LLMO（AI検索・生成で“引用される／回答に使われる”最適化）は「モデルが機械的に取り込みやすく、根拠を参照しやすい形に“一次情報”を出す仕事」が中心。従来SEOでは省略できた（または優先度が低かった）のに、LLMOでは“必須級”になる
Oct 11, 2025
AI時代には、多くの企業サイトは「検索で見つかる」だけでなく、「AIの回答に採用・引用される」ことが重要になっています。従来のSEOは、人間の検索者がSERP（検索エンジンでキーワードを入れたときに表示される「結果の一覧ページ」）からクリックして読むことを前提に、ランキングを上げる最適化でした。一方で LLMO は、生成AIの取得・理解・再利用のプロセスに合わせ、機械が誤解なく取り出せる一次情報を整える最適化です。どちらも最終的にはアルゴリズム最適化ですが、目的関数と効く工程が異なります。この差分を実務に落として解説します。
まず目的の違いです。
SEOは「Rank（順位）」を高め、CTRと滞在を伸ばすことが主眼になります。
評価軸は関連性・権威性・被リンク・UXなどで、人が読む前提の“読みやすさ”や“網羅性”が強く効きます。
対して
LLMO は「Retrieve／引用」のしやすさが主眼になります。
生成AIは分割 → ベクトル化 → 再構成という工程で回答を合成します。そのため、情報の機械可読性、主張と根拠の近接、エンティティ同定、再利用ライセンス、更新検知といったシグナルが決定的に重要になります。
次にパイプラインの違いです。
SEOは Crawl → Index → Rank → Click
という直線的な流れで、主戦場は Rank 前後のシグナル設計です。
LLMOは Crawl／Fetch → Chunk／Embed → Retrieve → Rerank → Synthesize
という多段の処理になり、主戦場は Chunk／Embed〜Retrieve です。ここでは構造化、短段落、固定アンカー、claim–evidence の近接、sameAs の張り方、差分フィードといった“取り出しやすさ”が効きます。
この違いが、現場のタスクを変えます。従来SEOでは優先度が低かった、あるいは不要だった作業が、LLMOでは必須級に跳ね上がります。以下に具体化します。
本文とは別に、同内容の facts.json／faq.json／pricing.json／specs.json のようなキー・バリュー形式のエンドポイントを用意し、数値・単位・定義・前提・適用条件を明記します。更新日時（last_updated）も持たせ、差分を検出できるようにします。モデルはHTMLを雑にスクレイプするより、これらのJSONを直接パースしやすいため、引用の確信度が上がりやすくなります。
例：「機械可読の一次データ」節の末尾に次を追記するとよくなります。
最小実装（5分）
{
"product_id": "service-a",
"name": "サービスA",
"pricing": [{"plan": "Basic", "price_jpy": 29800, "billing": "monthly"}],
"specs": {"limit_users": 10, "sla":"99.9%"},
"definitions": [{"term":"LLMO","text":"生成AIでの引用最適化"}],
"source_anchor": "https://example.com/services/a#price-basic",
"last_updated": "2025-10-19"
}
重要な主張の直後に一次情報の出典リンクを配置し、段落単位のパーマリンク（#anchor）を付けます。ページ末尾や別JSONで「主張 → 根拠URL」の対応表（claim–evidence map）を提供すると、生成AIは必要箇所を高精度に切り出せます。
最小実装（5分）
/feeds/claims.json を公開（機械向け）。
[
{
"claim_id":"c-001",
"claim":"サービスAの基本プランは月額29,800円である",
"evidence_url":"https://example.com/services/a#price-basic",
"first_published":"2025-07-01",
"last_updated":"2025-10-19"
}
]
社名・ブランド・製品・担当者を一箇所に集約した Entity Home を設け、正式名称の揺れ・旧社名・略称・所在地・登記情報・公式SNS・受賞・報道掲載を整理します。JSON-LD の Organization／Product／Service／SoftwareApplication／Person／Dataset／FAQPage／HowTo などを丁寧に付与し、sameAs で権威サイトへ結線します。これにより同名異企業の取り違えが減り、回答採用時の信頼度が上がります。
最小実装（5分）
Organization JSON-LDは 全ページ共通（Site settings > Head）。Service は 該当ページ（Page settings > Head）。FAQPage / HowTo は FAQ/手順を載せるページだけ。
既存の構造化データがあっても、@idの一貫性と往復参照（provider/brand/isPartOf/hasPart）を“追加”するだけでよい。
「1アイデア＝1段落」を原則に、短い段落と箇条書きを基本にします。冒頭は“即答版”として約200文字で 結論 → 条件 → 数値 → 根拠 の順にまとめ、その下に詳細と証拠を展開します。PDFは必ず HTML版・テキスト層付きPDF・図表の言語説明（alt／figcaption） を併置します。これはベクトル化・パッセージ抽出の成功率を大きく左右します。
robots.txtでGPTBot、ClaudeBot、GoogleOther、PerplexityBotなど生成AI系の許可・除外を分け、サイト全体を閉じつつもfacts.jsonやfeeds配下をAllowします、といった細粒度の運用を行います。Crawl-DelayやAllowlistを活用し、欲しい場所を確実に巡回させます。
表・図・データセットに再利用ポリシーやライセンス（例：CC BY 4.0）を明示し、出典表記例（Citation Guide） を機械・人の双方が読める形で提示します。法務的に安心なソースは、生成AIに採用されやすくなります。
変更履歴（Change Log）、RSS／Atom／JSON Feed、価格や仕様の差分フィード（例：faq-delta.json など）を提供して鮮度を担保します。AIが古い情報を合成しやすい領域では、最新性のシグナルが採用率を左右します。
グラフの元データ CSV や NDJSON、計算式、前提条件、サンプルコードを公開します。再現可能な根拠はモデルの引用選好に直結します。B2B では特に、統計の算出方法や対象母集団を明記することが評価されます。
用語の定義域、適用範囲、代表的な反例や注意事項を明記し、過度な一般化を避けます。ハルシネーションの抑制は、事後の訂正よりも事前の“境界設定”が効きます。
SEOの順位・CTR・滞在に加え、LLMOでは 引用率、回答採用率、出典としての掲載順位、主張と根拠の近接度、抽出品質 などのKPIをダッシュボード化し、ABテストを回します。たとえば 「facts.json の有無」「主張直後の出典リンク有無」「アンカー設置有無」で、Kyo42が提供している引用率診断ツールなどを使って、引用発生率の差分を検証します。
まずは優先ページ（製品、価格、仕様、FAQ、事例）を特定し、同内容の facts.json／faq.json を整備します。次に本文のチャンク化とアンカー付与、主張と根拠の近接配置、Entity Home と JSON-LD の拡充、クローラーとライセンスの整備、更新フィードの発行へと広げていきます。
「アルゴリズム迎合か、ユーザー本位か」という問いは誤りだと考えます。
LLMO は“根拠付きで即答”というユーザー価値に直結しており、企業の一次情報を機械が直接読み取れる形に翻訳する行為です。つまり、人間中心の価値を損なうのではなく、“機械が誤解しない”という層を一枚重ねるだけです。
SEOは Rank 最適化、LLMO は Retrieve／引用 最適化です。対象アルゴリズムが違う以上、効かせ所もKPIも変わります。
今やるべきことは、既存の高品質な本文に、機械可読の一次データ、近接配置、エンティティ同定、鮮度シグナル、ライセンス、検証容易性 を付け加えることです。これが、AI 時代に「選ばれ、引用され、意思決定に影響を与える」ための差分になります。
Kyo42では、LLMOの実装について無料で相談に乗っています。お気軽にご連絡ください。
