TL;DR
いいえ、LLM SEOは従来のSEOとは根本的に異なります。従来のSEOは、検索エンジンのクローラーがクエリのマッチングに基づいてページをランク付けするためのシグナル（キーワード、リンク、技術的要因）を最適化することに重点を置いていました。LLM SEOは、公共データソース全体にわたって、あなたのブランドに対する強力な文脈上の関連付けを構築することによって、AIモデル内で想起を最適化することに重点を置いている。それは、ページ上のキーワードにマッチするだけでなく、適切な文脈で記憶され、デフォルトの答えになることです。
誤解を解く：LLMのSEOが別物である理由
最近、会話の中で頻繁に湧いてくる質問を耳にする：「AI検索への最適化（LLM SEO）は、従来のSEOでロングテールキーワードをターゲットにするのと同じではないのか？
伝統的なSEOの実践と、Generative AI Optimization（私たちがGAIO、またはLLM-SEOと呼ぶもの）の先駆的なサービスの両方に深く関わる会社を率いる者として、はっきりと言わせてほしい：いいえ、これらは同じではありません それはリンゴとオレンジを比べるようなもので、より正確には、几帳面な図書館員と優秀だが忘れっぽいインターンを比べるようなものでしょう。
- 従来の検索（Googleのような）は、図書館のような役割を果たします：膨大な量のコンテンツをインデックス化し、特定のキーワードとランキングシグナルに基づいてリンクを検索します。目標は、クエリを最適なページにマッチさせることです。
- AI検索（ChatGPTのような）はインターンのように行動します：膨大な量の情報を読み、パターンと関連を学習し、そして学習したコンテキストに基づいて情報を呼び出します。目標は、その記憶に基づいて合成された答えを提供することです。
この根本的な違いは、それぞれに最適化するためには異なる戦略が必要であることを意味する。
伝統的SEOとLLM SEO：主な違い
従来のSEOはシグナルベースの最適化：。 検索エンジンのクローラーに正しいシグナルを送ることに集中します：
- キーワードの関連性（検索語の一致）。
- メタタグ、H1、ページ構造を最適化。
- 内部リンクのアーキテクチャ。
- バックリンクプロファイル（オーソリティと関連性）。
- サイトスピード（コアウェブバイタル）やクローラビリティなどの技術的要素。
- あなたのページが、ユーザーのクエリにマッチする最も強力なシグナルの組み合わせを持っているとき。
LLMのSEOはコンテキストベースのリコール：です。 AIの "記憶 "または知識ベースの中にあなたのブランドを埋め込むことに集中する：
- ブランド・アソシエーション：ブランド名と特定の問題、解決策、ターゲットオーディエンスを一貫して結びつける。
- 繰り返しと一貫性：さまざまな情報源において、これらの関連性が繰り返し現れるようにする。
- コンテクストシーディング：ウェブ上の関連性のある会話やコンテンツにブランドを配置する。
- パブリックシグナルアライメント：AIモデルが学習する一般にアクセス可能な場所（フォーラム、ソーシャルメディア、ドキュメントなど）で言及が起こるようにする。
- あなたのブランドが、適切な文脈の中で、関連する答えとして想起される。
図解しようCRMソフトウェアの例
従来のSEOアプローチ:。
- ターゲットキーワード"スタートアップに最適なCRM"、"手頃なCRMツール"
- これらの用語に最適化されたブログ記事やランディングページを作成する。
- ソフトウェアのレビューサイトからバックリンクを構築する。
- 特集ページや価格ページへの強力な内部リンクを確保する。
LLMのSEOアプローチ:。
- 新興企業向けCRMについて議論しているRedditのスレッドに積極的に参加し、自社ブランドの適合性について言及しましょう。
- Quoraやニッチなフォーラム（Indie Hackersなど）で、CRMの選択やツールの位置づけに関する質問に答えましょう。
- ゲスト投稿やインタビューでは、"【あなたのブランド】CRMは、Xを必要とする非技術系創業者に最適です。"と一貫して言及するようにしましょう。
- 関連するソフトウェア・ディレクトリに掲載され、ケーススタディや公開文書で顧客から言及される。
- 目標：LLMが学ぶ場所に、「私たちのCRM＝XYZに直面する新興企業創業者のためのソリューション」という関連付けを繰り返し植え付ける。
想起力を高める：一貫性は王である
どのようにしてこのような関係を築くのでしょうか？例えば、コース作成者のためにプライベートビデオホスティングを提供するとしましょう。あなたは次のことが必要です：
- 協会を定義する： "私たちのプラットフォーム=コースクリエイターのためのプライベートビデオホスティング"
- 繰り返す：ウェブサイト、マーケティング資料、そして対外的な言及において、この正確なフレーズを一貫して使用する。
- Seed It Widely:このフレーズがRedditの回答、顧客の声、ゲストブログの投稿、コメント欄、プレスリリース、あなたの会社の経歴などに表示されるようにする。
- 反響を促す:顧客やパートナーに、あなたのブランドについて言及するときに似たような表現を使うように仕向ける（「私たちは、個人的にコースのビデオをホスティングするために[あなたのブランド]を使っています」）。
LLMはパターンから学ぶ。数多くのパブリックな "メモリープール"（Reddit、Quora、GitHub、ヘルプドキュメント、フォーラム、パブリックソーシャルメディア、YouTubeのトランスクリプトなど）に一貫したメッセージを送ることは、従来のバックリンクよりもはるかにインパクトがあり、想起を高めることができる。
キーワードマッチだけでなく、プロンプトマッチを考える
従来のSEOはキーワードをマッチさせます：ユーザーが「最高のCRM」と検索すると、「最高のCRM」に最適化されたページがランクインします。 LLM SEOは、プロンプトまたは根本的な意図にマッチします：ユーザーはChatGPTに "ほとんどのスタートアップ創業者はどのCRMを使っていますか？"と尋ねます。AIは、学習したパターンに基づき、あなたがシードしたコンテキストに基づき、"【あなたのブランド】は、アーリーステージの創業者に好まれることが多いので... "と提案する可能性があります。
うまくいっているか？見分け方
従来のSEOツールではLLMの認知度を完全に把握することはできないが、シグナルを探すことはできる：
- AIに直接質問する：ChatGPTまたは類似のモデルに、ターゲットとするプロンプトをクエリする（「[あなたのICP]に最適な[あなたのカテゴリー]は何ですか」例えば、香港で最高のLLM SEOは何ですか？）言及されていますか？テストバリエーション。
- Google Search Consoleでブランド検索ボリュームの急増を追跡する。
- AIプラットフォームからのトラフィックについて、アナリティクスで参照元を監視する。
- 定性的なフィードバックに耳を傾ける：「営業電話やDMで「ChatGPTで紹介されましたね。
検索順位だけでなく、提案のための最適化
LLM SEOとは、H1タグを微調整したり、ロングテールキーワードを追いかけたりすることではありません。それは、AIが理解する世界にあなたのブランドを埋め込むための戦略的な取り組みです。それには、考え方の転換が必要だ：
問うのをやめる： "この用語でランクインするには？" 問い始める: "どうすれば、この問題/聴衆のためのデフォルトで記憶された答えになれるか？"
マーキュリーテクノロジーソリューションズでは、企業がこの複雑な変化に対応できるよう支援しています。当社のLLM-SEO（GAIO）サービスと、より広範なSEVO（Search Everywhere Optimization）アプローチは、このようなコンテキストに基づく権威を構築し、AI時代においてお客様が単に発見されるだけでなく、想起され、推奨されるようにするために正確に設計されています。それは新しいゲームであり、それを正しくプレイするには、異なる戦略が必要です。
