検索AIに自社を参照させる「LLMO」とローカルSEOの実践手法

＜目次＞

前回の記事では、AI時代における「ブランディング」と「文脈」の重要性についてお伝えしました。
今回は、それらをWebサイトの裏側に実装し、AIに正しく認識させるための技術的なアプローチについて解説します。

キーワードとなるのが、SEO（検索エンジン最適化）に代わる新しい概念である「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」です。

従来のSEOが検索結果の「順位」を競うものであったのに対し、LLMOは生成AIに自社コンテンツを正しく理解させ、「回答のソースとして引用・参照されること」を目指す考え方です。

人間にとって読みやすい文章が、必ずしもAIにとっても読みやすいとは限りません。
AIに自社の情報を正確に「学習」させるためには、Webサイトの構造自体に意味を持たせることが必要です。

具体的には、HTMLタグを正しく使うだけでなく「構造化データ」を実装することが重要です。
「構造化データ」とは、会社概要・サービス内容・FAQなどの情報を、AIが理解できる形で示すための専用のソースコード（JSON-LD）です。

さらに、文章構成も論理的で一貫性のある設計にすることで、AIがその内容を「質の高いコンテンツ」として認識しやすくなります。

AI検索が普及するなか、私たちが追うべきKPIも変わり始めています。
単なる検索順位を見るだけでなく、次のような指標に注目する必要があります。

オーガニックAI露出
GoogleのSGEやAI Overviewに自社の情報が表示されているか。
AIの回答欄に自然と登場することで、従来の検索結果ではリーチできなかったユーザーへも、認知が広がるきっかけになります。
MENTION（メンション）
AIが生成した回答の中で、自社名やサービス名が言及されているか。
認知向上だけでなく、「この分野ならこの会社」という専門性のブランディングにもつながります。
リンク
AIの回答内で、自社サイトが引用元としてリンク付きで紹介されているか。
実際のサイト流入や問い合わせに直結し、ビジネスインパクトが大きい指標といえます。

これらは、AIから「信頼できる情報源」と判断されているかどうかを示す重要なサインです。

もう一つ忘れてはならないのが、ローカルSEO（MEO）の視点です。

いまやGoogleマップは「第2の検索エンジン」とも言われますが、AIも同様に、地図情報や営業時間などのローカル情報を重要な参照元として利用しています。

さらに、ユーザーから投稿される「口コミ」や「レビュー」もAIは読み取っています。そこに書かれた内容は、企業の信頼性（E-E-A-T）を判断する大きな材料となります。

日頃から誠実なビジネスを行い、良いレビューを積み重ねることは、AIからの信頼獲得にも直結するのです。

ここまでお伝えしてきたように、AI時代のWeb戦略は、技術的な対策だけでは不十分であり、また単にデザインが良いだけでも見つけてもらえるWebサイトにはなりません。

AMRでは、徹底したヒアリングによる「価値の言語化（ブランディング）」から始め、その内容を構造化データなどの「技術的実装（LLMO）」へと落とし込み、さらにそれらの「成果」を確認・分析することろまで、一気通貫で支援します。

AIにも人にも選ばれる、強くしなやかなWebサイトづくりを、私たちは伴走しながら実現します。