LLMO対策の実践ガイド：AI検索流入アップとAIアクセスの見分け方

LLMO対策って何をすればいいんだろう？

お調べさん

LLMO対策の基本が知りたい。

お調べさん

ゆめただ

AI検索の流入が増えています。
当サイトでも、AI検索結果からの流入がコンスタントに発生しています。
今後、AI検索からのアクセスが増えていくことは確実であり、LLMO対策は必要です。

ゆめただ

LLMO対策の必要性を理解して、本記事の内容を実践しAI検索の流入数を増やしましょう。

この記事を書いた人

ゆめ　ただ

グログ歴　５年目。
普通のビジネスマンとして働きながらFIREを目指す。
独学でゼロからブログを立ち上げる。
Dockerのローカル仮想環境を作りLinux環境も触るように。
４年目でSEO検定１級に合格し地道にスキルアップ。
次はWordPress以外のCMSに手を出そうか悩み中。

LLMOとは何か？SEOとの違いを理解する

LLMOとは何か？それは、LLM最適化の事。
LLMとはLarge Language Modelの略で、大規模言語モデルいわゆるAIモデルのことを指します。
このAIモデルに最適化することをLLMO（Large Language Model Optimization)と言います。

もっとわかりやすく言うと、
AIモデルにサイトを認識させ、AI検索結果にサイトが引用されるように最適化することです。

SEOは、検索エンジンに上位表示してもらうための最適化を行うことでしたが、
LLMOは、生成AIに対して、自サイトの情報をわかりやすく認識してもらい、引用されるように最適化する必要があります。
今までは、検索エンジンが対策対象でしたが、これからはLLM（生成AI）も対象にする必要があるということです。

下の表に、LLMOとSEOの違いについて比較表にまとめました。

SEOは、SE（検索エンジン）にインデックスしてもらうための最適化を行うことでしたが、
LLMOはAIモデル、いわゆる生成AIに対して自分のサイトの情報を認識してもらい、引用してもらえるように最適化する必要があります。
今までは検索エンジンが対策対象でしたが、これからはLLM（生成AI）も対象にする必要があるということです。

なぜ今LLMO対策が必要なのか？

ゆめただ

では、なぜ今LLMOが必要なのでしょうか？

なぜなら、「WEBで検索する手段が、GoogleやYahoo等の検索エンジンから、AI検索に変わりつつある」から。

検索エンジンでは、解決したい「キーワード」を入力して、それらから連想される回答に近い情報の候補を検索結果に複数表示して、
あとはユーザーにその回答を選ばせていました。

しかしAI検索では、解決したい内容そのものを長文を使って質問して、その答えを的確にAIが準備して回答してくれます。
質問方法も進化していますが、その回答内容や情報量、質についても全く異なるものに変わりつつあります。

AI検索が主流になりつつありますが、なぜ「今」LLMO対策が必要なのでしょうか？

なぜなら、下記の３つ理由があるからです。

先行者メリット

1つ目は、早期対応した先行者メリットです。
LLMOはまだそんなに広く普及していません。
このため、早いうちから生成AIに認識してもらえる「データ提供サイト」としてのポジションを確立しておくことが、
将来のAI検索での引用率を高める武器となります。

信頼性の確保が必要

2つ目は、生成AIは、情報の信頼性を高く意識していることです。
これは、検索エンジンでも同じですが、AIはより強く明示的な出典のあるデータを重視しています。
逆を言えば、信頼性が確認できないサイトや情報は、AIからは評価されません。
この信頼性の確保を、「今」行う必要があります。

今後のトラフィック獲得戦略が変わる

3つ目は、今後のトラフィック獲得戦略が変わる可能性が高いことです。
従来のオーガニック検索に加えて、生成AIによる「自然な引用」「AI経由のアクセス」も重要な流入経路になりえます。
LLMO対策を早期にしておくコトで、AIがあなたのサイトを知っている状態を早く作り、「AIの被リンク」を早期に作っておきましょう。

LLMO対策の実践方法

よりわかりやすく書く

ゆめただ

SEO対策同様に、LLMO対策でもわかりやすい内容にすることが、今まで以上に強く求められます。

AIが認識しやすいように、主語と述語を明確にしてより簡潔な文章にまとめるコト。
これ案外難しいです。

人間だけでなく、AIにも理解しやすい文章構成が大切。
具体的には、「1トピック1段落」を意識し、「結論→理由→補足」という流れを採用することが効果的です。

また、曖昧な表現や比喩を多用すると、AIが正確に意味を読み取れない可能性があるため、シンプルかつより具体的な言葉選びが必要。
例えば「かなり良い」という表現よりも、「クリック率が30%向上した」のように具体的に数値で示すと、AIにも認識されやすくなります。

見出しタグ（H2、H3）を正しく使うことも重要。
構造化された見出しは、AIにとって情報の要点を把握しやすく、回答や引用の精度を高めます。
初心者でも、無料の文法チェックツールやSEOライティング支援ツールを活用することで、文章の読みやすさを簡単に改善できます。

記事を書き終えたら、書いた時間と同じまたはそれ以上に時間をかけて見直すことが大切です。

こちらの記事も参考にしてください。

信頼性の高い情報を載せる

ゆめただ

記事に載せる情報は、あなたの独自性が高いものほど有利になります。

これには、次の理由があります。

生成AIは、多くの情報をネットから収集しながら、学習や検索を実行。
この時に、オリジナルな１次データは、他との重複が無く信頼できる独自データとして認識されやすくなります。

また、文脈や共起語から、情報の起点となっているサイトを把握しようとする傾向も。
1次情報をもとに2次・3次情報に展開する場合、1次情報を掲載している記事が優先的に認識される可能性が高まるとも言われています。

さらに多くの生成AIは、クロール可能でかつ信頼性の高いコンテンツを学習対象にします。
1次データは「再現性」「独自性」「構造」の３点で、生成AIのモデル学習に有効。
この学習用のデータとして採用されやすくなります。

生成AIは、信頼性が高く多くのサイトで引用されている情報をもとに文章を生成します。
1次データはその条件を満たしているため、採用される可能性が高まります。

llms.txtを設置する

llms.txtとは、生成AIのクローラーに対して自サイトのコンテンツ内容をわかりやすく理解してもらうためのテキストファイルです。
robots.txtと同様にルートディレクトリに設置します。

詳しくは、この記事で紹介していますので、是非本記事を読んだら実践してください。

最新の情報に定期的に更新する

ゆめただ

LLM（大規模言語モデル）は最新の情報を重視する傾向があります。

古い情報がそのまま放置されているサイトは、信頼性や引用性の面で不利に。
そのため、LLMO対策ではコンテンツの定期的な更新とメンテナンスが不可欠です。

たとえば、「最終更新日」を記事に明記したり、季節や時事に応じて内容をリライトするだけでも、
生成AIが情報の鮮度を把握しやすくなります。

また、リンク切れや古いデータの修正も重要。
特に、外部リンクのメンテナンスを怠ると信頼性が下がる恐れがあります。
定期的に記事を最新の情報にアップデートして鮮度を保つ事が重要。
これにより、AIにも「活動している信頼性の高いサイト」と認識されやすくなります。

このように、情報の鮮度を保つことが、ユーザー体験の向上やAIからの信頼獲得につながります。

LLMO対策の効果を測定する方法

ゆめただ

では、実際にLLMO対策の効果を測定する方法を解説していきます。

LLMOの効果を測定する方法は、自サイトへのアクセス履歴を解析して、AIからの流入があるかどうか確認することです。

アクセス履歴は、次の２つの方法から取得できます。

レンタルサーバーの管理画面から取得する

アクセス履歴は、レンタルサーバーの管理画面から取得できます。
当サイトはXserverを使用していますが、過去のアクセス履歴を9週間さかのぼって見ることができます。

Xserver管理画面の「アクセス解析」ー「アクセスログ」を選択。
対象日を選択して「ダウンロードする」をクリックします。

結果はファイルに出力されてダウンロードできます。
ファイル名は、「サイトURL.access_log」となります。
複数日ダウンロードする場合は、ファイル名に日付情報が入らないので注意が必要です。

プラグインを使う

WordPressのテーマやプラグインの機能を使って、アクセス履歴が確認できます。
当サイトは、AFFINGERのPVモニタプラグインを導入しているため、これを活用しています。

いつ、どの記事が、どこからアクセスされたかが一目でわかり便利です。

これが、AFFINGERのPVモニタプラグインの画面です。
アクセス履歴の期間を指定して、「絞り込み中のログをダウンロード」を選択して
ファイルに出力することができます。

PVモニタプラグインの詳しい内容はこちらから。

無料のプラグインで、「Slimstat」でも同様にアクセス履歴を記録することができます。
ただし、無料版は記録のみでファイルに出力する機能がありません。
ファイルに出力するためには、有料版へアップグレードする必要があります。

Slimstatプラグインの詳しい内容はこちらから。

AIからのアクセス履歴を解析する

アクセス履歴が記録できたら、その結果を解析します。

方法はいくつかありますが、以下のようなアクセス元からアクセスがあったかどうかを調べます。

【アクセス履歴の一例】

「/seo/compare-compass-and-grc/ページに、openai.com/searchbotからアクセスがあった」

"GET /seo/compare-compass-and-grc/ HTTP/2.0" 200 57717 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36; compatible; OAI-SearchBot/1.0; +https://openai.com/searchbot"

【アクセス元AIの種類一例】

ゆめただ

当サイトのアクセス履歴の一例ですので、他の生成AIからのアクセスもあるかもしれません。

当サイトのアクセス履歴

ゆめただ

当サイトのアクセス全数に対する、AI検索流入数の割合をグラフにしてみました。

グラフに示す通り、AI検索の流入割合が増えていることがわかります。

Perplexityからのアクセスが2024年8月からぽつぽつ出始め、
2025年1月からChatGPT（OAI-Search）からのアクセスがメインで来るようになりました。

AIからのアクセスは、OAI-Searcｈが全体の9割以上を占めています。

アクセス全体のうち、AIからのアクセスが25%近くになる日もありました。
平均でアクセス数全体の約５％程度がAIからの流入になっています。

当サイトで、本格的にllms.txtを導入したのが、2025/4/9から。
これ以降、若干全体のアクセス数が増加傾向になっています。

llms.txtを導入してから、AIクローラーからアクセスがあるまでの時間は、この記事に詳しくまとめています。

まとめ：AI検索時代におけるLLMO対策の重要性

ゆめただ

LLMO対策の重要性をまとめておきます。
あなたもLLMO対策について検討してみてはいかがでしょうか。