LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviews（AIによる概要）のようなAIが答えを作るとき、自社が候補として挙がり、正しく説明される状態を作る取り組みです。AIO（AI検索最適化）、AEO（回答エンジン最適化）、GEO（生成エンジン最適化）もほぼ同じものを指します。
どれも業界で使われている呼び名で、Googleが定めた用語ではありません。Googleは2026年に公開した生成AI機能向けの最適化ガイドで、AEOとGEOという呼び名に触れたうえで「Google検索から見れば、生成AI検索への最適化は検索体験への最適化であり、SEOのままだ」と書いています。このサイトでは、呼び名を1つにまとめて「LLMO」と呼びます。
LLMO・AIO・AEO・GEOは、どう重なっているのか
4つの呼び名は、何に向けた最適化かという「名前の付け方」が違うだけで、やることはほとんど重なります。
| 呼び名 |
名前が指す相手 |
使われやすい場面 |
| LLMO |
大規模言語モデル（ChatGPTなどの中身） |
対話型AI全般の話 |
| AIO |
AI検索 |
検索の中のAI機能の話 |
| AEO |
質問に直接答える仕組み |
「答え」を取りに行く話 |
| GEO |
文章を生成する仕組み |
研究や海外の記事 |
紛らわしいのは、AIOがGoogleの「AI Overviews」の略として使われることもある点です。「AIO対策」と言われたら、AI検索全般の話か、GoogleのAI Overviewsだけの話かを最初に確かめてください。呼び名ごとの成り立ちと、SEOとの本当の違いはAIOとLLMOの意味と、SEOとの違いで詳しく書いています。
Googleは、AI機能に出るために何が必要だと言っているか
Googleの説明はかなりはっきりしています。AI機能とウェブサイトについての公式ページでは、AI Overviews や AIモードにリンクが出る条件を「インデックスされていて、スニペット付きで表示できるページ」とし、それ以外に追加の要件も特別な最適化も無いとしています。
最適化ガイドは、AIが答えを作る手順も説明しています。通常の検索で関連するページを取ってきて、その中身を根拠に答えを作ること。1つの質問を関連する複数の検索に分けて調べること（クエリファンアウト）。つまり、通常の検索で候補に上がらないページは、Google検索のAIの答えの根拠にもなりにくい、ということです。
Google以外のAIは事情が少し違います。ChatGPTやPerplexityは、自前のクローラーでページを集めています。OpenAIはクローラーの公式ページで、検索用のOAI-SearchBotを止めたサイトはChatGPTの検索の答えに表示されないと書いています。
会社にとって大事な2つの場面
LLMOを会社の売上の話に置き換えると、AIに聞かれる場面は大きく2つに分かれます。
1つ目は、まだ社名を知らない人が「〇〇に強い会社は？」と聞く場面です。製造業なら「小ロットの樹脂成形を頼める会社は？」、私たち自身なら「中小企業向けのLLMO対策を頼める会社は？」「製造業のオウンドメディア支援会社でおすすめは？」といった問いです。ここでは、答えの候補に名前が挙がるかどうかが勝負になります。
2つ目は、社名を知った人が「〇〇社の評判は？」「〇〇社は試作だけでも受けてくれる？」と確かめる場面です。ここでは、名前が出るかより、対応範囲や費用、誰向けの会社かが正しく説明されるかが問われます。せっかく候補に挙がっても、「大企業向け」「関東だけ」と間違って説明されれば、相談には進みません。
2つの場面で、やることが違う
- 候補に挙がる場面：業界や課題の問いに、自社の事実で答えているページがあるか
- 正しく説明される場面：社名で調べたときに出てくる情報が、どこでも同じで正確か
どちらの場面の問いを追うかを決める手順はAIに聞かれる「問い」の決め方にまとめています。
4つのカテゴリの選び方
この領域は、4つのカテゴリに分けています。土台は自社サイトで、AIが根拠にするページを自社の手で用意できる唯一の場所だからです。
| いまの困りごと |
先に読むカテゴリ |
| 自社サイトに、AIが判断できる事実が書けているか分からない |
自社サイトの対策 |
| 比較サイトや口コミで、間違った紹介をされている |
比較サイト・口コミ・第三者メディア |
| 社名や紹介文が、サイト・SNS・求人サイトでばらばら |
SNS・PR |
| AIでどう答えられているかを、記録して確かめたい |
AIでの見え方の測り方 |
迷ったら自社サイトの対策から始めます。外の情報を直してもらうときも、根拠として示すのは自社サイトのページです。
公式に言われていること、根拠が弱いこと
AI検索の話題には、確かめられていない話が多く混ざっています。私たちは次のように分けて扱っています。
| 施策 |
公式の説明（Google検索について） |
私たちの扱い |
| SEOの基本（登録・内部リンク・中身） |
AI機能もこの上に成り立つ |
最優先でやる |
| llms.txt を置く |
Google検索は使っていない |
手間がほぼ無いので置いている。効果は測れていない |
| 構造化データ |
AI検索には必須ではない |
画面に出している内容に合わせて入れている |
| AI向けに文章を細切れにする |
必要ない |
やらない |
| 言い換えの問いごとにページを量産する |
スパムポリシー違反になりうる |
やらない |
| 不自然に「言及」を集める |
思うほど役に立たない |
やらない |
「AIO対策で引用が〇倍」という売り込みを聞いたら、どの検索サービスで、何を、どう測った数字かを確かめてください。Googleは同じガイドで、社外のツールはGoogle内部の順位づけやAIの仕組みにアクセスできないと注意しています。
私たちの実測で確かめられたこと、まだ分からないこと
私たちは自社で23のメディア・8,155ページを運営しています（2026年9月20日に全URLを確認）。その中で数字が動いたのは、通常の検索について、ページの中身と出し方を直した時期です。どの直しがどれだけ効いたかまでは切り分けていません。
持っている情報の出し方を変えた直しの記録は持っているデータの出し方を変えた事例にあります。AIが根拠にする材料も、ページに見えている本文です。答えを表のすみや裏側の注釈に隠さないことは、AI検索でもそのまま当てはまると私たちは考えています。
まだ分からないこともはっきり書いておきます。AIからの流入だけを切り出した数字を、私たちは記事に出せる形でまだ持っていません。私たち自身も、上に挙げた2つの問いでAIに推薦されているわけではありません。相談フォームに「知ったきっかけ」の欄を足したのも最近のことで、AIを選んだ相談の結果はまだありません。記録のやり方はAIでの見え方の測り方で、効果の見方はAI経由の効果の見方で書いています。
LLMOの土台は通常の検索なので、中小企業・製造業のSEOの全体像もあわせて読むと、話がつながります。