SEO対策のキーワード出現率の調べ方や目安(ファンキーレイティングの説明）
2021/08/02(月)
LLMOとは？AIOとの違いや施策について徹底解説【2025年最新】
生成AIが検索体験の中心へと移行する中、WEB上の情報がどのように理解され、どのように回答へ組み込まれるかという仕組みが大きく変わりつつあります。特にChatGPTやGoogle Geminiといった大規模言語モデル（LLM）は、従来の検索エンジンとは異なる基準で情報を読み取り、要約し、回答を生成します。
こうした環境の変化に対応するための最適化手法として注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
この記事では、LLMOの基本概念、AIOとの違い、そしてLLM時代に成果を出すための具体的な施策をわかりやすく整理します。AI時代の集客戦略を強化したい方は、ぜひ参考になさってください。
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル（LLM）に自社のコンテンツや知識を正確に理解・認識させるための最適化手法です。
ChatGPTやGoogle GeminiなどのLLMは、キーワードよりも文脈・意味構造・情報の信頼性を重視して回答を生成します。そのため、LLMOでは、AIが自然言語処理を行う際に「理解しやすい構造」「要約しやすい流れ」「引用しやすい文脈」を整えることが重要なポイントとなります。
LLMOが注目されている背景には、情報取得の中心が「検索エンジン」から「生成AI」へと移りつつある構造変化があります。
従来のSEOはGoogleに評価されることが前提でしたが、現在はAIが回答を生成する過程でどの情報を学習し、どの文脈を引用するかが成果に直結します。ChatGPTやGeminiのようなLLMは、人間的な文脈理解に基づいて要約・解釈をおこなうため、AIに“学習される”ことそのものが新たな集客戦略の鍵になります。
今後AI検索が主流となる中、LLMOはAIOと並び、企業サイトにとって欠かせない最適化領域として急速に重要性を高めています。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とAIO（AI最適化）はどちらもAI時代に不可欠な最適化手法ですが、その考え方や扱う領域には明確な違いがあります。
ここでは、LLMOとAIOを比較するうえで重要となるポイントを順に確認していきましょう。
LLMOとAIOの1つ目の違いは、最適化の対象が異なる点にあります。
AIOは、AI検索・要約AI・生成AIなど“AI全般”を対象とする包括的な最適化概念です。GoogleのAI Overviews、Perplexity、ChatGPTなど、多様なAIエンジンに対して正しく理解・引用されることを目指します。
一方でLLMOは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの「LLM（大規模言語モデル）」そのものを対象とする最適化です。LLMがどのように文脈を読み取り、どの語彙を重要と判断するかに合わせて調整する点が特徴で、AIOよりも領域が限定され、より技術的・専門的なアプローチになります。
LLMOとAIOの2つ目の違いは、最適化の目的とアプローチが異なる点にあります。
AIOは、AI全般に「どの情報を回答として提示すべきか」を判断させるための総合的な最適化で、検索回答・要約・生成テキストなど幅広い用途を対象にします。一方でLLMOは、LLMが回答を生成する際の“学習・参照プロセス”に焦点を当て、モデルが文脈をどう理解し、どの情報を知識として扱うかを直接調整する手法です。
つまり、AIOが“AIに選ばれるための設計”なら、LLMOは“AIに深く理解させるための設計”といえます。
LLMOとAIOの3つ目の違いは、成果をどの指標で評価するかが異なる点にあります。
AIOでは、GoogleのAI OverviewsやChatGPT検索などで「どれだけ露出したか」「どの程度引用されたか」といった可視化しやすい指標が中心となります。
一方でLLMOは、特定のLLMがどれだけ正確に文脈を保持し、意図どおりに回答を組み立てられたかといった“理解の質”に焦点を当てます。回答の一貫性、専門情報の扱われ方、固有名詞・用語の正確性など、よりモデル内部の解釈精度に寄った指標で評価される点が特徴です。
つまり、AIOが“AI全体からの露出量”を成果としてみるのに対し、LLMOは“特定のLLMでの理解精度向上”を成果とする点に明確な違いがあります。
LLMOは、AI時代の新しい最適化手法として注目されていますが、従来のSEOや、AEO・GEOといったAI検索時代の派生概念とも混同されやすい領域です。
ここでは、それぞれの手法が「何を目的とし、どこに働きかけるのか」という観点から、LLMOとの違いを整理しておきましょう。
LLMOとSEOの大きな違いは、「最適化の対象」と「成果の出る場所」が異なる点にあります。
SEOはGoogleなどの検索エンジンを対象とし、クローラビリティ、E-E-A-T、内部リンク構造、検索意図との一致など、検索結果画面で上位化するための最適化をおこないます。
一方LLMOは、検索エンジンのアルゴリズムではなく、ChatGPT・GeminiなどのLLMがどのように文章を解釈し、回答を生成するかに働きかける点が特徴です。
LLMOとAEOの違いは、「最適化の目的」と「AIがどの段階で情報を参照するか」にあります。
AEO（Answer Engine Optimization）は、GoogleのAI OverviewsやPerplexityなどが質問に回答する際に、自社情報を“回答として採用してもらう”ことを目的とした最適化です。FAQ型コンテンツや構造化データなどを整え、AIが答えやすい情報設計をおこないます。
一方LLMOは、回答の生成プロセスそのものに働きかける点が特徴です。ChatGPTやGeminiなどのLLMが文脈をどう理解し、どの情報を参照するかを調整することで、回答の精度や理解度を高めます。
LLMOとGEOの主な違いは、「対象となるAIの範囲」と「成果が現れる場所」にあります。
GEO（Generative Engine Optimization）は、Google AI OverviewsやPerplexity AIなど、“生成AI検索エンジン”での露出や引用を最適化する手法です。検索結果として生成される回答の中に、自社の情報が取り上げられることを重視します。
一方LLMOは、検索エンジンではなく、ChatGPTやGoogle GeminiなどのLLMそのものの理解・参照プロセスに働きかける点が特徴です。LLMが文章をどう読み取り、どの情報を知識として扱うかを調整し、回答生成の精度を高めます。
LLMOはAIOと密接に関わりながら、より「LLMに正しく理解されるための構造づくり」を目的とした実践的な手法です。
ここでは、LLMOの中核となる施策を順に確認していきましょう。
AIが文脈を誤解せず、正確に要約・引用できるようにするためには、コンテンツを「意味単位」で明確に整理することが重要です。
まず、見出しごとに主題を分け、段落内では主張・補足・結論が一貫した流れになるよう構築します。さらに、1段落に複数の論点を詰め込まず、論理展開を小さなブロックに分割することで、NLP処理がよりスムーズになります。
AIOでは検索AIの理解を促す役割がありますが、LLMOではこれがそのまま「生成AIに誤読させないための設計」として効果を発揮します。
Schema.org、JSON-LD、OGPといった構造化データは、AIに情報の意味や関係性を理解させる上で欠かせません。特にLLMOでは、コンテンツの“意図”や“分類”をAIが誤解しないよう、属性情報を丁寧に整理することが求められます。
たとえば、記事の種類や著者情報、FAQの設計、商品データなどを正確にタグ付けすることで、LLMが文脈を深く把握し、回答生成時の引用精度が向上します。
AIOにおいても構造化はベース施策ですが、LLMOではより細かな意味づけまで含めて調整する点が特徴です。
LLMは語彙の共起関係や、テーマ周辺の関連語を使った文脈表現を手がかりに、情報の意味を推定します。そのため、主要キーワードだけでなく、専門語、同義語、関連語、周辺概念などを自然に取り込んで文章を構築することがポイントになります。
また、抽象と具体のバランスを整え、AIが「この文章は◯◯領域の専門情報」と判断しやすいよう文脈の幅を持たせることも重要です。
AIOの語彙最適化と似ていますが、LLMOではより“LLMの内部表現”に寄せた語彙選択が成果につながります。
LLMOでは、サイト全体の“知識構造”がAIにどのように理解されるかが大きく影響します。そのため、関連テーマをまとめたトピッククラスタを形成し、内部リンクで有機的につなぐことで特定分野における専門性を体系的に示すことが重要です。
ピラーページとクラスター記事を明確に分け、階層性を意識したリンク設計をおこなうと、AIはその領域を深く扱う専門サイトとして認識しやすくなります。
AIOの専門性強化にも役立つ施策ですが、LLMOでは特に“知識の網羅性と構造”が引用精度に直結するため、優先度の高い取り組みになります。
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を示す要素は、LLMが「どの情報を信用すべきか」を判断する際の重要な指標になります。具体的には、執筆者情報、監修者の専門性、引用元の明確化、一次データの提示などが挙げられます。
特に医療・法律・金融のようなYMYL領域では、AIは信頼性の高い情報を優先的に扱う傾向があり、文脈スコアにも大きく影響します。
AIOでも必須の要素ですが、LLMOではAIによる引用率や回答への採用可否が変わるため、より厳密に整備する必要があります。
Surfer AI、NeuronWriter、MarketMuse などの最適化ツールは、LLMがどの語彙や文脈構造を評価しているかを可視化できるため、LLMO施策の精度向上に大きく役立ちます。
これらのツールを使うことで、現在のコンテンツがAIに正しく理解されているか、強化すべきトピックや関連語句はどこか、といった改善点を具体的に把握できます。
また、AIO向けツールと併用することで“AI全般への最適化”と“LLM特化の最適化”を両立でき、効率的に改善を進められる点もメリットです。
LLMOはAIOと同様にAI時代の重要な最適化手法ですが、その性質上、いくつか注意すべきポイントがあります。
ここでは、特に押さえておきたい代表的な3つの注意点について確認していきましょう。
LLMOやAIOの施策を進める際、AIに理解されやすい文章を意識するあまり、不自然な言い回しや過度なキーワード詰め込みを行ってしまうケースがあります。しかし、こうした“AI偏重の文章”は読者にとって読みづらく、専門性や信頼性の低下につながることがあります。
LLMOにおいて重要なのは、あくまで「ユーザーにとって意味が通り、同時にAIが誤解なく理解できる構造」を両立させることです。AI最適化と人間向けの可読性を適切にバランスさせることが、長期的な安定した成果につながります。
LLMOやAIOが対象とするAIは、大量の公開データを学習しているため、誤った知識や古い情報が学習されている可能性があります。そのため、生成AIの回答をそのまま採用するのではなく、必ず監修・検証を行い、正確性を担保するプロセスが求められます。
特にYMYL領域（医療・法律・金融など）では、誤情報が大きなリスクになり得ます。一次情報の提示や監修者チェックを組み合わせて、AI理解とのギャップを最小限に抑えることが重要です。
LLMOの最も難しい点のひとつとして、「成果が直接的に可視化されにくい」ことが挙げられます。
SEOのように検索順位やCTR（クリック率）で明確に評価できないため、AIがどのように学習し、どの部分を引用しているのかを完全に把握することは現時点では困難です。そのため、ブランド検索数、AI Overviewsへの露出、AI回答内での引用状況、コンテンツ更新頻度など、複数の指標を組み合わせて継続的にモニタリングする必要があります。
AIOと併せて複合的に評価することで、LLMO施策の効果をより正確に把握できるようになります。
今回は、LLMOとAIOの違いや、LLM時代に成果を出すための具体的な施策・注意点について解説しました。
生成AIによる検索が主流化するなかで、「AIに選ばれる」「AIに理解される」ためのLLMOは、今後の集客戦略において欠かせない取り組みです。
LLMOの最適化には、文脈設計・構造化データ・E-E-A-T・語彙選定など多くの専門要素が関わり、AIO以上に高度な知識が求められます。そのため、独自対応では成果が伸びにくいことが多く、戦略設計から技術実装まで一貫して支援できる専門家のサポートが欠かせません。
今回の内容を踏まえ、まずは自社サイトの情報構造やコンテンツ設計を見直し、AI検索を前提とした最適化へ一歩踏み出してみてください。
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