BtoBマーケティングの世界では、検索エンジン最適化（SEO）に加え、近年はAIによるコンテンツ生成や最適化を含むAIO（AI Optimization）、さらに検索体験全体を最適化するAEO（Answer Engine Optimization）など、多様なアプローチが登場しています。
こうした進化の流れの中で、新たに注目を集めているのが LLMO（Large Language Model Optimization）です。
ChatGPTやClaude、Gemini、Perplexityといった生成AIの普及により、ユーザーが検索エンジンではなく生成AIに直接質問する機会が増えました。
つまり「検索されるための最適化」だけでなく、「AIに参照されるための最適化」が必要になってきたのです。
そこで本記事では、LLMOとは何か、SEOやAIO、AEOとの違い、なぜ今必要とされるのか を明らかにしつつ、BtoBのWebサイト制作における実践方法と成功事例を紹介します。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AI（LLM：Large Language Model）が情報を参照・生成する際に、自社のコンテンツが正しく取り込まれ、適切に引用されるよう最適化する手法を指します。
従来のSEOはGoogleやBingなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としましたが、LLMOはChatGPTやPerplexity、GeminiなどのAIエージェントに「回答ソース」として選ばれることを目的としています。
具体的な対策としては以下が挙げられます：
構造化マークアップの整備：FAQや製品仕様をスキーマで記述
高品質かつ信頼性の高い一次情報の提供
明確なワイヤーフレーム設計でAIが文脈を把握しやすいページ構造にする
被リンクや引用元として参照されやすい文章設計
つまりLLMOは、従来のSEOを「人間読者」向けに最適化していたものから、さらに「AI読者」にも最適化する発想へ拡張したものといえます。
LLMOの位置づけを理解するには、既存の概念との比較が有効です。
以下にSEO（Search Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）との違いをまとめてました。
|
SEO |
AIO | AEO | LLMO | |
| 対象 | 検索エンジンのアルゴリズム | AIによる生成・推薦アルゴリズム | GoogleやBingの「回答ボックス」や音声アシスタント | ChatGPTやPerplexityなどの生成AI |
| 目的 | 検索結果ページで上位表示されること | AIが生成するコンテンツの質を高め、自社文脈に沿った利用を促す | 検索者の質問に対して「直接の答え」として表示されること | AIの回答に自社サイトや情報が組み込まれること |
| 対策例 | キーワード設計、内部リンク、被リンク、サイト速度改善など | AIに学習させやすい文章、プロンプト設計、企業データ連携 | FAQ構造化、リッチスニペット対応、自然文での質問応答設計 | 構造化データ・信頼性の高いオリジナル情報・参照性を意識したコンテンツ |
まとめると、SEOは検索エンジン、AEOは検索エンジンの直接回答枠、AIOはAI活用全般の最適化、LLMOは生成AIへの最適化と整理でき、LLMOはAIOの一部とも言えます。
なぜ今LLMOが重要視されるのでしょうか？その背景には以下の要因があります。
検索から生成AIへのシフト
ユーザーはGoogle検索の代わりにChatGPTやPerplexityを使い、要約・比較・提案を一括で得るようになってきています。検索体験がAI中心に移行するにつれ、SEOだけでは接触機会が減少します。
AIによる情報の再利用
AIはWebページを学習データや参照情報として活用します。適切に構造化されていない情報は認識されにくく、他社情報に埋もれてしまうリスクがあります。
BtoBにおける検討プロセスの高度化
BtoB商材の購買は、担当者が情報を集め、比較検討を重ねる長期プロセスです。AIが初期調査で参照する情報に自社が含まれなければ、検討リスト入りの機会を失います。
つまり、これまでのSEOだけでは足りず、AIが拾いやすい情報設計＝LLMOが不可欠な時代に突入しているのです。
BtoB企業がWebサイトを設計する際、LLMOを意識した構成は以下のようになります。
企業の強みを簡潔に記述
構造化マークアップ（Organization, Serviceスキーマなど）を活用
FAQ形式でよくある質問を掲載
技術仕様や料金体系を表形式・リスト形式で整理
用語を標準化し、AIが誤認しない記述を徹底
ダウンロード資料（PDFやホワイトペーパー）も要約文を付与
導入企業名や成果数値を明確に示す
AIに引用されやすい短文要約を併設
構造化データ「Review」や「CaseStudy」を追加
BtoB特有の課題解決や最新技術動向を網羅
AIO的観点で「人間とAIの両方に伝わる文章」へ最適化
ワイヤーフレームを整備し、見出しタグ（H1〜H3）を明確化
こうした設計により、AIはページ内容を正しく把握し、回答の根拠として採用しやすくなります。
あるSaaSベンダーは、FAQを構造化マークアップで整理し、生成AIに参照されやすく設計しました。その結果、ChatGPTにおける「XXの課題解決ツールは？」という質問に対し、自社サービスが頻繁に引用され、リード獲得が増加しました。
製品仕様をPDFだけでなくWebページにも詳細に掲載し、用語定義を明文化しました。その結果、Perplexityでの比較回答に自社が含まれる割合が上昇し、海外からの問い合わせも増加しました。
ナレッジ記事をLLMOを意識して更新。特に「ケーススタディ」「数値データ」「定義」を明示した結果、生成AIの回答で「参照元」として社名が挙がるようになり、ブランド認知が拡大しました。
LLMOは、従来のSEOやAIO、AEOを補完・発展させる新しい最適化の考え方です。
生成AIが「情報の入り口」になる時代に、AIに認識され引用される存在になることが企業の競争力を左右します。
BtoBマーケティング部門にとっては、Webサイトを「人間とAIの両方が理解しやすい構造」に再設計することが急務です。
構造化マークアップ、一次情報の明示、ワイヤーフレーム設計、事例公開など、できることから着実に取り組むことで、LLMOの成果は確実に現れます。