LLMOとは、ChatGPTやPerplexityなどのAIが質問に答えるとき、その回答の中で自社の名前やページが引用・推薦されるようにする対策です。Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略で、GEO・AIO・AEOと呼ばれているものも中身はほぼ同じです。
特別な新技術が要るわけではありません。Googleは2026年5月に公開した公式ガイドで、生成AI検索向けの最適化は「SEO であることに変わりはありません」と書き、llms.txtのようなAI向けのファイルも不要だとしています。一方で、ChatGPTやPerplexityがどう答えるかは、このガイドの対象外です。
オファシムの自社サイトでは、AIの回答から訪れた人は365日で148セッション、全体の0.16%でした。数字だけ見ればまだ小さい。それでも全国から取引先を探される製造業や通販の会社は、自社がAIにどう答えられているかを今のうちに記録しておくと、あとで比べる材料になります。
LLMOとはAIの回答に自社を引用・推薦させる対策
LLMOとは、ChatGPT・Perplexity・Gemini、GoogleのAI Overviews（検索結果の上に出るAIの要約）などが回答をつくるとき、自社の情報が正しく使われ、社名やURLが出てくる状態を目指す対策です。LLM（大規模言語モデル）は、大量の文章を学習して文章を組み立てるAIのことで、ChatGPTの中身にあたります。
SEOとの違いは、狙う場所と成果の見え方にあります。
| SEO | LLMO | |
|---|---|---|
| 狙う場所 | Googleなどの検索結果の一覧 | AIの回答文の中 |
| 成果の見え方 | 順位とクリック数 | 回答に社名やURLが出るか、内容が正しいか |
| 測る道具 | Search Console・GA4 | AIに実際に質問して記録する。GA4ではAIから来た訪問だけ数えられる |
| やること | 検索意図に合うページ、内部の構造、被リンク | 大部分はSEOと同じ。加えて会社情報の表記をそろえ、第三者のサイトにも正しく載せる |
検索なら「何位か」で結果が見えます。AIの回答には順位がなく、同じ質問でも聞くたびに答えが変わることがあるので、記録を取らないと良くなったのか悪くなったのかが分かりません。LLMOの成果が見えにくいのは、このためです。
LLMO・GEO・AIO・AEOは呼び方が違うだけで中身は同じ
LLMO・GEO・AIO・AEOは、どれも「AIの回答に自社の情報を使ってもらうための対策」を指す言葉です。言葉の生まれた場所が違うだけで、提案される作業はほとんど重なります。
| 呼び方 | 正式名称 | 出どころと意味 |
|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization | SEOの実務から出てきた言葉。日本で広く使われている |
| GEO | Generative Engine Optimization | 2023年11月に公開された研究論文で定義された言葉。4つの中で唯一、学術的な定義がある |
| AIO | AI Optimization／AI Overview | 「AI向けの最適化」と「GoogleのAI Overviews」の2つの意味で使われ、いちばん意味が曖昧 |
| AEO | Answer Engine Optimization | 音声検索や強調スニペットの時代からある言葉。答えを返すしくみ全般が対象 |
GEOは、プリンストン大学などの研究者が2023年11月に公開した論文で名付けたもので、のちにデータ分析の国際会議KDD 2024に採択されました。論文では、出典や統計を書き足したページはAIの回答で目に触れる度合いが最大40%高まったと報告しています。
検索されている量は、意味の正確さとは逆の順番です。Googleトレンドで2025年9月からの1年間、日本での関心度を「SEO対策」と並べると、SEO対策の71.3に対してAIO対策は8.5、LLMO対策は4.5、AI検索対策は1.2でした。AEO対策はほとんどの週がゼロです。
呼び方が4つあると、それぞれ別の作業が必要に見えます。実際には同じ作業に別の名前が付いているだけなので、どの言葉で提案されても「具体的に何をするのか」を確かめれば足ります。
Googleは公式ガイドで「AI向けの最適化もSEO」と書いている
Googleは2026年5月に「生成AI検索向けの最適化ガイド」を公開し、AI OverviewsやAIモードに表示されるための対策はSEOそのものだと明言しました。日本語版には「生成 AI 検索向けに最適化することは、検索エクスペリエンス向けに最適化することであるため、SEO であることに変わりはありません」とあります。
同じガイドは、よく勧められている施策のいくつかを不要だとしています。
| よく勧められる施策 | ガイドの書き方 |
|---|---|
| llms.txtなどAI向けのファイル | 機械可読ファイル、AIテキストファイル、マークアップ、マークダウンを新たに作成する必要はない |
| AIが読みやすいように文章を細かく分ける | コンテンツを細かく分割する必要はない |
| AI用の構造化データ | 生成AI検索に構造化データは必要なく、追加すべき特別なschema.orgマークアップもない |
| ブログやフォーラムでの言及集め | 不正確な「言及」を探すことは、実際にはそれほど役に立たない |
代わりに勧めているのは、独自の視点があるコンテンツです。ガイドは例として、体験談が個人的な経験に基づいた視点をもたらすことを挙げています。自社で測った数字、現場の写真、商談で受けた質問への答えなどが、その独自の視点の中身。原文はGoogle検索セントラルの生成AI検索向けの最適化ガイドで読めます。
ChatGPTとPerplexityの答え方はGoogleのガイドの対象外
Googleのガイドが説明しているのは、Google検索のAI Overviews・AIモードなど、Google自身のAI機能だけです。ChatGPT・Perplexity・Microsoft Copilotが回答に何を引用するかは、各社がしくみを公開していないため、実際に質問を投げてみないと分かりません。
やる作業の大部分は共通です。違うのは確かめ方で、Googleの側はSearch Consoleの順位や表示回数でおおよその見当がつきます。ChatGPTやPerplexityの側は、決めた質問を同じ条件で定期的に投げ、答えを残しておくしかありません。オファシムがAI検索対策を独立したメニューにしているのは、この確かめる作業を引き受けるためです。
検索1位でもクリックは62.7%減り、AIで調べる人は37.0%に
AI Overviewsが出る検索では、1位のページでもクリックが大きく減っています。SEOツールのAhrefsが日本の検索を調べたところ、情報を調べる種類のキーワードでAI Overviewsが出たとき、1位のクリック率は予測の24.1%に対して実際は9.0%で、62.7%低くなっていました（2026年6月時点）。2025年12月の時点では38%減だったので、半年で減り方が大きくなっています（Ahrefsの調査）。
調べものにAIを使う人も増えました。サイバーエージェントのGEOラボが2026年2月に行った調査では、検索の手段として生成AIを使う人は37.0%で、2025年10月の31.1%から5.9ポイント増え、20代では初めて半数を超えています（サイバーエージェントの発表）。
順位を上げる作業は今も必要です。ただ、AI Overviewsで減ったクリックは順位を上げても戻りません。AIの回答の中で社名が出るかどうかは、順位とは別に見ておく数字になりました。
オファシムのAI経由の訪問は年148セッション、全体の0.16%
オファシムの自社サイトで、GA4の参照元からAIの回答経由の訪問を数えると、直近365日で148セッションでした。全セッションの0.16%です。内訳はChatGPTが108、Perplexityが30、Geminiが10でした。
| 参照元 | セッション数 |
|---|---|
| ChatGPT | 108 |
| Perplexity | 30 |
| Gemini | 10 |
| 合計（全体の0.16%） | 148 |
この数字には限界があります。GA4で分かるのは、AIの回答に付いたリンクを踏んで来た人だけです。回答の中で社名が紹介されたものの、リンクは踏まれなかった回数はどこにも残りません。AIの回答で知って、あとから社名で検索して来た人は、検索からの訪問として数えられます。
それでも、毎月この数字を残しておく意味はあります。GA4の参照元は今の数字しか取れず、半年前に自社がAIでどう扱われていたかは、記録していなければあとから調べようがありません。オファシムが自社サイトで先に数え始めたのも、比べる基準を手元に置いておくためです。
LLMOを急ぐべきなのは全国から探されるECとBtoB製造業
LLMOを今から始めたほうがいいのは、全国のお客様から探される通販（EC）と、取引先として探されるBtoBの製造業です。来店型の地域の店は、AIより先にGoogleマップの対策を済ませたほうが問い合わせにつながります。
| 業種 | 今の優先度 | 理由 |
|---|---|---|
| 全国に売るEC・通販 | 高い | 「◯◯ おすすめ」「◯◯ 比較」のような調べものがAIの回答で完結しやすい |
| BtoBの製造業・加工業 | 高い | 「◯◯ 加工 業者」「◯◯ 小ロット OEM」のような取引先探しをAIに聞く人が出てきている |
| 地域の店舗（飲食・美容・整骨院など） | 低い | 近くの店はGoogleマップで探されることが多い。先にGoogleビジネスプロフィールを整える |
地図での対策はMEOの記事にまとめています。
オファシムがある福井県は、製造業の割合が高い県です。令和3年経済センサスでは、福井県の事業所のうち製造業は12.0%（4,732事業所）で全国2位、従業者は81,641人で全産業の21.8%を占めます。県外の会社から「◯◯ 加工」で探される製造業が多いので、福井の企業は全国平均よりもAIの影響を受けやすい側にいます。
LLMOでやることはSEOの延長で、一次情報と会社情報の統一が中心
LLMOでやる作業の大部分は、これまでのSEOと同じです。違いが出るのは、会社の基本情報をどのページでも同じ書き方にそろえることと、自社のサイトの外に正しい情報を置くことの2つです。オファシムがAI検索対策で手を入れている項目を順に並べます。
- 自社にしか書けない一次情報を足す。価格、納期、対応できる素材や数量、事例の数字など
- 見出しをお客様が実際に聞く質問に合わせ、見出しのすぐ下に1〜3文で答えを書く
- 比較表・仕様表・価格表をページに1つは置く
- 社名・サービス名・所在地・実績の表記をすべてのページでそろえる。表記が割れていると、AIが別の会社として扱うことがある
- サービス一覧に価格と対象を書く。「料金は要問い合わせ」だけでは、AIは費用を聞かれても答えられない
- robots.txt（クローラーへの指示ファイル）でAIのクローラーを弾いていないか確かめる
- 業界団体、地域の企業データベース、専門メディアなど第三者のサイトに正しい会社情報を載せる
1〜3は記事やサービスページの書き直しで、SEOの作業そのものです。4〜7はサイト全体と外部の整備にあたります。サイトの組み立て方はAI時代のサイト設計の記事でも扱っています。
llms.txtの設置と言及の量産は、オファシムでは主な施策にしない
llms.txt（AIに読ませたいページを並べたテキストファイル）の設置は、オファシムではLLMOの主な施策に置いていません。Googleは生成AI検索向けの最適化ガイドで、Google検索に表示されるためにAI向けのファイルを作る必要はないと書いています。置いても害はありませんが、費用をかけて優先する根拠がありません。書き方や置き方はllms.txtと構造化データの記事に残してあります。
ブログ・動画・掲示板で自社への言及を量産する施策もやりません。Googleのガイドは、不正確な言及を探すことは「実際にはそれほど役に立たない」と書いています。
「AIに必ず引用させます」「何か月で表示させます」と約束する会社があれば、その根拠を聞いてください。AIの回答は各社のしくみ次第で、引用されるかどうかは誰にも保証できません。
LLMOの効果はAIに同じ質問を同じ条件で投げて記録して測る
LLMOの効果は、決めた質問を毎回同じ条件でAIに投げ、答えを記録して比べることで測ります。オファシムが診断で使っている手順は次のとおりです。
- 質問を10問つくる。社名を入れた質問2問、他社との比較3問、悩みの相談3問、地域名を入れた質問2問が目安
- 質問の素材はSearch Consoleの検索語と、商談で実際に聞かれた質問の2つから取る
- 質問の文面と日時を、AIに投げる前に記録シートへ書く
- ブラウザはシークレットウィンドウで開き、ChatGPTはメモリをオフにする。過去の会話を引きずって答えが変わるため
- ChatGPT・Perplexity・Copilotに同じ質問を投げ、画面を保存する
- 社名が出たか、URLが引用されたか、内容は正しいかを書く。社名が出なかったときも「登場なし」と1行残す
- 1〜3か月後に同じ条件で聞き直し、前回との差を見る
手順2で商談の質問を入れないと、検索キーワードの言い換えばかりになります。お客様がAIに聞く文は、検索窓に打つ語より長く、事情を含んでいるためです。あわせてGA4で、AIの回答から来た訪問を月ごとに数えておきます。
ページを書き直してから、AIの回答に反映されるまでには数か月かかることがあります。1回聞いて社名が出なくても、すぐに次の手を打つより、同じ質問で聞き直して差を見るほうが確かです。
質問の作り方、robots.txtで学習用のGPTBotと検索用のOAI-SearchBotを分ける書き方、GA4とSearch Consoleでの数え方は、LLMO対策のやり方を4つの段階で説明した記事にまとめています。
オファシムでは無料の3問チェックから自社の現状を確かめられる
オファシムのAI検索対策は、無料の3問チェックから始められます。ChatGPTとPerplexityに3問を投げ、自社がどう答えられているかを画面つきでお渡しします。10問以上を調べる初期診断やページの改修をご提案するのは、その結果を見て必要と判断した場合だけです。
| メニュー | 費用（税込） | 内容 |
|---|---|---|
| 3問チェック | 無料 | AIに3問を投げた結果と所見。契約は不要 |
| AI検索 初期診断 | 88,000円〜/回 | 10問以上の実査、競合3社との比較、改善の提案 |
| モニタリング スタンダード | 66,000円/月 | 決めた質問の定点観測、競合比較、改修の指示 |
| モニタリング ライト | 22,000円/月 | 定点観測と差分のレポート。SEO記事制作など他のプランを契約中の方向け |
| ページ改修 | 110,000円〜/1ページ | 取材、本文の書き直し、構造化データの実装 |
初期費用はかかりません。AIに引用されるかどうかは各社のしくみ次第なので、引用を約束することはできません。その代わり、何を聞いて何が返ってきたかを毎回記録して、前回との差をお見せします。料金と内容の詳細はAI検索対策のサービスページをご覧ください。
