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LLMエンジン最適化: AIにあなたについて教える

基準 Press Room

August 23, 2025

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9分の読み物

検索結果におけるAIの台頭

AIを搭載した検索への移行は、多くのB2Bマーケターやビジネスリーダーが予想するよりもはるかに速く進んでいます。2025年3月の時点で、米国のデスクトップ検索結果の13.1%に「AIによる概要(AI Overview)」が含まれており、この数字はわずか2ヶ月で2倍以上に増加しました(Semrush, 2025)。医療、法務、テクノロジーといった知識集約型の業界では、情報探索型のクエリに対するデフォルトの回答として生成型要約が提示されるようになっているため、この割合はさらに高くなります。この変化はすでに、ユーザーのコンテンツとの関わり方やブランドの発見され方に影響を与えています。Raptiveの調査によると、AI生成による回答の存在は、上位表示されているページのウェブサイトクリック数の25%減少につながる可能性があることがわかりました(Raptive, 2024)。しかしB2Bセクターにおいて、これが意味するものは単なるトラフィックの減少よりも深刻です。それは、購買ジャーニー(プロセス)における関連性の喪失を意味するのです。さらにForresterは、2025年末までにB2Bの意思決定者の45%が、調査およびベンダー比較の段階でChatGPTやCopilotのような対話型AIツールを使用すると予測しています(Forrester, 2024)。このため、LLMエンジン最適化(LEO)を習得することは、単なるSEOの追加要素ではなく、中核的な競争優位性となります。AIがどのブランドを信頼できるかを決定する世界では、「AIの回答そのものになること」が可視性の新たな基準となります。

LLMエンジン最適化(LEO)とは?

オンラインにおける企業と顧客の間の基本的な契約(関係性)は変化しました。過去20年間、その関係はシンプルなものでした。顧客が質問し、検索エンジンがクリック可能な潜在的な回答のリストを提供するというものです。その時代は終わりました。今日、デジタル環境は大規模言語モデル(LLM)によって支配されています。LLMとは、人間の言語を理解し生成するために膨大な量のテキストで訓練されたAIシステムです。これらのLLMは、検索体験に2つの変革をもたらしています。

  • 生成AI検索(Generative Search): Googleの「AIによる概要」のように、要約された単一の回答を検索結果ページに直接表示します。
  • 対話型検索(Conversational Search): ChatGPTのようなツールを使用し、ユーザーがトピックを深掘りするために双方向の対話を行えるようにします。

その結果、現在顧客は、単なる選択肢のリストではなく、即座に明確な回答が得られることを期待するようになっています。このシフトは、顧客がブランドを発見し、情報を見つける方法を根本的に変えました。ビジネスリーダーにとっての問いは、もはや「どうやってクリックを獲得するか?」ではなく、「どうやって回答そのものになるか?」に変わっています。この新しい現実に対処するための専門分野が、LEO(LLMエンジン最適化)です。

定義

LEO(LLM Engine Optimization)とは、GoogleやBingのような従来の検索エンジンではなく、ChatGPT、Claude、Geminiといった大規模言語モデル(LLM)に特化してコンテンツ、データ、またはインタラクションを最適化する手法を指します。ユーザーが疑問への回答、意思決定、情報の要約においてLLMに依存するようになるにつれ、LEOはSEO(検索エンジン最適化)の次なる進化形として浮上しています。ただし、ウェブクローラー向けではなく、AIエンジン向けという点が異なります。

SEO vs. LEO vs. GEO

  • SEOは、検索エンジンがあなたのコンテンツを発見するのを助けます。
  • LEOは、AIがあなたが誰であるかを理解するのを助けます。
  • GEOは、AIがその回答の中であなたを適切に表現(提示)するのを助けます。

なぜLEOが重要なのか?

従来のクリック数の減少は懸念事項ではありますが、より重要な真実を隠しています。それは、AIの影響を受けたトラフィックはコンバージョン率が高いということです。調査によると、AIが生成した推奨を通じて訪れたユーザーは、より高い信頼と強い購買意欲(インテント)を持って訪れるため、通常の検索からの訪問者よりも最大で4.4倍の価値があることが示されています(Semrush, 2025)。2025年のB2Bベンチマークレポートも、この行動変化を裏付けています。フォーム送信時やデモの際に、AIが生成した製品の提案に言及するリードは、従来のSEO経由のリードと比較して、コンバージョンが34%速く、パイプラインの段階に到達する可能性が2.3倍高くなっています(ZoomInfo, 2025)。これは、「人を中心に据えた(ピープルファーストな)LEO戦略」——すなわち、透明性、有用性、デジタルトラストに基づいて構築された戦略——の正当性を強化するものです。ユーザーへの奉仕を目的とするAIを欺くことはできません。前に進む唯一の道は、その目標と一致すること、つまり最も役立ち、正確で、権威あるコンテンツを提供することです。オーディエンスの真の疑問やペインポイント(悩み)に焦点を当てることで、現実世界での専門知識を示すシグナルとなります。これはLLMが検出し、優先するように訓練されつつある要素です。その結果は、AI生成の回答における可視性の向上にとどまらず、長期的かつ戦略的な資産、すなわち市場における決定的で信頼できる存在としてのブランドの評判をもたらします。

LEOが機能しているのを見る場所

LEOは、「アンサーエンジン」の新たな、そして成長し続けるエコシステム全体であなたの可視性に影響を与えます。2025年半ば時点での最も顕著な例には、以下が含まれます。

  • Google AIによる概要(AI Overviews): 現在、多くのGoogle検索結果の上部に表示される、AI生成による要約です。
  • 対話型AIツール: ChatGPT、Perplexity、Microsoft Copilotのようなプラットフォームは、主要な検索ツールとしてますます使用されるようになっており、ユーザーは対話を通じて情報を取得します。
  • その他のAIネイティブ検索エンジン: 従来のリンクのリストを完全に回避し、「アンサーファースト(回答第一)」のモデルを基盤としてゼロから構築されている新しいプラットフォームです。

LLM向けにコンテンツを最適化するための主要なテクニックとは

LEOで成功するために何に焦点を当てるべきか?

成功するLEO戦略は、このピープルファーストの原則を5つのコアアクションに変換します。

  • 1. 独自の専門知識を示す

LLMは、経験(Experience)、専門性(Expertise)、権威性(Authoritativeness)、信頼性(Trustworthiness)の「E-E-A-T」を示すコンテンツを優先するように設計されています。 アクション: 一般的なコンテンツから脱却しましょう。独自データ、独自の業界分析、そして直接的な経験を示すケーススタディ(事例)を公開します。信頼できるバックグラウンドを持つ名前のある著者を起用し、その専門家プロフィールにリンクさせます。

  • 2. 明確に伝わるようにコンテンツを構造化する

あなたの専門知識は、機械にとっても明確でなければなりません。 アクション: 論理的な見出し構造、短い段落、および箇条書きのリストを使用します。スキーママークアップ(コンテンツの内容を「見えないラベル」としてAIに明示的に伝えるコードの一種。例:これはFAQである、これは製品レビューであるなど)を実装します。

  • 3. ブランドの「エンティティ(実体)」を最適化する

LLMは、「エンティティ(実体)」——特定の人物、場所、ブランド、概念——を通じて世界を理解しています。 アクション: 会社名や詳細情報がウェブ全体で一貫していることを確認し、エンティティとしてのブランドを強化します。ニュース記事や業界ブログなど、評判の良い第三者のコンテンツでのブランド言及を獲得することに焦点を当てましょう。これらは権威性を示す強力なシグナルとなります。

  • 4. 具体的な質問に直接答える

ユーザーはAIに小論文ではなく、回答を求めています。 アクション: 顧客が尋ねている具体的な、対話形式の質問に答えることに特化したコンテンツを作成します。ツールを使用して「他の人はこちらも質問」のクエリや、RedditやQuoraなどのサイトでのフォーラムでの議論を見つけ、最も優れ、最も包括的な回答を作成します。

  • 5. デジタルにおける評判全体を管理する

LLMのあなたのブランドに対する理解は、ウェブサイトだけに限定されません。あなたのデジタルフットプリント(オンライン上の足跡)全体から情報を合成します。 アクション: オンラインでの評判を積極的に監視し、管理します。顧客のレビュー、ニュース報道、ソーシャルメディアでの存在感はすべて、AIがあなたの信頼性を認識する要素となります。これらのプラットフォーム全体で肯定的に関与することは、LEOの中核的な活動です。

どうやって実行するのか?

  • 1. 明確で構造化されたコンテンツを使用する
    • Q&A、FAQ、または対話形式で書く(LLMはこの構造を好みます)。
    • 自然言語と短く直接的な文を使用する。
    • 複雑なトピックは消化しやすい単位に分解する。
  • 2. キーワードだけでなく、エンティティ(実体)に焦点を当てる
    • LLMは、単なるキーワードの一致以上に「概念」を理解します。
    • 自社ブランド、製品名、場所、業界、特定のサービスを明確に言及する。
    • コンテンツ全体で、ブランドや提供するサービスの呼び方を統一する。
  • 3. 信頼できる権威性の高い情報源に掲載する
    • LLMは、Wikipedia、GitHub、製品ドキュメント、ニュースメディア、フォーラムなど、信頼できる情報源からの高品質なデータに依存しています。
    • これらのスペースで自社ブランドやコンテンツをフィーチャーしてもらう。
    • ゲスト投稿、レビュー、引用、コミュニティへの貢献を検討する。
  • 4. 情報源(ナレッジソース)を更新・維持する
    • ウェブサイト、ドキュメント、および公開コンテンツを常に最新の状態に保つ。
    • LLMは多くの場合、キャッシュされたデータや過去にトレーニングされたデータから情報を引き出します。世に出ている情報が正確で新しいものであることを確認してください。
    • 可能な限り、構造化データやスキーママークアップの使用を検討する。
  • 5. 対話型SEOのテクニックを使用する
    • ユーザーがチャットボットや音声アシスタントに尋ねるような形で、クエリを予測する。
    • 例:単に「自動化ツール」とするのではなく、「B2Bに最適な自動化ツールはどれですか?」と書く。
  • 6. AIの応答を監視およびテストする
    • ChatGPT、Claude、Geminiなどに、自社のブランドや製品をどのように説明するかを尋ねる。
    • 回答が欠けていたり間違っていたりする場合は、コンテンツのギャップを特定し、ソース(情報源)の段階で修正する。
    • その種の質問により的確に答えるコンテンツを作成する。
  • 7. コンテキスト(背景)と他社比較を含める
    • LLMは物事の関係性を理解することでコンテンツを生成します。
    • 明確な比較(「当社のツールとX社の違い」など)、ユースケース、メリットを追加する。
    • これにより、関連する会話の中でモデルがあなたを表出(サーフェス)させやすくなります。
  • 8. 権威ある言葉と引用を使用する
    • 検証可能な主張、統計データ、信頼できる情報源からの証拠を使用する。
    • LLMは、専門知識や信頼性を反映したコンテンツを好む傾向があります。
  • 9. マルチフォーマットのコンテンツを作成する
    • LLMは多くの場合、記事、フォーラム、FAQ、製品マニュアルなど、多様なフォーマットでトレーニングされています。
    • ブログだけに頼らず、ドキュメント、リスティクル(リスト形式の記事)、用語集、文字起こし(トランスクリプト)などを活用する。
  • 10. チャネル全体で一貫性を保つ
    • 自社のウェブサイト、メディア報道、製品リスト、公開フォーラムなどで、ブランドメッセージと中核となる提供価値が同一であることを確認する。
    • LLMはあらゆる場所から点と点を結び付けます。それらの点が一致していることを確認してください。

LEOへの備え

LEOは単なるコンテンツのチェックリストではありません。それは部門横断的なビジネス戦略です。SEO、コンテンツ、PR、そして社内の専門家によるコラボレーションが必要です。目標は単により多くのコンテンツを公開することではなく、AIツールが認識し信頼できる公の権威性を構築することです。LEOはマーケティング費用としてではなく、AI時代における自社の評判への戦略的投資と見なされるべきです。

LEOに内在するリスクと課題

他の新しい専門分野と同様に、LEOにも課題が伴います。

  • アトリビューション(情報源の明記)の欠如 – AIは情報源を引用せずに回答することが多く、「ゼロクリック」による可視性の喪失につながります。
  • 誤解のリスク – LLMがコンテンツを誤解したり、過度に単純化したりして、ブランドの信頼を損なう可能性があります。
  • 測定の困難さ – 測定すべきクリックがない場合、ROIを追跡するのは困難です。

LEOのKPIとは?

困難ではありますが、測定が不可能なわけではありません。焦点は直接的なクリックから、影響力と権威性へと移さなければなりません。重要業績評価指標(KPI)には以下を含めるべきです。

  • AI回答におけるシェア・オブ・ボイス(SoV): 重要な対話型クエリにおいて、競合他社と比較して自社ブランドがどれくらいの頻度で引用されているかを追跡することは、影響力を測定するための極めて重要な新しい指標です(Broder)。
  • 指名検索の増加(ブランデッドサーチ・リフト): 自社ブランドを直接検索するユーザーの増加は、AIの回答の中で彼らがあなたの名前を目にしたことを示している可能性があります。
  • ビジネスインパクト: 最終的な目標は、これらをビジネス成果と関連付けることです。AIにおけるシェア・オブ・ボイスの増加は、半年間でデモのリクエスト、直接トラフィック、または営業認定リード(SQL)の増加につながっているか? このビジネスケースを構築することは、長期的な投資にとって極めて重要です。

テキストを超えて:未来はビジュアルと音声の検索

効果的なLEO戦略は先を見据えたものでなければなりません。AIはますますマルチモーダルになっており、テキストだけでなく、画像、動画、音声を理解・分析するようになっています(Google AI)。これらのフォーマットの最適化は次のフロンティアです。これには以下が含まれます。 動画の場合: 詳細なテキストベースの説明と文字起こし(トランスクリプト)を提供します。 画像の場合: 画像の内容を説明する、記述性の高い代替テキスト(altテキスト)とファイル名を使用します。 ポッドキャストの場合: AIが読み取ることができる完全な文字起こしを公開します。

検索におけるAIの台頭は、SEOの終わりではなく、その水準を引き上げるものです。

LEOは単なる可視性に関するものではありません。それは、あなたの業界において信頼できる「真実の源(source of truth)」になることです。単にクリックされやすいだけでなく、信頼性が高く、役立ち、明確に作成されたコンテンツが報われます。適応するブランドは、生き残る以上の成果を上げるでしょう。検索エンジンにおいてだけでなく、AIやそのユーザーの心の中において、「頼りになる回答(go-to answer)」として繁栄していくのです。 引用元

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