2024年以降、マーケティング業界で急速に注目されている「LLMO対策」。
これは従来のSEOとは異なり、
ChatGPTやGeminiなどの生成AIに
「自社の情報を正確に学習・参照してもらう」ための最適化施策で、

まさに「AI時代のSEO」と呼べる新戦略です。

この記事では、以下の内容を初心者にもわかりやすく解説していきます。

---

目次

• なぜ今、LLMOが必要なのか？
• 従来のSEOとの違いと共存可能性
• 大手企業の実際の取り組み事例
• 今すぐ始められる実践的対策

---

---

第1章：なぜ今、LLMOが必要なのか？

生成AIの利用が一般化したことで、検索エンジン以外からの情報取得が急増しています。
Googleの「SGE（Search Generative Experience）」、
Microsoftの「Copilot」、OpenAIの「ChatGPT」など、
AIは単なる情報検索ツールから「答えを生成する存在」へと進化しました。

従来のSEOは Google検索を前提としたものでしたが、
いまユーザーはChatGPTやGeminiなどのAIに
直接「おすすめを教えて」「どこがいいの？」と尋ねる行動に
シフトしています。

このとき、AIがどの企業・サービスを紹介するかは、
AIが「学習済みで信頼できる」と判断した情報に基づいています。
つまり、AIに自社情報を正確に認識させなければ、
ユーザーから「見つけてもらえない」という 致命的な状況に陥ります。

どんなに優れた商品やサービスでも、
AIに無視されれば存在しないも同然なんです。

また、間違った情報が引用されるリスクもあります。
LLMOは、そうしたリスクを避け、
生成AIの回答の中に
「正しく、自分の名前やブランドが登場する状態」をつくるための対策です。

未来の検索は「AIが答える」時代。
だからこそ今、LLMOは「AI検索での可視性を高めるための必須戦略」として、
企業・個人問わず急務なのです。

---

第2章：従来のSEOはもう意味がないのか？

では、これまで必死に対策をしてきた
「SEOはもう不要になるのか？」という疑問を持つ人もいるでしょう。
結論から言えば、答えは「今後も必要」です。

従来のSEOは、検索エンジン向けに
Webページの構造やキーワードを最適化する手法でした。

一方、LLMOは 生成AIが理解しやすい形式で
情報を提供する施策であり、
「SEOの進化形」とも言えます。

以下のように、共存・補完関係にあります。

• SEO → ユーザーが検索した時に 上位表示されるための技術
• LLMO → AIが質問された際に 自社情報を「答え」として表示させる技術

どちらも「情報を正確に伝える」ための手段であり、
構造化データや 信頼ソースの整備という点で 密接に関係しています。

---

第3章：実際にLLMOを導入している大手企業の成功例

1. Google：構造化データとAI回答の高度連携

Googleは、自社の生成AI検索（SGE）において、
Webページから正確な情報を抽出するために「構造化データ（schema.org）」を重視しています。
企業や商品に関する情報がマークアップされていると、
AIがそれを「根拠情報」として活用しやすくなり、
AI回答に引用される可能性が高まります。

2. Microsoft Bing（Copilot）：FAQやHowTo形式が引用元に

MicrosoftはCopilotでのAI回答精度向上のため、
FAQPageやHowTo構造を持つサイトを積極的に引用しています。
AIが質問に答える際に、
これらの形式が明示されているページは信頼性が高いと判断され、
優先的に情報源として選ばれる傾向があります。

3. Amazon：ECサイトに構造化データを徹底導入

Amazonは商品ページにProduct SchemaやRating情報を組み込み、
GoogleやAIエンジンでの露出を強化しています。
実際に「おすすめのBluetoothイヤホン」などの質問をChatGPTに投げた際、
Amazonの商品が根拠付きで紹介されるケースが増えています。

---

第4章：今すぐ始められるLLMO対策５ステップ

LLMO対策に取り組むうえで最初に押さえておきたいのが、
AIが情報をどのように理解し、回答を生成しているかという視点です。
生成AIは、膨大なWeb情報の中から
「信頼性が高く、明確な対象（エンティティ）」に基づいて回答を組み立てます。

つまり、あなた自身やあなたの会社がAIにとって
「明確なエンティティ」として認識されていなければ、
どれだけ優れた内容を発信していてもAIが答えとして引用してくれない可能性があります。

ここから紹介する５つのステップは、初心者でも取り組みやすく、
確実に成果につながるLLMO対策です。
まずは「エンティティの明確化」から始めましょう。

ステップ1：エンティティの明確化

エンティティとは、AIが「これは誰（何）に関する情報か？」を特定するための
「情報の単位」です。
たとえば、あなたの会社名、商品名、肩書、地域名などが該当します。
これらがWeb上でバラバラの表記や断片的な情報になっていると、
AIはそれらを一貫性のある情報として扱えず、正確な回答を生成できません。

AIに自社の情報を「正しく・一貫して」理解してもらうには、
会社名・代表者名・商品名などの表記を統一し、
複数の媒体（公式サイト・SNS・noteなど）に同一情報として掲載する必要があります。

ステップ2：構造化データ（schema.org）の導入

構造化データとは、Webページの中にある情報をAIや検索エンジンが
「意味を理解できる形」で明示するためのデータ形式です。
たとえば、「この文章は会社紹介」「この部分は商品レビュー」といった情報を、
GoogleなどのAIが正確に読み取れるようにします。

このとき活用するのが「schema.org」という国際的なデータ規格です。
GoogleやChatGPTなどのAIが情報を取り込む際に参照する重要なガイドラインであり、
特に企業サイトやサービス紹介ページにおいて必須の要素になりつつあります。

実装には「JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）」という形式が推奨されています。
これはHTMLのheadタグ内に挿入するだけで簡単に実装でき、
Googleも公式にこの形式を支持しています。

具体的には、会社名、所在地、事業内容、FAQ、レビューなどを明示することで、
Googleナレッジグラフや生成AIの回答に引用される可能性が高まります。

ステップ3：信頼ソースへの露出を増やす

生成AIはWikipediaやPR TIMES、
業界メディアなど「信頼性の高い情報源」を優先的に学習します。
第三者視点の紹介記事や取材記事を通じて、オーソリティ性を高めましょう。

ステップ4：SNS・noteプロフィールの統一

SNSやnoteのプロフィール欄には、
フルネーム、肩書、所在地、事業内容などの「エンティティ要素」を必ず記載しましょう。
これによりAIが「同一人物・同一企業」であると認識しやすくなります。

ステップ5：Q&A形式のコンテンツを増やす

AIはQ&Aデータを非常に好みます。
自社ブログや公式サイトに「よくある質問（FAQ）」や「使い方ガイド」を用意することで、
AIにとって“答えとして引用しやすい”情報源になります。

---

第5章：まとめ – 生成AI時代の主戦場は「AIの中」へ

今後は、Googleの検索順位1位よりも、
ChatGPTやGeminiの「1回答目」に載るほうが重要になる時代がやってきます。

ユーザーは「調べる」から「尋ねる」へと行動をシフトしており、
その答えの中に自社が含まれているかどうかが成否を分けます。

LLMOとは、そのための「AI向けSEO」です。
従来のSEOに加え、構造化・エンティティ・信頼ソース・Q&Aという視点を持ち、
AIに正しく情報を届けましょう。

AI時代の認知戦略は、もはや「先取りした者勝ち」です。
あなたの名前やブランドは、AIにきちんと認識されていますか？

今こそ、未来を見据えた対策を始めましょう。

公式LINEでもさらに詳しく、自動化の情報を発信しています。