LLMOとは？SEOは本当に終わる？AI時代の新しい「検索」の基礎知識

LLMO（Large Language Model Optimization）は、AIによる情報検索が主流になりつつある中で注目されている新しい最適化手法です。

従来のSEOとは異なり、大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を適切に取り上げてもらうことを目的としています。

検索エンジンを介さずにAIが直接回答を生成する時代において、LLMOを理解し、適切な対策を行うことが重要です。

本記事では、LLMOの基本概念やその必要性、具体的な対策について詳しく解説します。

LLMO（Large Language Model Optimization）の基礎知識

大規模言語モデル（LLM）の発展に伴い、AIによる情報提供の精度が向上しています。

その影響で、従来のSEO対策だけでなく、AIが情報を認識しやすくするための新たな最適化手法が求められるようになりました。

その手法がLLMO（Large Language Model Optimization）です。本章では、LLMOの基本概念や、その誕生の背景について詳しく解説します。

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、AIが提供する回答の中で自社の情報が適切に取り上げられるように最適化する手法です。

従来のSEO（Search Engine Optimization）が検索エンジンのアルゴリズムに基づいて順位を上げるための施策であるのに対し、LLMOは大規模言語モデル（LLM）がどのように情報を取得し、回答を生成するのかを考慮して対策を行います。

例えば、ユーザーがChatGPTやBing Chatに「おすすめのスマートフォンは？」と質問した際に、AIが自社の製品を引用して回答するように促すのがLLMOの目的です。

AIは、検索エンジンとは異なり、キーワード単位で情報を拾うのではなく、文脈や信頼性をもとに適切な情報を組み合わせて回答を生成します。

そのため、単に特定のキーワードを盛り込むだけでは不十分であり、AIにとって価値のある情報を提供する必要があります。

また、LLMOでは、サイトの権威性や外部からの評価も重要視されます。AIは、信頼性の高い情報源を優先する傾向があるため、業界専門メディアや権威あるサイトからの引用、学術的なデータの活用などが有効です。

このように、LLMOは従来のSEOとは異なる視点で情報の最適化を進める必要があるのです。

LLMOが生まれた経緯

LLMOが注目されるようになった背景には、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展と、それに伴う検索行動の変化があります。

従来、インターネット上の情報は検索エンジンを通じて発見され、検索結果の上位に表示されることがトラフィック獲得の鍵となっていました。

しかし、AI技術の向上により、ユーザーは検索エンジンを介さずにAIアシスタントから直接情報を得るようになっています。

ChatGPTやGoogleのAI Overview、Bing Chatなどのサービスでは、ユーザーが質問を入力すると、AIが最適な回答を生成し、検索結果の代わりに提供します。

これにより、従来の検索結果をクリックして複数のサイトを閲覧するという行動が減少しつつあります。特に、AIの回答が十分に精度の高いものであれば、ユーザーは追加の検索を行わずにそのまま情報を受け取る可能性が高まります。

この変化によって、企業やサイト運営者にとっての課題が生まれました。

従来のSEOでは、検索結果の上位に表示されることでユーザーに認識され、サイトへの訪問を促すことができました。

しかし、AIが検索結果を生成する場合、自社の情報が回答に含まれなければ、ユーザーの目に触れる機会が激減してしまいます。

そのため、AIがどのように情報を取得し、どのような基準で回答を生成するのかを理解し、適切な対策を講じる必要が出てきたのです。

また、AIの情報収集の方法も変化しています。従来の検索エンジンはウェブ上のコンテンツをクロールし、ランキングを決定するアルゴリズムを持っていましたが、大規模言語モデルは膨大なデータセットを学習し、文脈や信頼性を重視して情報を抽出します。

そのため、単にSEO対策を行うだけでは不十分であり、AIに適切に認識されるための新たな最適化手法が必要になりました。

このような背景から、LLMOという概念が生まれ、注目を集めるようになったのです。

具体的に何が変わるのか

LLMOの重要性が増すことで、従来のSEOとは異なるアプローチが求められるようになります。

従来のSEOは検索エンジンのアルゴリズムを分析し、適切なキーワードや被リンク対策を行うことが中心でした。しかし、LLMOではAIがどのように情報を取得し、回答を生成するかを考慮しなければなりません。

これまでの検索エンジンでは、検索結果の上位に表示されることでサイトのアクセス数が増えました。

しかし、AIによる検索結果生成が主流になると、ユーザーが検索エンジンのリンクをクリックする機会が減り、直接AIの回答を参照するケースが増えます。

そのため、AIの回答に自社の情報が取り上げられることが重要になり、信頼性の高い情報発信が不可欠になります。

また、コンテンツの作成方法も変化します。単なるキーワードの最適化ではなく、文脈を重視し、専門性の高い情報を提供することが求められます。

AIは、信頼性のあるデータや権威のあるサイトからの情報を優先的に引用するため、業界の専門メディアや学術論文などを活用した情報発信が有効になります。

さらに、ウェブサイトの構造化も影響を受けます。AIは構造化データを活用して情報を整理するため、適切なタグの使用や、FAQ形式のコンテンツ作成が有効になります。

LLMOによる最適化を行うことで、検索結果だけでなくAIの回答の中でも自社の情報が取り上げられる可能性が高まります。

人々の検索行動の変化

大規模言語モデル（LLM）が普及することで、ユーザーの検索行動も大きく変わりつつあります。

これまでの検索は、検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたリンクをクリックして情報を探すのが一般的でした。

しかし、AIを活用した検索が増えることで、ユーザーはより短時間で必要な情報を取得できるようになります。

例えば、これまで「おすすめのカフェ 渋谷」と検索して、複数のサイトを比較していたユーザーは、ChatGPTやGoogleのAI検索に「渋谷で落ち着いたカフェを教えて」と質問するようになります。

AIは、信頼性の高い情報をもとに、最適な回答を提供するため、ユーザーはサイトを訪れることなく目的の情報を得られます。

また、音声アシスタントの活用も進んでいます。スマートフォンやスマートスピーカーを通じて、音声で質問をするユーザーが増加し、AIが最適な回答を提供する流れが強まっています。

その結果、ウェブサイトへの直接的なアクセスが減少し、AIの回答に情報が含まれることがより重要になります。

このような変化に対応するためには、従来のSEO対策だけでなく、AIがどのような情報を参照するかを理解し、適切に最適化することが求められます。

企業やメディアは、AIが学習しやすい形で情報を提供し、専門性の高いコンテンツを充実させることで、AI検索時にも自社の情報が優先的に取り上げられるように工夫する必要があります。

LLMO対策はどうすればいいのか

LLMOを効果的に活用するためには、AIがどのように情報を取得し、回答を生成するのかを理解することが重要です。

従来のSEO対策とは異なり、検索エンジンだけでなく、AIの仕組みに適応した最適化が求められます。

基本は「AIにいかに取り上げてもらうか」

LLMOの目的は、大規模言語モデルが情報を参照する際に、自社のコンテンツを優先的に引用してもらうことです。

そのため、検索エンジンのランキングを意識する従来のSEOとは異なり、AIにとって有益な情報を提供することが必要になります。

AIは、信頼性が高く、権威のある情報を参照する傾向があります。そのため、公式サイトや専門家による監修がある記事は、AIによって評価されやすくなります。

また、一次情報の発信も重要です。独自の調査データや専門的な見解を盛り込むことで、AIにとって価値のある情報源として認識されやすくなります。

さらに、AIは構造化データを活用するため、適切なマークアップの設定も欠かせません。FAQ形式のコンテンツを用意したり、記事内の見出しやタグを整理することで、AIが情報を理解しやすくなります。

特に、スキーママークアップを活用することで、AIに対してコンテンツの内容を明確に伝えることができます。

また、外部からの評価も重要な要素です。SNSでの言及や権威あるサイトからのリンクが増えると、AIはその情報をより信頼性の高いものとして認識します。

そのため、積極的に情報を発信し、他のメディアに取り上げられる機会を増やすことが、LLMO対策として有効になります。

とりあえずLLMS.txtのプラグイン

LLMO対策を始める際に、まず簡単に取り組める方法の一つがLLMS.txtの設置です。

これは、検索エンジン向けのrobots.txtと同様に、AIがどの情報を取得できるかを指定するためのファイルです。特に、WordPressを利用している場合は、専用のプラグインを使うことで簡単に設置できます。

LLMS.txtを活用すると、AIがコンテンツを適切に参照できるようになり、情報の取得精度を向上させることが可能になります。

例えば、特定のページを優先的にクロールさせたり、AIに見せたくない情報を制御したりすることができます。

これにより、不要なページのデータが学習されるリスクを抑えながら、重要な情報を正しく認識してもらうことができます。

また、LLMS.txtを定期的に更新することも大切です。サイトの構成が変わった場合や、新しいコンテンツを追加した際には、AIが最新の情報を取得できるようにファイルを調整しましょう。

こうした管理を続けることで、AIにとって有益な情報源として認識されやすくなります。

手軽に導入できる対策でありながら、AIによる情報収集に大きな影響を与えるため、早めに設定しておくことが望ましいです。

特に、LLMOを意識したサイト運営を検討している場合、最初のステップとして活用すると効果的です。

サイトの価値を高めるのは引き続き重要

LLMOの普及によって、AIが情報を収集しやすい形でコンテンツを提供することが求められます。

しかし、それだけでは十分ではなく、サイト自体の価値を高めることも引き続き重要です。AIは信頼性の高い情報を優先的に参照するため、サイトの権威性や情報の質が問われます。

専門性のあるコンテンツを充実させることが、AIに取り上げられるための基本となります。

例えば、業界の最新情報を発信したり、独自のデータや調査結果を盛り込んだ記事を作成することで、他のサイトとの差別化を図ることができます。

また、情報の正確性を高めるために、信頼できる情報源を引用し、明確な根拠を示すことも重要です。

さらに、サイトの利便性を向上させることも欠かせません。ページの表示速度を最適化し、モバイル対応を強化することで、ユーザーが快適に情報を得られる環境を整えることが求められます。

こうした施策は、SEOだけでなく、AIがサイトを評価する際にも影響を与えるため、継続的な改善が必要になります。

また、SNSや他のメディアでの露出を増やすことで、サイトの信頼性を高めることも効果的です。

AIは外部からの評価も参考にするため、広く認知されているサイトほど取り上げられやすくなります。今後のAI検索時代に対応するためにも、サイトの価値を高める取り組みを続けていくことが重要です。

ネット広告の形が根本的に変わる可能性

LLMOの普及により、ネット広告の形がこれまでとは大きく変わる可能性があります。

従来の検索エンジンを活用した広告手法は、検索結果の上部やサイドバーに広告を表示し、ユーザーのクリックを促すものでした。

しかし、AIが検索結果を要約し、直接回答を提供するようになると、ユーザーが広告を目にする機会が減少するかもしれません。

この変化に対応するため、新しい広告のあり方が求められています。

例えば、AIが生成する回答の中に企業の情報を組み込む「AI連携型広告」や、特定のブランドが推奨される仕組みを活用した「AIスポンサーコンテンツ」が登場する可能性があります。

こうした手法では、ユーザーが質問をした際に、AIが自然な形で企業のサービスや製品を紹介するため、従来の広告よりもクリック率や購買意欲を高めることが期待されます。

一方で、AIの判断によって広告の表示が左右されるため、企業がどのように情報を提供するかが重要になります。

単なる広告ではなく、信頼性の高い情報として認識されるコンテンツを作成し、AIに取り上げてもらう工夫が必要です。

また、広告の費用対効果が変化する可能性もあるため、新しいマーケティング戦略の構築が求められます。

今後、AIを活用した広告の仕組みが発展していくことで、従来の検索型広告とは異なる新しいビジネスモデルが生まれるでしょう。

そのため、企業は今からAI時代に適応した広告戦略を検討することが重要になります。

まとめ：LLMOとは？SEOは本当に終わる？AI時代の新しい「検索」の基礎知識