近年、GoogleのAI OverviewsやChatGPT、Perplexityなどの生成AIツールが登場し、検索体験や情報提供のあり方が大きく変化しています。従来のSEO対策では対応が難しい「生成AIによる引用」や「直接回答」への最適化が求められる今日、企業やメディアは新たな施策としてLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）に注力し始めています。本記事では、Google AI Overviewsの仕組み、LLMOの基本概念、実践的な対策法、さらに従来のSEOとの統合戦略まで、多角的な視点から詳しく解説します。
Google AI Overviewsの全体像と仕組み
Google AI Overviewsは、検索クエリに対して従来のリンク一覧ではなく、生成AIによる自然言語での回答を提示する新たな表示方法です。ユーザーはトップページで要約や定義、FAQなどの形で情報を取得でき、クリックせずとも必要な情報を得ることが可能になります。これにより、情報の表示順序や引用元の重要性が変化しており、従来のSEO施策だけでは十分に対応できなくなっています。
生成AIが引用する仕組み
生成AIは、巨大全世界のテキストデータをもとに学習し、入力されたクエリに対して回答の候補を作成します。回答を生成する際、情報の引用先として評価の高いコンテンツが選ばれる傾向にあります。評価基準には、コンテンツの構造、明確な定義文、簡潔な表現、信頼性（E-E-A-T：経験・専門性・権威性・信頼性）が含まれ、あらゆる要素が総合的な評価に影響を与えます。
AI Overviewsと従来のSEOとの違い
従来のSEOは、Googleの検索ランキングにおける上位表示を目的としていましたが、AI Overviewsでは「回答に自社コンテンツが引用される／参照される」ことが主な目的となります。つまり、ユーザーが直接クリックしてサイトにアクセスするか否かという従来の指標から、生成AIの回答内での露出という新たな評価軸へとシフトしているのです。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？
LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが作成する回答や要約において、自社コンテンツやブランドが正しく引用・参照されるように最適化する技術・施策の総称です。具体的には、以下の3つの目的で施策が構築されます。
- 自社コンテンツが引用リンクや回答に含まれることで、直接的な流入やブランディングにつなげる
- 自社ブランドやサービス名が生成AI内で正しく言及され、信頼性が向上する
- 生成AIが意図した内容を正確に学習し、誤った情報や意図しない紹介を防ぐ
LLMOの必要性と背景
生成AIの進化は、これまでの検索エンジンとは異なる方法でユーザーに回答を提供します。たとえば、従来は複数のリンクが表示され、ユーザーはそれぞれクリックして情報収集していましたが、AI Overviewsでは一問一答形式で回答が示されるため、引用元の価値が飛躍的に高まります。結果として、「AIに選ばれるコンテンツ」が、企業の認知度やブランド価値を左右する新たな競争軸となるのです。
LLMOと他の用語の比較
LLMOは、海外で使われるGEO（Generative Engine Optimization）、AIO（AI Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）などの用語と類似しているものの、日本国内では「LLMO対策」という表現が主流となりつつあります。各用語の範囲や定義には若干の違いが存在しますが、根本的には生成AIに対する最適化施策という点で共通しています。
生成AIによる検索・回答体験の変化
生成AIがもたらす最も大きな変化は、従来のリンク集に変わって、直接的な回答や要約がユーザーに提示される点です。この変化は、ユーザーの検索行動や情報取得の方法を根本から変え、マーケティング戦略そのものに大きな影響を与えています。
ユーザー行動の変化とゼロクリック時代
AI Overviewsにより、ユーザーは複数のリンクをクリックして情報を探し回る必要がなくなりました。その結果、クリック率が低下し、従来型のSEO対策のみではアクセス数の減少を招くリスクが生じています。しかし、たとえクリックがなくとも、AI回答内に自社ブランドやURLが表示されれば、認知度向上や信頼形成に貢献するため、新たな流入経路として重要視されます。
検索エンジンと生成AIのハイブリッド戦略
現代の検索環境では、SEOとLLMOの両面からのアプローチが求められています。SEOは依然として直接アクセスの獲得には欠かせない手法ですが、LLMOは生成AIによる引用やブランド言及が狙いとなるため、両者を統合したハイブリッド戦略が今後の成功の鍵となります。企業は、ピラーページやテーマコンテンツを整備し、内部リンク設計や構造化データの最適化を同時に進める必要があります。
LLMO実践のための具体的な施策
ここからは、LLMO対策を実現するための技術的・構造的・運用的な具体施策について詳述します。以下に、施策ごとに大きく「自社コンテンツの引用を狙う施策」と「ブランド・サービス名の言及を狙う施策」に分けて解説します。
自社コンテンツの引用を狙う施策
自社コンテンツが生成AIによる回答に引用されることは、直接的な流入や認知向上につながります。ここでは、コンテンツの構造化や表現方法、内部施策について詳しく解説します。
1. テクニカル面の整備
テクニカルSEOの延長線上に位置する施策ですが、生成AIがサイト全体を正確に理解できるようにするための要素として、以下のポイントが重要です。
- 構造化マークアップの実装：Article、FAQPage、HowToなどのJSON-LD形式を用いて正確な情報構造を提示
- 静的URLの整備：パラメータが不要なクリーンなURLに変更し、AIがコンテンツを正確に判断できるようにする
- ページ高速化対策：LCPやCLSなどユーザー体験に影響する指標を最適化し、生成AIクロールの影響を受けない環境整備
- llms.txtの設置：robots.txtに類似した形式で、生成AIに対するクロール許可や制限を設定
2. コンテンツの構造と表現の最適化
生成AIは明確な情報の階層や段落、定義文を好むため、コンテンツを「結論ファースト」やQ&A形式、定義文形式に整えることが重要です。具体的な施策は以下の通りです。
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結論ファースト：
記事冒頭に結論や要点を配置し、その後に背景や補足情報を続けることで、AIが素早く内容を把握し引用しやすい構造にする。
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Q&A型・定義型構成：
「○○とは？」という定義文や「Q: ～ A: ～」形式を取り入れる。これにより、AIは情報の取り出しやすさが向上し、回答として活用されやすくなる。
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箇条書きやリスト：
箇条書きや番号付きリストによって情報を整理し、視覚的・論理的に読みやすいコンテンツに仕上げる。
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表形式の情報提供：
重要な比較や検証結果を表形式で示すことで、AIが情報を容易に抽出できるようにする。
3. 内部リンクとナレッジベースの再構成
自社内の専門知見や関連情報を体系化し、ナレッジベースとして再構成することは、生成AIへの最適化において非常に有効です。記事内で重要トピックを明確に区分し、段落ごとに一つの主張を設けることで、AIが文脈を誤解せずに引用対象と認識できます。
4. FAQおよびSchema.orgマークアップの活用
FAQページや「よくある質問」構造は、生成AIがそのまま回答に用いるケースが増えています。適切なマークアップ（JSON-LD形式など）を実装することで、正確な質問・回答ペアが作成され、引用率の向上が期待できます。
自社ブランド・サービス名の言及を狙う施策
生成AIによる引用のうち、自社ブランドやサービス名が正しく言及されることは、消費者が生成AI回答を通じて自社に興味を持つきっかけとなります。ここでは、外部施策を中心にブランド価値向上に向けた施策を紹介します。
1. PRおよび広報戦略の連動
従来のSEOでは内部対策に重点が置かれていましたが、生成AIにおいては外部メディアからの言及も重要な要素となります。プレスリリースや業界メディアへの寄稿、第三者によるインタビューを通じて、自社ブランドを積極的に発信し、第三者評価を得ることが必要です。
2. 共起性の強化と文脈トリガー設計
自社ブランドが特定のトピックや用語と共に頻繁に登場するよう、コンテンツ全体に一貫したブランド表現を盛り込みます。たとえば、記事タイトル、見出し、導入文などの各セクションで自社ブランド名を意識的に配置し、ブランド×テーマの固定化を図ります。
3. SNSやUGC（ユーザー生成コンテンツ）戦略
SNS上でのブランド言及やハッシュタグキャンペーン、ユーザーが自発的にブランドについて投稿する仕組みを作ることで、生成AIにおける自社言及の頻度が向上します。これにより、ブランド認知度の向上と、指名検索の増加を見込むことができます。
4. 外部評価の獲得
業界メディアや比較サイト、関連性の高いブログなど第三者サイトからの自然な言及やリンク獲得を目指すとともに、動画メディアや音声メディアへの出演など、マルチチャネルでの発信を実施します。こうした施策は、AIが信頼性や権威性を評価する際のプラス要因となります。
LLMO対策の実施における統合的な戦略
生成AIによる回答において、自社コンテンツとブランドが引用されるためには、テクニカルな内部対策と外部PR戦略を一体化させた統合的なアプローチが不可欠です。また、従来のSEO対策との両立を意識し、ハイブリッドな検索戦略を構築することが今後の成功要因となります。
SEOとLLMOのシナジー
検索エンジンでのオーガニックトラフィックは依然として重要な集客手段です。SEO対策としての基本は、コンテンツの品質やユーザーエクスペリエンスの向上に寄与するとともに、LLMO施策と連動して生成AIが回答内で引用しやすい構造を作り出します。たとえば、内部リンクの最適化、構造化マークアップ、専門性や信頼性を示すエビデンスの提示など、従来のSEOが重視してきた要素は、LLMOにおいても有効に機能します。
PDCAサイクルによる施策の改善
LLMO対策は、一度実施して終わりではなく、効果測定と改善を継続的に行う必要があります。仮説を立て、実施後は以下の指標を用いてPDCAサイクルを回していくことが求められます。
| 評価項目 | 具体例 |
|---|---|
| 生成AI経由の流入数 | 各AIプラットフォームでの回答内リンクのクリック数、訪問数 |
| 引用率 | AI回答に自社サイトやブランド名が含まれる頻度 |
| ブランド推奨率 | 比較調査において自社ブランドが上位に推奨される回数 |
| 指名検索の増加 | Google Search Console等で測定される、自社ブランド名の指名検索数 |
これらのデータを基に、コンテンツ構成や内部施策、外部からの言及などを調整し、戦略のPDCAサイクルを確実に回していくことで、長期的な成果を獲得できます。
生成AIが好むコンテンツ設計とE-E-A-Tの強化
生成AIは、明快で構造化された文章や定義文、FAQ形式のコンテンツを好みます。また、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点は、AIが情報の正確性や信頼性を評価する際に非常に重要となります。ここでは、具体的にAIに好まれるコンテンツ設計のポイントとE-E-A-Tの強化策について解説します。
明快で簡潔な文章表現
AIは、冗長な表現や曖昧な接続詞による文脈の乱れを苦手とします。以下のポイントに注意してコンテンツを整えると、引用率向上が期待できます。
- 一文あたりの長さを適切に制御し、要点を簡潔にまとめる
- 因果関係や論理的な流れを明示し、段落ごとに一つの主張を伝える
- 定義文形式（「○○とは～である」）を積極的に利用し、専門用語には明確な解説を付ける
E-E-A-Tの強化方法
生成AIは、著者情報や出典、実際のデータ・調査結果を元にコンテンツの信頼性を評価します。E-E-A-Tを向上させるための具体施策としては、以下が挙げられます。
- 著者ページにおける実績、専門資格、過去の執筆歴を明記する（ただし、一般記事として著者情報は個別記載せず、サイト全体の信頼性を示す方法を採用する）
- 信頼性の高い一次情報や統計データ、学術的な情報源を引用し、出典を明示する
- 定期的なコンテンツの最新化と正確性の検証を行い、情報の陳腐化を防ぐ
LLMO対策事例と今後の展望
実際にLLMO対策に取り組む企業やメディアでは、内部コンテンツの大規模なリライト、構造化マークアップの徹底、そして外部メディアやSNSでのブランド言及促進など、多角的な施策が実施されています。たとえば、ある企業では過去のコンテンツを「結論ファースト」形式に再構成し、FAQページのマークアップを完全に整備することで、生成AIの引用率が大幅に向上したという事例も報告されています。
具体的な事例の紹介
以下に、LLMO対策の一連の施策とその効果をまとめた例を示します。
| 施策カテゴリ | 具体的アクション | 効果 |
|---|---|---|
| テクニカル対策 | 構造化マークアップ、ページ高速化、llms.txtの設置 | 生成AIがサイトを正確に認識し、回答内引用率が向上 |
| コンテンツ構成 | 結論ファースト、Q&A形式、定義文の明示 | AIが情報抽出しやすくなり、生成回答に自社コンテンツが採用されやすくなる |
| 外部施策 | PR、第三者メディアでの言及、SNSキャンペーン | ブランド言及と共起性が強化され、指名検索数が増加 |
このような対策の積み重ねにより、生成AIが自社コンテンツやブランドを好んで引用する環境が整い、従来のSEO施策を補完する新たな競争優位性が確立されます。今後は、生成AI技術のさらなる進化に伴い、LLMO対策も進化していくことが予想されます。
今後の展望と課題
今後、Googleを含む大手検索エンジンはAIによる回答生成をますます拡大させると予測されます。これに伴い、LLMOの重要性は一層高まり、企業やメディアはより戦略的な情報設計とブランディングを求められるでしょう。一方で、生成AIの出力はあくまで統計的な予測に基づくため、その結果にばらつきや不確実性が存在すること、そして施策の効果測定が従来の指標とは異なる新たな評価軸を必要とする点は、今後の課題となります。
LLMO対策実施時の注意点と最終的なまとめ
LLMO対策は、従来のSEO対策と同様に「継続的な見直し」と「PDCAサイクルの徹底」が鍵となります。以下に、施策実施時の重要な注意点とまとめを示します。
注意点
- 従来の検索ランキングだけでなく、生成AIの引用状況やブランド言及の変化を定期的にモニタリングする
- コンテンツの再構成やリライトは、ユーザーの利便性向上を前提としながら、AIへの読み取り易さを重視する
- 外部施策として、広報・PRやSNSでの情報発信も従来のリンク対策以上に重要であることを認識する
- 測定指標として、従来のクリック率やランキングだけでなく、生成AI内での引用率、ブランド推奨数、指名検索の動向などをKPIに設定する
- 生成AIの出力結果はランダム性があるため、統計的に十分なサンプルを取った上で評価する
まとめ
本記事では、Google AI Overviewsの表示仕組みと、生成AI時代における新たな最適化概念「LLMO（大規模言語モデル最適化）」の重要性、実践的な対策方法について詳しく解説しました。生成AIは従来のリンクランキングとは異なり、回答内での引用やブランド言及によって企業の認知度や流入数が左右される新たな競争軸となっています。したがって、SEOだけでなく、LLMO対策を包括的に実施することが求められます。
具体的には、テクニカルなサイト構造の整備、コンテンツの「結論ファースト」やQ&A形式の採用、構造化マークアップの実装、そして外部からの評価やブランド言及の獲得など、複数の施策を統合的に推進することが必要です。また、これらの対策はPDCAサイクルを用いて継続的に改善し、生成AIの進化に合わせた柔軟な対応が求められます。
最後に、LLMOは従来のSEO対策を代替するものではなく、あくまで補完する戦略要素です。検索エンジンからの直接的な流入と、生成AIによる間接的な情報露出の両立が、今後のマーケティング戦略において成功の鍵となります。企業やメディアは「誰に、どの質問に答える存在であるか」を明確にし、AIにもユーザーにも伝わるコンテンツ設計を実施することで、生成AI時代の新たな競争優位性を確立することができるでしょう。
結語
Google AI Overviewsや生成AIによる検索回答が一般化する中で、LLMO対策は今後ますます重要となります。生成AIの回答に自社コンテンツやブランドが引用・参照されることで、直接的なトラフィック増加やブランド認知向上が期待できる一方で、施策の設計や効果測定、そしてPDCAサイクルの運用においては従来のSEOとは異なる新たな視点が求められます。本記事で解説した施策や戦略は、あくまでその一例であり、各企業の状況に合わせたカスタマイズや実験が必要となります。
今後、検索エンジンと生成AIの融合が深まる中で、LLMO対策は企業の情報戦略において欠かせない要素となるでしょう。最新の技術動向や業界事例を常に把握し、柔軟かつ迅速に対応していくことが、生成AI時代における成功の鍵です。
以上、Google AI Overviewsの完全攻略と、それに連動するLLMO対策の全体像と具体的施策について解説しました。今後の検索環境の変化に備え、従来のSEOとLLMOを融合させたハイブリッド戦略を構築し、持続的なブランド価値の向上を目指してください。
