目次

• AIOとは？AI最適化の基本を理解する
• AIOが必要になった背景
• AIO対策の具体的な方法
• LLMOとは？大規模言語モデル最適化を理解する
• SEOとLLMOの違いと関係性
• LLMO対策の具体的な方法
• AIO・LLMO対策を今すぐ始めるべき理由
• 株式会社ドラマのAIO・LLMO対策サービス
• よくある質問

AIOとは？AI最適化の基本を理解する

AIO（AI Optimization）は「AI最適化」という意味を持つ用語で、GoogleのAI OverviewsやChatGPT、Gemini、Perplexityといった生成AIに自社の情報が正しく引用・表示されるよう最適化する取り組みを指します。

従来のSEO対策が「検索エンジンのアルゴリズムに沿って評価される」ことを目指すのに対し、AIOは「AIが理解しやすく、引用したくなる」情報設計を重視します。ユーザーに見つけてもらうだけでなく、「AIに正確に引用されること」が今後のコンテンツ戦略において重要な位置を占めるようになりました。

AIOの対象となるサービス

AIOの対象となるAIサービスは多岐にわたります。代表的なものとして、GoogleのAI Overviews（検索結果上部に表示されるAI要約）、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、MicrosoftのCopilot、Perplexityなどが挙げられます。AlexaやSiriなどの音声アシスタントへの対応もAIOの範囲に含まれることがあります。

AIOは広義の概念であり、チャットボットやレコメンドエンジン、パーソナライズド検索など、AI全般への最適化を包括的にカバーします。狭義ではLLMO（後述）とほぼ同義で使われることも多く、文脈によって使い分けられています。

AIOとSEOの根本的な違い

SEOは「人の検索行動」を中心にキーワード設計や構成を組み立ててきました。ユーザーがどのような言葉で検索するかを予測し、そのキーワードで上位表示されることを目指す施策です。

一方AIOでは、AIアシスタントがWeb上の情報をどう認識し、回答にどう反映させるかが重要視されます。AIは膨大なWebコンテンツを学習し、ユーザーの質問に対して「信頼できる情報」を選んで回答を生成します。自社サイトがAIの回答に引用されれば、直接的な流入だけでなく、ブランド認知の向上や指名検索の増加といった効果が期待できます。

AIは人間のように直感で真偽を判断することができません。論理構造が明確で一貫性があり、裏付け（エビデンス）が示されているコンテンツを好む傾向にあるため、結果的にE-E-A-Tが高いコンテンツが選ばれやすくなります。

AIOが必要になった背景

ユーザーの情報収集行動は劇的に変化した

ここ数年でユーザーの情報収集方法は劇的に変わりました。かつては「Google検索で調べる」が主流でしたが、現在はChatGPTやGemini、PerplexityといったAIツールに質問を投げかけ、その回答を参考にするユーザーが増えています。

ナイル株式会社が2025年10月に実施した調査によると、生成AIで調べものをすると回答した人が43.5%に達しています。特にBtoB領域では、製品やサービスの比較検討時にAIを活用するケースが増えており、「〇〇業界でおすすめの企業を教えて」といった質問に対し、AIの回答に自社名が含まれるかどうかは新規顧客獲得に直結する問題となっています。

Google AI Overviewsの本格展開

2024年、GoogleはAI Overviewsを本格展開し、検索結果の上部にAIが生成した要約を表示するようになりました。ユーザーは検索結果一覧をスクロールしなくても、AI Overviewsを読むだけで疑問を解消できるケースが増えています。

Search Engine Landの調査によると、AI Overviewの表示により、検索結果1位のクリック率が34.5%低下するという結果が報告されています。また、ahrefsが2025年4月に発表した調査では、情報系クエリにおける検索結果1位のクリック率が2024年3月と比較して2.5ポイント低下したとのこと。「ゼロクリック検索」と呼ばれる現象が加速しているのです。

「見つけてもらう」から「AIに選ばれる」へ

従来のSEO対策は、検索結果で上位に表示され「ユーザーに見つけてもらう」ことを目指してきました。しかしAI時代においては、それに加えて「AIに自社の情報を正しく引用してもらう」ことが重要になっています。

AIは膨大なWebコンテンツを学習し、ユーザーの質問に対して「信頼できる情報」を選んで回答を生成します。自社サイトがAIの回答に引用されれば、直接的な流入だけでなく、ブランド認知の向上や指名検索の増加といった効果が期待できます。

逆に言えば、AIに認識されない、あるいは誤った情報で引用されてしまうと、ビジネス機会を逃すことになりかねません。だからこそ今、AIOへの対策が急務とされているのです。

検索行動の構造的な変化

検索行動の変化は短期的なトレンドではなく、生成AIの普及に伴う構造的な変化といえます。今後、生成AIが一般層に浸透するごとに加速することが見込まれ、従来のSEOやデジタルマーケティングだけでは集客できないユーザー層が増えていく可能性があります。

だからこそ、AI Overviewsはもちろん、各種生成AI・新しい検索行動におけるプラットフォームにおいて、自社情報を引用されやすくするためのAIO対策が必要なのです。

AIO対策の具体的な方法

E-E-A-Tの強化

E-E-A-Tとは、経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）の頭文字を取ったもので、Googleが品質評価のガイドラインで重視している指標です。AIを活用した検索においても、このE-E-A-Tが極めて重要になります。

AIは人間のように直感で真偽を判断することができません。論理構造が明確で一貫性があり、裏付けが示されているコンテンツを好む傾向にあるため、結果的にE-E-A-Tが高いコンテンツが選ばれやすくなります。

経験（Experience）の示し方

2022年12月にGoogleがE-A-Tに「Experience（経験）」を追加したのは象徴的な出来事でした。AIが生成するコンテンツと差別化を図るため、実際の体験に基づいた情報の価値が高まっています。

「実際に使ってみた」「行ってみた」という一次情報には高い価値があります。オリジナルの写真や動画を掲載することはもちろん、製品の使用風景やサービスの提供現場など、独自に撮影したビジュアルは強力な証拠になります。数値や固有名詞を交えながら、実際に経験したからこそ書ける具体的な体験談やケーススタディを盛り込むことが重要です。

「多数の実績があります」ではなく「2024年時点で導入社数は250社を突破し、継続率は94%を維持」など、具体的なファクトを明記することがAIからの信頼度を高めるポイントとなります。

専門性（Expertise）の示し方

専門家のプロフィールをしっかり明記することが重要です。「名前＋肩書き」だけでなく、その人がなぜ信頼できるのかという背景も盛り込みましょう。経歴や実績、過去の活動内容を具体的に紹介すれば、AIも情報の信頼度を正しく判断しやすくなります。

単に名前を貸すだけではなく、監修者や執筆者の視点を反映させることも大切です。マーケティングの解説記事なら、監修者が過去に手がけた成功事例を引用することで説得力が増します。

権威性（Authoritativeness）の示し方

権威ある第三者メディアでの露出は、AIO対策において強力な外部シグナルとなります。AIは情報源の信頼度を重視し、専門誌や業界誌など権威性の高い媒体を優先的に参照する傾向があります。

例えば、自社の新製品が業界トップクラスの専門誌で特集されれば、その記事がAIによる要約や比較情報の中で引用される可能性が高まります。効果を最大化するには、単なるプレスリリース配信だけでなく、編集部が取り上げたくなる切り口や独自データを用意することが重要です。

信頼性（Trustworthiness）の示し方

会社概要ページと代表者プロフィールを徹底的に整備することが、AIに対する最も基本的な信頼のサインとなります。誰が情報を発信しているかを明確にすることで、AIは「この企業は実在しており、信頼できる」と認識しやすくなります。

また、情報の出典を明記すること、データや統計を引用する際は調査元を明示することで、コンテンツの信頼性は大幅に向上します。

構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが正確に理解できるよう、決められた形式で意味づけをしたデータのことです。「これは商品名です」「これは価格です」「これは著者情報です」といったラベルを付けることで、AIがコンテンツの意味を正しく解釈できるようになります。

構造化データの仕組み

通常のHTMLテキストは、人間には読めてもAIには文脈を理解しにくい情報です。対して構造化データは「意味付きデータ」であり、誰が・何を・どう伝えているかを形式化します。構造化データは、AIに”読みやすい言語”で情報を伝える仕組みといえます。

GoogleやAIがページ内容を正しく認識し、検索結果で「リッチリザルト（星評価・FAQ・イベント情報など）」として表示される効果があります。また、LLM（大規模言語モデル）がWebページの内容を正確に理解することができるため、LLMO対策の一環としても注目されています。

AIO対策で優先すべき構造化データ

すべてのスキーマタイプを実装する必要はありません。まずは以下の4つから始めることをおすすめします。

Organization schema（組織情報）

会社名、ロゴ、所在地、SNSアカウント、連絡先などを記述し、企業の実在性と信頼性をAIに伝えます。企業のエンティティ（実体）情報を明確にすることで、AIが「この企業は実在しており、信頼できる」と認識できるよう整備します。

Article schema（記事情報）

記事のタイトル、著者、公開日、更新日、本文の概要などを明示し、AIが記事の内容を正確に理解できるようにします。特にニュースや日時情報は「lastmod（最終更新日）」を含めることで、AIが最新情報を優先的に参照しやすくなります。

FAQPage schema（よくある質問）

質問と回答のペアを構造化することで、AIがQ&A形式で引用しやすくなります。ユーザーがAIに投げかけるような具体的な疑問に答えるFAQ形式は、AIO対策として非常に効果的です。

Person schema（著者情報）

著者の名前、肩書き、所属組織、専門分野などを構造化データで記述し、AIに著者情報を明示的に伝えることができます。E-E-A-Tの強化にも直結します。

構造化データの記述形式

構造化データの記述形式には、JSON-LD、Microdata、RDFaの3種類がありますが、JSON-LD形式でのマークアップが推奨されています。GoogleもJSON-LDを推奨しており、HTMLのheadタグ内に記述するだけで実装できるため、既存のHTMLを変更する必要がありません。

構造化データの検証方法

実装した構造化データが正しく動作しているかは、Googleの構造化データテストツールやSchema Markup Validatorで検証できます。Google Search Consoleでも構造化データのエラーを確認できるため、定期的にチェックすることをおすすめします。

AIが理解しやすいコンテンツ設計

生成AIに引用されるためには、AIが理解しやすい文章や構成を意識する必要があります。OpenAIの公式ドキュメントでも、明確で具体的な指示が重要であることが強調されており、同様の原則がコンテンツ設計にも当てはまります。

見出しの階層化

H2・H3・H4などの見出しタグを適切に使い分けて話題を明確に区切り、1セクション1メッセージで整理されたコンテンツは、AIにとって理解しやすくなります。見出しの階層が明確であればあるほど、AIは情報の親子関係を正確に把握できます。

GoogleもSearch Centralで「明確な見出しによる構造整理」を推奨しており、AIが文脈を理解しやすくするには、情報の配置や構造そのものが鍵を握ります。

簡潔で明瞭な文章

1文を短く区切り、主語と述語を明確に保ち、具体的な語句で記述することで、AIが意味を誤解しにくくなります。「これ」「それ」などの代名詞は極力避け、固有名詞や明確な名詞に置き換えるのが理想です。

また、定義文やFAQ形式、PREP法（結論→理由→具体例→結論）などを活用することで、情報の意図や結論がよりクリアに伝わり、AIの要約や引用対象として認識されやすくなります。

FAQ形式の活用

AIはユーザーの質問に答える形で情報を参照するため、「○○とは？」「○○の方法は？」といった自然な疑問文を見出しにしたコンテンツは、回答の一部として引用されやすくなります。Q&A形式のコンテンツは、AIにとって「信頼できる情報源」として認識されやすい傾向にあります。

リストや表の活用

箇条書きや表を用いて情報を整理し、要点を視覚的に際立たせることで、AIが情報を抽出しやすくなります。これらの手法は従来のSEO対策としても有効ですが、AIによる情報抽出が主流となるこれからの時代において、その重要性はさらに増していきます。

具体的な数値や事例の盛り込み

曖昧な表現を避け、具体的な数値や事例を盛り込むことが効果的です。「多くの企業が導入」ではなく「2024年末時点で国内500社以上が導入」のように、具体的なファクトを明記することでAIからの信頼度が高まります。

最新情報の継続的な更新

AIは最新情報を優先する傾向があるため、定期的な情報更新が欠かせません。公開日や更新日を明記し、古い情報は適宜修正または削除することで、AIからの信頼性を維持できます。

特に、価格や在庫状況、日時情報などは常に最新の状態を保つことが重要です。Google Search ConsoleやBing Webmaster Toolsを活用し、ページの更新をクローラーに通知することも忘れずに行いましょう。

LLMOとは？大規模言語モデル最適化を理解する

LLMO（Large Language Model Optimization）は「大規模言語モデル最適化」の略で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIによる回答に自社のコンテンツが引用・参照されるよう最適化する施策です。生成AI版のSEOと表現されることもあります。

LLMとは何か

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのことです。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityなどが代表的なサービスとして挙げられます。

LLMは単語の並びを統計的に処理するだけでなく、構造化された情報（スキーマ）を参照して意味関係を学習します。認識・トークン化・文脈理解・エンコード・デコード・出力という流れで情報を処理しており、仕組みを理解することがLLMO対策の基盤となります。

LLMOの目的

LLMOの目的は、ユーザーがAIとの対話を通じて回答を得るという「新しい情報取得の形」に対応することです。従来のSEOがGoogleなどの検索結果で上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答に自社サイトの情報を引用させたり、自社について正しく言及してもらうことを目的としています。

生成AIはあくまでユーザーの質問に回答するという形で情報を提供するため、心理的にも受け入れられやすいという特徴があります。SEOで「検索上位に出てくる＝信頼できそう」という認識が定着していたのと同じ構造で、AIに引用されることで「AIが推薦している＝信頼できる」という印象を与えることができます。

AIOとLLMOの違い

AIOとLLMOは似た文脈で使われますが、厳密には範囲が異なります。

AIOはAI全般への最適化を指す広義の概念で、チャットボットやレコメンドエンジンなども対象に含まれます。一方LLMOは、ChatGPTやGeminiといったLLM（大規模言語モデル）に特化した最適化手法です。

また、SEOの文脈ではAIOがGoogleのAI Overviewsを指すことが多く、ChatGPTやGeminiなどのチャット型生成AIに対する最適化はLLMOと呼ばれる傾向があります。ただし実務上は両者をほぼ同義として扱うケースも少なくありません。

類似用語の整理

LLMOという言葉が日本国内で主流になりつつありますが、AIO、GEO、AEOなど、似たような文脈で登場する類似の用語があります。関係性を整理しておきましょう。

GEO（Generative Engine Optimization）
生成エンジン最適化。LLMOとほぼ同じ意味で使われる言葉です。呼び方が違うだけで、目指すところは同じと考えて問題ありません。

AEO（Answer Engine Optimization）
アンサーエンジン最適化。ユーザーの質問に対して直接回答するサービスへの最適化と定義されます。生成AIはもちろん、検索エンジンの強調スニペット、SiriやGoogleアシスタントといった音声アシスタントによる回答なども含まれます。

AI SEO
AIを意識したSEO対策全般を指す包括的な用語として使われることがあります。

本質的な目的はいずれも「AIに引用される情報源になること」で共通しています。

SEOとLLMOの違いと関係性

対象の違い

SEOはGoogleなどの検索エンジンのアルゴリズムを理解し、その評価軸に沿った最適化を行います。具体的には、キーワード対策や被リンクの獲得、ページ速度の改善などが代表的な施策です。

一方LLMOは、AIモデルが学習・参照する情報として認識され、AIの回答に自社情報が登場するよう最適化を施します。「検索結果で上位に表示される」ことではなく「AIに信頼され、引用される」ことがゴールになります。

ユーザー行動の違い

SEOでは、検索結果で上位表示されることでユーザーにクリックしてもらい、サイトへ誘導することを目指します。サイトへの訪問者数やクリック率がKPIの中心でした。

しかしLLMOの時代には「ゼロクリック検索」が増えています。AIが表示した回答を読んで満足し、元のWebサイトまで行かないという行動パターンです。「富士山の高さは？」という質問に対してAIが「3,776メートル」と答えれば、それ以上調べる必要がありません。

そのため、サイトへの訪問数だけでなく「AIに引用されることで会社名や商品名を知ってもらう」ことも重要な目標になっています。

SEOとLLMOは対立しない

誤解されがちですが、SEOとLLMOは対立する概念ではありません。むしろ両者は相互に補完し合う関係にあります。

AIが情報を参照する際、検索エンジンで上位表示されているサイトを「信頼できる情報源」として参照する傾向があります。しっかりとSEO対策ができているWebサイトは、AIからも信頼されやすくなるのです。

構造化データやE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の対策は、SEOでもLLMOでも共通して重要な要素です。これまでSEOで取り組んできた施策は、そのままLLMO対策にも活きるといえます。

両者を別物として捉えるのではなく、SEOによって検索エンジンに評価されると同時に、LLMOによって生成AIにも引用される、という検索とAIの両輪で成果を上げる戦略がますます求められていくでしょう。

共通する施策と異なる施策

SEOとLLMOで共通する主な施策は以下の通りです。

• E-E-A-Tの強化（経験・専門性・権威性・信頼性）
• 構造化データの実装
• 高品質なコンテンツの制作
• サイト構造の最適化
• モバイル対応

一方、LLMOで特に重視される施策として以下が挙げられます。

• FAQ形式コンテンツの整備
• 定義文や「とは記事」の充実
• 一次情報の発信強化
• エンティティ（企業実体）情報の明確化
• AIが引用しやすい文章構成

LLMO対策の具体的な方法

コンテンツ対策

AIが引用したくなるコンテンツを意識する

LLMOでは、「AIが引用したくなるコンテンツ」を意識して制作することが重要です。特にあるテーマについて網羅的かつ体系的に整理された「まとめ記事」「とは記事」や、初心者にもわかりやすい「ハウツー記事」は、回答の根拠として採用されやすくなります。

AIは情報の信頼性を判断する際、コンテンツの網羅性・正確性・独自性を重視します。特に公式情報や専門性の高いコンテンツが優先的に参照されやすいとされているため、企業がLLMOを意識して情報発信を行うことで、AIの回答精度に間接的に影響を与えることが可能です。

一次情報を発信する

他社の情報をなぞるだけでなく、業界独自のデータや自社ならではのノウハウ、具体的な事例などを盛り込むことで、AIが「価値のある情報源」と判断しやすくなります。

「実際に使ってみた感想」「現場で直面した課題と解決策」「10年間の運用で学んだこと」——こうした一次情報は、AIが生成しにくいオリジナルコンテンツとして高く評価されます。

Q&A形式で情報を整理する

ユーザーがAIに投げかけるような具体的な疑問に答えるQ&A形式は、LLMO対策として非常に効果的です。AIはユーザーの質問に答える形で情報を参照するため、「○○とは？」「○○の方法は？」といった自然な疑問文を見出しにしたコンテンツは、回答の一部として引用されやすくなります。

既存コンテンツの最適化

新規コンテンツの制作だけでなく、既存のコンテンツを最適化することも重要です。対話型クエリに対応できるよう、Q&A形式の項目追加やE-E-A-Tを強化するための著者情報の追記、根拠となる一次情報や引用を加えることで、AIにとって「信頼できる情報源」としての精度を高められます。

テクニカル対策

セマンティックHTMLの徹底

それぞれのHTMLタグが持つ意味・役割を理解し、正しくコーディングを行うことが重要です。セマンティックコーディングとも呼ばれ、SEO対策でも重要な対策です。

見出しタグ（h1〜h6）を適切に使い分け、段落タグ（p）やリストタグ（ul/ol/li）を正しく活用することで、AIがページ構造を正確に把握できるようになります。

一般的な記事本文内においても、以下のようなタグを適切に使用することが重要です。

• h1〜h6：見出しの階層
• p：段落
• ul、ol、li：リスト
• blockquote：引用
• table：表
• strong、em：強調

構造化データの実装

前述のAIO対策と同様に、構造化データの実装はLLMO対策においても非常に重要です。特にOrganization schema、Article schema、FAQPage schema、Person schemaは優先的に実装すべきスキーマタイプといえます。

LLMは単語の並びを統計的に処理するだけでなく、構造化された情報（スキーマ）を参照して意味関係を学習します。特に、Article・FAQ・Organization・Personなどのスキーマは、AIの「知識整理」に直結しています。

サイトマップの整備

XMLサイトマップを正しく設定し、検索エンジンとAIクローラーがサイト構造を把握しやすくすることも重要です。サイトマップには更新日時（lastmod）を含めることで、AIが最新情報を優先的に参照しやすくなります。

モバイル最適化

モバイルファーストインデックスに対応したサイト設計は、SEOだけでなくLLMO対策としても重要です。レスポンシブデザインの採用、ページ速度の改善、タップしやすいボタンサイズの確保などを心がけましょう。

外部対策

権威あるメディアへの露出

権威ある第三者メディアでの露出は、LLMO対策において強力な外部シグナルです。AIは情報源の信頼度を重視し、専門誌や業界誌など権威性の高い媒体を優先的に参照する傾向があります。

例えば、自社の新製品が業界トップクラスの専門誌で特集されれば、その記事がAIによる要約や比較情報の中で引用される可能性が高まります。

SNSやプレスリリースでの情報発信

自社のSNSアカウントやプレスリリースを通じて、一貫した情報発信を行うことも重要です。複数のチャネルで同じ情報が発信されていると、AIはその情報を「信頼できる」と判断しやすくなります。

被リンクの獲得

従来のSEO同様、信頼性の高いサイトからの被リンクはLLMO対策としても有効です。AIは被リンクの質と量を評価し、多くの信頼できるサイトからリンクされているコンテンツを優先的に参照する傾向があります。

E-E-A-T対策

著者情報の明記

誰がその情報を発信しているのかを明確にすることは、E-E-A-Tを示すうえで重要です。著者のプロフィールページを設け、経歴や専門分野、資格、実績などを記載しましょう。

構造化データのPerson schemaを実装することで、AIに著者情報を明示的に伝えることもできます。

会社概要ページの充実

会社概要ページは、企業の信頼性を示す最も基本的なページです。会社名、所在地、設立年、代表者、事業内容、取引実績、認定資格などを明記し、企業の実在性と信頼性をAIに伝えましょう。

株式会社ドラマでは、2015年の設立以来、マイナビ、リクルート、学情といった大手企業との取引実績を積み重ねてきました。Shopify認定パートナー、IT導入補助金認定事業者としての専門性も、AIに対する信頼のシグナルとなります。

監修体制の構築

特に医療、法律、金融、不動産などのYMYL（Your Money Your Life）領域では、専門家による監修体制が重要です。専門性や監修体制が明確でないサイトはAIに無視されやすい傾向にあります。

専門家執筆や監修は、権威性（Authoritativeness）と信頼性（Trustworthiness）を一度に高められる強力な手段です。

AIO・LLMO対策を今すぐ始めるべき理由

先行者利益を得られるタイミング

2025年の調査によると、LLMOを「すでに本格的に実施している」と答えた企業は8.8%にとどまっています。一方で「試験的に開始している」と回答した企業は33.2%に上り、約4割の企業が何らかの形でLLMO対応を始めている状況です。

今のタイミングでAIO・LLMO対策に注力すれば、競合他社に差をつけられる可能性があります。特に、生成AIは学習したデータが長期間保持されやすいという特徴があるため、先行して「AIの推薦枠」を確保することは、中長期的に大きなインパクトをもたらすでしょう。

LLMOはまだ確立されたフォーマットが少ない分、早期に取り組むことで競合との差別化が可能です。

AIに誤った情報を引用されるリスク

AIO・LLMO対策を怠ると、AIに自社情報が正しく認識されないリスクがあります。古い情報や不正確な内容が引用されてしまうと、ブランド毀損につながりかねません。

また、競合他社がAIO・LLMO対策を進めている場合、自社の情報がAIの回答に含まれず、競合ばかりが表示されるという事態も想定されます。「〇〇業界でおすすめの企業を教えて」という質問に対し、自社名が含まれないことは、見込み顧客獲得の機会損失に直結します。

適切な対策を行うことで、AIに正確に引用されるようになり、信頼性の構築やブランドリスクの回避が可能になります。

検索流入の減少に対応する

SEOの順位は変わっていないのに、サイトへのアクセスが減少している——こうした現象が増えています。AI Overviewsの表示により「ゼロクリック検索」が加速し、検索結果をクリックせずにAIの要約を読んで終わるユーザーが増えているためです。

従来のSEO対策だけでは集客できないユーザー層が増えていく中、AIO・LLMO対策を併せて行うことで、検索エンジンとAIの両方から集客を図ることが可能になります。

新しい流入チャネルの確保

検索エンジン、SNS、広告などに加え、生成AIという新しい流入チャネルを確保できることもAIO・LLMO対策のメリットです。

例えば、ユーザーが「WordPressに強い制作会社を教えて」と質問すると、生成AIは複数のWordPressに強みを持つ制作会社を「特徴」や「おすすめ理由」なども含めて紹介してくれます。従来の比較サイトのように「自社サービスを優遇した紹介」でも「アフィリエイトメディア」による紹介でもなく、生成AIという第三者による紹介となるため信頼性も高いでしょう。

生成AIに紹介されれば、高い確率で有望な見込み顧客を獲得できるチャンスが得られます。

株式会社ドラマのAIO・LLMO対策サービス

サービス概要

株式会社ドラマでは、従来のSEO対策からAIO・LLMO対策まで、Webサイトの集客力を総合的に高めるサービスを提供しています。検索エンジンとAIの両方から評価されるWebサイトづくりを、戦略設計から実装、運用まで一貫してお手伝いいたします。

2015年の設立以来、京都を拠点に多くの企業様のWeb戦略を支援してまいりました。マイナビ、リクルート、学情といった大手企業との取引実績に加え、Shopify認定パートナーおよびIT導入補助金認定事業者としての専門性を活かし、中小企業様にも寄り添ったサポートを行っています。

提供サービス内容

現状診断・分析

お客様のWebサイトがAIにどのように認識されているかを調査・分析します。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの主要な生成AIでの引用状況を確認し、競合他社との比較も行います。

戦略設計

診断結果をもとに、お客様の業種・サービス・ターゲットに最適なAIO・LLMO戦略を設計します。SEO対策との連携も考慮し、検索エンジンとAIの両方で成果を出すための総合的なプランを策定します。

構造化データの実装

Organization schema、Article schema、FAQPage schemaなど、AIO・LLMO対策に効果的な構造化データを実装します。既存サイトへの追加実装はもちろん、新規サイト制作時にも対応可能です。

コンテンツ最適化

既存コンテンツのリライトや新規コンテンツの制作を通じて、AIが引用しやすいコンテンツへと最適化します。E-E-A-Tの強化、FAQ形式の導入、一次情報の追加などを行います。

継続的な改善・運用

AIO・LLMO対策は一度実施して終わりではありません。AIのアルゴリズムは常に進化しているため、定期的なモニタリングと改善が必要です。株式会社ドラマでは、継続的な運用支援も提供しています。

対応可能な業種

株式会社ドラマでは、幅広い業種のお客様にAIO・LLMO対策サービスを提供しています。

• BtoB企業（製造業、IT・ソフトウェア、コンサルティングなど）
• BtoC企業（小売、飲食、美容、不動産など）
• 士業（弁護士、税理士、社労士など）
• 医療機関（クリニック、歯科、整骨院など）
• 教育機関（学習塾、専門学校など）
• ECサイト運営企業

よくある質問

AIO・LLMO対策とSEO対策は別々に行う必要がありますか？

いいえ、別々に行う必要はありません。AIO・LLMO対策とSEO対策には共通する施策が多く、統合的に対策することで効率的に成果を上げられます。E-E-A-Tの強化や構造化データの実装は、SEOにもAIO・LLMOにも効果的な施策です。株式会社ドラマでは、両方を視野に入れた総合的なWeb戦略を提案しています。

AIO・LLMO対策の効果はどれくらいで現れますか？

構造化データを実装したからといって、すぐに効果が現れるわけではありません。AIやGoogleがサイトを再クロールし、新しい情報を認識するまでには時間がかかります。通常1〜3ヶ月、場合によっては6ヶ月程度を見込む必要があります。短期的な成果を急がず、中長期的な視点で継続的に取り組むことが成功の鍵です。

小規模な企業でもAIO・LLMO対策は必要ですか？

はい、むしろ小規模な企業こそAIO・LLMO対策のメリットを享受しやすいといえます。大手企業と比べて広告予算が限られる中小企業にとって、AIに引用されることは費用をかけずにブランド認知を高める有効な手段となります。早期に対策を始めることで、大手企業に先んじて「AIの推薦枠」を確保できる可能性があります。

既存のWebサイトでもAIO・LLMO対策は可能ですか？

はい、既存のWebサイトでもAIO・LLMO対策は十分に可能です。構造化データの追加実装、既存コンテンツのリライト、FAQ形式コンテンツの追加など、さまざまな施策を通じて最適化できます。サイトのフルリニューアルが必要なケースは限られており、多くの場合は既存サイトをベースに改善を進めることができます。

WordPressを使っていますが、AIO・LLMO対策に対応できますか？

はい、WordPressはAIO・LLMO対策と相性の良いCMSです。Yoast SEOやRank Mathなどのプラグインを活用することで、構造化データの実装やメタ情報の設定が容易に行えます。既存のSEOプラグインを見直すだけでも、AIO・LLMO対策の第一歩を踏み出せます。

AIO・LLMO対策の費用はどれくらいかかりますか？

費用はサイト規模や対応範囲により異なります。現状診断のみのスポット対応から、継続的なコンサルティング、コンテンツ制作を含む総合支援まで、お客様の課題やご予算に応じて柔軟にプランを設計いたします。まずはお気軽にご相談ください。

まとめ

生成AIの普及により、Webマーケティングは新たな局面を迎えています。従来のSEO対策に加え、AIO・LLMO対策に取り組むことで、検索エンジンと生成AIの両面から集客を図ることが可能になります。

本ページのポイントを振り返ると、AIOはAI全般への最適化、LLMOは大規模言語モデルへの最適化を指し、いずれも「AIに引用される」ことを目指します。SEOとAIO・LLMOは対立する概念ではなく、E-E-A-Tや構造化データといった共通の施策で相乗効果が期待できます。

今はまだ本格的にAIO・LLMO対策を行っている企業は少数派であり、先行者利益を得られるチャンスでもあります。まずは自社サイトがAIにどう認識されているかを確認し、構造化データの実装やコンテンツの見直しから始めてみてはいかがでしょうか。

株式会社ドラマでは、SEO対策からAIO・LLMO対策まで、お客様のWeb集客を総合的にサポートしています。「自社サイトがAIに正しく認識されているか不安」「何から手をつければいいかわからない」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。