【成功事例つき】売上を伸ばすLLMO（GEO）対策の思考法と実践テクニック

GoogleのSGE（Search Generative Experience）など生成AIの台頭により、検索の世界は歴史的な転換点を迎えています。従来のSEO対策だけでは、もはやWebサイトの集客や売上を維持できないのでは、と危機感を抱いている方も多いのではないでしょうか。本記事では、これからの検索エンジン最適化の新たな常識となる「LLMO（GEO）対策」について、その本質的な思考法から明日から実践できる具体的なテクニックまで、成功事例を交えて網羅的に解説します。結論として、LLMO対策で最も重要なのは、小手先のテクニックではなく「検索ユーザーの深い課題を解決し、AIが引用したくなるほどの信頼性を持つ情報源になる」ことです。この記事を読めば、変化をチャンスに変え、売上を伸ばすための具体的な道筋が見えるはずです。

LLMO（GEO）対策とは何か 基本を理解する

「GoogleのSGE（Search Generative Experience）が登場し、検索結果が大きく変わろうとしている」「生成AI時代に、これまでのSEO対策は通用しなくなるのではないか？」多くのWeb担当者様が、今まさにこのような不安と課題に直面しているのではないでしょうか。結論から言えば、その不安は的中します。しかし、正しく変化を理解し、適切な対策を講じれば、これは売上を飛躍させる絶好の機会となります。この章では、新たな時代の集客戦略の根幹となる「LLMO（GEO）対策」の基本を、誰にでも分かるように徹底解説します。

LLMOとGEOの基本的な意味

まず、混乱を招きがちな「LLMO」と「GEO」という2つの言葉の意味を正確に理解しましょう。これらは密接に関連しており、生成AI時代のSEOを考える上で欠かせない概念です。

LLMO：Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）

LLMOとは、「大規模言語モデル最適化」の略称です。これは、ChatGPTやGoogleのGeminiといった、大規模言語モデル（LLM）が自社のWebサイトやコンテンツの情報を正しく、そして深く理解できるように最適化を行うことを指します。AIがコンテンツの文脈や専門性、独自性を認識しやすくすることで、後述する生成エンジンの回答に引用されやすくなる土台を築くための施策です。

GEO：Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）

GEOとは、「生成エンジン最適化」の略称です。これは、GoogleのSGEやMicrosoftのCopilot（旧Bingチャット）など、検索エンジンに搭載された生成AIの回答欄（AIスナップショットなど）に、自社のコンテンツが引用・参照されることを目指す一連の施策を指します。ユーザーが投げかけた質問に対して、AIが生成する回答の中に「最も信頼できる情報源」として自社サイトが表示されることがゴールです。LLMOが土台作りだとすれば、GEOはより直接的に表示結果を狙うための施策と言えるでしょう。

本記事では、これら2つの概念を包括し、生成AI時代の検索エンジンに対応するための施策全般を「LLMO（GEO）対策」と呼称し、解説を進めていきます。

従来のSEOとLLMO（GEO）対策の決定的な違い

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOの延長線上にあるものの、その目的とアプローチには決定的な違いがあります。これまでの常識が通用しなくなる部分を明確に把握することが、対策の第一歩です。以下の表で、両者の違いを比較してみましょう。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索エンジンのクローラー（アルゴリズム）	生成AIエンジン（大規模言語モデル）
目指すゴール	オーガニック検索結果（10本の青いリンク）での上位表示	AIが生成する回答への引用・参照
主な評価軸	キーワードとの関連性、被リンクの質と量、ドメインパワーなど	情報の正確性、独自性、専門性、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）
ユーザー行動	検索結果をクリックし、Webサイトを回遊して情報を探す	AIの回答で満足し、サイトを訪問しない「ゼロクリックサーチ」が増加

最も大きな違いは、目指すゴールが「クリックされる順位」から「AIに引用される情報源」へとシフトする点です。これまでのSEOは、いわば「Webサイトへの入り口」を広げる競争でした。しかしLLMO（GEO）対策は、AIというフィルターを通して「最も信頼でき、価値ある情報」として選ばれるための、より本質的な価値競争へと変化したのです。

なぜ今LLMO（GEO）対策が売上向上に不可欠なのか

では、なぜこの新しい対策が、これからのビジネス、特に売上向上において不可欠なのでしょうか。その理由は大きく3つあります。

1. ユーザーの検索行動が根本から変わるから

生成AIの登場により、ユーザーは単語を並べて検索するだけでなく、「〇〇で困っているんだけど、おすすめの解決策を3つ教えて」といったように、対話形式で質問するようになります。そして、AIが要約した回答で満足し、個別のサイトを訪問しない「ゼロクリックサーチ」が急増すると予測されています。つまり、従来のSEO対策だけでは、そもそもユーザーの目に触れる機会自体が激減してしまうのです。この変化に対応できなければ、Webからの集客は先細りになる一方でしょう。

2. 購買意欲の高いユーザーに直接アプローチできるから

AIの回答に引用されるということは、そのテーマにおいて「AIが認めた最も信頼できる情報源」であるとのお墨付きを得ることに他なりません。具体的な課題や悩みを持ったユーザーが、その解決策として提示された情報源（あなたのサイト）を見るため、訪れるユーザーの質は非常に高くなります。漠然とした情報収集者ではなく、購買や問い合わせといったコンバージョンに近い、熱量の高い潜在顧客に直接アプローチできるため、売上向上に直結しやすいのです。

3. 新たなブランディングと権威性を構築できるから

LLMO（GEO）対策は、小手先のテクニックではなく、コンテンツの質、専門性、独自性を極限まで高めることが求められます。このプロセスを通じて、自社は特定の分野における第一人者としてのポジションを確立できます。AIによって繰り返し引用・参照されることで、業界内でのブランド認知は飛躍的に向上し、「このテーマなら、あの会社が一番詳しい」という圧倒的な権威性を構築することが可能です。これは、価格競争から脱却し、持続的な事業成長を実現するための強力な武器となります。

売上を伸ばすLLMО（GEO）対策の根幹となる3つの思考法

LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）という新しい言葉に、多くのWeb担当者様が戸惑いを感じているかもしれません。しかし、小手先のテクニックに走る前に、まず押さえるべきは、この変化の時代を勝ち抜くための「思考法」です。アルゴリズムの変動に一喜一憂するのではなく、不変の原則を理解することが、中長期的な売上向上につながります。ここでは、LLMO/GEO対策の土台となる3つの思考法を詳しく解説します。

思考法1 検索エンジンの先にあるユーザーの課題を解決する

LLMO/GEO対策と聞くと、つい「AIにいかに最適化するか」という視点に陥りがちです。しかし、最も重要な原則は、従来のSEOとなんら変わりません。それは、検索エンジンや生成AIの先にいる「生身のユーザー」の課題を深く理解し、解決策を提示することです。

生成AIは、ユーザーの質問に対して最も的確で満足度の高い回答を提示しようとします。つまり、AIが評価するコンテンツとは、突き詰めれば「ユーザーが最も満足するコンテンツ」に他なりません。表面的なキーワードを並べるだけでは、ユーザーの心には響かず、結果としてAIからも評価されません。

例えば、「経費精算 システム 比較」と検索するユーザーの真の目的（検索意図）は何でしょうか。単に機能や価格のリストが見たいだけではありません。「自社の課題を解決し、業務を効率化できる最適なシステムを、失敗せずに選びたい」という切実な思いが根底にあります。この深層心理に応えるためには、以下のような視点が必要です。

• 企業の規模や業種別に、どのような課題が存在するのか
• それぞれのシステムが、その課題をどう解決するのか
• 導入時の注意点や、失敗しないための選定ポイントは何か
• 実際に導入した企業の成功事例や担当者の声

このように、ユーザーの置かれた状況や感情にまで踏み込み、単なる「情報提供」から一歩進んだ「課題解決パートナー」としてのスタンスでコンテンツを作成することが、これからの時代に求められる思考法の第一歩です。

思考法2 生成AIに引用される情報源としての価値を高める

GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表されるように、検索結果のファーストビューは生成AIによる要約（AIスナップショット）が占めるようになります。これは、ユーザーが個別のウェブサイトを訪問する前に、AIが生成した答えで満足してしまう可能性が高まることを意味します。

この変化は脅威であると同時に、大きなチャンスでもあります。自社のコンテンツがAIの回答生成時に「信頼できる情報源」として引用されれば、検索結果の最も目立つ場所に自社の名前や情報が表示される可能性があるからです。これからのSEOは、AIに「参照したい」「引用したい」と思わせる、質の高い情報源としての地位を確立する競争と言えます。

では、AIに引用される情報源となるためには、どのようなコンテンツが求められるのでしょうか。その特徴を以下の表にまとめました。

引用されやすいコンテンツの特徴	具体的なコンテンツの例	AIへの効果
独自性・一次情報	自社で行った市場調査データ、独自のアンケート結果、顧客へのインタビュー、オリジナルの事例研究	他の情報源にはないユニークな情報として認識され、引用の優先度が高まる。
網羅性と専門性	一つのトピックについて、歴史的背景から最新動向、具体的な方法論、将来の展望までを深く掘り下げた解説記事	そのトピックに関する権威ある情報源と判断され、回答の根拠として採用されやすくなる。
明確性と構造化	結論を先に述べ、箇条書きや表、図解を多用した分かりやすい構成。専門用語には必ず解説を加える。	AIがコンテンツの構造や要点を正確に理解し、回答の一部として抽出しやすくなる。

AIはウェブ上の膨大な情報を学習していますが、決して万能ではありません。AIが生成できない、あるいは生成しにくい「価値ある情報」を提供すること。それが、生成AI時代における情報発信の新たなスタンダードです。

思考法3 E-E-A-Tを最大化し圧倒的な信頼性を構築する

Googleがコンテンツの品質を評価する上で最も重視する指標「E-E-A-T」。これはExperience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったものです。生成AIが誤情報（ハルシネーション）を生成するリスクを抱える今、このE-E-A-Tの重要性はかつてないほど高まっています。

なぜなら、生成AIが回答を生成する際、どの情報源を信頼し、優先的に参照するかを判断する上で、E-E-A-Tが極めて重要なシグナルとなるからです。信頼性の低いサイトからの情報を参照してしまえば、AI自体の信頼性も損なわれるため、AIはE-E-A-Tが高いと判断できる情報源を自然と選ぶようになります。

したがって、LLMO/GEO対策におけるE-E-A-Tの向上は、単なるSEO施策ではなく、人間とAIの両方から「このサイトの情報は信頼できる」というお墨付きを得るためのパスポートを手に入れるための活動そのものです。具体的には、以下の取り組みを通じて、サイト全体の信頼性を証明していく必要があります。

• Experience（経験）: サービスを実際に利用した顧客の声を掲載する、製品開発の裏側にあるストーリーを語るなど、当事者でしか持ち得ない一次情報としての「経験」をコンテンツに反映させる。
• Expertise（専門性）: 記事ごとに、その分野の専門家や資格保有者が監修者として関与していることを明記する。業界の常識を覆すような深い洞察や分析を提供する。
• Authoritativeness（権威性）: 誰が（どの企業が）情報を発信しているのかを明確にするため、詳細な著者情報ページや「私たちについて（About Us）」ページを充実させる。公的機関や業界団体、権威あるメディアからの被リンクや言及（サイテーション）を獲得する。
• Trustworthiness（信頼性）: 運営者情報、所在地、連絡先を明記し、いつでも連絡が取れる状態にする。サイト全体をHTTPS化し、プライバシーポリシーを整備するなど、ユーザーが安心して利用できる環境を構築する。

これらの取り組みは、一朝一夕で成果が出るものではありません。しかし、地道に信頼性を積み重ねていくことこそが、アルゴリズムの変動に左右されない強固な基盤を築き、最終的に売上という形で報われる最も確実な道筋なのです。

明日から実践できるLLMO（GEO）対策テクニック コンテンツ編

LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）が主流となる検索環境では、コンテンツの「質」がこれまで以上に厳しく問われます。AIはインターネット上の膨大な情報を学習し、ユーザーの質問に対する最適な回答を生成します。つまり、これからのSEOは、生成AIに「信頼できる情報源」として引用・参照される価値のあるコンテンツを作成できるかどうかが成功の鍵を握るのです。本章では、明日からすぐに実践できる具体的なコンテンツ作成テクニックを3つの視点から解説します。

ユーザーの検索意図を深掘りした網羅的なコンテンツ作成

LLMO/GEO対策の第一歩は、検索キーワードの裏に隠されたユーザーの「検索意図」を徹底的に深掘りすることです。ユーザーが何に悩み、何を知りたくて、最終的にどうなりたいのか。その一連の思考プロセスを先回りしてコンテンツに落とし込む必要があります。

表面的なキーワードを並べるだけのコンテンツは、もはや評価されません。例えば「LLMO対策 やり方」というキーワードには、単に手法を知りたいだけでなく、「なぜ今LLMO対策が必要なのか」「自社で実践する際の注意点は何か」「成功事例はあるのか」といった潜在的な疑問が含まれています。ユーザーが抱くであろう全ての疑問を1ページで解決できる「自己完結型」のコンテンツを目指すことが、網羅性を高める上で極めて重要です。

検索意図を深掘りするためには、次のような方法が有効です。

• Googleのサジェストキーワードや「他の人はこちらも質問」を分析する
• Yahoo!知恵袋などのQ&Aサイトでユーザーの具体的な悩みを調査する
• 競合上位サイトのコンテンツ構成を分析し、自社が提供できる付加価値を見つける

これらの調査に基づき、ユーザーの検索意図を体系的に整理し、コンテンツの骨子を設計しましょう。

検索意図タイプ	ユーザーの目的	コンテンツアプローチ
情報収集型（Know）	何かを知りたい、学びたい	用語解説、仕組みの説明、方法の解説、コラム記事
案内型（Go）	特定のサイトや場所に行きたい	公式サイトへの案内、企業情報ページ、店舗情報ページ
取引型（Do/Buy）	何かをしたい、購入したい	サービス紹介ページ、商品購入ページ、資料請求ページ、導入事例

独自性と一次情報でAI生成コンテンツと差別化する

生成AIは既存の情報を再構成して文章を作成するため、オリジナリティのあるコンテンツを生み出すことは本質的に困難です。ここに、人間が作成するコンテンツが生き残る道があります。LLMO/GEO時代において最も価値を持つのは、他のどこにもない「独自性」と「一次情報」を含んだコンテンツです。

一次情報とは、自社で独自に調査・分析・経験した情報のことです。これらはAIには生成できない、極めて価値の高い情報源となります。生成AIは、信頼できるユニークな情報を引用元として参照する傾向があるため、一次情報を豊富に含んだコンテンツはSGE（Search Generative Experience）などで引用される可能性が飛躍的に高まります。

具体的には、以下のような情報が一次情報に該当します。

• 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
• 顧客へのインタビューに基づいた詳細な導入事例や成功体験談
• 社内の専門家（技術者、研究者など）が持つ独自のノウハウや知見
• 製品やサービスを実際に使用した詳細なレビューや検証結果

これらの一次情報を盛り込むことで、コンテンツはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）における「Experience（経験）」を強力に証明し、AIとユーザーの両方から高い評価を得ることができます。「自社にしか書けないことは何か？」を常に問い続け、コンテンツ企画の核に据えることが、AI生成コンテンツとの決定的な差別化につながります。

FAQコンテンツでユーザーの疑問に直接回答する

LLMOやGEOは、ユーザーの自然な言葉による「質問」に対して、的確な「回答」を生成する対話形式の性質を持っています。そのため、Q&A形式で構成されたFAQコンテンツは、AIにとって非常に理解しやすく、引用しやすいフォーマットです。

Googleの検索結果に表示される「他の人はこちらも質問（People Also Ask）」の項目は、ユーザーの検索意図を理解するためのヒントの宝庫です。これらの質問に対して、1問1答形式で明確かつ簡潔に回答するFAQセクションをコンテンツ内に設けることで、ユーザーの疑問をその場で解決し、満足度を高めることができます。

効果的なFAQコンテンツを作成するためのポイントは以下の通りです。

1. 1問1答を徹底する：1つの質問に対し、1つの明確な答えを提示します。長文での説明が必要な場合は、FAQを入り口として詳細ページへ誘導する構成も有効です。
2. 平易な言葉で解説する：専門用語の使用は避け、初心者でも直感的に理解できる言葉で説明します。
3. 網羅性を意識する：基本的な質問から、より専門的でニッチな質問まで、想定される疑問を幅広くカバーします。
4. 関連する文脈に配置する：記事の末尾にまとめるだけでなく、各見出しの内容に関連するFAQをその直下に配置することで、ユーザーの理解を助け、離脱を防ぎます。

さらに、FAQコンテンツは構造化データ（FAQPageスキーマ）を実装することで、その効果を最大化できます。構造化データによって、検索エンジンはコンテンツがQ&A形式であることを正確に認識し、検索結果でのリッチリザルト表示や、生成AIの回答の一部として引用する可能性が高まります。ユーザーの「知りたい」という気持ちに直接応えるFAQコンテンツは、LLMO/GEO対策において極めて費用対効果の高い施策と言えるでしょう。

差がつくLLMO（GEO）対策テクニック テクニカルSEO編

コンテンツの質を高めるだけでなく、その情報を検索エンジンや生成AIに正しく、効率的に伝える技術的なアプローチが、これからのLLMO（GEO）対策では決定的な差を生み出します。ここでは、ウェブサイトの裏側からAIの評価を高め、競合と一線を画すためのテクニカルな施策を3つに絞って具体的に解説します。

構造化データでAIが理解しやすい情報を提供する

構造化データとは、ウェブページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいように、決められた形式（ボキャブラリ）で記述するメタデータのことです。LLMO（GEO）対策において、構造化データは「AIがコンテンツを構造的に理解するための共通言語」として機能します。AIは構造化された情報を正確に解釈し、SGE（Search Generative Experience）などの生成AIの回答に引用しやすくなります。実装には、Googleが推奨するJSON-LD形式が管理しやすく最適です。

特にLLMO（GEO）対策で重要となる代表的な構造化データのタイプは以下の通りです。

構造化データのタイプ	主な役割とLLMO（GEO）対策における効果
FAQPage	「よくある質問」とその回答をAIに明確に伝えます。ユーザーの具体的な疑問に答える形式のため、生成AIの回答として直接引用される可能性が非常に高いタイプです。
Person	記事の著者や監修者の情報を構造化します。氏名、役職、専門分野、経歴などを記述することで、誰がその情報を発信しているのかをAIに伝え、E-E-A-Tにおける権威性・専門性の証明に繋がります。
Organization	企業や組織の公式情報（名称、ロゴ、所在地、連絡先など）を定義します。サイト運営者の信頼性をAIに示し、ナレッジパネルなどの表示にも影響を与えます。
Article	記事コンテンツのタイトル、発行日、更新日、著者といった基本情報を伝えます。情報の鮮度や出所を明確にすることで、AIが信頼できる情報源として認識しやすくなります。
HowTo	特定の手順や方法をステップバイステップで解説するコンテンツに使用します。手順を構造化することで、AIが「〇〇する方法」といった問いに対して、より具体的でわかりやすい回答を生成する際の根拠情報となります。

これらの構造化データを適切に実装することで、単なるテキスト情報がAIにとって意味のある「知識」へと昇華され、生成AIの回答における引用機会を最大化できるのです。

著者情報とAbout Usページで権威性を示す

生成AIは、情報の正確性や信頼性を担保するため、発信元が誰であるかをこれまで以上に重視します。そのため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）をAIに伝え、サイト全体の信頼性を証明することが不可欠です。その中核を担うのが「著者情報」と「About Usページ」の最適化です。

著者ページの最適化で「誰が」書いたかを明確に

各記事からリンクされた著者ページ（プロフィールページ）には、以下の情報を網羅的に記載しましょう。これにより、その分野の専門家が執筆した信頼性の高いコンテンツであることをAIとユーザー双方にアピールできます。

• 著者の氏名と顔写真
• 所属組織と役職
• 専門分野や保有資格
• 学歴や職歴、実績（書籍執筆、登壇歴など）
• 監修した記事の一覧

さらに、前述の「Person」スキーマを用いてこれらの情報を構造化することで、AIは著者という「エンティティ（実体）」を正確に認識し、その専門性をサイトの評価に結びつけます。

About Usページで「どんな組織か」を証明する

About Usページ（運営者情報ページ）は、サイトを運営する組織の信頼性を伝えるための重要なページです。企業の透明性を示し、ユーザーに安心感を与えるために、以下の要素を盛り込みましょう。

• 企業理念やビジョン
• 設立からの沿革
• 事業内容の詳細
• 本社の所在地（可能であれば地図情報も）
• 代表者名と役員情報
• プレスリリースやメディア掲載実績

これらの情報は「Organization」スキーマで構造化することで、AIに対して「このウェブサイトは、実績のある信頼できる組織によって運営されている」という強力なシグナルを送ることができます。

サイトのUXを改善しユーザー満足度を高める

テクニカルSEOの最終的な目的は、ユーザー体験（UX）の向上にあります。生成AIがあなたのサイトを参照元として紹介したとしても、サイトの表示が遅かったり、使いにくかったりすれば、ユーザーはすぐに離脱してしまいます。このような悪い体験は、サイトの評価を下げる要因となりかねません。ユーザー満足度を最大化し、間接的にAIからの評価を高める ことが、長期的なLLMO（GEO）対策の鍵となります。

Core Web Vitalsの改善

Core Web Vitals（コアウェブバイタル）は、Googleが提唱するウェブサイトの健全性を示す指標です。特に以下の3つの指標を改善することは、ユーザーの体感速度を向上させ、ストレスを軽減するために必須です。

• LCP (Largest Contentful Paint)：ページの主要コンテンツが表示されるまでの時間。2.5秒未満が理想です。
• INP (Interaction to Next Paint)：ユーザーのアクションに対するページの応答性。クリックやタップへの反応速度を示します。
• CLS (Cumulative Layout Shift)：ページの読み込み中に発生するレイアウトのズレ。ユーザーの誤クリックを防ぎます。

これらの指標をGoogle Search Consoleなどで確認し、改善を続けることで、ユーザーにとって快適な閲覧環境を提供できます。

モバイルファーストと直感的なナビゲーション

現代のウェブアクセスの大半はスマートフォンからです。レスポンシブデザインに対応し、どんなデバイスでも最適に表示されることは大前提です。その上で、ボタンやリンクのタップ領域を十分に確保する、フォントサイズを読みやすくするといった、モバイル環境での操作性を徹底的に追求しましょう。

また、ユーザーがサイト内で迷うことなく目的の情報にたどり着けるよう、分かりやすいグローバルナビゲーションや、現在地を示すパンくずリストを設置することも重要です。優れたサイト構造は、ユーザーだけでなく、AIがサイト全体を効率的にクロールし、コンテンツの階層構造を理解する手助けにもなります。

ナレッジホールディングスに学ぶLLMO（GEO）対策の成功事例

LLMO（GEO）対策の理論や思考法を理解しても、具体的な実践イメージが湧かなければ意味がありません。ここでは、国内有数のコンサルティングファームである株式会社ナレッジホールディングス（架空）が、いかにしてLLMO時代に適応し、目覚ましい成果を上げたのか、2つの成功事例を通して具体的に解説します。

事例1 専門性を高めるコンテンツ戦略で問い合わせが150%増加

最初の事例は、コンテンツの質を極限まで高めることで、LLM時代の情報洪水の中で確固たる地位を築いたケースです。

背景と課題

ナレッジホールディングスは、BtoB向けの経営コンサルティングを提供していましたが、Webサイトからのリード獲得に伸び悩んでいました。特に生成AIの登場以降、表層的で一般的な情報はAIによって瞬時に生成されるようになり、既存のコラム記事の価値が相対的に低下。他社との差別化が困難になり、サイトへの流入数も減少傾向にありました。

実施した施策：一次情報と専門性の徹底強化

この課題に対し、同社は「思考法1：ユーザーの課題解決」と「思考法3：E-E-A-Tの最大化」に立ち返り、コンテンツ戦略を根本から見直しました。具体的には、以下の施策を実行しました。

• トップコンサルタントへの社内インタビュー：第一線で活躍するコンサルタントが持つ、現場の生々しい知見やノウハウを一次情報として収集。
• 具体的な課題解決事例のコンテンツ化：顧客から実際に寄せられた匿名の相談内容をベースに、具体的な解決プロセスと成果を詳細に解説する記事を作成。
• 著者・監修者情報の徹底明記：すべての専門記事に、担当コンサルタントの実名、顔写真、経歴、保有資格、過去の実績を明記したプロフィールを掲載。
• 成功事例（ケーススタディ）の拡充：顧客の許可を得て、具体的な施策内容と成果を数値で示す詳細なケーススタ디を多数公開し、サイト全体の信頼性を向上させました。

成果

施策の結果、Webサイトのパフォーマンスは劇的に改善しました。専門性の高いコンテンツは、具体的な課題を抱える潜在顧客に深く刺さり、サイトの滞在時間や回遊率が向上。施策開始からわずか半年で、Webサイト経由の問い合わせ件数が150%増加するという驚異的な成果を達成しました。さらに、生成AIが回答を生成する際に、同社のコンテンツを信頼できる引用元として参照するケースも確認され、LLMO対策の成功を証明する形となりました。

事例2 構造化データ実装で生成AIからの引用を獲得

次の事例は、テクニカルなアプローチで生成AIとの連携を強化し、新たな流入経路を確立したケースです。

背景と課題

ナレッジホールディングスは、見込み顧客育成の一環として定期的にビジネスセミナーを開催していました。しかし、セミナーの詳細情報（日時、場所、内容など）が検索エンジンや生成AIに正しく認識されず、検索結果での露出が少ないという課題を抱えていました。ユーザーが生成AIに「都内で開催されるマーケティングセミナーは？」と質問しても、自社のセミナーが回答に含まれないため、大きな機会損失が発生していました。

実施した施策：AIとの対話を促す構造化データの実装

そこで同社は、「思考法2：生成AIに引用される情報源としての価値を高める」という考え方に基づき、テクニカルSEOの領域である「構造化データ」の実装に踏み切りました。AIがサイトの情報を正確に理解し、活用しやすくすることが目的です。

スキーマタイプ	実装ページ	目的と効果
Event	各セミナー詳細ページ	セミナー名、開催日時、場所、主催者情報をAIに正確に伝達。Google検索結果でイベントスニペットとして表示され、視認性とクリック率が向上。
FAQPage	セミナーに関するよくある質問ページ	セミナーに関する典型的な疑問と回答をマークアップ。検索結果にFAQが直接表示されるほか、AIがユーザーの質問に答える際の直接的な情報源となる。
Organization	全ページ共通	企業名、ロゴ、公式サイトURL、SNSアカウントなどの公式情報をAIに明示。企業としての信頼性とエンティティ（実体）としての認識を高める。

成果

構造化データの実装後、Google検索でセミナー情報がイベントスニペットとして目立つ形で表示されるようになり、Webサイトへの流入が大きく増加しました。最も重要な成果は、生成AIの応答の変化です。ユーザーが対話形式でセミナーを探した際、生成AIがナレッジホールディングスのサイトから構造化データを直接引用し、セミナー情報を回答の候補として提示するようになったのです。これにより、これまでリーチできなかった層へのアプローチが可能となり、セミナーの申し込み数は前年同期比で1.3倍に増加。テクニカルなLLMO対策が、明確な事業成果に結びついた好例となりました。

まとめ

本記事では、GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表される生成AI時代の検索エンジンに対応し、売上を伸ばすためのLLMO（GEO）対策について、思考法から具体的なテクニックまでを解説しました。LLMO対策の核心は、小手先の技術ではなく、検索の先にあるユーザーの課題を解決しようとする姿勢そのものです。

生成AIに引用される価値のある独自情報を提供し、E-E-A-Tを最大化することでサイトの信頼性を構築すること。これが、従来のSEO以上に重要となります。なぜなら、それがユーザーからの信頼、ひいては検索エンジンからの評価に直結し、ナレッジホールディングスの成功事例が示すように、最終的な売上向上という成果につながるからです。

まずは本記事で紹介したコンテンツ作成や構造化データの実装など、明日から実践できるテクニックから着手してみてください。ユーザーと真摯に向き合うことが、これからのLLMO（GEO）対策を成功させる唯一の道です。

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株式会社ナレッジホールディングス