さよなら、今までのSEO。Google AI時代を生き抜く新常識「LLMO」とは？

序章：地殻変動は起きた。日本のGoogle検索は、もう元には戻らない。

日本の数百万人が、日々、答えを求めてGoogleの検索窓にキーワードを打ち込みます。しかし、ごく最近、その「答え」そのものの形が、根本から変わりました。私たちが見慣れた青いリンクのリストはもはや主役ではなく、その代わりに、AIを搭載した新しいコンシェルジュがステージの中央に立ったのです。

2024年8月以降、Googleは「AIによる概要（AI Overview）」と呼ばれる機能を日本でも本格的に導入し始め、さらに「AIモード」という新たな検索体験の提供を開始しました。これは単なる新機能の追加ではありません。過去10年以上で最も大きな検索の進化と言えるでしょう。この変化は、かつて「SGE（Search Generative Experience）」という試験的な名称で呼ばれていたものが、正式な製品としてすべてのユーザーに展開されることを意味しており、一時的なトレンドではなく、恒久的な戦略転換であることを示しています。

この変化は、検索を利用するユーザーのためだけのものではありません。すべてのウェブサイト運営者、マーケター、そしてコンテンツ制作者にとって、重大な転換点です。Googleで「見つけられる」ための古いルールは、「AIに選ばれる」という新しい絶対的なルールに置き換えられようとしています。本記事では、なぜこの変化が起きているのかを解き明かし、この新時代で勝ち抜くために必要な新しい戦略を解説します。

新しいユーザー体験：リンクのリストから、一つの「答え」へ

これまでの検索体験と、AIが主導する新しい検索体験は根本的に異なります。

従来の検索では、ユーザーはキーワードを入力し、表示されたリンクのリストを吟味し、クリックして訪れたサイトで情報を探す、というステップを踏んでいました。しかし、AIモードの登場により、このプロセスは劇的に短縮されます。ユーザーはより長く、複雑な質問を、まるで人間と会話するように投げかけることができます。実際、AIモードの初期ユーザーは、従来の2倍から3倍の長さの質問を投げかけているというデータもあります。

例えば、「京都駅出発で6泊7日の旅行プランを立てて。伝統工芸とか歴史的な場所を巡るアクティビティ中心で、ディナーでおすすめのレストランも入れて」といった複雑なリクエストも、AIは「クエリファンアウト」と呼ばれる技術を使い、質問を複数のサブトピックに分解し、ユーザーに代わってウェブを横断的に検索し、要約された一つの答えを提示します。

この変化がもたらす最も大きな影響が、「ゼロクリック検索」の増加です。GoogleのAIが包括的な答えを検索結果の最上部に提示してくれるため、ユーザーが個別のウェブサイトをクリックする必要性が大幅に減少するのです。米国で先行して導入された際には、一部のウェブサイトでオーガニックトラフィック（検索経由のアクセス）が最大60%も減少したという報告もあり、この変化の深刻さを物語っています。

もはや、AIは単なる検索エンジンではなく、情報を取捨選択し、編集して提示する「リサーチアシスタント」と化しました。ウェブサイト運営者にとっての問いは、「どうすれば検索順位1位になれるか？」から、「どうすれば私の情報がAIの答えの一部に採用されるか？」へと完全にシフトしたのです。

ただし、これはすべてのトラフィックが消滅することを意味するわけではありません。むしろ、トラフィックの価値が二極化していくと考えられます。AIは「〇〇とは？」といった基本的な情報提供を得意とするため、これまでそうした情報でアクセスを集めていたウェブサイトは大きな影響を受けるでしょう。一方で、AIが提示した概要を読んだ上で、さらに深く知りたい、専門的な見解が欲しい、あるいはそのブランドから直接購入したいと考えたユーザーがソース元のリンクをクリックした場合、そのトラフィックは以前よりもはるかに質が高いと言えます。Google自身も、AIによる概要からのクリックは質が高く、ユーザーはサイトでより多くの時間を過ごす傾向にあると示唆しています。戦略のゴールは、大量のアクセス獲得から、「AIに引用されることによるブランド認知」と「より深い情報を求める質の高いユーザーを惹きつけること」の二つに変わっていくのです。

新時代の戦略「LLMO」とは？

この新しい検索環境に適応するための戦略が、「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

LLMOとは、GoogleのGeminiのようなAIが、あなたのウェブサイトのコンテンツを「理解しやすく、信頼でき、引用しやすい」ように最適化する一連の施策を指します。

例えるなら、従来のSEOが巨大な図書館で最も目立つ本棚を確保する競争だったとすれば、LLMOは、あなたの本の内容を非常に明快かつ権威あるものにし、司書（AI）が質問を受けた際に、あなたの本から直接引用して答えてくれるようにする取り組みです。

SEOとLLMOは関連していますが、その目的と戦略は明確に異なります。以下の表でその違いを確認してみましょう。

項目	従来のSEO	次世代のLLMO
主な目的	検索結果リストで上位表示され、サイトへのクリックを促す	AIが生成する回答の中で、自社の情報が引用・参照される
主戦場	検索結果ページ（SERP）のリンク一覧	AIによる概要やAIモードなど、AIが生成した回答欄そのもの
評価のポイント	キーワード、被リンク、ドメインパワー、クリック率	情報の正確性、明確さ、信頼性（E-E-A-T）、構造化データ、情報の独自性
中心的な戦略	検索エンジンのアルゴリズムとクローラーに最適化する	AIの理解と信頼性に最適化し、「信頼できる知識源」になる

この違いの根底には、評価方法の根本的な変化があります。従来のSEOは、被リンクの数やキーワードの密度といった、品質を間接的に示す「シグナル」に大きく依存していました。しかし、大規模言語モデルは、言葉そのものの意味や文脈、論理的なつながり（セマンティクス）を深く理解します。

したがって、LLMOは小手先のテクニックでシグナルを操作するのではなく、本質的に価値があり、構造的に整理され、意味論的に豊かな情報をAIに提供することが中心となります。Q&A形式のコンテンツを作成したり、構造化データを用いて情報の意味を明確に伝えたりするといった手法は、単なるハックではなく、AIと正確にコミュニケーションをとるための基本的な作法なのです。問われるのは「どうすれば権威があるように見えるか？」ではなく、「どうすれば本質的に、そして誰の目にも明らかな形で、権威と明確さを示せるか？」ということです。

AIに「選ばれる」ウェブサイトの3つの柱

では、具体的にどうすれば、あなたのウェブサイトをAIが信頼し、引用したくなる場所に変えることができるのでしょうか。その答えは、3つの重要な柱に集約されます。それは「信頼性」「明確さ」、そして「独自性」です。

第1の柱：揺るぎない「信頼性」の証明 (E-E-A-Tの徹底)

AIモデルは、誤った情報や不正確な回答（ハルシネーションと呼ばれる現象）を生成することを避けるように設計されています。そのため、AIは「E-E-A-T」のレベルが高い情報源を優先的に参照します。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針です。

経験 (Experience): 一般的な解説記事から一歩踏み込み、実際の使用感に基づいたレビュー、導入事例、顧客の声、担当者の実体験などを盛り込みましょう。
専門性 (Expertise): ウェブサイトのテーマを特定の分野に絞り込みましょう。その分野の資格を持つ専門家が記事を執筆、または監修することが理想です。誰が書いた情報なのかを明確にするため、詳細な著者プロフィールを掲載することも有効です。
権威性 (Authoritativeness): 同分野の信頼できるサイトや公的機関から言及されたり、リンクされたりすることを目指しましょう。業界内での認知度を高める活動も重要です。
信頼性 (Trustworthiness): 運営者情報、連絡先、プライバシーポリシーを明確に記載し、透明性を確保します。サイト全体をHTTPSで暗号化することも基本です。データや統計を用いる際は、必ず公的機関や学術論文など、信頼できる情報源を引用し、出典を明記しましょう。

第2の柱：AIにも伝わる「明確さ」 (構造化の力)

AIは人間のようにページを「読む」のではなく、データを「解析」します。そのため、論理的で明確な構造は、AIがコンテンツの内容を迅速かつ正確に理解する上で不可欠です。

結論を先に、説明は後に: 記事やセクションの冒頭で、まず結論や答えを提示しましょう。PREP法（Point, Reason, Example, Point）と呼ばれるこの構成は、人間だけでなくAIにとっても非常に理解しやすい形式です。
Q&A形式を取り入れる: ユーザーが実際に検索しそうな質問を見出しにし、それに直接答える形でコンテンツを作成しましょう。「よくある質問（FAQ）」セクションを設けることは、非常に効果的なLLMO対策です。
構造化データを活用する: 専門的で難しく聞こえるかもしれませんが、「構造化データ」とは、ページ上の情報に「これは記事のタイトルです」「これは製品の価格です」といった具合に、意味のタグを付ける作業です。これにより、AIは情報を機械的に、かつ正確に解釈できます。特に、記事（Article）、よくある質問（FAQPage）、組織情報（Organization）などのタイプは重要です。

第3の柱：代替不可能な「独自性」 (一次情報の価値)

生成AIは既存の情報を要約・再構成することに長けていますが、全く新しい情報をゼロから生み出すことはできません。ここに、人間であるコンテンツ制作者の最大の強みがあります。

独自のデータを公開する: 自社で実施したアンケート調査の結果、社内に蓄積された独自のデータ分析、オリジナルの研究などをコンテンツとして公開しましょう。これにより、あなたのサイトは他者（AIを含む）が引用せざるを得ない「一次情報源」となります。
独自の分析や考察を加える: ニュースや出来事をただ報じるだけでなく、専門家としての独自の視点や深い分析を加えましょう。他のどこにも書かれていないユニークな切り口は、AIにとっても価値ある情報です。
情報の鮮度を保つ: AIは最新の情報を好む傾向があります。コンテンツを定期的に見直し、最新の情報に更新しましょう。そして、「最終更新日」をページに明記することで、情報の鮮度をAIとユーザーの両方にアピールできます。

これら3つの柱は、それぞれが独立しているわけではなく、相互に影響し合い、好循環を生み出します。例えば、信頼性の高い専門家（第1の柱）が発表した独自の調査データ（第3の柱）は、それだけで価値があります。そして、そのデータが明確な構造（第2の柱）で提示されていれば、AIはそれを容易に解析し、信頼できる情報として回答に引用する可能性が飛躍的に高まります。引用されることでサイトの権威性がさらに高まり、次の情報発信がより信頼されるという、強力なサイクルが回り始めるのです。

結論：未来はハイブリッド。SEOを土台に、LLMOを制する。

ここまで読んで、「これまでのSEO対策はすべて無駄になるのか？」と不安に思った方もいるかもしれません。しかし、その心配は不要です。LLMOはSEOを完全に置き換えるものではなく、むしろ強固なSEOの土台の上に成り立つ、進化形の戦略と捉えるべきです。

考えてみれば当然ですが、従来の検索アルゴリズムで高く評価されているサイト、つまりユーザーにとって価値があり、信頼されているサイトは、AIにとっても信頼しやすい情報源である可能性が高いのです。SEO対策を通じて培ってきた権威性やコンテンツの質は、LLMO時代においても強力な武器となります。

今、求められているのは、思考の転換です。マーケターとして「どう売るか」を考える前に、図書館の司書のように「どうすれば最も信頼でき、整理された知識源になれるか」を考えるのです。「私のコンテンツは、専門家が引用するに値するだろうか？」「機械が誤解なく理解できるほど明確だろうか？」「他では決して得られない独自の価値を提供できているだろうか？」と自問自答することが、新しい時代の羅針盤となります。

この変化は、大きな挑戦であると同時に、計り知れないチャンスでもあります。検索の世界は、新しいフロンティアに突入しました。多くの人がまだこの変化に気づいていない今、いち早くLLMOの原則に沿ってコンテンツ戦略を適応させた者だけが、AIが主導する未来の検索において、揺るぎない競争優位性を築くことができるでしょう。

引用文献

Google検索、日本語版「AIモード」を開始 Gemini 2.5活用で複雑な質問にも文脈理解, https://ledge.ai/articles/google_search_ai_mode_japan_start 2. 第13回グーグルの「AI Overview（AIによる概要）」が日本でも利用可能に――検索エンジンが生成AIで生まれ変わるとき何が起きるのか？, https://rp.kddi-research.jp/atelier/column/archives/5293 3. Google検索「AIモード」がついに日本語対応。急浮上する「品質」と「広告」問題, https://www.businessinsider.jp/article/2509-google-ai-mode-in-japan/ 4. Googleの新機能「AI Overview」とは？利用方法や特長を詳しく解説！, https://network.mobile.rakuten.co.jp/sumakatsu/contents/articles/2024/00226/ 5. Google 検索の AI モードを日本語で提供開始します - Google Blog, https://blog.google/intl/ja-jp/products/explore-get-answers/ai-mode-search/ 6. Google、自社「AIモード」へ日本語版を導入開始。1回の検索で、長く複雑な質問も対応可能に, https://aismiley.co.jp/ai_news/google-ai-mode/ 7. LLMO(大規模言語モデル最適化)とは？GEOやSEOとの違いやAI時代 ..., https://www.itreview.jp/labo/archives/19309 8. LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？ SEOに代わり、AI検索時代に必要な新戦略を解説, https://seleck.cc/llmo 9. GoogleのAI検索「AI Overview」が年内に日本上陸、グローバルで10億人へ提供予定, https://www.suzukikenichi.com/blog/googles-ai-overview-arrives-in-japan-within-the-year/ 10. 従来のSEOとLLMOはどう違うのですか？ | よくある質問 - フライング・ハイ・ワークス, https://www.flying-h.co.jp/faq/detail/13 11. LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？SEOとの違いや具体的な ..., https://www.seedinc.jp/column/seo/llmo/ 12. LLMOとは？大規模言語モデル最適化の基本概念と実装方法を詳しく解説 - 株式会社デッセウェブ, https://desse-web.com/blog/llmo/ 13. LLMOとは何か？｜生成AI時代のSEOを超える新・最適化戦略【2025年最新版】 | ウィンクマーク, https://winkmark.co.jp/about-llmo/ 14. 【2025年最新】LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？Web施策の新潮流を解説 - GMO NIKKO, https://www.koukoku.jp/service/suketto/marketer/seo/%E3%80%902025%E5%B9%B4%E6%9C%80%E6%96%B0%E3%80%91llmo%EF%BC%88%E5%A4%A7%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%EF%BC%89%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9Fweb/ 15. AI時代のSEO！検索だけじゃない「AIに選ばれる」ためのWeb対策とは？ - コタログ, https://satokotadesign.com/blog/ai_seo/ 16. 構造化データとは？非エンジニアでもよくわかる、初心者向け徹底解説！, https://www.seohacks.net/blog/1191/ 17. LLM（大規模言語モデル）の最適化とは？生成AIとの違いや代表的なモデルを紹介！, https://freelance.bizlink.io/tips/generation-ai-llm 18. AI検索に"選ばれる"情報とは？広報担当が知っておくべきAEO戦略の ..., https://prx.dentsuprc.co.jp/blog/aeo 19. AI検索で選ばれる対策とは？「自社サイトを最適化する秘訣」5つ ..., https://coosy.co.jp/blog/aio-strategies/ 20. E-E-A-Tとは？ブロガーがコンテンツの質を高める方法9選 - エックスサーバー, https://www.xserver.ne.jp/blog/about-eeat/ 21. E-E-A-Tとは？Googleが高く評価する記事の作成方法をご紹介 - PLAN-B, https://www.plan-b.co.jp/blog/seo/24741/ 22. E-E-A-T(旧E-A-T)とは？重要視される背景と評価を高める12の対策 - アクセス解析ツール「AIアナリスト」ブログ, https://wacul-ai.com/blog/seo/eat-eeat-google-strategy/ 23. E-E-A-Tとは？E-E-A-Tを高める方法を解説！ - S&Eパートナーズ, https://seo-best.jp/topics/web/e-e-a-t-seo/ 24. SEOで重要なE-E-A-T (経験、専門性、権威性、信頼性)を高める対策方法 - サイトエンジン, https://www.siteengine.co.jp/blog/eat/ 25. 構造化データとは何ですか? - AWS, https://aws.amazon.com/jp/what-is/structured-data/ 26. 構造化データとは？メリットや種類・マークアップ・ツールなど初心者にわかりやすく解説！, https://devo.jp/seolaboratory/95442/ 27. LLMOとは？AI時代の新常識！SEOとの違いから実践方法・効果測定まで解説 | 株式会社Bridge, https://www.bridge-world.jp/seo/column/about_llmo/ 28. 【AI記事作成完全ガイド】初心者でもSEOに強い記事を作る方法 | ファーストフォロワー, https://1st-follower.com/kiji-sakusei-ai-guide/ 29. AIブログ作成とコンテンツ制作ガイド｜SEO上位を狙うAIライティングの活用法と注意点, https://blog.jarea.jp/ai-markethingtool/how-to-start-creating-an-ai-blog-and-tips-for-getting-a-high-ranking-in-seo 30. 先行者利益!? SEOからLLMO（AIO）攻略【Google OverviewやAIモード対策】 - note, https://note.com/ma_hack_online/n/n2aa1c5e651de 31. LLMO対策（AI時代の検索対策） - SiTest, https://sitest.jp/solution/llmo/ 32. 【専門家コラム】生成AI時代のSEO 変わる検索行動と変わらない本質 - PLAN-B, https://www.plan-b.co.jp/blog/seo/82028/

社内SEゆうきの徒然日記

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