LLMOとは？SEOとの違いとAI検索（AIO/SGE）対策の具体的手順

テクニカルSEOの基礎：構造化データの役割とメリットはこちら

特に重要なのは「構造化データ」の扱いです。

SEOではリッチリザルト表示のために使われますが、LLMOでは「AIに文脈を理解させるための共通言語」として必須となります。

Google AIO（AI Overviews）とSGEの関係性

SGE（Search Generative Experience）は、Googleが試験運用していたAI検索機能の名称です。2024年5月のGoogle I/Oにて、これが「AI Overviews」として正式に米国等で展開が開始されました。

Google公式ブログ（The Keyword）でも発表されている通り、AI Overviewsは数十億の検索クエリに対して表示され始めています。

したがって、これからのWebマーケティング実務においては、「SGE対策」ではなく「AI Overviews向けのLLMO」として戦略を組む必要があります。

なぜ今LLMOが必要なのか：検索体験の変化とリスク

Google検索におけるゼロクリックリサーチ（検索結果画面だけで完結する行動）の割合は60%近くに達しており、AI Overviewsの導入でさらに加速します。

Webサイトへのクリック率（CTR）低下が避けられない中、LLMOを行わなければ、ユーザーの目に触れる機会そのものが消失します。AIが回答を作成する際に「信頼できる情報源」として認識されなければ、ブランドの存在自体が認知されなくなります。

ゼロクリック検索の増加と流入減の現実

ユーザー行動は劇的に変化しています。「天気」や「通貨換算」だけでなく、「マーケティングツールの比較」や「コードの書き方」といった複雑なクエリでさえ、AIが要約した回答だけで満足するユーザーが増えています。

これを「ゼロクリック検索」と呼びます。Webサイトへのトラフィック減少は避けられない事実です。

しかし、AIの回答内に「詳細はconetsの記事を参照」といった引用リンクがあれば、そこからの流入は非常に質の高い（購買意欲の高い）リードとなります。

LLMOは、減少するパイの中で「濃いユーザー」を獲得するためのフィルターとしても機能します。

ハルシネーション（誤情報の生成）への防衛策

LLMは時に、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつきます。
「conetsの代表者は誰ですか？」と聞いたとき、もしWeb上に正確な構造化データがなければ、AIは確率的にありそうな別の名前を回答してしまうリスクがあります。

これはブランド毀損に直結します。

自社公式サイトから正確な情報をJSON-LD等の機械可読な形式で発信することは、AIによる誤解を防ぎ、正しいブランドイメージを守るための「防衛策」でもあります。

実践的LLMO対策：AIに選ばれるための3つの柱

LLMOの具体的な対策は、Google公式ドキュメントやschema.orgの定義に基づき、「構造化データの実装」「E-E-A-Tの強化」「メンション（言及）の獲得」の3点に集約されます。

特にJSON-LDを用いた構造化データは、LLMがテキストを解析するコストを下げ、意味を正確に理解させるために不可欠です。

Google検索セントラルでも、構造化データがAIの理解を助けると言及されています。

参考：Google 検索における構造化データのマークアップの概要

1. 構造化データ（JSON-LD）による意味づけの徹底

これが最も技術的かつ即効性のある対策です。

実践編：Next.js App Routerでのメタデータ・構造化データ実装ガイドはこちらから

単にHTMLでテキストを書くだけでは、AIはその意味（これが商品名なのか、会社名なのか、価格なのか）を推測するしかありません。
schema.orgの語彙を用いて、以下のような情報を明示的に定義します。

Organization: 会社概要、ロゴ、連絡先、SNSリンク
Person: 著者情報、肩書き、所属
Product: 商品スペック、価格、在庫状況
FAQPage: よくある質問と回答
HowTo: 手順書

これらを実装することで、AIは「推測」ではなく「確定情報」としてあなたのコンテンツをデータベースに格納します。

2. E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の明示

Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されるE-E-A-Tは、AIの学習データ選定においても重要です。

AIは「信頼できるソース」を優先して引用するように調整されています。

著者プロフィールの充実: 誰が書いたか、その分野での実績は何か。
一次情報の提供: どこかのまとめ記事ではなく、自社で調査したデータや実体験に基づく見解。
運営者情報の透明性: 住所、電話番号、法的表記の明確化。

これらが不足しているサイトは、ノイズとしてAIの回答候補から除外される可能性が高まります。

3. デジタルPRと外部サイトでの言及（Co-occurrence）

「共起（Co-occurrence）」という概念が重要です。信頼性の高い業界メディアやニュースサイトで、「CRMならSalesforceやHubSpot」のように、ブランド名と関連キーワードがセットで言及される状況を作ります。

リンクが貼られていなくても、テキストとしての「言及（サイテーション）」があれば、LLMはエンティティ間の関係性を学習します。

プレスリリースの配信や寄稿記事などを通じて、Web全体での「指名数」を増やす活動が必要です。

Next.jsとJSON-LDを用いたLLMO実装の技術的アプローチ

Next.js（App Router）環境下では、TypeScriptの型安全性を活かしながらJSON-LDを動的に生成・注入することがLLMOに有効です。

静的なHTMLタグだけでなく、サーバーサイドでデータを取得し、schema-dts等のライブラリを用いて正確なスキーマをレンダリングします。

これにより、クローラーやLLMのエージェントがページ内容を即座にインデックスし、学習データとして取り込みやすくなります。

App Routerでの動的構造化データ生成

Next.js v13以降のApp Routerでは、layout.tsxや各page.tsxでメタデータと共にJSON-LDを注入するのがベストプラクティスです。

推奨ライブラリであるschema-dtsを使用することで、schema.orgの仕様に準拠した型安全な記述が可能になります。

以下は、ブログ記事ページにBlogPostingの構造化データを埋め込む実装例です。

// app/blogs/[slug]/page.tsx
import { WithContext, Article, FAQPage } from 'schema-dts';

export default async function BlogPage({ params }: { params: { slug: string } }) {
  // CMSなどから記事データを取得
  const articleData = await getArticle(params.slug);

  const jsonLd: WithContext<Article> = {
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": `https://conets.jp/blogs/${params.slug}`
  },
  "headline": articleData.title,
  "image": [articleData.thumbnailUrl],
  "datePublished": articleData.publishedAt,
  "dateModified": articleData.updatedAt,
  "author": {
    "@type": "Person",
    "@id": "https://conets.jp/#ryo-sasaki"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "@id": "https://conets.jp/#organization",
    "name": "conets",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://conets.jp/logo.png"
    }
  }
};


  return (
    <section>
      {/* 構造化データをscriptタグで注入 */}
      <script
        type="application/ld+json"
        dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(jsonLd) }}
      />
      <h1>{articleData.title}</h1>
      {/* 記事本文 */}
      <div dangerouslySetInnerHTML={{ __html: articleData.content }} />
    </section>
  );
}

コンテキスト情報の明確化（@idとSameAsの活用）

LLMに対して「このページで言及しているconetsは、あのconetsと同じである」と認識させるために、sameAsプロパティを活用します。

{
  "@type": "Organization",
  "name": "conets",
  "url": "https://conets.jp",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/conets_jp", //これらはテストで実際は存在してないです
    "https://www.facebook.com/conets_jp",
    "https://www.linkedin.com/company/conets"
  ]
}

また、@idを使用してエンティティに一意のID（URI）を割り振ることで、サイト内の異なるページ間でも「同じ組織」「同じ著者」であることを機械的に紐付けられます。

これらがナレッジグラフの形成を助け、LLMOの効果を最大化します。

よくある質問（FAQ）

LLMOに関する頻出の疑問に対し、専門家の視点と実務経験に基づいて回答します。

SEOとの工数配分、効果が出るまでの期間、中小企業が優先すべき施策など、現場で直面する課題を解決します。

QLLMOとSEOはどちらを優先すべきですか？

現状はSEOが主軸ですが、LLMO対策（特に構造化データ）はSEOにも好影響を与えるため、統合的に進めるのが正解です。LLMOのために作った高品質なコンテンツや構造化データは、従来の検索エンジン評価も高めます。