ECサイトのLLMO対策（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）とは、生成AIの回答テキストに自社のECサイトのページを引用させる取り組みのことです。広義の意味では、自社サイトをAI回答に掲載する狙いを含むこともあります。

ECサイトの事業者からは、

実際に、物販系のEC市場規模、EC化率ともに増加傾向にあって、EC市場は激化している様子がうかがえます。また、EC業界専門メディアのeccLabの調査によると、2025年時点の国内の総稼動EC店舗数は561万19店に登ったとのことです。これは、2021年時点の418万7,939店舗を大きく上回る店舗数です。

そもそも、生成AIの利用者は、具体的な質問文を投げかけます。そのため、購買意欲が高いユーザーが多く、コンバージョン率が高くなる傾向があるといわれています。つまり、ECとLLMOは、親和性があるということです。

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ECサイトのLLMO対策について解説します。「結局、なにをすればいいのかわからない」と悩んでいる方に向けて、「次のアクションがわかる」解説に仕上げています。また、本記事では、現時点でEC流入への影響が大きいGoogleのAI Overviewsを中心に解説します。

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

ECサイトが優先すべきLLMO対策（AIO対策）の5つの施策

ECサイトでLLMO対策をするとき、販売商品に関する性能や利用シーンを中心とするクエリを抑えていくべきです。具体的には、次の5つの施策を優先してください。

なお、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.販売商品に関連するSEOキーワードを設定する

自社のECサイトで販売する商品、それに関連するキーワードを設定すると、生成AIに引用されやすくなります。

もともと、キーワードの設定は、コンテンツSEOの起点として用いられる施策です。しかし、この施策は、自社サイト内のコンテンツを整理するうえでも役立ち、LLMO対策においても効果を持ちます。

ECサイトのケースでは、「商品名 + ○○」の要領で、商品名を軸とした検索クエリで訪問者が自社サイトに辿り着くケースが多々あります。具体的には、商品の購買意欲を示すキーワード、商品の利用シーン、商品に求める機能や性能が挙げられます。したがって、次のようなキーワードを設定し、生成AIユーザーにリーチしてください。

2.クエリファンアウト型トピッククラスターでコンテンツを強化する

クエリファンアウト型トピッククラスターを導入することで、自社サイトをLLM（大規模言語モデル）に最適化できます。クエリファンアウト型トピッククラスターとは、LLMのクエリファンアウトと呼ばれる仕組みに合わせて、サイト内の記事を揃えていく施策のことです。

まず、LLMは、クエリファンアウトを通じて、ユーザーのクエリをサブクエリに分解します。この施策では、そのサブクエリを予測して、自社で作成する記事のテーマを決めます。たとえば、次のような検索クエリがあったとします。

『検索クエリ「ネットショップ カップラーメン」』

そもそも、クエリファンアウトには、クエリの検索意図を読み取り解析する特徴があります。そして、事例のクエリには、「商品を購入したい」や「商品を比較したい」といった検索意図を持ちます。これを踏まえて、事例のクエリは、次のようなサブクエリに分解されると仮説を立てます。

そこで、自社サイトとしては、上記のテーマの記事を作成するという案が浮上します。ちなみに、ECサイトの場合、次のようなページ作りが散見されます。

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に特化した施策です。詳しくは、下記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.サイト名やキャンペーン名のエンティティをLLMに認知させる

サイト名やキャンペーン名のように、自社のECサイトに関連性を持つエンティティ情報をLLMに認知させると、生成AIの回答テキスト上で自社情報が言及される機会が生まれます。

ここでいうエンティティとは、LLMのデータベース上に登録される文字列とその情報を指します。わかりやすくいうと、社名や人物名、商品名などの固有名詞のことです。たとえば、「Amazon」の文字列をエンティティとするとき、「1994年設立された米国のAmazon.com, Inc.が運営する、世界最大級のeコマースプラットフォームである」といった情報を含めてエンティティとして扱われます。また、Amazonを例に出すと、ECサイトとしては、次のようなエンティティ情報をLLMに伝えるべきです。

そして、エンティティをLLMに認知させるためには、次のような方法が挙げられます。

4.決済で重視されるE-E-A-T（とくに信頼性）を強化する

自社サイトのE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）の信頼性を強化すると、生成AIの回答の情報源として選ばれやすくなります。

E-E-A-Tとは、信頼性、専門性、経験、権威性の4つの項目でWEBサイトを評価する指標のことです。LLMは、情報源となるサイトを探す際に、E-E-A-Tの評価を重視しています。

一方、サイトを評価するうえで、YMYL（Your Money or Your Life）と呼ばれる概念が存在します。この概念は、検索ユーザーの人生に影響を与える可能性があるテーマ（金融や医療など）のことです。そして、YMYLのテーマを扱うサイトは、E-E-A-Tの評価が厳しく問われます。

ECサイトには、商品購入時に支払いできる決済機能が搭載されていますので、サイト内で金融取引や個人情報を扱っています。それゆえに、ECサイトは、YMYLのテーマに該当します。とくに、E-E-A-Tのうち、ECサイトの信頼性が重要です。ECサイトの信頼性を高める施策としては、次のようなものが挙げられます。

5.サイト内の構造を整理する

サイト内の構造を整理すると、LLMにECサイトの正しい情報が伝わりやすくなります。

ECサイトは、商品数に比例してページ数が増加するため、大規模サイトになりがちです。そのため、一般的な企業サイトやオウンドメディア以上に、サイト内の構造を整理する作業が重要です。この作業を通じて、ECサイトの構造に対するLLMの理解を促します。具体的には、次のような点を整理してください。

また、ECサイトを運営するとなると、販売商品の入れ替えに応じて更新のための作業が不可欠です。そこで、一般的には、ECサイトを自社で運用する場合、データベース型サイトが採用されます。データベース型サイトとは、サーバー上のデータベースに入力した情報をもとに、自動でWEBページが生成される仕組みのサイトを指します。サイト運営の実務面を考慮すると、欠かせない仕組みです。

ECサイトの検索クエリ別4選：AI Overviewsの表示傾向の調査結果

ECサイトに辿りつく検索ユーザーの大多数は、主に商品の購入意思を表すキーワード、商品名、商品に関するロングテールキーワードの検索結果から流入します。そして、これらのキーワードの検索結果には、AI Overviewsが表示されるケースが散見されます。そのため、ECサイト側としては、次のようなキーワードを対策する必要があります。

1. 商品の購入意思を示すキーワード
2. 商品の種類や商品名
3. 商品の機能や性能
4. 商品の利用シーン

本項目では、実際にキーワードを検索し、どのようなキーワードで、どのようなAI Overviewsの回答や引用ページが表示されるのかを調査した結果をお伝えします。

LLMO対策は、SEO対策を前提とした側面を持ちます。まずは、こちらの関連記事をご覧ください

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1.商品購入を示すキーワード

オンラインで商品を購入する際は、ECサイトを利用することになります。ゆえに、商品購入を検討している人は、次のようなキーワードを入力します。

検索結果には、AI Overviewsの回答が表示されています。回答内容は、主にECサイトのリスト情報です。このうち、「送料無料」のクエリに対するAI回答では、送料無料になる仕組みの解説とあわせて、代表的な送料無料のECサイトのリストが載っています。一方、AI回答の引用元をみると、大手ECの楽天市場とAmazonのほか、高島屋オンラインストアの姿がみられました。そして、この3つのECサイトは、AI回答上で言及されています。この結果からは、AIに自社のECサイトが引用されると、AI回答上に自社情報が載る利点があるとわかります。

H2.商品の種類や商品名

ECサイトを利用する消費者は、あらかじめ、どのような商品を購入する予定なのかが決まっています。そこで、検索ユーザーは、次のように商品の種類をキーワードとして入力します。

事例のキーワードには、商品を購入する検索意図が強く反映されています。そのため、検索結果には、ショッピングカルーセル（商品情報）が優先して表示され、AI Overviewsが非表示になりがちです。

また、検索ユーザーは、具体的な商品名を交えて、次のような質問形式のクエリ（プロンプト）を入力することがあります。

AI Overviewsの回答には、製品の基本情報、購入できる店舗の情報が載っています。ただし、事例のクエリは、指名検索に当たります。ゆえに、製品メーカーのAppleのページが多数引用されています。その一方で、情報源には、ECサイトの商品ページの姿も散見されました。たとえば、指名対象のAppleストアのほか、ビックカメラ.comが選ばれています。

ビックカメラ.comの引用ページを詳しくみてみると、「MacBook Air」のカテゴリページ（商品リストページ）だとわかります。そして、親カテゴリには、「Macノート（MacBook）」が設置されています。つまり、MacBook製品のうち、MacBook Air製品だけを絞り込んでリスト化する構造になっています。このように、サイト内の構造が整理されていると、LLM（大規模言語モデル）が「該当ページ＝MacBook Air製品の情報を集めたページ」であることを理解しやすくなります。LLMがサイト構造を理解できた結果として、生成AIの情報源にピックアップされているということです。

3.商品の機能や性能

消費者は、商品を購入する際に、その特定の機能や性能を求めるケースがあります。そこで、検索ユーザーは、商品の特徴に条件をつけて、次のように検索します。

「冷蔵庫 両開き」のクエリでは、AI Overviewsの回答が表示されています。その回答には、両開きの機能を持つ冷蔵庫の利点、製品のリスト情報が掲載されています。引用ページをみてみると、比較記事や解説記事が目立っています。

このうち、比較記事としては、楽天市場の特集記事が採用されています。内容は、おすすめの両開き冷蔵庫を紹介しつつ、両開き冷蔵庫を利用する利点や注意点、製品の選び方を解説するものとなっています。そして、おすすめ製品の紹介の項目では、内部リンクを設置し、販売製品のコンバージョン（決済）ページに誘導するテクニックを使っています。この事例では、生成AIユーザーを自社サイトに呼び込み、コンバージョンページへの導線を完成させています。

このほかでは、商品名のクエリのAI回答と同様に、ケーズデンキオンラインショップのようにサイト内が整理されたECサイトのリストページがピックアップされています。

4.商品の利用シーン

商品の利用用途は人それぞれです。そこで、検索ユーザーは、利用シーンや利用用途をキーワードに交えて、それに適した商品を探します。

AI回答には、主に、商品の選び方の情報が掲載されています。たとえば、「結婚式 スーツ」のクエリでは、マナーを踏まえて、選択すべきカラーコーディネート、ネクタイなどのアイテムが紹介されています。

引用ページの配信元には、スーツ販売事業者のオウンドメディアやコラム記事が並んでいます。具体的には、SUIT SELECT（スーツセレクト）のSUIT LIBRARY、洋服の青山のAOYAMA Journalらが選ばれています。このうち、SUIT LIBRARY（またはSUIT SELECT）の記事は、4ページ引用されています。そして、サイトの中身をみてみると、300ページ以上の記事が配信されていることを確認できます（厳密には、インデックスされているページ数）。このように、ECサイト内にコラム記事専用の項目（サブディレクトリやサブドメイン）を設置し、自社商品に関する情報を網羅的に扱うことで、自社サイトのページが生成AIの回答に引用される割合が高まります。

ECサイトのLLMO対策の成功事例【東京SEOメーカーの支援実績】

東京SEOメーカー（運営：アドマノ株式会社）は、国内外を問わず、これまでに2,000社を超える企業にWEB集客の支援サービスを提供しています。そんななか、以前、東京SEOメーカーが支援サービスを提供したECサイトにて、LLMO対策としても役立っている事例をご紹介します。

コンテンツSEOがLLMO対策にも効果を表している成功事例

適切なSEO対策は、LLMO対策にも大きな効果を表します。コンテンツSEOで強化した解説テキストがLLM（大規模言語モデル）に選ばれた実例があります。

アールエスコンポーネンツ株式会社は、電子部品など、50万点以上の工業用部品を販売する世界的ディストリビューターの日本法人です。そして、日本国内では、通販サイトのRSオンラインを運用しています。同社は、販売する製品名のクエリにて、この通販サイトをGoogle検索で上位表示することを希望していました。

そこで、東京SEOメーカー側は、コンテンツSEO、SEO内部対策、SEO外部対策と、さまざまな施策で通販サイトのブラッシュアップを図りました。このうち、コンテンツSEOでは、製品の解説テキストをわかりやすく、かつ詳しく、リライトしました。その結果、製品名を含む、5万件のキーワードのランクイン、数千件のキーワードで1位表示を実現しました。上位表示するキーワードの一例を出すと、次のようなものが挙げられます。

ただし、この施策は、あくまでもSEO対策を目的とするもので、2022年から2023年にかけて実施した支援サービスでした。

2026年現在、生成AIユーザーが爆発的に増加し、LLMO対策が求められる時代に突入しています。Google検索には、AI Overviewsが導入されました。そんななか、「DCソケット」らのキーワードを検索すると、AI Overviewsの回答テキストが表示されるようになりました。

そして、AI Overviewsの回答には、DCソケットの基本情報、種類や用途、主要メーカーの情報がまとめられています。さらに、その回答の情報源をみると、RSコンポーネンツのDC電源コネクタの商品リストページが引用されています。このページの内容を詳しくみてみると、商品情報と併せて、「DC電源コネクトとは？」をテーマとする詳しい解説テキスト（2,500文字程度）が載っていることがわかります。AI回答には、この解説テキストが引用されたかっこうです。つまり、2023年にコンテンツSEOで強化した製品の解説テキストがLLMO対策として効果を表しているということです。

そして、RSコンポーネンツ側としては、検索順位だけでなく、生成AIの回答上でも、コンバージョンページ（商品購入ページ）の流入経路を確保できている環境を獲得しています。この結果は、SEO対策がLLMO対策に大きな影響を与えることを示しているともいえます。LLMO対策の導入を検討している方は、今一度、自社のSEOを見直してみてください。

参考：【大規模ECサイトのSEO対策】PLPの上位表示と51981キーワードでランクインの事例｜アールエスコンポーネンツ株式会社様

ECサイトのLLMO対策のよくある質問

ECサイトが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:なぜ、ECサイトでLLMO対策が必要なのですか？

Answer）生成AIユーザーは、高い購入意欲を持つことが多く、コンバージョン率が高くなることが指摘されているためです。ECの場合、購入意欲が高い検索ユーザーの確保は、そのまま事業利益に直結するため、LLMO対策が極めて重要です。

Q:ECサイトでLLMO対策に取り組む場合、なにをすればよいですか？

Answer）検索クエリに対して、ユーザーの疑問を解決するコンテンツを導入してください。具体的には、自社サイトで販売する商品の機能性や利用シーンをトピックとする解説コンテンツを揃えていく方法が挙げられます。

Q:ECサイトでは、SEO対策とLLMO対策のどちらを優先すべきですか？

Answer）両方大切ですが、SEO対策を軸に進めてください。

LLMOは、SEOを土台とするWEB施策です。そもそも、LLM（大規模言語モデル）が回答を生成する際に、Googleが提唱するサイトを評価する指標を参考にしています。その代表的な例として、E-E-A-Tが挙げられます。つまり、E-E-A-Tは、SEOとLLMOの両軸で重要な施策となっているということです。まずは、基本的なSEO対策を済ませておくことで、効率的にLLMの最適化の作業を進めることが可能です。

>>東京SEOメーカーのSEOコンサルティング

Q:ECサイトが生成AIに引用されないときはどうすればよいですか？

Answer）LLMO対策の専門会社に相談してください。

東京SEOメーカーは、これまでに2,000社以上の企業のWEBマーケティングをサポートしてきました。ECサイトの支援サービスも多数の成功実績を持っています。東京SEOメーカーが提供する、LLMOの支援サービスの詳細に関しては、下記のページをご覧ください。

>>東京SEOメーカーのLLMOコンサルティング

まとめ

ここ数十年で物販のEC化率の高まりが指摘されていますが、2020年以降も拡大が続いています。市場規模、EC化率がともに伸びていることから、EC販売の競合性が激化しています。その一方で、生成AIユーザーは、購買意欲を持つとされ、コンバージョン率が高くなる傾向がみられます。こうした背景から、今後のECサイトのWEB集客には、LLMO対策が欠かせなくなるとの見方もあります。そこで、ECサイトの事業者としては、未来を見据えて仕込んでおく意味でLLMO対策を導入すべきです。まずは、WEBマーケティングやLLMO対策に詳しい専門業者に相談してみてください。