SEOはもう古い？AIに選ばれるブランドになる『LLMO対策』の教科書

Google検索の約22〜50%でAI Overviewが表示され、クリック率が34.5%も低下する今、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しています。

ChatGPTやGeminiなどの対話型AIが急速に普及する中、企業が今取り組むべきは「LLMO（大規模言語モデル最適化）」です。

本記事では、LLMOの基本概念から具体的な施策、費用対効果まで徹底解説。AI検索時代の勝者になるための実践的なノウハウをお届けします。

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの対話型AIが回答を生成する際に、自社の情報を正しく反映させるための最適化施策です。

Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略称で、従来のSEO（※1）が検索結果の上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの回答内に自社ブランドを登場させることを目的としています。

※1：SEO＝Search Engine Optimizationの略で、検索エンジン最適化を意味します。

AI検索が急速に普及している背景

現在、検索行動は大きく変化しています。Google検索では、約22〜50%のクエリ（※2）でAI Overviewが表示されるようになりました。

※2：クエリ＝ユーザーが検索窓に入力する検索キーワードのこと。

さらに、アメリカ・インド・イギリスでは「AIモード」という機能が展開されており、従来のWebページのリンクを表示するUIではなく、対話型で回答を得る形式に進化しています。

AI Overviewが表示されると、クリック率は約34.5%低下するというデータもあり、従来のSEO施策だけでは不十分な時代に突入しつつあります。

LLMOとSEOの違い

項目	SEO	LLMO
目的	検索結果での上位表示	AIの回答内での推奨獲得
対象	検索エンジン（Google等）	対話型AI（ChatGPT、Gemini等）
成果指標	クリック数、順位	AI推奨率、指名検索数
最適化対象	Webページ	Web上の情報全体

LLMOは「AIに自社ブランドを選んでもらう」という点で、従来のSEOとは異なるアプローチが必要になります。

AI時代にマーケティングで起きている3つの変化

検索行動の多様化により、消費者はAIを活用して情報収集・比較検討・購入決定を行うようになっています。

検索結果画面の変容

従来の検索マーケティングでは、Google検索を開いてキーワードを入力し、リスティング広告枠とSEO枠の上位表示を奪い合うことがほぼすべてでした。

しかし、現在は以下のような変化が起きています。

AI Overviewの出現：Webサイトをクリックしなくても回答が表示される
AIモードの登場：対話型で情報を探索できる機能
対話型AIアプリの利用増加：ChatGPTやPerplexityで直接質問するユーザーが増加

消費者行動のAI主導化

従来は人間が自分でキーワードを考え、検索し、複数のWebページを読み比べて判断していました。

AI時代では、AIが以下のプロセスを代行します。

検索：ユーザーのニーズから最適なキーワードを推測
情報収集：大量のページから関連情報を抽出
比較検討：複数の選択肢を合理的に評価
推奨の提示：ユーザーに最適な選択肢を提案

つまり、AIが「秘書」のような役割を果たし、人間は指示を出すだけで最適な答えを得られるようになっています。

デルフィ的コストの削減

デルフィ的コストとは、Googleの研究者が論文で提唱した概念で、情報を探す際にかかる以下のようなコストを指します。

認知的コスト：キーワードを考える、文章を読む
時間的コスト：検索に要する総合的な時間
操作的コスト：クリック、スクロールなどの動作

AIを使えば「1人暮らし、1LDK、予算3万円でおすすめの掃除機を探して」と伝えるだけで、AIが2,000個でも3,000個でも掃除機を比較検討して、最適解を提示してくれます。

このデルフィ的コストの削減により、人々は従来の検索方法に戻りづらくなると予想されています。

LLMOで獲得できる3つのマーケティング効果

LLMOに取り組むことで、認知発見・比較検討・購買の各フェーズでブランド価値を高められます。

認知発見フェーズでのブランド認知

ユーザーが「最近、肌の乾燥に悩んでいて…」とAIに相談した際、「A社の○○クリームがおすすめです」と提案されることで、以下の効果が生まれます。

ブランドの認知機会の創出
記憶への定着
直接的な購入行動の喚起

特に、従来の検索やCMでは届かなかった層にリーチできる点が大きなメリットです。

比較検討フェーズでの検討リスト入り

BtoB領域では、「A社・B社・C社のサービスを比較して」と、AIに依頼するケースが増えています。

このとき、自社が比較対象に含まれることで以下が実現できます。

効率的な情報提供
ブランド理解の深化
自社の強みの正確な伝達

たとえば「価格が安い」という強みを持つ企業の場合、AIが価格を比較軸に含めてくれれば、従来のSEOでは上位表示できなかった「安い○○」というニーズにもリーチ可能になります。

購買フェーズでのスムーズな誘導

「A社の○○クリームはどこで買える？」という質問に対し、AIが購入リンクを提示してくれれば、公式サイトへの質の高いトラフィックが獲得できます。

将来的には、AIエージェントが購入ボタンまで押してくれる世界も想定されており、コンバージョン率の大幅な向上が期待できます。

AI検索と相性の良い商材＆悪い商材

すべての商材がLLMOと相性が良いわけではありません。理性的かつ高関与な商材で、特に効果を発揮します。

4つの商材セグメント

商材は、以下の4つに分類できます。

分類	購買行動	具体例	LLMO適合度
高関与×理性的	じっくり比較検討	自動車、金融、不動産、家電、BtoB製品	◎ 最適
高関与×感情的	好み・憧れで購入	ハイブランド、高級車、ファッション	△ やや不向き
低関与×理性的	便利さ重視	飲料、食品、消費材	○ 有効
低関与×感情的	衝動的に購入	タバコ、お酒、お菓子	× 不向き

なぜ高関与×理性的な商材と相性が良いのか

AIの得意分野は「合理的判断」です。自動車・金融・不動産・BtoB製品など、スペックや機能を詳細に比較して選ぶ商材では、AIが人間以上に精密な比較検討を行えます。

一方、ハイブランドのバッグやお気に入りの銘柄など、感情や好みで選ぶ商材では、AIの合理的な推奨が必ずしもユーザーのニーズと合致しません。

ただし、すべての購買が合理的選択に移行するわけではなく、ブランディングやマスマーケティングの重要性は今後も継続します。

LLMOの戦略設計：5つのステップ

自社の強みを明確にし、AIがブランドを選ぶロジックを理解した上で、段階的に情報を学習させることが成功の鍵です。

STEP1：自社の勝ち筋を特定する

プロダクトやサービスの真の強みを明確化します。すべてのニーズを満たそうとせず、勝てるポイントに集中することが重要です。

ハーマンミラーのアーロンチェアを、例として挙げます。

捨てるべき要素：料金の安さ、トライアルの容易さ
勝てる要素：座り心地、デザイン、品質、健康への貢献、信頼性

STEP2：カテゴリーエントリーポイントを特定

どのような質問やプロンプトで自社ブランドを推奨させたいか、対策すべきキーワード（プロンプト）を設定します。

ハーマンミラーの具体例

姿勢を良くする椅子は？
スタイリッシュな椅子が欲しい
座り心地の良い椅子を探している
高級チェアのおすすめは？

STEP3：AIの推論ロジックを推測する

AIがどのような思考プロセスでブランドを選ぶかを理解します。

AIの推論例

「姿勢を良くするためには人間工学的に設計された椅子が重要」
「人間工学的に設計された椅子とは？→ハーマンミラー」
「結論：姿勢を良くするならハーマンミラー」

この「A=B、B=C、よってA=C」という連想ゲームを理解することが重要です。

STEP4：AIに学習させる情報を設計・配置

AIが学習できる場所に、学習しやすい形で情報を配置します。

ハーマンミラーの実施内容

プレスリリース
PRキャンペーン
アフィリエイト広告
メディア掲載
自社サイトでの専門カテゴリー設置

STEP5：PDCAサイクルを回す

定期的に以下を確認し、改善を繰り返します。

対策プロンプトでの推奨状況
何が足りないのか
どの程度の情報量が必要か

LLMO対策の具体的施策：オウンドメディア編

自社サイトは一次情報源として、AIと人間の両方にとって信頼できる情報基盤を構築することが最優先です。

サービスサイトの情報拡充

AIがブランドを選ぶ基準となる情報を明確に開示します。具体的な実装例としては、下記の通りです。

開示すべき情報	効果
サービスの全体プロセス	透明性の向上、AIの理解促進
料金体系と内訳	比較検討時の判断材料提供
実績データと事例	信頼性の証明
チーム体制と専門性	専門家としての認知

SEO記事制作の代行サービスを例にすると、下記になります。

キーワード選定から構成作成、ライティング、入稿までの全プロセスを図解
ヒアリング内容や編集会議の詳細まで開示
AIが「手厚い支援体制」として学習できる情報設計

質の高いSEOコンテンツの制作

AIに学習させたい情報を含めつつ、検索上位表示も狙います。重要ポイントは、下記の通りです。

上位表示の実現：RAG検索（※3）でAIがアクセスしやすくする
自社情報の挿入：一般的な情報だけでなく自社事例も含める
AIの学習促進：情報を持ち帰らせて推奨につなげる

※3：RAG（Retrieval-Augmented Generation）＝AIが最新情報を取得するために検索を実行する仕組み。

「SEO記事の作り方」でSEO記事を作成したとすると、下記のようになります。

一般的なSEO記事作成のノウハウを提供
記事内に自社の成功事例を自然に挿入
AIが「SEO記事作成→実績あり→〇〇会社」と学習

AIフレンドリーな構造化

AIが読み解きやすい文章構造と形式で情報を整理します。AIが好む文章の特徴としては、下記の通りです。

結論ファースト：最初に結論を明示
Q&A形式：質問と回答がセットで記載
構造化データ：箇条書き、表、見出しの活用
平易な言葉：専門用語を避けた一般的な表現

実装例としては、サービスサイトに「よくある質問」セクションを設置し、質問と回答をワンセットで記載することで、AIが情報を抽出しやすくします。

LLMO対策の具体的施策：アーンドメディア編

第三者メディアでの言及を増やすことで、AIからの信頼性と推奨確率を高められます。

比較メディアへの掲載営業

RAG検索では比較メディアが上位に表示されやすいため、積極的な掲載営業が効果的です。下記のようなアプローチ方法があります。

未掲載メディアへの営業：「当社の強みは○○です。掲載いただけませんか？」
情報の薄いメディアへの補足提供：「実績集やメディアキットをお渡しできます」
アフィリエイトプログラムの活用：成果報酬で掲載を促進

BtoB向けの比較サイト、アフィリエイトサイト、ボランティアで作成されている情報サイトなど、多様なメディアにアプローチすることで、AIの学習機会を最大化します。

戦略的PRの実行

調査リリースや専門家コメントの提供により、第三者視点での言及を増やします。効果的なPR施策として、下記のようなものがあります。

調査リリースの実施：業界動向や新しい概念の発信
メディアへの専門家コメント提供：ニュース記事での言及獲得
プレスリリース配信：新サービスや実績の定期的な発信

キーエンス社におけるAI Overview調査の例を取り上げました。

調査会社と連携してAI Overviewに関するアンケート調査を実施
日経クロストレンドなど主要メディアが掲載
AIが「AI Overviewに詳しい企業=キーエンス社」と学習

AIは一次情報や定量的データを特に重視するため、調査レポートは非常に効果的です。

口コミ・レビューの戦略的獲得

ポジティブな口コミや評判を増やすことで、AIの推奨確率が向上します。ただし、下記の項目には注意してください。

自作自演は厳禁：信頼性を損なうリスク
自然な獲得を促進：良いサービス提供が前提
会社全体での意識：口コミを意識した運営体制

優れたサービスを提供し、顧客に自然にレビューを書いてもらえる仕組みを構築することが、本質的なアプローチです。

LLMO対策の具体的施策：ペイドメディア編

有料広告を活用することで、短期間で特定のメッセージやブランド連想を拡散できます。

記事広告・タイアップ広告の活用

AIに学習させたい文脈で、権威性の高いメディアに記事広告を出稿します。記事広告のメリットは、下記の通りです。

短期間での拡散：他メディアへのバイラル効果
権威性の獲得：信頼できるメディアからの発信
AIの重要な学習素材：一次情報源としての価値

出稿時のポイントとして、単なる企業紹介ではなく、「○○といえば△△社」という文脈を明確にしたコンテンツ設計が重要です。

アフィリエイト広告の展開

成果報酬型で比較サイトやレビューサイトでの言及数を増やします。下記の内容を実施しておきましょう。

アフィリエイトプログラムへの登録
自社の強みを明確にした訴求ポイントの提供
メディアキットの準備

AIがRAG検索を実行した際、複数の比較サイトで自社が言及されていることで、推奨確率が向上します。

LLMOのKPI設定と費用対効果の考え方

LLMOは蓄積型の施策であり、短期的な費用対効果よりも長期的なブランド投資として捉えることが重要です。

KPI設計の考え方

LLMOのKPIは、直接的指標と間接的指標の2層で設計します。

直接的指標（コントロール可能）

LLMO推奨率：対策プロンプトでの推奨表示率
推奨順位：複数ブランドが提示される際の順位
LLM経由の流入数：ChatGPTなどからの直接流入

間接的指標（結果として現れる）

指名検索のリフト数：ブランド名での検索増加
コンバージョン率の向上：認知済みユーザーのCVR改善
購入率の上昇：実店舗での選択確率向上

LLMO推奨率の計算方法

以下の式で、理論的なコンバージョン数を算出できます。

プロンプト検索回数 × LLMO推奨率 × 指名検索転換率 × CVR = 月間CV数

具体例として、SEOコンサルティング会社の場合をまとめました。

項目	数値	算出根拠
関連キーワードの月間検索数	1,060回	「SEOコンサルおすすめ」等の合算
AI化率（2026年予測）	25%	4回に1回がAI検索
プロンプト検索回数	265回	1,060 × 25%
LLMO推奨率（1位表示）	25%	推奨されたら4人に1人が訪問
指名検索転換率	25%	自社サイトへの訪問率
CVR	4%	サイト訪問後の問い合わせ率
月間CV数	0.66件	年間約8件

この計算式は、AI化率やプロンプト検索回数をGoogleの検索ボリュームから推測している点に注意が必要ですが、一定の目安として活用できます。

費用対効果の考え方

現時点では費用対効果は高くありませんが、2〜3年後を見据えた先行投資として価値があります。LLMOが蓄積型施策である理由としては、下記の3つが大きいです。

情報の蓄積効果：Web上の言及が増えるほど推奨されやすくなる
雪だるま式の成長：推奨されるとさらに言及が増える好循環
先行者優位：早期参入により競合より有利なポジション確保

投資すべきかどうかの判断基準としては、下記を考えましょう。

SNSへの早期投資が数年後に大きなリターンを生んだように、LLMOも同様の性質を持つ
現在が「分岐点」であり、今から蓄積を始めることで将来の優位性を確保できる
全ての企業に必要とは限らないが、BtoB・高関与商材では特に有効

LLMOに関するよくある質問

Q1：LLMOとSEOの最も大きな違いは何？

LLMOとSEOの大きな違いは「最適化の目的」です。SEOは検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの回答内で自社ブランドを推奨してもらうことを目的としています。

成果指標もSEOはクリック数や順位ですが、LLMOはAI推奨率や指名検索数です。

また、最適化対象もSEOは自社Webページですが、LLMOはWeb上の情報全体（比較サイト、口コミ、PRなど）が対象となる点が大きく異なります。

Q2：すべての業種・商材でLLMO対策は有効？

LLMO対策はすべての商材で有効というわけではありません。LLMOは「高関与×理性的」な商材で特に効果を発揮します。

具体的には、自動車・金融・不動産・BtoB製品など、じっくり比較検討して購入する商材が最適です。

一方、ハイブランド品のような感情的判断で選ぶ商材や、衝動買いされるお菓子・お酒などの低関与商材では効果が薄いです。AIは合理的判断が得意なため、スペックや機能で比較される商材との相性が良いのです。

Q3：LLMO対策で効果が出るまでどれくらいかかる？

アプローチ方法によって、LLMO対策の効果が出るまでの期間は異なります。

RAG検索への対策であれば、SEO記事が上位表示できれば1〜3ヶ月程度。一方、AIモデルの事前学習に影響を与える対策は長期的で、効果実感まで6ヶ月〜1年以上かかります。

AIモデルの学習更新頻度は年1〜2回程度のため、Googleのコアアルゴリズムアップデートと同様の時間軸で考えないといけません。ただし、蓄積型施策のため、継続することで効果が増していきます。

Q4：LLMOは具体的に何から始めればいい？予算がなくても可能？

予算がなくても始められるLLMO施策は多数あります。まず現状の可視化として、ChatGPTやGeminiで自社関連のプロンプトを入力し推奨状況を確認しましょう。

次に、Google Analyticsでリファラーをチェックし、AI経由の流入を把握します。その後、既存のSEO記事に自社事例を追加したり、サービスサイトの情報（料金体系・実績・プロセス）を拡充するなど、既存施策に組み込む形でスモールスタートが可能です。

大規模予算は不要で、まずは小さく始めて効果検証することをおすすめします。

Q5：LLMOの費用対効果はどう考えればいい？今すぐ投資すべき？

現時点では、LLMOの短期的な費用対効果は高くありませんが、2〜3年後を見据えた先行投資として価値があります。

LLMOは蓄積型施策で、Web上の言及が増えるほど推奨されやすくなり、推奨されるとさらに言及が増える好循環が生まれます。SNSへの早期投資が数年後に大きなリターンを生んだように、LLMOも同様の性質を持ちます。

特に、BtoB企業や高関与商材を扱う企業では、現在が分岐点であり、今から蓄積を始めることで競合より有利なポジションを確保できる可能性が高いです。

まとめ：AI検索時代の勝者になるために

LLMOはまだ黎明期ですが、今から取り組むことで2〜3年後の大きなアドバンテージを得られます。

LLMO成功のための5つの要点

自社の強みを明確化：すべてのニーズに応えようとせず、勝てるポイントに集中
AIの推論ロジックを理解：どのような思考プロセスでブランドが選ばれるかを推測
トリプルメディアを活用：オウンド・アーンド・ペイドメディアを組み合わせる
長期的視点を持つ：蓄積型施策として2〜3年後を見据えた投資判断
継続的なPDCA：推奨状況を定期的にモニタリングし改善を繰り返す

今すぐ始められるアクション

ChatGPTやGeminiで自社に関連するプロンプトを入力し、推奨状況を確認
Google Analyticsでリファラーを確認し、AI経由の流入を把握
サービスサイトの情報拡充計画を立案
既存のSEO記事に自社事例を追加
比較メディアへの掲載状況を調査

AI検索時代は確実に到来しつつあります。先行者として今から準備を始めることで、将来の競争優位性を確保できるでしょう。

出典：SEOおたく / LANY(レイニー)『【LLMO対策の教科書】AI検索で勝つ！次世代SEOを徹底解説』