LLMOとは：用語解説
LLMOとは
LLMOとは、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に、自社が発信する情報を正しく理解してもらい、その回答の中で適切に言及・引用されることを目指す取り組みです。
生成AIが「調べもの」の入り口になりつつある今、企業のマーケティングにおいても、LLMOへの関心が高まっています。
LLMOが注目される背景
LLMOが注目される背景には、生成AIの普及によるユーザーの情報収集行動の変化があります。
従来、ユーザーはGoogleなどの検索エンジンでキーワードを入力し、表示された検索結果から気になるサイトをクリックして情報を得ることが一般的でした。しかし、生成AIの登場により、ChatGPTやGeminiなどに直接質問して回答を得たり、GoogleのAI Overviews機能により、検索結果最上部に表示された自動要約を確認するなど、情報を得る方法が多様化しています。
こうした変化とともに広く注目され始めた現象が、「ゼロクリック検索」です。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索を行ったにもかかわらず、どのWebサイトのリンクもクリックせずに検索行動を終えることを指します。AI Overviewsなど、検索結果上で直接情報を確認できる機会は、ユーザーにとって情報収集の効率化をもたらしていますが、情報提供者にとっては、必ずしも自社サイトへの誘導につながるとは限らない事象といえます。
このように、生成AI登場により、検索環境への新たな対策が求められるようになりました。
LLMOと従来のSEOの違い
従来取り組まれてきたSEO（Search Engine Optimization）では、自社コンテンツを検索結果で上位に表示させ、ターゲットユーザーを惹きつけ、自社サイトへの流入を狙います。一方、LLMOでは、生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、生成される回答の中で適切に言及・引用されることを目指します。つまり、SEOが「検索結果で見つけてもらうための最適化」だとすれば、LLMOは「生成AIに理解され、回答の中で選ばれるための最適化」と言えます。
ただし、SEOとLLMOは対立するものではなく、ユーザーにとって、独自性や信頼性のあるコンテンツや、分かりやすく構造化された情報などに最適化するといった、共通する観点も多くあります。LLMOはSEOに取って代わるものではなく、SEOの考え方をベースに生成AIまで視野を広げたものと捉えることができます。
生成AIがもたらした新たな検索環境下で企業のマーケティング活動を行う場合は、SEOの観点に加え「生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、回答の中で適切に言及・引用される」といったLLMO観点も意識した情報発信が重要です。
LLMOとAIO、GEOの違い
LLMOと似た言葉に、AIOやGEOがあります。現時点ではこれらの用語に厳密な使い分けがあるわけではなく、発信者によって呼び方や使い分けが異なる場合がありますが、いずれも「AIによる検索や回答を意識した最適化」を指す言葉として使われています。また、国内では「LLMO」という呼称が使われることが多い一方、海外では「GEO」が広く使われています。
以下では、それぞれの用語の一般的な使われ方をもとに、その特徴を整理します。
LLMOに取り組む際の注意点
LLMOに取り組む際には、生成AIを活用するという特質上、いくつか注意しておきたい点があります。
●成果を単一の指標で評価することが難しい
生成AIの回答で自社の情報が言及・引用されることが、必ずしも自社サイトへの流入増加に直結するわけではありません。そのため、生成AI回答での言及・引用の数や内容、AI経由の自社サイトへの流入、特定の固有名詞による指名検索の変化など、複数の観点から成果を評価することが重要です。
●生成AIの挙動を完全には把握・制御できない
生成AIがどの情報を参照し、どのような基準で回答を生成するか、その仕組みをすべて把握することは困難です。また、自社のどの情報が回答の中で言及・引用されるかを完全にコントロールすることもできません。そのため、特定の施策と結果の因果関係を明確にすることが難しい場合があります。
●生成AIの回答は一定ではない
生成AIの回答は、利用する生成AIやモデル、質問の内容、タイミングなどによって変化します。同じ質問でも常に同じ回答が生成されるとは限らないため、一時点の結果だけで判断するのではなく、継続的にモニタリングし、傾向や変化を捉えることが重要です。
LLMO実践に重要なこと
LLMOにはさまざまなアプローチがあります。ここでは主な取り組みを「コンテンツ」「技術」「信頼性・認知」「モニタリング」の4つの観点から紹介します。
●コンテンツの強化
LLMOにおいても、基本となるのはコンテンツそのものです。ユーザーのニーズを踏まえて、求められる情報を分かりやすく提供するとともに、自社ならではの知見や事例、調査データなどを取り入れ、独自性や専門性のあるコンテンツを充実させます。また、既存のコンテンツについても、情報が古くなっていないかを確認し、必要に応じて更新していくことが大切です。
●情報発信基盤の整備
LLMOにおける情報発信基盤の整備は、従来のSEOと切り離されたものではなく、検索エンジン向けの基本的な取り組みの延長線上にあります。そのため、良質なコンテンツを用意するだけでなく、その内容を検索エンジンや生成AIが発見・理解しやすい状態に整えることも必要です。具体的には、ページの内容や構造を分かりやすく整理し、適切なメタ情報の設定や構造化データの活用など、情報を適切に伝えられる環境を整えます。
●信頼性・認知の向上
自社サイトの情報だけでなく、外部メディア・動画・SNS等、オンライン上で自社や製品・サービスについてどのような情報が発信されているかも重要です。PR活動や外部メディアでの掲載、第三者による評価などを通じて、自社に関する信頼できる情報が発信される機会を増やし、認知や信頼性の向上につなげていきます。
●継続的なモニタリングと改善
LLMOは、施策を実施して終わりではありません。生成AI上で自社や競合がどのように言及・引用されているか、どのような情報が引用元となっているかなどを継続的に確認し、その変化を把握します。得られた結果から課題や改善点を見つけ、コンテンツの追加・更新や次の施策につなげていきます。
富士通が実践するLLMOの取り組み
富士通では、生成AIの普及による情報探索の変化を踏まえ、LLMOへの取り組みを推進しています。ここまでに紹介してきたLLMOを自社サイトの運営やコンテンツ制作において実践するとともに、生成AI上での富士通や競合企業の言及・引用状況などを継続的にモニタリングし、その変化を捉えながら試行錯誤を重ねています。
また、生成AI上での言及・引用だけでなく、その先のユーザー行動にも注目しています。実際に富士通サイトへの流入を分析すると、生成AI経由で訪問したユーザーは、通常の流入と比べてエンゲージメントが高い傾向が見られます。このことからも、流入の「量」だけでなく、流入後のユーザー行動を含めた「質」も併せて捉えることが重要だと考えています。
富士通では、挑戦･信頼･共感を原動力に富士通にしかできない価値創造を目指しています。新しい領域への挑戦は、課題がつきものです。同じ目的を持つお客様とともに、課題解決に向けて挑戦していきたいと考えています。その一つとして、LLMOの実践を通じて得られた知見を、社外セミナーで発信しています。引き続き、検索エンジンと生成AIによる検索結果の検証と改善をスピーディーに重ねながら、富士通の情報を効率的に発見・収集、正しく理解いただけるWebサイトを目指していきます。
よくある質問
Q1. LLMOとは何ですか？
A1. LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に、自社の情報を正しく理解してもらい、回答の中で適切に言及・引用されることを目指す取り組みです。
Q2. LLMOとSEOの違いは何ですか？
A2. SEOは、Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位表示させ、ユーザーに見つけてもらうための最適化です。一方、LLMOは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、生成AIの回答の中で適切に言及・引用されることを目指す取り組みです。
Q3. LLMOの台頭でSEOは不要になりますか？
A3. LLMOが広がっても、SEOが不要になるわけではありません。LLMOはSEOと共通する取り組みも多く、SEOの考え方をベースに、生成AIまで視野を広げたものと捉えることができます。そのため、SEOを継続しながら、生成AIも意識した情報発信やサイト改善に取り組むことが重要です。
Q4. LLMとLLMOの違いは何ですか？
A4. LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、生成AIの一種で、膨大なテキストデータを学習し、文章の生成や要約、翻訳などの言語処理を行うAIモデルです。一方、LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）は、LLMに自社の情報を正しく理解してもらい、生成される回答の中で適切に言及・引用されることを目指す取り組みです。
Q5. LLMOは今から取り組むべきですか？
A5. はい、早期に取り組むことをおすすめします。ユーザーの情報収集行動は大きく変化しつつあり、生成AI上での自社情報の露出や評価が、企業の認知やブランドに影響する可能性があります。継続的なモニタリングと改善のサイクルが重要です。
Q6. LLMO対策は何をすればよいですか？
A6. LLMO対策には、コンテンツの強化、技術面の整備、信頼性・認知の向上など、さまざまなアプローチがあります。まずは自社の現状を把握し、その結果を踏まえて適切な対策を検討・実施するとともに、継続的に効果を確認しながら改善していくことが重要です。
Q7. LLMOの効果はどのように測定できますか？
A7. LLMOの効果を測定するには、生成AIの回答における自社の言及・引用状況や競合企業との比較、回答内容、引用元となっているURLなどを確認することが重要です。モニタリングにあたっては、ユーザーの検索意図や自社の事業領域を踏まえたクエリ（質問文）の設計がポイントとなります。また、生成AI経由のWebサイトへの流入数や、流入後のユーザー行動にも注目することが大切です。