Google SGEの登場により、検索エンジンのあり方が大きく変わろうとしています。これからの時代に必須となる「LLMO（GEO）対策」について、「何から始めればいいかわからない」と不安を感じていませんか？本記事では、LLMOの基本から従来のSEOとの違い、そしてGoogleのAIに正しく情報を伝えるための具体的な手法まで、初心者にも分かりやすく網羅的に解説します。この記事を読めば、SGEが生成する回答に自社コンテンツが引用されるために明日から何をすべきかが明確になります。結論として、LLMO対策で成功する鍵は、小手先のテクニックではなく、専門性と信頼性（E-E-A-T）に基づいたユーザーファーストのコンテンツを中長期的に発信し続けることにあります。
LLMO（GEO）対策が必須となる背景 Google SGEの登場
2023年、Googleは検索エンジンの未来を大きく変える可能性を秘めた新機能「SGE（Search Generative Experience）」を発表しました。これは、生成AIを検索結果に統合する歴史的な試みであり、Webサイト運営者やマーケターにとって、これまでのSEO（検索エンジン最適化）の常識を根本から見直す必要性をもたらしました。この大きな変化の波に対応するために生まれたのが、「LLMO（Large Language Model Optimization）」または「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる新しい最適化の考え方です。本章では、なぜ今LLMO（GEO）対策が不可欠なのか、その背景にあるSGEの登場と、それがもたらすインパクトについて詳しく解説します。
LLMOとGEOとは何か その意味と目的
SGE時代のSEOを語る上で、まず理解すべき2つの新しい専門用語が「LLMO」と「GEO」です。これらは似た概念ですが、その定義と目的を正確に把握することが対策の第一歩となります。
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、「大規模言語モデル最適化」の略称です。具体的には、Google SGEのような生成AIが検索結果の上部に表示する「AIによる概要」を生成する際に、自社のコンテンツを信頼できる情報源として引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。従来のSEOが検索順位で1位を目指すゲームだったとすれば、LLMOはAIによる回答の中で「参考文献」として選ばれることを目指す、新しいルールのゲームと言えるでしょう。
一方、GEO（Generative Engine Optimization）は「生成エンジン最適化」の略称で、LLMOとほぼ同義で使われることが多い言葉です。広義には、Google SGEだけでなく、ChatGPTやMicrosoftのBing Chatなど、あらゆる生成AIエンジンを対象とした最適化を指す場合もあります。本記事では、主にGoogle検索におけるSGEを対象とした対策として、LLMO（GEO）という言葉を用いて解説を進めます。
| 用語 | 正式名称 | 主な目的 | 主な対象 |
|---|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization （大規模言語モデル最適化） | 生成AIの回答における情報源としての引用・参照 | Google SGEなどの検索連動型AI |
| GEO | Generative Engine Optimization （生成エンジン最適化） | 生成AIの回答における情報源としての引用・参照 | Google SGE、ChatGPTなど広範な生成AI |
Google SGEが検索体験に与えるインパクト
Google SGEの登場は、私たちが慣れ親しんだ「検索する」という行為そのものを大きく変えようとしています。SGEが検索体験に与える主なインパクトは3つあります。
第一に、「ゼロクリックサーチ」の爆発的な増加です。SGEは、ユーザーが検索したキーワードに対し、AIがWeb上の情報を要約・編集した回答を検索結果の最上部に表示します。これにより、ユーザーはわざわざ個別のWebサイトをクリックしなくても、検索結果画面だけで疑問を解決できるようになります。これは、Webサイト運営者にとっては、これまでオーガニック検索から得られていたトラフィックが大幅に減少する深刻なリスクを意味します。
第二に、情報探索行動の対話形式への変化です。ユーザーは単純なキーワードで検索するだけでなく、「〇〇と△△の違いを初心者に分かりやすく教えて」といった、より具体的で対話的な質問を投げかけるようになります。AIがその質問の意図（インテント）を深く理解し、最適な回答を生成するため、コンテンツ提供者側も、より専門的で網羅的な情報を提供する必要に迫られます。
そして第三に、引用元サイトという新たなトラフィック経路の創出です。SGEが生成するAIの概要には、その情報の根拠となったWebサイトへのリンクが表示されます。ユーザーが回答内容をさらに深掘りしたい場合や、情報の信頼性を確認したい場合に、この引用元リンクがクリックされます。これは、SGE時代における「新しい形の上位表示」であり、LLMO（GEO）対策によって目指すべき重要なゴールとなります。
なぜ今LLMO（GEO）対策が重要視されるのか
SGEはまだ一部のユーザー向けに試験提供されている段階ですが、多くの専門家は、なぜ「今すぐ」LLMO（GEO）対策に着手すべきだと警鐘を鳴らしているのでしょうか。その理由は大きく2つあります。
一つは、先行者利益の獲得です。SGEが本格的にすべてのユーザーに展開されてから対策を始めても、手遅れになる可能性があります。AIは、どの情報が信頼でき、どのサイトが特定のトピックにおける権威であるかを時間をかけて学習します。本格導入が始まる前の今のうちから、AIに「信頼できる情報源」として認識させるための土台作りを進めることで、競合他社に先んじてSGEの引用元に表示されるという大きなアドバンテージを築くことができます。
もう一つの理由は、トラフィック減少リスクへの備えです。前述の通り、SGEの普及はオーガニック検索からのトラフィック減少に直結する可能性が高いと考えられています。これまでSEO対策に注力し、検索流入に依存してきたビジネスモデルほど、その影響は甚大です。LLMO（GEO）対策は、この避けられない未来の変化に対する最も現実的かつ効果的な防御策です。何もしなければただアクセスを失うだけですが、適切に対策を講じることで、SGEという新しいトラフィック経路を確保し、ビジネスを持続的に成長させることが可能になります。
LLMO（GEO）対策と従来のSEO対策 3つの違いと共通点
Google SGEの登場により、検索エンジンの最適化（SEO）は新たな時代を迎えました。LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれるこの新しい潮流は、従来のSEOの概念を覆すものではなく、その本質をさらに深化させるものです。では、具体的に何が変わり、何が変わらないのでしょうか。ここでは、SGE時代におけるSEOの「3つの違いと共通点」を明確にし、今後の対策の指針を立てます。
変わること コンテンツの評価基準
最も大きな変化は、コンテンツが評価される基準です。これまでのSEOが主に検索エンジンのクローラーを対象としていたのに対し、LLMO/GEO対策ではAI（大規模言語モデル）による「読解」と「要約」を強く意識する必要があります。AIがユーザーの質問に対する直接的な答えを生成するため、その情報源として選ばれるための評価基準が変化するのです。
従来のSEOとLLMO/GEO対策における評価基準の主な違いを以下の表にまとめました。
| 評価項目 | 従来のSEO対策 | LLMO（GEO）対策 |
|---|---|---|
| 評価の主体 | 検索アルゴリズム（クローラー） | AI（大規模言語モデル）と検索アルゴリズム |
| 重視される要素 | キーワードの含有率、被リンク、ドメインパワーなど | 情報の網羅性、文脈の正確性、独自性、分かりやすさ |
| コンテンツの役割 | 検索結果でクリックされ、ページ内でユーザーを満足させる | SGEの回答生成元として引用され、かつクリックも促す |
| 求められる文章 | キーワードを適切に配置し、構造化された文章 | AIが正確に解釈・要約できる、論理的で明快な文章 |
つまり、これからは単にキーワードを盛り込むだけでは不十分です。AIが「この記事を参照すれば、ユーザーの疑問に的確かつ包括的に答えられる」と判断するような、質の高い情報を提供することが、SGEで引用されるための鍵となります。断片的な情報の羅列ではなく、一貫した文脈の中でユーザーのあらゆる疑問を先回りして解決するような、ストーリー性のあるコンテンツがより高く評価される時代になると言えるでしょう。
変わらないこと ユーザーファーストの原則
評価基準に変化が見られる一方で、SEOの最も根幹にある理念は変わりません。それは「ユーザーファースト」の原則です。
Googleが一貫して掲げている使命は、世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすることです。SGEもまた、この使命を達成するための新たな手段に他なりません。AIが回答を生成する目的も、ユーザーがより迅速かつ的確に求める情報へたどり着けるようにするためです。
したがって、検索ユーザーが抱える悩みや疑問は何かを深く理解し、その問いに対する最も価値のある答えを提供するという、コンテンツ制作の原点は今後も揺らぐことはありません。小手先のテクニックでAIを欺こうとするのではなく、ユーザーの検索意図に真摯に向き合い、満足度の高い体験を提供し続けること。この本質的な取り組みこそが、結果的にSGEからの評価を高め、LLMO/GEO対策として最も有効に機能するのです。
むしろ、SGEの登場によって、ユーザーにとって価値のない低品質なコンテンツはAIの参照元として選ばれず、自然淘汰が加速していく可能性があります。今こそ、コンテンツの価値を根本から見直す好機と言えるでしょう。
SGE時代にさらに重要度が増すE-E-A-T
LLMO/GEO対策を考える上で、従来のSEOでも重要視されてきた「E-E-A-T」の概念は、これまで以上に決定的な意味を持つようになります。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。
AIが生成する回答には、誤った情報を生成してしまう「ハルシネーション」のリスクが常につきまといます。Googleはこのリスクを最小化するため、情報の正確性と信頼性が担保された情報源を優先的に参照すると考えるのが自然です。その「信頼性の証明」となるのが、まさにE-E-A-Tなのです。
- Experience（経験）: 実際に商品やサービスを利用した体験談、現地に足を運んだ取材記など、一次情報に基づいたリアルな情報。
- Expertise（専門性）: 特定のトピックに関する深い知識やスキル。独自の分析や考察、専門的な見地からの解説。
- Authoritativeness（権威性）: 誰がその情報を発信しているのか。著者や運営企業のプロフィール、実績、専門家としての知名度。
- Trustworthiness（信頼性）: サイト全体から醸成される信頼感。運営者情報の明記、問い合わせ先の設置、情報の正確性など。
SGEは、これらのE-E-A-Tを示す様々なシグナルを複合的に評価し、回答の精度と信頼性を高めようとします。「誰が」「どのような経験と専門性に基づき」「何を語っているのか」を明確に示すことは、自社のコンテンツをSGEの回答生成元として選ばせるための、極めて重要な戦略となるのです。
明日から実践できる具体的なLLMO（GEO）対策の基本
LLMO（GEO）対策は、決して難解な理論だけではありません。Google SGE（AI Overview）で自社のコンテンツが参照・引用される可能性を高めるために、今日からでも始められる具体的なステップが存在します。ここでは、SGE時代に必須となる4つの基本的な対策を、実践的な手順とともに解説します。
ステップ1 コンテンツの品質と独自性を追求する
SGEのAIは、インターネット上の膨大な情報の中から、最も信頼でき、ユーザーの疑問に的確に答える情報を探し出して回答を生成します。そのため、ありふれた情報の寄せ集めではなく、そのサイトでしか得られない価値ある情報を提供することが、これまで以上に重要になります。
一次情報と専門的な知見の盛り込み方
一次情報とは、自社で独自に調査・収集したオリジナルのデータや情報のことです。また、専門的な知見は、特定の分野における深い知識や経験に基づいた解説を指します。これらをコンテンツに含めることで、他社との差別化を図り、AIからの評価を高めることができます。
具体的には、以下のような要素を積極的に取り入れましょう。
- 自社で実施したアンケート調査の結果やその分析
- 独自の実験データや検証レポート
- 顧客へのインタビューや導入事例
- イベントやセミナーの現地取材レポート
- 資格保有者やその分野の専門家による監修・解説
- 長年の経験から得られた独自のノウハウや考察
SGEは複数の情報を統合して回答を生成するため、他にはない独自のデータや視点を持つコンテンツは、引用元として選ばれやすくなります。単に情報を羅列するのではなく、「なぜそうなったのか」「そこから何が言えるのか」といった自社ならではの分析や意見を加えることが鍵となります。
FAQコンテンツでユーザーの疑問に答える
SGEは、ユーザーが入力した質問（クエリ）に対して、直接的な答えを提示する対話型の側面を持っています。そのため、ユーザーが抱えるであろう疑問を予測し、それに答える形式の「FAQ（よくある質問）」コンテンツは、LLMO対策として非常に有効です。
FAQコンテンツを作成する際は、以下のポイントを意識してください。
- ユーザーの具体的な疑問を洗い出す
検索キーワードのサジェスト機能や、Yahoo!知恵袋などのQ&Aサイトを参考に、「〇〇 やり方」「〇〇 なぜ」「〇〇 違い」といった具体的なユーザーの疑問点をリストアップします。 - 1つの質問に1つの明確な答えを用意する
AIが情報を抽出しやすいよう、1つの質問に対して簡潔かつ的確な回答を記述します。専門用語は避け、誰が読んでも理解できる平易な言葉で解説することが重要です。 - 記事内に関連するFAQを設置する
記事のテーマに関連するFAQをコンテンツの途中や末尾に設置することで、ユーザーの満足度を高めると同時に、AIが内容を理解する手助けとなります。
「よくある質問」セクションを設けることは、ユーザーの検索意図を先回りして満たし、SGEの回答に採用される機会を増やすための効果的な手法です。
ステップ2 構造化データでAIに情報を正しく伝える
構造化データとは、Webページの内容が何であるかを検索エンジン（AI）に正確に伝えるための専用のコードです。例えば、「この部分は記事のタイトルです」「これは製品の価格です」「これはFAQの質問と回答です」といった情報を、人間だけでなく機械も理解できる形式で記述します。
LLMO対策において構造化データが重要なのは、AIに対してコンテンツの文脈を明確に伝える「翻訳機」のような役割を果たすからです。情報が正しく構造化されていると、AIはコンテンツの内容をより深く、正確に解釈できます。その結果、SGEの回答生成において、より適切に引用・参照される可能性が高まります。
特に以下の構造化データ（スキーママークアップ）は、LLMO対策で重要度が高いと言えます。
| 構造化データの種類 | 主な用途と目的 |
|---|---|
| FAQPage | FAQ（よくある質問）とその回答のセットであることをAIに伝える。SGEの回答に直接引用されやすい。 |
| Article | 記事のタイトル、著者、公開日、更新日などのメタ情報を伝える。情報の鮮度や権威性を示すのに役立つ。 |
| Person | 記事の著者や監修者の情報を伝える。専門性や経験（E-E-A-T）をアピールする上で重要。 |
| Organization | サイト運営者の企業情報を伝える。サイト全体の信頼性（Trust）を示す。 |
| HowTo | 料理のレシピや製品の組み立て方など、手順を説明するコンテンツに用いる。手順がSGEでステップ形式で表示される可能性がある。 |
これらの構造化データを適切に実装することで、自社のコンテンツが持つ価値をAIに余すところなく伝え、SGE時代における優位性を築くことができます。
ステップ3 企業情報と著者情報を明確にし信頼性を示す
Googleが提唱するE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）は、SGEの登場によってさらにその重要性を増しています。AIは誤った情報や信頼性の低い情報をユーザーに提供することを避けるため、「誰が」「どのような組織が」その情報を発信しているのかを厳しく評価します。
信頼性をAIとユーザーの両方に示すためには、以下の情報をWebサイト上で明確に提示することが不可欠です。
- 運営者情報ページの充実
企業の正式名称、所在地、電話番号、事業内容、設立年、企業理念などを詳細に記載したページを用意します。 - 著者・監修者プロフィールの明記
各記事に、執筆者や監修者の顔写真、氏名、経歴、保有資格、専門分野、SNSアカウントなどを掲載します。これにより、情報の背景にある「経験」と「専門性」を具体的に示すことができます。 - 「私たちについて（About Us）」ページの作成
どのような想いでサイトを運営しているのか、どのような専門家チームが情報発信を担っているのかをストーリーとして伝えることで、共感と信頼を醸成します。
これらの情報は、前述した構造化データ（`Organization`スキーマや`Person`スキーマ）と連携させることで、さらに効果的にAIへ信頼性を伝えることが可能です。「誰が書いたかわからない情報」は、今後の検索エンジンでは評価されにくくなることを念頭に置き、情報発信の透明性を高めましょう。
ステップ4 Googleビジネスプロフィールと連携したMEO強化
LLMO対策の中でも、特に地域性（ローカル）が関わる検索において絶大な効果を発揮するのが、MEO（Map Engine Optimization）の強化です。これはGEO（Generative Engine Optimization）の核となる要素であり、実店舗を持つビジネスにとっては必須の対策となります。
SGEは、「渋谷 ランチ おすすめ」や「新宿 美容室」といった地域名を含む検索に対して、Googleマップの情報やGoogleビジネスプロフィール（GBP）に登録された情報を積極的に活用して回答を生成します。そのため、GBPの情報を最適化することが、SGEのローカル検索結果に表示されるための近道となります。
今すぐ取り組むべき具体的なMEO強化策は以下の通りです。
- GBP情報の網羅性と最新性の維持
ビジネス名、住所、電話番号、営業時間といった基本情報はもちろん、提供サービス、メニュー、価格、写真などを可能な限り詳細に登録し、常に最新の状態に保ちます。 - クチコミの促進と丁寧な返信
質の高いクチコミは、第三者による評価としてAIにも重視されます。顧客にクチコミ投稿を依頼し、投稿されたすべてのクチコミ（ポジティブなものもネガティブなものも）に対して、誠実に返信します。 - 「投稿」機能の積極的な活用
新商品のお知らせ、キャンペーン情報、臨時休業の案内など、最新情報を定期的に「投稿」機能で発信することで、アクティブなビジネスであることをアピールします。 - 「Q&A」機能の活用
ユーザーから寄せられた質問に対して、オーナーとして正確な回答を提供します。これは、未来の顧客が抱くであろう疑問を解消するFAQの役割も果たします。
SGEはローカル検索の結果を地図情報と共に提示することが多く、Googleビジネスプロフィールの最適化は、実店舗への集客に直結する重要なGEO対策となります。
LLMO（GEO）対策で失敗しないための重要ポイント
ここまでの章で解説した具体的なLLMO（GEO）対策は、Google SGEという新たな検索環境に適応するための重要なステップです。しかし、小手先のテクニックに終始してしまうと、本質を見失い、かえって評価を落とす危険性もはらんでいます。この章では、LLMO対策を成功に導き、中長期的に信頼されるWebサイトを構築するための、より大局的で重要な心構えを3つのポイントに絞って解説します。
AI生成コンテンツの安易な利用は避ける
LLMO対策を考える上で、AIによるコンテンツ生成ツールの活用は非常に魅力的に映るかもしれません。しかし、その利用方法を誤ると、致命的な失敗につながる可能性があります。特に、コスト削減や量産だけを目的に、AIが生成した文章をそのまま公開することは絶対に避けるべきです。
AI生成コンテンツには、主に「独自性の欠如」と「情報の不正確性（ハルシネーション）」という2つの大きなリスクが伴います。SGEは多様な情報源から回答を生成するため、どこにでもあるような内容のコンテンツは引用の対象になりにくいでしょう。また、AIが生成するもっともらしい嘘の情報は、サイトの信頼性を根底から揺るがし、E-E-A-Tを著しく損ないます。
AIはあくまで優秀な「アシスタント」と捉え、その活用法を限定することが賢明です。例えば、記事構成案の壁打ち、リサーチの補助、文章の校正やリライトのたたき台として利用することで、コンテンツ制作の生産性と質を向上させることができます。重要なのは、最終的に人間の専門家がファクトチェックを行い、独自の知見や一次情報を加えて内容を昇華させることです。AIとの正しい付き合い方を以下の表にまとめました。
| 活用フェーズ | 避けるべき安易な利用（リスク） | 推奨される賢い活用法 |
|---|---|---|
| 企画・構成 | AIにキーワードを渡して丸投げする | アイデア出しの壁打ち相手にする、ターゲットの検索意図を多角的に分析させる |
| 執筆 | 生成された文章をそのままコピー＆ペーストで公開する | 複雑な情報の要約や、文章表現のバリエーションを提案させるたたき台として使う |
| 編集・校正 | AIのチェックのみで公開する | 誤字脱字のチェックに加え、専門家によるファクトチェックと独自性の加筆を必ず行う |
短期的なテクニックより中長期的な資産構築を
Google SGEの登場により、検索結果の表示形式は大きく変わります。このような変化の時期には、「SGEの引用枠に載るための裏技」といった短期的なテクニック論が注目されがちです。しかし、Googleのアルゴリズムが常に進化を続ける以上、そうした手法はいずれ通用しなくなるか、最悪の場合スパムとしてペナルティを受ける可能性があります。
LLMO時代に真に目指すべきは、短期的な順位変動に一喜一憂しない、揺るぎない「情報資産」の構築です。ここで言う情報資産とは、以下のようなものを指します。
- 専門性と権威性：特定のトピックにおいて「このサイトを見れば間違いない」と認知されるほどの深い知見。
- 信頼性：正確で透明性の高い情報発信を継続することで得られる、ユーザーと検索エンジンからの信頼。
- 独自の一次情報：自社で行った調査データ、顧客へのインタビュー、独自の導入事例など、他では手に入らないオリジナルな情報。
- ファンとのエンゲージメント：サイトやブランドを支持し、積極的に情報を拡散してくれるファンやコミュニティとの良好な関係。
SGEは、信頼できる情報源を組み合わせて回答を生成する傾向が強まる預測されています。そのため、自社サイトが特定の分野における信頼の置ける情報源、すなわち「デジタル資産」としてGoogleに認識されることこそが、最も効果的で持続可能なLLMO対策となるのです。日々のコンテンツ制作において、常にこれらの資産を積み上げているかという視点を忘れないようにしましょう。
ナレッジホールディングスに学ぶLLMO時代の情報発信
LLMO（GEO）対策の理想形を考える上で、「ナレッジホールディングス」という概念が参考になります。これは特定の企業名を指すのではなく、「知識（ナレッジ）を体系的に保有・管理（ホールディング）し、発信する企業」という理想像のことです。SGE時代に評価されるサイトとは、まさにこのナレッジホールディングス的な存在と言えるでしょう。
具体的には、個々の記事がバラバラに存在するのではなく、サイト全体がひとつの大きな「知識体系（ナレッジベース）」として機能している状態を目指します。トピッククラスター戦略のように、基本的な概念を解説するピラーページと、それを深掘りするクラスターページが内部リンクで強固に結びつき、ユーザーが関連情報をスムーズに回遊できる構造が重要です。
さらに、その知識が「誰によって」語られているのかを明確にすることも不可欠です。監修者や著者のプロフィールを詳細に記載し、その人物が持つ専門性や実績を具体的に示すことで、情報の信頼性を担保します。このように、自社そのものを一つの信頼できる「エンティティ（実体）」としてGoogleに認識させることが、LLMO時代の情報発信における究極的なゴールです。個別のキーワードで上位表示を狙うだけでなく、自社（または自分自身）がその分野の権威あるエンティティとして認知されるための、戦略的な情報発信を心がけましょう。
まとめ
本記事では、Google SGEの登場によって重要性が増す「LLMO（GEO）対策」について、その基本と具体的な実践方法を解説しました。SGEは検索体験を根底から変える可能性があり、これからのWebマーケティングにおいてLLMO対策は避けて通れない課題です。
LLMO対策の核心は、小手先のテクニックではありません。従来のSEOで重視されてきた「ユーザーファースト」の原則や「E-E-A-T」を、より一層高いレベルで追求することにあります。その理由は、AIが参照するに値する、専門性と信頼性に裏打ちされた高品質なコンテンツこそが、SGE時代を勝ち抜くための唯一の鍵となるからです。
安易なAI生成コンテンツに頼るのではなく、一次情報や独自の知見を盛り込み、構造化データで正しく情報を伝えるといった地道な取り組みが、結論として最も効果的な戦略です。本記事で紹介したステップを参考に、ユーザーとAI双方から信頼されるWebサイトを構築していきましょう。
【PR】関連サイト
株式会社ナレッジホールディングス
〒105-0022 東京都港区海岸１丁目２−２０ 汐留ビルディング 3F
URL：https://knowledge-hd.co.jp/