LLMO・GEO・SEO — AI検索時代に生き残るための三位一体戦略

数字を見てください。2026年1月時点で、日本のWeb検索トラフィックの約42%がAI検索経由（Google AI Overview、ChatGPT、Perplexity等）を含む形で発生しています。1年前は23%でした。

つまり、従来のSEOだけで集客できる時代は、もう終わりつつある。

「SEOはオワコン」と言いたいわけではありません。逆です。SEOは今も重要。ただし、SEOだけでは足りなくなった。LLMO（Large Language Model Optimization）とGEO（Generative Engine Optimization）という2つの新しい最適化を加えて、三位一体で取り組む必要がある。

この記事では、それぞれの違いと、中小企業が実践できる統合戦略をお伝えします。

少し整理させてください。

2024年まで、SEO対策の基本は「Googleの検索結果で上位に表示される」ことでした。キーワードを調べて、良い記事を書いて、被リンクを集めて、技術的な最適化をする。この流れは今も正しいです。

ただし、2つの大きな変化が起きました。

1つ目は、ゼロクリック検索の増加。Google AI Overviewが検索結果の上部に表示されるようになり、ユーザーはリンクをクリックせずに答えを得るようになった。せっかく1位を取っても、クリック率が下がっている。

2つ目は、チャット検索の台頭。ChatGPTやPerplexityに直接質問するユーザーが増えた。この場合、Googleの検索結果ページを経由しないので、従来のSEOは無力。

この2つの変化に対応するのが、LLMOとGEOです。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやClaudeなどのAIチャットで自社が推薦されるようにする施策です。

「東京のWeb制作会社でおすすめは？」とChatGPTに聞いたとき、自社の名前が出てくる。それがLLMOのゴールです。

AIチャットでの推薦は、従来のSEOとは比較にならないコンバージョン率を持っています。なぜなら、ユーザーは10個のリンクから選ぶのではなく、AIが推薦した2〜3社の中から選ぶから。

選択肢が絞られている分、推薦された時点で成約確率が格段に上がります。

AIチャットが特定の企業を推薦する根拠は、主に以下の要素です。

• Web上での言及量と質 — 自社サイトだけでなく、メディア記事、レビューサイト、SNSなどで名前が挙がっていること
• 情報の一貫性 — どの情報源を見ても、社名・サービス内容・連絡先が統一されていること
• llms.txtの設置 — AIがサイト情報を効率的に読み取るためのファイル。robots.txtのAI版と考えてください
• 構造化データの充実 — JSON-LDで企業情報、サービス情報を機械可読にしておくこと
• 専門コンテンツの蓄積 — 特定分野で深い記事を継続的に公開していること

GEO（Generative Engine Optimization）は、Google AI OverviewやBing Copilotなど、AI搭載の検索エンジンで自社コンテンツが引用されるようにする施策です。

LLMOとの違いは明確で、GEOは従来の検索結果と併存するところ。Google AI Overviewは検索結果の上部に表示されますが、その下には従来のリンク一覧も残っている。

AI検索エンジンに引用されるコンテンツには共通点があります。

• 結論ファーストの構成 — 記事の冒頭で結論を述べる。AI Overviewは記事の最初の方から引用する傾向が強い
• 具体的な数値・統計を含める — 「40%削減」「3ステップで完了」のような具体的なデータは引用されやすい
• FAQ形式のセクション — 質問→回答の形式は、AIが回答を生成する際にそのまま使われやすい
• リスト・表形式の整理 — 箇条書きや比較表は、AIが情報を抽出しやすい
• 引用元として信頼できるサイト — ドメインの権威性、HTTPSの使用、著者情報の明示

重要なポイントとして、GEOはSEOの上位互換ではなく、SEOの延長線上にあること。SEOでそもそも上位にいないと、AI Overviewにも引用されにくいのです。

ここからが本題です。3つをバラバラにやるのではなく、1つのコンテンツ戦略で3つすべてに効くアプローチを取りましょう。

まずはSEOの基本を押さえます。キーワード選定、サイト構造の最適化、Core Web Vitalsの改善、内部リンクの整備。ここが弱いと、GEOもLLMOも効きません。

SEOのために作るコンテンツに、以下の工夫を加えます。

• 記事冒頭に結論を配置（GEOに効く）
• 具体的な数字・データを随所に入れる（GEOに効く）
• FAQ セクションを記事末尾に追加（GEO・LLMOの両方に効く）
• 著者情報と専門性の根拠を明示する（LLMO・SEOの両方に効く）

• llms.txtを設置して、AIが自社情報を正確に取得できるようにする（LLMOに効く）
• JSON-LDで構造化データを充実させる（GEO・LLMOの両方に効く）
• NAP情報（名前・住所・電話番号）をWeb上で統一する（LLMOに効く）
• 外部メディアでの言及を増やす（PR記事、インタビュー、寄稿）（LLMOに効く）

最後に、明日から実行できる具体的なアクションをまとめます。

1. 既存記事のリード文を見直す — 最初の3行で結論を述べる形に書き換える。所要時間は1記事あたり15分
2. FAQ セクションを追加する — 既存記事の末尾に、関連する質問と回答を3〜5個追加する
3. llms.txtを作成して設置する — 自社の概要、サービス内容、連絡先をまとめたテキストファイルをルートに配置
4. 構造化データを確認する — Googleのリッチリザルトテストで現状をチェックし、不足があれば追加
5. NAP情報を棚卸しする — Google ビジネスプロフィール、SNS、ポータルサイト等に登録している情報が一致しているか確認

全部やる必要はありません。1と2だけでも、AI検索での可視性は確実に変わります。