• 公開日：2025.03.12 最終更新日：2025.03.12

LLMOへの対応方法と大規模言語モデルごとの対策指針

情報を調べる手段として、ChatGPTやAI Overviewsなどを使うユーザーが増えています。 こうした変化により、自社コンテンツが大規模言語モデルに正しく引用されることが、新たな集客手段として注目されています。 そのときに重要になるのがLLMO対策です。

本記事では、LLMO対策の概要から、そのメリット・デメリット、大規模言語モデルに引用されやすくなる対応方法までを解説します。

LLMO対策とは

LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPTやAI Overviewsなどの大規模言語モデルに、自社の情報を正確に認識させ、回答内で引用されることを目指す取り組みです。

最近は、大規模言語モデルを使って情報を調べるユーザーが増えており、大規模言語モデル経由でホームページにアクセスするケースが一般化しつつあります。さらに、GoogleのAI Overviewsのように、検索エンジン自体も大規模言語モデルによる回答機能を強化しており、情報収集のスタイルが大きく変化しています。

こうした状況に対応するには、大規模言語モデルが理解しやすく、信頼できるコンテンツ提供が重要です。

LLMO対策を取り入れることで、検索エンジン以外からの新たな流入経路を確保し、AI時代におけるホームページの集客力を高めることができます。

LLMO対策のメリット

LLMO対策を行うことで、大規模言語モデルに自社の情報が正しく認識され、引用される可能性が高まります。

ここでは、LLMO対策を行うメリットを紹介します。

新規顧客を集客できる

LLMO対策を行うことで、自社コンテンツが大規模言語モデルに引用される可能性が高まります。

大規模言語モデルは、回答に引用元としてリンクを表示することがあります。こうしたリンクを通じて自社サイトに訪問されることで、新たな流入経路が生まれ、これまで接点のなかったユーザーにもアプローチできるようになります。

結果として、新規顧客の獲得につながる可能性が高まります。

AI時代になってもアクセスの減少リスクを抑えられる

最近では、GoogleがAIへの注力を明言しており、その一環としてAIモードの導入が予定されています。

AIモードが登場したからといって、すぐに検索エンジンがなくなるわけではありませんが、Googleは確実にAIへのシフトを進めています。この流れが続けば、検索エンジンを利用するユーザーは徐々に減少していく可能性があります。

そうした変化に備える意味でも、LLMO対策を取り入れておくことで、将来的なアクセス減少のリスクを抑えることができます。

大規模言語モデルからのアクセスはコンバージョン率が高い

大規模言語モデル経由で訪れるユーザーは、コンバージョンにつながりやすい傾向があります。

大規模言語モデルはユーザーの意図に合った情報を的確に提示するため、関心度の高い状態でホームページにアクセスするケースが多く、高い成果が期待できます。

LLMO対策を通じて、こうしたユーザーを集客することで、問い合わせや資料請求、購入などのコンバージョンにつながる可能性が高まります。

この傾向については、AhrefsブログのAI検索トラフィックのコンバージョン率は他より高いことが判明！でも紹介されています。

SEOと対策法が似ている

LLMO対策はSEOとは異なるアプローチですが、重なる部分も多く、これまで培ったSEOの知識や経験を応用することができます。

たとえば、SEOで重視されているE-E-A-Tの考え方は、LLMO対策でも重要な評価基準です。なぜなら、大規模言語モデルに自社の情報を信頼できるものとして認識してもらうためには、質の高いコンテンツを提供し、専門性や実体験に基づいた情報を発信することが不可欠だからです。

このように、SEOの考え方は、LLMO対策にも通じる部分が多く、両者を並行して進めることが可能です。

競争が少ない

現時点では、LLMO対策に本格的に取り組んでいる企業はまだ多くありません。LLMO対策はまだ広く浸透していないため、競争が少ないのが現状です。

今のうちからLLMO対策に取り組んでおけば、他社に先駆けて大規模言語モデルに認識され、優位なポジションを確立しやすくなります。

たとえば、ホームページ内のコンテンツを整理し、専門性や信頼性の高い情報にリライトしておくことで、少しずつ大規模言語モデルからのアクセスを増やすことが可能です。

また、これからホームページを制作する企業は、SEOだけに依存せず、LLMO対策を取り入れておくことで、安定した集客につなげやすくなります。

LLMO対策のデメリット

LLMO対策は、多くのメリットを持ちますが、一方でいくつかの課題も存在します。

ここでは、LLMO対策のデメリットについて解説します。

効果測定が難しい

LLMO対策の課題のひとつは、効果測定が難しい点です。

大規模言語モデルがコンテンツをどのように扱い、どのように回答に使っているのかは、ユーザーには分かりづらく、その仕組みの多くがブラックボックスになっています。

さらに、検索エンジンのように検索順位が存在しないため、どの対策が効果的だったのかを判断するには、大規模言語モデルに表示されているかどうかが基準となってきます。

現状では、大規模言語モデルに引用されたページのアクセス状況や、大規模言語モデルの出力内容を観察し、どの対策が効果的であったかを見極めるしかありません。

ゼロクリックが発生する可能性がある

LLMO対策によってコンテンツが大規模言語モデルの回答に活用された場合でも、ユーザーがホームページにアクセスしないゼロクリックが発生する可能性があります。

大規模言語モデルは、ユーザーの質問に対して直接回答を提示します。この場合、ユーザーはホームページに訪問することなく、大規模言語モデルの提供する情報だけで満足してしまう可能性があるのです。

SEOでは、検索エンジン経由でホームページへの流入を確保することが目的でしたが、LLMO対策では、大規模言語モデルに引用されたとしても、ユーザーがホームページへ訪問するとは限らないという点を考慮する必要があります。

誤情報が拡散される可能性がある

大規模言語モデルは学習したデータをもとに回答を生成しますが、必ずしも正確な情報を提供するとは限りません。そのため、誤情報が拡散されるリスクがあるという点もLLMO対策のデメリットです。

たとえば、大規模言語モデルが情報を引用する際に、文脈を誤って解釈していたり、古い情報を提示したりするケースがあります。これにより、本来の意図とは異なる形でコンテンツが利用される可能性があります。

そのため、正しい情報を提供するためのLLMO対策が重要になります。

LLMO対策とSEOの違い

LLMO対策とSEOは、どちらもオンライン上のコンテンツを最適化する手法ですが、最適化の対象や目的に大きな違いがあります。以下の表では、LLMO対策とSEOの主な違いを整理しています。

これからのホームページ制作では、SEOとLLMO対策をバランスよく取り入れることが求められます。両者を組み合わせることで、より多くのユーザーに情報を届けることができるようになります。

LLMO対策の方法

LLMO対策を活用することで、大規模言語モデルがコンテンツを正しく理解し、適切に引用する可能性を高めることができます。

ここでは、LLMO対策のポイントを解説します。

llms.txtを設置する

llms.txtは、大規模言語モデルに対して、自社のホームページにどのようなコンテンツを公開しているかを知らせるためのファイルです。検索エンジン向けのrobots.txtに似た仕組みで、クローラーに対してクロール対象の範囲を伝える役割があります。

こうした仕様に対して、Googleは「llms.txtを利用していない」と明言しています。ただし、実際にどのように扱われているかは外部から判断できず、回答や学習に活用されているかどうかも明確ではありません。

そのため、できる限り設置することがおすすめです。設置しても、大規模言語モデルに参照されなくなることや、SEO効果に悪影響が出ることはありません。保険的な意味で導入しておくことが推奨されます。

WordPressを使っているホームページでは、Website LLMs.txtなどのプラグインを利用することで、簡単に設置できます。

構造化データを実装する

構造化データを実装することで、大規模言語モデルがコンテンツの内容を正確に理解し、適切な情報として引用する可能性が高まります。

構造化データは、SEOとしても効果的であり、リッチリザルトの表示につながることもあります。

LLMO対策として構造化データを利用する際には、記事の種類を明確にするArticle、質問と回答を整理するFAQ、手順を伝えるHowToなどが効果的です。また、Organizationを追加し、ホームページの信頼性を明示することで、大規模言語モデルの評価を高めることができます。

適切に実装することで、大規模言語モデルが情報を正しく認識し、引用される可能性を高められます。

E-E-A-Tを高める

LLMO対策を効果的に進めるには、Googleの品質評価基準として知られるE-E-A-Tの考え方を意識することが重要です。E-E-A-Tとは、経験、専門性、権威性、信頼性の頭文字を取ったもので、大規模言語モデルにも通じる評価基準として注目されています。

まず経験とは、実際に得た知見や事例に基づいた情報を指します。たとえば、自社サービスを使った体験や業務上の事例を交えて解説することで、大規模言語モデルから一次情報として認識されやすくなります。

次に専門性は、特定の分野に対して深い知識があることを意味します。たとえば、業界動向の詳しい解説や、自社の専門領域に基づいた独自の視点を取り入れることで、内容に説得力が生まれ、大規模言語モデルにも専門的な情報として認識されやすくなります。

また権威性は、その情報が誰によって語られているか、外部からどう評価されているかという視点です。著者の肩書きや資格、企業の実績、他サイトからの被リンクといった要素が、コンテンツの権威性を強化します。

最後に信頼性は、情報が正確であり、出典や根拠が明確であることが求められます。誤解を招かない丁寧な記述を心がけ、定期的な更新や著者情報の明示を行うことで、信頼できる情報源として大規模言語モデルに認識されやすくなります。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計は、大規模言語モデルに自社情報を正しく理解してもらうための基本であり、LLMO対策として高い効果を発揮します。

第三者の紹介ページに掲載される

LLMO対策として効果的なのが、「○○におすすめの▲▲会社」や「信頼できるサービス◯選」などの第三者による紹介ページに掲載されることです。

こうしたページは、客観的な視点から企業やサービスを評価しており、大規模言語モデルにとっても信頼性の高い情報源と判断されやすくなります。特に、業界メディアや比較サイト、専門家によるランキングページに掲載されているホームページは、大規模言語モデルが引用元として選ぶ可能性が高まります。

紹介されることで被リンクが得られるだけでなく、大規模言語モデルの評価向上にもつながり、LLMO対策とSEOの両面でメリットがあります。自社が選ばれる理由や強みを明確に伝え、掲載される機会を積極的に増やすことが重要です。

露出を意識した情報発信を行う

大規模言語モデルに認識されやすくするには、インターネット上での露出を増やすことも重要です。

ホームページだけでなく、Googleビジネスプロフィールへの登録やSNSの活用、無料ブログサービスでの情報発信など、複数のチャネルで自社の存在を明確にしておくと効果的です。

特に、複数の信頼できるプラットフォームで自社に関する情報が発信されていると、大規模言語モデルがその存在を補強的に理解しやすくなります。

こうした露出の積み重ねは、LLMO対策だけでなく、SEOやブランド認知にも良い影響を与える要素です。

大規模言語モデルごとのLLMO対策の指針

LLMO対策は大規模言語モデルごとに求められる要素が異なる傾向があります。代表的な大規模言語モデルの特性を理解し、それぞれに適したアプローチを取ることで、引用される可能性を高めることができます。

ここでは、大規模言語モデルごとの対策のポイントを紹介します。

共通するのは良質なコンテンツ作成

どの大規模言語モデルに対しても、基本となるのはユーザーにとって有益な良質なコンテンツです。

正確な情報や一次情報、専門的な知見が含まれており、構成が明確なコンテンツは、大規模言語モデルにとっても理解しやすく、情報源として選ばれやすくなります。

LLMO対策では、まずこの質の高さを土台に据えることが欠かせません。

ChatGPTはおすすめ記事での紹介を重視する傾向

ChatGPTは、複数の信頼性あるWebページに共通して登場する情報を高く評価する傾向があります。

とくに、「おすすめ〇選」「◯◯に強い企業まとめ」などの紹介型コンテンツで紹介されているページは、引用対象として選ばれやすくなります。そのため、他サイトから客観的に推薦される機会を増やすことが、LLMO対策として効果的です。

Geminiは自社の特徴を明確に打ち出したコンテンツを重視

Geminiは、コンテンツ内に自社の強みや価値を明確に記載しているかを重視する傾向があります。

機能やサービス内容だけでなく、企業としての理念や事例、他社との違いなどを丁寧に伝えることで、情報の網羅性や信頼性が高まり、引用されやすくなります。構造のわかりやすさも重要な要素です。

LLMO対策の重要性と今後の活用法

LLMO対策は、大規模言語モデルが正しく情報を認識し、適切に引用するための最適化手法です。AIの普及に伴い、検索結果だけでなく、大規模言語モデルを通じた情報提供の重要性が高まっています。

LLMO対策を活用することで、新規顧客の獲得やSEOとの併用による相乗効果が期待できますが、効果測定の難しさやゼロクリックの発生などのデメリットもあります。

今後のホームページ制作では、検索エンジンだけでなく、大規模言語モデルに最適化された情報設計を意識することが重要です。LLMO対策を適切に実施し、AI時代に適応した情報発信を進めましょう。