LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）は、生成AI時代における新たな検索最適化のアプローチとして注目を集めています。
Googleの「AI Overviews」や、ChatGPT・Gemini・Perplexityといった生成AIツールの普及により、ユーザーの情報を得たいと思ったとき、「検索する」以外に「AIに聞く」という手段が選択肢に加わりつつあります。「検索」への最適化を目的とした「SEO対策」だけではカバーできない、生成AIに自社の情報が正しく認識され、引用される状態を作るための方法が「LLMO対策」です。
本記事では、LLMOの定義やSEOとの違い、そして具体的な対策方法までわかりやすく解説します。AI検索が主流になる未来に備え、Webサイトの価値を最大化するための第一歩として、ぜひ参考にしてください。
AI検索時代に必要な「LLMO対策」とは？
「ChatGPTに自社情報が出てこない…」「AIに正しく引用されない…」
そんなお悩みに、生成AIに選ばれるための新しい検索最適化「LLMO対策（Large Language Model Optimization）」をご提案しています。
従来のSEOとは異なる評価軸に対応し、AI検索でも存在感を発揮できるよう、戦略策定からコンテンツ改善、技術的なサポートまで一貫してご支援します。
目次
LLMOとは？
LLMOとは、一言で表現すれば「生成AI版のSEO」というのがわかりやすいでしょう。
ChatGPTやGemini、Perplexity、GoogleのAI Overviewsなどに代表される生成AI（大規模言語モデル：LLM）において、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるよう最適化する手法です。
従来のSEOは、GoogleやBingといった検索エンジンでの検索順位を上げることを目的としていました。
一方、LLMOは「ユーザーが生成AIに質問した際、その回答の中で自社サイトが情報源として紹介されること」を目指す、新しい最適化アプローチです。
たとえば、あるユーザーが「中小企業におすすめの会計ソフトは？」と生成AIに質問したとき、その回答に自社製品が登場するかどうかは、LLMO対策の有無に左右される可能性があります。
なぜLLMO対策が重要なのか
生成AIの急速な進化により、検索体験が大きく変わり始めています。
特にGoogleをはじめとする検索エンジンは、生成AIを検索結果に統合することで、ユーザーの疑問に対してより直接的な「答え」を返すようになっています。この変化はWebサイトのアクセス経路にも大きな影響を及ぼしており、「AI検索への適応 = LLMO」に注目が高まっています。
急速に浸透するAI検索
Googleが導入した「AI Overviews（旧SGE：Search Generative Experience）」では、検索結果（SERPs）上部に生成AIが自動生成した回答が表示される仕組みが採用されています。
これにより生成AIの回答で検索目的を達成してしまう「ゼロクリック検索」が増加しています。「ゼロクリック検索」では、たとえ検索結果で1位を獲得していたとしても、ユーザーからのアクセスを獲得することはできません。
また、国際的な調査会社Gartnerは、2024年に発表したレポートにおいて、2026年までにユーザーの検索エンジン利用が25%減少するとの予測を提示しました。これに代わって、生成AIや仮想エージェントの利用が増加するとされており、企業はマーケティングチャネル戦略の見直しを迫られると言及しています。
Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents
クリック率に関するデータ
実際に検索結果画面におけるクリック率への影響を見てみましょう。
以下は、弊社が独自に調査したあるWebサイトの流入キーワードごとのクリック率と掲載順位の変化のデータになります。
| キーワード | クリック率 | クリック率差分 | 掲載順位 |
|---|---|---|---|
| A | 26.60% → 22.80% |
-3.80% | 1.1 → 1.9 |
| B | 18.80% → 14.80% |
-4.00% | 2.8 → 3.1 |
| C | 24.50% → 18.90% |
-5.60% | 1.0 → 1.3 |
| D | 7.80% → 6.00% |
-1.80% | 3.2 → 3.5 |
| E | 12.20% → 8.20% |
-4.00% | 2.3 → 2.2 |
| F | 9.10% → 4.50% |
-4.60% | 2.2 → 2.0 |
| G | 8.00% → 6.80% |
-1.20% | 2.2 → 2.4 |
| H | 16.80% → 9.40% |
-7.40% | 1.3 → 1.3 |
| I | 29.30% → 27.20% |
-2.10% | 1.3 → 1.4 |
| J | 13.30% → 5.70% |
-7.60% | 2.1 → 2.8 |
※比較期間：2025年3月7日~3月13日 vs 2025年3月29日~4月4日
クリック率の変化にはバラつきもありますが、概ねマイナス影響が見られます。また、キーワードHのように掲載順位は同じにも関わらず、7%以上もクリック率が低下したケースもあります。
また、海外のSemrush社による調査でも、AI Overviewsが表示されるクエリと表示されないクエリを比較すると、表示されるクエリの方がゼロクリック率が高くなる傾向が確認されています。
ただし、Semrush社はAI Overviewsが表示されたクエリの方がゼロクリック率が低い場合も確認しており、「クエリの種類」「ユーザーの検索意図」「AIによる回答の提供方法」などの複数の要因が作用していると推測しています。
（画像引用：Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google’s Search Shift）
特に、生成AIが得意とする情報提供型のクエリは、ゼロクリック率も高くなると考えられるため、戦略やコンテンツの見直しも必要になるかもしれません。
生成AI内でのプレゼンスが重要になる
ユーザーがAIに尋ねた際に、「AIの回答に掲載されるかどうか」という観点が今後ますます重要になります。
自社サイトが参照リンクとして表示されたり、回答内でブランド名が紹介されたりすることが、新たな認知・流入の経路になるためです。
SEOは引き続き重要な集客手段ですが、AI検索時代では「検索結果での検索順位」だけでなく、「AI上での“情報源としての存在感”＝プレゼンス」が問われることになります。
つまり、企業や専門家がLLMO対策を行い、AIが「答え」として取り上げたくなるコンテンツを構築できるかどうかが、今後の集客・ブランド戦略において明確な差別化要因となり得るのです。
SEOとの違い【比較表】
LLMOは「生成AIに最適化する」ためのアプローチですが、従来のSEO（検索エンジン最適化）と何が異なるのでしょうか？
ここでは、SEOとの比較を通じて、LLMOの特性を整理してみましょう。
| 比較項目 | SEO（検索エンジン最適化） | LLMO（大規模言語モデル最適化） |
|---|---|---|
| 対象 | ・Google、Bingなどの検索エンジン | ・ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviewsなど |
| 目的 | ・検索結果（SERPs）での上位表示 | ・AIの回答内での引用・参照・紹介 |
| 流入経路 | ・検索ユーザーのクリックによる訪問 | ・AI回答内のリンククリック、ブランド名の登場、推薦 |
| 主な施策 | ・キーワード最適化 ・内部リンク ・被リンク ・セマンティックなサイト構造 ・構造化データ ・E-E-A-T強化など |
・構造化データ ・LLMs.txtの設定 ・E-E-A-T強化 ・AIが好む文章 |
| 評価基準 | ・検索結果におけるランキング ・自然検索からのアクセス数 |
・生成AIの回答内での表示回数 ・生成AIの回答からのアクセス数 |
上記のように、SEOが「検索結果に表示されること」を重視するのに対し、LLMOは「AIの回答の中で引用されること」を重視します。
一見すると別々の領域に見えますが、LLMOはSEOの延長線上にあると考えて良いでしょう。
LLMOはSEOの延長にある施策
SEOによってWebサイトが正しく構造化され、検索エンジンが理解しやすい状態をつくることは、結果的に生成AIの情報認識にも好影響を与えます。たとえば、「構造化データ」や「E-E-A-T強化」は、どちらにも共通して重要な要素です。
そのため、両者を別物として捉えるのではなく、SEOによって検索エンジンに評価されると同時に、LLMOによって生成AIにも引用される、という検索とAIの両輪で成果を上げる戦略がますます求められていくでしょう。
LLMOの類似用語との違い（AIO・GAIO・AEO・AI SEO）
LLMOという言葉が日本国内で主流になりつつありますが、AIO、GAIO、AEO、AI SEOなど、似たような文脈で登場する類似の用語があります。
これらの類似用語とLLMOとの違いを整理しておくことで、それぞれの施策の目的や方向性がより明確になります。
| 用語 | 意味と目的 | LLMOとの関係 |
|---|---|---|
| AIO | AI全体への最適化 | LLMOはAIOの一部領域 |
| GAIO | 生成AI全体への最適化 | LLMOは「引用最適化」に特化 |
| AEO | 生成AIも含めた「アンサーエンジン」への最適化 | LLMOはAEOの一部領域 |
| AI SEO | AIを使って行うSEO施策 | LLMOは「AIからどう見えるか」の最適化 |
AIO（AI Optimization）
AIOは「AI最適化」の略で、生成AIに限らず、AI全般に対する最適化を指す広義の概念です。
チャットボット、パーソナライズド検索、レコメンドエンジンなどへの最適化も含まれており、LLMOはその一部領域に位置づけられます。
（狭義にはLLMOと同様の文脈で利用されることもあります）
GAIO（Generative AI Optimization）
GAIOは「生成AI最適化」を意味し、LLMOと非常に近い概念です。文章生成や画像生成など、生成AIが出力するあらゆるコンテンツへの影響を意識した最適化が含まれます。
ただし、GAIOはより抽象的で広範な定義であるのに対し、LLMOは「AIに引用・参照される」ことに焦点を当てた具体的な施策として使われるケースが増えています。
AEO（Answer Engine Optimization）
AEOは「アンサーエンジン最適化」の略で、ユーザーの質問に対して直接回答するサービスへの最適化と定義されます。
生成AIはもちろん、検索エンジンの強調スニペット、SiriやGoogleアシスタントといった音声アシスタントによる回答なども含まれます。
LLMOを含んだ広義な領域が対象となる抽象的な概念と言えます。
AI SEO（AIを活用したSEO）
AI SEOは「AI技術を活用したSEO対策」の意味合いで使用されることが多い言葉です。
例えば、生成AIを使ったコンテンツ作成やサイトの構造解析にAIを導入するといった手法が該当します。
一方でLLMOはAIに自社サイトの情報を使ってもらうための施策であり、AIの動作にWebサイト側を最適化する、という視点になります。
（ただし、LLMOと同じ文脈で使用されるケースもあります）
LLMO対策に取り組むメリット
ここで改めて、LLMOの目的について考えてみましょう。
生成AIによる引用を増やすことで、どんなメリットが得られるでしょうか？
LLMO対策のメリットは、大きく分類すると以下の3点になります。
新しい流入チャネルの構築
検索エンジン、SNS、広告などに加え、生成AIという新しい流入チャネルを加えることが可能です。
例えば、ユーザーが「WordPressに強い制作会社を教えて」と質問すると、生成AIは複数のWordPressに強みを持つ制作会社を「特徴」や「おすすめ理由」なども含めて紹介してくれます。
従来の比較サイトのように、「自社サービスを優遇した紹介」でも「アフィリエイトメディア」による紹介でもなく、生成AIという純粋な第3者による紹介となるため信頼性も高いでしょう。
生成AIに紹介されれば、高い確率で有望な見込み顧客を獲得できるチャンスが得られます。
同時に、もしもユーザーが生成AI以外の手段を利用しない場合、検討候補にすら入れなくなるというリスクにも繋がります。
ブランディング効果
LLMO対策をおこなうことで、ブランディングへのプラス効果も期待できます。
特定のジャンルの質問について、生成AIから繰り返し引用されれば、ユーザーから「そのジャンルの専門家」「信頼できる存在」として認知されるようになります。
これは、SEOで「検索上位に出てくる＝信頼できそう」という認識が定着していたのと同じ構造です。
また、生成AIはあくまでユーザーの質問に回答するという形で情報を提供するため、心理的にもお受け入れられやすいこともメリットと言えるでしょう。
競合との差別化
今、このタイミングでLLMOをおこなうメリットとして「競合との差別化」が挙げられます。
LLMO対策を積極的に取り組んでいる企業はまだ少数。このタイミングでLLMO対策に注力すれば、競合他社に差をつけられる可能性があります。
特に、生成AIは学習したデータが長期間保持されやすいという特徴があるため、先行して「AIの推薦枠」を確保することは、中長期的な視点で大きなインパクトに繋がる可能性もあります。
LLMO対策の具体的な方法
まず、LLMO対策はSEO対策の延長線上にあることを理解しましょう。
Googleの検索セントラルには以下の記述があります。
どのリンクが表示されるかは、Google のシステムにより自動的に判断されます。表示対象となるためにクリエイターがすべきことは特になく、Google 検索の基本事項に記載されているように、検索への表示に関する通常のガイダンスに従うだけで十分です。
引用元：AI による概要とウェブサイト｜Google検索セントラル
「検索への表示に関する通常のガイダンスに従うだけで十分」ということは、つまり、「適切なSEO対策を行うだけで良い」と解釈できます。
しかし、一口にSEO対策といっても様々な施策が存在するため、LLMO対策とは優先度が違う場合があります。
今回はLLMO対策において優先的に取り組むべき代表的な5つの施策を解説します。
- 構造化データの実装
- HTML構造の最適化
- 明確で簡潔な文章構成
- E-E-A-Tの強化（信頼性・専門性）
- コンテンツのファクトチェックと情報更新
1. 構造化データの実装
構造化データは、コンテンツの意味をAIや検索エンジンが正確に理解するために利用されます。
例えば、このデジタルマーケティングブログの運営者は「デジタルアイデンティティ」という企業であり、本社は恵比寿にある、といった情報を付与することができます。
この構造化データによるタグ付け（意味づけ）により、AIや検索エンジンはHTML情報を単なる文字列としてではなく、意味や文脈、背景なども含めて理解出来るようになります。
そのため、AIに正確に自社の情報を伝えることが目的のひとつであるLLMOにおいても、非常に重要な施策と言えます。
構造化データのさらに詳しい解説や、詳細な実装方法については、以下の記事を参考にしてください。
【初心者向け】構造化データとは？メリット・書き方・種類・ツールまとめ
2 .HTML構造の最適化
LLMOではAIが理解しやすいHTML構造にすることが重要です。
それぞれのHTMLタグが持つ意味・役割を理解し、正しくコーディングを行うことが重要です。これはセマンティックコーディングとも呼ばれ、SEO対策でも重要な対策です。
Webサイト全体で最適化することが重要ですが、一般的な記事本文内においても以下のようなタグを適切に使用することが重要です。
| 項目 | 使用するタグ |
|---|---|
| 見出し | h1〜h4タグ |
| 段落 | pタグ |
| 順番なしのリスト（箇条書き） | ulタグ |
| 順番ありのリスト | olタグ |
| 表 | tableタグ |
| 引用箇所 | blockquoteタグ |
3. AIに引用されやすい文章構成
生成AIに引用されるためには、生成AIに引用されやすい（=生成AIが理解しやすい）文章や構成を意識する必要があります。
生成AIへのプロンプトにおいて明確で具体的な指示が重要であることは、OpenAIの資料などにも記載があります。
つまり、「生成AIは明確で具体的な文章ほど理解しやすい」ということ。
人間のように行間を読むことができず、微妙なニュアンスや感情的な言い回し、複雑な比喩表現は理解しづらいため避ける必要があります。
具体的には、以下のポイントを意識しましょう。
| 項目 | 具体的な対策 |
|---|---|
| 回答として引用できるか | 生成AIが質問への回答として、そのまま引用できるか。具体的には以下の形式を活用する。 |
| 定義文形式 | 「〇〇とは、△△である」のように、ある用語・概念などの意味を明確に定める文章。
例）LLMOとは、生成AIに自社サイトの情報を引用させるために |
| FAQ（一問一答）形式 | よくある質問などの形式。AIの回答パターンと近い。
例）Q：なぜLLMO対策が必要なのですか？ |
| リスト（箇条書き）形式 | 情報を項目ごとに整理することで、構造化された情報として認識しやすくなる。
例）ダイエットを成功させるためのポイント
|
4. E-E-A-Tの強化
Googleは「E-E-A-T」という概念を導入してコンテンツの品質を評価しています。
E-E-A-Tとは、評価基準となる4つの要素「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustworthiness）」の頭文字から取られています。
E-E-A-Tの高いサイトやコンテンツは、ユーザーにとって有益であると判断され、Googleのランキングでも高い評価を得られます。
このようにSEOにおいても重要な要素ですが、検索エンジンのAI（Google bot）がコンテンツを評価する基準として体系化されたものですので、生成AIがコンテンツを評価するLLMOにおいても重要となります。
E-E-A-Tを高めるためには、以下のポイントを意識してください。
| 項目 | 具体的な対策 |
|---|---|
| 「経験」を高める | ・著者（運営者）情報を充実させる |
| 「専門性」を高める | ・特定のテーマに特化させる ・高品質なコンテンツを定期的に更新する （独自の調査・研究結果や専門的なナレッジの公開など） |
| 「権威性」を高める | ・被リンクを獲得する ・サイテーションを獲得する （他のサイトやSNSでの自社への言及） |
| 「信頼性」を高める | ・引用は公的機関や公式サイトからおこなう ・Webサイトの信頼性を高める （SSL対応、Whois情報の公開、Googleビジネスプロフィールの登録など） ・ファクトチェックを行う ・定期的にコンテンツを更新する |
E-E-A-Tの解説や評価を高める方法の詳細については、以下の記事も参照してください。
E-E-A-T（旧E-A-T）とは？SEOに重要な4要素を解説！Google評価を高めるポイント10選もご紹介
5. Webサイトのパフォーマンス最適化
Googleは、Webサイトの表示速度や操作性などの指標を示す「コアウェブバイタル（Core Web Vitals）」を検索順位の要因のひとつとして採用しています。
こうしたWebサイトのパフォーマンスは、クロール効率や処理スピードの観点からLLMOにおいても重要です。
検索エンジンのクローラーでは、表示速度が遅いページでは適切に情報を取得しづらくなる感応性があり、これは生成AIがWebを参照する際にも同様です。つまり、サイトの読み込みが遅いと、AIに正しく情報を評価・引用してもらえないリスクが生じます。
また、サイトのパフォーマンス・表示速度を高めることは、SEOやユーザー体験にも好影響を与えるため、間接的にもLLMOの効果向上に繋がるといえます。
パフォーマンス最適化に取り組む際は、Googleが提供する「PageSpeed Insights」などのツールを活用し、表示速度やスコアの改善を図ることをおすすめします。
詳しい対策内容については、以下の記事なども参考にしてください。
コアウェブバイタル（Core Web Vitals）とは？SEOに与える影響と対策方法についてわかりやすく解説します！
LLMOの成果指標と計測方法
LLMOでは、SEOのように「検索順位」や「インプレッション数」といった明確なスコアは存在しません。
また、登場して間もないため、計測する方法も確立していません。
現状では、以下の2つの指標を計測することを推奨します。
| 指標 | 計測方法 |
|---|---|
| 生成AIでの引用数 | ・手動計測：計測したいキーワードを検索し、自社サイトが引用されている回数を計測 ・自動計測（ツール）：有料のモニタリングツールで計測 |
| 生成AI経由の流入数 | GA4を活用して生成AIからの流入数、流入ページを計測 |
手動で引用数を計測する
アナログな方法にはなりますが、引用数を手動でカウントする方法です。
オススメの手順は以下になります。
- 計測したいキーワード・質問を10〜50個程度選定する
- 計測したい生成AIで検索・質問する
- 引用元になったか、引用されたURLなどを確認し記録する
「AI Overviews」に関しては、キーワード・質問によっては、生成AIの回答が表示されない場合もあるため、2の段階で回答が表示されるかを確認してください。
デイリー、ウィークリーなど、使えるリソースと相談しつつ無理のないペースで計測し、引用傾向や引用率を分析しすると良いでしょう。
ツールで引用数を自動計測する
LLMOの必要性が意識されるに連れて、いくつかモニタリング用のツールも登場しています。
いずれも海外製のツールになりますが、大規模にLLMOに取り組みたい場合は、検討する価値はあるでしょう。
| ツール名 | 概要 | 公式URL |
|---|---|---|
| Profound | AIプラットフォーム上での検索トレンドや 自社ブランドの評価可視化する機能があり、競合企業との比較分析も可能。 |
Profound公式サイト |
| Scrunch AI | 3つの要素で分析。 ・プレゼンス：AIの回答でブランドがどこでどのように言及されているか ・ポジション：回答における自社のランキングや目立ち具合 ・センチメント：ブランドが言及された際のトーン （ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を分析 |
Scrunch AI公式サイト |
| Otterly.AI | 質問の検索ボリュームや現在の回答がわかる。 引用順も可視化されるので競合分析やランキングも可視化されます。 |
Otterly.AI公式サイト |
GA4でAI経由の流入数を計測
GA4の「セッションの参照元/メディア」を見ることで、生成AIから流入したセッション数を確認することができます。
「セッションの参照元/メディア」に以下のように表示されるため、生成AIからの流入数を確認しLLMOの成果を測定することが可能です。
| 生成AIの種類 | セッションの参照元/メディア の表示 |
|---|---|
| ChatGPT | chatgpt.com / referral |
| Gemini | gemini.google.com / referral |
| Perplexity | perplexity.ai / referral |
| Felo | felo.ai / referral |
AI経由の流入がわかる探索レポートの設定方法
以下が基本的な探索レポートの設定方法です。
一度、探索レポートを作成しておけば、同じ設定の画面をいつでも見られるのでオススメです。
- GA4の左メニューから「探索」をクリックし「空白」を選ぶ
- セグメントの「+」ボタン → 右上の「新しいセグメントを作成」
- 「セッションセグメント」を選択
- 「新しい条件を追加」→「セッションの参照元 / メディア」を選択
- フィルターを追加 → 「chatgpt.com / referral(※)」を含むを設定
※他の生成AIを指定したい場合は、上記から別の値をフィルターに設定
「指標」で「セッション」や「総ユーザー数」などを指定することで、上記で設定した生成AI経由の流入を分析できます。
また、「ディメンション」で「ランディングページ + クエリ文字列」を指定すれば、どのページへの流入が多いかも分析することが可能です。
以下、実際に設定した探索画面のスクリーンショットになりますので、参考にしてみてください。
ただし、ユーザーがどのような質問をしたかは現状ではわからないため、ランディングページ等から推測する必要があります。
LLMO対策を実施するうえでの注意点
LLMO対策をおこなううえでの注意点をご紹介します。
短期的な効果を期待しすぎない
LLMOは、広告のように出稿すればすぐに成果に繋がるというものではありません。
また、実際に生成AIによる引用が増えたとしても、アクセスやCVの増加に繋がるかはわかりません。
ユーザーは最初に生成AIによる回答を見ているため、回答だけで満足するユーザーも相当数いると考えられます。そのため、引用元のサイトにアクセスするのは、追加の情報が知りたいときや明確に問い合わせの意図があるときなど、クエリや状況が限定されます。
このように、LLMO対策に過度に短期的な効果を期待するのは適切ではありません。
ただし、LLMO対策を継続することで、新たな集客チャネルの構築やブランディングにプラスの効果を得られるため、中長期的な視点で取り組むと良いでしょう。
施策評価が難しい
まだ生成AI側の変化も激しいため、どのようなコンテンツを引用するべきかを探っている段階と考えられます。
そのため、LLMO施策を実施して生成AI経由のセッションが増えたとしても、それが本当に施策の結果だったのか特定することは困難です。
ただし、問い合わせなどから顧客と接点を持てる場合には、直接、利用した生成AIや質問内容などをヒアリングし、施策の影響を推測することは可能です。
LLMs.txtとは？設置するべき？
LLMs.txtは、生成AIがWebサイトの情報をより効率的に理解・活用できるように設計された、新しいマークダウン形式のテキストファイルです。
これは、従来のrobots.txtやsitemap.xmlとは異なり、AIモデルがサイトのコンテンツ構造や重要情報を迅速に把握するためのガイドとして機能します。
- robots.txt
検索エンジンのクローラーのアクセスを制御するためのもの。 - sitemap.xml
Webサイト内のURLを一覧化したもの。ファイルの情報や更新日などをクローラーに伝えるもの。 - LLMs.txt
AIに最適化された形式でコンテンツの構造を提供することでAIのコンテンツ理解を促進するもの。
LLMs.txtにより、AIモデルは不要なHTML要素や広告、ナビゲーションメニューなどを避け、重要な情報に迅速にアクセスできます。
LLMs.txtの設置は現時点では「必須ではない」
結論から言うと、現時点（2025年5月現在）では「焦って設置する必要はない」と考えます。
こちらについては、2025年4月のGoogleのジョン・ミューラー氏はraddit上での発言が参考になります。
Comment
byu/Leading_Algae6835 from discussion
inTechSEO
（和訳）
私の知る限り、どのAIサービスもLLMs.TXTを使用しているとは言っていません（サーバーログを見れば、チェックすらしていないことがわかります）。私にとって、これはキーワードメタタグに相当するものです。サイト所有者が自分のサイトについて主張する内容です…（本当にそのサイトがLLMs.TXTを使用しているのでしょうか？ まあ、確認すればいいでしょう。その時点で、サイトを直接確認すればいいのではないでしょうか？）
引用元：raddit
キーワードメタタグは、過去にGoogleがWebページの理解に使用していた経緯がありましたが、Webサイト所有者が恣意的に操作できる部分であり、実態と異なる場合も多かったことから、ランキングアルゴリズムからは除外されました。
ジョン・ミューラー氏によると、現状のLLMs.txtもこのキーワードメタタグと同様ではないか、とのこと。
つまり、LLMs.txtをチェックしても内容が正しいかは、実際のWebサイトのコンテンツを確認する必要がある。
それなら、最初からWebサイトのコンテンツをチェックすれば良い、ということですね。
AIサービスからチェックされていない以上、LLMO上の効果もほぼないと言っても良いでしょう。
ですから、現時点では、「LLMs.txtを設置する意味はほとんどない」と考えられます。
将来を見すえて準備するのはあり
「設置する意味はほとんどない」と言いましたが、生成AIが進化しているように、LLMs.txtの取り組みも始まったばかり。
今後の進化によっては、LLMs.txtの設置が推奨されるようになる可能性もあります。
そのときにアドバンテージを取れるように、後述するメリット・デメリットを把握したうえで、LLMs.txtの導入をおこなうのは、ひとつの選択肢ではあると考えます。
LLMs.txt設置で期待されるメリット
LLMs.txtを設置し、生成AIがチェックするようになることで、以下のような効果が期待できるとされています。
- AIによる情報取得の最適化
LLMs.txtを設置することで、AIがWebサイトの重要な情報を効率的に取得でき、ユーザーへの回答精度が向上します。 - コンテンツの誤解や誤引用の防止
AIがサイトの情報を誤って解釈するリスクを軽減できます。例えば、古い情報や関連性の低いページが引用されるのを防ぎ、最新かつ正確な情報を提供することが可能になります。 - AIが処理可能な情報量の最適化
生成AIは、一度に処理できる情報量（コンテキストウィンドウ）に制限があります。LLMs.txtを活用することで、AIが必要な情報に集中し、無関係なデータを排除することができ、効率的な情報処理が可能になります。
LLMs.txt導入のデメリット
LLMs.txt導入のデメリットについても解説しておきましょう。
- 更新が必要
LLMs.txtが正しくなるよう更新が必要です。WordPressのプラグインなどで実装する場合は自動対応の場合もありますが、手動で更新する場合はリソース確保が必要です。 - 今後も効果が出ない可能性
現状、LLMs.txtはAIサービスからチェックされておらず、今後も一向にチェックされない可能性があります。その場合、llms.txtの導入や更新のリソースが無駄になってしまう可能性があります。
デメリットが気になる場合は、他のLLMO施策を優先的に対策する、SEO対策を充実させることをオススメします。
それでも設置したいという方は、以下で実装方法もご紹介いたします。
LLMs.txtの実装方法
LLMs.txtは以下の方法で実装することができます。
- LLMs.txt ファイルを作成する（形式に指定があるため、間違いがないように注意）
- サイトのルートディレクトリ（例：https://example.com/LLMs.txt）に配置
- サーバー構成に以下のHTTPヘッダーを追加（推奨 ※必須ではない）
X-Robots-Tag: llms-txt
LLMs.txtファイルの作成については、WordPressのプラグインや「WEB AI最適化 LLMs.txtジェネレーター」なども登場しているので、利用してみると良いでしょう。
また、LLMs.txtファイルの具体的な作成・使用する方法については、以下のドキュメントも参照してください。
Learn how to implement LLMs.txt in your website or documentation｜LLMs.txt hub
まとめ
今回はLLMO対策について、概要から具体的な対策方法、計測ツール、注意点などを解説しました。
LLMOは今後のWebマーケティングにおいて重要な戦略の一つになると考えられますが、その一方で「変化が激しい」「対策方法が確立されていない」「効果測定が難しい」といった特徴も持ち合わせています。
そのため、焦ってLLMO対策に傾倒するのではなく、冷静に中長期的な視点を持って着実に取り組むことが重要です。
SEO対策の延長線上にある施策であることを認識し、SEO対策と同時並行でLLMO対策に取り組むことで、検索エンジンと生成AIの両面で安定した集客を実現することができるでしょう。
人からも、AIからも選ばれるLLMO対策を
生成AIが検索結果の入り口となる時代がすでに始まっています。
AI検索においては、自社の情報が「AIに正しく認識され、信頼され、引用される」ことが重要です。
デジタルアイデンティティでは、検索エンジン最適化（SEO）のノウハウに加え、生成AIに“選ばれる”ための構造化・設計・文脈最適化を行う「LLMO/AIO/AI Overviews対策」サービスを提供しています。
こんな課題をお持ちではありませんか？
- 自社サイト・ブランドがAI検索で表示されない…
- AIに誤った情報を引用されてしまっている…
- SEOでは上位だが、AI Overviewsに表示されない…
- SEOの順位は変わらないのにアクセスが下がってきている…
「AI検索」からの流入・CV獲得のため、情報構造の整備・文章設計・コンテンツ強化・構造化データ活用など、幅広くご支援可能です。
生成AIからもユーザーからも信頼される、次世代の検索対策をご検討中の方は、ぜひお気軽にご相談ください。
