LLMOとは？AI検索の対策で、しなくていいこと・確かめること

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答で、自社の情報が正しく取り上げられ、参照されるようにする取り組みです。Googleは公式の文書で、Google検索の観点では、生成AI向けの最適化も「SEO であることに変わりはありません」と書いています。

上司から「うちもAI対策はしているの？」と聞かれ、LLMO対策の営業メールも届く。調べると「llms.txtを置くべき」という記事と「要らない」という記事が、どちらも上位に並んでいます。迷う方は多いはずです。

迷って当然です。なぜなら、「LLMOとは」で上位に並ぶ記事の多くは、LLMO対策を売る会社が書いたものだからです。私たちも、LLMO対策をお手伝いしている会社の一つです。一方でGoogleは、2026年5月に出した公式のガイドで、よく勧められる施策のいくつかを「する必要のないこと」として挙げています。

この記事では、Googleの公式ガイドとAIの会社の公式の説明をもとに、むずかしい言葉をかみくだいて整理しました。

こんなことで迷っていませんか

「LLMO対策の営業がたくさん来ます。うちもやるべきですか？」
急ぐべきかどうか、判断の軸がほしい。
「llms.txtは置いたほうがいいんですか？」
置くべきとも要らないとも書かれていて、どちらを信じればいいかわからない。
「AIに学習されたくない。でも、AIの回答には出てほしいです」
設定で分けられるのかを知りたい。
「お金をかけずに、うちがAIにどう答えられているか確かめられますか？」
上司に説明する前に、まず今の状態を自分で見ておきたい。

ひとつでも当てはまるなら、この記事が役に立つはずです。

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この記事でわかること

LLMOとは何か、AIO・GEOとの違い
Googleが「しなくていい」と書いていること（llms.txt・細切れの文章・AI向けの書き換えなど）
学習を断ることと、AIの検索の回答に出ないことの違い
自分の見え方を、無料で確かめる3つの方法
外に頼む前に確かめたいこと

LLMOとは、生成AIの回答で自社の情報が正しく取り上げられるようにする取り組み

LLMOは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略です。大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPTやGeminiのような、文章で質問に答えるAIの中心にある仕組みのことです。

LLMOは、こうしたAIの回答で自社の情報が正しく取り上げられるようにする取り組みを指します。公式に決まった定義はなく、業界で使われている呼び名です。

AIが答えを作る材料は2つ：覚えている知識と、その場で検索して読む情報

AIは、覚えている知識と、その場で検索して読む情報の2つを材料に答えます。

覚えている知識（学習）：AIを作るときに学んだ知識です。学んだ時点より新しいことは知りません
その場で検索して読む情報（参照）：質問を受けてからAIが検索してページを読み、答えを組み立てます。出典のリンクが付くのは主にこちらです

Googleによると、検索のAI機能（AIによる概要・AIモード）は、ふつうの検索と同じランキングと品質のしくみの上で動きます。関連する質問をいくつも同時に検索して（クエリファンアウト）、答えを組み立てます。

（出典：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」）

LLMO・AIO・GEO・AEOの違い：呼び名が違うだけで、目指すところは近い

LLMO・AIO・GEO・AEOは、どれも「AIの回答での見え方」を良くする取り組みを指す呼び名です。

呼び名	元の言葉	主な使われ方
LLMO	Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）	日本の解説記事でよく使われる
AIO	AI Optimization（AI最適化）／AI Overviews（GoogleのAIによる概要）の略	2つの意味で使われる。どちらの意味かは文脈で見分ける
GEO	Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）	2023年の論文の題名に使われた呼び名
AEO	Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）	質問に直接答える仕組み向け、という意味で使われる

（出典：GEOの論文 Aggarwal ほか「GEO: Generative Engine Optimization」（arXiv・2023年11月・英語））

この表が意味していること。

呼び名は4つありますが、別々の対策が4つあるわけではありません。GoogleのガイドはAEO・GEOという呼び名も取り上げ、Google検索の観点ではSEOと同じだとしています（次の章）。

なぜ今、LLMOが話題になっているのか

日本でも、生成AIを使う人が1年で大きく増えました。総務省の令和8年版情報通信白書（2025年度の調査）では、生成AIサービスを使ったことがある人は58.8%でした。前の年度の調査は26.7%です。

年代別では、15〜19歳が91.7%で最も高く、20〜29歳が78.2%でした。

ただし、2025年度の調査から15〜19歳が対象に加わりました（20歳以上に限ると52.2%）。また、これは「進学先をAIで調べている人」の割合ではありません。

（出典：総務省「令和8年版情報通信白書」第Ⅰ部第1章（PDF））

【重要】LLMOとSEOの違い：Googleは、Google検索ではSEOと変わらないと書いている

Googleの検索のAI機能について言えば、LLMOはSEOの延長です。新しく別の対策を始めるものではありません。

2026年5月15日に公開された生成AI検索向けの公式ガイドには、次のように書かれています。

Google 検索の観点から見ると、生成 AI 検索向けに最適化することは、検索エクスペリエンス向けに最適化することであるため、SEO であることに変わりはありません。

（出典：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」／Google検索セントラルブログ（ガイドの公開の告知）2026年5月15日（英語））

別のページでも、AIによる概要・AIモードに出るための追加の要件や特別な最適化はなく、AI用のテキストファイルや特別な構造化データ（ページの内容を機械に伝える書き方）も要らない、としています。

（出典：Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」）

SEOの基本は、こちらの記事でまとめています。

→ SEOとは？検索順位を上げるための基本

LLMOは、SEOという土台の上にある。Googleは生成AI向けの最適化もSEOだと書いている

ただし、ChatGPTやClaudeなどは別の会社のAIで、Googleの説明はそのまま当てはまりません。後の「入口」の章で説明します。

Googleが「しなくていい」と書いていること：よく勧められる施策を、原本で仕分ける

Googleは公式ガイドで、よく勧められるLLMO対策のいくつかを「する必要のないこと」として挙げています。営業で聞く施策と並べると、次のようになります（2026年11月4日時点）。

よく勧められる施策	Googleの公式ガイドの立場
llms.txt などAI向けのファイルを置く	必要ない。Google検索は使わない。ほかのサービスのために置くのは問題ない
文章をAI向けに細かく切り分ける（チャンク化）	必要ない。理想的なページの長さというものはない
AI向けに文章を書き換える・言い回しをそろえる	必要ない。AIは似た言葉の意味を理解する
不自然な言及（名前を出してもらうこと）を追い求める	見た目ほど役に立たない
構造化データにたくさん手をかける	生成AI検索のためには要らない。リッチリザルト（検索結果の見た目を変える表示）のためには引き続き勧める
質問の言い回しごとにページを量産する	主に順位やAIの回答を操作する目的なら、スパムのポリシー（大量生成されたコンテンツの不正使用）に当たる

（出典：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」）

この表が意味していること。

上の3行は、どれも営業でよく聞く施策です。Googleの検索のAI機能のためだけに、新しいファイルや書き換えを急ぐ必要はありません。

同じガイドには、「明示的な SEO をまったく行わなくても多くのコンテンツが成功を収めている」「このガイドに記載されているすべてのことを行う必要はありません」という文もあります。

つまり、こういうことです。

Google検索には、LLMOという名前の裏技はない。
人に役立つページを作るというSEOの基本が、そのまま答え。

llms.txtは「置いても害はないが、Google検索は使わない」

llms.txt（エルエルエムズ・テキスト）は、AIがサイトの中身をつかみやすくするための案内のファイルです。2024年9月に提案され、2026年8月に第2版へ改められました。

（出典：llms.txt の提案ページ（英語））

llms.txtは、提案されている書式の一つです。読むかどうかは、AIの会社しだいです。Googleは、検索では使わないと明言しています。一方で、ほかのサービスのために置くのは「まったく問題ありません」とも書いています。

正直にお伝えすると、パープルエックスのサイトにも llms.txt を置いています。ただし、AI対策の施策としては前に出していません。置いているのは、ほかのAIのサービスが読む場合に備えることと、主なページの案内図を整理しておくためです。置いたからAIに選ばれる、とは考えていません。

FAQの構造化データで、AIに選ばれるわけではない

「よくある質問に構造化データを付けるとAIに選ばれる」という説明も見かけますが、Googleは特別な構造化データは要らないと書いています。

さらに、FAQの構造化データによる検索結果の表示（FAQのリッチリザルト）は、2023年8月に政府・保健の権威あるサイトだけに絞られ、2026年5月7日からはGoogle検索に表示されなくなりました。

（出典：Google検索セントラル「ドキュメントの更新履歴」／Google検索セントラルブログ（2023年8月8日・英語））

よくある質問のページを作る目的は、AIではなく、質問を持って来た人に答えることです。

それでも確かめたいこと：ChatGPTなどは、会社ごとに入口（クローラー）が違う

Googleについては特別なことが要らなくても、ほかのAIの会社には、それぞれ別の入口があります。入口とは、ページを読みに来るプログラム（クローラー）のことです。

サイトには robots.txt（ロボッツ・テキスト）という、クローラーに「ここは読んでよい／読まないで」と伝えるファイルがあります。この設定で入口をうっかり閉じていると、そのAIの検索の回答に出なくなることがあります。

主な会社の入口は次のとおりです（2026年11月4日時点・各社の公式の説明による）。

会社	検索の回答に出すための入口	学習のための入口	利用者の操作で読みに来る入口
OpenAI（ChatGPT）	OAI-SearchBot	GPTBot	ChatGPT-User
Perplexity	PerplexityBot（学習には使わない）	—	Perplexity-User
Anthropic（Claude）	Claude-SearchBot	ClaudeBot	Claude-User
Google	Googlebot（ふつうの検索と同じ）	Google-Extended（印の名前。Geminiアプリの回答にも効く）	—

（出典：OpenAI公式（クローラーの説明）（英語）／Perplexity公式（クローラーの説明）（英語）／Anthropic公式ヘルプ（クローラーの説明）（英語）／Google検索セントラル「Google の一般的なクローラー」／Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」）

この表が意味していること。

左の2つの列を見てください。学習を断ることと、AIの検索の回答に出ないことは、別々の設定です。

OpenAIは、OAI-SearchBotを拒否したサイトは、ChatGPTの検索の回答に表示されない（ナビゲーション用のリンクとしては出ることがある）と書いています。一方、GPTBotを拒否するのは「学習に使わないでほしい」という意思表示で、検索とは別です
Anthropicは、Claude-SearchBotを止めると、検索での見え方や正確さが下がりうると書いています
GoogleのGoogle-Extendedは、別のクローラーではなく、robots.txtに書く「印の名前」です。Geminiの学習に加え、Geminiアプリが回答の材料にページを使うかも、この印で決まります。Google検索への掲載や順位には影響しないと書かれています

なお、OpenAIのChatGPT-Userにはrobots.txtが適用されないことがあり、PerplexityのPerplexity-Userは原則として従わないと書かれています。

つまり、こういうことです。

「AIに学習されたくない」なら、学習の入口だけを断る。
検索の入口まで閉じると、AIの回答で紹介される機会も一緒に減る。

サイトのアドレスの後ろに「/robots.txt」を付けて開くと、中身が見られます。上の表の名前（または、すべてを表す「*」）の行の下に、「Disallow: /」（すべて読まないで）と書かれていないかを見てください。直すときは、サイトの管理会社に相談するのが安全です。

学習を断るかは、それぞれの判断です。一例として、当社のサイトでは、AIの学習を原則として許可しています。AIが検索をせず覚えている知識だけで答える場面でも、名前が出る見込みを残すためです。

LLMOで本当に効くのは、よそに無い情報を、正しく一か所に置くこと

Googleがいちばん効くと書いているのは、独自性のある、価値の高いコンテンツです。どこにでもある説明ではなく、体験や一次情報、そのサイトにしか書けない視点のことです。

学校なら、学科ごとの学びの中身や卒業生の進路。医院なら、診療の方針や予約の方法。会社なら、施工の事例や、よく受ける相談とその答えです。こうした情報は、あなたの組織にしか書けません。

私たちが見たいくつかの学校では、学科名で聞くとよく名前が挙がるのに、卒業後の仕事や働き方で聞くと挙がりにくいことがありました。仕事や進路を具体的に書いたページは、こうした聞き方に答える材料になります。

私たちも学校には、卒業生の声のような一次情報を入れた記事を、必要な分だけ作ることを提案しています。低品質な記事を量産することはおすすめしていません。

Googleがページの質を見るE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の考え方とも重なります。

→ E-E-A-Tとは？SEOで重要な評価基準をわかりやすく

AIの回答は、事実と合っているとは限らない

LLMOの第一歩は、名前を出してもらうことより、AIの回答の間違いに気づくことです。

私たちは、学校のサイトの運用の支援やご相談の中で、AIに学校名を指定して質問し、回答を公式サイトの事実と照らしています。次のような例がありました。

所在地を繰り返し尋ねると、毎回ちがう住所が返ってくる学校
すでに廃止したコース名が、案内され続けている学校
実在しないURLを、公式サイトとして示された学校
学費は正しく答えるのに、PDFにだけ載せた入試日程は答えられなかった学校

AIの回答が事実と合っているかは、名前が出るかどうかより先に確かめたいことです。

学校・医院・会社で、まず整えたい4つ

すぐに直る保証はありませんが、AIが読む材料は正しくしておけます。

変わる情報は、日付を添えて一か所にまとめる：学費・募集の日程・診療時間・料金など。古いページが残っていると、AIがそちらを読む可能性があります
大事な情報は、PDFや画像だけにせず、ページの文字でも書く：Googleは「重要なコンテンツはテキスト形式で提示します」と書いています。PDFについてGoogleは触れていませんが、私たちの見立てでは、画像にした文字はAIが拾いにくく、PDFは読めても回答がゆれやすいと感じています
本当に聞かれた質問に、公式サイトで答える：電話や窓口でよく聞かれることを、よくある質問のページにします
Googleビジネスプロフィールを最新にする：Googleは、AI機能で成功するためのヒントとして、ビジネスプロフィールを最新に保つことを挙げています。私たちが見た例では、大学と校舎を共有している専門学校で、Googleマップの口コミが大学のものと混ざっていました

（出典：Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」／Google検索セントラルブログ（AI機能で成功するためのヒント）2025年5月21日（英語））

Googleビジネスプロフィールと地図での見え方は、こちらでまとめています。

→ MEOとは？SEOとの違いとGoogleマップ集客の基本

大学・専門学校の方へ：学校のAI検索対策を含む支援は、外部広報顧問プランとしてご案内しています。

→ 大学・専門学校向けの外部広報顧問プランについて見る

自分の見え方は、無料で確かめられる：LLMO対策の前に見る3つの方法

LLMO対策を考える前に、今の見え方を無料で確かめられます。

① Search Consoleの「生成AIパフォーマンスレポート」

Search Console（サーチコンソール）は、Googleが無料で出している、検索での見え方を確かめる道具です。2026年8月31日から、すべてのサイトで「生成 AI パフォーマンスレポート」が使えるようになりました。

このレポートでは、AIによる概要・AIモードで、自社のサイトへのリンクが表示された回数を見られます。ヘルプに書かれている指標は、今のところ表示回数です（2026年11月4日時点）。

（出典：Google検索セントラルブログ（生成AIパフォーマンスレポートの告知）2026年6月3日（英語）／Search Console ヘルプ）

② AIに自分の名前で聞き、公式サイトの事実と照らす

ChatGPTやGeminiに自分の名前を入れて、所在地・サービスの内容・公式サイトのアドレスなど、確かめやすいことから聞いてみます。

生成AIの回答は、同じ質問でも毎回ゆれます。1回の答えで判断せず、聞き方を変えて、繰り返し尋ねてください。答えを公式サイトと照らし、違っていたところをメモしておくと、どのページを直すかの手がかりになります。

ある大学の広報の方からは、複数の会社のAI調査の結果が互いに違い、ご自身で試した結果とも違ったとうかがいました。どれかが誤りというより、回答がゆれるためだと私たちは見ています。

③ アクセス解析で、AIから来た訪問を見る

Googleアナリティクス（GA4）では、ChatGPTやGeminiなどから来た訪問が「AI アシスタント」という区分（チャネル）にまとまって表示されます。GoogleのAIによる概要・AIモードから来た訪問は、この区分には含まれません。

（出典：Google アナリティクスヘルプ「デフォルトチャネルグループ」）

見たいのは、訪問の数より、その先の行動

AIの回答で用が足りると、サイトへの訪問は減ることがあります。だからこそ、訪問の数だけでなく、資料請求や問い合わせにつながったかを見ることが大切です。

私たちが支援している、ある学校の例です。前年の同じ月と比べて、アクセス数は1割以上減りました。一方で、コンバージョン率（訪問のうち申し込みにつながった割合）は約1.6倍、コンバージョン数は約4割増えました。アクセスが減っても、申し込みは伸ばせます。

※ある支援先の、前年同月比の伸び率です。サイトの運用やGoogleマップの対策などを合わせた結果で、AI検索の対策だけによるものではありません。同様の成果を保証するものではありません。

別の例もあります。ある専門学校では、AIのサービスから来た訪問から、初めて資料請求などの申し込みが生まれた月がありました。AIからの訪問はまだ少なくても、申し込みにつながることがあります。

AI検索での見え方を、いっしょに整えます
人にも検索にも分かりやすいページづくりを土台に、SEO・LLMO対策をお手伝いしています。
→ SEO・LLMO対策について見る

LLMO対策を外に頼む前に、確かめたいこと

Googleは、第三者のSEOやAEO・GEOのサービスを評価（承認）していないと書いています。Googleの内部のランキングのデータを使えるツールもない、と公式に書いています。そのうえで、Search Consoleを使うよう強く勧めています。

（出典：Google検索セントラル（第三者のSEOのアドバイス・ツールについて））

次のような説明には、いったん立ち止まってください。

「AIに確実に紹介されるようにします」と、成果を約束する
「Googleの内部のデータで、AIの評価を測れます」と言う
「llms.txtを置けば、AIに選ばれます」と言う
チェック項目が「あるか、ないか」だけで高い点を付ける診断を示す

頼む先には、次の4つを聞くと見当がつきます。

何を直すのか。それは人にとっても読みやすくなる作業か
効果をどう確かめるのか。Search Consoleのような公式の道具も使うか
AIの回答の間違いに、どう気づき、どう直すのか
今のサイトのどこが足りないかを、具体的に言えるか

学校の方からも、AI対策の提案を受けたが、自分たちのサイトのどこが足りないかの話はなかった、と聞いたことがあります。

上司への報告の例文

上司から「うちもAI対策を」と言われたときは、次のように報告できます。

LLMO（AI検索の対策）について、Googleの公式の説明を確かめました。
Googleは、Google検索については、生成AI向けの最適化もSEOと変わらないとしており、
llms.txtなどの特別なファイルや、AI向けの書き換えは必要ないと書いています。
そこで、まず次の3つを確かめます。
1. robots.txtで、AIの検索の入口を閉じていないか
2. AIに学校名を聞いたときの回答が、公式サイトの事実と合っているか
3. Search Consoleの生成AIパフォーマンス レポートで、今の表示回数
そのうえで、外部に頼むかどうかを判断します。

状況別の「まずやること」

あなたの状況	まずやること	外に頼むか
LLMO対策の営業がたくさん来る	この記事の「しなくていいこと」の表と照らす	急がなくていい
AIに学習されたくない	学習の入口だけを断り、検索の入口は開けておく	サイトの管理会社に設定を相談
AIの回答に間違いがある	公式サイトの該当ページを、日付を添えて最新にする	直す範囲が広いなら相談
今の見え方がわからない	Search Consoleのレポートと、AIに自分で聞く	まずは自分で
公式サイトの情報が古い・散らばっている	ページの整理から始める	相談してよい

【正直に】LLMO対策は、多くを自分たちでできる

先に正直にお伝えすると、AIの回答は、それぞれのAIの会社の仕組みが決めます。私たちを含め、外から思いどおりに変えることはできません。AIに紹介されることも、お約束はできません。Googleも、外部のツールは成果を保証できず、サービスを使っても上位に表示されるとは限らない、と書いています。

この記事に書いたことの多くは、費用をかけずに自分たちで始められます。

ある学校からは、「半年ほど教わって、あとは自分たちでやれる形にしたい」という声をいただいたことがあります。ただ、AIの対策は日々変わり、「これをやれば終わり」という決まった型はまだありません。だからこそ、この記事に書いた確かめ方を、まず自分たちの手元に持っておくことをおすすめします。

人にも検索にも分かりやすい構造に整える

そのうえで、手が足りないところをお手伝いします。私たちがLLMO対策と呼んでいる作業は、AI向けの特別な書き換えではなく、人にも検索にも分かりやすい構造に整えることです。見出しで答えを言う、変わる情報に日付を添える、散らばった情報を一か所にまとめる、といった作業です。

よくある質問

Q. LLMO対策は、やるべきですか？

多くの場合、新しい対策を急ぐより、SEOの基本を見直すことが先です。まずは、AIの検索の入口を閉じていないか、AIの回答が事実と合っているかを確かめてください。

Q. LLMO対策の費用はどのくらいですか？

何にお金がかかるかは、直す量と続け方で変わります。主にかかるのは、ページの整理や書き直しの作業と、見え方を確かめ続ける手間です。パープルエックスの料金の考え方は、SEO・LLMO対策のページの料金欄をご覧ください。

Q. llms.txtは置いたほうがいいですか？

置いても害はありませんが、置けば選ばれるものではありません。Googleは、検索では llms.txt を使わないと明言しています。

Q. AIに学習されたくないのですが、検索の回答には出たいです。できますか？

はい、設定を分けられます。OpenAIやAnthropicは、学習の入口と検索の入口を別々に用意しています。robots.txtで学習の入口だけを断り、検索の入口は開けておきます。ただしGoogleのGoogle-Extendedは、断るとGeminiアプリの回答の材料にも使われなくなります。

Q. 無料でLLMOの効果を測る方法はありますか？

はい、GoogleのSearch Consoleの「生成 AI パフォーマンスレポート」が無料で使えます。AIによる概要・AIモードで、サイトへのリンクが表示された回数を見られます。GA4では、ChatGPTなどから来た訪問を「AI アシスタント」の区分で見られます。

まとめ

LLMOとは、生成AIの回答で自社の情報が正しく取り上げられるようにする取り組み
Googleは、Google検索については、生成AI向けの最適化もSEOと変わらないと書いている
llms.txt・細切れの文章・AI向けの書き換えは、Google検索のためには要らない
学習を断ることと、AIの検索の回答に出ないことは、別の設定
効くのは、よそに無い情報を正しく一か所に置くこと。まずAIの回答の間違いに気づく
今の見え方は、Search ConsoleとAIへの質問で、無料で確かめられる

AIに選ばれるための近道は、ありません。けれど、AIに選ばれる前に、人に選ばれる情報を正しく届けることは、今日からできます。それが、AIの時代にもホームページが果たす役目だと、私たちは考えています。

まずは、今の見え方のことをお聞かせください

気になっていることから、お聞かせください。急いで始める必要があるかどうかも、正直にお伝えします。
無料で相談する

「まだ相談するほどではない」という方は
→ SEO・LLMO対策について見る
→ 大学・専門学校向けの外部広報顧問プランについて見る

もっと知りたい方へ
→ SEOとは？検索順位を上げるための基本
→ MEOとは？SEOとの違いとGoogleマップ集客の基本