LLM時代のSEO：<br>従来のSEOとの違いと対策の基本

1. はじめに

ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動が大きく変化しています。従来の「検索エンジンで検索→サイトを訪問」という流れから、「AIに質問→AIが回答を提示」という流れへのシフトが進んでいます。

この変化に対応するため、SEOの考え方もアップデートが必要です。

2. 従来のSEOとLLM時代のSEOの違い

SEOの基本的な考え方は、LLM時代においても大きく変化しますが、最適化すべき対象とアプローチが異なります。以下の表で主な違いを整理します。

3. 従来のSEO

従来のSEOは、主にGoogleなどの検索エンジンで上位表示を目指す取り組みです。

• 目標: 検索結果の上位に表示される
• 指標: 検索順位、クリック率、オーガニック流入数
• 施策: キーワード最適化、被リンク獲得、ページスピード改善
• 評価軸: Googleのアルゴリズムに最適化

これらの施策は今でも重要であり、LLM時代においても基盤として機能し続けます。

4. LLM時代のSEO（GEO/LLMO）

LLM時代のSEOは、GEO（Generative Engine Optimization）やLLMO（LLM Optimization）とも呼ばれ、AIモデルに認識・引用されることを目指します。

• 目標: AIの回答で言及・引用される
• 指標: AI言及率、引用率、ブランド出現順位
• 施策: 構造化データの整備、権威性の証明、事実ベースの情報提供
• 評価軸: 複数のAIモデルでの可視性

LLM InsightのGEO最適化機能やLLMO最適化機能を活用することで、効率的に対策を進めることができます。

5. 具体的な対策

LLM時代のSEOを実践するための具体的な対策を3つの観点から解説します。これらの施策を組み合わせることで、AIモデルからの可視性を高めることができます。

6. 1. コンテンツの構造化

AIが情報を抽出しやすいように、コンテンツを明確に構造化することが重要です。

• 定義文を冒頭に配置: 主要な概念や用語の定義を記事の最初に明示する
• FAQ形式での情報整理: よくある質問と回答を構造化して提示する
• 表やリストでのデータ提示: 数値データや比較情報を視覚的にわかりやすく整理する

7. 2. E-E-A-Tの強化

Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）を示すことで、AIモデルから信頼できる情報源として認識されやすくなります。

• 著者情報の明記: 執筆者の専門性や経歴を明示する
• 具体的なデータや事例の引用: 一次情報や信頼できるデータソースを参照する
• 業界団体や研究機関からの引用: 権威ある組織の情報を根拠として示す

E-E-A-Tの強化は、従来のSEOでも重要視されていましたが、LLM時代ではさらにその重要性が増しています。

8. 3. 定点観測の実施

AIの回答は日々変化するため、定期的なモニタリングが不可欠です。

• 主要キーワードでのAI回答の追跡: 重要なクエリでAIがどのような回答を生成しているかを定期的に確認する
• 競合のAI言及状況の把握: 競合他社がどの程度AIに引用されているかを分析する
• 変化のトレンド分析: 時系列でのデータから傾向を読み取る

LLM Insightの引用分析機能を使用することで、効率的に定点観測を実施できます。

9. まとめ

LLM時代のSEOは、単に検索順位を上げるだけでなく、AIに「信頼できる情報源」として認識されることが重要です。従来のSEOの基盤の上に、GEO（Generative Engine Optimization）やLLMO（LLM Optimization）の施策を積み上げていくアプローチが効果的です。

具体的には以下の3つの対策を実施しましょう：

1. コンテンツの構造化: AIが理解しやすい形式で情報を提供する
2. E-E-A-Tの強化: 信頼性と権威性を明示する
3. 定点観測の実施: AIの回答を継続的にモニタリングする

これらの施策を組み合わせることで、検索エンジンとAIモデルの両方での可視性を高めることができます。

10. よくある質問