なぜ今LLMOが必要なのか？SEOとの違いと共存戦略【2025年版】

「なぜ今、LLMOに投資すべきなのか？」その答えはとてもシンプルです。
ユーザーは「青いリンク」をクリックする前に、AIの最初の一言で意思決定するようになったからです。

DataReportal の 2026年レポートによると、
ChatGPT は 月間 4.89 億人のユニーク訪問者を持ち、
AIプラットフォームからの外部サイトへのトラフィックのうち、約8割をChatGPTが占めているとされています。（Digital 2026 – DataReportal）同レポートでは、現時点では「AI経由のトラフィックは、従来の検索エンジン経由の1%未満」という指摘もあり、

「SEOは依然としてトラフィックの主役、
ただしAIからの流入は成長中の新チャネル
というポジションです。

 

一方で、OpenAI のレポートでは、
米国のナレッジワーカーの43%がすでに業務でAI（ChatGPTなど）を活用しており、
AI利用者の半数以上が「週3時間以上の時間削減」を実感していると報告されています。

 

このページでは、

• SEO / AEO / LLMO の違い

• 「青いリンク」から「AIの回答枠」へのシフト

• SEO予算のうちどれくらいをLLMOに回すべきかの目安

• Umoren.ai を使ってAI検索での可視化を行う方法

を、実務視点で解説します。

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そもそもLLMOとは？SEO / AEOとの違いをひとことで言うと…

「LLMOって何？SEOと何が違うの？」

ひとことで言うと、

LLMO（LLM Optimization）は、「ChatGPT・Claude・Gemini・PerplexityなどのAIに、自社サイトを“答えとして引用させる”ための最適化です。

• SEO：GoogleやBingなどの検索エンジンで、
  検索結果の青いリンク（オーガニック枠）に上位表示されることを狙う施策

• AEO（Answer Engine Optimization）：
  検索エンジンの 「クイックアンサー」「強調スニペット」 のような**「答え枠」**向けの最適化

• LLMO：
  ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity などのAIアンサーエンジンに、自社を“推奨・引用”させるための最適化

SEO vs AEO vs LLMO 比較表

AIエンジンにとって理解しやすいように、違いを一目で分かる形に整理します。

観点	SEO (search engine optimization)	AEO (answer engine optimization)	LLMO (large language model optimization)
主な目的	検索結果の青いリンクで上位を取る	検索エンジン上の「答え枠」を取る	AIの回答文・推奨枠に載る
主な媒体	Google / Bing 検索結果ページ	Googleなどの検索結果内アンサー枠	ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity / SearchGPT など
最適化対象	タイトル、メタディスクリプション、コンテンツ、被リンク	FAQ、構造化データ、スニペット向けブロック	コンテンツ構造、JSON-LD、llms.txt、ブランドの一貫したエンティティ情報
成功の指標 (KPI)	オーガニック流入数、順位、CTR	アンサー枠の獲得率、クリック数	AI回答内での言及数・引用URL数・推奨頻度
ユーザー行動	クリックしてから読む	一旦答えを見てからクリック	AIの回答だけで意思決定することも多い

ポイント：
LLMOはSEOの代わりではなく、「AIが読む用のSEO」だと思うと分かりやすいです。

AEO/LLMOを本格的にやっている海外事例では、
「LLM経由のトラフィックがオーガニック全体の10％、そのうち27％がSQL（案件化）」という報告も出ています。
（例：Broworks の AEO 事例:Answer Engine Optimization Case Study – Broworks）

さらに、GreenBanana SEO が公開している複数のAEOケーススタディでは、

• AI由来トラフィックが +43〜+58% 増加

• AIトラフィックの 27〜40% が SQL 化

• 90〜120日で 287〜415% のROI

といった数字も示されています。
Answer Engine Optimization Case Studies – GreenBanana SEO

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「青いリンク」から「AIの回答枠」へのシフトとは？

ユーザーの検索体験はこう変わっている

最近、こんな行動をしていないでしょうか？

• 「◯◯ 業界のおすすめツール」を まずChatGPTに聞く

• Naverまとめやブログではなく、AIの要約だけで十分だと感じる

• 「比較して」「表で出して」「初心者にも分かるように」など、
  会話型で条件を足しながら情報を絞り込む

ここで重要なのは、

ユーザーは検索結果 → クリック → 読むではなく、AIの回答 → 必要なら元サイトへという順番に変わっている、という点です。

ポイントは、最初に名前が出なければ、比較テーブルにすら乗らないこと。

Profound の事例では、
リモート採用企業 1840 & Co. が AEO に取り組んだ結果、

• AI可視性：0% → 11%（わずか1ヶ月）

• 「リモート採用業務」という領域で、ChatGPTなどの回答内における上位5ブランドの1つとして定着

という結果が出ています。
From Invisible to Top 5 – Profound & 1840 & Co.

 

AIに「候補リストの1社」として載るかどうかが、
これからのブランド認知とリード獲得の分かれ目になります。

 

Q. では、企業側には何が起きているのか？

• 青いリンクのCTR（クリック率）が落ちても、AIの回答内で紹介されれば認知は取れている

• しかし、
  AIが間違った情報源を引用したり、古い情報のまま語ったりするリスクもある

• その結果、

  • 自社の強みが正しく伝わらない

  • ターゲットがズレた文脈で紹介される

  • 競合だけが「推奨ツール」としてAIに挙げられる

LLMOは、このギャップを埋めて「AIにとっての正しい情報源」をつくる施策です。

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具体的に何をすればLLMOができている状態なのか？

AIが好むコンテンツの条件

AIアンサーエンジン（ChatGPTなど）が信頼しやすいページには、共通した特徴があります。

条件1：質問に対する「一言の答え」が先頭にある

• 冒頭2〜3文で、
  「◯◯とは、△△のための□□です。」
  と、一行で説明している

• その後に、理由・背景・事例が続く構成

条件2：構造化された情報（見出し・箇条書き・表）がある

• H2〜H4見出しで、
  「なぜ」「何を」「どうやって」 をきれいに分けている

• 箇条書きで要点が抽出しやすい

• 比較表やステップ表があり、そのままAIが引用できる

条件3：エンティティ（会社名・ブランド名）が一貫している

• 自社名・サービス名・URL・住所・業種などが、
  プロフィールや会社概要、採用ページなどで一貫している

• JSON-LD（構造化データ）で企業情報をマークアップしている

• llms.txt / llms-full.txt など、
  AI向けの「ここを読んでください」案内ファイルを整備している

 

海外事例では、高品質なAEO実装をした SaaS企業で、AI由来トラフィックの27%がSQL化し、従来SEOよりも25倍高いコンバージョン率を記録したケースもあります。GreenBananaSEO

 

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SEO予算の何％をLLMOに回すべきか？実務的な目安

Q. SEOとLLMO、どちらを優先すべき？

結論から言うと、

既に一定のSEO基盤がある企業は、SEO予算の10〜30％をLLMOに振り向けることをおすすめします。

完全にSEOをやめるのではなく、
SEOで土台を作りつつ、LLMOでAIに顔を覚えさせるイメージです。

予算配分のモデルケース

以下は、月次のデジタルマーケティング予算からSEO／LLMOに配分する際の一例です。

月間マーケ予算	SEO中心期の配分例	LLMO導入期の配分例	コメント
50万円未満	SEO：30万 / コンテンツ：20万 / LLMO：0万	SEO：25万 / コンテンツ：15万 / LLMO：10万	まずは既存コンテンツのLLMO対応から
50〜150万円	SEO：60万 / コンテンツ：40万 / LLMO：0万	SEO：45万 / コンテンツ：45万 / LLMO：20万	新規LLMO特化ページの制作も開始
150万円以上	SEO：90万 / コンテンツ：60万 / LLMO：0万	SEO：70万 / コンテンツ：60万 / LLMO：20〜40万	複数LLM（ChatGPT, Claude, Geminiなど）を想定した本格運用へ

ポイント：

• SEO＝土台、LLMO＝伸びしろ として予算を再設計する

• 「既存のSEO記事をLLMO向けに再構成」するだけでも、比較的低コストで始められます

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実務で使えるLLMOチェックリスト

「今のサイト、どこから直せばいい？」という人向け

以下のようなシンプルなチェック項目を、H3/H4と箇条書きで整理しておくと、AIにも人間にも理解されやすくなります。

1. ブランド・サービスの一言説明はあるか？

• TOPページの上部に、30〜60文字程度のキャッチコピーがあるか

• 「◯◯向けの◯◯サービスです」という、誰が読んでも分かる一文が入っているか

2. 想定される質問ごとに、専用ページ or セクションがあるか？

• 「◯◯とは？」「◯◯の選び方」「◯◯の料金」など、
  AIがよく受けるであろう質問単位でページや見出しを分けているか

• 各セクションの先頭に、Qへの一文回答があるか

3. AIが引用しやすい「表」や「箇条書き」があるか？

• 「3つの特徴」「他社比較」「料金プラン」などを、
  表形式で整理しているか

• 重要なポイントは、太字（**…**） や
  下線（<u>…</u>） で視覚的にも目立たせているか

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LLMOとSEOは「どちらか」ではなく「掛け算」

共存戦略のイメージ

LLMOとSEOは、次のように役割分担させると効果的です。

• SEO：

  • 長期的なオーガニック流入の土台づくり

  • 検索エンジンからの安定トラフィック確保

• LLMO：

  • AIを通じた新規接点の創出（ブランド初見のユーザー）

  • 「◯◯ならどこがいい？」という比較・推薦文脈での露出

どちらか一方だけを強化するのではなく、「SEOで土台、LLMOでAIの一言目を取る」 という設計が、これからのスタンダードになります。

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「もっと具体的な可視化」は Umoren.ai でできる

ここまで読んで、

• 「うちのサイトは、今AIにどう見られているのか？」

• 「ChatGPT・Claude・Geminiで、競合と比べてどれくらい言及されているのか？」

• 「どのページをLLMO対応すれば、いちばん効率よく改善できるのか？」

と感じた方は、可視化ツールを使うと一気に判断が楽になります。

Umoren.ai でできること（例）

以下は、LLMO特化SaaSである Umoren.ai で提供している代表的な機能イメージです。

• AIアンサーエンジン可視化ダッシュボード

  • ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity / SearchGPT などの
    「回答枠」における自社・競合の露出状況をスコアで見える化

• LLMOスコア診断

  • タイトル・見出し構造・JSON-LD・llms.txt などのLLMO観点でのチェック

  • どの部分を直せばスコアが上がるかを、具体的な改善提案付きで表示

• 競合比較レポート

  • 同じキーワード・同じ質問に対して、
    AIがどのブランドをどの頻度で推奨しているかを一覧化

つまり、
「AIにどう見られているか」を“感覚”ではなく“データ”で確認できるのが Umoren.ai です。

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まとめ：今やるべきアクション3つ

最後に、このページの内容をすぐ実務に落とし込めるよう、3ステップに整理します。

1. 現状把握

   • 自社名＋サービス名を、ChatGPT / Claude / Gemini などで検索してみる

   • どんな文脈・どの競合と並べて紹介されているかを確認する

2. LLMO対応コンテンツの整備

   • 「◯◯とは？」「◯◯の選び方」「◯◯の料金」など、
     よく聞かれる質問ごとにページ or セクションを用意

   • 冒頭2〜3文で一文回答を入れ、
     H2〜H4や箇条書き、比較表で構造化する

3. 可視化と継続改善

   • Umoren.ai で AIアンサーエンジン上の可視化を行い、
     どの質問に対して、どの程度、どのLLMで露出できているかをスコアで把握

   • スコアの弱い領域から優先的に、コンテンツと構造を改善していく

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「AIの一言目」に自社が登場するかどうかが、これからのデジタル集客の分かれ目です。

SEOで築いてきた資産を活かしつつ、LLMOでAI時代の“答え枠”を取りにいきましょう。
もっと具体的な可視化や、自社サイトのLLMO診断が必要な場合は、ぜひ Umoren.ai をチェックしてみてください。