生成AIの普及により、情報収集の方法は大きく変化しています。
そんな中、SEO対策に加えて注目を集めているのが、AIに引用・言及されるための「LLMO対策」です。
本記事では、LLMO対策の基本からAIが情報を引用する仕組み、具体的なやり方までわかりやすく解説します。
目次
LLMO対策とは
LLMO対策とは、生成AIの回答で自社コンテンツが優先的に取り上げられるようにするための最適化施策のことです。
近年では、検索エンジンだけでなく、ChatGPTをはじめとした生成AIを使って情報収集を行う人が増えており、従来のSEO対策だけでは十分とは言えなくなりつつあります。
そこで重要になるのが、AIに引用・言及されやすい形で情報を整理し、自社サイトを整えることです。
具体的には、結論を先に伝える文章構成や信頼性の向上などが求められます。
AIの回答で自社サイトが引用されたりブランド名が言及されたりすることで、流入や問い合わせの増加が期待できることから、LLMOは新たなマーケティング手法として注目を集めています。
LLMO対策が必要とされる背景
近年、LLMO対策が重要視されている背景について解説します。
AI台頭による検索スタイルの変化
近年、ユーザーの情報収集は「検索エンジンで調べる」から「AIに聞く」というスタイルに変化しつつあります。
実際に、IT分野を中心とした調査を行う米ガートナー社は、2026年までに検索エンジンのボリュームが25％減少し、生成AIにシェアを奪われると予測しています。
こうした流れを踏まえ、今後は検索エンジンでの上位表示だけでなく、AIの回答内で引用・言及されることを意識したLLMO対策の重要性が高まっていくでしょう。
AI Overview実装によるアクセス数の減少
GoogleがAI Overviewを実装したことにより、検索上位サイトへのアクセスが減少しています。
AI Overviewとは、検索結果の上部にAIによる回答を要約・表示する仕組みのことで、ユーザーはサイトを開かなくても必要な情報を得られるようになりました。
これにより、検索結果に表示されていてもクリックされないケースが増え、上位表示されているページでも流入が増えにくくなっています。
今後は、単に検索上位を上げるだけでなく、AIの回答内で引用されることが、流入を確保するための重要なポイントになると考えられます。
LLMO対策の基礎知識
LLMO対策を実施するにあたっては、AIがそもそもどのように回答を作成したり、Webページを引用したりするのか、仕組みを知っておく必要があります。
ここでは、LLMO対策の基礎知識をわかりやすく解説します。
AIがWebページを引用する仕組み
一般的に、生成AIに引用されるかどうかは、「根拠として選ばれる情報になれるか」で決まります。
AIは主に以下の2つの方法で情報を扱っています。
- 事前学習のみ
- 事前学習+検索拡張生成（RAG）
まず、事前学習のみの場合、あらかじめ学習したデータをもとに回答を生成するため、特定のページが引用されることはほとんどなく、言及にとどまる傾向があります。
一方で、「検索拡張生成（RAG）」では、ユーザーの質問に応じて外部情報を検索して回答が作られるため、参照されたWebページが引用元として表示されます。
LLMO対策においては、検索拡張生成（RAG）が行われた際に自社コンテンツを選んでもらえるように対策することが特に重要です。
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOは、対策の対象が異なります。
LLMOの目的は生成AIの回答で自社コンテンツが言及・引用されることで、サイト流入や認知獲得を得ることを目指す施策です。
一方、SEO対策は検索エンジンで上位に表示させ、検索結果からのクリックによってサイトへの流入を増やすことを目的としています。
| LLMO | SEO | |
|---|---|---|
| 目的 | 言及・引用による流入・認知獲得 | 上位表示によるサイトの流入増加 |
| 対象 | 生成AI | 検索エンジン |
| 表示される場所 | AIの回答文 | 検索結果ページ |
LLMOとSEOは対象やアプローチは異なりますが、ユーザーにとって価値のある情報を提供している信頼性の高いサイトが優遇されるという点では共通しています。
しかしながら、SEO対策だけでは、AIを使って情報収集を行うユーザーを取りこぼしてしまうことになります。
AIを使った情報収集が広がっている今、SEO対策で培ったコンテンツ品質をベースに、AI向けの最適化を加えていくことが重要です。
LLMO対策のやり方
ここからは、実際にLLMO対策のやり方について説明していきます。
- 結論ファーストで明確に回答する
- 網羅性・独自性のあるコンテンツを作る
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める
- AIに理解されやすい構造にする
- テクニカル対策を行う
結論ファーストで明確に回答する
LLMO対策におけるコンテンツ制作では、ユーザーの疑問に結論ファーストで明確に答えることが重要です。
生成AIは、質問と一致度の高い一文や段落を優先的に抽出するため、前置きが長かったり要点が後ろにあったりすると適切に拾われない可能性があります。
たとえば、PREP法（結論→理由→具体例→結論）など、先に答えを提示した後に理由や背景を補足する文章構成が有効です。
生成AIが理解・引用しやすいように、読みやすく、結論ファーストで明確な文章構造を心がけましょう。
網羅性・独自性のあるコンテンツを作る
1つのテーマについて網羅性・独自性のあるコンテンツを作ることで、生成AIに引用されやすくなります。
情報が断片的だとAIが十分な根拠として扱いにくくなるため、関連する内容まで含めて丁寧に解説することが重要です。
GoogleのAI Overviewでは、質問に関連するジャンルの専門性が高いWebサイトがよく引用される傾向があります。
一般的な説明だけでは他サイトと似た内容になりやすいため、実体験や具体的なデータを織り交ぜつつ、情報の厚みと独自性を両立するようにしましょう。
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高める
LLMO対策では、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めることも重要です。
生成AIは、正確性や信頼性が高い情報を優先して参照する傾向があるため、信頼できる情報源として評価されるための工夫が欠かせません。
具体的には、著者情報や監修者を明記したり、引用元・出典を提示したり、実体験や一次情報を盛り込んだりすることが有効です。
「誰が」「どの立場で」「どの根拠をもとに発信しているか」を明確にし、信頼性の高いコンテンツを作成しましょう。
テクニカル対策を行う
コンテンツの最適化に加えて、技術的な整備も必要です。
生成AIに引用してもらうためには、クローラーがサイトにアクセスできる状態を維持することや、ページの内容や属性を明確に伝えることが欠かせません。
たとえば、構造化データやメタタグを適切に設定することで、生成AIが「何について書かれているか」を正しく認識できるようになります。
他にも、Webサイトの表示速度を最適化したり、内容や役割を明確に伝えるHTMLを使用したりする方法も効果的です。
LLMO対策では、生成AIが情報を正しく取得しやすい環境を整えることもしっかり意識していきましょう。
効果測定と分析を行う
コンテンツやテクニカル施策を実施した後は、効果測定と分析を行うことが重要です。
LLMO対策は一度実施して終わりではなく、AIでの引用状況や流入の変化を確認しながら改善を重ねていく必要があります。
たとえば、AI検索からの流入数や指名検索数、AIの回答内での自社の言及・引用状況などを定期的にチェックしましょう。
こうした分析には、MeltwaterのLLMO対策ができるツール 「GenAI Lens」などの活用がおすすめです。90%以上の主要LLMをモニタリングし、AIでの露出や評価を把握しやすくなります。
LLMO対策の効果を最大化するためにも、データをもとに継続的な見直しと改善を行っていきましょう。
まとめ
今回は、LLMOの基本からAIが情報を引用する仕組み、具体的なやり方について解説しました。
検索スタイルの変化やAI Overviewの普及により、従来のSEOだけでは十分な流入を確保しにくくなっています。
今後は、コンテンツの質に加えて、AIに理解されやすい構造や信頼性の確保、継続的な改善が欠かせません。
本記事で紹介したポイントを押さえながら、AI時代に適したマーケティング手法としてLLMO対策に取り組んでいきましょう。
