0. なぜ今「LLMO」が必要なのか
これまで企業のデジタル施策は、主に検索エンジンを前提として設計されてきました。
検索結果で上位表示を獲得することが、流入や認知、成果の起点だったためです。
しかし現在、情報流通の入口は大きく変化しつつあります。
ユーザーは検索結果を比較検討するのではなく、生成AIの回答をそのまま受け取る場面が増えています。
このとき重要になるのは「順位」ではなく、AIの回答の中で、自社が推薦されるかどうかです。
検索で上位に表示されていたとしても、AIの回答の中に名前が挙がらなければ、選択肢として認識されない可能性があります。
この構造変化に対応するための取り組みが、LLMO（Large Language Model Optimization）です。
1. LLMOの定義
LLMOとは、
生成AIにおける推薦構造を設計・最適化する取り組み
を指します。
SEOが「検索順位の最適化」であるのに対し、LLMOは「推薦の構造設計」です。
ここで重要なのは、LLMOが単なるテクニックではないという点です。
生成AIはページ単位で順位付けをしているのではなく、企業やサービスを“代表例”として扱うかどうかを判断しています。
つまり、LLMOとは「AIの回答文脈の中で、どのような位置づけで扱われるか」を設計することです。
2. AIはどのように「推薦」を形成するのか
生成AIの推薦は偶然に生まれるものではありません。
いくつかの構造的要因が重なり合うことで形成されます。
2-1. LLMはエンティティとして認識する
AIはまず、企業やサービスを一つの「エンティティ」として認識します。
エンティティとは、単なる名称ではなく、識別可能な存在として意味づけられた単位を指します。企業名やサービス名はもちろんのこと、その企業が属する業界やカテゴリ、そして市場の中でどのような立ち位置にあるのかといった情報まで含めて、ひとまとまりの存在として理解されます。
しかし、名称の表記が揺れていたり、カテゴリの説明が曖昧であったり、媒体ごとに異なる紹介のされ方をしていたりすると、AIはそれらを一貫した存在として結びつけることができません。その結果、認識が弱まり、推薦の候補として安定的に扱われにくくなります。
エンティティの概念や最適化のためのチェックリストは
→「エンティティとは何か？」の記事で詳しく解説しています。
2-2. 文脈の固定化
推薦は、単発の情報によって生まれるものではありません。
ある企業が特定の領域の代表例として扱われるためには、その位置づけが繰り返し語られる必要があります。自社サイト内の説明、第三者メディアでの紹介、FAQや解説コンテンツなど、複数の情報源において同じ意味づけが積み重なることで、「この企業はこの領域の存在である」という文脈が徐々に固定されていきます。
生成AIは、個々のページをそのまま評価しているのではなく、分散した情報の傾向を統合し、そこから一貫性を抽出します。LLMOにおいて重要なのは、単に情報を増やすことではなく、意味づけを揃えることであり、どの場面でも同じ軸で語られる状態を設計することが、推薦構造を安定させる前提となります。
2-3. 自己強化ループ
推薦構造には、自己強化の性質があります。
ある企業が特定の領域の代表例として繰り返し言及されるようになると、その位置づけはさらに強化されていきます。SNSでの言及や、解説記事・比較文脈の中で基準として扱われる機会が増え、生成AIから再び選ばれる可能性が高まります。
SEOにも自己学習ループはありますが、学習のサイクルはLLMOの方が早く、およそ３倍のスピードでループが適用されると言われています。
LLMOは出遅れるほど構造的に不利になる可能性があるため、この自己強化ループの存在を理解して、早期に対応していくことが重要です。
3. SEOとの決定的な違い
LLMOとSEOは、似ているようで前提が大きく異なります。
| SEO | LLMO |
|---|---|
| ページ単位の評価 | エンティティ単位の評価 |
| 検索順位 | 推薦・言及 |
| キーワード最適化 | 文脈設計 |
| 被リンク | 引用・言及構造 |
SEOでは「どのページが上位に表示されるか」が焦点でした。
一方LLMOでは、「どの企業が代表例として挙げられるか」が焦点になります。
順位争いから、推薦構造の設計への転換を理解することが、LLMOの第一歩です。
4. 企業が最初にやるべきこと
構造を理解したうえで、企業が最初に着手すべきことは明確です。
4-1. 自社がAIでどのように扱われているかを知る
まず、自社が現在どのような文脈で扱われているのかを把握する必要があります。
- 推薦されているのか
- どのカテゴリで言及されているのか
- 競合と比較された場合、どの位置にあるのか
構造は、測定しなければ見えません。
4-2. エンティティの整合性を取る
次に、自社のエンティティ表現を整えます。
- 表記の統一
- カテゴリの明確化
- 代表ワードの整理
Web全体で一貫した表現を保つことが、文脈固定の前提になります。
4-3. 推薦ワードの設計
企業は「何の代表例になりたいのか」を明確にする必要があります。
- コスト重視
- 技術特化
- 中小企業向け
- 高品質志向
といった軸を明示し、それに沿った情報設計を行います。
曖昧なポジショニングでは、AIは代表例として扱いません。
4-4. FAQ・構造化情報の整備
FAQや解説コンテンツは、文脈を明示的に示す役割を持ちます。
- よくある質問への回答
- 比較軸の明確化
- 強みの具体化
これらは、AIが理解しやすい形で情報を整理する手段となります。
5. 測定なしでは改善できない
推薦は目に見えにくい構造です。
- AIごとに回答が異なる
- 時系列で変化する
- 競合状況によって揺れ動く
感覚だけで改善を試みることは困難です。
現状を把握し、変化を追跡し、構造の動きを観察することが不可欠です。
6. まとめ
LLMOはテクニックではなく構造設計である
LLMOは、単なるハックや一時的な施策ではありません。
- コンテンツ量だけの問題でもなく
- キーワード最適化の延長でもなく
- 表面的なテクニックでもありません
生成AIにおける推薦は、構造の結果として生まれます。
したがって、LLMOとは構造を理解し、設計し、継続的に観察する取り組みです。
構造を理解した企業から、AI時代の代表例になっていきます。
