LLMO最適化とは？SEOとの違い・対策方法・成功事例を解説

「SEO対策をしているのに、問い合わせが減っている」「ChatGPTで検索されても、自社が出てこない」このような悩みを持つ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SEO対策だけでは十分な成果を得られない時代が到来しています。

この変化に対応するために注目されているのが、LLMO最適化です。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に情報を正しく理解され、引用されるための最適化手法を指します。

本記事では、LLMO最適化とは何か、SEOとの違い、具体的な対策方法、成功事例から学べるポイントまで、グラスパーズの視点から丁寧に解説します。これからのウェブ戦略に不可欠なLLMO最適化の全体像を、実践的な内容でお伝えします。AI検索時代に対応したウェブ施策を検討している企業担当者の方に、役立つ情報をご提供します。

LLMO最適化とは何か

LLMO最適化は、生成AIの普及という大きな環境変化の中で生まれた、新しいウェブ最適化の考え方です。従来の検索エンジン最適化とは異なる視点で、AIに選ばれる情報設計を目指します。

LLMOが生まれた背景

LLMO最適化が注目されるようになった背景には、生成AIの急速な普及と、それに伴うユーザーの情報取得行動の変化があります。検索エンジンが情報流通の中心だった時代から、AIが情報を統合して提供する時代への移行が起きています。

生成AIの普及と情報取得の変化

ChatGPTが2022年11月に公開されて以降、生成AIの利用者は爆発的に増加しました。2024年には世界で数億人が利用するようになり、ビジネスシーンでも広く活用されるようになっています。調べ物をする際、検索エンジンではなく生成AIに質問するというスタイルが定着しつつあります。

この変化は、情報流通の構造そのものを変えています。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、ユーザーが複数のサイトを訪問して情報を収集していました。しかし現在では、AIが複数のサイトから情報を集約し、要約して回答を提供するため、ユーザーがサイトを訪問する必要性が減少しています。

企業にとっては、サイトへの流入が減る一方で、AIの回答に自社の情報が含まれるかどうかが新しい課題となっています。AIに選ばれる情報を提供することが、新しい競争軸になりました。

検索行動から対話型取得への移行

従来の検索エンジンでは、ユーザーは「ホームページ制作 費用」のような短いキーワードを入力していました。しかし、生成AIに対しては「中小企業がホームページを制作する場合、費用相場と費用を抑えるポイントを教えてください」のように、具体的な状況を含めた質問形式で情報を求めるようになりました。

この対話型の情報取得スタイルでは、ユーザーの意図がより明確に伝わります。AIは質問の文脈を理解し、複数の情報源から最適な回答を生成します。単なるキーワード一致ではなく、質問の意図に沿った情報が評価される時代になりました。

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。キーワード対策だけでなく、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。

企業情報の扱われ方の変化

生成AIが情報を生成する際、企業の公式サイトは重要な情報源として扱われます。AIは、公式サイトに掲載されている情報を一次情報として優先的に参照し、回答の材料として活用します。

この変化により、企業サイトの役割が変わりつつあります。従来は集客の窓口としての役割が中心でしたが、現在では正確で信頼できる情報の発信源としての役割が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。誤った情報や古い情報が放置されていると、AIがそれを引用してしまい、企業の信頼性を損なうリスクがあります。

LLMO最適化の基本的な考え方

LLMO最適化は、生成AIが情報を理解し、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に正しく情報を理解してもらい、適切に引用される確率を高めることを目的としています。

LLMOという言葉の意味

LLMOは、Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)の略称です。ChatGPT、Gemini、Claudeなど、大規模言語モデルを基盤とする生成AIに対して情報を最適化するという意味を持ちます。

Large Language Model(大規模言語モデル)とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のような文章生成や質問応答が可能なAIモデルを指します。これらのAIは、インターネット上の情報を参照しながら、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成します。

LLMOは、こうしたAIに対して、自社の情報が正しく理解され、引用されやすい形で提供するための手法全般を含む概念です。技術的な側面と内容的な側面の両方を含みます。

AIに理解されやすい情報設計

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。

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。

従来型ウェブ施策との違い

LLMO最適化は、従来のSEO対策とは異なる視点を持ちます。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。

従来のウェブ施策では、サイトへの流入を増やすことが主目的でした。しかし、LLMO最適化では、サイトを訪問せずとも、AIの回答を通じて自社の情報が正しく伝わることを目指します。

この違いは、成果指標にも表れます。SEOでは検索順位や流入数を重視しますが、LLMOではAIからの引用頻度、ブランド認知度、指名検索数といった指標が重要になります。

なぜ今LLMO最適化が必要なのか

LLMO最適化が必要とされる背景には、検索環境の変化と、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最適化が求められています。

検索結果に表示されない影響

GoogleやBingの検索結果には、AI要約が表示されるようになり、ユーザーがサイトをクリックせずに疑問を解決するケースが増えています。従来のように上位表示されても、クリックされにくい状況が生まれています。

この変化により、SEOで上位表示を達成しても、実際の流入が伴わないケースが増加しています。検索順位という指標だけでは、ビジネスへの貢献を測りきれなくなっています。

一方、LLMO最適化により、検索結果に直接表示されなくても、AI要約の中で自社の情報が言及される可能性があります。これは新しい露出機会となり、ブランド認知の拡大につながります。

AI回答内での引用の重要性

生成AIの回答に自社の企業名やサービス名が含まれることで、認知度が向上します。ユーザーがAIに質問した際、回答の中で「〇〇社のサービスでは」「〇〇という製品が」と紹介されることで、自然な形でブランド認知が広がります。

この認知は、従来の広告やSEOとは異なる価値を持ちます。ユーザーが能動的に検索した結果ではなく、AIが客観的に情報を提供する中で自社が言及されることに意味があります。

AIの回答で企業名を知ったユーザーが、さらに詳しい情報を求めて企業名で検索(指名検索)したり、直接問い合わせをしたりするケースも増えています。AIが信頼できる情報源として紹介することで、ユーザーの信頼感が高まります。

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最適化は、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。

SEOとLLMO最適化の違い

SEOとLLMO最適化は、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が、アプローチや重視する要素に違いがあります。

SEO対策の役割と特徴

SEOは、検索エンジンで上位表示されることを目的とした施策です。検索結果のクリック率を高め、サイトへの流入を増やすことが主な役割です。

検索順位を高めるための考え方

SEOの基本は、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です。Googleが重視する要素を満たすことで、検索順位を向上させます。

検索順位を決定する要素には、コンテンツの質、被リンクの数と質、サイトの構造、ページの読み込み速度、モバイル対応など、多岐にわたります。これらの要素を総合的に改善することで、検索エンジンからの評価を高めます。

検索順位は、成果を数値で可視化できるという利点があります。順位が上がれば流入が増え、順位が下がれば流入が減るという因果関係が明確であり、施策の効果を判断しやすい仕組みです。

キーワード中心の最適化

SEOでは、ユーザーが検索するキーワードを予測し、そのキーワードに対応したコンテンツを用意することが重要です。キーワード選定とコンテンツ最適化が、SEOの中核となります。

タイトルタグ、見出し、本文中に適切にキーワードを配置することで、検索エンジンはそのページが何について書かれているかを理解します。また、関連キーワードを自然に含めることで、検索エンジンに対してページの専門性や網羅性を示します。

キーワード選定では、検索ボリュームと競合性のバランスを考えます。月間検索数が多くても競合が強いキーワードでは上位表示が難しく、逆に検索数が少なすぎるキーワードでは集客効果が限定的です。自社に適したキーワードを見極める作業が必要です。

流入数を重視した評価

SEOの成果は、主にサイトへの流入数で測定されます。特定のキーワードでどれだけの流入があったか、全体の流入数がどう変化したかといった指標が、ウェブ戦略の評価基準として広く用いられてきました。

流入数は、ビジネス成果に直結する重要な指標です。流入が増えれば、問い合わせや資料請求、購入といったコンバージョンの機会も増えます。流入数の最大化が、SEOの主要な目標とされてきました。

ただし、流入数だけを追求する姿勢には限界もあります。流入が多くても、ユーザーが求める情報と内容がずれていれば、すぐに離脱されてしまいます。質の高い流入を獲得する視点が重要です。

LLMO最適化の役割と特徴

LLMO最適化は、生成AIに情報を正しく理解され、引用されることを目的とした施策です。サイトへの直接流入ではなく、AIを通じた認知拡大を目指します。

AIに参照される情報設計

LLMO最適化では、AIが情報を参照し、回答に活用しやすい形で情報を提供することが重要です。構造化されたデータ、明確な見出し構成、わかりやすい文章が求められます。

AIは、複数のサイトから情報を収集し、統合して回答を生成します。このとき、情報が整理されていて、抽出しやすい形になっているサイトが優先的に参照されます。AIにとって扱いやすい情報設計を意識します。

具体的には、FAQセクションの充実、専門用語への注釈、データの出典明示、事例の具体的な記載などが有効です。AIが正確に情報を理解できる工夫を加えることで、引用される可能性が高まります。

文脈と信頼性の重視

LLMO最適化では、情報の文脈と信頼性が重視されます。単にキーワードが含まれているだけでなく、情報が論理的で、一貫性があり、信頼できる出所から発信されているかが評価されます。

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。

文脈の重視という点では、情報が孤立せず、前後のつながりが明確であることが求められます。一貫した論理展開と、適切な補足説明が、情報の信頼性を高めます。

要約・回答される前提

LLMO最適化では、ユーザーがサイトを訪問せずとも、AIの要約や回答を通じて自社の情報が伝わることを前提とします。サイトへの流入は減っても、AIを通じた認知拡大を狙います。

この前提により、情報の提供方法が変わります。長文を読ませることを期待するのではなく、要約しやすい構造を持ちながら、詳細も確認できる設計が理想的です。

各セクションが独立して意味を持ち、必要な部分だけを読んでも理解できるような設計が、ユーザーにもAIにも評価されます。情報の粒度を適切に保つことが重要です。

どちらかではなく両立が重要な理由

SEOとLLMO最適化は、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。両方を並行して取り組むことで、より強固なウェブ戦略を構築できます。

SEOが基盤として果たす役割

SEOは、引き続き重要な集客経路としての役割を担います。検索エンジンを利用するユーザーは依然として多く、特に購買意欲が高いユーザーは、検索エンジンで詳しく情報を調べてから行動します。

また、SEOの取り組みを通じて蓄積された、ユーザー理解、キーワード分析、コンテンツ作成のノウハウは、LLMO最適化にも応用できます。SEOで培った基盤があるからこそ、LLMO最適化への移行がスムーズに進められます。

LLMOが補完する領域

LLMO最適化は、SEOではカバーしきれない領域を補完します。検索順位で上位表示が難しいキーワードでも、有益な情報を発信していればAIに引用される可能性があります。

また、AIの回答を通じて、自社を知らなかったユーザーにもリーチできます。従来のSEOでは、すでに自社やサービスを知っているユーザーが中心でしたが、LLMO最適化により、潜在的な顧客層への認知拡大が可能になります。

LLMO最適化は、ブランド認知や信頼性の構築にも寄与します。AIが客観的に情報を提供する中で、自社が言及されることで、ユーザーからの信頼感が自然に醸成されます。

中長期視点でのウェブ戦略

SEOが短期的な流入を生むのに対し、LLMO最適化は中長期的な認知拡大に貢献します。即効性を求めるならSEO、じっくり育てるならLLMO最適化という役割分担を意識すると良いでしょう。

両方を並行して取り組むことで、短期的な成果と中長期的な成果のバランスが取れます。SEOで今日の流入を確保しながら、LLMO最適化で未来の認知基盤を築くというアプローチが理想的です。

ウェブ戦略は、一つの施策だけに依存するのではなく、複数の施策を組み合わせることで、より強固で持続的な成長を実現できます。

LLMO最適化の具体的な対策方法

LLMO最適化を実践するには、情報設計の見直し、コンテンツの質向上、SEOとの併用という3つの視点で取り組むことが重要です。段階的に改善を進めることで、無理なく対策を実施できます。

情報設計を見直す

LLMO最適化の第一歩は、企業サイトの情報設計を見直すことです。AIが情報を正確に理解し、引用しやすい構造を意識しながら、ユーザーにとっても読みやすい設計を目指します。

会社概要・事業内容の整理

企業の基本情報は、AIが最も参照しやすい情報の一つです。会社概要、事業内容、サービス一覧、実績などを、明確でわかりやすく整理することが重要です。

例えば、「私たちは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、SNS運用代行の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。

創業年、従業員数、所在地、代表者名など、基本的な情報を正確に記載することも重要です。これらの情報が一貫性を持ち、最新の状態に保たれていることが、AIの信頼を得る第一歩です。

専門用語への注釈や説明

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。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。

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。

注釈は、初めてその用語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。

誰向けの情報かを明確にする

情報を発信する際、ターゲットを明確に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。

ターゲットの明確化は、SEOにおいてもユーザー体験の向上につながります。誰に向けた情報かがわかることで、読者は自分に関係のある情報かを即座に判断できます。

コンテンツの質を高める

基本的な情報設計を整えた後は、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、誇張表現の回避という3つの視点で、コンテンツを充実させます。

一次情報を中心とした発信

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。

誇張表現を避ける意識

「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。

SEOと併用した運用

LLMO最適化は、SEOと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最適化の視点を加えるアプローチが現実的です。

検索流入を意識した構造

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最適化は、相互に補完し合います。

AIにも理解されやすい文章

見出しを適切に使い、情報を階層化することは、SEOにもLLMO最適化にも有効です。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。

専門用語には説明を添え、具体例を示し、データを引用するなど、人間にもAIにもわかりやすい文章を作成します。

短期施策と中長期施策の切り分け

SEOは比較的短期的に成果が見えやすい施策ですが、LLMO最適化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最適化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。

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。短期と中長期の両方を見据えた戦略が、持続的な成長を実現します。

LLMO最適化の成功事例から学ぶポイント

LLMO最適化に取り組む企業が増える中で、成功事例から学べるポイントがいくつか見えてきています。実際に成果を上げている企業の共通点を理解することで、自社の取り組みに活かすことができます。

成功事例に共通する特徴

LLMO最適化で成果を上げている企業には、いくつかの共通する特徴があります。情報の整理、専門性の明確化、継続的な更新という3つの要素が、成功の鍵となっています。

情報が整理されている

成功事例に共通するのは、サイト内の情報が非常に整理されていることです。どこに何の情報があるかが明確で、ユーザーもAIも必要な情報にすぐアクセスできる構造になっています。

見出し構成が論理的で、各ページの役割が明確です。会社概要、サービス紹介、実績、ブログなど、コンテンツが適切にカテゴライズされていることが特徴です。

また、関連情報へのリンクが適切に配置されており、情報が孤立していません。サイト全体で情報が有機的につながっていることが、AIの理解を助けます。

専門性が明確に伝わっている

成功している企業は、自社の専門領域を明確に示しています。「何でもできます」ではなく、「この分野に特化しています」という姿勢が、AIからもユーザーからも評価されます。

専門性の証明として、具体的な実績、資格、認証、受賞歴などが記載されています。客観的な事実で専門性を裏付けることで、信頼性が向上します。

また、専門知識を活かしたコンテンツを継続的に発信しており、その分野における情報発信源としての地位を確立しています。

継続的に更新されている

成功事例では、サイトが継続的に更新されています。ブログやニュースセクションで定期的に新しい情報を発信し、サイトが活動している証を示しています。

更新頻度は必ずしも高くありませんが、少なくとも月に1〜2回は何らかの情報が追加されています。継続性が、AIからの信頼につながります。

また、既存のコンテンツも定期的に見直され、古い情報が放置されていません。常に最新の状態を保つ運用が実践されています。

成果が出るまでのプロセス

LLMO最適化の成果は、すぐには表れません。段階的に効果が積み上がっていくプロセスを理解し、焦らず継続することが重要です。

短期的な変化は小さい

LLMO最適化を開始しても、最初の数ヶ月はほとんど変化が見られないことが一般的です。AIが情報を学習し、回答に反映するまでには時間がかかります。

この期間は、成果が見えないため焦りを感じやすいですが、土台を作る重要な時期です。基本情報の整備、コンテンツの作成、情報の更新など、地道な作業を継続することが求められます。

短期的な変化が小さいからといって、施策を中断してしまうと、それまでの努力が無駄になります。成果が出るまで辛抱強く継続する姿勢が重要です。

中長期で評価される流れ

半年から1年程度経過すると、徐々に変化が見え始めます。AIの回答に自社が言及されるようになったり、指名検索が増えたり、間接的な効果が表れ始めます。

この段階では、流入数などの直接的な指標よりも、ブランド認知度、問い合わせの質、取引先からの評価など、定性的な変化に注目することが重要です。

1年以上継続すると、より明確な成果が見え始めます。AIからの引用が増え、認知度が向上し、指名検索や直接問い合わせが着実に増加します。

改善を重ねる重要性

LLMO最適化は、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。効果測定を行い、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します。

定期的にAIの回答をチェックし、自社がどのように言及されているか、あるいは言及されていないかを確認します。改善のヒントを見つけ、コンテンツを調整します。

改善のサイクルを回し続けることで、AIの進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、長期的な成功につながります。

中小企業でも再現できる理由

LLMO最適化は、大企業だけでなく中小企業でも十分に成果を上げることができます。大きな予算を必要とせず、実績や現場情報を活かせるという特性があります。

大きな予算を必要としない

LLMO最適化は、広告のように大きな予算を必要としません。既存のサイトを見直し、コンテンツを充実させることで、比較的少ないコストで取り組める施策です。

必要なのは、情報を整理する時間と、コンテンツを作成する労力です。外部に依頼する場合も、広告費と比べればはるかに低コストで実施できます。

中小企業にとって、コストを抑えながら認知拡大を図れる施策として、LLMO最適化は非常に有効です。投資対効果が高い施策と言えるでしょう。

実績や現場情報が活かせる

中小企業の強みは、現場に近く、具体的な実績や事例を持っていることです。一次情報を発信しやすいという点で、大企業よりも有利な面があります。

顧客とのやり取りで得られた知見、現場で直面した課題と解決策、具体的な成功事例など、リアルな情報が豊富にあります。 これらをコンテンツ化することで、AIに引用される価値の高い情報を作成できます。

大企業のような一般論ではなく、現場の生の声を伝えることで、差別化を図ることができます。

地域性や独自性が強みになる

中小企業は、特定の地域や特定の領域に特化していることが多く、この専門性がLLMO最適化では強みになります。 AIは、ユーザーの質問に対して、地域や専門領域が一致する企業を優先的に紹介します。

例えば、「名古屋でホームページ制作を依頼したい」という質問に対して、全国展開の大手よりも、名古屋に特化した企業の方が適切な回答として選ばれやすいです。

地域性や独自性を明確に打ち出すことで、ニッチな領域でのポジションを確立できます。これは、中小企業ならではの戦略です。

LLMO最適化を進める際の注意点

LLMO最適化を進める上で、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。

定期的な情報更新の必要性

企業サイトの情報は、定期的に更新する必要があります。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
• ・実績や事例が最新のものに更新されているか

定期的な更新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最適化は、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最適化の成果は、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。

継続運用の重要性

LLMO最適化は、継続的な運用が前提です。一度実施したら終わりではなく、改善を繰り返すことで効果が高まります。

定期的な情報更新、新規コンテンツの追加、既存コンテンツの見直しなど、継続的な作業を無理なく続けられる体制を整えることが重要です。

継続運用のためには、社内でルールを決めたり、外部の協力を得たりすることも有効です。長く続けられる仕組みを作ることが、成功への道です。

自社だけで抱え込まない

LLMO最適化は専門性が高く、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最適化や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。

第三者視点の有効性

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最適化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。LLMO最適化を含め、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最適化だけでなく、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。

LLMO最適化に興味がある方、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

LLMO最適化は、これからのウェブ戦略に欠かせない重要な取り組みです。生成AIの普及により、ユーザーの情報取得方法が変化し、従来のSEOだけでは対応しきれない新しい課題が生まれています。

LLMO最適化では、AIに正しく理解され、引用される情報を提供することが重要です。SEOだけに頼らず、AI検索時代に選ばれる情報発信を行うことで、企業の信頼性や価値は着実に高まっていきます。

• ・企業の基本情報を正確に整備する
• ・一次情報を中心と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最適化を併用し、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

LLMO最適化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、将来につながる成果を生み出すことができます。 グラスパーズは、お客様のLLMO最適化を全力でサポートいたします。