LLMOとは何か、SEOと何が違う？｜対策の全体像を掴む

「LLMOをやらないと検索から消えると言われました」「もうSEOは終わりで、別の対策に切り替えるべきなのでしょうか」——ここ半年、社内でこの手のやり取りが増えた会社は多いはずです。ただ、この問いの立て方そのものがずれています。AIの回答に載るための対策は、従来の検索対策を置き換えるものではありません。同じ土台の上に、一段だけ積むものです。AIは自分で検索して、上位に出たページを読んで答えを作ります。土台が同じである以上、切り替えという発想が成り立ちません。この記事では、LLMOという言葉が指す範囲、従来の検索対策との関係、何を測ればよいのか、そして誰が担当するのかの4点を整理します。

その言葉は、どこから出てきたのか

最初に出自を押さえます。この分野の起点として広く参照されているのは、2023年11月に公開され2024年の国際会議で採択された研究です。生成AIが答えを作るとき、どの情報源を根拠として選ぶかを、書き手の側から動かせるのかを調べたものでした。専用の評価用の問題集を作って検証し、書き方を変えることで可視性が最大で40%上がったと報告しています。

ただし同じ研究は、もう一つ重要なことを書いています。有効な手法は分野によって異なる、という指摘です。つまり「これをやれば載る」という単一の正解は、最初の研究の時点で想定されていません。日本語圏で今の呼び方が広まったのは2024年以降で、大規模言語モデルの最適化を意味する頭文字です。呼び方が増えたのは、指している対象が少しずつ違うからです。

実務で困るのはここから先です。社内で「対策をやろう」と言ったとき、ある人は「AIの回答に引用されること」を、別の人は「生成AIのサービスからの訪問を増やすこと」を、また別の人は「AIが自社について正しく説明すること」を思い浮かべています。範囲を合わせずに始めると、半年後の成果報告でかならずもめます。だから最初に、言葉の整理から入ります。

ミニ用語解説：似ている5つの言葉は何が違うのか

この領域には似た呼び方が5つあります。どれが正しいという話ではなく、強調している場所が違うだけです。社内資料を作るときは、どれか1つに決めて全員がそれを使うのがいちばん実害が少なくなります。

会議で使い分けようとすると、かえって話が止まります。おすすめは、社内文書では「AIの回答に載るための対策」と日本語で書き、外部とのやり取りで相手が使った呼び方に合わせる形です。呼び方の議論に時間を使う会社ほど、実作業が進んでいません。以下ではLLMOという表記で統一します。

数字を見る：AIの要約が出た検索で、クリックは58%減った

では、実際にどれだけ変わったのか。海外の検索データ分析会社が2026年2月に公表した調査が、いま参照できるもののなかでは規模が大きく、方法も明示されています。対象は30万キーワードで、AIの要約が表示されるものと表示されないものを15万ずつに分けています。そのうち99.2%が、何かを調べる意図の検索語でした。

結果はこうです。AIの要約が表示されるキーワードで、検索結果の1位に出たページのクリック率は、2023年12月の0.073から2025年12月の0.016まで下がりました。同社はAIの要約がなかった場合の推定値を0.037と置いており、実測値はその推定値より58%低いという計算になります。1年半ほど前に同じ調査元が公表した数値は34.5%の低下でしたから、幅は広がっています。

この数字を社内で共有するときの注意点が2つあります。1つは、対象が調べもの目的の検索語に偏っていること。製品名や社名で検索されるページの数字ではありません。もう1つは、次の章で扱う留保です。ここを飛ばして58%だけを持っていくと、対策の議論が「AIが悪い」で止まってしまいます。

ただし、減った分の半分はAIのせいではない

同じ調査には、見落とされやすい比較群の数値が載っています。AIの要約が表示されないキーワードでも、1位のクリック率は0.076から0.039へ下がっているのです。AIの要約が出るかどうかに関係なく、検索結果からページへ移る人の割合はもともと減り続けていました。

この2つを並べると読み方が変わります。AIの要約が出るキーワードは0.073から0.016へ、出ないキーワードは0.076から0.039へ。どちらも大きく下がっていて、AIの要約の登場で追加的に失われた分は、低下の全体のうち半分ほどと見るのが妥当です。残りの半分は、検索結果の画面に広告や各種の枠が増え続けてきたことによる、以前からの傾向です。

実務への影響ははっきりしています。AIへの対応をいくら進めても、この以前からの傾向のほうは止まりません。だから「AIの回答に載れば流入が戻る」という前提を置いてはいけないのです。目標の置き方は後の章で扱いますが、少なくとも「元の水準に戻す」を目標にすると、達成できない目標を追うことになります。

「検索対策は終わった」が誤解である理由

ここが本題です。AIの回答が検索結果の上に出るようになったのだから、検索対策は不要になった——この理解が誤りである理由は、AIが答えを作る手順にあります。AIは質問を受け取ると、自分で検索をかけ、返ってきたページを読んで答えを組み立てます。人が検索するかわりに、AIが検索しているだけです。

だから順番はこうなります。まず検索の仕組みに見つけてもらえていること。次にその中から読まれること。最後に読まれた内容が答えに反映されること。1段目で漏れているページは、2段目以降を何回やっても載りません。検索で拾われないページをAIだけが見つけてくれる、という経路は基本的に存在しません。

もう一つ、規模の感覚を持っておく必要があります。ある調査会社の集計では、2025年6月から2026年5月までの1年で、生成AIのサービス全体の月間訪問数は70%増えて95億回、利用者数は57%増えて6億5,500万人になりました。伸び方は速いものの、検索そのものが置き換わったわけではありません。同じ期間で、最大手のサービスが生成AI全体の訪問に占める割合は約76%から約53%へ下がり、2番手が9%未満から27〜28%へ、3番手が約2%から約9%へ増えています。入口が分散しているということです。

重なる部分と、重ならない部分

では具体的に、従来の検索対策と何が同じで何が違うのか。表で整理します。左の列がそのまま流用できる部分、右の列が新しく足す部分です。表を見て分かるとおり、足す部分はそれほど多くありません。

観点	従来の検索対策	AIの回答に載るための対策	扱い
見つけてもらう	検索の巡回に拾われる、内部の導線を整える	AIの取得役にも同じ経路で拾われる	ほぼ同じ。巡回の可否だけ別に判断が要る
中身の作り方	問いに答える、出どころを示す、更新日を保つ	同じことがそのまま効く	同じ。新しく別の書き方を覚える必要はない
結果の見え方	順位という安定した位置がある	順位という概念がない。毎回生成される	違う。順位で管理する運用が使えない
測り方	表示回数とクリックと順位が揃う	表示回数だけ分けて見られる。クリックは合算のまま	違う。指標を置き換える必要がある
誤りの訂正	自社のページを直せば反映される	AIの説明が古いまま残ることがある	違う。監視と訂正の担当が新しく要る

この表の右下2つ、つまり測り方と誤りの訂正が、従来の担当範囲に入っていない仕事です。ここに人と時間を割り当てられていない会社が、いま多数派だと考えてください。以下の章は、この2つを中心に組み立てます。

範囲を3階建てで分ける：取りに来てもらう、選ばれる、正しく言われる

言葉の範囲を実務の単位に落とします。3階建てで考えると、担当と工数の割り当てまで一気に決まります。1階が「取りに来てもらえるか」、2階が「候補の中から選ばれるか」、3階が「選ばれたあと正しく言われているか」です。

1階は技術寄りの話で、AIの取得役を通すのか止めるのか、通すならどの範囲かを決める仕事です。ここは判断そのものが分かれる論点で、事業の性質によって答えが変わります。止める判断もあり得るので、マーケの一存で決めず、情報システムと法務を交えて決めます。この判断の中身は別の記事の担当なので、ここでは「決めていないなら、まずここを決める」とだけ言っておきます。

2階が、いわゆる引用対策です。問いへの答えを冒頭で言い切る、事実と出どころを一緒に書く、1つの見出しに1つの答えを置く。この階の具体的な書き方は従来の良い記事の書き方とほぼ重なるので、新規の学習コストは小さい。既存の記事に条件を1つずつ当てていく作業になります。ここも別の記事で詳しく扱っています。

そして3階が、この記事で強調したい部分です。AIが自社について語る内容が正しいか、という監視の仕事です。1階と2階は「載せる」ための仕事ですが、3階は「載ったあと」の仕事で、担当が置かれていないまま放置されがちです。

3階の話は、ほとんどの会社で誰も見ていない

3階を具体化します。生成AIに自社名や自社製品について質問すると、答えが返ってきます。その中身が、古い料金体系だったり、終了したサービスだったり、他社の情報と混ざっていたりすることがあります。自社サイトを直しても、AIの回答がすぐ追随するとは限りません。ここが従来の検索対策と決定的に違うところです。

同じ調査会社の集計では、AIの回答に出典が示される割合そのものも動いています。2025年6月に約1.6%だったものが、2026年5月には約6.8%に上がりました。ただし分野差が大きく、旅行や宿泊が約23%、自動車が約20%であるのに対し、専門的なサービスの分野は4%未満です。BtoBの多くはこの4%未満の側に入ります。

この数字の読み方が重要です。出典が示されないということは、AIが自社について語っていても、どこを直せば直るのかが分からないということです。だから3階の仕事は「訂正する」ではなく「気づく」から始まります。四半期に1回、自社名と主要製品名で決まった質問文を投げ、返ってきた説明を記録する。この記録があって初めて、誤りが増えているのか減っているのかが言えるようになります。

注意点を1つ。この確認をAIに任せてはいけません。AIに「自社の説明は正確ですか」と聞いても、正確だと答えることが多く、判定に使えません。返ってきた説明文を人が読み、事実と違う箇所に印を付ける。ここは人の作業として残します。作業量は主要な質問文を10本決めておけば、1回あたり1時間ほどです。

測る前に決めること：見える数字と見えない数字

測り方に入ります。最初にやるのは指標を選ぶことではなく、見える数字と見えない数字を線で分けることです。ここを飛ばして指標を決めると、集められないものを目標に置いてしまいます。

見えないものから挙げます。AIの回答の中で自社が何回引用されたかは、原則として分かりません。誰がどんな質問をしてその回答にたどり着いたかも分かりません。回答に自社が出たとき、何位相当に置かれたかも分かりません。そもそもAIの回答には順位という安定した位置がなく、同じ質問でも回答が毎回変わるためです。

見えるものは3つです。生成AIのサービスから自社サイトへ移ってきた訪問。自社サイト側の記録に残るので、参照元で判別できます。次に、AIの取得役が自社サイトに来た回数。サーバーの記録で分かります。そして次章で扱う、検索の管理画面に出るようになった表示回数です。この3つ以外を目標に置くと、報告のたびに推定値を作る羽目になります。

2026年6月に変わったこと：表示回数だけが分けて見えるようになった

計測の前提が一部だけ変わりました。2026年6月、検索の成果を見る管理画面に、生成AIの機能に関する専用の集計が追加されています。自社のページが、検索結果の上に出る要約や対話型の検索機能の中に、何回現れたかを分けて見られるようになりました。従来はこの数字が通常の検索結果と合算されていたので、変化としては大きいものです。

ただし、出るのは表示回数だけです。クリック数もクリック率も検索語句も掲載順位も提供されません。検索語句は匿名化のため、順位は画面の構造が動的なためとされています。使えるのは、ページ単位、国や地域、端末、そして日次から月次の時系列という区分です。見えるようになったのは「出たかどうか」だけで、「その結果どうなったか」は今も見えません。

運用上いちばん間違えやすいのが、この表示回数の扱いです。公式の説明では、この表示回数は既存の検索の成果の一部であって、別に足し合わせてはいけないとされています。従来の表示回数と生成AIの表示回数を合計して報告すると、二重に数えることになります。報告書の様式を作るときに、この点を先に注記しておいてください。

提供範囲にも注意が要ります。2026年6月の時点では段階的な展開で、一部の国の所有者から順に配られている状態でした。自社の管理画面に出ていない場合は、機能がまだ来ていないだけの可能性があります。出ていないことを、露出がないことの証拠として使わないようにしてください。

指標の選び方：4つの候補と、置いてはいけない指標

見える3つの数字を、どう目標に組み替えるか。実務で成立する候補は4つあります。このうち2つを選び、残りは参考値として並べるのが、最初の半年の置き方としては現実的です。

1. 生成AIのサービスからの訪問数と、その訪問の中身（滞在の長さ、問い合わせに至った数）
2. 検索の管理画面に出る、生成AIの機能での表示回数の推移
3. 社名や製品名での検索回数。AIで知って社名で調べ直す動きを間接的に捉える
4. 商談の場で「AIで調べた」と言われた件数。営業からの申告を数える

4番目を軽く見ないでください。BtoBでは訪問数が小さくても、1件の商談への影響が大きいため、量の指標だけでは動きが見えません。営業の日報に1行の欄を足すだけで集まります。前の章で見たとおり専門サービス分野の引用率は4%未満ですから、量で追うのは元々分が悪い領域です。

置いてはいけない指標も明示します。自分で生成AIに質問して、自社が出たかどうかを成果とすることです。同じ質問でも回答が変わりますし、過去のやり取りや利用者の地域によっても変わります。担当者が手元で確認した結果を並べた報告書は、翌月には再現できません。再現できない数字を目標に置くと、対策の良し悪しが永久に判定できなくなります。

数字が動かない期間の扱い方

指標を置いたあとに必ず来るのが、数字が動かない期間です。検索対策よりも反映が遅く、しかも動き方が滑らかではありません。ある週に急に増え、次の週に戻る、という動きを繰り返します。これは対策の巧拙ではなく、回答が毎回生成される仕組みから来ています。

だから見る間隔を先に決めます。週次では見ない、月次で傾向だけ見る、判断は四半期で行う。この3行を運用文書に書いておきます。週次で見ると、増減のたびに施策を変えたくなり、何が効いたのか永久に分からなくなります。動きの荒さは指標の性質であって、改善の余地ではありません。

あわせて、動かない期間に何をするかも決めておきます。おすすめは、3階の確認、つまり自社についての説明の正しさを見る作業をここに当てることです。数字が動かない期間に「新しい施策」を足すと、後から効果を切り分けられなくなります。手を止めるのではなく、測らなくてよい作業に振り向けるという考え方です。

誰が担当するのか：4つの置き方を比べる

最後の論点です。この仕事は、既存のどの部署の職務記述にも入っていません。だから放っておくと誰も持ちません。実務で見かける置き方は4つあり、それぞれ得意な階が違います。

置き方	効きやすい階	向いている会社	つまずきやすい点
既存の検索対策の担当が兼務	2階（選ばれる）	記事を継続的に出している会社	1階の技術判断と3階の訂正が後回しになる
広報が持つ	3階（正しく言われる）	社名で調べられることが多い会社	記事側の作業に手が回らず、2階が空く
情報システムが持つ	1階（取りに来てもらう）	巡回の可否を厳密に管理したい会社	中身の良し悪しの判断ができず、2階と3階が空く
外部に委託する	2階中心	社内に書き手がいない会社	3階の訂正は社内の事実確認が要るので外部では完結しない

表から分かるとおり、1つの置き方で3階すべてを埋められる形は存在しません。だから現実的な解は、主担当を1つ決めたうえで、埋まらない階について「誰に相談するか」を名前で決めておくことです。組織を作る必要はなく、3行のメモで足ります。

主担当をどこに置くかの目安はこうです。自社サイトから継続的に問い合わせが来ている会社は、既存の検索対策の担当に寄せます。指名での問い合わせが中心で、記事はあまり出していない会社は、広報に寄せたほうが3階の効きが早くなります。どちらとも言えない場合は、既存の検索対策の担当に置いて、3階だけ広報と共同で回すのが失敗しにくい形です。

担当と一緒に決める3つの権限

担当を決めるだけでは動きません。権限を3つ、同時に渡す必要があります。これを渡さないまま担当だけ置くと、半年後に「調べていましたが何も変えられていません」という報告が上がってきます。

1つ目は、AIの取得役を通すか止めるかについて、情報システムに変更を依頼できる権限です。これは技術的な設定の変更を伴うので、依頼の窓口と、判断する会議体を先に決めます。止める判断も通す判断も、どちらもあり得るので、判断そのものを担当者に丸投げしない形にします。

2つ目は、公開済みの記事の事実部分を直せる権限です。3階の確認で誤りが見つかったとき、元になっている自社の記述が古いことがあります。そのとき承認の列が長いと、確認しても直りません。事実の訂正だけは、既存の承認手順を短くしておくのが実務的です。

3つ目は、報告の様式を決める権限です。前の章で触れたとおり、生成AIの表示回数は既存の検索の成果に含まれているため、足し算をすると二重計上になります。この注記を報告書に必ず入れる、という決めごとを担当者が守れる形にしておきます。上位者から「合計はいくつか」と聞かれたときに、様式で断れるようにしておくということです。

着手の順番：最初の3か月で埋める7項目

ここまでを、着手の順番に組み直します。この順で埋めれば、3か月で一巡します。所要は担当者1人で、月に4時間から6時間ほどの見込みです。新しい制作物は作りません。

やってはいけない進め方

最後に、実際によく起きる失敗を並べます。どれも善意から始まり、半年後に取り返しがつかなくなる型です。

• 「検索対策をやめてこちらに切り替える」と決める。AIは検索の仕組みを経由して読むので、土台を外すと両方失う
• 自分で生成AIに聞いて出たかどうかを成果として報告する。同じ質問でも回答が変わるため、翌月に再現できない
• 生成AIの表示回数を、従来の検索の表示回数に足して報告する。公式には既存の成果の一部とされており、二重に数えることになる
• 58%という低下の数字だけを持ち出す。比較群も同じ期間に下がっており、対策で取り戻せる範囲を過大に見積もることになる
• 自社についての説明が正しいかを、AI自身に判定させる。正しいと答えることが多く、判定の材料にならない
• 週次で数字を見て、増減のたびに施策を変える。回答は毎回生成されるため動きが荒く、効果を切り分けられなくなる
• 担当だけ決めて権限を渡さない。取得役の設定も記事の訂正も他部署の承認待ちになり、半年間なにも変わらない
• 呼び方の定義を会議で議論し続ける。指す範囲を1つ決めれば足り、どれが正しいかを決める必要はない

• 数値はいずれも公表時点のもの。クリック率の調査は調べもの目的の検索語に偏っており、社名や製品名での検索には当てはまらない
• 管理画面の新しい集計は段階的な提供のため、自社に出ていない場合がある。出ていないことを露出がない証拠として使わない
• 引用率の分野差は大きい。専門的なサービス分野は4%未満で、量を追う指標だけでは動きが見えにくい
• AIの回答には順位に相当する安定した位置がない。順位で管理する運用の手順は、そのままでは流用できない

まとめ

LLMOは、AIの回答に載るための対策の総称です。呼び方が5つに分かれていて指す範囲が少しずつ違うため、社内では1つに決めて使うのが実害の少ないやり方でした。そして中身は、従来の検索対策の置き換えではありません。AIは自分で検索し、返ってきたページを読んで答えを作るので、検索で見つからないページはAIの回答にも出てきません。土台は共通で、その上に一段積むという関係です。

数字の読み方も整理しました。AIの要約が出るキーワードで1位のクリック率が推定値より58%低いという結果は確かにありますが、同じ調査では要約が出ないキーワードも0.076から0.039へ下がっています。つまり低下の半分ほどは以前からの傾向で、AIへの対応では取り戻せません。元の水準に戻すことを目標に置かない、という判断はここから出てきます。

測り方は2026年6月に一部だけ前進しました。検索の成果を見る管理画面で、生成AIの機能での表示回数が分けて見られるようになっています。ただし出るのは表示回数だけで、クリックも検索語句も順位も提供されません。しかもこの表示回数は既存の成果の一部なので、足し算をすると二重計上になります。

最後が担当です。この仕事は既存のどの部署の職務にも入っていないため、置かなければ誰も持ちません。主担当を1つ決め、埋まらない階について相談先を名前で決め、そして権限を3つ渡す。取得役の設定変更を依頼できること、公開済みの事実を直せること、報告の様式を決められること。この3つが揃って初めて、調べるだけの担当が、変えられる担当になります。AIに載せる作業のうち、AIに任せてよい部分はほとんどありません。何を測るか、何を訂正するか、どこまでを対象にするかは、いずれも人が決めて記録に残す仕事です。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。