LLMO(大規模言語モデル最適化)

検索行動は「ググる」から「パプる」へ。
AI時代に選ばれるWebサイトの最適化施策。
「最近、自社サイトの流入が減ってきた…」そんな実感はありませんか?
「ChatGPT」や「Perplexity」などの生成AIを使った検索や、google検索の結果に表示される「AIによる概要(AI Overviews)」の登場で直接回答を提示するようになり、ユーザーがWebサイトを訪問しないケースが急増しています。その一方で、AI検索の際に情報源として選ばれるサイトとそうでないサイトの差は拡大しており、SEO対策だけでは情報発信の機会を逃す恐れがあります。
検索結果の上位表示を目指す「SEO」から、AIに情報源として選ばれるための新たな施策「LLMO(大規模言語モデル最適化)」が注目されています。
こんなお悩みがある際は今すぐご相談ください!
- サイトへの訪問数が減っている
- AIに聞いても自社の情報が出てこない
- SEOの施策はしているけどLLMOは必要?
- どこから手をつけたら良いか分からない
01. 加速する生成AIの普及 - AIが日常的な存在に -
生成AI利用者の急速な拡大
ChatGPTは公開からわずか2ヶ月で1億人を突破、2025年2月時点で週間アクティブユーザー数は4億人を超えています。日本国内でも2024年9月時点で認知率72.2%、利用経験者20.4%に達しています。
生成AIは短期間で広く一般に受け入れられ、その利用は日常生活やビジネスシーンに急速に浸透しています。
引用:野村総合研究所・日本のChatGPT利用動向(2024年9月時点)![]()
ChatGPTの性年代別<認知率>の変化(関東地方満15~69歳)
「パプる」という新たな検索行動
「パプる」は、AI検索エンジン「Perplexity」を使った情報検索を指す新しい俗語。「ググる」がキーワード入力でサイト一覧を得る従来型検索であるのに対し、「パプる」はAIが質問意図を理解して対話形式で回答する点が特徴です。 ChatGPTの検索連携を皮切りに、2025年2月ごろより「Perplexity」等の複数のAI検索サービスが急速に注目を集めました。そしていま、企業や一般ユーザーがAI検索を実務・日常利用に取り入れ始め、本格的な普及期に入りつつあります。
02.「検索してサイト訪問」から「AI回答で完結」へ
生成AIの普及に伴い、いま検索行動は大きく変化しています。下記のポイントにより、検索エンジンからユーザーをサイトに呼び込む従来の手法が限界になっています。企業のWeb運用・マーケティングは、この検索行動の構造的変化に対応した新たな戦略が求められています。
- ✓ ゼロクリック検索の浸透
- ✓ GoogleのAI統合による検索体験の変革
- ✓ オーガニック流入の減少
ゼロクリック検索時代の到来
「ゼロクリック検索」は"検索結果ページ上で答えを得てしまい、結果に表示されたサイトリンクをクリックしない現象"をいいます。
例えば、天気予報や為替レートのように検索結果に直接答えが表示されたり、最近では生成AIが検索結果の画面上で回答を提示します。その結果、ユーザーが検索後にどのサイトにも訪問しないのです。この傾向は拡大しており、2024年の米国において検索の約6割がサイトへのクリックに至らないとのデータがあります。
特に若年層では「まずはAIに聞いてみる」AI検索が浸透し、ウェブ検索に移らずAI回答だけで満足するケースが増えています。


Google検索のAI統合
Googleも「AI Overviews」と「AIモード」を実装し、検索結果上でAIによる要約や対話型検索を提供はじめています。2024年5月より米国で正式提供され通常検索にも順次展開、Google検索そのものがAI主導の回答提供へシフトしつつある状況です。

AI Overviews
検索結果最上部にAIによる概要を表示
(2024年5月米国開始)

AIモード
対話型検索体験を提供する新機能
(2025年5月より展開)
サイト訪問数の減少
従来の検索によるウェブサイトへの自然検索流入(オーガニックトラフィック)は減少傾向にあります。特に2025年3月以降、多くの企業でサイトビュー数の低下が報告されています。
引用:キーマケLab![]()
AI Overviews(AIによる概要)が従来の自然検索流入や検索広告に及ぼしていると思われる影響に関する調査結果
-
主な要因
- Google検索のコアアップデートによる順位変動
- AI Overviews導入によるゼロクリック増加
- 生成AI利用拡大による検索行動変化
-
実際の影響
- 自然検索流入「減少」と回答:約60%の企業(反対に増加と回答したのは15.1%)
この傾向はグローバルでも見られる現象で、検索全体に占める外部サイトへのクリック割合は年々低下を続け、米国・EUともに過去最低水準に達しているとの分析もあります。
つまり、従来のように検索エンジンからユーザーをサイトに呼び込むこと自体が難しくなりつつあるのが現状です。
自社サイトの現状を診断してみませんか?
03. 変化するWebサイトの役割
- AI時代の鍵となる一次情報としての独自性と質 -
伝える対象が「人」から「人+AI」に拡大
従来のWebサイトは人間を想定していましたが、これからは生成AIも「ユーザー」となります。「ChatGPT」や「Perplexity」などのAIが回答生成時に参照する情報源として選ばれるかどうかが、新たな競争軸となります。
AIが誤情報を作成しないための信頼できる情報源に。
生成AIのハルシネーション(誤情報生成)問題を防ぐため、AIは信頼性の高い一次情報源を重視する傾向があります。実際に独自データや専門的な経験知を持つサイトほど、AIによる引用確率が高くなることが調査で判明しています。
AI検索後にユーザーがWebサイトに訪れる動機
AI回答で情報を知ったユーザーがWebサイトに訪問する理由は下記が挙げられます。
- 最新やリアルタイムの情報を確認したい
- コンテンツの信頼性を直接評価したい
- ダウンロードや資料請求など、具体的なアクションが必要な場合
- 口コミや事例・ユーザーの声など、AIが拾いきれない実例を見たい
- ビジュアル情報(画像・動画・レイアウトなど)を見たい
実際にWebサイトを訪問するユーザーは、より深い情報や具体的なアクションを求めている可能性が高く、結果としてコンバージョン率が向上する傾向もみられます。このようなユーザーのニーズに応えるコンテンツや導線を整備することが重要になります。
引き継がれるE-E-A-Tの思想
Googleの「検索品質評価ガイドライン」に提示されている経験知や専門性にもとづく発信(E-E-A-T: Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness)の評価基準は、AI時代においても変わらず重要です。
生成AIは従来のrobot以上にこれらの要素を重視して情報源を選択する傾向があります。
- 実体験に基づく情報
- 分野における深い知識
- 業界での認知度
- 情報の正確性
- Experience(経験)
- Expertise(専門性)
- Authoritativeness(権威性)
- Trustworthiness(信頼性)
04. LLMOとは? - 新たな最適化戦略の登場 -
こうした背景から生まれたのがLLMO(Large Language Model Optimization)です。
LLMOは、ChatGPTなど生成AIが提供する回答の中で自社の情報やコンテンツが「選ばれ、引用される」よう最適化する手法です。
従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を狙う施策に対し、LLMOはAIに対してコンテンツを最適化する新しい集客戦略です。実際「Google向けのSEOだけでは、次世代の検索エンジンでは既に存在感を失いかねない」と指摘する声もあります。LLMOの目的は検索結果ではなくAIの回答枠に自社のWebサイトが入ること、つまり"AIに選ばれるサイト作り"なのです。
LLMOの取り組み状況
引用:ナイルのSEO相談室 ![]()
国内企業のLLMO対応状況を見ると、約半数(48.5%)が「情報収集中」の段階で、具体的な対策方法を模索している状況です。実際に「実験的に対策を進めている」企業は19.8%、「KPIを設けて本格的に取り組んでいる」企業はわずか9.2%に留まっています。
多くの企業が必要性は感じているものの、最適なアプローチが定まらず様子見の状態にあり、今始めることで先行者利益を獲得できる絶好のタイミングといえます。
LLMOとSEOとの違い
大きな相違点として、SEOでは被リンク数やページ速度などのテクニカルな部分を重視しますが、LLMOは総合的なコンテンツの内容を重視する点にあります。
視点 | SEO(検索最適化) | LLMO(AI最適化) |
---|---|---|
目的 | 検索結果で上位表示しクリックを獲得 | AI回答の際に情報の引用・表示 |
対象 | GoogleやBingなど検索エンジンのアルゴリズム | ChatGPT・Gemini等の言語モデル |
重視要素 | アルゴリズムに沿ったキーワード最適化・被リンク・サイト速度など | AIが理解しやすいコンテンツの論理性・専門性・信頼性 |
主な手法 | タイトル・メタ情報最適化、内部・外部SEO対策、構造化データ設定など | コンテンツの構造化(見出し階層・箇条書き・表の活用)、ブランド名や固有名詞の明示、Q&A形式での回答提供など |
効果測定 | 検索順位・クリック率・流入数 | AI引用率・ブランド言及頻度※ |
※LLMOの効果測定について
LLMOは2025年に入ってから対策の必要性や対策方法が言われるようになったもののため、メジャーな成果測定方法がいまだ確立されていないという状況です。
2025年6月時点の検証方法としては、・AIの回答文への登場回数 ・GA4等の解析ツールでのAI経由のセッション数の計測 が挙げられます。
主なLLMOの施策
では、具体的にどんな施策でAIに「選ばれるサイト」を実現できるのか、以下にLLMOの主な施策とそれぞれが従来SEOにも有効かどうかをまとめました。
施策 | 施策内容 | SEO効果 |
---|---|---|
コンテンツの質改善 | ・検誤情報の排除や曖昧表現の是正 ・自社で収集した統計データや調査結果を公開し、コンテンツの独自性を高める ・読者の疑問に明確に答え等のコンテンツ改善 | ◎ |
構造化データの実装 | ページの情報を標準化したデータ形式にまとめてhtmlに追加することでページ内容をAIや検索エンジンに理解しやすく提供する | ◎ |
Q&A形式コンテンツ | 想定質問に対する答えを明示するFAQページなどの設置 | ◎ |
エンティティ最適化 | 関連する人物・地名・ブランド名など固有名詞を明確に記載し文脈を補強 | 〇 |
AI特化施策 | llms.txtの設置 / AIクローラー許可設定 | - |
このように多くの施策はSEOの延長線上にあり、検索エンジンとAIの双方に有効です。LLMO施策を取り入れることで検索エンジンからの流入も維持しつつ、生成AI経由でも選ばれる信頼性の高いサイトへと進化できるのです。
成功の鍵はコンテンツの本質的価値向上
技術的施策も重要ですが、最も重要なのは「AIにとって理解しやすく、人間にとって価値ある情報」の提供です。専門性と信頼性を兼ね備えたコンテンツこそが、AI時代の競争優位性となります。
LLMO対策について相談したい
05. "技術"×"情報の質" で実現するタクトの「LLMO」
TACTでは、サイトの技術面と情報の質の両方を強化する「LLMO」をご提案します。ページ表示速度やモバイル対応など技術的な改善に加え、コンテンツ内容の信頼性・構造化・鮮度を高めることで、AIにもユーザーにも選ばれるサイトへと導きます。
技術的な改善
- 構造化データ
- 表示パフォーマンス向上
- モバイル対応最適化
情報の質の向上
- 情報の構造化
- コンテンツの信頼性・独自性
- コンテンツの鮮度
LLMO施策のサイクル
調査フェーズ
現状分析と課題の
洗い出し
- サイトのコンテンツ内容・技術面の総合診断
- AIに情報が正しく伝わっているかの調査
- 構造化の度合い、表示速度、更新頻度チェック
- 競合サイトのAI掲載状況分析
- 検索クエリ動向の分析
改善フェーズ
コンテンツ・技術の
最適化実行
- 不足情報の追記・専門性の補強
- Q&A形式の導入
- 見出し・箇条書きによる論理的構成
- ページ表示速度の向上
- 構造化データ整備・llms.txt設定
検証フェーズ
効果測定と
次施策への反映
- ChatGPTなど生成AIでの引用・表示確認
- 検索流入・指名検索の増減分析
- 効果測定データの分析
- 次の改善計画の立案
PDCAサイクル継続
LLMO施策の重要ポイント
- 生成AI時代におけるウェブサイト最適化の継続的な取り組み
- AIクローラーとユーザー双方に価値を提供する設計
- 単なるテクニックではなく、戦略的なPDCAサイクルの実践
- 継続的な効果測定と改善による競争力の維持・向上
このサービスの流れ
-
01.ヒアリング
LLMOに関して、現在のWebサイトに関するヒアリングを行います。
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02.現状のAI・検索評価観点での調査
対象のサイトについて、AI回答時の結果やgoogle Overviewsの表示等の調査をいたします。
-
03.施策内容のご提案
調査内容をもとに、LLMO施策の企画案をご提案いたします。全ての施策をするのではなく、効果や緊急度の観点で選択して進めることも可能です。
-
04.改修/公開
決定した施策内容をもとにサイトの改修をいたします。
-
05.効果検証
解析ツールや実際にAI回答を用いて、施策後の効果を分析します。目標との比較、改善点の洗い出しを行って、効果の向上に役立てます。
-
06.PDCA運用サポート ※別途契約※
※文章差作成
自社サイトの現状を診断してみませんか?
06. よくあるご質問
- LLMOとは何ですか?
-
LMO(Large Language Model Optimization、大規模言語モデル最適化)とは、ChatGPTなどの生成AIに自社の情報を正しく認識・引用してもらうための施策です。AI検索時代に必須の新しいSEO戦略と考えられています。
- SEO対策とLLMO対策はどう違いますか?
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従来のSEOが「検索エンジンに高く評価されること」を目的としていたのに対し、LLMO対策は「AIの答えの参考源として自社情報が利用されるようにする」ことを目的とする為、対象やフォーカスが異なります。
- AIによる答え出しでサイトのアクセスが減少するのですか?
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はい。GoogleのAI概要検索(旧SGE)などでは、AIが直接回答や要約を表示し、ユーザーがサイトをクリックせず情報取得を終えてしまう事例が増えています。この「ゼロクリック検索」現象により、従来型のWebサイトへのアクセスは低下する傾向にあります。
- アクセス減少にLLMO対策は有効ですか?
-
はい。LLMO対策により、AIの回答内に自社情報を含めることで、サイト訪問がなくてもブランド認知を獲得できます。AIに取り上げられたコンテンツは、少なくとも「信頼できる情報源」としてユーザーに印象付けるため、結果的に広告効果や信頼性向上に繋がります。また一部のAI検索ツールは回答に依頼先ページへのリンクを表示するため、その情報から訪問を見込むことも期待できます。
- LLMO対策は本当に必要なのでしょうか?
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生成AI検索が普及している現在、LLMO対策に早期に取り組むことが重要です。AIからの要約表示の5割以上で自社情報を目にしてもらうためにも、サイト側の構築が必要です。一方、日本のWeb管理者を対象にした調査では、全体の61%がLLMOやAI検索への関心を示しているとの結果も出ており、これからのWeb集客ではLLMOは欠かせない戦略になるでしょう。
- いつLLMO対策に着手するべきですか?
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できるだけ早く始めることを推奨します。AI検索が一般化していく今、LLMO対策を早期に始めることが競合との差別化に直結します。日本ではまだLLMOが未着手の企業も多いため、現在が先行者有利を取るチャンスです。
- LLMO対策の効果はどう測定するのですか?
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AI検索における自社情報の表示回数や引用位置を確認することが一つの指標です。例えばChatGPTなどで自社サイトがソースとして記載されるかを追跡し、同時にGoogleのサーチコンソール等でのクリック数やブランド名での検索回数に変化が生じているかを調べます。それらのデータを指標として、LLMO対策の成果を分析します。
- 効果が現れるまでどのくらいかかりますか?
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SEOと同様に数ヶ月から半年以上の長期的視点が必要だと考えられています。サイトの状況や競合の存在、AI側のアルゴリズム変動などで変動するため、短期的な攻略ではなく続けて改善を回していくことが重要です。
- コンテンツの質はどう向上させるのですか?
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単純にキーワード数を増やすのではなく、ユーザーが心配する質問に直接回答できるコンテンツに改善します。例えばタイトルや見出しを整理し、重要な情報をFAQ形式でまとめながら解説します。また出典記載や著者情報の明示により信頼性を高め、内容を常に最新に保つよう更新を繰り返します。こうしたコンテンツの質向上により、AIも人間も理解しやすい情報になります。
- 現在のSEO施策に悪影響はありませんか?
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LLMOとSEOは交差する部分が多くあり、本質的には補完関係にあります。SEOで高めた情報構造やコンテンツはAIにとっても理解されやすく引用されやすい情報になるため、LLMO対策は結果的にサイトの質向上とともに、SEOの利点を強化する助けにもなります。
- 専門性の高い業界でも効果がありますか?
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はい。医療や士業などE-E-A-Tが重要な分野でも、LLMO対策を実施した例として、専門医のプロフィール提示やQ&A構造化でAIからの引用が増加した例があります。信頼性の高い情報を僅かな努力でWeb上に提示すれば、AI側でもそれを正しく評価し選んでくれる可能性が高くなります。
- LLMO対策でE-E-A-Tは重要ですか?
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はい。AIに「この分野ならこのサイトが信頼できる」と認識させるためにも、情報の発信者や書いた著者や編集者の資格を明示することが重要です。特に実績や出典リンクを明記し、内容に信頼と専門性を添えることでAIからの認識度を高められます。
- 小規模サイトやBtoBサイトでもLLMOは必要ですか?
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サイト規模に関わらず、AI検索での露出機会確保と信頼性向上は重要です。特に専門分野の中小企業ほど、LLMO対策でニッチマーケットでの権威性を確立しやすくなります。人手リソースが限られる場合でも、重要度の高いページから優先的に対策していくとよいでしょう。
- どのAIプラットフォームを対象にすべきですか?
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現状ではChatGPTやGoogleのAI検索(SGE/Gemini)、Bingの生成AIチャット、Perplexityなどが主要な対象先です。それぞれのAIで参照する情報源や表示方式が異なるため、TACTは各プラットフォームの特性に合わせた内容の調整を行います。
- llms.txtとは何ですか?対応が必要ですか?
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llms.txtとは、Webサイト上に設置するテキストファイルで、AIクローラーへの情報提供許可を示すものです。robots.txtのAI版ともいわれ、現時点では必須ではありませんが、多くの生成AIサービスが導入しているため設置を推奨します。
- コンテンツをQ&A形式にする必要がありますか?
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全てのページをQ&A形式にする必要はありませんが、要点を短縮し記載するFAQセクションなどはAI検索対策として強力です。実際、LLMOで重視される要素として「ユーザーの詳細な質問に答える簡潔で明確な回答を内容に含めること」が最も多くの回答者に選ばれています。疑問への直接的な回答をページ内に含めることで、AIが情報を拾いやすくなり、引用される確率が向上します。
- AIに回答を表示されたらユーザーはサイトを訪問しなくならないのでは?
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AIがサイトの内容を代わりに答えるため、訪問率が低下することは否定できません。それでもAIが自社情報を依頼元として表示する価値は高く、専門性や信頼性の向上、ブランド認知度の拡大に繋がります。またPerplexityなど一部の生成AIは依頼元のソースURLを表示する機能を持つため、AI経由で訪問を獲得できるチャンスも十分あります。
- LLMO対策は一度実施すれば十分ですか?
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いいえ。SEO同様、LLMO対策も続けて取り組む必要があります。AI側の要素変化や仕様変更に対応するためにも、実施後もデータを確認しつつ改善策を調整し、PDCAサイクルを回して行くことが重要です。続けて改善を続けることで、気付かなかった問題の発見や新たな戦略指針が見つかることもあり、導入の効果を最大化できます。