これまでのSEO対策は、Google検索で上位に表示され、クリックされることを目的として行われてきました。しかし近年、検索体験は大きく変化しています。

現在では、ChatGPT・Google Gemini・Perplexity AIといった生成AIが、ユーザーの質問に対して「答えそのもの」を提示する場面が急速に増えています。
このような環境では、検索結果で1位を取るだけでなく、AIが生成する回答の中で、自社の情報やブランド名が引用・参照されることが、新たな成果指標として重要になってきました。

この「AIに選ばれ、引用される状態をつくるための最適化戦略」が、日本ではLLMO（エルエルエムオー）と呼ばれています。

そこで本記事では、WEB担当者やマーケティング初心者の方でも理解できるように、LLMOとは何か、基礎から丁寧に解説し実際の対策方法まで解説します。

東京SEOメーカー編集部

東京SEOメーカーのブログでは、SEOとその他webマーケティングを中心に発信しています。社内の独自調査と実績による一次情報をもとに執筆しており、読んでいただいた方が参考になるような有益性の高い情報を執筆しています。

監修者

アドマノ株式会社　代表取締役　天野剛志／国内海外webマーケティングのエキスパート

LLMOとは

LLMOとは、Large Language Model Optimizationの頭文字をとった略語で、直訳すると「大規模言語モデルの最適化」です。

ChatGPTやGoogleのAI Overviews、AI モードなどの生成AIによる回答の中で、自社のコンテンツが引用されたり、ブランド名が言及されたりする状態を生み出す取り組みを総称してLLMOと呼びます。

これらを実現するさまざまな施策群がLLMO対策です。

従来のSEOは検索順位の向上とクリック獲得を通じ、サイト流入やコンバージョン増加を目的としてきました。一方で、LLMOはAIが回答する場面で自社が推薦・引用される状態をつくり、認知の拡大や指名検索の増加、問い合わせにつながる導線強化を志向する点で大きく異なります。

現在のAI OverviewsやAIモードでは、同じ内容を尋ねていても、表現の違いによって表示結果が変わることがあります。ある言い方ではAIの回答に情報が取り上げられる一方で、少し言葉を変えただけでまったく表示されなくなるケースも見られます。
このように、現時点のAI検索には「表示されやすい質問」と「そうでない質問」が存在しているのが実情です。狙ったキーワードや質問文で安定してAIに引用される状態をつくることこそが、LLMO対策です。

2026年時点のAI検索は、まだ成長の途中にあります。そのため現状では、知名度が高く、専門性や信頼性が確立されている企業ほど、AIの回答に取り上げられやすい傾向が見られます。こうした状況を考えると、まずはSEOによって検索結果での評価を高め、検索エンジンから「信頼できる情報源」として認識されることが、結果的にLLMOの成果を高めることにつながります。

LLMOとSEOの関連性

Google Search Centralの「AI 機能とウェブサイト」でも、AI OverviewsやAI Modeで表示されるための追加要件はないと公表しています。

SEO のベスト プラクティスは、引き続き Google 検索の AI 機能（AI による概要や AI モードなど）でも有効です。AI による概要や AI モードにコンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません。ただし、SEO の基本のベスト プラクティスを再度確認することは常に効果的な方法です。

Googleは、従来のSEOベストプラクティスを継続することが有効であるという立場です。SEOが「検索エンジンに理解されるための最適化」であるのに対して、LLMOは「AIに理解され、選ばれ、引用されるための最適化」と位置づけられます。LLMOはSEOとは切り離された概念ではなく、SEOを土台として成立する最適化の一種です。

これはあくまで弊社の見解ですが、SEOとLLMOの関係は、「親子」にたとえられると思います。 SEOが母親だとすれば、LLMOはその子どもにあたります。 SEOが子供のLLMOを育て、見守り成長を促している存在。なので、SEOとLLMOを比較や切り離しをするのではなくてSEOの母体ですくすくと育って産み落とされた赤ちゃんがLLMOです。これからもSEO（母）の愛情がたくさん必要です。

よって、このLLMOを育ているには、SEO全体の施策の中で、とくにLLMOに寄与する領域へ重点的に取り組む姿勢が求められます。LLMOはSEOの基盤のうえに成り立つ最適化である点を押さえておくとよいでしょう。

LLMOとSEOの本質的な相違点

LLMOとSEOの大きな違いとして、競争のゴールそのものが挙げられます。SEOではGoogleやBingの検索結果で上位に表示されることが成果となり、流入数やコンバージョンが明確な評価指標になります。一方でLLMOにおける成果は、生成AIが回答を生成する際に、ブランド名やサービス名が引用されるか、推奨候補として扱われるかといった点に集約されます。ユーザーが必ずしもリンクをクリックしない前提で、「AIの回答に含まれているかどうか」が価値を持つのです。

競争枠の構造も両者では大きく異なります。SEOが検索結果ページ上の10枠前後をめぐる競争であるのに対し、LLMOではAIが提示する回答内のごく限られた情報源、多くても1〜5枠程度を争う構造になります。表示される枠が極端に少ない分、選ばれる難易度は高くなりますが、その分、引用された際の影響力や信頼性の重みは相対的に大きくなります。

この違いはKPI設計にも表れます。SEOでは検索順位やCTR、オーガニック流入、CV率といったクリックを起点とする指標が中心でした。しかしLLMOでは、AI Overviewsに引用されているか、ChatGPTやClaudeの回答内でブランド名が言及されているか、推奨候補として提示されているか、引用元リンクが表示されているか、さらにはAI経由の流入（LLM referral）がどの程度発生しているかといった点が評価軸になります。クリックの有無よりも、「AIが自社を情報源として選んだかどうか」が成果の基準になる点が特徴です。

もっとも、SEOとLLMOの間には変わらない本質も存在します。表示形式や評価指標は異なっても、どちらも最終的にはユーザーの意思決定を助けるために、正確で価値のある情報を提供することを目的としています。高品質な一次情報や、裏付けのあるデータ、透明性の高い説明が重視される点は共通しており、検索エンジンも生成AIも、不正確な情報や信頼性の低い情報を優先しないという基本思想に基づいています。

LLMO対策の核となる考え方

企業がLLMOに取り組む際の土台となる考え方を解説します。ここで扱う内容はテクニックではなく、LLMOの根幹に位置づけられるものです。いずれか一つでも欠けてしまうと、AIが企業を正しく理解できず、引用・推薦の対象から外れるリスクが生じます。

LLMOはSEOを土台としつつも、単なるSEOの延長にとどまりません。検索・AI・ブランド構築が統合された新しい「企業認知戦略」と捉えることができます。ここからは、その中心となるテーマとして「AIに理解される企業はどのような姿か」を深く掘り下げていきます。

クエリ ファンアウトを理解する

LLMOを理解するうえで最も重要な概念が、クエリ ファンアウト（Query Fan-out）です。

クエリ ファンアウト（Query Fan-out）は、ユーザーが入力した一つの質問（クエリ）を、AIが複数のサブクエリに分解し、同時並行で検索・取得する仕組みです。GoogleもAI モードの内部にこの手法を採用しており、質問をサブトピックへ分割して複数の検索を走らせ、得られた情報を統合し回答を生成するプロセスを明らかにしています。

従来のSEO検索は基本的に「1クエリ＝1検索」であり、ユーザーは必要に応じて追加検索を重ねて情報を集めていました。しかしAI検索では、質問が複雑になるほどAIがユーザーの代わりに複数回の検索を実行し、情報を収集して統合する構造に変わっています。これがクエリ ファンアウトです。

たとえばユーザーが「オーストラリアでSEOを成功させるには、どの州を優先し、どのようなコンテンツ戦略を取るべきか」と質問した場合、従来検索ではユーザー自身が「オーストラリア SEO 市場」「ニューサウスウェールズ州 産業 検索需要」「ビクトリア州 B2B SEO」など、検索を繰り返す必要がありました。

一方、AI検索（クエリ ファンアウト）では、ユーザーは最初の一回だけ質問し、AIが裏側で、市場全体の整理、州別の産業構造と検索意図、成功事例、業界別の施策、失敗パターンなどに分割したサブクエリを同時に実行し、まとめた上で最終回答を出してきます。

従来はユーザーが検索を重ねて情報を集めていたところを、生成AIが一度の質問で代替し、多面的な探索を完了させるようになったわけです。

このプロセスを視覚的に理解したい場合には、クエリ ファンアウトの動きを短時間で把握できる動画が参考になります。次の動画では、AIがどのようにサブクエリを展開し、情報を統合して回答を導き出すのかを簡潔に示しています。

・AI Mode Query Fan-Out（33秒）

では、なぜクエリ ファンアウトが生まれたのでしょうか。背景には、AI検索が「検索行為そのものの短縮」を目指しているという目的があります。現実のユーザー行動はすでに「一度で答えを得たい」「追加検索は手間」「情報収集より結論がほしい」という方向へ強く傾いています。GoogleがAI Modeを「より深くウェブを掘り、適切な情報をまとめる体験」として位置づけるのも、このニーズに応える意図です。

その結果、クエリ ファンアウトは「ユーザーの検索労働をAI側が吸収する」技術として設計されたと考えられます。つまり、一回の質問で多段階の検索（multi-step search）を完結させる技術として設計されたといえます。

厳密な内部構造は非公開ですが、公式情報やAI検索の技術構造から推測すると、少なくとも次のような流れで動いていると考えます。

1. 意図解析（Intent parsing）
   ユーザー質問から、目的・条件・比較軸・前提を抽出する。
2. サブクエリ生成（Query decomposition）
   質問を複数のサブトピックに分け、検索すべき問いに変換する。
   例：背景理解、比較材料、事例収集、最新動向、リスク抽出など。
3. 同時検索（Fan-out retrieval）
   サブクエリを並列実行し、検索結果・ナレッジグラフ・信頼ソースから情報を取得する。
4. 統合・再ランキング（Merge & re-rank）
   取得情報を整理し、矛盾や重複を除いたうえで信頼度や関連性の基準で再評価する。
5. 回答生成（Synthesis）
   統合した根拠をもとに、要約・比較・推奨を含む最終回答を生成する。

クエリ ファンアウトの構造を理解すると、LLMO対策の方向性も明確になります。このように適したコンテンツやサイト設計を進めることで、AIによる引用や推薦の頻度を大きく高めることが可能です。

LLMO対策の10の施策≪2026年最新≫

LLMO対策を10の柱として体系化し、現場の実務者がすぐに実装できるよう、重要ポイントを整理して解説します。これらは単なる作業項目ではなく、企業の価値を市場に証明し、AIから推薦されるための戦略的アクションと位置づけるべきものとして捉えてください。

次の10項目が、LLMOに取り組むうえで基盤となる施策群です。

これら10の柱を総合的に整えることで、AIが企業の情報を正しく理解し、回答生成時に引用・推薦しやすい状態が生まれます。

権威と専門性の明示

LLMOで企業がAIから引用されるためには、AIに「この企業は特定分野の専門家である」と明確に認識させることが不可欠です。生成AIは専門性の輪郭が曖昧な情報源を避ける傾向があり、今後のモデルではコンテンツの質だけでなく、「誰が・どの立場で・どんな経験をもとに発信しているか」という実在性と背景情報が、評価の中心になっていきます。企業が専門家である根拠を示さなければ、AIはその企業を引用すべき情報源として扱いません。

そのため、自社の専門性や権威性が一目で理解できる情報を体系的に整理し、外部から検証可能な形で公開することが重要です。代表者や主要メンバーの経歴、資格、実務経験、受賞歴、登壇歴、取材・掲載歴といった第三者評価は、AIにとって信頼できる判断材料となります。加えて、独自メソッドや明確な専門領域の定義は、AIが企業の立ち位置を理解するうえで決定的な要素となります。

特にEEATの観点からは、実績や支援事例を通じて「どの分野に強く、どのような成果を生んできたのか」を一貫性をもって示すことが重要です。専門領域と実績が明確に結びついている企業ほど、AIから引用されやすい存在になります。

一次情報の提供

LLMOにおいて一次情報は、単なる加点要素ではなく、AIに引用されるかどうかを左右する決定的な要因です。AIが最も高く評価するのは、その企業にしか生み出せない独自の事実であり、既存情報を整理・再編集した二次情報は、人間にとって有用であってもAIからは「既知情報の繰り返し」と判断されやすくなります。

AIは誤情報を避けるだけでなく、インターネット上にまだ存在しない新しい価値を優先的に取り込もうとします。そのため、市場調査の生データ、ユーザーインタビュー、自社検証の結果、成功や失敗を含む具体的な事例といった一次情報を多く持つ企業ほど、「独自の回答を提供できる信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

特にAIが評価しやすいのは、独自の統計データが示されていること、自社の検証に基づく具体的な説明があること、そして成果指標や条件が明確な成功・失敗の記録が公開されているコンテンツです。抽象論ではなく、実務の文脈に根ざし、新規性と再現性を備えた知見こそが、AIにとって高い引用価値を持ちます。

このように考えると、一次情報の創出と公開はLLMO対策の中核そのものであり、同時に競合が容易に模倣できない強力な差別化要素でもあります。一次情報は、企業の実在性・専門性・信頼性を裏付ける「独自の証拠」として機能するからです。

実装においては、自社の実験・検証・レビュー・観察から得られた知見を、数値や図表、写真、動画などとともに明確に示し、検証可能な形で発信することが重要です。さらに、製品仕様や料金、導入プロセス、事例、比較データといった意思決定に直結する一次情報を、ホワイトペーパーやFAQ、ケーススタディとして体系的に公開することで、AIからの評価はより高まります。

つまり一次情報の提供とは、企業が現場から得た独自の事実を、継続的かつ検証可能な形で発信し続けることに他なりません。二次情報の整理にとどまらず、自社ならではの一次情報を積み上げることこそが、AIに信頼され、選ばれ、引用される企業になるための最短ルートなのです。

透明性の提示

透明性を確保することは、LLMOでAIに選ばれる企業になるための前提条件です。AIはコンテンツの質だけでなく、「誰がその情報を発信しているのか」を重視します。LLM（大規模言語モデル）が体験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）といった観点から発信者の信頼度を評価するのは、情報そのものの正確性に加えて、情報源の信頼性を同時に判断しているためです。

この観点から、記事やホワイトペーパー、調査レポートなどには必ず著者情報を明記し、専門領域・経験年数・関連資格・実績を具体的に示す必要があります。さらに、LinkedInプロフィールや外部メディアでの掲載記事、登壇記録といった第三者が確認できる情報へのリンクを添えることで、AIが「検証可能な専門家」として扱いやすくなり、引用される可能性が高まります。加えて、サイト内に運営者情報や責任主体が明確に確認できるページへの導線を設け、情報の責任所在を示すことも欠かせません。

もう一つの重要な要素が、出典と根拠の提示です。AIは曖昧な出典を警戒し、根拠の不明確な情報を嫌います。これは誤情報を拡散したくないというAI側の自己保身機能でもあります。企業の発信では、データや事実の出典を明記し、第三者の統計や研究を引用する際は、出典名やリンクを必ず添えるようにすると効果的です。

また、客観的事実と自社の見解を混同しないよう、両者の境界が明確になる書き方が求められます。自社調査や検証による一次情報を示す場合も、調査条件や対象範囲を簡潔に提示し、第三者が前提を理解できる状態にしておきます。

さらに、更新履歴の透明性も信頼の基盤になります。最終更新日や監修者名が明記されていれば、AIは「いつ誰が責任を持って最新化した情報か」を理解できます。これにより、誤情報リスクが低いと判断され、引用対象としての評価が安定します。一方、出典や更新情報が示されていないコンテンツは、内容が正確であっても、AIによって引用候補から外れやすくなります。

総じて、透明性の高い企業は、発信者・出典・事実・主張・調査前提・更新履歴を一貫して開示し、情報を検証可能な状態に保っている企業です。この姿勢こそが、AIから「安全で信頼できる情報源」と認識される基礎となり、引用や推薦の確度を大きく引き上げます。

エンティティの一貫性管理

LLMOにおいて重要なのが、企業エンティティ情報の一貫性管理です。生成AIは文章ではなく「企業・人物・サービス」といったエンティティ単位で情報を理解するため、社名やサービス名、事業内容の表記が媒体ごとに異なると、同一企業として正確に認識できなくなります。AIが警戒するのは誤情報そのものよりも情報間の矛盾であり、表記揺れや説明の不整合は信頼低下につながります。

そのため、公式サイトを起点に、プレスリリース、SNS、登壇プロフィール、外部媒体、業界ディレクトリまで、社名・代表者名・サービス名・事業説明を統一することが不可欠です。また、あらゆる媒体で専門領域と発信軸を揃えることで、AIは企業を明確な専門家エンティティとして理解しやすくなります。過去の旧情報が残っている場合は整理・更新し、「現在の公式情報」を明示し続ける必要があります。

さらに、schema.orgによる構造化データやGoogle Business Profileの整備によって、公式情報を機械可読な形で提示することが有効です。これらの情報が整合的に集約されることで、ナレッジパネル表示の可能性も高まり、AIから信頼され、引用・推薦されやすい企業エンティティが形成されます。

AIが引用しやすい文章構造の設計

AIに引用されるかどうかは、情報の質だけでなく文章構造に大きく左右されます。生成AIは常に「質問に答える」思考プロセスで回答を生成するため、Web上の情報も「問いと答え」の形で整理されたコンテンツほど参照しやすくなります。

そのため、見出しを「〜とは？」「なぜ？」「やり方は？」といった質問形式にし、本文で簡潔に答えを提示する構造が有効です。特に、短く独立した答えとして成立し、結論と根拠が明確な情報ブロックは、AIにとって扱いやすく、引用されやすい傾向があります。FAQや定義文、要約、比較整理などはその代表例です。

さらに、こうした構造に独自データや現場知見などの一次情報を組み込むことで、AIから価値のある原典として認識されやすくなります。検索意図が細分化される現在では、複数の問いに対応する答えをあらかじめ用意しておくことが、AIの回答生成に取り込まれる確率を高めます。

つまり、AIに引用される文章構造の基本は、質問型の見出し、独立した答えのブロック、そして一次情報を軸に記事を設計することにあります。情報を読ませるためではなく、引用されることを前提に整理する発想こそが、LLMO時代のコンテンツ制作の中核となります。

構造化データとスキーマ設計

LLMOの成果を左右する重要な基盤の一つが、構造化データ（Schema.org）の設計と実装です。生成AIや検索エンジンは自然文だけでなく、JSON-LDとして記述された構造化データを参照しながら、「このページは何についての公式情報なのか」「誰が発信しているのか」を機械的に理解しています。構造化データは、企業の情報をAIに正確に伝えるための翻訳フォーマットといえます。

AI OverviewsやChatGPT検索の普及により、構造化データの重要性は一層高まっています。文章の質が高くても、企業情報やサービス内容をAIが誤認すれば、引用や推薦の対象にはなりません。そのため、Organization、Person、Product／Serviceといった基本スキーマを正しく実装し、「誰が何を提供しているのか」を明確に示すことが不可欠です。

さらに、ArticleやBreadcrumbで文脈と構造を整理し、FAQPageやHowToのような「質問→回答」「手順型」のスキーマを活用することで、AIが答えの材料として情報を抽出しやすくなります。構造化データは検索結果の装飾だけでなく、AIに直接“回答素材”を渡すための施策でもあります。

重要なのは量ではなく、ページの目的に合った正確な設計と一貫した運用です。構造化データを技術的な付け足しではなく、AI時代の情報伝達インフラとして体系的に整備することが、引用・推薦される確率を高める鍵となります。

実務で使える検証ツール

外部への情報発信

LLMOでは、企業が自ら発信する一次情報だけでなく、第三者による外部評価が強く影響します。生成AIは公式サイトやプレスリリースに加え、SNSでの言及、レビュー、UGC、動画、コミュニティでの議論などを「社会的に検証された証拠（Social Proof）」として重視します。企業自身の説明よりも、外部からの自然な評価や体験談のほうが、AIにとって信頼性の高い判断材料となるためです。

さらに、AIはテキストだけでなく、画像・音声・動画を含むマルチモーダル情報を統合して企業を評価します。現場の様子や顧客の反応が可視化されているほど、AIは企業の実在性や信頼性を立体的に理解できます。そのため、SNSコミュニティの育成や動画によるプロセス公開、体験共有を促す仕組みづくりによって、UGCを自然に蓄積していくことが重要になります。

外部発信を強化するには、発信ポリシーやガイドラインを整備し、社名や所在地などの基本情報を外部媒体でも常に最新かつ一貫した状態で保つことが不可欠です。UGC・SNS・動画による外部の声が継続的に積み上がることで、AIは企業を社会の中で実体を持つ存在として認識し、引用・推薦に値する信頼源として評価するようになります。

ブランディング戦略

LLMO時代のブランディングは、企業が自ら語るメッセージだけで成立するものではなく、外部でどのように語られ、どの文脈で露出し、どんな体験として共有されているかによって、AIとユーザーの双方に定義されます。生成AIは公式サイトに加え、ニュース、専門メディア、SNS、動画、画像などを横断的に参照し、「どの領域の専門ブランドか」を立体的に判断します。

そのため、信頼性の高い外部媒体や専門メディアでの継続的な掲載、寄稿、プレスリリース発信は、AIにとって「第三者に認められた専門企業」であることを示す強いシグナルになります。特定分野の専門メディアに繰り返し登場するほど、AI内部での企業文脈は強化され、引用・推薦候補としての確度が高まります。

さらに、SNSや動画では公式サイトと同じ専門軸・ブランドメッセージを一貫して発信することが重要です。媒体ごとのばらつきはブランド認識を曖昧にしますが、統一された文脈での発信は、AIに「この企業はこの領域の専門家である」と明確に理解させます。加えて、動画や画像によって現場感や人物像、プロセスを可視化することで、実在性・信頼性・専門性が強く裏付けられます。

つまり、LLMOにおけるブランディング戦略とは、権威ある外部媒体で信頼を積み上げ、SNSと動画でその文脈を一貫して広げ、映像や画像で実在感を補強する設計です。これらが連動することで、AIにもユーザーにも信頼される専門ブランドとして認識され、引用・推薦される確率が大きく高まります。

llms.txtの設置・robots.txtのAI対応

LLMOの実装段階では、コンテンツ制作だけでなく、AIに対して「どの情報を公式として参照してよいか」「どこまで利用してよいか」を明示する設計が重要になります。その中核となるのが、llms.txtの設置とrobots.txtのAI対応です。

llms.txtは、LLM向けにサイトの概要や重要ページ、運営者情報などを簡潔に伝えるためのファイルで、AIにとっての「公式情報の入口」として機能します。ナビゲーションや広告といったノイズを排除し、正確な企業情報をAIに渡すことで、認識のズレや誤引用を防ぎ、理解精度を高めます。

一方、robots.txtのAI対応は、生成AIに対して自社コンテンツの利用可否や範囲を指定するガバナンス手段です。Google-ExtendedやGPTBotなどのUser-agentを制御することで、検索とは切り離してAI利用のみを管理できます。

llms.txtが「何を公式情報として伝えるか」を定義する仕組みであるのに対し、robots.txtは「どこまで使ってよいか」を示す仕組みです。この入口設計と権限設計の両輪を整えることで、AIにとって安全で誤解のない参照先となり、引用・推薦されやすい企業サイトの基盤が完成します。

LLMOのKPI設定と効果測定

LLMOにおけるKPI設計は、クリックや流入を中心とした従来のSEO指標だけでは不十分です。生成AIの回答では、クリックされないまま認知や理解、意思決定が完結するケースが増えており、成果の捉え方そのものを見直す必要があります。

その中核となるのが、AI SOV、AIリファラル、ゼロクリック指標の三つです。AI SOVは、特定テーマにおいて生成AIの回答内で自社やサービスがどれだけ言及・引用されているかを測る指標で、AIの中での認知と評価の広がりを示します。AI時代における「検索結果シェア」は、「回答内シェア」へと置き換わりつつあります。

AIリファラルは、生成AIを起点として実際に発生した行動を測る指標です。AI経由のユーザーは事前理解が進んでいるため、流入数は少なくてもCV率や商談化率が高くなりやすく、ビジネス成果への直結度を示す重要なKPIとなります。

ゼロクリック指標は、サイト訪問が発生しなくても、AI回答内でどれだけ認知・理解・信頼が形成されたかを測るための指標です。ブランド言及や評価文脈、指名行動の変化などを通じて、クリックに現れない影響を可視化します。

重要なのは、これらを個別に追うのではなく、AI SOV（認知）→ゼロクリック指標（理解・信頼）→AIリファラル（行動・成果）という流れで段階的につなげて設計することです。LLMOのKPIとは、アクセス数ではなく、AIの思考プロセスの中にどれだけ深く入り込めているかを測るための指標設計だと言えます。

最適化の具体的ステップ（PDCAの回し方）

ゼロクリックKPIを設定するだけでは、LLMOの成果は生まれません。重要なのは、その指標を基準に「AIの中で自社がどのように認識されているか」を継続的に改善していく運用です。LLMOのPDCAは、AIの認識を起点に回すシンプルな型にすることで、再現性が高まります。

まずは現状把握として、自社名や重要テーマを生成AIに質問し、どのような文脈で言及されているか、誤認や不足がないかを確認します。次に、その結果をもとに公式情報を整備し、一次情報の補強、FAQや専門ページの拡充、構造化データや著者情報の明確化によって、AIが安心して引用できる公式リファレンスを構築します。

並行して、プレスリリースや事例公開など外部露出を強化し、第三者評価という信頼シグナルを積み上げます。その後、同一プロンプトによる定点観測を継続し、AIの回答がどのように変化したかを測定します。誤りやズレが見つかれば公式情報を修正し、露出しにくいテーマは成果導線を見直します。

この「認識の確認、情報整備、外部証拠の強化、定点観測と改善」のサイクルを回し続けることで、AI時代においても可視性と成果を着実に高めていくことが可能になります。

LLMO計測ツール

AI時代の効果測定はまだ発展途上ですが、すでに実務で活用できるツールが登場し始めています。代表例が、Ahrefsの「Brand Radar」とSemrushの「AI Visibility Toolkit」です。これらはChatGPTやGemini、AI Overviews、Perplexityなど複数のAIプラットフォームを横断し、回答内でのブランド言及数や引用状況、競合との比較を可視化できます。

特に、ゼロクリックKPIの中心となる「回答占有率」や「ブランド言及数」を直接計測できる点が特徴で、AI上での存在感を定点観測する基盤として有効です。どの質問で、どのAIが、自社や競合をどう扱っているかを把握することで、LLMO施策の影響を具体的に検証できます。

もっとも、この分野はまだ黎明期であり、ツールだけに依存するのは現実的ではありません。AIの回答内容を自ら確認する手動チェックと組み合わせ、変化を継続的に記録・改善に活かす姿勢が重要です。AI内で「どれだけ語られているか」を可視化することが、LLMO改善の第一歩になります。

LLMOをもっと勉強するには

LLMOをもっと勉強するには、書籍「2026 LLMOはこうする: 生き残るのはAIに選ばれる企業」がAmazonで販売中ですので、是非ご一読ください。

本書では、

・AI Overviews／AIモード時代の検索構造の変化
・SEO・AIO・LLMO・GEO・AEOの整理と実務での考え方
・AIに理解され、信頼される情報設計の方法
・中小企業でも実行可能なLLMO戦略
・2026年を見据えたLLMO実践ロードマップ

といったテーマを網羅的に解説。

短期的なテクニックや流行論ではなく、AI時代に企業が「どう認識され、どう選ばれるか」という本質に向き合った内容です。

SEOの次を考えたい方、生成AI時代の検索・集客に不安を感じている方にとって、2026年以降のWEB戦略を考えるための“基本ガイド”となる一冊です。

LLMOの成功事例

LLMOの成功事例として、弊社の事例を紹介します。弊社は、SEO業界で「海外SEO」に強い会社としてエンティティの強化を行っています。その結果、AIモードで、「海外SEO　会社」と検索したところ、AIの回答に出現しました。

また、ChatGPTでも、日本国内の海外SEOの会社を聞いたところ、出現してくれました。

このように、AIの回答で出てくるには、今まで解説してきたLLMO対策を１つずつ的確に行っていくことが大切です。AIに選ばれるLLMO対策をご希望であれば、是非アドマノ株式会社までご相談ください。

まとめ

検索体験は、検索結果をクリックして情報を探す時代から、生成AIが答えそのものを提示する時代へと移行しています。こうした環境で重要になるのが、AIの回答内で自社やブランドが引用・推薦される状態をつくるLLMO（Large Language Model Optimization）です。LLMOはSEOと対立する概念ではなく、SEOを土台として成立する最適化であり、検索エンジンに信頼されることがAIに選ばれる前提条件となります。実務では、実在性や専門性の明示、一次情報の提供、透明性の担保、エンティティ情報の一貫性、AIが引用しやすい文章構造、構造化データ、外部評価の蓄積、llms.txtやrobots.txtの整備が重要です。効果測定では、AI回答内での認知を示すAI SOV、クリックなしでの影響を捉えるゼロクリック指標、行動や成果につながるAIリファラルを段階的に追い、定点観測と改善を続けることが、AI時代に選ばれる企業への近道となります。さらに、深く勉強したい方は、是非、書籍「2026 LLMOはこうする: 生き残るのはAIに選ばれる企業」がAmazonで販売中ですのでお手を取ってみてください。ＬＬＭＯ対策のご相談もお待ちしております。

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