LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、生成AIが回答を作る際に自社サイトやブランド情報を引用・推薦されやすくするための最適化手法です。
検索窓にキーワードを打ち込んでリンクを選ぶ時代から、質問を投げればAIが一発で答えを生成する時代へ向かっていますね。
広告費やSEOだけに頼っていては、AIの回答欄に選ばれるチャンスを逃すかもしれません。
本記事では、LLMOが重要になる背景とSEOとの違い、さらに混在する類義語の整理までを一気に解説します。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは
LLMO : Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity などの生成AIが回答を作る際に、自社サイトやブランド情報を引用・推薦されやすくするための最適化手法です。
Googleなどの検索エンジンの検索結果（10本の青いリンク）に表示させるのではなく、AIチャットのワンアンサーやカード型概要に入り込むことがLLMOの目的です。
LLMOが大切な3つの理由
LLMOが大切になる理由は、以下の３つです。
- AIチャットが流入経路になるから
- 競合がまだ少ないから
- 検索行動の変化に対応するため
①AIチャットが流入経路になるから
AIチャットの流入経路が増えています。
2024年末以降、Google AI OverviewsやChatGPT経由のトラフィックが急増しており、「回答欄に名前が出る＝指名検索に直結する」という傾向が増えています。
参考：LLMO Explained: The New Frontier of Digital Visibility
②競合がまだ少ないから
LLMOという概念は、まだまだ普及し始めた新しいものです。LLMOに最適化されたサイトは全体の数％と推定され、今始めれば先行者利益がかなり取れると考えられます。
参考：LLMO: 10 Ways to Work Your Brand Into AI Answers
③検索行動の変化に対応するため
ユーザーの行動は「検索→クリック」から「質問→即答」へシフトしています。回答には1社しか載らないケースが多いため、LLMOが重要になると予想されます。
参考：LLMO: 9 tips to feature your brand in AI chatbots
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOの違いは、以下の表の通りです。
| 項目 | SEO | LLMO |
| 評価対象 | 検索エンジンのクローラ & アルゴリズム | 大規模言語モデル（LLM）の知識ベース & 推論 |
| 成果指標 | SERP順位・クリック数 | AI回答での引用有無・回答内ポジション |
| 最適化のポイント | キーワード出現率、被リンク、Core Web Vitals など | 構造化データ・FAQ設計、エンティティ明確化、ベクトル検索で拾われやすい語彙 |
| 競合状況 | 上位10件で可視化 | 回答に載るのは0〜数件。“入るか・入らないか”の二極化 |
LLMOは「検索結果の順位争い」よりもAIが引用する情報源になれるかどうかを追求する点で根本的にSEOとは異なります。
今後はSEOで培った「ユーザー意図の理解」を土台に、エンティティ設計・構造化マークアップなどを強化することがカギになると考えられます。
LLMOの類義語
LLMOには類義語が多く存在します。統一されるのはもう少し先になりそうなので、以下のような言葉をひとまず押さえておきましょう。
1. GEO
正式名称：Generative Engine Optimization
生成 AI （Google AI Overviewsなど）で回答文に入る／引用されることに特化したもの。GSO（Generative Search Optimization）と同義で扱われることが多い
2. GSO
正式名称：Generative Search Optimization
GEO の別称。「検索体験全体」を包括する意味で使い分ける人もいる。
3. AEO
正式名称：Answer Engine Optimization
Q&A形式の “答え” エンジン（ChatGPT、Perplexity など）で引用を狙う最適化。Google SGE 対策として語られることが多い。
4. AIO
正式名称：Artificial Intelligence Optimization
AIモデル内部での理解・取り込み自体を高める技術寄りの概念。Embedding設計やトークン効率まで含む場合もある。
5. AsEO
正式名称：Assistive Engine Optimization
生成AIをアシスタントと捉え、マルチターン会話やタスク支援で選ばれることを目的とするアプローチのこと。
6. AI SEO
正式名称：AI SEO
既存SEOにAI要素を足した総称的バズワード。定義は幅広く、上記各概念をまとめて呼ぶこともある。
7. CEO
正式名称：Conversational Engine Optimization
会話主体の検索（チャットUI）で検出・推薦されることにフォーカスした呼び名。
8. AskEO
正式名称：Ask Engine Optimization
質問→即答の一問一答型エンジン（例：音声アシスタント）最適化を強調する派生語。
どの呼称も「AI生成回答の材料として拾われるサイトやブランドになる」ことがゴールであることは共通です。
AEO ≒ GEO と呼ぶことも多く、現在では混在しているのが現状。明確な統一はまだ先かな、という印象です。
LLMOに関するよくある質問
Q. LLMOとSEOは全く別物ですか？
A. 基本概念は「検索で見つけてもらう」点で同じです。が、LLMO は生成AIに「引用されるか」が成果指標。順位より「回答欄に載るか」が勝敗を分けます。
Q. LLMOを始める⼀番簡単な施策は？
A. 既存ページにFAQ構造化データを追加し、質問形式の⾒出しを置くことです。構造化データの書き方は、以下の記事を参考にしてください。
Q. 競合が強い業界でも先行優位は取れますか？
A. 可能です。AI 回答は「重複しない具体例」を評価するため、独自事例を入れると大手より先に掲載されるケースが多いとされています。
Q. GEO・AEO・AIOと何が違うの？
A. 目的は「生成AIに引用される」ことであり、LLMOと基本的には同じです。呼称が乱立しているだけで、手法の中核は共通です。
Q. AIに引用されたかを調べる方法はある？
A. ChatGPTやPerplexity等で関連質問を実際に入力することで、自社ドメインが引用リンクに出るかを確認できます。
まとめ
LLMO（大規模言語モデル最適化）は、「検索順位」ではなく 生成AIの回答欄に載るか否か を左右する新しい勝負所です。
従来のSEOと共通する「ユーザー意図の深掘り」を土台にして
- エンティティ明確化
- 構造化データ・FAQ設計
を優先して整えることがLLMO対策の第一歩になりそうです。
呼び方は AEO / GEO / AIO など乱立しているのが現状。ですが、ゴールは「生成AIが最も信頼できる答えとして情報を引用させる」ことです。
まだ詳しい情報が出きっていない印象ですが、今からコツコツとLLMOを意識すれば先行者利益がゲットできるかもしれません。
#LLMO #大規模言語モデル最適化
