1LLMOとは
LLMOとは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityなどの生成AIがユーザーの質問に答える際に、自社のコンテンツやブランド情報を正しく理解し、回答の中で引用・参照してもらうための最適化戦略です。
従来のSEO（検索エンジン最適化）が、検索結果ページでの表示順位を上げることを主な目的としていたのに対し、LLMOが重視するのは、AIが生成する「回答そのもの」に自社の情報が含まれるかどうかです。ユーザーがAIに質問したとき、AIが「この情報は信頼できる」と判断し、回答の根拠として自社サイトを紹介したり、ブランド名に言及したりする状態を目指します。
「人間にとって読みやすいだけでなく、AIにとっても理解しやすいコンテンツ構造や、専門性・信頼性がはっきり伝わる情報設計が欠かせません。検索行動がキーワード入力中心から対話型へと変わる中で、AIに『選ばれる情報源』として認識されるための、次世代のWeb最適化手法がLLMOです」
2LLMOのコンテンツ対策
LLMOにおけるコンテンツ対策とは、単に読みやすい文章を書くことではありません。生成AI（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど）が情報を正しく読み取り、理解し、回答の根拠として引用しやすいように、情報そのものを設計する取り組みです。ここでは、AIに選ばれるコンテンツを作るために押さえておきたい8つの重要なポイントを解説します。
1. 情報の信頼性と責任範囲を明確にする
AIが情報を引用する際、最も重視するのが「この情報は誰が、どの立場で発信しているのか」という点です。そのため、執筆者名やプロフィール、専門分野、監修者の有無などを明示し、情報の責任の所在をはっきりさせることが重要になります。
あわせて、主張の裏付けとなる公式データや統計情報、信頼できる外部サイトへの出典リンクを示すことで、内容の客観性を高めることができます。AIは誤情報を避ける傾向が強いため、信頼性が担保されたコンテンツほど、安心して回答の根拠として採用されやすくなります。
2. 結論を起点に、論理が破綻しない構成で書く
生成AIは、論理構造が明確な文章を好みます。そのため、各見出しでは最初に結論を提示し、その後に理由や補足説明を続ける「結論ファースト」の構成を意識することが重要です。
主語と述語の関係を明確にし、曖昧な表現や感覚的な比喩を避けることで、AIは文章の要点を正確に抽出しやすくなります。論理の流れが整理された文章は、AIが要約や回答文を生成する際の精度も高めるため、結果として引用される可能性が高まります。
3. 一次情報を軸に、根拠の示し方を統一する
AIは、伝聞や曖昧な情報よりも、一次情報に基づいた内容を優先的に扱います。調査データ、公式発表、業界団体の統計、原典資料など、信頼できる一次情報を軸にコンテンツを構成することが重要です。
また、出典の表記方法をサイト全体で統一することで、AIは情報の出所を一貫した形で認識しやすくなります。根拠が明確で整理されたコンテンツは、AIにとって価値の高い情報源となり、回答の参考として優先されやすくなります。
4. 判断や意思決定に使えるコンテンツを増やす
AIは、ユーザーの疑問に答えるだけでなく、判断や意思決定を支援する役割も担います。そのため、単なる情報の説明にとどまらず、メリット・デメリットの比較、選び方の基準、注意点など、判断材料となる情報を提示することが重要です。
比較表やチェックリストなどを用いて整理することで、AIはその内容をアドバイスとして活用しやすくなります。「どう考えればよいか」が明確なコンテンツは、AIの回答文に組み込まれやすくなります。
5. 言葉の定義と表現を揃え、誤解を生まないようにする
AIは言葉の意味を厳密に処理するため、専門用語や略語を使う場合は、最初に明確な定義を示すことが欠かせません。また、同じ意味の言葉を複数使い分けると、AIが文脈を誤解する原因になります。
記事内やサイト全体で用語の使い方を統一し、曖昧な表現や感覚的な言い回しを避けることで、AIによる誤った解釈や引用を防ぐことができます。一貫した言葉選びは、LLMOにおいて非常に重要な要素です。
6. 「結局どうすればいいか」が一目でわかる形にまとめる
AIは膨大なテキストの中から、要点だけを抜き出して回答を作成します。そのため、「結論」や「具体的な行動」が一目で分かる形に整理されていることが重要です。
冒頭の要点まとめ、手順を整理した箇条書き、FAQ形式などを活用することで、AIは重要な部分を機械的に抽出しやすくなります。読者にとって分かりやすい構成は、そのままAIにとっても使いやすい構造となり、引用率の向上につながります。
7. 前提条件つきの具体例・事例で理解を補強する
抽象的な説明だけでなく、「どんな条件で」「どのような結果になるのか」といった具体例を示すことで、コンテンツの理解度は大きく向上します。AIはユーザーの状況に応じて回答を調整するため、前提条件が明確な事例は、文脈に合った回答として採用されやすくなります。
実際のケースや想定シナリオを交えることで説得力も高まり、AIにとって信頼できる情報源として認識されやすくなります。
8. 情報の更新性と信頼性を担保する
生成AIは、古い情報よりも最新で正確な情報を優先します。そのため、定期的にコンテンツを見直し、内容をアップデートすることが重要です。あわせて、最終更新日や情報の時点を明示することで、AIは情報の鮮度を正しく評価できます。
特に数値データや統計情報は、最新の公式発表に合わせて更新することが欠かせません。継続的な更新は、AIに長期的に引用され続けるための重要な条件となります。
3LLMOのテクニカル対策
LLMOにおけるテクニカル対策とは、生成AIがWebサイト上の情報を正しく見つけ、内容を理解し、回答に活用できるようにするための「技術的な基盤づくり」を指します。人間にとっての見やすさや使いやすさ（UI/UX）だけでなく、AIのクローラーや参照エンジンといった「機械」が情報を正確かつ効率的に処理できる構造を整えることが重要です。
重要ページの発見・理解
サイトアーキテクチャを論理的に整理し、トピッククラスター型の構造を構築します。
クロールの制御
robots.txtやサイトマップを整備し、主要・最新コンテンツを効率よく届けます。
セマンティック設計
見出しタグを適切に使い、文書構造そのものに意味を持たせます。
構造化データ
Schema.orgを実装し、ページの意味や役割をAIに直接伝えます。
1重要ページが正しく発見・理解される構造を作る
AIが参照すべきページを見つけ、その内容を正確に解釈するためには、Webサイト全体の構造が論理的に整理されている必要があります。AIも人間と同様に、ページ同士の関係性や「どのページが重要なテーマを扱っているか」を、サイト構造から判断しています。
サイトのアーキテクチャが整理されていれば、AIはそのサイトの専門性や情報の深さを効率よく把握でき、回答生成時に引用されやすくなります。また、論理的に設計された内部リンクは、AIが文脈を理解するための「意味の地図」として機能します。単にページ数を増やすのではなく、主要トピックを軸に関連ページを階層化し、相互にリンクさせることで、特定分野に強い「トピッククラスター型のサイト」として認識されやすくなります。
2クロール・インデックスの制御ルールを整理する
AIや検索エンジンに情報を届けるためには、クローラーが適切にアクセスできる状態を保ちつつ、不要なページは制御するルール設計が欠かせません。robots.txtによるクロール制御や、XML・HTMLサイトマップの送信は、AIに効率よくコンテンツを発見・理解させるための基本的な施策です。
どれほど価値の高い情報でも、クローラーに発見されなければ、AIの回答候補にはなりません。また、JavaScriptで動的にコンテンツを表示している場合は、サーバーサイドレンダリング（SSR）などを導入し、クローラーが情報を欠損なく取得できる「マシンリーダブルな状態」を整えておくことが、AI検索時代では必須となります。
3ページの主題と答えを機械的にも明確にする
AIにコンテンツを引用してもらうためには、ページの主題と、その結論や答えが明確な構造で示されていることが重要です。これは、見出しタグ（H1・H2など）や段落を適切に使い、文書構造そのものに意味を持たせる「セマンティック設計」を指します。
例えば、見出しでテーマを明示し、その直後に結論となる文章を配置するといった構成です。問いと答えが一貫した形で整理されていると、AIはその情報を「引用可能で信頼性の高い情報」として認識しやすくなります。これはAIの誤解を防ぐための配慮であり、引用される可能性を高めるための重要なポイントです。
4構造化データで内容理解を補助する
構造化データ（Schema.orgなど）の実装は、コンテンツの意味や役割をAIに直接伝えるための有効な手段です。構造化データを設定することで、そのページが「記事」なのか、「FAQ」なのか、「商品情報」なのかといった情報を、AIが即座に機械的に判断できるようになります。
単にマークアップするだけでなく、Article、FAQPage、Productなど、適切なタイプを選び、正確な情報を設定することが重要です。こうしたメタ情報を明示することで、AIが回答を生成する際の情報の信頼性が高まり、引用や統合の対象として選ばれやすくなります。
5本文が欠損せず取得できる配信状態を保つ
AIやクローラーがページ内容を完全に取得できなければ、その情報価値は正しく評価されません。特に注意すべきなのが、JavaScriptや動的読み込みによって「人間には表示されているが、クローラーには内容が取得できない」状態です。
これを防ぐためには、サーバーサイドレンダリング（SSR）やプリレンダリングを活用し、コンテンツが欠損なく取得できる状態を保つ必要があります。また、ページの表示速度やサーバーの応答速度を最適化することも、AIが情報をスムーズに収集するうえで欠かせません。コンテンツの取得精度そのものが、AIからの評価に直結します。
6テキスト以外の情報も意味として伝える
画像や図表、動画といったテキスト以外の情報も、AIが理解できる形に変換しておくことがLLMOでは重要です。画像には内容を説明するalt属性やキャプションを設定し、図表には明確な解説文を添えることで、AIが視覚情報を意味のあるデータとして認識できるようになります。
さらに、動画には字幕や文字起こし（トランスクリプト）を用意し、テキストとして解析可能な状態にします。これにより、AIは動画内の情報も含めて内容を把握でき、回答生成時の情報源として活用される可能性が広がります。
7多言語・多地域でも内容の混線を起こさない
多言語・多地域向けに展開しているサイトでは、言語や地域ごとの情報が混在しないよう、明確な設計が必要です。同じテーマでも、言語ごとにURL構造を分け、「hreflang属性」などで対応関係を明示することで、AIは各言語・地域向けの情報を正しく判断できます。
これにより、日本語ユーザーには日本語版、英語ユーザーには英語版といった適切な情報提供が可能になり、誤った引用や評価の分散を防げます。この設計が曖昧だと、AIはどの情報を優先すべきか判断できず、結果としてサイト全体の信頼性を損なうリスクがあります。
テキスト以外の情報も伝える
画像にはalt属性、動画には文字起こしを用意し、あらゆる情報をAIが解析可能な状態にします。
多言語・多地域対応
hreflang属性などで対応関係を明示し、言語・地域ごとの情報の混線を防ぎます。
4LLMOのエンティティ対策
エンティティ対策とは、AIに対して「自社や自社サービスが何者なのか」を正しく理解させ、信頼できる情報源として認識させる取り組みです。
ここでいう「エンティティ（Entity）」とは、企業やブランド、人物、商品、サービスなど、実在する明確な“実体”を指します。これらの情報をAIが誤解なく処理できるように整理・整備することで、AIからの認識精度が高まり、回答に採用される可能性を高めることができます。
エンティティを強化する5つの施策
1. 正式な拠点の確保
公式サイトだけでなく、Wikidata、公式SNS、業界名鑑などで情報を統一し、AIが「実在する信頼できる実体」と判断しやすくします。
2. 属性情報の明文化
所在地、設立年、業種、提供サービス、ターゲット層を確定したデータとして構造化データ等で明示します。
3. 関係性の構造化
「会社と製品」「人物と役職」などの関係を内部リンクやデータ構造で示し、AIのナレッジグラフ構築を助けます。
4. 実績の体系化
導入事例や数値データを、AIが回答の「根拠」として引用しやすい形で整理して提示します。
5. 透明性の確保
おすすめ情報の評価基準や、サービスの制約事項をあらかじめ開示し、ハルシネーション（誤回答）を防ぎます。
5エンティティ対策の実践方法
エンティティ対策を実践するための具体的な方法を、8つのステップで解説します。
1中心となるエンティティを定義し、軸を固定する
エンティティ対策の第一歩は、AIに認識させたい主体（自社ブランドやサービス）を明確に定義することです。正式名称、属するカテゴリ、果たしている役割やミッションなどを言語化し、AIが迷わず理解できる状態を作ります。
例えば、公式サイト内で一貫した定義文を掲載したり、サービスの目的や対象ユーザーを明確に説明したりすることが有効です。同じ言葉でも文脈によって意味が変わるケースは多いため、「自社においてはこの意味で使っている」という軸を固定することが、AIの認識ズレを防ぐ土台になります。
2エンティティごとに公式な情報拠点を持つ
AIがエンティティを正しく理解するためには、公式情報がWeb上の複数の信頼できる場所に存在していることが重要です。自社サイトだけでなく、WikipediaやWikidata、公式SNS、業界名鑑などにも情報を掲載することで、AIはそれらを相互に参照し、「同一の実体である」と判断しやすくなります。
第三者が運営するプラットフォームにも情報が存在することは、AIにとってそのエンティティが「実在し、一定の信頼性を持つ存在」であるという強いシグナルになります。
3名称・定義・立ち位置のブレをなくす
エンティティの情報は、名称・定義・立ち位置（役割や属性）をサイト内外で統一することが極めて重要です。生成AIは複数のデータソースから情報を統合して回答を生成しますが、同じエンティティが異なる表記や意味で存在すると、AIが混乱して認識を分散させてしまい、引用・言及されにくくなります。
したがって、ブランド名・商品名・役職名などの固有名詞も含めて一貫した表記ルールを策定し、サイトや外部メディアにも同じ定義で展開することが求められます。これによりAIは「これは同一の実体だ」と判断しやすくなり、引用される際の精度と一貫性が向上します。
4属性情報を明文化し、解釈の余地を減らす
AIにエンティティの特徴を正確に理解させるためには、属性情報を明確に示すことが欠かせません。所在地、設立年、業種、提供サービス、ターゲット層といった具体的な事実情報を整理し、可能であれば構造化データとして明示します。
こうした情報を明文化することで、AIは文章のニュアンスではなく、確定したデータとしてエンティティを理解できます。曖昧な表現を避け、整合性の取れた情報を提供しているエンティティほど、AIにとって扱いやすく、優先的に参照されやすくなります。
5実績や事例を根拠として体系化する
AIから「信頼できる情報源」として選ばれるためには、実績や具体的な根拠を体系的に示すことが重要です。導入事例、成功実績、数値データ、顧客の声、第三者からの評価などを整理して提示します。
これらはマーケティング施策であると同時に、AIにとっては情報の正確性を裏付ける証拠となります。実績を専用ページで整理したり、構造化データに組み込んだりすることで、AIが回答を生成する際の「根拠」として引用しやすくなります。
6エンティティ同士の関係性を構造で示す
「会社と製品」「人物と役職」「サービスとカテゴリ」など、エンティティ同士の関係性を明確に示すことも重要です。これはAIのナレッジグラフ構築を助ける考え方です。
サイト構造や内部リンク、構造化データを活用して関係性を明示することで、AIは単語単位ではなく、背景や文脈を含めた深い理解ができるようになります。関係性が整理されているほど、AIは複雑な質問に対しても、関連情報を結び付けた精度の高い回答を生成できます。
7推奨・評価は条件付きで透明に示す
ランキングやおすすめ情報を掲載する場合は、その評価基準や条件を明確に示すことが信頼性向上につながります。なぜその商品やサービスが優れているのか、どのような条件で比較しているのかを論理的に説明することが重要です。
評価の背景や前提条件まで明示されていれば、AIはその意図を正しく理解し、ユーザーへの回答として採用しやすくなります。情報の透明性は、LLMOにおける重要な評価ポイントの一つです。
8誤解されやすい点や制約を先に開示する
AIによる誤った回答（ハルシネーション）を防ぐためには、制約条件や誤解されやすい点をあらかじめ明示しておくことも効果的です。特に専門性が高い分野や、条件によって結果が変わるサービス・製品では、「できること」と「できないこと」を明確に区別します。
制限事項を正直に伝えることで、AIは情報の適用範囲を正しく理解し、結果としてユーザーにとって有益で精度の高い回答を生成しやすくなります。
9定義と属性の更新を継続的に反映する
AIは常に最新の情報を重視します。エンティティの定義や属性情報は、一度整備して終わりではなく、継続的に更新していく必要があります。企業情報やサービス内容、実績データに変更があった場合は、公式サイトだけでなく、連携している外部プラットフォームの情報も速やかに更新します。
複数の情報源で内容が一致し、常に最新の状態が保たれていることは、AIからの信頼を維持し続けるための重要な条件です。