LLMO/AIOとは？生成AI時代の情報最適化戦略

かつて情報発信の最適化といえば、SEO（Search Engine Optimization）が中心でした。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIが情報の入口となった今、最適化すべき対象は「検索エンジン」だけではありません。

AIが文章を理解し、要約し、推薦や生成まで行う時代に情報は「人にどう見つけられるか」だけでなく、「AIにどう理解され、どう再利用されるか」が成果を左右するようになっています。

これからの情報発信では検索エンジン向けのSEOだけでなく、AIが理解・引用しやすい構造を持つことが重要です。
こうした背景から注目を集めているのが、LLMO（Large Language Model Optimization）やAIO（Artificial Intelligence
Optimization）と呼ばれる新しい最適化の考え方です。

本記事では、LLMO／AIOの定義や目的、従来のSEOとの違い、そして今後のマーケティング戦略への活用方法を解説します。
AI時代の情報最適化を理解し、企業や個人が「ブランド露出」と「顧客接点」をどのように高めていくべきかを考えていきましょう。

LLMO/AIOとは？

近年、AIの発展に伴い「LLMO」と「AIO」は企業の情報発信に欠かせない概念となっています。ここでは両者の定義と目的をわかりやすく解説します。

LLMO/AIOの定義

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデルの最適化を意味します。ChatGPTやClaudeといった生成AIに、自社の情報やサービスが引用・参照されやすくするための最適化施策です。

現在、検索エンジンだけでなくAIが直接回答を生成するケースが増えています。そこで、AIが自社情報を正確に引用できるよう、構造化や権威性を高めることがLLMOの目的です。

一方、AIO（Artificial Intelligence Optimization）はAI全般における最適化戦略を指します。検索AIや音声アシスタント、画像認識AIなど多様なプラットフォーム上で自社情報が引用・露出される状態を目指す施策で、LLMOよりも広範な概念といえます。

LLMO/AIOの目的

LLMO/AIOの両者の共通目的は「AIに理解され、引用される」ことです。

従来のSEOは「人がキーワードを検索してクリックする」流れでしたが、LLMO／AIOでは「AIが自動回答する際に引用元として採用される」ことがゴールです。

特にLLMOはChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）に自社情報を引用させること、AIOはGoogle AI Overviewや音声検索など、複数AI上での露出を狙う点が特徴です。

SEO・AIO・LLMOの違い

SEO・AIO・LLMOはいずれも情報の最適化手法ですが、主語となる対象が異なります。

• SEO：人間ユーザーを対象とした検索最適化
• AIO：AI技術全般を対象とした最適化
• LLMO：生成AI（LLM）に焦点を当てた最適化

そこで、SEOとLLMO、AIOの主な違いを下表にまとめました。

従来の検索エンジンに最適化するSEOは、人間ユーザーが検索し「クリックしてアクセス」する導線を重視しています。したがって、キーワードや共起語、被リンクの質などのアルゴリズムによる評価基準が中心でした。

LLMOはChatGPTやClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）が施策の対象です。ユーザーへの回答に自社情報を自然に含めることを目指します。重要なのは、論理的な説明や専門性・信頼性を強調しなければならない点です。

また、AIOはGoogleのAI要約、音声アシスタント、画像検索など多様なAIサービスが対象となります。情報が引用されたり、利用されたりすれば、目標を達成するイメージです。ですので、FAQや構造化データなどマルチモーダルに認識される必要があります。

なぜ今、企業がLLMO／AIOを意識すべきなのか

情報検索の主役が「人」から「AI」へと移行する中で、企業はAIに認識・引用される仕組みを整える必要があります。

LLMO/AIOの背景

これまでのSEOは、ユーザーが検索キーワードを入力し、サイトをクリックして情報を得る流れでした。しかし、現在はAIがユーザーの代わりに情報を検索・要約しています。

この変化により、AIが参照する情報の信頼性と構造が重要になりました。ところが、生成AIがあまりにも急激に普及したため、大きな課題が浮き彫りになりました。それは、情報の信頼性です。

そのため、今後はAIの誤引用や誤解釈を防ぐため、LLMO/AIOが不可欠となってくるでしょう。情報の信頼性を高めるため、明確な根拠や権威付け、エンティティ情報の整理などが求められます。

上記のような背景があり、LLMO/AIOは企業や情報発信者にとって次世代の必須施策です。今後、ますますゼロクリック検索による情報取得の増加は間違いありません。

LLMO/AIOを企業が意識するメリット

LLMO/AIOの主なメリットは、以下の4点です。

• 自然なブランド認知
• 権威性や専門性の確立につながる
• AI経由で新規顧客層へアプローチが可能
• 従来のSEOだけでは届かない層の潜在顧客獲得や指名検索の増加

ブランド名やサービス名がAIの回答内で言及されることで、ブランドが認知され、専門性にもつながります。また、AIに言及されれば競合他社を出し抜けるでしょう。

このように、企業がLLMO/AIOを上手に使えば、並みいるライバル企業よりも優位になります。商品やサービスの売り上げへの貢献が期待できます。

企業が実践できるLLMO/AIO施策

それでは、具体的なLLMO/AIOの方法についてみていきましょう。企業が実践できる主なLLMO/AIO施策には、以下の5つがあります。

• 現状分析と目標設定
• エンティティ情報の強化
• 論理的で専門的なコンテンツ作成
• AI検索での露出確認と改善
• 組織体制と継続的運用

それぞれ具体的に解説します。

現状分析と目標設定

現状分析と目標設定の手順は以下のとおりです。

1. 現状の認知度や流入経路の把握
2. KGI（最終目標）とKPI（中間指標）を具体的に数値設定する
3. 目標に沿った施策を明確化

自社サイトへの流入経路の把握には、「Google Analytics 4」などのアクセス解析ツールを利用する必要があります。また、「Google Analytics 4」を利用する際には、「Google Search Console」で検索順位調査や検索クエリの解析の実施がおすすめです。

現状分析によって自社サイトの状況を把握できたら、目標を設定します。それぞれの目標に対する具体的な施策を明確にしてください。

エンティティ情報の強化

LLMO/AIOでは、企業のエンティティ情報が重要です。

企業のエンティティ情報とは、社名、創業年、所在地、代表者名、連絡先、サービス内容、ミッション、専門分野、受賞歴など、企業の「実体」を構成する個々の情報です。

企業側は、自社サイトにてこれらのエンティティ情報をSchema.org（構造化マークアップ）などを利用し、AIに正確かつ詳細に伝える必要があります。

また、Wikipediaや業界団体など外部サイトでの情報統一も必須です。情報が食い違っていれば、AIはどこの情報が正しいのか判断できません。もちろん、企業側から情報取得先の指定はできないので、正しい情報を提示する必要があります。

論理的で専門的なコンテンツ作成

LLMO/AIO施策の基本は、AIが理解しやすい論理的かつ専門的なコンテンツ作成です。SEOも同様ですが、段落や見出しを整理してあることが大前提となります。

また、データは信頼できる公的なデータを利用するべきです。データ以外についても、信頼できる情報源を引用する必要があります。より専門性と信頼性を高めてください。

各章に「要点まとめ」や「ポイント」を配置し、「○○の理由は3つあります」など論理構造を明示するのがおすすめです。FAQやQ&A形式のコンテンツを利用して、ユーザーの疑問に答えやすくするのもいいでしょう。

AI検索での露出確認と改善

ChatGPTやGemini、Perplexityなど生成AIに自社情報が引用されるか定期的にチェックします。例えば、ChatGPT (GPT-4/5 + Bing)の場合、プラグインまたはBing連携環境で、「○○とは」「おすすめの○○」などで回答内引用を確認してみてください。

頻度は月1〜2回程度で、モニタリング表の作成がおすすめです。表には以下の項目を作成しましょう。

• キーワード
• 出典有無
• 表示形式（引用／要約／リンク）

また、Google Search Consoleで検索意図や流入クエリを分析し、効果測定するのもおすすめです。

組織体制と継続的運用

LLMO/AIOは、AIの学習構造や出力傾向を理解した上で最適化を進める必要があります。そのため、広報やマーケティング部門だけでなく、エンジニアやデータ分析、編集者などが横断的に関わる専任チームの設置が重要です。

チーム内においては、AI検索での露出状況の監視やAI回答におけるブランド表現の最適化、AI向けメタデータの整備などの担当者を決めてください。定期的な効果測定と改善サイクルを構築することで、属人化を防ぎ、継続的なPDCAを回せます。

AI検索時代における情報最適化は、担当者の知識更新が成果を左右します。LLMO/AIOの基礎理論や実践的なAI検索モニタリング手法、コンテンツ設計・プロンプト設計など社内教育プログラムの実施がおすすめです。

LLMO/AIOにおける今後の展望とマーケティング戦略の変化

AIが生成した回答が検索上位を占める今、従来の「検索順位＝アクセス数」という常識は崩れています。
今後は、AIに信頼されるコンテンツこそがマーケティングの要になります。

LLMO/AIOを見据えた今後の展望

AIが急速に発展したことで、従来の「検索順位1位＝最もアクセス」の公式が崩れつつあります。最近では、Google検索も、現在はAIが生成した回答をトップに表示するようになっています。

LLMO/AIOを見据えた今後のコンテンツ最適化は、検索エンジンだけでなく、音声アシスタントやチャットボットなどの多様なプラットフォームが対象になります。

従来はキーワード検索のみに対応すればよかったのですが、今後は会話形式や要約で直接答えを得るケースが増加する見込みです。

また、複数の大規模言語モデル（LLM）が連携する「AIエージェント」が普及し、AIによる回答内の引用・言及獲得が新たな指標になります。

マーケティング戦略の変化

LLMO/AIOにより、マーケティング戦略は大きく変化しています。

従来はSEO中心の「クリック誘導」が主なウェブマーケティング施策でした。しかし、すでに単なるキーワード羅列のコンテンツでは太刀打ちできなくなっています。今後、この流れはさらに加速していくでしょう。

今後は、AIに信頼され、引用されることを目的としたコンテンツ作成が必要です。また、AIだけでなく、人間とAIの両方に対応する必要があります。

つまり、論理的で深い専門性と信頼性、意味の一貫性を持ったコンテンツでなければなりません。そのためには、構造化データやQ&A形式が重要です。

ブランド認知やリード獲得には生成AIへの最適化が必須となってきました。従来のように人間が求める独自性や物語性と、AIに対応したコンテンツの両立により、新たなマーケティング戦略を練る必要があります。

まとめ〜SEOに加えてLLMO/AIOで新たな戦略を〜

本記事は、LLMO/AIOについて詳しく解説しました。LLMO/AIOとは、単なるSEOの延長ではなく、AIを介した情報流通の時代における新しい戦略思考です。

近年、生成AIの普及によって、情報の「発信」と「受信」の構造は大きく変わってきています。したがって、情報を伝えるためには「AIに正しく理解され、信頼される情報」を作らなければなりません。

したがって、これからの情報発信においては、以下の3点に注意してAIとの共存・共進化を目指す必要があります。

• AIが読める構造で情報を整理する
• ファクトベースで信頼性を高める
• コンテキストに沿った知識ネットワークを構築する

AI時代のコンテンツ制作は、もはや人間のためだけのものではありません。AIにも理解されるコンテンツこそ、次の時代の情報資産となります。