LLMO / GEO
LLMO（GEO）とは
LLMO（GEO）とは、生成AIの回答に自社の情報が引用・参照される状態をつくる取り組みです。GEO は Generative Engine Optimization の略で、国内では LLMO とも呼ばれます。生成AI検索最適化と訳されることもあります。検索エンジンでの上位表示を目的とする SEO に対し、LLMO が目的とするのは、ChatGPT や Google AI Overviews などの生成AIに質問されたとき、比較検討の候補として名前が挙がることです。そのために、生成AIに理解・要約・参照されやすい形で情報を意図的に整備していきます。
SEOとLLMOの違い
SEOとLLMOは対立するものではなく、目的とする状態が異なります。SEOが検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答そのものに情報が取り込まれることを目指します。検索結果の最上位に生成AIによる要約情報が表示され、Webサイトを訪問しなくても必要な情報の大半が取得できるようになったことで、両者を分けて考える必要が生じました。多くの企業で「検索順位は大きく変わっていないのに、アクセス数や問い合わせが減っている」という現象が起きているのは、この構造変化によるものです。
| 観点 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 目的 | 検索エンジンで上位に表示されること | 生成AIの回答で比較検討の候補として挙がること |
| 情報の届き方 | 検索結果からWebサイトを訪問して読まれる | 生成AIが要約した回答として読まれる |
| 主な指標 | 検索順位・アクセス数 | 生成AIの回答での引用・参照 |
LLMOで具体的に行うこと
LLMOは、コンテンツの中身と、機械可読性の両面から進めます。人にわかりやすいだけでは足りず、生成AIが情報を取得し、意味を理解し、引用しやすい状態まで整えることが必要です。当社では、次の4点を軸に設計・運用を支援しています。
- 構造化データの整備 — サイト上の情報を機械可読な形式で明示し、エンティティとその関係を生成AIに伝えます。
- AIクローラー対応 — 生成AIのクローラーが本文を取得できる状態を明示的に確保します。
- コンテンツの構造化 — 生成AIに学習・参照されやすいデータ形式でコンテンツを構造化し、AIに引用される確率を高めます。
- 判断材料の蓄積 — 単なるブログやニュース更新ではなく、比較検討の判断材料となる体系的なコンテンツを蓄積します。
生成AIは、公開されているWeb上の情報を広く参照し、断片的なスペックよりも課題背景・比較ポイント・選定理由といった「文脈」を重視する傾向があります。製品スペックやサービス一覧といったカタログ情報だけを掲載しているWebサイトは、比較検討の初期段階で除外されやすくなります。この考え方をBtoBマーケティング基盤として実装したものが BizArena です。
当社のLLMOへの取り組み
株式会社イノベーター・ジャパンは、全社横断テーマとして LLMO（GEO）事業の強化を掲げ、生成AIによる検索行動の変化を捉えたノウハウと実績を蓄積しています。BizArena・MediaDX・Campus Marketing の各サービスに共通する基盤テーマとして位置づけ、構造化データやAIクローラー対応を含めて設計・運用を支援しています。
取り組みの一例として、公開2週間で Google AI Overviews への引用を実現した大手製造業グループの実証事例があります。詳しくは 製造業のためのLLMO実践入門（ウェビナー開催のお知らせ） をご覧ください。
関連するサービス
LLMOの考え方は、対象となる業界や事業フェーズによって実装の形が変わります。BtoB企業のオウンドメディアとして実装する場合は BizArena、専門出版社のデジタルメディアとして実装する場合は MediaDX、教育機関の募集活動として実装する場合は Campus Marketing が対応します。各サービスの守備範囲は サービス一覧 の比較表でご確認いただけます。
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