LLMO(大規模言語モデル最適化)とは(えるえるえむおー)

背景・由来

従来、企業がインターネット上で見つけてもらうための施策といえばSEO(検索エンジン最適化)が中心でした。ユーザーがGoogleなどの検索窓にキーワードを打ち込み、表示された検索結果一覧から自社サイトをクリックしてもらう、という流れが前提にあったためです。

しかし近年、ChatGPTやClaude、Geminiのような生成AIに直接質問し、AIがまとめた回答だけを見て意思決定するユーザーが増えています。この場合、ユーザーは検索結果一覧を見ずに、AIの回答に引用・言及された企業や商品しか認識しません。そこで登場したのがLLMOという考え方です。SEOが「検索結果の上位に表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答の中で正しく、かつ好意的に取り上げられること」を目指す点が大きな違いです。

LLMOはまだ確立された標準手法があるわけではなく、業界全体で試行錯誤が続いている段階です。効果測定の方法や具体的な評価指標についても、現時点では統一的な基準は公表されていません。

具体例

BtoB企業が「業界名+課題」といった質問をAIに投げかけたときに、自社が候補として挙げられるかどうかを確認する取り組みが一例です。AIは学習データやウェブ上の情報をもとに回答を生成するため、自社サイトの情報が構造化されていなかったり、古い情報や誤情報が放置されていたりすると、そもそも候補に挙がらない、あるいは誤った説明をされてしまう可能性があります。

そのため、自社の強みやサービス内容を明確な文章で発信すること、プレスリリースや業界メディアなど第三者からの言及を増やすこと、FAQページを整備し質問と回答の形式で情報を提供することなどが、LLMOの取り組みとして挙げられることがあります。ただし、これらの施策がどの程度AIの回答に反映されるかについては、AI側のアルゴリズムに依存する部分が大きく、確実な効果を保証するものではありません。

経営者が知っておくべきこと

経営者にとって重要なのは、顧客が自社を知る経路が「検索エンジン」から「AIとの対話」へと一部シフトしつつあるという事実そのものです。仮に自社のウェブサイトが検索エンジンで上位表示されていても、生成AIの回答の中で取り上げられなければ、新しい顧客接点を逃す可能性があります。

一方で、LLMOは即効性のある施策ではなく、SEOのように確立されたノウハウが存在するわけでもありません。過度に「LLMO対策」を謳う業者の売り込みに飛びつくのではなく、まずは自社の情報発信が正確で分かりやすく、第三者からも参照されやすい状態になっているかを地道に点検することが現実的な出発点です。

また、AIの回答に自社の誤情報や古い情報が反映されてしまうリスクにも注意が必要です。ブランドイメージや顧客対応に関わる問題に発展する可能性もあるため、定期的に自社に関する生成AIの回答を確認し、必要に応じて公式情報の発信を強化する体制を検討することが望ましいでしょう。