AI検索対策（LLMO/GEO/AIO）の考え方とやり方。SEOへの影響や違いは？
GoogleやBeingなどの検索エンジンではAIによる要約や回答生成機能が実装され始めました。
またChatGPTやPerplexityといった膨大なデータを学習し、自然な言語で会話や調べ物などができる大規模言語モデル（LLM）も広く浸透してきています。
そんな中、これまでWebマーケティングの基礎とされてきた「SEO」に代わる次の打ち手として、AI検索への対策を考えている企業や担当者から相談をいただくようになりました。
この記事ではAI検索対策（LLMO）の基本的な考え方、そして、私たちがどのような姿勢でAIツールやそれを使うユーザーと向き合っていくべきなのかをお伝えします。AI検索時代における戦略を立てるためのヒントになれば幸いです。
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AI検索時代の到来。LLMOとは？
2023年の中頃からAI検索（ChatGPT・Perplexityなどのツール、AI OverviewなどのGoogleの検索機能）が一般ユーザーにも広く使われるようになりました。2025年10月現在、例えば世界のChatGPTの利用者は7億人を超え、ビジネス・プライベートで大規模言語モデル（LLM）が普及しています。
従来の検索シーンではユーザーが知りたいことを検索ツールに「キーワードで入力」して、検索エンジンが関連するページのタイトルを10件前後、一覧で返していました。
【従来の検索例】
一方でAI検索では、ユーザーが知りたいことをAIツールに「質問」し、AIは要点をまとめた「直接的な答え」や「具体的な提案」を即座に表示します。
【AI検索例（Perplexity）】
また会話の流れで追加で質問してより詳しい情報を引き出すこともでき、ユーザーは記事などにアクセスすることなく必要な情報を得られるようになりました。
さらに2025年9月には日本でもGoogleが検索画面上でチャット検索ができる「AIモード」を正式にリリースしました。
このようにAI検索は、私たちがこれまで当たり前に行ってきた「調べる」という行為を、根本的に変えようとしています。
検索結果から「答えを探す」行為は、AIツールと1対1での会話によって「AIからの提案を受けて、より自分に合った情報を一緒につくっていく」行為に変化しています。
検索流入への影響
上記のようなツールの登場に加え、Google検索そのものも形を変えています。2024年、AI Overview（旧SGE）という機能が搭載され、検索結果ページの上部に概要を掲載するようになりました。
例えば「SEO会社 費用」と調べると、以下のように検索結果の上部で「月額10〜50万円が相場」だと簡潔に教えてくれます。
結果、ユーザーは検索結果に上がってきた記事ページにアクセスしなくても、簡単なことであれば疑問を解決できるようになりました。
AI Overvieが表示されることで検索結果の上位ページの平均CTR（クリック率）は34.5%も減ってしまうというデータもあります。
参照：AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%
現時点でAI Overviewは約40〜50%のキーワードで表示されるようになっており、今後も検索による自社サイトやページへの訪問数が減ることは避けられない状況です。
つまりAI検索の時代では、これまでのように検索結果で上位を取ることと同じくらいに、AIに「参照先」として自社のページを選んでもらうことが重要になります。このAIに選ばれるための施策をLLMO対策と言います。
関連記事：【AI時代】2025年の今もSEO対策が重要な理由とメリット・デメリット
狙える「先行者優位」。LLMOが必要な理由とメリット
LLMO（Large Language Model Optimization）とは「大規模言語モデル最適化」の略で、生成AIに、自社のサイトやコンテンツを正しく認識・引用・推奨してもらうための最適化手法と定義されます。
※ AI検索対策はLLMO以外にも「GEO（生成エンジン最適化）」「AIO（AI最適化）」「AEO（回答エンジン最適化）」など、まだ名称が統一されていません。この記事ではLLMOとして紹介します。
検索順位で上位を取れば良い時代は終わり、AIに取り上げられなければ自社の情報がユーザーに届かない時代へと移っています。
LLMO対策には以下のメリットが期待されます。
- AIに自社のページやコンテンツを選んでもらうことで、訪問者数を維持できる
- 従来のSEO対策と併用して、双方から集客できるようになる
- AIに選ばれることで、信頼の獲得につながる
また一説ではAI検索からの訪問者は、これまでの検索による訪問者よりも4.4倍の価値がある（4.4倍コンバージョン率が高い）とも言われており、これが本当なら対策しないと大きな機会損失になります。
出典：AI検索がSEOトラフィックに与える影響の調査結果 | EC業界ニュース・まとめ・コラム「eコマースコンバージョンラボ」
このように説明すると、「とは言え、まだまだ従来の検索をする人の方が多いし、不確定な未来に投資できないよ」と考える担当者も多いことでしょう。
確かに2025年現在、AI検索からの流入はまだ数％です。しかし従来の検索流入の減少はすでに始まっており、何らかの対策を取らなければサイトのアクセスは増えません。
短期的な費用対効果は高くないかもしれませんが、「オンライン上の情報は蓄積されていく」という特性からも、LLMOに早めに取り組みAIに自社のことを学習させることで、近い将来、優位に戦える可能性が高まります。
AIに選ばれるためのLLMOの基本的な考え方と具体策
以下ではAIに選ばれるようになるための前提知識と具体策を紹介します。
1. 「E-E-A-T」がより重要に
SEO対策で重要な考え方とされてきた「E-E-A-T」はLLMOでも有効で、むしろ、その重要性は増しています。
E-E-A-Tは「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustworthiness）」の頭文字を取ったもので、Web検索で上位表示されるために必要な要素だと言われてきました。
AIは膨大な情報を学習し、信頼できる情報源を選んで要約や回答を作ります。その際、検索エンジンの評価、つまり、検索上位に表示されるページを「信頼できる情報源」として参照する傾向があります。
要はAIが情報を参照するかどうかにもE-E-A-Tが深く関わってくるということです。
LLMOで一発逆転はなく、SEOの基本を押さえられている企業が、これからも優位に戦えるのです。
| 具体施策 | 効果 |
|---|---|
| 著者/監修者/出典を明記する | 専門性・権威性を高める |
| 一次情報（体験談）や独自データ（アンケート結果など）を発信する | 経験・専門性を高める |
| 外部メディアでの言及（サイテーション）や被リンクを戦略的に獲得していく | 専門性・権威性・信頼性を高める |
2. AIが認識しやすい「コンテンツ制作」
AIが「回答に使いやすい形」で情報を発信したり、AIが「これは学習価値が高い」と思えるような情報を提供することは重要です。
| 具体施策 | 効果 |
|---|---|
| 結論ファースト（PREP法）で簡潔に記述する | 読者やAIが内容を正確に理解できる |
| 質問形式、Q＆Aにまとめる | AIが質問と回答をそのまま引用しやすい。検索結果の「関連する質問」にも採用されやすくなる |
| 自社独自の調査データ、アンケート結果、詳細な体験レビュー、顧客事例などの一次情報を発信する | AIに学習価値が高いと判断され、積極的に学習に使用される |
| 箇条書き、表、定義文などを用いる | 読者やAIの理解を促す。「AはBである」といった定義文を用いることも、情報抽出の手助けになる |
3. AIが認識しやすい「Webサイトの設計」
少し技術的な話になりますが、コンテンツ制作だけでなく、サイトやページの「構造」をAIに正しく伝えることも大切です。
特に構造化データ（Schema.org）の実装はLLMOの中でも最重要な施策の1つと言われています。
| 具体施策 | 効果 |
|---|---|
| 構造化データ（Schema.org）を実装する （FAQPage、HowTo、Article、Organizationなど） | 「これはFAQです」「これは組織情報です」などをAIに明確に伝え、内容を正しく学習させる |
| H1、H2、H3などの見出しタグを正しく階層的に使う | 文書の論理構造を明確にすることで、正しく学習を促す |
| PageSpeed Insightsなどを使って、サイト表示を速くする | 学習効率を上げる。表示速度が遅いことはAIクローラーの学習の妨げになる |
4. AIに推薦されるブランディングづくり
AI検索では、例えばユーザーが「おすすめの東京のLLMO対策会社は?」と質問したとき、AIに自社を推奨してもらうことが最終目標です。
AIはWeb上の出現・引用頻度や文脈から「どのブランドが有名で信頼されているか」を学習します。つまり自社のブランドが関連性の高い文脈で、たくさん言及されることで、AIに推薦される可能性が高まるとされています。
そのためにはオウンドメディアを始め、あらゆるチャネルによる総力戦によって存在感を高める必要があります。
| チャネル | 特徴 |
|---|---|
| オウンドメディア （自社サイト記事、ブログなど） | 一次情報源として発信の土台になる |
| ペイドメディア （記事広告、アフィリエイト広告など） | 広告費を支払い第三者による言及を増やすことで、特定のメッセージやブランド連想を学習させる |
| アーンドメディア （調査リリース、専門家としてのコメント、SNSなど） | 広告費を支払わず自然な形で第三者による言及を増やす |
このようにLLMO対策とはマーケティング全体の施策に直結する本質的なものだと言えます。
AI検索における成果計測と分析の方法
従来のSEOでは「サイトの検索順位」や「ページの表示回数」などが主な成果指標でした。サイトがどの位置にいるのか、どれだけたくさんの人に見られているのかで、SEO対策の効果を測っていました。
先述の「ゼロクリック検索」が増えている状況なども踏まえ、今後は異なる指標でLLMOの成果を検証する必要があります。
例えば「コスパが良い東京のLLMO会社をピックアップして」というような質問に対して、自社がAIに推奨される回数・率を計測する、といったことも1つの方法です。
| 指標 | 内容 |
|---|---|
| AIに推奨される率 | 「◯◯ おすすめ」などの質問で、自社が推奨される率 |
| AI検索からの流入数 | ChatGPTやAIアシスタント経由で自社サイトにアクセスされる数 |
| コンバージョン率 | サイト訪問者のうち、問い合わせや申込みをする人の割合。訪問人数が減っても質を高めれば成果は上がる可能性がある |
| ブランド認知・エンゲージメント （SNSの反応、指名検索数など） | SNSの反応や口コミの数、AIから推奨されて自社を知った人が指名で検索する数など |
LLMO対策会社やツールの使用の考え方・費用
AI検索対策の重要性は理解しているものの、専門知識や最新の技術動向のキャッチアップが難しく、業者の支援や専用ツールの利用を検討されている方も多いことでしょう。
【専門業者・ツールを使うメリット】
- 最新のノウハウ・技術で無駄なく最適な対策をでき、短期間で効果が期待できる
- AI検索からの流入変動やAIに引用されているかを分析し、具体的な改善ポイントを見える化できる
【LLMO対策ツールでできることの例】
- E-E-A-Tの観点からサイトやページに不足している部分を分析し、改善策を提案
- AI経由での流入数、引用数のレポート
- 構造化データの作成サポート
- 競合他社サイトの調査 など
競合がまだ本格的に対策していない業界や分野では、早期に支援やツールを導入することで、先行者優位で質の高い顧客を獲得できる可能性があります。
ちなみにLLMO対策の費用はSEOよりも高額になる傾向があります（提供する会社がまだ少なく、新しい技術を使うため）。現時点ではSEO対策で基盤をつくり、可能な範囲でLLMO対策を進めていくのが現実的な方法と言えます。
LLMOとSEOの違いまとめ
ここまでの説明を踏まえ、改めて従来のSEO対策とAI検索対策（LLMO対策）の違いをまとめておきましょう。
| 比較項目 | SEO （検索エンジン最適化） | LLMO （AI検索最適化） |
|---|---|---|
| 対象 | Google、Bingなどの検索エンジン | ChatGPT、Gemini、AIモード、PerplexityなどのLLM |
| 目的 | 検索結果ページでの上位表示 | AIが生成する回答への引用・参照・推奨 |
| 重視する要素 | キーワードマッチ、被リンク、E-E-A-T | 文脈理解、情報の信頼性、構造化データ |
| 主な施策 | メタタグ最適化、内部リンク強化、コンテンツSEO | FAQ形式の導入、構造化データの活用、一次情報の発信 |
| ユーザー行動 | 検索結果をクリックしてサイトを閲覧 | AIの回答を読み、満足すれば離脱（ゼロクリック）、またはサイトに直接訪問 |
| 評価指標 | 検索順位、セッション数、コンバージョン率 | AI回答への引用・表示回数、AI経由の流入数、指名検索数 |
果たしてSEOはオワコンなのか
ここまで読んでいただいた方であれば、SEOがオワコンどころか、これからも重要であり続けることがわかっていただけたはずです。
- SEOとLLMO対策の具体施策には共通する部分が多い（AI検索はこれまでの「検索順位」を重要な評価基準にしている）
- LLMOはSEO対策の基盤があってこそ、効果が最大化する
SEO対策をさらに徹底することがAI検索対策（LLMO対策）の基礎になります。これまでのSEO対策に加えて、AIに評価される視点でも情報を整理・発信して、ユーザーとAI、双方からの信頼を勝ち取りましょう。
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