検索エンジン最適化（SEO）だけでは、AI時代のビジネス競争に勝ち残れない。生成AIの回答に自社の情報が選ばれるかどうかが、売上を左右する時代が到来している。生成AI/ChatGPT研究家の池田朋弘氏は、PRESIDENT On Demandの連載「AI知識のアプデ」第86～91回で、SEOに代わる新たな対策「LLMO（Large Language Model Optimization）」の必要性を提唱し、具体的な5つの方法を紹介した。
SEOからLLMOへ：検索行動の変化がもたらすパラダイムシフト
従来のSEOは、Googleなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としてきた。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、ユーザーは検索エンジンを介さず、AIに直接質問して回答を得るケースが増えている。池田氏は「AIの回答に自社の製品やサービスが引用されるかどうかが、新たなマーケティングの鍵となる」と指摘する。この流れは、2026年7月時点で加速しており、企業はAIからの「発見可能性」を高める戦略へとシフトする必要があるという。
LLMOの5つの実践手法：AIに選ばれるための具体策
池田氏が提唱するLLMOの5つの方法は以下の通りである。
1. 高品質で権威あるコンテンツの作成
AIは信頼性の高い情報源を優先して引用する。そのため、専門性の高いオリジナルコンテンツを継続的に発信し、業界内での権威を確立することが重要だ。具体的には、一次データに基づく調査レポートや、専門家による解説記事などが有効とされる。
2. 構造化データの最適化
AIがコンテンツを正確に理解しやすくするために、スキーママークアップなどの構造化データを適切に実装する。これにより、AIが情報を抽出しやすくなり、回答に採用される確率が高まる。
3. ソーシャルシグナルの強化
AIはソーシャルメディアでの言及やシェア数も評価対象とする。自社コンテンツがSNSで広く共有されるよう、ソーシャルメディア戦略を連動させることが求められる。
4. 引用されやすいフォーマットの採用
リスト形式や箇条書き、明確な見出し構造など、AIが引用しやすいフォーマットで情報を整理する。特に、FAQページやHow-to記事はAIに引用されやすい傾向がある。
5. 定期的なアップデートと鮮度の維持
AIは最新情報を重視するため、コンテンツを定期的に更新し、鮮度を保つことが不可欠だ。古い情報はAIの回答から除外されるリスクが高い。
LLMOの効果測定と今後の展望
池田氏は、LLMOの効果を測定する指標として、AIチャットボットでの自社ブランドの言及回数や、AIが生成する回答内での引用率などを挙げる。現時点では、これらの指標を可視化するツールは限られているが、今後急速に整備されると予想される。また、AIモデルごとに特性が異なるため、複数のAIに対する最適化が重要になるとしている。
「SEOの時代は終わりませんが、LLMOはその進化形です。両方をバランスよく対策することが、これからのビジネス成功の鍵を握るでしょう」と池田氏は締めくくっている。
