AIでSEO対策できる？LLMOと生成AI時代の検索最適化を徹底解説

「AIでSEO対策って効果あるの？」「検索流入が減ってきたけど対策は？」——このような悩みを抱える方が増えています。ChatGPTやGeminiなどの生成AIの普及により、検索の仕組みは大きく変わりつつあります。Googleの「AI Overview」など、検索結果の表示方法も従来とは異なるものになってきました。本記事では、LLMOという新しい概念から具体的な対策手順まで、AI時代のSEO対策について徹底解説します。AIに対応したコンテンツ作りのポイントを押さえて、これからの検索流入を守り、さらに伸ばしていきましょう。

なぜ”AI時代のSEO”が必要なの？

検索エンジンの仕組みが大きく変わりつつあります。かつてはキーワードを入力して表示された青いリンクをクリックするのが当たり前でしたが、今やAIが直接回答を提示する時代に。このような変化の中で、従来のSEO対策だけでは十分とは言えなくなってきています。

検索結果がガラっと変わった3つの理由

まず第一に、Google検索に「AI Overview」が導入され、検索結果の上部にAIによる回答が表示されるようになりました。これにより、ユーザーは検索結果をスクロールせずに情報を得られるようになり、サイトへのクリック率が低下しています。実際、Ahrefsの調査によると、AI Overviewが表示された検索では上位ページのクリック率が34.5%も下がっているというデータも。

※AI Overviewは下記のように、検索画面の最上部に表示されます。

第二に、ChatGPTやGeminiなどの生成AI検索ツールの急速な普及が挙げられます。これらのツールは「○○のおすすめは？」といった質問に、数行程度の要約で答えるため、Webサイトを見に行かなくても必要な情報が得られるケースが増えています。（下記はChatGPTに「おすすめのSEOコンサルティング会社は？」と尋ねた際の回答です。）

第三に、検索のスタイル自体が「キーワード入力」から「自然な質問」へとシフトしています。ユーザーはより会話的な検索を行うようになり、それに応じてAIも文脈を理解した回答を提供する能力を高めているのです。

AIが答える仕組みとサイト流入への影響

AIはどのように答えを生成しているのでしょうか？ 基本的には膨大な量のテキストデータを学習し、その上で検索エンジンから新しい情報を取得して回答を作成しています。この過程で、AIは「信頼できる情報源」と判断したサイトを優先的に参照します。つまり、AIに「引用される」ことが、新たなSEO目標になりつつあるのです。

重要なのは、AIに引用されることがトラフィックの完全な喪失を意味するわけではないという点です。Ahrefsのデータによれば、全Webサイトの63%にAI経由のトラフィックが確認されており、平均すると月間トラフィックの0.12%、訪問者の0.17%がAI経由だとされています。さらに、AIの回答で自社の名前が繰り返し表示されれば、ユーザーの記憶に残り、後の指名検索につながる可能性も高まります。

このように、検索流入の維持・向上を図るためには、従来のSEO対策に加えて、AIに評価されるための新たな最適化戦略が必要になっているのです。

AI検索の基本を押さえよう

AI時代の検索最適化に取り組むには、まず「検索」そのものがどう変わってきたのかを理解しておく必要があります。技術の進化を振り返りながら、新たな概念である「LLMO」についても把握していきましょう。

RankBrainからAI Overviewまでざっくり振り返り

Googleの検索技術へのAI導入は、実は長い歴史があります。2015年に導入されたRankBrainは、検索意図を理解し、キーワードの裏にある意味を汲み取る最初の大きな一歩でした。続いて2018年には自然言語処理の強化を図るBERT、2022年には画像や音声も統合的に理解するMUMと、AI技術は着実に検索エンジンに組み込まれてきました。

そして2023年末から段階的に導入が始まったSGE（Search Generative Experience）を経て、2024年初頭から本格的に展開されているのが「AI Overview」です。これは検索結果の上部に表示されるAIによる回答で、複数のソースから情報を引用しながら質問に対する簡潔な要約を提供します。

特徴的なのは、情報源となるWebサイトへのリンクが表示されることと、ユーザーが追加質問できる対話性を備えていること。従来の「10個の青いリンク」による検索結果から、AIとの対話による情報収集へと、検索体験が大きく変化しつつあるのです。

LLMOってなに？ 1分でわかる超入門

「LLMO」とは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、ChatGPTやGemini、AI Overviewなどの生成AIが回答を作成する際に、自社のコンテンツが情報源として選ばれるための対策を指します。
従来のSEOが検索エンジンのランキングアルゴリズムを対象としていたのに対し、LLMOは生成AIの回答生成の仕組みに焦点を当てています。ただし、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）や良質なコンテンツの重要性など、根本的な部分は共通しています。

「AIの回答に載る」ことを目指すLLMOでは、以下のようなアプローチが有効と考えられています。

・構造化データを活用してAIに情報の意味を明確に伝える
・「AはBである」といった定義文や、Q&A形式の明確な回答を用意する
・主題に関連する情報を網羅し、AIが理解しやすい文章構造を採用する
・信頼できる情報源としての評価を高める施策を行う

このようにLLMOは、検索順位だけでなく「AIに引用される」という新たな目標に向けた最適化手法なのです。次のセクションからは、具体的にどのようなコンテンツ作りが効果的なのかを見ていきましょう。

AI時代のSEOで勝てるコンテンツの作り方

生成AIの時代でも、質の高いコンテンツを作ることの重要性は変わりません。しかし、「AIに理解されやすい」という新たな視点を加えることで、より効果的な記事作りが可能になります。ここでは具体的な手法を見ていきましょう。

FAQ＋構造化データで”AIに読みやすい”ページへ

FAQ（よくある質問）形式は、生成AIとの相性が非常に良いコンテンツ形式です。なぜなら、AIは「質問→回答」というパターンを自然に理解し、ユーザーの質問に対して直接的な回答を提供できるからです。効果的なFAQを作るには、以下のポイントを押さえましょう。

・実際のユーザーが知りたいことを質問に反映させる
・質問は具体的かつ簡潔に表現する
・回答は明確で、できるだけ曖昧さを排除する
・データや具体例を盛り込んで信頼性を高める

さらに重要なのが「構造化データ」の活用です。これは、HTMLの中に特殊なマークアップを追加して、コンテンツの意味をAIに明示的に伝える技術です。特にFAQPageやQuestionといったスキーマを使うことで、「これは質問です」「これはその回答です」とAIに明確に伝えることができます。

実装は難しそうに感じるかもしれませんが、Google検索の構造化データマークアップ支援ツールを使えば比較的簡単に始められます。こうした取り組みがAIによる内容理解の精度を高め、結果として引用される可能性も向上させるのです。

エンティティって？ 記事がテーマごとにつながる設計図

「エンティティ」とは、人・場所・物・概念などの実体を指す単位のことで、Googleの検索アルゴリズムやAIの情報処理において重要な役割を果たしています。たとえば「LLMO」「生成AI」「検索エンジン」などはすべてエンティティです。

Googleは「知識グラフ」と呼ばれるシステムでこれらのエンティティ間の関係性を体系化しており、AIもこれと同様の仕組みで情報を理解しています。このエンティティの考え方を活かしたコンテンツ設計を行うことで、AIにテーマの関連性をより明確に伝えることができます。

実践のポイントは以下の通りです。

・記事の主要エンティティ（メインテーマ）を明確に設定する
・関連するエンティティも網羅的に言及する
・エンティティ間の関係性がわかる文章構成にする
・専門用語は定義や解説も含める
・権威あるソースと矛盾しない説明を心がける

これにより、AIはあなたの記事が特定のテーマについて信頼性の高い情報を提供していると認識しやすくなります。エンティティを意識したコンテンツは、単なるキーワード最適化を超えた、より深いレベルでの検索最適化といえるでしょう。

生成AIでSEO記事を書くときの注意点3つ

生成AIを活用すれば、SEO記事作成の効率は大幅に向上します。しかし、生成AIだけに頼った記事はGoogleから評価されにくいという事実も覚えておく必要があります。ここでは、AIと人間がそれぞれの強みを活かして良質な記事を作るための注意点を解説します。

1.文章執筆はClaudeを活用する

SEO記事を生成AIで作成する際に、ChatGPTを使われるケースを良く耳にします。しかし、SEOで上位を狙う高品質の記事を書く場合は、ChatGPTでは無く、Claudeを弊社はおすすめします。

引用：https://claude.ai

※Claudeの最新モデルであるClaude 3.7 Sonnetについては『Claude 3.7 Sonnetとは？使い方や料金、7つの特徴を解説』の記事をご覧ください。

Anthropic社が開発した汎用AIのClaudeのChatGPTとの大きな違いは、優れた文章生成能力を持っている点です。ユーザーとの対話の中で、事実関係の確認や論理的な推論を行うことを得意としており、ビジネスシーンでの活用に適しています。専門的な質問にも的確に答えられる高度な知識を有しているほか、明確で簡潔な文章を生成できる点も特徴の一つです。

以上の理由から2025年4月時点でLLMでSEO記事の文章を作成する際にはChatGPTを使わず、Claudeを使うべきであると弊社は考えており、下記の記事や動画でも詳しく解説しております。

参考記事：ChatGPTをSEO記事作成に使うな！その理由や影響を解説

その他、LLMでの記事作成におすすめなツールにつきましては『生成AI記事作成おすすめツール5選』の記事をご覧ください。

2.自動生成した構成を人間の手でブラッシュアップする

SEOで上位を狙う記事を執筆する上で、タイトルや見出しなどの”構成”で評価がほとんど決まるといっても過言ではありません。

生成AIで構成を作成する場合、生成AIが作成した構成でそのまま本文の執筆を始めるのではなく、人の手で構成をブラッシュアップしましょう。具体的には下記の点などを追加・修正します。

・タイトルにキーワードが盛り込まれているか、文字数は適切か
・ユーザーニーズを踏まえて見出しの過不足は無いか
・見出しの順番がユーザーが求める流れになっているか
・見出しの文言はユーザーニーズを満たしているか
・独自コンテンツを含む見出しの追加

LLMが作成した構成を参考にしながらも、独自の視点や専門的知見を織り交ぜ、他にはない魅力的な記事構成を生み出しましょう。

3.E-E-A-Tを意識した専門性・権威性の確保

E-E-A-T対策としては、筆者情報の明示が効果的です。記事の執筆者や監修者のプロフィールを掲載し、その専門性をアピールすること。また、根拠となるデータや事例の出典もきちんと示すこと。これらの施策により、コンテンツの信頼性は大きく高まります。

また、自社の実績やお客様の声など、権威性の裏付けとなるコンテンツを関連付けるのも有効でしょう。これは、内部リンク最適化にもつながるため、SEO効果がダブルで見込めるのです。

生成AIの支援を活用しつつ、人間ならではのクリエイティビティと専門性で補完する。それこそが、生成AIをSEOに活かすための鍵だと、私たちは考えています。

ちなみにGoogleによると、生成AIでSEO記事を作成すること自体は、記事の質さえ伴っていれば順位に影響はありません。詳しくは下記の動画をご覧ください。

生成AIを活用したSEO記事作成にご興味のある方は下記「ハヤブサSEO」のサービスページもご覧ください。

AIでSEO対策｜アクセスを守る・伸ばす5つの実践手順

ここからは、具体的なアクションプランをご紹介します。これまでの解説を踏まえて、明日から始められる5つの実践手順を段階的に解説していきます。どれも特別な技術知識がなくても取り組める内容ですので、ぜひチャレンジしてみてください。

手順1：llms.txtを設置する

「llms.txt」とは、LLMに「このサイトがどのようなサイトなのか」を伝えるためのファイルです。SEOの世界でおなじみの「robots.txt」の生成AI版と考えるとわかりやすいでしょう。

このファイルは2024年9月にAnswer.AIのJeremy Howard氏が提案したもので、サイトのルートディレクトリに設置します。内容としては、サイトの概要、提供情報の特徴、専門分野、参照してほしいコンテンツなどを記述します。
「専門的な知識が必要そう…」と感じるかもしれませんが、WordPressプラグイン「Website LLMs.txt」や無料のジェネレーター（https://llms.syft-dev.com/about）を使えば簡単に作成できます。

まだ業界標準が確立されていない新しい取り組みですが、早期に対応しておくことで、生成AIがあなたのサイトを正確に理解する手助けとなるでしょう。

手順2：検索意図をAIで深掘りして記事案を作る

良質なSEOコンテンツの要は「検索意図」の理解です。ユーザーが「AI SEO」と検索するとき、本当に知りたいことは何か？その背景にある疑問や課題は？これらを的確に捉えることが重要です。
生成AIはこの検索意図分析を格段に効率化してくれます。例えば以下のようなプロンプトを試してみましょう。

「『AI SEO対策』というキーワードで検索するユーザーの検索意図を詳細に分析し、想定される疑問点を10個リストアップしてください。さらに、それらの疑問に答える記事の構成案も提案してください。」
このようなプロンプトから得られた結果と、実際の検索結果の上位記事分析を組み合わせることで、カバーすべき項目が明確になります。

また、AIに競合分析もさせることで「他社記事には書かれていない視点」も発見できるでしょう。記事企画の質が高まれば、AI時代においても価値ある情報を提供できます。

手順3：AIサマリ枠に選ばれる見出しと書き方

Google検索の「AI Overview」や各種AIチャットの回答文に自社コンテンツを引用してもらうには、AIが理解しやすい文章構造を意識することが重要です。

まず、見出し（Hタグ）の付け方を工夫しましょう。「○○とは？」「○○の方法は？」のような疑問形や、「○○の基本」「○○の始め方」といった明示的な表現がAIに認識されやすくなります。
本文では、定義文を明確に書くことがポイントです。「○○とは、△△である」という形式で、専門用語や概念をわかりやすく説明しましょう。また、「ポイントは以下の3つです」と前置きした上で箇条書きを使うと、AIが情報を抽出しやすくなります。

実践例として、「LLMOとは、大規模言語モデルに選ばれるためのコンテンツ最適化手法です。主な目的は、AIの回答に自社コンテンツが引用・参照されることにあります」のように、明確かつ簡潔な説明文を心がけましょう。

手順4：エラーはAIに見張らせる｜自動監視の始め方

SEO対策におけるサイト監視は重要ですが、人手での確認は非常に時間がかかります。そこで役立つのが、AI搭載のSEO監視ツールです。

代表的なツールとしては、Semrush、Ahrefs、ScreamingFrogなどがあります。これらは404エラーや重複コンテンツ、インデックス状況といった基本的なSEO要素を自動チェックし、問題点を報告してくれます。
特に注目したいのは、AI機能による「異常検知」です。通常とは異なるトラフィック変動やランキング変化を検出し、「特定のページのランキングが急落している」「通常より404エラーが増加している」などの異常を自動検知してくれます。

導入時のポイントは「アラート設定」です。すべての変化を通知していては情報過多になるため、重要なキーワードやページに絞って監視する設定がおすすめです。週次レポートを自動生成させて定期的にチェックする習慣をつけることで、問題を早期発見できるようになります。

手順5：効果測定は「AI枠表示率」をチェック

LLMO対策の効果を測るには、「AI枠表示率」という考え方が役立ちます。これは、特定のキーワードで検索した際に、AIのサマリや回答内に自社コンテンツが表示される割合を指します。
測定方法としては、まず「Ahrefs」の「SERP フィーチャーフィルター」を使って、どのキーワードでAI Overviewが表示されるかを確認します。その上で、実際にそれらのキーワードで検索し、自社コンテンツが引用されているかをチェックしましょう。

※引用：https://ahrefs.com/blog/ja/ai-overview-keywords/

より手軽な方法としては、ChatGPTやGeminiなどに「○○業界のおすすめツールは？」など、自社に関連する質問を投げかけてみることです。回答内に自社サイトが引用されているかを確認し、定期的に同じ質問をすることでAIからの評価変化を追跡できます。

さらに、GA4などのアクセス解析ツールを使って、AI由来の流入を計測することも大切です。参照元ドメインが「chatgpt.com」「perplexity.ai」「gemini.google.com」などの場合、生成AIからの流入と判断できます。これらの数値を継続的に追跡し、改善施策に活かしていきましょう。

生成AIを活用したSEO記事作成にご興味のある方は下記「ハヤブサSEO」のサービスページもご覧ください。

AIでSEO対策を行うための導入ステップと注意点

ここまで解説してきたAI時代のSEO対策を企業内で実際に導入するためには、計画的なアプローチが必要です。一時的な取り組みではなく、継続的な成果を出すための体制づくりについて、具体的なステップと注意点を見ていきましょう。

PoCから全社展開までのロードマップ

AI時代のSEO対策は、従来のSEOとAI対応の両方を組み合わせた総合的な取り組みです。一度に全てを変えるのではなく、段階的に進めることをおすすめします。理想的なロードマップは以下の4フェーズで考えるとよいでしょう。

フェーズ1（PoC：実証実験）では、特定の記事やページで試験的に対策を実施します。例えば、アクセス数の多い既存記事3〜5本を選び、構造化データの追加、ページ表示速度の改善、内部リンク最適化などの基本SEO対策と、AIに読みやすい文章への書き換えを行います。1〜2ヶ月程度で検索順位の変化やAI経由の流入を検証しましょう。

フェーズ2（パイロット拡大）では、PoCで効果が確認できた施策を、より多くのコンテンツに適用します。新規記事作成のガイドラインに最新のSEO・AI対応要素を組み込み、既存のテンプレートも更新しましょう。このフェーズでは、コンテンツ制作フローの効率化とチームメンバーのスキル向上も目指します。

フェーズ3（部門展開）では、マーケティング部門全体でのガイドライン策定と実装を進めます。検索順位、コンバージョン率、AI引用率など複合的な指標に基づいた効果検証結果を示すことで、より広範な協力を得やすくなります。

フェーズ4（全社展開）では、他部門のWebコンテンツ（製品ページ、サポートページなど）も含めた全社的な取り組みへと発展させます。社内研修やナレッジ共有の仕組みを整え、AI時代の統合的なデジタルマーケティング戦略として定着させていきましょう。

各フェーズでは明確なKPIを設定し、「次のステップに進むべきか」を客観的に判断できるようにすることがポイントです。

コストはどれくらい？ 内製vsツールを比較

AI時代のSEO対策を始める際、コスト面での懸念は避けられません。最も大きな要素は、「人件費」「ツール導入費」「教育・研修費」の3つです。

人件費については、専任担当者を配置するか、既存メンバーが兼務するかで大きく変わります。初期段階では週に1〜2日程度を割り当てる兼務スタイルから始め、効果が見えてきたら徐々に専任化を検討するアプローチが現実的です。
ツール面では、SEO分析ツール（月額1〜10万円程度）、AIコンテンツ支援ツール（月額1〜5万円程度）などを検討しますが、企業規模によって推奨される導入方法が異なります。

・小規模企業（〜10名）：無料ツール+内製の組み合わせが現実的
・中規模企業（〜100名）：一部専用ツール導入+内製の併用
・大規模企業（100名〜）：専用ツール一括導入+専任チーム編成

内製アプローチのメリットは初期コストの低さと柔軟性の高さ、デメリットは専門性習得に時間がかかる点です。一方、ツール活用は即効性がある反面、カスタマイズ性に制限があることを覚えておきましょう。
まずは無料ツールやトライアル版から始め、効果を見極めながら投資範囲を広げていくバランス感覚が重要です。

ガバナンス：AIスパムと情報漏えいを防ぐコツ

AI活用が進むほど重要性を増すのが「ガバナンス」です。特に注意すべきリスクは「AIスパム」と「情報漏えい」の2点です。

「AIスパム」とは、生成AIを使って大量の低品質コンテンツを乱発することを指します。確かに短期的にはページ数増加によるSEO効果が見込めますが、長期的には検索エンジンからの評価低下につながる危険性があります。品質基準を明確に設け、「AIはあくまで人間の創造性や専門性を補完するもの」というスタンスを組織内で共有しましょう。

情報漏えいリスクについては、生成AIへの入力情報に関するガイドラインが必須です。「社内情報」「顧客情報」「未公開情報」などは入力禁止とするなど、明確なルールを設けましょう。また、社内専用AIツールの導入も検討価値があります。

効果的なガバナンスのポイントは以下の通りです。

・生成AI利用ガイドラインを文書化し、全員が参照できるようにする
・AIに入力可能な情報と不可情報を明確にリスト化する
・AI生成コンテンツには必ず人間によるレビュープロセスを設ける
・定期的な品質監査を実施し、基準から外れた事例があれば改善する

このようなガバナンス体制を整えることで、AIのメリットを最大化しつつ、リスクを最小化できるでしょう。「自由に使ってよい」という放任でも、「使用禁止」という極端な制限でもなく、適切なガイドラインの下での活用が理想的です。

生成AIを活用したSEO記事作成にご興味のある方は下記「ハヤブサSEO」のサービスページもご覧ください。

まとめ：AIと上手に付き合うSEO戦略

本記事では、生成AI時代における検索最適化の新たなアプローチを解説してきました。AI Overviewの登場やゼロクリック検索の増加によって検索環境が大きく変わる中、「検索順位を上げる」だけでなく「AIに引用される」ことも重要な目標になっています。

LLMO（大規模言語モデル最適化）という新概念は、従来のSEOとは異なる視点をもたらしますが、その根底にあるのは「質の高いコンテンツを作る」という変わらぬ原則です。FAQページの活用や構造化データの実装、エンティティを意識した記事設計など、AIに理解されやすいコンテンツ作りが求められています。

生成AIはこうした変化の中で、強力な味方にもなります。記事ドラフトの作成効率化や検索意図の深掘り、エラー監視の自動化など、多くの場面で活用できるでしょう。ただし、人間ならではの経験や専門性、オリジナリティを加えることで初めて、真に価値あるコンテンツが完成することを忘れないでください。

まずは自社サイトのAI経由流入状況を確認し、主要キーワードでAIに質問してみることから始めてみましょう。そして段階的に、llms.txtの設置や既存ページの構造最適化に取り組んでいくことをおすすめします。変化を恐れず、常に新しい知見を取り入れながら実験と改善を繰り返すことが、AI時代の検索戦略を成功させる鍵となるでしょう。