【2025年】LLMOとは？AI時代の新常識！SEOとの違いから具体的な対策まで解説

AIが検索エンジンの常識を塗り替えつつある今、「LLMO」という新しい言葉に戸惑いや関心を抱いているWeb担当者の方も多いのではないでしょうか。

従来のSEO対策だけでは通用しなくなるかもしれない、という漠然とした不安があるかもしれません。LLMOとは、AIの回答に自社の情報が引用・推奨されることを目指す、次世代のWebマーケティング戦略です。 この記事を読めば、LLMOの基本からSEOとの違い、そして明日から始められる具体的な対策方法まで、体系的に理解できます。AI時代の新たな情報発信のあり方を学び、競合に先んじてWeb集客の新たな活路を見出しましょう。AI活用による業務効率化やマーケティング戦略の見直しに関心のある方は、AX CAMPの「AI活用研修」の資料もぜひ参考にしてください。

LLMOとは？AI時代の新たなWebマーケティング戦略

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル最適化を意味する言葉です。具体的には、対話型AIがユーザーの質問に答える際、その回答の根拠として自社のWebサイトやコンテンツが引用・参照されやすくなるように最適化する一連の施策を指します。対象となるAIには、OpenAI社のGPTシリーズやGoogle社のGeminiシリーズなどが含まれます。

これまでのWebマーケティングでは、Googleなどの検索エンジンで上位表示を目指すSEO（検索エンジン最適化）が中心でした。しかし、AIが直接回答を生成する時代においては、「AIに信頼できる情報源として認識されること」が新たな重要指標となります。LLMOは、検索結果のクリックを待つのではなく、AIの回答そのものに組み込まれることで、ユーザーとの新しい接点を創出する戦略なのです。

大規模言語モデル（LLM）への最適化

LLMOの核となるのは、その名の通りLLM（大規模言語モデル）への最適化です。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、文脈や意味を理解して自然な文章を生成します。LLMOでは、このLLMがコンテンツの情報を正確に、かつ肯定的に解釈できるよう、サイトの構造や記述を工夫する必要があります。AIが「この記事は信頼できる」「この製品が最適だ」と判断しやすい情報設計を行うことが、最適化の第一歩です。

AI検索エンジンにおける情報源としての最適化

ユーザーの検索行動は、キーワードを入力してリンク一覧を見るスタイルから、AIに直接質問して要約された答えを得るスタイルへと変化しつつあります。Googleの「AI Overviews」のように、検索結果の最上部にAIが生成した要約が表示される機能も普及しています。LLMOは、こうしたAI検索機能において、自社が提供する情報を「最も的確で信頼性の高い情報源」としてAIに選ばせるための最適化活動です。これにより、ユーザーがWebサイトを直接訪問せずとも、自社のブランドやサービスが認知される機会を創出します。

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LLMOとSEOの決定的な違いと今後の関係性

LLMOとSEOは、どちらもWebサイトへのアクセスや認知度を高めるための最適化施策ですが、その対象と目的には決定的な違いがあります。SEOが検索エンジンを対象とするのに対し、LLMOは生成AI（大規模言語モデル）を対象とします。この違いを理解することが、これからのWeb戦略を考える上で極めて重要です。

目的においても、SEOは検索結果で上位表示させてクリックを獲得し、自社サイトへユーザーを誘導することを目指します。一方でLLMOは、AIが生成する回答の中で自社の情報が引用・推奨されることで、ユーザーの意思決定に直接影響を与えることを目的とします。両者は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあると言えるでしょう。

最適化対象の違い：検索エンジン vs AIモデル

最も大きな違いは、最適化する対象です。SEOは、Googleなどの検索エンジンがWebページを評価するためのアルゴリズム（ランキング要因）を分析し、それに合わせてコンテンツやサイト構造を調整します。キーワードの配置や被リンクの獲得などが代表的な施策です。

対してLLMOは、2025年10月時点で想定される主要モデルであるGPT-5（出典：OpenAI）やClaude Sonnet 4.5（出典：Anthropic）などが、いかに情報を理解し、解釈し、信頼するかという観点で最適化を行います。AIが情報を処理しやすいように、明確で簡潔な記述、構造化されたデータ、そして文脈の整合性などがより重視される傾向にあります。今後のアップデートで評価基準が変更される可能性も視野に入れる必要があります。

評価指標の違い：ランキング vs 引用・推奨

施策の成果を測る評価指標も異なります。SEOの主要なKPI（重要業績評価指標）は、特定のキーワードにおける検索順位、クリック率（CTR）、そして検索からの流入数（オーガニックトラフィック）です。これらはツールを用いて定量的に測定しやすいのが特長です。

一方、LLMOの評価はまだ発展途上ですが、AIの回答における引用回数や言及のされ方、ブランド名の表示頻度などが指標となります。また、AIによる推奨を経由した後のブランド指名検索数の増加も、間接的な効果として測定対象となるでしょう。SEOのように順位という単一の指標ではなく、より定性的な評価も重要になります。

相互補完する関係性：SEOはLLMOの土台となる

LLMOはSEOに取って代わるものではなく、むしろSEOはLLMOの重要な土台となります。なぜなら、AIモデルの多くは、学習データソースとしてWeb上の膨大な情報を利用しており、その中には検索エンジンが高く評価している信頼性の高いサイトが数多く含まれるからです。したがって、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）といったSEOの基本原則に基づいた高品質なコンテンツは、LLMOにおいてもAIから信頼されやすくなります。SEOでサイトの評価を高めることが、結果的にLLMOの効果を最大化することにつながるのです。

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LLMOの前提知識：LLM（大規模言語モデル）の仕組み

LLMOを理解するためには、その最適化対象であるLLM（大規模言語モデル）がどのように情報を処理し、回答を生成しているのかを知る必要があります。LLMは、膨大なテキストデータから単語や文のつながりのパターンを学習し、人間のように自然な文章を生成するAI技術です。この仕組みの根幹には、学習と推論のプロセスがあります。

ユーザーからの質問に対して、LLMは単に保存された情報を検索するのではなく、学習した知識を基に、文脈に最も合うであろう回答を確率的に生成します。このプロセスにおいて、どの情報を参照し、どのように要約・再構成するかが、LLMOの重要なポイントとなります。

膨大なデータからの学習とパターン認識

LLMは、インターネット上のWebサイト、書籍、論文など、人間が作成した膨大な量のテキストデータを事前に読み込んで学習します。この学習プロセスを通じて、単語と単語、文と文の間に存在する統計的な関連性やパターンを無数に記憶します。例えば、「空は」という単語の後には「青い」という単語が来やすい、といった確率的なパターンです。

このパターン認識能力により、LLMは文法的に正しく、意味的にも自然な文章を生成できます。LLMOでは、自社のコンテンツがLLMにとって「信頼性が高く、引用すべき価値のあるパターン」として認識されるように情報を設計することが求められます。

ユーザー意図の理解と情報引用による回答プロセス

ユーザーが「おすすめの法人向けAI研修は？」と質問すると、AIシステムはまずその意図を解釈します。次に、どの情報源を基に回答を生成するかを決定しますが、このプロセスは複数の要素で構成されています。LLMは、情報の正確性、専門性、最新性、そしてWeb上での言及数など、様々なシグナルを基に情報源の信頼性を評価していると考えられています。

そして、信頼できると判断した情報源から内容を引用・要約し、ユーザーにとって分かりやすい形で回答を再構成します。LLMOは、この引用・要約されるプロセスで自社が選ばれる確率を高めるための施策なのです。したがって、LLMOは、コンテンツの機械可読性を高めるだけでなく、検索システムから「信頼できる情報源」として評価されるための外部シグナルを強化することも重要なのです。（出典：大規模言語モデルの知識と推論）

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【2025年】なぜ今LLMO対策が重要視されるのか

2025年現在、LLMO対策がWebマーケティングの新たな必須科目として注目を集めているのには明確な理由があります。それは、ユーザーの情報収集行動そのものが、AIの登場によって根底から変わりつつあるためです。従来の検索エンジンの利用方法が当たり前ではなくなり、企業はユーザーとの新しい接点を模索する必要に迫られています。

特にGoogleが検索結果に「AI Overviews」を導入したことは、この変化を象徴する出来事です。これにより、ユーザーが検索結果のリンクをクリックせずに情報を得てしまう「ゼロクリック検索」がますます増加すると予測されており、従来のSEOだけではリーチできないユーザー層が拡大しています。

検索行動の変化：対話型AIへのシフト

これまで人々は、知りたいことがあるとGoogleなどの検索窓にキーワードを入力し、表示されたWebサイトのリストから答えを探していました。しかし、高性能な対話型AIの登場により、「AIに直接、自然な言葉で質問し、対話しながら答えを得る」という新しい情報収集スタイルが急速に普及しています。2025年10月時点での主要モデルとして、GPT-5やGeminiなどが挙げられます。

この変化は、ユーザーがより複雑で具体的な質問をするようになったことを意味します。例えば「30代女性向けの乾燥肌対策スキンケア、予算5,000円以内でのおすすめは？」といった具体的な問いに対し、AIはWeb上の情報を横断的に整理し、最適な答えを提示します。このAIの回答に自社製品が含まれるかどうかが、今後のビジネスチャンスを大きく左右します。

GoogleのAI Overviewsによる検索結果の変化

Googleは、検索結果の最上部にAIが生成した概要を表示する「AI Overviews」の提供を日本でも開始しました。これは、ユーザーが検索したキーワードに対して、AIがWeb上の複数の情報を要約して直接的な回答を示す機能です。ユーザーは検索結果のリンクをクリックして各サイトを訪れる必要なく、最初の画面で疑問を解消できるケースが増えます。（出典：AI Overviews: A new way to search）

この変化は、Webサイト運営者にとって大きな影響を及ぼします。たとえ検索順位で1位を獲得していても、AI Overviewsの要約に情報が引用されなければ、ユーザーの目に触れる機会すら失ってしまう可能性があるのです。そのため、AI Overviewsに引用されるためのLLMO対策が不可欠となります。

ゼロクリック検索の増加と新たな接点の必要性

AI Overviewsの普及は、「ゼロクリック検索」の割合をさらに押し上げると考えられます。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で答えを得てしまい、どのWebサイトのリンクもクリックせずに検索を終える行動のことです。調査手法や条件によって数値は変動しますが、海外の調査ではゼロクリック検索の割合が半数を超えるという報告もあります。（出典：ゼロクリック検索（Zero-Click Search）とは？SEOへの影響と対策法を解説）

Webサイトへのトラフィックが減少し続ける可能性がある中で、企業は新たな顧客接点を構築しなければなりません。LLMOは、まさにこの課題への解答です。AIの回答に引用されることで、たとえクリックされなくても、自社のブランド名や製品、専門知識をユーザーに届け、認知度や信頼性を高めることができます。これは、未来の顧客を育てるための重要な投資と言えます。

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LLMOの具体的な対策方法【3つのアプローチ】

LLMO対策は、闇雲に行っても成果は出ません。AIが情報をどのように評価し、利用するのかを理解した上で、戦略的にアプローチする必要があります。具体的な対策は、「コンテンツ」「テクニカル」「ブランディング」の3つの側面に大別できます。これらの要素は互いに関連し合っており、総合的に取り組むことで効果を最大化できます。

コンテンツ対策ではAIが引用しやすい情報設計を行い、テクニカル対策ではAIがサイトの情報を正確に読み取れるように技術的な土台を整えます。そして、ブランディング・エンティティ対策では、自社そのものが信頼できる情報源であることをWeb全体で示していくことが重要です。

コンテンツ対策：AIが引用しやすい情報設計

AIに引用されるためには、人間にとって分かりやすいコンテンツであることが大前提です。その上で、AIが情報を抽出しやすいように工夫を加えます。

• 結論ファーストで要点を先に示す
• Q&A形式（FAQ）を導入し、質問と回答を明確にする
• 箇条書きやリストを活用して情報を整理する
• 独自の調査データや分析など、一次情報・独自データを提示する
• 著者情報やコンテンツの更新日を明記し、鮮度と信頼性を示す

上記のような点が重要です。特に、質問に対して直接的な答えを提示するQ&A形式のコンテンツは、AIが回答を生成する際に引用しやすい構造です。また、他にはない一次情報を提供することは、情報の信頼性を高め、AIから評価されやすくなります。

テクニカル対策：構造化データとllms.txt

テクニカルな側面では、AI（クローラー）がサイトの情報を正確に理解するための手助けをします。代表的な施策が「構造化データ」の実装です。構造化データとは、Webページの内容が何であるかを、検索エンジンやAIが理解できる共通の言語（スキーママークアップ）で記述することです。これにより、AIは情報の文脈を正確に把握し、信頼できる情報として引用しやすくなります。

また、新しい試みとして「llms.txt」というファイルが提唱されています。これはrobots.txtのAI版のようなもので、サイトの概要などをAIに伝える非公式フォーマットです。ただし、これはまだ提案・実験段階の仕様であり、2025年10月時点で主要なLLMベンダーによる公式採用は確認されていません。現時点では、標準化されたschema.orgによる構造化データの実装が、より確実な効果を持つ対策と言えるでしょう。

ブランディング・エンティティ対策：信頼性の構築

エンティティとは、人、場所、組織、物事など、明確に識別できる概念や実体のことです。LLMOにおけるエンティティ対策とは、自社や自社製品が「その分野における信頼できる存在（エンティティ）」であるとAIに認識させることです。

具体的な方法としては、公式サイトでの明確な情報発信はもちろん、業界メディアへの寄稿、権威あるサイトからの被リンク獲得、SNSでの専門的な発信、第三者によるレビューや評判の獲得などが挙げられます。Web全体で自社に関するポジティブで一貫性のある情報が増えることで、AIは「この企業は信頼できる情報源だ」と学習し、回答で言及・推奨しやすくなります。

LLMO対策の効果測定とKPI設定

LLMOは比較的新しい概念のため、SEOの検索順位のように確立された効果測定指標はまだ多くありません。しかし、いくつかのデータを組み合わせることで、施策の有効性を評価し、改善につなげることは可能です。重要なのは、単一の指標に頼るのではなく、複数のKPIを多角的に観測することです。

具体的なKPIとしては、「AIによる引用・言及数」「AI経由の参照トラフィック」「ブランド指名検索数の変化」などが挙げられます。これらの指標を定期的にチェックし、どのコンテンツがAIに評価されやすいのか、どのような情報発信がブランド認知に貢献しているのかを分析していく必要があります。

AX CAMPの導入企業であるエムスタイルジャパン様は、AI活用による業務自動化で全社で月100時間以上の業務削減を達成しました。（出典：【エムスタイルジャパン様】AI導入で経理業務を効率化。請求書処理や仕訳作業を自動化し、月100時間以上の業務削減に成功）このように、AIはマーケティングだけでなく、業務効率化においても大きな成果をもたらします。LLMO対策で得られた知見を社内業務に応用することも可能です。

AI Overviewsや対話型AIでの引用・言及数の計測

最も直接的な効果測定方法は、ターゲットとするキーワードや質問を実際に様々なAIに入力し、自社のサイトやブランドがどれだけ引用・言及されるかを定期的にチェックすることです。2025年10月時点での主要モデルであるGPT-5、Gemini、Claude Sonnet 4.5など、複数のAIモデルでテストすることが望ましいです。

手動での確認に加え、専用のトラッキングツールも登場し始めています。これらのツールを使えば、特定のキーワード群に対するAIの回答を自動で監視し、自社の言及回数や表示形式の変化をレポートしてくれます。これにより、施策の前後比較や競合との差を客観的に把握できます。

AI経由の参照トラフィック分析

AIの回答に表示されたリンクからの流入は、アクセス解析ツールで計測します。一部のAIプラットフォームからのクリックは参照元（リファラー）を残すため、Google Analytics 4 (GA4)などでドメイン別に識別できる場合があります。しかし、GoogleのAI Overviewsや一部のチャットUIでは参照元が渡されず、「Organic（自然検索）」または「Direct」として記録されることも少なくありません。正確な測定のためには、可能であればUTMパラメータ付きのリンクを設置したり、AI言及からの流入専用のランディングページを用意したりといった工夫が有効です。

トラフィックの量だけでなく、その「質」にも注目しましょう。AIの回答を読んでから訪れるユーザーは、既に一定の知識や関心を持っている可能性が高く、滞在時間が長かったり、コンバージョン率が高かったりする傾向が期待できます。

ブランド指名検索数の変化

LLMOの間接的な効果として、ブランド指名検索数の増加が挙げられます。AIの回答で自社名やサービス名に触れたユーザーが、後からより詳しい情報を求めて「会社名」や「サービス名」で直接検索する行動です。これは、AIによる認知度向上や信頼性獲得が成功している証拠と言えます。

Google Search ConsoleやGoogle Trendsといったツールを使い、指名検索キーワードの表示回数やクリック数の推移を長期的に観測しましょう。他のマーケティング施策の影響も考慮する必要はありますが、LLMO対策の開始後に指名検索が上向きに転じれば、施策が貢献している可能性が高いと判断できます。

LLMO導入・実践の4ステップ

LLMO対策を効果的に進めるためには、計画的なアプローチが不可欠です。思いつきでコンテンツを修正するのではなく、現状分析から改善までをサイクルとして回していくことが成功の鍵となります。ここでは、LLMOを導入し、実践していくための基本的な4つのステップを紹介します。

まずは自社の現状を把握し、明確な目標を設定することから始めます。次に、どのAIモデルを主要なターゲットとするかを定め、具体的なコンテンツ最適化に着手します。そして最後に、実施した施策の効果を測定し、次の改善アクションへとつなげていきます。

1. 現状分析と目標設定

最初のステップは、自社がWeb上でどのように認識されているかを把握することです。自社の主要なサービスや製品に関連するキーワードで、実際にGoogleのAI Overviewsや主要な対話型AIで検索し、どのような回答が生成されるかを確認します。競合他社がどのように言及されているかも分析しましょう。

その上で、「特定の製品カテゴリーに関する質問で、自社製品が第一候補として推奨される」「業界の専門用語の解説で、自社サイトが引用される」といった、具体的で測定可能な目標（KGI/KPI）を設定します。これにより、施策の方向性が明確になります。

2. 対象AIモデルの選定

全てのAIモデルに対して完璧な最適化を行うのは現実的ではありません。GPT-5、Gemini、Claude Sonnet 4.5など、主要なAIモデルにはそれぞれ学習データやアルゴリズムに特徴があります。（出典：OpenAI, Anthropic） 自社のターゲット顧客が利用する可能性が高いAIや、ビジネスインパクトの大きいAI（例: GoogleのAI Overviews）を優先的な対策対象として選定します。

選定したAIモデルの特性を理解し、どのような情報を好み、どのように回答を生成する傾向があるかを分析することが、効果的な施策立案につながります。また、今後のアップデートで変更される可能性も常に念頭に置くべきです。

3. ナレッジベース構築とコンテンツ最適化

目標と対象モデルが決まったら、具体的な施策に移ります。まずは、自社の専門知識や製品情報を体系的にまとめた「ナレッジベース」を構築します。これは、社内外に散らばる情報を一元化し、一貫性のある情報発信の土台とするものです。

そのナレッジベースを基に、既存コンテンツのリライトや新規コンテンツの作成を行います。前述の「コンテンツ対策」で挙げた、Q&A形式の導入、構造化データの実装、独自データの提示などを実践し、AIが引用しやすい形にコンテンツを最適化していきます。

4. 効果測定と継続的な改善

施策を実行したら、必ず効果測定を行います。ステップ1で設定したKPI（AIでの言及数、参照トラフィック、指名検索数など）を定期的に観測し、目標に対する達成度を確認します。どの施策が効果的で、どの部分に課題が残っているのかを分析しましょう。

LLMは日々進化し、アルゴリズムも常にアップデートされます。そのため、LLMO対策は一度行ったら終わりではありません。効果測定の結果を基に、コンテンツや戦略を継続的に見直し、改善していくPDCAサイクルを回すことが、長期的な成功につながります。

海外の先進事例から学ぶLLMO戦略

LLMOは新しい分野ですが、既に海外では先進的な企業がその重要性に気づき、戦略的な取り組みを始めています。彼らの事例は、これからLLMO対策を始める日本企業にとって、多くの示唆を与えてくれます。ここでは、特に参考となる2社の事例を紹介します。

家具ブランドのHerman Millerは、ブランドという「エンティティ」そのものの信頼性を高めることでAIからの推奨を獲得しています。一方で、宿泊予約プラットフォームのAirbnbは、LLMの技術を自社サービスに組み込むことで、全く新しい検索体験をユーザーに提供しています。

Herman Miller：エンティティ強化によるブランド推奨

高級オフィスチェアで知られるハーマンミラー社は、LLMOの好事例としてよく挙げられます。例えば、対話型AIに「最高のオフィスチェアは？」と質問すると、同社の「アーロンチェア」が具体的な理由と共に推奨されることがあります。

これは、単一のWebページの最適化だけでなく、長年にわたり製品レビューサイト、業界メディア、ユーザーのブログなど、Web全体で同ブランドの製品に関する高品質で肯定的な情報が蓄積されてきた結果です。AIはこれらの膨大な情報を学習し、ハーマンミラーというブランド（エンティティ）が「オフィスチェア」の分野で高い権威性と信頼性を持つと判断していると考えられます。エンティティ全体の評価を高めることの重要性を示す事例です。

Airbnb：LLM活用による検索体験の向上

Airbnbは、LLMの技術を防御的に使うだけでなく、積極的に自社の検索機能に取り入れています。従来の宿泊施設検索は、「場所」と「日付」を入力するのが基本でした。しかしAirbnbは、ユーザーが「家族で楽しめる夏のアクティビティがある場所」といった自然言語で曖昧な要望を入力すると、AIがその意図を汲み取り、最適な宿泊先や体験を提案する機能を強化しています。

これは、自社が保有する膨大な宿泊施設データやレビューをLLMに学習させ、独自の検索体験を構築するアプローチです。ユーザーの検索行動の変化に対応するだけでなく、自社プラットフォーム自体をAI時代のデファクトスタンダードにしようとする先進的な戦略と言えるでしょう。

LLMOの台頭でSEOは不要になるのか？

LLMOという新しい概念の登場により、「これからの時代、SEOはもう不要になるのではないか？」という疑問を持つ方もいるかもしれません。しかし、その答えは明確に「No」です。SEOは今後もWebマーケティングの根幹であり続け、むしろLLMOの土台としてその重要性はさらに高まります。

AIが回答を生成するための情報源は、依然としてWeb上に存在する膨大なコンテンツです。AIは、信頼できる情報源を好んで参照する傾向があり、その信頼性を判断する指標の一つが、従来の検索エンジンからの評価です。したがって、SEOをおろそかにすることは、LLMOの成果を遠ざけることにつながりかねません。

結論：SEOは依然として重要であり、むしろ価値が高まる

LLMOとSEOは対立するものではなく、両輪で進めるべき施策です。ユーザーの検索行動は多様化しており、従来のキーワード検索で情報を探す層と、AIとの対話で答えを得る層が併存する時代になります。両方のユーザー層にアプローチするためには、SEOとLLMO双方の最適化が不可欠です。

SEOによって検索エンジンからの評価を高め、Webサイトの基本的な信頼性と可視性を確保する。その上で、LLMOによってAIからの引用・推奨を獲得し、新たなユーザー接点を創出する。この2階建ての戦略が、AI時代のWebマーケティングの王道となるでしょう。

LLMOの基盤となる高品質なコンテンツとサイト評価

AIが最も重視するのは、情報の信頼性です。そして、その信頼性を担保するのが、SEOの基本理念であるE-E-A-T（Experience – 経験、Expertise – 専門性、Authoritativeness – 権威性、Trust – 信頼）です。

独自の経験に基づいたレビュー、専門家が監修した正確な情報、公式サイトや公的機関からの引用、そしてサイト全体の使いやすさや安全性。これらSEOの根幹をなす要素を突き詰めて作られた高品質なコンテンツこそが、AIにとっても最も価値のある学習データとなります。小手先のテクニックではなく、ユーザーにとって本当に価値のある情報を提供し続けることが、結果的にSEOとLLMO双方での成功につながるのです。

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LLMOに取り組む際の注意点とリスク

LLMOは多くの可能性を秘めていますが、新しい分野であるがゆえの注意点やリスクも存在します。これらの課題を事前に理解しておくことで、より現実的な計画を立て、予期せぬトラブルを回避できます。特に、AIが生み出す情報の不確実性、効果測定の難しさ、そしてAIモデルの進化の速さには注意が必要です。

これらのリスクを認識した上で、短期的な成果を過度に追求するのではなく、長期的な視点で情報資産を構築していく姿勢が求められます。AX CAMP導入企業のWISDOM合同会社様は、AI活用により採用予定2名分の業務負荷をAIで代替することに成功しました。LLMOと同様、AI活用は即効性だけでなく、持続的な業務改善にもつながります。

AIによる誤情報（ハルシネーション）のリスク

LLMは、事実と異なる情報をあたかも本当であるかのように生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象を起こすことがあります。自社の情報がAIによって誤って引用・解釈され、不正確な内容でユーザーに提示されてしまうリスクはゼロではありません。

例えば、製品の価格や仕様が間違って紹介されたり、存在しないサービスが言及されたりする可能性があります。これを防ぐためには、公式サイトで明確かつ一貫性のある情報を提供し、構造化データなどでAIに正しい情報を伝える努力が重要です。加えて、AIを活用して外部のデータを取得・利用する際は、各プラットフォームの利用規約や著作権法を遵守することが不可欠です。第三者のコンテンツを利用する際の許諾取得や、適切な引用ルールの順守など、法的なリスク管理も重要な視点となります。

効果測定の難しさと短期成果の追求

前述の通り、LLMOの効果測定指標はまだ発展途上であり、施策のROI（投資対効果）を正確に算出することは容易ではありません。検索順位のように明確な指標がないため、社内での成果説明に苦慮する場面も考えられます。

そのため、LLMOを短期的にトラフィックや売上を急増させる特効薬と捉えるのは危険です。むしろ、中長期的なブランディング投資と位置づけ、AI時代における情報発信の土台を築く活動として、腰を据えて取り組むべきです。短期的なKPIだけでなく、ブランド認知度や顧客からの信頼といった長期的な資産の構築を目指しましょう。

AIモデルのアップデートによる影響

LLMの技術は日進月歩で進化しており、主要なAIモデルは数ヶ月単位で大規模なアップデートが行われます。アルゴリズムの変更によって、昨日まで有効だった施策が突然効果を失ったり、これまで引用されなかったページが急に評価されたりする可能性があります。

特定のAIモデルの挙動に過度に最適化しすぎると、アップデートによって大きな影響を受けるリスクがあります。この変動性に対応するためには、特定のテクニックに依存するのではなく、E-E-A-Tのような普遍的な品質基準に基づいたコンテンツ作りを続けることが最も確実な戦略と言えます。

【2025年版】LLMO対策に役立つツール4選

LLMO対策を効率的かつ効果的に進めるには、専門的なツールの活用が近道です。AIの回答監視からコンテンツの最適化、競合分析まで、これらのツールは戦略の精度を大きく向上させます。ここでは、2025年現在、LLMO対策で特に役立つ代表的なツールを4つ厳選して紹介します。

これらのツールは、それぞれ得意分野が異なります。自社の目的や予算に合わせて、複数のツールを組み合わせて利用することも有効な戦略です。ツールのデータを参考にしつつも、最終的にはユーザーにとって価値ある情報とは何かを考え続けることが重要です。AX CAMP導入企業のRoute66様は、AIツールを活用して原稿執筆時間を24時間から10秒へと劇的に短縮しました。ツールは使い方次第で大きな成果を生み出します。

1. BrightEdge

BrightEdgeは、エンタープライズ向けのSEOプラットフォームとして高い評価を得ていますが、近年はLLMO関連の機能も強化しています。AIが生成する回答（AI Overviewsなど）における自社コンテンツの表示状況を追跡し、競合と比較分析する機能を提供します。

特に、どのようなトピックやキーワードでAIに引用されやすいのか、機会損失となっている領域はどこかを特定するのに役立ちます。大規模なWebサイトを運営し、データに基づいた網羅的なLLMO戦略を展開したい企業にとって、非常に強力なツールとなるでしょう。

2. Semrush

Semrushは、SEO、広告、SNSなど幅広いデジタルマーケティング領域をカバーする統合プラットフォームです。LLMOに関しても、特定のキーワードに対するAIの回答を分析し、引用されているドメインやコンテンツの特徴を調査する機能などを提供しています。

競合分析に強みを持ち、競合サイトがどのようなコンテンツでAIからの評価を得ているのかを詳細に把握できます。また、コンテンツ作成支援ツールも充実しており、AIに評価されやすいトピックや構成のアイデアを得るためにも活用できます。中小企業から大企業まで、幅広い層におすすめできる汎用性の高いツールです。

3. AlsoAsked

AlsoAskedは、特定のキーワードに対してユーザーが他にどのような質問を検索しているか（PAA: People Also Ask）を可視化するツールです。これは直接的なLLMOツールではありませんが、コンテンツ戦略を立てる上で非常に有用です。

ユーザーの検索意図や疑問を深く理解することは、AIに引用されやすいQ&Aコンテンツを作成するための重要なヒントになります。ユーザーが実際に抱えている悩みに先回りして回答を用意することで、AIが「ユーザーの質問に対する最適な答え」としてコンテンツを引用する可能性を高めることができます。

4. ChatGPT / Gemini

最も手軽で基本的なツールは、ChatGPTやGeminiといった対話型AIそのものです。2025年10月時点での主要モデルを確認し、定期的に自社のサービスや業界に関する様々な質問を投げかけ、自社がどのように言及されるか、あるいは全く言及されないかを手動で確認することは、現状把握の第一歩です。

また、コンテンツを作成する際の壁打ち相手としても活用できます。「この記事の要点を箇条書きでまとめて」「もっと専門的な視点を加えて」といった指示を出すことで、コンテンツの品質を高め、AIにとって理解しやすい構造に整理する手助けをしてくれます。

LLMOに関するFAQ

LLMOは新しい分野であるため、多くの人が様々な疑問を抱えています。ここでは、特にWeb担当者の方からよく寄せられる質問とその回答をまとめました。対策を始める前の不安や疑問を解消するための参考にしてください。

LLMO対策の効果が出るまでどのくらいの期間がかかりますか？

LLMOの効果が現れるまでの期間は、一概には言えません。対策するサイトの現状の権威性、競合の状況、そしてAIモデルのアップデート頻度など、多くの要因に左右されます。一般的には、SEOと同様に少なくとも3ヶ月から6ヶ月以上の中長期的な視点が必要です。

コンテンツの修正や追加がAIの学習データに反映され、評価が変わるまでには時間がかかります。短期的な成果を期待せず、継続的に施策を積み重ねていくことが重要です。まずは小さな成功体験を目指し、そこから改善を繰り返していくアプローチが現実的です。

LLMO対策を始めるにあたって、まず何から手をつければ良いですか？

まず手をつけるべきは、「現状把握」と「基本的なコンテンツの最適化」です。自社の主要サービスに関連するキーワードで、実際にGoogleのAI Overviewsや主要な対話型AIを使い、自社や競合がどのように表示されるかを確認しましょう。

その上で、既存のコンテンツの中から最も重要と思われるページを選び、Q&Aセクションを追加したり、結論ファーストの構成に書き換えたり、著者情報を明記したりといった基本的な最適化から始めます。小さな一歩でも、まずは行動を起こすことが大切です。

AI時代のマーケティング戦略ならAX CAMPへご相談ください

LLMOをはじめとするAI時代のマーケティング戦略は、専門的な知識と継続的な情報収集が不可欠です。しかし、多くの企業では「何から手をつければ良いかわからない」「最新の動向を追うリソースがない」といった課題を抱えているのが実情ではないでしょうか。自社だけで全てを対応しようとすると、時間とコストがかかるばかりか、方向性を誤ってしまうリスクもあります。

株式会社AXが提供する法人向けAI研修サービス「AX CAMP」は、そのような課題を解決するためのお手伝いをします。私たちは、単にAIツールの使い方を教えるだけではありません。LLMOの根幹となるAIの仕組みの理解から、各社のビジネスに合わせた具体的なマーケティング戦略の立案、さらには業務効率化を実現するプロンプト設計まで、実践的なスキル習得を全面的にサポートします。グラシズ様はLPライティングを内製化し、制作時間を3営業日から2時間へ短縮、外注費10万円を削減しました。また、Route66様はAIツールを活用して原稿執筆時間を24時間からわずか10秒へと劇的に短縮するなど、多くの企業で具体的な成果が生まれています。

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まとめ：LLMOを実践しAI時代の検索を勝ち抜こう

本記事では、AI時代の新たなWebマーケティング戦略であるLLMOについて、その基本からSEOとの違い、具体的な対策方法までを網羅的に解説しました。ユーザーの検索行動が大きく変化する中で、LLMOへの対応はもはや避けては通れない課題となっています。

最後に、この記事の要点をまとめます。

• LLMOはAIの回答に引用・推奨されるための最適化施策である
• SEOはLLMOの土台として、今後もその重要性は変わらない
• 対策は「コンテンツ」「テクニカル」「ブランディング」の3つの軸で進める
• 効果測定は引用数や指名検索数など、複数のKPIで多角的に行う
• AIは日々進化するため、長期的な視点での継続的な改善が不可欠である

LLMOは、単なるテクニックではなく、ユーザーとAI双方から「信頼される情報源」とは何かを追求するという、情報発信の本質に立ち返る活動でもあります。この変化を脅威と捉えるか、チャンスと捉えるかで、今後のビジネスの成長は大きく変わるでしょう。専門的な支援を受けながらLLMOの施策を確実に実行したい、あるいはAIを活用してマーケティング業務全体を効率化したいとお考えでしたら、ぜひAX CAMPのサービスをご検討ください。貴社の状況に合わせた最適なAI導入プランをご提案します。