SEO vs LLMO！AIが主役の時代に勝つための最新マーケティング手法とは？ | 大阪のホームページ制作会社 株式会社TREVOのスタッフブログ

LLMO (Large Language Model Optimization) とは、ChatGPT、Google Gemini、Perplexity などの大規模言語モデル (LLM) の回答にコンテンツが表示されるようにコンテンツを最適化する手法です。近年、LLMが台頭し、ユーザーが情報を探す際に従来の検索エンジンの代わりにLLMを利用するケースが増えています。

LLMは、膨大なデータに基づいてユーザーの質問に直接答えたり、コンテンツを要約したりすることができるため、SEO (検索エンジン最適化) とは異なるアプローチが必要となります。LLMは、ウェブサイト、書籍、学術論文、公開されているPDF、政府の報告書、法的文書、ソーシャルメディア、ビジネスリスティング、構造化データ、科学技術文書など、多岐にわたるデータソースから学習しています。これらのデータは、LLMが言語を理解し、文脈を解釈し、様々なタスクを実行するための基盤となっています。

欧米におけるLLMOの台頭と今後の動き

欧米では、AIを活用した検索行動の変化が進んでおり、特にLLMの利用が急速に増えています。2024年現在、多くの知識労働者がGoogleではなく、ChatGPTやPerplexityなどのAIツールで情報収集を開始するようになっています。これにより、企業のマーケティング戦略も検索エンジン最適化（SEO）から、LLMを活用した最適化（LLMO）へとシフトしつつあります。

GoogleやMicrosoftは、検索結果に生成AIを統合する動きを加速しており、検索エンジンとAIが融合することで、今後の検索行動はより対話的なものになると予測されています。例えば、GoogleのSGE（Search Generative Experience）は、検索結果ページに直接AIが生成した要約を表示する実験を進めています。MicrosoftのBing Chatも、AIが検索を補完し、ユーザーに直接的な回答を提供する機能を強化しています。

この流れに伴い、企業は検索結果のランキングだけでなく、AIによる言及や推薦を獲得することが重要になっています。欧米のデジタルマーケティング企業では、LLMOに特化した最適化戦略を採用し、AIに最適なコンテンツを提供することでブランドの可視性を高める取り組みが進んでいます。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOはどちらも、コンテンツを最適化してオンラインでの可視性を高めることを目的としていますが、いくつかの重要な違いがあります。

LLMOはSEOとは異なり、バックリンクやキーワードの最適化だけでなく、AIがどのように情報を学習し、引用するかを考慮する必要があります。そのため、AIが好む形式での情報提供や、権威あるサイトでの言及を増やす戦略が重要になります。

SEOとLLMOはどちらに比重を置くべきか

SEOとLLMOのどちらに比重を置くべきかは、企業のビジネスモデルやターゲット市場によりますが、現時点では両方のバランスを取ることが推奨されます。SEOは引き続き重要な流入経路であり、Googleの検索エンジンが依然として強力な影響力を持っています。しかし、LLMOを軽視すると、AI検索においてブランドが取り上げられないリスクが生じます。

最適な戦略は、

• SEOを基盤として維持しつつ、LLMOの施策を並行して進める
• AIが好むコンテンツフォーマットを理解し、適切な最適化を行う
• LLMによる言及の増加を測定し、継続的に改善する

このアプローチにより、検索エンジンとAIの両方からの流入を最大化できます。

LLMOのメリットとデメリット

メリット

• ユーザーへの直接アプローチ
  AI回答内でブランドが紹介されると、専門家推薦のような効果でユーザーの信頼を獲得。
• 検索エンジン以外の流入経路の確保
  AIアシスタントの利用が増え、検索エンジンを使わないユーザー層へのリーチが可能。
• SEOと併用可能
  既存のSEO施策と併用しながら、LLMOの効果を高めることができる。
• 競争が少ない
  まだ普及段階にあるため、競争相手が少なく、先行者利益を得やすい。
• 新規ユーザー層へのリーチ
  AIツールを活用する若年層やテクノロジー志向のユーザーに新たなアプローチが可能。

デメリット

• 成果の測定が難しい
  AIの回答にどの程度影響を与えているかを直接計測するのが困難。
• AIのアルゴリズム変更による影響
  検索エンジンのアルゴリズム同様、AIの更新で最適化の方法が変わる可能性がある。
• 誤情報が引用されるリスク
  LLMが誤った情報を引用してしまう場合がある。
• ゼロクリックのジレンマ
  AI回答で疑問が解消されると、ユーザーがサイト訪問しない可能性がある。
• ゼロクリックのジレンマ
  AI回答で疑問が解消されると、ユーザーがサイト訪問しない可能性がある。

LLMOに必要なスキルと知識

LLMO担当者には、従来のSEOやコンテンツマーケティングの知識に加え、以下のようなスキルが求められます。

• SEO基礎知識とコンテンツ制作能力
  キーワード調査、オンページ最適化、リンクビルディングなど、従来のSEOスキルは基礎として必須。
• AIリテラシー
  大規模言語モデルの学習仕組みやRAG（Retrieval Augmented Generation）など、AI固有の知識も必要。
• エンティティ・ナレッジグラフの理解
  自社ブランドや製品がどのような関連語で認識されているか、知識グラフ上での位置づけを把握する能力。
• データ分析とモニタリング
  ブランドの検索ボリューム、ソーシャルメディア言及数、被リンク数などを定期的にチェックし、PDCAサイクルを回す力。
• PR・ブランディングスキル
  外部メディアやコミュニティへの情報発信、公式情報の整備を通じた信頼性向上。
• テクニカルSEO・サイト管理
  クローラビリティ、ページ速度、モバイル対応、さらにはllms.txtファイルの実装など、新たな技術的知見も重要。
• プロンプトエンジニアリング
  AIに適切な質問を投げ、望ましい回答を引き出すための工夫と逆引き思考が必要。

LLMOの主要施策

LLMOで成果を出すためには、以下のような具体的な施策が必要です。

権威性・専門性の追求

• 専門家による執筆
  業界内で権威あるコンテンツを提供することで、AIが信頼できる情報源と認識しやすくなります。
• 著者プロフィールの充実
  執筆者の実績や専門知識を明示し、信頼性を高めます。

包括的かつ読みやすい記事構成

• 見出しや箇条書き
  ユーザーやAIが要点を把握しやすい構造にすることで、引用されやすいコンテンツとなります。
• 明確な要約
  冒頭や末尾に要点をまとめ、情報を簡潔に提示することが重要です。

構造化データと知識グラフの活用

• スキーママークアップ
  記事やFAQに構造化データを組み込むことで、AIが内容を理解しやすくなります。
• llms.txtの活用
  サイトルートにMarkdown形式で重要情報を提供する試みは、AI向けの最適化において注目されています。

コンテンツ内の引用・データの活用

統計データや引用、出典付き情報を盛り込むことで、AIが参照する価値のあるコンテンツとなり、結果として信頼性向上に寄与します。

定期的なコンテンツのアップデート

最新情報の反映と継続的な更新は、AIにとっても「新鮮な情報」として評価されやすく、長期的な効果が期待されます。

内部リンクとトピッククラスタリング

関連する記事同士の内部リンクを強化することで、サイト全体の専門性と網羅性をAIにアピールできます。

AIからのフィードバックの反映

実際にChatGPTやBardに自社情報で質問し、得られる回答をもとにコンテンツの改善を行うPDCAサイクルの確立も有効です。

LLMOの成功事例

TwitterShots (ツール開発者)

米国の個人開発ツール「TwitterShots」は、リスティング広告に頼らず、AIチャットボット（Perplexity AIやChatGPT）からの流入で成功を収めました。明確な説明コンテンツや開発者コミュニティでの言及が、AI回答での自社露出を実現しました。

デジタルPR企業の取り組み

あるデジタルPR企業は、Bing Chatの統合機能に注目し、自社サイトのコンテンツをチューニングすることで、AI回答に自社名が頻繁に出現する効果を実現。これにより、広告費ゼロで問い合わせ件数の増加に成功しました。

スタートアップ企業のコンテンツ強化

中堅のソフトウェア企業は、独自調査データやHow-toガイドを積極的に公開。業界メディアや専門フォーラムで引用され、ChatGPTの回答に自社の統計や製品名が引用される事例も報告されています。

大手企業の生成AI活用

Google、Microsoft、Amazonなど大企業も、生成AIを活用したLLMO施策に取り組んでおり、各種サービスやプロモーションにおいて新たな集客手法を確立しています。

日本におけるLLMOの現状と課題

日本ではLLMOの認知度がまだ低く、SEOが主流のマーケティング手法として活用されています。しかし、ChatGPTやBing Chatの日本語対応が進み、AIを利用するユーザーが増加する中、LLMOの重要性も高まっています。

課題としては、

• 日本語コンテンツがAIの学習データとして少ない
• LLMOに特化したマーケティング事例が少ない
• AIに最適化されたコンテンツ制作のノウハウが不足

これらの課題を解決し、LLMOの活用を進めることで、日本企業もAI検索時代に適応できるでしょう。

まとめ

LLMOは、SEOとは異なる視点でAIに最適化する新しいマーケティング手法です。SEOと並行して取り組むことで、AIの回答内での可視性を向上させ、検索エンジン以外の流入を確保することができます。

今後のデジタルマーケティング戦略において、LLMOは不可欠な要素になると考えられます。TREVOでも最新のLLMO技術を活用し、企業のオンラインプレゼンスを強化する施策を提供していきます！