LLMOとは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の回答に自社の情報が優先的に取り上げられるための最適化手法である。
LLMOとSEOの違い
従来のSEO（検索エンジン最適化）とLLMOには根本的な違いが存在する。これらの違いを理解することは、AI時代における効果的なWebマーケティング戦略を策定する上で重要である。
最適化の対象と目的の違い
SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解し、その評価基準に沿った最適化を行うものである。一方、LLMOはAIモデルが学習・参照する情報源として、自社サイトを信頼できるものとして認識させ、AIの回答に自社情報が含まれるようにすることを目指す。
ユーザーとの接点の変化
LLMOはユーザーと自社サイトの間にAIが介在しており、SEOは検索エンジンが介在している点が大きく異なる。従来のSEOでは、ユーザーが検索結果をクリックして直接Webサイトを訪問することが主目的であったが、LLMOではAIの回答内で引用・言及されることにより、間接的にブランドの認知度向上や信頼性の構築を図る。
効果測定指標の変化
LLMOはSEOとは異なり、AIの引用に使われてもクリックされないケースがある一方、引用されることによって自社の認知度を高めるブランディング効果も期待できる。そのため、従来のPV数やCV数といった直接的な指標だけでなく、「AIによる言及回数」「引用される文脈」「ブランドの露出度」など、より間接的な指標も重要になってくる。
LLMOの方法
LLMOを効果的に実施するためには、技術的な施策とコンテンツ戦略の両面からアプローチする必要がある。以下に主要な手法を示す。
構造化データの最適化
LLMがコンテンツを正確に理解し、信頼できる情報として学習・参照するためには、構造化データの実装が有効である。特に以下の構造化データが重要である。
- Organizationスキーマ: 企業情報、所在地、連絡先などの基本情報をAIに明確に伝える
- Articleスキーマ: 記事の作成者、公開日、更新日などのメタ情報を提供する
- FAQPageスキーマ: よくある質問とその回答を構造化し、AIの質問応答に最適化する
コンテンツの構造化と最適化
「○○とは？」「○○の方法」「○○のメリット・デメリット」などの形式を意識したコンテンツを作成すると、AIが学習しやすくなる。具体的には以下の要素が重要である。
- 明確な定義文: 専門用語や概念を冒頭で簡潔に定義する
- 箇条書きの活用: 可能な限りシンプルで分かりやすい回答を用意し、視認性を高めるために箇条書きを活用する
- 具体的なデータの提示: 実際の成功事例や統計データを記載すると、AIの回答に取り上げられる確率が高まる
コンテキストウィンドウの最適化
LLMOで成果を上げるために、最も重要なポイントの一つが、限られた”情報処理の枠”の中で、できるだけ多くの有益な情報をLLMに伝えることである。この「コンテキストウィンドウ」を意識した設計が必要である。
- 簡潔で明確な文章構造: 前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を取りこぼしてしまう可能性がある
- 重要情報の前方配置: 明確な主張、具体的なデータ、簡潔な構造が揃っていれば、AIに選ばれる可能性が高まる
- 文脈の一貫性: AIが誤解なく再構成できる構成・文体であることが重要である
LLMOのツール
LLMOを実践するためには、適切なツールの活用が不可欠である。以下に主要なツールとその特徴を示す。
llms.txtファイル
Answer.AI の共同創業者である Jeremy Howard 氏により llms.txt という新しい標準ファイルが提案された。llms.txtファイルは、サイトの概要やリンク情報をMarkdown形式でまとめ、LLMが効率的に情報を取得できるよう設計されている。
- 基本仕様: サイトのルートディレクトリ（/llms.txt）に配置する
- 記述形式: Markdown形式で記述し、サイトの構造やコンテンツの概要を提供する
- 効果: LLMが効率的にサイト情報を理解し、適切なクロールを促進する
WordPressプラグイン
llms.txt Generatorは、WordPressのプラグインになり、llms.txtの作成を自動化するツールである。WordPressサイトで簡単にllms.txtを導入できるプラグインが複数提供されている。
- Website LLMs.txt: シンプルで基本的なLLMs.txtを作成
- LLMs.txt Generator: より詳細な設定が可能
- Advanced LLMs.txt Generator: 高度なカスタマイズが必要な場合に対応
構造化データ実装ツール
GoogleはJSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）を推奨している。JSON-LDは<script>タグ内に記述されるため、既存のHTML構造への影響が少なく、実装や管理が比較的容易である。
- Google構造化データテストツール: 実装した構造化データの検証が可能
- Schema.orgマークアップジェネレーター: 各種スキーマの自動生成ツール
- CMS組み込み機能: WordPressやDrupalなどのCMSに内蔵された構造化データ機能
まとめ
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る。このような状況下において、LLMOは従来のSEOに続く新たなWebマーケティング戦略として極めて重要な位置を占めている。
効果的なLLMO実施のためには、構造化データの最適化、コンテンツの構造化、コンテキストウィンドウを意識した設計が必要である。特に、AIが理解しやすい明確な定義文、箇条書きの活用、具体的なデータの提示が重要な要素となる。
実践面では、llms.txtファイルの設置、WordPressプラグインの活用、構造化データ実装ツールの利用など、様々なツールが利用可能である。ただし、llms.txtに関しては実験的な取り組みにとどまっており、現時点では llms.txt を読み込むクローラーは確認されておらず、その効果は限定的である。
今後、AI技術の更なる発展とともに、LLMOの重要性はさらに高まることが予想される。企業のWeb担当者やマーケティング担当者は、従来のSEO対策に加えて、AI時代に対応したLLMO戦略の構築が不可欠となる。早期の取り組みにより、競合他社との差別化を図り、AI時代における持続的な競争優位性を確立することが可能である。