LLMO、GAIO、または単にLLM SEOの次の段階と呼ばれる大規模言語モデルの最適化という新たな分野。マーキュリーテクノロジーソリューションズでは、このような技術的なシフトをナビゲートすることが私たちの仕事の中核です。ジェネレーティブAI検索の台頭を無視するという選択肢はなく、その中で可視性を維持する方法を理解することが、新たな戦略的必須事項なのです。
LLM市場は活況を呈し、チャットボットの利用率は上昇し、従来の検索トラフィックは2028年までに大幅に減少すると予想されている。これは単なるトレンドではなく、情報が発見され消費される方法の変革なのだ。SEOの黎明期と同じように、LLMの知名度も「ワイルドウエスト」な段階に入りつつあります。積極的で倫理的な戦略が勝利を収めるでしょう。だからこそ、LLMOを今理解することが重要なのです。私たちのマーキュリーLLM-SEO（GAIO）サービスは、企業がこの新しい状況を乗り切るのを助けるために正確に設計されています。
TL;DR:LLM最適化（LLMO）、またはLLM SEOは、AIチャットボット（ChatGPT、Geminiなど）の応答において、あなたのブランドを可視化し、正確に表現することです。AIモデルがコンテキスト、エンティティ、オーソリティ、コンセンサスをどのように解釈するかに注目することで、従来のSEOを超える。主な戦略には、PRによる話題性のある関連性の構築、シグナル性の高いコンテンツ（引用、統計）の使用、エンティティリサーチ、ウィキペディアの存在主張、主要コミュニティ（Redditなど）への参加、LLMフィードバックの提供、強力な基礎SEOの維持などが含まれる。この急速に進化するスペースでは、早期の採用が大きなアドバンテージとなる。
LLM最適化（LLMO / LLM SEO）とは？
LLM最適化（LLMOまたはLLM SEO）とは、ブランドの全体的なプレゼンス（ポジショニング、情報、評判、コンテンツ）を戦略的に強化することで、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）が生成するレスポンスにおいて、ブランドが正確に理解され、想起され、ポジティブに表現されるようにすることです。
これは、GoogleのAI概要に表示されることだけではありません（関連はありますが）。あなたのブランドが適切に言及され、正しくリンクされ、時にはChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiのようなプラットフォームが提供する回答に、そのコンテンツ（引用や統計など）が直接含まれるように、基礎となるAIの知識ベースに影響を与えることです。これは、AI自身の中にあなたのブランドの評判を構築していると考えてください。
なぜ今LLMOなのか？メリットは明確
LLMOを無視することは、急速に主要な情報源となりつつあるプラットフォームにおいて、その存在を知られないリスクを負うことを意味する。積極的に関与することは、大きなメリットをもたらす：
- 将来を見据えた可視化: LLMは情報発見に不可欠なものとなりつつあります。LLMの最適化により、LLMの可視性を維持することができます。
- 先行者利益：この分野は新しい。
- ライバルを置き去りにする：AIの回答で引用スペースを占めると、ライバルが入り込む余地が少なくなる。
- インテントの高い会話に影響を与える：AIはしばしば推薦エンジンとして機能する。
- リファラルトラフィックを促進: RAGベースのLLM（下記参照）は、ソースを引用し、あなたのサイトにトラフィックを送り返すことができます。
- 代理検索可視性を向上:強力なLLMOはしばしば強力なSEOシグナルと相関します。
LLMOとSEOの重要な関係
LLMがどのように学習し、ウェブデータと相互作用するかを理解することは極めて重要である。大きく分けて2つのタイプがある：
- 自己完結型LLM（旧バージョンのClaudeなど）：特定の知識を切り捨てた、大規模で固定されたデータセットで学習する。リアルタイムのウェブ情報にアクセスできない。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) LLMs (例: Perplexity、Gemini、ChatGPT with Browse): これらのモデルは、生きたインターネットから情報を取得し（多くの場合、検索エンジンを介して）、応答を生成し、ソースを引用することができます。
この2つ目のタイプは、直接的なリンクを作る：
- RAGのLLMはトラフィックを促進することができます：あなたのウェブサイトを引用することによって、彼らは新しい紹介源として機能します。
- SEOはRAG LLMに影響を与える: オラフ・コップが指摘するように、コンテンツの発見しやすさが鍵です。もしLLMが（SEOが不十分なために）あなたのコンテンツを見つけて読むことができなければ、そこから学ぶことも引用することもできません。さらに、（Seer Interactiveのような）最近の研究では、オーガニックランキングの上位とLLMによって言及されることの間に強い相関関係があることが示されている。
したがって、強力な基礎SEO（クロール可能性、インデックス可能性、サイト構造、関連コンテンツ）は、効果的なLLMOのための譲れない前提条件です。
LLMに最適化する方法：10の重要な戦略
LLMOは進化しているが、現在の研究とLLMがどのように機能するかについての理解に基づけば、これらの戦略は極めて重要である：
- 話題の関連性を構築する（PRと言及）：LLMは、意味的近接性（概念が一緒に現れる頻度）に基づいて関係を理解する。戦略的なPRを行い、メディアからの言及を獲得し、質の高いレビューを獲得し、スポンサーシップに参加することで、AIの "マインド "の中で自分のものにしたい重要なトピックとブランド名を強く結びつける。これらのトピックのシェア・オブ・ボイスを追跡する。
- シグナル性の高いコンテンツ（引用、統計、引用）を使用する：調査によると、信頼できる情報源からの直接的な引用、検証可能な統計、引用を含むコンテンツは、RAG LLMによって参照される可能性が大幅に高くなります。コンテンツにこれらの要素を盛り込み、権威と信頼性をアピールしましょう。
- キーワードだけでなく、エンティティに注目する： LLMは「エンティティ」（人、場所、ブランド、概念）を識別し、結びつける。LLMがあなたのブランドと関連するエンティティを現在どのように認識しているかを監査する（GoogleのNLP APIやInlinksのようなツールが役立ちます）。望ましい関連性を強化し、ギャップを埋めるコンテンツを開発する。
- AIオーバービューの可視性を監視する:ランキングの上位はLLMの言及と相関しているため、Ahrefsブランドレーダーのようなツールを使用して、重要なトピックに関するGoogleのAIオーバービュー内でブランドの可視性を追跡します。頻繁に表示される競合他社を分析する。
- 基礎的な権威を確立する（ウィキペディア／ナレッジグラフ）：ウィキペディアは、ほぼすべての主要なLLMにとって、膨大なトレーニングデータの源です。よく管理され、中立的で、検証可能で、注目に値するウィキペディアのエントリーを持つことは、ブランドを認知してもらうために非常に重要です。これはまた、Googleのナレッジグラフにおけるあなたのプレゼンスにもプラスの影響を与えます。
- ブランドに関する質問のリサーチと回答:SEOツール（AhrefsのMatching Termsレポートなど）を使って、ブランドや関連トピックに関するユーザーからの質問を見つけましょう。LLMインターフェースのオートコンプリート機能を使って、潜在的な質問を直接リサーチする。これらの質問に直接答えるコンテンツを作成する。(注：公開LLMをあなたのデータで "微調整 "しようとするだけでは、公開の可視性にはつながりません）。
- 価値の高いコミュニティに積極的に参加する：Redditのようなプラットフォームは、特にユーザーの意見やディスカッションにおいて、LLMのトレーニングデータの重要な情報源となります。本物のコミュニティで存在感を示し、AMAに参加し、あなたのブランドについてオーガニックなユーザーディスカッションを促しましょう。このようなプラットフォームでのあなたのブランドへの言及を追跡しましょう。
- LLMに直接フィードバックを提供する： GeminiやPerplexityのようなRAGベースのLLMの場合、あなたのブランドを誤って表現したり、省略したりしたときには、LLMに組み込まれているフィードバックメカニズム（回答を評価する、修正を提案する）を利用する。最適化を保証する戦術ではありませんが、時間の経過とともにモデルの理解を洗練させるのに役立つかもしれません。
- 強力な基礎SEOを維持する：基本をおろそかにしないこと！サイトが技術的に健全であること、コンテンツが適切で適切に構成されていること、そしてトピカルなオーソリティを構築していることを確認しましょう。オーガニックランキングが高ければ、LLMに注目され、引用される可能性が高まります。
- 操作に対するガード（ブランド保全）：「ブラックハットLLMO」テクニック（プロンプト注入や偏ったコンテンツ作成など）が出現していることに注意すること。AIの回答で自社ブランドや競合他社がどのように表現されているかを監視し、誤った情報に対処する準備をする。プロアクティブなオンライン評判管理が重要です。
LLMO戦略概要表
| 戦略 | LLMOの主要目標 | 主な活動 |
|---|---|---|
| 1.トピカル・アソシエーション | AIの意味空間における関連概念にブランドを強くリンクさせる。 | 戦略的PR、アーンドメディア、レビュー、スポンサーシップ、シェア・オブ・ボイスの追跡。 |
| 2.高信号コンテンツ | 権威や信頼性を示すことで、引用の可能性を高める。 | ユニークな引用、独自の統計、信頼できる外部ソースの引用を含める。 |
| 3.エンティティ・フォーカス | AIがブランド・エンティティを正しく識別し、関連付ける。 | 既存のエンティティの関連性を監査し、望ましいリンクを構築するためのコンテンツを作成する。 |
| 4.AI概要 モニタリング | SERP/AI Overview rank & LLM citation間の相関を利用する。 | AIオーバービューで視認性を追跡し、視認性の高い競合を分析する。 |
| 5.基礎的権威 | 中核となるトレーニングデータにおいて、認知された存在としてのブランドを確立する。 | 正確で中立的なウィキペディアのエントリーを確保・維持し、ナレッジグラフに最適化する。 |
| 6.ブランド質問回答 | AIがブランド固有の問い合わせに使える直接的な回答を提供する。 | 質問を調査し（SEOツール、LLMオートコンプリート）、具体的なコンテンツを作成する。 |
| 7.コミュニティ参加 | LLM訓練データソースにポジティブで有機的な言及を生成する。 | Reddit/フォーラムで存在感を示し、AMAを主催し、UGCを奨励し、言及を追跡する。 |
| 8.LLMフィードバック | AIの誤解を直接正す可能性がある。 | RAG LLMでフィードバック機能（サムズアップ/ダウン、コメント）を使用する。 |
| 9.基礎SEO | 発見可能性を確保し、ランク相関を活用する。 | テクニカルSEO、サイト構造、適切なコンテンツ、オーソリティの構築。 |
| 10.ブランド保存 | AIの回答における操作＆誤報からの防御。 | ブランドイメージを監視し、不正確な情報に対処し、評判を管理する。 |
結論検索の未来を築く
LLMの最適化とは、手っ取り早くハックすることではなく、AIモデルがどのように学習し、情報を想起するかというレンズを通して見る、デジタル領域における戦略的で一貫したブランド構築のことである。そのためには、品質、権威、明確さ、そしてウェブ上での真の存在感に焦点を当てることが必要です。
この分野は複雑で急速に進化していますが、中核となる原則は優れたマーケティングと一致しています：価値を創造し、信頼を築き、自分が何者であるかを明確にし、オーディエンスがいる場所に関与することです。マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズには、以下のような専門知識とサービスがあります。 LLM-SEO (GAIO) そして セボ この移行をナビゲートし、AI検索時代におけるあなたのブランドの認知度を確保するために。
llmo / llm seo faq
Q1: LLMO (LLM SEO)と従来のSEOの違いは何ですか？ 従来のSEOは、主に検索エンジンの検索結果でウェブページをランク付けすることに重点を置いています。LLMOは、AIの言語モデルが、生成された答えの中であなたのブランドを正確に理解し、信頼し、引用するように、あなたのブランドの情報と存在を最適化することに重点を置いています。LLMOには強力な基礎SEOが必要です。
Q2：LLMOはGoogleのAIオーバービューに最適化することと同じですか？ これらは関連していますが、同一ではありません。AIの概要に対する最適化は、特にそのGoogleの機能内でのランキングに焦点を当てます。LLMOはより広範で、異なるプラットフォーム（ChatGPT、Perplexityなど）やクエリのタイプにまたがるAIの基礎的な知識や想起に影響を与えることを目的としています。
Q3：これらのステップを踏めば、私のブランドがLLMに言及されることを保証できますか？ いいえ。LLMは複雑で、やや予測不可能（「非決定論的」）です。これらの戦略は、LLMがどのように学習し、現在の理解に基づいて情報を評価するかに合わせることで、ポジティブな可視性の確率を大幅に高めます。一貫した努力と真の権威の構築が鍵である。
Q4：ウィキペディアのページを持つことは、LLMOにとって必須ですか？ 唯一の要素ではありませんが、現在非常に重要と考えられているのは、ウィキペディアがほとんどの主要なLLMの主要な学習データソースだからです。中立的で検証可能なウィキペディアのエントリーは、AIにとって認知された存在としてブランドを確立するのに役立ちます。
Q5：LLMOにとってバックリンクはどのくらい重要ですか？ 直接的には、バックリンクは伝統的なSEOと比較して、LLMの想起にはそれほど重要ではないようです。しかし、質の高いバックリンクは、全体的なドメインオーソリティとより高いオーガニックランキングに貢献し、これらはLLMの言及と強い相関関係があります。つまり、間接的に重要であることに変わりはない。
Q6：競合他社がAIの回答で私のブランドについて誤った情報を流していたらどうしますか？ これは深刻な懸念です（「ブラックハットLLMO」）。これに対処するには、積極的なオンライン評判管理が必要であり、LLMフィードバック（戦略#8）を介して誤った情報にフラグを立てる可能性があり、独自の権威あるコンテンツ（ウェブサイト、ウィキペディア）が正確で最適化されていることを確認し、AIが学習した記録を修正するためにカウンターPRに従事する可能性があります。
Q7：LLMはどのくらいの頻度でトレーニングデータを更新していますか？ 様々です。自己完結型モデルは更新頻度が低いです（数ヶ月または数年）。RAGモデルは常にライブのウェブデータにアクセスしますが、その基礎となるコアモデルの更新はそれほど頻繁ではありません。最近のフォーラム/コミュニティでの議論を取り入れた更新（戦略#7）は、モデルの完全な再トレーニングよりも頻繁に行われるようです。
Q8：LLMOの取り組みは、まずどこに焦点を当てるべきですか？ 基礎から始めましょう：強力な基本的SEO（戦略#9）を確保し、質の高いコンテンツと的を絞ったPR/アウトリーチを通じて、明確なトピック・アソシエーション（戦略#1）とエンティティ・フォーカス（戦略#3）の確立に取り組む。ウィキペディア/ナレッジグラフのプレゼンス（戦略#5）が正確であることを確認する。
