株式会社TIMEWELLの濱本です。
現代のデジタルマーケティングやSEO対策は、急速なテクノロジーの進化によって大きな転換点を迎えています。かつては「SEO対策」が主流として人々の注目を集め、手作業でサイトのコンテンツやリンクを調整する時代が続いていました。しかし、検索エンジンの進化と同時に登場した生成AI、特に大規模言語モデル（Large Language Model）をベースとした新たな最適化手法「LLMO（ラージインゲージモデルオプティマイゼーション）」は、従来のSEOの重要性をさらに高め、AI検索の回答欄を獲得するための戦略として不可欠となっています。SEOがなくなるわけではなく、LLMOというより広範なAI検索対策の中に包含されるイメージです。
本記事では、LLMOとは何か、その背景や進化の軌跡、さらに生成AI時代に向けた具体的な対策方法について徹底的に説明していきます。本記事では、LLMOとAI検索対策の概要、効果的なエンティティ設計、さらに外部メディアとの連携やSNS・YouTube・出版等のデジタルマーケティング戦略までを、読み手が一目で理解できるよう平易な表現で詳しく解説します。LLMOの基本から具体的な施策、外部連携までを体系的に整理しましたので、ぜひ最後までお読みください。
LLMOとは？AI検索時代におけるSEOの進化と拡張 生成AI時代に必要なLLMO対策｜ツール活用と実践方法 LLMOを成功させる外部連携とデジタルマーケティング戦略 まとめ LLMOとは？AI検索時代におけるSEOの進化と拡張
LLMOとは「ラージインゲージモデルオプティマイゼーション」の略で、日本語に直すと「大規模言語モデル最適化」となります。従来のSEO対策、つまりキーワードの適切な配置やリンク構造の最適化、コンテンツの信頼性向上といった手法は、主に人間が検索する際に求められる情報を整理するために行われてきました。しかし、近年急速に進化している生成AIは、検索結果の中でAIによる概要表示（Google AI Overview）や自動生成のアウトプットを行うようになり、従来のSEO対策だけでは対応しきれない新たな最適化戦略が必要とされています。
近年、Googleの検索結果上位に表示されるサイトは、単に文字列データとして存在するだけでなく、エンティティ（固有の意味を持った情報の塊）として認識されています。例えば、企業や個人が運営するウェブサイトやSNS、YouTube、さらには出版物までがひとまとめのエンティティとして整理され、GoogleやChatGPTなどのAIがその情報を正確に引用・参照できるように設計されています。つまり、LLMOは従来のSEOの枠組みの中にある要素を保持しつつ、さらにAIが情報を容易に理解し、ピックアップできるようにするための施策なのです。
この考えの根底には、「検索の主役が人間からAIへと移行している」という大きなパラダイムシフトが存在します。これまで、人がGoogleで「キャンバの使い方」などのキーワードで情報を探し、各サイトの記事をひとつひとつ確認していた時代がありました。しかし、今後はユーザー自身が検索を行うというより、AIが自動的に膨大なデータから取捨選択してアウトプットを作成する時代に変わろうとしています。そのため、情報提供側は、コンテンツがAIにとって理解しやすく、さらに信頼性が高いものになるよう最適化する必要があります。
具体的にいうと、LLMOの進化は従来のSEOの「上位表示」戦略だけでなく、AIの「引用」対象として情報が扱われるかどうかに大きな影響を与えます。実際に、Google AI Overviewが引用する情報は、検索結果のトップ10に入っているサイトが優先される傾向があるとされています。たとえば、検索クエリに対して過去には13％程度の確率でAI概要が表示されていたのが、わずか数ヶ月で50％以上にまで拡大しました。この変化は、AIが私たちの検索行動や情報収集の方法にどれほど深く関わるようになっているかを示すものです。
また、LLMOは単なるAI最適化の一環としてだけではなく、生成AIの回答欄を取り込むための戦略とも言えます。つまり、今後の検索エンジンは、従来のSEO対策に加えて、生成AIが自動生成する回答や関連記事の中に自身の情報が引用されることが重要視されるようになります。これによって、企業は自社サイトやブランドが、ただ上位に表示されるだけでなく、AIのアウトプットとしても正しく評価される環境を整える必要が出てくるのです。
AIによる検索結果の変化は、単に検索順位の話だけではなく、ユーザーエクスペリエンス全体に影響を及ぼします。かつては上位に表示されるサイトに限られていた情報が、今ではAIによって選別され、さらにその引用元として取り上げられることで、信頼性や情報の正確性が問われるようになりました。これにより、ユーザーは多角的かつ精度の高い情報にアクセスできるようになる一方で、企業側は従来以上にコンテンツの質を綿密に管理する必要があります。
LLMOはSEO対策の進化系ではなく、生成AIの回答欄を獲得するための新たな戦略です。従来のSEOはLLMOの重要な一部として位置づけられ、AIが情報を理解し、引用しやすくするための最適化を目的としています。従来のSEOでは、コンテンツを上位に表示させるために特定のキーワードを意識して使用していましたが、LLMO対策では、同じくキーワードの重要性は残るものの、AIがそのコンテンツを「エンティティ」として認識し、整理する機能が強化されます。
さらに、デジタルマーケティングにおいて重要なのは、各種施策を組み合わせることです。LLMO対策は、SEOの基本であるコンテンツ作成やキーワード最適化、さらにはエンティティ対策、外部メディア対策、SNSや動画コンテンツを通じた情報発信といった多岐にわたる分野と密接に連動しています。これにより、ただ単にランキング上位に表示されるだけでなく、AIがそのサイトを積極的に引用し、アウトプットの中に取り入れることで、ブランド全体の評価が向上するのです。
また、GoogleとOpenAIという二大巨頭の競争が激化する中で、検索エンジンがどのように情報を整理し、提示するかという問題はますます重要になっています。GoogleのAIオーバービュー機能は、検索結果の上位にあるサイトの情報を引用する傾向があり、これに対抗するためには、企業側がAIに読み取りやすいコンテンツを提供する必要があります。こうした背景から、LLMOは単なるテクニカルな対策ではなく、企業のブランディング戦略全体や情報発信戦略の一環として位置付けられるようになっているのです。
このように、LLMOの基本概念とその背景を理解することは、今後のデジタルマーケティング戦略を構築する上で非常に重要な要素となります。従来のSEO対策と新たな生成AI最適化の両輪を意識することで、企業はより多角的に、そして効果的に自社の情報を発信し、ユーザーにリーチすることが可能となるでしょう。LLMOは、検索エンジンにAIがどのように情報を取り込むかという未来のビジョンを示しており、これに沿った施策を講じることが、今後の成功の鍵となるはずです。
生成AI時代に必要なLLMO対策｜ツール活用と実践方法
生成AI時代における最適化対策は、単にコンテンツを作成するだけでなく、AIがどのように情報を読み取るかを徹底的に考慮する必要があります。ここでは、実際の施策やツールの活用方法、さらに具体的なデモンストレーション事例を交えながら、LLMO対策の具体的な手法について詳細に説明します。
まず初めに、活用例として「パスカル」というツールを紹介します。パスカルは、Googleで実際に上位表示されているサイトからデータを収集し、検索結果上位の記事の統計データやキーワードマップを自動で生成するツールです。このツールを使うことで、まず最初にターゲットキーワードの現状分析を行い、どのようなタイトルや見出し、コンテンツ構成が効果的なのかを把握できます。たとえば、「Canva」や「Canva 副業」といったキーワードに対しては、月間の検索ボリュームや関連キーワードのマップが自動で作成され、どのような記事構成が上位表示に寄与しているかを数値で示してくれます。この機能を使えば、従来では手作業で行っていた膨大なリサーチ作業を大幅に効率化でき、時間や労力を節約できる点が大きな魅力です。
ここで、LLMO対策の中でも特に重要な施策として、以下の点が挙げられます。
コンテンツ作成時に、上位表示されるキーワードおよび検索ボリュームを精査し、AIが引用しやすい内容を追加する
エンティティ対策として、自社の名称やブランド情報、SNS、YouTube、出版、さらには外部サイトでの引用情報を統合し、ひとつの認識可能な「塊」として整理する
SEO対策と並行して、非リンク獲得やコラボ記事、対談記事を通じた外部メディア対策を実施し、サイトの信頼性向上を図る
SNSやYouTube、出版、ウェブサイトのプロフィール設計において、同一のエンティティ名やブランド名を用い、AIが一貫性として認識しやすい環境を整える
パスカルを使ったデモンストレーションでは、たとえば「キャンバ副業」というキーワードで調査を開始すると、月間検索数720件程度、さらに「キャンバ副業始め方」という細分化したキーワードも検出され、どのようなユーザー層が求める情報かを詳細に分析します。ツールは上位表示しているサイトのジャンルを「知識系」や「おすすめ系」、「ランキング形式」などに分類し、それぞれの見出しの組み立て方や含まれるキーワード頻度を示すことで、どんな構成の記事が上位表示に効果的かを示唆してくれます。
生成AIが検索結果に引用する情報は、サイトが掲載しているタイトルや見出し、コンテンツの質に大きく依存します。このため、記事構成の初期段階で、見出しごとに含めるべきキーワードや文章の流れ、さらにユニークな独自性を加える要素も大切です。パスカルの機能では、AIによる記事構成案が生成され、具体的な記事タイトルやH2見出し、さらには執筆のアドバイスが提示されます。たとえば、記事タイトルの候補がいくつか提示され、H1およびH2タグで使用されるべき主要なキーワードの頻出度が表示されるなど、非常に具体的な指導がなされるのです。
さらに、パスカルによるレポートは、外注しているライターとの情報共有ツールとしても活用でき、ライターは提示された見出し構成や執筆アドバイスに従って、効率的にコンテンツを作成することができます。これにより、サイト運営者は自ら記事を書く時間を大幅に短縮しつつ、検索結果上位に表示されやすい、AI引用にも強いコンテンツを生み出すことが可能となります。まず初めに、ミキ
このように、具体的なLLMO対策は、まず検索キーワード分析から始まり、コンテンツの方向性設定、さらに実際の執筆と外部連携、SNSや動画など多岐にわたるメディア施策まで、細かく段階を追って進めることが不可欠です。パスカルなどの専用ツールを活用しながら、調査・分析・構成の各フェーズを正確に進めることで、生成AI時代における確実な最適化戦略が構築されます。企業が今後の競争に勝ち抜くためには、従来のSEO手法に加えて、新たなLLMOのアプローチを欠かさず取り入れることが必須となるでしょう。
LLMOを成功させる外部連携とデジタルマーケティング戦略
生成AI時代において、LLMO対策は単独で機能するものではなく、外部連携やデジタルマーケティング戦略と深く結びついています。企業や個人が自分の情報を効率的に広範囲へ伝え、AIに正確なエンティティとして認識されるためには、SEO対策、SNS活用、外部メディアとの連携、さらにはYouTubeや出版、ウェブサイトの一貫したプロフィール設計など、複数のチャネルを統合したマーケティング手法が求められます。
まず、外部メディア対策の一環として、非リンク獲得とコラボ記事・対談記事の作成があります。非リンク獲得は、他の信頼性の高いサイトから自社サイトへのリンクが貼られることで、検索エンジンに対してサイトの価値を向上させる効果があります。具体例として、業界団体の公式ポータルサイトやニュースサイト、プレスリリース用のPRプラットフォーム（たとえばPR TIMES）などへの掲載が挙げられます。こうした外部サイトに自社の情報が取り上げられると、AIはそのサイトを信頼できる情報源として認識し、引用対象として優遇する傾向にあります。
また、コラボ記事や対談記事の発表は、自社だけでなく、業界内外の信頼できるパートナーと協力してコンテンツを作成する手法です。たとえば、AI時代における営業や生成AIをテーマに、双方の専門家がZoomやGoogle Meetで対談し、その内容を文字起こしして記事化することで、複数のメディアにわたる露出が実現されます。こうした取り組みは、単一のサイトに閉じず、多面的な情報発信によって、AIがその情報を引用しやすい環境作りにつながります。
さらに、SNSの活用も見逃せない要素です。近年、InstagramやX（旧Twitter）などのSNS投稿がGoogleの検索結果に表示されるケースが増えており、キャプションやハッシュタグ、画像説明文などの情報がAIに引用される可能性が高まっています。ここでは、SNSのプロフィール設計が特に重要となります。例えば、同一ブランド名で統一された名称や、専門分野を明確に示すエンティティを設定することが求められます。
YouTubeもまた、LLMO対策として効果的なメディアです。Googleが提供する検索結果に動画が多く取り入れられる現状を背景に、YouTube動画の自動字幕や概要欄に、エンティティ名や分かりやすい説明を挿入することは必須です。たとえば、動画の冒頭や概要欄でエンティティ情報を整理すると、AIに認識されやすくなります。動画の概要欄にも、プロフィール情報や関連リンクを載せ、統一感のある情報設計を行うことが、LLMO対策の成功に直結します。
加えて、出版やウェブサイトの運営においても、エンティティが正確に認識されるための工夫が必要です。出版物においては、タイトル戦略や著者名、さらには著者ページの作成が効果的です。たとえば、公式著者ページをAmazonなどのプラットフォーム上に登録し、他のメディアでも同一のブランド名を用いることで、AIにとって一貫したエンティティが認識されやすくなります。また、ウェブサイトのアバウトページにおいても、専門性や実績、受賞歴、SNSとの連携情報を分かりやすく記載することで、AIがその情報を効率的に整理し、検索エンジンに評価される可能性が上がります。
さらに、デジタルマーケティング全体において、LLMO対策は単一の施策だけではなく、複数の施策を組み合わせた統合的なアプローチが求められます。たとえば、パスカルといった専用ツールを用いてSEO対策を徹底しながら、各チャネル（SNS、YouTube、出版、ウェブサイト）で同一のエンティティを意識した情報発信を行います。これにより、ユーザーだけでなくAIも情報を正しく引用し、結果として自社サイトやブランドが検索結果の上位に表示される可能性が大幅に向上します。
このような複合的な外部連携とデジタルマーケティング戦略は、LLMO対策の根幹をなすものであり、企業が今後の競争で優位に立つためには避けて通れない道です。従来のSEO対策では十分に対応できなかった部分を、LLMO対策として新たに取り組むことで、AIが生成する検索結果やアウトプットにおいて自社情報が効果的に反映されるようになります。企業は、あらゆる媒体で統一感のある情報発信を行い、複数のチャネルからの信頼性を構築することが、これからの時代における成功の鍵となるでしょう。
まとめ
本記事では、LLMOの基本概念・具体的施策・外部連携を通じて、生成AI時代の最適化戦略を体系的に解説しました。
結論として、従来のSEO対策だけではカバーしきれない、生成AI時代にふさわしい最適化戦略としてのLLMOは、今後のデジタルマーケティングにおいて絶対に押さえておくべき重要な領域です。企業が自社のエンティティを正しく整理し、さまざまなメディアで統一感のある情報発信を行うことで、AIがその情報を引用し、結果として信頼性と知名度が大幅に向上することは間違いありません。記事全体で紹介した各種ツールや具体的な施策を実践することで、今後の検索エンジンの進化に対応し、マーケティング戦略を大きく前進させるチャンスとなるでしょう。皆さんがこの変化の波に乗り遅れることなく、常に最新のトレンドと戦略を取り入れながら、成功を掴むための一助となれば幸いです。