LLMOとは？Large Language Model Optimization 完全ガイド【2025年版】

AI 検索時代の新常識 ― サイトを生成 AI に"読ませて引用させる"ための総合対策

1. LLMO の定義と背景

LLMO（Large Language Model Optimization） は、BERT や GPT-4o に代表される生成 AI がウェブコンテンツを正確に解釈し、回答面やチャット結果で引用・推薦する確率を高めるための最適化手法です。従来 SEO が「検索エンジン＋人」の二軸だったのに対し、LLMO は AI を第一読者 に想定します。

1-1. なぜ今 LLMO が必要か

2. SEO と何が違うのか？

• 評価軸：

  クエリ一致→

  エンティティネットワーク

• 被リンク：

  権威シグナルの 1 つに低下。一次データがより重要

• 反映速度：

  インデックス後数日で AI 回答に採用例

• CTR：

  回答面上で露出＝ブランド想起が直接向上

3. LLMO フレームワーク E²AT²

以下 5 ステージで実装します。

4. 実践ステップ

Step 1: 構造化データの追加

<script type="application/ld+json">
{"@context":"https://schema.org","@type":"HowTo",...}
</script>

Step 2: エンティティリンク

About ページに Wikidata / Crunchbase の SameAs を明記し、AI のナレッジグラフ取り込みを促進します。

Step 3: 内部リンクハブ構築

Pillar ⇆ Cluster で双方向リンクを 2:1 で張り、トピッククラスターを明確化。

5. よくある質問 (FAQ)

LLMO を始めるのに必要な予算は？

無料〜月 5 万円でスタート可能。まずは構造化データとエンティティ登録から。

従来 SEO 業者に依頼しても効果はある？

LLMO 実績がない場合は限定的。生成 AI 対応経験の確認が必須です。

記事数と AI 回答露出の相関は？

約 20 ページから引用が加速。ただし記事数よりエンティティ充足度が重要。

6. 5 行まとめ

• LLMO＝生成 AI に最適化し回答面で露出を獲る施策。

• 評価軸は

  エンティティ＋一次データ

  。

• E²AT² フレームワークで段階的に実装。

• 構造化データ＆内部リンクが初動インパクト大。

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