ワタナベ
ゴム業界で働く中で気付いた事を
日々コラムとして執筆していきます。
今回はLLMOとAIOの解説｜SEOに代わる新時代の検索最適化とは？
というコラムを書いていきます。
■ LLMOとは？（Large Language Model Optimization）
（引用）https://sng.co.jp/blog/llmo-taisaku-kisochisiki-shisaku/
LLMOは、従来のGoogleなどの検索エンジン向けのSEO（Search Engine Optimization）ではなく、ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIの回答ロジックに最適化する新しい概念です。
【特徴】
- キーワードではなく「質問形式での想定と回答構造」が重要
- 信頼性の高い**出典元（一次情報）**を明記
- AIが引用しやすい**箇条書きや構造化データ（FAQ形式や表）**を活用
- 冗長な表現よりも「簡潔で明瞭な結論→根拠」が重視される
【目的】
ChatGPTなどのAIに「引用されやすくなる」＝新たな流入経路を獲得できる
■ AIOとは？（AI Optimization）
AIOは、AIに最適化された情報設計・文章作成の技術です。LLMOが「生成AIに引用されるための最適化」であるのに対し、AIOは人間とAIの双方にとって理解しやすく、再利用しやすい構造での情報設計です。
【特徴】
- タイトル・見出し・本文の論理構成を明確化（PREP法、MECEなど）
- 人間に読みやすく、AIにも処理しやすい構造を両立
- 冗長な形容詞や感情語を避け、ファクトベースの記述を重視
- JSON-LDなど構造化データもAIOの一部として含まれる
■ LLMOとAIOが重要になる背景
近年、Google検索のシェアは相対的に低下し、生成AIが「情報入口」になる時代が到来。今後はSEOだけでなく、ChatGPTなどで**「誰が引用されるか」**が集客・信頼・知名度に直結するようになります。
■ LLMO / AIO時代のコンテンツ最適化戦略（5つの実践ポイント）
| 戦略 | 内容 |
|---|---|
| 1. 構造化 | FAQ形式や表、箇条書きで構成。AIが抽出しやすい構造に。 |
| 2. 出典明記 | 一次情報・公式ソースへのリンクまたは明記で信頼性確保。 |
| 3. ショートアンサー型 | 「結論→根拠→補足」のPREP法で構築。冒頭で答えを出す。 |
| 4. 自然言語検索対応 | 「〇〇とは？」「なぜ～か？」などの質問形式に応答できる構文で設計。 |
| 5. 再利用設計 | メタデータやタグ、構造化マークアップを使って再利用性を高める。 |
■ まとめ：SEOだけでは不十分。LLMO × AIOのハイブリッドへ
これからの情報発信は、検索されることよりも「引用されること」が力を持つ時代になります。SEOはもはや一手段。LLMOとAIOを組み合わせて、「人とAIの両方」に選ばれる情報発信が必要です。
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