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LLMOとは？LLMOの真実と対策方法やSEOとの違いを解説

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SEO/LLMOプラットフォーム「リテラ（BringRitera）」 SEO/LLMOプラットフォーム「リテラ（BringRitera）」

LLMOはAIに選ばれるための最適化の意味で用いられている用語です。GEO、AIO、AEOなどと表現されることもあります。SEOは以前は小手先のテクニックが物を言う世界でしたが、Googleの進化によってユーザーにとって有用なコンテンツを上位に表示させる精度が高くなってきました。

その意味で、SEOはこれまでも大きく変化してきましたが、生成AIの台頭によって、SEOに大きな変曲点が生まれ、LLMOのためのSEOという側面が強くなっています。

巷ではLLMO対策と謳ったサービスがすでに溢れ、何が本当なのか分からなくて困っている方も多いのではないでしょうか。ここでは、データも踏まえてLLMOの真実と、対策方法、SEOとの違いなどを解説いたします。

LLMOとは？

「LLMO」は「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語最適化の意味です。
「GEO」は「Generative Engine Optimization」の略で、生成AI最適化がGEOです。
厳密にはこれら２つは違う意味ですが、いずれもAIに選ばれるための対策の意味で現在国内では用いられていて、用語が二分化されている状況です。海外ではGEOの方がよく用いられているのですが、日本にはGEO（ゲオ）というお店があるため、「GEO」で検索するとそれ関連が上位を占めるという事情もあってか、「LLMO」の方がよく使われているようには思います。当記事では以下、「LLMO」の表記を用います。

ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIで調べる人もいますし、2025年3月からは日本でも「AI Overviews（AIによる概要）」がGoogleの検索結果画面に表示される頻度が非常に高まり、注目を浴びています。米国ではAIモードがリリースされています。いかにそれらの参照元として選ばれるかも今後のSEOにおいて重要になります。

AI Overviewsとは？

「AI Overviews」はGoogleの検索結果画面の上部に表示されるGoogleのAIによる概要説明のことです。2023年5月11日にGoogleから初めて発表され当初はSGEと呼ばれていました。その後AI Overviewsに名称が変更され、2024年5月15日に米国では正式スタートしています。
日本では2023年8月30日に試験が開始され、2025年3月からログインしていない状態でも多く表示されるようになりました。


SGEとして発表された当初の経緯は次の記事にまとめています。

GoogleのSGEとは？SEOは終わるのか？今後のSEOについて

AI Overviews対策については次の記事にまとめています。

AI Overviews（AIO）対策とSEO対策との違い

Googleによるドキュメントが次のリンクです。

AIによる概要とウェブサイト

AIモードとは？

AIモード（AI Mode）は、Google検索において生成AIとの対話により検索を進めていくUI（ユーザーインタフェース）のことです。従来の検索モードとAIモードはタブで切り替える形になっています。
2025年3月5日にGoogleから初めて発表され、2025年5月20日に米国で正式スタート、2025年9月9日に日本語にも対応しました。

AIモードについて詳しくは次の記事でまとめています。

GoogleのAIモード（AI Mode）とは？SEOはどうなる？対策は？

生成AIのSEOへの影響

情報収集目的の検索クエリにおけるサイト流入の減少

AI Overviewsが表示されることで、そこだけを見て検索行動を終えるパターンが生じています。
実際に、AI Overviewsによる従来の青いリンクのクリック率の減少を示す報告は多くあります。
下記表の通り直近では、AI Overviewsの表示有無によって日本で62.7％にまでクリック率が減少しているという報告があります。

引用元比較対象CTR減少幅備考
Ahrefs（2026年6月）AI Overviews表示有無によるCTRの差を算出62.7%減少米国では68.8%減少
Ahrefs（2025年 4 月）30 万語
比較：2024 年 3 月 → 2025 年 3 月		34.5%減少調査方法を詳述した大規模分析
Amsive（2025年4月）70 万語・5 業界15.49%減少強調スニペットと重複するとさらに大きく37.04%減少
Seer Interactive（2025年2月）約 1 万語（Knowクエリ）
比較：2024 年 1 月 → 2025 年 1 月		55%減少AIOが出ないクエリは逆にCTR が上がっている点を指摘
Similarweb（DIGIDAY経由）（2025 年 7 月）米国ニュース検索（語数不明）13%減少検索参照トラフィックは6.7%減少

しかしAI OverviewsによりGoogleの利用者数は増加しており、またGoogleは、AI Overviewの参照元をたどってサイトに訪れたケースは、滞在時間が伸びるとも主張しています。

参考：
New ways to connect to the web with AI Overviews(Google)
Google AI Overviews gains new citations and links, plus more(Search Engine Land)

検索プラットフォームとしてのシェア

生成AIに選ばれるブランドとなることの重要性は理解いただけたかと思いますが、それでは、どのプラットフォームを対象とするのがよいのでしょうか？

生成AIとしてはAI OverviewsやAIモード以外に、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Copilotなどもありますが、2026年2月時点でのAhrefsの調査では、ChatGPTで検索する割合はGoogle検索の約12％で、ターゲットとしてはまず、AI OverviewsとAIモードが挙げられ、その次にChatGPTであると言えます。

知っておくべき生成AIの仕組み

LLMO対策を行う上で知っておくと良い仕組みがあります。

クエリファンアウト（Query Fan-out）

Googleはクエリファンアウト（Query Fan-out）と呼んでいる手法を用いてAIモードとAI Overviewsの回答結果を生成しています。

AI 機能とウェブサイト

例えば「英語　勉強法」とユーザーが検索した時に、従来の検索結果はそのクエリ（キーワード）をもとにした検索のみを行ってますが、クエリファンアウトは、元のクエリをもとに複数のクエリを作成し、それぞれに検索を行い、それぞれの検索結果を踏まえて回答結果を導き出しています。

ページ単位ではなくパッセージ（文節）単位を見ている

従来のGoogle検索エンジンは、2021年6月からはpassage rankingというパッセージ（文節）単位でも評価を行えるようになりましたが、それまではページ単位でのみ評価し、ランキングをしていましたし、現在も主にはページ単位での評価となっています。

一方でGoogleに限らず生成AI全般は、パッセージ（文節）単位でユーザーの質問に対する回答を探しています。

ChatGPTはウェブサーチにBingを用いている

GoogleのAI OverviewsやAIモードはウェブサーチにもちろんGoogleを用いていますが、ChatGPTはウェブサーチにBingを用いています。

実際、ChatGPTでウェブサーチが起動するような質問をしたときの回答はBingの上位から選ばれているのが分かります。

生成AIに言及されるブランドは何によって決まっているのか？

それでは、生成AIに言及されるブランドは何によって決まっているのでしょうか？

ブランド言及率に寄与する基本的なもの

実は単純で、LLMO支援会社を名乗っていてもこのことに触れているところは少ない印象なのですが、当社が開発・運営する「リテラ（BringRitera）」で明確に示しているものがあります。
それが、生成AIによるブランド言及率は、ブランド言及URLカバー率またはブランド言及URLの引用回数シェアとの間に強い相関関係にあるということです。

この関係性はどの生成AIにおいても見られるのですが、特にChatGPTでは強い傾向にあります。つまりChatGPTは単純に、引用するURLの内容で決めている傾向が強いということです。Googleの生成AIであるAI Overviews、AIモード、Geminiではそれに比べると相関の傾向線から外れる「外れ値」が生じることも多くあります。つまり、基本的には引用するURLに記載の内容をベースにしつつも、他にも決定要因を持っているということです。

他の決定要因としては、例えば引用URL内の言及位置や、言及強度、プロンプトの検索意図と内容の一致度などが挙げられます。

「ブランド言及URLカバー率」とは、一定期間の中で、生成AIが引用したURLの中でブランドが言及されているURLの割合のことです。
「ブランド言及URLの引用回数シェア」とは、一定期間の中で、生成AIが引用したURLの中にブランドが言及されていた割合のことです。多く引用されているURLで言及されていると割合が大きくなります。

LLMO対策の3ステップ

LLMO対策は、大きくは次の3ステップとなります。

  1. ターゲットキーワード／ターゲットプロンプトを決める
  2. 自社サイトで検索上位を獲得し、引用されるようにする
  3. 他社サイトの引用URLに掲載されるよう相互紹介を働きかける

ターゲットキーワード／ターゲットプロンプトを決める

まずはターゲットキーワード／ターゲットプロンプトを決めます。
先述のように、少なくとも現時点では検索用途で最も多く使われている生成AIはGoogle検索のAI OverviewsまたはAIモードなので、従来の単語複合型キーワードも視野に入れる必要があります。

単語複合型キーワードも場合は、Googleが月間検索ボリュームをAPIで公開しているので、それを調べて、検索ボリュームが大きく、かつコンバージョンしやすい類のものを選びます。

当社では検索意図を「情報収集型」「取引検討型」「ブランド指名型」の3つに分類して考えています。このうち、LLMOで重要なのは「取引検討型」です。ここがSEOとの違いの1つです。
SEOの場合、「情報収集型」の検索クエリであっても、そこからサイトに流入してもらって、自社サービスについて知ってもらうという流れが作れます。しかし現在、情報収集型では特にAI Overviewsでユーザーが完結してしまうので、この流れを作りづらくなっています。

当社が提供するリテラ（BringRitera）では、テーマを入力するだけで取引検討型で検索ボリュームの多い単語複合キーワードを知ることができます。

また、単語複合キーワードだけではなく、想定検索ボリュームと共に、プロンプト形式の候補も分かります。

自社サイトで検索上位を獲得し、引用されるようにする

次に、ターゲットキーワード／プロンプトにおける現状を把握したうえで、できるだけ自社サイトで検索上位を獲得し、生成AIに引用されるようにします。

これを実践するうえで欠かせないのが指定のプロンプトにおける生成AIの回答を日々計測する計測ツールです。様々なものが登場していますが、圧倒的なコストパフォーマンスと使い勝手の良さ、機能の豊富さが揃うため、おすすめは「リテラ（BringRitera）」です。

リテラ（BringRitera）を利用すると、指定のプロンプト、指定の期間における自社と競合のブランドの言及率、サイト引用率などを計測できます。

自社サイトがどの程度引用されているかや、どのような記事を書けばよいかが示されます。また、AIライティングの機能もあるので、記事執筆も効率化できます。

生成AIに引用されるために、まずは検索上位に入ることを目指しましょう。全ての生成AIは、検索上位が選ばれやすい傾向があります。AI Overviewsの検索順位別にみた引用元に関して当社が計測している推移があります。以前より、検索順位が高くなければAI Overviewsに引用されづらい傾向はありましたが、その傾向は強まっています。2026年8月時点では、AI Overviews引用元の91％が10位以内、96.2%が20位以内となっています。

検索上位に入るためにやるべきことというのは、従来のSEOと同じで以下のようなことを行います。

  • 1次情報などの独自性を入れる
  • 検索エンジンやAIに伝わりやすいHTML構造
  • 外部対策

詳しくは、次の記事を参照してください。

SEOとは？４つの軸と３つの視点に基づいてやり方を解説

他社サイトの引用URLに掲載されるよう相互紹介を働きかける

先述の通り、生成AIから言及されるには、生成AIが引用するURLのうち、できるだけ多くのURLで自社ブランドについて紹介されていることが重要となります。その意味で、自社サイトが引用されているということは必須条件ではないのですが、他社サイトに掲載を働きかけるうえで、他社にもメリットを提供するうえで必要なステップとなります。

つまり、引用されている自社サイトに他社ブランドを掲載するという交換条件とともに、生成AIに多く引用されているURLのサイト管理元に働きかけます。

ここでも、リテラ（BringRitera）であれば引用URL上位20の言及ブランドを可視化し、優先して働きかけたいURLを示してくれるので、効率的に施策を実行することができます

LLMO対策の基本となる3ステップを紹介しました。以上のように、LLMO対策は生成AIが引用するURLにできるだけ多く自社ブランドが掲載されていることが重要で、まずはその状態を目指すこととなります。次の章では、それ以外に、LLMO対策のポイントを挙げます。

その他のLLMO対策のポイント

ここでは、前章で解説した基本的なLLMOのステップ以外にある、その他のLLMO対策のポイントについて解説します。

検索意図に対して簡潔に回答する部分を作る

例えば「CRM」と検索して出てくるAI Overviewの先頭には、「CRMとは？」という検索意図に対する簡潔な回答分が示されます。

先にご説明した通り、AIはパッセージ（文節）単位で評価しているため、AIが引用しやすいように、検索意図に対して簡潔に回答する部分を記事内に設けます。
その際、その部分だけで意味が完結しているかを確認するようにします。
長文の場合、前後の文脈から読み取れるために主語を省略する場合もありますが、そうならないようにします。

詳細なプロンプトの検索意図に対する合致度を高める

例えばクレジットカードの場合で、実際の単語複合型キーワード検索ボリュームの例として次のようなものがあります。

キーワードプロンプト例キーワード月間検索ボリューム*
クレジットカード　おすすめおすすめのクレジットカードは？135,000
クレジットカード　還元率還元率の高いクレジットカードは？6,600
公共料金 クレジットカード 還元率 ランキング公共料金支払い時の還元率が高いクレジットカードのランキングは？1,000

*2026年8月時点

それほど引用URLに掲載されてなくても引用されるような「外れ値」は、詳細なプロンプトで、そのプロンプトの検索意図の合致度が高い場合に生じやすい傾向があります。このケースで言えば、公共料金の還元率が高いという特徴と共に紹介されていると、選ばれやすいということです。
逆に言えば、例えば還元率に一切触れられてないクレジットカードの場合、どれだけ引用数が多くても「還元率の高いクレジットカードは？」のプロンプトに対する回答では選ばれづらくなります。

権威性・認知度を高めるブランディング

ブランディングも従来のSEOにおいても重要な要素ですが、AIモードに選ばれる上ではより重要だと考えられます。従来のSEOではサイトとしての評価を高めるためにブランディングが重要ですが、サービスや製品がAIモードに選ばれるうえでは、そのサービスや製品がAIに認識されている必要があります。このことをエンティティという風にも呼びます。

YouTube、SNS、プレスリリース、書籍執筆、会社の顔を創る、プロダクトを持つなどの手段を通してブランディングを行っていくことができます。

適切で信頼できる引用を行い出典元を示す

インド工科大学のPranjal Aggarwalらの研究によると、適切な引用を行い、その出典元を示すことで生成AIに効果的に引用される率が最大41%向上した。

例：スイスのチョコレート消費量に関する文章に出展を加える

統計情報を具体的数字で示す

インド工科大学のPranjal Aggarwalらの研究によると、統計情報を具体的な数字で示すことで、生成AIに効果的に引用される率が最大30.6%向上した。

例：ロボットが人の業務を置き換えるかという議論の文章に、ロボットの業務関与が過去10年で70%増加したという記載を加える

LLMO対策のポイントとして挙げられがちだが実際は意味が薄いもの

次に挙げる事項は、LLMO対策のポイントとして挙げる業者が多いですが、少なくとも現時点の観測結果としては、検索順位や生成AIへの選ばれやすさと関係性がないと言えるものです。

参考：9 AI Search Myths, Debunked by 15 Million Data Points

構造化マークアップ

構造化マークアップは画面上には表示されないのですが、検索エンジンがより詳しくページに関する情報を伝えるための手段として用意されているもので、Googleの検索結果画面に表示されるものがあります。

AIも構造化マークアップは参照しているという話を次の動画の中でGoogleのマーティン・スプリット氏が述べています。※この動画はFaber Company社によるものです。

構造化マークアップは検索順位を直接的に上げる効果はありません。そのこともこの動画の中で断言されています。従来の検索結果画面においては、例えば口コミ情報などが表示されることがあり、それによってクリック率が高まるということは期待できます。

LLMs.txt

LLMs.txtは、サイトのルートディレクトリに「llms.txt」のファイル名で配置するものです。
「robots.txt」は検索エンジンや生成AIによるクロールを制御することができるものとしてですが、「llms.txt」は生成AIに積極的に内容を把握してもらうためにサイトの構造を伝えるためのものです。

ただし、llms.txtは現時点普及していません。Googleは見ていないと断言していましたし、2026年6月に公開された「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」においても、効果はないと言及されてます。

robots.txtは事実上の標準として普及し、Googleが2019年にIETF（Internet Engineering Task Force）での標準化を進めることを発表し、現在では正式な標準化の手続きが進められています。

llms.txtは2024年9月に、AI教育プラットフォーム「fast.ai」の共同創設者であり、AI分野で影響力のあるJeremy Howard（ジェレミー・ハワード）氏が提案したとされています。今後普及する可能性はありますが、robotx.txtとは違い、現時点では普及していません。

ただし、llms.txtを配置して悪いことはなく、Google以外の生成AIが参照する可能性は残されますので、余力があれば配置しておくとよいでしょう。WordPressには自動的にllms.txtを配置してくれる「Website LLMs.txt」というプラグインがあります。

LLMOツール

おそらく最も多い生成AIから流入元になるであろうAIモードとAI Overviewsですが、GoogleサーチコンソールやGA4ではAIモードやAI Overviewsからの流入を知ることができません。

リテラ（BringRitera）は自社と競合のブランド名がAIモード含む各生成AIに言及されているかどうかの計測も行うことができます。

また、国内で初めてAI Overviewsの計測機能をリリースし、国内最安値でもあります。
特定のキーワードでAI Overviewが表示されたかどうかと、表示された場合に自サイトがそこに引用されているかどうかを知ることができます。

Google以外の生成AIからの流入

AI OverviewsとAIモード以外の生成AIからの流入についてはGA4で知ることができます。
GA4はGoogleのサービスなのにAI OverviewsとAIモード以外だけ分かるというのも不思議な話だと思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、AI OverviewsとAIモードはドメインが従来の検索画面と変わらないので、区別ができないのです。

それでは、簡易的に見る方法と、詳細に見る方法それぞれご紹介します。

簡易な方法

簡易な方法としては、まず左側のメニューから「レポート」を選択します。

次に「集客」＞「トラフィック獲得」を選択します。また、見やすいように1ページあたりの行数を増やすとよいでしょう。

そうすると、次のように「chatgpt.com」,「perplexity.ai」,「gemini.google.com」などの生成AIのドメインからの流入を見ることができます。

詳細に見る方法

詳細に見る場合は、まず左側のメニューから「探索」を選択します。

次に、新しいデータ探索を開始するのところの「空白」のところを選択します。

「セグメント」のところの「＋」を選択します。

「新しいセグメントを作成」を選択します。

「セッションセグメント」を選択します。

次の画像のように、「セッションの参照元」に流入元を知りたい生成AIサービスのドメインが含まれるという条件で条件を作成し、「プロパティに保存」を押下します。

あとは「ディメンション」を「セッションの参照元」に、「指標」と「値」を「セッション」に、「セグメントの比較」を作成したセグメントに、「行」を「セッションの参照元」にすると次のように各生成AIサービスからの流入が分かります。この画像中、「値」の項目が表示されていませんが、下にスクロールすると表示されます。

まとめ

AI OverviewsやAIモードに限らず、SNSやYoutubeなど様々な媒体がWebには生まれ続けますので、ウェブマーケティングも多様化しています。

LLMO含め、どの方法が最適かを見定める上流工程、SEOやLLMOの前にマーケティング最適化が益々重要になっていくと思われます。