AIとマーケティング——LLMOとは？SEOとの違いと今すぐ始める6つの施策

「LLMO」という言葉をご存知でしょうか。

Large Language Model Optimization——ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI検索などの大規模言語モデル（LLM）が対象です。

これらのLLMに対して、自社の情報が正しく認識され、回答の中で引用・推奨されるように最適化する取り組みです。

検索の主戦場が「検索結果の10本の青いリンク」から「AIによる直接回答」へ移る中で、LLMOはSEOに続く新しい必須施策になりつつあります。

本稿では、LLMOの基本とSEOとの違い、今日から始められる具体的な施策を解説します。

この記事でわかること

• LLMOとは何か。SEOと何が違うのか

• なぜ今LLMOが重要になっているのか

• 企業が実施すべき具体的なLLMO施策6つ

LLMOとは——「AIの回答に載る」ための最適化

ユーザーが「海外マーケティングに強い会社は？」とAIに聞いたとき、AIの回答に自社の名前が挙がるかどうか。それを左右するのがLLMOです。

LLMOには、次のような別の呼び方もあります。

• GEO：Generative Engine Optimization

• AIO：AI Optimization

呼び方は違っても目指すことは同じで、AIが自社を「正しく知っていて、適切な場面で推奨してくれる」状態を作ることです。

SEOとLLMOの違い

重要なのは、SEOとLLMOは対立しないことです。

質の高いコンテンツと整理されたサイト構造は両方の土台であり、SEOの資産はLLMOにもそのまま効きます。

なぜ今、LLMOなのか

ユーザーの情報収集は「検索して自分で読む」から「AIに聞いて要約をもらう」へ移行しつつあります。

AIの回答が購買検討の入口になるほど、そこに載らないブランドは検討の土俵にすら上がれません。

しかも、AIの回答は一度形成されると変わりにくく、早く取り組んだ企業ほど有利になる先行者優位の構造があります。

企業が実施すべきLLMO施策6つ

• 1. 構造化データ（Schema.org）の整備：会社情報・サービス・FAQをOrganization・FAQPageなどのスキーマでマークアップし、AIが正確に理解できるようにする

• 2. llms.txtの設置：AIクローラー向けにサイトの概要・主要ページを整理したファイルを公開する

• 3. 一次情報・専門コンテンツの蓄積：AIは独自性のある一次情報を引用したがる。実務に基づく専門記事を増やす

• 4. FAQの整備：ユーザーがAIに聞く「質問文」に対応する回答をサイト上に用意する

• 5. 第三者からの言及を増やす：AIは複数ソースの一致を重視する。メディア掲載・レビュー・SNSでの言及を育てる

• 6. AIの回答を定点観測する：主要AIに自社関連の質問を投げ、どう説明されるかを定期チェックし、誤りがあれば情報発信で正す

まとめ

• LLMOは「AIの回答に載る」ための最適化で、SEOに続く新しい必須施策

• SEOと対立せず、良質なコンテンツと構造化された情報が共通の土台になる

• 構造化データ・llms.txt・一次情報・FAQ・第三者言及・定点観測の6施策から始める

これらは弊社株式会社Dawinで対応可能です。

Dawinは自社サイトでも構造化データ・llms.txt・FAQ整備などのLLMO施策を実践しており、その知見をもとに企業のSEO/LLMO最適化からコンテンツ戦略までを支援しています。

「AIに自社がどう認識されているか調べてほしい」「LLMOを何から始めるべきか知りたい」——そんなご相談を歓迎しています。

まずはお気軽にお問い合わせください。

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