コレクション: GEO
更新日: 2026.07.23
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LLMO対策とは？対象となるAI検索と始め方を解説

LLMO対策とは何かを、対象となるLLM回答・生成AI検索面から整理します。SEOやGEOとの関係、Googleの生成AI検索とChatGPT Searchで異なる対策、最初に確認する4つの項目、技術設定と継続観測に関する2つの注意点まで解説します。

LLMO対策はAI検索で扱われる情報を整える取り組みLLMO対策は、LLMによる回答や生成AI検索で自社情報を見つけ、内容を正しく扱ってもらいやすくするための情報整備です。SEOをやめる施策でも、特定の設定だけで掲載を狙う裏技でもありません。
SEOを土台にGoogleとChatGPTを分けて考えるクロールやインデックス、分かりやすい本文などのSEO基盤は共通します。一方、取得を制御する仕組みや表示、計測方法はGoogleとChatGPTで異なるため、対象面ごとの確認が必要です。
最初は対象面・取得・情報整合・基準値を確認着手時は、対象にする検索面を決めたうえで、ページの取得可否、公式情報との整合、表示・引用・流入の基準値を確認します。技術設定だけで終わらせず、継続して変化を観測することが重要です。

監修者森下浩志Wallabee 代表

早稲田大学基幹理工学部出身。在学中よりマーケティングに従事し、月間100万PV超のWebメディア運営等の実績を持つ。2023年に株式会社Wallabeeを創業し、AIメディア事業を成長・譲渡した後、現在はAI検索最適化（GEO）領域に特化したプロダクトを開発。“AIに選ばれるブランドになる”ための新しいマーケティングの研究・実践に取り組んでいる。

LLMOが対象にする検索・回答面

LLMO対策とは、LLMによる回答や生成AI検索で、自社の情報を見つけ、取得し、内容を理解してもらいやすくするための情報整備です。業界で統一された公式用語ではありませんが、AIの回答内で情報が表示・引用される状態を改善する取り組みとして捉えると分かりやすいでしょう。

対象は、GoogleのAI OverviewsやAI Mode、ChatGPT Searchなど、検索と生成AIの回答が組み合わさる画面です。ユーザーの問いに関連するページが発見され、内容を取得・解釈された後、その情報が回答や引用リンクに使われる可能性があります。

ただし、ページを取得できる状態にしただけで掲載や引用が決まるわけではありません。LLMOでは、技術的に利用できる状態と、回答の材料として選ばれる状態を分けて考えることが大切です。

LLMOとSEO・GEOの関係

LLMO対策はSEOの代わりではありません。検索エンジンや検索AIがページを見つけられること、クロールやインデックスを妨げないこと、本文が人にも機械にも分かりやすいことは共通の土台です。Googleも、生成AI検索向けに特別な最適化をするのではなく、従来のSEOの基本を重視するよう案内しています。

その土台に加えて、LLMOではLLMの回答面ごとに、情報の取得可否、表示・引用のされ方、AI経由の流入を確認します。SEOが検索結果で見つけてもらうための基盤なら、LLMOはLLM回答や生成AI検索で情報がどう扱われるかまでを見る考え方です。

GEOとの線引きには業界共通の定義がありません。本記事では、LLMOをLLM回答・生成AI検索面に焦点を当てる言葉、GEOを発見・引用・推薦の設計から計測・改善まで含む、より広い運用領域として整理します。

LLMOはGoogleとChatGPTで対策が違う？

はい、共通する基礎はありますが、確認する設定と測定方法は異なります。GoogleのAI OverviewsやAI ModeはGoogle検索のインデックスとランキングの仕組みを土台にしています。一方、ChatGPT SearchではOpenAIの検索表示用クローラーを受け入れられるかが確認点になります。

取得の制御も同じではありません。OpenAIの公式資料では、ChatGPTの検索表示に使うOAI-SearchBotと、モデル学習に使われ得るGPTBotは別の役割として説明されています。そのため、学習への利用を制限する判断と、検索結果に表示できる状態にする判断は分けて行えます。

観測では、Google側はSearch Consoleで利用できる表示・流入情報を確認し、ChatGPT側は回答中の引用リンクやchatgpt.comからの流入を確認します。すべてを一つの数値にまとめる前に、対象面、取得制御、表示・引用、計測の違いを並べて整理すると、対策先を取り違えにくくなります。

Googleの生成AI検索とChatGPT Searchの違い

比較項目	Googleの生成AI検索	ChatGPT Search
主な対象面	AI Overviews、AI Mode	ChatGPTの検索回答
情報を探す基盤	Google検索のインデックスとランキングの仕組み	検索表示用のOAI-SearchBotと検索プロバイダー
取得制御	Google検索のクロール・インデックス設定	OAI-SearchBotで検索表示を制御。学習用GPTBotとは別設定
表示・引用	回答内の関連リンクや検索結果への導線	インライン引用やSourcesパネルのリンク
主な観測先	利用できるSearch Console情報と実際の検索画面	回答中の引用リンクとchatgpt.comからの流入

出典：

対象面、取得制御、表示・引用、計測で異なる主な確認先

LLMOで最初に確認する4つの項目

LLMO対策は、施策を無作為に増やす前に現状を分けて確認することから始めます。見るべきなのは、対象にする検索面、ページの取得可否、公式情報との整合、表示・引用・流入の基準値です。

この順に確認すると、対象が曖昧なのか、取得の段階で止まっているのか、内容に不一致があるのか、観測方法が足りないのかを切り分けられます。万能な成功手順ではなく、優先順位を決めるための初回点検として活用できます。

対象にする検索面を決める

最初に、誰がどのAI検索を使い、何を尋ねる場面を対象にするか決める必要があります。たとえば、GoogleのAI OverviewsやAI Modeで商品情報を探す場面と、ChatGPT Searchで比較や選び方を相談する場面では、確認する回答や引用元が異なります。

対象面には、自社の顧客が使う可能性と事業への影響から優先順位を付ける必要があります。そのうえで、ブランド名、商品・サービス名、課題や比較条件など、確認したい問いをそろえておきましょう。すべてのAIサービスを一度に追うより、判断に使える範囲から始めるほうが変化を比較しやすくなります。

検索AIがページを取得できるか確かめる

内容を直す前に、対象ページが検索AIから利用できる状態かを確かめる必要があります。確認は、ページが見つかる「発見」、内容を読める「取得」、何の情報か判断できる「解釈」の3段階に分けると、問題の場所を切り分けやすくなります。

Googleではインデックス可否、robots.txt、内部リンク、ページ内のテキストなど、検索掲載の基本を確認する必要があります。ChatGPT Searchでは、WAFなどでアクセスを妨げていないかに加え、検索表示用のOAI-SearchBotを許可しているかも確認が必要です。学習用のGPTBotとは役割が異なるため、一律に同じ扱いをする必要はありません。

取得できない状態では、情報の正しさを改善しても回答材料になりにくくなります。ただし、取得できることは入口にすぎず、実際の掲載や引用を保証する条件ではありません。

公式情報とページの内容をそろえる

検索AIが参照する情報に食い違いがあると、企業や商品について正確に判断しにくくなります。会社名、運営主体、商品・サービスの内容、料金、提供条件など、判断に関わる情報は公式サイトの一次情報を基準にそろえておく必要があります。

ページ内では、見出しと本文の関係を明確にし、古い記述やページ同士の矛盾を減らします。構造化データを使う場合も、画面に表示される本文と一致させることが前提です。Googleの公式ガイドでも、正確な構造化データや外部プロフィールの情報を更新することなど、既存のSEOの基本が推奨されています。

特定の書式や構造化データだけで回答への採用が決まるわけではありません。個別の設定を増やすより、利用者が読んでも意味が通り、複数の公式情報を照合しても同じ内容になる状態を優先します。

表示・引用・流入の基準値を残す

改善前の状態を記録しておくと、後から表示や引用が変わったかを比較できます。対象サービス、確認した問い、確認日、回答内でのブランド表示、引用されたURL、AI経由の流入、不正確な記述の有無を同じ形式で残しておく必要があります。

Google側は、利用できるSearch Consoleの表示・流入情報と実際の生成AI検索画面を確認する必要があります。ChatGPT側は、回答中の引用リンクとchatgpt.comからの流入を確認できます。サービス名と確認日を残すのは、同じ問いでも回答や参照先が変わることがあるためです。

初回観測で残す情報

対象サービスと確認日Google、ChatGPTなど、確認した検索面と日付を記録
確認した問いブランド名、商品名、課題、比較条件など実際に入力した問いを記録
表示内容自社名や商品がどの文脈で表示されたかを記録
引用されたURL自社ページと第三者ページを分けて記録
AI経由の流入確認できる参照元、対象ページ、訪問数を記録
不正確な記述と次の見直し先事実とのずれと、取得設定・本文・公式情報のどこを見直すかを記録

この初回記録は成果判定ではなく、改善前の基準値です。細かなKPIや目標値を決める前に、何をどの条件で観測したかを再現できる状態にしておくことが重要です。

LLMO対策で知っておくべき２つの注意点

ここまでの確認項目を満たしても、AI回答への掲載や引用は保証されません。LLMO対策では、技術設定を最低限の前提として整えることと、変化を継続的に観測・評価することを分けて考える必要があります。

設定だけで完了と考えると、情報が回答に選ばれない理由や、時間とともに変わった状態を見落とします。反対に、一度の表示だけで成果と判断することもできません。次の2点をLLMO対策の前提として押さえましょう。

①技術設定は最低限やるべきこと

robots.txtやWAFで必要なクローラーを妨げないこと、Googleでインデックス可能な状態にすること、本文と一致する構造化データを使うことは、LLMO対策の最低限の土台です。情報が発見・取得・解釈できなければ、回答材料の候補になりにくいためです。

ただし、技術設定は入口を整えるもので、回答への採用や表示順位を決める十分条件ではありません。Googleも、要件を満たしていてもクロール、インデックス、表示を保証しないと案内しています。内容の関連性、明確さ、正確さなど、回答に使う価値が伝わる情報整備も必要です。

llms.txtのような専用ファイルも、それだけでAI回答への掲載を実現する仕組みではありません。個別の設定を導入したかではなく、対象サービスがページを利用でき、本文の意味を判断できる状態かで確認します。

②継続的な観測・評価をしないと意味がない

一度だけ表示や流入を確認しても、LLMO対策の効果は判断できません。初回観測で分かるのは、その時点の表示、引用、流入、不整合の状態です。これを改善前の基準値として残し、同じ対象面と問いで変化を追います。

AIの回答や参照先は、検索面の仕様、クロールやインデックスの状態、参照できる情報の更新などによって変わります。そのため、対象サービス、確認した問い、確認日をそろえ、表示・引用・流入を継続して比較することが必要です。

評価に必要な期間や目標値は、対象サービスやサイトの状態によって変わるため一律には決められません。基準値からの変化と、その間に行った改善を結び付けて見ることで、次に直すべき箇所を判断しやすくなります。

よくある質問

LLMOはどのような企業が取り組むべきですか？
顧客がGoogleの生成AI検索やChatGPT Searchを使って商品・サービス、企業情報を調べる可能性がある企業に向いています。特に、AI回答内の表示や引用が認知、比較、問い合わせに影響し得る場合は、まず自社情報の取得可否と正確さを確認する価値があります。
LLMOはどのくらいの期間で効果が出ますか？
一律の期間は示せません。クロールやインデックスの状態、対象サービス、情報更新の反映、確認する問いによって変わるため、初回観測を基準値として同じ条件で変化を追い、改善との関係を評価します。
構造化データだけでLLMOに対応できますか？
構造化データだけでは対応できません。本文と一致する正確な構造化データは理解を助ける基礎の一つですが、クロールやインデックス、本文の明確さ、公式情報との整合も必要であり、AI回答への掲載や引用を保証するものではありません。
LLMOの効果はどのように測定しますか？
対象サービスと確認する問いを固定し、回答内の表示、引用URL、AI経由の流入、不正確な記述の変化を記録します。Googleは利用できるSearch Console情報、ChatGPTは引用リンクとchatgpt.comからの流入を確認し、初回の基準値と継続観測の結果を比較します。