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LLMO(AI検索対策)とは?SEOとの違いをわかりやすく解説
9月 16, 2026 ・ ITサービス
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LLMO(AI検索対策)とは?SEOとの違いをわかりやすく解説

前回の記事(「MEOとSEO、結局どちらが必要?業種別の考え方をわかりやすく解説」)まで、MEOとローカル集客の基礎知識を解説しました。
この記事からは、ChatGPTやGoogleのAI Overview(AIによる概要)に関わる「LLMO」という言葉について、SEOとの違いも含めて解説します。

LLMOとは何か:業界内で使われる呼び名の1つ

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略とされ、ChatGPT、Google AI Overview(AIによる概要)、Perplexityなど、大規模言語モデル(LLM)を使った生成AIの回答の中で、自社の情報が引用・紹介されるようにする取り組みを指す言葉として使われています。
ただし、MEOと同じく、LLMOもGoogleやOpenAIが公式に定めた用語ではありません。
海外では、同様の取り組みを指して「GEO(Generative Engine Optimization)」という呼び方が主流とされています。
日本国内でGEOではなくLLMOという呼び方が広まった理由の1つとして、「GEO」という文字列が、国内の大手チェーン店(ゲオホールディングス)を連想させ、検索してもその企業の情報が上位に出てしまうためだ、という指摘もあります。
このように、LLMOという言葉自体、まだ呼び方が統一されていない、生まれたばかりの分野の言葉だと理解しておく必要があります。

Google AI Overviewの仕組み:「クエリファンアウト」

数あるAI検索の中でも、Google検索セントラルが公式に技術情報を公開しているのが、Google検索結果に表示される「AIによる概要(AI Overview)」です。
Google公式のドキュメントによると、AIによる概要やAIモードは、「クエリファンアウト」という手法を使っています。
これは、Googleの高度なモデルが、1つの検索に対して関連する複数のサブトピックやデータソースに検索を実行し、それらの結果をもとに回答を組み立てる仕組みです。
そのため、AIによる概要に採用される情報源は、通常の検索結果と同じ、Googleの中核となる検索ランキングシステムによって選ばれたページから取得されています。

Googleの公式見解:「特別な最適化は不要」

LLMO・GEOという言葉が広まる一方で、Google自身の公式見解は、実は明快です。
Google検索セントラルの公式ドキュメントには、「AIによる概要やAIモードにコンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません」と明記されています。
つまりGoogleの立場としては、AIによる概要に表示されるための特別な裏技のようなものは存在せず、Googleの技術要件を満たし、インデックス登録され、内部リンクやページの使いやすさを整えるといった、通常のSEOのベストプラクティスを徹底することが、そのままAI検索対策にもつながるという考え方です。
以前の記事(「SEOとは?検索エンジン最適化の意味と何のためにやるのかを解説」)で紹介した「Googleでのランキングがトップになるような秘訣はない」という説明と、根本的には同じ姿勢だといえます。

ChatGPT検索など、Google以外のAI検索については分かっていないことも多い

LLMOという言葉は、ChatGPTなどGoogle以外のAI検索サービスも含めた広い概念として使われていますが、これらのサービスがどのような基準でWeb上の情報を選び、回答に引用しているのかについて、Google検索セントラルのような形で技術詳細を公式に公開しているサービスは、現時点では多くありません。
そのため、「ChatGPTに引用されるための対策」として紹介されている手法の中には、確立された事実というより、観察や推測に基づくものも含まれていると考えられます。
この記事では、確認できる公式情報が存在するGoogleのAIによる概要を中心に解説しており、Google以外のAI検索サービスの仕組みについては、分からないことが多い、というのが正直なところです。

おわりに

LLMOは、まだ呼び方も定まっていない新しい分野の言葉ですが、少なくともGoogleのAIによる概要に関しては、公式に「特別な最適化は不要」と明言されています。
これまでの記事で解説してきたSEOの基本(内部対策・コンテンツの質・技術要件)を丁寧に積み重ねることが、遠回りに見えて、AI検索時代における最も確実な対策だといえます。
次の記事では、この考え方をふまえたうえで、AI検索時代でも従来のSEOが必要とされる理由について、さらに整理します。

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