ここ数年、生成AIの進化と共に注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogle検索を起点とした施策であったのに対し、LLMOはChatGPTなど大規模言語モデル（LLM）への最適化を意識した新たなマーケティング戦略です。
背景にあるのは、ユーザーの情報収集行動の変化です。従来は「Google検索で探す」が当たり前だったのが、今では「ChatGPTに直接聞く」「AIアシスタントに要約してもらう」という行動が広がりつつあります。特に2024年以降は、検索体験がAIによって変わり、単なるリンク集ではなく“生成された答え”がファーストタッチになる場面が増えてきました。
この流れの中で、従来のSEOだけではアクセスが得られない状況が生まれています。LLMは、Web上の情報をトレーニングに利用していますが、検索順位が高いサイトだけを参照するわけではありません。オーソリティ性の高い論文、公式情報、エビデンスに基づいた記事、ユーザー体験に根差した情報——こうしたデータがモデルの回答精度に直結します。つまり「検索で上位表示＝LLMに参照される」ではないということです。
LLMOが求めるのは、
・信頼性
・専門性
・独自性
の3要素です。これはGoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）と通じるものですが、LLMOではよりコンテンツの“引用価値”が重視されると考えられます。例えば、一次情報や独自調査、業界の最前線レポートなどは、LLMの学習ソースになりやすく、間接的に回答の中で引用・反映される可能性があります。
さらに、LLMは今後API経由であらゆるサービスに組み込まれ、ユーザーの意思決定に大きな影響を与えていきます。AI検索、チャットボット、パーソナルアシスタント、ECサイトのレコメンド——これらがLLMベースで稼働する世界では、従来の検索エンジン依存型ビジネスモデルは成立しづらくなるでしょう。
企業に求められるのは、単に検索順位を上げる施策ではなく、「AIに選ばれる情報」を発信すること。つまり、データ品質・情報の独自性・透明性・一次情報へのこだわりです。そして、これらはSEO施策の一環ではなく、経営戦略そのものと捉えるべき時代に突入しています。
今後、LLMOの最適化は、AI時代のブランディングとも直結し、情報発信の質が企業の競争力を左右すると考えられます。