LLMO対策とは？3つの具体策と1つの心構え

検索という行為自体の形が変わってきています。最近見るCMでも「キーワードで検索する」のではなく、「AIに尋ねる」という形に変わってきました。

コミュニケーションをテーマにしている弊社でありこのブログですので、AIとのコミュニケーションというトピックで展開していくにあたり、LLMOと言われるものを避けるわけにはいきません。

投稿日時点・・という修飾語はどうしても付いてしまいますが、今時点のものとして記録に残します。（2025/06/12）

LLMOとは？

LLMOとここでは書いていますが、場所によっては、AIOとも言われたり、AEOと言われたりします。軽くそれぞれ説明をChatGPTに頼んでみましょう。

LLMO（Large Language Model Optimization）
検索エンジン向けの SEO を、ChatGPT や Claude などの大規模言語モデル (LLM) 向けに置き換えた考え方。
LLM が回答を生成する際に参照しやすいよう、サイト構造・スキーマ・被リンク・専門性 (E-E-A-T) を整備し、モデル内での「引用・推薦率」を高めることが目的。
生成 AI が商品比較や要約をする場面で自社ブランドを露出させる“LLM 内ランキング”を狙う。

AIO（Artificial / AI Overview Optimization）
2024 年に Google が導入した AI Overviews（検索結果上部に表示される生成 AI 要約）など、「AI がまとめた概要欄」に自社情報を載せるための最適化。
明確な結論→根拠→詳細というピラミッド型構成や、一次情報・最新統計・構造化データを盛り込み、AI が要約しやすい文章にするのが核心。
従来の SEO より“網羅性”と“信頼できる出典”が重視される傾向が強い。

AEO（Answer Engine Optimization）
ChatGPT、Perplexity、Copilot など 回答エンジン（Answer Engine） に自分のページを引用させるための最適化。
ユーザーが投げる「Why」「How」「Best X for Y」などの質問文をクラスタリングし、FAQ や How-to 形式で直接回答を書く。
スキーマ FAQPage／HowTo、音声検索向けの自然言語 Q&A、強力な外部リンクが効果的。
生成 AI の出力は都度変わるため、“順位”ではなく「回答に出るか出ないか」が KPI になる。

少々乱暴ではありますが、要はAIに対応したWebサイトにおける施しということです。

冒頭にあった、AIに尋ねた時に帰ってくる返事の材料になってもらうために必要な施しになります。現在もありますが、SEOは検索エンジンで上位に表示させるための施しですからそのAI版と捉えて問題ないかと思います。

一旦この記事では統一感を持たせるためにLLMOという表現で語りますが、上記全般をさしていると思ってください。

検索結果画面の変化による影響「ゼロクリック」

「ゼロクリック」と言う言葉を聞いたことあるでしょうか？読んで字の如くですが、「クリックしない」という行動です。最近のGoogleでの検索結果で上位に表示されるAI Overviewの登場に伴い、検索結果画面で問題が解決してしまい、わざわざサイトに訪れる必要がなくなってしまった・・という状況を指します。

上記画面にあるように、「AIによる概要」としてまとめられた（？）ものがそれです。

LLMOの１つにはここに表示される情報にどうやって自分のサイトの情報（自分の情報）を参照させるか・・ということだと思ってもらっていいかと思います。

AIに質問しているという状況を理解する

では、LLMOに向けてどのような施しを加えたらいいのでしょうか？具体的な施しの前に、少し自分たちの行動を振り返ってみましょう。AIと会話をするとき、どういう会話からあなたは始めますか？

多くの方は、「質問」ではないでしょうか？上記の図でも「とは？」という形で問うています。

そう、この質問をしているという自分たちの行動の事実をしっかり頭に入れておきましょう。

LLMOの具体策）１：質問に答えるスタイル

皆さんもそうだと思いますが、手元にある資料を理解して「よくある質問」を作り出すのは結構しんどいかと思います。それは高性能であり優秀であるとはいえ、人工知能くん（AIくん）も同じこと。どうせなら初めから、問いと答えのセットの情報があるほうが便利です。

問いと答えのセット・・一番わかりやすいのはFAQ（Q&A）コンテンツです。SEO的にキーワードや情報を記載した文章を掲載することもユーザーにとっては必要ではありますが、これまでそのコンテンツは見出しと文章、しかもその見出しはいわゆる見出しであったと思います。

LLMOにおいては、見出しを問いに、文章を答えに・・・という形で構成する方がAI的には喜んでもらえそうです。もちろん、ページの中にFAQを入れておくのも必要です。

例えば、ECサイトの場合だと、商品詳細ページにおいて<li>タグで機能が羅列してあるよりは、<dt>タグに機能の見出しを少し質問風に（例：電圧は？）、<dd>に回答を答え風に（例：12V（地域による））みたいにセットを心がけることです。

LLMOの具体策）２：構造化マークアップ

構造化マークアップはSEOの側面からも必要なものですが、LLMOにおいてはさらに重宝しそうなものです。先ほどのFAQという視点からも、FAQとしての構造化マークアップも併記しておいたほうがより効果があるように感じられます。

ただ、FAQのつもりできちんとマークアップしていれば、構造化マークアップを施さなくてもFAQコンテンツとしてAIが認識したという状況も個人的な体験ですがありました。

例）idにfaqと記載し、dt、ddのセットでFAQコンテンツを掲載。

必ず・・というわけではないのですが、構造化マークアップはLLMOの具体策と考えて良さそうです。

LLMOの具体策）３：llms.txtの配置

まだ、正式な情報ではない状況ですが、llms.txtというものはサイト全体においては必要かもしれないということでここに記載しておきます。いわゆるYAML形式で書かれたサイトの情報テキストです。

このサイトにおいてもルートにデータを置いています。

まだ100%と言えるわけではありませんが、このllms.txtにのみ掲載した情報をAIが認識していたという状況も確認ができましたので、手法として正式なリリースはないものの今後にむけてトライしておいていいものではないかと思います。

ただ、サーバの環境によっては日本語が文字化けする現象も確認されています。その場合、htaccessでの制御をするというのが一般的かもしれませんが、ひとつの方法として「英語で記載しておく」というのがあります。

llms.txtはあくまでAIに認識してもらうものですから、英語で書いていても問題ありません。実際英語で配置して、直接アクセスさせ、日本語で問うと、日本語で返ってきました。そりゃそうだ、翻訳はお手のものでしょう。

１つ大事な心構えって？

・・と、ちょっとしたTipsというかテクニック（ほどまでは言わない）ことを書きましたが、いくつかこの辺りの実験をしていて、ちょっと面白い現象にでくわしました。それは、

上記のような施しを加えていないのにAIが参照した情報があった

ということです。元も子もない話なのですが、よくよく調べてみたらその情報が記載されたページが役所とかからリンクを貼られていたという状況が確認できました。そう「被リンク」です。

先ほど書いたようなテクニックはいわば小手先のものでしかありません。大切なのは、ユーザーにとって必要な情報なのかどうかという視点。コンテンツです。

そして、そのコンテンツをきちんと伝えるための基本の所作としてHTMLのマークアップがあり、構造化マークアップがある・・ということなんだと思います。

情報をコミュニケーションする相手が、人とAIになったと言うことなんです。人がわかりやすい情報構造とAIがわかりやすい情報構造がある・・ということです。

AIに向けたコミュニケーションの設計の模索がこれから始まっていきますが、それは決してテクニカルだけの話だなくこういった心構えが先に立ち、そして見合った施しを加えていく・・というものになってくるのでしょう。

まだまだ模索していますがご相談ください。

弊社コミュニケーション設計所では、まだ模索や実験段階ではありますがLLMO対策についてもご相談いただけます。情報がまだ錯綜しているので、何を行えばどうなるのか？は実際このサイトにおいても研究段階です。一度お話を聞かせていただければ、AIとのコミュニケーションをどうするか？という視点にこだわって解決策をご提案いたします。ご興味があればぜひ。

余談）

「LLMO対策」というワードを使ったのは、SEO的にです。最適化対策・・・という日本語がすごく気持ち悪いんですよ。最適化に対策してどうするんだ？ってね。個人的にはLLMOのための施策みたいなイメージを持っています笑。