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「検索順位は1位なのに、誰にも見られていない気がする…」

もしあなたが今、そのような違和感を抱いているとしたら、その直感は正しいかもしれません。ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）の爆発的な普及により、私たちの情報収集行動は根本から変わりつつあります。ユーザーは「検索窓にキーワードを入れてリンクを選ぶ」ことから、「AIに質問して直接答えを得る」ことへとシフトしているのです。

この変化の中で、Webマーケターが新たに取り組むべき領域として注目されているのが、LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）です。

SEOが「検索エンジン（Google）」のご機嫌を伺う技術だったとすれば、LLMOは「人工知能（AI）」の脳内にあなたのブランドや商品を深く刻み込むための技術です。これは単なるSGE対策やAIOの一部にとどまらない、もっと根源的なマーケティングの転換点です。

ここでは、これからのWeb戦略の核となるLLMOの基礎概念について、SEOとの決定的な違いや技術的な背景（学習データやRAG）を交えながら、現場の視点で体系的に解説していきます。AI時代に生き残るための「新しい航海図」を、一緒に広げていきましょう。

1. LLMO（大規模言語モデル最適化）とは何か

LLMOを一言で定義するならば、「大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中に、自社のブランド、商品、またはコンテンツが好意的な文脈で言及されるように働きかける一連の施策」のことです。

これまでのSEO（Search Engine Optimization）は、Googleという「巨大な図書館」の検索システムに対して、自社の本（Webサイト）を目立つ棚（検索上位）に置いてもらうための技術でした。対してLLMOは、図書館の司書（AI）そのものに対して、「このジャンルについて聞かれたら、私の名前を挙げてください」と教育するようなものです。

私がクライアント企業様と話していると、「LLMOって、要するにAIに記事を読ませることでしょう？」と聞かれますが、実はそれほど単純ではありません。LLMOには、「学習データとして知識を定着させるフェーズ」と、「検索時にリアルタイムで情報を拾わせるフェーズ」の2つの側面があるからです。

まずは、SEOとLLMOが目指すゴールや戦い方の違いを整理してみましょう。この違いを理解することが、LLMOへの思考転換の第一歩です。

比較項目	SEO (検索エンジン最適化)	LLMO (大規模言語モデル最適化)
対象プラットフォーム	Google, Bing, Yahoo!などの検索エンジン	ChatGPT, Gemini, Claude, PerplexityなどのAIモデル
ユーザー体験	リストから情報を「選択」する	生成された回答を「読む・対話」する
最終ゴール (KGI)	Webサイトへのトラフィック (流入)	回答内でのメンション (言及・推奨)
成功の指標	検索順位、CTR (クリック率)	SoM (Share of Model)、引用回数、センチメント (感情分析)

表からも分かるように、LLMOでは必ずしも「サイトへの流入」だけがゴールではありません。例えば、「おすすめの会計ソフトは？」と聞かれたAIが、「A社とB社がありますが、初心者にはA社がおすすめです」と回答した場合、ユーザーはサイトを訪れることなくA社を検索して契約するかもしれません。このように、AIの回答そのものが強力な広告塔になるのがLLMOの世界観です。

参考ページ：広告APIで運用はここまで変わる｜自動化と高度分析で成果を最大化する10の戦略

2. 検索エンジンとLLMの情報取得プロセスの違い

なぜSEOのノウハウがそのままLLMOに通用しないのか。それは、検索エンジンとLLMでは、情報の「持ち方」と「出し方」が根本的に異なるからです。

検索エンジンは「データベース」です。クローラーが世界中のWebサイトを巡回してコピーを保存（インデックス）し、検索キーワードにマッチするページをデータベースから引っ張り出して並べます。情報は「そのままの形」で保存されています。

一方、LLMは「確率的生成器」です。学習フェーズにおいて、膨大なテキストデータを読み込みますが、その文章をそのまま保存しているわけではありません。「この単語の次には、どの単語が来る確率が高いか」という言語のパターン（パラメータ）として、情報を圧縮・抽象化して記憶しています。これをニューラルネットワークと言います。

この違いを料理に例えるなら、以下のようになります。

• 検索エンジン： 巨大な図書館の書庫から、注文に合った「レシピ本」そのものを持ってくる係。
• LLM： 何万冊ものレシピ本を読んで記憶し、注文に合わせて即興で「新しいレシピ」を書き出すシェフ。

この仕組みの違いが、マーケティングにどのような影響を与えるのかを整理しました。

プロセス	検索エンジンの仕組み	LLMの仕組み
情報の保存	インデックス （ページのコピーを保存）	パラメータ（重み） （知識を数値化して圧縮保存）
情報の出力	検索（Retrieval） 該当するURLを抽出・提示	推論（Inference） 文脈に基づいて次に来る言葉を予測・生成
情報の正確性	元ページの内容に依存 （引用元が間違っていれば間違う）	ハルシネーションのリスクあり （記憶の合成により嘘をつくことがある）

LLMOにおいて重要なのは、AIが推論を行う際に「あなたのブランド名」が高い確率で想起されるようにすることです。そのためには、インターネット上のあらゆる場所で「〇〇といえば（自社ブランド）」という文脈を増やし、AIの学習データ内での「確率の重み付け」を強化していく必要があります。これは、特定のページを上位表示させるSEOよりも、はるかに広範囲なブランディング活動に近いと言えるでしょう。

3. 「ランキング」から「生成・推奨」へのパラダイムシフト

「検索順位1位を取れば勝ち」という時代は終わりを告げようとしています。LLMOの世界では、そもそも「順位（ランキング）」という概念が希薄になります。

従来のSEOは「ゼロサムゲーム（椅子の奪い合い）」でした。1ページ目には10個の枠しかなく、競合を蹴落としてその枠を奪い合います。ユーザーはその中から比較検討を行います。

しかし、LLMによる回答生成は「Winner-takes-all（勝者総取り）」、あるいは「Synthesis（統合）」の世界です。

例えば、「東京で一番静かなカフェは？」とAIに聞いた時、AIはランキングサイトのように10個のカフェを並べることもありますが、多くの場合は「〇〇というカフェが、読書や作業に最適で静かだと評判です」と、1つか2つの「ベストアンサー」を提示します。ここで選ばれなければ、存在しないも同然となってしまいます。

このパラダイムシフトにおいて重要になる新しい指標が、「SoM（Share of Model：シェア・オブ・モデル）」です。

これは、「特定のトピックについてAIに質問した際、自社ブランドが言及される割合」を指します。私が担当しているSaaS企業のプロジェクトでは、定期的に「〇〇管理ツールのおすすめは？」というプロンプトをAIに入力し、自社サービスが回答に含まれる頻度（SoM）を計測しています。SEOの順位チェックツールの代わりに、AIへの「聞き込み調査」が日課になるわけです。

また、ユーザーの心理も変化しています。「自分で情報を探して比較する」という能動的な行動から、「信頼できるAIに推奨してもらう」という受動的な行動へ。この変化に対応するためには、比較サイトでの評価を高めたり、口コミを増やしたりして、AIが「客観的に見てもこのサービスは推奨に値する」と判断できる材料（エビデンス）をWeb上にばら撒いておく必要があります。

参考：Meta広告（Facebook, Instagram）入門｜SNSでファンを増やし売上を伸ばす

4. LLMの学習データ（Training Data）になる方法

LLMOには2つのアプローチがあります。1つはこの章で解説する「学習データ（Training Data）への介入」、もう1つは次章で解説する「RAG（検索拡張生成）への介入」です。

まず、「学習データになる」とはどういうことか。これは、ChatGPTなどのモデルが作られる前の「事前学習（Pre-training）」の段階で、自社の情報をAIの基礎知識として組み込んでもらうことを指します。これは人間で言えば「義務教育や大学で得た知識」のようなもので、簡単には忘れません。

しかし、OpenAIやGoogleは、ネット上の全てのデータを学習しているわけではありません。「Common Crawl」などのデータセットから、品質フィルターを通して選ばれた良質なテキストデータのみを学習させています。

では、どうすればこの「選ばれし学習データ」になれるのでしょうか。私の分析と経験則から、以下の要素が重要視されていると考えています。

要素	LLMの学習データとして好まれる特徴	具体的な対策
情報の信頼性	Wikipedia、公的機関、大手メディア、論文など、事実確認された情報源。	Wikipediaへの掲載（もし可能なら）、プレスリリースの配信、権威あるメディアからの被リンク獲得。
テキストの品質	文法的誤りがなく、論理構造が明確で、ノイズ（広告など）が少ないテキスト。	ブログ記事から広告バナーや無駄な装飾を減らす。論理的な長文コンテンツを作成する。
サイテーションの多さ	Web上の多くの場所で繰り返し言及されているトピックや固有名詞。	SNS、レビューサイト、パートナー企業のサイトなど、自社サイト外での言及数（デジタルフットプリント）を増やす。

学習データへの定着は、時間がかかります。今日対策して明日AIが覚えてくれるわけではありません。しかし、一度定着すれば、AIにとっての「常識」となり、長期にわたって自然と推奨される強い資産となります。

5. RAG（検索拡張生成）システムへの最適化

学習データへの定着が「長期的な教育」なら、もっと即効性のあるアプローチが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」への最適化です。

RAGとは、AIが回答を生成する際に、自身の記憶（学習データ）だけでなく、リアルタイムで外部データベースやWeb検索を行い、その情報を参照して回答を作成する仕組みです。Bing Chat（Copilot）やGoogleのSGE、Perplexityなどはこの仕組みを使っています。

「最新のiPhoneの価格は？」と聞いた時、事前学習データだけのAIは「私の知識は2023年までなので分かりません」と答えますが、RAGを搭載したAIはWeb検索を行い、現在のApple公式サイトの情報を見て回答します。

このRAGシステムに選ばれるためには、SEOと似て非なる「ベクトル検索への最適化」が必要です。AIは検索を行う際、キーワードの一致だけでなく、「意味の近さ（ベクトル）」で情報を探します。

RAGに最適化するためのポイントは以下の通りです。

• チャンク（Chunk）への分割を意識する：
  AIは長文をそのまま読むのではなく、意味の塊（チャンク）に分割して処理します。1つの段落に1つのトピックを明確に記述し、AIが「引用しやすいサイズ」に情報を切り分けておくことが有効です。
• 意味的（セマンティック）な明確さ：
  「それ」「あれ」といった指示代名詞を避け、「〇〇という機能は〜」と主語を明確にします。文脈が途切れても、その一部分だけで意味が通じる文章が、RAGでは拾われやすくなります。
• 構造化データの実装：
  これはSGE対策とも共通しますが、AIがWebページを機械的に理解しやすくするために、Schema Markupを用いて「これは価格情報」「これはレビューの星の数」とタグ付けをしておくことは必須条件です。

RAGへの最適化は、いわば「AIのためのカンニングペーパー」を用意してあげる作業です。AIが答えに詰まった時、真っ先にあなたのサイトを見に来てくれるよう、分かりやすく整理された最新情報を常に置いておくこと。これが、これからのWebサイト運営の基本姿勢となります。

こちらも読まれています：Web広告の始め方完全ガイド｜TROBZが教える初心者向け出稿マニュアル

6. LLMOにおける「正解」の定義とコンセンサス

「AIに正しい情報を覚えさせるには、公式サイトに正解を書いておけばいいですよね？」

これは、非常によくある誤解です。私たち人間や、従来の検索エンジンにとっての「正解」は「公式サイトに書かれていること」かもしれません。しかし、LLM（大規模言語モデル）にとっての「正解」は少し定義が異なります。

LLMにとっての真実は、「インターネット上の多数決（コンセンサス）」によって決まると言っても過言ではありません。

例えば、ある企業の公式サイトで「当社の製品は世界一使いやすい」と書いてあったとします。しかし、SNSやレビューサイト、個人のブログなど、Web上の他の100箇所で「使いにくい」「操作が複雑だ」と書かれていたらどうなるでしょうか。

AIは確率論的に次の言葉を予測します。圧倒的なデータ量を持つ「使いにくい」という評価の方を、その製品に関連する確率の高い言葉（＝正解に近い情報）として学習してしまうのです。これが、LLMOにおける「コンセンサス（合意形成）」の重要性です。

したがって、LLMOの対策は自社サイトの中だけでは完結しません。Web上のあらゆる場所で、自社ブランドに対して「一貫した評価」や「正しい情報」が語られる状態を作らなければなりません。

具体的には、以下のような「情報の矛盾」を解消していく作業が必要です。

• スペック情報の統一：
  ECサイト、プレスリリース、代理店の紹介ページで、価格や機能の記述がバラバラになっていないか。矛盾したデータはAIのハルシネーション（幻覚）の原因になります。
• 評判の方向付け：
  「安さが売り」なのか「品質が売り」なのか。媒体によって訴求がブレていると、AIはブランドの強みを学習できません。あらゆるチャネルでメッセージを統一（One Voice）し、AIに迷いを与えないことが重要です。

「公式サイトが言っているから正しい」のではなく、「みんながそう言っているから正しい」。このAI特有の認知メカニズムを理解し、Web全体での合意形成を図ることが、LLMOの本質的な活動の一つです。

7. 確率論的生成モデルに対するマーケティング

前章で「確率は操作できるのか？」と疑問に思われたかもしれません。もちろん、AIの内部パラメータを直接書き換えることはできませんが、外部からのアプローチで「自社ブランドが想起される確率」を高めることは可能です。

これを私は「共起性（Co-occurrence）のマネジメント」と呼んでいます。

LLMは、「ある単語とある単語が、どれくらいの頻度でセットで使われているか」を学習しています。「カレー」と言えば「ライス」、「ナイキ」と言えば「スニーカー」が連想されるのは、これらがセットで語られるデータが膨大にあるからです。

あなたのブランド名が「特定の悩み」や「カテゴリ名」とセットで語られる回数を、Web上で物理的に増やすことが、LLMOの最も地道かつ強力な手法です。

マーケティング手法	決定論的アプローチ (従来のSEO)	確率論的アプローチ (LLMO)
狙い	特定のキーワード検索で1位を取る。	特定の文脈でブランド名が出る確率を高める。
施策例	ページタイトルや見出しにキーワードを含める。	「カテゴリ名 × 自社名」の組み合わせを記事、SNS、プレスリリースで大量に露出させる。
コンテンツの質	1記事で完結する網羅性が重要。	情報の密度と頻度が重要。 （同じ文脈で何度も語られること）

例えば、「経費精算ソフト」というカテゴリで自社サービス「〇〇ペイ」をAIに推奨させたいとします。その場合、自社ブログで「経費精算ソフトのおすすめ」記事を書くだけでは不十分です。

提携パートナーのブログ、X（旧Twitter）の投稿、YouTubeの概要欄、プレスの配信など、Web上のあらゆる場所で「経費精算なら〇〇ペイが便利」というテキストのペア（共起関係）を量産します。AIの学習データの中にこのペアが増えれば増えるほど、ユーザーが「おすすめの経費精算ソフトは？」と聞いた時に、「〇〇ペイ」が出力される確率（Probability）は数学的に高まるのです。

併せて読みたい記事：Googleリスティング広告の教科書｜検索上位に表示させ成果を出す方法

8. トークン（Token）とベクトル（Vector）の基礎

LLMOを深く理解し、エンジニアと対等に話すためには、AIが言葉をどう扱っているかという技術的な基礎を知っておく必要があります。ここでは「トークン」と「ベクトル」という2つのキーワードだけ覚えて帰ってください。

1. トークン（Token）：AIにとっての「文字」
AIは単語をそのまま理解しているわけではありません。「トークン」と呼ばれる意味の最小単位に分解して処理しています。英語なら1単語＝1トークンに近いですが、日本語は複雑で、例えば「東京都」は「東京」と「都」に分かれたりします。

LLMOにおいて重要なのは、「AIが理解しやすいトークン単位で情報を記述する」ことです。専門用語や造語を多用しすぎると、トークンが細切れになり、意図した意味として伝わらないリスクがあります。一般的で平易な言葉（よく使われるトークンの組み合わせ）で説明することが、AIへの伝わりやすさを高めます。

2. ベクトル（Vector）：言葉の「意味の座標」
これが最も重要です。AIは言葉の意味を、多次元空間上の「座標（数字の列）」として持っています。意味が近い言葉は、この空間上で近くに配置されます。

例えば、「王様」－「男性」＋「女性」＝「女王」という計算が成り立つように、言葉の意味を計算可能な状態で持っているのです。

ベクトル検索（RAGなどで使われる検索技術）においては、キーワードが一致していなくても、「ベクトルの距離が近い」情報がヒットします。

概念	仕組みのイメージ	LLMOへの応用アクション
キーワード一致 (従来のSEO)	「赤いリンゴ」で検索したら「赤いリンゴ」という文字列を探す。	特定のキーワードをページ内に埋め込む。
ベクトル一致 (LLMO/RAG)	「赤いリンゴ」で検索したら「甘い果実」「白雪姫」など、意味が近い概念も探す。	ターゲットとなる悩み（クエリ）と意味的に関連性の高い文脈を記事全体に散りばめる。

つまり、SEOのように「キーワード出現率」を気にする必要はありません。その代わり、そのトピックに関連する周辺知識や文脈を豊かに記述し、記事全体の「意味のベクトル」をターゲットの質問に近づけていく意識が必要です。

9. SEO担当者がLLMOを学ぶべき理由

「SEOが終わってLLMOになるなら、今までのSEOスキルは無駄になるのか？」

そう不安に思う方もいるかもしれませんが、断言します。SEO担当者こそが、最もLLMOの専門家に近い位置にいます。なぜなら、LLMOに必要なスキルの大半は、SEOの実務で培ってきたものだからです。

SEOの本質は「ユーザーの検索意図（インテント）を読み解き、適切なコンテンツで答えること」でした。このスキルは、対話型AIの時代になっても全く色褪せません。むしろ、AIへのプロンプトエンジニアリングや、学習データの品質管理において、この「意図を言語化する力」は強力な武器になります。

さらに、技術的な側面でもSEOの知識は活きます。

• サイト構造の理解： AIクローラーに情報を読ませるための内部構造の最適化は、テクニカルSEOそのものです。
• 構造化データの実装： Schema Markupなどは、SGEやRAG対策の必須要件であり、SEO担当者の得意分野です。
• コンテンツの品質管理： E-E-A-T（権威性・信頼性）の担保は、SEOでもLLMOでも共通の重要課題です。

SEO担当者は、単に「順位を上げる人」から、「AIと人間をつなぐ情報の翻訳者」へと進化すべきです。検索エンジンのアルゴリズム解析で培った分析力と仮説検証能力は、ブラックボックスであるLLMの挙動をハックする際にも、必ず役に立ちます。

付随記事：ディスプレイ広告（GDN/YDA）の効果的な使い方｜認知拡大から刈り取りまで

10. LLMOとAIO（AI最適化）の包含関係

最後に、よく混同される「LLMO」と「AIO（AI最適化）」、そして「GEO（Generative Engine Optimization）」といった用語の関係性を整理しておきましょう。これらは別物ではなく、包含関係にあります。

最も広い概念が「AIO（AI最適化）」です。これは、AIを活用したあらゆるプラットフォーム（検索、SNSのアルゴリズム、音声アシスタントなど）への最適化を指す総称です。

その中に、SGEやBing Chatなどの「生成AI搭載型検索エンジン」への対策である「GEO」が含まれます。そして、その根幹にある「言語モデルそのもの（GPT-4など）」への学習・推論対策として「LLMO」が存在します。

用語	定義と範囲	対策のターゲット
AIO (AI Optimization)	【総称】 AIが介在する全てのメディアにおける最適化。	Google, Meta, Amazon, 音声検索など全般。
GEO (Generative Engine Optimization)	【検索特化】 生成AI検索（SGE/Bing）で引用されるための対策。	Google SGE, Bing Chat, Perplexity。
LLMO (LLM Optimization)	【モデル特化】 言語モデルの知識（学習・推論）への介入。	GPT-4, Claude 3, Geminiなどの基盤モデル。

現場レベルでは、これらの用語を厳密に使い分ける必要はありません。重要なのは、「検索順位だけでなく、AIの脳内シェア（SoM）を取りに行く」という大きな方向性を理解することです。

LLMOは、まだ発展途上の概念です。しかし、だからこそ今から取り組むことで、競合他社がSEOの順位変動に一喜一憂している間に、次世代のプラットフォームでの確固たる地位を築くことができるのです。

AI時代に適応するマーケターの生存戦略

ここまで、LLMO（大規模言語モデル最適化）という新しい概念について、その仕組みから具体的な思考法までを解説してきました。

この記事で最もお伝えしたかったのは、「Webマーケティングの主戦場は、『情報を探させる』ことから『AIに推奨させる』ことへとシフトしている」という事実です。検索順位は依然として重要ですが、それはあくまでAIが情報を収集するための「入り口」の一つに過ぎなくなります。AIというフィルターを通しても選ばれ続けるためには、情報の「一貫性（コンセンサス）」と「意味的な深さ（ベクトル）」を高めることが不可欠です。

読者の皆様が明日から取れる具体的なアクションとして、まずは「ChatGPTやPerplexityなどのAIツールで、自社ブランド名や主力商品を検索してみる」ことをお勧めします。そこでどのような文脈で紹介されているか、そもそも認識されているかを確認してください。

もし認識されていなければ、「自社ブランド名と、関連させたいカテゴリ名（例：『〇〇ペイ 経費精算』）がセットになった文章を、ブログやSNS、プレスリリースで意識的に発信する」ことから始めてみてください。その地道な積み重ねが、AI時代の「信頼」という資産を築く最初の一歩となります。