SEO対策

AI時代を先取り!LLMOとAIOが検索順位を変える「裏側」と、即実践できる次世代SEO施策

SEO対策

検索順位が変わる! LLMO・AIOとは?次世代SEO AI検索に選ばれる「裏側」を解説

「Google検索で、AIが回答を自動生成するようになってからクリック率が下がった」
「ChatGPTなどのAIに、自社のサービスをおすすめしてもらうにはどうすればいい?」

2026年、GoogleのAIO(AI Overviews)やSearchGPTなどの「AI検索」が普及し、私たちの情報収集スタイルは「検索(Search)」から「対話(Ask)」へとシフトしました。これに伴い、従来のSEOだけではカバーできない新たな領域、「LLMO(大規模言語モデル最適化)」「AIO(AIアンサーエンジン最適化)」への対応が急務となっています。

米国の調査会社Gartnerは、「2026年までに、従来型の検索エンジンからのトラフィック量は25%減少する」という衝撃的な予測を発表しました。本記事では、AI時代に検索順位が決まる「裏側の仕組み」と、AIからも人間からも選ばれるために今すぐ実践できる次世代のSEO施策について解説します。

出典:Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026 – Gartner

SEO、AIO、LLMOの違いとは?用語と仕組みを整理

まずは、言葉の定義を明確にしましょう。これらは別々のものではなく、SEOという土台の上に積み重なる概念です。

用語 対象・目的 対策の鍵となる要素
SEO
検索エンジン最適化
Googleなどの検索エンジン
検索結果の上位にリンクを表示させる。
キーワード、ドメインパワー、コンテンツの網羅性、外部リンク
AIO
AIアンサーエンジン最適化
AIO(Google)など
AIが生成する「回答」の参照元として引用される。
構造化データ、結論ファースト、信頼できる一次情報、Q&A構造
LLMO
大規模言語モデル最適化
ChatGPT、Gemini等のLLM
AIの学習データに基づき「おすすめ」として紹介される。
ブランド認知(サイテーション)、情報の論理性、Web上の評判、一貫性

従来のSEOが「10本のリンクの中に選ばれる競争」だとすれば、AIOやLLMOは「AIが生成するたった一つの回答(の参照元)に選ばれる競争」と言えます。ここに食い込むことができれば、購買意欲の非常に高いユーザーを効率的に獲得できるチャンスがあります。

AIはどのように「回答」を選んでいるのか?(裏側の仕組み)

なぜAIはあるサイトを引用し、あるサイトを無視するのでしょうか。AI(特に検索機能を持つRAG技術)は、以下の基準を重視して情報をピックアップしています。

1. 情報の「構造」が理解しやすいか

AIは人間のように行間を読みません。「質問(Q)」に対して「結論(A)」が明確か、そしてそれが「表(テーブル)」や「リスト」で整理されているかを機械的に判断します。ダラダラと長いだけの文章は、AIにとって読み取りにくい情報となります。

2. 「エンティティ(実体)」として定義されているか

AIはネット上の情報を繋ぎ合わせ、知識グラフを構築しています。「digrartは、大阪のWeb制作会社である」というように、主語と述語の関係(エンティティ)がWeb上で明確に定義されている情報源を優先します。

3. E-E-A-T(信頼性・実体験)が担保されているか

GoogleのAIOも、ハルシネーション(嘘の回答)を防ぐために、信頼性の高いドメインを優先的に参照します。Googleの「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」ガイドラインに基づき、運営者情報が明確なサイトは、AIにとっても「安全な引用元」と判断されます。

即実践できる!AIO・LLMO対応の次世代SEO施策4選

では、具体的にWebサイトをどのように改善すればよいのでしょうか。今すぐ着手できる4つの施策をご紹介します。

① コンテンツを「Q&A形式」で構造化する

ユーザーが検索しそうな質問を見出しにし、その直後に簡潔な「結論」を記述しましょう。AIは「質問と回答のセット」を好んで抽出します。遠回しな表現は避け、一読して答えがわかる記述が有効です。

💡 ユーザー心理(検索意図)を深く理解したい方へ
AIに的確な回答をさせるためには、そもそも「ユーザーが何を求めて検索したのか」という本質を理解しておくことが不可欠です。
関連記事:検索意図(インサイト)とは?SEOで無視できない4つの分類と調べ方

② 構造化データ(Schema Markup)の実装

構造化データとは、HTMLの中に「ここは会社名です」といったメタ情報を記述し、検索エンジンに正確に内容を伝える技術です。これを実装することで、AIがサイト内の情報を正確に認識し、引用される確率が飛躍的に高まります。

参考:構造化データの仕組みについて – Google 検索セントラル

③ AIには真似できない「一次情報」の強化

どこかのサイトをリライトしただけの情報は、AIによって統合・省略されてしまいます。「自社の失敗事例」「独自の調査データ」「お客様の生の声」など、Web上に御社にしかないオリジナルデータを発信してください。

④ サイテーション(言及)の獲得

SNSやプレスリリースなどで「大阪のホームページ制作ならdigrart」と言及される機会を増やしましょう。Web全体での出現頻度(サイテーション)が高まるほど、AIの学習データとして定着しやすくなります。

2026年に向けたWebサイト運用のチェックリスト

AIに「信頼できる情報源」として正しく引用されるための、技術的・構造的なチェック項目をまとめました。

技術項目 AIに「引用」されるための実装ポイント
構造化データ JSON-LD(Organization, FAQ等)を漏れなく実装し、情報の意味をAIに直接伝える。
論理的な文章構造 H2・H3タグを適切に使い、結論(A)を質問(Q)の直後に配置する構造を徹底する。
セマンティック設計 専門用語を適切に含み、周辺の関連キーワードを網羅して文脈の理解を助ける設計にする。
INP(応答性)対策 AIボットが巡回しやすく、ユーザーの操作に即座に反応する軽量なコード構成を維持する。

参考:令和6年版 情報通信白書 – 総務省

AI検索(AIO)に対応した最新のSEO戦略や、Webサイトの抜本的な見直しをご検討の方は、ぜひ一度digrartへご相談ください。AI・検索エンジンの両方から評価される、強いサイト設計をご提案いたします。

Webサイトの成果が伸び悩んでいるなら、その原因を数値で明らかにしませんか?
大阪の企業様を中心に、SEO、UI/UX、競合比較など多角的な視点でサイトを診断いたします。
無料相談・SEO診断はこちらから
関連サービス:大阪のSEO対策・検索集客支援

この記事を書いた人

digrart編集部

大阪市中央区にて2009年よりWeb制作・運用支援を行い、1,000件以上の実績を持つWeb制作会社「digrart(ディグラート)」編集部が、本記事を執筆・監修しています。
現場で培った豊富な知見を活かし、Webサイト制作、ECサイト制作、SEO対策、Webコンサルティングの実践的なハウツーをお届けします。
初心者からプロまで、Web戦略の成功をサポートする実務ベースの情報が満載です。

facebook X

関連記事

ブログ一覧に戻る