生成AIに質問して、情報を調べたり、商品やサービスを比較したりする機会が増えています。
こうした情報収集の変化に関連して、Webサイトの運営やマーケティングの分野で使われている言葉が「LLMO」です。
ただし、LLMOは、特別な設定を一つ追加すればAIが自社を紹介してくれるというものではありません。また、AIの回答への掲載や、おすすめとしての紹介を確約できる施策でもありません。
この記事では、LLMOを分かりやすく解説しながら、SEOとの違い、取り組むべき内容、業種別の活用例、効果を確認する方法まで紹介します。
LLMOとは何ですか？
LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と表現されます。
一般的には、生成AIによる情報収集や回答を意識して、自社サイトや商品、サービスに関する情報を整える取り組みを指します。
例えば、利用者がAIに次のような質問をする場面を考えてみます。
- 初心者でも使いやすい業務管理システムには、どのようなものがありますか？
- 奈良観光に便利で、大浴場のあるホテルを探しています。
- この商品の特徴と、購入前に確認するべき注意点を教えてください。
こうした質問に対して、自社の情報が正確に扱われ、必要に応じて回答や参照先に取り上げられることを目指します。
ただし、LLMOには、業界全体で完全に統一された定義や評価基準があるわけではありません。使う人によって、記事の改善、技術的な整備、企業情報の管理など、含める範囲が異なる場合があります。
まずは「AIを利用する人にも、自社の情報が正しく届くようにする取り組み」と理解すると分かりやすくなります。
LLMOが注目される理由
従来のWeb集客では、検索結果からWebサイトにアクセスしてもらう流れが中心でした。
一方、生成AIを使った情報収集では、利用者が質問すると、AIが説明や比較をまとめて提示する場合があります。利用者は、その回答を読んだうえで、気になる企業や商品を詳しく調べます。
例えば、ホテルを探す場合でも、「駅から近い」「子ども連れで泊まりやすい」「大浴場がある」といった条件を、一度の質問でまとめて伝えられます。
このとき、公式サイトに必要な情報がなかったり、古い情報が残っていたりすると、利用者が正しく比較するための材料が不足します。
そのため、検索順位だけでなく、「どのような情報が公開され、どのように説明されているか」にも目を向ける必要があるのです。
ただし、AIの回答内で紹介されても、必ずWebサイトへの訪問や購入につながるとは限りません。認知、アクセス、問い合わせ、売上を分けて考えることが大切です。
LLMOとSEO・AEO・GEOの違い
LLMOと一緒に使われる言葉に、SEO、AEO、GEOがあります。それぞれの違いを整理しておきます。
SEOは、検索エンジンで情報を見つけてもらうための取り組みです。
検索する人の疑問に応える記事を作り、検索エンジンがページを取得・理解しやすい状態に整えます。検索結果での表示や、サイトへの流入などを確認します。
AEOは、質問に対する回答として情報が扱われることを意識した取り組みです。
検索サービスの回答表示や音声での応答など、利用者の質問に直接答える場面を対象として使われます。
GEOは、生成AIによる検索や回答への最適化を指す言葉です。
複数の情報をもとに文章を生成するサービスで、自社の情報が適切に扱われることなどを目指します。
LLMOは、大規模言語モデルを利用するサービスを意識した取り組みです。
実務では、GEOと近い意味で使われることもあります。
これらの言葉には重なる部分が多く、明確に切り分けられるとは限りません。名称の違い以上に、対象とするサービスと、達成したい目的を決めることが重要です。
また、LLMOに取り組むからといって、SEOが不要になるわけではありません。情報の正確性、ページの分かりやすさ、サイト内の導線など、共通する基礎があります。
AIはどのようにWebサイトの情報を利用するのでしょうか？
LLMOを考える際には、AIが情報を利用する仕組みを一つにまとめないことが大切です。
大きく分けると、モデルの学習によって身に付けた知識を使う場合と、質問に応じて検索や外部情報の取得を行う場合があります。
学習によって得た知識だけで回答する場合、公開したばかりのページや最新の変更内容が反映されているとは限りません。
検索や外部情報を利用する場合は、質問の内容に応じてWebページなどを参照し、その情報を回答に使うことがあります。ただし、参照する情報源や処理の仕組みは、サービスによって異なります。
そのため、「サイトを更新したので、すべてのAIの回答がすぐに変わる」とは考えられません。
また、AIの学習に使う情報の収集と、検索結果に表示するための情報収集は、別の設定として扱われる場合があります。公開方針を決める際には、対象サービスごとの仕様を確認する必要があります。
LLMO対策では、最初に目的を決めます
LLMOを始めるときは、「AIに表示されたい」という希望を、具体的な目的に置き換えます。
例えば、次のような目的が考えられます。
- 会社の事業内容を正しく理解してもらいます。
- 自社商品の特徴や対応条件を正確に伝えます。
- 比較検討をしている人に、選択肢として知ってもらいます。
- 古い料金や営業時間による誤解を減らします。
- 自社に合った問い合わせを増やします。
目的が決まったら、想定する利用者と質問を整理します。
例えば、Web制作会社であれば、「Web制作会社を教えて」という広い質問だけでなく、「既存のWordPressサイトを改善したい」「ECサイトの保守を相談したい」といった具体的な相談を考えます。
その質問に答えるために、どの情報が必要かを確認すると、優先して改善するページが見えてきます。
具体的な施策① 会社・商品・サービスの基本情報を整えます
最初に取り組みたいのは、基本情報の整理です。
会社名、サービス名、所在地、問い合わせ先、料金、対応地域などに食い違いがあると、人にもシステムにも分かりにくくなります。
例えば、サービス紹介ページでは「全国対応」と書いているのに、よくある質問では「関西のみ対応」と書いてある場合、どちらが正しいのか判断しづらくなります。
次のような情報を確認します。
- 何を提供している会社・サービスなのかを明記します。
- 対象となる利用者や、解決できる課題を説明します。
- 料金に含まれる内容と、追加費用が発生する条件を整理します。
- 対応地域、利用条件、対象外となる内容を記載します。
- 公式サイトと外部サービスの掲載情報を見直します。
文章を増やすことより、必要な情報を矛盾なく公開することが先です。
具体的な施策② 利用者の疑問に答えるページを作ります
利用者が知りたいことに、具体的に答えるページを用意します。
例えば、「高品質なサービスを提供します」という説明だけでは、ほかのサービスとの違いが分かりません。
「どのような課題に対応できるのか」「何をどこまで依頼できるのか」「導入に何が必要なのか」を説明すると、比較や判断に役立ちます。
記事やサービスページでは、冒頭で要点を伝え、その後に理由、条件、事例、注意点を説明すると読みやすくなります。複数のプランを比較する場合には、表を使う方法もあります。
よくある質問も、実際に寄せられる相談をもとに作成すると役立ちます。ただし、質問形式にするだけでAIに採用されるわけではありません。
文章の長さや形式を一律にそろえる必要もありません。利用者が理解するために必要な内容を、適切な分量で伝えます。
具体的な施策③ 実体験や独自の情報を充実させます
一般的な説明に加えて、自社だからこそ公開できる情報を整えます。
例えば、実際の導入事例、検証結果、商品の使用感、担当者の経験などです。
業務改善サービスであれば、導入前の課題、実施した内容、導入後の変化を説明します。数値を使う場合は、集計期間や対象、計算方法も示すと、内容を理解しやすくなります。
ECサイトでは、寸法、素材、使い方、お手入れ方法、利用時の注意点などが比較の材料になります。
執筆者や監修者の情報も、内容に応じて掲載します。誰が、どのような経験や立場から説明しているかが分かることは、読者の判断を助けます。
ただし、存在しない実績や資格、口コミを作ってはいけません。AIへの掲載を狙う前に、公開情報の根拠を確認することが必要です。
具体的な施策④ サイトの技術的な問題を確認します
内容が充実していても、ページにアクセスできなければ、情報を届けるうえで支障になります。
まずは、公開したいページが正常に表示されるか、サイト内のリンクからたどり着けるかを確認します。重要な説明を画像だけにせず、文章でも読めるようにすることも大切です。
さらに、検索への登録を制御する設定や、自動巡回プログラムのアクセスを制御する設定が、公開方針に合っているかを点検します。
セキュリティサービスが、自動アクセスを遮断している場合もあります。ただし、AI対策を理由に保護機能を一律で解除することは避け、必要な範囲を確認します。
構造化データを利用する場合は、ページに表示している情報と一致させます。構造化データは、情報の種類や関係を機械に伝える手段の一つですが、AIの回答への掲載を保証するものではありません。
また、llms.txtという案内用ファイルが話題になることもあります。しかし、すべてのAIサービスに共通する必須設定ではなく、設置による掲載効果を一律に判断することはできません。
具体的な施策⑤ 外部にある情報の正確性を確認します
自社についての情報は、公式サイト以外にも掲載されています。
店舗情報サービス、業界団体の紹介、取引先の事例、予約サイトなどがその例です。
こうした場所に古い住所や誤ったサービス内容が残っている場合は、管理権限や修正方法を確認して対応します。公式サイトだけを直しても、外部の情報まで自動的に更新されるとは限りません。
第三者による紹介を増やしたい場合も、実際の取り組みや専門性をもとに考えます。実体のない紹介記事や架空の口コミを増やす方法は適切ではありません。
外部で紹介された回数だけで、AIの回答への掲載が決まるわけでもありません。まずは、利用者がどこで情報を見ても、正しく理解できる状態を目指します。
業種別に考えるLLMOの活用例
LLMOで整理したい情報は、業種によって異なります。
ECサイトでは、購入判断に必要な商品情報を充実させます。
素材、寸法、対応機種、用途、配送条件、返品条件などを明確にします。「どのような人に向いているか」に加えて、使えない条件や注意点も説明します。
ホテルサイトでは、宿泊条件と設備の情報を整理します。
駅からのアクセス、客室、食事、大浴場、駐車場、子どもの宿泊条件などを記載します。利用時間や追加料金など、条件によって変わる内容も明確にします。
企業サイトでは、対応できる課題と業務範囲を説明します。
事業内容、得意分野、対応地域、実績、相談から導入までの流れを整理します。実績には、依頼の背景や実施内容も記載すると、相談者が自社との相性を判断しやすくなります。
飲食店サイトでは、来店前に必要な情報を整えます。
営業時間、定休日、所在地、予約方法、メニュー、価格帯などを公開します。食物アレルギーへの対応は、対応可能な範囲や事前確認の必要性を正確に説明します。
共通するのは、利用者が質問しそうな内容を想定し、判断に必要な事実を公開することです。
LLMOの効果はどのように確認しますか？
LLMOの効果を、一つの数字だけで判断することは難しいです。
少なくとも、次の三つを分けて確認します。
- AIの回答に、会社名や商品名が出ているかを確認します。
- 自社ページが参照先として表示され、アクセスにつながっているかを確認します。
- 訪問後に、問い合わせや購入などの成果が生まれているかを確認します。
会社名が回答に出ることと、自社ページへのリンクが付くことは別です。紹介されていても、内容が誤っていないかを確認する必要があります。
回答を定期的に確認する場合は、質問文、サービス名、確認日、検索機能の利用有無などを記録します。AIの回答は条件によって変わるため、一度の結果だけで成功や失敗を判断しないようにします。
アクセス解析や、対象サービスが提供する管理ツールも活用します。ただし、ツールごとに把握できる範囲が異なり、AI経由の接点をすべて測定できるとは限りません。
施策を行った時期と、掲載状況や問い合わせ内容の変化を記録し、継続して判断します。
LLMOで避けたい誤解と注意点
まず、「対策すれば必ずAIがおすすめしてくれる」という説明には注意が必要です。
AIの回答は、質問内容、検索結果、利用するモデルなどによって変わります。サイト運営者が、掲載や評価を完全に操作できるわけではありません。
次に、キーワードの大量挿入や、似た内容の記事の量産を目的にしないことです。情報の重複や矛盾が増えると、利用者が必要な内容を探しにくくなります。
AIに自社を優先させるための指示を、ページに隠して書くような方法も避けます。利用者に説明する情報を充実させることが優先です。
また、AIに読み取らせることを意識して、顧客情報や社外秘の資料を公開してはいけません。公開する情報と、認証などで保護する情報を区別します。
最後に、AI上での露出だけを目的にせず、サイトに訪問した人が安心して比較・相談・購入できるかまで確認することが大切です。
LLMOは何から始めればよいですか？
初めて取り組む場合は、既存サイトの点検から始めると進めやすくなります。
まず、主力となる商品やサービスを一つ選びます。次に、その利用者が知りたいことを整理し、必要な情報が公式サイトにあるかを確認します。
不足している説明を追加し、古い料金や条件、ページ間の矛盾を修正します。そのうえで、アクセスや検索登録に関する技術的な問題を確認します。
公開後は、想定した質問での回答やサイトへのアクセス、問い合わせの変化を記録します。
すべてを一度に改修する必要はありません。事業にとって重要なページから改善し、結果を確認しながら対象を広げていく方法が現実的です。
用語解説
LLMO
Large Language Model Optimizationの略です。大規模言語モデルを利用したサービスを意識して、情報の公開や伝え方を整える取り組みを指します。
LLM
Large Language Modelの略で、日本語では大規模言語モデルと呼ばれます。大量のデータから学習し、文章の生成などを行うモデルです。
生成AI
文章、画像、音声などを生成するAIです。すべての生成AIが、常にWeb検索を行うわけではありません。
SEO
Search Engine Optimizationの略です。検索エンジンで情報を見つけてもらいやすくするために、サイトの内容や技術面を整える取り組みです。
AEO
Answer Engine Optimizationの略です。質問に直接答えるサービスや回答表示を意識した最適化を指します。
GEO
Generative Engine Optimizationの略です。生成AIによる検索や回答を対象とした最適化を指し、LLMOと重なる意味で使われる場合があります。
クローラー
Webページなどを自動で巡回し、情報を取得するプログラムです。サービスによって、検索用や学習用などの目的が異なります。
インデックス
検索エンジンが取得したページの情報を整理し、検索の対象として登録することです。登録されても、必ず検索結果に表示されるとは限りません。
robots.txt
クローラーに対して、サイト内のアクセスに関するルールを伝えるファイルです。非公開情報を保護するための認証機能ではありません。
noindex
対応する検索エンジンに、ページを検索の対象として登録しないよう伝える指定です。ページへのアクセス自体を禁止するものではありません。
構造化データ
商品、組織、記事などの情報を、機械が理解しやすい形式で記述する仕組みです。
llms.txt
AIを利用するシステムなどに向けて、サイト内の情報や主要ページを案内するために提案されているファイル形式です。すべてのサービスに共通する必須仕様ではありません。
コンバージョン
購入、問い合わせ、予約など、サイト運営上の目標として設定した行動です。
おわりに
LLMOは、生成AIを利用して情報を調べる人に、自社の情報を正しく届けることを考える取り組みです。
基本となるのは、正確な情報を公開し、利用者の疑問に具体的に答え、実績や専門性を分かりやすく伝えることです。ページにアクセスできる状態や、サイト内の導線を整えることも欠かせません。
一方で、AIの回答への掲載や売上の増加を保証する方法ではありません。施策と結果を記録し、事業への効果を確かめながら改善する必要があります。
まずは、自社の主力サービスについて、「利用者が知りたい情報が、正確で分かりやすい形になっているか」を確認することから始めてみてください。