Web担当者必見！ChatGPT時代の新しいSEO、LLMO（GEO）対策で競合に差をつける方法

ChatGPTやGoogleのSGE（AI Overview）の登場により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。従来のSEO対策だけでは、生成AIが生成する回答に自社サイトが表示されず、トラフィックを失うリスクが高まっています。多くのWeb担当者が「これからのSEOはどうなるのか？」と不安を抱える中、新たな対策として注目されているのが「LLMO（GEO）対策」です。本記事では、この次世代のSEOであるLLMO（GEO）対策の基礎知識から、競合に差をつけるための5つの重要戦略、そして今日から実践できる具体的なステップまでを網羅的に解説します。この記事を最後まで読めば、LLMO（GEO）対策の本質が「ユーザーとAI双方から『信頼』される高品質な一次情報を、AIが理解しやすい構造で提供すること」にあると理解でき、変化の時代を勝ち抜くための具体的なアクションプランを明確に描けるようになるでしょう。

LLMO（GEO）対策とは？ChatGPT時代の新しいSEOの基礎知識

ChatGPTやGoogleのGemini（旧Bard）に代表される生成AIの急速な普及は、ユーザーが情報を得る方法を根底から変えつつあります。従来の「検索して、リンクをクリックして、サイトを読む」という行動に加え、「AIに質問して、要約された答えを得る」という新しい情報収集スタイルが定着し始めています。この大きな変化に対応するため、Webマーケティングの世界で今、最も注目されているのが「LLMO（GEO）対策」という新しいSEOの概念です。本章では、すべてのWeb担当者が知っておくべきLLMO（GEO）対策の基礎知識を分かりやすく解説します。

LLMOとGEOの基本的な意味を解説

LLMO（GEO）対策を理解する上で、まずはそれぞれの言葉が何を指すのかを正確に把握しましょう。これらは密接に関連しており、多くの場合、同じ目的を指す言葉として使われます。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、「大規模言語モデル最適化」を意味します。これは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIチャットボットが回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツを信頼できる情報源として引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。

GEO（Generative Engine Optimization）とは、「生成エンジン最適化」の略です。こちらもLLMOとほぼ同義で使われますが、特にGoogleのSGE（Search Generative Experience）のように、検索エンジンに統合されたAI生成機能に対する最適化を指す文脈で用いられることが多いです。つまり、AIが生成する「答え」そのものに、自社の情報を反映させるための取り組みがLLMOでありGEOなのです。

従来のSEO対策とLLMO（GEO）対策の決定的な違い

LLMO（GEO）対策は、従来のSEO対策の延長線上にありながらも、その目的とアプローチには決定的な違いがあります。両者の違いを以下の表で比較してみましょう。

比較項目	従来のSEO対策	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索エンジンのランキングアルゴリズム	大規模言語モデル（LLM）や生成AIエンジン
主な目的	検索結果ページ（SERPs）での上位表示	AIが生成する回答内での引用・参照・言及
重要視される要素	キーワード、被リンク、技術的SEO、UXなど	E-E-A-T（特に専門性と権威性）、情報の正確性、独自性、構造化データ
ユーザーとの接点	ユーザーが検索結果のリンクをクリックしサイトへ訪問	AIが情報を要約・提示。サイト非訪問で完結する場合も増加

このように、従来のSEOが「検索結果のリストでいかに目立つか」を主眼に置いていたのに対し、LLMO（GEO）対策は「AIにとって信頼できる情報源として認識され、答えの一部に組み込まれるか」が重要となります。これは、Webサイトへのトラフィック獲得戦略の根本的な見直しを迫るものです。

なぜ今Web担当者にLLMO（GEO）対策が求められるのか

では、なぜ今、すべてのWeb担当者がLLMO（GEO）対策に注目すべきなのでしょうか。その理由は大きく3つあります。

第一に、ユーザーの検索行動が不可逆的に変化しているからです。疑問や課題に対し、AIに直接質問を投げかける手軽さと回答の質の高さは、多くのユーザーにとって魅力的です。Googleが検索結果の最上部にAIによる回答を標準表示するようになれば、この流れはさらに加速します。この新しい情報接触チャネルを無視することは、将来の潜在顧客を失うことに直結します。

第二に、ブランドの権威性を構築する新たな機会となるからです。AIの回答に自社の情報が引用されることは、ユーザーに対して「この分野における信頼できる情報源である」という強力なメッセージとなります。AIに選ばれることは、その分野の第一人者として認知されるための、これ以上ないブランディング施策と言えるでしょう。

そして最後に、先行者利益を獲得できるという点です。LLMO（GEO）対策はまだ新しい概念であり、多くの企業が手探りの状態です。だからこそ、いち早く本質を理解し、戦略的に取り組むことで、競合他社に対して大きなアドバンテージを築くことが可能なのです。ChatGPT時代の新しい検索体験に適応し、ビジネスを成長させるために、LLMO（GEO）対策はもはや避けては通れない必須の戦略となっています。

競合に差をつけるLLMO（GEO）対策の5つの重要戦略

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOの延長線上にありながら、AIとの対話を意識した全く新しい視点が求められます。検索エンジンや生成AIから「信頼できる情報源」として認識され、ユーザーの複雑な問いに的確に応えるコンテンツはどのように作ればよいのでしょうか。ここでは、AIに評価され、ユーザーに選ばれるための5つの核心的な戦略を具体的に解説します。

戦略1 E-E-A-Tを強化しAIからの信頼を獲得する

Googleが提唱するE-E-A-T（Experience: 経験、Expertise: 専門性、Authoritativeness: 権威性、Trust: 信頼）は、LLMO（GEO）対策において、これまで以上に決定的な意味を持ちます。なぜなら、生成AIは、その学習過程で信頼性の高い情報を優先的に参照し、回答の根拠とする傾向があるからです。不正確または信頼性に欠ける情報は、AIによって排除されるか、低い評価を受ける可能性が高まります。

具体的なE-E-A-T強化策は以下の通りです。

• 著者情報・監修者情報の明記：「誰が」その情報を発信しているのかを明確にします。特定の分野で実績のある専門家や、資格保有者が監修することで、コンテンツの専門性と権威性が飛躍的に向上します。
• 運営者情報の透明化：企業サイトであれば、会社概要、所在地、事業内容、問い合わせ先などを詳細に記載します。これにより、サイト全体の信頼性が担保されます。
• 一次情報の提供：独自の調査データ、顧客へのインタビュー、事例紹介など、自社でしか提供できないオリジナルなコンテンツは「経験」の強力な証明となります。
• 公的機関や権威あるサイトからの引用：主張の裏付けとして、官公庁や大学、研究機関などの信頼できる情報源を引用・参照することで、コンテンツの信頼性を補強します。

戦略2 生成AIが引用しやすいコンテンツ構造の作り方

人間にとって分かりやすいコンテンツが、必ずしもAIにとって「理解しやすい」とは限りません。AIがコンテンツの文脈や要点を正確に抽出し、回答として引用しやすくするためには、論理的で整理された構造が不可欠です。AIが回答の一部として抜粋（スニペット）しやすいように、情報をモジュール化する意識が重要になります。

以下の点を意識してコンテンツを作成しましょう。

• 明確な見出し階層：h2、h3、h4タグを正しく使い、トピックの階層構造を論理的に整理します。これにより、AIは記事全体のテーマと各セクションの関係性を正確に把握できます。
• 結論ファースト：各見出しの冒頭で、まず結論や要点を簡潔に述べます。その後に理由や具体例を続けることで、AIが重要な部分を素早く認識できます。
• 箇条書き・リストの活用：手順や複数の要素を説明する際は、積極的に箇条書き（ul, olタグ）や定義リスト（dlタグ）を用います。情報を整理することで、AIが個々の要素を抽出しやすくなります。
• FAQセクションの設置：ユーザーが抱くであろう具体的な疑問を予測し、「Q&A形式」で簡潔に回答するセクションを設けることは非常に有効です。これは、AIがユーザーの質問に直接的な答えを提示する際の引用元として最適です。

戦略3 構造化データを活用したセマンティックSEO

構造化データとは、Webページ上の情報が「何であるか」を検索エンジンに明確に伝えるためのマークアップです。例えば、「株式会社ナレッジホールディングス」というテキストが単なる文字列ではなく「企業名」であることを示したり、「2024年7月1日」が「イベントの開催日」であることを伝えたりできます。構造化データは、Webページ上の情報を「AIが理解できる共通言語」に翻訳する作業と言えます。これにより、検索エンジンはコンテンツの意味（セマンティクス）をより深く理解し、LLMの学習データとしても高品質な情報として扱われる可能性が高まります。

特にLLMO対策で重要となる構造化データの例を以下に示します。

スキーマタイプ	目的と役割	活用シーンの例
FAQPage	よくある質問とその回答をマークアップする。	サービス紹介ページや製品サポートページに設置されたFAQセクション。
Article	記事の著者、公開日、発行元などの情報を示す。	ブログ記事、ニュース記事、コラムコンテンツ全般。
HowTo	特定の作業を達成するための手順をステップ・バイ・ステップで示す。	料理のレシピ、ソフトウェアの操作マニュアル、DIYの手順解説ページ。
Organization	組織（企業、学校など）の公式名称、ロゴ、連絡先情報を示す。	企業サイトの会社概要ページやフッター。

戦略4 独自の一次情報とデータで専門性を示す

生成AIは、インターネット上に存在する膨大な情報を学習して回答を生成します。つまり、既存の情報をまとめただけのリライトコンテンツは、AIにとって学習元としての価値が低く、他の無数のコンテンツの中に埋もれてしまいます。これからのSEOで競合と決定的な差をつけるのは、AIがまだ学習していない、Web上に存在しない独自の「一次情報」’mark>です。

一次情報とは、自らが主体となって収集・分析・作成した情報のことです。具体的には、以下のようなものが挙げられます。

• 自社で実施したアンケート調査や市場調査の結果と、それに基づく独自の考察
• 顧客へのインタビューを通じて得られた具体的な導入事例や成功体験談
• 社内の専門家が持つノウハウや、特定の業界動向に対する独自の分析レポート
• 自社で開催したセミナーやイベントの書き起こし、および参加者の声

これらの情報は、他社が容易に模倣できない強力な資産であり、E-E-A-Tの「経験」と「専門性」を直接的に証明するものです。AIは、こうしたユニークで価値のある情報を高く評価し、信頼できる情報源として参照するようになります。

戦略5 ユーザーの検索意図を深く理解し網羅する

LLMOや生成AIの台頭により、ユーザーの検索行動は「キーワード入力」から「対話形式での質問」へと変化しつつあります。ユーザーは単一の答えを求めるだけでなく、関連する情報や次のステップへと繋がるヒントを求めています。そのため、コンテンツ作成者は、顕在的な検索意図だけでなく、その裏に隠された潜在的なニーズまで深く洞察し、網羅的に応える必要があります。

これは、ユーザーが次に何を知りたくなるかを予測し、先回りして答えを用意する「おもてなし」の精神にも通じます。例えば、「SEO対策 やり方」という検索キーワードに対して、単にテクニックを羅列するだけでは不十分です。「なぜSEO対策が必要なのか」「どのようなツールを使えばよいのか」「成功事例はあるのか」「失敗しないための注意点は何か」といった、ユーザーが抱くであろう一連の疑問に一つの記事で応えることで、コンテンツの価値は飛躍的に高まります。サジェストキーワードや関連キーワード、Q&Aサイトの投稿などを分析し、ユーザーの思考の旅路を深く理解することが、これからのSEO戦略の根幹をなすのです。

今日から実践できるLLMO（GEO）対策の具体的なステップ

LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）の重要性を理解しても、何から手をつければ良いか分からないという方も多いでしょう。この章では、理論だけでなく、今日から自社サイトで実践できる具体的な4つのステップを解説します。一つひとつ着実に実行することで、生成AI時代に選ばれるWebサイトへと進化させることが可能です。

ステップ1 自社サイトの現状分析と課題の洗い出し

LLMO対策の第一歩は、自社の立ち位置を正確に把握することから始まります。まずは客観的なデータに基づいてサイトを分析し、強化すべき点と改善すべき点を明確にしましょう。

分析すべき主要なポイントは以下の3つです。

• E-E-A-Tの評価：サイト全体で専門性、経験、権威性、信頼性が担保されているかを確認します。著者情報や監修者のプロフィール、運営者情報、参考文献の明記、正確な情報源への言及などが十分かをチェックしてください。
• コンテンツの品質評価：既存のコンテンツが、独自性や網羅性、情報の最新性を満たしているかを見直します。特に、他のサイトの情報をまとめただけのような薄いコンテンツは、生成AIからの評価が著しく低くなるため、優先的にリライトや統廃合の対象とします。
• 技術的SEOの健全性：構造化データが適切に実装されているか、ページの表示速度は快適か、モバイルフレンドリーに対応しているかなど、検索エンジンがサイトを正しく理解するための技術的な基盤が整っているかを確認します。Google Search Consoleなどのツールを活用して、エラーがないか定期的にチェックしましょう。

これらの分析結果をもとに、具体的な改善タスクをリストアップし、優先順位をつけて対策を進めていくことが成功への近道です。

ステップ2 LLMOを意識したキーワード選定とコンテンツ企画

LLMO時代のキーワード選定は、従来の検索ボリューム重視のアプローチから転換する必要があります。重視すべきは、ユーザーがどのような「問い」を生成AIに投げかけるかという視点です。

具体的には、単一のキーワードだけでなく、より会話的で具体的な質問形式のキーワード（ロングテールキーワード）を意識することが重要です。「SEO対策」という単一キーワードだけでなく、「ChatGPTを使ってSEOに強い記事を作成するコツは？」といった、ユーザーがAIに直接投げかけるような具体的な問いを想定しましょう。

コンテンツ企画においては、一つの問いに対して多角的な視点から深く、そして網羅的に回答する「トピッククラスターモデル」が有効です。中心となるテーマ（ピラーコンテンツ）を据え、それに関連する詳細なトピック（クラスターコンテンツ）を複数作成し、内部リンクで繋ぐことで、サイト全体の専門性をAIに効果的に示すことができます。

ステップ3 AIに評価される記事ライティングのテクニック

コンテンツの品質は、LLMO対策の核となる要素です。人間だけでなく、AIにも「分かりやすい」「信頼できる」と評価されるためのライティングテクニックを導入しましょう。

FAQコンテンツの戦略的設置

FAQ（よくある質問）は、ユーザーの具体的な疑問に直接答える形式のため、生成AIの回答に引用されやすい非常に強力なコンテンツ形式です。記事の最後にまとめて設置するだけでなく、各見出しのトピックに関連するQ&Aをその都度設置することで、文脈に沿った形でAIが情報を抽出しやすくなります。質問と回答のペアが明確に分かるように記述し、可能であれば後述する構造化データ（FAQPageスキーマ）を併用するとさらに効果的です。

PREP法を用いた分かりやすい文章構成

PREP法は、結論から先に述べる論理的な文章構成術であり、人間の読者だけでなくAIにとっても内容を理解しやすいというメリットがあります。記事全体や各セクションでこの構成を意識することで、コンテンツの要点をAIが素早く把握できるようになります。

• Point（要点）：まず結論を述べます。
• Reason（理由）：その結論に至った理由を説明します。
• Example（具体例）：具体的な事例やデータを挙げて、理由を補強します。
• Point（要点）：最後にもう一度結論を述べて締めくくります。

この論理的な流れは、AIがコンテンツの信頼性を判断する上での重要な指標の一つとなります。

ステップ4 構造化データマークアップの実装方法

構造化データは、Webページの内容が何であるかを検索エンジンやAIに明確に伝えるための「タグ付け」です。これを実装することで、AIはコンテンツの意味をより正確に解釈し、検索結果や生成AIの回答で適切に活用してくれる可能性が高まります。

特にLLMO対策で重要となる代表的な構造化データ（スキーマタイプ）には、以下のようなものがあります。

スキーマタイプ	目的と効果
Article	記事のタイトル、著者、公開日、発行元などの情報をAIに正確に伝えます。E-E-A-Tの向上に直結します。
FAQPage	FAQコンテンツであることを明示し、AIの回答や検索結果のリッチリザルトに表示されやすくします。
Person	著者や監修者の情報を詳細に記述し、その分野の専門家であることを示します。権威性の証明に繋がります。
Organization	運営組織の情報を伝え、サイト全体の信頼性を高めます。

これらの実装は、WordPressのプラグイン（例: Yoast SEO, Rank Mathなど）を利用すれば、専門的な知識がなくても比較的簡単に行うことができます。実装後は、Googleが提供する「リッチリザルトテスト」ツールを使って、正しく認識されているか必ず確認しましょう。

LLMO（GEO）対策を加速させるパートナー選び

LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）といった新しい概念への対策は、従来のSEOとは異なる専門知識と技術が求められます。アルゴリズムの変動が激しく、常に最新情報をキャッチアップする必要があるため、自社のリソースだけで対応するには限界があるのが実情です。このような状況下で競合との差を広げるためには、生成AI時代のSEOに精通した専門家の知見を活用することが成功への最短ルートとなります。信頼できるパートナーと連携することで、戦略立案から実行、分析、改善までの一連のプロセスを効率的かつ効果的に進めることが可能になります。

LLMO対策に強いコンサルティング会社とは

では、どのような基準でパートナーを選べば良いのでしょうか。単に「AIに強い」と謳っているだけでなく、本質的な課題解決能力を持つ会社を見極める必要があります。以下に、LLMO対策に強いコンサルティング会社を選ぶ際の5つの重要なチェックポイントを表にまとめました。

評価項目	確認すべき具体的な内容
技術的知見の深さ	生成AIの仕組みや最新のアルゴリズム動向を深く理解しているか。テクニカルSEO、特に構造化データに関する専門知識と実装経験が豊富か。
従来のSEOでの実績	LLMO対策の土台となる、従来の検索エンジン最適化で確かな成功実績があるか。特に、コンテンツの品質やE-E-A-T向上に関する実績は重要。
戦略的なコンテンツ企画力	ユーザーの検索意図とAIによる情報収集の双方を満たすコンテンツを企画できるか。独自性のある一次情報やデータを活用した提案力があるか。
分析と改善の体制	施策の効果をデータに基づいて正確に測定し、継続的な改善サイクル（PDCA）を回せる体制が整っているか。レポーティングは分かりやすいか。
柔軟なサポート体制	企業のビジネスモデルや業界特性を理解し、画一的ではないオーダーメイドの戦略を立案・実行してくれるか。伴走型のサポートを提供しているか。

これらのポイントを総合的に評価し、貴社のビジネス成長に真に貢献してくれるパートナーを選ぶことが極めて重要です。表面的なテクニックだけでなく、事業全体の目標達成を見据えた長期的な視点を持つ会社を選びましょう。

株式会社ナレッジホールディングスの次世代SEO支援サービス

前述のチェックポイントを満たす企業の一つとして、株式会社ナレッジホールディングスが挙げられます。同社は、長年にわたり培ってきたSEOコンサルティングのノウハウを基盤に、生成AI時代に最適化された次世代のSEO支援サービスを提供しています。

同社の強みは、データドリブンな分析力と、コンテンツの質を徹底的に追求する姿勢にあります。検索データや競合サイトの分析はもちろん、生成AIがどのような情報を参照・引用しやすいかを常に研究し、戦略に反映させています。具体的には、以下のようなアプローチで企業のLLMO（GEO）対策を強力にサポートします。

• E-E-A-Tを最大化するコンテンツ戦略：各分野の専門家ネットワークを活用し、専門性・権威性・信頼性の高いコンテンツを企画・制作。AIとユーザー双方から高く評価される情報資産を構築します。
• AIに理解されやすいサイト構築：最新の仕様に準拠した構造化データマークアップを徹底し、AIがコンテンツの内容を正確に解釈できるようサイトの技術基盤を最適化します。
• 独自の一次情報を活用した差別化：企業が持つ独自のデータや事例、ノウハウをコンテンツ化することで、他のどのサイトにもない独自性を創出。生成AIの回答における引用元としての価値を高めます。

株式会社ナレッジホールディングスは、単なる施策の実行代行にとどまらず、クライアント企業のビジネスパートナーとして、LLMO（GEO）という未知の領域を共に切り拓いていく心強い存在となるでしょう。

まとめ

本記事では、ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により重要性が増している、新しいSEOの概念「LLMO（GEO）対策」について、その基礎知識から具体的な戦略、実践ステップまでを網羅的に解説しました。LLMO対策は、従来の人間向けのSEOに加えて、AIからの評価を意識することが不可欠です。その結論として、これからのWebサイトは「ユーザー」と「生成AI」の両方から信頼され、選ばれる存在にならなければ生き残れない時代に突入したと言えます。

競合に差をつけるためには、E-E-A-Tの強化、AIが引用しやすいコンテンツ構造、構造化データの実装、そして何よりも独自の一次情報に基づいた専門性の高いコンテンツの提供が鍵となります。これらは、Googleなどの検索エンジンだけでなく、生成AIによる回答生成（SGEなど）においても、自社サイトが情報源として引用されるための重要な戦略です。

LLMO対策は一朝一夕に成果が出るものではありません。しかし、本記事でご紹介したステップを参考に、まずは自社サイトの現状分析から着手し、一つひとつ着実に施策を積み重ねていくことが、未来の検索エンジンで優位に立つための第一歩となります。本記事が、貴社のWebマーケティング戦略を次なるステージへと引き上げる一助となれば幸いです。

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