「LLMO対策をしたいけど、何から始めればいいかわからない」「構造化データって難しそう...」。そんな方のために、明日からすぐに実践できる具体的なテクニックを3つに絞って解説します。
理論や背景は最小限にし、「どう書けばAIに読まれるか」「どう構成すれば引用されやすいか」という実務的なノウハウに焦点を当てます。
1テクニック①：結論から書く（BLUF法）
BLUF法とは？
BLUF（Bottom Line Up Front）とは、「結論を最初に書く」というライティング手法です。AIは文章の最初の部分を最も重要視するため、結論を冒頭に置くことで、AIが「この記事の核心」を即座に理解できます。
❌ NG例：結論が最後にある
「LLMO対策は、まず構造化データの実装から始めることが重要です。Schema.orgのマークアップを適切に行うことで、AIが情報を正確に理解できるようになります。また、llms.txtの設置も推奨されます。これらの対策により、AIからの引用率が向上します。」
→ AIは最初の文脈で「構造化データの話」と判断し、核心を見逃す可能性
✅ OK例：結論を最初に
【結論】LLMO対策で最も効果的なのは、構造化データ（Schema.org）とllms.txtの実装です。これにより、AIからの引用率が2〜3倍向上します。
以下、具体的な実装方法を解説します。まず、Schema.orgのマークアップから始めましょう...
→ AIは冒頭で「構造化データとllms.txtが重要」と即座に理解
実践のコツ
- •記事の冒頭150文字以内に結論を書く
- •「【結論】」や「要点：」などの見出しを付ける
- •結論の後に「以下、詳細を解説します」と続ける
2テクニック②：データは画像ではなくHTMLで記述する
AIは画像を認識できますが、テキストデータほど正確には読み取れません。スペック比較表や料金表を画像で貼り付けるのではなく、HTMLの<table>タグやMarkdown形式で記述することで、AIが100%正確に理解できます。
画像で掲載
AIの認識：
「ただの絵。alt の文字しか読まない」
HTMLテーブルで記述
| 機能 | 自社 | 他社 |
|---|---|---|
| 速度 | ◎ | △ |
| 価格 | 安 | 高 |
| サポート | ◎ | ○ |
| 導入 | 簡単 | 複雑 |
AIの認識：
「詳細なスペックデータとして100%理解できる」
実装例：HTMLテーブルの書き方
<table>
<thead>
<tr>
<th>機能</th>
<th>自社</th>
<th>他社</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>速度</td>
<td>◎</td>
<td>△</td>
</tr>
<tr>
<td>価格</td>
<td>安</td>
<td>高</td>
</tr>
</tbody>
</table>ポイント：AIは<th>（見出し）と<td>（データ）の関係性を自動的に理解します。画像のalt属性だけでは、この構造化された情報は伝わりません。
3テクニック③：Q&A形式で「問いと答え」をセットにする
AIは「質問と回答のペア」を最も信頼できる情報として扱います。記事内にQ&A形式のセクションを設けることで、AIが「この記事は〇〇という質問に答えている」と明確に認識できます。
Q&A形式の書き方
Q: LLMO対策はSEOとどう違うのですか？
A: SEOは検索エンジンのクローラー（ロボット）に向けた最適化ですが、LLMOはAIモデル（LLM）の学習データや参照ソースとしての最適化です。SEOは「キーワード」を重視しますが、LLMOは「文脈」「事実の構造化」「権威性」を重視します。
Q: 構造化データは必須ですか？
A: 必須ではありませんが、構造化データがあることでAIの理解度は格段に向上します。特にProduct、Article、FAQPageなどのSchema.orgマークアップは、AIが情報を「事実」として認識するための重要な手がかりとなります。
実践のコツ
- •記事の最後にFAQセクションを設ける
- •QとAを明確に分離し、見出しタグ（<h3>など）で構造化する
- •FAQPageのSchema.orgマークアップを追加する（JSON-LD形式）
まとめ：3つのテクニックでAIに読まれる記事に
結論から書く（BLUF法）
冒頭150文字以内に結論を書くことで、AIが即座に記事の核心を理解できます。
データはHTMLで記述
画像ではなくHTMLテーブルで記述することで、AIが100%正確にデータを理解できます。
Q&A形式で構造化
質問と回答のペアを明確にすることで、AIが「この記事は〇〇に答えている」と認識できます。
これらのテクニックは明日からすぐに実践できます。まずは1つから始めて、徐々に全ての記事に適用していきましょう。