アパレル業界のLLMO対策（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）とは、ECサイトや店舗サイトをLLM（大規模言語モデル）に最適化し、生成AIの回答に自社コンテンツを引用してもらう施策のことです。

近年のアパレル業界では、ファッションアイテムのEC販売に参入する事業者が増えていて、EC化率が上昇しています。

市場規模も拡大しているものの、

といった悩みを抱える事業者が増えています。
実際に、経済産業省が発表する電子商取引実態調査によると、アパレルECの市場規模とEC化率が拡大していることがわかります。

そこで、アパレル事業者としては、WEB集客を強化して、競合他社との差別化を図る必要に迫られています。従来までのSEO対策やSNSアカウントはもちろんのこと、近年では、生成AIの利用者が増加しているため、LLMO対策の導入が急務となっています。

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アパレル業界のLLMO対策について解説します。「LLMO対策といっても、具体的になにをすればいいの？」と悩んでいる方は、本記事を参考にしてください。

東京SEOメーカー編集部

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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

アパレル業界が優先すべきLLMO対策（AIO対策）の5つの施策

アパレル事業者のサイトにおけるLLMO対策では、LLM（大規模言語モデル）のクエリファンアウトを考慮のうえで、ファンションやトレンドに関するキーワードを設定することが大切です。このほか、次のような5つの施策を優先して進めてください。

また、基本的なLLMOの詳細は、下記リンク先の記事を参考にしてください。

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1.ファッションアイテムやトレンドに関するSEOキーワードを設定する

ファッションアイテムやトレンドなど、アパレル事業に密接な関係を持つキーワードを店舗サイトに設定すると、生成AIの回答に自社コンテンツが引用される機会が増します。

アパレル業化に関する主要な検索クエリとしては、次のようなテーマが挙げられます。

ただし、アパレルに関するクエリには、主に「指定のアイテムを探したい（購入したい）」といった検索意図が含まれます。そのため、Google検索結果には、ショッピングカルーセルなどの商品情報が表示され、AI Overviewsが非表示となる傾向がみられます。現実的には、ロングテールキーワードや質問形式のクエリの検索結果に自社コンテンツを引用してもらうように働きかけることになります。

なお、実店舗に集客する際には、次のようなキーワードの重要性が増します。

地域キーワードの場合は、「行きたい」という検索意図を持ちます。ゆえに、検索結果にはローカルパック（地域情報）が強調して表示され、AI Overviewsは非表示となります。

2.クエリファンアウト型トピッククラスターでサイト構造を決める

クエリファンアウト型トピッククラスターを導入すると、自社サイトの構造をLLM（大規模言語モデル）に最適化できます。

LLMは、質問の回答を生成する際に、クエリファンアウトと呼ばれる仕組みを用います。クエリファンアウトとは、検索クエリを複数のサブクエリに分解して、それぞれのサブクエリの情報を同時に収集する技術のことです。この技術によって、複雑な質問に対する適切な回答の生成を実現しています。

一方、サイト制作するうえで、トピッククラスターというテクニックがあります。トピッククラスターとは、1つのトピックのページ（ピラーページ）を用意し、そのトピックに関連するページを揃えて網羅性を図る施策です。

つまり、クエリファンアウト型トピッククラスターは、LLMが分解するサブクエリを予測し、自社サイトのコンテンツに反映する、LLMO対策特化型の施策です。たとえば、LLMは、「春服 レディース」のクエリを下記のサブクエリに分解して回答を生成すると仮説を立てます。

そして、自社サイト内では、上記を題材とする記事を作成していくことになります。なお、クエリファンアウト型トピッククラスターは、東京SEOメーカー（運営：アドマノ株式会社）が提案するLLMO対策の施策です。詳しくは、下記のリンク先のページをご覧ください。

>>東京SEOメーカーのコンテンツLLMO

3.ファッションアイテム名やブランド名をLLMに認知させる

自社に関連性を持つエンティティの情報をLLMに認知させることで、生成AIの回答で自社情報が言及されやすくなります。

エンティティとは、データベース上の実体のことです。WEBマーケティングでは、これを検索対象と捉えて用いられます。わかりやすくいうと、社名や商品名の固有名詞が持つ情報と説明されます。たとえば、「ユニクロ（UNIQLO）」という単語には、「衣類品の製造小売業」における、「国内大手のブランド」といった情報が含まれます。このような情報を含めてエンティティと表現します。

そして、ユニクロを事例に挙げると、アパレル事業者がLLMに認知させるべきエンティティとしては、次のようなものが挙げられます。

4.店舗サイトやECサイトのE-E-A-Tを強化する

店舗サイトやECサイトのE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）を強化することで、生成AIの回答の情報源に選ばれやすくなります。

E-E-A-Tとは、Google検索がWEBサイトの品質を評価する際の指標の1つです。この指標は、経験、専門性、権威、信頼性の4つの項目から構成されています。そして、LLMもこの指標を重視しています。E-E-A-Tが問われるケースは、トピックによってまちまちです。

アパレル業界の場合は、商品流通のEC化率が高くなっているため、決済機能を有するECサイトで安全性（信頼性）が強く問われます。このほか、衣類等に関する専門知識（専門性）が重視されるケースも散見されます。E-E-A-Tを高めるためには、次のような施策が効果的です。

5.ファッションアイテムの画像データに詳しいテキストを追加する

ファッションアイテムの画像コンテンツを用意し、詳しいテキストを添えると、そのコンテンツがLLMに引用されやすくなります。
LLMには、画像データの意味を認識する仕組みが備わっています。しかし、画像コンテンツの周囲に解説テキストを添えることで、画像データに対する理解度を促せます。画像コンテンツの前後にテキストを設置する以外にも、HTMLのaltタグ内にテキストを埋め込む方法があります。altタグは、HTMLテキスト内で下記のように記述します。

アパレル業界の検索クエリ別5選：AI Overviewsの表示傾向の調査結果

全体的にみると、アパレルに関するクエリの検索結果でAI Overviewsが非表示となるケースが目立ちます。その理由は、アパレルに関するクエリは、「購入する」ことを検索意図とするものの割合が高いためです。この背景には、次のような事情があります。

したがって、アパレル業界の事業者がLLMO対策をする際には、質問文（プロンプト）を前提とした対策が必要です。

そもそも、アパレル業界の事業者が抑えておきたいキーワードには、下記のようなものがあります。

※LLMO対策は、SEO対策を前提とした側面を持ちます。まずは、下記記事をご覧ください

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1.アパレルを指す用語

アパレルとは、衣類装飾品の製造や販売などを事業とする産業を指します。アパレルは、衣類そのものを指す服、服装を中心とするスタイルを意味するファッションといった用語に置き換えられることもあります。そこで、衣類の購入を検討している人は、下記のようなキーワードを入力します。

事例のクエリのうち、「ファッション」と「アパレル」の結果には、AI Overviewsが表示されています。それぞれの回答内容をみると、主に概念や定義を解説するものとなっています。たとえば、「ファッション」の場合は、「トレンドを知りたい」といった検索意図を強く持つため、ファッションの概要のほか、主なトレンド情報が掲載されています。

そして、回答テキストの引用ページには、中古ブランドのECサイトのRECLO（リクロ）などの解説記事が採用されています。記事の内容は、「メゾンブランドとは？」をトピックとするもので、ハイブランドとの違い、3大メゾンなどを紹介しています。ECサイトであっても、このように業界内の情報を検索ユーザーに向けて発信することで、LLMに引用される機会が増えます。

一方、「服」のクエリは、商品そのものを指しています。ゆえに、検索結果には、ショッピングカルーセル（商品情報）、衣類を購入する決済機能を備えたECサイトが表示されています。

2.ファッションアイテムやブランドの種類

消費者は、単純な機能性だけではなく、ファッション性をアパレル商品に求める傾向がみられます。そして、衣類製品は、ブランド（メーカー）によって、デザイン性や世界観が異なります。したがって、検索ユーザーは、自身のファッションスタイルに合わせて、アイテム名やブランド名のキーワードを入力します。

事例のクエリのほぼすべての検索結果でAI Overviewsが非表示です。その代わりに、ショッピングカルーセルやECサイトのリンクが強調して表示されています。ただし、「アウター」のように「定義を知りたい」という検索意図が含まれるクエリの場合は、AI Overviewsが表示されるケースも見受けられました。

また、検索ユーザーは、衣類製品を探すにあたって、具体的な条件を指定し質問形式（プロンプト）のクエリを入力することもあります。

AI Overviewsの回答内容には、おすすめカラーの組み合わせ、おすすめブランド品、コーディネートのコツの情報が掲載されています。そして、回答に引用される記事の配信元としては、アパレルブランドやショップのサイトが目立っています。

たとえば、スーツのAOKIやTAKA-Q（タカキュー）、ファッションブランドのAUEN（オーエン）らの解説記事が並んでいます。

このうち、AUENの解説記事の内容をみてみると、メンズ向けベージュカーディガンのアイテムや着こなし方を紹介するものとなっています。そして、その記事のなかで、同社の人気アイテムの購入ページを設置し、決済ページに誘導するテクニックを用いています。このように、LLM（大規模言語モデル）に選ばれる高品質の記事を用意し、ランディングページ（LP）として機能させることで、コンバージョンを狙えます。

3.季節やトレンドキーワード

ファッショントレンドは、年々変化します。そこで、検索ユーザーは、ファッショントレンドや季節を示すキーワードでトレンド情報を取得します。

「春服」のクエリのように、具体的な商品を指すキーワードでは、AI Overviewsは非表示です。その一方で、「服 の 流行」の検索結果では、AI Overviewsが表示されています。回答内容は、2026年のトレンドファッション、おすすめの着こなし方の情報が掲載されています。

また、検索ユーザーは、詳しいトレンド情報を取得するために、次のようなプロンプトでAIに尋ねることがあります。

AI Overviewsの回答テキストには、トレンドアイテムのリスト、トレンドカラーの情報が載っています。また、回答の情報源をみてみると、「トレンドコーデ○○選」のように、具体事例をまとめた解説記事が大多数を占めています。

そして、特筆すべき点は、引用されているすべてのページが2026年以降に作成されたフレッシュな記事である点です。トレンドや季節性を表すクエリの場合、情報鮮度が極めて大切です。したがって、検索ユーザーが2026年の春服の情報を集め出す、春先の時期には記事を公開し、LLMの回答に採用されている状態にしておくべきです。このように、サイト内で最新情報を維持することも、LLMO対策するうえで大きなポイントになります。

4.衣類の着用場面、ユーザー属性に関するキーワード

服装には、その場にふさわしいファッションスタイルがあります。たとえば、私服勤務可の職場であっても、原則的にはオフィスカジュアルのスタイルが望ましいとされます。そこで、検索ユーザーは、衣類を着用するシーンをキーワードに交えてファッション情報を探します。

事例のクエリの場合、「どのような服装をすればいいのか知りたい」といった検索意図が含まれることから、その答えを提示できるAI Overviewsが表示されています。そして、回答には、それぞれの場面に適切なファッション、具体的なアイテムの情報が掲載されています。

また、衣類を着用するユーザー属性によっても適切なファッションスタイルが異なります。そこで、検索ユーザーは、着用対象の子ども、自身の年齢や性別をキーワードに入力することもあります。

検索結果では、着用シーンのクエリと同様に、適切なファッションスタイル、アイテムやブランドの情報を掲載するAI回答が表示されています。この背景には、「なにを着ればいいのか知りたい」といった検索意図によるものです。

これらの結果からは、アパレル事業者のサイトでは、着用するシーンやユーザー属性をキーワードに設定したコンテンツを作成すると、LLMに取り上げられる機会を得られることがわかります。

5.アパレルショップの地域キーワード

消費者が実店舗のアパレルショップを利用する場合、事前にその立地を把握することが不可欠です。そこで、検索ユーザーは、「○○市 服屋」の要領で、地域キーワードを交えて検索します。

検索結果では、ローカルパック（マップ情報）が目立って表示されていて、AI Overviewsは非表示です。この理由は、地域キーワードは、明確に地域情報の取得を目的としたクエリであるためです。

ただし、検索ユーザーは、さらに詳しい条件を加えて、次のようなプロンプトで店舗を探すケースがあります。

AI Overviewsの回答テキストには、人気店舗のリスト情報が掲載されています。具体的には、千葉県柏市内の Gleeful（グリーフル）などの古着屋が集まる「裏カシエリア」と呼ばれるスポット、柏高島屋ステーションモールなどが紹介されています。そして、その情報源としては、ポータルサイトの観光地の紹介記事やまとめページが採用されています。つまり、ポータルサイトに載っている店舗情報が回答テキストに反映されているということです。

それゆえに、アパレルショップとしては、ポータルサイトに自社店舗の情報を掲載する施策を導入すると、生成AIの回答上で自社店舗が言及されやすくなるということです。

アパレル業界のLLMO対策のよくある質問

アパレル業界の事業者がLLMO対策に取り組む際に寄せられる、よくある質問をまとめています。

Q:アパレル会社がLLMO対策するとき、結局なにをすればよいですか？

A:LLM（大規模言語モデル）のクエリファンアウトの特性を踏まえて、ファンションやトレンドに関するキーワードを自社サイトに設定してください。このほか、重要な施策としては、自社のエンティティ情報の拡散、E-E-A-Tの強化、画像データの最適化が挙げられます。

また、アパレル製品を店舗販売するケースでは、地域情報の対策が不可欠です。とくに、地域密着型の店舗では、重要度が増します。そして、具体的には、地域キーワードの設定、Googleビジネスプロフィールの利用の2つの施策があります。

Q:アパレル事業者が集客を図る際には、LLMO対策とSEO対策のどちらを優先すべきですか？

A:SEO対策を優先してください。そもそも、LLMO対策は、SEO対策を土台とした施策です。一部で施策が異なる点もありますが、重複するものも多々あります。

たとえば、アパレル関連のキーワードを検索エンジンに入力すると、検索結果には、商品画像のリッチスニペットや商品カルーセルが表示される傾向がみられます。そのため、アパレル事業者のサイトでは、画像データを最適化する施策の重要性が高くなります。そして、その施策は、LLM（大規模言語モデル）にも効果的です。

こうしたことから、LLMO対策に着手する前に、基本的なSEO対策を済ませておくことが大切です。

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Q:アパレル会社の企業サイトや店舗サイトが生成AIに引用されない場合は？

A:WEBマーケテイングの専門会社に相談してください。

東京SEOメーカーの支援導入企業数は、国内外を問わず2,000社を突破しました（2025年時点）。そして、近年には、生成AIやLLMの研究に力を入れていて、LLMO対策に特化した支援サービスの提供を開始しています。支援サービスの詳細に関しては、下記リンク先のページをチェックしてください。

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まとめ

近年、アパレルECの市場規模、アパレル販売のEC率がともに伸び続けています。EC化率に関しては、2021年時点で全体の20%を上回り、その後も伸び続けています。その一方で、ECモールの進化などによって、アパレルECの参入障壁が下がっていることから、市場内での競争が激しくなっています。つまり、アパレル業界の事業者としては、WEB集客の強化が急務になっているということです。とくに、2020年前後に登場した生成AIの利用者にリーチできる、LLMO対策の導入が注目を集めています。

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