金融関連の検索結果では、AI OverviewsやAIモードによって、銀行・証券会社・保険会社・比較サイト・FAQページなどが回答の参照元として引用されるケースが増えています。

一方で、金融情報はユーザーの資産形成や生活設計に大きな影響を与えるため、Google検索ではYMYL領域として特に正確性や信頼性が重視されます。つまり、金融会社がLLMO対策に取り組む際は、単に記事数を増やすだけでなく、E-E-A-T、監修体制、商品情報の正確性、リスク説明、FAQ、比較情報、支店情報などを総合的に整備する必要があります。

日本銀行は2024年3月にマイナス金利政策を解除し、その後も金融政策の正常化を進めています。2025年12月には、無担保コールレートを0.75％程度で推移するよう促す方針が示され、金融機関を取り巻く金利環境は大きく変化しています。

利息収入が増額することから、銀行を中心とする金融機関にとっては、追い風が続く模様です。それゆえに、金融機関としては、ブランディング強化や集客強化に乗り出すタイミングといえます。とくに、SEO対策を中心とするWEB施策が重要となります。さらに、近年では、生成AIの台頭によって、新たなWEBマーケティングの施策となる、LLMO（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）が期待されています。

関連記事：金融会社のSEO対策について

本記事では、金融関連キーワードでAI Overviewsが表示される傾向や引用されやすいページの特徴を整理しながら、銀行・保険会社・証券会社・カード会社などの金融会社が取り組むべきLLMO対策を解説します。

監修者：アドマノ株式会社　代表取締役　天野剛志

SEOとLLMOの専門家。大学では経営法学を専攻。広告代理店で営業を12年経験。SEOは草創期から独学で研究し、100以上のサイトで検証しつつノウハウを蓄積。2012年にAI検索最適化（LLMO/AIO/GEO/AEO/SEO）専門会社［国内・海外］アドマノ株式会社を設立。2000社以上のSEO/LLMO支援実績が大手企業からグローバル企業まで国内、海外（アメリカ、ヨーロッパ、アジア）に豊富。SEO書籍6冊LLMO書籍1冊「海外SEO 成功メソッド」「2026 LLMOはこうする」「2025 SEOはこうなる」「経営者向け DX新時代に中小企業が生き残る最新企業戦略」「ChatGPT×SEOライティング実践技術」「Breaking into JAPAN SEO」「東京SEOメーカー2023年最新SEO対策完全ガイド」刊行。YouTube動画の東京SEOメーカーAIO戦略室【世界基準でSEO / LLMOを設計するプロ集団】チャンネル登録者数23600人。SEOコンサルティングとLLMOコンサルティングのプロフェッショナル。

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。

金融関連キーワードにおけるAI回答の表示パターン

金融関連のクエリをAI Overviews（AIによる概要 / AIO）とAIモードに入力すると、人気の金融会社や商品の紹介、その選び方などの情報を掲載する回答テキストが生成されます。このほか、金融商品の利用方法、仕組み、悩みを解消する解説文など、さまざまな回答が散見されます。

検索クエリの種類別にみると、ハウツーキーワードや悩みキーワードのようなロングテールキーワードだけでなく、「保険会社」や「証券会社」といったビッグキーワードでも、AI Overviewsの回答が表示されます。

このように、AI Overviewsは、金融ワードの検索結果に大きな影響を与えています。そのため、金融会社のサイトには、LLMO対策を導入すべきといえます。

金融会社の検索クエリ別6選：AI Overviewsの表示傾向の調査結果

金融関連キーワードのうち、金融機関の種類、金融商品の種類、ハウツーキーワード、お悩みキーワードなどの検索結果でAI Overviewsの回答テキストが表示されます。また、金融情報を取得するうえで検索ニーズが高い比較キーワードにおいても、一部で回答の露出がみられます。具体的には、次の6つの種類の検索クエリでAIの回答が表示されます。

※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

関連記事：金融会社のSEO対策について

1.金融機関の種類

民間金融機関には、銀行や信用金庫などのほか、クレジットカード会社や保険会社など、ノンバンクの事業者が存在します。そこで、検索ユーザーは、利用する金融機関の種類をキーワードとして検索します。

大半のクエリの検索結果で、AI Overviewsが表示されています。そして、回答結果には、それぞれの金融機関を代表する大手企業が紹介されています。

たとえば、「証券会社」のクエリでは、5大証券のほか、利用者が増えているネット証券の企業名が挙げられています。このほか、証券会社の選び方に関するポイントがまとめられています。そして、引用ページをみてみると、さまざまなタイプの記事が並んでいるものの、金融会社のランキング記事やまとめページが目立っていました。これらの結果からは、金融機関の種類を指すクエリには、次のような検索意図があるとわかります。

また、引用ページの配信元をみると、大半が金融機関のサイトとなっています。この理由としては、金融機関が金融庁の許可のもと営業する事業者に指定されているためです。そもそも、金融の情報は、検索エンジン上でYMYLとして扱われます。ゆえに、AIが引用ページを選択する際に、WEBサイトのE-E-A-Tの評価が厳しくチェックされます。こうした背景から、金融機関のサイトは、AIに引用されやすい環境にあるといえます。

2.金融機関のサービス

金融機関を利用する際には、目的があります。検索ユーザーは、その目的に合わせて、金融機関のサービスを指定して情報を探します。

事例のクエリの検索結果では、AI Overviewsの回答テキストが表示されています。たとえば、「銀行口座」のクエリの回答には、サービスを利用する方法、サービスを利用するメリットなどの情報が掲載されています。つまり、検索ユーザーは、次のような検索意図を持つということです。

そこで、検索ユーザーは、次のような質問文をAIに投げかけます。

AI Overviewsの回答内容には、口座開設に必要なものがリスト形式で掲載されています。そして、引用ページをみてみると、ほぼすべての枠が金融機関の案内ページ、または金融機関サイトのFAQページに占められています。

まず、案内ページをみてみると、横浜銀行や三井住友銀行、長崎銀行らの口座開設の手続きページが採用されています。ページ内では、それぞれの銀行で口座を開設するための情報が詳しく紹介されています。

一方、FAQページとしては、碧海信用金庫、ゆうちょ銀行、みんなの銀行などのよくある質問ページがピックアップされています。FAQコンテンツとLLM（大規模言語モデル）は相性がよく、引用されやすいため、積極的に導入してください。

3.金融に関する基礎知識

金融の仕組みには、特有の複雑さがあります。ゆえに、検索ユーザーは、「○○とは」の要領で専門用語の意味や仕組みを調べるほか、「○○のやり方」のように、ハウツーキーワードを入力します。

まず、「○○とは」の検索結果には、それぞれの概要特徴を説明するAI Overviewsの回答が表示されています。このうち、「成長投資枠 とは」のクエリの回答では、金融機関の商品案内ページと解説記事が引用ページとして使われています。そして、ページの配信元は、すべてが金融機関サイトとなっています。

金融機関の商品案内ページとしては、野村證券、三菱UFJ銀行、三井住友銀行らのサイトがピックアップされています。さらに、野村證券のサイトの作りをみてみると、NISA口座開設案内ページのディレクトリ「nisa」を設置していることがわかります。そのディレクトリのなかで、成長投資枠の運用を紹介するページを配置するという構成になっています。つまり、野村證券のサイトでは、1つのディレクトリ内にて、「NISA」のトピックに関連性を持つコンテンツをまとめるようにサイト運用をしているということです。

一方、解説記事としては、アセットマネジメントOneなどのコラム記事が採用されています。まず、アセットマネジメントOneは、オウンドメディアの「新NISAガイドブック」を運用しています。事例のページは、このオウンドメディアの1つのコラム記事として配信されるものです。

つまり、金融商品の案内ページと解説記事のいずれにおいても、「NISA」のトピックに関連性を持つキーワードの記事を1つの場所に集めて網羅する作りをしているということです。そして、このようなテクニックのことをトピッククラスターといいます。

4.金融商品の比較キーワード

一般の生活者や事業者にとって、金融会社は自身の資産形成に影響を与える重要な存在です。それゆえに、金融商品、または金融会社を選ぶ際に吟味することになります。そこで、検索ユーザーは、比較キーワードを用いて調べるケースがあります。

事例のなかでは、「火災保険 おすすめ」の比較キーワードの検索結果にて、AI Overviewsが表示されています。回答内容は、利用者の目的別に、おすすめする火災保険の商品をリスト形式で掲載しています。そのリストには、次のような商品が挙げられています。

一方、AIの回答に引用するページでは、ポータルサイトのランキング記事、ランキング形式のまとめページが目立っています。そのなかの1つに、オリコン顧客満足度ランキングの姿がみられました。そして、ランキング記事のなかでは、同率1位にSBI損害保険とソニー損害保険、6位に東京海上日動火災保険の名が挙げられています。この結果からは、金融機関としては、外部のポータルサイトで自社が紹介されることで、AIの回答内容に露出する機会が増えることがわかります。

なお、事例のクエリは、実際には次のようなプロンプトでAIに質問することもあります。

回答内容や引用ページは、比較キーワードの結果に酷似しています。実際に、回答テキストと引用ページのオリコン顧客満足度ランキングを照らし合わせると、AIが記事内容を参考にして回答テキストを生成した形跡がみられました。

5.金融商品に関する悩みキーワード

金融商品は、生活に大きな影響を与えます。したがって、金融商品に対する悩みを持つ人も存在します。こうした人は、下記のような悩みキーワードを用いて、課題の解決を試みます。

事例のクエリを入力する検索ユーザーは、悩みを解決する情報を求めています。そのため、概要情報を提供する役割のAI Overviewsと親和性を持ちます。したがって、AIの回答テキストが表示されています。

回答内容では、「凍結口座 の 解除」で口座解除する方法、「生命保険 は 必要 か」で生命保険を必要とする人とそうでない人の情報を伝えています。そして、回答に使われる引用ページの配信元をみると、金融機関サイトの露出割合が高くなっています。

たとえば、「凍結口座 の 解除」のクエリの回答には、三井住友信託銀行のコラム記事が採用されています。それによると、口座凍結の原因の1つとして、「名義人が死亡した場合」が挙げられています。つまり、「凍結口座 の 解除」のクエリの検索ユーザーのなかには、身近な人物を亡くし、対応に追われる人もいるということです。そこで、同記事内では、「相続や贈与のお悩みの相談窓口」の内部リンクを設置して、コンバージョン（CV）を狙うテクニックを使っています。

6.金融会社の支店やATMの地域キーワード

金融機関のサービスを利用するうえでは、支店やATMを訪問する機会があります。そこで、検索ユーザーは、下記のように地域キーワードを用いて、支店やATMを探します。

地域キーワードを入力する検索ユーザーは、明確に地域情報を求めています。そのため、一般的には、ローカルパックが優先的に表示されて、AI Overviewsは非表示となります。

ただし、「松戸 住宅ローン」のように、金融商品を指定する地域キーワードでは、AI Overviewsが表示されます。この理由は、このクエリは、次のように複数の検索意図を持つためです。

AI側がこの2つの情報を検索ユーザーに与える必要があると判断し、回答テキストを生成していると推測されます。

そして、検索ユーザーは、「松戸市内で住宅ローンを扱う金融会社を知りたい（相談したい）」ときに、より具体的な質問文を入力することがあります。

回答テキストには、松戸市内で活動する金融機関のリストが掲載されています。具体的には、次のように地域密着型の地方銀行や信用金庫が目立っています。

回答テキストに使われる引用ページにおいても、同様です。京葉銀行松戸市店や常陽銀行松戸市店等の案内ページが選ばれています。この結果からは、地域密着で活動する金融機関にとって、地域キーワードでLLMO対策する重要性が高いことがわかります。

金融会社が優先すべきLLMO施策（AIO対策）の5ステップ

金融会社がLLMO対策に取り組む際には、次の5つのステップで施策を進めると効果的です。

なお、基礎的なLLMO対策の手法に関しては、下記リンク先の記事を参考にしてください。

関連記事：LLMO対策とは

1.金融商品に関するコラム記事を配信する

自社サイトやオウンドメディアにて、金融商品に関連する情報をコラム記事として配信すると、生成AIに自社コンテンツが引用される機会が増えます。とくに、自社が扱う金融商品についての記事を用意すると、自社の強みを活かした独自性を持つコンテンツに仕上がります。

記事を作る際には、トピッククラスターを導入すると効果的です。トピッククラスターとは、1つのトピックに対する解説記事（ピラーページ）を用意して、そのトピックをカバーする関連キーワードの解説記事（クラスターページ）を作成し、トピックの情報を網羅するテクニックを指します。

このように、1つのトピックの情報を網羅すると、自社サイトが有する専門性の評価が高まります。アセットマネジメントOneのオウンドメディア「新NISAガイドブック」を例に出すと、下記のようなトピッククラスターを用いた実例があります。

なお、東京SEOメーカー（運営：アドマノ株式会社）では、LLMOに特化した施策として、クエリファンアウト型トピッククラスターを提案しています。詳しくは、下記リンク先のページをチェックしてください。>>東京SEOメーカーのコンテンツLLMO

2.自社の固有名詞をAIに認知させる

自社の固有名詞をLLM（大規模言語モデル）に認知させることで、はじめて生成AIの回答内で言及される機会が生まれます。そして、このように実在性を認知させるべき固有名詞のことをエンティティと呼びます。

たとえば、三菱UFJグループを例にすると、2026年2月現在では、AIに認知させるべきエンティティとして、次のようなものが挙げられます。

3.自社サイトのE-E-A-Tの評価を高める

自社サイトのE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）を高めることで、生成AIに引用されやすくなります。E-E-A-Tとは、サイト品質を決める1つの指標のことです。

そもそも、金融に関する情報は、YMYL（Your Money or Your Life）として、Google検索に指定されていて、サイト品質を厳しく問われています。そして、生成AI（Geminiなど）は、Google検索のアルゴリズムを利用しています。よって、生成AIに自社コンテンツの引用を促すうえでは、YMYLの対策が欠かせません。つまり、自社のE-E-A-Tを高める施策がYMYLの対策につながり、結果としてLLMO対策になるということです。

4.自社の支店情報をGoogleビジネスプロフィールに登録する

自社の支店情報をGoogleビジネスプロフィールに登録すると、AIモードの回答テキストに自社情報が掲載される可能性が高まります。

実際に、金融会社の支店情報をAIモードで検索してみると、回答テキストには、多数のGoogleビジネスプロフィールのページが引用されています。たとえば、「松戸市内で住宅ローンを扱う銀行を教えて」と入力して表示される回答には、回答生成のための参照元として、合計で18ページが引用されています。そして、このうち、10ページがGoogleビジネスプロフィールのページとなっています。

5.ポータルサイトに自社情報を掲載し、比較キーワードを抑える

ポータルサイトのまとめページやランキング記事に自社情報が載ると、比較キーワードで表示される生成AIの回答テキストに自社情報が掲載される機会が増加します。

金融機関の場合、比較キーワードで探す人が多々います。そして、利用する金融会社や金融商品を決めるときの参考にしています。したがって、自社の集客効果が生まれます。加えて、外部のポータルサイトに自社情報が載ることで、自社に対するサイテーションの効果を期待できます。つまり、このような外部施策は、次のような対策になるということです。

金融会社のLLMO対策のよくある質問

金融会社で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:金融会社がLLMO対策するうえで、具体的にすべきことは？

Answer）トピッククラスターや独自性が高いコンテンツの配信、またE-E-A-T対策が重要です。ただし、基本的なLLMO対策を施すことが前提条件となります。

まず、金融関連のクエリの検索結果では、AI Overviewsの回答を表示する金融関連のクエリが多数存在します。そのため、金融に関する、さまざまな切り口の独自性を持つコンテンツを用意することで、自社コンテンツがAIに引用される機会の増加を促せます。また、そもそも、金融の情報がYMYLに該当することから、自社サイトのE-E-A-Tを高める施策が不可欠です。

Q:金融会社に集客するためには、LLMO対策とSEO対策のどちらが重要ですか？

Answer）SEO対策を優先してください。

LLMOは、SEOを土台とした施策です。仮に、自社サイトに基本的なSEO対策を導入できていないと、LLM（大規模言語モデル）の評価も見込みづらくなります。ある程度、自社サイトのコンテンツが検索結果に表示されることを確認したタイミングでLLMOを導入してください。>>東京SEOメーカーのSEOコンサルティング

Q:自社サイトが生成AIに引用されない場合は？

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社を超える企業に、SEO対策を中心とするWEBマーケティングの支援サービスを提供した実績を持ちます。一方、2020年ごろからは、生成AIの独自研究を進めてきました。そして、LLMO対策に特化した支援サービスの提供を開始しました。まずは、下記リンク先のサービス紹介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

2024年にマイナス金利が解除されて以来、金利の引き上げが続いています。そして、日本銀行は、2026年も継続して金利を引き上げる考えを示しています。そのため、金融機関にとって追い風が続く格好です。金融機関としては、集客を強化するタイミングが到来していえます。とくに、生成AIサービスが存在感を高めるなかで、そのユーザーにリーチする、LLMO対策が次世代のWEBマーケティングとして注目されています。これからの時代では、従来のSEO対策だけでなく、LLMO対策の導入が推奨されます。