昨今ではAI検索がじわじわと検索のシェアを伸ばすのではないかという状況で、これからオーガニック集客を対策していく上で
どこに注力すべきか不安になりますよね。
あくまでも現時点での私の考えベースの内容にはなりますが、SEOとLLMOの関連性、検索エンジンの進化と大規模言語モデル時代の情報戦略について解説していきます。
そもそもSEOとLLMOって何？
まずはSEOもLLMOも言葉自体見たこともないという方に簡単ですが解説です。
SEO (Search Engine Optimization / 検索エンジン最適化)
Googleなどの検索エンジンで、特定のキーワードで検索された際に、あなたのウェブサイトがより上位に表示されるようにするための
様々な取り組みのことです。
目的は、検索からの流入（アクセス）を増やし、ビジネスや情報の認知度を高めることです。
ウェブサイトの内容、構成、技術的な要素、外部からの評価（被リンクなど）などが最適化の対象となります。
LLMO (Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化)
これは比較的新しい、あるいはまだ広く定着していない概念ですが、ここでは分かりやすく「ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が、
あなたの提供する情報をより正確に、意図通りに利用し、ユーザーへの応答に反映させやすくするための最適化」と捉えて説明します。
目的は、LLM経由での情報発見や、LLMを使った新しい情報提供チャネルでの存在感を高めることです。
かつては「Google検索で上位表示すること」が情報発見の主戦場でした。
しかし、近年はChatGPTなどの高性能なLLMが登場し、ユーザーは直接LLMに質問することで情報を得る機会が増えています。
また、Google自身も検索結果にLLMを活用した機能（例: SGE – Search Generative Experience）を導入し始めています。
このような変化の中で、「SEO（検索エンジン向け最適化）」だけではなく、「LLM向け最適化」も重要になってくるのではないか？ という議論が生まれ、SEOとLLMOの関連性が注目されているのです。
なぜSEOとLLMOは関連するのか？
この二つは、全く別のものに見えますが、いくつかの重要な点で関連し合っています。
検索エンジンの変化（Google SGEなど）
Googleは、検索結果の最上部にLLMが生成した要約や回答を表示する機能（SGEなど）をテスト・導入しています。
これは、ユーザーが必ずしも個別のウェブサイトをクリックしなくても、検索結果ページ上で質問の答えを得られるようにする試みです。
関連性
SGEなどのLLMが回答を生成する際、参照元としてインターネット上の情報を利用します。
この「参照されやすい情報」になるためには、従来のSEOで高く評価されるような「質が高く、信頼性があり、構造化されたコンテンツ」であることが重要です。
SEOで評価されているサイトのコンテンツは、LLMにも「信頼できる情報源」として参照されやすくなる可能性が高いのです。
LLMが情報源としてウェブサイトを利用する
LLMは膨大なテキストデータを学習していますが、最新の情報や特定のニッチな情報については、リアルタイムにウェブサイトを参照して回答を生成する場合があります。
関連性
LLMがあなたのウェブサイトの情報を参照するためには、まずウェブサイトが検索エンジンのクローラー（情報収集プログラム）によって適切に認識され、
インデックスされている（データベースに登録されている）必要があります。
そして、そのコンテンツが明確で、構造化され、LLMが内容を正確に理解しやすい形で提供されている必要があります。
前者はSEOの基本的な要件であり、後者がLLMO（LLMフレンドリーなコンテンツ）の要件と言えます。
つまり、SEOがしっかりしているサイトほど、LLMに情報源として「発見」されやすくなります。
コンテンツ作成における共通点
SEO
ユーザーの検索意図を満たす、質が高く、独自性があり、信頼できるコンテンツが評価されます。
キーワード選定、適切な見出し（hタグ）、内部リンク、外部からの被リンクなどが重要です。
LLMO
LLMが情報を正確に抽出し、利用するためには、コンテンツが明確で、論理的に構造化され、事実に基づいていることが重要です。
曖昧な表現、根拠不明な情報、複雑すぎる構成は、LLMが誤解する原因となります。
関連性
どちらも突き詰めれば「ユーザーにとって価値があり、正確で信頼できる情報を提供すること」に行き着きます。
ユーザーにとって分かりやすいコンテンツは、LLMにとっても理解しやすい傾向があります。
特に、情報の正確性や信頼性は、SEOにおけるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の概念と、LLMが信頼できる情報源を重視する性質の両方において極めて重要です。
ユーザー体験（UX）と情報の伝達
SEO
ウェブサイトの使いやすさ、表示速度、モバイル対応などもランキング要因として重要視されます。
ユーザーが良い体験をすることで、滞在時間が長くなり、サイトへの評価が向上します。
LLMO
LLMは、ユーザーの質問に対して最も分かりやすく、簡潔で、的確な回答を生成しようとします。
元となる情報が整理され、分かりやすく記述されていれば、LLMもそれをより適切に要約・利用できます。
関連性
ユーザーにとって「使いやすく、分かりやすい」ウェブサイトは、LLMにとっても「情報を取り扱いやすい」ソースとなります。
どちらも最終的には、情報を必要とするユーザーに適切に届けることを目指しています。
LLM時代のSEO / LLMO 対策とは？
これらの関連性を踏まえると、これからの情報発信において重要なのは、SEOとLLMOを切り離して考えるのではなく、相互に補完し合うものとして捉え、両方を意識した戦略を進めることです。
具体的には、以下のような点が重要になります。
ユーザーとLLM双方を意識した「高品質コンテンツ」の追求
- 単にキーワードを詰め込むだけでなく、ユーザーの疑問や課題を深く理解し、それに対する網羅的かつ分かりやすい回答を提供すること。
- 同時に、その情報がLLMが構造を理解しやすいよう、明確な見出し（hタグ）や箇条書き、リスト、表などを使って整理されていること。
- 結論を最初に示し、その後に詳細を説明するなど、論理的な構成を心がけること。
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の徹底的な強化
- 情報の正確性には細心の注意を払い、可能な限り信頼できる情報源（公的機関、研究機関など）を引用・参照する。
- 誰が、どのような専門性や経験に基づいて書いているのかを明確にする（著者情報の表示など）。
- サイト全体の信頼性を高める（連絡先、プライバシーポリシーの明記など）。
- 高品質なE-E-A-Tは、Google検索での評価を高めるだけでなく、LLMがその情報を「信頼できる」と判断し、参照する可能性を高めます。
構造化データの活用
- Schema.orgなどの構造化データを使って、記事の種類（記事、Q&A、商品など）や、著者、評価、イベント情報などを検索エンジンやLLMに正確に伝える。
- これにより、LLMがコンテンツの内容をより正確に理解し、リッチな形式で検索結果や自身の回答に反映させやすくなります。
llms.txtの活用
従来の検索エンジンのクローラーに対する指示ファイルであるrobots.txtの、LLMによる情報利用に特化した版のようなものです。
llms.txtは、ウェブサイトの情報をLLMが利用する際に、指示を記述するためのファイルとして、現在業界で議論されていますが、現状はまだ明確なものはなく、将来的に仕様が変更される可能性もあります。
LLMフレンドリーな情報設計の検討
- 重要な定義や要点をボックスなどで囲み、視覚的にも構造を分かりやすくする。
（参考）LLMの活用も視野に
- LLMOは「LLMに自社情報を使ってもらうための最適化」ですが、逆にLLMをコンテンツ作成やSEO分析に活用することも考えられます。
ユーザーがどのような質問をLLMにするかを予測し、それに対応するコンテンツを作成するなどの活用法です。
Geminiに考えてもらったら
せっかくなので試しにGeminiに「SEO対策をどうすればいいのか悩んでいるユーザーがどのような質問をLLMにするかを予測して」
と質問してみました。
以下がGeminiからの返答です。この返答をヒントにコンテンツ制作をしてみてもいいかもしれませんね。
まとめ
SEOとLLMOは、一見異なる概念のように見えますが、「ユーザーに価値ある情報を届ける」という共通の目的を持ち、
「質の高いコンテンツ」と「信頼性」をその基盤とする点で深く関連しています。
検索エンジンがLLMを活用し始め、ユーザーの情報収集チャネルが多様化する中で、従来のSEOに加え、
LLMが情報を発見し、理解し、利用しやすいようにウェブサイトやコンテンツを最適化していく（LLMO的な考え方を取り入れる）ことが、
これからの情報発信において非常に重要になってきています。
もはや「SEO vs LLMO」ではなく、「SEOとLLMOを連携させ、新しい時代の情報発見に対応していく」という視点が求められています。
ユーザーと検索エンジン、そして進化するAI（LLM）の全てにとって最適な情報提供のあり方を追求していくことが、今後の成功の鍵となるでしょう。
