LLMOとSEOの違いをSEOコンサルが解説！生成AI普及による次世代戦略とは

生成AIがどんどん進化している今、もう「SEO（検索エンジン対策）だけやってれば大丈夫」という時代じゃなくなってきてるんですよね。
最近は「検索する」よりも「AIに聞いて答えてもらう」っていうスタイルで情報を得る人が増えてきています。そこで注目されているのが、新しい考え方の LLMO（大規模言語モデルをもっと良くする工夫） なんです。

この記事では、LLMOってそもそも何なのか、SEOとどこが違うのか、なぜ今必要とされているのか、そしてこの2つをどう組み合わせて活かしていけばいいのかを分かりやすく解説していきます。
「生成AIの時代に合ったコンテンツ戦略をどう作ればいいんだろう…？」と考えているマーケターのみなさんに向けて、次世代のヒントをお届けします。

LLMOってなに？概要と背景をわかりやすく解説！

LLMOの意味をざっくり説明すると

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語にすると「大規模言語モデルの最適化」って感じなんです。
これまでのSEO（Search Engine Optimization）は、Googleみたいな検索エンジンに自分のサイトを見つけてもらいやすくする工夫でしたよね。
でもLLMOはちょっと違って、ChatGPTとかClaudeみたいな生成AIに、自分の会社やサービスの情報をちゃんと取り上げてもらうための工夫なんです。

ポイントは、検索のルールじゃなくて「AIがどう学んで、どう答えを作るか」に合わせて工夫すること。
なので、昔のSEO対策なんかのようにキーワードをむやみに詰め込むよりも、内容のつながりや分かりやすさ、出典のはっきりさ、情報の網羅性が大事になってくるんですよ。

どうしてLLMO対策が必要になったの？

2022年以降、ChatGPTとかClaude、GoogleのGemini（前はBardって呼ばれてました）が一気に広まりました。
今は検索じゃなくて「とりあえずAIに聞いてみる」って人も増えていて、要約とか比較までAIに任せるのが当たり前になってきてるんですよね。

でもそうなると、SEOだけやっててもAI経由では自社の情報が出てこないこともあるわけです。
そこで登場したのが「AIに自社のことをちゃんと覚えてもらって、答えに入れてもらう」ための新しい考え方──それがLLMOなんです。

検索エンジンとAIの違い

LLMOを理解するうえで大事なのは、検索エンジンとAIの仕組みの違いを押さえておくこと。
検索エンジンはクローラーがネットの情報を集めてランキングするんですけど、AIは過去に学習した大量の文章をもとに「それっぽい答え」を作り出すんですよ。

つまり、検索は「どのページを見せるか」を決めるのに対して、AIは「どんな答えを返すか」を組み立てるんです。
この違いを理解してないと、SEOと同じノリでLLMOをやってもなかなか成果が出ないんですよね。

LLMOの目的って？

LLMOの一番の目的は「AIに正しく自社の情報を答えてもらうこと」なんです。
たとえば「おすすめの◯◯サービスは？」って聞かれたときに、AIが自社のサービスをちゃんと挙げてくれるかどうか。ここが肝心なんですよ。

そのためには、ただサイトを作るだけじゃダメで、AIがどう知識を取り込むか、どんな情報源を信頼するかを意識して設計していく必要があります。

まだまだ新しい分野だけど、これからはSEOと同じくらい、もしかしたらそれ以上に重要になってくるかもしれませんね。

👉 ざっくり言うと、「検索エンジンに好かれる工夫（SEO）」から、「AIに好かれる工夫（LLMO）」へと戦略が広がってきてるってことなんです。

SEOの基本と、いま抱えている課題

SEO（Search Engine Optimization）っていうのは、かんたんに言うと「検索エンジンで自分のサイトを上に出してもらうための工夫」のことなんです。
大きく分けると、次の3つのやり方があります。

SEO対策の超基本

1. テクニカルSEO

サイトのつくりを整える工夫。スマホ対応とか、ページを速く表示させること、XMLサイトマップや内部リンクの設計なんかですね。

2. オンページSEO

ページそのものの工夫。タイトルや説明文（メタディスクリプション）、見出し（H1〜H3）、本文のキーワードの使い方、記事の内容の質なんかが大事です。

3. オフページSEO

外からの評価を集める工夫。被リンク（ほかのサイトからのリンク）、SNSでのシェア、外部メディアからの信頼なんかですね。

こういった対策を実施をすることで、Googleがちゃんとページを読み取って「このサイトは検索した人のニーズに合ってる！」って判断してくれるようにするんです。

いまのSEOが抱えている課題

でも最近は、この従来型のSEOだけじゃ通用しにくくなってきたんですよ。

• アルゴリズムの変化に弱い

Googleは検索のルール（アルゴリズム）を頻繁に変えるんです。特に2022年以降の「Helpful Content Update」や「Core Update」では、多くのサイトの順位がガタッと動きました。小手先のテクニックだけに頼ってるサイトは落ちちゃって、逆に「信頼性がある」「網羅的で役立つ」記事が評価されるようになってきてるんです。

• キーワード重視から、ユーザー体験重視へ

昔は「キーワードをうまく入れればOK」って感じだったんですけど、いまは「検索した人が本当に満足できるか」が大事になっています。つまり、ただキーワードを並べるんじゃなくて、読者の疑問にしっかり答え切ることが必要なんですよね。

• 検索以外の情報源が増えている

情報を探す方法が多様化していて、SNS、YouTube、ニュースアプリ、さらには生成AIまで出てきました。だから「Googleで1位を取れれば安心」っていう考え方は、もうちょっと古いものになってきてるんです。

• 競争が激しくて埋もれやすい

SEOを意識した記事が増えすぎていて、どんなに質が高くても埋もれちゃうことも増えています。特に競合が強いジャンルだと、新しく入っていくのはかなり大変で、普通のSEO戦略では差をつけにくくなってるんですよね。

それでもSEOは大事。でもそれだけじゃ足りない

こうして見ると、SEOは今でもめちゃくちゃ重要なんですけど、SEOだけに頼る時代じゃなくなってきてるんです。
特に最近は、検索結果をクリックせずにAIが出した要約で満足しちゃう人も増えていて、「SEOの効果が薄れてきてるな…」っていう場面もあります。

だからこそ、これからはSEOを強化するだけじゃなくて、新しい視点での工夫──それが新時代のLLMO対策なんですよね。

LLMOとSEOの違いを分かりやすく比較！

LLMOもSEOも、どちらも「自分の情報を見つけてもらう工夫」という意味では共通してるんですけど、実はやり方も目的もけっこう違うんですよ。ここでは、その違いをいくつかのポイントで見ていきますね。

1. 対象の違い：検索エンジン vs AIモデル

SEOはGoogleやBingみたいな検索エンジンに向けた工夫なんです。クローラーにページをちゃんと読んでもらって、ルールに従って順位を上げてもらう仕組みなんですね。

一方、LLMOが相手にしてるのはChatGPTやClaudeみたいな大規模言語モデル（LLM）です。検索結果に並ぶリンクを意識するんじゃなくて、「AIがどう答えるか」の中に自社の情報を入れてもらうことがゴールになるんですよ。

2. 情報の流れ方：リンク vs AIの文章生成

SEOだと「どのページを検索結果に出すか」が勝負です。リンク構造とかキーワード一致度が大事になります。

でもLLMOはちょっと違って、「AIの答えの文章の中に自社のことが自然に出てくるか」がポイントなんです。検索画面にリンクが並ぶんじゃなくて、AIが返す文章そのものに名前が出るかどうかが成否を分けるんですよね。

3. アプローチの違い：サイトの構造 vs AIに理解されやすい情報設計

SEO対策はどちらかというとテクニカル寄り。HTMLタグの調整とか、サイト構造の見直し、内部リンクの整理なんかがメインです。

LLMO対策はそれとは逆で、AIに「学ばれやすい言葉」を意識するんです。たとえば、FAQ形式にまとめたり、主張をハッキリ書いたり、文脈をつなげて分かりやすくする。AIが「読みやすくて理解しやすい」と思えるように工夫する必要があるんですよ。

4. 評価と時間の違い

SEOは分かりやすい指標があります。検索順位が上がったかどうかで成果が見えるし、Googleの更新に合わせて結果もけっこうすぐ変わります。

でもLLMO攻略はそこが難しい…。AIがどう情報を参照して答えを作るかってブラックボックスなんですよね。しかもAIはリアルタイムで情報を拾ってるわけじゃないから、反映されるまでに数週間から数か月くらいのタイムラグがあることも多いんです。

5. 実務面での違い：コンテンツ設計の考え方

SEOは「キーワードに対するベストな答えのページを作ること」が基本です。検索した人のニーズにちゃんと応えられるページを用意するのがゴールなんですよね。

LLMOはちょっと発想が違って、「AIにとって学びやすいコンテンツ」にすることが大事です。たとえば、

• 「◯◯とは〜である」といった明確な定義
• ステップ形式での説明（順番立てて解説）
• 客観的な言い回し（AIが再利用しやすい）

こういう工夫を意識すると、AIの答えの中に取り上げられやすくなるんです。

まとめ：目的とやり方がまったく違う

つまり、SEOは「検索結果にリンクを出してクリックしてもらう工夫」。
LLMOは「AIの答えの中に自然に登場させる工夫」。

同じ「見つけてもらう」ための取り組みでも、目的も手段も根本から違うんですよね。

なぜ今、LLMOがこんなにも注目されているのか？

最近よく耳にする「LLMO（Large Language Model Optimization）」が注目されてるのには、ちゃんと理由があるんです。
時代の流れとか、ユーザーの行動の変化、そしてAI技術の進化が重なって、「これからはLLMOが必要だよね」って空気になってきたんですよ。

1. 情報の探し方が変わってきた：「検索」から「対話」へ

一番大きな変化は、私たちが情報を探す手段なんです。
昔は何かを調べるとき、Googleでキーワードを入れて、いくつかのサイトを見比べて答えを探してましたよね。

でも今は違います。ChatGPTやClaudeに直接聞けば、文脈に沿った答えが一発で返ってくるんです。
たとえば「おすすめの法人向け会計ソフトは？」って聞くと、比較表や特徴までまとめてくれるんですよ。

つまり、「検索してクリック」から「聞いて答えをもらう」へ移行してる。
だからこそ、AIの答えに自分の会社やサービスが含まれるかどうかが、そのまま集客や認知に直結してきてるんです。

2. 検索からのアクセスが減っている

サイトを運営してる人なら感じてると思いますが、検索からのアクセスは確実に減ってきてます。
Googleが導入した「AI Overview」や「ゼロクリックサーチ」みたいに、検索結果のページ内で答えが完結するケースが増えてきたからなんです。

つまり「1位を取ればアクセスが集まる！」っていうシンプルな仕組みが崩れてきてるんですよね。
この流れに対応するには、「AIが自社の情報をどう扱うか」に目を向ける必要が出てきたんです。

3. AIが情報を扱う仕組みが分かってきた

ChatGPTとかの生成AIは、特定のサイトを参照して答えてるわけじゃないんです。
学習のときに取り込んだ膨大な文章から、「一番それっぽい答え」を作ってるんですよ。

だから、AIに認識してもらうには「AIが理解しやすい形」で情報を用意することが大事なんです。
最近はFAQ形式とか、構造化データとか、信頼できる出典を明記するといった工夫が効果的だと分かってきました。
こうした工夫を取り入れる＝LLMOの重要性が見えてきた、ってことなんですよね。

4. マーケティングのリスク分散として

SEOだけに頼ってると、Googleのアップデートで一気に順位が落ちちゃうリスクがあります。
実際、アクセスの8割を失ったサイトだって珍しくないんです。

そこでLLMOを組み合わせることで、Google検索以外の経路からも認知や流入を確保できる。
つまりリスク分散としても、すごく注目されてるんですよ。

5. AI時代の「認知戦略」としての役割

これからは「検索に出る」だけじゃなくて、「AIの答えに名前が出るかどうか」がめちゃくちゃ大事になります。
AIに挙げてもらえるかどうかって、その企業やブランドが「市場で語られてるかどうか」の証拠みたいなものなんですよね。

つまり、SEOや広告とはまた別の土俵での競争が始まっていて、LLMOはその中で「AI時代のブランディング戦略」としても欠かせない存在になりつつあるんです。

実践：LLMOに対応したコンテンツ戦略って？

LLMO（Large Language Model Optimization）って聞くと「なんか新しい概念？」って思うかもしれません。
でも大事なのは、それをただ知識として知っておくんじゃなくて、実際のコンテンツ制作やマーケティングにどう取り入れるかなんですよ。ここが成果を分けるポイントになるんです。

1. プロンプト設計と構造化データを意識しよう

生成AIは、ユーザーの質問（プロンプト）に対して「一番良さそうな答え」を返してくる仕組みです。
だから「どんな質問が来たときに、AIにどう答えてもらいたいか」を考えるのがLLMOの第一歩なんですよ。

たとえば「おすすめのWeb会議ツールは？」って聞かれたときに、自社のサービスがAIの答えに出てくるには、

• 自社製品の説明がはっきり書かれている（例：「〇〇は中小企業向けのWeb会議ツールです」）
• 他社との違いや特徴が具体的に載っている
• 導入事例やレビューなど、信頼できる情報がある
• FAQや「◯◯とは？」みたいな定義型コンテンツがある

こういう条件が必要なんです。さらに構造化データ（Schema.orgなど）を活用して、GoogleだけじゃなくAIにも理解されやすい形に整えると効果的なんですよ。

2. AIに“学ばれやすい”文章を書くコツ

生成AIは、クローラーで拾うというより「再利用しやすい文章」を好むんです。
なので、次のようなSEOライティングの書き方が効果的です。

1. 定義型：「〇〇とは〜である」とハッキリ言い切る
2. 比較型：「AとBの違いは〇〇である」と具体的に書く
3. 時系列やステップ：「3ステップで解説」「〇〇年に登場」など整理された形
4. 出典明記：「参考：〇〇公式サイト」「〇〇新聞によると」みたいに情報源を書く

こういう構成はAIにとって扱いやすいので、引用されやすい＝答えに出やすくなるんです。

3. コンテンツの種類ごとの工夫

LLMOでは、コンテンツの種類ごとに工夫の仕方を変える必要があります。

特にFAQページや用語集、業界トレンドの解説なんかはAIにとって“辞書”の役割になるから相性がいいんです。

4. 信頼性をどう確保するか

LLMOで大事なのは「信頼される情報源」ってこと。
AIはリンクの数よりも「誰が言っているか」とか「ちゃんと出典があるか」を重視するんです。

だから、こんな取り組みが効果的なんです。

• プレスリリースを出してメディアに載せてもらう
• ホワイトペーパーを作って業界団体に寄稿する
• SNSやフォーラムでのユーザーの声を集める
• 行政や研究機関、業界誌で引用される実績を作る

要するに「情報そのものの質」だけじゃなくて「誰が語っているか」が重要なんです。SEO領域のEEAT対策と同様ですね。

5. 成果をどう評価・改善するか

SEOみたいに「順位」で成果が見えるわけじゃないので、LLMOの効果を測るのはちょっと難しいんです。
でも工夫次第でチェックできますよ。

• ChatGPTやClaudeに質問してみて、自社が答えに出るか確認する
• 出てきた内容が自社サイトの表現とどれくらい一致してるか見る
• Googleサーチコンソールやアクセス解析で「ノーブランド検索」の流入変化を観察する
• 自社のAIチャットボットの対話ログを分析する

こうやって「AIからどう見えてるか」を地道に改善していくイメージですね。

👉 まとめると、LLMOは「AIに学ばれやすく、信頼されやすい情報を用意すること」がカギなんです。

LLMOとSEOは一緒に共存していけるの？

ChatGPTみたいな生成AIが普及してきて、「LLMO（Large Language Model Optimization）」っていう新しい考え方が出てきました。
でもこれは従来のSEO（Search Engine Optimization）とケンカするものじゃなくて、むしろお互いを補い合う関係なんですよ。ここでは、LLMOとSEOがどう共存できるのか、そして一緒にどう活かせばいいのかを見ていきますね。

1. 役割は違うけど、目的は同じ

SEOとLLMOは、取り組む相手が違うんです。

SEO：検索エンジンに上位表示して、クリックから流入を得る

LLMO：生成AIの答えの中に自社の名前や情報を出してもらって、認知や信頼を得る

でも最終的な目的は同じ。「ちゃんと情報を伝えて、見つけてもらって、行動につなげる」ってことなんですよね。

2. 片方だけだと足りないワケ

今のユーザーって、Google検索だけじゃなくて、AI、SNS、YouTube、ニュースアプリ…いろんなところを行き来して情報を集めてるんです。
だから、SEOかLLMOどっちか片方だけやってても、接点が足りなくなっちゃうんですよね。

しかも、SEOで強いコンテンツはそのままAIの学習材料になることも多いし、逆にLLMOを意識した“わかりやすく定義された文章”はGoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価にもプラスに働きます。
つまり両方やることで、それぞれに良い影響を与え合えるんです。

3. ハイブリッド戦略がおすすめ

じゃあ、どうやって両立させるのがいいのか。ポイントは「SEOの目線」と「LLMOの目線」を両方持つことです。

こうやって両方の特徴を組み合わせたコンテンツづくりが、これからの最適解になりそうです。

4. 中長期的に見て大事なこと

生成AIはどんどん賢くなっていってます。これからは「AIがどのブランドを答えの中で語るか」っていうのが指標になる時代が来るかもしれません。

だからこそ意識したいのは以下の３つです。

• 一貫性：どのチャネルでも同じメッセージを伝えること
• 出典の明確さ：信頼できる情報源をきちんと示すこと
• 専門性の積み上げ：同じテーマの記事を継続して出して、AIに「この分野の専門家」と認識してもらうこと

SEOとLLMOを“両輪”として捉えて、総合的に戦略を組み立てていくことが欠かせないんですよね。

SEOとLLMOを両立させた具体事例

ここではSEO対策とLLMO対策を同時に実施することで両方の対策として成功した２つの事例を紹介しますね。

事例1：法律系メディアの用語解説ページ

ある法律専門のWebメディアでは、検索ニーズがある「◯◯とは何か？」というキーワードに対して、
SEO向けに「◯◯とは何か｜弁護士が解説」などのタイトルで設計しつつ、
本文では、ChatGPTが学習しやすい「◯◯とは、〜である。」という定義文、判例、参考資料を含めた構造に整備。

結果として、Google検索でも上位表示され、さらに生成AIで「◯◯とは？」と質問した際に該当ページをベースとしたと推測される解説が表示されるようになった。

事例2：SaaS企業のFAQ型ナレッジベース

BtoB向けのSaaS企業では、製品名やエラーメッセージ名などでSEO対策を行う一方、各記事をQ&A形式に統一（「Q：〇〇の使い方は？」「A：〇〇は〜の手順で設定できます」）、AIにもわかりやすい構文に。

これにより、検索経由のトラブルシュート流入に加え、生成AIからの直接的なユーザー解決も可能になり、問い合わせ件数の削減にもつながった。

👉 まとめると、「SEOで検索に出る」「LLMOでAIに語ってもらう」、この両方を押さえてこそ、これからの情報発信で存在感を高められるってことなんです。

まとめ：次世代のコンテンツをどう“もっと良くする”か

SEOが登場してからもう20年くらい経ちますが、これまでのWebコンテンツの工夫って「検索エンジンにどう理解してもらうか」が中心だったんですよね。
でも今は、生成AIっていう新しい情報インフラが出てきたことで、私たちは次の段階に入ってきたんです。それが今回お話ししてきた LLMO（Large Language Model Optimization） なんですよ。

LLMOとSEOの本質的な違い

SEOは「検索エンジンに見つけてもらって評価してもらうための工夫」。
一方でLLMOは「AIが学んで答えを作るときに、参照されやすい形で情報を用意しておく工夫」なんです。

単なるテクニックの違いじゃなくて、「情報がどう消費されるか」の理解そのものが違うんですよね。
検索されるコンテンツから、AIに“語られる”コンテンツへ――これが次世代のカギなんです。

共存と融合がポイント

SEOとLLMOって「どっちを選ぶか」じゃなくて、両方をどう組み合わせるかが大事なんです。
たとえばSEOで上位に出たページは、AIにとってもいい情報源になるし、LLMOを意識して作ったFAQや定義コンテンツはSEO的にも評価されやすい。
こういう相乗効果が、これからの理想的な戦略なんですよね。

これからのマーケターに必要な視点

AIが当たり前になってきた今、マーケターやWeb担当者はこんな視点を持つのが大事になってきます。

• 検索だけじゃなくて、AIがどう答えを作るのかも理解する
• 「どこで上位か」より「誰にどう語られるか」を意識する
• 情報の設計では「構造」と「文脈」の両方をバランスよく考える

SEOとLLMOを一緒に運用できる体制を整える

そして何より、「役に立つ情報を必要な人にちゃんと届ける」っていう本質を忘れずに、その手段のひとつとしてLLMOを活用することが求められてるんです。

これから情報発信やマーケティングを強化していくなら、LLMOは避けて通れないテーマなんですよ。
もし「生成AI時代のコンテンツの作り方」で不安があるなら、こんなことから始めてみてください。

・自社サイトの大事なページを「AI視点」で見直す

・ChatGPTに自社名やサービス名を聞いて、どう答えが返ってくるか試す

・SEOとLLMOの両方を意識したガイドラインを作る

こうやって“検索される情報”から“AIに語られる情報”へ、一歩ずつ進化させていきましょう。