【2026年最新】LLMOとは？SEO対策との違いと中小企業が取り組むべき理由

グラスパーズが、近年注目を集めているLLMOという考え方について、SEO対策との違いや中小企業にとっての重要性をわかりやすく解説します。

「ChatGPTなどのAIで情報を探す人が増えている」「これまでのSEO対策だけでは不十分なのか」——このような疑問を持つ中小企業の経営者やウェブ担当者が増えています。

**2026年現在、生成AIの普及により、人々の情報収集方法は大きく変化しています。**従来の検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGeminiといった生成AIを使って情報を探すユーザーが急増しており、企業の情報発信戦略も転換期を迎えています。

この変化に対応するために注目されているのが「LLMO(Large Language Model Optimization)」です。SEO対策が検索エンジン向けの最適化であるのに対し、**LLMOは生成AI向けの情報最適化を意味します。**ただし、どちらか一方を選ぶのではなく、両者を理解し、バランスよく取り組むことが重要です。

本記事では、LLMOの基本的な考え方から、SEO対策との違い、中小企業が今取り組むべき理由、具体的なポイント、そして注意点まで、実践的な知識を体系的に解説します。

LLMOとは何かを正しく理解する

LLMOを正しく理解するには、なぜ今この考え方が注目されているのか、その背景から押さえる必要があります。生成AIの普及が企業の情報発信に与える影響は、想像以上に大きいものです。

LLMOが注目されている背景

生成AIの登場により、人々の情報収集行動が根本的に変化しています。この変化を理解することが、LLMO対策の第一歩となります。

生成AIと検索行動の変化

2022年末のChatGPT登場以降、生成AIを使った情報収集が爆発的に普及しました。従来は検索エンジンで複数のサイトを見比べて情報を集めていたユーザーが、AIに質問して回答を得る方法に移行しています。

特に、複雑な質問や、比較検討が必要な情報、専門的な知識を求める場面で、生成AIの利用が増えています。「〇〇と△△の違いは?」「〇〇を選ぶときのポイントは?」といった質問に、AIが即座に整理された回答を提供するからです。

この変化は一時的なトレンドではなく、今後さらに加速する構造的な変化です。GoogleもAI機能を検索結果に統合し始めており、情報へのアクセス方法が多様化しています。

企業にとっては、自社の情報が生成AIの回答に含まれるかどうかが、新たな集客の分かれ目となります。検索結果の上位表示だけでなく、AI経由での情報提供という新しい導線を確保する必要性が生まれています。

従来の検索エンジン依存からの転換

これまで企業のウェブ戦略は、検索エンジンでの上位表示を中心に組み立てられてきました。SEO対策に注力し、検索順位を高めることで集客を実現する手法が主流でした。

しかし、生成AIの普及により、ユーザーは検索結果のリンクをクリックせず、AI生成の回答だけで満足するケースが増えています。特に事実確認や基本的な情報収集では、わざわざウェブサイトを訪問しない傾向が強まっています。

この状況下では、検索順位が高くても、実際のアクセス数が増えないという現象が起こり得ます。検索エンジン経由の流入だけに依存するリスクが、企業にとって顕在化しています。

したがって、検索エンジンとAIの両方を視野に入れた情報発信戦略が求められています。どちらか一方ではなく、複数の経路でユーザーにリーチする体制を整えることが重要です。

企業情報の取得方法の多様化

ユーザーが企業情報を得る経路は、検索エンジン、SNS、口コミサイト、そして生成AIへと多様化しています。それぞれの経路で求められる情報の形式や内容が異なります。

検索エンジンでは、特定のキーワードに最適化されたページが評価されます。SNSでは、共感や話題性のあるコンテンツが拡散されます。そして生成AIでは、信頼性が高く、文脈に沿った包括的な情報が引用されやすくなります。

企業は、これら複数の経路に対応した情報発信を行う必要があります。一つの経路だけに特化するのではなく、全体最適を考えた戦略設計が求められる時代になっています。

特に中小企業にとっては、限られたリソースの中で効率的に複数の経路をカバーする工夫が必要です。基盤となる質の高いコンテンツを作り、それを各経路に適した形で展開する考え方が有効です。

LLMOの基本的な考え方

LLMOは新しい概念であり、その定義や考え方を正しく理解することが重要です。

LLMOの定義と意味

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語モデル(生成AI)向けの情報最適化を意味します。ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIに自社情報を適切に理解・引用してもらうための取り組み全般を指します。

具体的には、生成AIが学習するデータソースとして自社情報を提供できる形式に整え、AIの回答に自社の専門知識やサービスが引用されやすくする施策です。

SEOが「Search Engine Optimization(検索エンジン最適化)」であるのに対し、LLMOは生成AIという新たな情報流通経路への対応といえます。検索順位という概念ではなく、AIの回答に含まれるかどうかが評価基準となります。

ただし、LLMOは独立した施策ではなく、SEOやコンテンツマーケティングの延長線上にある考え方です。質の高い情報発信という本質は変わらず、対象が広がったと捉えるべきです。

AIに最適化するという発想

従来のSEO対策では、検索エンジンのアルゴリズムを理解し、それに沿った最適化を行ってきました。LLMOでは、生成AIがどのように情報を学習・理解・引用するかを考慮した最適化が必要になります。

生成AIは、ウェブ上の膨大な情報を学習し、ユーザーの質問に対して最も適切と判断した情報を組み合わせて回答を生成します。その際、信頼性が高く、文脈に沿った、分かりやすい情報が優先的に引用される傾向があります。

したがって、AIに「この情報は信頼できる」「この説明は分かりやすい」と判断してもらえるような情報設計が重要です。専門用語には必ず説明を添える、客観的なデータを示す、情報源を明記するといった配慮が求められます。

また、AIは文脈を理解して回答を生成するため、断片的な情報ではなく、体系的で包括的な情報が評価されやすくなります。一つのトピックについて、背景、定義、方法、事例、注意点などを網羅的に説明することが有効です。

検索結果以外で情報が使われる仕組み

SEO対策では、検索結果ページで上位表示され、ユーザーがリンクをクリックして自社サイトを訪問することが目標でした。LLMOでは、AIの回答内で自社情報が引用されることが目標となります。

ユーザーは生成AIに質問し、AIは学習した情報を基に回答を生成します。その回答の中に、自社の専門知識やサービスが含まれることで、ブランド認知や信頼構築につながります。

重要なのは、必ずしも自社サイトへの直接的なアクセスを生むわけではないという点です。しかし、AIの回答を通じて企業名やサービス名が認知されれば、その後の指名検索や問い合わせにつながる可能性があります。

また、AIが「詳しくは〇〇社のウェブサイトを参照」と情報源を示すケースもあります。このような形で自社が引用されることも、LLMOの成果といえます。

LLMOで重視される要素

LLMOに取り組む際、どのような要素が重視されるのかを理解することが重要です。

情報の信頼性と文脈

生成AIは、信頼性の高い情報源を優先的に参照します。企業の公式サイト、専門家による解説、客観的なデータに基づいた情報などが評価されます。

信頼性を高めるには、情報の出典を明記する、専門資格や実績を示す、具体的な数値やデータを提示する、といった工夫が有効です。曖昧な表現や根拠のない主張は、AIからの評価が低くなります。

また、文脈に沿った情報提供も重要です。ユーザーの質問の背景や意図を理解し、それに応える形で情報を整理します。「〇〇とは」という質問には定義を、「〇〇の方法」という質問には手順を、明確に示します。

さらに、情報の一貫性も評価されます。サイト内で矛盾する情報がないか、古い情報が更新されずに残っていないかを定期的にチェックすることが重要です。

企業としての一貫した発信

LLMOでは、企業全体として一貫したメッセージを発信することが求められます。会社概要、事業内容、サービス説明、ブログ記事など、すべてのコンテンツで整合性を保つ必要があります。

例えば、会社概要ページでは「創業50年の実績」と書き、別のページでは「創業45年」と書いているような矛盾があると、AIはどちらが正しいか判断できず、情報の信頼性が低下します。

また、企業の専門性や独自性を明確に示すことも重要です。「何の専門家なのか」「どのような強みがあるのか」を一貫して発信することで、AIがその企業の特徴を正しく理解できます。

さらに、定期的な情報更新も一貫性の一部です。古い情報が放置されていると、AIが最新の状況を正しく把握できません。継続的に情報を見直し、更新する体制を整えることが重要です。

AIが理解しやすい情報設計

生成AIは人間の言語を理解しますが、構造化された情報の方がより正確に理解できます。見出しを適切に使う、段落を明確に分ける、リストや表で情報を整理するといった工夫が有効です。

また、専門用語には必ず説明を添えることが重要です。AIは文脈から推測することもできますが、明示的な定義があった方が正確に理解できます。

さらに、情報の階層構造を明確にすることも有効です。大きなカテゴリーから小さな詳細へと、論理的に情報を展開することで、AIが情報の全体像と詳細を正しく把握できます。

技術的には、構造化データ(Schema.org)の実装も有効とされています。ただし、中小企業にとっては、まず基本的な情報の質と構造を整えることが優先です。

SEO対策との違いを整理する

LLMOとSEOは似ているようで異なる概念です。両者の違いを正しく理解することで、効果的な情報発信戦略を立てられます。

SEO対策の基本的な役割

まず、SEO対策の本質を改めて確認することで、LLMOとの違いが明確になります。

検索順位を高める目的

SEO対策の最大の目的は、検索エンジンの検索結果ページで上位表示を獲得することです。ユーザーが特定のキーワードで検索した際に、自社サイトが1ページ目、できれば上位3位以内に表示されることを目指します。

検索順位が高いほど、クリック率が高まり、サイトへのアクセスが増えます。1位と10位では、クリック率に10倍以上の差があるとされています。したがって、SEO対策では順位向上が直接的な目標となります。

この目標達成のため、キーワード選定、コンテンツ作成、内部リンク構造、外部リンク獲得など、様々な施策を組み合わせます。いずれも「検索エンジンからの評価を高める」という共通の目的を持ちます。

検索順位という明確な指標があることで、施策の効果測定がしやすいのもSEOの特徴です。順位変動を追跡し、改善の成果を定量的に把握できます。

キーワードを中心とした設計

SEO対策では、ターゲットキーワードを中心にコンテンツを設計します。どのキーワードで検索されたいか、そのキーワードの検索意図は何かを分析し、それに応えるページを作成します。

例えば、「ホームページ制作 岐阜」というキーワードを狙うなら、岐阜でホームページ制作を探している人のニーズ(料金、実績、対応範囲など)に応えるページを作ります。

キーワードは、タイトル、見出し、本文に適切に配置されます。ただし、過度な詰め込みは逆効果であり、自然な文章の中でキーワードを使用することが重要です。

また、関連キーワードや共起語も考慮します。メインキーワード周辺の語彙を豊富に使用することで、検索エンジンがページの専門性を正しく評価できます。

検索エンジン向け最適化の特徴

SEO対策は、検索エンジンのアルゴリズムを理解し、それに沿った最適化を行うことが基本です。Googleが何を評価するのか、どのような要素が順位に影響するのかを研究し、対策を講じます。

技術的な要素も重要です。ページの表示速度、モバイル対応、構造化データ、内部リンク構造など、検索エンジンがページを正しくクロール・評価できるような技術的な設定が求められます。

また、外部からの評価も重要です。他サイトからのリンク(被リンク)は、そのサイトの信頼性を示す指標として、検索順位に大きく影響します。質の高い被リンクを獲得する施策も、SEOの重要な要素です。

これらの施策は、すべて「検索エンジンに評価されること」を目的としています。ユーザー体験の向上も重視されますが、最終的には検索エンジンのアルゴリズムが判断基準となります。

LLMOとSEOの決定的な違い

両者の根本的な違いを理解することで、それぞれの役割が明確になります。

対象が検索エンジンかAIかの違い

最も基本的な違いは、最適化の対象が異なる点です。SEOは検索エンジン(主にGoogle)を対象とし、LLMOは生成AI(ChatGPT、Claude、Geminiなど)を対象とします。

検索エンジンは、クローラーと呼ばれるプログラムがウェブページを巡回し、アルゴリズムに基づいて評価します。一方、生成AIは、学習データとして取り込んだ情報を基に、ユーザーの質問に対する回答を生成します。

この対象の違いにより、評価基準や最適化の方法も異なってきます。検索エンジンは技術的な要素も重視しますが、生成AIはより内容の質や信頼性を重視する傾向があります。

ただし、両者は完全に別物ではありません。質の高いコンテンツ、信頼性の高い情報、分かりやすい構造など、共通して重視される要素も多くあります。

評価基準の考え方の違い

SEOでは、検索順位という明確な評価基準があります。1位から10位、あるいは圏外といった形で、順位として結果が表れます。この順位は、アルゴリズムによって機械的に決定されます。

一方、LLMOでは、順位という概念がありません。評価基準は「AIの回答に引用されるかどうか」「どのような文脈で引用されるか」といった、より曖昧なものになります。

SEOでは、特定のキーワードでの順位を追跡できますが、LLMOでは、どのような質問に対して自社情報が引用されているかを網羅的に把握することは困難です。

また、SEOは比較的短期間で効果が現れますが、LLMOは中長期的な取り組みとなります。生成AIの学習サイクルや、ユーザーの利用パターンの変化など、様々な要因が絡むためです。

成果が現れる場面の違い

SEOの成果は、検索結果ページでの上位表示とそれに伴うアクセス増加として明確に現れます。Google Search Consoleなどのツールで、検索経由のアクセス数を正確に測定できます。

LLMOの成果は、より間接的です。AIの回答に引用されても、必ずしも自社サイトへの直接的なアクセスにはつながりません。しかし、ブランド認知の向上、専門家としての位置づけ、指名検索の増加といった形で効果が現れます。

例えば、「〇〇について詳しいのは△△社」とAIが回答すれば、ユーザーは後日その企業を指名検索する可能性があります。また、AIの回答で企業名を目にすることで、潜在的な認知が形成されます。

成果の測定方法も異なります。SEOはアクセス解析で定量的に測定できますが、LLMOは指名検索数の変化、問い合わせ内容の変化など、より定性的な評価が中心となります。

どちらかではなく両立が重要な理由

SEOとLLMOは、対立する概念ではなく、相互に補完し合う関係にあります。

SEOが基盤になる理由

LLMOに取り組む前提として、SEOの基盤が重要です。検索エンジンで評価されるコンテンツは、生成AIからも評価される傾向があります。

検索エンジンは長年にわたり、質の高いコンテンツを見極めるアルゴリズムを進化させてきました。その評価基準(専門性、権威性、信頼性)は、生成AIが重視する要素とも重なります。

また、SEOによってサイトへのアクセスが増えることで、コンテンツがより多くのユーザーに閲覧され、生成AIの学習データとしても取り込まれやすくなります。

技術的な観点でも、SEOの基本(構造化された情報、適切な見出し構造、内部リンク)は、AIが情報を理解しやすい構造と一致します。SEOの基盤があってこそ、LLMOが効果を発揮します。

LLMOが補完する役割

LLMOは、SEOだけではカバーできない新しい情報流通経路を確保する役割を果たします。検索結果を見ずにAIの回答だけで満足するユーザーにも、情報を届けられるようになります。

また、LLMOを意識した情報発信は、結果的にコンテンツの質を高めます。分かりやすい説明、体系的な構成、根拠のある情報提供など、AIに評価される要素は、人間のユーザーにとっても価値があります。

さらに、LLMOは検索順位変動のリスクヘッジにもなります。Googleのアルゴリズム更新により検索順位が下がっても、AIからの引用経路が確保されていれば、完全に集客が途絶えることを防げます。

このように、SEOとLLMOは車の両輪のような関係です。どちらか一方だけでなく、両方に取り組むことで、安定的で多様な情報流通経路を確保できます。

中長期的な情報発信戦略

SEOとLLMOの両立は、短期的な施策ではなく、中長期的な戦略として捉えるべきです。一朝一夕で成果が出るものではなく、継続的な取り組みが必要です。

情報発信の基本は、「質の高いコンテンツを継続的に提供すること」です。この基本を守りつつ、SEOとLLMOそれぞれの特性を理解し、バランスよく対応します。

具体的には、キーワードを意識しつつも、AIにも理解しやすい包括的な情報を提供する。検索順位を追いつつも、ブランド認知や信頼構築という中長期的な成果も重視する。このような統合的な視点が重要です。

また、技術や環境の変化に柔軟に対応する姿勢も必要です。検索エンジンのアルゴリズムも、生成AIの仕組みも、今後さらに進化します。変化を恐れず、学び続ける姿勢が、中長期的な成功につながります。

中小企業がLLMOに取り組むべき理由

大企業だけでなく、中小企業こそLLMOに取り組む意義が大きいといえます。その理由を具体的に見ていきます。

大企業との差別化につながる

LLMOは、中小企業が大企業と対等に戦える新しい土俵となります。

広告予算に依存しない発信

大企業は潤沢な広告予算を持ち、検索連動型広告やディスプレイ広告で上位表示を買うことができます。しかし、LLMOは広告費では解決できない分野です。

生成AIは、広告かどうかに関係なく、質の高い情報を引用します。したがって、中小企業でも専門性の高い情報を提供すれば、大企業と同等、あるいはそれ以上に引用される可能性があります。

特に、ニッチな分野や地域密着型のサービスでは、中小企業の専門知識の方が深く、具体的であることが多いです。この強みを活かすことで、広告予算の差を埋めることができます。

また、広告は予算が尽きれば効果が止まりますが、質の高いコンテンツは資産として蓄積されます。一度作成した情報が、継続的にAIに引用され続ける可能性があります。

専門性や実績を活かしやすい

中小企業は、特定分野での深い専門性や、長年の実績を持っていることが多いです。LLMOでは、この専門性が大きな武器となります。

生成AIは、表面的な情報よりも、実体験に基づいた具体的な情報、専門家ならではの洞察を評価します。中小企業が持つ現場の知見、顧客事例、独自のノウハウなどは、大企業の一般的な情報よりも価値が高い場合があります。

例えば、「岐阜の気候に適した建材選び」といった地域特化の専門知識は、全国展開する大企業よりも、地元の中小企業の方が詳しく説明できます。このような情報をコンテンツ化することで、AIからの引用を獲得できます。

また、創業からの年数、顧客数、成功事例数など、具体的な実績を示すことも有効です。信頼性の証として、AIが評価する要素となります。

地域性や独自性が評価されやすい

LLMOでは、大企業が持たない地域性や独自性が、差別化の要因となります。生成AIは、ユーザーの質問の文脈に応じて、最適な情報を選択します。

地域に関する質問には、その地域の企業の情報が引用されやすくなります。「東海地方のホームページ制作会社」という質問には、東海地方に拠点を持つ企業の情報が優先されます。

また、独自のサービスや独特のアプローチも、AIからの引用につながります。他社と差別化された特徴を明確に発信することで、特定のニーズを持つユーザーに対する回答として引用される可能性が高まります。

中小企業の「小ささ」は、意思決定の速さ、柔軟な対応、顧客との密接な関係といった強みにもつながります。これらの強みを言語化し、発信することで、大企業にはない価値を訴求できます。

将来的な集客リスクを減らす

LLMOへの取り組みは、将来の集客リスクを分散する効果があります。

検索順位変動への耐性

SEOだけに依存していると、Googleのアルゴリズム更新により、検索順位が大きく変動するリスクがあります。一夜にして上位表示が圏外に落ちることもあり得ます。

LLMOに取り組むことで、検索エンジン以外の経路を確保できます。仮に検索順位が下がっても、AIからの引用経路が残っていれば、完全に集客が途絶えることを防げます。

また、LLMOを意識した質の高いコンテンツは、検索エンジンからも高く評価される傾向があります。結果的に、SEOの安定性も高まり、順位変動に強い体質を作れます。

複数の集客経路を持つことは、経営リスクの分散という観点からも重要です。一つの経路に依存せず、複数の導線を確保することが、安定的な事業運営につながります。

新しい情報接点の確保

生成AIの普及により、情報へのアクセス方法が多様化しています。従来の検索エンジンだけでなく、AIとの対話、音声アシスタント、チャットボットなど、様々な形で情報が提供されます。

LLMOに取り組むことで、これらの新しい情報接点でも自社情報が提供される可能性が高まります。将来的に、音声検索やAIアシスタントが主流になった場合でも、対応できる準備となります。

特に若年層では、従来型の検索よりも、AIとの対話形式での情報収集が増えています。将来の顧客層にリーチするためにも、新しい情報接点への対応が必要です。

また、社内での情報活用という観点でも、AIが理解しやすい形で情報を整理しておくことは有益です。将来的に企業内でAIを活用する際にも、整理された情報が役立ちます。

長期的な資産としてのコンテンツ

LLMOを意識して作成したコンテンツは、長期的に価値を持つ資産となります。広告のように予算が尽きれば効果が止まるものではなく、継続的に成果を生み出す可能性があります。

質の高いコンテンツは、一度作成すれば、検索エンジンからもAIからも継続的に参照されます。もちろん、定期的な更新や改善は必要ですが、基盤となる情報は長期間活用できます。

また、コンテンツの蓄積により、企業の専門性が強化されます。多くの関連トピックについて情報を提供することで、その分野の専門家として認知されやすくなります。

さらに、社内の知見やノウハウをコンテンツ化することで、従業員教育や新人研修にも活用できます。外部への情報発信と内部の知識管理を兼ねることで、投資効果が高まります。

信頼構築に直結する

LLMOは、単なる集客施策ではなく、企業の信頼構築に直結します。

AI経由での情報引用

生成AIの回答に自社情報が引用されることは、第三者(AI)からの推薦を受けるような効果があります。ユーザーは、AIが選んだ情報として、一定の信頼感を持って受け取ります。

特に、専門的な質問に対する回答として引用されれば、その分野の専門家として認識されます。「〇〇についてはこの企業が詳しい」という印象を、AI経由で形成できます。

また、複数の異なる質問に対して、一貫して同じ企業の情報が引用されれば、その企業の専門性と信頼性がさらに強化されます。幅広い関連トピックをカバーするコンテンツ戦略が有効です。

ただし、引用される情報が古かったり、誤っていたりすると、逆に信頼を損ないます。正確で最新の情報を維持することが、信頼構築の前提となります。

企業名やサービス名の認知

AIの回答に企業名やサービス名が含まれることで、ブランド認知が向上します。ユーザーが直接サイトを訪問しなくても、企業名を目にする機会が増えます。

認知の形成には、繰り返しの接触が重要です。複数回、異なる文脈で企業名を目にすることで、ユーザーの記憶に定着します。LLMOにより、検索結果以外でも企業名に触れる機会を作れます。

特に、ニッチな分野や地域限定のサービスでは、限られた認知の機会を最大化することが重要です。AIからの引用は、効率的な認知拡大の手段となります。

また、企業名だけでなく、独自のサービス名や商品名が引用されることもあります。固有名詞として認識されやすい名称をつけ、その説明を丁寧にコンテンツ化することが有効です。

指名検索や相談増加への影響

AIの回答で企業を知ったユーザーが、その後、企業名で検索(指名検索)する可能性があります。指名検索は、既に興味を持っているユーザーからのアクセスであり、コンバージョン率が高い傾向があります。

また、AIの回答を読んで信頼感を持ったユーザーが、直接問い合わせや相談をしてくる可能性もあります。「AIで御社のことを知りました」という問い合わせは、質の高い見込み客である可能性が高いです。

LLMOの効果は、アクセス数という定量的な指標だけでは測れません。問い合わせの質の向上、相談内容の深化、商談の成約率向上といった、定性的な効果にも注目する必要があります。

さらに、AIの回答をきっかけに、オフラインでの口コミが発生することもあります。「AIがこの会社を紹介していた」という話題が、人から人へと伝わる可能性があります。

LLMOに取り組む際の具体的なポイント

LLMOは抽象的な概念ではなく、具体的な施策に落とし込むことが重要です。実践的なポイントを見ていきます。

情報発信の見直し

LLMOの第一歩は、既存の情報発信を見直すことです。

会社情報・事業内容の整理

自社のウェブサイトに掲載されている会社情報や事業内容を、AIが理解しやすい形に整理します。曖昧な表現や抽象的な説明を、具体的で明確な表現に書き換えます。

例えば、「高品質なサービス」ではなく、「創業30年の実績、年間100社の支援実績、顧客満足度95%」といった具体的な情報を示します。数値や実績で裏付けられた情報は、AIからの信頼性が高まります。

また、事業内容は、業界外の人でも理解できる平易な言葉で説明します。専門用語には必ず注釈を添え、「〇〇とは、△△のことです」という形で定義を明示します。

さらに、情報の重複や矛盾を排除します。サイト内のすべてのページで、一貫した情報が提供されているかを確認し、古い情報や誤った情報があれば更新します。

専門用語のわかりやすい説明

業界特有の専門用語や、自社独自の用語は、必ず分かりやすい説明を添えることが重要です。AIは文脈から推測することもできますが、明示的な定義があった方が正確に理解できます。

例えば、初出の専門用語の直後に、括弧書きで説明を加えます。「LLMO(生成AI向けの情報最適化)」といった形です。あるいは、用語集ページを作成し、すべての専門用語を定義することも有効です。

説明は、専門家ではない一般の人が読んでも理解できるレベルを目指します。業界の常識は、業界外の人には通じないことを前提に、丁寧に解説します。

また、略語は最初に正式名称を示します。「SEO(Search Engine Optimization、検索エンジン最適化)」といった形で、略語、正式名称、日本語訳をセットで提示することが理想的です。

一貫したメッセージ設計

企業として伝えたいメッセージを明確にし、すべてのコンテンツで一貫して発信します。コーポレートメッセージ、ミッション、ビジョン、バリューなどを言語化し、繰り返し伝えます。

例えば、「中小企業に寄り添うウェブ制作」というメッセージを掲げるなら、会社概要、サービス説明、事例紹介、ブログ記事など、あらゆる場面でこのメッセージを反映させます。

一貫性は、言葉だけでなく、トーンや文体にも表れます。フォーマルな印象を与えたいのか、親しみやすい印象を与えたいのか、企業のキャラクターを明確にし、統一します。

また、強みや差別化ポイントも、一貫して発信します。「何が得意なのか」「どこが他社と違うのか」を繰り返し伝えることで、AIがその企業の特徴を正しく理解できます。

コンテンツの質を高める

LLMOでは、コンテンツの質が決定的に重要です。

実体験や事例の明文化

抽象的な説明よりも、具体的な実体験や事例を明文化することが、AIからの評価を高めます。「こういう課題を持った顧客に、こういう提案をして、こういう成果が出た」という具体的なストーリーが有効です。

事例を紹介する際は、背景、課題、提案内容、実施プロセス、成果、学びといった要素を網羅的に記載します。単に「成功しました」ではなく、なぜ成功したのか、どのような工夫をしたのかを詳しく説明します。

また、失敗事例や苦労した点も、正直に共有することが信頼性を高めます。完璧な成功事例だけでなく、試行錯誤のプロセスを示すことで、リアリティが増します。

実体験の共有は、他社が簡単に真似できないオリジナルコンテンツとなります。自社ならではの知見を積極的にコンテンツ化することが、LLMOの基本です。

客観的データの活用

主観的な意見だけでなく、客観的なデータや統計を活用することで、情報の信頼性が高まります。「多くの企業が導入しています」ではなく、「500社以上が導入しています」といった具体的な数値を示します。

データの出典も明記します。「〇〇調査によれば」「〇〇省の統計によれば」といった形で、情報源を示すことで、AIが情報の信頼性を評価できます。

自社で実施したアンケートや調査結果があれば、それも貴重なデータです。「当社の顧客100社にアンケートを実施したところ、85%が満足と回答」といった形で、一次データを提示することも有効です。

ただし、データは最新のものを使用することが重要です。古いデータは、現状を正しく反映していない可能性があるため、定期的に更新します。

更新性と正確性の維持

一度作成したコンテンツも、定期的に見直し、更新することが重要です。古い情報が放置されていると、AIが最新の状況を正しく把握できません。

特に、法改正、制度変更、技術革新など、環境が変化する分野では、頻繁な更新が必要です。年に一度はすべてのページを見直し、古い情報がないか確認します。

更新した際は、更新日を明記します。「最終更新:2026年3月」といった形で、情報の鮮度を示すことで、AIが最新情報として認識しやすくなります。

また、誤った情報を発信してしまった場合は、速やかに訂正します。誤情報は信頼性を大きく損なうため、正確性の維持を最優先します。

SEOとの併用を前提に考える

LLMOは、SEOと切り離して考えるものではありません。

検索流入を意識した設計

LLMOを意識しつつも、検索エンジンからの流入も確保する設計が重要です。ターゲットキーワードを適切に配置し、検索意図に応えるコンテンツを作成します。

タイトルや見出しには、主要なキーワードを含めます。ただし、キーワードの詰め込みは避け、自然な文章の中で使用します。ユーザーにとって分かりやすく、魅力的なタイトルを心がけます。

また、内部リンク構造も重要です。関連するページ同士を適切にリンクすることで、検索エンジンがサイト全体の構造を理解しやすくなります。

メタディスクリプション(検索結果に表示される説明文)も、丁寧に作成します。ユーザーがクリックしたくなるような、魅力的で具体的な説明を心がけます。

AIにも伝わる構造化

情報を構造化することは、検索エンジンにもAIにも有効です。見出しタグ(H2、H3、H4)を適切に使い、情報の階層構造を明確にします。

大きなトピックから小さな詳細へと、論理的に情報を展開します。ユーザーが読みやすいだけでなく、AIが情報の全体像と詳細を正しく把握できます。

リストや表を活用し、情報を整理します。箇条書きや表形式で提示することで、視覚的に分かりやすく、AIにも解析しやすくなります。

技術的には、構造化データ(Schema.org)の実装も検討します。ただし、まずは基本的な情報の質と構造を整えることが優先です。

両者を分けて考えない運用

SEOとLLMOを別々の施策として分けて考えるのではなく、統合的に運用します。質の高いコンテンツを作るという共通の目標に向かって、両方の観点を取り入れます。

コンテンツを作成する際は、「このキーワードで検索する人のニーズは何か」と同時に、「AIがこの情報を引用する場面はどこか」も考えます。

効果測定も、検索順位だけでなく、指名検索数、問い合わせの質、ブランド認知度など、多面的な指標で評価します。短期的な検索順位の変動に一喜一憂せず、中長期的な成果を重視します。

組織的にも、SEO担当とコンテンツ担当を分けるのではなく、協力して取り組む体制を作ります。両方の視点を持つことで、より効果的な情報発信が実現できます。

LLMO対策を進めるうえでの注意点

LLMOには、注意すべきポイントもあります。これらを理解し、適切に対応することが成功の鍵です。

短期的な成果を求めすぎない

LLMOは、即効性のある施策ではありません。

即効性が出にくい理由

LLMOの成果は、数ヶ月から1年以上の時間をかけて現れることが一般的です。生成AIの学習サイクル、ユーザーの利用パターンの変化、検索エンジンでの評価の蓄積など、様々な要因が時間を要します。

広告のように、予算を投入すれば即座に効果が出るものではありません。コンテンツを作成し、それが検索エンジンにインデックスされ、ユーザーに閲覧され、AIの学習データとして取り込まれ、回答に引用されるまでには、段階を経る必要があります。

また、AIがどのように情報を学習・引用するかは、ブラックボックスな部分があります。SEOのように、明確な順位という指標がないため、効果の確認にも時間がかかります。

さらに、LLMOの効果は、直接的なアクセス増加ではなく、ブランド認知や信頼構築といった間接的な形で現れることが多いです。これらの効果を実感するには、より長い時間が必要です。

中長期視点での判断

LLMOは、中長期的な視点で取り組むべき施策です。1ヶ月や2ヶ月で成果が出ないからといって、すぐに諦めるのは早計です。

少なくとも6ヶ月から1年は継続的に取り組み、その間に指名検索数、問い合わせの質、ブランド認知度などの変化を観察します。短期的な変動に惑わされず、トレンドを見極めます。

また、LLMOは一度取り組めば終わりというものではありません。継続的に情報を更新し、新しいコンテンツを追加し、改善を重ねることで、徐々に効果が積み上がっていきます。

経営層の理解を得ることも重要です。LLMOは即効性のある施策ではないことを説明し、中長期的な投資として位置づけることで、継続的な取り組みが可能になります。

継続的な改善の重要性

LLMOは、一度設定すれば自動的に成果が出続けるものではありません。定期的な見直しと改善が不可欠です。

アクセス解析、検索クエリ分析、問い合わせ内容の分析などを通じて、どのようなニーズがあるのか、どのようなコンテンツが求められているのかを把握します。

そして、その結果を基に、既存コンテンツを改善したり、新しいコンテンツを追加したりします。PDCAサイクルを回すことで、徐々に精度が高まっていきます。

また、生成AIの技術や、ユーザーの利用パターンも変化します。これらの変化に対応するため、最新のトレンドや事例を学び続ける姿勢が重要です。

情報の正確性を最優先する

LLMOにおいて、情報の正確性は何よりも重要です。

誤情報が与える影響

AIが誤った情報を学習・引用してしまうと、その誤情報が多くのユーザーに広まる可能性があります。そして、その情報源として自社が認識されれば、信頼性を大きく損ないます。

特に、専門的な分野や、健康、安全、法律に関わる情報では、誤情報の影響は深刻です。ユーザーに損害を与える可能性があるだけでなく、企業の社会的責任が問われます。

また、一度広まった誤情報を訂正することは非常に困難です。AIが学習したデータは簡単に修正できず、誤った情報が長期間引用され続ける可能性があります。

したがって、情報を発信する際は、十分な確認と検証を行い、正確性を担保することが最優先です。

信頼性低下のリスク

誤情報や古い情報を提供することで、企業全体の信頼性が低下します。一つの誤情報が、企業のすべての情報への不信につながる可能性があります。

特に、専門家として位置づけられている企業が誤情報を発信すると、その専門性自体が疑われます。「この企業の情報は信頼できない」という評価が定着すれば、LLMO以前に、事業そのものに悪影響を及ぼします。

また、競合他社が正確な情報を発信している中で、自社だけが誤った情報を発信していれば、相対的に評価が下がります。市場での立ち位置を失うリスクがあります。

信頼の構築には長い時間がかかりますが、失うのは一瞬です。情報の正確性を維持することは、LLMOだけでなく、企業経営全体の基盤です。

根拠ある情報発信

すべての情報に対して、明確な根拠を持つことが重要です。「〇〇と言われています」ではなく、「〇〇省の統計によれば〇〇です」といった形で、出典を明示します。

自社の経験や実績に基づく情報であれば、その旨を明記します。「当社の30年の経験から、〇〇が有効であることを確認しています」といった形です。

また、不確実な情報については、その旨を正直に伝えます。「〇〇の可能性があります」「〇〇と考えられます」といった表現で、確定情報と推測を区別します。

定期的に情報を見直し、根拠となるデータや研究が更新されていないか確認します。最新の知見に基づいた情報を提供し続けることが、信頼性の維持につながります。

専門家との連携も検討する

LLMOを自社だけで完結させるのは困難な場合があります。

自社対応の限界

中小企業では、専門的な知識やリソースが不足していることが一般的です。SEOやコンテンツマーケティングの専門家がいない、ライティングのスキルが十分でない、技術的な実装ができないといった課題があります。

また、日々の業務に追われる中で、継続的にコンテンツを作成・更新する時間を確保することも困難です。LLMO対策を優先順位の高い業務として位置づけることが難しい場合もあります。

さらに、自社の強みや特徴を客観的に言語化することは、意外と難しいものです。内部にいると当たり前と思っていることが、実は重要な差別化ポイントである可能性があります。

これらの限界を認識し、必要に応じて外部の専門家の支援を受けることが、効果的なLLMO対策につながります。

外部視点の必要性

外部の専門家は、客観的な視点で自社の強みや課題を指摘してくれます。内部では気づかなかった差別化ポイントや、改善すべき点を明確にしてくれます。

また、最新のSEOやLLMOのトレンド、成功事例、ベストプラクティスなどの知見を持っています。これらの知識を活用することで、効率的に取り組めます。

さらに、専門家はライティングスキル、技術的な実装能力、効果測定の方法など、実務的なスキルも提供してくれます。自社で一から学ぶよりも、はるかに効率的です。

ただし、外部の専門家に丸投げするのではなく、自社の事業内容や強みをしっかりと伝え、協力して取り組む姿勢が重要です。

戦略設計から実行までの支援

専門家の支援は、戦略設計の段階から実行、効果測定まで、一貫して受けることが理想的です。断片的な支援ではなく、包括的なサポートを受けることで、成果が出やすくなります。

戦略設計では、自社の状況分析、ターゲット設定、コンテンツ戦略の立案などを支援してもらいます。方向性を明確にすることで、効率的に施策を進められます。

実行段階では、コンテンツ作成、技術的な実装、SEO対策などを支援してもらいます。自社で対応できる部分と、外部に依頼する部分を明確に分け、効率的に進めます。

効果測定では、適切な指標の設定、データの分析、改善提案などを支援してもらいます。単に作業を代行してもらうだけでなく、ノウハウを学ぶ機会としても活用します。

「当社グラスパーズ」におまかせください。

LLMOとSEOを統合的に捉え、中小企業の成長を支援することが、私たちグラスパーズの使命です。

LLMOとSEOを両立した支援体制

グラスパーズでは、SEO対策とLLMO対策を別々の施策ではなく、統合的な戦略として支援します。検索エンジンからの流入を確保しつつ、生成AIからの引用も獲得できるコンテンツ作りをサポートします。

従来のSEO対策で培ったノウハウに加え、生成AIの特性を理解した最新の知見を組み合わせることで、将来にわたって有効な情報発信体制を構築します。

技術的な実装から、コンテンツ作成、効果測定まで、一貫したサポートを提供します。自社で対応できる部分と、外部に依頼すべき部分を明確にし、効率的に施策を進めます。

中小企業目線での戦略設計

グラスパーズは、中小企業の実情を理解した戦略設計を得意としています。限られた予算と人員の中で、最大限の成果を出すための現実的な提案を行います。

大企業向けの施策をそのまま適用するのではなく、中小企業ならではの強み(専門性、地域性、柔軟性)を活かした独自の戦略を設計します。

また、経営者や担当者が理解しやすい説明を心がけます。専門用語を使わず、平易な言葉で、なぜその施策が必要なのか、どのような成果が期待できるのかを丁寧に説明します。

継続的な情報発信をサポート

LLMOは一度取り組めば終わりではなく、継続的な情報発信が重要です。グラスパーズでは、初期の構築だけでなく、その後の運用・改善も長期的にサポートします。

定期的なコンテンツ作成の支援、情報の更新、効果測定と改善提案など、継続的な取り組みを伴走します。自社で内製化できるようになるまで、丁寧にサポートします。

東海・岐阜エリアの中小企業の皆様が、生成AI時代にも選ばれ続ける企業となるよう、全力でサポートいたします。ぜひお気軽にご相談ください。

まとめ

LLMOとSEOの関係、そして中小企業が取り組むべき理由について解説してきました。

LLMO時代に求められる考え方

生成AIの普及により、情報へのアクセス方法が多様化しています。検索エンジンだけに依存するのではなく、AIからの引用も視野に入れた情報発信が求められます。

ただし、LLMOはSEOに取って代わるものではありません。両者は補完関係にあり、統合的に取り組むことで、安定的で多様な集客経路を確保できます。

重要なのは、質の高い情報を、正確に、継続的に発信することです。この基本を守りつつ、検索エンジンにもAIにも評価される情報設計を心がけます。

今後に向けた情報発信の重要性

今後、生成AIの利用はさらに拡大すると予想されます。音声検索、AIアシスタント、チャットボットなど、様々な形でAIを通じた情報アクセスが増加します。

この変化に対応するため、今から情報の質を高め、AIが理解しやすい形で整理しておくことが重要です。早く始めるほど、蓄積された情報が資産として機能します。

ただし、焦る必要はありません。中長期的な視点で、着実に取り組むことが成功への道です。一歩ずつ、自社のペースで進めることが大切です。

当社グラスパーズから読者へのメッセージ

LLMOは、中小企業にとって大きなチャンスです。広告予算に依存せず、専門性や地域性を活かして、大企業と対等に戦える新しい土俵が生まれています。

ただし、新しい概念であるため、戸惑いや不安を感じることも当然です。グラスパーズは、中小企業の皆様に寄り添い、分かりやすく、実践的な支援を提供します。

まずはお気軽にご相談ください。現状の分析から、具体的な施策の提案まで、丁寧にサポートいたします。一緒に、生成AI時代にも選ばれ続ける企業を目指しましょう。