【担当者必見】LLMO対策、すぐできる現状把握から改善までの4ステップを簡単解説

近年、GoogleのAI OverviewsやChatGPTなどの生成AIの台頭により、ユーザーの情報収集行動は「Webサイトを探す」から「AIに答えを聞く」へと変化しています。

これに伴い、Webサイトの情報がAIに正確に理解・引用されるための最適化、すなわちLLMO（大規模言語モデル最適化）がWeb担当者にとって重要な戦略となりました。

本記事では「LLMOとは何か？」「SEOとは何が違うのか？」という疑問に答えつつ、AIに選ばれるためのE-E-A-T強化や構造化データの活用など、今すぐ実践できる4つの具体的ステップを解説します。

ぜひ、貴社のLLMO対策の第一歩としてご活用ください。

 

この記事はこんな人におすすめ

• LLMOという言葉は知っているが、まだ十分に理解できていない方

• 自社サイトが、LLMOに適応できているか不安な方

• 積極的に、自社サイトのLLMO対策を検討・実行していきたい方

• LLMOとは？ AI時代に求められる「新しい常識」
• なぜLLMOは「これまでのSEOの延長」と言えるのか？3つの共通点
• 【実践編】今日から始めるLLMO 4ステップ
  • Step.1：現状把握｜あなたのサイトはAIにどう見えているか？
  • Step.2：基礎固め｜既存SEO施策の振り返り
  • Step.3：AIへの最適化｜コンテンツの「意図」を明確に伝える
  • Step.4：効果測定と改善｜AIの評価指標を分析する
• LLMO対策で陥りがちな3つの失敗
• オウンドメディアのLLMOなら、はてなにお任せください！

LLMOとは？ AI時代に求められる「新しい常識」 

【結論】LLMOは、これまでのSEOの延長線上にある 

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、GoogleのAI OverviewsやAIモードのような生成AIが、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成するために、Webサイトの情報を正しく理解・抽出しやすくする施策のことです 。

これまでのSEOが「検索エンジンと読者のため」に行ってきたコンテンツ作りだったのに対し、LLMOでは、新たに「AIにも分かりやすく伝える」という視点でコンテンツを最適化していく必要があります 。

しかし、LLMOは全く新しい対策ではなく、これまで取り組んできたSEO対策の延長線上にある施策として考えることが可能です。

Webサイト運営者が目指すべき本質は変わらず、「ユーザーファーストの高品質なコンテンツ」を作り続けること。その評価基準に「AIの理解度」という要素が加わった、と捉えれば、決してハードルの高いものではありません。

SEO、AIO、LLMO：用語の意味を簡単に解説 

LLMOを深く理解するためには、関連する他の概念との関係性を整理することが重要です。

以下の表は、「SEO」「AIO」「LLMO」の3つの用語をまとめたものになります。

 

 

上記の通り、LLMOはAIOの一部であり、同時にSEOとの関連性も非常に強い補完関係にあります。

LLMOは、技術的にはChatGPTやGeminiなど、あらゆるLLMへの最適化も含みますが、Web・SEO担当者にとって、いま最も緊急性が高く、従来の施策との連携が重要なのは、Googleの検索結果画面に表示されるAI機能（AI Overviewsなど）への最適化です。

 

続いては、なぜLLMOが「SEOの延長」と言えるのか、具体的な3つの共通点について掘り下げていきます。

なぜLLMOは「これまでのSEOの延長」と言えるのか？3つの共通点 

LLMOがSEOの延長線上にあると言える理由は、「AIが情報を評価する基準が、これまでのGoogleの評価基準と多くの点で共通しているから」に尽きます 。

 

具体的には、以下の3つの重要な共通点があります。

①AIも「ユーザーファースト」な高品質コンテンツを支持する

② E-E-A-Tが、AIの回答の質を決める

③ AIに情報を伝えるためにも、構造化データが重要 

 

以下、順番に解説します。

共通点①AIも「ユーザーファースト」な高品質コンテンツを支持する 

AIはゼロから回答を生成しているのではなく、インターネット上の膨大なWebサイトが情報源です 。

そして、AIが情報源として選ぶのは、やはりユーザーの疑問や悩みに、深く、正確に、分かりやすく答えている高品質なコンテンツです 。

これは、Googleが長年掲げている「ユーザーファースト」の理念そのものであり、SEOの本質です。

コンテンツがユーザーの検索意図を満たし、高い満足度を提供できていれば、AIにも評価されやすい、というシンプルな原則はLLMOの時代でも有効なのです。

共通点② E-E-A-Tが、AIの回答の質を決める 

AIが生成する回答には、時としてハルシネーション（もっともらしい嘘の情報）のリスクが伴います 。

そのためGoogleは、AI Overviewsなどの回答の信頼性を担保するために、参照する情報源のE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を非常に重視しています 。

E-E-A-Tは、従来のSEOでもサイトの評価を大きく左右する要素でしたが、AIの回答の正確性が問われるLLMOの時代には、その重要性はさらに増しています 。

著者情報、監修者プロフィール、運営者情報を明確にし、コンテンツの信頼性を高める施策は、AI時代の「信頼される情報源」となるための絶対条件です。

共通点③ AIへの情報伝達にも、構造化データが有効 

構造化データとは、HTMLの中に特定のフォーマットで情報を記述することで、「この記事はレシピ」「これは会社の情報」「これはよくある質問とその回答」といった、コンテンツの文脈と種類を検索エンジンに明示的に伝える手法です。

その構造化データは、LLMOにおいても、AIにコンテンツの意図を正確に伝えるための「道しるべ」として重要な役割を果たします。

構造化データを整えることで、 AIが誤った情報を引用するリスクを減らし、コンテンツから正確な回答部分だけを抽出しやすくするため、結果的にAIの情報源として引用されやすくなります。

旧来から活用していた構造化データを、AIのために最適化する（調整する）という意味では、これもまたSEOの延長線上にある施策と言えます 。

 

ユーザーファーストの理念、E-E-A-Tの重要性、そして構造化データの活用。

この3つの共通点を理解すれば、LLMO対策が、これまでのSEO施策を「AIに最適化する」という視点でアップデートすることだと認識できたはずです。

次章からは、この共通認識のもと、いよいよ「今日から始めるLLMO対策」の具体的な4つのステップに入っていきましょう。

【実践編】今日から始めるLLMO 4ステップ 

LLMO対策は、小手先のテクニックではなく、自社サイトの現状を把握し、基礎を固めた上で、AIへの最適化を進める段階的なアプローチが重要です。

ここでは、そのための具体的な4ステップをご紹介します。

Step.1：現状把握｜あなたのサイトはAIにどう見えているか？ 

対策を始める前に、まずは自社サイトや企業・サービスブランドがAIにどのように認識されているかを確認することが最初のステップです。

＜確認方法１＞Google Search Console、Googleアナリティクス4（GA4）でデータを見る 

現時点で、各種生成AIからどの程度の流入があるのか、また、GoogleのAI Overviewsにどの程度表示されているのかを把握します。

 

Googleアナリティクス4 (GA4)での確認 

• 左メニューから「レポート ＞ 見込み顧客の発掘 ＞ トラフィック獲得」をクリックします 。
• 「ユーザーの最初の参照元 / メディア」でフィルタを設定します 。
• ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、feloといったメディア名でフィルタをかけ、どのくらいの流入があるかを確認します 。

Google Search Consoleでの確認 

• 左メニューから「検索パフォーマンス ＞ 検索結果」をクリックします 。
• レポート上部の「+ フィルタを追加」をクリックし、「検索での見え方」を選択します 。
• 選択肢の中から「生成 AI」を選ぶと、AI Overviewsの表示回数やクリック数が確認できます 。

※表示された実績がない、またはデータ量がごくわずかな場合は選択肢自体が表示されない可能性が高いです 。

＜確認方法２＞実際にAIに質問してみる 

実際のユーザーになったつもりで、生成AIに質問を投げかけてみましょう。

例：「株式会社〇〇とは？」

例：「〇〇（自社サービス）と△△（競合サービス）の違いは？」

例：「〇〇（対策KW）のやり方を教えて」

 

これらの質問に対し、自社サイトが引用されるか、引用された情報が正確か、そして競合の情報ばかりではないかを確認することで、AIからの見え方を把握できます 。

Step.2：基礎固め｜既存SEO施策の振り返り 

AIに評価されるコンテンツの前提として、従来の「高品質なSEOコンテンツ」の基準がそのまま適応できます。

現状把握で課題が見つかった場合、まずはSEOの基礎を再点検し、足元を固めることから始めましょう。

 

▼SEOコンテンツ制作については、以下の記事で詳しく解説しています

確認①　E-E-A-Tの担保

著者情報、監修者プロフィール、運営者情報は明確に記載されていますか？

信頼性の低いコンテンツは、SEO同様、AIにおいても評価されません。

確認②　コンテンツの品質

ユーザーの疑問に答えきれていますか？ 

独自性や一次情報はありますか？

単なる網羅性だけでなく、深く正確に答えて、ユーザーの問題解決に役立っていることが重要です。

確認③　サイトの導線

内部リンクは適切に整理されていますか？

パンくずリストは設定されていますか？

内部の導線は、AIがサイト構造を理解しやすくするための土台になります。

 

▼SEOの再点検については、こちらの記事も参考にしていただけます！

Step.3：AIへの最適化｜コンテンツの「意図」を明確に伝える 

基礎が固まったら、いよいよAIがコンテンツの内容を誤解なく、正確に読み取れるようにするための「AI最適化」を進めます。

ここではAIに対して、自社コンテンツの「意図」を明確に伝えるためのポイントを3つご紹介します。

ポイント①　結論ファーストの徹底

記事の冒頭で「誰の、どんな悩みを解決するのか」を明確にし、結論を先に提示しましょう。

冗長な導入はAIが要点を掴むのを妨げてしまうためです。

ポイント②　平易な言葉で解説

専門用語を避け、初心者が読んでも理解できる言葉を選ぶように工夫します 。

人間にとって分かりやすい文章は、AIがシンプルに要約・引用しやすい文章でもあります。

ポイント③　Q&Aコンテンツの追加

ユーザーが検索するような直接的な疑問に答えるQ&Aコンテンツを追加します 。

さらに、FAQ構造化データを実装することで、AIに情報を生活に伝えることができます。

Q&Aコンテンツの充実は、一般の読者にとっても分かりやすい改善であるため、ユーザー体験の向上にも寄与します。

Step.4：効果測定と改善｜AIの評価指標を分析する 

最後は、意外と忘れられがちですが重要なポイントです。

AIへの最適化は、サイトを一時的に修正して終わりではなく、その後の変化を分析し、改善を繰り返すことが必要です。

ポイント①　公式ツールでの傾向把握

現状、AIからの評価を正確に測る専用ツールは発展途上にあります 。

そのため、Step.1でご紹介したGoogle Search ConsoleやGA4を使って、各種生成AIからの流入数やAI Overviewsでの表示回数などを定期的に確認し、AIからの評価傾向を掴む必要があります。

ポイント②　AI回答の定点観測

対策キーワードやStep.1のような質問を投げかけ、AI Overviewsの表示内容や情報の参照元をチェックします。

自社や競合の表示内容を定点観測することで、コンテンツのどこを改善すればAIに引用されやすくなるか、具体的なヒントを探します。

現状は、正確な数値を手に入れるのが難しいため、今、測定できる指標で「施策を打つ前と後でどう変化したか」を分析することが、LLMO対策成功の鍵となります。

 

上記4ステップで、LLMO対策の全体像と具体的な進め方を理解いただけたと思います。

一方で、対策を急ぐあまり、多くの企業が陥りがちな失敗もあります。

次の段落では、せっかくの努力を無駄にしないために、陥りがちな「3つの失敗」について解説します。

LLMO対策で陥りがちな3つの失敗 

LLMO対策はSEOの延長線上にあるとはいえ、その特性を理解せずに施策を打つと、効果が出ないだけでなく、かえってAIの評価を妨げてしまうことがあります。

以下に、企業が陥りがちな失敗例を3つご紹介します。

失敗①　既存の記事を、やみくもにリライトしてしまう 

「AIに評価されるには、情報量を増やして詳しく書けばいいのだろう」と考え、既存記事の情報量を増やすだけの表面的なリライトを実行してしまうパターンです 。

AIが求めているのは、情報の網羅性ではなく、ユーザーの質問に対する「最も早く、的確な答え」です。

冗長なだけの文章は、かえってAIが記事の要点を掴むのを妨げてしまうため、文字数よりも結論の明瞭さや情報の整理に注力すべきです。

失敗②　構造化データを追加しただけで終わる 

さきほど構造化データの重要性をお伝えしましたが、データを追加しただけで満足してしまうケースも多く見られます。

大元となるコンテンツの品質が低ければ、いくら構造化データが整っていてもAIは評価してくれません。

構造化データは「道しるべ」であって、「中身」ではないからです。

構造化データはあくまで「コンテンツのタイプや概要」を、AIに伝えるための補助施策である、という認識を持ちましょう。

失敗③　効果測定を曖昧にした状態で進めてしまう 

正しく現状把握をしないまま、手探りで施策を続けてしまうのも危険です。

現時点では、正確な効果測定は難しいですが、検索順位など従来の指標だけを見て「効果がない」と判断してしまうと、施策が本当に効いたのか判断できず、改善のサイクルを回すことができません 。

Step.4で解説した通り、AI Overviewsでの表示回数や生成AIからの流入数などを定点観測することが必要不可欠です。

オウンドメディアのLLMOなら、はてなにお任せください！ 

本記事を通して、LLMO対策がこれまでのSEOの延長線上にあること、そして、その対策は「現状把握」「基礎固め」「AI最適化」「効果測定」の4ステップで進められるとご理解いただけたかと思います。

LLMO対策を成功させる鍵は、既存のSEO戦略を深く理解し、それをAI時代に合わせてさらにアップデートさせていくことです。

そのためには、貴社のビジネスを深く理解し、伴走してくれる戦略パートナーの存在が成功への最短ルートとなります。はてなは、「オウンドメディアの戦略パートナー」として、オウンドメディアの運営をワンストップで支援しています 。

もしオウンドメディアの現状に不安があったり、AI時代にどう対応すべきかお悩みでしたら、ぜひ一度はてなにご相談ください。