LLMO対策のチェックリストについて-（株）セブンアイズ

LLMO対策 チェックリスト：AI時代の必須項目と実践ポイント

生成AIが情報収集の主役となった今、LLMO対策（Large Language Model Optimization）は企業や個人サイト運営者にとって不可欠な戦略です。ここでは、最新の実践事例や専門家の推奨事項をもとに、初心者でもすぐに使えるLLMO対策チェックリストをまとめました。

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1. 技術的基盤の整備

• llms.txtの設置
  サイトルートにllms.txtを設置し、AIクローラーに学習・引用してほしいページや情報を明示する。
• 構造化データの実装
  FAQPage、Article、Organization、ProductなどのスキーマをJSON-LD形式で追加し、AIが内容を正確に理解できるようにする。
• ページ表示速度の最適化
  画像サイズやキャッシュ、レスポンシブデザインなどで高速表示を実現する。
• 見出しタグ（h1〜h4）の論理構造化
  トピックごとに階層構造を守り、AIが情報を抽出しやすい設計にする。

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2. コンテンツ設計と表現

• 一次情報・独自データの明示
  調査データや専門家インタビューなど、他社にないオリジナル情報を積極的に掲載する。
• E-E-A-Tの強化
  経験・専門性・権威性・信頼性を示すため、著者情報や監修者の実績、出典・根拠を明記する。
• Q&A形式・質問見出しの活用
  「○○とは？」「△△の方法」など、AIが抽出しやすい質問形式の見出しやFAQを設ける。
• 箇条書きや表の活用
  情報をリストや表で整理し、AIが要素を分解しやすくする。
• 情報の鮮度管理
  記事の最終更新日や最新データを明記し、古い情報のまま放置しない。

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3. エンティティ・ブランド情報の最適化

• 会社名・所在地・サービス内容の明示
  AIが正確に企業やサービスを認識できるよう、ページ内や構造化データで明確に記載する。
• 地域・業種の明示
  地名や業種を明記し、ローカル検索や専門分野でのAI引用を狙う。
• 外部評価・被引用の強化
  プレスリリースや外部リンク、レビューサイトでの評価を積極的に獲得し、AIの信頼度向上を図る。

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4. 運用・モニタリングと継続的な改善

• AI検索での被引用チェック
  ChatGPTやGeminiで自社名・サービス名を検索し、正しい情報が引用されているか確認する。
• Google Search ConsoleやGA4で流入分析
  AI経由の流入や指名検索数、表示回数の変化を定期的にモニタリングする。
• 情報発信の多様化
  テキストだけでなく、動画や音声、SNSなど多様なフォーマットで情報を発信し、AIの学習対象を広げる。
• レビュー・評判管理
  業界特化レビューサイトや掲示板を定期的にチェックし、ネガティブな情報には迅速に対応する。

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5. チェックリストまとめ表

チェック項目	ポイント・効果
llms.txt設置	AIクローラーにメタ情報を提供
構造化データ実装	AIがページ内容を正確に理解
見出しタグ・論理構造の整理	AIが情報を抽出しやすい
一次情報・独自データの明示	AI評価・信頼性向上
E-E-A-T強化	専門性・信頼性の証明
Q&A形式・質問見出し	AIがQ&A構造を抽出しやすい
箇条書き・表の活用	情報の分解・整理
情報の鮮度管理	最新性の担保
会社名・所在地・サービス内容の明示	エンティティ認識向上
地域・業種の明示	ローカル・専門分野での引用
外部評価・被引用の強化	AIの信頼度向上
AI検索での被引用チェック	引用状況の把握
流入分析・指名検索数モニタリング	効果測定
多様な情報発信	AI学習範囲拡大
レビュー・評判管理	ネガティブ情報拡散リスク低減

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まとめ

LLMO対策は「AIに選ばれる情報源」になるための総合的な最適化活動です。技術・コンテンツ・ブランド・運用体制の各観点から、上記チェックリストを活用して自社サイトを定期的に見直しましょう。AIコンテンツ管理やパフォーマンス最適化の観点からも、継続的な改善が成果につながります。