検索順位は伸び悩み、頑張って書いた記事もユーザーにも AI にも届かない――そんなもどかしさを感じていませんか？

2023 年以降、検索アルゴリズムは急速に進化し、従来の SEO 施策だけでは結果が出にくい局面に差し掛かっています。中には「ブログオワコン」「ブログは古い」「いまはSNSマーケティング」など、「ブログの終焉説」も多く、さらに ChatGPT や Copilot といった生成 AI が “検索の入口” として台頭し、サイト運営者の課題は一層複雑になりました。

これまで書いた記事は無駄になってしまうの？と思う方もいるかもしれません。

いえいえ、そんなことはありません！
LLMO（Large Language Model Optimization｜大規模言語モデル最適化） という新しい視点を取り入れれば、コンテンツは再び輝きますよ！
本記事では LLMO の基本から導入の第一歩までをやさしく解説し、「AI 検索でも従来検索でも選ばれるメディア」 へとステップアップする道筋を示します。

この記事の内容

キャッチフレーズ｜SEO の次の一手――LLMOで“検索×生成AI”を両取りする！
本記事では、LLM の基礎と LLMO の役割、GEO／AIO／AEO との違い、そして LLMO が注目される社会的背景を整理します。導入準備のチェックリストは次回記事で詳述予定ですので、まずは全体像をつかんでください。

なぜこの記事を書いたのか？

「正しいはずの SEO が効かない」「生成 AI の回答に自社ページが出てこない」。そんなもどかしさを抱えたウェブ担当者やクリエイターに、“AI にも評価される構造”を最短で整えるヒントを届けるためです。検索と生成 AI が評価軸を共有し始めた今、行動の早い人ほどブルーオーシャンを掴めるという事実を、データとともにお伝えします。

この記事でわかること

「いま LLMO が熱い」具体的な理由と国内外の最新動向が把握できる
この記事を読み終えるころには、“SEO＋AI 最適化”の全体像を描き、次に取るべき一手を自信をもって選べる自分になっているはずです。

• LLM と LLMO の基本概念がスッと理解できる
• GEO／AIO／AEO など 関連用語の違いが整理できる

LLM（大規模言語モデル）とは

モデルのしくみをざっくり図解

LLM（大規模言語モデル） とは、膨大なテキストを学習し、人間が書いたような文章を生成できる AI の総称¹です。数十億～数兆単語規模のデータを使い、単語間の確率的なつながりを数値化した「パラメータ」を持つ点が特徴。パラメータ数が大きいほど“文脈を読む力”が高まる傾向にあります。

GPT・BERTなど代表モデルの位置づけ

• GPT シリーズ（OpenAI, 2023–2025）
• BERT（Google, 2018）
• Claude（Anthropic, 2024）

これらはアーキテクチャや学習目的が異なるものの、「文脈理解→テキスト生成」の流れは共通です。総務省 情報通信白書 2024 でも、国内企業の 43% が生成AIを業務に試験導入済みと報告されています（2024 年）²。

参考：総務省「情報通信白書 2024」（2024）

用語ガイド：LLMO／GEO／AIO／AEO

各略語の定義と誕生背景

GEO や AEO が英語圏で先行し、2023 年末から LLMO が日本語界隈で急浮上。呼称が増えた理由は「AI の回答ロジックがサービスごとに微妙に違う」ためです。

外部参照：Google 検索セントラル ブログ「Generative Experience とサイト運営」（2023）

実務での使い分けポイント

• 検索流入メイン → AEO が指標になりやすい
• AI チャット引用狙い → LLMO が直接効く
• 社内ナレッジ基盤向け → AIO（RAG 構成）が近道

なぜ今 LLMO が重要なのか？

AI検索・生成AIの潮流（2023–2025）

Microsoft が Copilot を検索に統合（2023）、Google が SGE（Search Generative Experience） を試験公開（2024）。日経クロストレンド は「国内法人サイトの 12% が LLMO 対策を着手済み」とレポートしています（2025 年）³。つまり、“まだブルーオーシャン”である一方、動き出しが遅いと追い抜かれるリスクも高いわけです。

外部参照：日経クロストレンド「企業サイト調査2025」（2025）｜参照記事へのリンクはブログの下部に記載

SEO との相乗効果と差異

• 共通点：Hタグ構造・キーワード網羅・E-E-A-T の重視
• 相違点：検索エンジンは PageRank＋ユーザー行動を評価、AI は 文脈と信頼ソース を重ねて判断
• 結論：SEO 基盤が強いほど LLMO 成果が早いが、「ナレッジの粒度・引用フォーマット」が新たに重要。

E-E-A-T 観点から得られるメリット

経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）を担保する外部一次情報は、AI の引用ロジックでも“信頼の錨”として使われます。例えば 政府統計や査読済み論文へのリンク は、生成 AI が回答を構成する際に優先度が高まりやすいと報告されています（経済産業省「生成AIの社会的影響調査」2024）⁴。

LLMO 導入の第一歩（初心者向けチェックリスト）

詳細は別記事で深掘り予定！
ここでは概要だけを示し、次回公開の記事で「項目の背景」「実践手順」「成功事例」を丁寧に解説します。ブックマークをお忘れなく。

次のアクション

LLMO は、従来 SEO に “AI 視点” を掛け合わせるだけで、検索と生成 AI の両面でリーチを伸ばせる魅力的なアプローチです。

次の記事では、今回触れたチェックリストをもとに、

• llms.txt の書式例
• 見出し構造の AI 最適化サンプル
• E-E-A-T を強化するリンク設計……

といった 具体的な実装方法 をステップバイステップで解説します。ぜひ続けてご覧ください。

まとめ

いかがでしたか？
「SEO＋AI 最適化」という新しい手法は、まだほとんどの競合が地図を描けていないブルーオーシャンです。小さくても一歩を踏み出せば、検索結果でも AI の回答欄でも、あなたのサイトが “頼れるメディア” となり、読者はもちろんクライアントや社内メンバーの未来をもワクワクさせるはず。次回の記事でチェックリストの実装方法を詳しく解説しますので、どうぞお楽しみに！

ソーゾーリンクでは、LLMO を意識したサイト構築・コンテンツ設計のコンサルティングも行っています。自社メディアを 「AI にもユーザーにも選ばれるプラットフォーム」へ育てたい方は、お気軽にご相談ください。チェックリストを 1 つでも実行し、検索と AI の双方で“引用される喜び”を体感してみてください。

参考文献・注釈解説

今回の記事執筆にあたり、一部、下記の内容を参考文献としております。

参考資料

• 総務省「情報通信白書 2024」 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper (2024)
• Google 検索セントラル ブログ「Generative Experience とサイト運営」 https://developers.google.com/search/blog (2023)
• 日経クロストレンド「企業サイト調査 2025」 https://xtrend.nikkei.com (2025)
• 経済産業省「生成AIの社会的影響に関する調査報告書」 https://www.meti.go.jp/press/ (2024)
• 中小企業庁「デジタル活用白書」 https://www.chusho.meti.go.jp/ (2024)

注釈解説

注釈は本文脚注番号と同じ順序で再掲しています。

1. 大規模言語モデル（LLM）…数十億以上のパラメータを持つ深層学習モデルの総称。 ↩︎
2. 総務省「情報通信白書 2024」調査結果より引用。
   総務省「情報通信白書 2024」(2024) https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper ↩︎
3. 日経クロストレンド「企業サイト調査2025」より引用。
   日経クロストレンド「企業サイト調査2025」(2025) https://xtrend.nikkei.com/atcl/ ↩︎
4. 経済産業省「生成AIの社会的影響に関する調査報告書」より引用。
   経済産業省「生成AIの社会的影響に関する調査報告書」(2024) https://www.meti.go.jp/press/ ↩︎