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2025年9月8日
企業が今取り組むべき生成AI時代のSEO戦略
始めに
近年、生成AI（Large Language Models：LLM）の普及により、従来の検索行動や情報収集のスタイルは大きな転換点を迎えています。特に注目されているのが 「LLMO（Large Language Model Optimization）」 です。
※本記事ではLLMOで統一しておりますが、AIOとも呼称されています。
これは、従来のSEO（Search Engine Optimization）が検索エンジン向けの最適化であったのに対し、ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIに情報を適切に認識・引用させるための最適化手法を指します。本記事では、LLMOの重要性と具体 的な対策について解説します。
1. なぜLLMOが重要なのか？
従来、ユーザーはGoogleやYahoo!などの検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果に表示されるWebサイトを訪問して情報を得ていました。
しかし、生成AIの台頭により「直接AIに質問し、要約や回答を得る」という行動が急速に広がっています。つまり、検索エンジンを経由せずに情報が取得される場面が増え、SEOだけではリーチできないユーザー層が出てきたのです。
このとき重要になるのが「AIに取り上げてもらえる情報設計」です。AIが回答を生成する際には、公開されているWeb情報や構造化データ、信頼性の高いコンテンツを参照します。そのため、企業やメディアが自社の存在感を維持・拡大するためには、LLMO対策が不可欠となります。
2. LLMO対策の基本ポイント
(1) 構造化データの整備
AIは文章だけでなく、schema.orgなどの構造化データを重視します。企業概要、商品情報、FAQ、レビューなどを構造化して公開することで、AIが正確に理解しやすくなります。
(2) 権威性・信頼性の確保（E-E-A-T）
Googleの検索評価指標でもある E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性） は、AIが引用する際にも大きく影響します。専門家の署名記事や、一次情報（自社調査データや独自レポート）を発信することで「信頼できる情報源」として扱われやすくなります。
(3) FAQ形式のコンテンツ作成
AIは「質問→回答」の形式を好みます。自社サービスに関するよくある質問（FAQ）を整理して公開しておくことで、AIがそのまま回答 として利用しやすくなります。
(4) 継続的な情報更新
古い情報はAIに無視されやすいため、常に最新のデータや事例を反映することが重要です。更新頻度の高さは「鮮度のある情報源」として認識されるポイントになります。
(5) 外部での言及を増やす
AIは単に自社サイトだけでなく、他の信頼あるメディアやSNSでの言及も参考にします。プレスリリースや外部寄稿、SNSでの拡散によって「デジタル上の存在感」を高め ることもLLMOの一環です。
3. 具体的な施策例
自社サービスの紹介ページに構造化データを導入
商品名、価格、在庫状況、レビューをschema.org形式で記述。
オウンドメディアで「専門家コラム」を連載
署名付き記事を増やし、権威性を強化。
FAQページを拡充
「料金はいくら？」「導入手順は？」など、ユーザーがAIに聞きそうな質問を明確に掲載。
調査レポートや統計データの公開
独自の一次情報はAIに引用されやすい。
SNS発信・外部メディア露出の強化
「第三者からも信頼されている」というエコシステムを形成。
4. LLMO対策の効果
LLMOを実施することで、以下のようなメリットが期待できます。
AI回答に自社名・サービスが掲載される確率が向上
検索エンジン経由以外の新しい流入経路を確保
業界における「信頼できる一次情報源」としてのポジション確立
競合との差別化（早期にLLMOを導入した企業が先行優位を取れる）
5. 今後の展望
AIが人々の情報探索の中心になることは避けられない流れです。SEOと同じように、数年後には「LLMO対策をしているか否か」が企業の情報発信力を左右する時代になるでしょう。
特にBtoB分野や地域特化型サービスなど、専門性が高い領域では、一次情報を持つ企業が圧倒的に有利になります。
まとめ
LLMO対策は単なるSEOの延長ではなく、生成AI時代における新しい情報戦略です。
構造化データ・E-E-A-T・FAQ・情報更新・外部露出といった要素を組み合わせることで、AIに選ばれる情報源となり、将来的な顧客接点を強化できます。「検索」から「会話」へのシフトが進む今こそ、企業はLLMOへの取り組みを始めるべき時期に来ています。