ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIが普及し、ユーザーの情報収集の方法は少しずつ変化しています。これまではGoogle検索でキーワードを入力し、検索結果に表示されたWebサイトを開いて情報を探す流れが一般的でした。

しかし近年は生成AIに質問し、AIが整理した回答から情報を得るユーザーも増えています。さらにGoogle検索でもAI Overviewsのように、検索結果画面上でAIが概要を表示する機能が広がりつつあります。

こうした変化の中で注目されているのが「LLMO」です。LLMOとは大規模言語モデルに自社情報を正しく理解・引用・言及されやすくするための考え方です。

この記事ではLLMOとSEOの違い、LLMOが注目される背景、SEOとの関係、企業が今から行うべきAI検索時代の対策についてわかりやすく解説します。

LLMOとは

LLMOとはLarge Language Model Optimizationの略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されることがあります。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどの生成AIに、自社やサービスの情報を正しく理解・引用・言及されやすくするための考え方です。

従来のWeb集客ではユーザーがGoogle検索でキーワードを入力し、検索結果からWebサイトを訪問する流れが中心でした。しかし生成AIの普及により、ユーザーが検索エンジンではなく、AIに直接質問する場面が増えています。

たとえば、ユーザーは次のような質問をAIに投げかけるかもしれません。

• 大阪で企業向けAI研修に対応している会社を教えて
• 中小企業がChatGPTを業務活用するには何から始めれば良いですか？
• 助成金を使ってAI研修を受けられる会社はありますか？
• SEO会社とWebマーケティング会社の違いを教えて
• LLMO対策では何をすれば良いですか？

このような質問に対して、生成AIはWeb上の情報や学習済みの情報、検索結果などをもとに回答を作ります。その回答内で自社名やサービス名が紹介される場合もあれば、競合だけが紹介される場合もあります。

LLMOでは生成AIが自社情報を正しく理解できるように、Web上の情報を整理します。会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、実績、記事コンテンツ、外部メディアでの言及などを整えることで、AIの回答内で自社が適切に扱われる可能性を高めます。

LLMOは単にAIに引用されることだけを目的にするものではありません。重要なのはAIの回答を通じて、ユーザーに自社の強みやサービス内容が正しく伝わる状態を作ることです。

たとえば、AIが「この企業は企業向けAI研修に対応しており、助成金活用や研修後の定着支援まで行っている」と説明できれば、ユーザーはWebサイトを訪問する前にサービスの特徴を理解できます。このように、AIの回答内で正しく説明されることは認知や比較検討のきっかけになります。

そのためLLMOはAI検索時代の新しい集客施策として注目されています。

SEOとは

SEOとはSearch Engine Optimizationの略で、日本語では「検索エンジン最適化」と呼ばれます。Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位表示させ、検索流入を増やすための施策です。

SEOではユーザーが検索するキーワードや検索意図に合わせて、Webサイトや記事コンテンツを最適化します。たとえば「AI研修 助成金」「LLMOとは」「SEO 内製化」のようなキーワードで検索するユーザーに対して、役立つ情報を提供し、検索結果で上位表示を目指します。

SEOの主な目的は検索エンジン経由で見込み客との接点を作ることです。上位表示された記事やサービスページから流入を獲得し、問い合わせ、資料請求、無料相談、商品購入などにつなげます。

SEOで重要になる要素には次のようなものがあります。

• 検索意図に合ったコンテンツを作る
• タイトルや見出しをわかりやすく設計する
• サイト構造や内部リンクを整える
• ページの表示速度や使いやすさを改善する
• 専門性や信頼性のある情報を発信する
• 一次情報や事例を掲載する
• 定期的に情報を更新する

SEOは単にキーワードを詰め込む施策ではありません。検索ユーザーが知りたいことに対して、正確でわかりやすい情報を提供することが基本です。

たとえば「LLMO SEO 違い」と検索するユーザーはLLMOとSEOの定義だけでなく、両者の関係、どちらを優先すべきか、自社では何をすれば良いのかを知りたいと考えています。そのため、記事では単なる用語解説ではなく、実務に落とし込める形で違いを整理する必要があります。

SEOは長く使われている集客手法ですが、AI検索が広がっても重要性がなくなるわけではありません。生成AIが回答を作る際にも、Web上にある情報が参照されることがあります。そのため、SEOで整えたコンテンツやサイト情報はLLMO対策の土台としても役立ちます。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOはどちらもWeb上で自社情報を見つけてもらうための考え方です。ただし、対策する対象、目的、評価される情報、成果の見方には違いがあります。

SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示されることを主な目的とします。ユーザーが検索結果から自社サイトをクリックし、記事やサービスページを読んだうえで問い合わせや購入につながる流れを作ります。

一方、LLMOはChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答内で、自社情報が正しく理解・引用・言及される状態を作ることを目的とします。ユーザーがWebサイトをクリックする前に、AIの回答内で自社を知る可能性がある点が大きな違いです。

LLMOとSEOの違いを整理すると、次のようになります。

項目	SEO	LLMO
主な対象	Googleなどの検索エンジン	ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI
目的	検索結果で上位表示され、サイト流入を増やす	AIの回答内で自社情報を正しく理解・引用・言及される
ユーザー行動	検索結果からWebサイトをクリックする	AIの回答を読み、必要に応じて詳細を確認する
重視される情報	検索意図に合った記事、サイト構造、内部リンク、E-E-A-T	会社情報、サービス情報、FAQ、事例、一次情報、外部言及
成果の見方	順位、表示回数、クリック数、流入数、CV	AI回答内での言及、引用、説明内容、競合比較、指名検索

SEOでは検索結果に表示されるタイトルやディスクリプションを見て、ユーザーがクリックするかどうかが重要になります。上位表示されても、タイトルが魅力的でなければクリックされない場合があります。

「LLMOではAIの回答内で自社がどのように説明されるかが重要です。たとえば、AIが自社を「AI研修を提供する会社」とだけ説明するのか「中小企業向けにAI研修、助成金対応、研修後の定着支援まで行う会社」と説明するのかではユーザーが受ける印象が変わります。

対策する対象が違う

LLMOとSEOの大きな違いは対策する対象です。SEOはGoogleなどの検索エンジンに向けた施策であり、LLMOはChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに向けた考え方です。

SEOでは検索エンジンがページをクロールし、インデックスし、検索クエリに対してどのページを表示するかを判断します。そのため、サイト構造、内部リンク、タイトル、見出し、コンテンツ内容、ページ体験などが重要になります。

一方LLMOでは生成AIが自社情報をどのように理解し、回答内でどのように扱うかを意識します。AIが自社のサービス内容を誤解していたり、古い情報をもとに回答していたり、競合だけを紹介していたりする場合はWeb上の情報を見直す必要があります。

たとえば、自社サイトにサービス内容が曖昧にしか書かれていない場合、AIは自社の強みを正しく説明できません。

目的が違う

SEOの目的は検索結果で上位表示され、Webサイトへの流入を増やすことです。検索ユーザーが記事やサービスページを訪問し、問い合わせや資料請求などの行動につながる流れを作ります。

一方LLMOの目的は生成AIの回答内で自社情報が正しく理解・引用・言及される状態を作ることです。ユーザーがAIの回答を見た段階で、自社の存在や特徴を知る可能性があります。

この違いはユーザーとの接点の位置に表れます。SEOではユーザーが検索結果をクリックした後にWebサイト上で自社を理解します。LLMOではユーザーがWebサイトを訪問する前に、AIの回答内で自社を知る場合があります。

つまりLLMOではクリック前の認知や比較検討が重要になります。

成果の見方が違う

SEOでは検索順位、表示回数、クリック数、CTR、流入数、CV数などを見て成果を判断します。Google Search Consoleやアクセス解析ツールを使えば、どのキーワードで表示され、どのページに流入し、どの程度問い合わせにつながっているかを確認できます。

LLMOでは従来のSEO指標だけでは成果を判断しにくい場合があります。なぜなら、ユーザーがAIの回答内で自社を知っても、すぐにWebサイトをクリックするとは限らないからです。

LLMOでは次のような視点で確認する必要があります。

今後は検索順位や流入数だけでなく、AI回答内での見え方も確認することが重要になります。

LLMOが注目される背景

LLMOが注目されている背景にはユーザーの情報収集方法の変化があります。これまではわからないことがあればGoogleで検索し、検索結果に表示された記事やサービスページを開いて情報を調べる流れが一般的でした。

しかし現在はChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに質問し、AIが整理した回答をもとに情報を理解するユーザーが増えています。Google検索でもAI Overviewsのように、検索結果画面上でAIが概要を表示する機能が広がり、ユーザーがWebサイトをクリックする前に情報を得る場面が増えています。

この変化により、企業は検索順位だけを見ていれば良い状況ではなくなりつつあります。ユーザーがAIに質問したとき、自社名やサービス名が正しく説明されるか、競合と比較されたときに候補に入るか、古い情報や誤った情報で紹介されていないかを確認する必要があります。

LLMOはこうしたAI検索時代の情報接触に備えるための考え方です。検索結果で上位表示されることに加えて、AIの回答内で自社情報が正しく理解・引用・言及される状態を整えることが、今後のWeb集客で重要になります。

生成AIで情報収集するユーザーが増えている

LLMOが注目される大きな理由は生成AIを使って情報収集するユーザーが増えていることです。ユーザーは検索キーワードを考えて入力するだけでなく、AIに自然な文章で質問するようになっています。

たとえば、従来であれば「AI研修 大阪」「AI研修 助成金」「ChatGPT 研修 法人」のように検索していたユーザーが、生成AIには「大阪で中小企業向けにAI研修を行っていて、助成金にも対応している会社を教えてください」と質問する可能性があります。

このような質問に対して、生成AIは複数の情報をもとに回答を作ります。その回答の中で自社が紹介されるかどうかはユーザーの認知や比較検討に影響する可能性があります。

従来のSEOではユーザーが検索結果をクリックしてから自社サイト上で情報を伝える流れが中心でした。しかし生成AIではユーザーがWebサイトを開く前に、AIの回答内で企業やサービスの印象を持つ場合があります。

そのため企業はWebサイトに訪問してもらった後の情報設計だけでなく、AIの回答内で自社がどのように説明されるかまで意識する必要があります。

検索結果をクリックする前に比較検討が進む

生成AIやAI検索が広がると、ユーザーの比較検討はWebサイトに訪問する前から始まります。AIに「おすすめの会社」「〇〇に強い企業」「A社とB社の違い」などを質問すれば、AIが候補や比較ポイントを整理して回答することがあるためです。

たとえば、ユーザーが「中小企業向けのAI研修会社を比較してください」とAIに質問した場合、AIは複数の会社の特徴、対応領域、実績、料金の考え方、支援内容などをまとめて提示する可能性があります。

このとき、自社の情報がWeb上に十分整理されていなければ、AIの回答内で候補に入らなかったり、競合よりも情報が弱く見えたりする可能性があります。反対に、会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、外部での言及が整理されていれば、AIが自社の特徴を説明しやすくなります。

つまり、LLMOでは「Webサイトに来てもらってから説明する」のではなく「AIが回答を作る段階で自社の価値が伝わる状態を作る」ことが重要になります。

これはSEOの考え方と大きく異なる点です。

ゼロクリック検索が増える可能性がある

LLMOが注目される背景にはゼロクリック検索の増加もあります。ゼロクリック検索とはユーザーが検索結果画面上の情報やAIの回答だけで疑問を解決し、Webサイトをクリックせずに検索を終える行動を指します。

Google検索のAI Overviewsや生成AIの回答ではユーザーが知りたい内容の概要がその場で提示されます。そのため「〇〇とは」「〇〇の違い」「〇〇の方法」のような情報収集型クエリでは記事へのクリックが減る可能性があります。

企業にとっては検索順位が維持されていても、クリック数や流入数が減る状況が起こり得ます。これまでSEO記事で集客していた企業ほど、検索流入だけに依存するリスクを意識する必要があります。

ただし、ゼロクリック検索が増えることは必ずしも企業にとってマイナスだけではありません。AIの回答内で自社名やサービス名が言及されれば、Webサイトをクリックされる前に認知される機会になります。

そのため、今後は「クリックされるためのSEO」とあわせて「AIに説明されるためのLLMO」を考えることが重要です。

LLMOとSEOはどちらを優先すべきか

LLMOとSEOの違いを理解すると「これからはどちらを優先すべきなのか」と迷う方もいるでしょう。結論からいうと、まずはSEOの土台を整え、そのうえでLLMOの視点を加えることが現実的です。

LLMOは新しい考え方ですが、SEOと切り離して考えるものではありません。生成AIが回答を作る際にも、Web上に公開されている情報が参照されることがあります。つまり、検索エンジンにもユーザーにも理解されやすい情報は生成AIにとっても理解しやすい情報になりやすいのです。

そのため、SEOをやめてLLMOだけに取り組むのではなく、SEOで整えた記事やサイト構造を土台にして、AIに理解されやすい情報設計を加えることが大切です。

まずはSEOの土台を整える

企業サイトが最初に取り組むべきなのはSEOの基本を整えることです。検索エンジンにクロールされ、インデックスされ、検索意図に合ったページとして評価される状態がなければ、Web上の情報として十分に見つけてもらえません。

SEOの土台としては検索意図に合った記事作成、適切な見出し構造、内部リンク、ページ表示速度、モバイル対応、運営者情報、著者情報、一次情報、導入事例などが重要です。

これらは従来のSEOで重視されてきた要素ですが、LLMOにおいても役立ちます。なぜなら、生成AIが自社情報を理解する際にも、Web上の情報が整理されていることが重要になるためです。

たとえば、会社概要に事業内容が曖昧にしか書かれていない、サービスページに対象顧客や支援内容が明記されていない、FAQや事例がないという状態ではAIが自社を正しく説明しにくくなります。

そのうえでLLMOの視点を加える

SEOの土台を整えたら、次にLLMOの視点を加えます。LLMOでは検索順位だけでなく、生成AIの回答内で自社がどのように扱われるかを確認します。

具体的にはChatGPT、Gemini、Perplexityなどに自社名、サービス名、主要キーワード、競合比較に関する質問を入力し、どのような回答が出るかを確認します。

たとえば、次のような質問を試してみると、自社情報の見え方を確認しやすくなります。

• 〇〇業界でおすすめの会社を教えてください
• 〇〇サービスを提供している企業を比較してください
• 〇〇会社はどのようなサービスを提供していますか？
• 〇〇会社と競合企業の違いを教えてください
• 中小企業が〇〇を導入するなら、どの会社に相談すべきですか？

このとき、自社が表示されない、説明が古い、サービス内容が間違っている、競合よりも弱く見えるといった状態であれば、情報発信を見直す必要があります。

LLMOでは会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、比較記事、外部での言及などを整え、AIが自社情報を正しく理解しやすい状態を作ることが重要です。

検索順位とAI回答内の見え方を両方確認する

今後のWeb集客では検索順位とAI回答内の見え方を両方確認する必要があります。検索順位が高くても、AIの回答内で自社が紹介されていなければ、AI検索経由の認知を取りこぼす可能性があります。

反対に、AIの回答内で自社が言及されていても、サービスページや問い合わせ導線が弱ければ、最終的な成果につながりにくくなります。

そのため、SEOとLLMOは別々に管理するのではなく、Web集客全体の中で連動させて考えることが大切です。SEOでは検索順位、表示回数、クリック数、流入数、CVを確認します。LLMOではAI回答内での言及、説明内容、競合比較、指名検索への影響などを確認します。

どちらか一方だけを見て判断するのではなく、検索結果とAI回答の両方で自社がどのように見られているかを把握することで、AI検索時代に合った改善策を立てやすくなります。

LLMOとSEOの共通点

LLMOとSEOには違いがありますが、共通点も多くあります。どちらも、ユーザーが求めている情報をわかりやすく届けることが基本です。

SEOでは検索ユーザーの疑問に対して、検索結果から訪問したページ内で明確に回答する必要があります。LLMOでは生成AIが回答を作る際に、自社情報を正しく理解できるように情報を整理する必要があります。

対象は異なりますが、共通しているのはユーザーにもAIにも伝わりやすい情報をWeb上に整えることです。

ユーザーの疑問にわかりやすく答えること

SEOでもLLMOでも、ユーザーの疑問にわかりやすく答えることが重要です。検索エンジンも生成AIも、最終的にはユーザーに役立つ情報を届けることを目的としています。

たとえば「LLMO SEO 違い」と検索するユーザーは単に定義を知りたいだけではありません。LLMOとSEOの違い、どちらを優先すべきか、企業が何をすれば良いのかを知りたいと考えています。

そのため、記事では冒頭で結論を示し、その後に定義、違い、背景、具体策を整理することが大切です。AIが参照する場合も、結論と説明が明確な文章の方が内容を理解しやすくなります。

信頼できる情報を整理すること

LLMOとSEOの共通点として、信頼できる情報を整理することも挙げられます。検索エンジンでも生成AIでも、情報の正確性や信頼性は重要な要素です。

企業サイトでは会社情報、サービス内容、料金の考え方、対応範囲、導入事例、実績、顧客の声、FAQなどを整理しましょう。情報が曖昧なままだと、ユーザーもAIも自社の価値を正しく理解しにくくなります。

特に、助成金、法制度、医療、金融、労務など正確性が重要なテーマでは公式情報や専門家の確認、更新日の明記が必要です。古い情報を放置すると、検索エンジンや生成AIだけでなく、ユーザーからの信頼も損なう可能性があります。

サイト全体の情報を一貫させること

SEOでもLLMOでも、サイト全体の情報を一貫させることが重要です。会社概要、サービスページ、記事コンテンツ、FAQ、導入事例で書かれている内容がバラバラだと、ユーザーもAIも企業の特徴を理解しにくくなります。

たとえば、会社概要では「Webマーケティング支援」と書いているのに、サービスページでは「AI研修会社」とだけ書かれている場合、どの領域が主力なのかが伝わりにくくなります。複数の事業を展開している場合でも、対象顧客、提供サービス、強み、支援範囲を整理しておくことが大切です。

また、会社名、サービス名、代表者名、所在地、対応エリア、事業内容などの表記がページごとに揺れていると、AIが情報を整理しにくくなる可能性があります。サイト全体で表記を統一し、一貫した情報発信を行いましょう。

サイト全体の情報が整理されていれば、検索エンジンにも生成AIにも企業の特徴が伝わりやすくなります。これはSEOとLLMOのどちらにも役立つ基本的な対策です。

企業が行うべきLLMO対策

LLMO対策は生成AI向けの特殊な裏技を使うことではありません。まず重要なのは自社情報を整理し、ユーザーにもAIにも理解しやすい形でWeb上に公開することです。

生成AIはユーザーからの質問に対して、Web上の情報や検索結果、学習済みの情報などをもとに回答を作ります。そのため、会社概要やサービスページ、FAQ、導入事例、記事コンテンツ、外部メディアでの言及などが整理されていなければ、AIが自社を正しく説明しにくくなります。

LLMO対策では検索順位だけを見るのではなく、AIが自社をどのように理解し、どのような文脈で紹介するかを意識することが大切です。ここでは企業が行うべきLLMO対策を5つに分けて解説します。

1. 会社情報・サービス情報を整理する

最初に行うべきことは会社情報とサービス情報の整理です。AIが自社を正しく説明するためにはWeb上にある基本情報が明確である必要があります。

会社概要には会社名、所在地、代表者名、事業内容、対応エリア、支援領域、実績などをわかりやすく記載しましょう。サービスページには誰向けのサービスなのか、どのような課題を解決するのか、具体的に何を支援するのか、競合と比べた強みは何かを整理します。

たとえば「AI研修を提供しています」だけではAIにもユーザーにもサービスの特徴が十分に伝わりません。「中小企業向けに、ChatGPTなどの生成AIを業務で活用するための研修を行い、助成金対応や研修後の定着支援まで支援しています」と書けば、対象顧客、支援内容、強みが伝わりやすくなります。

また、会社名、サービス名、代表者名、対応エリア、サービス内容などの表記がページごとに揺れていると、AIが情報を整理しにくくなる可能性があります。

2. FAQを整備する

FAQはLLMO対策と相性の良いコンテンツです。生成AIはユーザーの質問に対して回答を作るため、質問と回答の形式で情報を整理しておくと、AIにも内容が伝わりやすくなります。

FAQでは検索キーワードだけでなく、実際に顧客から聞かれる質問をもとにすることが重要です。営業現場、問い合わせフォーム、商談、セミナー、既存顧客とのやり取りにはコンテンツ化できる質問が多く含まれています。

たとえば、AI研修を提供している企業であれば、次のようなFAQが考えられます。

• AI研修は初心者でも受講できますか？
• ChatGPTを業務で使う際の注意点はありますか？
• 助成金を活用してAI研修を受けられますか？
• 研修後の社内定着まで支援してもらえますか？
• オンライン研修と対面研修のどちらに対応していますか？

このようなFAQを整備しておくと、ユーザーの不安を解消できます。さらに、AIが回答を作る際にも、質問と回答のセットとして情報を理解しやすくなります。

FAQは記事の末尾だけでなく、サービスページや会社概要、導入事例ページにも設置できます。

3. 一次情報・事例・実績を公開する

LLMO対策では他社にも書ける一般論だけでなく、自社だからこそ発信できる一次情報が重要です。自社の支援事例、顧客の声、実績、独自の調査、現場で得た知見などはAIが自社を理解するための重要な材料になります。

たとえば、Webマーケティング支援を行っている企業であれば、どのような業種の企業を支援したのか、どのような課題があったのか、どのような施策を行ったのか、どのような変化があったのかを具体的に掲載しましょう。

AI研修であれば、研修前の課題、研修内容、参加者の反応、研修後の業務活用状況、社内定着のために行った支援などを整理できます。

事例や実績が公開されていない場合、AIは自社の強みを説明しにくくなります。反対に、具体的な事例が公開されていれば、AIが「どのような企業で、何に強く、どのような支援をしているのか」を理解しやすくなります。

また、一次情報はSEOにおいても重要です。検索上位の記事を参考にしただけのコンテンツではなく、自社の経験や独自の知見を含めることで、ユーザーにとって価値のある情報になります。

4. 比較表・手順・チェックリストを入れる

生成AIに情報を理解されやすくするには情報の構造を整えることも大切です。比較表、手順、チェックリスト、箇条書き、FAQなどを活用すると、ユーザーにもAIにも内容が伝わりやすくなります。

たとえば、LLMOとSEOの違いを説明する場合、文章だけで説明するよりも、対象、目的、成果指標、対策内容を表で整理した方が理解しやすくなります。

また、LLMO対策の進め方を説明する場合は次のように手順化できます。

1. 自社名やサービス名を生成AIで検索する
2. AIの回答内容を確認する
3. 競合と比較して不足している情報を洗い出す
4. 会社概要、サービスページ、FAQ、事例を見直す
5. 外部での言及や情報発信を増やす
6. 定期的にAI回答内での見え方を確認する

このように情報を整理すると、読者が実務に落とし込みやすくなります。さらに、AIが回答を作る際にも、要点を抜き出しやすい内容になります。

5. 外部での言及を増やす

LLMOでは自社サイト内の情報だけでなく、外部でどのように言及されているかも重要になります。生成AIが企業やサービスを説明する際、Web上の複数の情報を参考にすることがあるためです。

外部での言及には業界メディアへの掲載、プレスリリース、SNSでの発信、セミナー登壇、ウェビナー、顧客事例、比較記事での紹介などがあります。被リンクだけでなく、企業名やサービス名が文脈の中で触れられるサイテーションの視点も大切です。

ただし、不自然に言及を増やしたり、質の低いリンクを集めたりする必要はありません。重要なのは自社の強みと関係のあるテーマで継続的に情報発信し、外部からも自然に言及される状態を作ることです。

LLMO対策で確認したいチェックリスト

LLMO対策は専門的なツールを使う前に、基本的な情報整理から確認できます。大切なのは自社がAIにどのように説明されているかを把握し、不足している情報を見直すことです。

以下のチェックリストを使って、自社サイトやWeb上の情報がLLMOに対応できているか確認してみましょう。

当てはまらない項目が多い場合はまず会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例から見直しましょう。これらはSEOにもLLMOにも関係する重要な情報です。

特に、サービス内容が抽象的なままになっている企業は注意が必要です。「何をしている会社なのか」「誰のどのような課題を解決できるのか」「競合と比べて何が違うのか」が明確でなければ、AIにもユーザーにも価値が伝わりにくくなります。

LLMO対策は一度行って終わりではありません。

LLMOとSEOを組み合わせる進め方

LLMOとSEOはどちらか一方だけに取り組むものではありません。AI検索時代のWeb集客ではSEOで検索流入の土台を作り、LLMOでAI回答内の見え方を整えることが重要です。

SEOだけに依存すると、AIの回答内で比較検討が進んだときに、自社が候補に入らない可能性があります。一方で、LLMOだけを意識しても、検索エンジンに評価されるサイト構造やコンテンツが整っていなければ、Web上で十分に見つけてもらえません。

そのため、実務ではSEOとLLMOを組み合わせて進めることが現実的です。

1. 現在の検索流入と検索順位を確認する

まずは現在のSEO状況を確認しましょう。Google Search Consoleやアクセス解析ツールを使い、どのキーワードで表示されているか、どのページに流入しているか、どのページが問い合わせにつながっているかを確認します。

特に「〇〇とは」「違い」「方法」「選び方」などの情報収集型クエリはAI検索の影響を受けやすい領域です。これらの記事に流入が集中している場合は検索流入だけに依存しない導線設計を考える必要があります。

検索順位だけでなく、クリック率、CV率、指名検索の変化も確認しましょう。

2. AI上で自社がどう見られているか確認する

次に、生成AIで自社名、サービス名、主要キーワードを検索し、自社がどのように説明されているかを確認します。ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数のAIで確認すると、見え方の違いを把握しやすくなります。

確認する際は単に自社名を入力するだけでなく、実際のユーザーが聞きそうな質問で試すことが大切です。

• 〇〇業界でおすすめの会社を教えてください
• 〇〇サービスを提供している企業を比較してください
• 中小企業向けに〇〇を支援している会社はありますか？
• 〇〇会社の特徴を教えてください
• 〇〇会社と競合企業の違いを教えてください

このような質問に対して、自社が候補に入っているか、サービス内容が正確に説明されているか、競合と比べて弱く見えていないかを確認しましょう。

3. 不足している情報をサイトに追加する

AI上での見え方を確認したら、不足している情報を自社サイトに追加します。AIの回答が曖昧だったり、古かったり、競合と比べて情報が少なかったりする場合はWeb上に十分な情報がない可能性があります。

たとえば、AIが自社を「Webマーケティング会社」としか説明しない場合、本当はAI研修や助成金対応、業務改善支援まで行っているとしても、その情報が十分に伝わっていない可能性があります。

この場合は会社概要やサービスページで、対応領域、支援内容、対象顧客、強み、導入までの流れを明確にしましょう。必要に応じて、FAQ、導入事例、比較記事、用語解説記事なども追加します。

4. 記事からサービスページへの導線を整える

SEO記事やLLMO向けの記事を作っても、サービスページへの導線が弱ければ問い合わせにはつながりません。記事で検索意図に答えた後、読者が次に何をすれば良いかを明確にしましょう。

たとえば「LLMO SEO 違い」の記事を読んだユーザーはLLMOとSEOの違いを理解したうえで、自社がAI検索時代に対応できているかを確認したいと考える可能性があります。

そのため、記事内ではLLMO対策のチェックリストや無料診断への導線を用意すると自然です。単に「お問い合わせください」と促すのではなく「自社がAIにどう見られているか確認する」という具体的な行動に接続することで、読者が次の一歩を踏み出しやすくなります。

よくある質問

LLMOとSEOはどちらもWeb集客に関わる考え方ですが、対象や目的が異なるため、混同されやすいテーマです。ここではLLMOとSEOの違いについてよくある質問に回答します。

LLMOとSEOの違いは何ですか？

LLMOとSEOの違いは対策する対象と目的にあります。SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示を目指し、Webサイトへの流入を増やすための施策です。

一方、LLMOはChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに、自社情報を正しく理解・引用・言及されやすくするための考え方です。SEOは検索結果での見え方、LLMOはAI回答内での見え方を重視します。

LLMOが重要になるとSEOは不要になりますか？

LLMOが重要になっても、SEOが不要になるわけではありません。生成AIが回答を作る際にも、Web上に公開されている情報が参照されることがあります。そのため、SEOで整えた記事やサイト構造はLLMO対策の土台になります。

検索意図に合ったコンテンツ、わかりやすい見出し、一次情報、FAQ、導入事例、会社情報などは検索エンジンにも生成AIにも理解されやすい情報です。

LLMO対策では何をすれば良いですか？

LLMO対策ではまず自社情報を整理することが重要です。会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、実績、記事コンテンツ、外部での言及などを整え、AIが自社情報を理解しやすい状態を作りましょう。

また、ChatGPTやGemini、Perplexityなどで自社名やサービス名、主要キーワードを検索し、AIがどのように説明しているかを確認することも大切です。

LLMO対策は中小企業にも必要ですか？

中小企業にもLLMO対策は必要です。ユーザーが生成AIに「おすすめの会社」「〇〇に強い企業」「中小企業向けの支援会社」などを質問するようになると、AI回答内で自社が候補に入るかどうかが認知や問い合わせに影響する可能性があります。

ただし、最初から大掛かりな施策を行う必要はありません。まずは会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、実績を整え、自社情報がAIに正しく伝わる状態を作ることから始めましょう。

LLMOの効果はどう確認すれば良いですか？

LLMOの効果は従来のSEO指標だけでは判断しにくい場合があります。検索順位や流入数に加えて、AI回答内で自社名やサービス名が表示されるか、説明内容が正確か、競合比較で候補に入るかを確認しましょう。

また、AI回答を見たユーザーが後から指名検索する可能性もあるため、指名検索数、問い合わせ数、資料請求数などもあわせて見ることが大切です。

LLMOとAIO、GEO、AEOは同じですか？

LLMO、AIO、GEO、AEOはいずれもAI検索時代の情報最適化に関係する用語ですが、意味は少しずつ異なります。LLMOは大規模言語モデルに自社情報を理解・言及されやすくする考え方です。

AIOはAI最適化全般、GEOは生成AI検索での露出最適化、AEOは回答エンジンに対する最適化を指す文脈で使われることがあります。ただし、実務では重なる部分も多く、まずは自社情報を正確に整理し、ユーザーにもAIにも伝わりやすい形にすることが重要です。

まとめ｜LLMOとSEOは対立ではなく組み合わせて考えることが重要

LLMOとSEOの違いは対策する対象と目的にあります。SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示を目指し、Webサイトへの流入を増やすための施策です。一方、LLMOはChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに、自社情報を正しく理解・引用・言及されやすくするための考え方です。

生成AIやAI検索の普及により、ユーザーはWebサイトをクリックする前に、AIの回答内で企業やサービスの情報を知るようになっています。そのため、今後は検索順位だけでなく、AI回答内で自社がどのように説明されるかも確認する必要があります。

ただし、LLMOが重要になったからといって、SEOが不要になるわけではありません。検索意図に合った記事、わかりやすい見出し、一次情報、FAQ、導入事例、会社概要、サービスページなどはSEOにもLLMOにも共通して重要です。

ぜひこの記事を参考に、LLMOにも力を入れてみてください。