近年、SEOに加えて「LLMO」という言葉を目にする機会が増えてきました。LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）を前提とした情報最適化の考え方を指しますが、その意味や必要性が十分に整理されないまま使われているケースも少なくありません。LLMOはSEOの代替概念ではなく、検索エンジンがAIを活用するようになった現在、「情報がどのように理解され、再構成されるのか」を意識する中で生まれてきた概念だと言えるでしょう。本記事では、LLMOという言葉の背景を整理しながら、SEOとの関係性や、企業が今後意識すべきポイントについて解説します。技術論に踏み込みすぎず、「考え方の整理」を目的とした内容です。
目次
LLMOという言葉が生まれた背景
生成AIの普及と情報流通の変化
ChatGPTやBing Chatなどの生成AIを起点に情報収集や比較検討を行うユーザーが増加しています。従来は検索エンジンでキーワードを入力し、多くのサイトを訪れて答えを探していましたが、現在では「とりあえずAIに聞いてみる」ユーザーが増え、検索行動が大きく変化しつつあります。例えばナイル社の調査では「調べものに生成AIを使う」と答えた人が43.5%にのぼり、若年層ほどその傾向が顕著です。さらにGoogle検索にもAI概要（SGE）が導入され、検索結果ページ上で回答が提示される「ゼロクリック検索」の増加が報告されています。こうした生成AIの普及に伴い、情報がユーザーに届く経路そのものが多様化・変容しているのです。
SEOだけでは説明しきれなくなった理由
情報収集チャネルの変化により、単に検索エンジンで上位表示を狙う従来のSEO対策だけでは対応しきれない場面が増えてきました。生成AIの回答によってユーザーの疑問がその場で解決してしまい、ウェブサイトへのクリックが発生しないケース（ゼロクリック）が拡大しています。実際、Ahrefs社の調査によれば、情報検索クエリで検索結果1位のクリック率は2024年から2025年にかけて低下しました。
また、生成AIで得た回答内容をユーザーが改めて検索エンジンで裏付けを取るといった行動パターンも定着しつつあります。つまり、AIによる回答と検索エンジンでの確認という複数経路が絡み合う現在、従来のSEOだけではカバーできない最適化視点が求められてきたのです。その答えの一つが「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という新たな最適化対策です。
なぜ今LLMOが注目されているのか
LLMOが注目される背景には、前述のようにユーザー行動や検索技術の変革がありますが、企業側の危機感とチャンス意識もあります。検索流入が伸び悩む中で、生成AIから自社サイトへの流入や、自社情報がAIに推薦される状況を新たな集客ルートと捉える動きが出てきました。
とりわけGoogleが生成AIを検索結果に統合し始めたことで、従来のSEOとLLMOを一体で考える必要性が高まっています。今LLMOに取り組むことは、将来的な情報流通の主流に備える意味合いもあり、競合に先駆けてAI時代の情報最適化対策を進める好機と捉えられています。以上のような背景から、「SEOの次」に考慮すべき視点としてLLMOがクローズアップされているのです。
LLMは情報をどう扱っているのか
大規模言語モデルの基本的な仕組み
LLMOを理解するには前提となるLLM（大規模言語モデル）の仕組みを押さえておく必要があります。
少し難しい内容になります。
LLMとは、大量のテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成できるAIのことです。例えばChatGPTやGoogleのGemini、MetaのLlamaなどが該当し、これらは膨大な訓練データに基づいて人間と対話できる自然な文章を作り出せます。
LLMは人間の文章に含まれるパターンや文脈を統計的に学習しており、その結果、与えられた質問に対して最も適切と思われる回答を組み立てて提示します。具体的には、入力文をトークンという単位に分解し、単語同士の関係性（文脈）を分析して内部的に意味を理解します。そして蓄積した知識に基づき、確率的に次に来る言葉を予測しながら新たな文章（回答）を生成します。このようにLLMは検索エンジンのように既存ページの一覧を出すのではなく、蓄えた知識をもとに自ら文章を再構成して回答を提示できる点が大きな特徴です。
情報の「理解」と「再構成」
上記のように、LLMは入力されたテキストの文脈を考慮して意味を理解し、新しい文章として回答を再構成します。例えばユーザーが「新しい美容液の選び方」をAIに尋ねると、LLMは質問の意図（肌質に合った製品を選ぶ方法を知りたい等）を汲み取り、蓄積した知識から肌質や悩みに応じた比較ポイントや注意点を整理して提案することができます。この過程では、LLMが複数の情報源から得た知識を組み合わせており、一種の要約・編集を行っていると見ることもできます。言い換えれば、ウェブ上の情報がLLMの中で「再構成」され、新たなコンテキストでユーザーに提示されているのです。したがって企業側から見ると、自社発の情報が元の形のままユーザーに届くとは限らず、LLMの解釈によって再編集された形で消費されることを念頭に置く必要があります。
検索エンジンとの役割の違い
検索エンジンはユーザーのクエリに対し関連性の高い既存のウェブページを一覧表示し、ユーザー自身が必要な情報を選んで閲覧する場を提供します。一方、LLM搭載の生成AIはユーザーの質問に対し、自ら文章を組み立てて直接回答を提示します。そのため、ユーザーは必ずしも情報源となったサイトに訪れる必要がなくなります。企業にとって、従来は検索上位に表示されクリックを獲得することがゴールでしたが、LLM時代ではAIの回答に自社情報が含まれること自体が重要な成果指標となります。
極端な例では、AIが回答の中で自社商品を推薦してくれれば、ユーザーが直接サイトを訪れなくともブランド認知や購買意向の醸成につながるでしょう。つまり、検索エンジン経由のトラフィック最大化が目的だったSEO対策と比べ、LLMO対策ではAIからの“お墨付き”を得ること（AIに信頼されおすすめ先に選ばれること）が重視されるのです。この違いを理解することが、LLMOを考える上での第一歩となります。
SEOとLLMOの関係性
対立ではなく補完関係である理由
LLMOはSEOと対立する概念ではなく、相互に補完し合う関係にあります。両者の成功の鍵となるのは「ユーザーにとって価値があり信頼できる高品質なコンテンツ」を提供することに他なりません。実際、検索エンジンで上位表示されるようなしっかりと作り込まれた高品質なサイトは、生成AIが学習・参照する情報源として選ばれやすい傾向があります。つまり従来のSEOの取り組みで培われた良質なコンテンツ作成やサイト改善は、そのままLLMO対策の土台として機能し得るのです。
逆に言えば、LLMOを意識しすぎるあまりユーザー価値を損なうような施策は長期的には両面でマイナスになりかねません。SEOとLLMOは目的こそ異なりますが、本質的な方向性は共通しており、互いに成果を押し上げる補完関係にあると捉えるのが適切です。
SEOで培った考え方が活きる場面
前述のように、SEOで培ったノウハウの多くはLLMO対策にも応用できます。例えば技術的な観点では、検索エンジンやAIがウェブサイトを正しく理解できるようにサイト構造を整備することが重要です。
具体的には、構造化データのマークアップや適切な見出し階層の設定、表示速度の高速化など、従来SEOで推奨されてきたテクニカルな最適化はそのままLLMOにも有効です。またコンテンツ面でも、ユーザーの疑問に端的に答えるFAQやナレッジベースの充実、E-E-A-T（経験・専門性・権威・信頼性）を満たす情報発信など、SEOで重視されてきた施策がAI時代にも威力を発揮します。
要するに、これまで積み上げてきたSEO対策の延長線上にLLMO対策が位置付けられる場面は多く、ゼロから新しいことを始めるのではなく既存の強みを活かす形で取り組める部分が大きいのです。
LLMO視点で見直すポイント
LLMO対策を進める上で特に押さえておきたいポイントは、次の三点です。
- 自社情報がAIに正しく認識されているか。 自社名や製品名がウェブ上で十分に言及され、権威あるサイトに登録されているか（例えばWikipediaや業界専門サイトに掲載されているか）を確認しましょう。AIに自社を理解させるため、基本的な情報が整っていることが重要です。
- コンテンツの更新性と明瞭性。 古い情報が残ったままではAIの回答に誤りが生じるリスクが高まります。また重要なポイントが長文に埋もれていると、AIに参照されにくくなります。常に最新で要点の明確なコンテンツになるよう見直しましょう。
- ユーザーの質問を見据えた情報設計。 生成AIはユーザーの具体的な質問に沿って回答を組み立てるため、自社サイト上に想定問答集（FAQ）やHowTo記事を用意することも有効です。AIにとっても回答の素材になりやすい情報構造を整えておくと良いでしょう。
以上のような観点で、自社の情報資産をLLMO対策の視点で棚卸しし、足りない部分を補強することが求められます。
LLMOをどう実務に活かすか
過剰に意識しすぎない考え方
LLMOが話題になるにつれ、「新しい対策を急がなければ」と焦る向きもありますが、基本は「SEOの延長線上」です。過剰に意識しすぎることは禁物です。LLMOであれSEOであれ、根底にあるのはユーザーに価値ある情報を届けることです。AIだけを意識して不自然なキーワード詰め込みを行ったり、信頼性の低いコンテンツを量産したりすれば、結局はユーザーにもAIにも評価されなくなります。
むしろLLMOだからと構えず、既存のSEO対策で培った基本を押さえつつ徐々に新しい視点を取り入れていく姿勢が賢明です。現在のところ、LLMOは既存のSEO施策を拡張・再設計するイメージで進めるのが良いとされています。未知のアルゴリズムに翻弄されるよりも、自社のコンテンツ品質を高めることに注力すべきでしょう。
まず見直すべき情報資産
LLMO対策を進めるにあたり、まず手元の情報資産を棚卸しし、AI時代に即した形にアップデートすることから始めましょう。具体的には、自社サイト上の重要なコンテンツ（商品説明、サービス紹介、FAQ、ブログ記事など）を見直し、情報が最新で正確かどうかをチェックします。古いデータやリンク切れがあれば修正し、不足している説明があれば追記するなど、AIが学習する素材としてふさわしい状態に整えます。
また、可能であれば自社に関するWikipediaページの作成・更新や、Googleビジネスプロフィールの充実など、外部における自社情報の整備も有効です。さらに技術的な側面では、robots.txtに主要なAIクローラーのUser-Agentを追加しクロール可否を明示することや、重要なページに構造化データを実装することなど、AIがサイト内の情報を取得・理解しやすい環境を用意することも検討すべきです。これらの情報資産の見直しを通じて、まずは自社情報がAIにとってアクセスしやすく信頼できる状態を作り出すことが先決です。
これからのWeb戦略との向き合い方
LLMO時代においては、SEOとLLMOを両輪とした包括的なWeb戦略が求められます。検索エンジン経由の流入最大化（SEO）と、AI経由の露出最適化（LLMO）は目的こそ異なれど、最終的にはユーザーに自社の価値を伝えるという共通のゴールに収束します。したがって、Web担当者、SEO担当者、コンテンツ担当者、そして広報担当者が連携し、人間とAIの両方に響く情報発信を設計していく必要があります。
具体的には、コンテンツ制作の段階から「この情報はユーザーだけでなくAIにも正しく伝わるか？」という視点を持ち、必要に応じてデータの出典や専門家の監修情報を付記するといった工夫をすると良いでしょう。また、AIによる検索動向を定期的にモニタリングし、自社がAIにどの程度引用・言及されているかを把握することも有益です。それにより、足りない情報や改善点が見えてくるでしょう。
これからのWeb戦略では、目先の順位変動に一喜一憂するのではなく、長期的な視座で自社の情報価値を高め、あらゆる経路でユーザーと接点を持つという包括的な発想が求められます。LLMO対策はその一環であり、「次のSEO」として腰を据えて取り組むことが肝要です。
