生成AIの発展とともに、これからの検索体験そのものが大きな転換点を迎えています。従来型のGoogle検索やYahoo!検索といった「キーワード検索中心」の時代から、ChatGPTをはじめとした会話型AIによる回答生成が主流になり始めているのは誰しもが実感していることでしょう。この潮流の中で注目されるのが「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）対策」と、それに関連する「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）戦略」です。
私は（株）セブンアイズ代表 瀧内賢は、これまでSEO対策や生成AIに関する多数の専門書を執筆してきましたが、現在新たに『LLMO対策』に特化した書籍を準備しています。本記事では、その執筆に先駆けて「なぜ今、LLMO・GEO対策が必要なのか」「従来のSEOとの違い」「企業や個人がどのように取り組むべきか」を整理し、私が書籍で扱う予定の内容を概要としてご紹介します。
なぜLLMO・GEO対策が必要なのか
これまで検索エンジン最適化（SEO）は「検索キーワードに対応するウェブページをいかに上位表示させるか」という技術でした。しかし、ChatGPTやGemini（旧Bard）、Claude、Perplexity AIなどのようなAIプラットフォームでは、ユーザーが質問するとAIが「直接回答を生成」します。つまり、Google検索に並ぶ青いリンク群ではなく、AIがまとめた一つの答えが提示されるのです。
ここで浮かぶ重大な課題は以下の通りです。
- 企業や個人が発信する情報がAIの回答に反映されなければ、ユーザーに認知されない
- 従来のSEOの知識だけでは、AIに引用・採用されるための最適化が不十分
- LLM（大規模言語モデル）そのものに学習・参照される仕組みを理解しなければ、情報は「AI空間」で消えてしまう
したがって、これからの情報発信者に求められるのは「LLMO・GEO対策」すなわち、AIに学習され、参照され、回答文中で引用されやすくなるための新しい最適化戦略なのです。
LLMOとGEOの違い
LLMOとGEOは密接に関連する概念ですが、明確な違いがあります。わかりやすく整理すると以下のようになります。
| 項目 | LLMO（Large Language Model Optimization） | GEO（Generative Engine Optimization） |
|---|---|---|
| 対象 | LLMそのもの（ChatGPT、Claude、Geminiなど） | 生成検索エンジン（Perplexity、SearchGPTなど） |
| 目的 | モデルが引用・学習する情報源として選ばれる | ユーザーに提示される回答中で表示される |
| 手法 | 機械学習向け情報設計、構造化データ、言語最適化 | サイトの信頼度、情報網羅性、最新性への対応 |
| 成果 | モデル内で「知識」として保持される | 回答文に直接リンクや参照が掲載される |
つまり、LLMOとは「AIの脳に刻み込まれるように最適化すること」、そしてGEOとは「AIの口から話されるときに、引用元として自社の情報を出してもらうこと」と言えます。
従来のSEOとの違い
SEOはあくまで「検索エンジン上のランキング」を意識するものでした。しかし、AI検索の時代になると以下の点で大きく変化します。
- キーワード至上主義から質問意図理解へ
ユーザーは「〇〇とは？」ではなく、文章で質問します。AIはこれを自然言語処理で解釈するため、従来のキーワード密度はほぼ無意味になります。 - サイト流入から情報抽出へ
AIはコンテンツをクロールした上で、回答に適した一部を要約・引用します。ユーザーが必ずしもサイトに訪問するとは限らない構造になっています。 - 第三者検証・出典提示の重視
AIは虚偽情報を防ぐため、信頼できるサイトのみを「参考文献」として提示する傾向があります。そのため情報の透明性や一次情報の価値が一層重要です。
SEO時代に構築してきたコンテンツ重視の考え方は引き継がれますが、「AIがどのように情報を抽出・学習するか」という視点への転換が必要とされます。
LLMO・GEO対策の具体的アプローチ
書籍では体系的にアプローチを整理していきますが、ここではその骨子を先行的に紹介します。
1. 構造化データとメタ情報の最適化
AIはWebページ内の構造化データやスキーマを重視して理解します。FAQ形式やQ&A形式のデータはAIによって直接引用されやすく、また著者名や発行会社を明記することで信頼度が高まります。
2. 信頼性と権威性の確立
従来の「E-E-A-T（経験・専門性・権威・信頼）」は引き続き強い影響力を持ちます。AIは専門家による一次情報を優先的に取り込むため、記事の執筆者情報を明示することが必須です。
3. 動的更新とフレッシュネスの維持
AIは「最新情報」を求めるクエリにも対応します。更新頻度の低いサイトはAI回答に引用されにくくなり、定期的な更新が最適化の重要ポイントとなります。
4. マルチモーダル対応
テキストだけでなく、画像・動画・音声データをAIが解釈する時代になります。図解やインフォグラフィックを入れることでAI理解を補強することができます。
5. 各LLMごとの特性理解
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどモデルごとに参照する情報源や引用スタイルは異なります。多様なAIに最適化した多層戦略が必要です。
書籍で扱う実践ステップ
執筆予定の書籍では、以下のような構成で「実践的なLLMO・GEO対策」を体系化します。
- AI時代の検索概況 – SEOからGEOへの転換解説
- LLMOの基本メカニズム – LLMはどう学習し、どの情報を信用するのか
- GEO実践法 – 生成エンジンに引用されるための技術的手法
- コンテンツ企画の新基準 – E-E-A-TからAI時代の「情報倫理」へ
- 業界別活用法 – 医療、教育、法律、ECなど特化領域ごとの最適化
- 未来のAI検索像 – ChatGPTプラグインやAIエージェントとの連携予測
読者がすぐに取り組めるよう、実際の導入事例や改善チェックリストも提示する予定です。
まとめと今後の展望
AI検索の世界では、情報発信者が「どれだけAIに信頼されるか」が勝敗を分けます。SEO時代が「Googleを理解する競争」だったように、これからは「大規模言語モデルに理解される競争」へと移行していくのです。
私がこれから執筆する書籍『LLMO・GEO対策』は、この変化の最前線に立ち、実践可能なフレームワークを提供することを目的としています。検索という行為は人類の知的活動に直結するだけに、LLMO対策はマーケティング手法を超えた「新しいデジタル時代の素養」となるでしょう。
瀧内賢（株式会社セブンアイズ）
以下のようにQA形式に手直ししました。
Q1. なぜ今LLMO・GEO対策が必要なのですか？
従来のSEOは検索エンジンでの上位表示を目的としていました。しかし、ChatGPTやClaude、Geminiなど生成AIは「直接回答を生成」する仕組みを持ち、ユーザーはリンクをクリックせずに回答を得るようになっています。そのため、AIに引用・採用されなければ情報が届かなくなるリスクがあり、AIに最適化する「LLMO・GEO対策」が必須となっています。
Q2. LLMOとGEOはどのように違うのですか？
- LLMO（Large Language Model Optimization）： 大規模言語モデルに情報そのものを学習・刻み込まれるように最適化すること。ChatGPTやClaudeなどのモデル自体に「知識」として反映させる。
- GEO（Generative Engine Optimization）： Perplexity AIやSearchGPTのような生成検索エンジンで、自社の情報が回答文に引用・表示されるようにする最適化のこと。
簡単に言えば、LLMOは「AIの脳に入る」施策であり、GEOは「AIの口から話される」施策です。
Q3. 従来のSEOとの最大の違いは何ですか？
大きな違いは以下の3点です。
- 質問意図の重視： キーワードではなく自然文による質問に最適化する必要がある。
- 流入から抽出へ： サイトが直接訪問されるのではなく、AIが情報を抜粋して回答に使う。
- 出典提示の重視： AIは信頼性の高い情報源しか引用しないため、一次情報や専門家監修の価値がより高まる。
Q4. どのようにLLMO・GEO対策を実践すればよいですか？
具体的なアプローチは以下の通りです。
- 構造化データの整備： Q&A形式やスキーマを用いるとAIが理解しやすい。
- 信頼性の強化： 著者や専門家情報を明示し、E-E-A-Tを確立。
- 情報更新： 定期的な更新が引用頻度を高める。
- マルチモーダル対応： テキストに加えて画像や表を活用するとAI理解が深まる。
- モデルごとに戦略を最適化： ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどで異なる特徴に対応する。
Q5. 書籍ではどのような内容が扱われるのですか？
執筆予定の書籍『LLMO・GEO対策』では、以下を核心に据えています。
- AI時代の検索概況とSEOからGEOへの転換
- 大規模言語モデル（LLM）の仕組みと最適化方法
- 生成エンジンで引用されるための実践法
- 新しいコンテンツ企画基準と情報倫理
- 業界別（教育、医療、法律、ECなど）のケーススタディ
- 未来予測：AIエージェントやプラグインとの連携
Q6. 今後の展望はどうなりますか？
これからは「Googleを理解する競争」から「AIに理解される競争」へと移行します。情報発信者は、検索システムではなくAIそのものに信頼されなければ存在感を失います。LLMO対策はマーケティング戦略の一部にとどまらず、新しいデジタル時代を生き抜く基本戦略となるでしょう。
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