AI検索が急速に一般化するなかで、従来のSEO対策だけでは企業の情報が検索者に届かない時代がやってきました。Googleの「AI Overview」や米国で導入されている「AIモード」、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIは、検索結果の“リンクを選ぶ”から“AIが答える”検索体験へと大きく変化させています。

こうした変化に対応する新たな施策が「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。この記事では、今注目されるLLMOの本質と、企業がとるべき最適化アプローチをわかりやすく解説します

AI検索でクリック率が激減？検索体験の変化

従来の検索では、キーワードを入力→検索結果の上位リンクをクリックという流れでした。しかし、AI Overviewは検索結果の上部に要約を提示し、ユーザーはリンクをクリックすることなく情報を得るようになります。実際、SEOツールのデータによれば、AI Overviewが表示された場合、上位ページのクリック率は約30％以上低下しています。

さらに「AIモード」では、ユーザーがAIと対話しながら情報を深掘りできるため、ページリンクへの依存がさらに減少。結果として、サイト流入や広告収益に依存するメディアや企業にとっては“見られないウェブサイト”となるリスクが高まっています。

LLMO（大規模言語モデル最適化）とは？

LLMOとは、AIによる自然言語検索や要約生成のなかで、自社の名前やサービスが適切に言及・推薦されるよう最適化する取り組みを指します。

• AIに「〇〇におすすめの製品は？」と聞かれた時に自社ブランドを出現させる
• AI OverviewやChatGPTの回答に自社の情報・URLが引用される

今後の集客戦略における“新たなKPI”とも言えます。

LLMに”推される”ための3つの施策

1. ブランドと言語モデルの結びつきを強化する

AIは学習データ上で「どのブランドがどんな価値と結びついているか」を重視します。たとえば“姿勢改善”と検索されたときに、あるブランドの椅子が推薦されるのは、コンテンツやメディア露出を通じてその価値が学習されているからです。

2. 外部媒体での言及を増やす

AIは信頼性の高い外部ソースを参照する傾向があります。プレスリリース、レビュー記事、業界メディアなど第三者による露出を積極的に設計しましょう。

3. RAG対策（検索拡張生成）を意識したコンテンツ設計

最新情報をAIがリアルタイムに拾う仕組み（RAG）に備え、FAQ、ブログ、構造化データを整備。AI検索で引用されやすくなります。

すでに始まっている、AIからの“指名”事例

国内外ではすでに、ChatGPTを通じて企業名を知ったというケースが増加しています。たとえばある企業では、CMOから「ChatGPTで調べたら御社が出てきた」と問い合わせが入り、商談に発展するという事例も。このように「検索される」よりも「AIに答えとして選ばれる」ことが、次世代の情報獲得経路になりつつあるのです。

自社のブランディングの成功事例：ハーマンミラーのLLMO戦略

米国の家具ブランド「ハーマンミラー」は、ChatGPTやClaudeに「姿勢に良い椅子は？」と聞くと推薦される代表例です。これは「人間工学」「エルゴノミクス」といったトピックと自社ブランドを紐づけた結果であり、多数の信頼性あるメディア露出と情報発信が支えています。

キーワードは専門性×信頼性×文脈の一致。

まとめ：検索されずとも“AIに推される”未来へ

SEOの時代は、キーワードに対応するページを作り、検索順位を上げる戦いでした。しかし、LLMOの時代は、“誰に”“どんな質問に対して”“どんな価値を持って”AIが推薦するかが鍵になります。

AIチャットやAI Overviewを通じて自社名が回答として出てくる──そんな状態を目指して、今からLLMOへの取り組みを始めることが、未来の集客と信頼の土台となるでしょう。