【2026年最新】LLMO対策のやり方9選！AI検索で引用されるための施策を徹底解説
「LLM（大規模言語モデル）での回答に自社名が出てこないのはなぜだろう？」
「生成AI時代に、これまでのSEO対策だけで通用するのか不安…」
このように、急速に普及するAI検索への対応に危機感を感じていませんか？こうした悩みは、今や多くの企業が直面している深刻な課題です。
これからはGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGeminiといったLLMに自社情報を正しく認識・引用させる「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という具体的な解決策に取り組む必要があります。
しかし、LLMOは従来のSEOとは評価基準が異なる部分が多いのが現状です。そのため、独自の実装やデータ整備を自力で行うと膨大な工数がかかるだけでなく、見当違いな施策にリソースを割いてしまうリスクがあります。
そこで本記事では、以下の内容をわかりやすく解説します。
最後まで読むことで、AI検索時代における自社の露出を最大化させる具体的なステップが理解でき、検索行動の変化に左右されない強固な集客基盤を築けるようになります。
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LLMO対策に関する基本知識
生成AIが普及し、検索エンジンの在り方は劇的に変化しました。
ここでは、新たなWebマーケティング戦略として不可欠なLLMOの基礎をわかりやすく解説します。
今後のデジタルマーケティングを左右するLLMOの定義や、SEO対策との関係性を正しく理解しましょう。
LLMO対策とは「AI検索で自社の情報が参照・引用されやすいように最適化する対策」のこと
LLMOは、「Large Language Model Optimization」の略称であり、大規模言語モデル（LLM）に対する最適化を指します。わかりやすく言い換えると、自社の製品情報やサービス内容を、生成AIの回答内で引用元として参照されやすくするための施策のことです。
というのも、ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、機能や設定によっては、学習データや最新のWeb情報をもとに回答を構成します。AIが「信頼できる情報源」と判断できる形式で自社サイトを作れば、ブランドの露出機会を増やすことが可能です。
具体的には、構造化データを取り入れたり、FAQコンテンツを増やしたりする対策が挙げられます。Google検索のAI回答「AI Overviews（旧SGE）」も、特定のサイトが参照されるケースが多いです。
このように、自社名や具体的な解決策が生成AIの回答に引用されるようにする取り組みが、LLMO対策です。
従来のSEOとの違いや共通点
LLMO対策と従来のSEOは、どちらもWebサイトの評価を高める点では共通しますが、評価されるポイントに違いがあります。
SEOは検索順位を重視する一方、LLMOはAIに参照され、要点が正確に伝わるかを重視します。
実際には、どちらの施策もユーザーの検索意図を深く理解し、質の高いコンテンツを提供する流れは変わりません。しかし、LLMOは人間だけでなく、AIが文脈を理解しやすい文章作成がより求められます。
たとえば、従来のSEOでは特定のキーワードの多さが重視される面がありました。対してLLMOでは、専門家による発信やSNSや外部メディアでの情報の多さ、情報が一貫しているかどうかがAIの信頼度を左右します。
したがって、SEOで学んだ専門性や権威性を活かしつつ、AIに特化したサイト作成を実践していくのが効果的です。
LLMO対策が注目される背景
現在、多くのユーザーが従来の検索エンジンから、直接的な答えが返ってくる生成AIへ移行しつつあります。
この傾向により、検索結果をクリックせずに悩みを解決する「ゼロクリック検索」が増加しました。
参照元：株式会社サイバーエージェントGEOラボ「AI Overviewの利用率に関するユーザー調査（2025年12月15日発表）」
というのも、生成AIは悩みに対する答えがまとまって出るため、ユーザーは自ら情報を調べ回る必要がないからです。そのため、自社の情報がAIの回答に引用されなければ、見込み客の閲覧機会が減る恐れがあります。
一例として、最新のデジタルマーケティング市場では、AI経由の流入もKPI（重要業績評価指標）として扱える段階に入っています。AIに推奨されるブランドとして認識されれば、新たな集客・成約ルートを増やせるでしょう。
つまり、AI検索が増えていく中で選ばれる企業でいるためにも、LLMO対策を取り入れる企業は増えています。
LLMO対策のやり方9選
生成AIの普及にともない、LLMOの重要性が増しています。
Webサイトの情報をAIに正しく認識させ、自社サイトが参照されるための具体的なやり方を解説します。
- 結論を冒頭に配置する
- 独自の調査データや一次情報を盛り込む
- FAQ（よくある質問）形式を採用する
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する
- 図解やリストを積極的に用いる
- 構造化データを正しく実装する
- AIにサイトの内容を伝えるファイル「llms.txt」を設置する
- プレスリリースや外部メディアの拡散を狙う
- Wikipediaといった主要なデータベースに正確な自社情報を登録する
LLMO対策はSEOと共通する部分もありますが、AIの理解を深めるという視点も必要です。各項目の詳細を確認し、自社の取り組みに活かしましょう。
結論を冒頭に配置する
文章の冒頭には、回答の核となる結論を書きましょう。
AIは効率的に情報を要約するため、文章の冒頭に結論があると内容を正しく把握します。回りくどい表現を減らすと、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが参照する回答の優先度が高まります。
Google検索のAI回答「AI Overviews（旧SGE）」においても、答えが簡潔なページが選ばれる傾向です。ユーザーの悩みに対して直接的な答えを記載するのをおすすめします。
このように、結論を冒頭に配置する構造は、AIと人間にとってわかりやすいサイト作りに不可欠です。
独自の調査データや一次情報を盛り込む
記事を執筆するときは、自社にしかない独自の調査結果や統計データを含めましょう。
LLMは学習した情報をもとに文章を作る際、新しい事実や独自の知見を特に重視する傾向にあります。他のサイトのコピーではない一次情報は、AIに「新しい情報」と判断され、回答で参照されやすくなります。
具体例として、業界動向に関するアンケート調査や、製品の使用感をまとめた実験データなどを公開しましょう。公的機関の統計を引用しつつ、自社独自の分析を加えると、情報の網羅性と希少性が評価されやすいです。
つまり、独自性の高いコンテンツは、競合との差別化をする強力な武器になります。
FAQ（よくある質問）形式を採用する
記事の最後には、ユーザーが抱く疑問とそれに対する回答を、一対一の形式でページ内に配置しましょう。
FAQは質問と回答がセットになっており、AIが意図を理解しやすい形式です。質問意図が明確で具体的なキーワードを取り入れると、AI回答の引用・参照に選ばれやすくなります。
たとえば、カスタマーサポートに寄せられる実例をもとに、Q&A形式のコーナーにするとユーザーの利便性が上がるだけではなく、AIにも認知されやすいです。
したがって、ゼロクリック検索が増加する中で、FAQの質を高めるのは露出度を上げる効果的な手段です。
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する
コンテンツの信頼性を高めるためにも、執筆者のプロフィールや専門家の監修を記載しましょう。
生成AIは情報が正確かどうかを大事にしており、信頼できる情報源であるかを判断基準の一つにしています。特に実体験からうまれた独自の考察は、AIに質の高い情報だと判断されやすく、AIが参照するかどうかの判断材料になります。
具体的には、記事の終わりに執筆者の経歴を記載したり、専門的な資格を持つ監修者のコメントを掲載したりしてください。EEATの強化を意識すると、AIからも人間からも自社の信頼度が上がります。
つまり、情報の「質」だけでなく「誰が発信しているか」を明確にするサイト作りが、今後のLLMO対策に必要です。
図解やリストを積極的に用いる
複雑な内容を説明する際は、箇条書きやイラストなどを使い、情報をまとめるのが理想的です。
AIはテキストだけでなく、表のように整理された情報を選び出すのも得意です。箇条書きにするとポイントや手順が一目で分かるので、AIも内容をまとめやすくなり、要約が正確になります。
一例として、手順を説明する際に「Step1」「Step2」と番号を振ったり、メリットを箇条書きにしたりしてください。情報を表にして見やすくすると、ユーザーの滞在時間も上がります。
このように、簡潔で見やすい構成を意識して制作すると、AIの読み取りエラーを防げます。
構造化データを正しく実装する
検索エンジンやAIが内容を正しく理解できるよう、ページ内のそれぞれの情報に「名札」を付ける「スキーママークアップ」をしましょう。
なぜなら、HTML（Webページの中身を作る言語）だけでは、「これは製品価格」「これはイベント日」「これは著者名」といった意味まではAIに伝わりにくいからです。そこで、構造化データをいれて、情報の意味をAIに理解されやすいように示します。これにより、AIや検索エンジンが内容を誤解しにくくなり、回答の参考情報として扱われます。
具体例として、JSON-LD形式（AIに情報の意味を構造的に伝えるためのデータ形式）を利用して、FAQや製品情報をWordPressなどのCMSに実装してみてください。
そして、Googleの「リッチリザルトテスト」というツールで、構造化データが正確に読み取れるか確認しましょう。このツールを使うと、検索結果の拡張表示に対応できるか、構造化データにミスがないかをチェックできるので、定期的に使用するとより効果的です。
このように、検索エンジンやAIがページを正しく読み取れるサイト作りは、検索エンジン最適化とAI対策の両面で不可欠です。
AIにサイトの内容を伝えるファイル「llms.txt」を設置する
サイトのルートディレクトリ（ドメイン直下/）には、LLM専用の説明ファイルである「llms.txt」を配置します。
これはWebサイトの概要や重要なリンク先を、AIが理解しやすいプレーンテキスト（Markdown等）でまとめる新しい手法です。クローラー（Webページを巡回して情報を集めるプログラム）が大量のページを回らなくても、必要な情報に辿りつきやすくなります。
具体的には、ロボットのクロールを管理するためのファイル「robots.txt」と同様の場所に設置し、サイトの目的や主要なコンテンツの要約を記載してください。
一方、llms.txtは提案段階の新しい取り組みのため、効果や対応状況はサービスによって異なります。ですが、AIが内容を参照しやすくするための補助情報として扱えるため、設置を検討する価値は十分にあるでしょう。
このように、AIに参照されそうな情報をAIにわかりやすくまとめておくと、内容を誤解されたり見落とされたりする確率が下がります。結果として、自社の情報が一貫して伝わりやすくなります。
プレスリリースや外部メディアの拡散を狙う
拡散を狙うためにも、信頼できる外部メディアやニュースサイトで、自社サイトが紹介される機会を増やしましょう。
なぜなら、AIは学習した情報や参照情報をもとに回答を作るため、外部サイトで取り上げられるほど「権威性」が高くなるからです。複数の有名なメディアで紹介されると、AIが自社サイトを「信頼できる重要なサイト」として認識します。
たとえば、新サービスにあわせてプレスリリースを発信したり、SNSで拡散したりする方法があります。専門メディアに記事を提供し、業界内での認知度を高める取り組みも効果的な施策です。
つまり、サイト内の改善だけでなく、外部での紹介や評価を増やせるかどうかがLLMOの成果を左右します。
Wikipediaといった主要なデータベースに正確な自社情報を登録する
検索エンジンや生成AIは、WikipediaやWikidataなどの情報から企業やブランドについて学習しています。
表記ゆれや古い情報、事実関係が違うものがあると、AIが混乱して間違った説明をしてしまう原因になります。
そのため、自社名の表記・設立年・事業内容・代表者・所在地などの基本情報は、ネット上でどこを見ても同じ状態にする必要があり、情報が正しいかの確認も重要です。
ただし、Wikipediaは中立性が重視されるため、既に記事が存在する場合は、関係者が直接編集するのは推奨されていません。ガイドラインに沿って内容を確認し、必要があれば第三者が判断できる形で修正提案を行うのが安全です。
まずは、自社サイトやGoogleビジネスプロフィール、主要SNSなどの「公式情報」を正確で最新な情報に統一しましょう。
その後、ガイドラインに沿って「公式サイトの情報と異なるので修正を検討してください」と第三者に提案するのが安全な修正のやり方です。
参照元：Wikipedia:ガイドブック編集方針
このように、ネット上の情報を正しく保つのは地味な作業かもしれませんが、ブランドを守るためにも重要な活動の一つです。
LLMO対策のやり方でお悩みならマーケコモンへ相談を！
LLMO対策は、AIによる回答の引用元として選ばれるための構造化データの整備や、独自性の高い一次情報の提供を継続することが、成功への具体的な解決策となります。
しかし、AIのアルゴリズムは日々進化しており、従来のSEO知識だけでは対応しきれないほか、成果が可視化されにくいため、自力で改善サイクルを回し続けるには限界があります。
このような変化の激しい分野で、専門知識を補いながら確実に対策を進める有効な手段として、マーケティング顧問への相談がおすすめです。
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