LLMO/AIO対策においてKPIはどうすればいい？AI検索における引用獲得・露出最大化に向けて

AI検索の普及に伴い、LLMO（Large Language Model Optimization）における効果測定の重要性が高まっています。本記事では、AI回答における自社サイト引用率や自社ブランド言及率といった設定すべき主要なKPI指標を解説します。従来のSEOにはなかった適切なKPIを設計することで、AI検索における自社ブランドの露出最大化とコンバージョン獲得に繋がります。

この記事でわかること：

• SEOとLLMOでは、成果を測る指標がどのように異なるのか
• LLMO対策で押さえておきたい主要なKPIと、それぞれの意味
• リテラ（BringRitera）によるLLMOのKPI測定例

LLMOの基礎知識と従来のSEOとの違い

近年、ユーザーの検索行動は従来のキーワード検索から、生成AIを活用した対話型検索へと急速にシフトしています。この変化に伴い、ウェブサイトへの集客手法としても従来のSEO（Search Engine Optimization）に加えて、LLMOへの対応が不可欠になっています。

LLMOとは

LLMOとは、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsといった大規模言語モデルを搭載したAIに対し、自社ブランドが推奨されるように最適化する取り組みを指します。GEO（Generative Engine Optimization）や、AIO、AEOと呼ばれることもあります。

従来の検索エンジンでは、ユーザーは検索結果一覧から各ページをクリックして情報を探していました。しかし生成AIは、複数の情報ソースを踏まえて生成した回答を直接提示するため、ユーザーがリンクをクリックせずにAIの回答だけを見て疑問を解決するゼロクリック検索が増加しています。そのため、AIが提示する回答内で自社ブランドが推奨されることが、今後のデジタルマーケティングにおける認知獲得やコンバージョン創出において極めて重要な要素となります。

LLMOについて詳しくは次の記事を参照ください。

LLMOとは？LLMOの真実と対策方法やSEOとの違いを解説

LLMOの基本

LLMOの基本は、AIが引用するURL内における自社ブランドの掲載カバー率を高めることです。

次のグラフは、リテラ（BringRitera）で確認できるAIによるブランド言及率と、引用URLにおけるブランド掲載カバー率との関係です。多くのプロンプトにおいて、これらの間には高い相関関係が認められています。

まず自社サイトが引用されることも重要ですが、自社サイトは引用URLの１つに過ぎません。自社ブランドの掲載カバー率を高めるには、第三者のサイトでも自社ブランドが推奨されていることが重要となります。そのために、まずは自社サイトが引用されるようにし、相手側にもメリットを提供できる状態を作ったうえで相互紹介を働きかけるという活動が求められます。これが、LLMOの基本的な活動となります。

なお、外れ値（例えば、引用URLの中であまり掲載されていないにもかかわらずAIに推奨されやすいブランド）が生じることもあり、その要因もリテラ（BringRitera）では確認できます。

従来のSEOとLLMOにおける評価基準の相違点

AIは回答を作る際の引用元を検索順位の上位から選定する傾向が強くなっています。当社調べ（2026年9月25日時点）では、引用元の92％が検索順位10位以内で、96.2％が検索順位20位以内です。

AI Overviewsの日本国内統計情報

よって、AIに引用されるページを作るという部分においてはSEOが重要になります。つまり、SEOとLLMOの関係性は強く、LLMOの土台としてSEOがあるという関係になります。

一方でAIは、引用したページの中から推奨するブランドの選定や、その特徴の抽出などを行うため、そこはSEOと大きく異なります。

従来のSEOでは、検索クエリとページ内のキーワードの一致度や、ドメインオーソリティ、被リンクの量と質などが順位決定の主な要素でした。一方、LLMOでは、SEOに加えてAIが文脈全体を正しく理解できる構造になっているかや、複数引用元間におけるエンティティ（概念や固有情報）同士の関係性が明確であるかといった点も重要となります。

比較項目	従来のSEO	LLMO
対象プラットフォーム	Google、Yahoo! JAPANなどの検索エンジン	ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなどの生成AI
情報の提示形態	関連性の高いWebサイトへのリンク一覧（青いリンク）	AIが複数の情報源を要約・再構築した自然言語の回答文
目指すべきゴール	検索結果上位とクリック獲得	AI回答内での推奨・直接引用および正確なブランド情報の提示

このように、最適化の対象が従来の「検索順位」から「AIによる文脈の解釈と引用」へと変化しているため、KPIの設定や効果測定のアプローチも従来のSEOとは異なる新しい視点が必要になります。

LLMO対策で設定すべき主要なKPI指標

SEOもLLMOも、売上を向上させることが目的としてあることを忘れてはいけません。例えばLLMOによって売り上げを1億円向上させるという目標があれば、その1億円という数字が最終ゴールとなる値でKGI（Key Goal Indicator）と呼ばれます。KGIに向けて測るべき中間指標のことをKPI（Key Performance Indicator）と呼びます。
例えば、KGIに割と近い手前で測れる指標として問い合わせ数があります。

LLMOでは、従来のSEOのように「検索順位」や「オーガニック検索流入数」のみを追跡するだけでは成果を正確に評価できません。生成AIが直接回答を提示する検索体験においては、自社の情報がAIの生成プロセスにどれだけ取り込まれ、信頼できる情報源として活用されているかを多角的に測定するKPI設計が求められます。

一方で、LLMOのためにはSEOが土台として必要となるので、SEOのKPIも、LLMOのKPIの一部となります。

以下に、効果的なLLMO施策を展開するために追跡すべきといえるKPI指標を、従来のSEOと共通のものと、LLMO特有のものに分けて、KGIに遠い順から以下に示します。

従来SEOと共通のKPI

Google検索順位

先述の通り、AIに引用される記事はほとんどが検索上位であるため、検索上位を獲得する記事を制作することが重要です。また、GoogleのAI OverviewsやAIモード、Geminiはもちろん、ChatGPTやPerplexityもGoogleの検索結果を用いていることが当社調べでも明らかになっているため、Googleの検索順位をKPIとして記事制作に取り組むことが重要です。

なお、GoogleはChatGPTなどの競合生成AIサービスがGoogleの検索結果を用いることを良しとしていません。そのためか、検索結果リンク先URLを「google.com/goto?」とするなど、競合生成AIサービスがGoogle検索結果を使いづらくする対策を打っていると思われます。よって今後、Google以外の検索エンジンも意識する必要が生じる可能性はあります。

リテラ（BringRitera）では、Google、Yahoo、 Bingの検索順位推移を国内最安値で計測することが可能です。

サイト流入後のコンバージョン率

SEOでは検索順位自体をKGIとしてしまっているケースもありますが、サイトを訪れたユーザーが、問い合わせや資料請求、購入などの成果に繋がっているかを確認することも重要です。

サイトへのアクセス数が増えていても、その後の問い合わせや購入に繋がっていなければ、LLMO対策が事業成果に十分結びついているとはいえません。一方で、アクセス数がまだ少なくてもコンバージョン率が高ければ、自社の商品やサービスへの関心が高いユーザーを集められている可能性があります。そのため、サイトへの流入数だけでなく、訪問後にどれだけ成果に繋がったかもあわせて確認し、その率（コンバージョン率）を高めることが大切です。

サイト流入後のコンバージョン率はGA4で確認することができます。

LLMO特有のKPI

自社サイトの引用率

先述の通り、引用URLにおける掲載カバー率を高めるための第一歩として自社サイトの引用率を高めることが重要となります。

リテラ（BringRitera）では次のように引用率を計測できます。

さらに、引用ドメインランキング、引用URLランキング、各URLの引用回数を確認できるため、生成AIがどのサイトやページを情報源として多く引用する傾向があるのかを簡単に把握できます。引用URLは、「比較・ランキング」「商品・サービス」「レビュー・口コミ」「ハウツー・解説・コラム」「動画」「プレスリリース」などのカテゴリに分類され、どのような種類のコンテンツが引用されやすいのかも分析できます。

第三者引用URLにおける掲載カバー率

先述の通り、AIによる自社ブランド言及率を高めるためには、引用URLにおける自社ブランドの掲載カバー率を高めることが重要となります。

リテラ（BringRitera）ではグラフによる確認と、引用回数が多いURLにおける自社と競合のブランド言及状況を一覧で確認できるため、効率的に掲載カバー率を高める施策を打つことができます。

生成AIによる言及順位別の自社ブランド言及率

ユーザーはAIが推奨するブランドのうち言及された順番に見ていくことになるため、生成AIによる言及順位別の自社ブランド言及率を把握しましょう。

リテラ（BringRitera）では、ブランド名の表記揺れも指定したうえで、言及順位別の言及率を計測できます。

月次・週次・日次でも言及状況を確認できるため、LLMO施策の実施前後で自社ブランドの言及率や言及順位がどのように変化したかを継続的に追跡できます。

指名検索数の推移

AIが自社ブランドを推奨した結果、どの程度自社サイトを訪れてくれるかを把握したいところですが、次の2点の理由で、現状、正確には知ることができません。

• GoogleのAI OverviewsまたはAIモード内のリンククリックと、Google検索結果の従来リンクのクリックがGA4やサーチコンソールで区別して示されない。
• AIで商品やサービスを知ったユーザーが、回答内のリンクを直接クリックするのではなく、Googleなどでブランド名やサービス名を改めて検索するケースがある。

例えば次の画像の例のように、AIが特定のサービス（この例では「リテラ（BringRitera）」）を提示しても、そのサービスへのリンクが付く場合と、付かない場合が現状あります。特にリンクが付かない場合、ユーザーは指名検索（この例では「リテラ」や「BringRitera」と検索）してサービスを探すことになるでしょう。

そのため、指名検索数の推移は、生成AI上で自社ブランドが言及された結果増えることとなる指標の一つです。

リテラ（BringRitera）では、表記揺れによる複数の指名検索キーワード合計値の推移を確認できます。例えば、英字表記と日本語表記など複数のブランド名をまとめて追跡できるため、AIによるブランド言及率の変化に伴いどのように変化が起きているかを分析できます。

生成AI経由のサイト流入数

生成AI登場以前のSEOでは、GA4で見ることができるオーガニック流入数（検索エンジンからの流入数）により、SEOによるサイト流入数の増減を把握することができたのですが、前述の通り、生成AI経由のサイト流入数を正確に知ることはできません。ただ、GoogleのAI OverviewsとAIモード以外の生成AI内で示されるリンクをユーザーがクリックしたケースは、GA4で知ることができます。

リテラ（BringRitera）上でも、GA4と連携して示されます。

生成AI経由の問い合わせ数

生成AI経由のサイト流入が正確に分からない以上、生成AI経由の問い合わせも自動的には計測できません。そのため、例えば問い合わせフォームに「本サービスを何を通じてお知りになりましたか？」といった項目を設けたり、商談時に直接確認するなどして、生成AI経由の問い合わせ数を把握し、LLMO対策の結果問い合わせに繋がったかどうかを計測しましょう。