LLMO対策とは？SEOとの違いと、BtoB企業がAIに選ばれる具体的戦略
「ChatGPTやPerplexityなどのAI検索が普及する中で、これまでのSEO対策だけで十分なのか？」 「AIに自社サービスが紹介されない『サイレント失注』が増えているのではないか？」
日々変化するデジタルマーケティングの潮流の中で、このような不安を抱えているBtoBマーケティング担当者の方は多いのではないでしょうか。経営層から「うちは生成AIへの対策はどうなっているんだ」と問われ、明確な回答ができずに困っているという声もよく耳にします。
結論から申し上げますと、AI時代においても「ユーザーに価値ある情報を届ける」という本質は変わりません。しかし、AIに選ばれ、引用されるためには、従来の検索順位を追うSEOとは異なる「信頼性の担保」という視点が必要です。
本記事では、LLMO（大規模言語モデル最適化）の基礎知識からSEOとの決定的な違い、そしてリソースが限られるBtoB企業でも実践できる具体的な対策について解説します。小手先のテクニックではなく、AIからも顧客からも選ばれるための「ブランド資産」を築く第一歩としてお役立てください。
この記事の要点
- LLMOの本質は「ハック」ではなく、Web上での「信頼できる情報源」としての地位確立
- SEOは「検索順位」を競うが、LLMOは「回答への引用」を競う
- AIに選ばれるには、一次情報（独自データ・事例）とサイト全体の一貫性が不可欠
- リソース不足の企業こそ、戦略設計とコンテンツ制作の役割分担が重要
LLMO対策とは？SEOとの違いとBtoB企業への影響
近年、Webマーケティングの新たなキーワードとして注目されている「LLMO（Large Language Model Optimization）」。日本語では「大規模言語モデル最適化」や「AI検索最適化」と呼ばれます。まずはその定義と、従来のSEOとの違いについて正しく理解しましょう。
検索エンジン（SEO）対 大規模言語モデル（LLMO）の構造比較
LLMOとは、ChatGPTやGemini、Perplexity AIといった生成AI（LLM)がユーザーの質問に回答する際、自社の情報が「信頼できる回答ソース」として引用・参照されるようにWeb上の情報を最適化する施策のことです。
SEO（検索エンジン最適化）とLLMOは、目指すゴールや評価基準が異なります。以下の表に主な違いをまとめました。
項目 | SEO (Search Engine Optimization) | LLMO (Large Language Model Optimization) |
|---|---|---|
対象 | Googleなどの検索エンジンアルゴリズム | LLM（大規模言語モデル）の学習データ・検索機能 |
ゴール | 検索結果ページ（SERPs）での上位表示 | AIの生成回答内での「引用」や「言及」 |
ユーザー行動 | リストから選び、リンクをクリックして回遊 | AIの回答を読み、納得して終了（ゼロクリック） |
評価の主軸 | キーワード適合性、被リンク、ドメインパワー | コンテンツの信頼性、権威性、文脈の一貫性 |
情報の扱い | フロー型（最新情報が一時的に上位にくることも） | ストック型（学習された「事実」としての蓄積） |
このように、SEOが「検索結果という棚の目立つ場所に置いてもらうこと」を目指すのに対し、LLMOは「AIというコンシェルジュに、推奨商品として名前を挙げてもらうこと」を目指すものと言えます。
BtoBマーケティングにおけるLLMOの重要性と影響力
BtoBの購買プロセスにおいて、LLMOの重要性は急速に高まっています。なぜなら、BtoBの商材選定は「課題解決」が目的であり、担当者は複数の情報を比較検討する必要があるからです。
従来、担当者は「〇〇ツール おすすめ」「〇〇 費用」と検索し、上位の比較サイトや記事を読み込んでいました。しかし現在は、「従業員300名規模の製造業に適した、導入コストを抑えられる〇〇ツールを3つ挙げて比較して」とAIに相談するケースが増えています。
この時、AIの回答に自社名が含まれていなければ、その時点で比較検討のテーブルにすら乗れません。Webサイトへの流入が減るだけでなく、知らないところで機会損失が起きる「サイレント失注」のリスクが高まっているのです。したがって、BtoB企業にとってLLMO対策は、単なる集客施策ではなく、市場での存在感を維持するための必須課題といえます。
AIに「信頼できる回答」として引用されるための3つの条件
では、具体的にどのような情報がAIに好まれ、引用されるのでしょうか。AIは膨大なテキストデータを学習していますが、ハルシネーション（嘘の回答）を防ぐため、回答生成時には「信頼性」を重視する傾向があります。ここでは3つの重要な条件を解説します。
エンティティの確立：Web上で「誰」であるかを定義する
まず重要なのが「エンティティ（実体）」の確立です。AIに対して「この会社は実在し、〇〇の分野における専門家である」と正しく認識させる必要があります。
具体的には、以下の情報がWeb上で一貫して紐づいている状態を目指します。
- 正確な企業名、所在地、代表者名
- 事業内容と提供サービスの詳細
- 所属する業界団体や公的な認証情報
これらが公式サイトだけでなく、プレスリリース、求人媒体、業界地図などで矛盾なく記述されていることで、AIは貴社を「特定のトピックについて語る資格のある実体」として認識します。曖昧な表現やサイトごとの表記揺れは、AIの認識精度を下げる原因となるため注意が必要です。
権威性と一次情報：独自の事例・データがAIの学習源になる
LLMはインターネット上の一般的な情報をすでに学習し尽くしています。そのため、「〇〇とは」といった一般的な解説記事だけでは、他の情報源と差別化できず、わざわざ引用する理由になりません。
AIが「出典」として明記したくなるのは、そこにしかない独自の一次情報です。 特にBtoBにおいては、以下のようなコンテンツが権威性の担保になります。
- 自社で実施したアンケート調査データ（ホワイトペーパーなど）
- 具体的な数値を含んだ導入事例
- 専門家（自社社員含む）の独自の見解やノウハウ
文脈の一貫性:ターゲットの課題に対して論理的な解答があるか
3つ目は、Webサイト全体としての「文脈の一貫性」です。AIは単一のページだけでなく、サイト全体の情報構造から文脈を理解しようとします。「誰の」「どんな課題を」「どう解決する」会社なのかが明確でなければ、AIは適切な回答を生成できません。
ここで重要になるのが、マーケティングの戦略設計です。 ターゲットとなる顧客像（ペルソナ）を明確にし、その顧客が抱える課題に対して、自社の強みをどうぶつけるかという戦略が整理されていなければ、Webサイト上のメッセージはブレてしまいます。
ターゲットと強みが噛み合っていない、あるいは情報が網羅されていないサイトは、AIから見ても「一貫性がない」と判断され、信頼度が下がります。LLMO対策を始める前に、まずは自社の戦略設計が正しく行われているかを見直すことが、遠回りのようで最短の道となります。
【実践】BtoB企業が取り組むべきLLMO対策の具体的ステップ
概念を理解したところで、明日から着手できる具体的なアクションプランを見ていきましょう。大規模なシステム改修などは不要で、コンテンツの作り方や見せ方を工夫するだけで始められる施策です。
Step1：顧客の「問い」を言語化し、FAQ・Q&A形式で網羅する
ユーザーがAIに入力するプロンプト（質問）を想像し、それに対するアンサー（回答）をコンテンツ内に用意します。これを「Q&Aフォーマット」と呼びます。
AIは「質問」と「回答」のペアを好んで学習します。例えば、サービスページや記事の下部に「よくある質問」セクションを設け、以下のような記述を追加します。
- Q: 中小企業向けの勤怠管理システムを選ぶポイントは？
- A: 導入コストの安さだけでなく、既存の給与計算ソフトとの連携有無を確認することが重要です。特に〇〇機能があるシステムを選ぶと、集計工数を約30%削減できます。
このように、「問い」と「答え」をセットで記述することで、AIがユーザーの質問に対してそのまま引用しやすくなります。
Step2：既存コンテンツのリライト（結論ファースト・構造化）
過去に作成したSEO記事やコラムも、少しの工夫でLLMO対応が可能です。ポイントは「AIが読み取りやすい構造」にすることです。
- 結論ファースト（PREP法）: 見出しの直後に、そのセクションの結論を簡潔に述べる。
- 箇条書きと表の活用: 長文でダラダラ説明するのではなく、特徴やメリットは箇条書き、比較情報はテーブルタグ（表）でまとめる。
- 論理的な見出し構成: H2、H3タグを正しく使い、情報の親子関係を明確にする。
既存の記事資産を無駄にせず、これらを意識してリライトするだけでも、AIからの評価は変わり得ます。
Step3：外部からの言及（サイテーション）を獲得する仕掛け
自社サイト内の情報だけでなく、外部サイトからの言及（サイテーション）も重要なシグナルです。「他の信頼できるサイトでも名前が挙がっている＝信頼できる」とAIは判断します。
- プレスリリースの配信: 新機能や調査レポートをリリースし、メディアに取り上げてもらう。
- パートナー企業との相互リンク: 導入事例インタビューをお互いに掲載し合う。
- SNSでの発信: 公式アカウントでの発信を強化し、ユーザーからの言及（UGC）を促す。
特にBtoBでは、展示会やセミナーへの登壇情報を外部メディアに掲載してもらうのも有効です。
リソース不足を乗り越える：AI時代に求められる制作体制とは
「対策が必要なのはわかったが、質の高いコンテンツを作り続けるリソースが社内にない」 これは多くのBtoB企業が直面する壁です。AI時代には、リソースの配分戦略も変えていく必要があります。
量産型AI記事の罠と、プロによる「E-E-A-T」コンテンツの価値
生成AIを使って記事を量産すればいい、と考える方もいるかもしれません。しかし、LLMOの観点では逆効果になることがあります。AIは「AIが書いたような、どこにでもある情報」の価値を低く見積もる傾向があるからです。
今後求められるのは、Googleが提唱する「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」を満たしたコンテンツです。「現場で実際に起きたトラブル事例」「長年の経験に基づく深い洞察」など、人間にしか書けない、あるいはその企業の専門家しか知り得ない情報こそが、AIにとっても貴重な学習データとなります。
社内リソースと外部パートナーの最適な役割分担
すべてを内製化しようとすると、日々の業務に忙殺され、更新が止まってしまいがちです。そこで推奨されるのが、社内リソースと外部パートナーの明確な役割分担です。
- 社内（担当者）: 一次情報の提供、事例の抽出、戦略の方向性決定。
- 外部（プロ）: 構成案の作成、ライティング、図解作成、SEO/LLMO観点での調整。
社内の担当者は「素材」の提供に徹し、それを「料理（コンテンツ）」にする工程はプロに任せるのです。特に、BtoBマーケティングの知見が豊富な外部パートナーであれば、単なる記事制作だけでなく、戦略に基づいたコンテンツ設計まで任せることができます。ferretソリューションのような伴走型支援サービスを活用することで、リソース不足を補いつつ、AIに評価される高品質なコンテンツを継続的に発信することが可能になります。
よくある質問（FAQ）
SGEとChatGPTの両方に対応する必要がありますか？
GoogleのSGE（Search Generative Experience）もChatGPTも、基本的な「信頼できる情報を参照する」という仕組みは共通しています。それぞれのアルゴリズムに個別最適化するよりも、本記事で紹介した「E-E-A-Tを高める」「構造化する」「一次情報を発信する」といった本質的な対策を行うことが、結果として両方への対策になります。
これまでのSEO記事は無駄になりますか?
無駄にはなりません。むしろ、SEOで上位表示されている記事は「Googleから評価されている」という実績があるため、AIからも参照されやすい傾向にあります。既存の記事をベースに、独自の事例を加えたり、Q&A形式を盛り込むなどのリライトを行うことで、SEOとLLMO両方の効果を狙える資産として活用できます。
まとめ
AI検索の台頭は、BtoBマーケティングにとって脅威ではなく、本質的な価値提供に立ち返る好機です。
LLMO対策の要点は以下の通りです。
- Web上でのエンティティ（実体・専門性）を確立する
- 独自データや事例などの「一次情報」を発信する
- 顧客の課題に対する解決策を、サイト全体で一貫して提示する
これらは小手先のテクニックではなく、企業の信頼性を積み上げる地道な活動です。しかし、自社の強みを客観的に分析し、戦略に落とし込み、質の高いコンテンツを作り続けるには、相応のリソースと専門ノウハウが必要です。
「自社の戦略が今のままで良いのか不安だ」「リソースが足りず、思うようにコンテンツが増やせない」とお悩みの方は、ぜひ一度専門家に相談してみてはいかがでしょうか。
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