ChatGPT・Gemini対策｜LLMOで企業サイトが選ばれる方法

「ChatGPTに自社のことを聞いても、正しい情報が出てこない」「Geminiの回答に競合他社ばかり表示される」このような悩みを抱える企業が増えています。生成AIの普及により、ユーザーの情報取得方法が大きく変化し、従来の検索エンジン対策だけでは企業の存在感を示せない時代が到来しています。

ChatGPTやGeminiは、ユーザーの質問に対して複数のサイトから情報を集約し、要約して回答を生成します。このとき、どの企業の情報が参照され、引用されるかが、新しい競争軸となっています。生成AIに選ばれる企業サイトになることが、これからのウェブ戦略における重要な課題です。

本記事では、ChatGPT・Gemini対策としてのLLMO(大規模言語モデル最適化)の考え方を、グラスパーズの視点から丁寧に解説します。生成AIに選ばれる企業サイトの特徴、具体的な改善ポイント、注意すべきリスクまで、実践的な内容をわかりやすくお伝えします。AI検索時代に対応したウェブ戦略を構築したい企業担当者の方に、役立つ情報をご提供します。

生成AIが情報を選ぶ時代の到来

ChatGPTやGeminiといった生成AIの普及により、情報流通の構造が根本的に変化しています。従来は検索エンジンに入力したキーワードに応じてリンク一覧が表示されていましたが、現在ではAIが複数の情報源から最適な回答を生成する時代になりました。この変化は、企業サイトの役割そのものを見直す必要性を示しています。

ChatGPT・Geminiの普及がもたらした変化

生成AIの利用者は急速に増加しており、特にビジネスシーンでの活用が進んでいます。調べ物をする際、Googleで検索する代わりにChatGPTに質問するユーザーが増え、情報取得の入口そのものが変わりつつあります。

検索エンジンからAIへの相談行動

従来、ユーザーは「ホームページ制作 名古屋」のような短いキーワードを検索エンジンに入力し、表示された複数のサイトを比較しながら情報を集めていました。しかし、生成AIに対しては「名古屋で中小企業向けのホームページ制作を依頼する場合、どのような企業を選ぶべきですか」のように、具体的な状況を含めた相談形式で質問するようになりました。

この変化により、ユーザーの意図がより明確に伝わるようになり、AIはその意図に沿った回答を生成します。検索エンジンではキーワードに合致するサイトが機械的に並びますが、AIは質問の文脈を理解し、最適な情報を選んで提示します。

企業サイトは、こうした具体的で文脈の豊かな質問に対応できる情報を用意する必要があります。単なるキーワード対策ではなく、ユーザーの疑問に正面から答える情報設計が求められます。

質問に対する要約型回答の増加

生成AIは、ユーザーの質問に対して、複数のサイトから情報を集約し、わかりやすく要約して回答します。ユーザーは長文を読まずとも、AIが生成した簡潔な回答で疑問を解決できるようになりました。

この利便性により、ユーザーは元のサイトを訪問する必要性を感じなくなっています。従来のSEOが目指していた「サイトへの流入」という目標は、生成AI時代では必ずしも達成できない状況です。

しかし、これは企業サイトが不要になったという意味ではありません。AIの回答の材料として、自社の情報が参照されているかが新しい評価軸となります。サイトへの直接流入は減っても、AIを通じた認知拡大が可能になっているのです。

情報源としての企業サイトの役割変化

生成AIが情報を生成する際、信頼できる情報源として企業の公式サイトが重視されます。企業が自ら発信する一次情報は、他の二次情報源よりも優先的に参照される傾向にあります。

このため、企業サイトは単なる集客の窓口ではなく、正確で信頼できる情報の発信源としての役割を強く求められるようになりました。サイトに掲載されている情報の質や正確性が、AIの回答品質に直結します。

企業サイトが情報源として機能するためには、基本的な企業情報、サービス内容、実績、専門領域などを、明確でわかりやすく整理することが重要です。AIが参照しやすい構造と内容を持つサイトが、選ばれるサイトとなります。

AIはどのように情報を選んでいるのか

生成AIが情報を選ぶ仕組みを理解することは、LLMO対策の第一歩です。AIは人間とは異なる方法で情報を評価し、信頼性、関連性、わかりやすさなど、複数の要素を総合的に判断して回答を生成します。

複数サイトを横断して参照する仕組み

ChatGPTやGeminiは、一つのサイトだけを見て回答を生成するのではなく、複数のサイトから情報を収集し、統合して回答を作成します。幅広い情報源を参照することで、偏りのない回答を目指します。

このとき、どのサイトが参照されるかは、情報の信頼性、専門性、最新性などによって決まります。検索順位が高いサイトが必ずしも優先されるわけではなく、内容そのものの質が評価されます。

企業サイトとしては、他のサイトにはない独自の一次情報や、専門性の高い知見を発信することで、AIに選ばれる可能性を高めることができます。競合他社と同じような一般的な情報だけでは、AIに引用される価値を示せません。

信頼性や一貫性の重視

AIは、情報の信頼性を判断する際、複数の要素を考慮します。企業の公式サイトに掲載されている情報か、具体的なデータや根拠があるか、他の情報源と矛盾していないかなど、多角的に信頼性を評価します。

特に重要なのが、情報の一貫性です。自社サイト、SNS、プレスリリース、外部メディアなど、異なる場所で発信している情報に矛盾があると、AIはどの情報が正しいか判断できず、結果として参照されにくくなります。

企業情報の基本的な内容、サービス説明、価格帯、実績などは、すべての発信チャネルで統一することが重要です。一貫性を保つことで、AIからの信頼性が向上します。

断片情報より全体像が評価される理由

AIは、断片的な情報の寄せ集めよりも、全体像を示す包括的な情報を評価します。一つのページで完結した説明がなされているか、関連情報への適切なリンクがあるかなど、情報の網羅性と構造化が重視されます。

例えば、サービスの一部だけを切り取って説明するページよりも、サービス全体の流れ、メリット、料金、導入事例、よくある質問まで網羅したページの方が、AIに評価されやすくなります。

ただし、網羅性を追求するあまり、情報が冗長になると逆効果です。必要な情報を過不足なく、わかりやすく整理することが求められます。見出し構成を工夫し、ユーザーが必要な箇所にすぐアクセスできる設計が理想的です。

企業に求められる新しい視点

生成AI時代において、企業は従来のSEO的な思考から脱却し、AIに選ばれるための新しい視点を持つ必要があります。検索順位だけに依存せず、情報の質と提供方法を見直すことが重要です。

検索順位だけに依存しない考え方

従来のSEOでは、検索順位が最重要指標とされてきました。しかし、生成AI時代では、検索順位が低くても、有益な情報を提供していればAIに引用される可能性があります。

これは、中小企業にとって新たな機会となります。大手企業に検索順位で勝てなくても、専門性の高い独自の情報を発信することで、AIを通じた認知拡大が可能になります。

ただし、検索順位が不要になったわけではありません。検索エンジン経由の流入も依然として重要であり、SEOとLLMOの両立が理想的なアプローチです。どちらか一方ではなく、両方に取り組むことで、より強固なウェブ戦略を構築できます。

AIにとって理解しやすい情報提供

AIは人間とは異なる方法で情報を理解します。文章の構造、単語の意味、文脈の整合性などを総合的に判断し、情報の意味を抽出します。 このため、AIが理解しやすい形で情報を提供することが重要です。

具体的には、明確な見出し構成、論理的な段落構成、専門用語への注釈、具体的なデータや事例の提示などが有効です。曖昧な表現や回りくどい説明を避け、端的でわかりやすい文章を心がけます。

また、構造化データの活用も効果的です。企業情報、サービス情報、イベント情報などを構造化データとして記述することで、AIが情報を正確に抽出しやすくなります。

公式情報としての責任

企業サイトは、その企業に関する公式情報を発信する唯一の場所です。AIは公式サイトの情報を一次情報として優先的に参照するため、掲載されている情報の正確性に責任を持つ必要があります。

古い情報が放置されていたり、誤った内容が残っていたりすると、AIがその情報を引用してしまい、誤った印象をユーザーに与える恐れがあります。定期的に情報を見直し、常に最新で正確な状態を保つことが重要です。

また、自社に不利な情報であっても、隠さず誠実に説明する姿勢が求められます。透明性の高い情報発信は、長期的な信頼構築につながります。

ChatGPT・Gemini対策としてのLLMOとは

LLMOとは、Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)の略称で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに対して情報を最適化する手法を指します。従来のSEOが検索エンジンを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIを対象とする点で新しい概念です。

LLMOの基本的な考え方

LLMOは、生成AIが情報を学習し、参照し、回答に活用するプロセスに着目した考え方です。AIが自社の情報を正しく理解し、適切に引用する確率を高めることで、AI検索時代における企業の存在感を示すことを目指します。

LLMOという言葉の意味

LLMOは、Large Language Model(大規模言語モデル)を対象としたOptimization(最適化)を意味します。ChatGPT、Gemini、Claudeなど、大規模言語モデルを基盤とする生成AIが急速に普及する中で、これらのAIに対して情報を最適化する必要性が認識され、生まれた概念です。

LLMOは技術的な側面と内容的な側面の両方を含みます。構造化データの活用、明確な見出し構成、わかりやすい文章表現など、AIが情報を正確に抽出できる工夫が求められます。

ただし、LLMOはまだ新しい概念であり、確立された手法が存在するわけではありません。AIの特性を理解しながら、試行錯誤を重ねる段階にあります。

AIに最適化された情報設計

AIに最適化された情報設計とは、AIが理解しやすく、引用しやすい形で情報を整理することを意味します。人間向けの情報設計とは異なる視点が必要であり、AIの情報処理プロセスを意識した工夫が求められます。

例えば、「当社のサービスは高品質です」という抽象的な表現よりも、「当社のサービスはISO9001認証を取得しており、顧客満足度95%を達成しています」という具体的な表現の方が、AIに正確に理解され、引用されやすくなります。

また、専門用語を使用する場合は、注釈や説明を添えることが有効です。AIも初めて目にする用語は正確に理解できないため、わかりやすい説明を加えることで、理解精度が向上します。

SEOとの違いと共通点

LLMOとSEOは、対象が異なるだけで、本質的な目的は共通しています。どちらもユーザーに価値ある情報を届けることを目指しています。SEOが検索エンジンのアルゴリズムを意識するのに対し、LLMOは生成AIの学習・理解プロセスを意識します。

SEOの取り組みで蓄積したノウハウは、LLMOにも活用できます。キーワード分析、ユーザー理解、コンテンツ作成の経験は、LLMOにおいても有効です。SEOとLLMOは対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。

LLMOが重視する評価ポイント

LLMOにおいて重視される評価ポイントは、情報の一次性、専門性、正確性、最新性です。これらは従来のSEOでも重要とされてきた要素ですが、生成AIの特性を考慮すると、さらに細やかな配慮が必要になります。

一次情報の重要性

生成AIは、一次情報を優先的に参照します。企業の公式サイトに掲載されている情報、公的機関が発表しているデータ、専門家による見解など、出所が明確で信頼性の高い情報が評価されます。

企業サイトにおいては、自社が提供するサービスや製品について、正確で詳細な情報を掲載することが重要です。他のサイトからの転載や一般論だけでなく、自社の経験や知見に基づいた独自の情報を発信することで、AIに引用される価値を高めます。

一次情報の発信は、競合他社との差別化にもつながります。同じような内容のサイトが複数ある中で、独自性の高い一次情報を持つサイトが選ばれます。

専門用語への丁寧な説明

生成AIは専門用語を理解できる場合もありますが、文脈に応じた正確な意味を把握するには、説明があった方が確実です。専門用語を使用する際は、必ず注釈や説明を添えることが推奨されます。

例えば、「当社はCMSを活用したサイト構築を得意としています」という文章に、「CMS(コンテンツ管理システム)とは、専門知識がなくても簡単にウェブサイトを更新できる仕組みです」という説明を加えます。

専門用語への説明は、初めてその分野に触れる読者のためにも有益です。専門性を保ちながら、誰にでもわかる説明を心がけることが、AIにも人にも評価される情報となります。

情報の正確性と最新性

生成AIは、情報の正確性と最新性を評価します。古い情報よりも最新の情報が優先され、誤った情報や曖昧な情報は参照されにくくなります。

企業サイトにおいては、定期的に情報を見直し、常に最新の状態を保つことが重要です。特に、業界動向、サービス内容、価格、実績など、変化する可能性のある情報については、定期的な更新が必要です。

情報の正確性を保つには、誇張や憶測を避け、事実に基づいた記載を心がけます。データを引用する場合は出典を明示し、情報の信頼性を担保します。

なぜLLMOが必要とされているのか

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報取得行動の変化と、企業選定プロセスにおけるAIの影響力拡大があります。従来のSEOだけでは対応しきれない新しい課題に対処するために、LLMOが必要とされています。

AI検索時代の情報接点の変化

ユーザーと企業の情報接点が、検索エンジンの結果画面から、生成AIの回答画面へと移行しつつあります。ユーザーがサイトを訪問する前に、AIの回答で企業を知るというケースが増えています。

この変化により、サイトへの直接流入は減少しても、AIを通じた認知拡大の機会は増えています。AIの回答に自社が言及されるかどうかが、新しい競争軸となっています。

情報接点の変化に対応するためには、AIが参照しやすい情報を提供し、正しく引用される環境を整える必要があります。これがLLMOの基本的な役割です。

比較・検討フェーズでの影響

ユーザーが複数の企業を比較・検討する際、生成AIに「〇〇と△△の違いは何ですか」「どちらがおすすめですか」と質問するケースが増えています。このとき、AIの回答に含まれるかどうかが、選択肢に入るかどうかを左右します。

AIは、各企業のサイトから情報を収集し、比較しやすい形で整理して提示します。自社の特徴や強みが明確に記載されていないと、AIは適切に比較できず、回答に含まれない可能性があります。

比較・検討フェーズでAIに選ばれるためには、自社の特徴、他社との違い、強み、実績などを、具体的でわかりやすく記載することが重要です。

企業選定プロセスへの関与

BtoB領域では、企業選定プロセスにおいて生成AIが活用されるケースが増えています。担当者が「〇〇地域で△△サービスを提供している企業を教えてください」とAIに質問し、AIの回答をもとに候補企業を絞り込む流れが一般的になりつつあります。

このプロセスでAIに選ばれなければ、候補にすら入れません。LLMOは、企業選定プロセスにおける入口を確保するための施策とも言えます。

企業選定で重視される要素(実績、専門性、対応地域、サービス内容など)を、サイト内に明確に記載することで、AIが適切に企業を推薦できる環境を整えます。

AIに選ばれる企業サイトの特徴

生成AIに選ばれる企業サイトには、共通する特徴があります。信頼できる情報構成、わかりやすい説明、継続的な更新という3つの要素が、AIからの評価を高めます。

信頼できる情報構成

AIは、情報の信頼性を最重要視します。企業サイトが発信する情報が正確で、具体的で、誇張がないことが、AIに選ばれるための基本条件です。

会社概要・事業内容の明確化

会社概要や事業内容は、AIが企業を理解するための基礎情報です。企業名、所在地、設立年、事業内容、代表者名など、基本的な情報を正確に記載することが重要です。

「様々なサービスを提供しています」という曖昧な表現ではなく、「ホームページ制作、SEO対策、ウェブ広告運用の3つのサービスを提供しています」と具体的に記載します。AIは具体的な情報を好みます。

事業内容の説明では、誰に対してどのような価値を提供しているのかを明確にします。ターゲット顧客、提供価値、他社との違いなどを、わかりやすく整理して記載します。

実績や事例の具体的な記載

実績や事例は、企業の信頼性を示す重要な要素です。「多くの企業に選ばれています」という抽象的な表現よりも、「累計500社の支援実績があります」という具体的な数値の方が、AIにもユーザーにも説得力があります。

事例を紹介する際は、課題、実施した施策、得られた成果を具体的に記載します。「売上が向上しました」ではなく、「問い合わせ数が3ヶ月で2倍に増加しました」と数値で示すことで、再現性のある情報として評価されます。

ただし、顧客情報の取り扱いには注意が必要です。許可なく顧客名を公開することは避け、匿名化した形で事例を紹介する工夫が求められます。

誇張しない表現

「業界No.1」「絶対に成功する」といった誇張表現は、信頼性を損ないます。AIは誇張を検出し、信頼性の低い情報として扱う可能性があります。

控えめで正確な表現を心がけることが重要です。「多くのお客様にご満足いただいています」ではなく、「顧客満足度調査で92%の方が満足と回答しています」と具体的に記載します。

誇張せずとも、事実を正確に伝えることで十分な説得力が生まれます。誠実で透明性の高い情報発信が、長期的な信頼につながります。

わかりやすい説明と文脈

生成AIは、情報のわかりやすさも評価します。専門的な内容でも、一般の人が理解できるように説明されているサイトが、AIに引用されやすくなります。

専門用語への注釈

専門用語を使用する際は、必ず注釈や説明を添えます。業界では当たり前の用語でも、初めて聞く人には理解できない可能性があります。

例えば、「当社はレスポンシブデザインに対応しています」という文章に、「レスポンシブデザインとは、パソコン、スマートフォン、タブレットなど、あらゆる画面サイズに自動で最適化される設計手法です」という説明を加えます。

注釈は、読者の理解を助けるだけでなく、AIの理解精度も向上させます。 文脈に応じた正確な意味を伝えることができます。

読み手を想定した文章設計

情報を発信する際は、読み手を明確に想定することが重要です。「誰に向けた情報か」が明確であるほど、AIはその情報を適切な質問に対する回答として選びやすくなります。

例えば、「中小企業の経営者向けに、初めてホームページを制作する際のポイントを解説します」と冒頭で明記することで、AIはこの情報を「中小企業 ホームページ制作」といった質問に対する回答として引用しやすくなります。

読み手を想定することで、文章のトーン、説明の深さ、使用する用語なども自然に調整されます。ターゲットに合わせた情報設計が、わかりやすさにつながります。

情報の流れが整理されていること

情報は論理的な流れに沿って整理することが重要です。見出し構成が明確で、段落ごとに一つのテーマを扱い、全体として筋の通った説明になっていることが求められます。

AIは、情報の前後関係や文脈を理解しながら内容を把握します。話が飛んだり、関連性のない情報が混在したりすると、AIは正確に内容を理解できません。

見出しを適切に使い、情報を階層化することで、AIが情報構造を把握しやすくなります。目次を見ただけで全体像がわかる設計が理想的です。

継続的に更新されていること

生成AIは、情報の鮮度も評価します。古い情報よりも最新の情報が優先されるため、継続的に更新されているサイトが選ばれやすくなります。

情報の鮮度が保たれている

企業サイトの情報は、常に最新の状態に保つ必要があります。特に、サービス内容、価格、実績、スタッフ情報など、変化する可能性のある情報は定期的に見直します。

古い情報が放置されていると、AIがその情報を引用し、誤った情報がユーザーに伝わる恐れがあります。例えば、すでに終了したサービスの情報が残っていると、ユーザーが問い合わせても対応できないという問題が生じます。

更新日を明記することも有効です。「最終更新:2025年12月」のように記載することで、情報が最新であることをAIに示せます。

事業変化への対応

企業の事業内容は、時間とともに変化します。新しいサービスの追加、既存サービスの改善、事業領域の拡大など、変化に応じてサイト情報を更新することが重要です。

事業変化に対応していないサイトは、実態と情報が乖離し、AIが誤った情報を発信する原因となります。定期的に自社の事業内容を見直し、サイトに反映させる仕組みを作ります。

ブログやニュースセクションを活用し、最新の取り組みや実績を発信することも効果的です。継続的な情報発信が、サイトの鮮度を保ちます。

放置されていないサイト運用

サイトが長期間放置されていると、AIはそのサイトを信頼できる情報源とみなしません。定期的に何らかの更新が行われていることが、活動している企業であることの証明になります。

更新頻度は高い必要はありませんが、少なくとも年に数回は何らかの情報を追加・更新することが推奨されます。完全に放置されているサイトは、AIからも見放されます。

更新作業を社内ルーティンに組み込むことで、無理なく継続できます。担当者を決め、定期的な見直しを習慣化することが重要です。

LLMO視点で見直す企業サイトの中身

LLMO対策として企業サイトを見直す際、どこから手をつけるべきかを理解することが重要です。基本情報の整備、コンテンツの質向上、SEOとの併用という3つの視点で、段階的に改善を進めます。

まず整えるべき基本情報

LLMO対策の第一歩は、企業の基本情報を正確に整備することです。AIが企業を理解するための土台となる情報を、明確でわかりやすく記載します。

会社情報・所在地・事業領域

会社名、所在地、設立年、代表者名、従業員数、資本金など、基本的な企業情報を正確に記載します。これらの情報は、AIが企業を識別するための基礎データとなります。

所在地は、番地まで正確に記載し、地図へのリンクも設置します。電話番号、メールアドレス、営業時間なども明記し、ユーザーが問い合わせしやすい環境を整えます。

事業領域については、「どの地域で」「誰に対して」「何を提供しているか」を明確にします。対象地域、ターゲット顧客、提供価値を具体的に記載することで、AIが適切に企業を推薦できます。

提供サービスの整理

提供しているサービスを一覧化し、それぞれのサービスについて詳しく説明するページを用意します。サービスごとに独立したページを作ることで、AIが情報を整理しやすくなります。

各サービスページには、サービスの概要、特徴、料金、導入事例、よくある質問などを記載します。ユーザーが知りたい情報を網羅することで、AIの回答材料として活用されやすくなります。

サービス間の関係性も明示します。単独で提供できるのか、組み合わせが必要なのかなど、サービス体系をわかりやすく整理します。

誰向けの企業かを明確にする

ターゲット顧客を明確にすることは、LLMO対策において非常に重要です。「中小企業向け」「個人事業主向け」「大手企業向け」など、誰に対してサービスを提供しているかを明記します。

ターゲットが明確であるほど、AIはその情報を適切な質問に対する回答として選びやすくなります。例えば、「中小企業向けホームページ制作会社を探しています」という質問に対して、ターゲットが一致する企業が優先的に紹介されます。

ターゲット顧客の課題や悩みを理解し、それに対する解決策を提示することで、ユーザーにとって価値ある情報を提供できます。

コンテンツの質を高める

基本情報を整えた後は、コンテンツの質を高めることに注力します。一次情報の発信、客観的データの提示、読者の疑問への回答という3つの視点で、コンテンツを充実させます。

一次情報を軸にした発信

企業サイトの最大の強みは、一次情報を発信できることです。自社の経験、知見、実績、ノウハウなど、他のサイトにはない独自の情報を積極的に発信します。

例えば、「ホームページ制作でよくある失敗」というテーマで記事を書く際、一般論だけでなく、自社が過去に経験した具体的な失敗事例と、そこから学んだ教訓を記載します。

一次情報は、AIに引用される価値が高いだけでなく、ユーザーからの信頼も得やすくなります。独自性の高い情報が、競合との差別化につながります。

客観的データや根拠の提示

主張や説明には、客観的なデータや根拠を添えます。「効果があります」という抽象的な表現ではなく、「導入企業の85%が、3ヶ月以内に問い合わせ数が増加したと回答しています」という具体的なデータで示します。

データの出典を明示することも重要です。自社調査、公的機関のデータ、業界団体の統計など、情報源を明確にすることで、信頼性が向上します。

根拠のない主張は、AIからもユーザーからも信頼されません。事実に基づいた情報発信を心がけます。

読み手の疑問に答える内容

コンテンツを作成する際は、読み手が何を知りたいのか、どのような疑問を持っているのかを考えます。ユーザーの疑問に正面から答える内容が、AIにもユーザーにも評価されます。

FAQセクションを充実させることも効果的です。顧客からよく聞かれる質問とその回答を記載することで、AIの回答材料として活用されやすくなります。

疑問に答える際は、曖昧な表現を避け、明確に回答します。「場合によります」で終わらせず、どのような場合に何が適切かを具体的に説明します。

SEOとの併用を前提に考える

LLMOは、SEOと対立するものではなく、併用することでより効果を発揮します。SEOで培った基盤を活かしながら、LLMOの視点を加えるアプローチが現実的です。

検索流入を支える基礎設計

SEOの基礎である、タイトルタグ、メタディスクリプション、見出し構成、内部リンクなどは、引き続き重要です。検索エンジン経由の流入を維持するために、これらの要素を適切に設定します。

キーワード選定も継続的に行います。ユーザーがどのようなキーワードで検索しているかを把握し、そのキーワードに対応したコンテンツを用意します。

SEOの基礎がしっかりしていることで、AIにも理解されやすいサイト構造が自然と形成されます。SEOとLLMOは、相互に補完し合います。

AIにも理解されやすい構造

見出しを適切に使い、情報を階層化することは、SEOにもLLMOにも有効です。h1、h2、h3といった見出しタグを正しく使うことで、情報構造が明確になります。

段落は短く保ち、一つの段落で一つのテーマを扱います。長文が続くと、AIは情報を正確に把握しにくくなります。適度に段落を分け、読みやすい構成を心がけます。

構造化データを活用することも推奨されます。Schema.orgの語彙を使って企業情報、サービス情報、イベント情報などを記述することで、AIが情報を正確に抽出しやすくなります。

短期施策と中長期施策の役割分担

SEOは比較的短期的に成果が見えやすい施策ですが、LLMOは中長期的な取り組みが必要です。両者のバランスを取りながら、計画的に進めることが重要です。

短期的には、既存のSEO施策を継続し、検索流入を維持します。同時に、LLMOを意識したコンテンツを少しずつ増やしていき、中長期的にAIからの引用を獲得していきます。

• 短期施策(SEO):既存キーワードの順位維持、新規キーワードの獲得、流入数の確保
• 中長期施策(LLMO):一次情報の蓄積、AIからの引用獲得、ブランド認知の向上

役割分担を明確にすることで、それぞれの施策を効果的に進めることができます。

ChatGPT・Gemini対策で注意すべき点

LLMO対策を進める上で、いくつか注意すべき点があります。誤情報のリスク、短期成果への期待、自社完結の限界という3つの視点で、リスクを理解し、適切に対処することが重要です。

誤情報・古い情報のリスク

企業サイトに掲載されている情報が誤っていたり古かったりすると、AIがその情報を引用してしまい、誤った印象をユーザーに与えるリスクがあります。

AIが誤った情報を参照する可能性

生成AIは、参照した情報を基に回答を生成します。サイトに誤った情報や古い情報が掲載されていると、AIはそれを正しい情報として引用してしまいます。

例えば、既に終了したサービスの情報が残っていると、AIは「このサービスを提供しています」と回答してしまう可能性があります。ユーザーが問い合わせても対応できず、信頼を損なう結果となります。

誤情報を防ぐには、定期的にサイト全体を見直し、誤りや古い情報がないかチェックします。情報の正確性を保つことが、AIに選ばれる前提条件です。

企業の信頼性低下につながる影響

AIが誤った情報を広めてしまうと、企業の信頼性が低下します。一度失った信頼を回復するのは困難です。

特にBtoB領域では、信頼性が取引の可否を左右します。AIの回答で誤った情報を得たユーザーは、その企業を信頼できないと判断し、候補から外してしまう可能性があります。

信頼性を維持するには、情報の正確性に常に気を配り、誤りがあれば速やかに修正する体制を整えます。情報管理の責任を明確にすることが重要です。

定期的な見直しの重要性

企業サイトの情報は、定期的に見直す必要があります。少なくとも年に1〜2回は、サイト全体を点検するルーティンを設けます。

見直しの際は、以下の項目をチェックします。

• ・会社情報、サービス内容、価格などの基本情報が最新か
• ・終了したサービスや過去のキャンペーン情報が残っていないか
• ・リンク切れがないか
• ・スタッフ情報が現状と一致しているか

定期的な見直しを習慣化することで、常に正確な情報を保つことができます。

短期成果を求めすぎない

LLMO対策は、即効性が期待できる施策ではありません。中長期的な視点で取り組むことが重要です。

即効性が出にくい理由

生成AIが企業サイトの情報を学習し、回答に反映するまでには時間がかかります。また、AIが参照する情報源は複数あり、自社サイトだけを改善してもすぐに成果が出るとは限りません。

SEOのように、施策を実施してから数週間〜数ヶ月で成果が見えることは少なく、半年から1年以上かけて効果が表れることが一般的です。

即効性を期待しすぎると、成果が出ないことに焦り、施策を中断してしまう恐れがあります。腰を据えて取り組む姿勢が求められます。

中長期視点での評価

LLMO対策の成果は、短期的な数値だけでは測れません。流入数、検索順位といった従来の指標に加え、AIからの引用頻度、ブランド認知度、指名検索数など、複数の指標を組み合わせて評価します。

定性的な評価も重要です。ユーザーからのフィードバック、問い合わせの質の向上、取引先からの評価など、数値では測れない変化にも注目します。

中長期的な視点で評価することで、施策の真の効果を把握できます。焦らず、継続的に改善を重ねることが成功の鍵です。

改善を前提とした運用

LLMO対策は、一度実施したら終わりではなく、継続的な改善が必要です。AIの進化は速く、LLMOの手法も今後変化していく可能性があります。

定期的に効果測定を行い、うまくいっている点とうまくいっていない点を分析します。うまくいっている点は継続し、うまくいっていない点は改善策を考えます。

改善のサイクルを回し続けることで、AIの変化や市場の変化にも対応できます。柔軟に変化し続ける姿勢が重要です。

自社だけで完結させない

LLMO対策は専門性が高く、自社だけで完結させるのは難しい場合があります。外部の専門家と連携することで、効果的に施策を進めることができます。

専門的な判断が必要な場面

LLMOやSEOには、専門的な知識が必要な場面が多くあります。構造化データの実装、サイト構造の最適化、コンテンツ戦略の立案など、専門家のサポートがあった方が効率的です。

特に、AIの動向や検索エンジンのアルゴリズム変化は、常にアップデートされています。最新の知見を持つ専門家と連携することで、遠回りせずに成果を出すことができます。

自社で対応できる部分と、外部に依頼すべき部分を見極めることが重要です。無理に自社だけで進めようとせず、適切に協力を求めます。

第三者視点の価値

自社の情報は、自分たちにとっては当たり前でも、外部から見るとわかりにくい場合があります。第三者の視点でサイトを評価してもらうことで、改善点が明確になります。

外部の専門家は、業界のベストプラクティスや、他社の成功事例を知っています。客観的なアドバイスを受けることで、自社だけでは気づかなかった課題を発見できます。

第三者視点を取り入れることで、よりユーザー目線の情報設計が可能になります。

戦略設計と実行の分離

LLMO対策の戦略を設計する部分と、実際にコンテンツを作成・実装する部分は、役割を分けることもできます。戦略は専門家と一緒に考え、実行は社内で行うといった分担も有効です。

例えば、どのようなコンテンツを作るべきか、サイト構造をどう改善すべきかといった戦略は外部の専門家に相談し、実際のコンテンツ作成は社内で行います。

役割分担を明確にすることで、それぞれの得意分野を活かし、効率的に施策を進めることができます。

東海(岐阜・愛知・名古屋・三重)でウェブ戦略を任せるならグラスパーズ

グラスパーズは、岐阜・愛知・名古屋・三重の東海エリアを中心に、ウェブ制作とデジタルマーケティングを支援している企業です。ChatGPTやGeminiといった生成AIに対応したLLMO対策を含め、これからの時代に求められるウェブ戦略を、丁寧にご提案いたします。

私たちは、単に流行の手法を取り入れるのではなく、お客様の事業内容、ターゲット、目標を深く理解した上で、実効性のある施策を設計します。 LLMO対策だけでなく、SEO、コンテンツ制作、サイト改善、効果測定まで、一貫してサポートいたします。

生成AIに選ばれる企業サイトを作りたい方、既存のウェブ戦略に限界を感じている方、これから本格的にウェブマーケティングに取り組みたい方など、どのような状況でもお気軽にご相談ください。 グラスパーズは、お客様と共に、AI検索時代のウェブ戦略を築いていきます。

まとめ

ChatGPTやGeminiといった生成AIに選ばれる企業サイトづくりには、LLMOの視点が欠かせません。従来のSEO対策だけでは対応しきれない、AI検索時代ならではの情報設計と発信方法を取り入れることが重要です。

生成AIは、信頼できる一次情報、わかりやすい説明、継続的な更新を評価します。正確で信頼できる情報を、誠実に発信し続けることが、企業価値の向上につながります。

• ・企業の基本情報を正確に整備する
• ・一次情報を軸にした独自性の高いコンテンツを発信する
• ・専門用語には丁寧な説明を添える
• ・定期的に情報を見直し、最新の状態を保つ
• ・SEOとLLMOを併用し、両方の強みを活かす
• ・中長期的な視点で評価し、改善を繰り返す

これからのウェブ戦略に不安を感じている場合でも、できるところから一歩ずつ取り組むことで、将来につながる基盤を築くことができます。 グラスパーズは、お客様のLLMO対策を全力でサポートいたします。