LLMO 2タイプ戦略 — 検索連携型 vs 会話型AI

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization） とは、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの生成AIに、自社の情報を正確に・好意的に引用・推薦させるための最適化です。AEO（Answer Engine Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と同義で使われることが多い用語です。

「SEOが検索エンジンのランキングを上げる施策であるのに対し、LLMOはAIが生成する回答の中に自社の情報を含めるための施策です」（LANY）

2タイプに分けて考える理由

生成AIは大きく検索連携型と会話型に分かれ、参照する情報源・評価基準・対策手法が異なります。どちらか一方だけ対策しても、全体のAI露出は半分しかカバーできません。

タイプ① 検索連携型AI（Google AI Overviews 等）

仕組み

Google検索結果の上位ページから情報を抽出し、AIが要約回答を生成します。SEO順位が前提条件に近い位置づけです。

主要KPI

AI Overviewsへの**引用（Citation）** — リンク付きで表示
引用ページからのクリック（ただしCTRは従来より34.5%低下する調査あり）

対策の核心

関連クエリでAI Overviewsが出るか分析
検索20位以内のページをAIフレンドリーにリライト
FAQPage・HowTo等のSchema.org実装
クエリファンアウトを想定した多角的コンテンツ

タイプ② 会話型AI（ChatGPT / Gemini / Perplexity 等）

仕組み

独自クロール・学習データ・リアルタイムWeb検索を組み合わせて回答します。Google順位だけでは説明できない露出があります。

主要KPI

**言及（Mention）** — 回答本文にブランド名が登場するか
情報の正確性 — AIが自社について誤った情報を述べていないか

対策の核心

技術基盤（構造化データ・サイト速度・エンティティ一貫性）
オリジナルデータ・調査レポートの公開
第三者メディア・口コミ・専門家評価（PR）
全チャネルでのNAP（名称・住所・電話）統一

LANY社の問い合わせの約17%がChatGPT/Gemini経由の認知というデータも、会話型AIがBtoBリード獲得チャネルとして確立しつつあることを示しています。

SEO vs LLMO 比較表

比較軸	SEO	LLMO / AEO
対象	Google・Bing	ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews
目的	検索結果で上位表示	AI回答への引用・推薦
評価	順位・CTR・被リンク	引用率・言及率・情報正確性
コンテンツ	キーワード最適化	ファクト密度・構造化・E-E-A-T
成功の形	クリックされる	「〇〇社がおすすめ」とAIが答える

自社の優先タイプの見極め方

状況	優先タイプ
BtoBで「〇〇おすすめツール」系のGoogle検索が多い	タイプ①（AI Overviews）
購買前にChatGPTに相談する業界（SaaS・コンサル・人材）	タイプ②（会話型）
インバウンド・旅行・ホテル	両方（旅程計画は会話型、エリア検索は連携型）
すでにSEO上位のコンテンツ資産がある	タイプ①のリライトから着手

参考文献

[LLMOとは？SEOとの違いや具体的な施策を徹底解説 — LANY](https://www.lany.co.jp/blog/llmo-aio)
[AI Overviewsとは？SEOへの影響と対策 — LANY](https://www.lany.co.jp/blog/ai-overview)

本記事はAEO総研編集部が公開情報をもとに執筆しました。