LLMOとは？SEOとの違いと中小企業がやるべき対策を実データで解説

「LLMO対策をやるべきだと聞いたけれど、SEOと何が違うのか分からない」「AI検索から本当に問い合わせが来るのか、根拠がほしい」こうした相談が、2026年に入って一気に増えました。

この記事では、LLMOの意味とSEOとの違いを整理したうえで、弊社が実際に計測した「問い合わせのうちAI検索経由が10.1%」「Search Consoleの生成AIレポートで約3ヶ月・63.1万回表示」という実データを公開します。そのうえで、中小企業が最短で成果を出すための具体的な対策を、実践した4つの施策と事例を交えて解説します。

LLMOとは？意味と読み方をわかりやすく解説

LLMOとは、ChatGPTやGoogleの「AIによる概要」などの生成AIが回答を作る際に、自社のサイトや情報を引用・言及してもらいやすくする施策のことです。読み方は「エルエルエムオー」で、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。

従来のSEOが「検索結果の上位に表示されること」を目標にしていたのに対し、LLMOは「AIの回答の中に自社が登場すること」を目標にします。つまり、評価する相手が検索エンジンのアルゴリズムから、大規模言語モデル（LLM）に広がったと考えると分かりやすいでしょう。

LLMOとAIO・GEO・AEOの違い

LLMOと似た用語として、AIO・GEO・AEOがあります。結論から言うと、いずれも「AI検索に対応する施策」を指しており、実務上の中身はほぼ同じです。

• AIO（AI Optimization）
  → AI全般への最適化を指す、もっとも広い言葉です。
• GEO（Generative Engine Optimization）
  → 生成AI検索エンジン（Perplexity、AIモードなど）への最適化を指します。海外で普及した用語です。
• AEO（Answer Engine Optimization）
  → 「質問への回答」として選ばれることに焦点を当てた用語で、音声検索の時代から使われています。
• LLMO（Large Language Model Optimization）
  → 大規模言語モデルそのものに引用されることを指します。日本国内ではこの言葉が最も浸透しています。

どの用語を使うかで対策の内容が変わるわけではありません。この記事では、国内で一般的な「LLMO」に統一して解説します。

LLMOが注目される背景：AI検索の普及とゼロクリック検索

LLMOが注目される最大の理由は、検索結果の上に「AIによる概要」が表示されるようになり、ユーザーがサイトをクリックしないまま疑問を解決する「ゼロクリック検索」が増えたことです。

SEOツール大手のAhrefsが2025年4月に公開した調査では、AIによる概要が表示される検索において、検索1位のクリック率が約34.5%低下したと報告されています（出典：Ahrefs「AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%」）。

つまり、これまでどおり検索1位を取っても、AIの回答の中に自社が登場しなければ、以前より流入が減る構造になっています。逆に言えば、AIに引用される側に回れば、上位表示だけでは届かなかった層にリーチできるということです。この構造変化が、LLMOが必要とされる背景です。

LLMOとSEOの違いを比較表で解説

LLMOとSEOの違いを、4つの観点で整理します。

観点	SEO	LLMO
目的	検索結果で上位表示されること	AIの回答内で引用・言及されること
評価者	検索エンジンのアルゴリズム	大規模言語モデル（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）
流入経路	検索結果のリンクをクリック	AIの回答内リンク、または社名を覚えて指名検索・直接訪問
計測方法	Search Console、アクセス解析	Search Consoleの生成AIレポート、問い合わせフォームでの自己申告
成果が出る形	順位・クリック数	AI表示回数・問い合わせ経路の変化

特に注意したいのは「流入経路」と「計測方法」の違いです。AI経由のユーザーは、回答を読んで社名を覚え、後から指名検索や直接訪問で来ることが多く、アクセス解析上は「AI経由」として記録されません。

そもそも、AI経由の流入の計測は難しく、弊社の場合だと「お問い合わせフォームに（ChatGPTなどのAI検索）で弊社を知った場合にチェックを入力する欄」を設置し計測しています。また、実際に面談したお客様に弊社を知ったきっかけを伺いデータとして計測しています。

LLMOとSEOは併用が基本。対策の順番はSEOが先

LLMOとSEOは、どちらか一方を選ぶものではありません。併用が基本で、順番はSEOが先です。

理由は明快で、AIが回答を作るときに参照する情報源の多くは、検索エンジンで上位に表示されているページだからです。Googleの「AIによる概要」はGoogle検索のインデックスをもとに生成されますし、ChatGPTの検索機能もWeb検索の結果を読み込んで回答します。

例えば、SEOがまったくできていないサイトにFAQや構造化データだけを追加しても、そもそもAIの参照候補に入らないため効果は限定的です。反対に、検索上位に入っているページは、追加の施策をほとんどしなくてもAIに引用されることがあります。「LLMO対策 やり方」を調べている方ほど、まずはSEOの土台が整っているかを確認してください。

LLMO対策の効果は？AI検索経由の問い合わせ実データを公開

「LLMO対策をやると、実際にどれくらい問い合わせが来るのか」株式会社プレジャークリエーションの実測データをそのまま公開します。

問い合わせの10.1%がAI検索経由【2026年5月〜8月の月別データ】

弊社サイトの問い合わせフォームには「弊社を知った場所」という設問があり、選択肢の一つに「ChatGPTなどのAI検索」を設けています。2026年5月1日〜8月31日の4ヶ月間で集計した結果が以下です。

月	問い合わせ件数	うちAI検索経由	割合
2026年5月	24件	2件	8.3%
2026年6月	12件	1件	8.3%
2026年7月	33件	3件	9.1%
2026年8月	30件	4件	13.3%
合計	99件	10件	10.1%

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4ヶ月合計で、問い合わせ99件のうち10件（10.1%）がAI検索経由でした。月別に見ると8.3%→8.3%→9.1%→13.3%と右肩上がりで、直近の8月は7〜8件に1件がAI経由です。

この数値は、広告費をかけずに獲得した問い合わせです。つまり、LLMO対策はすでに「将来への投資」ではなく、現時点で問い合わせを生んでいる施策になっています。

Search Consoleの生成AIレポートで約3ヶ月・63.1万回表示

Google Search Consoleには、Googleの「AIによる概要」や「AIモード」にサイトが表示された回数を確認できる生成AIレポートがあります。弊社が運営するメディア「プレクリマーケティング」では、約3ヶ月間で63.1万回の表示を記録しました。

63.1万回という数字は、弊社のような従業員数の少ない会社が広告なしで得られる露出としては、かなり大きなものです。しかもこの表示は、ユーザーが「〇〇とは」「〇〇のやり方」と具体的な課題を検索した場面で出ているため、情報を求めている人に直接届いています。

特別「AI検索対策」を行ったことで発生した数値ではなく、あくまで「SEO対策」を軸としたコンテンツ記事が生み出した表示回数となります。

GoogleのAIによる概要・ChatGPT・Claudeに引用された実例

数値だけでなく、実際にどのように引用されているかも公開します。

Google「AIによる概要」での表示例

2026年9月、Googleで「大阪 llmo」と検索した際のAIによる概要に、弊社が「大阪のおすすめLLMO対策会社」として社名・リンク付きで表示されました。パーソナライズを無効にした状態で確認しています。

Claudeでの言及例

Claudeに「大阪のllmo会社を教えて」と質問したところ、弊社が「中小企業に特化した地域SEO×LLMOを提供する会社」として挙げられました。

ChatGPTでの言及例

注目してほしいのは、AIが弊社を紹介するときに「中小企業に特化」「地域SEO×LLMO」という弊社のポジショニングをそのまま説明している点です。サイト上で一貫して発信してきた内容が、AIの中で「この会社はこういう会社だ」という理解として定着していることが分かります。

LLMOの効果測定方法：問い合わせフォームで計測する

LLMO対策を始めると、次に「効果をどう測るか」という問題にぶつかります。結論から言うと、アクセス解析だけでは不十分で、問い合わせフォームでの計測を組み合わせる必要があります。

アクセス解析だけではAI経由の流入を過小評価する理由

Googleアナリティクスなどのアクセス解析では、AI経由の流入は実態より少なく記録されます。理由は3つあります。

AIの回答にリンクが表示されないケースが多い

ChatGPTやClaudeは社名だけを挙げて、リンクを貼らないことがよくあります。ユーザーはその社名で改めて検索するため、解析上は「自然検索（指名検索）」に分類されます。

リンクをクリックしても参照元が正しく残らない

AIアプリからの遷移は「direct（直接流入）」や「referral」として記録され、AI由来だと判別できないことがあります。

社名を覚えて後日アクセスする

「AIで聞いて知った会社を、翌週に検索してから問い合わせた」という行動は、解析ではまったく追えません。

つまり、アクセス解析で「AI経由の流入は数%しかない」と見えても、実際の影響はその何倍もある可能性が高いのです。弊社でも、解析上の参照元とフォームの自己申告を比べると、フォームの方が明らかにAI経由の比率が高くなっています。

フォームに「ChatGPTなどのAI検索」の選択肢を設ける方法

もっとも確実な計測方法は、問い合わせフォームに「弊社を知ったきっかけ」という設問を置き、選択肢に「ChatGPTなどのAI検索」を入れることです。弊社のフォームでは、次のような選択肢にしています。

• Google・Yahoo!などの検索
• ChatGPTなどのAI検索
• SNS（Instagram・X・YouTubeなど）
• 紹介・口コミ
• 広告
• その他

アンケートなどでも使われる方法ですが、「知ったきっかけ」の項目を追加することで「流入経路」を明確にすることができます。流入経路を自社で把握・分析することができれば、自社の強みとしてさらに強化することも可能です。

また、フォームなので「知ったきっかけの項目」を追加することは、データが取りにくいAI経由の流入を数値で計測することが可能です。自社がどの媒体やどの経路から認知されているかを分析することがAI検索においてさらに重要になっています。

中小企業のLLMO対策は地域SEOから始めるのが最短ルート

LLMOは大企業やメディア企業のためのものだと思われがちですが、実際には中小企業の方が有利な場面が多くあります。鍵になるのは「地域SEO」です。

AIは「その人への最良の答え」を返す：中小企業が有利な理由

検索エンジンは「このキーワードで最も評価の高いページ」を並べますが、生成AIは「この質問をした人にとって最良の答え」を1つの文章にまとめて返します。この違いが、中小企業にとって追い風になります。

例えば「パーソナルジムのおすすめは？」という質問なら、全国規模の大手チェーンが有利です。しかし「堺市でパーソナルジムを探している。初心者向けで、駅から近いところがいい」という質問になると、AIは堺市で実際に営業している、初心者向けを明記した、駅近のジムを探して回答します。

つまり、条件が具体的になるほど、大手のブランド力より「その条件に合致する情報を持っているか」が重要になります。地域に根ざした中小企業は、この点で大手より圧倒的に有利です。

「〇〇市の△△」という質問でAIに引用される仕組み

AIが「〇〇市の△△（業種）」という質問に回答するとき、参照しているのは主にGoogle検索で「〇〇市 △△」に上位表示されているページです。したがって、地域SEOで上位を取ることが、そのままLLMO対策になります。

弊社の場合、地域SEOを軸にサイトを設計した結果、「〇〇市のパーソナルジム」「〇〇市で集客に強いホームページ制作会社は？」といった質問で、弊社サイトやクライアントサイトがAIに引用されるようになりました。

これらはすべて従来の地域SEOの基本です。つまり、中小企業のLLMO対策は特別なことをするのではなく、地域SEOを正しくやり切ることから始まります。

LLMO対策の事例：パーソナルジムが生成AIに2,054回表示

弊社クライアントの実例を1つ紹介します。大阪府内で営業するパーソナルジムで、サイトリニューアルと地域SEOをセットで実施した事例です。

地域キーワード2位・生成AI表示2,054回（約3ヶ月）

リニューアル後、「〇〇市 パーソナルジム」の地域キーワードでGoogle検索2位を獲得しました。同時に、Search Consoleの生成AIレポートでは、約3ヶ月間で2,054回の表示を記録しています。

このジムのために特別なLLMO施策を行ったわけではありません。やったことは、次の章で説明する「SEOの土台づくり」と「地域×業種の絞り込み」です。それだけで、地域の検索上位とAIでの表示を同時に取れています。

体験予約0件→2ヶ月で7件以上に増加

成果は表示回数だけではありません。リニューアル前はホームページ経由の体験予約が0件でしたが、リニューアル後2ヶ月で7件以上の体験予約が入りました。

さらにオーナー様からは「ホームページ経由で来た人は、ホットペッパー経由の人より入会率が高い」という声をいただいています。AI検索や地域検索から来るユーザーは、すでに条件を絞り込んで探しているため、来店時点で入会意欲が高い傾向があります。

つまり、LLMO対策は問い合わせの「数」だけでなく「質」も上げる施策だということが、この事例から分かります。

LLMO対策のやり方：実践した4つの施策

ここからは、弊社が自社サイトとクライアントサイトで実践し、前述の数値につながった4つの施策を解説します。順番どおりに進めることをおすすめします。

①SEOの土台を整える（結論ファースト・見出し構造・E-E-A-T）

最初にやるべきは、SEOの基本を整えることです。AIは検索上位のページを参照するため、ここを飛ばして先の施策をやっても効果が出ません。

• 結論ファーストで書く
  → 各見出しの直後に結論を1〜2文で置きます。AIは見出しと冒頭文から「このページは何に答えているか」を判断するため、結論が後ろにあると引用されにくくなります。
• 見出し構造を整える
  → H2・H3を質問と回答の関係で組みます。「〇〇とは？」「〇〇のやり方」のように、ユーザーがAIに投げそうな質問を見出しにするのが効果的です。
• E-E-A-Tを示す
  → 著者名・プロフィール・運営会社情報を明記します。誰が書いたか分からない情報は、AIも検索エンジンも信頼しません。

②一次情報・独自情報・実測データを公開する

AIは、他のサイトにない独自の情報を優先的に引用します。もっとも強いのは、自社で計測した一次情報です。

この記事で公開している「問い合わせの10.1%がAI経由」「63.1万回表示」といったデータがまさにそれです。一般論を並べた記事は、同じような記事が無数にあるためAIにとって選ぶ理由がありません。一方、実測データは世界にひとつしかないため、そのテーマで回答するときの根拠として引用されやすくなります。

専門とする分野だからこそ自社でしか知ることができない情報やノウハウなどは、サイトの権威性としても非常に重要な役割を担います。AI検索による引用では特に、実測データや一次情報が重要です。

目に見えにくい情報を可視化することで、ユーザーにとっても分かりやすく、その情報が企業の価値を生み出してくれます。

③地域×業種でページとキーワードを絞り込む

「LLMO対策」のような大きなキーワードで戦う前に、「〇〇市×業種」という組み合わせでページを作ります。前述のとおり、AIは条件が具体的な質問ほど地域の中小企業を引用するためです。

例えば、造園会社であれば「〇〇市 外構工事」「〇〇市 庭 リフォーム」のように、対応エリアごと・サービスごとにページを分けます。1ページに全エリア・全サービスを詰め込むと、AIも検索エンジンも「このページは何のページか」を判断できません。

対応エリアが広い場合は、主要な市区町村から優先順位をつけて着手してください。全部を一度に作るより、3〜5ページを丁寧に作って上位を取る方が、結果的に早く成果が出ます。

対応していないエリアまで広げてしまうと、SEOだけでなくLLMOにおいても逆効果になります。狭く深くのスタイルで地域ページを作成することが大切です。

④FAQと構造化データで引用されやすい形にする

土台ができたら、AIが引用しやすい形に整えます。具体的にはFAQの設置と構造化データの実装です。

• FAQ（よくある質問）をページ内に置く
  → 「質問文＋簡潔な回答」の形式は、AIの回答形式とそのまま一致するため、引用されやすくなります。質問文には対策キーワードを自然に含めてください。
• FAQPage・LocalBusiness・Article などの構造化データを実装する
  → ページの内容を機械的に読み取れる形で伝えることで、AIと検索エンジンの両方が内容を正確に理解できます。
• 表・箇条書きで情報を整理する
  → 比較表や手順の箇条書きは、AIが回答を組み立てるときに抜き出しやすい構造です。

llms.txtを優先しない理由

LLMO対策を調べると「llms.txt」というファイルを設置すべきだという情報を目にすると思います。llms.txtは、サイトの概要や主要ページをAI向けにテキストで記述し、ルートディレクトリに置くという提案仕様です。

結論として、弊社ではllms.txtの優先度を低くしています。理由は、2026年9月時点でGoogleをはじめ主要なAI検索がllms.txtを回答生成に利用していると公式に表明していないためです。設置しても害はありませんが、これに時間を使うより、①〜④の施策の方が確実に数値につながります。

llms.txtは「他の施策が一通り終わったあとに、余力があれば設置する」という位置づけで十分です。

LLMOに関するよくある質問

まとめ：LLMOはSEOの土台と一次情報で決まる

この記事の要点を整理します。

• LLMOとは、生成AIの回答に自社を引用・言及してもらうための施策。SEOの代わりではなく、SEOの上に積み上げるもの
• 弊社の実測では、問い合わせの10.1%（2026年5月〜8月）がAI検索経由で、月を追うごとに比率が上昇している
• AI経由の流入はアクセス解析では過小評価されるため、問い合わせフォームに「ChatGPTなどのAI検索」の選択肢を設けて計測する
• 中小企業は地域SEOから始めるのが最短ルート。「〇〇市の△△」という質問でAIに引用されるポジションを取る
• 実践すべきは、①SEOの土台、②一次情報の公開、③地域×業種の絞り込み、④FAQと構造化データの4つ。llms.txtは後回しでよい

LLMOは、特別な技術を持つ会社だけができるものではありません。SEOの基本を正しくやり切り、自社にしかない情報を公開する。この2つを続けた会社が、AIの回答の中に残ります。

弊社では、地域SEOとLLMOを組み合わせた中小企業向けのAI検索対策コンサルティングを行っています。「自社サイトがAIに引用されているか確認したい」「何から手をつければいいか相談したい」という方は、下記からお気軽にお問い合わせください。