近年、中小企業にとってWebマーケティングの重要性はますます高まっています。かつて顧客は、テレビや新聞、チラシなどのマスメディアを通じて商品やサービスを知り、店舗や営業担当者との接点を通じて購買を判断していました。しかし現在では、認知、興味関心、検索、比較、検討、購買、共有という一連のプロセスのほぼすべてにWebが介在しています。
たとえば、商品やサービスを知るきっかけはSNS広告やWeb広告、詳細を調べる段階ではブログ記事やランディングページ、比較検討では口コミサイトやまとめ記事、最終的な行動では予約フォームやECサイトが使われます。つまり、Web上に適切な情報が存在しない企業は、顧客の選択肢に入る前に候補から外れてしまう可能性があるのです。
一方で、多くの中小企業では「ホームページはある」「Googleマップには登録している」「SNSアカウントもある」という状態にはなっているものの、実際には問い合わせが来ない、アクセス数が少ない、更新が止まっているといった課題を抱えています。Webは“存在しているだけ”では成果につながりません。目的を明確にし、運用し、改善し続けることで初めて顧客獲得の手段になります。
そうした中で、近年新たに注目されているのが「LLMO」です。LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。簡単に言えば、ChatGPTやGemini、GoogleのAI OverviewsなどのAI回答の中で、自社名、サービス名、Webサイトのリンクを取り上げてもらうための取り組みです。
従来のSEOは、Googleなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としていました。検索結果で上位に表示されれば、サイトへのアクセス数が増え、問い合わせや購入につながる可能性が高まります。一方、LLMOが目指すのは、AIの回答画面の中で自社が紹介されたり、引用されたりする状態です。つまり、SEOが「検索結果で見つけてもらうための対策」だとすれば、LLMOは「AIに推薦・引用してもらうための対策」と言えます。
なぜ今、LLMOが注目されているのでしょうか。背景には大きく二つの変化があります。一つ目は検索市場の変化です。私たちはこれまで、何かを調べる際にGoogleでキーワードを入力し、検索結果に表示された複数のサイトを見比べて情報を得ていました。しかし現在は、ChatGPTなどの生成AIに質問すれば、複数の情報を整理した回答がすぐに返ってきます。Google検索においても、AI Overviewsのように検索結果の上部にAIによる要約が表示されるケースが増えています。
この変化により、ユーザーがWebサイトを訪問せず、AIの回答だけで検索行動を終える「ゼロクリック検索」が増える可能性があります。仮にSEOで上位表示されていたとしても、AIの回答内に自社サイトが引用されなければ、従来よりクリック数が減少する恐れがあります。Web集客の入口は、もはや検索結果の一覧だけではなく、AIの回答画面にも広がっているのです。
二つ目は、ユーザーの購買行動の変化です。従来は「検索する」「比較サイトや広告を見る」「公式サイトに移動する」「問い合わせ・購入する」という流れが一般的でした。しかし今後は、「AIに質問する」「AI回答の中で候補を比較する」「AI回答内のリンクや指名検索から公式サイトに移動する」という流れが増えていくと考えられます。特にBtoB領域では、情報収集や比較検討の段階でAIを活用する決裁者や担当者が増えていく可能性があります。
では、企業はLLMOに対して何から取り組めばよいのでしょうか。まず重要なのは、いきなり高度な施策に取り組むのではなく、「AIに自社がどう見えているか」を確認することです。たとえば、ChatGPTで「おすすめの〇〇会社」「地域名+業種+おすすめ」と質問した際に自社が出てくるかを確認します。また、Googleで主要キーワードを検索し、AI Overviewsが表示されるか、その中に自社や競合のリンクが引用されているかを見ることも有効です。
そのうえで、短期的には自社情報をAIに正しく認識してもらうための土台整備が必要です。会社概要や代表者情報、実績、対応領域、強み、よくある質問などを整理したAboutページの整備はその一例です。また、Googleビジネスプロフィールの情報を充実させることや、FAQコンテンツを追加することも、自社の信頼性や専門性を伝えるうえで有効です。
中長期的には、SEO対策、PR、外部メディアでの掲載、比較記事への掲載、独自性のあるコンテンツ作成などが重要になります。LLMOはSEOの代替ではありません。むしろ、SEO、PR、コンテンツ、ブランド認知を統合した総合的な取り組みです。AIに取り上げられるためには、Web上で信頼できる情報源として認識される必要があり、そのためには従来のSEOや情報発信の積み重ねが欠かせません。
成果測定については、まだ明確な基準が確立されているとは言えません。ただし、AI Overviewsへの掲載率、ChatGPTなどAI経由の流入数、指名検索数、SEO流入数、問い合わせ数、比較記事への掲載状況などを継続的に確認することで、取り組みの方向性を検証することは可能です。
LLMOは、まだ発展途上の領域です。すべての企業が今すぐ大規模に取り組むべきとは限りません。しかし、AI検索が広がるほど、「AIに正しく認識され、信頼され、推薦される企業」になることは、今後のWeb集客において重要なテーマになるでしょう。まずは、自社や支援先がAI上でどのように表示されているのかを確認すること。そこから、次世代のWebマーケティングは始まります。
参考文献 舟崎友喜(2026).『AI時代に勝つ!LLMO対策の教科書~新・集客メソッド~』.パノラボ
(文責:F.S.)

