LLMOとは？SEO・AEOとの違いと生成AI時代に企業がやるべきこと

検索から「AIに聞く」へ。情報の入口が変わった

これまで、企業や製品を調べるとき、人はまず検索エンジンに言葉を打ち込み、表示されたリンクを自分でクリックして読み比べていました。ところがここ数年で、その入口が大きく変わりつつあります。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityといった生成AIに「〇〇に強い会社を教えて」「△△ツールでおすすめは？」と直接聞き、AIがまとめた答えをそのまま受け取る人が増えてきました。

B2Bの購買検討でも同じことが起きています。担当者が比較表を作る前に、まずAIに「候補を3つ挙げて」と尋ねる。その時点でAIの回答に自社が入っていなければ、検討のテーブルにすら載りません。

ここで問題になるのは、従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでは、AIの回答内での見られ方をコントロールできないという点です。検索結果で上位に出ることと、AIが回答文の中で自社をどう紹介するかは、別の話になってきました。この新しい課題に向き合う考え方が「LLMO」です。

LLMOとは何か

LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）とは、生成AIが自社や自社製品を、正しく・好意的に・適切な文脈で紹介・推薦してくれるように整えていく取り組みの総称です。

生成AIは、Web上の公式サイト、ニュース記事、口コミ、各種データベースなど、さまざまな情報を学習・参照して回答を組み立てます。そのため、

• AIが自社の存在を知っているか（言及されるか）
• AIが自社をどう説明しているか（正確か、古くないか）
• AIが「おすすめ」を聞かれたときに自社を候補に挙げるか

といった点が、ビジネスの入口に直結するようになりました。LLMOは、これらをできるだけ望ましい状態に近づけていくための施策です。

注意したいのは、LLMOは「AIに必ず1位で出させる魔法」ではないということです。AIの回答は質問のされ方やタイミングで変わりますし、出力を100%コントロールすることは誰にもできません。LLMOで現実的にできるのは、AIが参照しやすい正確な情報を整え、誤認や未言及を減らし、想起される可能性を高めていくことです。

SEO・AEOとの違いを整理する

似た言葉にSEOやAEOがあります。混同しやすいので、表で違いを整理します。

ざっくり言えば、SEOは「検索結果での見え方」、AEOは「検索内の即答枠での見え方」、LLMOは「AIの回答そのものでの見え方」を扱います。三者は対立するものではなく、土台は重なります。LLMOはSEOの延長線上にあり、これまでの情報整備が活きる場面も多くあります。

なぜ「今」やるべきなのか

LLMOに取り組むべき最大の理由は、今がまだ黎明期だからです。

SEOの世界は20年以上の蓄積があり、上位表示の競争は激しく、新規参入で差をつけるのは簡単ではありません。一方でLLMOは、本格的に取り組んでいる企業がまだ少ない領域です。大手も含めて多くの企業が「AIに自社がどう紹介されているか」を一度も確認したことがない、というのが実情に近いでしょう。

つまり、

• 早く着手すれば、競合より先にAIに正しく認識される土台を作れる
• 誤認されている場合、それを放置している競合に差をつけられる
• 情報整備の効果が、検索とAIの両方に効く

という先行者優位が働きやすい時期です。完成された正解がまだない領域だからこそ、早く始めて自社なりの知見をためた企業が有利になります。

企業がやるべき3ステップ

LLMOは「とにかくAI向けに文章を量産する」ことではありません。順序が大切です。次の3ステップを繰り返すのが基本形です。

ステップ1：AIに「どう見られているか」を計測する

まず、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityといった主要な生成AIに、実際に自社や自社の業種について質問し、現状の回答を確認するところから始めます。

• 自社名を尋ねたとき、正しく説明されるか
• 業種・カテゴリで「おすすめ」を聞いたとき、自社が候補に挙がるか
• 説明の中に、古い情報や事実と異なる点はないか

ここを飛ばして改善に走ると、何が問題なのかわからないまま手を動かすことになります。まず測る。これが出発点です。

ステップ2：誤認・未言及を見つける

計測すると、たいてい次のどちらかの課題が見つかります。

• 未言及：そもそもAIが自社を知らず、回答に出てこない
• 誤認：自社が登場するものの、説明が不正確・古い、あるいは別のものと取り違えられている

特に誤認は見落とされがちです。たとえば、固有のサービス名が一般的な単語と似ている場合、AIがそのサービスではなく一般的な意味のほうで解釈してしまう、という取り違えが起こり得ます。こうしたズレは、自分で名前を検索しているだけでは気づきにくく、AIに実際に質問してみて初めて見えてきます。

ステップ3：公式情報・構造化・第三者露出で改善し、また計測する

見つかった課題に対して、AIが参照しやすい正確な情報を整えていきます。具体的には次のような打ち手があります。

• 公式情報の整備：自社サイトに、事業内容・提供価値・対象顧客などを明確で最新の言葉で書く
• 構造化データの活用：機械が情報を読み取りやすい形でページを整える
• 第三者露出：プレスリリース、メディア掲載、信頼できる外部サイトでの言及を増やす

そして大切なのは、改善したらもう一度計測して効果を確かめることです。AIの回答は変化していくものなので、LLMOは一度きりの作業ではなく、計測→発見→改善→再計測のループとして続けていく取り組みになります。

「計測」をどう始めるか

3ステップの中で、多くの企業がつまずきやすいのが最初の「計測」です。複数のAIに、複数の質問を、繰り返し投げて結果を記録・比較するのは、手作業だと手間がかかり、評価基準もぶれがちです。

こうした計測を支援するのが、私たちAI RadarのようなLLMO計測SaaSです。AI Radarは、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityといった生成AIが自社をどう紹介・推薦・誤認しているかを日本語で計測・可視化し、改善のヒントを提示します。改善そのものを実行するのはあくまで各企業ですが、「今どう見られているか」を客観的に把握する出発点として、計測を仕組み化できます。（AI Radarは2026年夏のリリースを予定しています。）

計測ツールを使うかどうかにかかわらず、まず一度、自社をAIに聞いてみること自体が、LLMOの第一歩です。

まとめ：次の一手は「自社の現状を測る」こと

情報を調べる入口が、検索からAIへと広がりつつあります。これからのB2Bでは、検索結果での見え方（SEO）に加えて、AIの回答での見え方（LLMO）が、検討の入口を左右する要素になっていきます。

LLMOで企業がやるべきことは、次の3ステップに集約されます。

1. AIに自社がどう見られているかを計測する
2. 誤認・未言及を見つける
3. 公式情報・構造化・第三者露出で改善し、また計測する

そして、その全ての起点は「測ること」です。難しく考える前に、まずはChatGPTやGeminiに自社のことを聞いてみてください。そこで見える現状が、LLMOで何をすべきかを教えてくれます。AI Radarも、その計測の選択肢のひとつとして役立てていただければと考えています。

まずは、AI Radar の無料診断から始めてみませんか？

ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity の4つのAIに、自社のことをまとめて質問できます。今あなたの会社がAIにどう見られているか・誤認されていないかを、数十秒で確認できます。

▶ 無料で診断してみる