はじめに
こんにちは。フェアテック株式会社CEOの辰巳裕介です。今回は、話題沸騰中のLLMO (Large Language Model Optimization) についてお話します。
この記事が役に立つ人は？
- Webマーケティング担当者/責任者DX
- AI活用推進担当者/責任者
LLMO（GEO）とは何か？
あなたがChatGPTやGeminiなどの生成AIに質問すると、回答に出所としてURLリンクが付いてくると思います。それです。
LLMO とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、あなたのコンテンツを引用・参照させるための最適化手法です。SEOに代わる若しくは補完する取り組みとして、2026年に入り注目度が急速に高まっています。なお、日本ではLLMOと呼ばれることが多い一方、米国ではGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれることが多いようです。
なぜLLMO（GEO）が注目されているのか？
それにしても、なぜLLMOが重要なのか？それは、ネットユーザーの情報収集や意思決定方法が変化しつつあるからです。かつてユーザーは、意思決定のための情報収集には、ほとんど必ずGoogle検索を利用していました。そのため、Google検索結果で上位表示させるためのSEO（Search Engine Optimizer）が、Webマーケティングにおける最重要施策のひとつでした。
しかし2026年現在、日本においてもネットユーザーの54.7％が直近1年以内に生成AIサービス利用経験ありと言われており、急速に利用拡大が進んでいます。それに呼応するように、Google等の検索サイトでも、生成AIによる検索結果の要約が、従来の検索結果より上位表示されることが増えています。
このような生成AIの浸透によって、ユーザーの情報収集・意思決定の行動が、従来の「Google検索 → 複数webサイトを比較 → 意思決定」から、 「生成AIと対話しながら比較検討→ 最有力候補のwebサイトを確認 → 意思決定」 へと変化してきています。つまり、従来はGoogle検索上位10番目以内に入ることが目標でしたが、今後は生成AIが引用する5件程度に含まれないと、ユーザーには貴社の情報が届きにくくなります。
LLMO（GEO）が、Webマーケティングにもたらす影響は？
Googleは、「SEO対策とLLMO対策は大差無い」という立場をとっています。私もこれまでの経験上、 SEO対策とLLMO対策には重なる部分が多いと考えています。しかしながら、やはり同一ではありません。私に限らず、経験豊富なwebマーケティングの実務家たちは、既にその違いに気付いています。私の複数の友人も、2026年に入って以降、次のように語ってくれました。
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某大手EC企業のマーケティング部門責任者 社内でもLLMOが頻繁に話題になっている。生成AI経由の売上は、現在は0.1%程度に過ぎないが、加速度的にシェアを高めていくことは確実だと思う。しかし、ECサイトをSEOからLLMOに寄せるには相応のコストを要するし、短期的にはSEOに悪影響ひいては売上減少リスクがある。したがって、LLMOへの対応方針についてはまだ結論が出ていない。
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Web広告代理店の経営者 最近、検索連動型広告より、バナー広告の方が費用対効果が高いケースがときどき出現する。1年前までは考えられなかったことである。理由は、Google検索ではなく、生成AIで情報収集と意思決定を完結させるようなユーザーが増えつつあるからだと考えている。LLMOに特化した対策の必要性についてはまだ懐疑的な部分もあるが、Web広告のプランニングにも変化が生じ始めているのは事実である。
LLMO（GEO）対策とは何か？
それではLLMO（GEO）対策のために、まずはどのような施策を打てば良いのでしょうか？施策は大きく3つに括ることができます。いずれの施策も、生成AIの特徴が背景にあります。
1. 実在することを証明する
生成AIは、ハルシネーション対策も含め、信用できる情報源からの引用を重視しています。
- 会社名、代表者氏名、住所などの会社基本情報の表記を統一する
- コーポレートサイトやSNS、Googleプロフィールなどを横断して、会社基本情報を表記揺れ無く一貫性ある情報として記載する（一貫性が無いと、ニセ情報の可能性アリとして、生成AIは引用を避ける）
- コンテンツに適宜更新を加えることで、現在も「生きている」会社であることを示す
2. 専門性の高さを証明する
- 会社もしくは代表者の、専門的な経歴、保有資格、論文・著作、アワード受賞歴などを示す
- 外部メディアに引用・取材される（プレスリリースを含む）
- 独自の一次情報を公表する（研究結果、市場調査結果、顧客インタビュー結果など）
- 引用・転載した情報の出所を明示する
3. AIにとっての読みやすさを提供する
生成AIは、クエリファンアウト（Query Fan-out）という手法で、ユーザーからの質問を細かく分解して、同時並行的に情報検索・要約しています。
- 一問一答形式のFAQコンテンツを作成・充実させる
- サイト案内ファイル（robots.txt, sitemap.xml, llms.txt）を用意して、AIがWebサイト内を効率よく見て回れるようにする
- 構造化データ（Schema.org）を用意して、AIが「意味」を正確に理解できるようにする
特に最後のrobots.txt, sitemap.xml, llms.txt や Schema.org の用意については、独力での対応が難しいwebマーケティング担当者も多くいらっしゃるかと思います。LLMO対策を進める際には、ぜひお気軽に弊社にご相談ください。
最後まで読んでいただきまして、ありがとうございました。