検索結果の画面では、AIが情報をまとめて回答を表示する機会が増えています。

このため、ユーザーが検索エンジンを一つひとつ確認せずに、AIの回答だけで情報を得るケースも出てきました。

こうした変化に対応するために注目されているのが、LLMO対策です。

LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に、自社サイトやメディア記事、企業情報が理解・参照・引用されやすい状態を目指す取り組みを指します。

ただし、LLMOはSEOの代わりになるものではありません。

むしろ、SEOと同時に進めながら、サイト内の情報整理、信頼性の強化、外部サイトでの言及、比較検討されやすい情報設計などを組み合わせる施策です。

AIに参照されるためには、まず検索エンジンやAIが内容を理解しやすいサイトであることが重要です。

そのうえで、企業情報やサービス内容をわかりやすく整理し、信頼できる情報源として認識される状態にする必要があります。

本記事では、LLMO対策の基本から、具体的な施策、SEO対策と組み合わせた進め方まで、企業担当者にもわかりやすく解説します。

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LLMO対策の具体的なやり方

 

LLMO対策は、1つのツールを導入すれば完了するものではありません。

AIが自社サイトの情報を見つけ、内容を理解し、信頼できる情報として扱いやすい状態に整えることが大切です。

具体的には、まずサイトが検索エンジンやAIに正しく読み取られる状態になっているかを確認します。

そのうえで、会社情報・サービス内容・実績・FAQなどを整理し、どのページに何が書かれているのかをわかりやすくします。

LLMO対策の主なやり方は、次の通りです。

• 構造化データを入れ込む
• 外部言及を増やす（サイテーション）
• Googleビジネスプロフィールを整える
• サイトを明確でシンプルな階層構造にする
• 低評価ページを削除する
• 「メインキーワード×〇〇」の記事で上位表示をとる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

構造化データを入れ込む

構造化データとは、検索エンジンやAIに「このページには何が書かれているのか」を伝えやすくするための設定です。

会社概要、サービス内容、FAQ、店舗情報などをページごとに整理して伝えることで、AIが情報を理解しやすくなります。

ただし、構造化データは入れればよいものではありません。

プラグインを使う場合でも、各ページに実際に掲載されている会社情報、サービス内容、FAQなどと一致する形で設定することが大切です。

ページに書かれている内容と構造化データの内容がずれていると、正しく評価されない可能性があります。

優先して整えたい項目は、次の通りです。

• 会社名
• サービス内容
• 住所・電話番号・営業時間
• FAQ
• パンくずリスト
• 公式SNSや外部プロフィール

実装後は、正しく読み取られているかを確認し、本文を更新したときは構造化データもあわせて見直しましょう。

外部言及を増やす（サイテーション）

LLMO対策では、自社サイト内の情報だけでなく、外部サイトで自社名やサービス名がどう言及されているかも重要です。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、自社サイトの情報だけでなく、外部サイトでの言及、レビュー、比較記事、メディア掲載情報なども参照・引用して回答を生成する可能性があります。

そのため、自社サイト内の情報整備に加えて、第三者サイトで正しく紹介される状態を作ることも大切です。

たとえば、業界メディア、比較サイト、導入事例、レビューサイト、セミナー登壇ページなどで、自社の強みやサービス内容が紹介されている状態を増やします。

サイテーション対策として、Googleビジネスプロフィールへの登録、情報メディアへの掲載、SNSでの発信などが挙げられます。

他サイトに言及してもらいやすくする対策を行い、AIに「この会社は何をしている会社なのか」を正しく理解してもらうことが大切です。

Googleビジネスプロフィールを整える

店舗型ビジネスや地域密着型サービスでは、Googleビジネスプロフィールの整備も重要です。

会社名、住所、電話番号などの情報を統一することは、サイテーション対策でも基本です。

次の項目は最新の状態に保ちましょう。

• 会社名・店舗名
• 住所
• 電話番号
• 営業時間
• サービス内容
• 写真
• 公式サイトURL
• 口コミへの返信

公式サイトとGoogleビジネスプロフィールの情報が違っていると、検索エンジンやAIが正しく判断しにくくなります。

ただし、Googleビジネスプロフィールの重要度は業種によって異なります。

店舗型ビジネス、地域密着型サービス、来店・訪問が発生する業種では特に重要です。

サイトを明確でシンプルな階層構造にする

AIに情報を正しく読み取ってもらうには、サイト全体をシンプルな構造にすることが大切です。

「どこに何があるか」がわかる形に整理する例は、次の通りです。

• トップページ
• サービス一覧
• 個別サービスページ
• 関連記事・FAQ

重要なページが深い階層にあると、ユーザーもAIも見つけにくくなります。

GoogleのAI Modeでは、複数の関連検索を同時に行う「query fan-out」という仕組みが使われています。

そのため、関連するページ同士を内部リンクでつなぎ、ユーザーや検索エンジンが情報をたどりやすい構造にしておくことが大切です。

実務では、重要なページにできるだけ少ないクリック数で到達できるようにし、サービスページや問い合わせページが深い階層に埋もれないようにしましょう。

パンくずリストやわかりやすいURL、具体的なアンカーテキストの設定を行うことで、ユーザーにも検索エンジンにも伝わりやすいサイトになります。

低評価ページを削除する

LLMO対策では、サイト内にある低評価ページを整理することも大切です。

Googleは、ユーザーが満足できるコンテンツを評価する考え方を示しており、低評価のページが多いサイトは評価されにくくなる可能性があります。

ただし、順位が低いページをすぐに削除するのはおすすめできません。

Googleも、コンテンツの削除は最後の手段と説明しています。

削除対象は「順位が低いページ」ではなく、次の通りです。

• 読者にとって価値が薄いページ
• 自社の専門外のトピックを扱うコンテンツページ
• ターゲットと関連の少ないトピックを扱うページ
• E-E-A-Tの低いページ

低品質なページを整理することで、サイト全体のテーマや重要ページの役割が明確になり、SEOやAI検索対策の土台を強化できます。

「メインキーワード×〇〇」の記事で上位表示をとる

LLMO対策では、メインキーワードだけを狙うのではなく、ユーザーが一緒に調べやすいテーマも記事化することが大切です。

組み合わせの例は次の通りです。

• メインキーワード×やり方
• メインキーワード×費用
• メインキーワード×比較
• メインキーワード×事例
• メインキーワード×注意点
• メインキーワード×FAQ

Ahrefsが2025年に実施したAI Overviewsに関する外部調査では、引用元ページの76.10%がGoogle検索の上位10件以内にランクインしているという分析もあります。

調査の結果、以下のことが明らかになりました。

• AI による概要で引用されたページの 76.10% は、トップ 10 にランクインしています。
• AI による概要で引用されたページの 9.50% は、11 位から 100 位の間にランクインしています。
• AI による概要で引用されたページの 14.40% は、SERP にランクインしていません（つまり 100 位以下）。

引用元：Ahrefs「AI による概要の引用の 76% は、検索上位 10 ページから」

ただし、割合は調査時期やキーワードによって変わるため、従来のSEOで上位表示を目指しつつ、AIに理解されやすい情報設計を行うことが大切です。

つまり、従来のSEOで上位表示を目指すことは、LLMO対策としても重要です。

言及してもらいたいキーワードで「上位表示」することで、ユーザーがキーワードを含めた質問文を検索した時に引用されやすくなります。

ただし、キーワードを詰め込むだけでは不十分です。

AIに引用されやすくするには、結論を先に書き、見出しごとに内容を整理し、比較表やFAQを使ってわかりやすくまとめる必要があります。

関連する記事を増やしたら、サービスページや問い合わせページへ内部リンクをつなぎ、集客から問い合わせまでの導線も整えましょう。

弊社ではAIに引用されるだけで終わらないSEO×AIO×導線強化の総合的な施策で、問い合わせに繋げるご支援をしております。まずは自社のサイトがAIからどのような評価を受けているか、現状把握や情報収集のために無料AIO診断レポートをぜひご活用ください。

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ただし、LLMO対策をやったからといってすぐに成果が出るわけではない！

 

LLMO対策はSEO対策の延長線上にあるものであり、実施したからといってすぐコンバージョンにつながるというわけではありません。

LLMO対策を行いつつ、相乗効果があるSEO対策や導線設計をして初めてコンバージョンにつながります。

つまり、LLMO対策を実施しただけで、売上につながるわけではないということです。

LLMO対策は、AI検索や生成AIの回答に自社情報を引用・参照されやすくするための施策です。

しかし、AIに表示されたとしても、そこからユーザーがサイトを訪問し、問い合わせや購入に進む導線がなければ、コンバージョンにはつながりません。

そのため、LLMO対策を単独で行うのではなく、同時にSEO対策を行い、検索エンジン上で評価されるコンテンツを整えることが重要です。

SEO記事では、読者が冒頭で価値を判断するため、結論ファーストでわかりやすく伝えることが大切だとされています。

さらに、記事内でユーザーの悩みを解決し、自然な流れでサービス紹介・資料請求・問い合わせへ誘導する導線設計が必要です。

EC向けにもSEOコンサルティングの需要があるように、検索流入を成果につなげるには、集客だけでなくコンバージョンまで見据えた設計が欠かせません。

つまり、LLMO対策は売上を直接生む魔法の施策ではありません。

LLMO対策、SEO対策、導線設計を組み合わせることで、認知からコンバージョン、そして売上につながるのです。

LLMO対策とSEO対策、導線設計を組み合わせて成果を出すためのポイント

 

LLMO対策でAIに引用されても、サイトに訪れたユーザーが問い合わせや資料請求に進まなければ成果にはつながりません。

AIに見つけてもらうだけでなく、ユーザーが次に知りたい情報へ進みやすい導線を作ることが重要です。

LLMO対策とSEO対策、導線設計を組み合わせて成果を出すためのポイントは次の通りです。

• ポイント1：ユーザーの検索意図に沿った導線設計を行う
• ポイント2：魅力的なサービスページを作る

ここからは、ポイントについて詳しく見ていきましょう。

ポイント1：ユーザーの検索意図に沿った導線設計を行う

導線設計では、企業が見せたい情報を一方的に並べるのではなく、ユーザーが知りたい順番に合わせてページをつなぐことが大切です。

たとえば、情報収集段階のユーザーには用語解説や比較表、検討段階のユーザーには料金・導入事例・FAQ、相談前のユーザーには資料請求や問い合わせページへ誘導します。

Googleは、AIによる概要やAIモードなどのAI検索機能を展開しており、AI検索ではユーザーが複雑な質問をする機会も増えています。

そのため、記事の最後に「お問い合わせはこちら」だけを置くのでは不十分です。

比較したい人には比較記事、費用を知りたい人には料金ページ、実績を見たい人には事例ページへ進めるようにしましょう。

ユーザーが次に知りたい情報へ迷わず進めるサイトは、SEOでもLLMOでも評価され、問い合わせにもつながりやすくなります。

ポイント2：魅力的なサービスページを作る

LLMO対策でAIに引用されても、訪問先のサービスページがわかりにくかったり、魅力的でなかったりすれば問い合わせにはつながりません。

AIに見つけてもらうことと、ユーザーに選ばれることは別の対策として考える必要があります。

サービスページでは、次の情報をわかりやすく整理しましょう。

• 誰のどんな悩みを解決できるのか
• サービスの特徴
• 他社との違い
• 支援範囲
• 料金や見積もりの考え方
• 導入実績・お客様の声
• 導入までの流れ
• よくある質問
• 問い合わせ・資料請求ボタン

特にBtoBでは、サービスページが会社案内中心の内容になっていると、比較検討中のユーザーが離脱しやすくなります。

BtoBサイトでは、ユーザーの検討状況や商談につながる導線を意識した設計が重要です。

LLMOで集めた流入を成果につなげるには、記事だけでなく、最終的に見せるサービスページやLPも改善しましょう。

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LLMO対策に関するよくある質問

 

LLMO対策に関するよくある質問は次の通りです。

• AIO対策やGEO対策との違いは？
• 効果が出るまでにどれくらいの期間が必要？
• LLMO対策の外注は可能？費用相場は？
• llms.txtの設置は必要？

以下からは、よくある質問について詳しく解説します。

AIO対策やGEO対策との違いは？

次の表は、「AIO対策」・「LLMO対策」・「GEO対策」の主な違いをまとめたものです。

まずAIO対策は、AI検索全体に向けた最適化を指す広い考え方です。

つまり、LLMO対策やGEO対策は、AIO対策の中に含まれる施策として整理するとわかりやすいです。

AIO対策は、AIに自社の情報を理解・認識・推薦してもらいやすくするための包括的な取り組みといえます。

LLMO対策は、ユーザーがChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に直接質問したときに、自社名や自社サイト、メディアの記事が回答内で紹介されることを目指す施策です。

ユーザーはAIの回答を見たあと、そこに表示された情報やリンクをきっかけにホームページやメディアへアクセスします。

一方で、GEO対策は、GoogleのAI OverviewsやAIモードに限らず、生成AIを活用した検索・回答エンジンで自社サイトや自社情報が参照されやすくなることを目指す施策です。

ユーザーは検索結果上のAI回答に表示されたリンクから、直接公式サイトやメディアへアクセスします。

効果が出るまでにどれくらいの期間が必要？

LLMO対策は、始めてすぐに成果が出る施策ではありません。

SEO対策と同じように、サイトの改善やコンテンツの追加、外部評価の積み上げを継続する必要があります。

目安として、効果が見え始めるまでに3〜6か月程度を見込んでおきましょう。

ただし、すべての施策に同じ時間がかかるわけではありません。

構造化データの実装、FAQの追加、内部リンクの整理などは、クロール状況や検索結果での表示、ページ内導線の改善など、比較的早く変化が見えやすい施策です。

一方で、外部サイトでの言及獲得、記事群の強化、サイト全体の信頼性向上などは時間がかかります。

そのため、最初の1〜2か月は技術面の整備と反応確認、3〜6か月でAI検索上の見え方や流入の変化を確認し、その後に問い合わせ率や資料請求率の改善まで進める流れで考えましょう。

LLMO対策の外注は可能？費用相場は？

LLMO対策は、外部のSEO会社やWebマーケティング会社に依頼できます。

依頼できる内容は、現状診断、改善ロードマップの作成、構造化データの整備、記事制作、AI検索での表示状況の確認、レポート作成などです。

費用は、依頼する範囲やサイト規模によって変わります。

目安として、スポット診断は10万〜30万円程度、月額で伴走してもらう場合は10万〜50万円程度です。

ただし、安いプランは診断やレポートだけに限られることもあります。

記事制作、サイト改修、外部メディアでの言及獲得、定期的な効果検証まで依頼する場合は、費用が高くなる傾向があります。

外注先を選ぶときは、料金だけでなく、どこまで対応してくれるのか、自社サイトの課題に合った提案があるかを確認しましょう。

弊社では、サイトの現状分析レポートは無料で作成しております。

お客様の状況に合わせ優先順位をつけ、効果の高い施策に絞ることでコストパフォーマンスの良い対策をご提供しております。

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llms.txtの設置は必要？

現時点では、llms.txtの設置は必須ではありません。

llms.txtは、LLMやAIクローラーに向けて「サイト内のどの情報を優先的に読んでほしいか」を伝えるためのファイルとして紹介されています。

robots.txtがクローラーのアクセス制御を行うものに対し、llms.txtはAIの理解を助けるための補助的なファイルとされています。

ただし、llms.txtを設置しただけで、AIに引用されやすくなるとは限りません。

SEOストラテジストのフラビオ・ロンガート氏が公開した調査では、AIクローラーはllms.txtを参照していないという結果が出ています。

Findings of the LLMs.txt audit:

• LLM-specific bots stayed away. No GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, or similar were seen at all.
• Google still probes everything. Its desktop crawler accounted for 95% of all hits.
• Bing is curious but inconsistent. Only seven requests—concentrated on one domain (out of one-thousand)
• OpenAI’s search bot was minimal. Ten calls from OpenAIBotSearch. GPTBot itself was absent.
• SEO tools inflated the logs. Tools like Semrush Mobile and SiteAudit caused many hits, unrelated to LLMs.

引用元：Flavio Longato「LLMs.txt: Why AI Crawlers Ignore It (2025 Audit)」

2026年時点でも、llms.txtは標準として広く採用されているとは言い切れません。

実装コストが低い場合は、将来的な変化に備えて試験的に導入する選択肢はあります。

しかし、現状は先行検証の段階です。

そのため、優先すべきなのは、robots.txtの確認、構造化データの整備、サイト構造の改善、外部サイトでの言及獲得、Googleビジネスプロフィールの整備などです。

llms.txtは、余裕があれば追加で検討する施策とし、まずはSEOやLLMOの基本対策を進めましょう。

LLMO対策はSEO対策や導線設計と組み合わせることが重要！

 

LLMO対策は、AIに自社サイトやサービス情報を引用してもらいやすくするための施策です。

しかし、それだけで問い合わせや売上が増えるわけではありません。

成果につなげるには、LLMO対策に加えて、SEO対策と導線設計を組み合わせることが大切です。

たとえば、サイト内では検索意図に合った記事やFAQを用意し、AIにもユーザーにも内容が伝わりやすい構成にします。

さらに、サービスページでは強み・料金・実績・導入の流れをわかりやすく示し、問い合わせや資料請求へ自然に進める導線を整えることが重要です。

また、外部サイトでの紹介やプレスリリース配信、事例記事などを増やすことで、AIが自社情報を理解しやすくなります。

ドットアンドノードでは、構造化データの実装からコンテンツの制作、導線設計まで一貫して行い、AI検索時代の集客課題に対応しています。

自社だけで対応が難しい場合は、LLMO対策、SEO対策、導線設計を一括で支援できるドットアンドノードへ相談ください。

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