家による監修記事を掲載し、著者情報や更新日、編集ポリシーを明示 |
LLMOに適したコンテンツ設計のポイント
生成AIは、情報の明確な構造と簡潔な文章を好むため、コンテンツ制作においても以下のポイントを意識することが求められます。
結論ファーストの記述
記事冒頭で結論や要点を明確に記述し、AIが重要情報を迅速に抽出できるようにする。
具体例として、記事の最上部に「この施策で得られる主な成果」や「実践すべきポイント」を箇条書きで示す方法が有効。
Q&A型・定義型の文章構成
「○○とは？」や「Q:○○？ A:○○」形式のコンテンツは、AIがそのまま引用や回答として活用しやすい。
特に、FAQ構造化データ（Schema.orgのFAQPageマークアップ）を実装することで、AIが情報を正確に認識し、引用率を上げる効果が期待できる。
構造化データの活用
タイトル、見出し、箇条書き、リスト形式など、情報を整理しやすいフォーマットで提供する。
構造化マークアップの実装により、生成AIがコンテンツの階層構造を正確に把握する手助けとなる。
LLMO外部対策におけるPR施策の実施例
企業が実際に外部メディアとの連携を図る上で、以下の施策が効果的です。
業界メディアへの寄稿
・自社の専門性や最新の取り組みを業界メディアに寄稿し、ブランド名を含めた記事を発信する。
・寄稿記事では、具体的なデータや実績を図表や箇条書きで整理し、情報の整合性を強調する。
第三者インタビュー・取材記事
・外部メディアでのインタビュー記事を制作し、ブランドの専門性や信頼性を第三者の視点で裏付ける。
・インタビュー記事では、取り上げられる内容を自然な形でブランドと紐づけ、共起性を向上させる。
プレス・ニュースリリースの展開
・新製品や新サービス、企業独自の調査結果などをプレスリリースし、大手ニュースサイトや専門メディアに掲載されることを目指す。
・掲載後、メディアからのバックリンクや自然な引用を通じて、ブランド言及がAI対象として参照される可能性が高まる。
SEOとの統合によるハイブリッド戦略
PR施策で獲得した外部評価やブランド言及を、内部のSEO最適化と融合させることで、LLMO対策の効果を最大化します。具体的には以下の点が挙げられます。
内部リンクとピラーページの活用
・主要なキーワードやブランドに関するピラーページを作成し、内部リンクで外部記事と連携させる。
・ピラーページには、結論ファーストの要約、FAQ、定義文を用いたコンテンツを実装し、内部と外部のシナジーを狙う。
構造化データとスキーマの実装
・FAQやHowTo、ArticleのJSON-LDマークアップをサイト全体に実装し、AIが情報を正確に抽出できるようにする。
・これにより、生成AIが引用しやすいコンテンツの条件を満たし、外部からの評価とも連動した効果測定が容易になる。
定期的なPDCAサイクルの実施
・外部施策と内部SEOの効果を定期的に計測し、引用率やブランド言及数、指名検索の推移をモニタリングする。
・生成AIにおける引用パフォーマンスを定期的に分析し、仮説→実行→検証のサイクルを回すことで、改善を重ねる。
効果測定と改善のための指標
LLMO対策では、従来のSEO指標だけでなく、生成AIによる引用状況やブランド推奨の変化を定量的に評価することが重要です。以下、測定すべき具体的な指標の例です。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 生成AI経由の流入数 | AIが引用したコンテンツからのアクセス数。GA4などで調査 |
| コンテンツ引用率 | 各生成AI（ChatGPT、Perplexity等）の回答内における自社コンテンツの引用頻度 |
| ブランド推奨率 | 生成AIが回答で自社ブランドをどの程度推奨しているかの割合 |
| 指名検索の変化 | 生成AIへの引用後に実際にブランド名での検索が増加しているか |
これらの指標を定期的に検証し、効果が実感できない部分については、コンテンツの修正や外部施策の見直しを行うことが、LLMO対策の成功に直結します。
今後の展望とまとめ
生成AIの進化により、検索結果として単にリンクが表示される従来のSEOから、AIが自社コンテンツやブランド名を引用する新たなLLMOの世界へと移行しつつあります。ブランド言及の増加は、企業にとって信頼獲得や指名検索の増加、ひいては購買につながる大きなチャンスとなるでしょう。
PRとSEOの融合戦略は、内部最適化だけでなく、外部からの自然な評価・言及を取り込むことで、AIによる引用のポテンシャルを最大限に引き出すものです。企業は「誰に、どの質問に答える存在であるか」を明確に定義し、外部メディアとの連携や専門性の高いコンテンツ発信を通じて、ブランドの権威性と共起性を強化する必要があります。
まとめると、LLMO対策は従来のSEO施策を補完し、さらなるブランド言及の拡大を狙った新たなアプローチです。PR×SEOの融合により、企業は信頼性・専門性を高めつつ、生成AIに対して「引用される存在」として自社を位置づけることが可能となります。結果として、検索の多様化する未来において、ブランド力の強化と実際のユーザー行動に結びつくマーケティング効果が期待できるのです。
本記事で紹介した施策や考え方を参考に、各企業は自社に最適なLLMO戦略を策定し、PDCAサイクルを回しながら改善を続けることが成功の鍵となるでしょう。
