次世代SEO

LLMOとは？Googleだけではなく ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Meta AI などLLMベースの検索・回答エンジンに情報を正しく理解・返答してもらうための最適化のことです。これらのAIベースのサービスが台頭する中、AIによる引用を最大化することが企業にとって重要な競争優位性となっています。本記事では、LLMOの概念やLLMO対策について具体的に詳しく解説します。

LLMOの基本概念 LLMOとは、生成AIが情報収集・引用を行う際に、自社のコンテンツが選ばれやすくなるように最適化する手法です。SEOが従来の検索エンジン（GoogleやBing）での表示順位を意識するのに対して、LLMOはChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Meta AIなど、AIが情報を選択・提示する際の引用頻度を高めることを目指します。 SEOではE-E-A-Tを強化し、良質なコンテンツを作成することが基本でしたが、LLMO対策ではそれだけでは不十分です。例えば、「〇〇はどこで買える？」という質問に対応するには、〇〇の解説で検索エンジンの評価が高いコンテンツを持っているだけではなく、明示的に〇〇を販売しているという内容が含まれていることが必要となります。 AIの検索エンジンの特性 AI検索エンジンの仕組みと特徴を知ることで、適切な対策を立てることができます。 🔍 ChatGPTの特徴 以前はChatGPTはMicrosoftの検索エンジンBingベースと言われていましたが、現在ではBingを完全依存していません。 １．OpenAI 独自の「Search API（SearchGPT）」 公式発表により ChatGPT は 独自の検索エンジンを持ち始めました Bing の結果を「補助的に」使用しています つまり、ChatGPT の検索結果の根幹は Bing ではなくなりました。 ２．LLM がサイト本文を直接読む（Page Reading） ChatGPT は URL内の全文スクレイピング HTML構造解析 FAQ構造や schema.org を重視 など 従来SEOとは別軸の“読みやすさ評価” を使います。 🔍 Gemini（Google）の特徴 Gemini の“引用”は、検索とは別の評価軸を持つことが判明しています。 Google AI Overviews、特にSGE（（Search Generative Experience）は特に以下の点を重視しています。これらはAIシステムが正確で信頼できる情報を提供するための鍵です。 １．事実整合性（Factual Consistency） AI情報の正確さを保つためには、事実の整合性が不可欠です。ユーザーに誤解を与えることなく信頼性の高いコンテンツを提供するためには、この要素が特に重要です。 2. ナレッジグラフとの整合性（Google KG Matching） Googleの知識グラフ（KG）と情報を正しくリンクさせることにより、AIが提供する情報の正確性と関連性を保証します。これは、ユーザーが説得力のあるデータを得るのに役立ちます。 3. FAQ や HowTo の構造データ FAQやHowToのような構造化データを活用することで、ユーザーに分かりやすく、簡単に情報を得られるコンテンツを提供します。これは訪問者の興味を引き、維持する効果的な方法です。 4. 文章構造（結論→理由→手順など） 論理的で一貫性のある文章構造（結論→理由→手順）が重要です。これにより、ユーザーは情報をより理解しやすくなります。 重要なのは、E-E-A-Tは引用されるための直接の決定要因ではないということです。AI Overviews（Gemini）は引用しやすさを重視します。 5. E-E-A-T の役割 E-E-A-T（専門性、権威性、信頼性、経験）はGoogle検索のランキング要因として非常に重要です。しかし、AIへの引用を促進するための要因ではありません。AIコンテンツは「引用しやすさ」という異なる基準に基づいて評価されます。 🔍 Perplexityの特徴（独自検索 + 多エンジン融合） Perplexity の仕組みは業界でも最先端で、もう検索エンジンというより 独自クローラー Bing API Twitter/X 学術データ 商用API リアルタイムWeb読み取り を統合した ハイブリッド Retrieval Engine になっています。 Perplexity に引用される条件は： タイトルと本文の整合性が高い パーマリンクが安定 schema.org FAQ が多い（特に Q&A 形式に強い） サイト内の関係性が明確（ナレッジグラフ的構造） E-E-A-T はほぼ使われていません。 AI検索時代の特徴まとめ 従来のSEO対策 (ランキング要因) AI検索時代の対策 (引用・回答要因) E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の向上 高い事実整合性とナレッジグラフとの整合性 ユーザーの検索意図を満たす良質なコンテンツ 構造化データ (schema.org, FAQ/HowTo) の適切な利用 適切なキーワードとコンテンツ量のバランス 論理的・一貫性のある文章構造 (結論→理由→手順) モバイルフレンドリーや表示速度 AIが全文をスクレイピングしやすいクリーンなHTML構造 このようにSEOからLLMOへの変化を捉えてコンテンツを制作していくと良いでしょう。 FAQ/Q&Aコンテンツの最適化 上述したように、AIはユーザーが持つ疑問や質問に明確に答える内容を引用しやすいため、サイト内にQ&AやFAQ形式のコンテンツを作ることがLLMO対策として有効です。 効果的なFAQの作成方法 質問を具体的かつ短く設定する 回答をAIが引用しやすい簡潔で明確な文で書く 一つのページ内に関連するQ&Aを集約する Schema.org（FAQページ）構造化データの利用 GoogleやBingが推奨するFAQの構造化データを設定すると、AIがより簡単にコンテンツを認識できます。 構造化データ活用の詳細 FAQだけでなく、コンテンツにマッチした構造化データを用いることで、AI検索エンジンが内容を理解しやすくなります。 How-to構造化データ How-toコンテンツを掲載する場合は、手順を明確に構造化データでマークアップしましょう。AIが手順を明確に認識し、引用しやすくなります。 HowTo構造化データ公式ドキュメント Article構造化データ 一般記事についてもArticleの構造化データを使用することで、タイトル・著者・内容を明確化し、AIにとって引用しやすくなります。 Article構造化データ公式ドキュメント FAQPage構造化データ（FAQP） よくある質問形式のコンテンツには、FAQPage構造化データを活用しましょう。 各質問と回答をマークアップすることで、AIが「Q&A形式の情報」として整理しやすくなり、ユーザーからの自然言語質問に対する引用率が向上します。 FAQPage構造化データ公式ドキュメント AIフレンドリーな文章と見出し構成 AIが理解しやすい文章や見出し構造を意識することで、引用の可能性が高まります。 AIが引用しやすい文章は？ 短く明確な文章 専門用語は最小限に抑え、説明が必要な場合は簡潔に説明を添えられている ポイントが箇条書き形式で整理されている 質問形式の見出しも活用 見出しを質問形式で書くことで、AIがユーザーの質問に直接答えるために引用しやすくなります。 E-E-A-Tの具体的な強化方法 LLMO対策においても、Googleの推奨するE-E-A-Tを強化することが不可欠です。 専門家監修の強調 専門家による監修やコメントを明記し、著者の専門性を明確化しましょう。 明確な著者プロフィール 著者の経歴、実績、専門分野を明確に記載し、記事の信頼性を高めます。 信頼性ある引用元の活用 公的機関や有名研究機関の情報を適切に引用し、引用元を明確に記載しましょう。 定期的なコンテンツ更新 AIは最新で信頼性のある情報を優先的に引用するため、定期的なコンテンツの更新が重要です。正確で信頼できるコンテンツは、思いつきで書けるものではありません。しっかりと時間をかけて、自身の経験や一次情報をもとに丁寧に作り上げましょう。 コンテンツの鮮度管理 古い情報やリンク切れを定期的にチェックし、常に最新の情報を提供します。 継続的なコンテンツ拡充 既存のコンテンツを定期的に拡充し、新たな質問に対応できるよう内容を深掘りします。 ※ すでにパフォーマンス・コンバージョン共に優れているページの更新・変更はデータを確認しながら慎重に行いましょう。 実例から学ぶLLMO対策の要点 それでは実際に「Raspberry Pi」という教育用小型コンピューターをどこで購入するのか聞いてみましょう。 「raspberrypiはどこで購入できますか？」 ※ この内容は本記事を執筆時のものです ChatGPTの解答はこちら： このような解答がでてきました。もしあなたの会社が対象製品を扱っている会社ならここで言及されることがとても重要です。 ではここで１番に言及されているサイトのページはどのようなページでしょうか？このページの冒頭はこのようにはじまります： Raspberry Pi 5販売のご案内 Raspberry Pi正規販売代理店 株式会社ケイエスワイ（弊社（代表取締役 山下慎二）は、2024年2月13日（火）より、Raspberry Piの最新第5世代 旗艦モデル「Raspberry Pi 5の国内販売を開始いたしました。 はい、すでにお分かりいただいているかと思います。LLMO対策では「どこで購入できますか？」という質問に対応するためには、AIが具体的に「どこで買えるか」を理解できるように、商品の販売情報を詳細に記載したページを用意する必要があります。狙いたい質問を意識して、その回答となる情報をページ内に明示的に含めることがLLMO対策では重要です。SEO評価が高い製品解説コンテンツであっても、その情報だけではAI検索からの引用を確実に得ることは難しいことがあります。 人間にとってもAIにとっても、回答が明確に抽出できるような形式で情報を提供することが、LLMO対策の肝心な要素となります。 llms.txtの設置について SEOでの基本である従来のsitemap.xmlに加えてllms.txtの設置を推奨するSEOやウェブマーケティング関連のメディアが増えてきています。 しかし、２０２５年の時点で、どの主要なAIからも公式にサポートされていないという点が重要です。 実際に、運営する複数のウェブサイトやECサイトのログを確認してみましたがllms.txtへのアクセスリクエストはまったく存在しませんでした。 生成AI（ChatGPTやGeminiなど）に「どのページをクロールして学習することが許可されているか／されていないか」を明確に伝えるために、複数のメジャーなAIではrobots.txtが公式にサポートされています。ここで重要なのは、llms.txtではないということです。 それでも、準備ができていれば心配することはありません。今後、llms.txtを参照するAIエージェントが増える可能性があります。llms.txtをサイトに設置する際には、 ウェブサイトのルートディレクトリ（例：https://example.com/llms.txt）に設置します。 ファイルはマークダウン形式で次のような記述をします。 # AI時代のビジネス成長基盤「ビヨンドウェブ」のllms.txt ## 企業概要 株式会社コンテクシアは香川県に拠点を置くAI/EC/WEBサービスの開発会社です。 当サイトでは事業のEC化（ECシフト）や企業DXを促進するためのプラットフォーム「ビヨンドウェブ」や、ECサイト運営やウェブマーケティングに役立つ情報を紹介しています。 - 公式ウェブサイト：[https://beyondwebs.jp](https://beyondwebs.jp) - 企業概要：[https://beyondwebs.jp//company](https://beyondwebs.jp/company) - ECシフトのすすめ：[https://beyondwebs.jp/challenges](https://beyondwebs.jp/challenges) - チャットボット開発：[https://beyondwebs.jp/chatbot](https://beyondwebs.jp/chatbot) ## 重要コンテンツ - 統合型EC開発プラットフォームのコンセプト：[https://beyondwebs.jp/concept](https://beyondwebs.jp/concept) - SEO/LLMO対策ノウハウ：[https://beyondwebs.jp/seo](https://beyondwebs.jp/seo) ## よくある質問（FAQ） - FAQページ：[https://beyondwebs.jp/faq](https://beyondwebs.jp/faq) ## ビヨンドウェブの使い方 - 操作説明一覧：[https://beyondwebs.jp/manual](https://beyondwebs.jp/manual) ## Pricing & Plans - [料金プラン](https://beyondwebs.jp/price) ## 連絡先情報 - お問い合わせフォーム：[https://beyondwebs.jp/contact/form](https://beyondwebs.jp/contact/form) - メールアドレス：web@contexia.jp - 電話番号：087-884-4287 個人的には、まだllms.txt設置を急ぐ必要はないと思いますが、設置しても特に悪いことはないでしょう。ただ、優先順位を考えると、sitemap.xmlやrobots.txtを整理し、コンテンツの正確性を充実させることのほうが重要だと感じます。