SEOからLLMOへ｜AI検索時代のウェブ戦略完全ガイド

「検索エンジンで上位表示されているのに、問い合わせが減っている」「AIが回答してしまい、自社サイトにユーザーが来なくなった」このような声が、ウェブ担当者の間で増えています。ChatGPTやBingのAI検索が普及し、ユーザーの情報取得方法が大きく変わりつつある今、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が訪れています。

しかし、これは決してSEOが無意味になったという話ではありません。AI検索時代だからこそ、SEOの基盤を活かしながら、新しい最適化の考え方であるLLMOを取り入れることが重要です。 LLMOとは、大規模言語モデル最適化を意味し、AIに参照され、正しく引用されるための情報設計を指します。

本記事では、SEOが果たしてきた役割を振り返りながら、AI検索時代に起きている変化を整理し、LLMOという新しい視点をどのように取り入れるべきかを、グラスパーズの視点から丁寧に解説します。ウェブ戦略の転換期にある今、企業サイトに求められる情報発信のあり方を、実践的な視点で理解していただける内容です。

SEO中心だったウェブ戦略のこれまで

長年にわたり、企業のウェブ戦略はSEOを中心に組み立てられてきました。検索エンジンで上位表示されることが、集客の成否を分ける最重要課題とされ、多くの企業がキーワード選定やコンテンツ最適化に力を注いできました。SEOの考え方は、ウェブマーケティングの基礎として定着し、現在もその重要性は変わりません。

しかし、検索環境の変化によって、SEOだけでは十分な成果を得られない状況が生まれています。 GoogleやBingの検索結果画面には、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情報を得るケースが増加しました。このような変化は、SEOの役割そのものを見直す必要性を示唆しています。

SEOが果たしてきた役割

SEOは、検索エンジンを通じて自社サイトへ見込み客を誘導するための手法として発展してきました。適切なキーワードを選定し、コンテンツを最適化することで、検索結果の上位に表示され、クリック率を高めることができました。この仕組みは、ウェブサイトが集客装置として機能するための基盤として、多くの企業に採用されてきました。

検索エンジンを前提とした集客

検索エンジンは、ユーザーが情報を探す際の入口として機能してきました。GoogleやYahoo!で検索を行い、表示された結果の中から、ユーザーは自分のニーズに合ったサイトを選びます。この行動パターンを前提に、検索結果で目立つ位置に表示されることが、集客の鍵とされてきました。

SEOの基本は、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です。例えば、「ホームページ制作 名古屋」というキーワードで検索するユーザーに対して、名古屋でホームページ制作を行っている企業が、自社の強みや実績を伝えるページを用意します。

この仕組みは、ユーザーのニーズと企業の提供価値をマッチングさせる効率的な手法として、長年にわたり有効に機能してきました。検索エンジンが情報流通の中心である限り、SEOは欠かせない戦略です。

キーワード最適化の考え方

SEOにおけるキーワード最適化は、ユーザーの検索意図を理解し、それに応えるコンテンツを作成することを意味します。単にキーワードを詰め込むのではなく、ユーザーが本当に求めている情報を、わかりやすく提供することが重視されてきました。

タイトルタグや見出し、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すことができました。

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ることが重要です。**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。このバランスを見極めながら、自社に適したキーワードを選ぶ作業が、SEOの基礎となってきました。

検索順位を重視した評価軸

SEOの成果は、主に検索順位で測定されてきました。特定のキーワードで何位に表示されるか、順位が上がったか下がっ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。上位3位以内に入ることで、クリック率が大幅に向上するというデータもあり、順位向上が最優先課題とされました。

この評価軸は、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した。

しかし、検索順位だけを追求する姿勢には限界もあります。順位が高くても、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。SEOは本来、ユーザーに価値ある情報を届けるための手段であり、順位そのものが目的ではないという視点が、近年では重視されるようになっています。

SEOの限界が見え始めた理由

SEOが長年にわたり有効だった理由は、検索エンジンがユーザーの情報取得における唯一の入口だったからです。しかし、検索環境の変化により、従来のSEOだけでは対応しきれない状況が生まれています。これは、SEOが不要になったという意味ではなく、SEOの役割が変化しつつあることを示しています。

検索結果画面の変化

GoogleやBingの検索結果画面は、数年前と比べて大きく変化しています。かつては、自然検索結果が画面の大部分を占めていましたが、現在では広告枠、強調スニペット、AI要約、関連する質問など、さまざまな要素が表示されるようになりました。

特にGoogleのSGE(Search Generative Experience)やBingのAI検索では、検索結果の上部にAIによる要約が表示され、ユーザーがサイトをクリックしなくても疑問が解決してしまうケースが増えています。従来のように上位表示されたとしても、その下に埋もれてしまい、クリックされにくくなっているのです。

この変化は、SEOの成果指標そのものを見直す必要があることを意味します。検索順位が高くても、実際の流入が伴わなければ、ビジネスへの貢献は限定的です。表示される位置だけでなく、どのように表示されるかが重要になってきています。

広告枠やAI要約の増加

検索結果画面における広告枠の拡大も、SEOの限界を示す要因の一つです。検索結果の上位4枠が広告で占められることも珍しくなく、自然検索の1位が画面の下部に追いやられるケースもあります。

AI要約の登場は、さらに大きな変化をもたらしています。ユーザーが検索した質問に対して、AIが複数のサイトから情報を集約し、わかりやすく要約して提示します。ユーザーは要約を読むだけで満足し、元のサイトを訪問する必要性を感じなくなります。

この状況は、従来のSEOが目指していた「サイトへの誘導」という目的そのものを揺るがします。サイトを訪問してもらうことが難しくなった今、情報がどのように参照され、引用されるかという視点が必要になっています。

ユーザー行動の多様化

検索エンジンだけでなく、SNS、YouTube、ChatGPTなど、ユーザーが情報を得る手段は多様化しています。特に若年層では、GoogleよりもInstagramやTikTokで情報を探すケースが増えており、検索エンジンが唯一の情報源ではなくなっています。

ChatGPTに直接質問するユーザーも急増しており、検索エンジンを経由せずに情報を得る行動パターンが定着しつつあります。この変化は、SEOだけに依存したウェブ戦略のリスクを浮き彫りにしています。

ユーザー行動の多様化に対応するためには、検索エンジン以外のチャネルでも自社の情報が正しく伝わるよう、情報設計を見直す必要があります。SEOは依然として重要ですが、それだけでは不十分な時代に入ったと言えるでしょう。

現在もSEOが重要である理由

SEOの限界が語られる一方で、SEOが持つ基盤としての価値は変わりません。むしろ、AI検索時代だからこそ、SEOで培われた考え方が重要性を増している側面もあります。SEOは終わったのではなく、その役割が進化していると捉えるべきです。

基礎的な流入経路としての価値

検索エンジンは、依然として多くのユーザーが情報を探す際の主要な手段です。AI要約が表示されるようになったとはいえ、すべての検索でAIが完璧な回答を提供できるわけではありません。複雑な情報や専門的な内容を求めるユーザーは、引き続きサイトを訪問します。

特にBtoB領域や専門性の高いサービスでは、詳細な情報を求めて検索するユーザーが多く、SEOによる流入は今後も重要な集客経路であり続けます。SEOを放棄することは、この流入経路を自ら手放すことを意味します。

また、検索エンジン経由の流入は、ユーザーが能動的に情報を探している状態であり、購買意欲や相談意欲が高い傾向にあります。広告やSNSと比べて、質の高いリードを獲得しやすいという特性は、SEOの大きな強みです。

情報整理・構造化の役割

SEOの本質は、情報を整理し、ユーザーにとってわかりやすく構造化することにあります。適切な見出し構成、論理的な文章展開、関連情報へのリンクなど、SEOで重視される要素は、そのままユーザー体験の向上につながります。

この情報整理の考え方は、AI検索時代においても変わらず重要です。AIが情報を参照する際、構造化されたデータや明確に整理されたコンテンツの方が、正確に引用されやすくなります。SEOで培った情報設計のノウハウは、LLMOにも応用できるのです。

検索エンジンに評価されるコンテンツは、多くの場合、人間にとっても読みやすく理解しやすいコンテンツです。SEOの基本である「ユーザーファースト」の考え方は、どの時代においても普遍的な価値を持ち続けます。

LLMOとの共通基盤

SEOとLLMOは、対立する概念ではなく、共通の基盤を持っています。どちらも、信頼できる情報をわかりやすく提供することを目指している点で一致しています。SEOで重視される専門性、権威性、信頼性(E-E-A-T)は、LLMOでも同様に重要な要素です。

SEOの取り組みを通じて蓄積された、キーワード分析、ユーザー理解、コンテンツ作成のノウハウは、LLMOにも活かせます。SEOを基盤として、そこにLLMOの視点を加えることで、より強固なウェブ戦略を構築できます。

SEOを継続しながらLLMOを取り入れることで、検索エンジン経由の流入と、AI経由の認知拡大の両方を狙うことができます。どちらか一方ではなく、両立させることが、これからのウェブ戦略には求められます。

AI検索時代に起きている変化

AI検索の普及により、ユーザーの情報取得行動、情報の評価基準、企業サイトに求められる役割が大きく変化しています。この変化を正しく理解することが、これからのウェブ戦略を考える出発点となります。AI検索は一時的なトレンドではなく、情報流通の構造そのものを変える大きな転換点です。

検索行動の変化

ユーザーの検索行動は、従来のキーワード入力から、より自然な会話形式へと移行しつつあります。AIに対して、まるで人に質問するように、長文で具体的な状況を説明しながら情報を求めるユーザーが増えています。この変化は、情報提供側にも新しい対応を求めています。

AIに直接質問するユーザーの増加

ChatGPTやBing AIに直接質問するユーザーが急増しています。従来の検索エンジンでは、「ホームページ制作 費用」のような短いキーワードで検索していたユーザーが、AIには「中小企業がホームページを制作する場合、一般的な費用相場と、費用を抑えるポイントを教えてください」のように、具体的に質問するようになりました。

この変化により、ユーザーが求めている情報の解像度が高まっています。 AIは質問の意図を理解し、複数の情報源から関連性の高い内容を統合して回答を生成します。企業サイトの情報が、この回答の材料として引用されるかどうかが、新しい露出機会となります。

AIへの質問は、検索エンジンへの入力よりも詳細で文脈が豊かです。ユーザーの背景や目的、制約条件などが含まれるため、より的確な回答が求められます。 企業サイトは、こうした多様な質問に対応できる情報の幅と深さを持つ必要があります。

リンクをクリックしない情報取得

AI検索では、ユーザーが回答を読んだだけで満足し、元のサイトを訪問しないケースが増えています。AIが生成した要約や回答が、ユーザーの疑問を十分に解決してしまうため、わざわざサイトを訪問する必要性を感じなくなっているのです。

この現象は、従来のSEOが目指していた「サイトへの流入」という目標そのものを見直す必要性を示唆しています。流入数だけを成果指標とするのではなく、自社の情報がどれだけAIに参照され、正しく伝わっているかという視点が重要になります。

ただし、すべてのユーザーがサイトを訪問しなくなるわけではありません。AIの回答で興味を持ち、さらに詳しい情報を求めてサイトを訪れるユーザーも存在します。AIの回答がサイト訪問への導線となる設計を意識することが求められます。

要約・回答を重視する傾向

ユーザーは、長文を読むよりも、要点がまとまった要約や、直接的な回答を好む傾向が強まっています。AIが提供する簡潔で的確な回答は、この需要に応えており、時間をかけずに情報を得たいユーザーに支持されています。

企業サイトにおいても、冗長な説明を避け、ユーザーが知りたいことに端的に答える構成が求められます。ただし、簡潔さだけを追求すると、情報の深さや信頼性が損なわれる恐れがあります。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。

要約・回答重視の傾向は、見出し構成や段落構成の重要性を高めています。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。

情報の評価基準の変化

AI検索時代において、情報の評価基準は大きく変わりつつあります。従来のSEOでは、被リンクの数やドメインの権威性が重視されてきましたが、AIは情報の内容そのものを評価する能力を持っています。表面的な最適化ではなく、本質的な情報の質が問われる時代になりました。

信頼性や文脈の重視

AIは、情報の信頼性を判断する際、単に多くのサイトで言及されているかだけでなく、その情報が文脈に沿って適切に説明されているかを評価します。曖昧な表現や誇張された主張よりも、客観的なデータや具体的な根拠を持つ情報が優先されます。

企業サイトにおいては、自社の実績やサービス内容を説明する際、具体的な数値や事例を示すことが重要です。「業界トップクラス」といった抽象的な表現よりも、「創業20年、累計500社の支援実績」のような具体的な情報の方が、AIに正確に理解され、引用されやすくなります。

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。

企業情報の一貫性

AIは、複数の情報源から企業に関する情報を集約します。このとき、自社サイト、SNS、プレスリリース、外部メディアなど、異なる場所で発信されている情報が一貫していることが重要です。情報に矛盾があると、AIが正しい情報を判断できず、信頼性が低下します。

例えば、自社サイトでは「創業15年」と記載しているのに、SNSでは「創業20年」と表記している場合、AIはどちらが正しいか判断できません。基本的な企業情報、サービス内容、価格帯、実績など、主要な情報は一貫性を保つ必要があります。

一貫性を保つためには、情報発信の基準を明確にし、複数の担当者が関わる場合でも、統一された内容が発信されるよう管理することが求められます。これは、従来のSEOでは必ずしも重視されていなかった視点です。

断片的情報より全体像

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、関連情報へのリンクが適切に配置されているかなど、情報の網羅性と構造化が重視されます。

企業サイトでは、サービスの一部分だけを切り取って説明するのではなく、サービス全体の流れ、メリット、利用シーン、費用、導入事例など、ユーザーが判断に必要な情報を一通り提供することが重要です。

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。

企業サイトに求められる役割

AI検索時代において、企業サイトは単なる集客の窓口ではなく、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。AIに参照される情報を提供し、企業の専門性や信頼性を示す場として、サイトの位置づけが変化しています。

情報源としての立ち位置

企業サイトは、AIが情報を収集する際の重要な情報源となります。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ます。自社サイトが信頼できる情報源として認識されるかどうかが、AI検索での露出に直結します。

このため、サイト内の情報は常に最新で正確である必要があります。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、誤った印象を与える恐れがあります。

情報源としての信頼性を高めるには、会社概要、サービス内容、実績、専門領域などの基本情報を充実させることが第一歩です。必要な情報が見つけやすく、わかりやすく整理されていることが重要です。

AIに参照される前提

従来のSEOでは、ユーザーがサイトを訪問することを前提としていましたが、LLMOでは、AIがサイトの情報を参照し、それを元に回答を生成することを前提とします。サイトを訪問せずとも、自社の情報が正しく伝わることを目指す必要があります。

AIに参照されやすくするためには、情報を構造化し、AIが理解しやすい形で提供することが有効です。FAQセクションの充実、明確な見出し構成、専門用語への注釈など、AIが情報を抽出しやすい設計を心がけます。

ただし、AIに最適化しすぎて、人間にとって読みにくいコンテンツになっては本末転倒です。人間にとってもAIにとっても理解しやすい情報設計が理想です。

発信内容の質と整理

企業サイトで発信する情報の質が、これまで以上に重要になっています。量よりも質を重視し、ユーザーやAIが本当に必要とする情報を、正確にわかりやすく提供することが求められます。

情報の質を高めるには、専門性を示すことが重要です。一般的な情報だけでなく、自社の経験や知見に基づいた独自の視点や、具体的な事例を盛り込むことで、他のサイトとの差別化を図り、AIに引用される価値を高めます。

また、情報の整理も欠かせません。同じテーマについて複数のページで異なる説明をしていると、AIが混乱する原因となります。情報を一元化し、必要に応じて関連ページへリンクを貼るなど、サイト全体で情報が整合していることが重要です。

LLMOとは何かを理解する

LLMOとは、Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)の略称で、ChatGPTやBing AIなどのAIに情報を正しく理解され、適切に引用されるための最適化手法を指します。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AIを対象とした情報設計という点で新しい概念です。

LLMOの基本的な考え方

LLMOは、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は膨大なデータから情報を抽出し、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成します。このとき、自社の情報がAIに正しく理解され、引用される確率を高めることがLLMOの目的です。

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、Claude、Geminiなど、大規模言語モデルを基盤とする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、SEOと同様に、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。試行錯誤しながら、AIの特性を理解し、それに合わせた情報発信を模索する段階にあります。

AIに最適化された情報設計

AIは、人間とは異なる方法で情報を理解します。文章の前後関係、単語の意味、情報の信頼性などを総合的に判断し、回答に含めるべき情報を選択します。AIが正しく情報を抽出できるよう、明確で論理的な構成が求められます。

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も人間も、初めて目にする用語は理解できません。 わかりやすい説明を加えることで、AIの理解精度が向上し、引用される可能性が高まります。

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、キーワード分析、ユーザー理解、コンテンツ作成のノウハウは、LLMOにも活用できます。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で重視される要素

LLMOにおいて重視される要素は、情報の信頼性、専門性、わかりやすさ、継続性です。これらは、従来のSEOでも重要とされてきた要素ですが、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。

信頼できる一次情報

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。曖昧な表現や誇張を避け、事実に基づいた情報を誠実に伝える姿勢が求められます。

また、情報の出所を明示することも有効です。引用したデータの出典を示したり、専門家の意見を紹介する際に出典を明記したりすることで、情報の信頼性をさらに高めることができます。

専門性と説明のわかりやすさ

AIは、専門性の高い情報を評価しますが、同時にわかりやすい説明も重視します。専門用語を多用した難解な文章よりも、専門的な内容を一般の人にもわかるように説明している文章の方が、AIに引用されやすくなります。

これは、AIがユーザーに対して回答を提供する際、わかりやすい説明が求められるためです。専門性を保ちながら、平易な言葉で説明する工夫が必要です。

例えば、技術的な内容を説明する際、専門用語を使った後に、その用語の意味を補足する、具体例を示すなど、理解を助ける工夫を加えることが効果的です。

継続的な情報更新

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ます。企業サイトにおいては、定期的に情報を更新し、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、定期的な見直しが必要です。古い情報が放置されていると、AIがその情報を引用し、誤った情報が広まる恐れがあります。

継続的な更新は、SEOにおいても重要な要素ですが、LLMOではさらにその重要性が高まります。AIは常に最新の情報を学習しており、更新されていないサイトは参照されにくくなります。

LLMOがもたらす影響

LLMOが普及することで、企業のウェブ戦略に大きな影響が生じます。従来の検索順位だけでなく、AIにどのように引用されるかが、企業の認知度や信頼性に直結する時代が到来しています。

検索順位に依存しない露出

LLMOの最大の特徴は、検索順位に依存せずに情報が露出される点です。AIは、複数のサイトから情報を集約し、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成します。このとき、検索順位が低いサイトでも、有益な情報が掲載されていれば引用される可能性があります。

これは、SEOで上位表示が難しい中小企業にとって、新たな機会となります。検索順位では大手に勝てなくても、専門性の高い独自の情報を発信することで、AIに引用されるチャンスを得られます。

ただし、これは競合が減るという意味ではありません。AIに引用されるための競争は、従来以上に激しくなる可能性があります。情報の質が直接評価されるため、表面的な最適化では通用しなくなります。

企業名やサービス名の認知

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。

これは、従来の広告やSEOとは異なる、新しい認知拡大の形です。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価値があります。

企業名やサービス名が正しく認識されるためには、サイト内で一貫した表記を使用することが重要です。正式名称、略称、英語表記などが混在すると、AIが同一のものと認識できない恐れがあります。

指名検索や相談増加

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が増えます。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。

指名検索の増加は、SEOにおいても有利に働きます。検索エンジンは、指名検索が多いサイトを高く評価する傾向があり、結果として検索順位の向上にもつながります。

相談や問い合わせの質も向上する可能性があります。AIの回答である程度の情報を得た上で問い合わせるユーザーは、自社のサービスを理解した状態で接触してくるため、商談の質が高まります。

SEOからLLMOへ移行する考え方

SEOからLLMOへの移行は、一夜にして切り替えるものではなく、段階的に取り組むべきプロセスです。SEOを基盤としながら、LLMOの視点を加えていくことで、両方の強みを活かしたウェブ戦略を構築できます。

どちらかではなく両立が前提

SEOかLLMOか、という二者択一ではなく、両方を並行して取り組むことが重要です。検索エンジン経由の流入とAI経由の認知拡大は、それぞれ異なる価値を持ち、相互に補完し合います。

SEOが担う役割

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。SEOによる流入は、質の高いリードを獲得する手段として機能し続けます。

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にも応用できます。SEOで培った基盤があるからこそ、LLMOへの移行がスムーズに進められます。

SEOを放棄してLLMOに集中することは、既存の流入経路を失うリスクがあります。両方を維持しながら、段階的にLLMOの比重を高めていくアプローチが現実的です。

LLMOが補完する領域

LLMO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。

LLMO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。

SEOが短期的な流入を生むのに対し、LLMO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という役割分担を意識すると良いでしょう。

段階的な移行の重要性

SEOからLLMOへの移行は、一気に進めるのではなく、段階的に取り組むことが重要です。まずは既存のSEO施策を維持しながら、LLMOの視点を加えた情報設計を少しずつ取り入れていくアプローチが現実的です。

• 第一段階:既存コンテンツの見直し。AIが理解しやすいように、見出し構成や段落構成を整理する
• 第二段階:新規コンテンツの作成。LLMOを意識した情報設計を実践する
• 第三段階:効果測定と改善。AIに引用されているかを確認し、改善を繰り返す

段階的に取り組むことで、リスクを抑えながら、着実にLLMO対応を進めることができます。

情報設計の見直しポイント

LLMOを意識した情報設計では、従来のSEOとは異なる視点が必要です。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。

会社情報・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。

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。

誰に向けた情報かの明確化

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。

ウェブ戦略全体で考える

LLMOは、単独の施策ではなく、ウェブ戦略全体の中で位置づけることが重要です。SEO、コンテンツマーケティング、SNS運用など、他の施策と連携させることで、相乗効果を生み出します。

短期施策と中長期施策

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、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。

成果が出るまでの期間を理解し、焦らず継続することが大切です。LLMOは一朝一夕で成果が出るものではありませんが、積み重ねることで確実に効果が表れます。

集客と信頼構築の両立

ウェブ戦略では、集客と信頼構築の両方が必要です。SEOは集客に強く、LLMOは信頼構築に寄与します。両方をバランスよく進めることで、持続的な成長が可能になります。

集客だけを重視すると、一時的な流入は増えても、長期的な顧客獲得にはつながりません。信頼構築を通じて、リピーターや紹介を生み出す基盤を作ることが重要です。

LLMOによって企業の認知度や信頼性が向上すれば、SEOでの評価も高まり、結果として集客力も強化されます。相互に好循環を生み出す設計を意識します。

継続的な改善

ウェブ戦略は、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。常に最新の動向を把握し、柔軟に対応することが求められます。

効果測定を定期的に行い、どのコンテンツがAIに引用されているか、どの情報が不足しているかを確認します。その結果を踏まえて、コンテンツの追加や修正を繰り返すことで、LLMOの効果を高めていきます。

改善を前提とした運用体制を整えることも重要です。一人で抱え込まず、社内外の協力を得ながら、無理なく継続できる仕組みを作ることが成功の鍵です。

AI検索時代に強いウェブサイトの条件

AI検索時代において、強いウェブサイトとは、AIに正しく理解され、ユーザーに信頼される情報を発信し続けるサイトです。一時的な施策ではなく、継続的に価値を提供できる体制を整えることが重要です。

信頼される情報発信

AIもユーザーも、信頼できる情報を求めています。誇張や曖昧さを排除し、事実に基づいた正確な情報を誠実に発信する姿勢が、長期的な信頼につながります。

客観的データや事例の活用

主張や説明には、客観的なデータや具体的な事例を添えることが有効です。「効果があります」という抽象的な表現よりも、「導入企業の80%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、具体的な課題、実施した施策、得られた成果を明確に記載します。再現性のある情報として伝わるよう工夫することが重要です。

データの出典を明示することも、信頼性を高めます。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、情報の信頼度が向上します。

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、こうした誇張を検出し、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。

例えば、「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。

謙虚で誠実な表現は、ユーザーからの信頼も得やすくなります。過度な自信や断定的な表現よりも、冷静で客観的なトーンが好まれます。

一次情報を丁寧に伝える

企業サイトは、自社に関する一次情報を発信できる唯一の場所です。自社の経験、知見、実績など、他では得られない情報を丁寧に発信することが、AIに引用される価値を生み出します。

一次情報は、他のサイトにはない独自性を持ちます。AIは、同じ情報が複数のサイトに掲載されている場合、一次情報源を優先的に引用します。自社が情報の発信源であることを明確にすることが重要です。

丁寧に伝えるとは、詳しく説明するだけでなく、読者が理解しやすいよう配慮することを意味します。専門的な内容でも、平易な言葉で説明する工夫が求められます。

継続できる運用体制

ウェブサイトは、一度作って終わりではなく、継続的な運用が必要です。無理のない範囲で、長く続けられる体制を整えることが、AI検索時代に強いサイトを作る条件です。

無理のない更新頻度

毎日更新することが理想ですが、それが難しい場合は、無理のない頻度で継続することを優先します。月1回でも、質の高い情報を定期的に発信する方が、不定期に大量更新するより効果的です。

更新頻度よりも、更新内容の質が重要です。薄い内容を頻繁に更新するよりも、じっくり時間をかけて、有益な情報を発信する方が、AIにもユーザーにも評価されます。

更新スケジュールを明確にし、計画的に進めることも有効です。無理なく継続できる計画を立てることが、長期的な成功につながります。

社内外の役割分担

ウェブサイトの運用を一人で担当すると、負担が大きく継続が難しくなります。社内で役割分担をしたり、外部の専門家に協力を依頼したりすることで、効率的に運用できる体制を整えます。

例えば、コンテンツの企画は社内で行い、執筆や編集は外部ライターに依頼する、といった分担が考えられます。それぞれの得意分野を活かすことで、質の高いコンテンツを効率的に作成できます。

社内の複数部署が連携することも有効です。営業部門が顧客からよく聞かれる質問を共有し、それを元にコンテンツを作成するなど、組織全体でウェブサイトを育てる意識が重要です。

専門家との連携

LLMOやSEOは専門性が高く、社内だけで対応す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、最新の知見を取り入れながら、効果的な施策を実施できます。

専門家は、AIの動向や検索エンジンのアルゴリズム変化を常に把握しており、適切なアドバイスを提供できます。自社の状況に合わせた戦略を一緒に考えてもらうことで、遠回りせずに成果を出すことができます。

ただし、外部に丸投げするのではなく、自社も主体的に関わることが重要です。専門家と協力しながら、自社の強みを活かす姿勢が、最良の成果を生み出します。

成果を正しく評価する

AI検索時代では、従来の成果指標だけでは不十分です。多角的な視点で成果を評価し、中長期的な視点を持つことが重要です。

短期的な数値だけを追わない

流入数や検索順位といった短期的な数値も重要ですが、それだけで成果を判断するのは危険です。LLMOの効果は、すぐには数値に表れにくい特性があります。

AIに引用されているか、企業名の認知度が上がっているか、指名検索が増えているかなど、間接的な指標にも注目することが重要です。これらは、中長期的なビジネス成長につながる重要な要素です。

短期的な数値が悪化しても、すぐに施策を止めるのではなく、原因を分析し、改善の余地がないか検討します。焦らず、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の成果は、半年から1年以上かけて表れることが一般的です。中長期的な視点で評価し、継続的に改善を重ねることが成功の鍵です。

評価の際は、複数の指標を組み合わせて判断します。流入数、滞在時間、問い合わせ数、指名検索数、SNSでの言及数など、総合的に成果を見ることが重要です。

また、定性的な評価も忘れてはいけません。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。

改善を前提とした運用

ウェブ戦略は、完璧を目指すのではなく、改善を繰り返しながら育てていくものです。最初から完璧なサイトを作ることは不可能であり、運用しながら少しずつ良くしていく姿勢が重要です。

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。小さな改善を積み重ねることで、着実に成果が向上します。

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サイトが、AI検索時代に生き残ります。

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。SEOからLLMOへと移行するこの変革期において、お客様のビジネスに最適なウェブ戦略を、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。 SEOとLLMOの両立、継続的なコンテンツ制作、効果測定と改善まで、一貫してサポートいたします。

AI検索時代のウェブ戦略に不安を感じている方、既存のSEO施策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、新しい時代のウェブ戦略を築いていきます。

まとめ

SEOからLLMOへと変化する時代において、ウェブ戦略を点ではなく全体で捉えることが重要です。SEOが果たしてきた役割を理解しながら、AI検索時代に求められる新しい情報設計を取り入れることで、持続的な成長が可能になります。

LLMOは、SEOと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。検索エンジン経由の流入を維持しながら、AIに引用される情報を発信することで、集客と信頼構築の両方を実現できます。

• ・SEOとLLMOの両立を前提とした戦略設計
• ・信頼できる一次情報の継続的な発信
• ・無理のない運用体制の構築
• ・中長期的な視点での成果評価
• ・改善を繰り返しながら育てる姿勢

AI検索時代だからこそ、正確で信頼できる情報を、わかりやすく発信し続けることが企業価値につながります。 これからのウェブ戦略に不安を感じている場合でも、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。