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AI時代の新SEO戦略：LLMOとは？従来SEOとの違いや評価されやすいサイトの特徴を徹底解説
2025年08月18日
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はじめに
AIの登場において「検索」の形が大きく変わろうとしています。従来はGoogleなどの検索エンジンでキーワードを入力し、表示されたリンクから自分で情報を探しに行くのが一般的でした。ところが今では、AIがユーザーの代わりに情報を要約し回答する時代へと突入しています。
こうした変化の中で注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」。これは、AIに自社サイトの情報を正しく理解され、引用・要約されるための新しい最適化手法です。
本記事では、そもそもLLMとは何か、そしてLLMOがなぜ重要なのかをわかりやすく解説しながら、AI時代に評価されやすいWebサイトの特徴と、具体的なLLMO対策のポイント4つをご紹介します。
これからのSEOに不安を感じている方や、AI検索に備えたい方に必見の内容です。
LLMOの基礎知識
そもそもLLMとは？まずは大前提を✏️
最近よく耳にする「LLM（大規模言語モデル）」とは、大量のテキストデータをもとに学習したAIのことを指します。
実際の例を挙げると、ChatGPTやGemini、Claudeなどがこの「LLM」にあたります。
最近では、Googleなどで検索をした際に、従来のようにWebサイトの一覧が表示されるのではなく、「AI Overview」などの機能によって、AIが企業のサイトなどを引用・要約して先に答えを提示する場面が増えてきました。
このようなAIは、インターネット上にある記事やサイト、論文、FAQなど、さまざまな情報をもとに、私たちの質問に対して会話形式で答えてくれます。従来のSEOとは異なり、LLM（大規模言語モデル）は検索体験そのものを大きく変えつつあるのです。
LLMOとは？LLM時代の“新しいSEO”
では、LLMO（Large Language Model Optimization）とは何でしょうか？
これは簡単に言うと、LLMに情報を正しく理解・引用してもらうためのサイト最適化のことです。
従来のSEOは、Googleの検索順位で上位に表示されることを目指していました。
それに対してLLMOでは、ChatGPTなどのAIがあなたのサイトを信頼できる情報源として認識し、ユーザーへの回答の中で“取り上げてもらう”ことをゴールとします。
つまり、Googleの検索画面に表示されるだけでなく、「AIに紹介される・引用されるサイト」になることが、これからのWeb施策で重要な指標になってきているのです。
「引用されても流入しないのでは？」という疑問
たしかに、AIに引用されても、すぐにクリックやCVに直結しない場合もあります。
しかし実際には、AI Overviews（AIO）への掲載によって流入が増加した事例も多く報告されています。たとえば、Terakeetの調査では、トランザクショナルクエリ(ユーザーが何かを「したい」と思って検索をすること)においてAIOに引用されることで、CTR（クリック率）が最大3.6倍に向上したという結果が示されています。
さらにB2B領域では、B2Bバイヤーの90%が引用リンクをクリックして元サイトを確認しているという調査結果もあります。
このように、特に購買意図の高い検索におけるAIOへの引用は、単なる露出にとどまらず、実際の流入や成果につながる重要なタッチポイントとなり得るのです。
従来のSEOとの違い
| 項目 | 従来のSEO | LLMO |
|---|---|---|
| 対象 | Google/Bingの検索エンジン | ChatGPT, Gemini, ClaudeなどのLLM |
| ゴール | 検索順位を上げる | AIの回答に引用・反映される |
| 主な対策 | キーワード設計・内部/外部リンク・E-E-A-T | 意図明確な記述・構造化された情報・高信頼性ドメイン |
| インデックス | クローラー依存 | AIのトレーニングデータ＋リアルタイムWeb参照（一部） |
どちらも「発見される」ことが大事ですが、LLMOは今後のユーザー行動や情報接触の変化に対応した、新しい最適化の考え方といえます。
ユーザー主導からAI主導へ：検索行動のパラダイムシフト
従来の検索にかかる“見えないコスト”とは？
私たちは普段、Googleなどの検索エンジンを「無料」で使っていますが、実は情報を探して取捨選択する“手間”がかかっています。
例えば、
- たくさんのサイトを開いて比較する
- 情報の正確性を判断する
- 自分に合った答えを見つけるまで時間がかかる
こうしたプロセスには“見えないコスト”がかかっているのです。
LLM（大規模言語モデル）がもたらす変化
LLMを活用したAI検索では、この見えないコストが大幅に削減されます。
- ワンクエリで直接「答え」にたどり着ける
- 情報を整理・要約して提示してくれる
- ユーザーに最適な形で返してくれる（会話形式、要点まとめなど）
その結果、検索体験がよりシンプルかつ効率的になり、ユーザーは元に戻れなくなる、というのが主張です。
AIに評価されやすいサイトの特徴 – LLMO対策4選
1. 信頼性×専門性を盛り込む
💡E-E-A-T時代の評価基準：「誰が書いたか」が問われる
AIに評価されやすい記事を作るためには、まず信頼性を高めることが重要です。なかでも、著者情報の明記や運営組織の透明性は評価に直結します。Googleの品質評価ガイドライン「E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）」では、「誰が書いたのか」「どのような立場の組織が運営しているのか」が重要な判断基準とされています。これは従来のSEO時代から変わらない、普遍的なポイントです。
例えば、一次情報を使うことで信頼度を上げることができます。一次情報とは、調査報告や統計、インタビューなど、直接得られたオリジナルの情報を指します。
これらの要素を組み合わせることで、読者だけでなくAIからも高く評価される、質の高いコンテンツを作り出すことができるのです。
2. AIに理解されやすい構成に
AIはコンテンツ全体の文脈や構造を把握して、その内容の関連性や一貫性を判断します。つまり、記事全体が論理的に組み立てられ、筋の通った内容であることが大切です。
具体的には、以下のポイントを意識しましょう。
- 見出し（Hタグ）を適切に使い、記事の構成をわかりやすくする
- 導入部分で記事の全体像を示し、記事の内容を明確にする
- 各セクションが自然に繋がり、論理的な流れを作る
- 内部リンクを活用して関連情報を効果的に提供する
AIが理解しやすい構造は、同時に読者にとっても読みやすい設計となります。こうした論理的でスムーズな構成は、読者の満足度を高め、サイト滞在時間の向上にもつながります。
3. AIに評価される！質問に答えるコンテンツ設計のコツ
AIに評価されやすいコンテンツを作る上で欠かせないのが、「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」といった自然な疑問文に答える形で構成することです。
最近の検索は従来のキーワード検索から、会話調の質問に変化してきており、AIもその質問意図を理解して、的確に答えているページを高く評価します。
このような設計は、検索エンジンだけでなく読者にも優しく、「知りたいことがすぐに見つかる」ストレスのない体験を提供できます。
4. AIに抜粋されやすくなる鍵：「#::text=」リンクの構造
Scroll To Text Fragment（スクロール・トゥ・テキスト・フラグメント）とは、リンクの末尾に「#::text=」が付いている形式のことを指し、Googleが開発した仕組みです。
これを使うと、リンク先のWebページ内で特定の文や段落に直接スクロールして表示することができます。たとえば、LLMOでは、要約の末尾に表示される出典リンクの多くにこの形式が使われており、実際にAI Overviewに表示されたリンクの約85％が「#::text」を含んでいるという調査結果もあります。
これはつまり、GoogleのAIがWebページの中で特に重要だと判断した文や段落を抜粋し、その該当箇所にピンポイントで誘導するよう設計されているということです。
従来のようにページ全体へリンクするのではなく、情報の信頼性やユーザーの利便性を高めるために、「ここを読んでほしい」という場所に直接遷移するのが特徴です。
そのため、これからのWebサイトでは、ページ構造を「Scroll To Text Fragment」に対応しやすく整えておくことが、AIから抜粋・引用されやすくなる鍵になります。具体的には、明確な段落構造、わかりやすい文章、HTML上で分かれたブロック設計などが重要になってきます。
おわりに：SEOの次は「LLMO」
生成AIの普及により、従来のSEO戦略は大きな転換点を迎えています。これまでのように検索結果で上位表示を目指すだけでなく、「AIに引用されやすいコンテンツ」を意識する必要が出てきました。
ユーザーの検索体験がAIを介したものへと変化する中で、信頼性・網羅性・独自性のある一次情報を発信し続けることが、これからの時代のWebサイトに求められる姿です。
つまり、“検索エンジンのためのコンテンツ”から、“AIのため、そしてその先にいるユーザーのためのコンテンツ”へと、私たちの発信のスタンスをシフトしていく必要があります。こ
れからのWebマーケティングでは、「AI時代のSEO＝LLMO（Large Language Model Optimization）」という視点を持ちながら、コンテンツを育てていくことが重要です。