記事更新日: 2026/08/03
LLMO対策とは、AIの回答に自社の情報を引用させるために最適化を行う手法です。
近年、生成AIの急速な普及に伴い、ユーザーの情報収集プロセスは「検索」から「AIへの質問」へと移行しつつあります。旧来のSEO施策のみでは十分な集客を見込めず、次世代のデジタルマーケティング施策としてLLMO対策は欠かせません。
そこで本記事では、AI検索対策を牽引するアムール株式会社 代表取締役・沖野氏の監修のもと、LLMO対策を徹底解説します。SEOやGEO、AIOとの違いなどの基礎にとどまらず、具体的な最適化施策、ビジネス成果（集客）を最大化する実践テクニックまで、現場で使えるノウハウを体系的にお届けします。
プロフィール
沖野 耕基（おきの こうき） アムール株式会社 代表取締役
目次
LLMOとは「Large Language Model Optimization（LLM最適化）」の略で、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAI Overviewsといった生成AIに自社サイトを認識させ、回答のなかで表示・引用してもらうために最適化する施策です。
SEOとLLMOの違いは、検索結果の一覧に「表示」されるように最適化するか、生成AIの回答文に「引用」されるように最適化するかという点にあります。具体的には次のとおりです。
| SEO | LLMO | |
| 最適化の対象 | Google、Bingなどの検索エンジン | ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviewsなど生成AI |
| ゴール | 検索結果の上位に「表示」される | 生成AIの回答に「引用」される |
| 流入経路 | 検索ユーザーのクリックによる訪問 | AI回答内のリンククリック、ブランド名の登場、推薦 |
| 主な対策 | キーワード最適化、被リンク、網羅性 | 一次情報の公開、E-E-A-T、外部サイテーション |
どちらも「自社の知名度を上げ、サービスを理解してもらうこと」を目指すデジタルマーケティング施策ですが、ユーザーの行動プロセスとタッチポイントが異なります。
LLMOと似た用語に、GEOとAIOがあります。それぞれの使い分けは次の通りです
日本では、生成AIに引用されるための施策を「LLMO」と呼ぶことが主流になりつつありますが、「GEO」のほうが正確だという意見もあります。本記事では「LLMO（対策）」で表記を統一します。
LLMO対策が急速に注目される背景について、沖野氏は次のポイントを挙げます。
ーー沖野：ユーザーの行動が「検索して自分で調べる」から「まずAIに相談する」へと変化しています。生成AIの利用率は2025年2月の27%から2026年2月には51%へと、1年でほぼ倍増しました（NTTドコモ モバイル社会研究所調査）。
BtoBでも、生成AIを活用してサービスを検討した購買担当者への調査で、55.5%が比較検討の段階でAIを相談に使っているという結果が出ています。
情報収集プロセスの起点が「検索」から「AIへの相談」へとシフトした現在、生成AIに推薦されなければ、自社サービスがユーザーの選択肢にすら入らない時代になっています。
これまでは、ユーザー自身が複数の比較記事を読み込み、支援体制や実績、コストといった評価軸をもとに候補をリストアップしていました。しかし現在では、その前段階でAIによる絞り込みが行われています。そのため、どれだけユーザーの選定基準を満たす強みを持っていたとしても、AIの推奨から漏れてしまえば自社サービスを認識してもらうことすらできません。
実際に当社がChatGPTおよびGeminiを対象に実施した300回の回答計測では、一般的な比較記事が提示する「会社選びのポイント」19項目のうち15項目で十分な実績を有しているにもかかわらず、AIに推薦されたのはわずか1回のみでした。この結果が示す通り、いかに優れたサービスやコンテンツを提供していても、AIが構築する候補集合（レコメンド）に含まれなければ、ユーザーの目に触れる機会は完全に失われてしまうのです。
ーー沖野：Google検索でもAIが要約を先に表示するようになり、検索上位でもクリックされない「ゼロクリック化」が進んでいます。実際、BtoB企業の41.8%が「サイトへのアクセスが減った」と回答し、そのうち94.5%が「リード・商談機会に影響している」と答えています。
つまり「SEOで上位を取ればアクセスと問い合わせが増える」という前提が崩れ始めているということです。これからは検索エンジンだけでなく、AIが回答をつくるときに「自社を候補として挙げてもらえるか」「推薦理由を説明してもらえるか」まで含めて、情報発信を設計する必要があります。
ただし、SEOが不要になるわけではありません。AIは検索上位にある信頼できるページを参照して回答をつくることが多いため、従来のSEOという土台の上に「AIに理解・引用されやすい形」を足していく、この考え方が正しいと考えています。
アムール株式会社 代表取締役 沖野 耕基氏
特にBtoB SaaS、コンサルティング、人材、金融・不動産など「高価格で、じっくり比較検討される商材」は顧客がAIで比較を始めており、今すぐ着手すべき領域です。本格的に対策している企業が少ない今が、最も費用対効果が高いタイミング。半年〜1年後、対策するのが当たり前になる前に、早めの対策をおすすめします。
▼LLMO対策を支援できる会社をお探しなら
本章では、LLMO対策の基礎知識と標準的なアプローチを整理して解説します。まずは全体像を押さえたうえで、次章の専門家による具体的な実践ノウハウへと読み進めてみてください。
AIは「一般的な解説」よりも「具体的な数字・研究・独自調査」といった一次情報を好んで引用します。どこにでもある情報ではなく、自社にしかない情報を公開することを意識しましょう。具体的な取り組みは次の通りです。
Googleは、コンテンツの品質を評価する概念として「E-E-A-T」を導入しています。E-E-A-Tとは、評価の基準となる4つの要素——経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）——の頭文字をとったものです
E-E-A-Tはもともと検索結果のランキング評価、つまりSEOで重要視されてきた指標ですが、生成AIがコンテンツを評価する際にも同様に重要になります。E-E-A-Tを高めるには、次のような取り組みが有効です。
生成AIが内容を理解しやすい文章構成にしておくことも重要です。次のような書き方を意識しましょう。
LLMは自社サイトだけでなく、「Web全体でそのブランドがどう評価されているか」を横断的に分析します。自社サイトの外にも、引用や言及（サイテーション）を積み上げておくことが重要です。
どれだけ情報を整えても、そもそもAIがサイトを読み取れなければ引用にはつながりません。robots.txtでAIクローラー（GPTBot、Google-Extendedなど）がブロックされていないかを確認し、アクセスを許可しておきましょう。あわせて、掲載している実績や数値などの情報を定期的に更新し、常に最新の状態を保つことも大切です。
基本を押さえたうえで、ここからは「AIに引用されること」を「実際の問い合わせ・商談」へつなげるための実践的な考え方を、沖野氏に解説いただきます。
ーー沖野：前提として、AIに名前を挙げてもらうだけでは問い合わせは増えません。「①どのような相談場面で自社を挙げてほしいか」「②その場面でAIが推薦理由として参照できる根拠があるか」「③AIからの流入ユーザーの受け皿となるページがあるか」の3点をセットで設計する必要があります。
①は、「おすすめの◯◯会社は？」「◯◯を効率化したい」など、顧客がAIに相談しそうな場面を具体的に洗い出すことです。②は、その場面でAIが「この会社をおすすめする理由」として引用できる材料（導入実績、成果数値、受賞歴、第三者の評価・口コミ）を、自社サイトだけでなく比較サイトや業界メディアにも置いておくことです。
アムール株式会社 代表取締役 沖野 耕基氏
AIは複数の情報源を見比べて回答をつくるため、自社サイトの整備だけでは足りません。
具体的にどのような成果につながるのでしょうか？アムール株式会社の支援事例を教えていただきました。
■支援事例1. Web制作会社
支援内容：ステップ②
「ブランディングに強い」という抽象的な自己紹介を、受賞歴・大手企業の導入実績・改善数値など、AIが引用できる具体的な根拠に書き直しました。その結果、AI検索経由の問い合わせが月0〜1件から月4件へ、AI経由のアクセスは約3倍に増加しました。
■支援事例2. チャットボットSaaS
支援内容：ステップ①×ステップ③
「CVR改善」「問い合わせ対応の効率化」といった相談の文脈で候補に挙がるよう情報を整備し、AI検索経由の商談を月0件から月最大4件創出しました。
導線の面では、AI経由の訪問者はすでに比較検討が進んだ状態で来訪するため、強み・事例・FAQ・選ばれる理由がすぐ確認できるページを整えておくと商談化しやすくなります。実際、初回商談から本質的な相談に入れるようになり、受注率も上がっています。
▼集客につながるLLMO対策を実施したいなら
どのようなマーケティング施策も、効果を可視化できなければ継続的な改善は望めません。しかし、LLMO対策は効果測定が難しいと言われています。ここからは、LLMO対策の効果を計測・分析する方法をご紹介します。
アムール株式会社 代表取締役 沖野 耕基氏
LLMOは効果測定が難しいと言われがちですが、「測れない」というのは半分は誤解で、指標を段階に分ければ十分に追えます。現場では、大きく3つのビジネス指標を見ています。
AIで社名を知った人がGoogleで検索し直すため、指名検索が増えます。Google Search Consoleで無料で計測できます。
問い合わせフォームや商談時に「何で知ったか」を聞き、「AIで知った」をカウントします。これも無料でできます。
GA4でPerplexityなど一部のAIからの流入は確認できます。ただしChatGPTは参照元の情報を渡さないケースが多く、GA4だけでは捕捉しきれないため、問い合わせ時のヒアリングと組み合わせるのが現実的です。
アムール株式会社 代表取締役 沖野 耕基氏
加えて中間指標として、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどに想定質問を定期的に投げ、自社が言及されるか・どんな説明をされるか・競合と比べてどの位置か、を定点観測します。回答内容が自社の狙ったポジショニングとズレていないかのチェックも重要です。
効果が出る順番と期間の目安は、1〜3ヶ月でAI回答での言及・引用が動き、3〜6ヶ月で指名検索と流入が動き、6ヶ月以降にAIきっかけのリードが安定して発生する、というのが現場感覚です。
投資対効果は「AIきっかけリード数 × 商談化率 × 顧客単価」で試算できます。たとえば月10件 × 商談化20% × 単価300万円なら、月600万円の事業インパクトになります。
最後に、沖野氏によくあるLLMO対策の失敗例を教えていただきました。
最も多い失敗は「自社サイトだけを整備して満足する」ことです。AIは比較サイト・業界メディア・口コミ・ニュースなど複数の情報源を見比べて企業を評価するため、外部に情報がないと、AIは推薦理由をつくれません。
次に多いのが「盛る」ことです。根拠のない「No.1」表記や、実態のない実績の誇張は、AIが参照する他の情報源との食い違いを生み、かえって信頼性の評価を下げます。実際、実績は十分あるのにAIに伝わる形で整理されていなかったために、顧客が社内でGeminiを使って比較した結果、競合に負けて失注した企業もありました。やるべきは盛ることではなく、「事実を正しく伝わる形に整理する」ことです。
構造化データ（schema.orgマークアップ）は有効ですが、労力をかけすぎないこと。実装すればするほど引用されるわけではなく、schema.orgの創設者自身も過剰なマークアップに警鐘を鳴らしています。基本的な組織情報・FAQ・記事情報程度で十分です。
意外な盲点として、robots.txtでAIクローラーをブロックしていないかの確認があります。過去の担当者やCMSの自動設定で拒否されているケースがあり、その場合AIはコンテンツを参照できません。取り組む前に必ず確認すべきポイントです。
アムール株式会社 代表取締役 沖野 耕基氏
なお、SEOのような明確なペナルティは、現時点のAI検索には存在しません。ただしAIの回答は変動するため、一度整備して終わりにせず、定点観測と改善を続けることが前提になります。
LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに対して自社の存在を正しく認識させ、AIの回答内で引用や推薦を受けるためのアプローチです。現在、ユーザーの行動は「検索エンジンでの検索」から「AIへの直接的な相談」へとシフトしており、検索上位を獲得してもアクセスに繋がらない「ゼロクリック化」が進んでいます。そのため、検索エンジンのみに依存した従来の集客手法は限界を迎えつつあります。
まずは、自社のサービスがAIからどのような形で引用・推薦されるべきかを明確に整理し、適切な形でWeb上での露出を高めていくことから取り組みを進めていきましょう。
■専門家からのコメント
LLMOは単なる「新たな集客のテクニック」ではなく、「自社が選ばれるべき理由を言語化し、その根拠を整理する取り組み」と捉えましょう。表面的な最適化ではなく、本質的な強みを整理することにこそ効果があります。
また、ゼロから新しい施策を始める必要はありません。SEOや広報PR、口コミ収集といった既存のWeb施策に「AIに適切に伝わるか」という品質基準を一つ加えるという発想を持てば、追加の投資を最小限に抑えてスタートできます。LLMOは、既存のマーケティング施策の投資対効果（ROI）を高めるための取り組みでもあるのです。
最初の一歩として推奨したいのは、自社がAIからどのように回答されているかを、一定の数を集めて測定することです。一度の質問で終わらせず、同じ質問を複数回、あるいは複数の異なるAIに投げかけてみると、推薦されるかどうかの結果は大きく変動します。このバラつきまで含めて正確に把握して初めて、どこを改善すべきかが明確になります。現状を測定せずに施策から始めてしまうと、たとえ成果が出たとしても、それが施策の成果なのか偶然の産物なのかを最後まで検証することができません。
▼LLMO対策を支援できる会社をお探しなら
画像出典元：ordan
