LLMO対策のやり方と効果的な施策を解説

LLM（大規模言語モデル）の台頭により、検索エンジンのあり方が大きく変わろうとしています。

LLMO（大規模言語モデル最適化）は、AIによる情報生成に対応し、自社サイトが参照・引用されるための新しい対策です。

本記事では、LLMO対策の具体的なやり方や、従来のSEOと共通する重要な施策を初心者にも分かりやすく解説します。

今後の検索エンジンで優位に立つための知識を身につけましょう。

大前提LLMO対策は従来のSEOと大きく変わらない

LLMO対策と聞くと、何か特別な新しい手法が必要だと感じるかもしれません。

しかし、その本質は従来のSEO対策と大きく変わるものではありません。

なぜなら、LLMが回答を生成する際、信頼性が高く、ユーザーにとって有益な情報を参照するからです。

これは、Googleなどの検索エンジンが高品質なコンテンツを評価する仕組みと同じです。

つまり、これまで行ってきたような、ユーザーの検索意図を深く理解し、その答えとなる質の高いコンテンツを作成するというSEOの基本方針が、そのままLLMO対策の土台となります。

小手先のテクニックではなく、ユーザーに価値を提供するという原則に立ち返ることが、最も効果的なLLMO対策の第一歩と言えるでしょう。

LLMO対策のやり方と効果的な施策

LLMO対策は、従来のSEOの考え方を基盤にしつつ、AIの特性を理解したアプローチが求められます。

具体的には、外部サイトから自社のブランド名やサービス名が言及される機会を増やすこと、競合サイトがAIによってどのように評価されているかを調査すること、そして、これまで通り質の高いSEO対策を継続することが重要です。

これらの施策は、LLMに自社サイトを信頼できる情報源として認識させるために不可欠です。

外部サイトからのブランド言及

LLMO対策において、外部サイトからのブランド言及（サイテーション）は非常に重要な要素です。

これは、第三者からの評価がLLMにとって信頼性の指標となるためです。

従来のSEOで重要視されてきた被リンクだけでなく、リンクが設置されていない形での企業名、サービス名、著者名、製品名などの言及も評価の対象となります。

具体的な施策としては、権威あるメディアへのプレスリリースの配信、SNSでの積極的な情報発信とユーザーとの交流、業界の専門サイトへの記事の寄稿などが挙げられます。

これらの活動を通じて、Web上でのプレゼンスを高め、自社の専門性や信頼性を間接的にLLMに伝えることが可能になります。

競合のAI による概要調査

LLMO対策を進める上で、自社だけでなく競合サイトがAIにどう認識されているかを調査することは不可欠です。

実際にGeminiやChatGPTといった対話型AIに、自社や競合のサービス、あるいは特定のキーワードについて質問を投げかけてみましょう。

AIがどのような概要を生成し、どのサイトを参考にしているかを確認することで、自社に足りない情報や、競合が評価されているポイントを客観的に把握できます。

例えば、競合の強みが的確に要約されている一方で、自社の独自性が言及されない場合、その内容をWebサイト上で強化する必要があります。

この分析を定期的に行うことで、対策の方向性を修正し、より効果的な戦略を立てることができます。

従来のSEO対策の実施

LLMO対策の根幹をなすのは、やはり従来のSEO対策です。

LLMはWeb上の膨大な情報を学習データとしているため、検索エンジンから高く評価されているサイトは、LLMからも参照されやすくなります。

具体的には、ユーザーの検索意図に合致したキーワードの選定、論理的で分かりやすいサイト構造の構築、内部リンクによる関連コンテンツへの誘導、ページの表示速度の改善など、基本的なSEO施策を丁寧に行うことが重要です。

これらの積み重ねがサイト全体の信頼性を高め、結果的にLLMの回答生成において引用される可能性を高めます。

新しい対策に目を奪われる前に、まずは既存のSEO対策が徹底できているかを見直しましょう。

LLMO対策にも効果的なSEO対策

LLMO時代においても、従来のSEO対策の多くは依然として有効です。

特に、コンテンツの質と信頼性を高める施策は、LLMに参照される上でより一層重要になります。

ここでは、E-E-A-Tの強化、簡潔な文章構成、一次情報の提供、情報の更新、Q&Aの設置、構造化データ、そしてモバイル対応といった、LLMO対策として特に効果的なSEO施策について具体的に解説していきます。

これらの対策はユーザー満足度向上にも直結します。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化

E-E-A-Tは、Googleがコンテンツの品質を評価するための重要な指標であり、LLMO対策においてもその重要性は変わりません。

E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったものです。

LLMは誤情報や不確かな情報を避けるため、これらの要素が担保された情報源を優先的に参照します。

具体的な施策としては、記事に著者情報や監修者情報を明記する、運営者情報を詳細に開示する、公的機関や専門家の研究データを引用する、そして実際にサービスを利用した経験に基づくコンテンツを作成することなどが挙げられます。

サイト全体でE-E-A-Tを高めることが、信頼できる情報源としての地位を確立する鍵となります。

簡潔で明確な文章構成

LLMがコンテンツの内容を正確に理解し、回答として引用しやすくするためには、簡潔で明確な文章構成が非常に重要です。

冗長な表現や曖昧な言い回しは、LLMによる情報の抽出を妨げる可能性があります。

まずは結論から先に述べる「PREP法」を意識し、ユーザーが求める答えを迅速に提示しましょう。

また、伝えたいことが多い場合は、箇条書きやリスト、表などを用いて情報を整理することで、視覚的な分かりやすさが向上します。

これは人間にとって読みやすいだけでなく、LLMが文章の構造を解析する上でも役立ちます。

一文を短くし、専門用語には注釈を加えるなど、誰が読んでも理解できる平易な文章を心がけることが大切です。

一次情報と独自データの提供

Web上に溢れる二次情報をまとめただけのコンテンツは、LLMにとって参照する価値が低くなります。

他のどのサイトにもない、あなた自身の経験や知識に基づいた一次情報や、独自に調査・分析したデータを提供することが、LLMO対策における強力な差別化要因となります。

例えば、自社で実施したアンケート調査の結果、製品の独自の使用レビュー、特定の顧客へのインタビュー記事、業界の課題に対する独自の考察などがこれにあたります。

これらのオリジナリティの高い情報は、LLMが新たな知識源として学習する可能性があり、引用元として選ばれる確率が格段に高まります。

独自コンテンツの提供は、サイトの専門性と権威性を高める上でも非常に効果的です。

ファクトチェックと情報更新

情報の正確性と最新性は、サイトの信頼性を担保する上で不可欠な要素です。

LLMは常に新しい情報を学習し、より正確な回答を生成しようと進化しています。

そのため、一度公開した記事を放置するのではなく、定期的に内容を見直し、ファクトチェックを行うことが重要です。

特に、統計データや法律、サービスの内容などは時間とともに変化するため、常に最新の情報にアップデートするよう心がけましょう。

情報の引用元として、官公庁や研究機関、信頼できる報道機関などの権威あるサイトを明記することも、コンテンツの信頼性を高める上で有効です。

こうした地道な情報管理が、LLMからの継続的な評価に繋がります。

Q&Aセクションの設置

ユーザーが抱くであろう疑問を予測し、その答えをQ&A形式でコンテンツ内に設置することは、LLMO対策として非常に有効です。

対話型AIは、ユーザーからの質問に対して直接的な回答を生成する特性を持っています。

そのため、「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」といった具体的な問いと答えがセットになったQ&Aコンテンツは、LLMが情報を引用しやすい形式と言えます。

記事の最後によくある質問（FAQ）としてまとめる、あるいは製品・サービスの紹介ページに専用のQ&Aセクションを設けるといった方法が考えられます。

これにより、ユーザーの疑問をその場で解決できるため満足度が向上し、同時にLLMにとっても価値の高い情報源となることができます。

構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやLLMが理解しやすいように、特定の形式でタグ付けする記述方法のことです。

例えば、Q&Aコンテンツには「FAQPageスキーマ」、レシピには「Recipeスキーマ」といったように、コンテンツの種類に応じた構造化データを実装します。

これにより、LLMは「この部分は質問であり、この部分は回答である」といった文脈を正確に把握できるようになります。

結果として、コンテンツの内容が正しく解釈され、AIによる回答生成の際に情報が引用されやすくなるのです。

構造化データの実装は、一見技術的で難しく感じるかもしれませんが、検索順位の向上にも寄与する可能性があるため、積極的に取り組む価値のある施策です。

モバイルフレンドリー対応とページ表示速度の改善

ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上は、LLMO対策においても引き続き重要な要素です。

特に、スマートフォンでの閲覧が主流となった現在、モバイルフレンドリー対応は必須条件と言えます。

画面サイズに応じてレイアウトが最適化され、文字やボタンが操作しやすいサイトは、ユーザーの離脱率を下げ、滞在時間を延ばす効果があります。

また、ページの表示速度もUXに直結する重要な指標です。

表示が遅いサイトはユーザーにストレスを与え、GoogleやLLMからの評価を下げる原因となります。

画像のファイルサイズを圧縮したり、不要なプログラムを削除したりするなど、表示速度の改善に継続的に取り組むことが大切です。

LLMO対策に取り組む上での注意点

LLMO対策は今後のWebマーケティングにおいて重要ですが、取り組む際にはいくつかの注意点があります。

最も大切なのは、AIを意識しすぎるあまり、本来の目的であるユーザーへの価値提供を忘れないことです。

また、LLMO対策は短期的に成果が出るものではないため、中長期的な視点を持つ必要があります。

さらに、将来的なAIの進化を見据えた技術的な準備も視野に入れておくと良いでしょう。

ユーザー視点を忘れない

LLMO対策やSEOを追求するあまり、最も大切な「ユーザー視点」を忘れてはいけません。

AIに評価されることだけを目的とした、キーワードの羅列や不自然な文章構成のコンテンツは、たとえ一時的に評価されたとしても、最終的にはユーザーから支持されず、評価を落としていくでしょう。

LLMも検索エンジンも、その最終目的はユーザーの疑問や悩みを解決することにあります。

したがって、私たちのコンテンツ作りの出発点も、常にユーザーでなければなりません。

ユーザーが本当に知りたいことは何か、どのような言葉で伝えれば分かりやすいかを第一に考える姿勢こそが、結果的にLLMからも評価される最良の対策となるのです。

中長期的な取り組み

LLMO対策は、一度施策を行えばすぐに結果が出るような魔法の杖ではありません。

E-E-A-Tの強化、質の高い一次情報の蓄積、外部からの信頼の獲得といった要素は、いずれも一朝一夕に実現できるものではなく、時間と労力を要します。

そのため、短期的な成果に一喜一憂するのではなく、腰を据えて中長期的な視点で取り組むことが不可欠です。

定期的にコンテンツを見直し、情報を更新し、ユーザーの反応やAIの評価を分析しながら、地道にサイトを育てていくという姿勢が求められます。

継続的な努力こそが、変化の激しい検索環境の中で生き残るための最も確実な戦略と言えるでしょう。

llms.txtファイルの設置

将来的なLLMの進化に備える上で、「llms.txt」というファイルの存在を知っておくと良いでしょう。

これは、検索エンジンのクローラーを制御する「robots.txt」のLLM版と考えることができます。

このファイルをサーバーに設置することで、自社サイトのどのコンテンツをLLMの学習データとして利用を許可するか、あるいは許可しないかを意思表示できます。

現時点では標準化された仕様ではありませんが、The Washington PostやThe New York Timesなどの大手メディアではすでに導入が始まっています。

自社の独自コンテンツが無断でAIの学習に利用されることを防ぎたい場合や、AIによるデータ収集を細かく制御したい場合には、今後の動向を注視し、設置を検討する価値があるでしょう。

まとめ

LLMO対策は、これからのデジタルマーケティングにおいて避けては通れない重要な課題です。

しかし、その本質は従来のSEOと同様に、ユーザーにとって価値のある、信頼性の高い情報を提供することにあります。

E-E-A-Tを強化し、独自性のある一次情報を盛り込み、常に最新かつ正確な情報を提供し続けることが、LLMに参照されるための王道です。

ユーザーファーストの精神を忘れず、中長期的な視点でコツコツとコンテンツを磨き上げていきましょう。