LLMO/GEOとは？SEOとの5つの違いと今すぐできる対策5選を徹底解説

「最近、LLMOやGEOという言葉をよく聞くけど、一体何のことだろう？」
「SEOとの違いがよくわからないし、何から手をつければいいのか…」

もしあなたが、日々の業務でSEOに真摯に向き合ってきたWebマーケティング担当者なら、今まさにこのような課題を感じているかもしれません。

ご安心ください。LLMO/GEOは、決してこれまでのSEOの知識が無駄になるような、全く新しい概念ではありません。むしろ、あなたが培ってきたSEOの経験を土台として、さらに発展させる次世代の戦略です。

この記事は、AI時代の検索で生き残るために不可欠なこの「新常識」を、SEO担当者のあなたが今すぐ理解し、自信を持って行動に移せるよう、以下の3つのポイントに絞って具体的に解説します。

• この記事でわかること:
  • 難解なLLMO/GEOの概念が、比較表でスッキリ理解できる
  • 従来のSEOとの明確な違いと、これまでの知識をどう活かすかがわかる
  • 明日から着手できる具体的な5つの対策とチェックリストが手に入る

さあ、一緒にAI時代の新しいマーケティングへの第一歩を踏み出しましょう。

LLMO/GEOとは？AI時代の新しいSEOの基本を理解する

Webマーケティングの世界に、また新しい言葉が登場しました。それが「LLMO」と「GEO」です。まずは、これらの言葉が何を指しているのか、その基本からしっかりと押さえましょう。

結論から言うと、この2つの言葉は、ほぼ同じ目的を指すものとして使われることが多く、その目的とは「生成AIの回答の中で、自社の製品やサービス、ブランドをいかにして有利に表示させるか」というものです。

多くの現場では同義語として扱われていますが、それぞれの言葉の由来を知ると、そのニュアンスの違いがより深く理解できます。

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは

LLMOは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。

これは、ChatGPTやGeminiといった生成AIの頭脳である「大規模言語モデル（LLM）」に焦点を当てた考え方です。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習して、賢くなっていきます。

つまりLLMOとは、LLMが学習する情報源（データセット）の中に、自社のコンテンツや情報をいかにして含めてもらい、好意的に解釈してもらうか、という少し引いた視点からの、土台作りともいえる活動全般を指します。

GEO（生成エンジン最適化）とは

一方、GEOは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略です。

こちらは、私たちが普段使うChatGPTの画面や、Google検索に統合された「AI Overviews」といった「生成エンジン」そのものに焦点を当てます。

つまりGEOとは、ユーザーが直接目にするAIの回答画面で、より最適な形で表示されることを目指す、より実践的で具体的な活動を指すニュアンスが強い言葉です。

SEO（検索エンジン最適化）という言葉と似ていることからも、よりマーケターにとって馴染みやすい表現かもしれません。

なぜ今、LLMO/GEOが重要なのか？検索行動の変化

では、なぜ今、このLLMO/GEOがこれほどまでに注目されているのでしょうか。

それは、私たちの情報収集の仕方が根本から変わろうとしているからです。

これまでは、何か知りたいことがあれば「検索エンジンでググる」のが当たり前でした。私たちマーケターの目標は、その検索結果の1ページ目に自社サイトを表示させることでした。

しかし今はどうでしょう。多くのユーザーが、検索エンジンの代わりにChatGPTに質問を投げかけ、たった一つの「答え」を得ています。この変化は、マーケティングのゴールが「10個の選択肢（検索結果）」から「唯一の回答」へとシフトしていることを意味します。

この「唯一の回答」に自社の情報が含まれなければ、ユーザーに存在すら認識してもらえない。そんな時代が、もうすぐそこまで来ているのです。だからこそ、今からLLMO/GEOに取り組む必要があるのです。

【比較表】LLMO/GEOと従来のSEO、5つの決定的違い

「LLMO/GEOの重要性はわかった。でも、結局SEOと何が違うの？」
ここが、SEO実務者であるあなたが最も知りたいポイントでしょう。

結論を言うと、LLM/GEOはSEOの延長線上にあり、その基本原則の多くは共通しています。世界的なSEOツールベンダーであるAhrefs社のブログでは「GEO, LLMO, AEO… It’s All Just SEO（結局は全部ただのSEOだ）」という見解も示されています。

しかし、その一方で、最適化の対象が根本的に異なるため、意識すべき点に明確な違いが生まれています。ここでは、その決定的な違いを5つのポイントに分けて解説します。

違い①：最適化の対象（AI vs 検索アルゴリズム）

最も根本的な違いは、最適化する対象です。

• SEO: Googleなどが用いる、順位付けのための「検索アルゴリズム」を対象とします。
• LLMO/GEO: ChatGPTなどが用いる、自然言語を理解・生成するための「大規模言語モデル（LLM）」を対象とします。

アルゴリズムが「評価」するのに対し、LLMは「学習し、解釈する」という違いがあります。

違い②：評価される要素（文脈・言及 vs キーワード・リンク）

対象が違うため、重要視される要素も変わります。

• SEO: 特定の「キーワード」がどれだけ含まれているか、どれだけ多くの質の高いサイトから「被リンク」を受けているかが非常に重要です。
• LLMO/GEO: キーワードの有無だけでなく、文章全体の「文脈」が信頼できるか、リンクがなくても第三者のサイトでどれだけポジティブに「言及（サイテーション）」されているかが重要になります。

違い③：コンテンツの形式（会話型 vs 記事型）

ユーザーの利用シーンを考えると、求められるコンテンツの形式も異なります。

• SEO: ユーザーが検索結果から選ぶことを前提に、一つのトピックを深く掘り下げた「網羅的な記事」が評価されやすい傾向にあります。
• LLMO/GEO: ユーザーがAIに直接「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」と話しかけることを前提に、その質問に的確に答える「Q&A形式」や、自然な「会話型」のコンテンツがAIに引用されやすくなります。

違い④：KPI（AIでの引用 vs 検索順位）

成果を測る指標（KPI）も考え直す必要があります。

• SEO: 「検索順位」や「オーガニック検索からの流入数」が主要なKPIでした。
• LLMO/GEO: AIの回答に「何回引用されたか」、「AI経由でのサイト訪問があったか」、さらには「ブランド名の指名検索が増加したか」といった、新しい指標が必要になる可能性があります。

違い⑤：情報の提示方法（唯一の回答 vs 10件の選択肢）

これはユーザー体験の決定的な違いです。

• SEO: ユーザーに10件ほどの選択肢（検索結果）を提示し、どれをクリックするかはユーザーに委ねられます。2位や3位でも十分にクリックされるチャンスがありました。
• LLMO/GEO: AIは、学習した情報源を基に、多くの場合「たった一つの要約された回答」を生成します。その回答の中に含まれるかどうかが、0か1かの大きな違いを生むのです。

今すぐ始めるLLMO/GEO対策の5ステップ【チェックリスト付】

「違いはわかった。では、具体的に何をすればいいのか？」
ここからは、あなたが明日からでも着手できる、5つの具体的なアクションプランをステップバイステップでご紹介します。これらは全く新しいものではなく、実はこれまでのSEO活動の延長線上にあるものばかりです。

Step1: E-E-A-Tを極限まで高める（誰が言っているか）

LLMが情報を引用する際、最も重視するのが「その情報は信頼できるか？」という点です。そして、その信頼性の判断基準となるのが、Googleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）です。

AIは「誰が」その情報を発信しているかを非常に重視します。まずは、ご自身のサイトがE-E-A-Tの観点を満たしているか、改めて見直してみましょう。

• 著者情報を明確にする: その記事は、誰が、どのような専門性を持って書いたのかを明確に示しましょう。著者プロフィールページを作り、SNSへのリンクを貼るのも有効です。
• 企業情報を充実させる: 「会社概要」ページに、企業の沿革、理念、事業内容などを詳しく記載します。これは、企業としての信頼性を示す土台となります。
• 専門家による監修: 専門性が高いトピックについては、その分野の専門家に監修を依頼し、その事実を明記することも権威性を高める上で非常に効果的です。

Step2: 構造化データでAIに意味を伝える

構造化データとは、Webページの内容が何であるかを、AIや検索エンジンが理解しやすいようにタグ付けする記述方法のことです。

人間にとってはただの文字列でも、構造化データを使えば「これは著者名」「これは組織名」「これはQ&Aの質問部分」といったように、AIに意味を正確に伝えることができます。

まずは、以下の基本的な構造化データ（スキーママークアップ）から実装してみることをお勧めします。

• Person: 著者情報をマークアップ
• Organization: 企業情報をマークアップ
• Article: 記事コンテンツをマークアップ
• FAQPage: Q&Aコンテンツをマークアップ

これらを正しく実装することで、AIはあなたのサイトの情報をより深く、正確に理解してくれるようになります。

Step3: 「〇〇 やり方」のような会話型コンテンツを作る

ユーザーは、検索窓にキーワードを打ち込む時よりも、さらに自然で口語的な言葉でAIに話しかけます。このユーザーの行動変化に合わせて、コンテンツの作り方も見直しましょう。

具体的には、ユーザーがAIにしそうな質問を予測し、その質問と回答をセットにしたQ&A形式のコンテンツを増やすのが非常に有効です。

例えば、「LLMO 対策」というキーワードだけでなく、

• 「LLMO対策の具体的なやり方を教えて」
• 「中小企業でもできるLLMO対策のステップは？」
  といった、より具体的な口語体の質問をH3などの見出しにし、その下に明確な答えを記述するのです。サイト内に「よくある質問」セクションを設けるのも良いでしょう。

Step4: リンクなしの「言及（サイテーション）」を増やす

従来のSEOでは、被リンクの数が重視されてきました。しかしLLMの世界では、リンクがなくても、第三者のサイトで自社の名前やサービス名が言及されること（サイテーション）が、同様に、あるいはそれ以上に重要になると考えられています。

AIは、業界の専門家やニュースサイト、レビューサイト、SNSなどで「〇〇社は、この分野で信頼できる」と頻繁に言及されていれば、それを「評判の良い企業だ」と学習します。

• プレスリリースの配信: 新しい取り組みや調査結果などを積極的に発信する。
• SNSでの活動: 自社の専門性を活かした情報発信を継続する。
• 業界イベントへの登壇: オフラインでの活動も、巡り巡ってWeb上での言及に繋がります。

これまでの広報・PR活動の価値が、LLMOの観点から再評価されることになります。

Step5: 権威ある情報源からの引用元になる

LLMは、信頼できる情報源として、公的機関の統計や、業界の権威ある調査レポートを好んで引用します。であるならば、自らがその「権威ある情報源」になることを目指すのが、最も強力なLLMO対策の一つです。

もちろん簡単ではありませんが、例えば以下のような活動が考えられます。

• 独自のアンケート調査を実施し、その結果をレポートとして公開する。
• 自社に蓄積されたデータを分析し、業界のトレンドとして発表する。

このような一次情報を発信することで、他のメディアやブロガーから「〇〇社の調査によると…」と引用される機会が増えます。これが、AIにとってこの上ない「信頼の証」となるのです。
（例：eコマース業界におけるLLM対策のより詳しい事例は、こちらの記事で解説しています。）

LLMO対策については、こちらの記事でも詳しく解説していますので、ご参考ください。

LLMOとは？AI時代の新常識！SEOとの違いから実践方法・効果測定まで専門家が解説

LLMO/GEOに関するよくある質問（FAQ）

ここまで読んで、まだ残っているかもしれない細かな疑問について、Q&A形式でお答えします。

Q. LLMOとGEO、AIO、AEO、何が違うのですか？

A.本質的な目的はほぼ同じです。 LLMO（大規模言語モデル最適化）とGEO（生成エンジン最適化）に加え、AIO（AI最適化）やAEO（回答エンジン最適化）といった言葉も存在します。これらは提唱する人によってニュアンスが若干異なりますが、すべて「AIが生成する回答に対して、自社の情報を最適化する」という大きな目的を共有しています。現時点では、これらの言葉の違いを厳密に区別することよりも、その目的を理解することの方が重要です。

Q. LLMO/GEO対策に使えるツールはありますか？

A.2024年現在、まだ「これを使えば万全」というような決定的なツールは登場していません。 しかし、従来のSEOツールを応用することは可能です。例えば、関連キーワードを調査するツールを使ってユーザーがAIにしそうな質問を予測したり、サイテーション（言及）を追跡するツールで自社の評判をモニタリングしたりすることは有効です。当面は、特定のツールに頼るよりも、本記事で紹介したような地道な対策を一つずつ実行していくことが中心となります。

Q. 中小企業でも取り組むべきですか？

A.はい、むしろ中小企業こそ取り組むべきだと考えます。 大企業のように潤沢な広告予算がなくても、ニッチな分野での専門性や顧客との深い関係性といった「強み」は、E-E-A-Tを高める上で大きな武器になります。AIは、企業の大小だけでなく「その分野でどれだけ信頼できるか」を見ています。特定の領域で圧倒的な専門性と信頼性を築くことができれば、LLMO/GEOの世界では大企業とも対等に戦えるチャンスがあります。

まとめ：AI時代も、ユーザーへの価値提供という本質は変わらない

今回は、AI時代の新しいマーケティング常識である「LLMO/GEO」について、その基本からSEOとの違い、そして具体的な対策までを解説しました。

最後に、本記事の重要なポイントを振り返ります。

• LLMO/GEOとは、生成AIの回答に自社を表示させるための最適化活動のこと。
• SEOとの違いは、対象（AI vs アルゴリズム）や評価要素（言及 vs リンク）など5つの点にある。
• 今すぐできる対策は、E-E-A-Tの強化、構造化データ、会話型コンテンツなど5つのステップ。

新しい言葉や技術が登場すると、つい特別なテクニックを追い求めてしまいがちです。しかし、LLMO/GEOの対策としてご紹介した内容は、どれも「ユーザーにとって価値ある、信頼できる情報とは何か」を突き詰めた結果、自然と行き着くものばかりです。

これは、私たちがこれまでSEOで追求してきた「ユーザーファースト」という考え方と、何ら変わるものではありません。

AIという新しいプレーヤーが登場しましたが、私たちが向き合うべき相手は、その先にいる「ユーザー」であるという本質は不変です。

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