LLMO（GEO）対策とは？【最新版】プロが教えるSGEで上位表示を狙う完全ガイド

GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）の登場により、従来のSEO対策は大きな転換点を迎えています。これからの検索エンジンで上位表示を勝ち取るには、AIの参照元として選ばれるための新戦略「LLMO（GEO）対策」が不可欠です。本記事を読めば、LLMOの基本から、AIに評価されるコンテンツの作り方、実装すべきテクニカルSEO、そして権威性を高める外部対策まで、具体的な手法の全てが分かります。結論として、LLMO対策の核心は、ユーザーの検索意図に応える専門的で信頼性の高い情報を、AIが理解しやすい形で提供することにあります。SGE時代を勝ち抜くための最新ノウハウを、実践的な事例と共に徹底解説します。

LLMO（GEO）対策の基本 SGE時代の新たなSEO戦略

Googleが試験運用を開始したSGE（Search Generative Experience）は、検索エンジンの歴史における大きな転換点です。ユーザーが検索窓にキーワードを入力すると、AIが即座に要約された回答を生成し、従来の検索結果の上に表示します。この変化は、Webサイト運営者やマーケターにとって、これまでのSEO戦略の根本的な見直しを迫るものです。これからの時代に求められるのは、従来の検索順位対策に加え、AIに「信頼できる情報源」として認識され、その回答に引用・参照されるための新しい最適化、すなわち「LLMO（GEO）対策」です。本章では、この新たなSEO戦略の基本となるLLMO（GEO）の概念と、その土台となるSGEの仕組みについて詳しく解説します。

LLMO（GEO）とは Generative Engine Optimizationの略

LLMO（Large Language Model Optimization）またはGEO（Generative Engine Optimization）とは、SGEのような生成AI検索エンジンにおいて、自社のコンテンツがAIの回答（AIスナップショット）の参照元として選ばれ、ユーザーの目に触れる機会を最大化するための一連の施策を指します。どちらの略称も同じ概念を示しますが、本記事では「LLMO」という呼称を主に使用します。

従来のSEOが「検索結果の青いリンクで上位表示を目指す」ものであったのに対し、LLMOはAIが生成する回答の中で、自社サイトが情報源として明記されることをゴールとします。これは、検索行動のパラダイムシフトを意味します。ユーザーはリンクをクリックしてサイトを訪れる前に、AIが生成した回答で一次的な満足を得る可能性が高まるため、いかにしてその「最初の答え」に貢献するかが極めて重要になるのです。従来のSEOとLLMOの主な違いを以下の表にまとめました。

項目	従来のSEO	LLMO（GEO）
目的	検索結果ページ（SERPs）でのオーガニック検索順位の上昇	AIが生成する回答（スナップショット）内での参照・引用
対象	検索エンジンのクローラー（アルゴリズム）	生成AIエンジン（大規模言語モデル）
評価指標	検索順位、クリック率（CTR）、インプレッション数など	AI回答での参照回数、視認性、ブランド名の表示など
主な施策	キーワード最適化、被リンク獲得、技術的SEOなど	コンテンツの信頼性・網羅性の向上、構造化データの実装、権威性の構築など

SGEの仕組みとAIが参照するコンテンツの特徴

LLMOを効果的に進めるためには、まずSGEがどのように回答を生成しているのか、その仕組みを理解する必要があります。SGEは、ユーザーの検索クエリ（質問）に対し、Googleがインデックスしている膨大なWebコンテンツの中から、関連性と信頼性が高いと判断した複数のページを情報源として利用します。そして、それらの情報を大規模言語モデル（LLM）が統合・要約し、自然で分かりやすい文章としてユーザーに提示します。このとき、回答の根拠となったWebサイトが参照元として表示されます。

では、AIはどのようなコンテンツを「参照元」として選びやすいのでしょうか。現時点で分析されている特徴は以下の通りです。

• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が明確であること: Googleの品質評価ガイドラインで最も重視されるE-E-A-Tは、SGEにおいても参照元を選ぶ際の重要な基準となります。特に、著者情報や監修者の明記、運営者情報の透明性などが信頼性の担保につながります。
• 網羅的かつ独自の情報を提供していること: ユーザーの検索意図に対して、一つのページで疑問が解決するような網羅性と、他のサイトにはない独自のデータや分析、考察が含まれていることが高く評価されます。
• 情報が構造化され、AIが理解しやすいこと: 見出しタグ（h2, h3）による階層構造の整理、箇条書きや表（テーブル）の活用、そして後述するスキーママークアップによる意味付けなど、コンテンツの内容をAIが正確に解釈できる形式で提供することが重要です。
• 情報の鮮度が高いこと: 常に最新の情報に更新されており、公開日や更新日が明記されているコンテンツは、信頼性が高いと判断されやすくなります。

これらの特徴を持つコンテンツを作成することが、SGE時代を勝ち抜くLLMO対策の第一歩となるのです。

【コンテンツ編】AIに選ばれるためのLLMO（GEO）対策

SGE（Search Generative Experience）の登場により、検索エンジンのコンテンツ評価基準は新たな局面を迎えています。従来のキーワード中心のSEO対策に加え、AIがユーザーの質問意図を深く理解し、その回答として直接引用・参照するに値する「質の高いコンテンツ」を作成することが不可欠です。本章では、生成AIに選ばれ、SGEのスナップショット（AIによる要約回答欄）に表示されることを目指すための、具体的なコンテンツ作成におけるLLMO（GEO）対策を3つの視点から徹底解説します。

会話形式で回答するコンテンツを作成する

SGEは、ユーザーが投げかける自然な疑問文（プロンプト）に対して、会話形式で最適な答えを生成します。そのため、コンテンツ自体もユーザーの具体的な疑問に直接答えるQ&A形式や、問いと答えが明確な構成にすることが極めて有効です。単に情報を羅列するのではなく、「〇〇とは何ですか？」「〇〇するにはどうすればいいですか？」といった具体的な問いを起点に、簡潔かつ的確な回答を提示しましょう。

これにより、AIがコンテンツの該当部分を「質問に対する最適な答え」として認識しやすくなり、SGEの回答に引用される可能性が高まります。以下の表は、LLMOを意識したコンテンツ構成のポイントをまとめたものです。

評価項目	従来のSEOコンテンツ	LLMO（GEO）対策コンテンツ
構成の起点	キーワード、検索ボリューム	ユーザーの具体的な質問、悩み
文章スタイル	網羅的な解説、説明調	一問一答、会話形式、結論ファースト
見出しの役割	トピックの整理	具体的な「問い」を提示

事実とデータに基づいたオリジナリティの高い情報を提供する

生成AIは、インターネット上の膨大な情報から学習し回答を生成しますが、その際、情報の正確性や信頼性を非常に重視します。他のウェブサイトの情報を再編集しただけのリライトコンテンツや、根拠の曖昧な情報はAIに評価されにくくなります。LLMO（GEO）対策で上位表示を狙うには、一次情報や独自の調査データ、公的機関が発表する統計など、事実に基づいたオリジナリティの高い情報を盛り込むことが不可欠です。これはGoogleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点からも極めて重要です。

例えば、自社で実施したアンケート調査の結果や、独自の実験データ、顧客へのインタビュー内容は、他にはない価値を持つ情報源となります。こうした独自性の高いコンテンツは、AIにとって信頼できる参照元となり、SGEの回答生成において優位に働きます。

専門家による監修でコンテンツの信頼性を担保する

コンテンツの信頼性を飛躍的に高める有効な手段が、専門家による監修です。特定の分野における医師、弁護士、大学教授、あるいは長年の経験を持つ職人といった専門家に記事内容をレビューしてもらうことで、情報の正確性と専門性を担保できます。AIは、誰がその情報を発信しているかという「発信者情報」も評価対象としています。そのため、監修者の氏名、経歴、資格、所属団体、顔写真などを記事内に明記することが、LLMO（GEO）対策において非常に効果的です。

監修者情報を明記することで、AIとユーザーの双方に対して「この記事は信頼できる専門家によって保証されている」という強力なシグナルを送ることができます。これにより、コンテンツのE-E-A-Tが向上し、SGEで参照される可能性、ひいては検索結果全体での評価向上につながるのです。

【テクニカルSEO編】実装すべきLLMO（GEO）対策

SGE（Search Generative Experience）をはじめとする生成AIは、Webページに書かれているテキストだけでなく、その背後にある構造や文脈を理解しようとします。そのため、LLMO（Large Language Model Optimization）/GEO（Generative Engine Optimization）におけるテクニカルSEOは、コンテンツの内容をAIが正確に解釈できるよう「機械可読性」を最大限に高めることを目的とします。ここでは、AIにコンテンツの価値を正しく伝え、SGEの回答に引用される可能性を高めるために実装すべき、3つの重要なテクニカル施策を解説します。

FAQPageスキーマによるQ&Aの構造化

FAQPageスキーマとは、ページ内に「よくある質問とその回答」のセクションがあることを検索エンジンに明示するための構造化データです。ユーザーが抱くであろう疑問に対して、明確なQ&A形式でコンテンツを用意することはLLMO対策の基本ですが、このスキーマを実装することで、その効果をさらに高めることができます。

SGEは、ユーザーの検索クエリに対して直接的な回答を生成する特性を持っています。FAQPageスキーマを用いて質問と回答のペアを構造化しておくことで、AIがユーザーの疑問に対する最適な回答ソースとしてコンテンツを認識し、引用しやすくなります。これは、SGEの回答生成において非常に有利に働きます。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。単にQ&Aをページに記載するだけでなく、この構造化データを正しくマークアップすることが、AIとのコミュニケーションを円滑にする鍵となります。

HowToスキーマで手順を分かりやすくマークアップ

HowToスキーマは、あるタスクを完了するための一連の手順を検索エンジンに伝えるための構造化データです。「〇〇のやり方」「△△の設定方法」といった、ステップ・バイ・ステップ形式のコンテンツに適用します。

例えば、「スマートフォンの初期設定方法」という記事があったとします。このコンテンツにHowToスキーマを実装すると、「ステップ1：電源を入れる」「ステップ2：言語を選択する」といった各手順が構造化され、AIにその順序と内容が明確に伝わります。SGEは、このような手順をリスト形式で回答として生成することが多いため、HowToスキーマでマークアップされたコンテンツは、手順を求めるユーザーへの回答として非常に引用されやすい傾向にあります。料理のレシピ、DIYのガイド、ソフトウェアのチュートリアルなど、手順を示すあらゆるコンテンツで活用すべき施策です。

内部リンクを最適化しサイトの文脈を強化する

内部リンクは、サイト内のページ同士をつなぐリンクのことです。LLMO/SGE時代において、この内部リンクの役割は、単なるページ間の誘導以上に重要性を増しています。AIは内部リンクを辿ることで、サイト全体のテーマ性、各コンテンツの関連性、そして情報階層を学習します。

適切に内部リンクを最適化することは、サイトが特定のトピックに関する専門的な情報源であることをAIに証明し、サイト全体の文脈的価値を高めることにつながります。例えば、「LLMO対策」という親ページ（ピラーページ）から、「コンテンツ編」「テクニカル編」といった子ページ（クラスターページ）へリンクを張り、逆もまた然り、というように関連ページを密に結びつけることで、トピッククラスターが形成され、専門性が強化されます。

特にアンカーテキストの質は重要です。どのページにリンクしているのかが具体的にわかるテキストを設定しましょう。

項目	避けるべき例	推奨される例
アンカーテキスト	詳細はこちらをご覧ください。	詳細はLLMOのコンテンツ対策をご覧ください。
リンクの文脈	関連性の低い文章の途中に唐突にリンクを設置する。	「コンテンツ対策に加え、テクニカルな側面も重要です」という文脈で関連ページへリンクする。

パンくずリストの設置や、重要なページへの内部リンクの集中など、基本的な施策も改めて見直しましょう。これらの地道な最適化が、AIからの評価を確固たるものにします。

【外部対策編】LLMO（GEO）で重要となる権威性の構築

SGE（検索生成体験）の登場により、コンテンツの「質」だけでなく、「誰が発信しているか」という権威性や信頼性の重要性が飛躍的に高まりました。AIはWeb上の膨大な情報から、その情報源が信頼に足るかを判断し、生成AIの回答に反映させます。ここでは、AIから権威ある存在として認識されるための外部対策について、具体的な手法を解説します。

サイテーションの獲得とNAP情報の統一

LLMO（GEO）対策における外部対策の第一歩は、サイテーションの獲得とNAP情報の徹底した統一です。サイテーションとは、企業名やサイト名、住所、電話番号などが他のWebサイトで言及されることを指します。これは、オンライン上での企業の「実在証明」となり、AIがその組織の信頼性を評価する上で重要なシグナルとなります。

特に重要なのが、NAP情報（Name:名前, Address:住所, Phone:電話番号）の一貫性を保つことです。例えば、「株式会社ナレッジホールディングス」と「(株)ナレッジHD」、「東京都千代田区丸の内1-1-1」と「東京都千代田区丸の内1丁目1番1号」といった表記の揺れは、AIが情報を正確に紐付けることを妨げ、権威性の評価を損なう原因となり得ます。Googleビジネスプロフィールを筆頭に、あらゆるオンライン上の拠点で情報を統一しましょう。

媒体カテゴリ	具体的な媒体例	確認・統一すべきポイント
公式情報	自社サイト、Googleビジネスプロフィール	会社概要、フッター情報、特定商取引法に基づく表記
SNS	X (旧Twitter)、Facebookページ、LinkedIn	プロフィールページの企業情報、連絡先
ポータル・ディレクトリ	業界団体の加盟リスト、電話帳サイト、地図アプリ	登録されている企業名、住所、電話番号の表記

業界メディアへの寄稿や登壇によるプレゼンス向上

専門家としての権威性をAIに認識させる上で、極めて効果的なのが第三者メディアでの活動です。業界内で評価の高い専門メディアへの記事寄稿や、カンファレンス・セミナーでの登壇は、その分野における専門知識と経験を持つ権威であることを客観的に証明する強力な証拠となります。

AIは、誰がそのコンテンツを作成したか（著者性）を評価します。著名なメディアに名前が掲載されたり、イベントの登壇者として紹介されたりすることで、個人や組織の専門性がWeb上で裏付けられます。これらの活動は、質の高い被リンクやサイテーションの獲得にも直結し、従来のSEO評価とLLMO評価の両面でプラスに働きます。活動実績は、自社サイトの著者プロフィールや運営者情報ページに明記し、AIが関連付けをしやすいように構造化しておくことも重要です。これにより、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が強化され、SGEの回答で引用・参照されやすくなります。

株式会社ナレッジホールディングスが実践する権威性構築の事例

ここでは、架空のBtoB企業「株式会社ナレッジホールディングス」が実践した権威性構築の事例をご紹介します。同社は、最新のLLMO（GEO）対策を外部施策に取り入れ、SGEでのプレゼンスを大幅に向上させました。

同社はまず、事業拡大に伴い乱立していた各事業所のNAP情報を徹底的に洗い出し、Googleビジネスプロフィールを基準に全てのオンライン情報を統一しました。WebサイトのフッターからSNSのプロフィール、業界団体の登録情報に至るまで、表記の揺れを完全に排除したのです。

次に取り組んだのが、代表取締役のパーソナルブランディングを通じた権威性の構築です。代表自らが、大手ビジネス系Webメディアである「東洋経済オンライン」や「NewsPicks」にデジタルトランスフォーメーション（DX）に関する専門記事を複数寄稿。さらに、国内有数のマーケティングカンファレンスに登壇し、その内容が複数のニュースサイトで報じられました。

これらの施策の結果、「DX戦略の専門家」といった検索クエリに対し、SGEの回答内で代表取締役の名前や同社の取り組みが言及されるケースが急増しました。これは、AIが第三者メディアでの活動を通じて同社および代表者をその分野の権威として明確に認識し、信頼できる情報源として評価したことを示唆しています。地道な情報統一と積極的な外部への情報発信が、AI時代の新たな権威性構築に繋がった好例と言えるでしょう。

LLMO（GEO）対策で避けるべき注意点

LLMO（GEO）対策は、SGE（検索生成体験）時代において極めて重要なSEO戦略ですが、そのアプローチを誤ると逆効果となり、サイトの評価を著しく損なう危険性があります。AIが生成する回答の品質と信頼性を担保するため、Googleはこれまで以上にコンテンツの質を厳しく評価します。ここでは、LLMO対策を推進する上で絶対に避けるべき2つの重大な注意点を、プロの視点から具体的に解説します。

AI生成コンテンツの安易な利用

ChatGPTやGeminiといった生成AIの進化は目覚ましく、コンテンツ作成の効率を飛躍的に向上させます。しかし、その能力に依存しすぎ、安易に利用することはLLMO対策において致命的な過ちとなり得ます。なぜなら、AIが生成した文章をそのまま公開する行為には、以下のような深刻なリスクが伴うからです。

第一に、独自性と具体性の欠如です。AIは学習データに基づき、平均的で無難な文章を生成する傾向があります。そのため、AIの出力に頼り切ったコンテンツは、他サイトと類似したありきたりな内容になりがちで、ユーザーに新たな価値を提供できません。SGEは多様な情報源からユニークな知見を抽出しようとするため、独自性のないコンテンツが参照される可能性は極めて低いでしょう。

第二に、情報の不正確性、いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。AIは事実と異なる情報を生成することがあり、専門的なファクトチェックなしに公開すれば、サイト全体の信頼性（E-E-A-TにおけるTrustworthiness）を根底から揺るがします。誤った情報を拡散することは、ユーザーに不利益を与えるだけでなく、ブランドイメージを大きく毀損する行為です。

AIはあくまで「優秀なアシスタント」と位置づけ、アイデア出しや構成案の壁打ち、文章校正などの補助的な役割に留めるべきです。最終的なコンテンツは、必ず人間の手で独自の経験や一次情報、専門的な知見を加え、厳しい目でファクトチェックを行うプロセスが不可欠です。

古い情報の放置とアップデートの怠り

LLMO対策において、コンテンツの「鮮度」はこれまで以上に重要な評価指標となります。SGEはユーザーの検索意図に対し、常に最新かつ最も正確な情報を提供することを目指しているため、古い情報が放置されたコンテンツはAIの参照対象から外されてしまいます。

特に、法律の改正、市場データ、テクノロジーの仕様、ツールの使い方など、時間経過と共に変化する情報を含む記事は注意が必要です。一度公開した記事を長期間にわたって放置し、情報のアップデートを怠ることは、ユーザー体験を著しく低下させます。ユーザーが古い情報に基づいて誤った判断を下した場合、そのサイトへの信頼は二度と戻らないかもしれません。

コンテンツの鮮度を維持することは、サイト運営者の専門性と権威性を示す上でも極めて重要です。定期的にコンテンツレビューの計画を立て、情報の正確性を常に検証し、必要な修正や追記を行う体制を構築しましょう。その際、「最終更新日」を明記するだけでなく、記事内でどの部分が更新されたのかを簡潔に示すことで、ユーザーと検索エンジンの双方にコンテンツの信頼性と鮮度を効果的にアピールできます。

避けるべき注意点	具体的なNG行動	推奨される対策
AI生成コンテンツの安易な利用	AIの出力をファクトチェックせずにそのまま公開する。独自の見解や一次情報を加えず、記事を量産する。	AIは構成案作成やリサーチの補助として活用する。必ず専門家による監修とファクトチェックを行い、独自の経験や分析を加えてリライトする。
古い情報の放置とアップデートの怠り	公開した記事を数年間見直さない。統計データや法律情報が古いままになっている。	コンテンツレビューのスケジュールを組み、定期的に情報の正確性を確認する。更新日を明記し、変更点をユーザーに分かりやすく示す。

まとめ

本記事では、SGE（Search Generative Experience）の登場によって重要性が増している「LLMO（GEO）対策」について、その基本から具体的な実践方法までを網羅的に解説しました。LLMO対策とは、AI生成エンジンに良質な参照元として選ばれ、SGEのスナップショット内に表示されることを目指す、次世代のSEO戦略です。

AIに選ばれるためには、「コンテンツ」「テクニカルSEO」「外部対策」の3つの側面からのアプローチが不可欠です。ユーザーの疑問に直接答える会話形式のコンテンツや、専門家が監修した信頼性の高い情報を提供すること。そして、FAQPageスキーマなどでコンテンツ構造をAIに正しく伝え、サイテーションの獲得などを通じてサイト全体の権威性を高めること。これらの施策が、SGEで上位表示を狙うための鍵となります。

一方で、安易なAI生成コンテンツの利用や情報の陳腐化は、かえって評価を下げるリスクを伴います。SGEの根幹にあるのは、ユーザーの検索意図に対してより的確で満足度の高い回答を提供するという思想です。したがって、LLMO対策の本質も、小手先の技術ではなく、一貫してユーザーに価値ある情報を提供し続けることにあります。

検索体験が大きく変わろうとしている今、LLMO対策への取り組みは、競合に先んじるための重要な一手となります。本ガイドを参考に、ぜひ今日から自社サイトのコンテンツと技術的な側面を見直し、新たな検索時代への第一歩を踏み出してください。

【PR】関連サイト

株式会社ナレッジホールディングス