LLMOとSEOはどちらもインターネット上で「自社の情報を見つけてもらいやすくする」ための技術ですが、その対象と目的に大きな違いがあります。
今だけ、権威性アップの為の無料チェックリストと簡易的なLLMO対策無料チェックリストも無料配布中です。
最近は、検索結果のトップにSEO記事ではなくAIが自動でまとめた回答を表示する機能が出てきました。従来のコンテンツSEO対策だけで十分なのか不安です。
SEOとLLMOは対立ではなく相互補完的な関係です。両方に対応した戦略が今後のデジタルマーケティングでは重要になります。
LLMOが話題になったことにより下記のようなお悩みを持たれている事業責任者や経営者が最近では、多く見受けられます。
- LLMOとSEOの違いがわからない。それぞれの特徴や目的を知りたい。
- 従来のSEOとLLMOの違いや関係性について知識を得たい。
- LLMOに最適化した運用戦略を自社でも行いたいが何をするのが最適解かわからない。
そんなLLMOとSEOの違いについてお悩みをお持ちの方に向けて、LLMO研究所が徹底的に解説していきます。
LLMO研究所では、正解が確立されていないLLMO（Large Language Model Optimization）の領域において、二次情報のまとめではなく、自らの手による「検証データ」と「一次情報」を発信しています。LLMO研究所は、東証プライム上場のCACグループとして、自社でAI開発を行うシステム会社の為、大規模言語モデルに関する技術情報や、ソースコード、アルゴリズムレベルでの深い理解がある為、AI(LLMO)に関する専門的な情報発信が可能です。
また、これまでに豊富なマーケティングコンサル実績があり、単なるツールの使い方の説明（点）ではなく、事業成長を見据えた全体戦略（面）からの本質的な支援体制が可能です。
これまで支援してきた会社のロゴとかの一覧(一部)をここに掲載できれば信頼性をあげられます。
今回の記事を読むことであなた自身もSEOとLLMOの違いを理解し、LLMOの施策戦略を考えられるようになります。
LLMOとSEO戦略の根本的な違い
LLMOとは
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中に自社の情報を引用・参照してもらうための最適化手法です。
LLMO対策では「AIからのお墨付き」を得ることが重要になるんです。
LLMOは、AIが生成する回答の中に自社の情報を引用・参照してもらうための最適化手法です。
具体的には、ユーザーがAIに質問したときに、その回答の中で自社ブランドや商品が推奨されたり、自社コンテンツが信頼できる情報源として引用されたりすることを目指します。
SEOとLLMOが目指すゴール
まずは、そもそもSEOとLLMO戦略の違いを理解することが重要です。
LLMOとSEO対策では、根本的に目指すべきゴールが違います。
SEOは検索エンジンの結果で上位表示を目指します。
LLMOはChatGPTやgoogle ai overviewなどのAI回答内での引用・参照を目的としています。
そもそも大規模言語モデルは、どのように情報を処理しているんですか？
大規模言語モデルは、テキストデータを学習し専門知識と分野にカテゴライズしラベリングしていきます。
大規模言語モデルの情報処理メカニズム
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、自然な文章を生成できるAIモデルです。
簡単に説明すると事前学習(一般的に言われていること)とファインチューニング(専門的知識情報に分類)とラベリング(実際の人間の返答に対する評価)をみて最適な回答の学習を進めていきます。
LLMは情報を処理する際に、以下のような特徴的なメカニズムを持っています。
- 文脈理解と意図把握: 単純なキーワードマッチングではなく、質問の背景や意図を理解して回答を生成
- 情報の統合と要約: 複数の情報源からデータを統合し、人間にとって理解しやすい形に要約
- 信頼性評価: 情報の一貫性、信頼性、最新性などを評価して引用すべき情報源を選択
LLMOで重視されるコンテンツとは？
AIの情報処理のメカニズは、理解できたのですが、実際にAIの回答に自社情報が引用されるようになりたいけど、具体的に何から始めればいいんでしょうか？
まずは自社サイトのFAQ構造を整備し、明確な定義文や一次情報の発信から始めるのがおすすめです。
情報処理のメカニズムが理解できたところで、実際にLLMOで重要とされるコンテンツは、どういったものになるのでしょうか。
LLMOでは、特に重視するコンテンツの特徴は以下の通りです。
現時点で弊社クライアント様のLLMOで引用される傾向を見ると下記に作成した表のような傾向が見られます。
AIによる情報引用の主な流れは以下の通りです。
AIが特に引用しやすい情報源の条件として、検索エンジンでの上位表示、専門性の高さ、情報の明確さ、構造化されたデータの存在などが挙げられます。
AIは特に、定義文（「AはBである」）、統計データ、専門家の見解など、事実ベースの明確な情報を好んで引用する傾向があります。
特に検索連動型AI（Google AI Overview、MicrosoftのBing AIなど）は、検索結果の上位に表示されているサイトを優先的に参照する傾向があります。
このため、従来のSEOで上位表示を獲得することがLLMOにも好影響を与えます。
これは、Google公式からも正式に公開されている情報です。
Google document AI機能とウェブサイトより：https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=ja
SEOとLLMOの情報取得方法の違い
SEOとLLMOの情報の取得方法も下記のように違いが見受けられます。
LLMO研究所独自に初心者でもわかりやすいように違いを表にまとめました。
従来型の検索エンジンは、ウェブクローラーを使用してインターネット上のページを巡回し、情報を収集・インデックス化します。
Googleのような検索エンジンは、以下のプロセスでインデックスを構築しています。
検索エンジンは主に個別のウェブページ単位で情報を管理し、キーワードの一致度や被リンク数、ページの権威性などの指標でコンテンツを評価します。
検索エンジンの仕組みがよくわからないのですが、なぜ上位表示されるサイトとされないサイトがあるのでしょうか？
検索エンジンは、コンテンツの質、サイト構造、被リンク、ユーザー行動などを総合的に評価して順位を決めているからなんです。基本的には、ユーザーの意図に最も適した情報を提供するサイトが上位に表示される仕組みになっています。
ユーザーへの情報提示形式の違い
情報の表示方式ももちろんSEOとLLMOには、違いが見受けられます。
【検索エンジンの場合】
【AI(LLM)の場合】
SEOとLLMOコンテンツの評価基準と重要視される要素
SEOとLLMOコンテンツの評価基準には、若干の違いが見受けられます。
【検索エンジンの場合】
検索エンジンは主にキーワードと過去のユーザー行動パターンから検索意図を推測します。
【LLMOの場合】
一方、生成AIは会話の文脈や質問の構造から、より広範囲な検索意図を理解しようとします。
検索エンジンの検索意図解釈は「ユーザーが何を検索したか」に重点を置くのに対し、
生成AIは「ユーザーが何を知りたいのか」という本質的な意図に焦点を当てる傾向があります。
これらの違いを理解することで、SEO（検索エンジン最適化）とLLMO（大規模言語モデル最適化）それぞれに効果的な戦略を立てることができます。
今後のデジタルマーケティングでは、両方のプラットフォームに対応したアプローチが重要となります。
LLMOの効果的なコンテンツ最適化戦略方法
LLMO施策として、具体的に何をすればいいでしょうか？
FAQページを作るだけでは効果がないと聞きましたが、本当ですか？
まずは自社サイトのFAQ構造を整備し、明確な定義文や一次情報の発信が重要です。
単なるFAQページの作成だけでなく、質の高い一次情報や専門的知見を含む回答が重要です。
初心者でも最初に導入できそうな施策としては、FAQ形式のデータ構造を積極的に取り入れることです。
これによってAIが質問と回答のペアを明確に認識できるようになります。
マークアップやFAQPage、Article、Organizationなどを実装し、AIがコンテンツの意図や関係性を正確に把握できるような施策をまずは、検討しましょう。
テクニカルな対策としては、サイトのパフォーマンス最適化も重要です。
表示速度の向上、エラーの解消、適切なメタタグ設定などがAIのクロールとインデックス作成を助けます。
具体的には次の項目に注目しましょう。
これらの構造化データを適切に実装することで、AIはコンテンツの文脈や関係性を正確に理解し、回答生成時に引用しやすくなります。
SEO向けキーワード戦略とLLMO向け文脈理解
SEOとLLMOではキーワードへのアプローチが大きく異なります。
SEOが特定のキーワードを意識した最適化を行うのに対しLLMOはより広い文脈理解を重視します。
SEO戦略では、特定のキーワードの検索ボリュームや競合性を分析し、そのキーワードをタイトルやH1見出し、本文中に適切に配置します。
一方、LLMO戦略では、ユーザーが自然言語でAIに尋ねそうな質問を想定し、その回答となる包括的な情報を提供することが重要です。
具体的な違いは以下の通りです。
LLMで引用されやすいファクトベースのコンテンツ設計
AIに引用されるためには、事実に基づいた信頼性の高いコンテンツが不可欠です。
具体的な数字や独自データを含む一次情報はAIから特に高く評価されます。
効果的なファクトベースのコンテンツには、次の要素を含めることが重要です。
例えば、「効果がある」という曖昧な表現よりも「平均28.5%の効率向上が見られた」というように具体的な数値で表現することで、AIは情報の信頼性を高く評価します。
これらの要素を組み合わせることで、AIが「信頼できる情報源」として引用したくなるコンテンツを作成できます。
E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）はGoogleのコンテンツ評価基準として知られていますが、LLMOにおいても重要な要素です。
ただし、その影響の現れ方には違いがあります。
SEOでは、E-E-A-Tの高さは検索結果での順位向上に寄与します。
一方、LLMOではE-E-A-Tが高いコンテンツほど、AIが回答生成時に参照・引用する可能性が高まります。
E-E-A-Tを高めるための具体的な施策としては、専門家プロフィールの充実、独自調査の実施と発表、第三者メディアでの言及獲得、透明性の高い情報開示などが挙げられます。
リッチスニペットとAI回答の関係性
リッチスニペットはSEOにおいて重要な要素ですが、AI回答との関連性も強くなっています。
構造化データによって作成されるリッチスニペットの情報は、AIが回答を生成する際の情報源として活用される傾向があります。
特にFAQリッチスニペットは、質問と回答のペアが明確に構造化されているため、AIが参照しやすい形式です。
また、レビュー、製品情報、イベント情報などのリッチスニペットも、AIが事実関係を確認する際の信頼できる情報源となります。
リッチスニペットとAI回答の関係性を最大化するためには、単に構造化データを実装するだけでなく、その内容が正確で価値のある情報であることが重要です。
質の高い情報を構造化して提供することで、SEOとLLMO両方での効果を高めることができます。
LLMOとSEOの効果的なコンテンツ戦略は、相互に補完し合う関係にあります。
質の高い情報を適切に構造化し、ユーザーとAI両方にとって価値のあるコンテンツを作成することが、これからのデジタルマーケティングにおいて重要な成功要因となっています。
実際に成果を上げている企業サイトの特徴として、検索上位に表示されるページほどAI回答でも引用されやすく、特に定量データや独自調査結果を含むコンテンツが高評価を得ています。
実際の事例があればここに掲載して欲しいです。
LLMOのためのコンテンツ権威性の確立方法
引用されるように権威性も上げていきたいのでどうすればいいでしょうか。
まずは自社サイトのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化をしていきましょう。
弊社が権威性アップの為の無料チェックリストと簡易的なLLMO対策無料チェックリストを作成しました。まずは、ここから自社の権威性を外部に公開するための準備を進めていきましょう。
>> 権威性アップ&簡易的なLLMO対策無料チェックリストはこちら
権威性を向上させていくには、自社のE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の理解・発信が重要です。
自社の実績や専門家の知見を積極的に発信し、業界内での位置づけを明確にしましょう。
具体的には、専門家の経歴や資格情報の明記、第三者メディアからの引用・言及の獲得、業界団体との連携などが有効です。
定量データや一次情報の積極的な発信も権威性向上に貢献します。
独自調査やデータ分析結果は、AIが引用したくなる貴重な情報源となります。
AIに選ばれるブランドになるには、各チャネルを連携させた総合的なブランディング活動が欠かせません。
SEO、PR、SNS、セミナー、広告などすべての施策を通じて一貫したメッセージを発信し、業界における確固たる地位を確立しましょう。
LLMO研究所のメルマガを活用した最新情報のキャッチアップ
LLMO対策は日々進化しており、最新の動向を把握することが不可欠です。
LLMO研究所が運営している無料メルマガは、最新のAI技術動向やLLMO対策の実践事例を定期的に配信しています。
やっぱり時間がないしLLMO対策は難しそうですが、どうすればいいですか？
まずはLLMO研究所のメルマガに登録して短時間で最新情報をキャッチアップすることをお勧めします。
メルマガでは、AIアルゴリズムの変更点や最新の事例研究、成功事例などが詳細に解説されています。
これらの情報を活用することで、自社のLLMO戦略を常に最適な状態に保つことができます。
また、メルマガ限定の実践ワークショップや分析ツールの情報も提供されており、具体的な施策立案に役立てることができます。
生成AI時代のマーケティングでは、「選ばれるブランド」であることが最も重要です。
LLMO対策を通じて、ユーザーからもAIからも第一に想起される存在を目指しましょう。
そのためには、単発的な施策ではなく、長期的な視点での総合的なブランド構築が必要です。
よくある質問（FAQ）
LLMOとSEOの最大の違いは何ですか？
LLMOとSEOの最大の違いは「最適化の対象」です。SEOは従来の検索エンジン（GoogleやBingなど）での上位表示を目指す手法であるのに対し、LLMOはChatGPTやGeminiなどの生成AIが生成する回答に自社情報を引用・参照してもらうことを目的としています。SEOがウェブサイトへの直接流入を増やすのに対し、LLMOはAIの回答内での言及を通じたブランド認知や信頼性向上を重視します。
LLMO対策で最初に取り組むべきことは何ですか？
LLMO対策で最初に取り組むべきことは、FAQページの整備と構造化データの実装です。具体的には、ユーザーが実際に知りたい質問と明確な回答のペアを作成します。また、自社サイトの「About」ページを充実させ、企業情報やサービス内容を明確に定義文形式で記述することも重要です。これらにより、AIが情報を正確に理解し引用しやすくなります。
SEOとLLMOは両立できるのでしょうか？
はい、SEOとLLMOは対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。実際に、検索エンジンで上位表示されているページはAIにも引用されやすい傾向があります。両方に効果的なのは、高品質で構造化された情報提供、事実ベースの明確な情報、専門性と信頼性の確立、情報の一貫性担保などです。SEOの基本を押さえつつ、AIが理解しやすい構造や文脈を意識したコンテンツ制作を行うことで、両方の最適化が可能となります。
参考文献
google developers：https://developers.google.com/search/docs?hl=ja
東京大学松尾・岩澤研究室 大規模言語モデル(LLM)の仕組みとは？
https://note.com/matsuolab/n/n77b8bb8bfbd0#6454bd5c-c7f1-4cea-ab0d-d1da4fcd5014
野村総合研究所 大規模言語モデルとは
https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/llm.html
