今すぐ始めるLLMO（GEO）対策5つのステップ｜AI生成時代の新しいSEO戦略

GoogleのSGE（Search Generative Experience）やChatGPTの台頭により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。AIがユーザーの質問に直接回答を生成する時代において、従来のSEO対策だけではWebサイトへの流入を維持することが困難になるかもしれません。自社の情報がAIに正しく引用され、検索結果の最上位に表示されるためには、「LLMO（Large Language Model Optimization）」または「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる新しい最適化戦略が不可欠です。この記事では、AI時代の検索エンジンで勝ち抜くために、今すぐ取り組むべきLLMO対策の具体的な5つのステップを、初心者にも分かりやすく解説します。

本記事を最後まで読むことで、LLMO対策の基本概念から従来のSEOとの決定的な違い、そしてコンテンツの権威性を高める「E-E-A-T」の再定義、AIに情報を正確に伝える「構造化データ」の実装、信頼性を担保する「サイテーション」の獲得方法まで、明日から実践できる具体的なノウハウをすべて理解できます。さらに、対策を進める上でのリスクや、新しい効果測定の指標についても詳しく解説するため、AI時代のSEO戦略の全体像を掴むことができます。

結論から言えば、LLMO対策で最も重要なことは、小手先のテクニックではなく、自社（またはあなた自身）が特定のトピックにおける「信頼できる唯一の情報源」としてAIに認識されることです。そのために必要な権威性、専門性、信頼性をいかに構築していくか、その具体的なステップこそが、これからの検索エンジン最適化の成功の鍵を握っています。

LLMO（GEO）とは AI時代の新しい検索エンジン最適化

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogleのGeminiに代表される大規模言語モデル（LLM）が生成する回答に対して、自社の製品やサービス、ブランドに関する情報が正確かつ有利に表示されるよう最適化を行う一連の施策を指します。これは生成AIエンジン最適化（Generative Engine Optimization）、通称GEOとも呼ばれ、AIが主流となる時代の新しいSEO戦略として注目を集めています。

従来の検索エンジンがWebサイトのリストを提示するのに対し、生成AIはユーザーの質問に対して直接的な「答え」を生成します。LLMO対策は、その「答え」の生成プロセスに影響を与え、AIが参照する情報源として自社のコンテンツが選ばれることを目指すものです。これにより、ユーザーが検索結果のリンクをクリックすることなく、AIが生成した回答内でブランド認知や情報提供が完結するという、新しいユーザー体験に対応することが可能になります。

従来のSEOとLLMO対策の決定的な違い

LLMO対策は従来のSEOの延長線上にありながら、その目的とアプローチにおいて決定的な違いがあります。これまでのSEOが「Webサイトへのトラフィックを増やすこと」を主な目的としていたのに対し、LLMO対策は「AIによる回答の質と内容をコントロールすること」に主眼を置きます。両者の違いを以下の表にまとめました。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	GoogleやYahoo! JAPANなどの検索エンジンのランキング（SERPs）	生成AIエンジン（SGE, ChatGPT, Copilotなど）が生成する回答
主な目的	Webサイトへの流入（トラフィック）増加	AIの回答ソースとしての引用、正確なブランド情報の提示
重要視される要素	キーワード、被リンク、コンテンツの網羅性、UX	E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）、情報の正確性、構造化データ、引用のされやすさ
ユーザー行動	検索結果のリンクをクリックし、Webサイトを訪問	AIが生成した回答を読み、情報収集が完結（ゼロクリックサーチの増加）

このように、LLMO対策では、検索順位という目に見える指標だけでなく、AIの知識ベース（ナレッジグラフ）に、いかに信頼できる情報を提供できるかが成功の鍵となります。これは、単なるテクニックではなく、企業やブランドとしての信頼性を地道に構築していく活動と言えるでしょう。

なぜ今LLMO（GEO）対策が重要視されるのか

LLMO対策が今、急速に重要視されている背景には、検索体験そのものの大きな変革があります。Googleが検索結果にAIによる要約を表示する「SGE（Search Generative Experience）」を導入するなど、大手検索エンジンは生成AIの統合を加速させています。この変化は、企業にとって無視できない3つの理由をもたらします。

第一に、ユーザーの検索行動が根本から変わる可能性です。ユーザーがAIの生成した回答で満足すれば、Webサイトへのアクセスは大幅に減少するかもしれません。この新しい情報接触の場で存在感を示すためには、LLMO対策が不可欠です。

第二に、ブランド情報のコントロールとリスク管理の観点です。AIはインターネット上の膨大な情報から学習しますが、その情報が常に正しいとは限りません。誤った情報やネガティブな評判をAIが学習し、拡散してしまうリスクがあります。LLMO対策は、AIに正確な企業情報を提供し、ブランドイメージの毀損を防ぐための防御策としても機能します。

最後に、競合に対する先行者利益の獲得です。多くの企業がまだ手探り状態にある今、いち早くLLMO対策に着手することで、AIの回答における「第一人者」としての地位を確立できる可能性があります。これは、将来にわたって大きな競争優位性となるでしょう。

今すぐ始めるLLMO（GEO）対策 5つの基本ステップ

LLMO（GEO）への対策は、従来のSEOの延長線上にありながら、AIの特性を理解した新しい視点が求められます。しかし、決して難解なことばかりではありません。ここでは、今日からでも着手できる5つの基本的なステップを具体的に解説します。これらのステップを着実に実行することが、AI生成時代の検索エンジンでユーザーに選ばれるための第一歩となります。

ステップ1 E-E-A-Tを再定義しコンテンツの権威性を高める

LLMO（GEO）対策において、コンテンツの信頼性を示すE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、これまで以上に決定的な要素となります。AIは、不正確な情報や誤情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを避けるため、情報の出どころを厳しく評価するからです。AIは情報の「正しさ」を担保するために、誰がその情報を発信しているかをこれまで以上に重視します。

特に、新たに追加された「Experience（経験）」は、一次情報や実体験に基づいたコンテンツの価値を示唆しています。単に情報をまとめただけの記事ではなく、実際に製品を使用したレビュー、専門家としての実務経験に基づいた解説など、独自の視点や深い洞察を含むコンテンツがAIによって高く評価される傾向にあります。

具体的なアクションとして、著者情報を詳細に記載したプロフィールページの設置、専門家による記事の監修、そしてコンテンツ内での具体的な体験談や事例の共有を徹底しましょう。

ステップ2 ユーザーの隠れた疑問に答えるQ&Aコンテンツを作成

生成AIによる回答（SGEなど）は、ユーザーの質問に対して直接的な答えを提示する形式が主流です。これは、ユーザーが検索窓に入力したキーワードの裏にある「検索意図」をAIが深く理解し、解決策を提示しようとしていることを意味します。そのため、私たちのコンテンツも、ユーザーが次に抱くであろう疑問を予測し、その答えを網羅的に提供する構成が求められます。

例えば、「テレワーク 導入方法」と検索するユーザーは、「必要なツールは？」「セキュリティ対策はどうする？」「社内ルールはどう決める？」といった、さらなる疑問を抱えている可能性が高いです。これらの潜在的な疑問を先回りして解決するQ&A形式のコンテンツは、AIがユーザーにとって有益な情報源だと判断する上で非常に有効です。

各記事の末尾にFAQセクションを設けたり、特定のトピックに関する網羅的なQ&Aページを作成したりすることで、ユーザーの満足度を高め、AIからの評価向上につなげることができます。

ステップ3 構造化データでAIに情報を正確に伝える

構造化データは、ウェブページの内容を検索エンジンが理解しやすいようにタグ付けする記述方法です。人間にとっては自明な情報でも、AIは文脈を誤って解釈することがあります。構造化データは、AIに対してコンテンツの文脈を正確に伝えるための「翻訳機」のような役割を果たします。

例えば、「この記事の著者は〇〇で、公開日は△△です」といった情報を構造化データを用いて明確に記述することで、AIはページの情報を正確に認識し、E-E-A-Tの評価やナレッジグラフの構築に役立てることができます。特にLLMO対策で重要となる構造化データの種類には、以下のようなものがあります。

スキーマタイプ	主な用途とLLMOへの影響
Article	記事の著者、公開日、更新日を明示し、情報の鮮度と信頼性を示す。
Person / Organization	著者や運営組織の情報を伝え、コンテンツの権威性を裏付ける。
FAQPage	Q&A形式のコンテンツであることをAIに伝え、回答の一部として引用されやすくする。

これらの構造化データを適切に実装することで、AIはあなたのコンテンツをより深く、そして正しく理解してくれるようになります。

ステップ4 信頼できる情報源からの引用とサイテーションを獲得する

AIがコンテンツの信頼性を評価する際、その情報が何を根拠にしているか、そしてどのようなサイトから言及（サイテーション）されているかを重要な指標とします。これは従来の被リンク戦略と似ていますが、LLMOでは、単なるリンクの数ではなく、どのような文脈で、どれだけ権威あるサイトから言及されているかが評価の軸となります。

コンテンツを作成する際は、主張の裏付けとして、官公庁、大学、研究機関、業界の権威ある団体のウェブサイトなど、信頼性の高い情報源からのデータを引用し、出典を明記することが不可欠です。これにより、コンテンツ自体の信頼性が向上します。

同時に、自社の独自調査データを発表したり、プレスリリースを配信したりすることで、信頼できる外部メディアや専門サイトから自然な形で言及（サイテーションや被リンク）を獲得する活動も、中長期的な資産となります。

ステップ5 企業情報とブランドの評判を管理し最適化する

LLMOは、単一のウェブサイトだけでなく、ウェブ上に存在するあらゆる情報を統合して、企業やブランド、著者に対する評価を形成します。公式サイトの情報はもちろん、ニュースサイトでの掲載実績、口コミサイトでの評判、SNSでの言及など、すべてが評価の対象です。

AIにとってあなたの企業やブランドは、ウェブ上に散らばる情報の集合体です。一貫性のある正確な情報発信が、信頼の基盤を築きます。まずは、Googleビジネスプロフィールや公式サイトの会社概要ページに、正確で最新の情報を掲載することから始めましょう。事業内容、所在地、連絡先といった基本情報に齟齬がないかを確認し、常に最新の状態に保つことが重要です。

さらに、オンライン上での評判を定期的にモニタリングし、ネガティブな口コミや誤情報に対しては誠実かつ迅速に対応する姿勢も、ブランドの信頼性を構築する上で欠かせない要素となります。

LLMO対策で注意すべき2つのポイント

LLMO（GEO）対策は、AI時代の新しい検索体験において自社のプレゼンスを高めるために不可欠な戦略です。しかし、この新しいフロンティアには、従来のSEOにはなかった特有のリスクや課題も潜んでいます。攻めの施策と並行して、潜在的な落とし穴を理解し、備える「守りの視点」を持つことが成功の鍵を握ります。ここでは、LLMO対策を進める上で特に注意すべき「情報の正確性」と「効果測定」という2つの重要なポイントについて詳しく解説します。

誤った情報が生成されるリスクへの備え

LLMOの最も注意すべき特性の一つに、「ハルシネーション（Hallucination）」があります。これは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように、もっともらしい文章で生成してしまう現象です。自社に関する誤った情報がAIによって生成・拡散されれば、顧客の誤解を招き、ブランドイメージを著しく損なう「レピュテーションリスク」に直結します。

例えば、以下のようなケースが想定されます。

• 製品の価格や仕様、サービス内容が誤って紹介される
• 過去に実施していないキャンペーンや、存在しない事業について言及される
• 事実無根のネガティブな評判や事件が生成される

こうしたリスクに備えるためには、プロアクティブな対策が不可欠です。まず、GoogleのSGE（Search Generative Experience）やMicrosoft Copilotなどの生成AIサービスで、自社名、ブランド名、主要な製品・サービス名、役員名などがどのように言及されるかを定期的にモニタリングする体制を構築しましょう。そして、万が一誤情報が発見された場合に備え、公式サイトでの訂正情報の迅速な発信や、各プラットフォームへのフィードバック送信といった対応フローをあらかじめ定めておくことが重要です。根本的な対策として、AIが正確な情報を参照できるよう、公式サイトの企業情報や製品情報を常に最新かつ明確に保ち、構造化データを活用してAIに正しく情報を伝える努力が、結果的にハルシネーションのリスクを低減させることに繋がります。

効果測定の新しい指標を理解する

LLMOの台頭は、SEOの効果測定の方法にも大きな変化をもたらします。AIが検索結果画面でユーザーの質問に直接回答することで、ユーザーがウェブサイトをクリックせずに情報を得て満足する、いわゆる「ゼロクリックサーチ」の増加が予測されます。これにより、従来の最重要指標であったウェブサイトへのトラフィック（セッション数）だけでは、施策の成果を正確に評価できなくなる可能性があります。

これからのLLMO時代では、AIの生成結果内での「言及」や「引用」そのものに価値を見出し、それを測定する新しい指標を取り入れる必要があります。従来の指標と対比させながら、注目すべき新しい指標の例を見てみましょう。

評価軸	従来のSEO指標	LLMO時代の新しい指標
権威性・信頼性	被リンク数、ドメインパワー	引用元としての表示回数（Citation Count）、サイテーションの質
認知度・露出	検索順位、インプレッション数	AI生成結果での言及・表示回数（Mention/Impression）
ブランドイメージ	指名検索数	センチメント分析（言及の論調評価）、回答内での表示順位
サイトへの誘導	クリック数（CTR）、セッション数	AI生成結果からのトラフィック数（価値はより高まる）

今後は、単にウェブサイトへの流入数を追うだけでなく、「AIの回答に自社の情報が何回表示されたか」「その内容はポジティブだったか」「信頼できる情報源として引用されたか」といった、検索結果上でのプレゼンスの質と量を可視化する視点が求められます。これらの新しいKPIを念頭に置き、自社のLLMO対策の成果を多角的に評価していくことが重要です。

株式会社ナレッジホールディングスが実践するLLMO対策ツール

ここまでの章で解説したLLMO（GEO）対策の理論を実践に移すには、適切なツールの活用が不可欠です。Webマーケティング支援を専門とする私たち株式会社ナレッジホールディングスでは、自社メディアの運用およびクライアント様へのコンサルティングにおいて、様々なツールを組み合わせ、AI生成時代の新しいSEO戦略を構築しています。本章では、私たちが実際に活用しているツールを、その目的と共に具体的にご紹介します。

コンテンツの品質と網羅性を高めるツール

LLMOは、ユーザーの検索意図の背景にある「なぜ？」までを深く理解し、網羅的な回答を生成しようとします。そのため、コンテンツ側もこれまで以上に品質と網羅性が求められます。私たちは以下のツールを用いて、ユーザーの潜在的な疑問を先回りして解決するコンテンツ制作を目指しています。

キーワードリサーチとトピッククラスター分析ツール

ユーザーがどのような言葉で検索し、その次に何を知りたいのかを把握するために、「Ahrefs」や「Semrush」といった高機能SEOツールを活用しています。これらのツールは、関連キーワードや質問形式のクエリを抽出するだけでなく、競合サイトがどのようなトピックをカバーしているかを分析するのにも役立ちます。特に、トピッククラスターモデルを構築し、一つの親記事と複数の子記事でテーマ全体を網羅的に解説する戦略は、LLMOに専門性の高い情報源として認識される上で非常に有効です。

AIライティング支援ツール

コンテンツの骨子作成や切り口のアイデア出しには、「ChatGPT-4」や「Claude 3」などの生成AIを積極的に活用しています。これにより、制作スピードを大幅に向上させることが可能です。しかし、最も重要なのはその使い方です。単にAIが生成した文章をそのまま公開するのではなく、必ず専門家による監修と厳格なファクトチェック、そして自社の体験に基づいた独自の視点を加えるプロセスを徹底しています。この「人間による付加価値」こそが、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高め、他のコンテンツとの差別化を図る鍵となります。

AIへの情報伝達を最適化するツール

どれだけ優れたコンテンツを作成しても、その内容がAIに正確に伝わらなければ意味がありません。LLMOがコンテンツの文脈や意味を正しく解釈できるよう、技術的なアプローチも並行して行っています。

構造化データマークアップ支援ツール

私たちは「Google 構造化データ マークアップ支援ツール」やスキーママークアップのジェネレーターを活用し、記事や企業情報、Q&Aコンテンツなどに構造化データを実装しています。例えば、「この記事の著者は誰か」「この企業の住所はどこか」「このQ&Aの質問と回答は何か」といった情報を、人間だけでなくAIにも理解できる共通言語（スキーマ）で伝えるのです。AIが企業の情報を正確に解釈し、信頼できる情報源として参照するためには、この構造化データによる「意味付け」が極めて重要になります。

企業の信頼性と評判を管理するツール

LLMOは、Web上の様々な情報を統合して企業の評判を評価します。そのため、自社サイト外での情報管理もLLMO対策の重要な要素です。

サイテーション管理・MEO対策ツール

企業の基本情報であるNAP情報（名前、住所、電話番号）の統一性や、オンライン上の口コミ・評判は、LLMOがその企業の信頼性を判断する上で重要なシグナルとなります。株式会社ナレッジホールディングスでは、「Yext」などのサイテーション管理ツールを用いて、複数のメディアやディレクトリに掲載されている企業情報の一貫性を保っています。また、Googleビジネスプロフィールをはじめとする口コミサイトの管理を徹底し、ユーザーからのフィードバックに真摯に対応することで、ポジティブな評判形成に努めています。

以下に、私たちが実践するLLMO対策で活用しているツール群を目的別に整理しました。

目的	ツールカテゴリ	代表的なツール例	LLMO対策における役割
コンテンツ品質向上	キーワード・トピック分析	Ahrefs, Semrush	ユーザーの潜在的ニーズを把握し、網羅的で専門性の高いコンテンツを企画する。
コンテンツ制作効率化	AIライティング支援	ChatGPT-4, Claude 3	構成案やアイデア出しを効率化し、専門家による編集・監修を経て独自性を付与する。
AIへの情報伝達	構造化データ実装	Google 構造化データ マークアップ支援ツール	コンテンツや企業情報の意味をAIに正確に伝え、信頼できる情報源として認識させる。
企業・ブランドの信頼性担保	サイテーション・評判管理	Yext, Googleビジネスプロフィール	Web上での企業情報の一貫性を保ち、良好な評判を管理することで信頼性を高める。

まとめ

本記事では、AIが検索結果を生成する新時代に対応するための「LLMO（GEO）対策」について、5つの具体的なステップと注意点を解説しました。従来のキーワード中心のSEOとは異なり、LLMO対策では、AIに自社の情報が信頼できる情報源として認識・引用されることが最も重要です。これが、LLMO対策が今後のビジネス成長に不可欠である理由です。

ご紹介した5つのステップ「E-E-A-Tの再定義」「Q&Aコンテンツの作成」「構造化データの実装」「サイテーションの獲得」「ブランド情報の最適化」は、AIに対して自社の専門性、権威性、信頼性を体系的に伝えるための実践的な戦略です。これらを着実に実行することで、AIによる生成結果に自社のコンテンツが採用される可能性を最大化できます。

LLMO対策は、一度行えば終わりというものではありません。AIが生成する情報の正確性を監視し、効果測定の指標を常にアップデートしていく必要があります。株式会社ナレッジホールディングスのような先進企業の事例も参考にしながら、自社に合った戦略を継続的に改善していくことが成功の鍵となります。

AIによる検索体験の変革は、すでに始まっています。本記事で紹介したステップを参考に、今日からLLMO対策の第一歩を踏み出し、新しい時代の検索エンジンで確固たる地位を築いていきましょう。

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