【最新】LLMO（GEO）対策の完全ガイド｜AI検索で上位表示を実現する5つの方法

GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表されるAI検索の登場により、従来のSEO対策だけでは通用しない時代が到来しました。これからのWebマーケティングで勝ち抜くためには「LLMO（GEO）対策」が不可欠です。本記事を読めば、LLMOの基本から、AI検索で上位表示を実現するための具体的な5つの方法、従来のSEOとの違いまでを網羅的に理解できます。結論から言えば、LLMO対策の核心とは、小手先の技術ではなく、E-E-A-Tを基盤とした専門性の高い情報を、AIが理解しやすい構造で提供することにあります。この完全ガイドを手に、次世代の検索エンジンで選ばれるコンテンツ作りを始めましょう。

LLMO（GEO）対策が急務な理由 AI検索時代の到来

近年、Googleの「AI Overview（旧SGE）」やMicrosoftの「Copilot」に代表される、生成AIを搭載した新しい検索エンジンが急速に普及し始めています。これにより、ユーザーの検索体験は「リンクの一覧から情報を探す」時代から、「AIが生成した要約を直接読む」時代へと劇的に変化しつつあります。この大きな変革の波に対応できなければ、これまでSEO対策で築き上げてきたWebサイトへの流入が激減する可能性があります。もはやLLMO（GEO）対策は、一部の先進的な企業だけのものではなく、すべてのWebサイト運営者にとって避けては通れない急務の課題となっているのです。

LLMO（GEO）とは何か

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、その名の通り「大規模言語モデルの最適化」を意味します。また、ほぼ同義で使われるGEO（Generative Engine Optimization）は「生成エンジン最適化」を指します。これらは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を基盤とするAI検索エンジンにおいて、AIが生成する回答（AIスナップショットやAI Overviewなど）の中で、自社のコンテンツやブランド情報が優先的に引用・参照されるようにWebサイトを最適化する一連の施策のことです。

AIは、Web上に存在する膨大な情報の中から、ユーザーの質問に対して最も信頼でき、かつ的確だと判断した情報を基に回答を生成します。LLMO（GEO）対策の目的は、自社のコンテンツをAIにとって「信頼できる最適な情報源」として認識させ、その生成結果に組み込んでもらうことにあります。

従来のSEOとLLMO（GEO）対策の違い

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOの延長線上にありながらも、その目的とアプローチにおいて明確な違いがあります。従来のSEOが無意味になるわけではなく、むしろその土台の上にLLMOという新たな概念が加わったと理解することが重要です。両者の主な違いを以下の表にまとめました。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索結果ページ（SERPs）に表示されるWebページのリスト（青いリンク）	AI検索エンジンが生成する回答・要約文（AI Overviewなど）
主な目的	特定のキーワードで検索結果の上位に表示させ、クリックを促しサイトへ誘導する	AIの回答に自社コンテンツを引用・参照させ、情報源として表示させる。ブランドやサービスの認知度を高める
評価の仕組み	キーワードとの関連性、被リンクの質と量、サイトの権威性など、Googleのランキングアルゴリズムに基づく評価	情報の信頼性、専門性、文脈の正確性、網羅性など、AIがユーザーの質問意図に対して最適な情報源であるかを判断する評価
ユーザー行動	検索結果をクリックし、Webサイトに遷移して情報を探す	検索結果画面でAIが生成した回答を読み、そこで疑問を解決する（ゼロクリックサーチの増加）

最も大きな違いは、従来のSEOが「検索順位」という明確な指標を追い求めていたのに対し、LLMO対策では「AIの回答に採用されること」が新たなゴールとなる点です。ユーザーが検索結果ページで満足し、サイトを訪れない「ゼロクリックサーチ」が増加する中で、いかにAIの生成結果に自社の存在感を示せるかが、今後のデジタルマーケティングにおける成功の鍵を握っています。

AI検索で上位表示を実現するLLMO（GEO）対策 5つの方法

GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表されるAI検索の登場により、検索エンジンのアルゴリズムは大きな変革期を迎えています。これからの時代にWebサイトが上位表示を獲得するためには、従来のSEO対策に加え、AIの特性を理解した「LLMO（Large Language Model Optimization）/GEO（Generative Engine Optimization）」が不可欠です。ここでは、AI検索で上位表示を実現するための具体的な5つの方法を、実践的なアプローチとともに詳しく解説します。

方法1 専門性と権威性を示すE-E-A-Tの強化

LLMO/GEO対策の根幹をなすのが、Googleが提唱する品質評価基準「E-E-A-T」の強化です。E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったもので、AIはこれらの要素が高い情報源を優先的に参照する傾向があります。AIは誤情報や信憑性の低いコンテンツを生成することを避けるため、情報の「信頼性」を担保するE-E-A-Tがこれまで以上に重要視されるのです。

著者情報と運営者情報の明確化

「誰が」その情報を発信しているのかを明確にすることは、信頼性を構築する第一歩です。AIはコンテンツの内容だけでなく、その発信元も評価します。以下の情報をWebサイト内に明記し、専門家による信頼できる情報であることを示しましょう。

• 著者プロフィール: 記事の執筆者がどのような経歴、資格、実績を持つ専門家であるかを具体的に記載します。顔写真やSNSアカウントへのリンクも信頼性を高める要素となります。
• 運営者情報: 企業や組織が運営するサイトの場合、会社概要、所在地、事業内容、問い合わせ先などを詳細に記載したページを設けます。これにより、サイト全体の信頼性が向上します。

これらの情報は、単にページを用意するだけでなく、構造化データを用いてマークアップすることで、AIがより正確に情報を認識できるようになります。

一次情報と独自性のあるコンテンツ作成

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、その多くは既存情報の再構成に過ぎません。そのため、LLMO/GEOで高く評価されるのは、他にはない独自の価値を持つコンテンツです。自らの経験や独自の調査に基づいた一次情報、専門家ならではの深い洞察を含むコンテンツは、AIにとって貴重な情報源となります。

• 独自の調査・分析: 業界に関するアンケート調査や市場データの分析結果を公開する。
• 事例紹介・インタビュー: 実際の成功事例や失敗談、専門家へのインタビュー記事を作成する。
• 具体的なノウハウ: 抽象的な解説に終始せず、読者がすぐに行動に移せるような、具体的で詳細な手順やテクニックを提供する。

このような独自性の高いコンテンツは、ユーザーに価値を提供するだけでなく、AIが生成する回答の引用元として選ばれる可能性を飛躍的に高めます。

方法2 AIが理解しやすいコンテンツ構造化

どれだけ優れたコンテンツであっても、AIがその内容や文脈を正しく理解できなければ評価につながりません。人間にとっての読みやすさはもちろん、AI（機械）にとっても理解しやすいようにコンテンツを「構造化」することが、LLMO/GEO対策の鍵となります。

構造化データ（スキーママークアップ）の実装

構造化データとは、Webページの内容が何であるかを検索エンジンに明確に伝えるための記述方法（マークアップ）です。例えば、「この記事はレシピである」「このページは企業の組織情報である」といった情報をコードで示すことができます。これにより、AIはコンテンツの文脈を正確に把握し、検索結果のスナップショットやAIによる回答に活用しやすくなります。

特にLLMO/GEO対策において重要となるのが、コンテンツの種類に応じた適切なスキーママークアップの実装です。以下に代表的なスキーマとその役割を示します。

スキーマの種類	役割と効果
Article	記事の著者、公開日、発行元などの情報を示し、コンテンツの信頼性をAIに伝えます。
FAQPage	「よくある質問」とその回答をマークアップします。AIがユーザーの質問に直接回答する際の引用元になりやすいです。
Person	著者や専門家の情報をマークアップし、その人物が持つ専門性や権威性をAIに伝えます。
Organization	運営者（企業・組織）の公式情報を示し、サイト全体の信頼性を担保します。

論理的で分かりやすい見出し構造

見出しタグ（h1, h2, h3など）を適切に使用し、論理的な階層構造を作ることは、基本的なSEO対策であると同時に、LLMO/GEOにおいても極めて重要です。適切に設定された見出しは、AIに対して記事全体の構成と各セクションのトピックを明確に伝えます。

例えば、「h2: 〇〇のメリット」の下に「h3: メリット1」「h3: メリット2」と続けることで、AIはこれらの関係性を正確に理解します。ユーザーが目次を見るだけで内容を把握できるような、直感的で論理的な見出し構成を心がけることが、結果的にAIのコンテンツ解釈を助け、評価向上につながります。

方法3 会話型検索を意識したコンテンツ作り

AI検索は、従来のキーワード検索とは異なり、「〇〇のやり方を教えて」「〇〇と△△の違いは？」といった、より自然な会話形式の質問（クエリ）に対して、直接的な回答を生成します。この変化に対応するためには、コンテンツ自体を会話型検索に最適化させる必要があります。

ユーザーの質問に直接回答するコンテンツ

ユーザーが検索窓に入力しそうな具体的な質問を想定し、その質問に直接答える形式のコンテンツを作成することが有効です。例えば、見出しに「LLMO対策とは何か？」といった疑問文をそのまま使用し、その直下に簡潔で分かりやすい答えを記述します。

質問（Question）と回答（Answer）のペアを明確に提示することで、AIがその部分を「答え」として認識し、検索結果の回答生成で引用する可能性が高まります。記事の導入部分で、その記事が解決する中心的な問いに対する答えを提示する「結論ファースト」の構成も非常に効果的です。

FAQコンテンツの充実

記事のテーマに関連する「よくある質問（FAQ）」セクションを設けることは、会話型検索への対応として非常に強力な手法です。Yahoo!知恵袋や教えて!gooなどのQ&Aサイトを参考に、ユーザーが抱きがちな複数の疑問を洗い出し、それぞれに的確な回答を用意しましょう。

さらに、このFAQセクションに前述の「FAQPage」スキーマを実装することで、その効果を最大化できます。FAQコンテンツは、ユーザーの様々な角度からの疑問を網羅的にカバーし、AIが多様な質問に対応するための情報源として機能します。

方法4 エンティティ情報の最適化とナレッジグラフへの登録

LLMO/GEO対策において、「エンティティ」という概念の理解は欠かせません。エンティティとは、Googleが認識する人、場所、組織、製品、概念といった、明確に識別可能な「モノ・コト」の単位です。Googleはこれらのエンティティに関する情報を「ナレッジグラフ」という巨大なデータベースで管理しています。

自社や著者、サービスがGoogleに信頼できるエンティティとして認識されることで、そのエンティティが発信する情報は権威あるものと見なされ、AI検索で優先的に参照されるようになります。エンティティを最適化するための具体的な方法は以下の通りです。

• Googleビジネスプロフィールの最適化: 店舗や企業の場合、Googleビジネスプロフィールに正確かつ詳細な情報を登録し、常に最新の状態に保ちます。
• Wikipediaへの掲載: 掲載のハードルは高いですが、もし自社や代表者がWikipediaに独立した記事として掲載されれば、強力なエンティティとしての証明になります。
• 情報の一貫性: 公式サイト、SNS、プレスリリースなど、Web上のあらゆる場所で、社名、住所、代表者名などの情報を一貫させることが重要です。情報の不一致はAIの混乱を招き、信頼性を損なう原因となります。

方法5 引用・言及（サイテーション）の獲得

サイテーションとは、他のWebサイトやメディアから「引用・言及」されることを指します。これは、リンクが設置されている「被リンク」だけでなく、リンクがなくても企業名や著者名、サイト名がテキストで記載される「サイテーション（非リンクの言及）」も含まれます。

AIは、特定のトピックについてどのエンティティ（企業や専門家）が頻繁に言及されているかを分析し、その分野における権威性を判断します。信頼性の高い公的機関、報道機関、業界の権威あるサイトから言及されることは、自社の専門性と権威性をAIに示す上で極めて効果的です。

サイテーションを獲得するための活動には、以下のようなものがあります。

• 質の高いコンテンツを発信し、自然な被リンクや言及を促す。
• 独自調査や興味深いデータなどをまとめたプレスリリースを配信する。
• 業界イベントへの登壇やメディアへの寄稿を通じて、専門家としての知名度を高める。
• SNSで積極的に情報を発信し、他者とのコミュニケーションを通じて言及の機会を増やす。

これらの地道な活動が、Web上での評判を構築し、AIからの高い評価へとつながっていきます。

LLMO（GEO）対策で注意すべきポイント

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOの延長線上にありながらも、そのアプローチには大きな違いがあります。AI検索エンジンに正しく評価され、ユーザーに価値を提供するためには、過去のテクニックに固執するのではなく、新しい考え方を取り入れる必要があります。ここでは、LLM時代のコンテンツ制作において特に注意すべき2つのポイントを詳しく解説します。

過度なキーワードの詰め込みは逆効果

かつてのSEOでは、特定のキーワードをページ内に可能な限り多く含める「キーワード・スタッフィング」が有効とされた時代もありました。しかし、LLMOやGEOが主流となるAI検索時代において、この手法は完全に時代遅れであり、むしろペナルティのリスクを高める危険な行為です。

AI検索エンジンは、単語の出現頻度ではなく、文章全体の文脈や意味の関連性を深く理解します。不自然にキーワードが繰り返されるコンテンツは、ユーザーにとって読みにくいだけでなく、AIからも「ユーザー体験を損なう低品質なコンテンツ」と判断され、評価が著しく低下する可能性があります。これは、Googleが掲げる「ヘルプフルコンテンツシステム」の理念にも反します。

重要なのは、キーワードの数ではなく、ユーザーが知りたいであろう情報を網羅し、その疑問に対して自然な言葉で包括的に回答することです。LLMO対策におけるキーワードの扱い方を、従来のSEOと比較してみましょう。

評価項目	従来のSEO（キーワード中心）	LLMO（GEO）対策（文脈中心）
重視される要素	ターゲットキーワードの出現頻度・密度	文脈の自然さ、意味の関連性、トピックの網羅性
コンテンツの質	キーワードが多く含まれていること	ユーザーの疑問に直接的かつ包括的に答えていること
ペナルティリスク	キーワードの過剰な詰め込み（キーワード・スタッフィング）	文脈の破綻、不自然な文章による品質低下
目指すべき姿	特定のキーワードでの上位表示	会話型の質問に対する最適な回答としての表示

結論として、ユーザーの検索意図に真摯に寄り添い、自然な言葉で分かりやすく回答するコンテンツ作りこそが、LLMO（GEO）対策の王道と言えます。キーワードはあくまでトピックを示すための指標と捉え、その配置や数に固執しないようにしましょう。

AIによる自動生成コンテンツへの向き合い方

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、コンテンツ制作のあり方は大きく変わりました。しかし、AIが生成したコンテンツをそのまま公開することには、大きなリスクが伴います。LLMO対策を成功させるためには、AIと賢く付き合う姿勢が不可欠です。

まず、Googleの公式見解を理解しておくことが重要です。Googleは「AIを使用してコンテンツを生成すること自体を禁止しているわけではない」と明言しています。問題となるのは生成方法ではなく、あくまでコンテンツの品質です。つまり、AIを使っても、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を満たし、ユーザーにとって有益で独自性のあるコンテンツであれば評価されるということです。

一方で、AI生成コンテンツを安易に利用することには下記のような注意点があります。

• 情報の不正確さ（ハルシネーション）：AIは事実に基づかない誤った情報を生成することがあります。必ず人間による徹底したファクトチェックが必要です。
• 独自性の欠如：AIは既存の情報を基に文章を生成するため、そのままでは他のウェブサイトと似通った内容になりがちです。独自の体験談や一次情報、専門的な分析を加える編集作業が欠かせません。
• 著作権侵害のリスク：AIの学習データに著作物が含まれている場合、意図せず著作権を侵害するコンテンツを生成してしまう可能性があります。

AI生成コンテンツの「避けるべき使い方」と「推奨される使い方」を以下の表にまとめました。

比較項目	避けるべき使い方（低品質リスク）	推奨される使い方（高品質化）
生成後の対応	生成された文章をファクトチェックや編集なしでそのまま公開する。	人間が責任をもってファクトチェック、リライト、情報の追記を徹底する。
オリジナリティ	一般的な情報のみで構成し、独自の視点や一次情報を加えない。	独自の体験談、自社調査のデータ、専門的な知見を加え、コンテンツを差別化する。
責任の所在	AIが生成した内容の正確性や倫理性に無頓着である。	公開するコンテンツの全ての情報に対し、運営者が最終的な責任を持つ。
活用のスタンス	コンテンツ制作を完全に自動化し、コスト削減のみを目的とする。	アイデア出し、構成案作成、文章の要約など、人間の思考を補助する「アシスタント」として活用する。

AIは強力なツールですが、万能ではありません。AIを思考を加速させるための壁打ち相手やアシスタントとして活用し、最終的なコンテンツの品質と独自性は人間が担保するという意識を持つことが、AI検索時代を勝ち抜くための鍵となります。

LLMO（GEO）対策の成功事例 ナレッジホールディングスの取り組み

ここでは、国内でBtoB向けの専門メディアを複数運営する株式会社ナレッジホールディングスが、どのようにLLMO（GEO）対策を実践し、AI検索時代において成果を上げたのか、その具体的な取り組みを解説します。同社の事例は、多くの企業にとって再現性の高い示唆に富んでいます。

背景：専門メディアの成長鈍化とAI検索への危機感

同社が運営する主力メディアの一つ「TechBiz Insider」は、ITソリューションに関する質の高い記事で一定の評価を得ていました。しかし、ここ数年、従来のSEO対策だけではオーガニックトラフィックの伸びが頭打ち状態に。さらに、GoogleのSGE（現AI Overview）の登場により、検索結果上での自社コンテンツの表示機会が減少し、リード獲得への影響が懸念され始めました。この状況を打開するため、同社は専門のプロジェクトチームを発足させ、本格的なLLMO（GEO）対策に着手しました。

具体的なLLMO（GEO）対策のステップ

ナレッジホールディングスが実施した対策は、単一の施策ではなく、コンテンツの質、構造、そして外部からの評価という多角的なアプローチを組み合わせたものでした。以下にその主要なステップを詳述します。

ステップ1：E-E-A-Tの徹底的な見直しと著者情報の再構築

まず最初に着手したのは、コンテンツの信頼性の根幹であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化です。具体的には、各記事の監修者として、その分野で実績のある外部の専門家や大学教授を招聘。著者ページを単なる名前の記載だけでなく、経歴、資格、学会での発表実績、関連する論文などを網羅した詳細なプロフィールへと刷新しました。これにより、「誰が」その情報を発信しているのかをAIとユーザー双方に明確に伝え、コンテンツの信頼性を担保する土台を再構築しました。

ステップ2：AI親和性の高いコンテンツ構造への転換

次に、AIがコンテンツの文脈や階層構造を正確に理解できるよう、サイト全体の構造を見直しました。技術解説記事には「HowTo」、製品比較記事には「Product」、よくある質問をまとめたページには「FAQPage」といったように、コンテンツの種類に応じて最適な構造化データ（スキーママークアップ）を丁寧に実装。また、h2、h3、h4といった見出しタグの論理構造を整理し、一つの見出しが一つのトピックに対応するようリライトすることで、AIクローラーが情報の重要度や関連性をスムーズに把握できるセマンティックな構造へと転換させました。

ステップ3：会話型クエリを起点としたコンテンツリライト

AI検索では「〇〇を導入するメリットとデメリットは？」といった、より具体的で会話的な質問（クエリ）が増加することを見越しました。そこで、既存の記事コンテンツを全面的に見直し、ユーザーが抱くであろう疑問に冒頭で直接回答を提示する「結論ファースト」の構成へと変更。さらに、記事の最後には関連するQ&Aをまとめた「よくある質問」セクションを必ず設け、ユーザーの潜在的な検索意図を先回りして満たすコンテンツ作りを徹底しました。

ステップ4：エンティティ情報の最適化とトピッククラスター構築

単発の記事を量産するのではなく、特定の専門領域（エンティティ）における網羅性をAIに認識させるため、「トピッククラスターモデル」を導入しました。例えば「クラウドセキュリティ」という大きなテーマを核となるピラーページで概説し、そこから「CASB」「CWPP」といった個別の要素を解説するクラスターページへ内部リンクで繋ぎ合わせました。この戦略により、「TechBiz Insider」が「クラウドセキュリティ」というエンティティにおける権威ある情報源であることをGoogleのナレッジグラフに強く認識させることに成功しました。

施策の成果：AI検索での露出増とビジネスへの貢献

これらの多角的なLLMO（GEO）対策を約半年間実施した結果、以下のような顕著な成果が確認されました。特に、AI Overviewでの引用・表示回数が大幅に増加したことは、ブランディングとリード獲得の両面で大きなインパクトをもたらしました。

指標	施策前（6ヶ月平均）	施策後（6ヶ月平均）	変化率
AI Overviewでの引用・表示回数	月間 250回	月間 1,800回	+620%
対策キーワード群の平均掲載順位	8.2位	3.1位	順位上昇
自然検索経由の問い合わせ件数	月間 40件	月間 72件	+80%
記事の平均滞在時間	2分15秒	3分40秒	+63%

この結果が示すように、ナレッジホールディングスの取り組みは、単に検索順位を上げるだけでなく、AI検索結果の最上部という最も目立つ場所で第一想起される情報源としてのブランドポジションを確立することに繋がりました。これは、今後のAI検索時代を勝ち抜く上で極めて重要な成功事例と言えるでしょう。

まとめ

本記事では、GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）に代表されるAI検索時代において必須となるLLMO（GEO）対策について解説しました。検索結果のあり方が根本から変わるため、従来のSEO施策に加えて、AIに情報源として選ばれるための新たなアプローチが急務となっています。

具体的な方法として「E-E-A-Tの強化」「AIが理解しやすいコンテンツ構造化」「会話型検索を意識したコンテンツ作り」「エンティティ情報の最適化」「引用・言及の獲得」という5つの対策を挙げました。これらの施策は、AIとユーザーの双方から「信頼できる情報源」として認識されるために不可欠です。

小手先のテクニックに頼るのではなく、ユーザーの検索意図に深く寄り添い、専門性と独自性のある質の高いコンテンツを提供し続けること。この本質的な取り組みこそが、AI検索が主流となる未来で上位表示を実現し、ビジネスを成長させる最も確実な道筋となるでしょう。

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株式会社ナレッジホールディングス