はじめに
本記事でのLLMOは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略で、ChatGPT／Gemini／Perplexity／GoogleのAI概要などの生成AIに 正しく読み取られ、引用されやすいよう 文章やページ構造を整える 方法 を指します。
万能の魔法ではありません。
成果は状況により変わるため、効果が出やすいコツを試し、計測し、必要に応じて改善する 前提で運用します。
「検索で見つけてもらう」だけじゃ足りない時代。
ChatGPTをはじめ、ClaudeやPerplexityやGeminiなどのツールが普及したことで、今、AIが要約して答える場面が増えています。
ググる時代からAIに聞く時代へ。
そして、Googleの検索においても、『AIによる概要（（AI Overview）』が検索画面の上位に表示されるようになってきました。
そこで注目されているのが LLMO。
この記事では、SEOとの違い／やる価値／最初の一歩を、アイテスプラスの実験例と一緒に紹介します。
キャンプ場でひらめいた話（読書メモ）
先日、キャンプ中に珍しく本を読んでいました。
ヒントをくれたのが 『AIと共存する時代の 数学脳 10歳から身につけるビジネススキル』（福山誠一郎／KADOKAWA）。
「じゃあ、AI秘書のサラ（ChatGPT）にいろいろ質問しながら“AIに読みやすい文章構造”を実験してみよう」と思い立ち、本記事の LLMO 検証につながりました。
AI時代の情報発信：LLMOって何？実験してみた話
LLMOとは？SEOとの違いをざっくり
- SEO対策：検索エンジンの順位を上げる工夫（手法）（従来の対策）
- LLMO対策：生成AIが要約・回答を作るときに、拾われやすく誤解されにくい形に整える工夫（手法）
目的は同じ「見つけてもらう」でも、まず読むのが“AI”になりつつあるのがポイント！！
なぜ今、LLMOが必要？
- ユーザーは「調べる」より「すぐ答えを知りたい」
- AIはQ&A・箇条書き・数値が大好物（要約しやすいから）
- 一次情報（体験・写真・実測値）が入っているほど信頼されやすい
まずやること（やったこと）（超実務）
FAQを作る／強化する（運用：2025年6月30日〜）
- 利用者の言葉で質問を書く
- 疑問形 → 結論 → 根拠の順で短く
- 例：
Q： 50代や60代でも、ついていけますか？
A：はい、大丈夫です。
実際に、50代・60代の方の受講がとても多くいらっしゃいます。
お一人おひとりのペースに合わせて丁寧に進めますので、安心してご参加ください。
FAQページに構造化データ（JSON-LD）を入れる（運用：2025年6月30日〜）
- JSON-LDとは、検索エンジンやAIが読み取りやすい形式で構造化されたデータのことです。
- AIはここを直接読むことが多い
- 検索やAIが質問と答えを正確に理解しやすい
- リッチリザルト（拡張表示）が出やすくなる（保証ではない）
- （今回は）プラグインUltimate FAQ で自動出力されていた。
プラグインUltimate FAQ で自動出力されているのを知らず、生成AI（Claude）で作成し、配置しました。
リッチリザルトで確認すると重複によるエラーでした。
生成AIで設定したものを削除したら直りました。
自動でできるのも良し悪しですねｗｗｗ
見出しと内部リンクを整理（運用：2025年6月30日〜）
- 見出しは日本語で意味が伝わる形に
- 関連ページへ自然言語のアンカー（例：「よくある質問をチェック」）
アイテスプラスの実験：よくある質問ページを実装
今までの検索は、一般的にはキーワード（『アイテスプラス 名古屋』（SEO対策））で行いますが、今回はLLMO重視なのでAIに聞くような感じで（2点：『アイテスプラスについて教えて』、『アイテスプラスってどんなとこ』）検索しています。
それぞれのAIの簡単に特徴づけると：
ChatGPT：万能（幅広く対応）
Claude：長文（大容量処理）
Perplexity：検索（リアルタイム情報）
Gemini：整理（Google連携知識）
以下のスクショのギャラリーは以下の順番で載せています
- Google（AI Overviewも含め）で『アイテスプラスについて教えて』
- Google（AI Overviewも含め）で『アイテスプラスってどんなとこ』
- AI（ChatGPT）で『アイテスプラスについて教えて』
- AI（ChatGPT）で『アイテスプラスってどんなとこ』
- AI（Claude）で『アイテスプラスについて教えて』
- AI（Claude）で『アイテスプラスってどんなとこ』
- AI（Perplexity）で『アイテスプラスについて教えて』
- AI（Perplexity）で『アイテスプラスってどんなとこ』
- AI（Gemini）で『アイテスプラスについて教えて』
- AI（Gemini）で『アイテスプラスってどんなとこ』
まずは実装してすぐの結果
約１ヶ月後の結果
実験レポ：LLMOを始めて1か月──大きな変化は…まだナシ。でも無駄ではない。
今回、「アイテスプラスについて教えて」「アイテスプラスってどんなとこ」という“会話系クエリ”で、Google・ChatGPT・Claude・Perplexity・Gemini を同条件で検証しました。
実験開始から1か月が経過しましたが、引用される頻度や表示順位に大きな変化は見られませんでした。
これは失敗ではなく、LLMOが即効性のテクニックではないことの証拠でもあります。生成AIは、クロール／要約の更新タイミングや他サイトの情報量に影響されるため、小さな改善は反映までに時間がかかることがあります。
よくある誤解
- × LLMOをやればAIトップに必ず出る
- ○ 採用“されやすく”する下地を作る取り組みです。（結果は変動します）
今回わかったこと（3つ）
- “会話調の質問”だけでは差が出にくい。「公式情報を優先して」など出典指定を加えないと引用が安定しない。
- FAQ整備だけではインパクトが弱い。 併せて組織情報（住所・年数・サービス）を明確に出す必要がある。
- 計測の継続が必須です。 同じ条件・同じ時間帯でのスクショ蓄積が、変化の有無を判断する唯一の材料。
次の一歩（検証の“聞き方”を変える）
- 出典要求つき：
「アイテスプラスってどんなところ？根拠URLも必ず挙げてください」 - FAQ指定：
「公式FAQを根拠に、要点を3行で。URLも。」 - エンティティ強化を見る：
「名古屋のパソコン教室アイテスプラスの住所・創業年・主なサービスは？情報源URLつきで」 - 比較で引かせる：
「アイテスプラスと同エリアの教室の違いを3点。引用URL必須」 - ブランド別表記ゆれ：
「アイテスプラス / ites+ / アイテスプラス＋School は同一？根拠URLは？」
併せてサイト側でやること（ミニ改修）
これらも継続的に実験はしていきます。
結果はまたブログなどにしたいと思います。
- About/会社情報を更新：住所・沿革・代表・サービスを箇条書き＋数値で。
Organization/LocalBusiness の JSON-LDに（実装：2025/08/22）name/alternateName/sameAs/url/addressを明記。- FAQページへの内部リンクを主要ページ下部に統一（「よくある質問を見る」）。
- 既存記事の末尾に 「よくある質問」3問を追記
- 冒頭100〜160字で要点を自然文に（メタディスクリプション的）
- 重要段落は結論 → 根拠の順で書く（倒置しない）
まとめ
- LLMOは“今効きやすい型を試して、AIに読みやすく・誤解されにくく整え、記録しながら磨く”取り組みです。
- 1か月で動かないのは珍しくない。検証の聞き方を変えつつ、2〜3か月スパンで追いかける。
- FAQ・構造化・内部リンクという地味だけど効く基本からでOK
- 実験の経過は、今後もブログで随時レポートします。
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