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2025.11
LLMO（Large Language Model Optimization）
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）に対してコンテンツを最適化し、AI経由での流入やコンバージョンを獲得するための施策です。従来のSEO（検索エンジン最適化）が検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIが生成する回答の中で自社情報を適切に引用・提示されることを目指します。
AI検索の利用が急速に拡大する中、LLMOは新しいマーケティング施策として注目されています。
LLMOが注目されている背景
近年、ChatGPTをはじめとするAI検索ツールの普及により、ユーザーの情報収集方法が大きく変化しています。従来のGoogle検索では、複数のサイトを比較しながら情報を探すスタイルが主流でしたが、AIチャットでは対話を通じて必要な情報を得るスタイルが定着しつつあります。
この変化により、Webサイトへの流入経路も多様化しました。検索エンジン経由のオーガニック流入だけでなく、AI経由の流入が新たなチャネルとして確立されつつあるのです。
さらに、AIチャットは「探す」ではなく「相談しながら選ぶ」という使われ方をするため、ユーザーの購買行動にも変化が生まれています。こうした背景から、LLMOへの取り組みが求められているのです。
LLMOの特徴
LLMOの最大の特徴は、従来のSEOとは異なるアプローチが必要になる点です。
SEOでは検索キーワードに対して最適化し、検索結果ページでのクリックを獲得することが目的でした。一方、LLMOでは大規模言語モデルが情報を理解しやすい形でコンテンツを提供し、AIの回答内で引用・紹介されることを目指します。
また、検索は「探しているものがある」状態で使われますが、AIチャットは「相談しながら選択肢を絞っていく」使い方がされます。この違いを理解することが、LLMO施策を成功させる上で重要です。
具体的には、構造化データの実装、明確で簡潔な情報提供、信頼性の高いコンテンツ作成などが求められます。
AEO/AIOとの関係性
LLMOと似た概念として、AEO（Answer Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）という用語も使われています。これらは基本的に同じ方向性を持つ施策ですが、若干のニュアンスの違いがあります。
AEOは「回答エンジン最適化」を意味し、AI検索だけでなく、Googleの強調スニペットや音声検索なども含む広い概念です。AIOはより包括的に「AI全般への最適化」を指します。
一方、LLMOは特に大規模言語モデル（ChatGPT等）への最適化に焦点を当てた用語です。実務上はこれらの用語を厳密に区別するよりも、AI時代のマーケティング施策として統合的に捉えることが重要でしょう。
なぜ今LLMOに取り組むべきなのか
LLMOの効果を示す興味深いデータがあります。ある企業の実績では、GPT経由のセッション数は全体のわずか約0.35%でしたが、全コンバージョン数の約8%を占めていました。さらに、GPT経由のCVRは全体平均と比べて6倍以上、初回セッションで29%、2回目以降では71%という驚異的な数字を記録しています。
この数字が示すのは、AI経由の流入は「量」ではなく「質」で勝負できるということです。セッション数は少なくても、CV貢献度は無視できないレベルに達しているのです。
なぜこれほどCVRが高いのでしょうか。理由は、AI経由で訪れるユーザーがすでに情報収集と意思決定を済ませているためです。AIチャットで相談しながら選択肢を絞り込み、購入を決めた上でサイトを訪問するため、迷わず行動に移る傾向があります。
現時点ではAI経由の流入数は限定的ですが、AIチャットの利用が今後さらに拡大すれば、この割合も上昇する可能性があります。早い段階でLLMO対策を進めることで、競合に先んじて質の高いユーザーを獲得できるチャンスがあるのです。
マーケターが押さえておくべきポイント
LLMO施策を進める上で、マーケターが意識すべきポイントがあります。
まず、AIが理解しやすいコンテンツ構造を意識することです。見出しを適切に使い、情報を明確に整理し、構造化データを実装することで、AIがコンテンツを正しく解釈できるようになります。
次に、信頼性の高い情報提供です。AIは信頼できる情報源を優先的に引用する傾向があるため、専門性や権威性を示すことが重要です。
また、自社サイトでの計測と分析も欠かせません。AI経由の流入データを継続的に計測し、どのような問い合わせや購買パターンが多いかを分析することで、サイトごと、業種ごとの特性を把握できます。
メディアやサービスによって効果は変わるため、自社サイトの特性を見極めながら施策を進めることが成功の鍵となります。
LLMOのメリット・デメリット
LLMOに取り組むメリットは、少ないセッション数でも高いCV貢献が期待できる点です。質の高いユーザーを獲得できるため、費用対効果の高いマーケティング施策となり得ます。また、早期着手により競合優位性を確保できる可能性もあります。
一方、デメリットとしては、効果測定の難しさが挙げられます。AI経由の流入を正確に計測するには専門的な知識が必要です。また、AI経由のユーザーは目的のページに直接アクセスするため、サイト内の回遊率が低い傾向があります。
さらに、施策の効果が出るまでに時間がかかる可能性があり、即効性を求める場合には適さないかもしれません。
今後のマーケティング戦略に向けて
LLMOは、特にBtoB企業や専門性の高いサービスを提供する企業に適しています。情報収集を重視するユーザーが多い業界では、AI経由の高品質な流入が大きな価値を持つためです。
今からLLMOに取り組む第一歩としては、まず自社サイトのコンテンツ構造を見直し、AIが理解しやすい形に整えることから始めましょう。構造化データの実装や、明確な情報提供を意識したコンテンツ制作が基本となります。
AEOラボでは、LLMO/AEO施策に関する最新情報の提供や、具体的な取り組み方法についてのサポートを行っています。AI時代のマーケティング戦略について、ぜひ一緒に考えていきましょう。
まとめ
LLMOは、AI検索時代における新しいマーケティング施策です。セッション数は少なくても、CVRが高く、全体のCV数に対して無視できない貢献をする可能性があります。
AI経由のユーザーは情報収集と意思決定を済ませているため、質の高いトラフィックを獲得できます。早期に取り組むことで、競合に先んじて優位性を確保できるでしょう。
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