【SEOは不要？】LLMOとは？具体的な対策方法と進め方、効果測定の方法まで紹介

生成AIの普及により、検索行動は「検索結果からリンクを選ぶ」形だけでなく、「AIに質問して要点をまとめてもらう」形へ広がっています。

GoogleはAI OverviewsやAI Modeを拡大し、OpenAIもChatGPT searchを一般提供しています。こうした変化により、従来のSEOだけでなく、AIの回答内で自社がどう扱われるかを意識した対策が重要になっています。

SEOは今も重要です。ただし、これからは「検索順位」だけでなく、「AIに信頼できる情報源として選ばれるか」まで見据えた設計が必要です。本記事では、企業担当者が実務に落とし込みやすい形でLLMOの全体像を整理します。

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？定義と目的

LLMOとは、ChatGPT、GoogleのAI Overviews、AI Modeなどの生成AI・対話型AIの回答内で、自社名や自社コンテンツが言及・引用・推奨されやすくなるように整える取り組みです。従来のSEOが検索結果での上位表示を主目的とするのに対し、LLMOは「AIの回答の中で、信頼できる情報源として扱われること」を重視します。

重要なのは、LLMOが単なる流行語ではなく、検索接点の変化に対応する実務上の考え方だという点です。なお、実務ではGEOやAEOなど近い言葉も使われますが、本記事では「生成AIの回答内での可視性・引用・推奨を高める取り組み」を広くLLMOとして扱います。

【比較表】LLMOとSEOの違いと関係性

LLMOとSEOは、どちらもWeb上で自社の情報を見つけてもらうための施策ですが、対象や目的、成果の見方には違いがあります。

一方で、両者は別物ではなく、これからの集客では相互に補完し合う関係として捉えることが重要です。

ここでは、LLMOとSEOの違いを整理したうえで、両者がどのように関係しているのかを解説します。

• LLMOとSEOの違い
• LLMOとSEOの関係

LLMOとSEOの違い

SEOは検索結果での順位改善と流入獲得が中心です。一方、LLMOはAIの回答の中で自社がどう紹介されるか、どのような文脈で引用されるか、競合と比べてどの程度言及されるかが重要になります。

成果指標も、SEOでは順位・クリック・自然検索流入が中心ですが、LLMOではAI上での言及数、引用率、AI経由流入、指名検索の増加などを見る必要があります。

LLMOとSEOの違いをまとめた表が以下の通りです。

	SEO	LLMO
主な対象	GoogleやBingなどの検索結果	ChatGPT、Google AI Overviews、AI Mode などの生成AI回答
主な目的	検索順位を上げて流入を増やす	AI回答内での言及・引用・推奨を増やす
主な成果指標	順位、CTR、自然検索流入、CV数	言及数、引用率、AI経由流入、指名検索、AI上のシェアオブボイス
重視する設計	キーワード設計、内部対策、被リンク、検索意図への網羅性	結論ファースト、一次情報、ブランドの一貫性、外部言及、AIが抽出しやすい構造

LLMOとSEOの関係

「AI時代ならSEOは不要ではないか」と考える企業もありますが、その見方は適切ではありません。

GoogleはAI Modeについて、回答が高品質なWebコンテンツに支えられていると説明しており、従来の検索で評価されるコンテンツ品質やサイト品質は依然として重要です。つまり、SEOで築く専門性・信頼性・構造化された情報設計は、LLMOの土台になります。

一方で、SEOだけで十分とも言えません。Ahrefsの2026年調査では、AI Overviewに引用されたURLのうちGoogle上位10位に入っていたものは38%にとどまり、上位表示だけではAI引用を取り切れないことも示されています。SEOは基盤、LLMOはその上に積む拡張施策と捉えるのが実務的です。

LLMOが注目を集めている背景

LLMOが注目されている背景には、生成AIの普及だけでなく、検索行動そのものの変化があります。従来のSEOだけ冬対応しきれない場面が増えつつあり、企業にも新たな情報発信の考え方が求められています。

ここでは、LLMOが注目されるようになった主な背景を3つに分けて解説します。

• 生成AIの普及と検索行動の変化
• ゼロクリック検索の増加と流入減少への危機感
• Google自身のLLM活用強化（AI Overviewsなど）

①生成AIの普及と検索行動の変化

検索行動は、キーワードで検索して複数ページを比較する形から、自然文で質問し、AIに要点を整理してもらう形へ広がっています。

GoogleはAI Overviewsを「複数の情報源をもとに要点をまとめ、さらに詳しく知るためのリンクを示す機能」と説明しており、AI Modeでは複数のサブトピックに分けて同時に検索し、包括的な回答を返す仕組みを導入しています。OpenAIもChatGPT searchで、自然言語インターフェースとWeb情報を組み合わせた検索体験を提供しています。

②ゼロクリック検索の増加と流入減少への危機感

AIが要点をその場で返すほど、ユーザーはWebサイトをクリックせずに満足しやすくなります。

Bainは、消費者の約80%が少なくとも検索の40%でAI要約やゼロクリック型の結果に依存しており、その影響で自然検索流入が15〜25%減少していると述べています。Gartnerも、2028年までにブランドの自然検索トラフィックが50%以上減少する可能性を示しています。

さらにAhrefsは、AI Overviewsの表示によって1位コンテンツのオーガニックCTRが2025年末時点で58%低下したと報告しています。これまでのSEO施策が無意味になるわけではありませんが、「クリックを取ること」だけを成果の中心に置くと評価が難しくなる局面が増えています。

③Google自身のLLM活用強化（AI Overviewsなど）

Googleは2024年以降、AI Overviewsを本格展開し、2025年にはAI Modeも打ち出しました。Google自身が、検索を「リンクを並べる場」から「答えを生成し、必要に応じて深掘り先を示す場」へ広げていることがわかります。

企業側も、この検索体験の変化を前提に情報設計を見直す必要があります。

LLMOを導入するビジネス上の3つのメリット

LLMOは、単にAIに引用されやすくするための施策ではありません。AI検索時代における新たな接点づくりや、ブランド認知の向上、質の高い見込み顧客の獲得など、ビジネス面でもさまざまな効果が期待できます。

ここでは、企業がLLMOに取り組むことで得られる主なメリットを3つに分けて解説します。

• AI検索における新たな露出機会の創出と先行者優位
• ブランド認知度と権威性・信頼性の向上
• 購買意欲の高いユーザーの獲得

①AI検索における新たな露出機会の創出と先行者優位

LLMOの大きな利点は、従来の検索順位とは別の露出面を取りにいけることです。

AI回答での言及や引用は、検索結果の青いリンクとは異なる接点になります。まだ多くの企業が運用ルールや評価指標を固め切れていないため、先に取り組む企業ほど、競合より早く「このテーマならこの会社」という認知を獲得しやすいと考えられます。

②ブランド認知度と権威性・信頼性の向上

AIの回答で継続的に引用されることは、単なる露出ではなく、ブランドの権威性形成にもつながります。

Adobeは、AI生成回答の中で継続的に引用されることが、最初のクリック前の信頼形成を早めると説明しています。AIに「この会社はこの領域の有力な情報源だ」と認識されることは、比較検討の初期段階で有利に働きます。

③購買意欲の高いユーザーの獲得

AI経由の流入は、比較検討が進んだ状態で発生しやすい傾向があります。

Adobe Digital Insightsは、AI由来のトラフィックが従来チャネルより高いエンゲージメントやコンバージョン、収益性を示していると報告しています。たとえば2025年のホリデー期には、AI referralsのコンバージョンが他チャネルより31%高かったとされています。

BtoBでも同様に、AIに比較や要件整理を任せたうえで企業サイトへ訪れるユーザーは、情報収集の初期段階だけでなく、検討後半に近い行動を取りやすいと考えられます。直接CVだけを狙うのではなく、商談化しやすい質の高い訪問を増やす施策としてLLMOを位置づけることが重要です。これは、AIが複雑な比較や条件整理に強い設計になっていることとも整合します。

LLMOの導入を優先すべき企業の特徴3選

LLMOはすべての企業に同じ優先度で必要になるわけではありません。商材の特性や市場環境によっては、特に早い段階で取り組むことで大きな差がつきやすいケースもあります。

ここでは、LLMOの導入を優先的に検討したい企業の特徴を3つ紹介します。

• 比較・検討期間が長い高額商材を扱う企業
• 自社の独自ブランドやプロダクトを保有している企業
• 専門分野やニッチ市場で「第一想起」を狙いたい企業

①比較・検討期間が長い高額商材を扱う企業

SaaS、コンサルティング、ITインフラ、業務システムなどは、比較項目が多く、導入判断までの期間も長くなりやすい商材です。

GoogleのAI Modeは、複数条件を含む複雑な質問や比較検討に向いた設計を打ち出しており、Adobeの調査でもTech/Software分野はAI由来訪問シェアが高い状態にあります。こうした商材は、AIを使った情報収集と相性がよく、LLMOの優先度が高いと考えられます。

②自社の独自ブランドやプロダクトを保有している企業

LLMOで強みを発揮しやすいのは、自社独自のサービス名、製品名、方法論、実績コンテンツを持つ企業です。

AIはブランドや製品をエンティティとして理解しながら回答を組み立てるため、独自情報や一貫したブランド表現を持つ企業ほど、推奨や引用の対象になりやすいと考えられます。

③専門分野やニッチ市場で「第一想起」を狙いたい企業

市場規模が大きくなくても、特定領域で強い専門性を示せる企業にはLLMOの効果が出やすいと考えられます。

AIにとって扱いやすいのは、テーマごとの定義、実例、比較軸、一次情報が整理されたコンテンツです。ニッチな分野ほど競争相手が限られるため、早い段階でAI上の代表的な引用元になれれば、後発との差が広がりやすくなります。

LLMO対策を進める5ステップ

LLMOは、単発で記事を修正すれば完了する施策ではありません。AIに理解されやすく、引用されやすい情報発信を継続するためには、コンテンツ面と技術面の両方から段階的に整えていくことが重要です。

ここでは、LLMO対策を実務で進める際の基本ステップを5つに分けて解説します。

	内容	実務でやること
①一次情報の発信	他にない情報を持つ	独自調査、事例、専門家コメント、比較検証を作る
②結論ファースト	AIが抽出しやすい構造にする	見出し直下で定義や結論を述べる
③テクニカル対策	検索エンジンとAIが理解しやすい状態にする	構造化データ、速度改善、著者情報、FAQ整備
④サイテーション獲得	外部でブランドが語られる状態を作る	寄稿、PR、調査公開、比較記事での言及獲得
⑤モニタリング	AI上の見え方を継続確認する	重要プロンプトで言及・引用・競合を定点観測する

①「一次情報」の発信

LLMOで最も重要なのは、他サイトの要約ではない独自情報を持つことです。

AIに引用されたいなら、まず引用する価値のある情報を持つ必要があります。実務では、以下のような一次情報が有効です。

• 独自調査やアンケート
• 支援現場で得た知見の整理
• 比較検証データ
• 失敗要因と改善プロセス
• 専門家コメントや監修

BtoBメディアでは、表面的な定義解説だけでなく、「自社だから出せる切り口」をどれだけ作れるかが差になります。

②「結論ファースト」のコンテンツ構造

AIはページ全体ではなく、意味のまとまりごとに情報を読み取って回答へ利用します。

そのため、本文は「結論→理由→補足」の順で書き、見出し単位で自己完結する構成にすることが重要です。Q&A形式、箇条書き、比較表、定義文を適切に使うと、人にもAIにも伝わりやすくなります。SEOライティングで有効な読みやすさの工夫が、そのままLLMOにも効く場面は多いと言えます。

③テクニカル対策

テクニカル面では、構造化データ、ページ速度、クロールしやすい設計など、検索エンジンが理解しやすい基本を整えることが重要です。

Google Search Centralは、ArticleやFAQPageなどの構造化データを用いてページ内容を理解しやすくできると案内しており、Core Web Vitalsも検索での成功に向けて重要だとしています。

具体的には、以下を優先するとよいです。

• 見出し階層を崩さない
• 定義文を明確に置く
• FAQを用意する
• 著者情報、監修情報、更新日を整える
• 画像のalt、表のタイトル、内部リンクを整理する
• 表示速度やモバイル閲覧性を改善する

④「サイテーション（言及）」の獲得

LLMOは自社サイト内の改善だけでは完結しません。

Semrushは、評判の高いサイト上でブランドへの好意的な言及を増やすことがLLMOの主要施策だと整理しています。Adobeも、AIがブランド理解を形成する際に、自社サイトだけでなくWikipediaやRedditなどの外部情報源を参照すると説明しています。

そのため、以下のような施策が有効です。

• 業界メディアへの寄稿
• プレスリリース配信
• 調査レポートの公開
• 比較記事やレビュー記事での言及獲得
• イベント登壇やウェビナー後の露出強化
• 外部メディア上での表記揺れの是正

⑤各LLMの露出効果モニタリング

LLMOは、実施して終わりではなく、AI上での見え方を継続確認することが重要です。

実務上は、まず想定プロンプトを10〜30個程度決め、月次で「言及されたか」「引用されたURLはどれか」「競合はどう出ているか」を確認する運用から始めると現実的です。ツールがなくても、重要プロンプトに対する手動チェックからスタートできます。

LLMO対策の成果を計測する3つの方法

LLMOはSEOのように順位で成果を判断しにくいため、あらかじめ見るべき指標を整理しておくことが重要です。流入だけでなく、AI上での言及や指名検索の増加なども含めて多面的に評価する必要があります。

ここでは、LLMO対策の成果を確認する代表的な方法を3つ紹介します。

• AI回答文への言及数・引用率の定点観測
• GA4を用いたAI経由のセッション数（リファラル）の計測
• サーチコンソール等を用いた指名検索数のモニタリング

①AI回答文への言及数・引用率の定点観測

まず見るべきなのは、狙ったテーマやプロンプトで自社がどれだけ言及・引用されているかです。

専用ツールを使えば効率的ですが、初期段階では、重要プロンプトを決めて手動で回答内容を記録するだけでも十分です。AI回答内に自社名が出る比率、自社URLが引用される比率、競合との比較を追うことで、施策の方向性が見えやすくなります。

②GA4を用いたAI経由のセッション数（リファラル）の計測

GA4では、traffic-source dimensionsを使って流入元のsourceやmediumを確認できます。これを使えば、生成AI経由の流入をセグメントとして観測しやすくなります。

AI流入は総量がまだ小さい場合もありますが、セッション数だけでなく、直帰に近い行動か、滞在やCVにつながっているかまで合わせて見ることが重要です。

③サーチコンソール等を用いた指名検索数のモニタリング

LLMOは、引用されたその場でクリックされなくても、後からブランド名検索につながるケースがあります。

Search ConsoleのPerformance reportでは流入クエリの変化を確認でき、2025年からはブランドクエリを見やすくする branded queries filter も提供されています。AI経由の間接効果を捉えるには、指名検索数やブランド関連クエリの推移を追うのが有効です。

LLMOに成功した企業事例

LLMOはまだ新しい概念ですが、すでにAI検索での可視性向上や引用獲得につなげている企業事例も出てきています。 実際の事例を見ることで、どのような考え方や取り組みが成果につながりやすいのかを具体的にイメージしやすくなります。

ここでは、LLMOの成功事例として参考になる企業を紹介します。

• Adobe
• Carta

①Adobe

Adobeは2026年3月の公開記事で、Adobe LLM Optimizerを活用し、FireflyとAcrobatのランディングページの可視性を200%向上させたと述べています。

ここで注目すべきは、単にページを増やしたのではなく、AI上で正しく見つけられ、正確にブランドを表現してもらうことを重視している点です。

LLMOでは、コンテンツ量よりも「AIが理解しやすい形で、自社の価値を一貫して提示できているか」が重要であることがわかります。

②Carta

AirOpsが公開したCartaの事例では、「AI Search Citations 7x」を掲げる取り組みとして、コンテンツ制作の標準化とAI検索を意識した運用体制の整備が紹介されています。

四半期あたりのオーガニック向けコンテンツ本数が5本から20本へ増えたこと、60%以上の時間削減、新規作成ページの75%が引用され、平均3日で引用に至ったことが示されています。

単発の記事改善ではなく、引用されやすいコンテンツを継続的に生み出す体制づくりが再現性につながる好例です。

LLMO導入時に陥りやすい3つの失敗要因と対策

LLMOは可能性の大きい施策である一方で、進め方を誤ると期待した成果につながらないこともあります。 特に、AI特有のリスクや効果測定の難しさを理解しないまま進めると、社内評価や運用継続の面で課題が生じやすくなります。

ここでは、LLMO導入時に起こりやすい失敗要因と、その対策をあわせて解説します。

• 「ハルシネーション（誤情報）」によるブランド毀損
• 引用されてもサイト流入に繋がらない（ゼロクリック）
• 効果測定が難しく社内評価を得にくい

①「ハルシネーション（誤情報）」によるブランド毀損

生成AIは便利ですが、誤情報を返すことがあります。

ブランド名、製品名、料金、機能、比較表現に表記揺れや古い情報があると、AIが誤って学習・引用するリスクが高まります。対策としては、以下が基本です。

• サイト内外のブランド表記を統一する
• 料金や仕様ページを最新化する
• FAQや比較表を更新し続ける
• AI上の回答内容を定点チェックする

②引用されてもサイト流入に繋がらない（ゼロクリック）

LLMOに取り組む際、「引用されれば流入が増える」と期待しすぎるのは危険です。実際には、AIがその場で答えを完結させるため、引用されてもクリックされないことが少なくありません。

そのため、KPIはクリックだけに置かず、AI回答内での露出、指名検索、比較検討段階での想起率なども含めて設計する必要があります。LLMOは「流入施策」でもありますが、同時に「認知・信頼形成施策」でもあると捉えることが重要です。

③効果測定が難しく社内評価を得にくい

SEOのように「順位」というわかりやすい指標がないことも、LLMOの難しさです。だからこそ、最初から完璧なROI証明を求めるのではなく、段階的に指標を設計する必要があります。

実務では、

• 短期：言及数、引用率、競合比較
• 中期：AI流入、指名検索、滞在
• 長期：商談化率、CVR、売上寄与

のようにレイヤーを分けて評価すると、社内合意を得やすくなります。

LLMOの導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

LLMOは、コンテンツ改善だけで完結する施策ではありません。SEO、コンテンツ設計、PR、ブランド表現の統一、構造化データ、計測設計まで横断して進める必要があります。そのため、社内だけで優先順位を決めきれない企業や、施策の設計者が不足している企業では、外部の専門人材を活用しながら進める体制づくりが重要になります。

フリーコンサルタント.jpでは、こうしたテーマ整理から、現状分析、対策方針の設計、コンテンツ改善、計測体制づくりまで、必要な領域に応じてプロ人材を活用しながら進める体制を検討できます。

フリーコンサルタント.jpによるマーケティング領域の支援事例

フリーコンサルタント.jpでは、企業ごとの課題に応じて、マーケティング戦略の立案から施策実行、体制構築まで幅広い支援を行っています。

ここでは、マーケティング領域における支援事例を2つ紹介します。

事例①

大手ネット証券会社では、若年層の口座開設数KPIが未達の状態が続いており、マーケティング施策の見直しが課題となっていました。しかし、若年層向けの戦略設計や施策立案・実行を担える人材が不足しており、どのように打ち手を変えていくべきか整理しきれていない状況でした。

当時の課題	・若年層の口座開設数KPIが達成できていない状況が続いていた ・若年層向けのマーケティング戦略や施策を立案・実行できるプロマーケター人材が不足していた ・若年層向けの口座開設に課題を抱えており、既存のマーケティング施策がうまく機能していなかった ・目標設定していたKPI数値も未達成の状況が続き、慢性的なKPI未達から抜け出すための解決策を模索していた
実施したこと	・消費者向けマーケティングやプロモーション施策に強いプロ人材が参画し、マーケティング施策を根本から見直した ・若年層のターゲットに合わせてUI/UXを設計し、スマホアプリの開発を推進した ・ターゲットの行動分析を行ったうえで、広告施策を実施した ・TV広告からWebプロモーションまでの知見を活かし、若年層向けの新たな企画や施策立案を支援した

これらの取り組みにより、従来の施策を前提とした運用から脱却し、若年層に向けた新たな訴求や接点設計を進められるようになりました。特に、若年層向けのUI/UX設計やスマホアプリを活用したプロモーション施策を通じて、ブランディング強化と施策の実効性向上につながっています。

また、根本的なマーケティング施策の転換により、慢性的に続いていたKPI未達の状態から脱却し、KPI達成に加えて継続した口座開設数の増加にもつながっています。

事例②

大手金融機関では、中期計画の達成に向けて既存のToB向けサービスを拡大していく方針が固まっていました。しかし、社内にToBマーケティングに精通した人材が少なく、潜在顧客を顕 জনপ্রさせるための戦略立案や施策実行をどのように進めるべきか悩んでいる状況でした。

当時の課題	・中期計画の達成に向けて、既存のToB向けサービスのビジネス拡大を進める必要があった ・社内にToBマーケティングに明るいメンバーがおらず、潜在顧客を顕在化させるための戦略立案とアクション実行に苦慮していた ・金融業界に精通したToBマーケティングのプロフェッショナルを招へいし、戦略立案から実行までの一連フローを構築したいと考えていた ・プロパー社員も並走しながら業務を進めるため、ToBマーケティングのスキルトランスファーも求められていた
実施したこと	・事業企画やマーケティングに強みを持つプロ人材が参画し、ToBマーケティング部門の立ち上げを支援した ・ペルソナ設計、As is-to be分析、マーケティング戦略立案を行い、施策の方向性を明確化した ・リード獲得施策の立案から実行、数値管理、進捗管理まで一貫して支援した ・社員へのスキルトランスファーも行い、内製化に向けた体制づくりを進めた

これらの取り組みにより、期待していたToBマーケティング部門が早期に立ち上がり、戦略や戦術を明確化したうえで施策を実行できる体制が整いました。結果として、ペルソナ設計から施策実行までの一連フローを構築し、事業拡大に向けた具体的な打ち手を進められるようになっています。

また、社員へのナレッジ共有やスキル移転も進んだことで、内製で新規戦略立案から実行までを担える体制づくりにもつながりました。加えて、新規顧客リードの獲得数が前年比130％を超える成長に寄与するなど、成果面でも大きな効果が見られています。

まとめ

LLMOは、生成AIの回答内で自社がどう扱われるかを最適化する取り組みです。SEOとは目的も指標も一部異なりますが、両者は対立せず、むしろSEOで整えた高品質なコンテンツやサイト設計がLLMOの土台になります。AI検索の普及により、今後は「順位」だけでなく「AIに引用されるか」「AI経由で想起されるか」が重要になります。

まずは、一次情報の強化、結論ファーストの構造、外部言及の獲得、AI上での見え方の定点観測から始めるのが現実的です。短期的な流入増だけを求めず、中長期でブランドの信頼性と想起を高める施策としてLLMOを位置づけることが、これからの検索対策では重要になります。