●この記事のポイント ・グーグルが重視する指標であるEEATからさらに深掘りして、LLMが探索してくるように信頼性を上げる ・LLMの検索結果として引っ張られるためにはストーリー性や文脈性があるコンテンツを用意 ・グーグルでのキーワード検索が速いスピードでLLMに置き換わっているという状況ではない

　昨年（2024年）に「AI Overviews」をリリースし、一部のキーワード検索について機械学習モデルを活用した検索結果・要約情報をページ上位に表示させるようになったグーグル。先月には米国で「AIモード」をリリースするなどAI検索に注力する姿勢をみせている。世界でOpenAIの生成AIモデル「ChatGPT」などを利用する動きが広まるなか、検索エンジンの利用が減少して従来のSEO対策の有効性が低下したり、ネット関連のサービスを手掛ける企業がサイトへの流入減などの影響を受けるのではないかという見方も出ている。

　前編記事では、AIやLLMへの最適化対策として「LLMO」「GEO」「AI SEO」といったキーワードも注目されているなか、SEOとは何が違うのか、また、企業はすぐにでも本格的にLLMOに取り組む必要があるのかを検証した。今回の後編記事では、引き続きLLMOの必要性や、LLMでの検索への対策を検討する上でカギとなる点などを、専門家への見解を交えて追ってみたい。

●目次

LLMOとして対策すべきこと

　企業はすぐにでも本格的にLLMOに取り組む必要があるのか。前編記事で、カスタムAI開発などを通じてクライアントの課題解決を行う株式会社Laboro.AIの執行役員マーケティング部長、和田氏は「企業側としての対策は、これまでとあまり変わらないのではないか」「ただ、GEOやLLMO、AIエージェントの仕組みなどを知った上で従来と同じことをやるのと、知らないでやるのとでは、対策の仕方や結果は微妙に変わってくるとも考えられます」と語っていたが、Laboro.AIのソリューションデザイン部、シニアソリューションデザイナの白鳥氏は「LLMOとして対策すべきことは、いろいろとあるのではないか」という。

「ChatGPTもAI Overviewsも、ユーザーが欲しい情報がそのまま出てくるので、その情報のもとをたどる必要がないということなんですが、一方で、引用元がどこなのかがLLMから出されるので、企業側としてはそこに自社のURLが載るのか載らないのかという点は、かなり重要になってくると思います。では、そこに載せようとした時に、グーグルが重視する指標であるEEAT（Experience＜経験＞・Expertise＜専門性＞・Authoritativeness＜権威性＞・Trustworthiness＜信頼性＞）からさらに深掘りして、LLMが探索してくるように一次情報をきちんと載せるとか、LLMは文脈単位で理解するので一つのURLに対して一つの主張、一つの出典があるようにしてシンプルで参照されやすいようにしたり、エンティティも同じワーディングをしたりして、信頼性を上げておくと、引っ張られやすくなるというのが、LLMの特性上あるかなと思っています。

　FAQをきちんと分かりやすく載せましょうというのは、従来のSEO対策でやられていたことですが、これをGEOやLLMOとしてやりましょうという観点は、あまりなかった気がしていまして、そこは目新しい話だと感じます」