結論: LLMOとSEOは、同じ記事で両方を狙えます。違いは評価する相手です。SEOは検索エンジンが「どのページを上に出すか」を決め、LLMOはAIが「どの文章を答えの根拠にするか」を決めます。会社向け商材で最初にやるのは、商材の定義文、質問に対応する記事、元の資料へのリンクの3つです。
LLMOとは
LLMOは、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの大規模言語モデルの回答に、自社の情報が出るようにする取り組みです。AI Overviews(Google検索のAI要約)への対策をAIOと呼ぶこともあり、実務では同じ作業です。
SEOとの違いを一枚で
| SEO | LLMO・AIO | |
|---|---|---|
| 評価する相手 | 検索エンジン | AI(回答を組み立てる側) |
| 決まること | ページの順位 | 回答に引用されるか |
| 効く要素 | キーワード、被リンク、サイトの構造 | 一文で切り出せる結論、元の資料、質問と答えの対応 |
| 結果の見え方 | 順位と表示回数 | AIの回答に自社名が出るか |
重なる部分が大きいので、記事の型をそろえれば両方に効きます。逆に、順位だけを追って結論を後回しにした記事は、AIには使われません。
まずやること1: 商材の定義文を作る
「〇〇は、△△向けの□□で、月額×円から」のように、自社の商材を一文で定義します。サイトのトップ、会社概要、各記事の冒頭に同じ文を置きます。AIは同じ定義が繰り返し出てくると、その会社の情報として扱いやすくなります。
まずやること2: 質問に対応する記事を書く
担当者が聞く質問(費用、比較、選び方、仕組み、失敗例)を見出しにし、直下に結論を書きます。1テーマ10本を1単位にすると、質問の束をまとめて押さえられます。
まずやること3: 元の資料へリンクする
数字と制度の説明には、官公庁の統計、業界団体、製品の公式ページなど、元の資料へのリンクを添えます。孫引きは避けます。会社向け商材は元の資料が多い分野なので、ここは強みにできます。
やらなくていいこと
- AI向けの特別な書式や、隠しテキスト。人が読んで分かる文章がいちばん引用されます
- 順位だけを目的にした、結論のない長文
- AIが書いた文章をそのまま出すこと。数字と固有名詞の確認は、人がやります
よくある質問
- LLMOの効果は、どう測りますか？
- 質問を10個決めて、月に1回、ChatGPTとAI Overviewsで自社名が出るかを記録します。順位より先に、ここを見ます。
- SEOをやめてLLMOだけにしてよいですか？
- 分ける必要がありません。同じ記事で両方を狙う型にすれば、検索からの流入も残ります。