LLMOとは?SEOとの違いと本当に必要な対策を初心者向けに解説

公開日:2026年8月
最終確認日:2026年8月9日
「LLMOという言葉をよく見るけれど、何をすればよいの?」
「これまでのSEOは、もう必要ないの?」
ChatGPTやGoogleのAIを使って情報を探す人が増え、LLMOやAIO、GEOといった言葉も見かけるようになりました。しかし、言葉だけが先に広まり、具体的に何が変わったのか分かりにくいと感じる方もいるのではないでしょうか。
結論から言うと、LLMO対策の多くは、これまでのSEOと重なっています。
読む人の疑問に答えること、自社で得た情報や実例を載せること、検索エンジンが読み取れるサイトにすることは、以前から大切にされてきました。
一方で、新しく必要になった仕事もあります。それは、Googleの検索順位だけではなく、ChatGPTやGoogleのAI、Perplexityなどの回答も調べ、どのように紹介・引用されているかを確認することです。
この記事では、LLMOの意味とSEOとの関係を整理し、小規模事業者でも取り組みやすい対策を分かりやすく解説します。
LLMOとは
LLMOとは「Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)」を短くした言葉です。
簡単に言うと、ChatGPTなどのAIが質問に答えるときに、自社やサービスの情報を正しく見つけ、紹介しやすい状態を目指す取り組みです。
たとえば、利用者がAIに「千葉県で小規模事業者向けのLP制作会社を教えて」と質問したとします。その回答に会社名が出たり、自社サイトが情報源として示されたりすれば、商品やサービスを知ってもらうきっかけになります。
ただし、LLMOという言葉の使い方は、会社やサービスによって少しずつ異なります。
- AIの回答に自社名を出すこと
- 自社サイトを情報源として引用してもらうこと
- AIが内容を正しく理解できるようにすること
- AI経由の訪問や問い合わせを増やすこと
これらをまとめてLLMOと呼ぶ場合もあれば、AIOやGEOなど別の名前を使う場合もあります。
AIO・GEO・AEOとの違い
AI検索に関する言葉には、主に次のようなものがあります。
| 言葉 | 一般的な意味 |
|---|---|
| LLMO | ChatGPTなどの大規模言語モデルに情報を見つけてもらいやすくする取り組み |
| AIO | AI検索やAI回答に向けた最適化。使われる範囲は会社によって異なる |
| GEO | 生成AIの回答内で紹介・引用されやすい状態を目指す取り組み |
| AEO | 検索やAIによる「答え」の中で情報を使ってもらいやすくする取り組み |
名前は違いますが、実際の作業には重なる部分が多くあります。
大切なのは、LLMOなどの言葉を覚えることではありません。実際に何を調べ、サイトのどこを直し、どのように効果を確かめるのかを見ることです。
LLMOとSEOの違い
SEOは、Googleなどの検索サービスにページの内容を正しく伝え、必要な人に見つけてもらいやすくする取り組みです。
LLMOは、その中でもAIが作る回答での表示や引用に注目した考え方です。ChatGPTやPerplexityなど、Google以外のAIも調査の対象になります。
| 比べる項目 | SEO | LLMO |
| 主に見る場所 | Googleなどの検索結果 | ChatGPT、GoogleのAI機能、Perplexityなどの回答 |
| 主な目的 | 検索からページを見つけてもらう | AIの回答で正しく紹介・引用してもらう |
| 主に調べるもの | 掲載順位、表示回数、クリック数、流入 | 自社名の言及、引用元、回答内容、競合との違い |
| 基本となる対策 | 役立つ内容、信頼性、読み取りやすいサイト | 多くの部分がSEOと共通 |
この表だけを見ると、SEOとLLMOは別の対策に見えるかもしれません。しかし、完全に分かれているわけではありません。
Googleは、AI OverviewsやAI Modeに向けた特別な最適化は必要なく、これまでのSEOの基本が引き続き大切だと説明しています。Googleの立場では、生成AI検索のための最適化も検索体験をよくするSEOの一部です。
つまり、SEOをやめてLLMOへ切り替えるのではありません。これまでのSEOを土台にして、調査する場所をAIの回答まで広げると考えると分かりやすいでしょう。
参考:Google「生成AI機能向けにウェブサイトを最適化する」
LLMOとSEOが重なる部分
LLMO対策として紹介される施策の中には、以前からSEOやWeb集客で行われてきたものが多くあります。
まず大切なのは、AIのためではなく、情報を探している人の疑問に答えることです。
たとえば「LP制作の費用」を調べている人には、金額だけではなく、料金に何が含まれるのか、追加料金はあるのか、どのような場合に価格が変わるのかまで説明すると役立ちます。
検索キーワードを入れることだけを目的に、同じ説明を何度も繰り返す必要はありません。
だれでも書ける一般的な説明だけでは、自社サイトを選ぶ理由が弱くなります。
- 実際の制作事例
- お客さまからよく聞かれる質問
- 自社で調べた数値
- 仕事を通じて分かった注意点
- 失敗したことと改善した方法
このような情報は、読者が判断するときの材料になります。
Googleも、独自の情報・調査・分析があり、読む人の役に立つ内容を作ることを案内しています。
「だれが書いたのか」「どのような経験をもとにしているのか」「数字の出典はどこか」が分かると、読者は内容を判断しやすくなります。
会社概要やプロフィールを載せる、実績ページへつなぐ、外部の情報を使った場合は出典を示すなど、基本的な情報を整えましょう。
よい内容を書いても、検索サービスやAIがページへアクセスできなければ、情報を見つけてもらえません。
GoogleのAI機能に表示されるためには、まずGoogleにページが登録され、通常の検索結果で説明文を表示できる状態であることが必要です。
また、重要な説明を画像の中だけに入れず、ページ上の文章としても載せます。スマートフォンで読みやすいことや、関連ページからリンクをつなぐことも大切です。
構造化データは、ページに書かれている内容を検索エンジンへ伝えるための記述方法です。
商品、会社、記事、よくある質問など、ページの内容に合う構造化データは、通常のSEOに役立つ場合があります。ただし、AI検索専用の特別な構造化データがあるわけではありません。
Googleも、生成AI検索のためだけに新しい構造化データを追加する必要はないと説明しています。設置する場合は、実際にページへ表示している内容と一致させることが大切です。
LLMOで新しく増えたこと
基本となる対策がSEOと重なるなら、LLMOによって何が変わったのでしょうか。
一番大きな変化は、調査と効果測定の対象がAIの回答まで広がったことです。
これまでは、Googleで何位に表示されるかを中心に調べていました。これからは、AIに同じ質問をして、回答の中に自社や競合が出るかも確認します。
たとえば、次のような質問です。
- LPとホームページは何が違う?
- 小規模事業者がLP制作を依頼するときの注意点は?
- LP制作の費用には何が含まれる?
- LPを作った方がよいのはどのような場合?
自社名が出るかどうかだけではなく、どの会社が紹介されるのか、どのような理由で選ばれているのかも記録します。
AIの回答に引用元や関連リンクが表示されたら、どのサイトやページが使われているかを確認します。
競合サイトだけではなく、比較記事、業界団体、公的機関、口コミサイトなどが使われることもあります。
引用されているページを見ると、AIがその質問へ答えるために、どのような情報を必要としているかを考える材料になります。
AIが自社について紹介していても、料金、対応地域、サービス内容などが古かったり、間違っていたりする場合があります。
その場合は、まず自社サイトの情報が統一されているか確認します。
それぞれで内容が違うと、利用者もAIも判断しにくくなります。
クローラーとは、Webページの情報を集めるために自動でサイトを見て回る仕組みです。
ChatGPTの検索結果に表示されたい場合は、OpenAIの検索用クローラー 「OAI-SearchBot」がサイトへアクセスできる状態か確認します。 AIの学習に使うための「GPTBot」とは別に設定できます。
Perplexityにも、検索結果へWebサイトを表示するための 「PerplexityBot」があります。
初心者でもできるLLMO対策の進め方

小規模な会社や個人事業主が、最初から多くのツールを導入する必要はありません。まずは次の順番で進めると、現在の状態と不足している情報を整理できます。
実際の相談やお問い合わせを思い出し、まずは 5〜10個ほど質問を決めます。
たとえば、エステなら「近くでおすすめのエステは?」「料金はいくらか」「何回通う必要があるか」、 学習塾なら「地域でおすすめの学習塾は?」「月謝はいくらか」「個別指導と集団授業のどちらがよいか」などです。
比較、費用、選び方、注意点など、 依頼前に聞かれやすい質問 を選びましょう。
ステップ1で決めた質問を、ChatGPT、GoogleのAI機能、Perplexityなどに入力し、 現在どのような回答が返ってくるか を確認します。
回答を見ながら、次の内容を記録しましょう。
- 自社名が紹介されたか
- 自社サイトが情報源として引用されたか
- どの競合が紹介されたか
- どのページが情報源になっているか
- 自社に関する説明に間違いがないか
確認した日付、使用したAI、入力した質問文 も一緒に残します。
次に、自社サイトが 検索やAIに読み取られる状態か を確認します。
- Googleにページが登録されているか
- robots.txtやnoindexで必要なページを拒否していないか
- 重要な内容が文章で書かれているか
- 料金、サービス内容、会社情報が最新か
- OAI-SearchBotなどを意図せず拒否していないか
調査で見つかった不足を、 自社サイトへ追加します。
AI向けの不自然な文章へ書き直すのではなく、 依頼を検討している人が判断しやすい内容 を増やします。
AIの回答は、同じ質問でも毎回まったく同じになるとは限りません。 1回表示された、または表示されなかっただけで、対策の効果を決めるのは早すぎます。
同じ質問を一定の間隔で確認し、数回分の結果を比べましょう。
Google対策として、やりすぎなくてよいこと
2026年7月に公開されたGoogleの案内では、生成AI検索に向けて、次のような特別対策は必要ないと説明されています。
AIだけを意識した特別な書き方は必要ありません。 言い回しを変えた同じ記事を大量に作るより、元の記事の正確さや分かりやすさを見直す方が大切です。
AIに理解させるために、すべての文章を細かなかたまりへ分ける必要はありません。
内容に合った見出しを付け、読者が読みやすい長さに整理します。
Googleの生成AI検索に表示するための、 特別な構造化データはありません。
通常の検索で必要なものを、ページの内容に合わせて正しく使います。
llms.txtは、AIへサイトの情報を伝えるために提案されているテキストファイルです。
しかしGoogleは、Google検索と生成AI機能ではllms.txtを使用しておらず、 設置しても表示や順位には影響しない と説明しています。
AIに会社名を覚えてもらうために、 関係の薄いサイトへ紹介文を大量に載せる方法はおすすめできません。
実際の取引先、地域の団体、専門メディアなどから紹介される
関係の薄いサイトへの掲載を増やし、紹介の数だけを増やす
紹介の数だけを増やす対策は、 読む人にとっても役立つとは限りません。
LLMOの効果を測る方法
LLMOの効果は、自社名が1回出たかどうかだけでは判断できません。次の項目を組み合わせて確認します。
| 確認するもの | 見る内容 |
| AIでの言及 | 決めた質問のうち、自社名が何回出たか |
| 引用されたページ | どの自社ページが情報源として表示されたか |
| 競合との違い | 自社と競合が、どの質問で紹介されたか |
| 回答の正確さ | 料金やサービス内容が正しく説明されているか |
| AIからの訪問 | ChatGPTやPerplexityなどからサイト訪問があったか |
| 問い合わせ | AIで知った人から相談や申し込みがあったか |
| GoogleのAI表示 | AI OverviewsやAI Modeで自社ページへのリンクが表示されたか |
Google Search Consoleには「Generative AI performance report」が追加され、AI OverviewsとAI Modeで自社サイトへのリンクが表示された回数を確認できるようになりました。
ページ、国、日付、端末ごとに表示回数を確認できます。ただし、2026年8月9日時点では一部のサイトへ段階的に提供されている機能です。Search Consoleに表示されていなくても、設定の間違いとは限りません。
また、現在のレポートだけでは、AIに入力された質問文や回答の内容までは分かりません。そのため、ChatGPTやPerplexityなどで決めた質問を確認する調査も必要です。
参考:Google Search Console「Generative AI performance report」
LLMOサービスを選ぶときの確認項目
LLMOを専門家へ依頼する場合は、サービス名や「AIに強い」という説明だけで決めず、実際の作業内容を確認しましょう。
- 対象にするAIは何か
- どのような質問を調べるのか
- 調査前の結果を見せてもらえるか
- サイトの何を改善するのか
- 改善後に同じ条件で比べるのか
- 何を成果の目印にするのか
- 調査や修正は何回行うのか
「記事をリライトする」「構造化データを入れる」と書かれているだけでは、何を改善するのか分かりません。
また、AIの回答は変わるため、「必ず1位になる」「必ず引用される」といった保証には注意が必要です。結果の保証より、調査方法と改善内容が具体的かどうかを確認しましょう。
LLMOについてよくある質問
Q SEOはもう必要ありませんか?
SEOは引き続き必要です。
GoogleのAI機能は、Google検索に登録されたページなどを使って回答を作ります。Googleも、これまでのSEOの基本が生成AI検索でも大切だと説明しています。
SEOをやめてLLMOへ切り替えるのではなく、SEOを土台にしてAIの回答も調べる と考えましょう。
Q LLMO対策をすれば、必ずAIに紹介されますか?
必ず紹介されるわけではありません。
AIは、質問や利用者の状況、その時点で使える情報などをもとに回答を作ります。同じ質問でも結果が変わることがあります。
対策の目的は、掲載を保証することではなく、 AIが正しい情報を見つけやすい状態を作り、結果を継続して確認すること です。
Q 構造化データは必要ですか?
通常のSEOでは、ページの内容によって役立つ場合があります。ただし、 Googleの生成AI検索に出るためだけの特別な構造化データは必要ありません。
すでに設置している場合は、ページに表示している内容と一致しているかを確認しましょう。
Q llms.txtは設置した方がよいですか?
GoogleのAI検索対策だけを目的にするなら、必須ではありません。 Googleは、Google検索ではllms.txtを使用していないと説明しています。
今後、ほかのサービスが利用する可能性はありますが、設置するだけでAIに紹介されやすくなるとは限りません。
Q ChatGPTとGoogleのAI対策は同じですか?
役立つ内容を作る、正しい情報を載せる、サイトを読み取れる状態にする という基本は共通しています。
ただし、使っている検索の仕組みやクローラー、回答の表示方法は同じではありません。
そのため、 Googleだけではなく、ChatGPTなど実際に対象とするサービスでも結果を確認します。
Q 小規模事業者も今すぐ取り組むべきですか?
まずは、お客さまがAIで商品やサービスを探していそうかを考えましょう。
すぐに大きな費用をかける必要はありません。 よくある質問を5〜10個決めて現在の回答を調べ、自社サイトの情報が正しいか確認するところから始められます。
サイトに料金、サービス内容、実績、会社情報などが十分にない場合は、 AI専用の対策よりも先に、利用者が判断するための基本情報を整える 方がよいでしょう。
まとめ
LLMOとは、ChatGPTなどのAIが回答を作るときに、自社やサービスの情報を正しく見つけ、紹介しやすい状態を目指す取り組みです。
ただし、その多くは従来のSEOと重なっています。
新しく増えたのは、Googleの検索順位だけではなく、ChatGPT、GoogleのAI機能、Perplexityなどの回答まで調査し、変化を測ることです。
LLMOという新しい名前だけで判断せず、「以前から必要だったこと」と「AIの登場で増えたこと」を分けて考えましょう。
まずは、お客さまがAIに聞きそうな質問を決め、現在の回答を記録するところから始められます。そのうえで、自社サイトに足りない情報を、読む人に分かりやすい形で追加することが大切です。



参考・出典
- Google検索セントラル「生成AI機能向けにウェブサイトを最適化する」
- Google検索セントラル「AI機能とウェブサイト」
- Google検索セントラル「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」
- Google Search Console ヘルプ「Generative AI performance report」
- OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」
- Perplexity「Perplexity Crawlers」
※AI検索や各サービスの仕様は変更される可能性があります。この記事は2026年8月9日時点の公式情報をもとに作成しています。

