TOP > seo > LLMO vs SEO：違いを徹底比較
目次
LLMOとSEOとは？基本概念の理解
LLMOとは：大規模言語モデル最適化の定義
LLMOとは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略で、生成AIが提供する回答に自社のコンテンツや情報が含まれるよう調整を行う施策を指します。近年、検索エンジンに変わる情報収集手段として生成AIが注目されており、この分野の対策がWebマーケティングにおいて重要になっています。LLMOによってAIを利用するユーザーにもリーチ可能となり、新たなマーケティングの機会を得られると言えます。
SEOとは：検索エンジン最適化の定義
SEOはSearch Engine Optimizationの略で、検索エンジンにサイトを最適化し、特定のキーワードで検索結果の上位に表示されることを目指す施策全般を指します。GoogleやYahoo!など、検索エンジンユーザーにとって有益な情報提供を通じてWebサイトへのトラフィックを増やすことが主な目的です。特に検索意図に合わせたコンテンツ作成や被リンク対策、サイト内部構造の改善などがSEOの代表的な手法となります。
共通点：どちらもWebマーケティングの重要な施策
SEOとLLMOは、一見すると異なるアプローチに見えますが、双方ともWebマーケティングにとって欠かせない施策です。その共通点は、「ユーザーに価値ある情報を提供することを通じて、目的地であるWebサイトやブランドへのアクセスを促す点」にあります。SEOは検索エンジンを利用するユーザーが主な対象である一方、LLMOでは生成AIを利用するユーザーがターゲットとなります。このように双方の施策は、ユーザー体験や情報的価値を重視する点でも非常に共通しています。
評価方法と対象の違い
LLMOとSEOには評価方法や対象となるプロセスに大きな違いがあります。SEOでは、検索結果での上位表示や自然検索流入数、コンバージョン率が主な成果指標となります。一方で、LLMOでは生成AIによる回答にどの程度自社の情報が反映されるか、またAIを通じて得られる認知度やエンゲージメントが重要視されます。つまり、SEOは検索エンジンが持つアルゴリズムの最適化を目指しますが、LLMOはAIによる情報の収集と提示プロセスに焦点を当てているのです。
AI時代の変化と新たなトレンド
AI時代の到来により、ユーザーの情報収集行動が大きく変化しています。かつては検索エンジンが情報収集のメインでしたが、今ではChatGPTやGoogleのジェネレーティブAIといった生成AIがユーザーの質問に直接回答する場面が増えています。これに伴い、従来型のSEOだけでは不十分な場合も多く、LLMOによる生成AI対応が不可欠となっています。Webマーケティングの新たなトレンドとして、両施策をうまく組み合わせた戦略が求められる時代へ突入していると言えるでしょう。
LLMO vs SEO：その違いと役割の比較
最適化の対象：検索エンジン vs AI生成モデル
SEO（検索エンジン最適化）はGoogleやYahoo!といった検索エンジンで上位表示を目指す施策ですが、LLMO（大規模言語モデル最適化）は生成AI、例えばChatGPTやBardなどのAIモデルへの最適化を指します。SEOは検索結果におけるクリック数や自然検索流入を増やすことを目的とし、検索エンジンのアルゴリズムを理解しながら施策を構築します。一方で、LLMOはAIがユーザーに回答する際、自社情報を引用・参照させることを目的としており、AIのデータ学習や情報集約プロセスを意識した対応が求められます。
効果測定方法の違い
SEOの効果測定は、主に「検索順位の向上」「自然検索からの流入数」「コンバージョン率」などを指標とします。このデータは、Google AnalyticsやSearch Consoleといったツールを用いて具体的な値として確認できます。一方、LLMOの効果測定においては、生成AIの回答内で自社コンテンツがどれだけ引用されているか、またAI経由のユーザー流入数やブランド認知の拡大などを定性的に評価する必要があります。明確な数値指標を得ることが難しいため、定性と定量を組み合わせた独自の分析が重要です。
SEOにおける上位表示とLLMOの引用・参照
SEOが検索エンジンでの上位表示に焦点を当てるのに対し、LLMOはAIが回答を生成する際に自社情報をどれだけ引用・参照するかに注力します。例えば、SEOでは特定のキーワードで上位に表示されるためのサイト構造やコンテンツ設計が重要ですが、LLMOではAIが参照するデータベースやコンテンツの質、ブランドエンティティの強化が鍵となります。特にAIのトレーニングデータに自社の信頼性ある情報を含めることが、LLMOでの成功を決定付けます。
それぞれの目的に応じたコンテンツ戦略
SEOにおけるコンテンツ戦略は、ユーザーの検索意図を分析し、役立つ情報を提供することに重きを置きます。例えば「初心者向けガイド」や「比較記事」など、具体的な検索ニーズに即した内容が求められます。一方で、LLMOにおいては、AIが理解しやすい構造化データや信頼性の高いコンテンツが必要です。加えて、どのような質問に対して自社情報が回答として活用されるかを想定し、そのための情報を揃えることが重要です。このように、SEOとLLMOでは、目的に応じたコンテンツ配信のアプローチが異なります。
ユーザー行動の変化とその影響
生成AIの登場により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。従来、検索エンジンを利用して複数のWebサイトを巡回していたユーザーの多くが、AIを通じた情報取得を優先するようになっています。これにより、SEOのみに依存した施策ではユーザーとの接点を減らすリスクがあります。特にAIが直接、要約や具体的な回答を生成するケースでは、LLMOを通じて自社情報をAI回答に組み込ませる施策が重要となります。このように、SEOとLLMOの双方を組み合わせた柔軟な対応が、今後のユーザー行動の変化に適応する鍵となるでしょう。
LLMOのメリット・デメリット
メリット：AI生成回答への影響力向上
LLMO（大規模言語モデル最適化）の最大のメリットは、AIが生成する回答に自社コンテンツを反映させられる点です。生成AIを利用するユーザーが増える中、AIの回答に自社のブランドや製品情報が表示されることで、潜在顧客への認知を拡大する機会を得られます。これにより、従来のSEOでは得られなかった新たなマーケティングチャネルが生まれ、企業の競争力強化にもつながります。
デメリット：直接流入が期待しづらい
一方で、LLMOによる施策にはデメリットも存在します。生成AIは自社サイトへの直接的なリンクを必ずしも提示しないため、SEOと異なり、Webサイトへの直接流入を期待しにくい傾向があります。そのため、LLMO経由でのアクセス効果を測定するのが難しく、コンバージョンへの明確な影響を把握することが課題となります。また、AIが生成する回答において情報の正確性が問われる中、自社情報が誤解される可能性もあります。
LLMO対策に必要なリソースの確保
LLMO施策を成功させるには、専用のリソース確保が不可欠です。ユーザーがAIに入力する可能性の高い検索クエリを分析し、それに対応するコンテンツを生成したり、情報を構造化データとして整理するなど、SEO以上に高度なスキルや労力が求められます。加えて、AIを利用した成果測定ツールや専門スタッフの育成が必要になる場合もあり、中小規模の企業ではリソースの制約が一つの障壁となることがあります。
SEOとの併用の必要性
LLMOのメリットを最大限に活用するためには、SEOとの併用が不可欠です。従来型のSEOで検索エンジン上での上位表示を目指しながら、LLMOで生成AIへの露出を狙う組み合わせが、より広いユーザー層にリーチするために効果的とされています。また、SEOで培ったコンテンツ制作のノウハウを活用することで、LLMO用のコンテンツ作成も効率化できます。これにより、両施策の相乗効果が期待できます。
LLMO成功の具体的事例と課題
LLMO成功例として挙げられるのが、質問を中心としたコンテンツを豊富に展開し、生成AIによる引用頻度を高めたブランドです。例えば、製品レビューや専門的な解説記事を充実させることで、ユーザーが生成AIで特定の質問をした際に自社情報が提示される確率を向上させました。しかし、このような成功例にも課題は存在します。AIが情報の優先順位をどのように判断するかがブラックボックス化されており、意図した結果が得られない場合や頻繁な施策の更新が求められる場合もあります。