検索意図キーワード例（このガイドの対象）
- LLMO とは
- 生成AI 引用 される 方法
- AI Overviews 対策
- 生成AI 検索 最適化
- LLM 最適化 コンテンツ
- エンティティ SEO 強化
LLMOの要点: “順位”より“参照されやすさ”の設計
LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが回答を作る際に「理解しやすい」「参照しやすい」「引用する理由がある」情報を作る考え方です。
検索順位と無関係ではありませんが、LLMOは“要約される前提”で設計する点が特徴です。結論が曖昧、定義が揺れる、一次情報がない、といったページは引用理由が薄くなります。
引用されやすい構造（テンプレ）
- 冒頭: 質問への一文回答（結論） + 要点3つ
- 定義: 用語と前提を固定（言い換え過ぎない）
- 手順/比較: 見出しと箇条書きで構造化（表があると強い）
- 注意点/例外: 条件を明示（誤解と誤引用を減らす）
- 一次情報: 検証、数値、失敗例、具体手順（引用する理由になる）
- FAQ: そこで詰まる疑問を先回り
エンティティを強める（混同を減らす）
生成AIでも検索でも、固有名詞が弱いと混同が起きます。正式名称・略称・表記ゆれを統一し、About/運営者情報で主体を明確にします。
同名サービスがある場合は、比較セクションで差分（対象/機能/提供者）を固定すると混同が減りやすいです。
クリックが減る時代の設計: 「次の行動」を作る
AI要約で満足するクエリが増えると、クリックは減りやすくなります。対策は“結論を隠す”ではなく、比較表・テンプレ・チェックリスト・実装手順など「ページに来る理由」を作ることです。
よくある失敗（引用されにくいページの特徴）
- 結論を曖昧にして引き伸ばす（要約で消える）
- 定義や前提条件が揺れていて、混同が起きる
- 一般論の寄せ集めで、一次情報（手順/検証/数値/失敗例）がない
- 表・箇条書き・手順がなく、構造が読み取りにくい
- 対象範囲や例外条件が書かれておらず、誤解されやすい
LLMOチェックリスト（公開前）
- 冒頭で「一文回答 + 要点3つ」が言えている
- 用語の定義と対象範囲が固定されている
- 手順/比較/判断軸が見出しと箇条書きで構造化されている
- 一次情報（検証・数値・画面例・失敗例・テンプレ）がある
- FAQで“そこで詰まる疑問”を先回りできている
- 運営者/著者/更新日が明確で、信頼の根拠がある
よくある質問（Q&A）
LLMOをやればSEOは不要になりますか？
不要にはなりません。検索と生成AIは接続しており、サイトの正規化・内部リンク・品質はどちらにも効きます。LLMOは追加の最適化軸と考えるのが現実的です。
一次情報って何を書けばいい？
実務の手順、検証結果、数値、失敗例、画面例などです。一般論ではなく「あなたがやったこと/見たこと」が引用理由になります。
AIに誤解されるのが怖い
前提条件・対象範囲・例外条件を明示し、断定語を減らすと誤解が減ります。FAQで誤解ポイントを先回りするのも有効です。