GoogleのAI Overviewを攻略！これからのSEOに必須のLLMO（GEO）対策を完全網羅

GoogleのAI Overview（旧SGE）の登場により、Webサイトへのトラフィックが激減するのでは、と不安を感じていませんか？本記事では、これからのSEOの新たな常識となる「LLMO（GEO）対策」について、その基本から具体的な実践方法までを完全網羅します。なぜ今LLMO対策が重要なのか、その結論は「AIに選ばれる圧倒的な信頼性と専門性を持つこと」に尽きます。この記事を読めば、AI Overviewに自社コンテンツを表示させ、トラフィック減少のリスクを回避するだけでなく、新たな流入源として活用するための具体的な手法が全てわかります。明日から何をすべきかが明確になり、AI時代のSEO戦略を成功に導くための確かな一歩を踏み出せるはずです。

LLMO（GEO）とは何か 基本をわかりやすく解説

近年、SEO業界で急速に注目を集めている新しい概念が「LLMO（GEO）」です。Googleが検索エンジンに生成AIを統合した「AI Overview」を本格導入したことで、Webサイト運営者にとって無視できない重要課題となりました。この章では、LLMO（GEO）とは一体何なのか、その基本的な意味から従来のSEOとの違い、そして検索体験に与えるインパクトまで、初心者にもわかりやすく解説します。

LLMOとGEOの意味とそれぞれの違い

LLMOとGEOは、しばしば同じ文脈で語られますが、厳密には少し異なる意味合いを持つ言葉です。それぞれの定義と違いを理解することが、効果的な対策の第一歩となります。

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、ChatGPTやGoogleのGeminiといった、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるAIシステムに対して、自社のコンテンツが適切に評価され、回答に引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。

一方、GEOは「Generative Engine Optimization」の略で、「生成エンジン最適化」を意味します。こちらは特に、Google検索のAI Overviewのように、検索エンジンに組み込まれた生成AI機能に特化した最適化を指す言葉として使われることが多いです。

現状、多くのSEO専門家の間では両者はほぼ同義として扱われており、「LLMO（GEO）対策」と併記されるのが一般的です。以下の表で両者のニュアンスの違いを整理します。

項目	LLMO（大規模言語モデル最適化）	GEO（生成エンジン最適化）
主な対象	ChatGPT、Gemini、AI Overviewなど、大規模言語モデル全般	GoogleのAI Overviewなど、検索エンジン上の生成AI機能
目的	AIの回答ソースとして引用・参照されること	検索結果上部のAI生成回答に表示・引用されること
概念の範囲	広義（AIチャットボットへの最適化も含む）	狭義（検索エンジンに特化）

従来のSEOとLLMO対策の決定的な相違点

LLMO対策は従来のSEOを土台としますが、その目的とアプローチには決定的な違いがあります。これまでのSEOは、検索結果ページで上位に表示され、ユーザーにクリックしてもらうことで自社サイトへ誘導することが主な目的でした。

しかし、LLMO対策では、AIに「良質な情報源」として認識され、AIが生成する回答の中に直接引用・表示されることが新たなゴールに加わります。これは、ユーザーがサイトを訪問しなくても情報を得られる「ゼロクリックサーチ」の加速を意味し、Webサイトの役割そのものを問い直す大きな変化です。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
主なゴール	検索順位の上昇とクリック獲得（サイトへのトラフィック）	AIの回答への引用・参照（情報提供と認知獲得）
評価の主体	検索アルゴリズム（ランキング要因）	大規模言語モデル（LLM）と検索アルゴリズム
ユーザー接点	検索結果ページからのクリック後	検索結果ページのAI回答内（クリック前）

GoogleのAI Overviewが検索に与えるインパクト

Googleが米国などで正式導入を開始した「AI Overview」は、日本の検索市場にもいずれ大きな影響を及ぼすと考えられています。この機能は、ユーザーの検索クエリ（質問）に対し、Web上の複数の情報をAIが要約して検索結果の最上部に提示するものです。

このAI Overviewがもたらす最大のインパクトは、ユーザーの検索行動の劇的な変化です。多くのユーザーはAIが生成した簡潔な回答で満足し、その下にある従来のオーガニック検索結果（10本の青いリンク）をクリックしなくなる可能性があります。これにより、これまで検索順位に依存してきたWebサイトは、オーガニック検索からのトラフィックが大幅に減少するリスクに直面します。

一方で、AI Overviewは新たなチャンスももたらします。たとえ従来の検索順位が10位以下であっても、コンテンツの質が高く、AIにとって引用しやすい形式であれば、検索結果の最も目立つ場所で自社の情報やブランド名が表示される可能性があるのです。これは、中小企業や新しいサイトにとっても、権威ある大手サイトと並んでユーザーに認知される絶好の機会となり得ます。

なぜ今LLMO（GEO）対策が最重要課題なのか

GoogleのAI Overview（旧SGE）の登場は、単なる検索機能の追加ではありません。これは、ユーザーが情報を得る方法、そして企業が顧客と出会う方法を根底から変える、検索の歴史における一大転換点です。これまでSEOの主戦場であった検索結果ページ（SERPs）の構造が激変し、従来の戦略だけでは通用しない時代が目前に迫っています。なぜ「今」、LLMO（GEO）対策がすべての事業者にとって避けては通れない最重要課題なのでしょうか。その理由を3つの視点から深く掘り下げていきます。

AIに検索トラフィックを奪われる未来の到来

AI Overviewは、ユーザーの検索クエリに対し、AIが生成した網羅的な回答を検索結果の最上部に表示します。これは、ユーザーが複数のウェブサイトを回遊しなくとも、検索結果ページだけで疑問を解決できてしまうことを意味します。いわゆる「ゼロクリックサーチ」がさらに加速するのです。これまで検索順位で1位を獲得し、多くのトラフィックを得ていたサイトでさえ、AI Overviewの下に表示されることでクリックされる機会が激減する可能性があります。これは、ウェブサイトへの自然検索流入という、多くのビジネスにとって生命線とも言えるチャネルが、AIによって奪われる未来の到来を告げています。対策を講じなければ、あなたのサイトはユーザーの目に触れることすらなくなり、存在しないのも同然の状態に陥る危険性があるのです。

LLMO対策をしないことで発生する3つの事業リスク

LLMO対策への取り組みの遅れは、単なる機会損失では済みません。事業の根幹を揺るがしかねない深刻なリスクを内包しています。具体的に、どのようなリスクが想定されるのでしょうか。以下の表で3つの主要なリスクを確認してください。

リスクの種類	具体的な内容と影響
1. 見込み客の喪失と売上減少	ウェブサイトへのトラフィックが減少することは、見込み客との接点が失われることに直結します。結果として、問い合わせ、資料請求、商品購入などが減少し、直接的な売上ダウンにつながります。
2. ブランド認知度の低下	AI Overviewに引用されない、あるいは言及されない状態が続くと、ユーザーの視界からあなたのブランドが消えていきます。業界の第一人者としてのポジションを失い、ブランドの信頼性や権威性が徐々に低下していく恐れがあります。
3. 市場における競争力の喪失	競合他社がLLMO対策に成功し、AI Overview上で頻繁に表示されるようになれば、市場の主導権を握られてしまいます。対策を怠ることは、相対的に競合の優位性を高める手助けをすることになり、気づいた時には手遅れになっている可能性があります。

これらのリスクは相互に関連し合っており、一つが発生すると連鎖的に他のリスクを引き起こす可能性があります。静観は、もはや選択肢にはありません。

AI Overviewに表示されることの大きなメリット

一方で、LLMO対策をいち早く進め、AI Overviewに自社のコンテンツが表示されるようになれば、計り知れないほどの大きなメリットを享受できます。それは、従来のSEOで1位を獲得する以上の価値を持つ可能性があります。最大のメリットは、GoogleのAIに選ばれた情報源としての絶大な権威性と信頼性を獲得できることです。ユーザーは、AIが提示した回答とその引用元を、極めて信頼性の高い情報として認識します。これにより、あなたのブランドは業界のオピニオンリーダーとしての地位を確立し、ユーザーからの信頼を一身に集めることができるでしょう。さらに、AI Overviewはユーザーの複雑な質問にも答えるため、これまでリーチできなかった新たな顧客層にアプローチする絶好の機会となります。質の高い情報提供を通じてサイトへ誘導できれば、それは非常に質の高い見込み客となり、高いコンバージョン率も期待できるのです。

明日から実践できる具体的なLLMO（GEO）対策

GoogleのAI Overviewをはじめとする生成AIによる検索結果の変化は、もはや遠い未来の話ではありません。しかし、悲観する必要はなく、むしろ新たなチャンスと捉えるべきです。ここでは、AIに評価され、ユーザーに選ばれ続けるために、明日からでも着手できる具体的なLLMO（GEO）対策を「コンテンツ」「テクニカル」「外部施策」の3つの側面に分けて、網羅的に解説します。

コンテンツ編 E-E-A-Tを極限まで高める

LLMO対策の根幹をなすのは、いつの時代のSEOでも変わらない「質の高いコンテンツ」です。特に、AIが自動生成したコンテンツとの差別化を図る上で、Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の概念は、これまで以上に重要性を増します。AIが学習データの範囲内でしか回答を生成できないのに対し、人間ならではの経験や独自の視点を盛り込んだコンテンツこそが、AI Overviewで引用されるための鍵となります。

ユーザーの疑問に答えるFAQコンテンツの作成

AI Overviewは、ユーザーの検索クエリ（質問）に対して、直接的な答えを提示する機能です。そのため、ユーザーが抱えるであろう疑問を予測し、それに対する明確な回答をQ&A形式でまとめたFAQコンテンツは、LLMOに非常に親和性が高いと言えます。「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」「〇〇の費用は？」といった、ユーザーの具体的な疑問に真正面から答えるコンテンツを用意することで、AIが回答を生成する際の引用元として選ばれやすくなります。潜在的な疑問まで網羅できるよう、関連キーワードやサジェストキーワードを徹底的に洗い出し、コンテンツに組み込みましょう。

一次情報と独自の調査データを盛り込む

AIは既存のWeb上の情報を学習して回答を生成するため、Web上に存在しない「一次情報」は極めて価値が高くなります。自社で実施したアンケート調査の結果、独自の実験データ、顧客へのインタビュー、市場の独自分析など、他社が模倣できない情報をコンテンツに含めることで、唯一無二の価値を提供できます。これらのデータは、グラフや表を用いて視覚的に分かりやすく示すことで、ユーザーの理解を助けるだけでなく、AIにとっても構造化された情報として認識されやすくなります。

専門家による監修と著者情報の明確化

情報の「信頼性」を担保することは、E-E-A-Tの中でも特に重要です。コンテンツの内容について、その分野の権威ある専門家や有資格者による監修を受け、監修者名とその経歴、所属などをサイト上に明記しましょう。同様に、記事の著者情報も詳細に記載することが求められます。「誰が、どのような知見に基づいてこの情報を発信しているのか」を明確にすることで、Googleとユーザー双方からの信頼を獲得し、AI Overviewでの評価向上に繋がります。

テクニカル編 AIが理解しやすいサイトを構築する

どれだけ優れたコンテンツを作成しても、その内容が検索エンジンのAIに正しく伝わらなければ意味がありません。ここでは、サイトの情報をAIが正確に解釈し、評価しやすくするための技術的なアプローチについて解説します。

構造化データマークアップの正しい実装方法

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンが理解しやすい共通の形式（ボキャブラリー）で記述するためのマークアップです。これにより、AIは単なるテキストの羅列ではなく、「これはFAQである」「これは著者情報である」といった文脈を正確に理解できます。LLMO対策において特に重要な構造化データには、以下のようなものがあります。

構造化データの種類	主な用途とLLMO対策における重要性
FAQPage	FAQコンテンツであることをAIに明示し、AI OverviewでのQ&A形式の回答に引用されやすくなる。
Article	記事の著者、公開日、更新日などを伝え、情報の鮮度と信頼性を示す。
Person / Organization	著者や運営組織の情報を明確にし、E-E-A-Tの権威性・信頼性を補強する。
LocalBusiness	店舗やオフィスの情報を伝え、GEO（ローカル検索）におけるAIの回答精度を高める。

これらの構造化データは、Googleが推奨するJSON-LD形式で実装し、必ずリッチリザルトテストツールなどでエラーがないかを確認することが不可欠です。

内部リンク構造の最適化で重要性を伝える

サイト内のページを関連性の高いトピックで適切に結びつける内部リンクは、サイト全体のテーマ性と各ページの重要性をAIに伝える上で重要な役割を果たします。特定の重要テーマを扱う「ピラーページ」と、そのテーマを深掘りする複数の「クラスターコンテンツ」を作成し、それらを相互にリンクで繋ぐ「トピッククラスターモデル」は非常に有効な手法です。これにより、AIはサイトが特定の分野に精通していると判断し、専門性を高く評価します。

外部施策編 Web上での権威性と信頼性を確立する

サイト内での取り組みに加え、第三者からどのように評価・言及されているかという「外部からの評価」も、LLMO対策において無視できない要素です。Web全体における自社のプレゼンスを高め、権威性と信頼性を構築していきましょう。

Googleビジネスプロフィールの徹底的な最適化

実店舗を持つビジネスや地域に根差したサービスを展開している場合、GEO（Geographic Entity Optimization）対策としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）の最適化は必須です。特に、NAP情報（Name:名前, Address:住所, Phone:電話番号）の正確性と、公式サイトやその他媒体との統一性は、AIが情報を照合する上で最も重要な基盤となります。さらに、投稿機能での最新情報の発信、ユーザーからの口コミへの真摯な返信、Q&A機能の活用などを通じて、常に情報をアクティブに保ち、ユーザーとのエンゲージメントを高めることが、ローカル検索結果やAI Overviewでの優位性に繋がります。

質の高い被リンクとサイテーションの獲得

従来のSEOと同様に、質の高い外部サイトからの被リンクは、自社サイトの権威性を示す強力なシグナルです。関連性の高い公的機関、業界団体、信頼できるメディアなどからのリンクは、LLMOの評価にもプラスに働きます。また、リンクを伴わない「サイテーション（社名、住所、電話番号などの言及）」も、特にローカルビジネスにおいては、その存在と信頼性を証明する重要な要素となります。地道な広報活動や情報提供を通じて、Web上で自然な形で言及される機会を増やす努力が、長期的な資産となるでしょう。

LLMO対策を成功に導くための心構えとツール

LLMO（GEO）対策は、一度施策を行えば完了するものではありません。GoogleのAIアルゴリズムが日々進化を続けるように、私たちも継続的にサイトを改善し、最適化し続ける必要があります。この章では、LLMO対策を成功に導くために不可欠な「心構え」としてのPDCAサイクル、そして施策の効率と精度を高める「ツール」について、具体的なノウハウを解説します。

株式会社ナレッジホールディングスが推奨するPDCAサイクル

LLMO対策を場当たり的に行うのではなく、戦略的に推進するためには、フレームワークに沿った継続的な改善活動が欠かせません。私たちは、LLMO対策に特化した以下のPDCAサイクルを推奨しています。

• Plan（計画）: AIの視点を加えた戦略立案
  

  まず、AI Overviewでの表示を目指すターゲットキーワードを明確にします。従来のキーワード選定に加え、「AIが回答を生成しやすい疑問形のクエリ」や「複数の情報を要約する必要がある複雑なクエリ」を意識することが重要です。その上で、ユーザーの検索意図を深掘りし、どのような情報を提供すればAIに引用されやすいかを仮説立て、コンテンツの企画や構成を設計します。KGI（重要目標達成指標）としてAI Overviewでの表示率やそこからのサイト流入数、KPI（重要業績評価指標）として対象ページのインプレッションやクリック数の変化などを設定します。

  
  
• Do（実行）: 計画に基づく施策の実装
  

  計画フェーズで設計した内容に基づき、コンテンツの作成やリライト、構造化データの実装、内部リンクの最適化といった具体的な施策を実行します。特にコンテンツ作成においては、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を網羅し、AIが文脈を理解しやすい論理的な構造で記述することが求められます。

  
  
• Check（評価）: データに基づく効果測定
  

  施策実行後は、必ず効果測定を行います。Google Search Consoleなどを用いて、対象ページの検索順位、表示回数、クリック率の変化を追跡します。現時点ではAI Overviewのパフォーマンスを直接計測する公式な指標はありませんが、オーガニック検索全体のトラフィック変動を注意深く監視し、施策との相関関係を分析します。競合サイトがAI Overviewにどのように表示されているかを定期的にチェックすることも、重要な評価活動です。

  
  
• Action（改善）: 次の施策への展開
  

  評価結果を踏まえ、改善策を立案・実行します。効果が見られた施策は他のページにも横展開し、効果が薄かった施策については、その原因を分析します。「ユーザーの疑問に答えきれていなかった」「構造化データに誤りがあった」など、仮説を立ててコンテンツのリライトやテクニカルな修正を加え、再度PDCAサイクルを回していきます。この試行錯誤の繰り返しこそが、LLMO対策を成功させる唯一の道です。

  
  

LLMO対策に役立つおすすめツール5選

LLMO対策を効率的かつ効果的に進めるためには、適切なツールの活用が不可欠です。ここでは、私たちが日々の業務で活用しているおすすめのツールを5つご紹介します。

ツール名	主な用途	LLMO対策における活用ポイント
Google Search Console	サイトの検索パフォーマンス分析、インデックス状況の確認	AI Overview導入前後でのクリック数や表示回数の変動を監視。AIがサイトをどのように認識しているか（クロール、インデックス状況）を把握する基本ツール。
Ahrefs (エイチレフス)	被リンク分析、競合サイト分析、キーワード調査	AI Overviewに表示されている競合コンテンツの被リンク構造やコンテンツ戦略を分析。自サイトが獲得すべき被リンクや、狙うべきキーワードのヒントを得る。
ラッコキーワード	関連キーワード、サジェストキーワード、Q&Aの取得	ユーザーが抱える具体的な疑問（検索クエリ）を網羅的に把握し、FAQコンテンツや記事の見出し作成に活用。AIが回答を生成する際の元ネタとなる質問を先回りして提供する。
GRC	検索順位チェック	ターゲットキーワードの検索順位を定点観測。AI Overviewの表示状況と自サイトのオーガニック順位の相関関係を分析し、施策の効果を時系列で評価する。
スキーママークアップ検証ツール	構造化データ（スキーママークアップ）のテスト	実装した構造化データがGoogleのガイドラインに準拠しているか、エラーなく認識されるかを確認。AIがコンテンツの情報を正確に理解するための必須作業。

今後のAI検索とLLMOの進化予測

LLMOとAI検索の技術は、今後も急速に進化していくことが予想されます。私たちは、常に最新の動向を注視し、変化に対応していく必要があります。以下に、今後の進化予測と、それに対する心構えを記します。

• パーソナライゼーションの深化: 今後は、ユーザーの過去の検索履歴や位置情報、興味関心に応じて、AI Overviewが生成する回答がよりパーソナライズされていくでしょう。つまり、万人向けの最適解だけでなく、個々のユーザーにとっての最適解を提供できるコンテンツの価値が高まります。
• マルチモーダル検索への対応: テキストだけでなく、画像や音声、動画を用いた検索（マルチモーダル検索）が一般的になります。AIはこれらの複数の形式の情報を統合し、回答を生成するようになります。画像に適切なaltテキストを設定する、動画に字幕や要約を付与するといった施策の重要性がさらに増すと考えられます。
• 対話型検索の進展: 検索は「一問一答」から「対話」へとシフトしていきます。AIがユーザーの最初の質問に対して回答を提示し、さらに深掘りするための追加の質問を投げかける、といったインタラクティブな体験が主流になる可能性があります。コンテンツは、一つの完結した情報を提供するだけでなく、さらなる対話の起点となるような深みと広がりを持つことが求められます。

これらの変化は、SEO担当者にとって新たな挑戦となります。しかし、技術がどれだけ進化しても、「ユーザーに価値ある情報を提供する」という本質は変わりません。変化を恐れず、しかし本質を見失わず、誠実にコンテンツと向き合い続けることが、未来のAI検索時代を勝ち抜くための最も重要な心構えと言えるでしょう。

まとめ

本記事では、GoogleのAI Overviewの登場によって変化する検索環境に対応するための「LLMO（GEO）対策」について、その基本から具体的な実践方法までを網羅的に解説しました。AIが検索結果の生成に深く関わる時代において、従来のSEO戦略を見直すことはもはや避けられない課題です。

今、LLMO対策が最重要である理由は、対策を怠ればAIに検索トラフィックを奪われ事業機会を損失するリスクがある一方で、AI Overviewに表示されれば競合に先んじてユーザーとの強固な接点を築けるという、大きなメリットが存在するからです。これは、未来のデジタルマーケティングにおける成功の鍵を握る分岐点と言っても過言ではありません。

成功への道筋は、E-E-A-Tを極限まで高めた質の高いコンテンツ作成、構造化データによるAIへの情報伝達、そしてGoogleビジネスプロフィールや被リンクによる権威性の確立という3つの柱から成り立っています。これらを地道に、かつ継続的に実践することが不可欠です。

AI検索の進化は、今後も続いていきます。本記事でご紹介した内容を参考に、まずは自社サイトの現状分析から始め、改善のサイクルを回していくことが重要です。変化の波を乗りこなし、新たな検索時代をリードするために、今日からLLMO対策の第一歩を踏み出しましょう。

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