LLMOとは？AI時代の検索対策を解説｜SEOとの違いと実践ポイントも紹介

「最近、検索での流入が減っている」
「AIの回答に、自社のページも載らないだろうか？」

そんな声を、マーケティングの現場で耳にする機会が増えてきました。

いま、ユーザーの情報収集行動は大きな転換期を迎えています。検索エンジンにキーワードを打ち込むのではなく、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自然言語で質問を投げかけて、そこから答えを得るユーザーが急増しているのです。

こうした変化の中で、自社のWebコンテンツがAIの回答に引用・参照されるかどうかが、SEOとは異なる新たな競争軸になりつつあります。

そこで注目を集めているのが、「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
LLMOとは、生成AIに自社の情報を引用・参照されやすくするための最適化手法です。

本記事では、LLMOの基本概念、SEOとの違い、実践におけるテクニカルおよびコンテンツ制作のポイント、さらに生成AI時代のマーケティング構造の変化について、体系的に解説します。

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LLMOとは？

「LLMO」とは、生成AIが回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが引用されやすいように最適化する手法です。「LLMO」は「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称になります。

ユーザーがChatGPTやGemini、Google検索のAI Overviewなどを活用する際に、自社のWebページが目に触れるように露出を増やすのが目的です。

「AIに引用されても、直接的な流入にはつながらないのでは？」と感じる方もいるかもしれません。たしかに、最初の接点ではクリックやコンバージョンには至らないケースもあります。
しかし、AIの回答内で自社名や自社コンテンツが何度も目に入るようになると、次第にユーザーの記憶に残り、指名検索や資料請求といった次のアクションにつながる可能性が高まります。

そして指名検索が増えれば、生成AIからも「信頼できる情報源」として扱われるようになり、AIの回答内での掲載頻度もさらに向上していく――そんな好循環が期待できるのです。

いま、LLMOが注目されている理由

2022年11月に「ChatGPT」が登場して以降、Perplexity AIやGeminiなど、生成AIを活用したさまざまなツールが急速に普及してきました。
こうした背景の中で、ユーザーの情報収集のスタイルにも変化が現れています。
かつて主流だった「検索エンジンで調べる」という行動が、「AIに直接聞く」というスタイルへと、少しずつ移行しているのです。

さらに、Google検索そのものの画面構成にも大きな変化が起きています。
たとえば「AI Overview」の表示により、検索結果の画面上部にAIによる回答が出るようになったことで、ユーザーが検索結果をクリックしない＝“ゼロクリック”のケースが増加。その結果、これまで頼りにしてきたオーガニック流入の量が減少傾向にあるのです。

▼ 「AI Overview」の例

実際、Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示された検索結果では、上位ページの平均クリック率（CTR）が34.5%も低下するというデータも報告されています（※1）。

一方で、同じくAhrefsの別の調査によると、全Webサイトのうち63%に何らかのAI経由のトラフィックが確認されており、平均月間トラフィックの割合として、サイト閲覧数の 0.12%、訪問者の 0.17%がAI経由であることが分かっています（※2）。

実際に、当社のサイトにおいても、AI経由の流入があり、さらにはCVが発生していることも確認できています。

これはつまり、AIが新たな「流入経路」として確実に存在感を高めているということ。
こうした変化を受けて、検索エンジン向けのSEOに加え、AIによる露出を意識した「LLMO」に取り組む企業が今、増えつつあるのです。

※1　AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%
※2　63% のサイトが AI経由のトラフィックを確認。3,000 サイトの調査から見えた事実

LLMOとSEOとの違い

LLMOはLLM（各種AIサービス）に対して、SEOは検索エンジンに対して最適化を行うというものです。違いを表にまとめました。

このあとご紹介しますが、実は「AIに引用されやすいページ」には、すでに検索順位が高いページが多いという傾向があります。
このことからも、SEOとLLMOは全く別物というより、目的や視点は違えど、重なる部分も多い施策であると言えます。つまり、これまでSEOで培ってきたノウハウは、そのままLLMOにも活かすことができるのです。

一方で、LLMOならではの特徴もあります。
例えば、LLMが理解しやすいような文章の書き方を意識する必要があり、「人間が読む」という前提のSEOとは少し異なるライティングテクニックが求められることも。
その結果、AIに最適化しすぎると、今度は人間にとって読みにくい文章になってしまうというリスクも無視できません。

だからこそ、どちらか一方に偏るのではなく、SEOとLLMOの“良いとこ取り”をするようなバランス感覚が、これからのコンテンツ設計では非常に重要です。

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LLMOを実施するなら知っておきたいLLMの仕組み

LLMOの具体的な手法を解説する前に、「なぜそれがいいのか」が理解できるように、押さえておくべきLLMの仕組を解説します。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（Large Language Model）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な言語生成や理解を可能にするAIモデルのことです。日本語では大規模言語モデルといいます。生成AIの一種です。

例えば、ChatGPTやGoogle Gemini、Claudeなどが代表的なLLMであり、質問応答、要約、翻訳、コンテンツ生成など多様な用途に活用されています。

【基礎知識】LLMがどのように言葉を理解して、回答を導き出しているか？

LLMは、「次に来る単語（またはトークン）を予測する」ことを本質としたモデルです。
たとえば「私はりんごを…」という文章があったとき、LLMはこの続きとして「食べました」や「買いました」といった単語のうち、もっとも自然に続くものを確率的に予測して出力します。

こうした予測は、以下のような情報を使って行われます。

• 膨大な量のテキストデータ（書籍、ウェブ記事、論文など）に基づいたパターン
• 単語やフレーズの共起（よく一緒に使われる表現）
• 前後の文脈
• トークン間の依存関係（＝意味や文法構造）

LLMOの基本となるLLMの仕組み

LLMOで成果を上げるために、最も重要なポイントの一つが、限られた“情報処理の枠”の中で、できるだけ多くの有益な情報をLLMに伝えることです。

この“情報処理の枠”を表すのが、「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる概念です。
これは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが、一度に処理できるトークン数（単語や記号のまとまり）の上限のこと。AIはこの範囲内で情報を読み取り、理解し、回答を組み立てています。

そこで求められるのが、次のような工夫です。

たとえば、前置きが長すぎたり、結論がぼやけていたりすると、AIは重要な情報を取りこぼしてしまうかもしれません。
逆に、明確な主張、具体的なデータ、簡潔な構造が揃っていれば、AIに“選ばれる”可能性はグッと高まります。

参考：AI検索ツールはどの検索エンジンを参照しているのか？

LLMOを考えるうえで、AIがどのような情報源を使っているかを知っておくのも大切です。

AI検索ツールによって、参照する検索エンジンは異なりますが、主にGoogleとBingがベースとされており、それに独自のアルゴリズムやフィルターを組み合わせて回答が生成されています。

例

• ChatGPT：Bingベース
• AI Overview、AIモード、Gemini：Google
• Copilot：Bing
• Perplexity：GoogleとBingの両方
• Felo：日本向けに最適化された独自のアルゴリズム
• Genspark：独自

LLMOの具体的な手法～テクニカル編～

ここでは、AIに引用・参照されやすくなるための具体的なテクニカル施策についてご紹介します。

• llms.txtの設置
• 構造化マークアップ
• 検索順位上位（SEO対策）
• サイトパフォーマンス最適化

llms.txtの設置

SEOに取り組んでいる方であれば、「robots.txt」というファイルに一度は触れたことがあるのではないでしょうか。実は今、そのLLM版ともいえる新しいファイル「llms.txt」が注目されています。

「llms.txt」とは、LLMに「このサイトがどのようなサイトなのか？」を伝えるためのファイルです。簡単に言えば、Webサイトの内容や意図をAIに説明するための“自己紹介文”のような役割を果たします。

これによって、AIがWebページをより正確に理解・引用しやすくなり、LLMOの観点から見ても、重要な取り組みとなりつつあります。

llms.txtの発端・書き方

llms.txtはAnswer.AIのJeremy Howard氏が2024年9月3日に提案したのが発端です※。
llms.txtの制作については、各生成AIサービス提供企業から公式な仕様や書き方のガイドラインが出ているわけではなく、あくまで有識者たちが手探りでやり方を模索している段階にあります。これからより最適化された「書き方」がどんどん出てくる領域だと予想されます。

そうした現在での対応としては、AIに自社のサイトのllms.txtを作って、投げて作ってもらってもいいでしょう。Wordpressのプラグイン（例：Website LLMs.txt）や無料のジェネレーター（例：https://llms.syft-dev.com/about）もあります。Webサイト運用環境に合った方法で作ってみてください。

※参考：https://llmstxt.org/

検索順位上位（SEO対策）

AIにコンテンツを引用してもらうためには、「検索順位が高いページ」であることが非常に有利です。というのも、AIは検索エンジンで評価されたページ、つまり検索上位のコンテンツを“信頼できる情報源”として参照しやすい傾向があるからです。

検索順位が高いページは、以下のような特徴を備えています。

• 情報の信頼性や網羅性が高い（E-E-A-Tが評価されている）
• ユーザーの検索意図に合致している
• 実際に多くの人に読まれている

これはつまり、人間にとって価値があるページであることの証でもあります。
AIもその延長線上にある存在です。AIは質問者にとって最も適切な情報を届けようとするため、すでに高く評価されているページを優先的に回答文に取り込もうとするのです。

だからこそ、LLMOでも「基本のSEO対策」は不可欠なのです。

構造化マークアップ

構造化マークアップとは、HTMLの中に「この情報は記事です」「ここは質問です」といった意味づけをタグで加える技術のことです。

この処理を行うことで、Googleなどのクローラーがページの内容を理解しやすくなり、SEO対策として広く活用されています。

そして実は、この構造化マークアップは、AIにとっても情報の意味を読み取りやすくするため、LLMOにも非常に有効なのです。

LLMOで特に有効な構造化データ

• 記事（Article）
• よくある質問（FAQPage、Question、Answer）
• 組織（Organization）

今すぐ使える！構造化マークアップの参考リソース

「自社でも導入してみたいけど、どうやって始めれば…」という方のために、実務に役立つ公式ガイドや支援ツールもご紹介します。

参考：Google 検索における構造化データのマークアップの概要
参考：構造化データマークアップ支援ツール
関連記事：構造化データとは？マークアップの方法とSEOへの影響

サイトパフォーマンス最適化

こちらもSEO対策で実施される手法の1つです。

AIがWebページを参照する際、その仕組みは検索エンジンのクローラーに似ています。
つまり、ページの表示が遅かったり、情報の読み取りに時間がかかったりすると、AI側が十分に内容を取得できない可能性があるのです。
そうなると、せっかく良質なコンテンツを用意していても、AIに正しく評価・引用されにくくなるリスクが生じてしまいます。

サイトの表示速度が速ければ速いほど、ユーザーの離脱が減る上、クローラーやAIがページをスムーズに処理できると、人にもAIにも優しいサイトになります。

LLMOを意識するなら、SEOでおなじみの「PageSpeed Insights」などを活用して、現状のスコアを確認し、改善していくのがおすすめです。

関連記事：ページスピードインサイトの測定方法とは？合格点とSEOに有効な改善策

LLMOの具体的な手法～コンテンツ制作編～

目指すはAIに引用・参照されるコンテンツです。
どのような内容を盛り込んで、どのような形式で提供すればいいのかを解説します。

• AIが選ぶ「情報源」
• AIが理解しやすい「記事構成」
• AIが理解しやすい「文」

AIが選ぶ「情報源」

AIが引用・参照する情報源となる方法は、Googleの評価基準「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」の強化です。特に意識して対策したいのは、以下の2点です。

• 運営元のE-E-A-T強化
• 一次情報の発信

運営元のE-E-A-T強化

理想は、AIが情報を選ぶときに「この企業が出している情報なら、回答に使って問題ないだろう」と判断されるような状態です。

そこで注目したいのがGoogleの定める「E-E-A-T」です。
SEOにおいては、これらがページ単位だけでなく、運営元全体としての評価にも影響することが知られています。そしてこの考え方は、LLMOでも同様に非常に重要な視点になります。

■各評価基準と主な施策

• Experience（経験）：導入事例やお客様の声、体験談などを盛り込む
• Expertise（専門性）：オウンドメディア全体で一貫したテーマ・専門性を打ち出す。著者情報に肩書・資格経歴等を添える。業界・業種のプロとしての解説・ノウハウを盛り込む。
• Authoritativeness（権威性）：サイテーションを獲得する。被リンクを獲得する。「TOPページ」「aboutページ（会社概要）」を充実させる。
• Trust（信頼性）：SSL化する。運営者情報（企業情報）や利用規約などを記載する。

こうした施策により、「発信元としての信頼力＝E-E-A-T」を高めていくことが、LLMOで引用されやすいサイトになるための下地になります。
LLMOの観点では、ページ単位の最適化に加えて、運営元のブランド力や信頼性にも目を向けることが不可欠です。

 E-E-A-Tの強化は、SEOにもLLMOにも通じる基盤づくりとなるため、ぜひ中長期的な施策として取り組んでみてください。

一次情報の発信

一次情報は、AIに引用されやすくなります。

一次情報とは、「情報の出所が自社である」情報です。他のサイトやメディアでは公開されておらず、自社が最初に発信する独自の情報を指します。

SEO対策の観点からも、「オリジナリティのあるコンテンツ＝独自性が高い情報」は、検索エンジンに好まれる要素のひとつです。
そこに具体的な数字や根拠がある情報が加わると、AIが情報源として引用する確率もさらに高まります。
特にAIに引用されやすいとされるのが、以下のようなコンテンツです。

• 自社で実施したアンケート調査の結果
• 実験・検証から得たデータ
• 専門家による市場分析レポートやインタビュー
• 独自ツールやサービスの利用データ・傾向

一次情報ではない場合の注意点：出典の明記を忘れずに

もし発信内容が他社からの引用であれば、必ず出典元を明記し、リンクを設置することが重要です。
引用先となるWebサイト自体がE-E-A-Tを備えているかどうかも、全体の評価に影響する可能性があるため、出典の選定も丁寧に行うとよいでしょう。

参考：有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成
関連記事：【基本】Googleアルゴリズムとは？10年経っても変わらない原理原則

AIが理解しやすい「記事構成」

LLMは単語の出現確率や単語間の関係性、文脈までを考慮して、文章を理解することができます。
LLMOでは、LLMが文章を誤認せず、正しく文脈を読み取れるような構成・表現を意識することが非常に重要です。

そのことを踏まえて、LLMOに有効な記事構成を解説します。

• 論理的順序または時系列に整理された文章構造
• セクションごとに「問いと答え」の構造
• 話題の網羅性を意識する

論理的順序または時系列に整理された文章構造

AIは文脈が複雑に入り組んでいる文章は避ける傾向にあります。AIにわかりやすく情報を伝えるために、以下のような構成を意識しましょう。

• ピラミッド構造（結論→理由→詳細）
  ビジネスやハウツー系の記事で多用される構造
• 起承転結（背景→展開→転換→まとめ）
  読み物系、ストーリー重視の内容に多い構造

AIもちろん、読者にとっても読みやすい構造で記事を作成するのが重要です。時系列や因果関係がスムーズにつながっているかを意識して書き進めましょう。

セクションごとに「問いと答え」の構造を意識

AIが回答するのを意識して、検索者の「疑問」に答える形で構成を作るのも効果的です。

検索者がAIにどのような質問をするのかを推測して、質問を見出し（H2,H3,H4…）に、その答えを本文に書くようにします。AIが質問に答えるときの仕組みにも合致するため、AIに引用されやすくなる書き方です。

検索者がAIにどのような質問をするのかを推測して、質問を見出し（H2,H3,H4…）に、その答えを本文にしてしまいましょう。

例）

• H2：そもそもLLMとは何ですか？
  本文（回答）：LLMの定義や仕組み、背景を簡潔に解説
• H2：LLMはどのように文章を理解しているの？
  本文（回答）：トークン、文脈理解、予測モデルの特徴などを紹介
• H2：LLMの代表的な活用方法とは？
  本文（回答）：チャットボット、FAQ自動化、要約生成などの実例
• H2：LLMの今後の発展はどうなる？
  本文（回答）：トレンド、技術進化、業務活用の広がりなどを解説

話題の網羅性を意識する

LLMは、文章を理解する際、単語の出現確率や単語間の関係性、文脈までを考慮します。
つまり、あるテーマについて書くときには、そのテーマに関する情報をできるだけ広く・深く網羅することが、LLMの理解を助け、引用されやすい記事につながるのです。

たとえば「LLMO」についての記事を書く場合、以下のような関連語を適切に取り入れることで、AIがより正確に文脈を把握できるようになります。

• LLM（大規模言語モデル）
• コンテキストウインドウ
• 構造化データ
• 一次情報
• SEOとの違い・共通点
• E-E-A-T
• 引用・出典・トークン理解

このように、話題を中心に据えながら、その周囲の情報までカバーしていくことが、LLMOにおいて非常に重要なのです。

AIが理解しやすい「文」

LLMOでは、簡潔かつ明快な回答を用意するような文を意識しましょう。
AIが「情報の構造を理解しやすく」「回答や抽出がしやすい」文を作るようにしてください。

AIは行間が読めず、細かいニュアンスは伝わりません。感情的な表現や複雑な比喩、冗長な表現は避ける必要があります。

コツはAIが質問者への回答として、記事の1文２文をそのまま抜き出せることを意識して、まとめることです。

AIに引用・参照されやすい「文」として、具体的には以下のようなものが挙げられます。

• 定義文形式
• Q&A形式
• 箇条書きや番号付きリスト

定義文形式

「AはBである」「AにはCという特徴がある」といった、主語と述語が明確で、曖昧さの少ない文です。 LLMが情報を正確に抽出・要約しやすくなります。

例）

• LLMOとは、生成AIが回答を生成する際に、自社のWebコンテンツが引用されやすいように最適化する手法である。
• 効果測定は、実施した施策の成果を数値や指標で評価する工程を指す。

Q&A形式

AIが質問と回答のセットを学習しやすく、FAQ形式にも適しています。

例）

Q：なぜ効果測定が必要なのですか？

A：施策の有効性を数値で把握し、次の意思決定に活かすためです。

箇条書きや番号付きリスト

情報を階層的・視覚的に整理できるため、AIが項目ごとの関係性を理解しやすくなります。

例）
業務を効率化するための基本ポイント：

• 目的を明確にする
  業務のゴールを設定し、関係者全員と共有する。
• 手順を標準化する
  属人化を防ぐために、業務フローやマニュアルを整備する。
• 進捗を見える化する
  タスク管理ツールなどを活用して、進行状況をリアルタイムで確認できるようにする。

LLMOの効果測定

LLMOについて見るべき数値として考えられるのは次のようなものです。

• AIの回答文への登場回数
• AI経由のセッション数

ただ、LLMOについては、SEOのように見るべき数値やその測定方法が確立されていないのが現状です。

AIの回答文への登場回数

AIの回答文への登場回数は、AIがどのくらい自社のWebサイトを参照・引用しているかというものです。

ただし現時点では、「◯回引用された」といった正確な回数を自動で測定する手段はありません。
とはいえ、いくつか判断できる計測方法はありますので、ご紹介します。

Google検索の「AI Overview」に関しては、「Ahrefs」の「SERP フィーチャーフィルター」で、どのキーワードでAI Overviewが出ているかを見ることができるので、参考にしてみるといいでしょう。

また、手軽にできる方法として、実際にAI（ChatGPTやGemini、Perplexityなど）に想定質問を投げてみるというのもあります。

確認手順の例

1. 自社のペルソナが実際に検索・相談しそうな質問を想定する
   例：「◯◯業界のおすすめツールは？」「BtoB向けのマーケティング自動化手法は？」
2. AIに質問を投げてみる
3. 回答文に自社名・自社のページ・サービスが登場しているかを確認

この方法を繰り返すことで、どのようなテーマ・キーワードで自社が選ばれやすいかの傾向も見えてきます。

AI経由のセッション数

AI経由のセッション数とは、AIから自社のWebサイトにどのくらいの人が訪問しているのかというものです。GA4などのアクセス解析ツールで計測できます。

例） ChatGPT経由セッションをGA4で見る手順

1. GA4にログインし、「探索」レポートを開く
2. セグメントを設定→「カスタムセグメントを作成」
3. 「セッションセグメント」を選択
4. 条件設定：「セッションの参照元/メディア」 →「chatgpt.com / referral」を含む
   
   ▼ レポートの例
   

これにより、ChatGPT経由で流入したセッション数を特定期間で確認することができます。
Gemini や Perplexity など他のツールも同様に、参照元ドメインをキーにしてフィルタリングすることが可能です。

LLMOチェックリスト

LLMOを実施するにあたり、やるべきことをチェックリストにまとめました。
本記事でご紹介した内容を、実行しやすいTODOリストの形で整理していますので、ぜひ復習としてもご活用ください！

• AIが読み取りやすい構造にする取り組み
• AIに参照されやすくする取り組み（E-E-A-T強化）
• LLMOの効果測定
• 運用・改善体制

AIが読み取りやすい構造にする取り組み

AIに参照されやすくする取り組み（E-E-A-T強化）

LLMOの効果測定

運用・改善体制

検証：実際にAIに取り上げられているferretサイトのページとは？

「どのページがAIから引用・参照されているのか？」
これは、LLMOに取り組むうえで最も気になるポイントの一つでしょう。

そこで今回、弊社ferretのサービスサイトおよびオウンドメディアを対象に、GA4でAI経由のセッションを計測・分析してみました。
その結果、AIが実際に参照していたページには、いくつか共通点があることがわかりました。

■ 計測条件

• 計測期間：2025年1月24日～2025年4月23日（過去90日間）
• 参照元ドメイン：chatgpt.com、perplexity.ai、felo.ai、gemini.google.com

流入の多い記事を確認したところ、AIからアクセスされているページは、記事とサービスサイトの両方が見られました。

ferretサイトでAI経由の流入がある記事の特徴

AI経由で流入しているブログ記事には、以下の共通点が見受けられました。

• 定量データを含む記事
  CVR・CTR・検索ボリュームといった具体的な数値を用いた解説は、AIが定義文や参考情報として活用しやすいようです。
• 一次情報を含む記事
  編集部や専門家による見解、調査結果など、独自視点の一次情報がある記事です。
• ツール紹介記事
  特定の業務に役立つツールを実際に紹介している記事も、「おすすめツールは？」というAIへの質問文脈で引用されやすい形だと考えられます。

ちなみに、LP作成ツールを紹介した記事（https://ferret-one.com/blog/lp-tool）では、当社のサービスも紹介しており、そこから資料ダウンロードというCVが発生した実績もあります。

AIに引用されることで、実際の行動につながる“きっかけ”が生まれているのです。

ferretサイトでAI経由の流入があるサービスページの特徴

AI経由の流入はブログ記事だけにとどまらず、ferretのサービスページ全体にも広がっています。

• TOPページ
• セミナー情報
• 導入事例
• 料金ページ
• デモ申し込みフォーム

これらは、AIが「おすすめのマーケティングツール」や「おすすめのBtoBマーケティング支援企業」を紹介する際に、ferretというブランド自体を“候補の一つ”として挙げていることが推測されます。

当社は長年BtoBマーケティング支援を行っており、2000社以上の支援実績があります。
そうした実績や他のメディアでの掲載実績など、これまでの軌跡からAIが“ferret”というブランドを認識し、信頼に足る情報源として取り扱っているのではないかと考えられます。

まとめ・考察

ferretサイトの分析からAIに引用・参照されるページは以下のような特徴が見えてきました。

• 検索上位のページ
• 一次情報・定量データ・専門性を備えたページ
• 実績のあるブランド（サービス）のページ

本記事事でご紹介してきたLLMOの考え方と一致していることが、当社の実例からもご紹介できたのではないかと思います。

生成AI時代のマーケティングで目指す姿とは？

生成AI時代のマーケティングにおいて目指すべきは、“AIに指名されるブランド”になることです。
LLMOの本質は「ブランディング」にあります。
AIに選ばれるということは、他チャネルを通じてブランドを育て、認知を広げていくことと、本質的に同じゴールを目指しているのです。

従来のようなオーガニック流入（SEO）に依存した集客モデルが、限界を迎えつつあるため、SEO以外のチャネルを活用した集客施策の強化が欠かせません。
つまり、生成AI時代のマーケティングは総力戦です。詳しく解説します。

AIが「あなたのブランドを提案する」未来とは？

たとえば、

• 「おすすめのMAツール教えて」と聞かれたとき
• 「信頼できるBtoBマーケ支援会社を知りたい」と尋ねられたとき

AIが自社の製品やサービスを提案してくれることで、引用先のページへ直接訪問されたり、指名検索を通じて能動的に探されるようになります。これにより、見込み顧客との新たな接点が生まれます。

そのためには、AIにとって有力な候補として認識・学習されていることが必須です。

生成AI時代のマーケティングは“みんなで取り組むブランディング”へ

LLMOに取り組む上で、AIに理解されやすい文章構造やコンテンツ設計も重要ですが、もっとも大切なのは「ブランドとしての信頼性」を高めることです。

ブランド名がオンライン上で関連性の高い会話に頻繁に登場するほど、AIに引用・参照可能性が高くなります。
AIは「どのブランドが有名か／信頼されているか」を Web上の出現頻度・引用頻度・文脈から判断しているからです。
ブランディングを強化することは、AIからの「推薦枠」に入るようなものだといえるでしょう。

SEO、広報・PR、SNS、セミナー・展示会、広告、外部メディア掲載…すべてがLLMOへの布石となります。もちろん、これはLLMOのためだけでなく、マーケティング全体の底上げにも直結する重要な取り組みです。
LLMOの小手先のテクニックに頼るよりも、よほど本質的で持続可能な成果につながるはずです。施策を超えたマーケティングチームの総力戦で、“AIに指名されるブランド”を目指しましょう。

■参考：各施策のLLMOへの影響とブランディング効果

まとめ

いま、ユーザーの「検索」は、大きく姿を変えようとしています。
ChatGPTやGeminiに代表される生成AIに直接問いかける――そんな情報収集が、日常の中に急速に広がっているのです。

「おすすめの○○は？」「信頼できる○○支援サービスは？」
このような質問に対して、AIの回答文に自社のサービスが登場する未来を想像してみてください。それは、ユーザーの記憶に残るきっかけとなり、将来的な指名検索や資料請求につながる可能性を高めてくれます。 これこそが、LLMOの狙いです。

LLMOでは、AIが理解しやすい構造や文章表現を意識することも重要です。
ですが、それ以上に大切なのは、自社が「信頼される情報源」として認識されること。
SEO、広報・PR、SNS、セミナー・展示会、広告、外部メディア掲載など、あらゆるチャネルでの一貫したブランディング活動こそが、“AIに指名されるブランド”へと導くのです。

つまりLLMOは、目先のテクニックではなく、マーケティング全体の底力を問われる取り組みとも言えるでしょう。その先にあるのは、単なるAI経由の流入数増加ではなく、ブランドとして指名される未来といえます。

では、こうした変化の中で、自社は何から着手すべきなのでしょうか？
これからのマーケティングに不安や迷いを感じている方も多いのではないでしょうか。

そんなときは、ぜひ私たち「ferret」にご相談ください。
当社はBtoBマーケティングを総合的にサポートしています。
「ちょっと壁打ちしてみたい」という段階でも大歓迎です。まずは資料をご覧いただき、気になることがあればいつでもお気軽にご相談ください。

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