最近のWebマーケティング事情として、「SEO対策が終焉を迎え、これからはLLMO対策が必要である」というようなニュースやSNS投稿を目にすることが増えてきた人もいるでしょう。また、自分自身の経験でも、仕事やプライベートでChatGPTやGeminiなどの生成AIを利用する事が増えた、と感じている人も多いはず。
総務省の調査では、2024年時点で、生成AIを利用したことがある人は27％程度であった、という調査結果が得られたとのこと。2025年現在、生成AI利用者はさらに増加していることが予想されます。
AI利用ユーザーが増えるにつれ、話題となってきているのがLLMO対策。しかし、ノウハウを保有している会社はまだまだ限定的であり、表に出ている情報も少ないです。
ここでは、仕組みや成果分析、対策を行うメリットデメリットなど、LLMO対策について詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。
LLMO対策とは？
近年、Googleをはじめとする検索エンジンの進化により、ユーザーの検索体験は大きく変化しています。従来の「検索窓にキーワードを入力して、多くの検索結果から目的の情報が書かれたサイトを探す」という行為から、「Gemini・ChatGPTなどのAIに質問を投げかけ、要約された回答を直接受け取る」という対話的なスタイルへと移行しつつあります。
この変革期において、新たなデジタルマーケティングの概念として注目されているのがLLMO対策（Large Language Model Optimization）です。
LLMO対策とは、大規模言語モデル（LLM）が文献やインターネット上の情報等を情報源として回答内容を生成した際、なるべく自社のサービスやブランドが紹介されるよう最適化する施策を指します。もう少し噛み砕くと、GeminiやChatGPTの回答結果に、自社のサービス・ブランドを取り上げてもらうための施策です。
これは単に検索エンジンのランキングを上げるだけでなく、AIが生成する回答の中で自社の情報が、より正確かつ権威性をもって引用されることを目指す、未来志向のAI対策マーケティングです。
SEO対策との違い
SEO（Search Engine Optimization）対策とLLMO対策は、どちらもインターネット上で情報収集しているユーザーへ、自社サービス・ブランドの認知を高めることを目的としていますが、そのアプローチとターゲットに明確な違いがあります。
SEO対策の目的と仕組み
従来のSEO対策は、主にGoogleの検索エンジンアルゴリズムに最適化することを目的としてきました。検索エンジンは、特定のキーワードに対するユーザーの検索意図を理解し、そのキーワードに最も関連性が高く、信頼できると判断したWebサイト・ページを検索結果の上位に表示します。
この評価指標は、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）や被リンクの質・量、コンテンツのキーワード網羅性、ユーザーエクスペリエンス（表示速度やモバイルフレンドリー性）など、多岐にわたります。SEO対策は、これらの指標を一つひとつ改善し、検索エンジンからの評価を上げて検索結果でのランキングを上昇させるための施策と言えます。
LLMO対策の目的と仕組み
LLMO対策が対象とするのは、ChatGPTやGeminiといった生成AIや大規模言語モデルです。これらの生成AIは、膨大な文献やインターネット上のデータを学習し、質問に対して独自の文章を生成します。その際、信頼性の高い情報源を複数参照し、それらを要約・統合して回答を構築します。
LLMO対策のゴールは、この生成AIの回答結果で、自社のサービス・ブランドが紹介されることです。
例えば自社が「世界各国から厳選したコーヒー豆のECサイトを運営している会社」とします。ユーザーがChatGPTで「とにかく厳選されたこだわりのあるコーヒー豆を買いたい。できれば自家焙煎もフォローしてほしい」と情報収集している際、生成AIの回答内容に、自社のECサイトに関する情報がピックアップされたらどうでしょう？
情報を収集をしているユーザーとしては欲していた情報（コーヒー豆）にアクセスできますし、ECサイト側としては見込み客がECサイトに訪問してくれるチャンスとなり、双方にとってメリットのある検索体験になります。
なお、この場合、ECサイト側としては、以下のようなコラムや動画を制作することが望ましいです。
- コーヒー豆ごとの詳細な説明（風味や生産国など）
- コーヒー豆ごとのおすすめ自家焙煎の方法
これらのコンテンツを準備してインターネット上で情報公開しておくことで、生成AIの回答内容にピックアップしてもらえる可能性が高まります。
このように、LLMO対策では、従来のキーワード選定や被リンク獲得といったSEOの枠組みを超え、AIが情報を理解・評価しやすいようにコンテンツ制作を磨き上げる、という本質的なマーケティング戦略が必要となります。
なぜ今llmo対策が必要？
LLMO対策が今、ビジネスにおいて不可欠な戦略となりつつある理由は、以下の三つの点に集約されます。
1. 検索体験の根本的な変化
生成AIの普及により、ユーザーは検索エンジンの検索結果をクリックして情報を探しに行く必要がなくなりつつあります。質問を投げかけるだけで、AIが情報を集約・要約した回答を提示してくれるため、ユーザーは手間をかけずに即座に答えを得られるようになりました。ユーザーにとっては、情報収集の手間・負担（サーチコスト）が減り、すぐ知りたい情報にアクセスできるようになります。
一方で、ユーザーに自社のことを知ってほしいサービス提供側としては、従来の検索エンジンの上位表示だけでは、必ずしもWebサイトへの直接的な流入にはつながらなくなってきています。LLMO対策は、この新たな検索体験の中で、自社の情報がユーザーの目に留まるための唯一の手段となりつつあります。
2. ブランドの信頼性と権威性の向上
LLMは、信頼性の低い情報やフェイクニュースを避けるために、情報源の信頼性を極めて重視します。もし自社が、生成AIの回答内容で頻繁に紹介されるようになれば、それは自社のサービスやブランドが、その分野において公に認められたことを意味します。これは、従来の被リンク獲得やSNSでの言及とは一線を画す、極めて強力なブランド信頼性向上策となります。
3. 将来的な検索エンジンの変化への対応
Googleはすでに検索結果にAIによる生成回答を統合する動きを見せています（AI Overviews）。今後、他の検索エンジンやプラットフォームもこの流れに追随することはほぼ確実です。LLMO対策は、単なる一過性のトレンドではなく、今後数年間にわたるデジタルマーケティングの基盤となるでしょう。今から対策を始めることで、競合他社に先駆けて、変化するデジタル環境に適応し、長期的な優位性を確立することができます。
AIO・GEOとの違い
LLMO対策と似た概念として、「AIO」「GEO」といった言葉も耳にすることがあります。これらの言葉はしばしば混同されますが、厳密にはそれぞれ異なる文脈やニュアンスで使われることがあります。
AIO（Artificial Intelligence Optimization）
AIOは、AIがユーザーに提供する「回答」の質を高めるための最適化を指します。LLMOがWebサイトのコンテンツをAIに最適化するのに対し、AIOはAIが生成する回答そのものが、より的確で、有用で、信頼できるものになるよう、AIの学習データやアルゴリズムに働きかけるという、より広範な概念です。LLMO対策は、AIOを実現するための具体的な手法の一つと捉えることができます。しかし、実務上は、AIOもLLMOも同じような意味で使われることが多いため、基本的には同義語と考えても問題ありません。
GEO（Generative Engine Optimization）
GEOは、生成AIエンジンに特化した最適化を指します。GoogleのSGEやBing Chat（現Microsoft Copilot）など、検索エンジンに統合された生成AIをターゲットにしています。LLMOが大規模言語モデル全般を対象とするのに対し、GEOはより検索エンジンの文脈に限定される傾向があります。こちらもLLMOとほぼ同義で使われることが多く、生成AIがWeb検索に与える影響を特に強調したい場合に用いられます。
これらの言葉はすべて、AI時代におけるマーケティングの在り方を問い直すものであり、LLMO対策はその中でWebマーケティングの文脈で使われ、具体的な施策を指す言葉として定着しつつあります。
LLM（大規模言語モデル）の仕組み
LLMO対策を効果的に進めるためには、まずLLMがどのように動作し、どのようにして回答を生成しているのかを深く理解することが不可欠です。LLMは単なる検索ツールではなく、高度な言語処理能力を持つ複雑なモデルです。その仕組みを理解することで、AIに「選ばれる」ための本質的なポイントが見えてきます。
LLMが回答を生成する仕組み
LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータ（Webページ、書籍、論文、ニュース記事など）を学習し、言葉のパターンや文法、意味、そして世界中の知識を吸収しています。この学習を通じて、LLMは与えられた入力（プロンプト）に対して、次に続く単語を予測し、確率的に最も自然で適切な文章を生成します。
ユーザーが「日本の首都は？」と尋ねると、LLMは学習データから「日本の首都は東京である」という情報を見つけ出し、その答えを生成します。しかし、より複雑な質問、例えば「日本の伝統的な文化を体験できるおすすめの場所をいくつか教えて」という質問には、LLMは複数の情報源から情報を統合し、要約して回答を生成します。このとき、LLMは単純に情報をコピー＆ペーストするのではなく、独自の文章で再構築します。
この生成プロセスにおいて、LLMは情報源の信頼性を極めて重要視します。公式なWebサイト、学術論文、信頼できるニュースメディアなど、権威性が高いと判断された情報源は、AIの回答に採用される可能性が高まります。逆に、情報の正確性が不明確なブログや掲示板などの情報は、参照される可能性が低くなります。
AIに「選ばれる」ために必要な3つのポイント
このLLMの仕組みを理解した上で、AIにコンテンツを「選んでもらう」ためには、ただ単にWebページを増やしたりコンテンツを増やせばいいという訳ではありません。以下の3つのポイントを徹底する必要があります。これらのポイントは、従来のSEO対策とも重なる部分がありますが、AIの特性をより深く考慮したものです。
1. 信頼できる一次情報であること
AIは、すでにインターネット上にある既存の情報を要約・再構成するだけでなく、新しい価値を持つ情報を評価します。他のどこにもない、独自の一次情報を含むことは重要です。
自社で実施した市場調査、アンケート、データ分析の結果をコンテンツに盛り込むことで、他社にはないユニークな情報を提供できます。グラフや表を用いて視覚的に提示することで、AIの理解をさらに助けます。
その分野の専門家や、社内のベテラン社員による独自の知見、経験談、インタビューをコンテンツに含めることで、情報の信頼性と深みが増します。これは、GoogleのE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）のE（Experience）やA（Authoritativeness）を強化することにもつながります。
実際に顧客が抱えていた課題をどのように解決したか、具体的な数値やプロセスを交えた事例記事は、AIにとっても非常に有用な情報源となります。
2. AIが理解しやすい構造化データであること
AIは高度な言語理解能力を持っていますが、情報の構造が明確であるほど、正確かつ迅速に情報を抽出できます。これは、人間が本の目次や見出しを見て内容を把握するのと同じことです。コンテンツをAIにとって「読みやすい」形式に整えることが、LLMO対策の鍵となります。
<h1〜h6>タグで見出しの階層を正しく構築し、<p>タグで文章を段落に分け、<ul>や<ol>でリストを明確にします。
コンテンツの各要素が何であるかをAIに直接伝えるためのメタデータです。例えば、記事のタイトル、著者、公開日、FAQの質問と回答などをSchema.orgの形式で記述することで、AIはコンテンツの情報を正確に把握し、回答に利用しやすくなります。
複数の要素を比較したり、手順を説明したりする際には、テーブルや箇条書き（リスト）を使用することで、情報の塊を明確にし、AIがデータを抽出・整理しやすくなります。
3. 専門性と権威性が証明されていること
AIは、誰がその情報を発信しているかを重視します。情報源の「専門性（Expertise）」と「権威性（Authoritativeness）」が高いと判断されれば、AIはその情報を信頼し、優先的に引用します。
記事の執筆者や監修者の氏名、経歴、専門分野、所属を詳細に記載します。
「この情報は、〇〇大学の研究チームによって監修されています」「〇〇専門士が執筆しました」といった情報を明記することで、サイト自体の権威性を高めます。
業界の権威あるサイトからの被リンクや、専門家によるSNSでの言及など、外部からの肯定的な評価は、AIが信頼性を判断する上での重要なシグナルとなります。
これらの3つのポイントは、単にAIのためだけでなく、最終的には人間が読んでも「信頼できる」「わかりやすい」と感じる高品質なコンテンツにつながります。LLMO対策は、AIと人間、双方にとって価値のあるコンテンツを創出するプロセスと言えます。
LLMO対策の具体的なやり方は？
LLMO対策は、コンテンツ、技術、そして長期的な信頼性の3つの側面から総合的に取り組む必要があります。ここでは、前項で解説したAIに「選ばれる」ために必要な3つのポイントを、より具体的な対策内容を踏まえ、ステップごとに解説します。
ステップ1：コンテンツをAIに最適化する
LLMO対策の核心は、AIが最も価値を見出す「コンテンツ」にあります。AIがあなたのコンテンツを正確に、そして信頼できる情報として認識できるように、以下の3つのポイントを徹底しましょう。
AIが読み取りやすい簡潔な文章と明確な見出し
AIは、複雑で回りくどい表現よりも、簡潔で直接的な文章を好みます。これは、AIが情報の要点を素早く抽出し、再構築する能力を高めるためです。
一つの文に複数の情報を詰め込まず、簡潔に一つのことを述べるように心がけましょう。これにより、文章の意図が明確になり、AIの誤解を防げます。
専門的な内容を扱う場合、専門用語には簡単な説明を加えましょう。これにより、AIがその用語の文脈を正確に理解し、より多くのユーザーに伝わるように回答を生成できるようになります。
<h1>、<h2>、<h3>といったHTMLの見出しタグを、内容の階層に合わせて正しく使用します。これにより、AIはコンテンツ全体の構造を把握しやすくなり、特定のセクションの情報を抜き出して回答に利用しやすくなります。見出しのテキストは、そのセクションの内容を正確に要約したものにしましょう。
一次情報や独自のデータを盛り込む
AIは、インターネット上に無数に存在する情報の中から、最も価値のある情報を選び出そうとします。その「価値」とは、他では手に入らないオリジナリティと信頼性です。
自社で実施したアンケート調査やユーザーテストの結果を公開し、グラフや表で視覚的に表現します。
クライアントの成功事例や、自社プロダクトの開発秘話など、具体的なストーリーを盛り込みます。この際、具体的な数値やプロセスを明記することで、情報の信頼性が高まります。
その分野の専門家やインフルエンサーに協力を依頼し、独自のコンテンツを作成します。これにより、コンテンツの専門性と権威性が飛躍的に向上します。
FAQ形式で質問と回答を明確にする
FAQ（よくある質問と回答）形式は、AIにとって非常に理解しやすいコンテンツ構造です。AIは、ユーザーからの質問に対してFAQの回答をそのまま、または要約して利用しやすくなります。
コンテンツの最後に「よくある質問」セクションを設けることで、ユーザーが抱えるであろう疑問を先回りして解決します。
FAQの質問と回答には、FAQPageスキーマを実装しましょう。これにより、AIは質問と回答のペアを正確に認識し、AIの回答に引用しやすくなります。これは、SGEなどの検索結果にFAQ形式で表示される可能性も高めます。
ステップ2：サイト構造と技術で評価を後押しする
コンテンツの質だけでなく、サイトの技術的な側面もLLMO対策において重要です。AIは、Webサイトの健全性や情報の整理状況も評価指標としています。
構造化マークアップの実装
構造化マークアップは、検索エンジンやAIにコンテンツの内容を正確に理解させるための、共通言語のようなものです。コンテンツが何についての情報なのかを明示的に伝えることができます。
構造化マークアップの記述方法にはいくつかの種類がありますが、JavaScriptオブジェクトとして記述するJSON-LD形式が最も推奨されています。HTMLの<head>または<body>内に記述することで、HTMLコンテンツに影響を与えることなく実装できます。
Article：ブログ記事やニュース記事。
FAQPage：よくある質問と回答。
Product：商品情報。
HowTo：手順の説明。
Review：レビュー情報。
種類に応じて適切なスキーマを実装しましょう。
Webサイトの表示速度とパフォーマンス最適化
AIは、ユーザーエクスペリエンスを重視します。Webサイトの表示が遅い、または不安定な場合、AIはこれを低品質なサイトと判断する可能性があります。
以下のような項目をチェックしていく必要がありますが、PageSpeed Insights でスコアリングしてくれたり、修正推奨箇所をピックアップしてくれます。
LCP（Largest Contentful Paint）
ページの主要コンテンツが表示されるまでの時間。
FID/INP（First Input Delay / Interaction to Next Paint）
ユーザーが最初に操作してからブラウザが応答するまでの時間。
CLS（Cumulative Layout Shift）
ページの読み込み中にレイアウトがずれる量。これらの指標は、Google PageSpeed Insightsなどのツールで測定・改善できます。
画像の最適化
画像のファイルサイズを圧縮したり、WebPなどの次世代フォーマットを使用したりすることで、ページの読み込み速度を大幅に改善できます。
サーバーの応答速度改善
サーバーのパフォーマンスを向上させることも、サイト全体の速度改善に繋がります。
llms.txtの設置も検討
llms.txtは、robots.txtのLLM版のようなもので、生成AIのクローラーに対して、どのページをクロールして良いか、どの情報を利用して良いかを指示するためのファイルです。
Webサイトのルートディレクトリに配置します。
robots.txtと似た形式で記述します。
| AIクローラー | User-agent |
|---|---|
| すべてのAI | * |
| GoogleのAI | Google-Extended |
| OpenAIのAI （ChatGPTなど） | GPTBot |
Googleの生成AI機能（SGEなど）が利用するクローラーのみ許可する場合は、以下のような記述となります。
User-agent: Google-Extended
Allow: /
Google-Extended：GoogleのAIクローラー
/：サイト全体をクロールしてよいことを示します
＜注意点＞
llms.txtはまだ正式に標準化されたものではありません。将来的に生成AIの利用がさらに進むにつれて、重要性は高まると予想されます。特に、AIに利用されたくないコンテンツ（例：有料会員向けコンテンツ、非公開データなど）がある場合は、設置を検討してください。
ステップ3：中長期的な「信頼性」を確立する
LLMO対策は、一朝一夕で成果が出るものではありません。AIに「信頼できる情報」と判断されるためには、長期的かつ継続的な取り組みが必要です。
専門家・執筆者のプロフィールを明確にする
AIがコンテンツの信頼性を判断する上で、その情報が誰によって書かれたかは極めて重要な要素です。
執筆者一人ひとりの詳細なプロフィールページを作成し、これまでの実績、専門分野、保有資格、関連する外部リンク（LinkedIn、X、所属組織のWebサイトなど）を記載しましょう。
医療や金融など、専門性が特に求められる分野のコンテンツでは、必ず専門家や有識者に監修を依頼し、その事実を明記します。
ポジティブな言及を増やす
他のWebサイトやメディア、SNSなどであなたのWebサイトやコンテンツが肯定的に言及されることは、AIが「このサイトは広く信頼されている」と判断する重要な指標となります。
他のメディアが引用したくなるような、独自性や専門性の高いコンテンツを定期的に公開し続けることが最も重要です。
コンテンツをSNSで積極的にシェアし、読者とのエンゲージメントを高めることで、自然な形で言及や拡散を促せます。
質の高い外部サイトからの被リンクは、従来のSEO対策だけでなく、LLMO対策においてもサイトの権威性を高める上で非常に有効です。
他のSEO対策と連携する
LLMO対策は、従来のSEO対策と対立するものではなく、むしろ補完し合う関係にあります。
従来のSEOのように、ユーザーが検索するであろうキーワードを適切に選定し、コンテンツに盛り込むことで、AIがコンテンツのテーマをより正確に理解できるようになります。
関連性の高いコンテンツ同士を内部リンクで結ぶことで、サイト全体の情報の網羅性を高め、AIがサイト内を効率的に巡回しやすくなります。
モバイル端末での表示や操作性を最適化することは、AIがWebサイトを評価する上で不可欠な要素です。
LLMO対策は、AIという新たなマーケティングに対する「攻め」の戦略であると同時に、コンテンツの品質やサイトの健全性を根本から見直す「守り」の戦略でもあります。これまでのSEOの成果を土台に、LLMO対策を積み重ねていくことが、AI時代を生き抜くための鍵となります。
LLMO対策で成果を測るにはどうすればいい？
LLMO対策は、従来のSEOのように「キーワードでの検索順位」といった明確な指標がないため、その効果を測ることが難しいと感じるかもしれません。しかし、適切なKPIとKGIを設定することで、対策の進捗を管理し、成果を可視化することは可能です。
LLMO対策で追うべきKPI・KGIとは？
KPI（重要業績評価指標）
AIの回答に自社サービス・ブランドが紹介されることで、ブランド名や特定の製品・サービス名での指名検索が増加する可能性があります。これは、AI回答内容を通じてユーザーがブランドを知り、直接アクセスしたことの証拠です。Google Search Consoleで検索クエリを定期的に確認しましょう。
質の高いコンテンツは、他のWebサイトやメディア、SNSなどで引用されやすくなります。これは、AIがそのコンテンツを信頼する後押しにもなります。Google Search Consoleでの被リンク分析の他、有料のSEOツールであるAhrefsなどを使って、Webサイト/ドメインの被リンク数や言及数（サイテーション）を継続的にモニタリングしましょう。
アクセス解析ツールGoogle Analyticsにて、Webサイトへのアクセスの参照元を確認することができます。「集客」＞「トラフィック獲得」のタブより検索でき、利用ユーザーが多いAIについては、「Referral」の参照元/メディアにて、AI経由のWebサイトセッションを確認できます。LLMO対策を講じる前と後で、セッション数の推移を比較することは有効な指標です。
KGI（重要目標達成指標）
AIの回答に継続的に採用されることで、ブランドの認知度が向上し、最終的なKGIである売上や問い合わせ数につながります。アンケート調査などでブランド認知度の変化を測ることも有効です。
LLMO対策の最終的な目標は、ビジネスの成長です。コンテンツがAIを通じて多くのユーザーに届き、結果としてWebサイトへのアクセスが増え、コンバージョン（売上、問い合わせ、資料請求など）につながっているかを分析します。
LLMO対策を実施する上での注意点
LLMO対策は、従来のSEO対策とは異なる性質を持つため、いくつかの注意点があります。
成果が出るまで時間がかかる
LLMO対策は、コンテンツの質を高め、サイト全体の信頼性を築く長期的な取り組みです。すぐに検索順位が上がるような即効性は期待できません。数ヶ月から半年、場合によってはそれ以上の期間をかけてじっくりと取り組む必要があります。
アルゴリズムの変動リスク
大規模言語モデルのアルゴリズムは、Googleの検索アルゴリズムと同様に頻繁にアップデートされるでしょう。これまでの成功事例が、ある日突然通用しなくなる可能性も否定できません。常に最新のトレンドを追いかけ、柔軟に対応できる体制を整えておくことが重要です。
過度な最適化は避ける
AIに最適化することばかりを意識しすぎると、人間が読みにくく、面白くないコンテンツになってしまうリスクがあります。最終的な読者は人間であり、AIはあくまでその情報を「理解」し「伝達」するツールであることを忘れてはいけません。読者にとって本当に価値のある、読みやすいコンテンツを追求することが、結果的に最も効果的なLLMO対策につながります。
LMO対策をサポートする会社の選び方
LLMO対策は、高度な専門知識と継続的な取り組みが必要なため、自社での実施が難しいと感じる場合も少なくありません。その場合、外部の専門会社に依頼することも一つの選択肢となります。
LLMO対策の費用とサービス内容
LLMO対策をサポートする会社のサービスは、主に以下の3つに分類されます。
LLMO対策コンサルティング
これまでSEO対策コンサルティングを提供していた会社が、LLMO対策も踏まえてSEO対策を行うことが増えています。
サービス内容としては、Webサイトやビジネス目標を分析し、最適なLLMO戦略を策定します。
費用相場は、月額数十万円から数百万円と、会社の規模や依頼する範囲によって大きく異なります。
コンテンツ制作代行
専門性や独自性を重視したコンテンツの企画・制作を代行します。専門家へのインタビューや独自のデータ収集、構造化マークアップの実装まで含めて依頼できる場合もあります。こちらについても、これまでSEO対策として記事コンテンツ制作を代行していた会社がサービス提供しています。
費用相場は、記事1本あたり5万円〜10万円程度で提供している会社が多いでしょう。なお、生成AIによる記事制作であれば、1本あたり1万円程度のリーズナブルな価格で提供している会社もあります。
技術的サポート
構造化マークアップの実装、Webサイトの表示速度改善、llms.txtの設置など、技術的な側面での支援を行います。これまでWebサイト制作やシステム開発を行っている会社がサービス提供しています。
費用相場としては、プロジェクト単位での依頼が多く、数十万円から数百万円。複数のサービスを組み合わせて依頼することで、より包括的な対策が可能になります。
LLMO対策を自分でやるのと会社に依頼するのはどちらがいい？
LLMO対策を計画するにあたり、自社でやる場合と、コンサルティング・コンテンツ制作代行など外部パートナーと一緒に進める選択肢があります。
それぞれメリット・デメリットがあり、表裏一体です。外部パートナーへ依頼せず、自社で実行する場合のメリット・デメリットは以下のとおりです。
- 外部へ支払う費用を抑えられる
- 自社にノウハウが蓄積される
- コンテンツのコントロールがしやすい
- 業界・業種の専門的なノウハウを活用できる
- 自社スタッフのリソースを圧迫
- 専門知識の習得がが必要
- 特定社員への依存と属人化
- 最新トレンドのキャッチアップが難しい
一方で、外部パートナーへ依頼する場合は、以下のようなメリット・デメリットがあります。
- 社内の工数・リソースの負担なし
- 最新トレンドに基づいた施策の実行
- 施策開始までの立ち上がりが早い
- 外部へ支払う費用が発生
- 自社にノウハウが蓄積されにくい
- コミュニケーションコストが発生しがち
どちらを選択するかは、自社のリソース（人的・時間的・予算的）と、目標・計画によって判断する必要があります。
LLMO対策のノウハウを持つ担当者がいない、またはコンテンツ制作に十分な時間を割けない場合は、外部パートナーへ依頼するほうが現実的です。
自社で専任スタッフを採用したり、フリーランスの人を業務委託で採用した場合も、100％丸投げは要注意です。SEO/LLMO対策の経験者でも、どのような案件規模の経験があるか、プロジェクトでどのような役割だったか、の見極めが必要です。プランは練れるものの実行力がない、またはライティングはできるけどプランが練れない、などの課題が勃発する可能性もあります。
一方で、外部パートナーの選択にも注意が必要です。コンサルティング会社であれば、最新トレンドや成功事例などのノウハウは保有していますが、コンサルティング先の会社規模の恩恵を受けていることも多々あります。また、最新トレンドや成功事例であれば、それこそ生成AIが教えてくれることも多いです。
自社でもSEOメディアを運営している会社など、自ら手を動かしてノウハウを蓄積している会社を選ぶほうが安心でしょう。
LLMO対策でよくある質問
LLMO対策を講じるメリットとデメリットは？
メリットは以下のとおりです。
ブランドの信頼性向上
AIに選ばれているという信頼感で、企業のブランドイメージが飛躍的に向上します。
新たなユーザー層へのリーチ
従来の検索エンジンでは見つけられなかった、AIを介した新しいユーザー層にリーチできます。
検索結果での視認性向上
GoogleのAI Overviewのように、AIの生成回答が検索結果の上部に表示されることで、ユーザーの目に留まる機会が増えます。また、コンテンツ対策を行うことで、結果的にSEO対策が進むため、ターゲットキーワードの検索結果で上位を勝ち取れる可能性もあります。
一方で、以下のようなデメリットが考えられます。
アルゴリズムの変動リスク
AIのアルゴリズムは常に進化しているため、安定した効果を維持するためには継続的なアップデートと対応が必要です。
費用対効果の判断が難しい
直接的なサイト流入も期待できるものの、指名検索ボリュームの調査が必要など、従来のSEO対策と比較して成果が分かりにくいため、かけた費用に対してどれだけの効果があったのかを正確に測ることが難しい場合があります。
LLMO対策に費用はどれくらいかかる？
LLMO対策にかかる費用は、依頼するサービスの内容や範囲によって大きく異なります。
コンテンツ制作にかかる費用
記事一本あたり5万円から10万円が相場です。AIライティングの記事コンテンツ制作であれば、1本あたり1万円などで提供している会社もありますが、AIライティング記事のリスクもあります（インデックスされない等）。
コンサルティングにかかる費用
月額数十万円から数百万円など、規模感によって価格は異なります。
技術的な実装にかかる費用
プロジェクト単位で数十万円から数百万円であり、こちらの規模感によって異なります。
自社で全て内製化すれば費用はかかりませんが、人件費や対策ツールの費用は発生します。外部に依頼する場合は、複数の会社に問い合わせ、サービス内容・費用・実績を比較検討することが重要です。
llms.txtは必ず設置する必要がある？
現時点では、llms.txtの設置は必須ではありません。
AIにクロールされたくないページ（例：個人情報が含まれるページ、テストページなど）がある場合は、意図せずAIに学習されることを防ぐために設置を検討してもよいでしょう。将来的には、llms.txtが正式に標準化される可能性もあります。
LLMO対策の効果はいつ頃から期待できる？
LLMO対策は、中長期的な戦略です。コンテンツの追加やサイトの技術改善を行っても、AIがその情報を学習し、回答に反映するまでにはタイムラグがあります。一般的には、本格的に対策を開始してから効果を実感できるようになるまで、数ヶ月から半年以上はかかると考えておきましょう。
また、競合他社の存在も影響してきます。例えば税理士事務所のLLMO対策の場合でも、東京都内と地方では競争する会社の数が異なり、地方のほうが成果が出やすいと考えられます（SEO対策と同じイメージです）。
SEO対策とLLMO対策、どちらを優先すべき？
SEO対策とLLMO対策は、どちらか一方を優先するものではなく、両方をバランス良く進めるべきです。
LLMO対策は、SEO対策の延長線上にある
LLMO対策の基本は、質の高いコンテンツ、信頼性、技術的な健全性を追求することです。これは従来のSEO対策でも重視されてきた要素です。
LLMO対策の土台はSEO対策が作る
サイトの表示速度やモバイルフレンドリー性、被リンクによる権威性の向上といった従来のSEO施策は、AIがあなたのサイトを信頼する上で不可欠な要素です。
相乗効果が期待できる
SEO対策で検索エンジンの評価を高めつつ、LLMO対策でAIに最適化されたコンテンツを配信することで、検索結果全体での露出を高め、より多くのユーザーに情報を届けられるようになります。
また、昨今のSEO対策では、SNSでのサイテーション、ユーザーの検索履歴など、総合的なWebマーケティングの力量も問われる時代となっています。SEO対策をすることでLLMO対策になる、LLMO対策をすることでSEO対策になる、という相乗効果が期待できます。
まとめ
LLMO対策は、単なるキーワード最適化や被リンク獲得といった従来のSEOの枠組みを超え、AIという新たなユーザーに情報を届けるための、より本質的で未来志向のマーケティング戦略です。
その鍵となるのは、信頼できる一次情報、AIが理解しやすい構造化データ、そして専門性と権威性という3つの要素を徹底すること。これらはAIのためだけでなく、最終的には人間が読んでも価値の高いコンテンツを生み出すことにつながります。
LLMO対策は、インターネットでの情報収集のあり方が変化する今、ブランドの信頼性を高め、新たなユーザー層にリーチするための不可欠な手段です。今から対策を始めることで、来るべきAI時代のデジタルマーケティングにおいて、競合に一歩先んじることができるでしょう。
これは短期的な戦術ではなく、コンテンツのあり方を根本から見つめ直し、長期的なビジネス成長へとつなげるための重要な投資となります。
