【最新版】LLMO（GEO）対策とは？SGEで上位表示を目指す具体的な方法を徹底解説

GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）の登場により、これまでのSEO対策が通用しなくなるのではと不安を感じていませんか？本記事では、次世代の検索エンジン最適化である「LLMO（GEO）対策」について、その本質と重要性を分かりやすく解説します。SGEで上位表示されるために最も重要な結論は、E-E-A-Tを強化し、AIから「信頼できる独自の一次情報源」として認識されることです。この記事を読めば、従来のSEOとの違いを理解し、著者情報の明記や構造化データの実装といった、明日から実践できる具体的な対策が分かります。変化する検索環境に適応し、競合に差をつけるための第一歩を踏み出しましょう。

LLMO（GEO）対策が求められる背景 SGEの登場とSEOの変化

2023年、Googleは検索体験を根底から覆す可能性を秘めた新機能「SGE（Search Generative Experience）」のテストを米国で開始しました。これは、検索結果にAIが生成した要約を表示するもので、検索エンジンの歴史における大きな転換点と言えます。この変化に伴い、Webサイト運営者やマーケターは、従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なる新たなアプローチ、「LLMO（GEO）対策」への対応を迫られています。本章では、なぜ今LLMO対策が求められるのか、その背景にあるSGEの登場とSEOの変化について詳しく解説します。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは何か

LLMOとは、「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、SGEのような生成AIが生成する回答（AIスナップショット）内に、自社のコンテンツや情報を引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。従来のSEOが、検索結果ページ（SERPs）におけるWebサイトの順位を上げることを目的としていたのに対し、LLMOはAIの生成する回答そのものに影響を与えることを目指す点で大きく異なります。AIがユーザーの質問に対して最適な回答を生成する際、その情報源として信頼性が高く、有益なコンテンツが選ばれるため、LLMOではコンテンツの質や専門性、権威性がこれまで以上に重要になります。

GEO（Generative Engine Optimization）との関係性

LLMOと共によく使われる言葉に「GEO（Generative Engine Optimization）」があります。これは「生成エンジン最適化」と訳され、LLMOとほぼ同義で用いられることがほとんどです。両者の厳密な違いを理解しておくと、より深くこの新しい概念を捉えることができます。

用語	英語表記	日本語訳	主な焦点
LLMO	Large Language Model Optimization	大規模言語モデル最適化	AIの思考の根幹となる「大規模言語モデル」自体に、自社の情報を学習・認識させるための最適化
GEO	Generative Engine Optimization	生成エンジン最適化	AIが搭載された検索エンジンという「プラットフォーム全体」に対して、自社コンテンツが有利に扱われるための最適化

このように、LLMOがAIの「モデル」に焦点を当てるのに対し、GEOはAIが搭載された「検索エンジン」というより広いシステム全体を対象とします。しかし、実際の対策において両者を明確に区別することは難しく、多くの専門家はこれらを同じ概念として扱っています。本記事でも、基本的には「生成AI検索に対する最適化」という意味で、LLMO（GEO）として解説を進めます。

なぜ今LLMO（GEO）対策が重要なのか

LLMO（GEO）対策がこれほどまでに注目される最大の理由は、SGEがもたらすユーザーの検索行動の劇的な変化にあります。SGEが本格的に導入されると、ユーザーは検索結果の上部に表示されるAIの回答を読むだけで、疑問を解決してしまうケースが増えると予測されます。これはつまり、これまでのように検索結果の青いリンクをクリックして個別のWebサイトを訪問するという行動が大幅に減少する可能性を意味します。

この変化は、Webサイト運営者にとって従来のオーガニック検索からのトラフィックが大幅に減少するという深刻なリスクをはらんでいます。どれだけ優れたコンテンツを作成し、SEO対策で上位表示を達成しても、AIの回答に引用されなければユーザーの目に触れる機会すら失ってしまうかもしれません。だからこそ、AIに「信頼できる情報源」として認識され、その回答に自社の情報やサイトへのリンクが表示されるように働きかけるLLMO対策が、今後のデジタルマーケティングの生命線となるのです。日本での本格導入はまだ先ですが、今のうちから対策を始めることが、競合他社に対する大きな先行者利益につながることは間違いありません。

LLMO（GEO）対策と従来のSEOの違いを理解する

SGEの登場により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。これからの時代に求められるLLMO（GEO）対策を正しく実践するためには、まず従来のSEOとの違いを明確に理解することが不可欠です。ここでは、SGEがもたらす変化と、それに伴うSEOの考え方のシフトについて詳しく解説します。

SGEが検索体験をどう変えるか

SGE（Search Generative Experience）は、Googleの検索結果に生成AIによる回答を直接表示する新しい機能です。ユーザーが質問やキーワードを入力すると、AIがウェブ上の複数の情報を要約・統合し、会話形式で分かりやすい答えを生成します。この「AIスナップショット」と呼ばれる回答が、従来の検索結果リストの上部に表示されるようになります。

この変化により、ユーザーの行動は大きく変わることが予測されます。これまでのように、複数のウェブサイトをクリックして情報を探すのではなく、検索結果画面だけで必要な答えを得られるケースが増えるでしょう。これは「ゼロクリックサーチ」の増加を意味し、ウェブサイトへの直接的なトラフィックが減少する可能性があります。SGEは、ユーザーがより迅速かつ直感的に情報を得られるように検索体験そのものを再定義するものであり、私たちはこの新しい環境に適応しなければなりません。

E-E-A-Tの重要性がさらに高まる理由

E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取った、Googleがコンテンツの品質を評価するための重要な指標です。SGEの登場により、このE-E-A-Tの重要性は従来以上に高まります。

なぜなら、生成AIが回答を生成する際、その情報の信頼性を担保するために、E-E-A-Tの高いコンテンツを優先的に参照ソースとして利用すると考えられるからです。AIは、誰が書いたかわからない匿名の情報よりも、特定の分野における専門家や、実際に何かを体験した人物が発信する、権威と信頼のある情報を重視します。特に、健康や金融といった人々の生活に大きな影響を与えるYMYL（Your Money or Your Life）領域では、この傾向はさらに顕著になるでしょう。従来のSEOでも重要視されていましたが、SGE時代においては、AIに「引用する価値のある情報源」として選ばれるための必須条件となると言えます。

これまでのSEO対策だけでは不十分になる可能性

SGEの普及は、これまでのSEO対策の常識を覆す可能性があります。キーワードの配置や被リンクの数といったテクニカルな側面に偏重した施策だけでは、AIが生成する回答の情報源として選ばれにくくなるためです。LLMO（GEO）対策と従来のSEOの主な違いを以下の表にまとめました。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索アルゴリズム（ランキング要因）	検索アルゴリズム + 生成AI（大規模言語モデル）
評価のポイント	キーワード、被リンク、技術的要素、コンテンツの網羅性など	情報の正確性、独自性、文脈の明瞭さ、E-E-A-Tの証明がより重視される
コンテンツの役割	オーガニック検索での上位表示によるトラフィック獲得	AIスナップショットでの引用・参照による認知度向上と信頼性の獲得が加わる
目指すゴール	検索結果1ページ目、1位表示	オーガニック検索での上位表示 + AIスナップショットの主要な情報源になること

このように、LLMO（GEO）対策では、検索エンジンだけでなく、その先にある「AI」と「ユーザー」の両方を強く意識する必要があります。単に検索順位を上げるだけでなく、自社のコンテンツが信頼できる情報源としてAIに認識され、SGEの回答に引用されることを目指すという、新たな視点が求められるのです。表面的なテクニックに頼るのではなく、ユーザーの疑問に真摯に答え、独自の価値を提供するという、コンテンツ作成の原点に立ち返ることが成功への鍵となります。

SGEで上位表示を実現する具体的なLLMO（GEO）対策

SGE（Search Generative Experience）の登場により、検索エンジンの評価基準は新たな次元へと移行しつつあります。従来のSEO対策に加え、生成AIにコンテンツの価値を正しく理解させ、その生成結果（スナップショット）に引用されるための「LLMO（Large Language Model Optimization）」または「GEO（Generative Engine Optimization）」が不可欠です。ここでは、SGEで上位表示を目指すための、明日から実践できる5つの具体的な対策を詳しく解説します。

対策1 著者情報と監修者情報を明記し専門性を証明する

SGEは、情報の信頼性を非常に重視します。そのため、Googleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の概念は、LLMOにおいてさらに重要な意味を持ちます。特に「誰がその情報を発信しているのか」という点は、AIが信頼性を判断する上での根幹となります。

具体的な施策として、記事内やサイト内に著者情報や監修者情報を詳細に記載することが挙げられます。単に名前を載せるだけでなく、以下のような情報を網羅したプロフィールページを用意し、各記事からリンクさせることが効果的です。

• 顔写真
• 経歴や実績（具体的なプロジェクト名や数値を含む）
• 保有資格や所属学会
• 専門分野
• SNSアカウントや個人ブログへのリンク

特に医療、金融、法律など、人々の生活に大きな影響を与えるYMYL（Your Money or Your Life）領域のコンテンツでは、その分野の第一人者や公的資格を持つ専門家による監修が必須と言えるでしょう。著者と監修者の専門性を明確に提示することで、AIはコンテンツの信頼性を高く評価し、SGEのスナップショットで引用される可能性が飛躍的に高まります。

対策2 独自の一次情報と経験を盛り込んだコンテンツを作成する

生成AIは、インターネット上に存在する膨大な情報を学習して回答を生成します。つまり、どこにでも書かれているような一般的な情報だけでは、他のコンテンツとの差別化が困難です。そこで重要になるのが、独自の一次情報や書き手自身の経験に基づいたコンテンツです。

AIが学習していない、あるいは学習しきれていないユニークな情報は、SGEにとって非常に価値が高いと判断されます。以下のような要素を積極的にコンテンツに盛り込みましょう。

• 自社で実施したアンケート調査や市場分析の結果
• 製品やサービスを実際に使用した詳細なレビュー（メリット・デメリットを含む）
• 顧客へのインタビューや導入事例の紹介
• 独自の実験や検証から得られたデータ
• 書き手自身の成功体験や失敗談

単なる情報の再構成ではなく、あなたしか語れない「生きた情報」を付加価値として提供することが、LLMO時代のコンテンツ戦略の核となります。これらの一次情報は、コンテンツの独自性と信頼性を担保し、SGEが参照すべき重要な情報源として認識されるための鍵です。

対策3 構造化データマークアップでAIに情報を正しく伝える

構造化データは、Webページに書かれている情報が「何であるか」を検索エンジンやAIに対して明確に伝えるための記述方法です。人間が自然に理解できる文章の文脈も、AIにとっては解釈が難しい場合があります。構造化データを用いて情報を整理することで、AIはコンテンツの内容をより正確に、かつ効率的に理解できるようになります。

特に、LLMO対策として重要なのが「企業情報（Organization）」と「著者情報（Person）」のマークアップです。これにより、コンテンツの発信元とその書き手の信頼性を直接的にAIへ伝えられます。実装には、Googleが推奨するJSON-LD形式を用いるのが一般的です。

企業情報（Organization）の記述

Webサイトの運営元がどのような組織であるかを明示します。これにより、サイト全体の信頼性と権威性が向上します。

プロパティ	記述する内容
@type	“Organization”（組織）や “Corporation”（企業）などを指定します。
name	正式な企業名や組織名を記述します。
url	公式サイトのURLを記述します。
logo	企業のロゴ画像のURLを記述します。
address	本社の住所を記述します。
telephone	代表の電話番号を記述します。

著者情報（Person）の記述

記事の執筆者が誰であるかを明示します。これにより、コンテンツの専門性とE-E-A-TをAIに直接アピールできます。

プロパティ	記述する内容
@type	“Person”（個人）を指定します。
name	著者の氏名を記述します。
url	著者のプロフィールページやSNSアカウントのURLを記述します。
jobTitle	役職（例：「SEOコンサルタント」）を記述します。
worksFor	所属している企業情報（Organization）を記述します。
sameAs	関連する他のWebページ（SNS、執筆記事一覧など）のURLを複数記述できます。

これらの構造化データを適切に実装することは、AIとのコミュニケーションを円滑にし、コンテンツの価値を正しく評価してもらうための技術的な土台となります。

対策4 NAP情報を統一しサイテーションを増やす

NAP情報とは、「Name（名前）」「Address（住所）」「Phone（電話番号）」の頭文字を取ったもので、企業や店舗の実在性を示す基本情報です。このNAP情報が、公式サイト、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSなど、Web上のあらゆる媒体で表記揺れなく統一されていることが極めて重要です。

情報に一貫性がないと、AIはそれらを別の組織の情報として誤認識する可能性があり、信頼性の評価が分散してしまいます。一方で、情報が統一されていれば、AIは「この組織は確かに実在し、信頼できる」と判断しやすくなります。

さらに、サイテーション（言及）を増やすことも有効です。サイテーションとは、被リンクがなくても、第三者のサイト（業界団体の名簿、地域のポータルサイト、レビューサイトなど）でNAP情報が引用されることを指します。多くの信頼できるサイトで言及されているという事実は、その組織の知名度と信頼性を客観的に証明するシグナルとなり、LLMO/GEOにおいても強力な評価要因となります。

対策5 質の高い被リンクと外部からの言及を獲得する

被リンクの重要性は、従来のSEOからLLMO/GEOの時代になっても変わりません。むしろ、「第三者からの評価」という側面で、その質がより一層問われるようになります。AIは、どのようなサイトから、どのような文脈でリンクされているかを分析し、コンテンツの権威性や信頼性を評価します。

質の高い被リンクや言及を獲得するための戦略は、小手先のテクニックではなく、良質なコンテンツ作成が原点となります。

• 公的機関や研究機関のデータを引用した信頼性の高い記事を作成する。
• 独自の調査結果やインフォグラフィックなど、他者が引用したくなるオリジナルコンテンツを発信する。
• 業界のニュースに対する専門的な見解や分析を発信し、プレスリリー스를活用する。
• 権威あるメディアや専門家からインタビューを受け、自社の専門性をアピールする。

重要なのはリンクの数ではなく、自社の専門性や権威性を補強してくれるような、関連性の高い優良なサイトからの自然な被リンクと文脈に沿った言及です。これらの外部からの評価は、AIがあなたのコンテンツをSGEで推薦する際の、強力な後押しとなるでしょう。

LLMO（GEO）対策を進める上での注意点

LLMO（GEO）対策は、SGEの登場によって注目され始めた新しい概念であり、まだ確立された手法が存在しないのが現状です。そのため、誤った情報に惑わされたり、本質を見失った施策に走ってしまったりする危険性も少なくありません。ここでは、LLMO対策を効果的に進めるために必ず押さえておくべき注意点を3つ解説します。

小手先のテクニックではなくユーザーファーストを徹底する

LLMOやGEOという言葉を聞くと、何か特別なAI向けのハッキング技術や、検索エンジンを欺くためのテクニックが存在するように感じるかもしれません。しかし、それは大きな誤解です。SGEを含むGoogleの検索エンジンが目指す最終的なゴールは、いつの時代も「ユーザーの検索意図に対して最も的確で満足度の高い回答を提供する」ことです。

つまり、LLMO（GEO）対策の本質は、AIを操作するテクニックではなく、どこまでもユーザーにとって価値のある情報を提供し続けることに他なりません。AIが生成する回答の品質は、その学習元となるウェブ上のコンテンツに大きく依存します。したがって、AIに高く評価されるためには、人間であるユーザーが読んだときに「役に立った」「信頼できる」「この記事にしか書かれていない情報だ」と感じるような、質の高いコンテンツを作成することが最も重要です。Googleが提唱する「ヘルプフルコンテンツ」の理念こそ、LLMO対策の根幹をなす考え方であると理解しましょう。

AI生成コンテンツの適切な活用方法

LLMO対策を考える上で、AIによるコンテンツ生成ツールの活用は避けて通れないテーマです。Googleは、AIを使用してコンテンツを作成すること自体を禁止してはいません。問題となるのは、その「使い方」です。質の低いコンテンツを量産したり、専門家のレビューを経ずに無責任な情報を発信したりすることは、Googleのスパムに関するポリシーに違反する可能性があります。

AI生成コンテンツは、あくまでもコンテンツ制作を効率化するための「アシスタント」として捉えるべきです。AIは「壁打ち相手」や「優秀なリサーチャー」にはなりますが、コンテンツの品質を最終的に担保し、責任を負うのは人間である専門家です。AIの能力を正しく理解し、以下の表を参考に適切な活用を心がけましょう。

評価項目	適切な活用方法（推奨）	不適切な活用方法（非推奨）
目的	記事構成案のブレインストーミング、リサーチの補助、文章の校正・リライト、アイデア出しなど、人間の専門家が業務を効率化するために利用する。	人間のレビューや編集を介さずに、ツールを使ってコンテンツを自動で大量生産する。
ファクトチェック	AIが生成した内容について、必ずその分野の専門家が事実確認（ファクトチェック）を行い、情報の正確性を担保する。	AIが生成した情報を鵜呑みにし、事実確認を怠ったまま公開する。結果として誤った情報を拡散してしまう。
独自性と専門性	AIが生成した一般的な情報に、自社独自のデータ、専門家としての経験、一次情報、独自の考察などを加え、オリジナリティの高いコンテンツに昇華させる。	他のサイトにも書かれているような一般的な情報のみで構成され、独自性やE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が欠如している。

LLMO対策の相談ならナレッジホールディングスへ

LLMO（GEO）対策は、SGEのアルゴリズムが常にアップデートされていくため、継続的な情報収集と分析、そしてスピーディーな施策実行が求められる専門性の高い領域です。「何から手をつければ良いかわからない」「自社のリソースだけで最新の動向を追い続けるのは難しい」と感じているWeb担当者様も多いのではないでしょうか。

そのようなお悩みをお持ちでしたら、ぜひ一度ナレッジホールディングスにご相談ください。弊社では、最新のSGE動向を常に監視・分析し、E-E-A-Tを最大限に高めるためのコンテンツ戦略立案から、AIに情報を正しく伝えるための構造化データマークアップの実装支援まで、一気通貫でサポートいたします。

貴社のビジネスとWebサイトの現状を丁寧にヒアリングし、SGE時代に勝ち抜くための最適なLLMO対策をご提案します。小手先のテクニックではない、本質的なコンテンツ価値の向上を通じて、持続的な上位表示と事業成長を実現するのが私たちの強みです。無料相談も承っておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

本記事では、GoogleのSGE（検索生成体験）の登場により注目される「LLMO（GEO）対策」について、その重要性と具体的な手法を解説しました。生成AIが回答を生成する新しい検索環境では、従来のSEO対策だけでは不十分になる可能性があります。

SGEで上位表示を目指すためには、コンテンツの専門性・経験・権威性・信頼性（E-E-A-T）をこれまで以上に高めることが結論として挙げられます。具体的には、著者情報や監修者情報の明記、独自の一次情報を盛り込んだ質の高いコンテンツ作成、構造化データによるAIへの情報伝達、そしてサイテーションや被リンクによる外部からの評価獲得が不可欠です。

これらの対策の根底にあるのは、徹頭徹尾「ユーザーファースト」の精神です。小手先のテクニックに頼るのではなく、ユーザーにとって真に価値ある情報を提供し続けることが、結果としてAIにも評価され、これからの検索エンジンで生き残るための最も確実な道筋となるでしょう。

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