【プロが徹底解説】知らないと損するLLMO（GEO）対策｜順位下落を防ぎアクセスを伸ばす秘訣

GoogleのSGE（AI Overview）の登場により、Webサイトの集客方法は大きな転換期を迎えています。「これまでのSEO対策が通用しなくなるのでは？」と不安を感じていませんか？本記事を読めば、生成AI時代の新たな検索エンジン最適化「LLMO（GEO）対策」の全貌と、今日から実践できる具体的な5つのステップがわかります。結論として、LLMO対策が重要なのは、AIの回答に引用されることが新たなアクセス源となり、逆に対策を怠れば検索順位の下落やアクセス減少に直結するためです。この記事で、変化をチャンスに変え、競合に差をつける秘訣を掴みましょう。

LLMO（GEO）対策とは そもそも何のこと？

Webサイトのアクセスを伸ばすための施策として、多くの人が「SEO（検索エンジン最適化）」を思い浮かべるでしょう。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及により、SEOの世界は大きな変革期を迎えています。その中で、今最も注目されているのが「LLMO（GEO）対策」です。これからの時代、Webサイトの成果を最大化するためには、この新しい概念の理解が不可欠です。この章では、LLMO（GEO）対策の基本から、従来のSEOとの違いまで、基礎から分かりやすく解説します。

生成AI時代の新しいSEO LLMOの基本

LLMOとは、「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、ChatGPTやGoogleの「AI Overview」のような、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした生成AIに対して、自社のコンテンツを最適化する一連の施策を指します。近年では、生成エンジンへの最適化という意味で「GEO（Generative Engine Optimization）」という言葉も使われることがありますが、本質的にはLLMOとほぼ同義と考えて問題ありません。

従来のSEOが「検索エンジンのランキングで上位表示を目指す」施策だったのに対し、LLMOは生成AIがユーザーの質問に回答する際の、情報源として自社のコンテンツを引用・参照してもらうことを最大の目的とします。AIの回答に自社のサイト名や情報が掲載されれば、新たなアクセス流入や、専門家としてのブランド認知向上に繋がるのです。

従来のSEOとLLMO（GEO）対策の決定的な違い

LLMOは従来のSEOの延長線上にありますが、その目的や評価されるポイントには明確な違いがあります。両者の違いを理解することは、効果的な対策を講じる上で非常に重要です。以下の表で、それぞれの特徴を比較してみましょう。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索エンジンのランキングアルゴリズム	大規模言語モデル（LLM）
主な目的	検索結果ページでの上位表示	AIの生成結果における引用・参照
重視される要素	キーワードとの関連性、被リンク、技術的要素など	情報の正確性、独自性、網羅性、構造化データなど
成果の現れ方	検索順位の上昇、オーガニック検索からのアクセス増	AI Overviewでの表示、ブランドの権威性向上、指名検索の増加

このように、LLMOは検索順位という単一の指標だけを追うものではありません。AIに「信頼できる情報源」として認識させることがゴールであり、そのためにはコンテンツの「質」がこれまで以上に問われます。ただし、LLMOは従来のSEOを否定するものではなく、その土台の上に成り立つ発展的な施策です。検索エンジンに正しく評価されるサイトでなければ、AIに情報源として選ばれることも難しいため、両輪で対策を進める必要があります。

GoogleのSGE（AI Overview）とLLMOの関係性

LLMO対策の重要性を語る上で欠かせないのが、Googleの検索機能に統合された「AI Overview」（開発段階ではSGEと呼ばれていました）の存在です。AI Overviewは、ユーザーが検索したキーワードに対し、AIがWeb上の情報を要約して検索結果の最上部に表示する機能です。

ユーザーは、複数のWebサイトを訪問しなくても、検索結果ページだけで答えの概要を把握できるようになります。このAI Overviewが生成する回答の「情報源」として、Webサイトのコンテンツが利用されます。つまり、LLMO対策を適切に行うことで、自社のコンテンツがAI Overviewに引用され、最も目立つ場所でユーザーに届けられる可能性が高まるのです。

AI Overviewは従来の検索結果よりも上に表示されるため、ここで引用されるか否かは、今後のサイトへのアクセス数を大きく左右する要因となります。LLMO対策は、この生成AI時代の検索行動に対応し、新たなトラフィックを獲得するための極めて重要な戦略と言えるでしょう。

なぜ今LLMO（GEO）対策が重要視されるのか

「LLMO対策はまだ先の話だろう」と考えている方も多いかもしれません。しかし、その考えは非常に危険です。GoogleがSGE（Search Generative Experience）、現在のAI Overviewを試験的に導入して以降、検索結果の様相は刻一刻と変化しています。様子見をしている間に、競合サイトは着々と対策を進め、気づいた時には手遅れになっている可能性があります。この章では、なぜ「今」LLMO（GEO）対策が絶対に必要なのか、その理由を多角的に解説します。

対策を怠ると検索順位が下落する3つの理由

LLMO（GEO）対策を無視することは、もはや緩やかな衰退ではなく、急激なアクセス減少に直結するリスクをはらんでいます。具体的な理由は主に3つ挙げられます。

第一に、AI Overview（旧SGE）による検索トラフィックの激減です。ユーザーが検索した質問に対し、AIが検索結果の最上部で直接的な答えを生成・提示するため、ユーザーはわざわざ個別のサイトをクリックする必要がなくなります。これまで検索順位1位を獲得して多くのアクセスを集めていたサイトほど、この影響は甚大です。AIに情報源として利用される対策をしなければ、ウェブサイトは存在しないのも同然になってしまうでしょう。

第二に、ユーザー行動の変化に対応できなくなるためです。人々は生成AIとの対話に慣れ、従来の単語の羅列ではなく「〇〇で困っているんだけど、一番良い解決策は？」といった、より具体的で自然な言葉で検索するようになります。このような複雑な検索意図に応えられないコンテンツは、AIからもユーザーからも評価されなくなり、結果として検索順位が下落していきます。

第三に、Googleの評価基準そのものがLLMOに最適化されていく可能性です。Googleは、AIが参照するに値する、信頼性と権威性の高い情報をより重視するようになると考えられます。つまり、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が低いと判断されたサイトは、アルゴリズムレベルで評価が引き下げられる危険性があるのです。

新たなアクセス流入源としての可能性

LLMO対策は、守りの施策であると同時に、大きなチャンスを秘めた攻めの戦略でもあります。脅威の側面ばかりが注目されがちですが、視点を変えれば、新たなアクセス流入源を創出する絶好の機会です。

最大の可能性は、AI Overviewの回答における「引用元」「参照元」として表示されることです。AIが生成した回答の中に自社サイトへのリンクが表示されれば、それは従来の検索順位1位よりもさらに目立つ「0位」を獲得したことに等しく、非常に質の高い、購買意欲や問題解決意欲の高いユーザーを直接サイトへ誘導できます。これは、単なるアクセス数以上の価値をもたらすでしょう。

また、LLMOはニッチで複雑な質問にも対応できるため、これまでリーチできなかった潜在顧客層へのアプローチが可能になります。ユーザーの具体的な悩みにピンポイントで答える専門的なコンテンツを用意することで、AIを介して新たな見込み客と出会う機会が生まれるのです。LLMO対策は、これまでのSEOの常識を覆す新たなフロンティアであり、いち早く取り組むことで先行者利益を享受できる可能性を秘めています。

株式会社ナレッジホールディングスがLLMO対策を急ぐわけ

ここで、具体的な企業事例を見てみましょう。専門分野のメディアを複数運営し、長年SEOで成功を収めてきた「株式会社ナレッジホールディングス（架空）」は、いち早くLLMO対策へ舵を切りました。同社が対策を急ぐ背景には、現状への強い危機感と、未来への明確な戦略があります。

同社は、AI Overviewの登場により、これまで検索上位を独占してきた「〇〇とは」といった解説記事のトラフィックが大幅に減少することを予測。これを単なる脅威と捉えるのではなく、事業モデルを転換する好機と判断しました。以下の表は、同社の戦略転換をまとめたものです。

項目	従来のSEO戦略	LLMO対策後の新戦略
主な目標	キーワード検索での上位表示	AI Overviewでの引用・参照獲得
コンテンツの主軸	網羅性の高いまとめ記事	独自の調査データや専門家の見解を含む一次情報
技術的施策	基本的な内部対策	AIの理解を助ける構造化データの実装強化
評価指標（KGI）	オーガニック流入数・検索順位	引用経由のアクセス数・ブランド指名検索数

このように、ナレッジホールディングスは「検索順位」という指標から脱却し、「AIに信頼される情報源」としての地位を確立することに全社を挙げて取り組んでいます。この動きは、LLMO時代における企業の生存戦略が、もはや従来の手法の延長線上にはないことを明確に示しています。

今日から始めるLLMO（GEO）対策の具体的な5ステップ

LLMO（GEO）対策は、もはや特別な施策ではありません。生成AIが検索の中心となる未来に向けて、すべてのウェブサイト運営者が取り組むべき必須の課題です。ここでは、専門家の知見に基づき、今日から実践できる具体的な5つのステップを徹底解説します。これらのステップを着実に実行することで、AIによる評価を高め、検索順位の下落を防ぎ、新たなアクセス流入を確保することが可能になります。

ステップ1 E-E-A-Tを高め専門家として認識させる

LLMOやSGE（AI Overview）は、情報の信頼性を非常に重視します。そのため、Googleが提唱する品質評価ガイドラインの中核である「E-E-A-T」は、これまで以上に重要な意味を持ちます。E-E-A-Tとは、経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の頭文字を取ったものです。AIに「このサイトの情報は信頼できる専門家によって発信されている」と認識させることが、LLMO対策の第一歩です。

具体的な施策としては、まず「誰が書いたのか」を明確にするために、記事ごとに著者情報を明記し、詳細なプロフィールページを用意しましょう。企業サイトであれば、事業内容や沿革、所在地などを網羅した運営者情報ページを充実させることが信頼につながります。また、サイト全体で一貫したテーマに特化し、専門性の高いコンテンツを継続的に発信することも、AIとユーザー双方からの評価を高める上で不可欠です。

ステップ2 構造化データでAIにコンテンツを正しく理解させる

構造化データとは、ウェブページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいように、決められた形式（スキーマ）で記述するコードのことです。人間にとっては同じように見える情報でも、AIにとっては構造化データがあるかないかで、コンテンツの理解度が大きく変わります。構造化データを正しく実装することで、AIはページ内の情報を正確に解釈し、SGEの回答生成に利用しやすくなります。

特にLLMO対策で有効な構造化データには、以下のようなものがあります。Googleの「リッチリザルトテスト」ツールなどを使って、正しく実装できているかを確認しながら進めましょう。

構造化データの種類	主な目的と活用シーン
FAQPage	Q&A形式のコンテンツに使用。AIが質問と回答のペアを明確に認識し、ユーザーの疑問に答える形で引用されやすくなります。
HowTo	料理のレシピや製品の組み立て方など、手順を説明するコンテンツに使用。ステップごとの指示をAIが理解しやすくなります。
Article	記事の著者、公開日、更新日、見出しなどの情報をAIに伝えます。情報の鮮度や著者の専門性を示す上で重要です。
Person / Organization	著者や運営組織の情報をAIに伝えます。E-E-A-Tの「権威性」や「信頼性」を技術的に裏付けます。

ステップ3 ユーザーの質問に直接答えるコンテンツを作成する

SGEは、ユーザーが入力した検索クエリを「質問」と捉え、その質問に対する直接的な「答え」を生成して提示します。この動きに対応するためには、コンテンツ自体をより会話的で、質問応答形式を意識した構成にすることが効果的です。ユーザーが何を知りたがっているのかを深く洞察し、その問いに真正面から答えるコンテンツを目指しましょう。

具体的には、記事のタイトルや見出しに「〇〇とは？」「〇〇の方法」といった、ユーザーが検索窓に入力するであろう質問文をそのまま含めることが有効です。そして、その見出しの直後には、まず結論から簡潔に述べ、質問に対する直接的な回答を提示します。その後に、理由や具体例、詳細な解説を続ける「PREP法」のような構成を意識することで、AIが回答を抽出しやすくなるだけでなく、ユーザーの満足度も向上します。

ステップ4 独自のデータや一次情報を発信する

LLMは既存のウェブ上の情報を学習してコンテンツを生成するため、ありふれた情報や他のサイトの受け売りだけでは、AIの評価を得ることは困難です。LLMO時代に生き残るためには、AIには生成できない、そのサイトならではの独自の価値、すなわち「一次情報」を提供することが決定的に重要になります。一次情報とは、自ら調査、実験、分析、取材などを行って得たオリジナルの情報です。

例えば、自社で実施した市場調査やアンケートの結果をグラフ付きで公開したり、製品やサービスを独自に比較・検証したレポートを作成したりすることが挙げられます。また、業界の専門家へインタビューを行い、その内容を記事にすることも非常に価値の高い一次情報です。こうした独自コンテンツは、AIにとって新たな学習ソースとなり、SGEの回答内で引用・参照される可能性を飛躍的に高めます。

ステップ5 権威あるサイトからの引用や言及を獲得する

自サイトの権威性や信頼性をAIに証明する上で、外部の信頼できるサイトからどのように評価されているかは重要な指標です。これは従来のSEOにおける「被リンク」の概念と似ていますが、LLMO対策ではリンクの有無だけでなく、文脈の中での「言及（サイテーション）」も同様に重視されると考えられています。

権威性を高めるためには、まず自社の発信する情報が引用に値する質の高いものであることが大前提です。その上で、独自の調査結果やユニークな見解をプレスリリースとして配信し、ニュースメディアからの言及を狙うといった能動的なアプローチが有効です。また、官公庁や大学、業界団体といった公的・権威的なサイトから情報源として引用・言及されることは、自サイトの信頼性を客観的に証明する強力なシグナルとなります。地道な活動ですが、業界内での確固たる地位を築くことが、結果的にAIからの高い評価につながるのです。

LLMO（GEO）対策でよくある質問と注意点

生成AI時代の新しいSEOとして注目されるLLMO（GEO）対策。しかし、新しい概念であるがゆえに「具体的に何をすればいいのか」「従来の施策はどうなるのか」といった疑問や不安を抱えている方も多いのではないでしょうか。この章では、LLMO対策を実践する上で多くの方が抱くであろう質問に、プロの視点から分かりやすくお答えします。

LLMO対策に効果的なツールはありますか

2024年現在、「これさえ使えば万全」というLLMO対策専用のオールインワンツールはまだ市場に登場していません。しかし、既存のSEO関連ツールやAIツールを組み合わせ、目的意識を持って活用することで、LLMO対策を効果的に進めることが可能です。

具体的には、以下のようなツールをLLMO対策の観点から活用できます。

ツールの種類	具体的なツール例（国内で利用可能なもの）	LLMO対策における活用方法
構造化データ検証ツール	Google リッチリザルトテスト, スキーママークアップ検証ツール	AI（検索エンジン）がコンテンツの文脈や意味を正確に理解できるよう、実装した構造化データが正しく認識されているかを確認します。
Q&A・関連キーワード分析ツール	ラッコキーワード, AlsoAsked	ユーザーが抱える具体的な疑問や質問（検索クエリ）を把握し、AIが回答を生成する際に参照したくなるような、一問一答形式のコンテンツ作成に役立てます。
被リンク・権威性分析ツール	Ahrefs, Majestic	E-E-A-Tの「権威性」を測る指標として、どのようなサイトから被リンクや言及を受けているかを分析します。権威あるサイトからの引用獲得は、LLMOからの評価向上に繋がります。
AIライティングツール	ChatGPT, Gemini, Claude	コンテンツのアイデア出し、構成案の壁打ち、文章の要約などに活用できます。ただし、AIが生成した文章をそのまま公開するのではなく、必ず専門家によるファクトチェックと独自性を加える編集作業が不可欠です。

これらのツールはあくまで施策を補助するものです。最終的には、ユーザーにとって本当に価値のある、信頼できる情報を提供できているかという視点が最も重要になります。

これまでのSEO施策は無駄になりますか

結論から申し上げると、これまでのSEO施策は決して無駄にはならず、むしろLLMO時代においてその重要性はさらに増します。なぜなら、LLMO、特にGoogleのSGE（AI Overview）が回答を生成する際、その情報源としてウェブ上の高品質なコンテンツを参照するからです。

従来のSEOは、検索エンジンに「ユーザーにとって価値の高い、信頼できるサイトである」と評価してもらうための施策でした。この考え方はLLMO対策の根幹と全く同じです。つまり、これまで丁寧に行ってきたSEO施策は、AIに評価されるための強固な土台となるのです。

特に、Googleが重要視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めるための施策は、そのままLLMO対策に直結します。質の高いコンテンツを作成し、専門家が監修し、権威あるサイトから言及されるといった地道な努力が、AIに「信頼できる情報源」として認識させ、SGEの回答に引用・参照される可能性を高めるのです。これまでの努力は、未来への投資とお考えください。

対策の効果はどのように測定すればよいですか

LLMO対策の効果測定は、従来のSEO指標に加えて、いくつかの新しい視点を持つことが重要です。現時点では確立された指標はありませんが、以下の点を注視していく必要があります。

まず、継続して観測すべき従来の指標は「検索順位」「自然検索からの流入数」「クリック率（CTR）」です。SGEが表示されても、その下に表示される従来の検索結果からの流入がなくなるわけではありません。これらの基本的な指標を維持・向上させることが大前提となります。

それに加え、LLMO対策に特化した指標として、以下の2つが考えられます。

1. SGE（AI Overview）での引用・表示
   自社サイトのコンテンツが、AIの回答内でどの程度引用・表示されたかという指標です。将来的にはGoogle Search Consoleなどでデータが提供される可能性がありますが、現時点では自社に関連するキーワードで検索し、目視で確認することが主な方法となります。
2. ブランド名検索（指名検索）数の推移
   AIの回答内でサイト名や著者名が言及されることで、サイトの認知度が向上し、結果としてブランド名での直接検索が増加する可能性があります。これは、ユーザーがAIの回答をきっかけに、より深い情報を求めてあなたのサイトを名指しで探しに来ている証拠と言えます。

LLMO対策は、ウェブサイトの根本的な価値と信頼性を高める中長期的な取り組みです。短期的な数値の変動に一喜一憂せず、ユーザーへの価値提供という本質を見失わないことが、最終的に成功へと繋がる鍵となります。

まとめ

本記事では、生成AI時代の新たな検索エンジン最適化である「LLMO（GEO）対策」について、その重要性から具体的な実践方法までを網羅的に解説しました。GoogleのSGE（AI Overview）に代表されるように、検索エンジンはユーザーの質問にAIが直接回答を生成する時代へと移行しつつあります。この変化に対応できないWebサイトは、AIの回答に引用されず、結果としてアクセスを失うリスクに直面します。

LLMO対策の核心は、AIに「信頼できる情報源」として認識されることです。そのための具体的なステップとして、①E-E-A-Tの強化、②構造化データの実装、③ユーザーの質問に直接答えるコンテンツ作成、④独自の一次情報の発信、⑤権威あるサイトからの言及獲得、の5つを挙げました。これらは従来のSEO施策を無駄にするものではなく、むしろその土台の上に築き上げるべき重要な施策です。

LLMO対策は、もはや一部の先進的な企業だけのものではありません。本記事で解説したステップを今日から実践し、来るべき生成AI時代に備えることが、競合との差を広げ、持続的にアクセスを伸ばし続けるための鍵となるでしょう。

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