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はじめに
従来のSEO対策だけでは、企業の情報発信が機能しなくなりつつあります。
背景にあるのは、ChatGPTやGeminiなど生成AIの普及です。今やユーザーは「〇〇とは？」と自然言語でAIに質問し、その場でまとめられた答えに満足してしまう時代です。検索結果一覧に並ぶページタイトルは、そもそもクリックされることすらなくなってきています。
こうした行動変化は、特に次のような場面で顕著です。
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基礎的な情報を調べたい
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定義や用語の意味を知りたい
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初期の情報収集を行いたい
従来のように「検索結果に表示されれば読まれる」時代は終わりつつあり、企業は新たな情報戦略に転換すべきタイミングにあります。
その鍵となるのが、LLMO（Large Language Model Optimization）＝生成AIに選ばれる情報設計です。
「人工知能は今後、ビジネスの在り方を根本から変える可能性がある」
— サム・アルトマン（Sam Altman／OpenAI CEO）
出典：ODSC Medium
第1章：LLMOとは？生成AI時代の“選ばれる情報”戦略
定義と概要
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、
生成AIに自社の情報を「正確に拾われ」「回答として使われる」ことを目的とした情報発信の最適化です。
これまでのSEOは「Googleでの上位表示」を目指すものでしたが、LLMOは「ChatGPTやBing AIなどの回答で引用されること」を重視します。
「強調スニペットの拡張」としてのLLMO
従来のGoogle検索には「強調スニペット」という仕組みがありました。これは検索結果の上部に「答え」として記事の一部が抜粋表示されるものです。LLMOはこれをさらに進化させた生成AI時代の“スニペット拡張”とも言えます。
生成AIは、複数の情報源を分析し、文脈に合う要素を抽出して回答を構成します。このとき、企業のサイトが引用対象として選ばれるかどうかが、今後の情報発信の成果を大きく左右します。
第2章：LLMOとSEOの違いとは？
上記の図は、従来のSEOとLLMO（生成AI最適化）の根本的な違いを項目別に整理したものです。
SEOとLLMOはどちらも「ユーザーに情報を届ける」ための施策ですが、最適化の対象・評価軸・目的・構造の設計思想が大きく異なります。
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最適化対象：
SEOはGoogleなどの検索エンジンのアルゴリズムに合わせた対策ですが、LLMOはChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）に「正しく拾われること」が重要になります。 -
評価指標：
SEOでは検索順位やクリック率、コンバージョンが主な評価軸でしたが、LLMOでは検索結果への引用頻度や**コンテンツの品質スコア（言語モデルの評価）**が重視されます。 -
目的：
SEOは検索結果で上位に表示され、クリックを促すことが目的でした。対してLLMOは、AIアシスタントの回答の中に自社の情報を取り込ませることを目的とし、直接リンクされなくても影響力を持つ情報発信が求められます。 -
構造重視度：
SEOでも構造化は重要でしたが、LLMOではそれ以上に「明確な情報構造」「事実の正確性」「引用可能な文脈」が重視されます。これは、LLMが意味理解や文脈抽出を行う仕組みに基づいています。このように、SEOとLLMOは似て非なるアプローチです。SEOで上位を取っていても、LLMOでは無視されることすらあるため、今後は両者の役割を明確に分け、併用戦略をとることが重要です。
第3章：LLMO対策のステップガイド
Step 1：一次情報の発信
生成AIは「オリジナル情報」を評価します。以下のような独自性の高い情報が有効です：
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自社独自の調査やレポート
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実務に基づいたノウハウ
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専門家インタビューや社内事例
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お客様の声や実績紹介
こうした**一次情報は、AIからも人間からも“引用されやすい価値ある情報”**となります。
Step 2：構造化・FAQ形式の導入
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タイトルと見出しの階層を明確に（H1～H3）
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箇条書きや表で視覚的に情報整理
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よくある質問（FAQ）形式を導入し、「質問→答え」の形に整える
このような構造は、生成AIが情報を抜き出す際に非常に重要な要素です。
Step 3：E-E-A-Tの強化
Googleと同様に、生成AIも「情報の信頼性」を重視しています。
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Experience（経験）：体験に基づく記述
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Expertise（専門性）：専門家による監修・執筆
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Authoritativeness（権威性）：業界的な信頼性
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Trustworthiness（信頼性）：透明な運営者情報・出典の明示
Step 4：Bingなど他の検索エンジンも意識
MicrosoftのBing + ChatGPT（Copilot）は、Schema.orgベースの構造化データを評価指標として活用しています。
「Microsoftは、LLMがコンテンツを理解するためにSchemaマークアップを重視している」
出典：Search Engine Land
Bing Webmaster Toolsの利用、FAQPageやHowToなどの構造化データの活用も重要です。
第4章：よくある誤解と対策の注意点
「AI最適化」に偏りすぎない
AIに拾われることだけを意識してしまうと、
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意図の見えないキーワードの羅列
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無理な構文の言い換え
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人間が読みにくい表現
になりがちです。重要なのは**“人にもAIにも伝わる文章”**を意識することです。
継続的なモニタリングが重要
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生成AIで自社名やキーワードを質問し、引用状況を確認
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定期的に記事をアップデート
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検索エンジンの動向やAIの変化をウォッチ
これにより、LLMO対策の精度が上がり、中長期的な情報資産として機能します。
第5章：LLMO成功事例と効果データ
実際にLLMO対策に取り組んだ事例として、海外のB2B企業が構造化データとFAQページの最適化により、Bing AIからの流入がゼロから月2,400件に増加した例が報告されています。
このように、LLMOは具体的な流入増につながる施策として注目されています。
第6章：プラスシーブイのLLMO対応支援サービス
プラスシーブイでは、SEOとLLMOを融合した生成AI時代のデジタルマーケティング支援を提供しています。
サービス例：
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AIに選ばれるコンテンツSEO記事の制作支援
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E-E-A-Tを強化するコンテンツ戦略立案
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生成AIでの露出状況モニタリングと改善提案
SEOやコンテンツSEOの実績と、生成AI最適化の知見を活かし、中小企業の未来の集客導線を構築します。
まとめ：生成AI時代の「見つけられる情報」を設計しよう
生成AIが主導する情報収集の時代、企業が選ばれるには「検索で上位に出る」だけでなく、
「AIが答えの一部として引用したくなるような情報を持っている」ことが鍵になります。
それを実現するのが、LLMO（Large Language Model Optimization）という考え方です。
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独自性と信頼性ある一次情報の発信
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構造化された明快なコンテンツ設計
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複数エンジンとAIの挙動を意識した多角的対策
こうした取り組みを積み重ねることで、**生成AIにもユーザーにも“選ばれる企業”**になれます。
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プラスシーブイでは、LLMO・SEO・サイト改善を統合した「生成AI時代の戦略的デジタルマーケティング」を支援しています。
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