「疑問型のタイトル」でLLMに認識されやすくする
タイトル(titleタグ)に疑問形の文言を反映すると、中身の文章でその疑問に答える内容があるだろうと推測できます。
情報収集を目的として、生成AIを利用するユーザーは多々います。そのときに投げかけられる質問(クエリ)の種類には、疑問形、命令形、単体(複合)キーワードなどがあります。そして、これらのクエリの多くは、Knowクエリ(なにかを知りたい)という検索意図を持ちます。
その一方で、LLMは、クエリの検索意図に一致する情報を探します。そのため、クエリに近い表現のタイトルを付けたページを引用先の候補としてピックアップする可能性があります。とくに、疑問型のタイトルのページであれば、そのページに欲しい答えがあると認識できます。
そもそも、疑問形の種類には、
- What(なに)
- Why(なぜ)
- How(どのように)
- Which(どちら)
- Can(可否)
と、さまざまな切り口があります。
これを踏まえて、具体的な「疑問型のタイトル」の一例をご紹介します。たとえば、自社でカフェを運営していると仮定します。このとき、自社の店舗サイト内には、次のようなタイトルのページを設置すると、LLMO対策の効果を期待できると言えます。
- 「カフェの定義とは?」
- 「なぜカフェが流行ったのか?」
- 「カフェの店舗を開店するやり方は?」
- 「カフェと喫茶店では、どちらが人気?」
- 「カフェの利用時に、電子マネーの決済はできるのか?」
これは、RAGの技術とともに、クエリファンアウトという手法も生成AIは使っているからです。
SEOタイトルについてはこちら「結論型の見出し」でLLMの理解を促す
疑問型のタイトルに対する結論となる見出しを設置するとページ内容の理解が早まります。
LLMは、ユーザーのクエリと意味的に近いページタイトルを発見したのちに、その答えとなる箇所を参考にします。そこで、疑問型のタイトルに対し、その答えとなる結論型の見出しを設置することで、ユーザーのクエリと関連性が高い情報と認識されやすくなります。
たとえば、次のタイトルを付けたページを用意したとします。
- titleタグ:「なぜカフェが流行ったのか?」
実は、このタイトル自体は、非常に抽象的です。理由は、「カフェが流行った背景と目的」が多岐にわたるためです。つまり、検索意図が幅広いということです。そこで、ページ内では、次のように、一般的な結論型の見出し(h2)を設置します。
- h2タグ:「日本でカフェが流行った理由は、「居場所ニーズ」「文化の多様化」「働き方の変化」など、時代背景や人々の生活意識の変化によるものです」
そして、この見出し(h2)の各論となる、複数の答えを用意します。
- h3タグ:「【時代背景1】高度成長期にコーヒーブームで喫茶店が流行った」
- h3タグ:「【時代背景2】カフェのコンセプトが多様化し、空間そのものを楽しむ層が増えた」
- h3タグ:「【時代背景3】在宅ワークが浸透し、作業場としてカフェを利用する人が増えた」
この事例では、「疑問(タイトル)」→「結論(h2)」→「具体例(h3)」という構造を設計しています。
一方、LLMは、クエリの検索意図を詳しく分析し、そのクエリにふさわしい回答を生成します。そこで、サイトオーナーとしては、検索意図を推測して、タイトルの答えとなる見出しを設置することがLLMO対策上で大切です。
見出しについてはこちら「疑問型のクエリ」に対するコンテンツ戦略を練る
生成AIユーザーの「疑問型のクエリ」に対応するためには、質問と回答が明確なコンテンツを設計することが重要です。さらに、検索意図を考慮することが大きなポイントです。
こうした理由から、「疑問型のタイトル」と「結論型の見出し」を組み合わせることが推奨されます。そこで、この組み合わせに通じる、具体的なコンテンツとして、次のような記事が候補に挙がります。
- 解説記事:What(とは?)の回答に適している
- ハウツー記事:How(どうやって?)の回答に適している
- 比較記事:Which(どれがよいか?)の回答に適しいてる
- FAQ記事:複数の疑問詞に対応できる
クエリが持つ疑問詞の種類に応じて、ふさわしい記事のタイプが異なります。ただし、FAQ記事(よくある質問)は、さまざまな疑問詞に対応できます。また、質問と回答が明確に区切られる構造です。一方、LLMは、結論がわかりやすいページを引用する傾向があります。そのため、FAQは、LLMと相性がよく、LLMO対策の効果を期待できます
実務面では、タイトルと見出しを付けるうえでは、検索意図を読み解く作業が不可欠です。現実的には、大まかなページ構成(タイトルと見出し)を先に決め、その後に本文を作成し、最後にタイトルと見出しを微調整するケースが散見されます。
ただし、ライティング作業中に、改善案が生まれることも少なくありません。たとえば、「この見出しは統合すべき」などのアイデアが浮上することもしばしば。検索意図にコミットしたタイトルと見出しを設計するコツは、読者の視点で本文を書きながら、ページ構成を繰り返し練り直すことです。
INSIGHTS
「疑問型のタイトル」でLLMに発見させ、「結論型の見出し」でLLMに理解させることが可能です
また、ユーザーの検索意図を踏まえて、タイトルと見出しを設計することが大切です。
LLMは、ユーザーのクエリと関連性が高い情報を探し、生成AI上に回答テキストを出力します。そこに選ばれるページを作るうえでは、「疑問型のタイトル」とその回答となる「結論の見出し」を設計することが大切です。
また、タイトルと見出しを決めるときには、ユーザーのクエリの検索意図を推察することが大きなポイントとなります。ユーザーのクエリは、いくつかの疑問詞に分類できます。その疑問詞の回答になる記事を設計することで、検索意図にアプローチできます。たとえば、What(とは)型のクエリであれば、「○○とは?」をテーマとするタイトルの解説記事が適しています。そして、そのテーマの回答になる見出しでページを構成していきます。加えて、実際にライティングする際に、現場の判断でページ構成を微調整するのも1つのテクニックです。
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「疑問型のタイトル」と「結論型の見出し」を組み合わせると、生成AIに引用される可能性が高まります。まずは、LLMにページを認知させて理解させることが大切です。
WEBページのタイトルを疑問形式にすると、LLM(大規模言語モデル)がページを認知しやすくなる可能性があります。さらに、見出しに本文の結論を反映すると、LLMに対し、理解を促進する効果があります。その結果、そのページが生成AIに引用されやすくなる可能性があります。【※諸説あり。Googleは特段LLMOの対応は必要ないと公式で述べています。】
というのも、生成AIは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれる技術によって、LLMが情報源となるページを発見し、回答に使える箇所を探す仕組みを採用しているからです。
そもそも、タイトルと見出しは、WEBページ全体の構成を整理する役割を担っています。そして、実務的(記事作成時)には、タイトルと見出しを設定する際に、HTML言語のタグを用います。その種類は、次のとおりです。
一般的には、これらのHTMLタグを組み合わせて、WEBページを作成します。そして、LLMは、回答の情報源を探す際に、ページのタイトルと見出しを手掛かりにするケースがありそうです。
また、問いと答えをセットで理解しやすい構成を好む傾向がありそうです。そのため、「疑問型のタイトル」と「結論型の見出し」を組み合わせてページを構成すると、LLMに選ばれる可能性が高まるというわけです。
そこで、LLMO対策に最適化するうえでは、
の3点を抑えることが重要となります。これを踏まえて、LLMにページを認知させて、ページ内容を理解させることも一つの手法と言えます。
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