メインコンテンツへスキップ

更新: 2026-02-15監修: 伊東 雄歩

エルエルエムオー / Large Language Model Optimization

LLMO

生成AI(大規模言語モデル)に理解・引用されやすい形に情報を整える最適化。

生成AI重要度: 高

詳細説明

LLMO(Large Language Model Optimization)とは、生成AI(大規模言語モデル)が情報を理解しやすく、回答生成の根拠として参照・引用しやすい形にコンテンツや情報設計を整える取り組み。SEOと同様に「ユーザーの課題解決」が前提だが、LLMの特性(要約・抽出・概念理解)に合わせて、定義の明確化、結論ファースト、一次情報(経験・検証・データ)、エンティティの明示、内部リンクによる体系化などを重視する。

使用例

  • 冒頭に結論と要点3つを置き、用語の定義を明確にする
  • 一次情報(検証結果・数値・具体手順)を追記して引用される理由を作る

関連用語

この用語が出てくるページ

関連するガイド・プレイブック・ケーススタディを自動でピックアップしています。

こんなとき更新: 2026-02-15

生成AIに引用されない(LLMOの基本の当たり所)

参照ロジックは変わるが、再現性が高いのは「一次情報・明確な結論・構造化・エンティティ」。

ガイド更新: 2026-02-14

LLMOとは: 生成AIに引用されるコンテンツ設計(AI Overviews時代)

生成AIに「理解される/引用される」ための情報設計を、結論ファースト・一次情報・エンティティ・構造化の観点で整理。

こんなとき更新: 2026-02-15

AI枠の増加でクリックが減ったと感じる

ゼロクリック化が進む領域では、狙うクエリと「次に取る行動」を再設計する。

こんなとき更新: 2026-02-15

ブランド/サービス名が混同される

固有名詞が弱いと混同が起きる。表記統一と、エンティティとしての説明を積む。

こんなとき更新: 2026-02-15

生成AIが誤った要約/誤解をする

曖昧さや例外条件が抜けると誤解される。文章の「制約」を明示して誤読コストを下げる。

ガイド更新: 2026-02-14

E-E-A-Tの強化方法: 運営者情報/著者/一次情報で信頼を作る

E-E-A-Tは「肩書き」ではなく“信頼の根拠”の設計。サイト全体(運営者/著者/方針)と記事(一次情報/出典/条件)をセットで整える実務ガイド。

ガイド更新: 2026-02-14

SEOタイトルの付け方: CTRを上げるテンプレとNG例

Search Consoleのデータを使って、タイトル改善を「仮説→変更→計測」で回すための実務ガイド。テンプレと例付き。

ガイド更新: 2026-02-14

メタディスクリプションの書き方: CTRを上げる型とNG例

descriptionは「必ず表示される文章」ではないが、期待値調整とCTR改善に効く。GSCで対象を選び、テンプレで改善を回すための実務ガイド。