近年、SGE（Search Generative Experience）やPerplexity AIといったAI検索エンジンの台頭は、従来の検索エンジン最適化（SEO）のあり方に大きな変革をもたらしています。ユーザーが情報を得るプロセスは、キーワード検索によるWebサイト訪問から、AIが生成・要約した情報を直接受け取る形へとシフトしつつあります。
このような状況下で、企業が自社の情報をユーザーに届け、ビジネス機会を創出するためには、新たな戦略が不可欠です。そこで注目されるのが、LLMO（Large Language Model Optimization）です。
本記事では、LLMOを「AI検索で自社のコンテンツが適切に引用・参照されるようにWebサイトを最適化する施策」と定義します。これは、AIが情報を収集・解釈し、ユーザーに応答を生成する際に、自社のコンテンツが信頼できる情報源として優先的に扱われ、正確に引用・参照されることを目指す取り組みです。
特に、生成AIやSEOツールの導入により業務負担の削減や制作効率の向上を目指している中小企業のSEO担当者にとって、LLMOは極めて重要な概念となります。なぜなら、LLMOを適切に実施することで、以下のようなメリットが期待できるからです。
- 検索エンジンの進化とユーザー行動の変化への対応
- AIによる情報生成・要約における引用・参照機会の最大化
- 業務負担の削減と制作効率の向上への貢献
- 競合との差別化、検索1位獲得への新たな道筋
本記事は、中小企業のSEO担当者が「LLMO対策として明日から何をすべきか」を明確に理解し、具体的な実践に移せるよう、網羅的かつ専門的な情報を提供することを目的としています。以下の5つの具体的な対策を通じて、LLMOの核心に迫ります。
- 構造化データマークアップでAIの理解を深化させる
- E-E-A-Tの徹底でAIとユーザー双方からの信頼を獲得する
- エンティティSEOで専門性と関連性をAIに伝える
- AIフレンドリーなコンテンツ設計で引用・参照を最大化する
- テクニカルSEOの最適化でAIクローラーの巡回効率を高める
これらの対策を理解し実践することで、AI検索時代においても貴社のビジネス成長を加速させることが可能となるでしょう。
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LLMO対策1：構造化データマークアップでAIの理解を深化させる
LLMOにおいて、構造化データマークアップは、AI（特に大規模言語モデル、LLM）に対してWebサイトのコンテンツが持つ意味、文脈、そしてエンティティ間の関連性を明確に伝えるための極めて重要な手段です。
AIは、構造化された情報をより効率的かつ正確に解釈する傾向があります。これにより、AIが生成する回答における自社コンテンツの誤情報や不適切な引用リスクを低減し、引用の精度を高めることが期待できます。
これは、従来のリッチリザルト表示によるCTR向上だけでなく、AI生成アンサーにおける引用の質と機会を直接的に向上させる戦略的意義を持ちます。
具体的な実施ステップ
構造化データマークアップは、以下のステップで実施します。まず、自社のWebサイトのコンテンツを分析し、最適なスキーマタイプを選定します。次に、選定したスキーマタイプに基づいて、必須および推奨されるプロパティを定義します。
関連性の高いスキーマタイプの選定とプロパティ定義
まず、自社のコンテンツ特性に合致するスキーマタイプを選定します。中小企業でよく利用される、あるいは推奨されるスキーマタイプには以下のようなものがあります。
- 記事 (
Article,BlogPosting): ブログ記事やニュース記事向け。headline,author(PersonまたはOrganizationスキーマで詳細を記述),datePublished,dateModified,description,imageなどが重要です。 - 製品 (
Product): 物販サイト向け。name,image,description,brand,offers(価格、在庫状況など),aggregateRating,reviewがキーとなります。 - サービス (
Service): サービス提供企業向け。name,serviceType,provider(提供者情報),areaServed(提供エリア),descriptionを記述します。 - ローカルビジネス (
LocalBusiness): 店舗を持つビジネス向け。name,address,telephone,openingHours,geo(地理座標),priceRangeが重要です。 - FAQ (
FAQPage): よくある質問とその回答ページ向け。mainEntityプロパティ内に各質問(Question)と回答(Answer)を記述します。 - イベント (
Event): セミナーやワークショップなどのイベント情報向け。name,startDate,endDate,location,organizer,performerを定義します。
これらのスキーマタイプごとに、Schema.orgで定義されているプロパティを適切に記述します。Googleの「構造化データマークアップ支援ツール」や「スキーマバリデータ」などを活用して、必要なプロパティを確認・実装しましょう。
- JSON-LD形式でのマークアップ実装と検証構造化データの実装形式としては、Googleが推奨するJSON-LDが最も一般的です。HTMLの
<head>内または<body>内に<script type="application/ld+json">タグを用いて記述します。以下は、BlogPostingスキーマの簡単なJSON-LD記述例です（プレースホルダーを使用）。<script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "記事のURL" }, "headline": "記事のタイトル", "description": "記事の概要", "image": "記事のメイン画像のURL", "author": { "@type": "Person", "name": "著者名" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "公開組織名", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "組織ロゴのURL" } }, "datePublished": "公開日 (YYYY-MM-DD)", "dateModified": "最終更新日 (YYYY-MM-DD)" } </script>WordPressを利用している場合、Schema Pro、Yoast SEO、Rank Mathといったプラグインが構造化データの実装を支援してくれます。手動で実装する場合は、記述ミスがないよう注意が必要です。実装後は、Googleの「リッチリザルトテストツール」や「Schema Markup Validator」で検証し、エラーがあれば修正します。 - 実装後の効果測定と継続的改善構造化データを実装したら、その効果を測定し、必要に応じて改善を行います。
- Google Search Console (GSC): 「拡張」セクションで構造化データのエラーや警告を確認し、インデックス状況を監視します。
- リッチリザルトの表示状況: GSCの検索パフォーマンスレポートで、リッチリザルトが表示されたクエリや、その表示回数・クリック数を確認します。
- AI検索結果での引用状況: SGEなどのAI検索結果で自社コンテンツがどのように引用されているか、定期的に手動で確認します。将来的には専用ツールによる分析も期待されます。
期待される効果とKPI例
- AIによるコンテンツ理解度の向上、引用・参照精度の向上
- 検索結果での視認性向上（リッチリザルトによるCTR改善）
- KPI例: 構造化データエラー数（GSC）、リッチリザルト表示回数/クリック率、AI検索結果での引用回数/表示順位
LLMO対策2：E-E-A-Tの徹底でAIとユーザー双方からの信頼を獲得する
E-E-A-Tは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったもので、GoogleがWebサイトの品質を評価する上で非常に重視する概念です。
LLMOの文脈においても、E-E-A-Tは極めて重要です。AIは、信頼性の高い情報源を優先的に参照し、その情報を基に回答を生成する傾向があるため、E-E-A-Tを高めることは、AIによる引用・参照の可能性を直接的に高めることに繋がります。
特にYMYL（Your Money or Your Life）領域のコンテンツでなくとも、情報の正確性・信頼性はAIによる評価に不可欠です。高品質な情報源としてAIに認識されることは、ユーザーからの信頼獲得にも繋がり、間接的にSEO全体の評価を向上させます。
具体的なE-E-A-T施策
E-E-A-T施策は多岐にわたりますが、ここでは中小企業が取り組みやすいものに焦点を当てて解説します。重要なのは、それぞれの要素を意識し、Webサイト全体で一貫性を持たせることです。
経験（Experience）と専門性（Expertise）の明確化とコンテンツへの反映
- 著者情報（プロフィールページ、記事内署名）の充実: 著者の実績、資格、専門分野での経験年数などを具体的に記述します。可能であれば、構造化データ（
PersonスキーマやAuthorプロパティ）でマークアップし、AIに著者の専門性を伝えます。 - 専門家によるコンテンツ監修・レビュー体制の構築と明示: 該当分野の専門家がコンテンツ作成に関与している場合、その事実を明記し、監修者のプロフィールも掲載します。
- 一次情報、独自調査、事例に基づいた質の高いコンテンツ作成: 他のサイトの情報をまとめただけの内容ではなく、独自の経験や調査、具体的な事例に基づいたオリジナリティの高いコンテンツを提供します。
- 「私たちについて（About Us）」ページの充実: 企業やWebサイト運営者の専門性、実績、理念、沿革などを詳細に記述し、どのような組織が情報発信しているのかを明確にします。
権威性（Authoritativeness）の構築
- 関連性の高い権威あるサイトからの被リンク獲得: 質の高いコンテンツを発信し続けることで、自然な形で業界の権威あるサイトからリンクを獲得することを目指します。積極的なPR活動も有効です。
- 業界団体への所属、受賞歴、メディア掲載実績などのアピール: これらは客観的な権威性の証明となります。Webサイト上で分かりやすく提示しましょう。
- 専門家としての外部メディアへの寄稿や登壇: 自社サイト外での活動も、専門分野における権威性向上に寄与します。
信頼性（Trustworthiness）の担保
- 正確な情報提供の徹底: 公開する情報にはファクトチェックを行い、誤情報がないように努めます。必要に応じて情報ソース（参考文献やデータ出典など）を明記します。
- SSL化（HTTPS）によるサイトセキュリティの確保: サイト全体の常時SSL化は、ユーザーと検索エンジン双方からの信頼を得るための基本的な要件です。
- プライバシーポリシー、特定商取引法に基づく表記などの明確化: ユーザーが安心してサイトを利用できるよう、必要な法的情報を整備し、アクセスしやすい場所に掲載します。
- ユーザーレビューやお客様の声の掲載: 実際に製品やサービスを利用したユーザーからの肯定的なフィードバックは、信頼性を高める上で有効です（ただし、透明性を確保し、やらせレビューは避ける）。
- 問い合わせ先の明示と迅速な対応: ユーザーが疑問や問題を抱いた際に、容易に連絡が取れ、かつ迅速に対応する体制を整えることが信頼に繋がります。
期待される効果とKPI例
- AIからの評価向上、AI生成アンサーにおける引用優先度の向上
- ユーザーの信頼度向上、サイト内でのエンゲージメント向上、コンバージョン率改善
- KPI例: 重要クエリでの検索順位、ブランド名での検索数、被リンクの質と量（ドメインオーソリティなど）、直帰率/離脱率の改善、平均セッション時間、コンバージョン率
LLMO対策3：エンティティSEOで専門性と関連性をAIに伝える
エンティティSEOは、従来のキーワード中心のSEOから一歩進み、AI（特にLLM）が情報を理解する単位である「エンティティ」とその「関連性」に着目した最適化手法です。
エンティティとは、人、場所、組織、製品、概念など、明確に識別可能な「事物」や「概念」を指します。LLMOにおいてエンティティSEOが重要なのは、AIがコンテンツの表面的なキーワードだけでなく、その背後にあるエンティティ間の意味的な繋がりを理解することで、より文脈に即した正確な情報抽出や回答生成を行うためです。
自社、自社製品・サービス、専門分野などを明確なエンティティとしてAIに認識させ、それらの関連性をサイト内外で強化することで、AIによるコンテンツ理解を助け、より適切かつ質の高い引用・参照を促すことができます。Googleのナレッジグラフやナレッジパネルへの登録・情報最適化も、エンティティSEOの重要な側面です。
具体的なエンティティ最適化ステップ
まず自社にとって重要なエンティティを明確に定義します。次に、構造化データやコンテンツ内の記述を通じて、これらのエンティティに関する情報をAIに効果的に伝えます。さらに、エンティティ同士の関連性を強化することで、AIの理解を深めます。
主要エンティティの特定と定義
- 核となるエンティティのリストアップ: 自社（組織名）、ブランド名、主要な製品・サービス名、代表者や主要な専門家（人物名）、事業ドメインにおける重要な専門用語や概念などをリストアップします。
- 各エンティティの明確な定義と説明文の作成: 各エンティティが何であるかを簡潔かつ正確に説明する文章を用意します。これはサイト内の説明文や構造化データに使用します。
- 外部データベースでの認識状況の確認: Wikipedia、Wikidata、業界専門のデータベース、Googleナレッジグラフ（検索結果で自社名や製品名を検索し、ナレッジパネルが表示されるかなど）で、自社のエンティティがどのように認識・記述されているかを確認します。情報が古い、または不正確な場合は、可能な範囲で修正を試みます（例：Wikipedia記事の編集提案、Googleビジネスプロフィールの更新）。
コンテンツ内でのエンティティの明確化と関連付け
- 一貫したエンティティ名の使用: コンテンツ内で主要エンティティに言及する際は、正式名称を用いるなど、一貫した名称を使用します。
- ハブページ（ピラーページ）の作成: 特定の重要なエンティティ（例：主力サービス、専門分野）に関する情報を網羅的に提供する中心的なページ（ピラーページ）を作成し、関連する詳細ページ（クラスターコンテンツ）から内部リンクを集めます。
- 内部リンク戦略によるエンティティ間の関連性強化: 例えば、製品紹介ページから、その製品に使用されている基幹技術の解説ページへリンクするなど、関連性の高いエンティティ間で内部リンクを戦略的に設置し、AIにその繋がりを伝えます。アンカーテキストもエンティティ名を意識したものにします。
- 構造化データによるエンティティ情報のマークアップ:
Organization,Product,Service,Person,Event,Placeなど、適切なスキーマタイプを用いてエンティティ情報をマークアップします。特にsameAsプロパティを使用して、自社サイト内のエンティティ情報を、Wikipediaの該当ページURLや公式SNSアカウントのURLなど、外部の権威あるエンティティ情報源と紐付けることは非常に有効です。
外部エンティティシグナルの活用
- Googleビジネスプロフィールの最適化: 中小企業、特に地域密着型のビジネスにとっては極めて重要です。NAP情報（名称、住所、電話番号）の一貫性を保ち、提供サービス、営業時間、写真、投稿などを最新の状態に保ちます。
- 業界ディレクトリ、レビューサイトへの登録と情報の一貫性維持: 信頼できる業界団体やビジネスディレクトリ、レビューサイトに自社情報を登録し、ここでもNAP情報や事業内容説明の一貫性を保ちます。
- 関連性の高い外部サイトからの言及や引用（サイテーション）の獲得: 被リンクだけでなく、リンクなしの言及（ブランド名、製品名など）もエンティティ認識のシグナルとなり得ます。質の高い情報発信やPR活動を通じて、これらを増やします。
期待される効果とKPI例
- AIによる自社・自社商材の専門性・関連性の正確な認識
- ブランド名や主要エンティティ名での検索時におけるナレッジパネルでの表示機会増加
- AI検索結果における、より文脈に即した、質の高い引用・参照
- KPI例: ブランド名や主要エンティティ名での検索順位、ナレッジパネル表示回数/クリック率、Googleビジネスプロフィール経由のWebサイトアクセス数/電話問い合わせ数/ルート検索数、AI検索結果でのエンティティ関連情報の表示精度と引用回数
LLMO対策4：AIフレンドリーなコンテンツ設計で引用・参照を最大化する
LLMは、構造化され、明確で、簡潔な情報を効率的に処理し、理解する傾向があります。そのため、LLMOにおいては、AIが情報を抽出しやすく、引用・参照しやすいようにコンテンツを設計することが不可欠です。
例えば、ユーザーの具体的な疑問に直接答える質問応答形式（Q&A）のコンテンツや、要点が整理されたリスト形式のコンテンツは、AIがアンサーを生成する際の直接的な情報源となりやすいです。コンテンツの可読性、論理構成の明瞭さ、そして情報の粒度が適切であることは、AIによる解釈の精度を高め、結果として引用・参照の機会を増やすことにつながります。
具体的なコンテンツ設計・ライティング手法
AIが情報を抽出しやすい構造化されたコンテンツを作成するために、見出し、リスト、表などを効果的に活用しましょう。重要なポイントは強調し、専門用語は丁寧に解説することで、AIの理解を助け、引用・参照の可能性を高めます。
明確なQ&A形式の導入とFAQコンテンツの充実
- 具体的な質問の想定と簡潔な回答の用意: ターゲットユーザーが検索エンジンに入力しそうな具体的な質問（例：「〇〇の料金は？」「△△の使い方は？」）を想定し、それらに対する直接的で簡潔、かつ網羅的な回答を用意します。
- FAQページの作成と構造化データマークアップ: よくある質問とその回答をまとめた専用のFAQページを作成し、
FAQPageスキーマを用いて構造化データマークアップを施します。これにより、検索結果でFAQリッチリザルトとして表示される可能性が高まるだけでなく、AIがQ&A情報を効率的に認識できます。 - 記事内Q&Aセクションの設置: 長文の記事内にも、「〇〇とは？」「よくあるご質問」といった形でQ&Aセクションを設け、重要なポイントを分かりやすく提示します。
トピッククラスタモデルの活用と論理的な情報構造
- ピラーページとクラスターコンテンツの連携: 主要なトピック（例：サービス全体像、主要な問題解決策）を扱う包括的な「ピラーページ」を作成し、それに関連するより詳細なサブトピック（例：個別機能、特定状況での利用法）を扱う「クラスターコンテンツ」を複数作成します。これらを内部リンクで密に結びつけることで、トピック全体の網羅性と専門性を示し、AIにサイトの主題構造を理解させます。
- 見出しタグ（H1～H6）の適切な使用: H1タグはページタイトルに1つだけ使用し、H2、H3…と続く見出しタグを階層的に正しく使用して、文章の論理構造を明確にします。これにより、AIはコンテンツのセクションごとの主題や重要度を把握しやすくなります。
- 目次（Table of Contents）の設置: 特に長文コンテンツの場合、ページ冒頭に目次を設置することで、ユーザーとAI双方のナビゲーションを助け、コンテンツ全体の構成を理解しやすくします。
簡潔かつ平易な文章表現と要点の強調
- 一文を短く、専門用語は解説: 可能な限り一文を短く、平易な言葉で記述します。専門用語や業界用語を使用する場合は、初出時に注釈や解説を加えるか、用語集ページへのリンクを設置します。
- 箇条書き、太字、表の活用: 重要な情報、手順、比較などは、箇条書き、太字（
<strong>タグ）、表（<table>タグ）などを活用して視覚的に分かりやすく提示します。これにより、AIも要点を抽出しやすくなります。 - 結論ファーストの文章構成（PREP法など）: 特に説明や回答を求めるセクションでは、まず結論（Point）を述べ、次に理由（Reason）、具体例（Example）、そして再度結論（Point）を繰り返すPREP法などを意識することで、情報を整理し、AIとユーザー双方の理解を促進します。
マルチモーダルコンテンツの活用と代替テキストの最適化
- 視覚コンテンツによる理解促進: テキストだけでなく、関連性の高い画像、図解、インフォグラフィック、動画などのマルチモーダルコンテンツを適切に配置し、ユーザーの理解を助けます。
- 画像への具体的なalt属性（代替テキスト）設定: 全ての意味を持つ画像には、その画像の内容を具体的に説明するalt属性を記述します。これは視覚障碍を持つユーザーのアクセシビリティ向上だけでなく、AIが画像内容を理解する上でも非常に重要です。
- 動画への字幕やトランスクリプト提供: 動画コンテンツには、字幕ファイル（例：SRT形式）を提供したり、動画の内容を文字起こししたトランスクリプトをページ内に掲載したりすることで、AIが動画の内容を把握しやすくなります。
期待される効果とKPI例
- AIによる情報抽出の容易化、AI生成アンサーでの直接的な引用増加
- ユーザーの疑問解決への貢献、サイト滞在時間の延長、エンゲージメント向上
- 検索結果における強調スニペットや「People Also Ask（他の人はこちらも質問）」での表示機会増加
- KPI例: AI検索結果での引用回数/スニペット表示回数、FAQページのPV数/読了率、平均ページ滞在時間、直帰率の低下、強調スニペットやPAAでの表示クエリ数
LLMO対策5：テクニカルSEOの最適化でAIクローラーの巡回効率を高める
LLMOを成功させるための大前提として、AIクローラー（従来のGooglebotだけでなく、LLMの学習データ収集を目的とする新しいクローラー、例えばGoogle-Extendedなど）がWebサイトのコンテンツに容易にアクセスし、効率的にクロール・インデックスできる状態を確保することが不可欠です。
サイトの表示速度、モバイルフレンドリー性、適切な内部リンク構造、そしてクローラーへの指示（robots.txtやsitemap.xml）といったテクニカルSEOの要素は、AIによるサイト評価とユーザー体験の両方に直接的な影響を与えます。
これらの基盤が整っていなければ、どれだけ優れたコンテンツを用意しても、AIに適切に認識・評価されず、LLMOの土俵にすら立てない可能性があります
具体的なテクニカルSEO最適化項目
ページ表示速度の改善は最重要課題です。PageSpeed Insightsなどでボトルネックを特定し、画像最適化、ブラウザキャッシュの活用、レンダリングブロックリソースの削減などを行いましょう。モバイルフレンドリー対応も必須です。レスポンシブデザインを採用し、viewport設定を最適化してください。
サイト構造の最適化と内部リンク戦略
- 論理的で浅い階層のサイト構造: ユーザーやクローラーがサイト内のどのページにも数クリック以内で到達できるような、シンプルで論理的なディレクトリ構造（例：トップページ → カテゴリページ → 詳細ページ）を目指します。
- 重要なページへの内部リンク集中とアンカーテキストの最適化: LLMOで特にAIに参照させたい重要なコンテンツページ（例：主力製品・サービスページ、包括的な解説ページ）に対して、関連性の高いページから文脈に合ったアンカーテキストで内部リンクを集めます。
- パンくずリストの設置: ユーザーがサイト内での現在位置を把握しやすくし、クローラーにとってもサイト構造を理解する助けとなるパンくずリストを適切に設置します（構造化データでのマークアップも推奨）。
- 孤立ページやリンク切れの解消: サイト内でどのページからもリンクされていない孤立ページや、リンク切れ（404エラー）を定期的にチェックし、修正します。これらはクローラビリティを損ねる要因となります。
robots.txt のLLM向け設定と sitemap.xml の最適化
robots.txtによるクロール制御:User-agent: Google-Extended（GoogleのVertex AI生成モデル群が使用するクローラー）など、LLM学習用クローラーを意識した記述をrobots.txtに追加し、クロールを許可または必要に応じて特定のディレクトリを禁止する設定を行います。AIに学習させたくない情報（例：利用規約の定型文、プライベートな情報が含まれる可能性のあるディレクトリ）はDisallowで指定することを検討します。sitemap.xmlの最新化とGSCへの登録: サイト内の重要なURLを網羅したXMLサイトマップを作成・維持し、常に最新の状態に保ちます。Google Search Consoleに登録し、クローラーが新しいコンテンツや更新されたコンテンツを迅速に発見できるようにします。- HTMLサイトマップの設置検討: XMLサイトマップとは別に、ユーザー向けのHTMLサイトマップを設置することも、ユーザビリティ向上とクローラビリティ補助の観点から有効な場合があります。
表示速度の改善（コアWebバイタル対応）
- コアWebバイタル（LCP, INP, CLS）の各指標改善: LCP（Largest Contentful Paint：最大コンテンツの描画時間）、INP（Interaction to Next Paint：インタラクションの応答性）、CLS（Cumulative Layout Shift：レイアウトのずれの累積）といったユーザー体験に直結する指標を良好な状態に保ちます。
- 具体的な改善策: 画像の最適化（適切なフォーマット選択、圧縮）、ブラウザキャッシュの活用、不要なJavaScript/CSSの削減・遅延読み込み、CDN（Content Delivery Network）の導入、サーバーの応答時間短縮などを実施します。
- 定期的な測定と改善: PageSpeed InsightsやLighthouseといったツールで定期的にサイトの表示速度を測定し、改善点を特定して対応します。
モバイルフレンドリー対応とアクセシビリティ向上
- レスポンシブデザインの採用: スマートフォン、タブレット、PCなど、あらゆるデバイスの画面サイズでコンテンツが適切に表示・操作できるように、レスポンシブWebデザインを導入します。
- モバイルユーザビリティテストの実施: Googleのモバイルフレンドリーテストなどを利用して、モバイル端末での使いやすさを確認します。タップターゲットのサイズや間隔、フォントサイズなども重要です。
- Webアクセシビリティの確保: WCAG（Web Content Accessibility Guidelines）などの指針に基づき、色覚多様性への配慮（十分なコントラスト比）、キーボードのみでの操作への対応、スクリーンリーダーへの配慮など、より多くの人が情報にアクセスしやすいサイト作りを心掛けます。これはAIによるコンテンツ解釈の質向上にも間接的に貢献する可能性があります。
その他（重複コンテンツの正規化、HTTPS化など基本的なSEO要素の徹底）
canonicalタグによるURL正規化: パラメータ付きURLや印刷用ページなど、内容が重複する複数のURLが存在する場合は、rel="canonical"タグを使用して検索エンジンに評価を集中させたい正規URLを明示します。- サイト全体のHTTPS化: サイト全体の通信を暗号化するHTTPS化は、セキュリティと信頼性の観点から必須です。
期待される効果とKPI例
- AIクローラーによる効率的なクロールとインデックス促進、最新コンテンツの迅速な認識
- サイトの健全性向上、ユーザー体験改善による間接的なSEO評価向上
- インデックスカバレッジの向上、クロールバジェットの効率的活用
- KPI例: GSCでのクロールエラー数/クロールされたページ数/インデックスカバレッジ率、PageSpeed Insightsスコア（特にコアWebバイタルの各指標）、モバイルフレンドリーテスト結果、
Google-ExtendedなどのLLMクローラーのクロール頻度（サーバーログ分析が必要な場合あり）
まとめ：LLMO対策を実践し、AI検索時代を勝ち抜く中小企業へ
本記事では、AI検索時代における新たなSEO戦略「LLMO（Large Language Model Optimization）」の重要性と、中小企業のSEO担当者が具体的に取り組むべき5つの対策について詳細に解説してきました。
- 構造化データマークアップ: AIにコンテンツの意味や構造を正確に伝え、理解を深化させる。
- E-E-A-Tの徹底: 経験、専門性、権威性、信頼性を高め、AIとユーザー双方からの評価を獲得する。
- エンティティSEO: 自社や製品・サービスを明確な「エンティティ」としてAIに認識させ、関連性を強化する。
- AIフレンドリーなコンテンツ設計: AIが情報を抽出しやすく、引用・参照しやすい形でコンテンツを提供する。
- テクニカルSEOの最適化: AIクローラーが効率的にサイトを巡回・評価できる健全な技術基盤を構築する。
これらの対策は、それぞれが独立しているわけではなく、相互に関連し合いながらLLMOの効果を高めます。
例えば、E-E-A-Tの高い専門家が作成したAIフレンドリーなコンテンツを、適切な構造化データでマークアップし、テクニカルSEOが最適化されたサイトで公開することで、エンティティとしての認識も深まり、AIによる引用・参照の可能性が最大限に高まります。
LLMO対策は多岐にわたるため、すべてを一度に完璧に行うのは困難かもしれません。しかし、重要なのは「できることから始める」という姿勢です。
- 優先順位の付け方: まずは自社の現状のリソースや課題を考慮し、比較的取り組みやすく、かつ効果が見込まれる対策から着手しましょう。例えば、Googleビジネスプロフィールの情報更新・充実、既存コンテンツへのFAQセクション追加と
FAQPageスキーマの実装、主要ページのArticleやProductスキーマの導入などは、比較的早期に効果を実感しやすいかもしれません。 - スモールスタートの推奨: 小さな改善でも構いません。一つひとつの施策を実行し、その効果を検証しながら、徐々に範囲を広げていくことが、継続的な取り組みの鍵となります。小さな成功体験を積み重ねることがモチベーション維持にも繋がります。
- ツールの活用: Google Search Consoleをはじめ、多くの無料または低コストで利用できるツールが存在します。これらを積極的に活用し、効率的な分析と改善を進めましょう。
LLMO対策は、短期的なテクニックの追求ではなく、「良質なコンテンツを、ユーザーとAI双方にとって分かりやすく、信頼できる形で提供する」というSEOの本質に根差した普遍的な取り組みであると捉えることが重要です。
AIが自社の情報を正しく理解し、適切に活用してくれるようになれば、SEO担当者はより戦略的な業務（例えば、高度なコンテンツ企画や市場分析など）に注力できるようになり、結果として業務負担の削減や制作効率の向上にも繋がるでしょう。