LLMOとは？Large Language Model Optimization 完全ガイド
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
年 | トピック | 影響 |
2023 | Google SGE β 版公開 | AI 回答面が SERP 上位に出現 |
2024 | Bing Copilot & Perplexity 1 億 MAU | LLM 経由トラフィックが最大 15% |
2025 | Generative Engine Market 5.3 兆円 | LLMO 対応が企業標準へ |
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。
ステージ | 対策 | 主ツール | KPI |
E ntity | Wikidata 登録 / SameAs | Entity Explorer | 被リンク 0 でも認知 |
E xperience | 一次データ＋体験談 | GPT-4o, Datawrapper | 参照率 ↑ |
A uthority | PR 被リンク | Ahrefs | DR 50 → 60 |
T rust | Consent Mode v2 | GTM | 信頼スコア |
T echnical | PageSpeed / CLS 0.1 | PSI | LCP < 2.5s |
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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