LLMOとは何か
LLMOは、Large Language Model Optimizationの略です。日本語では大規模言語モデル最適化と訳されます。ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewなど、大規模言語モデル（LLM）を使うAIの回答に、自社の情報が引用されることを目指す取り組みです。
同じような取り組みは、AEO（回答エンジン最適化）、GEO（生成エンジン最適化）、AIO（AI最適化）とも呼ばれます。呼び方の使い分けは統一されておらず、同じ施策が別の名前で紹介されることもあります。呼び方が分かれる理由は、AEO対策の記事で整理しました。
関連記事AEO対策の施策は、Googleの公式資料で「要件・不要・書いていない」に仕分ける
この記事では呼び方の違いには立ち入らず、AI検索に向けて何をするのか、その中身を見ていきます。
AIOという呼び方がLLMO・GEOとどう違うのか、名前ごとに対策を分ける必要があるのかは、AIOの記事で説明しています。
関連記事AIOとは？LLMO・GEOとの違いと、対策を名前ごとに分ける必要がない理由
LLMOとSEOの違いと、いま注目される理由
SEOは、検索結果の一覧で上位に表示されることを目指します。LLMOは、AIが作る回答の中で引用されることを目指します。目指す場所が違うので、SEOとは別の対策が要る、と説明されることがあります。
LLMOが注目されるようになった背景には、検索結果の上にAIの回答が出るようになったことがあります。GoogleのAI Overviewは2024年8月に、AIとやりとりしながら調べるAIモードは2025年9月に、それぞれ日本語で始まりました。AIの回答だけで調べものが済み、上位に表示されても、ページがクリックされにくい場面が増えています。この変化は、コンテンツSEOの記事で扱いました。
一方でGoogleは、2026年5月に公開したガイド（日本語版は2026年7月に更新）で、生成AI検索に向けて最適化することは検索に向けて最適化することであり、「SEO の範疇にあります」としています。AEOやGEOの名前で紹介される対策も、Google検索の観点ではSEOに含まれる、という立場です。このガイドに何が書かれているかは、AI SEOの記事で確かめました。
関連記事AI SEOは、Googleが「しなくてよい」と書いたことから確かめる
目指す場所は違っても、Google検索については、やることの土台は同じです。では、AIは引用するページをどうやって選んでいるのか。次の章で見ます。
AIは、引用するページをどこから持ってくるか
Googleのガイドによると、生成AI機能は、Google検索のインデックスにあるページを使って回答を作ります。インデックスは、Googleが検索結果に出せる状態で持っているページの一覧で、通常の検索結果もここから出ています。回答の作り方として、ガイドは2つの方法を挙げています。1つは、インデックスから関連するページを取り出して回答を作る方法（検索拡張生成、RAG）です。もう1つは、AIが元の検索に関連する検索をいくつも行い、結果を集める方法（クエリ ファンアウト）です。ガイドの中身は、第2章で紹介したAI SEOの記事で確かめています。
ChatGPTとPerplexityも、それぞれの検索用のクローラーで、回答の材料になるページを集めています。OpenAIは、検索用のクローラーを拒否しているサイトは、ChatGPTの検索の回答に表示されない、としています。運営元ごとのクローラーの条件は、GEO対策の記事で確かめました。
関連記事GEO対策は、AIの運営元が示す条件の確認から始める
GEOという言葉を提唱した論文の実験も、Google検索の上位5件を材料にAIが回答を作る設定でした。ただし、2023年のAIを使った実験なので、いまのAI検索が同じ仕組みで回答を作っているとは限りません。
ここまでの仕組みから分かるのは、AIの引用元が、検索で見つかるページから選ばれるというところまでです。クエリ ファンアウトのように関連する検索からも材料を集めるので、元の検索の上位と重なるかどうかは、仕組みからは分かりません。引用元は検索の上位と重なりやすい、とよく言われます。このサイトで実際に数えた結果を、第5章で見ます。
整えるもの、整えなくてよいものの全体像
LLMO対策として挙がる施策は、多くの解説でおおむね共通しています。結論を先に書く、よくある質問を置く、構造化データを入れる、著者や会社の情報を示す、llms.txtを置く、外部のサイトで言及してもらう、などです。
これらの施策を、Google・OpenAI・Perplexityが公開している資料と照らし合わせると、次のように分かれます。右の列の記事で、それぞれの資料の中身を確かめています。
| 施策 | Google検索（AI Overview・AIモード） | ChatGPT・Perplexity | 詳しく扱った記事 |
|---|---|---|---|
| インデックスに登録され、スニペットを表示できる | 表示の条件 | 資料には書かれていない | AEO対策 |
| 検索用のクローラーを拒否しない（robots.txt） | 通常の検索と同じ条件 | 拒否すると回答に出ない（OpenAI）／許可を勧める（Perplexity） | GEO対策 |
| Search Consoleの「検索の生成 AI 設定」で除外しない | 表示の条件（何もしなければ含まれる） | 対象外 | AI Overview対策 |
| 独自の情報、著者や会社の情報を示す | 勧めている | 資料には書かれていない | AEO対策・AI SEO |
| 構造化データを、表示している内容と一致させる | 勧めている（生成AI検索に必須ではない） | 資料には書かれていない | AEO対策・AI SEO |
| llms.txtなどAI向けのファイル、AIのための特別なマークアップ | 要らない（Google検索は使わない） | 資料には書かれていない | AI SEO |
| AI向けに文章を細かく分ける、書き換える | 要らない | 資料には書かれていない | AI SEO |
| 不自然な言及を集める | 見かけほど役に立たない（外部で言及されること自体は不要とされていない） | 資料には書かれていない | AI SEO |
| 結論を先に書く、見出しを問いの形にする、よくある質問を置く | 資料には書かれていない | 資料には書かれていない（Bingは勧めている） | AEO対策・GEO対策 |
表を「整える／整えなくてよい」で分け直すと、次のようになります。
- 整える：インデックスに登録されスニペットを表示できること、検索用のクローラーを拒否しないこと、生成 AI 設定で除外しないこと、独自の情報と著者・会社の情報、表示している内容と一致した構造化データ
- Google検索のために整えなくてよい：llms.txtなどAI向けのファイル、AIのための特別なマークアップ、AI向けに文章を分けることや書き換えること、不自然な言及を集めること
- Google・OpenAI・Perplexityの資料からは判断できない：結論を先に書く、見出しを問いの形にする、よくある質問を置く
整えるもののうち、インデックスへの登録、検索用のクローラーの許可、生成 AI 設定の3つは、新しく作業を足すものではありません。自社サイトがいまどうなっているかを確かめるものです。どこを開いて確かめるかは、第6章で説明します。
構造化データが要らないわけではありません。使う場合は、表示している内容と一致させることが勧められています。ChatGPTとPerplexityの資料は、検索用のクローラーを許可するかどうかは説明していますが、特別な最適化の方法は示していません。なお、MicrosoftのBingは、見出しや表、よくある質問を使い、データや出典を示す書き方を勧めています。
著者や会社の情報をなぜ整えるのか、AIが発信している人や会社をどう見分けるかは、エンティティSEOの記事で扱っています。
表を見ると、Google検索に向けて新しく足すものは、ほとんどありません。整えるのは、SEOの基本として整えてきたものと同じです。
AI Overviewの引用元は、検索の上位と重なることが多い
第3章で見た仕組みだけでは、AIの引用元が元の検索の上位と重なるかどうかは分かりません。そこで、このサイトで数えてみました。
数え方は次のとおりです。SEOツールで検索結果を書き出し、AI Overviewの引用元のうち、同じ検索の上位9件に含まれるページを数えました。上位9件としたのは、使ったツールが書き出す件数だからです。検索結果の1ページ目にほぼ当たります。キーワードは「LLMO」「リブランディング」「コンテンツSEO」の3つで、同じ3つを2回数えています。
| キーワード | 1回目（9月上旬に書き出し） | 2回目（9月24日に書き出し） |
|---|---|---|
| LLMO | 4件中2件 | 5件中5件 |
| リブランディング | 5件中3件 | 4件中3件 |
| コンテンツSEO | 5件中0件 | 5件中5件 |
※分母はAI Overviewの引用元の数、分子はそのうち同じ検索の上位9件に同じページがあった数。日付は書き出した日で、ツールが検索結果を取った日とは限らない（1回目は、LLMOが2026年9月8日、ほかの2つが9月7日）
2回目は、3つのキーワードすべてで、引用元の大半が上位9件に含まれていました。
実は私は当初、「重なり方はキーワードによって違う」と書くつもりでした。1回目に数えたとき、「コンテンツSEO」では、引用元5件のうち上位9件と同じページが1件もなかったからです。重ならないキーワードでは、SEOとは別の施策が要る、と考えていました。
しかし、この記事を書く前に、同じ3つのキーワードの検索結果を、もう一度書き出しました。すると「コンテンツSEO」も、5件中5件が重なっていました。引用元は5件中4件が前回と同じでした。入れ替わっていたのは上位9件のほうで、前回と今回の上位9件に共通するページはありませんでした。「LLMO」でも、前回は上位9件に入っていなかった引用元2件が、今回は上位9件に入っていました。
2回の数字が違った理由は、分かっていません。ツールに表示されるのは、そのツールがキーワードを調べた時点の検索結果です。書き出した日の結果とは限りません。いつの時点で入れ替わったのかは、書き出した日付からは分かりません。
2回目では、1回目に重ならなかった「コンテンツSEO」も重なっていました。重ならないキーワードがある、という私の見立ては、根拠を失いました。言えるのは、2回目では3つとも引用元の大半が上位と重なっていた、つまり重なることが多い、というところまでです。2回だけなので、どのキーワードでも必ず重なるとは言えません。そして、1回目の数字だけを見ていたら、私は違う結論を書いていました。
少なくともGoogle検索では、LLMO対策の中心はSEOです。 AI Overviewの引用元の多くが検索の上位と重なっている以上、別の施策を足す前に、狙うキーワードで自社のページが1ページ目にいるかを確かめるのが先です。上位を取るためにSEOで何をするかは、SEO対策の記事で整理しています。
自社のサイトと検索で確かめる
第5章ではSEOツールで書き出した検索結果を数えましたが、自社のキーワードで確かめるだけなら、ツールがなくてもできます。ブラウザで検索すれば、上位のページも、AI Overviewの引用元も見られます。手順は次のとおりです。
- 自社のドメインの末尾に「/robots.txt」を付けたURLをブラウザで開き、検索用のクローラーを拒否していないかを見る
- 狙っているキーワードで検索し、自社のページが1ページ目の何位にいるかを見る
- その検索で、AI Overviewが出ているかを見る。出ていなければ、少なくともその時点では、そのキーワードでAI Overviewに引用される機会はない
- 出ていれば、回答に付いている引用元のURLと、通常の検索の上位のURLを見比べる
- 日を変えて、同じ手順でもう一度見る
robots.txtは、拒否する設定を入れた覚えがなくても、一度開いて確かめておきます。中身の読み方と、運営元ごとのクローラーの名前は、第3章で紹介したGEO対策の記事で扱っています。狙うキーワードがまだ決まっていなければ、決め方はキーワード選定の記事で解説しています。
関連記事キーワード選定のやり方。数字で絞ったあと、何を見て決めるか
日を変えて見るのは、第5章のとおり、同じキーワードでも、書き出すたびに結果が違うことがあるからです。AI Overviewの回答そのものも、見るたびに変わることがあります。検索の結果を「見た日のもの」として記録する考え方は、SEOの競合分析の記事で書きました。
関連記事SEOの競合分析で決めるのは、誰と比べるかと、どのキーワードの記事化を見送るか
自社のページがAI OverviewやAIモードに表示された回数は、Search Consoleの「生成 AI パフォーマンス レポート」で見られます。［検索パフォーマンス］の下にある「生成 AI」です。2026年8月31日にすべてのサイトへ広がった、とGoogleは書いています。見られるのは表示回数だけで、クリック数はありません。
同じSearch Consoleの［設定］>［検索の生成 AI］では、生成AI機能からサイトを除外していないかを確かめられます。何もしていなければ、含まれる状態です。狙うキーワードで自社のページが見つからないときは、Search Consoleの「URL検査」で、そのページがインデックスに登録されているかを確かめます。レポートで何が分かり、何が分からないかと、表示されないときにどこを確かめるかは、AI Overview対策の記事で扱っています。
関連記事AI Overview対策は、自社が出ているかを確かめる
ChatGPTの検索用のクローラー（OAI-SearchBot）を許可しているサイトでは、ChatGPTの検索結果から来た訪問のURLに utm_source=chatgpt.com が自動で付き、分けて見られます。見方は、第3章で紹介したGEO対策の記事で扱っています。
このサイトでも、記事を書く前に狙うキーワードの検索結果を書き出し、AI Overviewが出ているかと、その引用元を、上位のページと並べて見ています。第5章の数字も、その作業の中で数えたものです。
「LLMO対策」を頼む側と受ける側で、作業の中身をそろえる
「LLMO対策」が指す内容は、人によって異なります。第1章のとおり呼び方が分かれているうえ、第4章の表のように、同じ「LLMO対策」の中に、SEOの基本として整えるものと、Google検索のためには要らないものが混ざっています。
私が以前関わったサイト制作でも、先方から「LLMOにも対応してほしい」という要望がありました。要望を言葉のまま受けると、何をすれば対応したことになるのかが、先方と私でずれたまま進んでしまいます。そこで話し合って、「よくある質問と料金の情報に構造化データを入れる」という具体的な作業に置き換え、何をするかの認識をそろえてから進めました。
この作業は、第4章の表の「構造化データを、表示している内容と一致させる」に当たります。LLMO対策として頼まれても、中身を具体的にすると、SEOの基本と同じ作業になることがあります。
頼む側も受ける側も、「LLMO対策」という名前のまま進めず、第4章の表のどの行の作業をするのかまで具体的にしておきます。そうすれば、何をすれば対応したことになるのかを、先方とそろえられます。社内で「LLMO対策が要る」と言われたときも同じで、表のどの行の作業を指しているのかを、先に確かめておきます。外注先やツールを選ぶときに何を確かめるかは、第3章で紹介したGEO対策の記事で扱っています。
ARROWSのAI検索対策
ARROWSのAI検索対策でも、「LLMO対策」という名前のまま進めることはしません。最初のご相談で、AIに正しく伝えたい会社やサービスの情報を伺い、AI対策診断でいまのサイトの状態を確かめてから、対策するページを決め、そのページ数でお見積もりします。作業の中身は第4章の表の行で、範囲はページの単位で、始める前にそろえます。
作業は、第4章の表で「整える」に分けた行のうち、検索用のクローラーを拒否しないこと、会社の情報、表示している内容と一致した構造化データの3つに当たります。AIによる読み取りを妨げる設定がないかを確かめ、会社名・所在地・代表者などの会社の情報がサイトの内外でそろっているかを見たうえで、ページに載せている内容と一致する構造化データを入れます。同じ行にある独自の情報は、このサービスではつくらず、記事やサイトの制作でお受けしています。
第7章の例で構造化データを入れた、よくある質問と料金の情報も、このサービスで書く項目に入っています。よくある質問のページには掲載している質問と回答を、サービスのページにはサービスの名前・内容・料金と提供する会社を書きます。第6章で書いたとおり、AI Overviewの回答は見るたびに変わることがあり、引用されるかどうかまではお約束できません。
まとめ
LLMOは、AIの回答の中で自社の情報が引用されることを目指す取り組みです。SEOとは目指す場所が違いますが、Googleは生成AI検索に向けた最適化を「SEO の範疇」としています。
Google検索のAI機能は、検索のインデックスにあるページを材料に回答を作ります。このサイトで3つのキーワードを2回ずつ数えたところ、2回目はいずれも、AI Overviewの引用元の大半が同じ検索の上位9件に含まれていました。1回目の数字だけでは、違う結論になっていました。
- 整えるのは、インデックスへの登録、検索用のクローラーを拒否しないこと、生成 AI 設定で除外しないこと、独自の情報と著者・会社の情報、表示している内容と一致した構造化データ
- Google検索のために整えなくてよいのは、llms.txtなどAI向けのファイル、AIのための特別なマークアップ、AI向けの書き換え、不自然な言及
- 自社の状況は、狙うキーワードの検索の上位とAIの引用元を見比べ、日を変えて何度か確かめる
LLMO対策で最初に確かめるのは、検索用のクローラーを拒否していないかと、狙うキーワードで自社のページが上位にいるかどうかです。 LLMOのための施策を考えるのは、そのあとで構いません。
