AI検索時代の新しいSEO戦略
LLMOを定義する
llmocheck.aiは、Large Language Model Optimization（LLMO）の専門サイトとして、 生成AI時代における新しいウェブ最適化手法を研究・提供しています。
私たちのミッション
従来のSEOが「検索エンジン＋人」を対象としていたのに対し、 LLMOは「AI を第一読者」に想定した全く新しい最適化手法です。
ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIが普及し、 Google SGEやBing Copilotが一般化する今、 ウェブサイトは「AIに読まれ、理解され、引用される」ことが重要になっています。
LLMO の核心
- エンティティ中心: キーワードよりもエンティティネットワーク
- 一次データ重視: 被リンクより体験性のあるオリジナル情報
- 構造化データ: AIが理解しやすい情報設計
提供サービス
LLMO診断ツール
あなたのサイトのLLMO対応度を即座に分析。 改善ポイントを具体的に提示します。
実装ガイド
E²AT²フレームワークに基づく 段階的なLLMO実装手順を詳しく解説。
最新動向
AI検索の最新トレンド、 ツール比較、業界事例を継続的に更新。
独自フレームワーク：E²AT²
GoogleのE-E-A-Tを拡張し、LLMO特化の5段階評価フレームワークを開発しました。
E
Entity
エンティティ登録
Wikidata・SameAs
E
Experience
一次データ
体験性・実証性
A
Authoritativeness
権威性
専門性・信頼性
T
Trustworthiness
信頼性
透明性・検証可能性
T
Traceability
追跡可能性
引用元・出典明示
E²AT²の詳細解説
従来のE-E-A-T
- • Experience: 実体験・体験性
- • Expertise: 専門知識・技能
- • Authoritativeness: 権威性
- • Trustworthiness: 信頼性
LLMO拡張版 E²AT²
- • Entity: エンティティ明確化
- • Experience: 一次データ重視
- • Authoritativeness: 権威性継承
- • Trustworthiness: 信頼性継承
- • Traceability: AI引用対応
なぜLLMOが重要なのか
検索行動の変化
「Google検索→複数サイト閲覧」から 「AI質問→直接回答取得」への移行が加速。 サイト訪問前にAIが情報を要約する時代。
引用戦略の重要性
AIが「信頼できる情報源」として 引用・推奨するサイトになることで、 新たなトラフィック獲得経路を確保。
競合優位性
まだ多くのサイトがLLMO未対応。 早期導入により、 AI検索での圧倒的な優位性を獲得可能。
私たちのビジョン
「すべてのウェブサイトがAIに正しく理解され、 適切に引用される未来」の実現を目指しています。
短期目標（2025年）
- • LLMO診断ツールの精度向上
- • 日本語コンテンツのLLMO標準化
- • 業界別LLMO施策ガイド完成
長期目標（2026年〜）
- • LLMO国際標準の策定参画
- • 多言語対応LLMO診断
- • AI検索エンジン公式認定取得