2025年に入り、検索結果ページの上でAIが要約を提示するAI Overviewsや、会話UIでの探索を前提としたAI Modeが登場したことで、ユーザーはリンクを開かずとも概要に到達できる場面が増えました。
企業にとっては「どう露出するか（順位）」に加え、「どう引用・要約されるか（参照）」が新たな勝負どころになっています。
この文脈で注目されるのがLLMO（Large Language Model Optimization）です。従来のSEOが「検索エンジンの評価軸に合わせてページを最適化する」取り組みだったのに対し、LLMOは「生成AIが理解しやすく、回答時に参照・引用したくなる知識としてコンテンツを整える」発想です。これにより、検索流入だけでなくAI経由の間接流入やブランド想起まで視野を広げる必要が出てきました。
SEOとLLMOの違いを整理する
まずは、SEOとLLMOの根本的な違いを比較してみましょう。
| 項目 | SEO（Search Engine Optimization） | LLMO（Large Language Model Optimization） |
|---|---|---|
| 目的 | GoogleやBingなど検索エンジンで上位表示を狙い、検索流入を増やす | ChatGPTやGeminiなど大規模言語モデルでの回答にコンテンツを含めてもらう |
| 対象 | 検索エンジンのアルゴリズム | 大規模言語モデル（LLM）の学習データ・検索連携機能 |
| 最適化対象 | Webページの構造、対策キーワード、リンク構造、コンテンツ内容 | 信頼性・権威性の高い情報発信、LLMが理解しやすい文章設計 |
| 流入経路 | 検索結果ページ | AIアシスタントの直接回答、要約、引用 |
| 成果指標 | 検索順位、オーガニック流入数、CTR、CV数 etc | AI回答での引用率、会話経由のCV etc |
この表からわかるように、SEOは「検索エンジンに対してサイトを最適化する」ものである一方、
LLMOは「AIに対して情報を最適化する」考え方です。
つまり、検索エンジンへコンテンツを最適化する時代（SEO）から、大規模言語モデルへ情報を最適化する時代（LLMO）へと変化を遂げています。
AIはユーザーの質問に対して、Web上の情報を引用・要約して答えを生成します。その際に、コンテンツがAIに選ばれるかどうかが、新たな競争軸になりました。
LLMOで選ばれるブランドになるために
では、AIに選ばれるためには何を意識すればよいのでしょうか。
LLMO時代のブランド成長は、次の4段階で考えることができます。
- LLMでのブランド言及を増やす
ChatGPTやGeminiなどのAIが自社名を自然に引用するように、一次情報・専門情報を積み上げる。 - ユーザーのブランド認知を高める
SNSや外部メディアでの露出を増やし、人がAIに尋ねたとき「○○という会社があったはず」と想起される状態をつくる。 - 指名検索・問い合わせを増やす
AI経由の回答や要約に自社が登場することで、最終的な行動（検索・問い合わせ）につなげる。 - ブランドポジションを確立する
業界内での専門性や権威性を高め、AIからも「信頼される情報源」として認識される立ち位置を築く。
この流れが、今後のブランド戦略の新しいフレームとなります。
今後、取り組むべき実践ステップ
LLMO時代に成果を上げるためには、これまでのSEOを基盤としつつ、「コンテンツ」「テクニカル」「PR」「エンティティ」の4領域を同時に強化する必要があります。
コンテンツ最適化：AIが理解しやすい情報設計へ
AIに正しく引用されるためには、コンテンツそのものをAIが理解しやすい形で構成することが欠かせません。そのためには、情報の信頼性だけでなく、構造の明確さと文脈の一貫性を意識する必要があります。
まず、引用されやすいデータを提示することです。
表・画像・統計・出典リンクなどを、AIが抽出しやすい形式で整理しておくことで、要約や引用に採用される可能性が高まります。
次に、一文一義の構成です。
一文を短くし、主語と述語の対応を明確にすることで、AIが意味を正確に解釈しやすくなります。あいまいな表現や複数の主張を一文に詰め込むことは避ける必要があります。
さらに、共起語や関連語を自然に織り込むことも重要です。
主要トピックと関連する概念を意識的に記述することで、AIがテーマ全体を正しく理解できる「知識構造」が形成されます。
テクニカルSEO：AIが読み込みやすい構造を整える
AIはWebページのHTML構造を解析し、スキーマ（構造化データ）情報を参照しながら、内容を知識として整理します。
そのため、技術的な最適化（テクニカルSEO）は、AI時代においても引き続き重要な要素です。
まず取り組むべきは、構造化データの活用です。
FAQ・HowTo・Tableといったスキーマを適切に設定することで、ページの意味がAIに正確に伝わり、回答や引用の対象として認識されやすくなります。
さらに、リスト・見出し・階層構造の明確化も欠かせません。
論理的な構成を保ち、情報を整理して記述することで、AIは文脈を誤解することなく、トピック間の関係性を正しく把握できます。
これは人間の読みやすさを高めるだけでなく、AIにとっても理解しやすい文章設計につながります。
PR戦略：第三者の声で信頼を高める
AIは、コンテンツそのものの質だけでなく、「他者がどのように評価しているか」を信頼の指標として重視します。
そのため、SEOやサイト内部の最適化に加えて、外部での露出戦略を強化することが重要です。
まず意識すべきは、第三者メディアでの露出です。
取材記事、専門誌への寄稿、プレスリリースなどの外部発信は、AIに「公的に言及されているブランド」として認識されやすくなります。
次に、SNSや動画、ポッドキャストといったマルチメディア展開も有効です。
多様なメディアで一貫したメッセージを発信することで、ブランドの存在が異なる文脈に広がり、AIが理解する社会的関連性を高めることができます。
さらに、テーマ連動型のPR戦略も重要です。
社会的テーマや季節イベント、業界トレンドと関連づけて情報発信を行うことで、AIが「このブランドは多くの文脈で語られている」と判断するトリガーになります。
AIは「誰が何を語ったか」だけでなく、「どこでどのように語られているか」をもとに信頼を形成します。したがって、外部での話題化は単なる露出ではなく、AIがブランドを社会的に認知された存在として理解するための重要なシグナルとなります。
エンティティ対策：ブランドの“実体”を明確に示す
AIは、曖昧な情報を嫌います。
「この会社は本当に存在するのか」「この人物はどんな立場の人なのか」といった実体（エンティティ：Entity）を明確に示すことが、信頼を築く第一歩です。
まずは、企業としての基本情報を正確に提示することが大切です。
会社名、所在地、代表者、連絡先などを明示し、サイト全体で一貫性を保つことで、AIはそのブランドを「実在する組織」として認識しやすくなります。
次に、公式情報の発信源を整備すること。
PR TIMESなどのプレスリリース配信サービスを活用し、ニュースや新商品情報を定期的に発信することで、AIにとっての信頼できる一次情報源として位置づけられます。
さらに、著者や監修者の専門性を明示することも重要です。
執筆者や監修者のプロフィールに、経歴・実績・専門分野を具体的に記載することで、AIは「どの立場の専門家が語っているのか」を理解しやすくなります。
そして、サイト全体でE-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trustworthiness：信頼性）を意識することが欠かせません。
AIは「誰が」「どんな経験をもとに」「どのような立場で」発信しているかを重視します。
結局のところ、SEOがすべての土台である
一見すると、LLMOの登場によって情報最適化のルールが大きく変わったように思われます。しかし、その仕組みを深く理解すればするほど、SEOこそがLLMOの基盤であることが見えてきます。
AIは、何もないところから答えを生み出しているわけではありません。インターネット上に公開された、信頼性の高いWebコンテンツを学び、要約し、再構成して回答を生成しています。
そしてAIが引用する情報源の多くは、結局のところ「検索に強い＝構造的に整った」サイトです。つまり、AIが評価しているのはSEO的に優れた設計をもつサイトであり、SEOの最適化がそのままLLMOの基礎となります。
最終的な目的は、ユーザーと社会から“信頼される情報”を正しく届けることにあります。今後、技術が進化しても変わらない本質と言えるはずです。