LLMOとは？SEOとの違い・対策6つ・費用の目安を解説

2026年11月13日

SEO

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答をつくるときに、自社の名前やサイトの内容が取り上げられるようにする取り組みです。LLMOは Large Language Model Optimization（大規模言語モデルの最適化）の略で、検索結果の順位を上げるSEOに対して、AIの回答の中で言及・引用されることを目指します。

BtoBのLLMOは、SEOをやめてAI向けの別の施策に切り替えることではありません。質問に答える記事と自社だけの情報を整え、人にもAIにも見つけてもらう、SEOの延長にあたる取り組みです。

「LLMOを始めたいが、SEOと何が違うのか」「何から手をつければよいのか」「外注すると費用はいくらか」と迷う担当者も多いと思います。LLMOはまだ呼び名も施策も定まっておらず、AIが情報をどう選ぶかも公開されていない部分があります。

この記事では、LLMOの意味とSEOとの違い、AIが言及・引用する情報を選ぶ流れ、対策6つ、効果の測り方、費用の目安、中小企業・BtoBが最初にやる順番を紹介します。リードファクトリーの自社サイトでは、AIのクローラーを許可し、主なAIごとに20問ほどの質問を定期的に聞いて引用を確かめ、AIからの流入をHubSpotで数えています。確かめた事実と、まだ分かっていないことを分けて書きます。

この記事では、次のことが分かります。

LLMOの意味と、AIO・GEO・AEOとの言い方の違い
SEOとの違いと、重なる部分
AIが言及・引用する情報を選ぶ流れ
LLMO対策の6つと、効果の測り方
費用の目安と、中小企業・BtoBが最初にやる順番

自社サイトの集客に責任を持つ、BtoBのマーケティング担当者や経営者に向けて書きました。

目次10章

1. LLMOとは？SEOとの違い

1-1. 生成AIの回答に、自社が取り上げられるようにする取り組み

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの回答の中で、自社の名前やページの内容が言及・引用されるようにする取り組みです。LLM（大規模言語モデル）は、文章を読み書きする生成AIの中身にあたる仕組みです。

たとえば「BtoBのリード獲得施策を教えて」とAIに聞いたとき、回答に自社の名前や記事が出てくる状態を目指します。

LLMOは、公式に定義された手法ではありません。Googleも、AIの回答に出るための特別な最適化は要らないと書いています（詳しくは4章）。そのため、LLMOは「AIの回答に取り上げられやすい状態をつくる施策の総称」と考えるのが実態に近いです。

1-2. AIO・GEO・AEOとの言い方の整理

AIO・GEO・AEOは、LLMOとほぼ同じ目的を、立場によって違う名前で呼んだものです。名前の違いより、何を対象にしているかで整理すると分かりやすくなります。

LLMO：生成AI（LLM）の回答への言及・引用
GEO（Generative Engine Optimization）：生成AIによる検索や回答全般
AEO（Answer Engine Optimization）：質問に直接答える検索結果や回答
AIO（AI Optimization）：AI向けの最適化の総称

AIOは、Googleの「AI Overviews（AIによる概要）」の略としても使われます。記事や提案書でAIOという語を見たら、AI向けの最適化の話なのか、Googleの機能の話なのかを文脈で確かめてください。

1-3. SEOとの違い

SEOは検索結果の順位を上げる取り組み、LLMOはAIの回答で言及・引用されることを目指す取り組みで、土台になる施策は重なります。違いは、ゴール、見られる場所、測り方にあります。

SEOでは、検索結果の一覧で上位に表示され、クリックされることがゴールです。LLMOでは、AIの回答文の中に名前が出ることや、回答の出典として引用されることがゴールになります。回答はひとつの文章としてまとまって出るため、一覧のように複数の候補が並ぶ見え方ではありません。

重なるのは、質問に答える内容、信頼できる情報、AIや検索エンジンが読める状態の3つです。LLMOだけの作業は、AIのクローラーを許可すること、サイトの外での言及を増やすこと、AIに質問して現状を確かめることです。

2. なぜ今LLMOが必要なのか

2-1. 検索の前に、AIに聞いて調べる人が出てきた

検索結果を開く前に、AIに質問して候補を絞る人が出てきています。「おすすめの会社」「〇〇の選び方」とAIに聞き、回答に出てきた名前から調べ始める使い方です。

回答に自社の名前がなければ、その人の候補に入る機会がありません。検索結果で上位にいても、AIの回答で触れられていないと、比べてもらう前の段階で外れることがあります。

2-2. BtoBでは、1回の言及が商談に近い

BtoBは検索される回数が少ない分、1回の質問の重みが大きいと私たちは見ています。複数人で比べて決めるため、担当者が最初にAIで候補を集め、社内に共有する場面も考えられます。

AIの回答に自社が入ると、指名で調べてもらえる機会が増える見込みがあります。見込みと書いたのは、AI経由の効果は、決まった指標でまだ十分に測れないためです。測り方は5章で紹介します。

3. AIはどう情報を選ぶのか：言及と引用の仕組み

AIが言及・引用する情報は、モデルが学習した内容と、回答のときに検索して読んだページの2つから選ばれます。

3-1. 学習した内容から答える

AIは、学習したデータの中の情報で答えることがあります。サイトの内容を学習に使うかどうかは、AI各社のクローラーとrobots.txtで決まります。学習済みの内容は、モデルが更新されるまで反映されません。新しい情報や自社の最近の変更は、この経路では伝わりにくくなります。

3-2. 検索して読んだページから答える

AIは、質問に合わせてWebを検索し、読んだページをもとに答えることもあります。多くのAIは、検索で見つけた数件のページを読み、その内容をまとめて、出典のリンクを添えて返します。回答に載る出典は、検索結果の一覧より少ない件数にとどまります。ChatGPTの検索機能に表示されるかどうかは、OpenAIの検索用クローラー「OAI-SearchBot」を許可しているかで決まります。AnthropicのClaudeにも、検索用の「Claude-SearchBot」があります。

GoogleのAI Overviews（AIによる概要）とAI Modeは、Googleが公式ページで次のように書いています。

インデックスされ、スニペット付きで検索に表示できるページが対象
表示されるための追加の要件や、特別な最適化は要らない

つまり、AIの回答に出るための前提は、AIのクローラーがページを読めて、検索の対象になっていることです。

3-3. 何が選ばれやすいのか

AIが何を選ぶかの基準は、各社とも詳しくは公開していません。AIの回答や引用を調べた解説記事が共通して挙げるのは、自社だけの一次情報があること、質問に直接答えていること、出典と日付が明確なこと、ほかのサイトでも言及されていることです。ただしこれは、各社の経験から出た見立てで、AIの仕様ではありません。

4. LLMO対策のやり方 6つ

LLMO対策は、一次情報、質問への答え、信頼の根拠、構造、サイトの外での言及、クローラーの許可の6つに整理できます。多くはSEOの基本と重なるため、SEOを進めている会社は、すでに一部に手をつけています。

4-1. 一次情報を載せる

ほかのサイトにない、自社の数字・失敗・判断の基準を載せると、AIが引用する理由になりやすくなります。一般的な説明は、どのサイトにも書いてあるためです。

支援や自社での取り組みで測った数字、現場で見た失敗と直し方、社内で使っている型や基準が一次情報にあたります。数字には、いつ・何を測ったかを添えます。

書く前に、次の3つを自分に聞いてみてください。

この記事で書く内容は、自社でしか言えないか（ほかの会社の記事にも同じことが書いてあれば、一次情報とは言えません）
数字や事実に、時点と条件を添えられるか
お客様の名前や社外秘を出さずに書けるか

事例として書けない場合は、「どんな課題が多いか」「何を判断の基準にしているか」といった、現場で見た傾向を書く方法もあります。

一次情報の記事は、検索される回数が少ないテーマでも書く価値があります。リードファクトリーでも、検索の数より、自社の強みを生かせるかを基準に、一次情報の記事を作っています。

自社の強みや、他社との違いを書いたページも、一次情報になります。私たちの支援先では、他社との違いをホームページに載せたことで、AIからの流入が増えたことがあります。強みのページには、次のような内容を、具体的に書きます。

具体的な料金
支援している内容と、できること
解決した課題
逆に、苦手なこと

苦手なことまで書くと、AIが「どんな会社に向くか」を答えるときの材料になり、合わない問い合わせも減らせます。

4-2. 結論と質問への答えを先に書く

各章の最初の1〜2文で、見出しの問いに答えます。AIの回答や検索結果の抜粋は、質問への直接の答えを拾いやすいためです。

たとえば「LLMO対策とは何をすることですか」という見出しなら、直後の1文で「LLMO対策とは、AIの回答で自社が言及・引用されやすくするための取り組みです」と答えます。「ここでは対策について説明します」のような前置きから始めると、答えが後ろに下がります。

「よくある質問」の章を設け、問いと答えを2〜4文で書く方法も有効です。質問に答える記事を増やす土台は、BtoB企業のコンテンツマーケティングの基本と考え方にまとめています。

4-3. 書き手と会社の信頼を示す

誰が、どんな経験で書いた記事かが分かると、情報の信頼性を判断しやすくなります。著者名とプロフィール、会社情報、支援の実績、更新日を、記事のページから確かめられるようにします。

Googleは、品質の考え方に、経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）を取り入れています。AI向けにも、同じ考え方が当てはまると見るのが自然です。

4-4. HTMLと構造化データを整える

見出し・リスト・表で構造を示し、重要な内容を画像の中ではなくテキストで書きます。AIやクローラーは、画像の中の文字より、HTMLのテキストのほうが確実に読めます。

構造化データ（ページの内容を機械に伝えるための記述）は、Googleが公式に、AI Overviewsに出るために特別なものは要らないと書いています。使うなら、ページに見えている文章と一致させます。

4-5. サイトの外での言及を増やす

自社のサイトの外で、会社名と得意な分野が一緒に語られる場所を増やします。業界メディアへの寄稿、プレスリリース、セミナーや登壇、ほかの会社の記事での紹介などです。私たちは、AIが会社名と専門分野を結びつけて覚える材料になると見ています。

この効果も、AI各社が公式に示したものではなく、経験則です。まずは、自社が出ているサイトを調べ、会社の紹介が古くないかを確かめるところから始めます。

4-6. AIのクローラーを止めない：robots.txtとllms.txt

AIのクローラーをrobots.txtやCDNの設定で止めていると、AIはそのサイトを読めません。主なクローラーの役割は、各社の公式ページに次のように書かれています。

OpenAI：OAI-SearchBot（ChatGPTの検索に表示する）、GPTBot（モデルの学習）、ChatGPT-User（利用者の操作で開く）
Anthropic：Claude-SearchBot（検索の品質の向上）、ClaudeBot（モデルの学習）、Claude-User（利用者の質問に答えるために開く）
Google：Google-Extended（Geminiのモデルの学習と、Geminiの回答にGoogle検索の内容を使うことを制御する。Google検索への掲載には影響しない）

検索への表示だけを残して学習を断りたいなら、検索用のクローラーは許可し、学習用のクローラーだけを断る設定もできます。リードファクトリーの自社サイトは、管理画面を除いて、AIのクローラーを含めてすべて許可しています。

llms.txtは、AI向けにサイトの案内を書くファイルです。Googleは、AI向けの新しいファイルやマークアップは要らないと書いています。自社サイトでは、引用への効果が確認できていないため、最小限の内容で置いています。

ポイント

Googleは、AI OverviewsやAI Modeに出るための追加の要件はなく、特別な最適化も要らないと書いています。AI向けの施策の前に、検索に出る状態（クロールとインデックス）が整っているかを確かめるのが先です。

5. LLMOの効果の測り方

LLMOの効果は、AIでの言及、AI経由の流入、AI経由の問い合わせの3段階で見ます。SEOの順位のように、決まった指標はまだありません。

5-1. 狙う質問をAIに聞いて、言及を記録する

狙う質問を10個ほど決め、毎月同じ質問をAIに聞いて、自社の名前やURLが出たかを記録します。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど、読者が使いそうなAIを選びます。

リードファクトリーでは、AIのモデルごとに20問ほどの質問を用意し、自社で開発した仕組みで定期的に聞いて、引用されたかを確かめています。最初は、10問を手で聞くところからで十分です。

AIの回答は、聞くたびに変わります。1回の結果で判断せず、数か月の傾向で見ます。費用はかからず、現状の把握にも使えます。

5-2. アクセス解析でAI経由の流入を見る

GA4では、流入元がAIサービスのセッションを集計できます。流入元のドメインで絞ります。AIの画面から開かれても、流入元の情報が付かないことがあるため、実際より少なく出る可能性があります。

GoogleのAI OverviewsとAI Modeからのクリックは、Search Consoleの「ウェブ」の検索タイプに含まれます。

5-3. 問い合わせの経路を見る

問い合わせや資料請求のうち、AIから来た人が何件あるかを、検索や広告とは分けて数えます。HubSpotでは、コンタクトの最初の経路に「AIからの流入」があり、リードファクトリーも、自然検索とは別に数えています。

フォームに「どこで知りましたか」の項目を置くと、AIで知ったと答える人の数も拾えます。

5-4. 月に1回の記録の形

記録は、質問・AI・言及の有無・出典のURLの4つが分かる表にしておくと、翌月と比べられます。スプレッドシートで足ります。

日付と、聞いた質問
聞いたAI（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）
自社の名前やURLが出たか（出た・出ない）
出典に出たURLと、一緒に挙がった会社の名前

一緒に挙がった会社の名前を残すと、AIの回答で自社の競合として見られている会社が分かります。

6. LLMOの注意点 4つ

LLMOは、成果を約束できる確かな方法がなく、AIの仕様が変わると効き方も変わることを前提に進めます。始める前に、次の4つを押さえておくと、期待とのずれを防げます。

6-1. 確実に引用される方法はない

AI各社は、何を選ぶかの基準を詳しくは公開していません。そのため、「この対策をすれば必ず引用される」と言い切れる方法はありません。同じ質問でも、聞くたびに回答が変わることがあります。

結果が出るまでの期間も、決まった目安がありません。数か月単位で、記録を取りながら続ける取り組みと考えてください。

6-2. AIの回答が、自社について間違えることがある

AIが、古い情報や誤った情報で、自社を説明することがあります。サービスをやめたあとも以前の内容を答える、料金が違う、といった例です。

対策は、公式のページに、サービス内容・料金・会社の概要を、最新の状態ではっきり書くことです。AIに自社名を聞いて間違いを見つけたら、その点を正しく説明するページを足します。効果は保証されませんが、AIが読める正しい情報の置き場所を増やせます。

6-3. SEOの土台を後回しにしない

GoogleのAI Overviewsは、インデックスされ、スニペット付きで検索に表示できるページが対象です。クロールやインデックスに問題があるサイトは、AI向けの施策を足しても届きません。

LLMOを理由に、SEOの記事の更新や内部リンクの整理を止める必要はありません。先に土台を整え、そのうえでAIに向けた施策を足す順番が安全です。

6-4. 特定の手法に寄せすぎない

AIの仕様は変わります。効果が確認できていない手法に、大きな工数をかけるのは避けます。たとえばllms.txtは、AI向けの新しいファイルが要らないとGoogleが書いていることもあり、自社サイトでも最小限にとどめています。

記事には更新日を入れ、数字や料金は定期的に見直します。最新の内容は、公式のページに置いておきます。

7. 費用と外注の考え方

公開されている料金の中央値は、診断が1回15万円、対策支援が月22.5万円で、会社による差が大きい分野です。AI検索ドックの運営会社が、各社の公式ページで公開されている料金95件を数えた調査（2026年10月6日）の値です。計測ツールの中央値は月約4万円でした。

同じ「診断」でも、1万円から90万円まで開きがありました。対策支援は、6か月ほどの契約が多く、料金を公開しない会社もあります。この調査は、AI検索対策の会社が出したもので、相場の目安として見てください。

7-1. 内製できること、外注に向くこと

4章の一次情報・質問への答え・クローラーの許可と、5章の手動の確認は、自社で始められます。費用がかからず、AIが読む元の情報は、自社が一番持っているためです。

外注に向くのは、サイト構造の大きな改修、サイトの外での言及を増やす活動、毎月の計測と報告の継続です。外注先を選ぶときは、次の点を確かめます。

施策の内訳と、成果を見る指標を、事前に示してくれるか
記事やサイト構造など、SEOの土台まで見てくれるか
「必ず引用される」と約束していないか（AI各社が基準を詳しくは公開していないため、誰にも保証できません）
初期費用、月額、契約期間の総額はいくらか

8. 中小企業・BtoBが最初にやる順番

最初にやることは、施策より先に、取り組むかどうかを見極めることです。検索やAIで選ばれても商談につながらないなら、ほかの施策に時間を使うほうが成果に近いためです。担当者が1〜2人でも進められる順番に並べました。

やるかどうかを見極める：検索やAIで選ばれることが、購入や商談につながるか。競合が強すぎないか、地域や価格などでずらして戦えるか。検索される量はどれくらいか
立ち位置を決める：自社名や「〇〇の選び方」をAIに聞いて今の出方を記録し、競合のサイトを見ながら、どの立ち位置を取るかを考える
対策する質問とサイトの構成を考える：狙う質問やキーワードを洗い出し、どのページで答えるかを決める。あわせて、robots.txtやCDNの設定で、AIのクローラーが止まっていないかを見る
記事と強みのページを書く：質問に結論から答え、自社の強みや一次情報を入れる
毎月測って直す：同じ質問を試し、AI経由の流入を見て、足りない所を直す

1〜3は、費用をほとんどかけずに進められます。

担当者が少ない会社の体制の考え方は、AI時代のBtoBマーケティング組織とは？少人数で成果を出す体制と責任者の役割に書いています。

9. LLMOのよくある質問

9-1. LLMOはやるべきですか？

BtoBで、検討の前にAIで調べる人がいるなら、取り組む価値はあります。ただし、検索やAIで選ばれることが商談につながるか、競合とずらして戦えるかを先に見極めてください。やると決めたら、SEOの土台を整えながら進めます。進め方は8章に書きました。

9-2. LLMO対策では、具体的に何をしますか？

一次情報を載せる、質問への答えを先に書く、書き手と会社の信頼を示す、HTMLを整える、サイトの外での言及を増やす、クローラーを止めない、の6つです。詳しくは4章に書きました。

9-3. LLMO対策の料金はいくらですか？

公開されている料金の中央値は、診断が1回15万円、対策支援が月22.5万円です（2026年10月6日時点の調査）。会社による差が大きいため、内訳と契約期間を確かめて比べます。7章をご覧ください。

9-4. LLMO対策の代行は、どこで頼めますか？

SEO会社、Web制作会社、広告代理店などが提供していることが多いです。会社の種類より、施策の内訳と成果の指標を示してくれるかで選びます。確かめる点は7-1にまとめました。

9-5. 無料で使える計測ツールはありますか？

GA4とSearch Consoleは無料で使えます。AIに聞いて言及を記録する方法も、費用がかかりません。AIでの言及を自動で測る専用のツールは、有料が中心で、公開料金の中央値は月約4万円です。

9-6. LLMOとAIO・SEOの違いは何ですか？

AIOは、LLMOとほぼ同じ意味で使われる言葉です。ただし、GoogleのAI Overviewsの略としても使われます。SEOとの違いは、ゴールがAIの回答での言及・引用にあることで、土台は重なります。1-2と1-3に書きました。

10. まとめ

この記事では、LLMOについて、意味・SEOとの違い・対策・費用・進め方を紹介しました。ポイントを振り返ります。

LLMOは、生成AIの回答で、自社の名前や内容が言及・引用されるようにする取り組み。SEOと土台は重なる
AIは、学習した内容と、検索して読んだページから選ぶ。前提は、AIのクローラーが読めて、検索の対象になっていること
対策は、一次情報、質問への答え、信頼の根拠、構造、サイトの外での言及、クローラーの許可の6つ
効果は、AIでの言及、AI経由の流入、AI経由の問い合わせの3段階で見る
最初は、取り組むかどうかの見極めと、立ち位置を決めるところから。費用の目安は、診断が1回15万円、対策支援が月22.5万円（いずれも公開料金の中央値）

BtoBマーケティング全体の中でLLMOがどこに位置づくかは、BtoBマーケティングとは｜獲得から受注後までの全体像と進め方で確認できます。

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