マーケティングとAIに詳しい方であれば、LLMOという言葉を最近よく聞くのではないでしょうか。
「ゼロクリック」と呼ばれる、いわゆる検索結果がAI回答に一部吸収されてしまうこの時代。いかにAIの回答の中に自社のコンテンツを引用してもらうかがアクセスアップのポイントとなります。
本記事では、LLMOの概要からAI時代においてSEO検索がどのように変化し、どのようにAI最適化をはかっていく必要があるのか、具体的な4つの施策を挙げながら解説します。
結論：LLMOといってもやることは従来のコンテンツマーケティングと同じ
結論、LLMOと難しそうなことを言っていますが、やることは1つ。いかによいコンテンツを提供できるかです。
名前は違えど、SEOでやっていたことと本質は同じで、大きくやることは変わりません。
本記事でいくつかの施策を挙げるものの、まったく新しい概念や施策でない点を踏まえて情報収集するとよいでしょう。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、AIのコンテンツ理解を促進する方法
近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が爆発的に普及し、企業のマーケティングが一気に変容しています。
そんな中、にわかに注目されてきたのがLLMO（Large Language Model Optimization）です。
従来のSEOが「検索エンジン」への最適化を主眼としていたのに対し、LLMOとは、検索エンジンやAIチャットなどで用いられる大規模言語モデルに対して、自社コンテンツを最適化する考え方です。
最近は、GoogleやBingなどの検索エンジンがAIを用いた回答形式を拡充したことで、サイトをクリックしなくても欲しい答えが出てくるようになりました。
また、言葉の定義など答えが複雑にならない一部の分野においては、そもそも検索をせずに会話型AIを利用するほうが早いという声も挙がっています。
情報収集にAIを前提とするユーザー行動がよく見られるようになったことから、AIを対策しなければならないということで考えられているのが、LLMOです。
では、LLMOは具体的にどんな施策を行えばよいのでしょうか。
LLMOにおける4つの短期施策
結論、以下の7つの短期施策を押さえておきましょう。
1.llms.txtの作成と設置
2.自社やブランドをエンティティとして認識させる
3.構造化マークアップの作成
4.AIに取り上げられやすい本文や構造の記載
LLMO短期施策①：llms.txtの作成と設置
新たに注目され始めた「llms.txt」は、サイト運営者が大規模言語モデル向けのクローリングポリシーを提示するためのファイルです。
従来の「robots.txt」が検索エンジン向けであるのに対し、llms.txtはAI向けのクローリングコントロールを行う目的で提案されています。
ポイントは以下の3点です。
・ファイル名は「llms.txt」で固定し、サイトのルートディレクトリ（例：example.com/llms.txt）に設置
・内容には学習を許可するページ、許可しないページの指定や、クレジット表記・利用条件などを明記する
・AIクローラーがすでに対応を始めているかどうかを定期的にチェックし、設置内容をアップデートする
WordPressでブログを設置している場合は、プラグインの「Website LLMs.txt」を使うと、諸々考えずに済んで便利です。
現時点で始まったばかりの動きではありますが、今から対策することで、本格的な動きが始まってきた際にアドバンテージを得ることができるでしょう。
LLMO短期施策②：自社やブランドをエンティティとして認識させる
GoogleやBingなどの検索エンジン、そしてChatGPTのようなAIは、企業名やブランド名を一つの「概念」＝エンティティとして理解します。
つまり、たとえば自社名が「◯◯」というエンティティとして認識されると、「◯◯」に対する検索結果にナレッジパネルが表示されたり、会話型AIの回答で言及されたりする機会が増えます。
エンティティとして認識されるには、多媒体での情報の一貫性が重要です。具体的なアクションとしては下記4点となります。
1.公式サイトやSNSの情報を統一
2.第三者媒体（プレスリリース、業界メディア、Wikipediaなど）への露出
3.◯◯についてのホワイトペーパーや事例集、ブログ記事などでの積極的発信
4.関連するキーワードの内部リンク強化
エンティティはSEOやMEOにおいても重要な施策となるため、実行して損はないでしょう。
※同一カテゴリの商品が何十・何百品並びやすいECサイト運営企業などは、すでにエンティティが確立されている可能性が高いです。
LLMO短期施策③：構造化マークアップの作成
検索エンジンやAIがコンテンツの意味を正しく理解するためには、構造化データ（Schema.orgなど）の実装が有効です。
リッチリザルトの表示対象となったり、AIが回答に用いる“信頼できるソース”として認識される可能性が高まります。
代表的なスキーマとしては以下の項目があります。
・Organization: 企業・ブランド情報（所在地、URL、連絡先など）
・Article: 記事やブログ、ニュースコンテンツ
・FAQPage: よくある質問と回答のセット（FAQコーナーに最適）
こちらもSEOに強いエンジニアがいれば、ほぼほぼやることは変わらないといえます。
LLMO短期施策④：AIに取り上げられやすい構造や本文の記載
もし自分が情報を収集するAI側であれば、どのような情報であれば理解しやすいでしょうか。
・何について書いてあるのか、キーワードが明瞭である
・構造がわかりやすく整理されている
・要点が箇条書きなど簡潔にまとまっている
・信頼性の高いデータや出典をリンク付きで提示している
・「最新情報」として、定期的にアップデートしている
AIに取り上げられやすい書き方の工夫などはこれから研究されてくると考えられますが、結局ユーザーの役に立つかどうかが一番の目的だと考えると、こちらもやることはSEOと同じだといえるでしょう。
LLMOとして対策していたことで、結果的にSEO面で要約スニペットに取り上げられるなどの副次的な効果も期待できます。
LLMOはほんとうにマーケティング施策たりえるのか？
よく質問を受けるのが、「ユーザーはAI回答で概ね課題解決を行うのであれば、LLMOを実施したところでそもそも対策がマーケティングにつながらないのではないか？」というお話です。
もっともなのですが、半分正解で、半分間違っています。
実際、「◯◯系サービスについて」というAI検索により、事例として取り上げられたサービスにアクセスが集まるケースが散見されています。
もちろん、古くからある有名サービスや大企業のほうが有利なカテゴリは多いですが、AIのような大手が本格参入していない新興サービスやニッチサービスの場合、1位”群”に入ることはまだまだ可能です。
一方で、他の企業でも真似できるような、コモディティ化した知識については埋もれてしまう可能性が高いです。
これからは、誰でもちょっと調べればわかるようなことはAIに代替され、ポジショントークや検索では見つけづらいニッチ分野に対する情報が価値を持つようになります。
そういった需要に応えられるいいコンテンツを作っている企業は、LLMOの恩恵を受けることができるでしょう。
LLMOを通じてAI時代でも通用するコンテンツマーケティングを極めよう
LLMOへの対応は、今後、自社のコンテンツがWEBで生き残れるかどうかの試金石です。
やることはSEOと大きく変わらないものの、求められるコンテンツレベルが1段階も2段階も引き上げられることは間違いないです。
AI時代だからこそ、AIの回答のその先がもっと知りたくなるようなコンテンツを作っていくことが求められるでしょう。
Rplus株式会社では、「人・組織が向き合う世界の解像度を上げる」というサービスコンセプトのもと、AIが発達したからこそできる、クオリティを突き詰めたコンテンツマーケティングを提供しています。
LLMOを通じて世の中によいコンテンツを提供していきたい企業様は、ぜひお問い合わせください。