GoogleのAIに評価されるコンテンツの作り方｜事例で学ぶLLMO（GEO）対策の全て

Googleの生成AI（SGE）が検索の常識を覆そうとしている今、「これまでのSEO対策は通用しなくなるのでは？」と不安を感じていませんか。新しい検索体験の最適化手法として注目される「LLMO（GEO）対策」は、もはや一部の先進企業だけのものではありません。本記事では、LLMO（GEO）対策とは何かという基本から、GoogleのAIに評価されるコンテンツの作り方、明日から実践できる具体的なステップ、そして国内企業の成功事例まで、その全てを網羅的に解説します。

この記事を読めば、LLMO（GEO）対策の本質が理解できるだけでなく、自社サイトの専門性や信頼性をAIに正しく伝え、検索結果での優位性を確保するための具体的なアクションプランを手に入れることができます。結論から言えば、LLMO対策の鍵は、小手先のテクニックではなく、ユーザーにとっての圧倒的な価値を追求する「E-E-A-Tの強化」と、その価値をAIが理解しやすい形で提示する「構造化データの実装」にあります。AI時代の新しいSEOへ、第一歩を踏み出しましょう。

LLMO（GEO）対策とは何か 従来のSEOとの違いを解説

Googleをはじめとする検索エンジンの進化は、Webサイト運営者にとって常に注視すべき重要なテーマです。近年、特に注目を集めているのが、AI技術を活用した新しい検索体験と、それに伴う「LLMO（GEO）対策」という概念です。これまでのSEO対策の延長線上にあるものの、そのアプローチは大きく異なります。本章では、LLMOおよびGEOの基本的な意味から、従来のSEOとの違い、そしてなぜ今この対策が重要なのかを分かりやすく解説します。

LLMOとGEOの意味とそれぞれの違い

LLMO対策やGEO対策という言葉を聞いたことはあっても、その正確な意味や違いを理解している方はまだ少ないかもしれません。どちらも生成AI時代の検索エンジンに対応するための最適化手法ですが、その焦点には違いがあります。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、「大規模言語モデル最適化」を意味します。これは、GoogleのSGE（Search Generative Experience）などに代表される生成AIが、自社のコンテンツを正しく解釈し、学習データとして利用しやすいように最適化する取り組みです。AIがコンテンツの文脈や専門性を深く理解できるよう、情報の質と構造を整えることが中心となります。

一方、GEO（Generative Engine Optimization）は、「生成エンジン最適化」の略です。これは、AIが生成する回答（AIスナップショット）の中に、自社のコンテンツやブランド名が引用・表示されることを目指す、より直接的な施策を指します。AIの回答の「情報源」として選ばれるための最適化と言えるでしょう。

両者の違いをまとめると以下のようになります。

	LLMO（大規模言語モデル最適化）	GEO（生成エンジン最適化）
目的	AIがコンテンツを学習・解釈しやすくすること	AIが生成する回答に引用・表示されること
アプローチ	AIのインプット（学習）段階への最適化	AIのアウトプット（回答生成）段階への最適化
主な施策	E-E-A-Tの強化、構造化、文脈の明確化	独自性のある情報提供、権威性の構築

実質的に、LLMOはGEOを達成するための土台となる考え方であり、両者は密接に関連しています。本記事では、これらを包括した概念として「LLMO（GEO）対策」と呼び、解説を進めます。

検索体験はこう変わる Google SGEの登場とLLMOの重要性

LLMO（GEO）対策がなぜ今、これほどまでに重要視されているのでしょうか。その最大の理由は、Googleが導入を進める「SGE（Search Generative Experience）」の存在です。SGEは、ユーザーが検索窓に質問を入力すると、従来の検索結果一覧（青いリンク）の上に、AIが生成した要約回答を提示する機能です。

これにより、ユーザーの検索行動は大きく変化する可能性があります。これまでのように複数のWebサイトを訪問して情報を比較検討するのではなく、SGEが提示する回答だけで満足し、検索行動を終えてしまうユーザーが増えると予測されています。これは、Webサイト運営者にとって、自然検索からのトラフィックが大幅に減少するリスクを意味します。

この新しい検索環境で生き残るためには、もはや検索結果の上位に表示されるだけでは不十分です。SGEが生成する回答の「情報源」として自社コンテンツが引用されること、つまりLLMO（GEO）対策を施し、AIから「信頼できる情報発信者」として認識されることが、今後のWebマーケティングにおいて不可欠となるのです。

従来のSEO対策だけでは通用しない理由

「これまで通り、質の高いコンテンツを作っていれば問題ないのでは？」と考える方もいるかもしれません。もちろん、ユーザーにとって価値あるコンテンツを作成するというSEOの本質は変わりません。しかし、評価の主体に「AI」が加わったことで、最適化のポイントは変化しました。

従来のSEOは、主に検索アルゴリズムを対象とし、特定のキーワードで上位表示を獲得することを目的としていました。そのため、キーワードの含有率や被リンクの獲得といった指標が重要視されてきました。

しかしLLMO（GEO）対策では、ターゲットはAIです。AIは、単語の有無だけでなく、情報の正確性、専門性、著者やサイト運営者の権威性、そして情報の構造的な分かりやすさといった、より定性的な要素を重視します。ただ情報を網羅するだけでなく、「誰が」「どのような根拠で」発信しているのかというE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が、これまで以上に厳しく評価されるようになります。

つまり、従来のSEO対策を土台としながらも、AIに正しく評価・引用してもらうための新たな視点を加える必要があるのです。キーワード最適化や被リンク獲得といった従来の施策だけでは、AIが生成する回答の引用元として選ばれるのは困難になっていくでしょう。

GoogleのAIに評価されるコンテンツが持つ5つの特徴

GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表される生成AIは、従来の検索エンジンとは異なる評価軸でコンテンツを見ています。それは、単にキーワードが含まれているかだけでなく、ユーザーの複雑な問いに対して、信頼できる明確な答えを提供できるかという点です。ここでは、これからのLLMO（GEO）対策に不可欠となる、GoogleのAIに評価されるコンテンツが持つ5つの本質的な特徴を解説します。

特徴1 経験と専門性（E-E）が明確に示されている

Googleがコンテンツ品質評価で重視する「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」の中でも、特にLLMO（GEO）対策では「経験（Experience）」と「専門性（Expertise）」の重要性が飛躍的に高まります。なぜなら、AIは独自の実体験に基づく一次情報や、深い知見から語られるユニークな視点を、他のコンテンツとの差別化要因として高く評価するからです。机上の空論や情報の寄せ集めではなく、実際に商品を使用したレビュー、専門家としての実務経験に基づいた解説、現場でしか得られないノウハウなどが、AIにとって価値ある情報源となります。

特徴2 権威性と信頼性（A-T）が担保されている

AIは誤った情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを常に抱えています。そのため、生成AIは回答の根拠として引用する情報源の「権威性（Authoritativeness）」と「信頼性（Trustworthiness）」を極めて重視します。「誰が」「どのような根拠で」発信している情報なのかを明確にすることが、AIからの信頼を獲得する鍵となります。具体的には、著者や監修者の詳細なプロフィールを明記したり、公的機関が発表している統計データを引用したりすることで、コンテンツの信頼性を客観的に示すことが不可欠です。サイト全体で特定のトピックに特化し、その分野の権威として認知されることも有効な戦略です。

特徴3 網羅性と独自性のバランスが取れている

ユーザーの検索意図を広く満たす「網羅性」と、他にはない価値を提供する「独自性」。この2つの要素を高いレベルで両立させることが、AIに選ばれるコンテンツの条件です。網羅性だけではAIが生成する回答と差別化できず、独自性だけではユーザーの基本的な疑問に答えることができません。そのトピックに関するあらゆる疑問を解消しつつ、書き手ならではの分析や考察、一次情報を加えることで、AIにとって「引用する価値のある、質の高い情報源」と認識されます。

要素	内容	具体例
網羅性	ユーザーが抱くであろう疑問や関連情報を幅広くカバーしている状態。	「テレワーク 始め方」という記事で、必要な機材、環境構築、ツールの紹介、注意点まで解説する。
独自性	一次情報、独自の調査データ、筆者自身の経験に基づく深い考察など、他にはない情報。	同記事で、筆者が実践した生産性向上の工夫や、独自に調査したおすすめガジェットの比較レビューを加える。

特徴4 AIが解釈しやすい構造化がされている

どれだけ優れた内容のコンテンツでも、その構造がAIにとって理解しにくいものであれば、正しく評価されません。AIがコンテンツのトピックや階層構造、各要素の意味を正確に解釈できるよう、HTMLを適切に記述することが重要です。具体的には、h2、h3、h4といった見出しタグを論理的な順序で使用し、箇条書きにはリストタグ（ul, ol）を、表データにはテーブルタグ（table）を用いるといった基本的な記述が求められます。さらに、FAQ（よくある質問）やHowTo（手順）などの構造化データマークアップを実装することで、コンテンツの内容をより明確にAIへ伝えることが可能になります。

特徴5 最新の情報へ更新されている

ユーザーは常に新しく、正確な情報を求めています。そのニーズに応えるため、GoogleのAIも情報の「鮮度」を評価指標の一つとしています。特に、法改正、テクノロジーの進化、市場トレンドなど、変化の速いトピックを扱うコンテンツでは、定期的な情報更新（メンテナンス）が不可欠です。古い情報を放置することは、ユーザーの信頼を損なうだけでなく、AIからの評価を下げる原因にもなりかねません。公開日と合わせて最終更新日を明記し、常に情報が最新であることをユーザーとAIの両方にアピールすることが重要です。

今日から実践できる具体的なLLMO（GEO）対策のステップ

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOの知識を土台としながらも、GoogleのAI（大規模言語モデル）にコンテンツの価値を正しく認識させるための新たなアプローチが求められます。ここでは、理論だけでなく、今日から具体的に取り組める3つのステップを詳細に解説します。

ステップ1 E-E-A-Tを強化するコンテンツ改善

Googleがコンテンツの品質を評価する上で最も重視する指針が「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」です。これは人間だけでなく、AIがコンテンツの信頼性を判断する上でも極めて重要なシグナルとなります。AIは、「誰が」「どのような根拠で」情報を発信しているのかを厳しく評価します。そのため、コンテンツの内容そのものだけでなく、発信者の信頼性を高める施策が不可欠です。

著者情報と監修者情報を明記する

情報の信頼性を担保するために、著者や監修者のプロフィールを明確にしましょう。特に、健康や金融といったYMYL（Your Money or Your Life）領域では、その分野の専門家による情報発信・監修が必須です。

具体的には、記事内やサイト内に著者情報ページを設け、以下の情報を記載します。

• 氏名、顔写真
• 経歴、所属組織
• 保有資格、専門分野
• 実績（論文、書籍、メディア掲載など）
• SNSアカウントへのリンク

これらの情報は、AIが著者や監修者の専門性・権威性を判断するための重要な根拠となり、コンテンツ全体の信頼性向上に直結します。

一次情報や独自調査のデータを盛り込む

インターネット上の情報をまとめただけの二次情報コンテンツは、他のサイトとの差別化が難しく、AIから独自性の低いコンテンツと評価されるリスクがあります。そのサイトでしか得られないオリジナルの情報（一次情報）を盛り込むことで、コンテンツの価値は飛躍的に高まります。

一次情報の具体例には以下のようなものがあります。

一次情報の種類	具体例
独自調査	自社で実施したアンケート調査の結果や市場分析データ
専門家への取材	業界の専門家や有識者へのインタビュー記事
体験談・レビュー	実際に製品やサービスを利用した詳細なレビューや導入事例
独自ノウハウ	自社で蓄積した独自のノウハウや分析手法の解説

これらの一次情報は、サイトの専門性と信頼性を証明する強力な武器となります。

ステップ2 構造化データマークアップを実装する

構造化データとは、検索エンジン（AI）がコンテンツの内容をより正確に、かつ効率的に理解できるようにするためのメタデータです。構造化データを実装することで、GoogleのAIに対してコンテンツの文脈や意味を明確に伝え、SGE（Search Generative Experience）などの生成結果で引用されやすくなります。

FAQ（よくある質問）スキーマの活用法

FAQスキーマ（FAQPage）は、ユーザーの疑問とその回答をセットでマークアップする方法です。記事の最後に「よくある質問」セクションを設け、ユーザーが抱きがちな疑問に簡潔に回答するコンテンツに実装します。これにより、AIがユーザーの質問意図とコンテンツの回答を直接結びつけやすくなり、SGEの回答内でスニペットとして表示される可能性が高まります。

HowTo（手順）スキーマの活用法

HowToスキーマは、料理のレシピや製品の組み立て方、ソフトウェアの操作方法など、特定の目的を達成するための手順を説明するコンテンツに最適です。各ステップを時系列に沿ってマークアップすることで、AIが手順を正確に理解し、ユーザーにステップ・バイ・ステップ形式で分かりやすく提示できるようになります。これもSGEでの引用に繋がりやすい施策の一つです。

ステップ3 引用元として選ばれるための情報発信

LLMO/GEOの目標は、最終的に自社サイトが「信頼できる情報源」としてAIに認識され、生成AIの回答の引用元として選ばれることです。そのためには、サイト内でのコンテンツ改善だけでなく、サイト外での活動を通じて権威性や知名度を高める必要があります。

具体的には、以下のような情報発信が有効です。

• 独自調査の結果などをプレスリリースとして配信する
• 業界の専門メディアやニュースサイトへ寄稿する
• SNSで専門的な見地から積極的に情報発信を行い、業界内でのプレゼンスを高める

権威あるサイトからのサイテーション（言及・引用）や被リンクは、AIがサイト全体の信頼性を評価する上で依然として非常に重要な指標です。質の高いコンテンツを作成し、それを広く発信することで、自社サイトが信頼できる情報源であることをGoogleのAIに示していきましょう。

【国内事例】LLMO（GEO）対策の成功から学ぶコンテンツ戦略

ここでは、日本国内の企業がどのようにLLMO（GEO）対策を実践し、成果を上げているのかを具体的な事例を通して解説します。自社の状況と照らし合わせながら、コンテンツ戦略のヒントを見つけてください。

事例1 BtoBメディアにおける専門性を活かしたLLMO対策

ITソリューションを提供する企業のオウンドメディア「Tech Insight Hub」は、専門性の高いニッチな領域でLLMO対策に成功しました。彼らの戦略の核心は、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を徹底的に追求し、GoogleのAIに「この分野の第一人者」として認識させることでした。

具体的な施策と成果は以下の通りです。

施策内容	具体的なアクションと成果
独自調査と一次情報の発信	業界の動向に関する大規模なアンケート調査を毎年実施し、その結果を詳細なレポートとして公開。この独自データがAI Overview（旧SGE）で頻繁に引用されるようになり、参照元としてサイトへの流入が急増しました。
専門家による監修体制の強化	すべての技術記事に、社内のトップエンジニアや外部の大学教授を監修者として立て、プロフィールを詳細に掲載。誰がその情報の品質を保証しているのかを明確にすることで、AIとユーザー双方からの信頼を獲得しました。

このメディアは、単にキーワードを網羅するだけでなく、他では得られない独自の価値を提供することで、AI生成時代の検索エンジンにおいて確固たる地位を築いています。

事例2 ECサイトにおける構造化データを用いたLLMO対策

高品質なキッチン用品を販売するECサイト「Craft Kitchen」は、構造化データを積極的に活用することで、検索結果上での露出を最大化させました。LLMOはコンテンツの文脈だけでなく構造も理解するため、AIが解釈しやすい形で情報を提供することが極めて重要です。

彼らは特に「HowToスキーマ」と「FAQスキーマ」を効果的に実装しました。

HowToスキーマの活用

主力商品である特殊な調理器具の使い方を解説する記事にHowToスキーマを導入。これにより、「（商品名） 使い方」といった検索クエリに対して、AI Overviewやリッチリザルトに手順がステップバイステップで表示されるようになりました。ユーザーは検索結果画面で直接答えを得られるため利便性が向上し、サイトへのクリック率も改善しました。

FAQスキーマの活用

商品ページやカテゴリページに、顧客からよく寄せられる質問とその回答をまとめたセクションを設け、FAQスキーマをマークアップしました。結果として、購入を迷っているユーザーが抱きがちな疑問（例：「食洗機は使えますか？」「保証期間は？」など）が検索結果に直接表示され、購入前の不安を解消し、コンバージョン率の向上に貢献しました。

事例3 オウンドメディアにおける権威性向上を目的としたLLMO対策

資産運用サービスを提供する金融機関のオウンドメディア「Money Forwarding」は、特に信頼性が重視されるYMYL（Your Money or Your Life）領域で、権威性を高める戦略を取りました。

彼らのアプローチは、自社を単独の情報発信者とするのではなく、信頼できる外部機関と連携し、情報の客観性と信頼性を担保するというものです。

施策内容	具体的なアクションと成果
公的機関データとの連携	金融庁や日本銀行が公開している統計データを引用・図解するコンテンツを定期的に作成。信頼性の高い情報源を基に解説することで、自社メディアの権威性を間接的に高め、AIから「信頼できる情報ハブ」として認識されるようになりました。
第三者評価の獲得と明示	著名な経済アナリストやファイナンシャルプランナーに記事のレビューを依頼し、そのコメントを掲載。さらに、業界団体から受けた表彰やメディア掲載実績をサイトの目立つ場所に配置することで、客観的な評価をアピールし、信頼性のシグナルを強化しました。

これらの事例からわかるように、LLMO（GEO）対策は画一的なものではなく、メディアの特性や業界に応じて最適なアプローチが異なります。自社の強みを活かし、ユーザーとAI双方に価値を提供することが成功の鍵となります。

LLMO（GEO）対策でよくある質問

Googleの生成AIによる新しい検索体験（SGE）の登場に伴い、LLMO（GEO）対策への関心が高まっています。しかし、まだ新しい概念であるため、多くのウェブ担当者様が疑問や不安を抱えているのが実情です。ここでは、LLMO対策に関して特によく寄せられる質問について、具体的かつ分かりやすく回答します。

LLMO対策に即効性はあるのか

結論から申し上げると、LLMO対策に即効性を期待するのは難しいと言えます。従来のSEO対策がそうであったように、LLMO対策もまた、中長期的な視点で継続的に取り組むべき施策です。

その理由は、LLMO対策が単なるテクニックではなく、サイト全体の「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」を高める本質的な取り組みであるためです。GoogleのAIは、コンテンツの内容だけでなく、その情報が誰によって、どのような背景で発信されているのかを深く評価します。サイトや著者が持つ専門性や信頼性がAIに認識され、SGEの回答ソースとして選ばれるまでには、一定の期間と継続的な情報発信が必要不可欠です。構造化データマークアップのような技術的施策は比較的早くGoogleに認識されますが、それだけで評価が劇的に向上するわけではありません。あくまで質の高いコンテンツがあってこそ、その効果が最大限に発揮されるのです。

AIが生成したコンテンツは評価されるのか

AIが生成したコンテンツがGoogleに評価されるかどうかは、「AIが生成したから」という理由で決まるわけではありません。重要なのは、そのコンテンツが読者にとってどれだけ有益で、信頼できる高品質なものかという一点に尽きます。Googleも公式に「AI生成かどうかではなく、コンテンツの品質を重視する」という姿勢を明確にしています。

AIライティングツールは、構成案の作成や文章のたたき台作りにおいて非常に強力なアシスタントとなります。しかし、AIが生成した文章をそのまま公開するだけでは、独自性や専門性に欠け、他のサイトと似通った内容になりがちです。以下に、評価されるAI活用と評価されにくいAI活用の違いをまとめました。

評価のポイント	具体的な内容
評価されやすい活用法	人間の専門家が監修・編集を行い、情報の正確性を担保している。独自の調査データや一次情報、専門家ならではの深い洞察が加えられている。最終的に、読者の検索意図を的確に満たし、満足度を高めるコンテンツになっている。
評価されにくい活用法	AIが生成した文章をそのまま、あるいは軽微な修正のみで公開している。情報のファクトチェックが不十分で、誤った情報や古い情報が含まれている。独自性がなく、他のウェブサイトから情報を集めただけの表面的な内容になっている。

AIはあくまで効率化のためのツールと捉え、最終的な品質担保と価値の付加は人間が行うという意識が、これからのコンテンツ制作において極めて重要になります。

中小企業のサイトでもLLMO対策は必要か

リソースが限られている中小企業のサイトこそ、LLMO対策に積極的に取り組むべき-mark>だと考えます。大企業のように物量で勝負するのではなく、自社の持つ「強み」を活かした戦略がこれまで以上に有効になるからです。

LLMOやSGEは、ユーザーの複雑な質問に対して、特定のニッチな分野で深い専門性を持つ信頼性の高い情報を引用元として提示する傾向があります。これは、大企業がカバーしきれない専門領域において、中小企業ならではの現場での経験や独自のノウハウ、顧客事例といった一次情報が非常に高く評価されるチャンスがあることを意味します。例えば、「特定の工業用部品の最適なメンテナンス方法」や「地域に特化した不動産選びのコツ」といったテーマであれば、その道のプロである中小企業のコンテンツが、大手メディアの記事よりもSGEで優先的に紹介される可能性は十分にあります。自社の事業領域における「第一人者」としての地位をウェブ上で確立することが、競合との差別化につながり、新たなビジネスチャンスを生み出す鍵となるでしょう。

まとめ

本記事では、Google SGEの登場により、今後のWebサイト運営で必須となる「LLMO（GEO）対策」について、その本質から具体的な実践方法までを網羅的に解説しました。

これからの検索エンジンは、AIがユーザーの複雑な検索意図を深く理解し、最適な答えを生成する時代へと移行します。そのため、従来のキーワード対策を中心としたSEOだけでは評価を得ることが難しくなり、AIに「信頼できる情報源」として認識されるコンテンツ作りが不可欠となります。

GoogleのAIに評価されるコンテンツの核心は、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）にあります。著者情報や一次情報を明記して専門性を示し、構造化データを用いてAIが内容を理解しやすくすることが、LLMO対策の具体的な第一歩です。これらは小手先のテクニックではなく、ユーザーにとって真に価値ある情報を提供するという、コンテンツマーケティングの原点に立ち返る取り組みに他なりません。

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありませんが、ユーザーファーストの視点で質の高いコンテンツを提供し続けることは、検索エンジンの変化に左右されない普遍的な資産となります。本記事で紹介したステップを参考に、ぜひ今日からあなたのWebサイトのコンテンツ戦略を見直してみてください。

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