LLMO対策とは？SEOとの違いと中小企業が今やるべき施策

「ChatGPTで業界のことを調べたら、競合の名前は出てくるのに自社は出てこない」。こうした声が聞かれるようになりました。AIに質問して答えを得る人が増えるなか、AIの回答に自社の情報を載せてもらうためのLLMO対策が注目されています。一方で、何から手を付ければよいのか分からないという声も多く聞きます。

この記事では、LLMOの意味やSEOとの違い、AIO・GEOといった似た言葉との関係を整理します。そのうえで、専任担当者がいない中小企業でも今日から始められる具体策と、効果の測り方を解説します。

内容は、200社以上の中小企業を支援してきた当社の経験と、Google検索セントラルなどの公的な一次情報をもとにまとめています。AI検索の仕組みはまだ変化の途中です。そのため、公式に確認できる情報と、現時点での考え方をはっきり分けて説明します。

この記事でわかること

• LLMO対策の意味と、注目されている背景

• LLMOとSEOの違い、AIO・GEOとの関係

• AI検索が回答を作る仕組みとGoogleの公式見解

• 中小企業が今やるべきLLMO対策7つ

• やってはいけない施策と、効果測定の方法

LLMO対策とは？AI検索時代に注目される理由

LLMO対策とは、ChatGPTやGoogleのAIによる概要などのAIが回答を作るとき、自社の情報を正しく引用・紹介してもらうための取り組みです。

LLMOの意味

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。大規模言語モデル（LLM）とは、大量の文章を学習して自然な文章を作れるAIのことです。ChatGPTやGeminiなどの対話型AIの中心にある技術だと考えると分かりやすいでしょう。

従来のSEO（検索エンジン最適化）は、Googleなどの検索結果で上位に表示されることを目指す取り組みでした。LLMOは、その対象を「AIが作る回答」に広げた考え方です。AIの回答の中で自社名やサービスが紹介されたり、根拠として自社サイトへのリンクが示されたりする状態を目指します。

なお、LLMOはマーケティング業界で広まった呼び名です。Googleが定めた公式の施策名ではない点は、最初に押さえておきましょう。

LLMOが注目される背景

大きなきっかけは、検索エンジンそのものにAIが組み込まれたことです。Googleは2024年8月16日、検索結果の上部にAIの要約を表示する「AIによる概要（AI Overviews）」を日本でも提供開始すると発表しました。さらに2025年9月9日には、複雑な質問にAIが対話形式で答える「AIモード」の日本語での提供開始も発表しています。

検索窓に入力した人が、リンクを開く前にAIの要約を読む場面が増えています。ChatGPTやPerplexityのように、Web上の情報を調べて出典付きで答える対話型AIを、検索の代わりに使う人もいます。こうした変化から「検索結果の順位だけを見ていればよい」時代ではなくなりつつあります。

AI検索の主なサービス

LLMO対策で意識したい主なAI検索サービスは次のとおりです。それぞれ情報の集め方や表示のされ方が異なります。

まずは利用者の多いGoogleのAI機能を軸に考え、そのうえで対話型AIへの対応を加えていく順番が現実的です。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOは、目指すゴールと評価の単位が異なります。ただし、取り組みの中身は大部分が重なっています。違いを表で整理します。

共通点：土台はSEOと同じ

最も大切なのは、LLMOがSEOと別物ではないという点です。Googleは公式ドキュメントで、AIによる概要やAIモードへの表示条件を説明しています。それは、ページがインデックスに登録され、検索でスニペット（検索結果の説明文）が表示できる状態であることです。つまり、検索エンジンに正しく認識されていないページは、GoogleのAI機能でも紹介されにくいということです。

SEOの基本をまだ整えていない場合は、先に中小企業のためのSEO対策の基本を確認しておくと、LLMO対策の理解もスムーズになります。

違い：「選ばれる」から「引用される」へ

従来の検索では、利用者が一覧から自分でページを選んでクリックしていました。AI検索では、AIが複数のページを読んで要点をまとめ、その根拠としてリンクを示します。利用者は回答を読んで、さらに詳しく知りたいときだけリンクを開きます。

そのため、ページ全体の評価に加えて「この段落は質問への答えとして使いやすいか」という視点が重要になります。結論が冒頭にある、数字や条件が明確、誰が書いたか分かる。こうした特徴を持つ文章ほど、AIにとって扱いやすいと考えられます。

LLMO・AIO・GEOの関係と違い

AI検索への対策には、LLMOのほかにAIOやGEOといった言葉も使われます。どれも業界で使われている呼び名で、指している範囲が少しずつ違います。

AIOは「AI Optimization」の略として、AI対策全般を指す意味で使われることもあります。人によって定義が異なるため、社内や外注先と話すときは「どのAIでの表示を目指すのか」を具体的に確認するのがおすすめです。

GEOは、2023年に研究者が発表した論文「GEO: Generative Engine Optimization」で使われた言葉です。生成AIを使った検索エンジンの回答で、コンテンツの見え方を高める方法を検証しています。詳しくは、この記事の後に公開するGEO・AIOの個別記事で解説します。

呼び名は違っても、実務でやることは大きく変わりません。「AIに正しく読まれ、信頼できる情報源として引用される状態をつくる」という目的は共通しています。この記事では、これらをまとめてLLMO対策として扱います。

AI検索が回答を作る仕組みとGoogleの公式見解

対策を考える前に、AI検索がどのように回答を作っているかを押さえておきましょう。仕組みを知ると、何をすべきかが見えやすくなります。

Googleの仕組み：クエリファンアウト

Googleは、AIによる概要やAIモードが「クエリファンアウト」という手法を使う場合があると説明しています。これは、1つの質問に対して関連するサブトピックで複数の検索を行い、回答を組み立てる仕組みです。

たとえば「柏市で中小企業向けのホームページ制作会社を選ぶポイント」と質問されたとします。AIは裏側で「制作費用の相場」「選び方の基準」「地域の会社の特徴」などを調べ、複数のページの情報をまとめる可能性があります。そのため、メインの話題だけでなく、関連する疑問にも答えているページは参照される機会が広がると考えられます。

Googleは「特別な最適化は不要」と明言

Googleの公式ドキュメント「AI機能とウェブサイト」には、重要な記述があります。AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の要件はなく、特別な最適化も必要ないという内容です。AI向けの新しいファイルや特別なマークアップ、専用の構造化データも不要だとしています。

代わりにGoogleが推奨しているのは、次のような基本的な取り組みです。

• robots.txtでクロールを許可し、CDNやサーバー側でもブロックしていないか確認する

• 内部リンクでページを見つけやすくする

• ページの使いやすさ（ページエクスペリエンス）を高める

• 重要な内容をテキストで掲載し、必要に応じて質の高い画像や動画で補う

• 構造化データを使う場合は、ページに表示されている内容と一致させる

• Googleビジネスプロフィールなどの情報を最新に保つ

つまり、Googleに関しては「LLMOのための裏技」は存在しないと考えるのが正確です。SEOの基本を丁寧に積み上げることが、そのままGoogleのAI機能への対策になります。

ChatGPTやPerplexityの仕組み

Google以外のAIも、多くはWeb上のページを読み込んで回答の根拠にしています。OpenAIの公式ドキュメントによると、ChatGPTの検索機能にサイトを表示するためのクローラーは「OAI-SearchBot」です。OAI-SearchBotをrobots.txtで拒否したサイトは、ChatGPTの検索の回答に表示されないと明記されています。

一方、AIモデルの学習用のクローラー「GPTBot」は別に用意されています。検索には表示したいが学習には使われたくない、という設定も個別にできます。どのAIにどこまで情報を渡すかは、各社の公式ドキュメントを確認して判断しましょう。

中小企業が今やるべきLLMO対策7選

ここからは、専任担当者がいない中小企業でも取り組める具体策を紹介します。上から順に、効果の土台になるものを並べています。

1. SEOの土台を整える

最初にやるべきは、自社サイトがGoogleに正しくインデックスされているかの確認です。Google Search Console（Googleが無料で提供するサイト管理ツール）で、主要なページが登録されているかを見ましょう。サービスページや会社概要がインデックスされていなければ、AIの回答に使われる前提を満たしません。

あわせて、各ページのタイトルと見出しが内容を正しく表しているかも確認します。「サービス」「事業内容」といった曖昧な見出しより、「柏市の製造業向け生産管理システム導入支援」のように具体的な表現が望ましいです。

2. AIのクローラーをブロックしていないか確認する

意外と多いのが、robots.txtやセキュリティ設定で、意図せずクローラーを拒否しているケースです。robots.txtとは、クローラー（サイトを巡回するプログラム）にアクセスしてよい範囲を伝えるファイルです。制作会社に任せたままで、中身を見たことがない企業も少なくありません。

Googleの公式ドキュメントでは、Google-ExtendedはGoogle検索への掲載や順位には影響しないとされています。学習への利用を避けたいならGoogle-Extended、検索での表示を制御したいならGooglebot側の設定、と役割が分かれています。設定を変える前に、どのクローラーを止めると何が起きるかを確認しましょう。

3. 自社にしかない一次情報を載せる

AIは多くのページの情報をまとめて回答を作ります。どのサイトにも書いてある一般論だけでは、あえて自社のページを根拠に選ぶ理由がありません。

Googleも、コンテンツの自己評価の観点として「独自の情報、レポート、研究、分析を提供しているか」を挙げています。中小企業にとっての一次情報とは、たとえば次のようなものです。

• 自社で集計した数字（対応件数、納期の実績、よくある問い合わせの傾向など）

• 現場で得た具体的な手順やチェックポイント

• 地域や業界に特化した情報（地元の補助金の使い方、業界特有の商習慣など）

• お客様からよく受ける質問と、それに対する自社の回答

誰に向けた情報かを明確にするには、ペルソナマーケティングの考え方が役立ちます。読者像がはっきりすると、載せるべき一次情報も選びやすくなります。

4. 結論を先に書き、端的な定義文を置く

AIが回答を作るとき、質問への答えがはっきり書かれた文章は使いやすいと考えられます。各見出しの直後に、その見出しの問いに対する結論を1〜2文で書きましょう。

たとえば「〇〇とは」という見出しなら、直後に40〜80字程度で意味を言い切ります。「費用はいくらか」という見出しなら、まず目安の金額の幅を示し、そのあとに条件や内訳を説明します。これは人間の読者にとっても読みやすい書き方です。

5. 数字・出典・引用で根拠を示す

前述のGEOの論文では、文章に引用や統計、出典を加える方法を検証しています。論文の実験では、こうした方法で生成エンジンの回答内での見え方が改善したと報告されています。一方で、キーワードを詰め込む方法は効果が見られませんでした。

ただし、これは研究用の環境での実験結果です。実際のAI検索で同じ効果が出るとは限りません。それでも、根拠のある文章を書くことは、人間の読者からの信頼にもつながります。公的機関のデータを引用するときは、出典名とリンクを必ず添えましょう。

6. 会社情報と書き手を明確にする

AIに正しく紹介してもらうには、「どんな会社が、何を提供しているのか」が明確である必要があります。会社概要ページに、所在地、事業内容、対応エリア、得意分野を具体的に書きましょう。

Googleは、コンテンツについて「誰が、どのように、なぜ」作ったかを明確にすることを勧めています。記事には執筆者や監修者の名前と経歴を載せ、プロフィールページへのリンクを設けます。AIを使って記事を作った場合は、その使い方を読者に伝えることも勧められています。

7. 社外での情報発信と情報の統一

AIは自社サイト以外の情報も参照します。Googleビジネスプロフィール、業界団体の会員ページ、取引先の導入事例など、社外に載っている自社情報も見直しましょう。社名の表記や住所、サービス名がばらばらだと、AIが同じ会社だと判断しにくくなるおそれがあります。

ホワイトペーパーや調査レポートを公開し、他社や業界メディアに参照してもらうのも有効な方法です。作り方はホワイトペーパーの作り方で詳しく解説しています。

業種別：載せたい情報の例

7つの対策のうち、特に差が出やすいのは「一次情報」と「会社情報の明確化」です。業種ごとに、AIの回答で参照されやすい情報の例をまとめました。自社に近い業種を参考に、まず1ページずつ追記してみてください。

どの業種でも共通するのは、問い合わせ前のお客様が知りたいことに具体的に答えることです。営業担当者がよく受ける質問を書き出すと、載せるべき情報が見つかりやすくなります。

LLMO対策でやってはいけないこと

新しい分野には、根拠の薄いノウハウも出回ります。次のような施策は効果が期待できないか、かえって評価を下げるおそれがあります。

AIで作った記事をそのまま公開しない

生成AIを記事作成に使うこと自体は問題ありません。問題になるのは、読者にとっての価値を加えずに大量のページを作ることです。Google検索のスパムに関するポリシーでは、生成AIなどを使って価値を付加せずに大量のページを生成することを、不正な例として挙げています。

AIは構成案や下書きの作成に使い、自社の経験や数字は人が書き足す。この分担が、品質と効率を両立させる現実的な方法です。具体的な進め方はAI×SEO記事作成ガイドで紹介しています。

短期間で結果を求めすぎない

AIの回答は、同じ質問でも日によって内容が変わることがあります。1回の確認で自社が出なかったからといって、すぐに方針を変える必要はありません。数か月単位で、定点観測を続けることが大切です。

LLMO対策の効果測定の方法

LLMO対策は、成果が見えにくいと言われがちです。しかし、Googleの公式ツールで確認できる範囲は広がっています。測り方を3つに分けて紹介します。

Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート

Search Consoleには「生成AIパフォーマンスレポート（検索）」があります。Googleのヘルプによると、AIによる概要とAIモードで自社サイトへのリンクが表示された回数を確認できます。この回数（インプレッション数）は、ページ別・国別・デバイス別に見られます。2026年8月31日付けで、世界中のすべてのウェブサイトに提供されたとされています。

ただし、AI機能での表示回数が少ないサイトでは、レポートが表示されない場合があります。また、AIによる概要やAIモードからのクリックは、通常の検索パフォーマンスレポートの「ウェブ」にも含まれて集計されます。

アクセス解析で問い合わせへの貢献を見る

Googleは、AI機能からのクリックは質が高く、利用者がサイトに長く滞在する傾向があると説明しています。そのため、クリック数だけでなく、問い合わせや資料請求などの成果につながっているかを確認しましょう。

Googleアナリティクスでは、参照元の一覧にAIサービスからの流入が含まれていないかを定期的に確認します。成果指標の設計に迷う場合は、マーケティングレポートとKPIの見方も参考にしてください。

AIへの定点質問で言及内容を確認する

ChatGPTなどの対話型AIでの言及は、ツールで正確に測るのが難しい領域です。そこで、見込み客がしそうな質問をあらかじめ10個ほど決め、月に1回AIに入力して記録する方法がおすすめです。

1. 見込み客が実際にしそうな質問を10個ほど書き出す（例：「柏市 金型メーカー 小ロット対応」）

2. ChatGPT、Perplexity、GoogleのAIモードなど、確認するAIを決める

3. 月に1回、同じ質問を入力し、自社名や自社サイトが出たかを記録する

4. 回答に出た競合や引用元のページを確認し、自社に足りない情報を洗い出す

5. 洗い出した内容をもとに、既存ページの追記や新しい記事の作成を行う

この記録を続けると、AIが自社をどう説明しているかも分かります。誤った情報が出ている場合は、自社サイトや外部の掲載情報を見直すきっかけになります。

LLMO対策についてよくある質問

LLMO対策をすればSEOは不要になりますか？

不要にはなりません。GoogleのAI機能に表示されるには、ページがインデックスされ、スニペットが表示できる状態であることが前提です。SEOはLLMO対策の土台であり、両方を一体で進めるのが現実的です。

llms.txtは設置したほうがよいですか？

llms.txtは、AI向けにサイトの概要を伝えるファイルとして提案されている形式です。Googleは、AIによる概要やAIモードのために新しいAI向けテキストファイルは不要としています。設置は任意で、優先度はSEOの基本や一次情報の充実より低いと考えてよいでしょう。

小さな会社でもAIの回答に載ることはありますか？

可能性はあります。AIは質問に合った具体的な情報を探すため、地域や業界に特化した情報は大企業のサイトより役立つ場合があります。ただし、掲載を保証する方法はありません。自社が得意な領域の質問に絞って情報を充実させましょう。

LLMO対策の効果はどのくらいで出ますか？

決まった期間はありません。Googleは、変更の反映には数時間から数か月かかる場合があると説明しています。まずは3〜6か月ほど、Search Consoleと定点質問の記録を続けて変化を見るのがおすすめです。

AIに自社の情報を学習されたくない場合はどうすればよいですか？

各社が用意しているクローラーの制御方法を使います。GoogleならGoogle-Extended、OpenAIならGPTBotをrobots.txtで拒否できます。ただし、検索用のクローラーまで止めると、AI検索での表示機会も失う点に注意してください。

LLMO対策は外注したほうがよいですか？

サイトの技術的な確認や記事の企画は、社内だけでは手が回らないことも多い領域です。外注する場合は、作業範囲と費用の目安を比較して判断しましょう。SEO外注の費用相場を参考に、自社でやる部分と任せる部分を分けると無駄がありません。

まとめ：LLMO対策はSEOの土台と一次情報から始める

• LLMO対策とは、AIが回答を作るときに自社の情報を正しく引用・紹介してもらうための取り組み

• Googleは、AI機能に表示されるための特別な最適化は不要とし、SEOの基本を推奨している

• LLMO・AIO・GEOは呼び名と対象範囲が違うだけで、目指す状態は共通している

• 一次情報、結論を先に書く文章、数字と出典、会社情報の明確化が中小企業でも取り組める具体策

• Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートとAIへの定点質問で、効果を継続的に確認する

コンテンツ制作を社外の力も借りて進めたい場合は、コンテンツマーケティング代行の選び方もあわせてご覧ください。

SEO対策のご相談はJIMOTOの外付けマーケチームへ

マーケティング代行「JIMOTOの外付けマーケチーム」は、SEOの内部対策・記事制作・効果測定を含め、戦略から実行まで専門チームがまとめて引き受ける総合型のマーケティング代行です。社内に専任の担当者がいなくても、SEOとAI検索への対応を継続的に進められます。

• 採用・教育は不要。相談から稼働開始まで1か月未満

• 戦略立案から実行まで一貫体制

• 稼働を15分単位で記録して毎週開示。使い切らなかった分は翌月に繰り越し

• 月額30万円から（税別）

→ 料金プランや支援内容を見る（マーケティング代行サービスページ）

→ サービス資料をダウンロードする

→ 無料で相談する（お問い合わせフォーム）

記事監修

株式会社JIMOTO Marketing Share Bureau
代表取締役 鶴 智之（プロフィール）

キャリアを通してBtoBマーケティングのクライアントワークに従事。前職では株式会社Resorzの取締役を務め、海外ビジネス支援事業にも携わる。200社以上のマーケティング支援実績と、多数の自治体案件のPM経験を持つ。「マーケティングで地域を元気に」をモットーに、地域企業の成長を支援している。

参考文献

SEO対策をもっと知る（関連記事）

• AIO対策とは？AIによる概要に引用されるための方法

• SEOコンサルとは？支援内容・費用相場・代行との違いと選び方