『LLMOに対応してほしい』というお客様質問から考える「AI時代の検索最適化の真実」
2025年7月上旬に「第17回 CONTENT TOKYO」という大きな展示会に出展した際、ある来場者の方が、Kafkaiに対する深い関心を示され、「LLMOにも対応していますか？」と尋ねられました。
一見で単純なご要望と、その回答もYesかNoでいいかと思われるかもしませんが、そんなに簡単なことではありません。ちょっと複雑です。その一言が、今回のブログ記事のテーマになります。
荒々しく、荒々しい西部
そもそもの話、今のAIにまつわる知識やベスト・プラクティスというのが、まだ確立されていません。アメリカの西部開拓時代のように皆さんの考えや思いを固めたいという意思は強く、この新しい分野にリーダシップをとりたいということでの混乱も生じてると思います。
例えば、
- GEO (Generative Engine Optimization)
- LLMO (Large Language Model Optimization)
- AEO (Answer Engine Optimization)
それを聞いたことがあると思います。実はどれも本質的に同じことを指していると言えるでしょう。それぞれ、自分が思うように、大規模言語モデル（言い換えればAI）に回答させる意味があります。1990年代後半のように、検索エンジンの結果を自分の思うように出せるようになる過去、そして初めて「SEO」という言葉が使われた時代を思い出します。
AIは検索エンジンの子どもである
しかし、この新しい専門用語の波に惑わされて、根本的な事実を見落としがちです。AIツールは検索エンジンを参照しているということです。
ChatGPTを例に取ると、リアルタイム情報を提供する際は実際にはBingの検索結果を使用しています。同様に、GoogleのGeminiやAI Overviewも、Googleの検索インデックスを基盤としています。つまり、AIが「知っている」情報の大部分は、検索エンジンが既に評価しランキングしたコンテンツから得られています。ネット上に存在する膨大な情報を整理しカテゴリーに分けて、ユーザの検索行動から意図を読み取り、関連情報を表示するのは、これまで培ってきた検索技術によるものです。もし、その情報をコンテクストなしでそのまま大規模言語モデルに渡すだけでは、大規模言語モデルには意味が通じませんし、有益な情報とは言えません。
これは何を意味するのでしょうか？SEOで成功しなければ、LLMOでも成功しないということです。
「対応する」という言葉の曖昧さ
お客様から「LLMOに対応していますか？」と聞かれたとき、私たちが最初に感じた違和感は、この「対応」という言葉の曖昧さでした。
SEOについても同様です。「SEO対応していますか？」と聞かれて、チェックボックスにチェックを入れれば必ず1位になる、というような機能は存在しません。SEOもLLMOも、むしろ戦略的なアプローチと継続的な改善の結果なのです。
LLMOは機能ではなく、アプローチ
LLMOは「これをオンにすれば完了」というような設定項目ではありません。それは一連のベストプラクティスであり、コンテンツの作り方、構造化の仕方、そして情報の信頼性を高める方法論なのです。
Kafkaiが既に実装している「LLMO要素」
実は、Kafkaiは既に多くのLLMOベストプラクティスを実装しています。これらは元々SEOのベストプラクティスとして開発されたものですが、結果的にLLMOにも効果的であることが判明しています。
構造化されたコンテンツ生成
FAQ形式の自動生成 AIは質問と回答のペアを理解しやすく、ChatGPTなどが参照する際に引用しやすい形式です。
箇条書きと番号付きリスト 情報を階層的に整理することで、LLMが内容を正確に解釈し、部分的に引用することを可能にします。
セマンティック関連語の自動組み込み
Kafkaiの複数キーワード機能は、単にSEOのためだけではありません。これは共起語と呼ばれる、あるトピックについて統計的によく一緒に使われる言葉を自動的に含める機能です。
例えば、「コンテンツマーケティング」について書く場合、関連する「SEO」「ブランディング」「リードジェネレーション」などの語句が自然に含まれます。これにより、LLMがそのコンテンツの文脈をより正確に理解できるようになります。
自動引用機能
Kafkaiの自動引用機能（Growthプラン以上）は、まさにLLMOのベストプラクティスそのものです。信頼できるソースからの引用は、LLMがそのコンテンツを「引用価値のある情報源」として評価する重要な要素です。
競合分析による独自性の確保
Kafkaiのユニークな「関連」戦略や4C戦略は、一次情報の生成を支援します。競合分析に基づく独自の洞察は、他では得られない価値ある情報として、LLMに引用される可能性を高めます。
韓国ソウルでわかったこと：AI時代だからこそ、ブランディングは必須！
以前からSEOにおけるブランディングの重要性は理解していましたが、ソウルでのデジタルマーケティングサミットでGEOについて学んだことで、AI時代にはその価値がさらに高まっていると気づいたんです。
最新の人工知能技術LLMは、ウェブ上の情報から「どのブランドが信頼できるのか」を判断しているようで、そのためにはコンテンツ最適化だけではなく、ブランド認知度を高め、信頼性を築くことが不可欠なんです。
Kafkaiでは、この変化に対応するために、今ブランディング強化機能の開発に取り組んでいます。お客様の企業が持つ個性や専門性を記事に反映させ、一貫したブランドイメージを作り出す仕組み作りをしています。これにより、お客様のお店がより多くの人に認知され、顧客との信頼関係を深めることができると期待しています。
現実的な期待値の設定
ここで重要な注意点があります。AIによる言及は統計的予測に基づくため、引用や掲載を保証するものではありません。
LLMは「次に来る単語を確率的に予測する」統計的機械です。そのため
- 同じ質問でも、時によって異なる回答になる場合がある
- 引用される回数や頻度の正確な測定が困難
- 効果の定量的評価方法がまだ業界標準として確立されていない
つまり、LLMOの取り組みは「引用されやすい環境を整える」ためのものであり、確実な引用を約束するものではないのです。
SEOの延長線上にあるLLMO
結論として、LLMOは全く新しい分野ではなく、SEOの自然な進化と言えるでしょう。実際、私自身がAJSA（全日本SEO協会）のSEO検定を受験した際にも改めて確認できましたが、SEOの基本原則は今でも変わらず重要です。
優れたSEOコンテンツが持つ特徴
- 高い信頼性と権威性
- 構造化された情報
- ユーザーの検索意図への適合
- 適切な引用と出典
これらはすべて、LLMが好む情報の特徴でもあります。
Kafkaiが提供する価値
Kafkaiを使用することで
- ✅ SEO最適化されたコンテンツが自動生成される
- ✅ LLMが理解しやすい構造（FAQ、箇条書き、引用）が含まれる
- ✅ 競合分析による独自性が確保される
- ✅ ブランディング機能（開発中）でさらなる強化が可能
まとめ：新しい言葉、古い知恵
LLMOという新しい言葉に惑わされず、その本質を理解することが重要です。それは結局のところ、質の高いコンテンツを作り、適切に構造化し、信頼性を確保するという、SEOの基本原則と変わりありません。皆様も「E-E-A-T」ということばよく耳にしてるともいますが、そのことです。
で、最初の来場者客様の「LLMOに対応していますか？」という質問に戻りますが、結論として答えは、「はい、Kafkaiは既にLLMOの基盤となるSEOベストプラクティスを実装済みです」ということになりますかね。
ただし、AI時代の検索最適化は、単なるテクニックの問題ではありません。それはブランドとしての信頼性を築き、価値ある情報を継続的に提供し続けることです。そしてそれこそが、真の意味での「AI時代への対応」なのかもしれません。
この記事で言及したKafkaiの機能について詳しく知りたい方は、無料戦略分析をお試しください。
