生成AI時代のSEOとLLMO ― BtoBマーケティングの新たな最適化戦略
検索環境の大きな転換期
ここ数年、情報検索を取り巻く環境は大きく変化しています。かつてはユーザーが検索窓にキーワードを入力し、表示されたリンクをクリックして情報を得るのが一般的でした。しかし、生成AIの普及により、情報取得の起点と流れは大きく様変わりしています。
現在、多くのユーザーはAIに質問を投げかけるだけで、必要な情報を整理された形で受け取ることに慣れ始めています。Googleも検索結果の一部にAIによる要約を組み込み、ユーザーがウェブサイトをクリックすることなく答えに辿り着けるケースが増加しました。その結果、これまでSEOの主要な指標とされてきたクリック率や検索順位の重要性も、少しずつ変化しています。
このような状況で注目を集めているのが、「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。これは、生成AIによる回答において、自社情報の可視性や引用率を高めるための最適化施策であり、SEOと並ぶ新たな集客基盤として位置づけられています。
LLMとLLMOの基本的な考え方
LLM（大規模言語モデル）は、ChatGPTやGeminiなどの対話型AI、そしてGoogleのAI要約機能の基盤となるAI技術です。膨大なテキストデータを学習することで、言語を理解し、自然な文章を生成する能力を持っています。
SEOが「検索エンジンを介して自社の情報を見つけてもらう」ことを主な目的とするのに対し、LLMOは「AIに自社の情報を正確かつ魅力的に引用してもらう」ことを目的とします。ユーザーの情報収集行動が「検索」から「AIとの対話」へと移行する中で、AIとの接点を意識したコンテンツ設計が不可欠となっているのです。
LLMOは単にAIに情報を表示させるだけでなく、AIが信頼できる情報源として自社コンテンツを認識し、適切な文脈で引用するよう促すことに主眼を置きます。これにより、AIを通じて潜在顧客へのリーチを拡大し、自社への関心を引きつけることが可能になります。
SEOとLLMOの関係性は「代替」ではなく「拡張」
LLMOは、SEOを完全に代替するものではありません。むしろ、SEOの延長線上にある戦略と捉えるべきです。検索エンジン向けの基本的な最適化、具体的には、AIが情報をクロールしやすく、かつ信頼できると判断できるウェブサイト構造、適切なメタ情報の設定、そして高品質なコンテンツが存在していることが、LLMOの前提となります。これらのSEOの基本が整っていなければ、AIが引用元として自社コンテンツを認識すること自体が困難になるでしょう。
その上で、AIが引用しやすい形にコンテンツを整えることがLLMOの領域です。例えば、以下のようなコンテンツ戦略は、AIによる引用率を高める上で特に有効です。
SEOとLLMOは、車の両輪のように連携することで、生成AI時代のBtoBマーケティングにおいて最大の効果を発揮します。
・見出し単位で意味が完結する構成：
AIは文章全体から特定の情報を抽出する際に、見出しや小見出しを参考にすることが多いため、各見出しの下で明確な情報を提供することが重要ですし、私たちが日頃コンテンツを作成する際にも意識している点です。
・事実データや一次情報の明確な記述：
信頼性の高いデータや独自の調査結果、顧客事例などの一次情報は、AIが引用する際の裏付けとして非常に価値があります。
・Q&A形式での情報提供：
ユーザーがAIに質問を投げかける形式が増えているため、よくある質問とその回答を明確に記載することで、AIが直接引用しやすくなります。
・情報の網羅性と正確性：
特定のトピックについて深く掘り下げ、かつ最新かつ正確な情報を提供することで、AIがその分野の権威として認識しやすくなります。
LLMOで意識すべき4つの重要視点
LLMOを効果的に進めるためには、以下の4つの視点を意識した戦略的なアプローチが不可欠です。
①技術的な基盤整備：AIが理解しやすいサイト構造
AIが自社コンテンツを正しく理解し、適切に引用するためには、ウェブサイトの技術的な基盤が整っていることが大前提です。これはSEOの基本的な要素と重なる部分が多く、具体的には以下の点に留意する必要があります。
・構造化データのマークアップ：
スキーママークアップを活用し、コンテンツの種類（例：記事、製品、FAQ）やエンティティ（企業、人物、概念）をAIに明確に伝えます。
・HTMLタグの適正化：
適切なhタグの使用、alt属性による画像説明、セマンティックHTMLの使用など、HTMLを意味的に正しく記述します。
・JavaScriptレンダリングの確認：
JavaScriptで動的に生成されるコンテンツが、AIのクローラーによって正しく認識・解釈されるかを確認します。
・モバイルフレンドリー：
モバイルデバイスでの表示最適化は、AIが情報を収集する際にも重要な要素です。
・サイト速度の最適化：
高速なページ表示は、ユーザー体験だけでなく、AIのクロール効率にも影響します。
これらの技術的要素が整備されていることで、AIはより効率的かつ正確に自社コンテンツを認識し、情報抽出を行うことが可能になります。
②コンテンツの構造化と差別化：AIに選ばれる情報の質と形式
生成AIは、文章全体を丸ごと読み込むというより、情報を意味単位で切り出して利用する傾向にあります。そのため、AIが情報を抽出しやすいように、コンテンツを論理的かつ分かりやすく構造化することが重要です。
・明確な見出しと小見出しの活用：
各セクションの主題を明確にし、情報の階層構造を視覚的に分かりやすくします。
・箇条書きや表の積極的な利用：
複雑な情報や比較情報を簡潔にまとめることで、AIがデータを抽出しやすくなります。
・要点の明確化：
各段落の冒頭や結論部分で、重要な情報を端的にまとめることが有効です。
・他社にはない一次情報や専門知見：
独自の調査データ、専門家へのインタビュー、実際の導入事例、現場の知見など、他では得られないオリジナリティの高い情報は、AIが引用する際の差別化要因となります。これにより、自社コンテンツの信頼性と権威性が高まります。
・網羅性と深掘り：
特定のテーマについて、ユーザーが知りたい情報を網羅的に、かつ深く掘り下げて提供することで、AIがそのトピックに関する包括的な情報源として認識しやすくなります。
③エンティティ認識の強化：ブランドとサービスの明確な認識
生成AIは、企業やブランド、製品、特定の概念などを「エンティティ」として認識し、関連する情報を結びつけて処理します。自社をAIに正しく、かつポジティブなエンティティとして認識させることは、LLMOにおいて非常に重要です。
・社名やサービス名の表記統一：
ウェブサイト内はもちろん、プレスリリース、SNS、外部メディアなど、あらゆる場所で社名やサービス名の表記を統一し、AIの認識精度を高めます。
・信頼性を示す情報の充実：
会社概要、事業内容、実績、受賞歴、顧客の声など、企業としての信頼性を示す情報をウェブサイト上で明確に公開します。
・外部メディアやSNSでの言及増加：
業界メディアでの記事掲載、専門家による引用、SNSでの活発な議論など、外部からの言及が増えることで、AIが自社を「重要なエンティティ」として認識しやすくなります。
・Googleビジネスプロフィールなどの最適化： 地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの情報を最新かつ正確に保つことが、AIによる情報引用に貢献します。
これらの取り組みにより、AIは自社を特定の分野における専門家や権威として認識し、関連するユーザーの質問に対して、積極的に自社コンテンツを引用する可能性が高まります。
④継続的なモニタリングと改善：変化への適応
生成AIのアルゴリズムや表示ロジックは、常に進化し、頻繁に更新されます。そのため、一度LLMO施策を実施して終わりではなく、継続的なモニタリングと改善が不可欠です。
・自社コンテンツのAI引用状況のチェック：
定期的に自社コンテンツがAIの回答に引用されているか、どのような文脈で引用されているかを監視します。具体的なツールとしては、Google Search Consoleの「AI概要」機能（提供されれば）や、AIチャットボットで自社関連の質問を試すなどの方法が考えられます。
・競合他社のLLMO戦略の分析：
競合他社がどのようにAIに引用されているか、どのようなコンテンツが評価されているかを分析し、自社の改善点や新たな機会を見つけ出します。
・AIアルゴリズムの動向チェック：
Googleなどの大手テクノロジー企業が発表するAI関連の最新情報を常にキャッチアップし、自社のLLMO戦略に反映させます。
・コンテンツの定期的な更新：
古くなった情報やデータはAIの引用対象から外れる可能性があるため、定期的にコンテンツを見直し、最新情報に更新します。
これらの地道な取り組みを通じて、変化の速い生成AI環境において、持続的に自社コンテンツの可視性を維持し、向上させることが可能になります。
BtoBマーケターが今取り組むべきこと
BtoB領域では、検索流入の質と量が営業活動に直結します。今後はSEOだけでなく、LLMOによるAI経由の接点も増加していくことが確実です。BtoBマーケターは、この変化に適応し、以下の具体的なアクションを早期に実行に移すべきでしょう。
1.既存コンテンツの構造化と最新化
過去に作成したコンテンツを見直し、AIが理解しやすいように構造化（見出しの最適化、箇条書き化、要約の追加など）を進めます。同時に、内容が古くなっている場合は、最新の情報やデータに更新し、情報の鮮度と正確性を保ちましょう。特に、専門的なホワイトペーパーや事例集などは、AIが参照しやすい形式に変換することも有効です。
2.独自調査や事例インタビューの積極的な公開
他社にはない一次情報、つまり貴社独自の調査データ、顧客への詳細なインタビュー記事、実際の導入事例などは、AIが信頼性の高い情報源として引用しやすいため、積極的に公開しましょう。これらのコンテンツは、SEOにおいても専門性や信頼性（E-E-A-T）を高める上で非常に重要です。
3.エンティティ情報の整備と外部発信の強化
貴社の会社名、製品名、サービス名、主要人物などのエンティティ情報をウェブサイトのあらゆる箇所で統一し、明確に記述します。さらに、プレスリリース、業界イベントへの登壇、SNSでの情報発信などを通じて、外部からの言及を増やし、AIが貴社を特定の分野における権威ある存在として認識できるよう促します。
4.AI経由の流入・引用状況の定期チェック
Google Search Consoleやウェブサイトのアクセス解析ツールなどを活用し、AIを介した検索からの流入や、貴社コンテンツがAIに引用されている状況を定期的にモニタリングします。これにより、どのようなコンテンツがAIに評価されているか、改善すべき点はどこかを把握し、次の施策に活かすことができます。
これらのアクションを地道に積み重ねることで、貴社は生成AI時代の検索環境においても、持続的に質の高いリードを獲得できる体制を整えることができるでしょう。
SEOとLLMOの融合で競争優位を築く
生成AIの一般化により、情報の入り口は確実に多様化しています。SEOは依然として強力な集客手段ですが、それにだけ頼るのは、変化の激しい現代においてリスクが高まります。
LLMOは、SEOの有効性をさらに高め、検索とAIの双方からユーザーを獲得するための重要な戦略です。技術的な基盤、高品質で構造化されたコンテンツ、強固なブランド（エンティティ認識）、そして継続的な運用の4つの軸をバランスよく整備し、市場の変化に柔軟に適応していくことが、これからのBtoBマーケティングで競争優位を築く鍵となります。ビジネスを加速させるためにも、今すぐSEOとLLMOを統合した戦略の策定に着手されることをお勧めします。
