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第1回では、「生成AI時代に求められる新しい最適化」として、SEOと並ぶ新たな概念 LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）をご紹介しました。

Google検索に登場したAI Overviewsや、ChatGPT、Geminiといった生成AIが普及し、検索エンジン最適化（SEO）に加え、AI最適化（LLMO）が求められています。

では、実務ではどう対応すれば良いのでしょうか？

今回は、技術的な対策にフォーカスし、今すぐ導入できる実践的な施策を解説します。

LLMOの技術的アプローチとは

LLMOは、生成AIが情報を効率よく理解し、引用しやすいようにWebサイトを最適化することです。

従来のSEOが検索エンジンからの流入を増やすことを目的としているのに対し、LLMOはAIがWebサイトの情報を「知識のネットワーク」として理解し、引用や正確な回答につなげられるよう、情報の構造や文脈を整えることに重きを置くアプローチです。

AIが引用する仕組みの理解

AIは、単に情報を要約するだけでなく、データに内在するパターンや関係性を学習することで、与えられたトピックを深く理解し、文脈に応じた回答を生成します。

AIが情報を引用する際に重視するのは、情報の質に加え、その情報が「構造的に整理」されているか、そして「信頼できるソース」であるかです。人間が信頼できる専門家から学ぶように、AIも著者情報や出典が明確な、権威性の高い情報源を優先的に参照します。

生成AIに選ばれるための技術的対策5選

ここからは、具体的に実務で導入すべき技術的な施策を解説します。必須施策とプラス施策に分け、実装例も交えてご紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装【必須】

構造化データの実装は、検索エンジンだけでなくAIに対しても、サイトを「整理された知識のソース」として解釈させるための基本施策です。

AIは本文を主な情報源としつつ、構造化データを補足情報として活用し、その内容をより正確に理解します。

特に、FAQ形式は「質問→回答」という明確な関係性があるため、AIが引用、要約する際に非常に相性が良い形式です。

FAQの実装例（Schema.org / JSON-LD）

以下は、FAQページをSchema.orgでマークアップした例です。
実装時には <script type="application/ld+json"> タグでページ内に埋め込みます。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "LLMOとは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "LLMO（Large Language Model Optimization）とは、生成AIに引用されやすくするための最適化手法です。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "SEOとの違いは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "SEOは検索エンジンでの露出を高める施策であり、LLMOは生成AIに理解・引用されやすくする施策です。両者を組み合わせることで、検索とAIの両方に対応できます。"
      }
    }
  ]
}
</script>

実務でのポイント

  • 本文とマークアップの連携：構造化データと本文の両方でQ&Aを明確にすることで、AIと検索エンジンの両方に強いコンテンツを作れます。
  • 適切なタイプを選択：FAQ以外にも、HowTo、Product、Articleなど、ページの内容に応じたSchema.orgタイプを適切に選びます。
  • JSON-LDの利用：Googleにも推奨されているJSON-LDは、構造化データを安全に管理しやすい形式です。

参考：Google｜構造化データに関する一般的なガイドライン

2. AIクローラーの戦略的コントロール【必須】

生成AIは、Webサイトの情報を利用して学習し、回答を生成します。AIクローラーの動きを適切に制御することは、情報漏洩を防ぎ、意図しない利用を避けるために必須の対策です。

具体的には、robots.txtとSitemap.xmlを活用します。

robots.txtによるクロール制御

robots.txtは、AIクローラーに「どのページをクロールして良いか、どのページをクロールしてはいけないか」を指示するファイルです。

OpenAIのGPTBotやGoogleのGoogle-Extendedは、この指示に従うことを公式に表明しています。

実装例

User-agent: GPTBot
Disallow: /private/

User-agent: Google-Extended
Disallow: /confidential/

上記の例では、GPTBotに対しては/private/ディレクトリのクロールを禁止し、Google-Extendedに対しては/confidential/ディレクトリのクロールを禁止しています。

Sitemap.xmlによるクロール誘導

Sitemap.xmlは、サイト内の重要なページのリストをAIクローラーに提供するファイルです。

AIクローラーはサイトマップを参照することで、主要コンテンツを効率よく見つけ出し、クロールすべきページをスムーズに把握できます。

実装例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">
   <url>
      <loc>https://www.example.com/</loc>
      <lastmod>2025-08-27</lastmod>
      <changefreq>weekly</changefreq>
      <priority>1.0</priority>
   </url>
   <url>
      <loc>https://www.example.com/faq.html</loc>
      <lastmod>2025-08-26</lastmod>
      <changefreq>daily</changefreq>
      <priority>0.8</priority>
   </url>
</urlset>

llms.txtの将来的な検討

llms.txt は、AIクローラーや大規模言語モデルに対して、どのコンテンツを優先的に参照、利用してほしいかを伝えるための新しい仕様として提案されています。
現時点での採用は限定的ですが、将来的に業界標準となる可能性もあります。現状では robots.txt が基本的な対策ですが、今後の動向を注視しながら、実装を検討しておくことが重要です。

参考：llms-txt

3. FAQ・Q&A形式での最適化【必須】

生成AIは、ユーザーが知りたいこと（質問）に対する回答を、Webコンテンツから見つけ出そうとします。

そのため、「質問→回答」形式のコンテンツは、AIが情報を抽出しやすく、最適化に直結します。

たとえば、ユーザーがよく検索する「SEOとLLMOの違いは？」といった疑問をあらかじめFAQページやQ&A形式に整理しておくと、AIにそのまま引用されやすくなります。

これはユーザーの利便性を高めるだけでなく、AIに信頼性の高い知識ソースとして認識してもらうための重要な施策です。

4. 内部リンク最適化【プラス施策】

FAQやブログ記事を整備したら、関連性を意識して内部リンクを適切に張り巡らせましょう。
これは単なるナビゲーションのためではなく、AIにサイトを「知識のネットワーク」として認識させる工夫にもなります。

たとえば「SEOとは？」の記事から「LLMOとは？」へリンクを張ることで、AIは両者の関係を理解しやすくなり、結果としてサイト全体をより深く、正確に把握する助けとなります。

5. モバイル最適化＆高速化【プラス施策】

最後に重要なのが、Webサイトのモバイル対応と表示速度の最適化です。
一見するとAI最適化とは関係なさそうですが、UXの改善は検索エンジンにもAIにもプラスに働きます。GoogleのCore Web Vitalsに対応した高速なサイトは、AIにとっても処理しやすく、クロール効率が向上します。その結果、AIに引用される機会も増えていきます。

参考：Core Web Vitals と Google 検索の検索結果について

参考：PageSpeed Insights

SEO × LLMO ― ハイブリッド実装の重要性

生成AIの普及に伴い、従来のSEO（検索エンジン最適化）とLLMO（大規模言語モデル最適化）を組み合わせたハイブリッド戦略が欠かせなくなっています。

このアプローチによって、検索エンジンからの安定した流入を確保しつつ、AIからも信頼できる情報源として選ばれることを目指します。

結果として、双方からのトラフィックを最大化し、より効果的なWeb集客を実現できるのです。

SEOは「入口」、LLMOは「引用」

AIが普及しても、検索エンジンからの流入がなくなるわけではありません。SEOはユーザーにサイトを見つけてもらうための「入口」を作る基盤施策です。これをおろそかにすれば、そもそもAIに引用されるチャンス自体が減ってしまいます。

一方、LLMOはAIにWebコンテンツを正確に理解させ、回答に引用してもらうための最適化です。SEOがユーザーを呼び込む「動線」を作るのに対し、LLMOはAIに選ばれる「導線」を整える役割を果たします。

相互に作用するハイブリッド戦略

SEOとLLMOは別々の施策ではなく、互いに補完し合う存在です。このハイブリッドな導線設計こそが、生成AI時代のWeb戦略の鍵となります。

生成AIの普及に伴い、従来のSEOとLLMOを組み合わせるハイブリッド戦略が不可欠になっています。

実装フローの具体例

実際のワークフローは以下のようになります。

1. SEOで基盤を整える

キーワード設計、タイトルやメタ情報の最適化、モバイル対応など、まずは基本のSEO施策を実装します。これがサイト全体の「検索での発見性」と「評価」の土台となります。

2. 構造化データでAI対応

Schema.orgによる構造化データを実装し、FAQや記事の内容・関係性をAIに理解させやすくします。将来的な標準化が検討されているllms.txtについても、今後の動向を注視。

3. FAQ・Q&A形式と内部リンクで理解を補強

ユーザーのよくある質問をQ&A形式で整理し、AIがそのまま引用できる形に整えます。
さらに、記事同士を内部リンクで結び、AIに「知識のネットワーク」を提示することで、サイト全体の理解を深めさせます。

4. 権威性・信頼性を担保するコンテンツ設計

著者情報、出典リンク、更新日の明示などを通じて、AIに「信頼できる情報源」と認識させます。特にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点を押さえることが重要です。

※この部分の詳しい解説は次回の「コンテンツ編」でご紹介します。

5. サイト速度とUXの改善

Core Web Vitals への対応やUXの向上に取り組みます。これにより検索エンジンだけでなくAIにとっても処理しやすい環境を整備できます。モバイルユーザーの体験改善は、結果的にAIからの評価にもつながります。

このフローを整えることで、SEOとLLMOを相互で機能させるハイブリッド戦略が可能になります。

まとめ

生成AI時代の最適化は、従来のSEOだけでは不十分です。SEOは「入口の最適化」、LLMOは「回答の最適化」です。双方を組み合わせたハイブリッド戦略が、生成AI時代における鍵です。

本記事を参考に、すぐに取り組める施策から取り組んでみてはいかがでしょうか。

次回予告

次回は「活用編」として、AIに選ばれるコンテンツ設計、文章構成や表現方法、権威性のあるコンテンツについて、解説していきます。

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