マーケティング
AI検索（AIO/LLMO）対策とは？SEOとの違いと、いま打てる手
- 公開日
- 更新日
- 著者
- BUSCA編集部
- 監修
- 代表 戸井田 翔馬
この記事の結論
- AIO/LLMOとは、生成AIの回答に自社の情報が正確に引用される状態をつくる取り組みです。
- SEOが順位を取りにいくのに対し、AIO/LLMOは引用される単位を用意する取り組みで、対立しません。土台は同じです。
- いま打てる手は、結論を先に書く、定義を1文で言い切る、事実を構造化データとllms.txtで機械に読める形にする、の3つです。
AIO/LLMOとは、AIの回答に正しく引用される状態をつくること
結論から言うと、AIO/LLMOとは、生成AIの回答に自社の情報が正確に引用される状態をつくる取り組みです。
呼び方は定まっていません。AIO（AI Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、AI検索対策など、指しているものはおおむね同じです。用語の定義より、目的の理解のほうが重要です。
目的は2つあります。
- 引用されること：質問に対する回答の材料として、自社のページが使われる
- 正確に引用されること：社名・事業内容・価格の考え方が、事実どおりに説明される
2つ目を軽く見ないでください。誤った情報が広まると、訂正の機会がないまま検討から外れることがあります。
SEOとの違いは、取りにいくものが違う
結論から言うと、SEOは順位を、AIO/LLMOは引用される単位を取りにいきます。
検索エンジンは、キーワードに対してページを並べます。生成AIは、質問に対して答えを1つ作り、その材料として複数のページから内容を引きます。つまり、ページ全体ではなく、ページの中の1段落や1文が使われます。
だから、対策の力点が変わります。
- SEO：クリックされるかどうか。タイトル、順位、内部リンク
- AIO/LLMO：切り出して使えるかどうか。結論、定義、Q&A、事実の明示
とはいえ、両者は対立しません。クロールできること、内容が正確であること、構造が読み取れることは共通の土台です。片方のためにもう片方を捨てる判断は不要です。
引用されやすい書き方は、結論・定義・FAQ
結論から言うと、そのまま切り出しても意味が通る単位を、ページの中に用意します。
具体的には3つです。
- 結論を先に書く：各見出しの直後に、その章の結論を1〜2文で置く
- 定義を1文で言い切る：「◯◯とは、〜です」の形で、その一文だけで意味が通るようにする
- FAQを置く：想定される質問と答えを、質問の形のまま書く
逆に、避けたほうがよいのは、前置きが長い文章、結論が最後にある構成、複数の話題が混ざった段落です。人が読めば分かるものでも、切り出して使うには向きません。
事実は、構造化データとllms.txtで機械に読ませる
結論から言うと、本文の日本語とは別に、機械が読む用の事実を用意します。
- 構造化データ（JSON-LD）：会社、サイト、ページ、記事、イベント、サービスといった実体を、決まった語彙で書く
- llms.txt：サイト全体の要約を1枚のテキストにまとめ、生成AIが最初に読める場所に置く
どちらも「本文に書いていないことを書く」ためのものではありません。本文と同じ事実を、誤解の余地がない形でもう一度示すためのものです。ここが食い違うと、かえって混乱を招きます。
BUSCAが自社サイトで実際にやったこと
結論から言うと、記事の型・構造化データ・llms.txtの3つを、このサイトに実装しました。
一次情報として、進めた内容をそのまま書きます。
- 記事の型を固定した：タイトル → 更新日・著者 → 結論3行 → 目次 → 本文（各見出しで結論先出し）→ FAQ3問 → 関連記事。結論とFAQは記事データから描画しているので、本文と食い違いません
- 構造化データをひとつのグラフにした：会社・サイト・ページ・記事を
@idで相互に参照する形に組み直し、全ページで同じ会社の実体を指すようにしました。記事には著者・監修者・公開日・更新日を必ず持たせています - llms.txt を英日併記で置いた：事業、主要ページ、問い合わせ先に加えて、社名の正式表記、正規ドメイン、料金の考え方、事例で社名を出していないことを明記しました
やってみて分かったのは、作業の大半が「事実を1か所に集める」作業だということです。住所や社名の表記が複数箇所に散っていると、そもそも機械に正しく渡せません。
やってはいけないこと
結論から言うと、AIに向けて、人に見せない情報を書かないでください。
- 本文と違うことを構造化データに書く：食い違いは信頼性の低下につながります
- 画面に出さないテキストを仕込む：ガイドライン違反であり、露見したときの損失が大きすぎます
- 中身の薄い記事を量産する：一般論をまとめ直しただけの記事は、いまや誰でも作れます。引用される理由になりません
引用される理由になるのは、自社にしか書けない事実です。支援の現場で起きたこと、実際に使っている手順、うまくいかなかった原因。ここが土台になります。
効果は、順位ではなく説明の正確さで見る
結論から言うと、当面は「AIが自社をどう説明するか」を定点観測するのが現実的です。
流入としてどれだけ計測できるかは、まだ環境によってばらつきがあります。それより、主要な生成AIに自社や事業について尋ね、返ってくる説明が事実と合っているかを定期的に確認するほうが、打ち手に直結します。誤りが見つかったら、その情報が書かれているページを直す。この繰り返しが、いまのところ最も確実な進め方です。
よくある質問
- AI検索の対策をすれば、SEOは不要になりますか。
- 不要にはなりません。生成AIが参照する情報の多くは、検索エンジンがたどれるWebページです。クロールされ、内容が正確で、構造が読み取れることは、どちらにも共通する土台です。順位を追う施策を減らす判断はあり得ますが、サイトを機械が読める状態に保つ作業は残ります。
- llms.txt を置けば、AIに読まれるようになりますか。
- 置いただけで読まれると保証されるものではありません。llms.txt はサイトの要約を1枚のテキストで提示する提案仕様で、対応は各サービスの判断に委ねられています。ただし、社名の表記・正規URL・事実関係を1か所にまとめておくこと自体に価値があるため、BUSCAでは用意しています。
- 引用されたかどうかは、どう確認しますか。
- 現時点で完全に追える方法はありません。実務では、主要な生成AIに自社や事業について質問し、返ってきた説明の正確さを定期的に確認する方法をとっています。誤りがあれば、その内容が書かれているページを直す、という進め方になります。