LLMOとは？ビジネス活用の基礎とメリットをわかりやすく解説

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場で、ユーザーの情報収集スタイルは大きく変化しています。そんな中、「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。「LLMOって一体何？」「従来のSEOとはどう違うの？」「自社サイトで取り組むべき？」といった疑問や関心を持つ方も多いはずです。

この記事では、今注目されるLLMOの基本的な概念から、その重要性や具体的なメリット・デメリット、そして実践的な取り組み方までを網羅的に解説します。AI時代に必須となりつつある新たなWeb戦略の知識を深め、今後のコンテンツ作りやマーケティング活動のヒントを見つけていただければ幸いです。

そもそもLLMOとは？

LLMOとは、「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

ChatGPTのような、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAIが、インターネット上の情報を学習し、ユーザーの質問に対して回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツを適切に認識・参照してもらうための取り組みを指します。具体的には、AIが回答を作る上で、私たちのコンテンツを情報源として引用してくれたり、内容をうまく要約してくれたりするように最適化していく活動のことです。これにより、AIを通じてより多くの人に自社の情報や考えを届けることを目指します。

SEOとはなにが違うのか

LLMOとSEO（検索エンジン最適化）は、どちらも自社の情報をユーザーに見つけてもらいやすくするための施策ですが、それぞれ対象が異なります。

SEOは、Googleなどの検索エンジンを対象とし、検索結果で上位に表示されることを目指します。一方で、LLMOはChatGPTなどの大規模言語モデル（AI）を対象とすることが特徴です。

つまり、AIが生成する回答の中で、自社のコンテンツが参照されたり、情報源として活用されたりすることを目指す点が大きな違いです。目的も異なり、SEOは主にWebサイトへの直接的なアクセス増加を狙いますが、LLMOはAIによる情報提供の中での引用や言及を通じて、間接的に認知度や信頼性を高める側面が強いと考えられています。

AI時代に登場したさまざまな概念（AIO・GEO・AEO）

AI技術の急速な発展に伴い、LLMO以外にもいくつかの新しい最適化の概念が登場しています。

これらの概念は、AIが情報提供の主要な手段となりつつある現代において、どのようにAIと向き合い、情報を届けていくかを考える上で重要です。LLMOは、これらAI関連の最適化の中でも特に、大規模言語モデルを対象とした具体的な取り組みと言えるでしょう。

LLMOの重要性

LLMOの重要性が高まる背景には、生成AIの普及によるユーザーの情報収集行動の変化や、それに伴う既存のWebコンテンツへの影響が挙げられます。ここでは、LLMOが重要とされる理由について詳しく解説します。

生成AIの登場によるユーザー行動の変化

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場は、私たちが情報を探す方法に変化をもたらしました。従来は、キーワードを検索エンジンに入力し、表示されたWebサイトをいくつか訪問して情報を集めるのが一般的でした。

しかし、生成AIを使えば、質問を投げかけるだけで、AIが情報を整理し、要約した形で回答を提供してくれます。この手軽さから、検索エンジンの代わりに、あるいは検索エンジンと併用する形で、生成AIを情報収集の手段として利用するユーザーが増加傾向にあります。

この変化は、Webサイト運営者にとって、新たな情報提供のあり方を考えるきっかけとなっています。

Webコンテンツへの流入数の低下

ユーザーが生成AIとの対話で疑問を解決できるようになると、わざわざWebサイトを訪れて情報を探す必要性が薄れる可能性があります。AIがユーザーの求める回答を直接提供してしまうため、これまで検索エンジン経由で得られていたWebサイトへのアクセス数が減少する懸念が出てきました。

特に、簡単な質問に対する回答や、一般的な情報の要約などは、AIで完結してしまうケースが増えるかもしれません。

この状況は、従来のSEO対策だけに頼ってきたWebサイトにとって、新たな課題を突きつけています。LLMOに取り組むことは、こうした変化に対応し、AI時代においても情報を届け続けるための重要な戦略となり得るでしょう。

LLMOに取り組む具体的なメリット

LLMOに取り組むことには、単にAIにコンテンツを認識させるだけでなく、いくつかの具体的なメリットが期待できます。ここでは、LLMOがもたらす具体的なメリットをいくつかご紹介します。

検索体験の向上による顧客満足度アップ

LLMOによって自社の質の高いコンテンツがAIに適切に参照されるようになれば、AIはユーザーの質問に対してより的確で信頼性の高い回答を提供できるようになります。ユーザーは求めていた情報に素早く、かつ正確にたどり着けるようになるため、結果的に検索体験全体の満足度が向上するでしょう。

自社の情報がその満足度向上に貢献できれば、間接的にユーザーからの信頼を得ることにも繋がります。これは、顧客との良好な関係を築く上で非常に価値のあることです。

新たな顧客接点の創出

従来の検索エンジン経由のアクセスだけでなく、AIの回答を通じて自社の情報に触れる人が増えることで、これまでリーチできなかった潜在的な顧客との新しい接点が生まれる可能性があります。

例えば、特定の質問をしたユーザーに対して、AIが自社の製品情報や専門知識を引用して回答した場合、それがきっかけで自社に興味を持つかもしれません。これは、検索キーワードという枠を超えて、より多様なユーザーとの出会いを創出するチャンスとなります。

ブランド認知度の向上

AIが生成する回答の中で、自社の名前やコンテンツが頻繁に引用・参照されるようになれば、その分野における専門性や信頼性がユーザーに認識されやすくなります。繰り返し目にすることで、自然とブランド名が記憶され、認知度の向上に繋がるでしょう。

特に、専門的な情報や独自の知見を提供している場合、AIを通じてその価値が広く伝わることで、「この分野ならこの会社」という認識を確立できる可能性もあります。これは、長期的なブランディング戦略においても有効なアプローチです。

コンテンツ価値の再評価

LLMOに取り組むプロセスは、自社が保有するコンテンツの質や網羅性、独自性などを改めて見つめ直す良い機会となります。AIに適切に評価・参照されるためには、情報の正確性はもちろん、ユーザーにとって本当に価値のある、独自性の高いコンテンツが求められます。

「AIに選ばれるコンテンツとは何か？」という視点で既存のコンテンツを棚卸し、改善していく中で、これまで気づかなかった強みや弱みが明確になることもあるでしょう。この過程を通じて、コンテンツ全体の価値を高められます。

LLMOのデメリットと今後の課題

LLMOは注目される一方で、いくつかのデメリットや課題も存在します。例えば、新しい分野であるため、効果測定の方法が確立されていなかったり、AI側のアルゴリズム変動に影響を受けやすかったりするといった点です。ここでは、LLMOに取り組む際のデメリットについて考えてみましょう。

効果測定の難しい

LLMOの大きな課題の一つが、その効果を具体的に測定することが難しい点です。SEOであれば、検索順位やクリック数、コンバージョン数といった明確な指標がありますが、LLMOの場合、AIの回答に自社のコンテンツがどれだけ貢献したかを直接的に計測する手段がまだ確立されていません。

間接的な指標（ブランド名の検索数増加、参照元としての言及数など）で推測することは可能ですが、施策の費用対効果を正確に把握するのは現時点では困難と言えます。

AIのアルゴリズム変動への依存する

LLMOは、最適化の対象である大規模言語モデル（AI）のアルゴリズムに大きく依存します。AIモデルは日々進化し、アップデートが繰り返されるため、昨日まで有効だった最適化の手法が、明日には効果が薄れたり、逆効果になったりする可能性も否定できません。

また、特定のAIプラットフォームに最適化しすぎると、そのプラットフォームの仕様変更によって大きな影響を受けてしまうリスクもあります。常に最新の動向を注視し、柔軟に対応していく必要があります。

質の低いAI生成コンテンツの増加するリスクがある

LLMOの重要性が認識されるにつれて、AIに参照されることだけを目的に、人間が十分に吟味しないままAIが生成したコンテンツを量産してしまう動きが出てくる可能性があります。これは、インターネット全体の情報の質を低下させるリスクを孕んでいます。

本来、LLMOは質の高い情報をAIに適切に届けるための取り組みであるべきですが、安易な方法に走ることで、かえってユーザーにとって価値のない情報が増えてしまうケースも考えられます。常にユーザーの目線に立ち、有益な情報を届ける姿勢が大切だといえるでしょう。

専門知識が必要

LLMOは比較的新しい概念であり、効果的な施策を実行するためには、大規模言語モデルの仕組みやコンテンツ評価の基準、関連技術（構造化データなど）に関する一定の専門知識が求められます。SEOの知識だけではカバーしきれない領域も多く、社内に専門人材がいない場合は、学習コストがかかったり、外部の専門家への依頼が必要になったりする可能性もあるでしょう。

LLMOの仕組み

LLMOの仕組みを理解するには、まず大規模言語モデル（LLM）がどのように情報を学習し、回答を生成するかを知る必要があります。

LLMは、インターネット上に存在する膨大なテキストデータを学習しています。この学習プロセスを通じて、単語や文の意味、文脈、さらには専門的な知識や事実関係などを統計的に把握するのです。

そして、ユーザーから質問を受けると、学習したデータをもとに、最も関連性が高く、信頼できると判断した情報を組み合わせて回答を生成します。

LLMOは、このLLMの学習・評価プロセスにおいて、自社のコンテンツが「関連性が高く、信頼できる情報源」として認識されやすくなるように働きかけることを目指します。次の章では、LLMへ自社のコンテンツを認識させやすくする仕組みについて紹介します。

LLMO対策で取り組みたい施策

ここでは、特に重要と考えられるいくつかの施策をご紹介します。

E-E-A-Tの向上

E-E-A-Tとは、以下の文字の頭文字をとったものです。

• Experience（経験）
• Expertise（専門性）
• Authoritativeness（権威性）
• Trustworthiness（信頼性）

元々はGoogleが検索品質を評価する上で重視している概念です。この考え方は、LLMOにおいても非常に重要になります。

AIは、信頼できる情報源から情報を抽出しようとするため、コンテンツがこれらの要素を満たしているかどうかが評価に影響すると考えられます。

つまり、実際に経験したことに基づく情報、専門的な知識、その分野での権威、そしてサイト全体の信頼性を高めることが、LLMOの基本的な取り組みとなります。

llms.txtの活用

llms.txtは、Webサイトの運営者が、AI（特にLLMのクローラー）に対して、サイト内のコンテンツへのアクセスや利用に関する指示を伝えるためのファイルです。robots.txtが検索エンジンのクローラー向けであるのに対し、llms.txtはAI向けという位置づけになります。

このファイルを使うことで、例えば特定のディレクトリへのアクセスを禁止したり、コンテンツをAIの学習データとして利用することを許可または拒否したりする意思表示ができます。

まだ標準化された仕様ではありませんが、今後AIクローラーの活動が活発になる中で、その活用が重要になる可能性があります。

FAQコンテンツの最適化

ユーザーがChatGPTのようなAIに尋ねる内容は、「よくある質問」、つまりFAQと重なるケースが多く見られます。そのため、自社サイト内のFAQページを充実させ、AIが内容を理解しやすいように整えることは、LLMOの重要な対策の一つです。

具体的には、ユーザーが疑問に思いそうな点を先回りして洗い出し、それに対して明確で分かりやすい言葉で回答を用意することが基本となります。質問と回答が一対一で分かりやすく書かれていることで、AIはその情報を引用しやすくなるでしょう。

ユーザーがAIを通じて素早く正確な答えを得られる手助けとなり、結果的にサイトへの信頼感にも繋がる可能性があります。まずは既存のFAQコンテンツを見直すことも効果的な手段です。

独自性・一次情報の提供

AIはインターネット上の膨大な情報を学習していますが、どのサイトにも書かれているような一般的な情報だけでは、なかなかAIの回答で引用されにくくなります。そこで重要になるのが、そのサイトならではの独自性や、自分たちで調査・経験した一次情報です。

例えば、自社で行ったアンケート調査の結果、製品を使った具体的なお客様の声、専門家としての深い分析や体験談などが挙げられます。こうしたオリジナルの情報は、他との差別化になり、AIにとっても価値の高い情報源と認識される可能性が高いです。

読者にとっても有益な情報となり、コンテンツ全体の価値を高めることに繋がるケースもあります。自社ならではの強みや経験を情報として発信することを意識しましょう。

LLMOに取り組む際の注意点

LLMOは有効な戦略となり得ますが、やみくもに取り組むのではなく、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。ここでは、LLMOに取り組む際に抑えておきたいポイントについて紹介します。

目的を明確にする

LLMOに取り組む前に、「なぜLLMOを行うのか」「LLMOを通じて何を達成したいのか」という目的を明確にすることが非常に重要です。例えば、「AIの回答での引用を通じてブランド認知度を高めたい」「新たな顧客層との接点を創出したい」「特定の質問に対するAIの回答精度を高めたい」など、具体的な目標を設定しましょう。

目的が明確であれば、どのようなコンテンツをどのように最適化すべきか、取るべき施策の方向性が定まりやすくなります。目的なく施策を進めても、効果的な結果は得られにくいでしょう。

効果測定の方法と指標設定

LLMOのデメリットでも触れたように、その効果を直接的に測定するのは難しいのが現状です。しかし、だからといって効果測定を全く行わないわけにはいきません。

取り組みの成果を評価するために、事前に「何を指標とするか」を決めておくことが重要です。例えば、AIの回答における自社名やコンテンツの言及回数（手動でのチェックや専用ツールが必要な場合も）、ブランド名での検索ボリュームの変化、Webサイトへの間接的な流入の変化、特定のFAQページの参照数などをKPI（重要業績評価指標）として設定することが考えられます。

完璧な測定は難しくても、定点観測できる指標を設定し、施策の有効性を判断していく必要があります。

継続的な情報収集と改善の必要性

LLMOやそれを取り巻くAI技術は、非常に速いスピードで進化しています。新しいLLMが登場したり、既存のLLMのアルゴリズムが変更されたりすることは日常茶飯事です。

そのため、一度施策を行ったら終わりではなく、常に最新の情報を収集し、AIの動向やLLMOのベストプラクティスを学び続ける姿勢が不可欠です。得られた情報をもとに、実施している施策の効果を定期的に見直し、必要に応じて改善を繰り返していく、継続的なPDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）を回していくことが成功の鍵となります。

LLMOの将来性と今後の展望

LLMOは、まだ発展途上の分野ですが、今後ますますその重要性が高まっていくと考えられます。生成AIが情報収集の主要な手段の一つとして定着していく中で、AIに対して自社の情報を最適化するLLMOは、Webマーケティング戦略において欠かせない要素となるでしょう。

将来的には、検索エンジンと生成AIがより融合し、ユーザーはシームレスに両者を行き来しながら情報を得るようになるかもしれません。そうなれば、SEOとLLMOは、それぞれ独立した施策というよりも、相互に連携し、補完し合う関係性になっていく可能性があります。

AIの進化とともに、LLMOの手法や考え方も変化していくため、常に最新動向を注視し、柔軟に対応していくことが求められるでしょう。

まとめ

この記事では、LLMO（大規模言語モデル最適化）の基本的な概念から、SEOとの違い、重要性、メリット・デメリット、具体的な施策や注意点について詳しく解説しました。生成AIの普及に伴い、ユーザーの情報探索行動が変化する現代において、LLMOは今後のWebマーケティングで欠かせない視点となるでしょう。

LLMOは技術的な側面もありますが、その本質はSEOと同様に、ユーザーにとって価値のある、信頼性の高い情報を届けることにあります。E-E-A-Tを意識した質の高いコンテンツ作成や、独自性・鮮度の追求が重要です。まずは自社のコンテンツがAIにどう認識されうるかを見直し、LLMOへの取り組みを検討してみましょう。