従来の検索結果に「並ぶ」だけのSEOは、終わりを迎えつつあります。ChatGPTやPerplexityといったAI検索エージェントが、ユーザーに代わって「最良の選択肢」を1つだけ提示する時代。
そこで選ばれるために必要なのは、単なるキーワード対策ではなく、AIに推薦されるための「物語」と「根拠」です。
LLMO対策とは？
LLMO対策（Large Language Model Optimization）とは、Gemini・ChatGPT・PerplexityなどのAI検索で自社サイトのコンテンツが引用・参照されるように、Webサイトを最適化する施策を指します。
実は呼び方も定まっておらず、GEO（Generative Engine Optimization）、AIO（AI Optimization）とも呼ばれたりします。この記事では、LLMOとして解説します。
”勝ち筋”は見えていますか？
Question 1/5
Q1.
競合と自社の「差分」や「立ち位置」を、
毎月定量的に把握できていますか？
なぜ2026年のSEO対策とセットで「LLMO対策（LLM最適化）」が不可欠なのか？
2025年を境に、ユーザーの検索行動は「検索窓への入力」から「AIとの対話」へと劇的にシフトしました。
GoogleのSGE（生成AI体験）が標準化され、検索結果の1ページ目を見る前にAIが回答を完結させてしまう「ゼロクリック検索」が常態化しています。
従来のSEOが「クリックを奪い合う椅子取りゲーム」だったのに対し、LLMO（Large Language Model Optimization）は、AIの知識ベースに「信頼できる一次情報」として組み込まれるための活動です。今、LLMOに着手しないことは、将来のAI検索市場という巨大な「枠」を放棄することを意味します。
ただし、AI検索経由のサイト流入は全体の 0.15%以下が実態なので予算配分をしっかり行う必要があります。
現在は黎明期のため1.5％前後ですが、2026年から急速にシェアが拡大し、2028年には全体の4分の1を占める予測があります。（https://www.brightedge.com/brightedge-ai-pulse、https://seranking.com/blog/ai-traffic-research-study/）
徐々に利用シェアは拡大していくため、今の対策が3年後の流入を決定するとも言えます。（https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-search-engine-market-report）
”勝ち筋”は見えていますか？
Question 1/5
Q1.
競合と自社の「差分」や「立ち位置」を、
毎月定量的に把握できていますか？
LLMO対策とSEO対策の違いは何ですか？
「評価の対象」と「ゴールの定義」が根本的に異なります。SEO対策は「検索結果で上位表示し見つけてもらう」ため手法ですが、LLMO対策はAIに「言及して（推薦して）もらう」ための信頼構築そのものです。
| 項目 | SEO対策 | LLMO対策 |
|---|---|---|
| 何に対して最適化？ | GoogleやYahooなどの検索エンジン | ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデルであるAI |
| 目的 | 検索エンジン経由の流入最大化 | AIからの紹介・お墨付き |
| ユーザーとの接点 | 検索結果一覧 | AIとの対話で生まれる回答 |
| 成果ポイント | ・順位 ・流入数（セッション、PV） ・クリック数（CTR） ・成約数（CV） ・成約率（CVR） | ・AI回答による言及数 ・引用された際のポジティブ表現 ・会社名、ブランドの指名検索数向上 |
| 主な対策内容 | ・良質なコンテンツ ・内部リンク網 ・外部被リンク | ・サイト内の一次情報 ・外部メディアでの言及 |
| 計測可否 | GA4でのCV可 | GA4でのCV計測不可 |
SEO対策は幅広いキーワードでの流入獲得が可能ですが、成約に近い検索キーワードと程遠いキーワードで流入することも多く、1発で成約することは稀です。
一方で、LLMO対策の場合は、ダイレクトに指名で「ここが良いよ（場合によっては悪いよ）」と推薦してくれるため、ユーザーの心情としても「あ、ここがいいんだ！」と友人からの紹介・口コミのような感覚で認知することになります。
2026年2月現在のAI OverViewsでは、2パターンのリンク形式が確認できます。
- 言及されたサービス名や会社名の公式サイトに飛ぶパターン
- 言及されたサービス名や会社名の指名検索結果に飛ぶパターン
この内容は、SEOの検索結果よりも上位に表示されることから、このAI OverViewsやChatGPTのようなAIに「いかに言及してもらうか」を狙う企業が多くなっています。
そして、企業側としてのネックとして挙げられる点が計測方法です。
現状、AI Overviews単体での流入・CVを測定することは不可能（※）なので、SEO流入・CVとの合算値もしくは指名検索の上昇幅などを加味して測定する必要があります。
LLMO対策をやればSEO対策しなくて良い？
結論から言うと、LLMO対策はSEO対策の土台に立っているので、LLMO対策をやる＝SEO対策もやっていることが前提となります。これはGoogleでも名言しています。
Google 検索全般と同様に、AI 機能にも基本的な SEO ベスト プラクティスを適用できます。具体的には、Google 検索の技術要件を満たすこと、検索ポリシーを遵守すること、信頼性の高い有用なユーザー第一のコンテンツを作成することなどの主なベスト プラクティスを重視します。
理由は簡単で、LLM（大規模言語モデル）のソース・参照元がWebの検索結果だからです。
分かりやすい例として、Gensparkで説明します。
LLM毎に特徴や回答の仕方は微妙に異なりますが大体同じロジックであり、上記の画像を見ても実際にAIエージェントが検索しているのが分かると思います。
この内容を詳細まで見ると、下記のようなことが伺えます。
右側にある内容を見ると何やら検索しているような雰囲気がありますよね。
日付がバラバラな点は、AIが知っている情報がその時点のものという形であり現実世界と若干ズレることもありますが、概ね同じです。
SEO対策で上位に入ってないとLLMO対策できない？
SEOで上位に入っているとLLMOでの採択率は高いですが、必ずしもそうとは限りません。当社独自の調査結果では、SEOで11位以下であってもAIに言及・推薦されるケースは73.5％も発生しています。
上記は、GoogleのAI OverViewsにて言及される公式サイトが、打ち込まれた検索キーワードにおけるSEO順位を当社独自に比較したものです。
Main：該当キーワードで検索し、AI OverViewsのAIO結果でブランド言及された割合
PAA：該当キーワードで検索し、関連する質問ブロック内のAIO結果でブランド言及された割合
これはものすごく重要なことであり、SEOで競合に立ち向かうより11位以下であってもAIに推薦される可能性は非常に高い裏付けとなっています。
もちろん、ビックキーワードであればあるほど、その業界で有名なトッププレイヤー達がAIで推薦されることは間違いありません。
しかしながら、ニッチな質問や細かい条件付きの質問（SEOで言うロングテールキーワード）になると、トッププレイヤー達ではなく地場に強かったり、トッププレイヤー以外の会社やサービスが掲載されることも確認しています。
検索結果が変わるので当たり前と言えば当たり前ですが、『どういう推薦・言及（AIの理解）を受けたいのか？を考えながらWebでの認知活動が肝』というシンプルな内容になっています。
LLMO対策は具体的に何をしたら良いの？
基本的には、徹底的なSEO対策をやりながら外部サイトに言及してもらう活動をすることがポイントです。
つまるところ、このページもしくは文脈で言いたいことは何なのか？を端的に回答することが、人間にもAIにとっても重要と言えます。
そのなかでも、各LLMが好むだろうポイントは意外と少なかったりします。
- 結論ファースト
- 箇条書き・リストの活用
- 構造化データの活用
- 一次情報の提供
- 他社サイトからの言及 ← これが最も難しい
これは当社の推測に過ぎませんが、なぜ「結論ファースト、箇条書きが正攻法とされるのか」に対する回答は「AIとしても、読んで理解する工数を削減したい」からだと考えています。
大前提として、AIの登場によって良くも悪くも簡単に執筆が可能な世の中になりました。そうした結果、雑多な記事や大量に生成されてしまい、似たようなテキストや長文だらけになってしまった背景があります。そうなってくると世の中に同じようなページが乱立することになり、かつ、AIが取得する情報も膨大になります。
そのテキスト1つ1つを分解し、意味を結合し、次にユーザーが求めるであろうテキストとまた関連づける処理を行っています。（Googleにおいてはクエリファンアウトという技術にも応用されます）
クエリファンアウト（Query Fan-out）は、GoogleのAI検索（AI OverviewsやAI Mode）で使われる技術で、1つの質問を複数の関連するサブクエリに分解・展開し、同時に検索・統合して包括的な回答を生成する仕組みです。賢いAIが情報を多角的に収集し、短時間で網羅的なレポートを作成するイメージですね！
各LLMによって処理方法は異なりますが、共通していることは複雑な内容はノイズになりがちになるため、「結論ファースト」「読みやすく分解・結合できる形式」が好まれることになります。
さらに、最終的には「誰が言っていて」「他の人は、あなたの会社（やサービス）をどういうものだと言っているのか」という自社と外部の総評価、むしろ外部の総評価に2026年現在は比重が置かれていると判断しています。
”勝ち筋”は見えていますか？
Question 1/5
Q1.
競合と自社の「差分」や「立ち位置」を、
毎月定量的に把握できていますか？
外部からの言及を増やせばLLMで推薦してもらえる？
2026年時点では外部からの言及がLLMでの推薦に寄与していると言っても過言ではない傾向が、当社の分析結果でも分かっています。
「周りからの評価は現時点ではお願いすればコントロールできてしまうため、いつかLLMも対応してくる」はずということは肝に命じておく必要があります。
よくある質問
LLMOに関するよくある質問を整理しました。気になる部分を参照してください。
