ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及し、Web上での情報収集方法も変化しています。
これまではGoogleなどの検索エンジンで検索し、複数のWebサイトを見ながら情報を比較する方法が中心でした。現在はそれに加えて、生成AIへ直接質問したり、Google検索のAI OverviewsやAI Modeなどで情報を確認したりする方法も選択肢になっています。
こうした変化のなかで使われるようになった言葉が「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
LLMOは、生成AIやAI検索の回答で、自社サイトの情報が引用・参照されたり、企業名やサービス名が言及されたりする可能性を高めていく考え方です。
ただし、「これを実施すればAIに引用される」という決まった方法があるわけではありません。SEOと共通する取り組みも多く、AI向けの特殊なテクニックだけを追加すればよいものでもありません。
- LLMOとは何か
- LLMO・SEO・AIOの違い
- GEO・AEOなど似た用語との関係
- ホームページで取り組めるLLMO対策
- llms.txtや構造化データの位置づけ
- LLMOの効果をどのように測るか
LLMそのものの意味や仕組みについて知りたい方は、「LLMとは？仕組み・生成AIとの違い・ホームページでの活用方法をわかりやすく解説」もあわせてご覧ください。
LLMOとは？
LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、一般に「大規模言語モデル最適化」などと訳されます。
ChatGPTなどの生成AIや、AIを活用した検索・回答サービスのなかで、自社の情報が引用・参照されたり、企業名やサービス名が言及されたりする可能性を高めるための取り組みを指す言葉として使われています。
- ChatGPTなどの回答から自社ページが参照される
- 生成AIで商品やサービスについて質問した際に自社ブランドが言及される
- AI検索から自社ホームページへのアクセスが発生する
- GoogleのAI Overviewsなどで自社コンテンツが参照される
ただし、LLMOには現時点で業界全体で統一された定義があるわけではありません。「AIO」「GEO」「AEO」など、近い意味で使われる言葉もあり、それぞれの範囲や使われ方も一定ではありません。
そのため、言葉そのものにこだわりすぎるよりも、「検索エンジンだけでなく、生成AIを通じて情報を探すユーザーにも、自社の正しい情報を届けられる状態をつくる」と考えるとわかりやすいでしょう。
LLMO・AIO・GEO・AEOの違い
LLMOについて調べると、「AIO」「GEO」「AEO」といった似た言葉を目にすることがあります。
これらには統一された定義があるわけではなく、企業やメディアによって異なる意味で使われる場合があります。
大まかには、次のように整理できます。
| 用語 | 意味 | 主に対象とするもの |
|---|---|---|
| SEO | Search Engine Optimization | Googleなどの検索エンジン |
| LLMO | Large Language Model Optimization | LLMを利用した生成AI・AI検索 |
| AIO | AI Optimization、またはAI Overview Optimization | AI検索全般、またはGoogle AI Overviews |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成AIによる検索・回答 |
| AEO | Answer Engine Optimization | AIや検索サービスが提示する回答 |
AIOには複数の使われ方がある
特に注意したいのが「AIO」です。
AIOを「AI Optimization」として、ChatGPTやGemini、AI OverviewsなどAI検索全般の最適化を指す言葉として使う場合があります。
一方で、「AI Overview Optimization」として、Google検索のAI Overviewsへの最適化を指す場合もあります。
GMOらくらくホームページ制作では、Google AI Overviewsを中心とした対策について、既存記事「AIO対策とは？AIOの基本と対策を解説！」で詳しく紹介しています。
なぜLLMOが注目されている？
情報を探す場所が増えている
ユーザーが情報を探す場所は、Googleなどの検索エンジンだけではありません。
- ChatGPTに商品やサービスについて質問する
- Geminiなどの生成AIで情報を調べる
- Google検索のAI Overviewsで概要を確認する
- AIに複数の商品やサービスを比較してもらう
といった情報収集も可能になっています。
従来の検索では、
- 検索キーワードを入力する
- 検索結果からページを開く
- 複数の情報を比較する
- 商品やサービスを検討する
という流れが中心でした。
生成AIを利用する場合は、
- AIに質問する
- AIが複数の情報を整理して回答する
- 紹介された商品・サービスや出典を確認する
- 必要に応じてホームページで詳しい情報を調べる
という流れも考えられます。
つまり、ユーザーがホームページへ訪問する前に、生成AIの回答が企業や商品・サービスを知る接点になる可能性があるということです。
Webサイトへの流入以外の接点も生まれる
生成AIでは、回答内で企業名や商品名が紹介されても、必ずWebサイトがクリックされるとは限りません。
そのため、今後はWebサイトへのアクセスだけでなく、
- AIの回答で自社が言及されたか
- 自社ページが情報源として参照されたか
- AIからWebサイトへの流入が発生したか
- 問い合わせや資料請求などにつながったか
といった複数の視点で成果を見ることが重要になります。
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOは、まったく別の施策ではありません。
SEOで重要とされてきた、
- 検索エンジンがページを取得できること
- ページの内容を理解できること
- ユーザーの疑問に答えるコンテンツがあること
- 信頼できる情報を提供すること
といった基本は、AI検索においても重要です。
違いを整理すると、次のようになります。
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索結果での露出や検索流入を増やす | AI回答での引用・参照・言及やAI経由の流入を増やす |
| 主な対象 | Googleなどの検索エンジン | ChatGPTなどの生成AI、AI検索 |
| 基本となる取り組み | クロール・インデックス、コンテンツ改善、内部リンクなど | SEOの基本に加え、AIから情報源として利用されることも意識する |
| 主な指標 | 表示回数、クリック、順位、CVなど | AIでの表示・引用・言及、AI流入、CVなど |
| ユーザーとの接点 | 主に検索結果 | AI回答内＋Webサイト |
つまり、「SEOからLLMOへ切り替える」というものではありません。
まずSEOの基本を整え、そのうえでAI検索からも利用される可能性を考える、という関係です。
SEO全体の基本については、「SEOとは？SEO初心者が最初にやるべき対策の基本を徹底解説！」もあわせてご覧ください。
LLMOで取り組みたい具体的な対策
ここからは、ホームページで実際に確認・改善したいポイントを紹介します。
検索エンジンやAI検索がページを取得できる状態にする
どれだけ良い情報を掲載していても、検索エンジンやAI検索がそのページへアクセスできなければ、情報源として利用されにくくなります。
まずは、
- robots.txtで必要なクローラーをブロックしていないか
- noindexが意図せず設定されていないか
- 重要なページに内部リンクから到達できるか
- ページが正常に表示されているか
- Googleにインデックスされているか
などを確認しましょう。
自社だから発信できる情報を増やす
他のWebサイトに書かれている内容をまとめ直しただけでは、自社を情報源として参照する理由を作りにくくなります。
そこで重要になるのが、自社だから発信できる情報です。
- 自社で実施した調査データ
- 商品・サービスの導入事例
- 実際のお客さまから寄せられる質問
- パートナーが現場で得た知識
- 専門家やパートナーへのインタビュー
- 商品・サービスの詳しい仕様
- 独自に実施した検証結果
- 実際の数値や結果
Googleも2026年の生成AI検索向けガイドで、他と同じような情報ではなく、価値のある独自コンテンツを提供することの重要性を案内しています。
「AI向けの記事」を量産するのではなく、「このページだから確認できる情報」を増やしていくことが重要です。
コンテンツ制作の基本については、「コンテンツとは？意味・種類・ホームページで成果を出す作り方を初心者向けに解説」でも詳しく紹介しています。
誰が発信している情報なのかを明確にする
Web上の情報では、「何が書かれているか」だけでなく、「誰が発信しているか」も重要です。
ホームページでは、必要に応じて、
- 運営会社
- 著者
- 監修者
- 商品・サービスの提供元
- 問い合わせ先
- 記事の公開日・更新日
- 実績や導入事例
- 情報の根拠や出典
などをわかりやすくしておきましょう。
E-E-A-Tとは、
- Experience（経験）
- Expertise（専門性）
- Authoritativeness（権威性）
- Trustworthiness（信頼性）
を表します。
ただし、「著者情報を書けばLLMOに効果がある」「E-E-A-Tという点数が高ければAIに引用される」といった単純な仕組みではありません。
誰が、どのような根拠をもとに情報を発信しているのかを、ユーザーが確認できる状態にするための考え方として活用するとよいでしょう。
E-E-A-Tや権威性については、「権威性とは？AI検索時代のSEOマーケティングでの意味やE-E-A-T・YMYL等も」で詳しく解説しています。
ページの内容を人が理解しやすい形に整理する
生成AI向けだからといって、特殊な書き方に変える必要はありません。
Googleも、生成AI検索のためだけに文章を細かく分割したり、AI向けに特別な文章へ書き換えたりする必要はないと案内しています。
基本となるのは、人が読んでも内容を理解しやすいページです。
たとえば、
- 内容がわかるページタイトルを付ける
- H2・H3などの見出しを適切に使う
- 質問に対する答えを明確に書く
- 表や箇条書きを必要に応じて利用する
- 専門用語には説明を加える
- 関連するページを内部リンクでつなぐ
といった情報整理を行います。
内部リンクについて詳しく知りたい方は、「内部リンク最適化とは？初心者・中小企業向けに解説！」もあわせてご覧ください。
FAQは「ユーザーの疑問に答えるため」に使う
FAQは、商品やサービスについてユーザーが疑問に感じやすい内容を整理する方法として有効です。
たとえば、
- 料金はいくらか
- 利用できる条件は何か
- 導入までどの程度かかるか
- 対応エリアはどこか
- 他の商品との違いは何か
といった疑問を整理できます。
ただし、「FAQ形式にすればAIから引用されやすくなる」と保証されているわけではありません。
また、Googleでは2026年5月にFAQリッチリザルトの提供を終了し、6月には関連ドキュメントも削除しています。
構造化データは本来の目的に沿って利用する
構造化データとは、Webページに掲載されている情報の種類や意味を検索エンジンなどへ伝えるための記述方法です。
ページの内容に応じて、
- Article
- Organization
- Person
- Product
- LocalBusiness
などを利用できます。
ただし、構造化データを追加すれば生成AIに引用されやすくなる、と保証されているわけではありません。
Googleも、AI OverviewsやAI Modeに表示されるための専用の構造化データはなく、生成AI検索のために特別なSchema.orgマークアップを追加する必要はないと案内しています。
構造化データは「LLMO専用の施策」ではなく、通常のSEOや検索結果の機能を含め、ページの情報を適切に伝えるために使用しましょう。
会社名・サービス名などの情報を統一する
自社についての基本情報は、サイト内で一貫させておきましょう。
たとえば、
- 正式な会社名
- ブランド名
- 商品・サービス名
- 所在地
- 事業内容
- 公式サイト
- 公式SNS
などです。
ページによって異なる表記や古い情報が残っていると、ユーザーにとってもわかりにくくなります。
自社サイト以外での情報も整える
生成AIや検索サービスは、自社サイトだけを情報源としているわけではありません。
商品やサービスについて、第三者のWebサイトなどで情報が掲載される場合もあります。
たとえば、
- 導入企業による事例紹介
- 業界メディアの記事
- ニュースリリース
- 公的機関や業界団体からの掲載
- 第三者によるレビュー
などがあります。
ただし、AIからの評価を目的として、不自然にブランド名の言及を増やしたり、実態のない記事を大量に作ったりすることは避けましょう。
Googleも、生成AI検索対策として不自然な「言及」を作る必要はないと案内しています。
実際の商品・サービスや顧客との関係を通じて、自然な情報がWeb上に蓄積される状態を目指します。
llms.txtは必須のLLMO対策ではない
LLMOについて調べていると、「llms.txt」という言葉を目にすることがあります。
llms.txtは、Webサイト内の重要な情報やページを、LLMなどが利用しやすい形で整理することを目的として提案されている仕様です。
ただし、すべての生成AIやAI検索がllms.txtを利用しているわけではありません。
そのため、
「LLMOを始めるなら、まずllms.txtを設置する」
と考える必要はありません。
まず優先したいのは、
- 必要なページをクロールできる
- 正しくインデックスされている
- 情報が正確で最新である
- 自社ならではの情報がある
- ユーザーが理解しやすい構造になっている
といった通常のWebサイトの改善です。
llms.txtは、利用したいAIサービスやシステムが対応している場合に検討する補助的な対応として考えるとよいでしょう。
LLMOに取り組むメリット
AI検索から新しい流入が生まれる可能性がある
生成AIの回答に自社ページへのリンクが表示されれば、通常の検索やSNSとは異なる流入経路になる可能性があります。
ChatGPT検索では、Web上の情報源へのリンクが表示され、ユーザーが元のWebサイトを確認できる仕組みになっています。
ホームページへ訪問する前にブランドを知ってもらえる
AIの回答内で企業名やサービス名が紹介されれば、ユーザーがWebサイトを訪問する前に、自社を知るきっかけになる場合があります。
そのため、今後は「何人がWebサイトへ来たか」だけではなく、「AIの回答内でどのように扱われているか」という視点も重要になります。
SEOやホームページ改善と共通する取り組みが多い
LLMOで取り組む内容の多くは、SEOやホームページ改善とも共通しています。
- 独自情報を増やす
- 情報を最新にする
- ページをわかりやすく整理する
- 運営者や情報源を明確にする
- 内部リンクを整える
- クローラーがアクセスできる状態にする
といった対応は、AIだけのためのものではありません。
ユーザーにとってわかりやすく、信頼できるホームページを作ることが、検索エンジンや生成AIからも利用されやすい情報につながります。
LLMOに取り組むときの注意点
AIに必ず引用される方法はない
LLMO対策を行ったからといって、自社サイトが必ず生成AIの回答に表示されるわけではありません。
生成AIの回答は、
- 利用するサービス
- モデル
- 質問内容
- 質問の仕方
- 時期
- 利用する情報源
などによって変わる場合があります。
そのため、検索順位のように「このキーワードでAI回答1位」と単純に考えることは難しいでしょう。
「AIに学習されること」と「AI検索に参照されること」は異なる
LLMOで特に誤解されやすいのが、「AIに自社サイトを学習させる」という考え方です。
現在の生成AIには、あらかじめ学習したモデルの知識だけでなく、質問された時点でWeb上の情報を検索・取得し、その情報を回答に利用するものもあります。
つまり、
- AIモデルの学習データとして利用される
- AI検索がその時点でWebページを取得・参照する
のは別の仕組みです。
SEOが不要になるわけではない
生成AIが普及しても、Google検索などからのアクセスがなくなるわけではありません。
また、Google自身も生成AI検索のための特別な対策より、従来のSEOの基本を重視しています。
LLMOとSEOを別々に考えるのではなく、SEOを土台にAI検索まで対象を広げていく方が現実的です。
LLMOの効果はどう測定する？
LLMOでは、SEOの検索順位だけでは成果を判断できません。
複数の指標を組み合わせて確認します。
Googleの生成AI機能での表示状況
2026年6月、GoogleはSearch Consoleに「検索の生成AI」に関する専用のパフォーマンスレポートを追加しました。
2026年8月31日時点で世界中のWebサイトへ展開されており、AI OverviewsやAI ModeなどGoogle検索の生成AI機能内での表示状況を専用ビューから確認できるようになっています。
Googleの生成AI検索における可視性を確認する場合は、まずSearch Consoleを確認するとよいでしょう。
ChatGPTなどAIサービスからの流入
生成AIからWebサイトへのアクセスが発生しているかは、GA4などのアクセス解析ツールで確認できます。
OpenAIでは、ChatGPT検索から外部サイトへの参照URLに utm_source=chatgpt.com を自動的に付与すると案内しています。
そのため、GA4などでChatGPTからの流入を分析できます。
AIからの流入だけでなく、
- どのページに流入したか
- その後どのページを見たか
- 問い合わせにつながったか
まで確認すると、実際の成果を判断しやすくなります。
GA4について詳しく知りたい方は、「GA4（Googleアナリティクス4）とは？メリット・デメリット・導入方法」もあわせてご覧ください。
AI回答での引用・ブランド言及
ChatGPTなどで、実際に自社名やサービス名がどのように扱われるかを確認する方法もあります。
ただし、生成AIの回答は毎回同じとは限りません。
定点観測する場合は、
- 確認する質問をあらかじめ決める
- 利用するAIサービスを統一する
- 一定の頻度で確認する
- ブランド名の言及有無を記録する
- 自社ページの引用・参照有無を記録する
といったルールを決めておくと比較しやすくなります。
1回の回答だけを見て、施策の成否を判断しないことが重要です。
問い合わせ・コンバージョン
最終的には、AI検索での表示や流入が事業成果につながっているかを確認します。
たとえば、
- 問い合わせ
- 資料請求
- 商品購入
- 来店予約
- 会員登録
などです。
LLMOは何から始めればいい？
ここまで紹介した内容を一度にすべて実施する必要はありません。
まずは次の順番で確認するとよいでしょう。
- 自社サイトが正しくクロール・インデックスされているか確認する
- 商品・サービス・会社情報が正確で最新か確認する
- 他サイトにはない自社独自の情報を増やす
- 見出しや内部リンクを整理し、情報を探しやすくする
- 運営会社・著者・出典など、情報の根拠をわかりやすくする
- GoogleやChatGPTなどからの流入・表示状況を計測する
- 定期的に情報を更新する
重要なのは「LLMO専用の施策を追加すること」ではありません。
ユーザーが必要とする情報を正しく提供し、その情報に検索エンジンや生成AIがアクセスできる状態を作ることが基本です。
まとめ
LLMOは、生成AIやAI検索が普及するなかで、自社の情報をどのように見つけてもらい、引用・参照・言及してもらうかを考えるための取り組みです。
AIOやGEO、AEOなど似た言葉もありますが、現時点では用語の定義に幅があります。
大切なのは、名称ごとに別々の特殊な対策を行うことではありません。
まず取り組みたいのは、
- 検索エンジンや必要なAIクローラーがページへアクセスできるようにする
- 自社だから発信できる情報を増やす
- 商品・サービス・運営会社などの情報を正確にする
- ユーザーが理解しやすいページ構成にする
- 必要に応じて適切な構造化データを利用する
- 自社サイト以外も含め、正しい情報が伝わる状態をつくる
- AI検索での表示・流入・コンバージョンを継続的に確認する
といった、ホームページそのものの情報品質を高めることです。
Googleも、AI検索のためだけに特殊なコンテンツを作るのではなく、従来のSEOの基本と、ユーザーにとって価値のある独自コンテンツを重視することを案内しています。
GMOらくらくホームページ制作では、新規制作・リニューアルから、公開後の保守・運用、SEO・広告・アクセス解析まで幅広くサポートしています。
＼ まずはお気軽に ／
よくある質問
LLMOとは何ですか？
LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、生成AIやAI検索の回答で、自社の情報が引用・参照・言及される可能性を高めるための取り組みを指す言葉です。
ただし、統一された公式な定義や、すべての生成AIに共通する最適化方法があるわけではありません。
LLMOとAIOの違いは何ですか？
用語の定義によって異なります。
AIOを「AI Optimization」とする場合は、AI検索全般を対象とするため、LLMOと近い意味で使われます。
一方、「AI Overview Optimization」とする場合は、Google検索のAI Overviewsへの最適化を指します。
GMOらくらくホームページ制作では、Google AI Overviewsを中心とした対策については「AIO対策とは？AIOの基本と対策を解説！」で詳しく紹介しています。
SEOとLLMOはどちらを優先すべきですか？
まずSEOの基本を整えることが重要です。
GoogleもAI OverviewsやAI Modeなどへの掲載について、通常のSEOとは別の特殊な対策は必要ないと案内しています。
クロールやインデックス、コンテンツ品質、内部リンクなどの基本を整えたうえで、生成AIからの参照や流入も確認していくとよいでしょう。
FAQを作ればLLMOに効果がありますか？
FAQ形式にしただけで、AIに引用されやすくなると保証されているわけではありません。
FAQは、実際にユーザーが疑問に感じる内容について、質問と回答をわかりやすく整理するために利用しましょう。
構造化データはLLMOに必要ですか？
生成AI検索のためだけに専用の構造化データを追加する必要はありません。
Googleも、AI OverviewsやAI Modeへの掲載に専用のSchema.orgマークアップは必要ないと案内しています。
通常のSEOや検索結果での機能を目的として、ページの内容に合った構造化データを正しく利用しましょう。
llms.txtは設置した方がいいですか？
必須ではありません。
Google検索ではllms.txtを使用しておらず、Google検索での表示やランキングにも影響しないと明記されています。
利用したいAIサービスやシステムがllms.txtに対応している場合に、補助的な対応として検討するとよいでしょう。
LLMOだけでホームページへの集客はできますか？
LLMOだけに集客を依存するのはおすすめできません。
ユーザーが情報を探す場所には、Google検索、生成AI、SNS、広告などさまざまなものがあります。
SEOをはじめとした既存の集客施策と組み合わせながら、AI検索からの流入やブランド接点も確認していくことが重要です。