これからのSEOの常識。Googleに評価されるLLMO（GEO）対策の全て

GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）の登場により、従来のSEO対策は大きな転換点を迎えています。「LLMO（GEO）対策」という新しい言葉に、何をすべきか不安を感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、これからの検索エンジンに評価されるLLMO対策の全てを、具体的な実践方法まで踏み込んで徹底解説します。結論から言えば、LLMO対策の核心とは、小手先のテクニックではなく、E-E-A-Tを最高レベルで満たした「情報の質」と、AIが正しく文脈を理解できる「サイト構造」を構築することに他なりません。この記事を最後まで読めば、変化する検索エンジンで勝ち残るための、明確な道筋が見えるはずです。

LLMO（GEO）対策とは そもそも何かを分かりやすく解説

「LLMO（GEO）対策」という言葉を初めて耳にする方も多いかもしれません。これは、ChatGPTに代表される生成AIの台頭によって生まれた、これからのSEOにおける新しい常識です。Googleが検索体験に生成AIを統合した「SGE（Search Generative Experience）」の導入を進める今、このLLMO（GEO）対策を理解し実践することは、Webサイトの未来を大きく左右します。この章では、LLMO（GEO）対策の基本から、なぜ今重要なのかまでを分かりやすく解説します。

LLMOとGEOの基本的な意味

LLMO（GEO）対策を理解するためには、まず「LLMO」と「GEO」それぞれの言葉の意味を知る必要があります。これらは密接に関連しており、しばしば同義で語られますが、厳密には指し示す対象が異なります。

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成したり要約したりできるAIのことです。具体的には、OpenAI社のChatGPTやGoogle社のGeminiなどがこれにあたります。LLMOとは、これらのAIが回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツを情報源として引用・参照されやすくするための施策全般を指します。

一方、GEOは「Generative Engine Optimization」の略で、「生成エンジン最適化」を意味します。生成エンジンとは、GoogleのSGEのように、検索エンジンに組み込まれた生成AI機能のことです。GEOは、SGEなどが生成する検索結果（AIスナップショット）において、自社の情報を有利な形で表示させるための最適化施策を指します。つまり、LLMOがAIモデルそのものへの最適化を指すのに対し、GEOはAIが搭載された検索エンジンという「場」への最適化を指す、というニュアンスの違いがあります。

本記事では、これらを包括した概念として「LLMO（GEO）対策」と呼び、解説を進めていきます。

従来のSEOとLLMO（GEO）対策の決定的な違い

LLMO（GEO）対策は、従来のSEOを全く不要にするものではありません。むしろ、従来のSEOの土台の上に成り立つ、より発展的な概念です。では、具体的に何が違うのでしょうか。両者の違いを以下の表にまとめました。

比較項目	従来のSEO	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索アルゴリズム（ランキング要因）	大規模言語モデル（LLM）／生成AIエンジン
目指すゴール	検索結果ページでの上位表示（10本の青いリンク内）	AIが生成する回答（AIスナップショット）での引用・参照
主な評価ポイント	キーワードとの関連性、被リンクの質と量、技術的な健全性	情報の信頼性（E-E-A-T）、文脈の網羅性、一次情報としての独自性
ユーザーの行動	検索結果をクリックし、Webサイトへ流入	検索結果画面で回答を完結（ゼロクリックサーチの増加）

従来のSEOが、Googleの検索アルゴリズムを分析し、検索結果のリストでいかに上位に表示されるかを目指す「ランキング争い」だったのに対し、LLMO（GEO）対策は、AIという新たな“情報編集者”にいかにして自社の情報を高く評価させ、その回答に採用してもらうかという「情報源としての競争」にシフトします。ユーザーがサイトを訪れずとも情報を得られるようになるため、Webサイトへの流入（トラフィック）だけでなく、AIの回答に引用されること自体が、ブランドの認知度や権威性を示す重要な指標となるのです。

GoogleのSGE登場でLLMO（GEO）対策が重要になる理由

LLMO（GEO）対策が今、急激に注目を集めている最大の理由は、Googleが本格導入を進める「SGE（Search Generative Experience）」の存在です。

SGEとは、ユーザーが検索窓にキーワードを入力すると、従来の検索結果の上に、AIがWeb上の情報を要約して生成した「AIスナップショット」と呼ばれる回答を表示する新しい検索体験です。これにより、ユーザーは複数のサイトを巡ることなく、検索結果画面だけで直接的な答えを得られるようになります。

このSGEの登場は、SEOの世界に3つの大きな変化をもたらします。

1. 検索結果の“一等地”の占有
   AIスナップショットは検索結果の最上部に表示されるため、従来のオーガニック検索枠は下に追いやられます。つまり、たとえ検索順位で1位を獲得しても、ユーザーの目に触れる機会が激減する可能性があります。
2. ゼロクリックサーチの加速
   AIが簡潔な答えを提示してくれるため、ユーザーはわざわざリンクをクリックしてサイトを訪問する必要がなくなります。これにより、Webサイトへのトラフィックが全体的に減少する「トラフィックレス時代」が到来する可能性が指摘されています。
3. 情報源としての新たな競争
   AIスナップショットには、回答の根拠となったWebサイトへのリンクが表示されます。ここに表示されるかどうかで、自社サイトへの流入数や、自社ブランドの信頼性が大きく変わってきます。

これらの変化に適応し、これからも検索エンジン経由でユーザーにリーチし続けるためには、もはや従来通りのSEOだけでは不十分です。AIスナップショットという新しい“舞台”でいかにして自社の情報を目立たせるか。そのための戦略こそがLLMO（GEO）対策であり、SGEが本格的に普及する前に準備を始めることが、競合他社に差をつけるための絶対条件なのです。

Googleに評価されるLLMO（GEO）対策の3つの基本原則

LLMO（大規模言語モデル最適化）やGEO（生成エンジン最適化）がSEOの新たな潮流となる中、従来のテクニックだけでは通用しなくなってきています。これからの検索エンジンは、単にキーワードに合致するページを提示するだけでなく、ユーザーの質問に対してAIが生成した「答え」を直接提示する時代へと移行しつつあります。この変化に対応するためには、GoogleのAIが「信頼できる情報源」としてあなたのコンテンツを評価し、引用したくなるような質を備えることが不可欠です。ここでは、そのための核となる3つの基本原則を詳しく解説します。

E-E-A-Tの重要性がさらに高まる

Googleがコンテンツの品質を評価する上で長年重視してきた「E-A-T（専門性・権威性・信頼性）」に、新たに「E（経験）」が加わり、「E-E-A-T」となりました。AIが生成する回答の品質と信頼性を担保するため、Googleはその根拠となるコンテンツのE-E-A-Tをこれまで以上に厳しく評価します。なぜなら、AIは事実と虚偽を完全に見分けることができず、その学習元となる情報の質に大きく依存するからです。SGE（Search Generative Experience）の回答スナップショットにあなたのコンテンツが引用されるためには、E-E-A-Tを満たしていることが絶対条件となるのです。

経験 Experience

「経験」は、コンテンツの作成者がそのトピックについて実際に体験したことを示しているかどうかを評価する指標です。AIには決して真似できない、人間ならではの価値がここにあります。例えば、製品レビューであれば実際に使用した感想、旅行ガイドであれば実際に訪れた場所の写真やエピソードなど、一次的な体験に基づいた具体的な情報を提供することが極めて重要です。これにより、コンテンツに深みと独自性が生まれ、AIとユーザーの両方から高い評価を得ることができます。

専門性 Expertise

「専門性」は、特定のトピックに関する深い知識やスキルを持っていることを示します。LLMO/GEO対策においては、サイト全体で特定のテーマに一貫して取り組み、その分野の専門家であることを示す必要があります。表層的な情報の羅列ではなく、専門的な知見に基づいた独自の分析や考察を加えることで、他のコンテンツとの差別化を図ります。AIは、サイト内のコンテンツ群からそのサイトが何の専門家であるかを判断し、専門性が高いと認識したサイトの情報を優先的に参照する傾向があります。

権威性 Authoritativeness

「権威性」は、コンテンツの作成者やサイトが、その分野の第一人者として広く認識されているかを示す指標です。権威性は、自分自身で主張するものではなく、第三者からの評価によって築かれます。具体的には、公的機関、大学、業界の権威あるメディアなど、信頼性の高いサイトからの被リンクや言及（サイテーション）が重要なシグナルとなります。AIはこれらの外部からの評価を分析し、コンテンツの権威性を判断します。

信頼性 Trustworthiness

「信頼性」は、情報が正確であり、ユーザーが安心してサイトを利用できるかを示す、E-E-A-Tの土台となる要素です。特に、人々の幸福、健康、経済的安定に影響を与える可能性のあるYMYL（Your Money or Your Life）領域では、信頼性の担保が不可欠です。運営者情報の明記、問い合わせ先の設置、情報の出典や根拠の提示、プライバシーポリシーの公開などを徹底することで、サイトの透明性を高め、AIとユーザーからの信頼を獲得することができます。

AIが理解しやすいコンテンツ構造

LLMO/GEO対策では、人間が読みやすいだけでなく、AIがコンテンツの内容を正確に、かつ効率的に理解できる構造にすることが求められます。AIはHTMLタグを手がかりに、文章の構造や情報の階層、各要素の関係性を解析します。論理的で整理されたコンテンツ構造は、AIが情報の要点を抽出し、SGEの回答を生成する際の精度を大きく左右します。見出しの階層（h2, h3, h4…）を正しく使用し、文章の骨格を明確に伝えましょう。また、関連する情報を表でまとめたり、手順をリストで示したりすることも、AIの理解を助ける上で非常に有効です。

評価項目	AIが理解しやすい構造（良い例）	AIが理解しにくい構造（悪い例）
見出し	h2→h3→h4のように階層を正しく使う	h2の次にh4が来るなど、階層を無視している。見た目のデザインだけでhタグを使っている。
リスト	手順や項目を<ol>や<ul>タグで箇条書きにする	箇条書きにすべき内容を、改行（<br>）や記号（・、■）を使って文章中で表現している。
情報整理	スペック比較やメリット・デメリットなどを<table>タグで表にまとめる	表にすべき情報を、長い文章でだらだらと説明している。

一次情報源としての独自性と信頼性

AIは既存のWeb上の情報を学習して回答を生成します。つまり、どこにでもあるような情報の焼き直しや、単なる情報の寄せ集めだけでは、AIにとっての価値は低く、評価されにくくなります。これからのLLMO/GEO時代で生き残るためには、あなたのサイトでしか得られない「一次情報」を発信し、AIにとっての新たな知識の源泉となることが重要です。一次情報とは、独自の調査データ、自社で行ったアンケート結果、専門家へのインタビュー、独自の分析や考察などを指します。このような独自性の高いコンテンツは、他サイトとの明確な差別化要因となり、AIが回答を生成する際の引用元として選ばれる可能性を飛躍的に高めます。一次情報源であることは、E-E-A-Tの「経験」と「専門性」を証明する最も強力な手段でもあるのです。

明日から実践できる具体的なLLMO（GEO）対策

LLMO（GEO）対策の理論を理解したところで、次はその具体的な実践方法について解説します。ここでは「コンテンツ作成」「テクニカルSEO」「外部施策とブランディング」という3つの側面に分け、明日からでも着手できる具体的なアクションプランを提示します。これらの施策は相互に関連し合っており、総合的に取り組むことで、Googleの生成AIから高く評価されるサイトを構築できます。

コンテンツ作成におけるLLMO（GEO）対策

コンテンツは、ユーザーとAIの両方にとって最も重要な接点です。AIが情報を理解しやすく、かつ生成AIの回答（SGEのスナップショットなど）に引用されやすいコンテンツを作成するためのライティング術と、E-E-A-TをAIに伝えるための情報明示について解説します。

AIの回答に引用されるためのライティング術

AIは、ユーザーの質問に対して最も的確で信頼できる答えをWeb上から探して提示します。自社のコンテンツをその「答え」として引用してもらうためには、AIが内容を正確に解釈できるような書き方が不可欠です。以下のポイントを意識してライティングを行いましょう。

ライティングのポイント	具体的な実践方法	LLMO（GEO）対策としての効果
結論ファースト（PREP法）	見出しや段落の冒頭で、まず結論や要点を述べる。その後に理由（Reason）、具体例（Example）、そして再度結論（Point）を続ける構成を意識する。	AIが文章の主題を素早く把握し、要約や回答を生成しやすくなる。
平易な言葉と明確な定義	専門用語の使用は避け、中学生でも理解できるような平易な言葉で説明する。専門用語を使う際は、必ずその直後で意味を定義する。	幅広いユーザー層に対応できるとAIが判断し、多くの検索クエリに対する回答候補として選ばれやすくなる。
Q&A形式の導入	「〇〇とは？」「〇〇のやり方は？」といった、ユーザーが検索窓に入力するような具体的な疑問を見出しや小見出しにし、その直下に簡潔な答えを記述する。	AIが質問と回答のペアを直接的に認識し、SGEのスナップショットや「他の人はこちらも質問」などで引用されやすくなる。
独自性のある一次情報	自社で行ったアンケート調査の結果、独自の実験データ、顧客へのインタビュー、専門家としての実体験に基づく見解などを具体的に記述する。	AIが学習していないユニークな情報を提供することで、他にはない価値ある情報源として認識され、引用の優先度が高まる。

著者情報と監修者情報を明確にする

E-E-A-T、特に「経験（Experience）」と「信頼性（Trustworthiness）」をAIに伝える上で、「誰がその情報を発信しているのか」を明確にすることが極めて重要です。AIはコンテンツの内容だけでなく、その発信源の信頼性も評価します。

具体的には、記事の末尾や著者紹介ページに、以下の情報を詳細に記載しましょう。

• 著者名と顔写真: 誰が書いたかを明確にします。
• 経歴・実績: そのトピックに関する専門性や経験を具体的に示します。（例：「SEOコンサルタントとして10年以上、500社以上のメディアを支援」）
• 保有資格や所属団体: 権威性を裏付ける客観的な事実を提示します。
• SNSアカウントへのリンク: 著者が実在し、その分野で活動していることを示します。

さらに、医療や金融、法律といった専門性が特に求められるYMYL（Your Money or Your Life）領域のコンテンツでは、その分野の専門家による「監修」を付けることが推奨されます。監修者の氏名、経歴、資格などを明記することで、記事全体の権威性と信頼性を飛躍的に高めることができます。これらの情報は、AIがコンテンツの信頼性を判断するための重要なシグナルとなります。

テクニカルSEOで実施すべきLLMO（GEO）対策

テクニカルSEOは、Webサイトの内部構造を検索エンジンやAIに正しく伝えるための技術的な施策です。人間には見えにくい部分ですが、AIがコンテンツの文脈や意味を正確に理解するために不可欠な役割を果たします。

構造化データでAIに情報を正しく伝える

構造化データとは、HTMLで書かれたコンテンツが「何についての情報なのか」をAIに伝えるための特別な記述（マークアップ）です。例えば、テキストで「山田太郎」と書かれていても、AIにはそれが人名なのか、サービス名なのか判断がつきません。構造化データを使えば、「これは“Person（人物）”であり、名前は“山田太郎”である」と明確に伝えることができます。

Googleが推奨するJSON-LD形式で、特に以下のスキーマ（情報の種類を定義するテンプレート）を実装することがLLMO対策として有効です。

実装すべき主な構造化データ	AIに伝えられる情報
Article / NewsArticle	記事のタイトル、公開日、更新日、著者、発行元などの基本情報。
Person / Organization	著者や監修者、運営企業の詳細情報（名称、公式サイト、ロゴなど）。E-E-A-Tの伝達に直結する。
FAQPage	Q&A形式のコンテンツであることを伝え、質問と回答のペアを明確にする。
BreadcrumbList	サイト内でのページの階層構造（パンくずリスト）を伝え、サイト全体のテーマ性を理解させる助けとなる。

これらの構造化データを適切に実装することで、AIはコンテンツの各要素を正確にエンティティとして認識し、情報間の関係性を理解できるようになります。これにより、SGEの回答生成において、より文脈に沿った形で情報が利用される可能性が高まります。

内部リンクでサイトの文脈を強化する

内部リンクは、サイト内のページ同士をつなぐリンクのことです。ユーザーを関連ページへ誘導する役割はもちろん、AIに対してサイト全体のテーマ性や構造を伝える上で非常に重要です。LLMOは、単一のページだけでなく、内部リンクを辿ってサイト全体の情報を読み取り、そのサイトが特定のトピックについてどれだけ深く、網羅的に解説しているかを評価します。

LLMO対策として内部リンクを最適化するには、以下の点を意識しましょう。

• 関連性の高いページを繋ぐ: 「LLMO対策」のページからは「E-E-A-Tとは」や「構造化データの実装方法」といった、関連性の高いページへリンクを設置します。
• 文脈に合ったアンカーテキスト: 「こちら」のような曖昧なテキストではなく、「E-E-A-T対策の詳細はこちら」のように、リンク先のページ内容が分かる具体的なキーワードをアンカーテキストに含めます。
• トピッククラスターモデルの構築: ある大きなトピックに関する包括的な「ピラーページ」と、そのトピックの個別要素を掘り下げる複数の「クラスターページ」を作成し、それらを相互にリンクさせます。これにより、サイトが特定の専門分野を体系的にカバーしていることをAIに強くアピールできます。

外部施策とブランディングで行うLLMO（GEO）対策

LLMO（GEO）対策は、自社サイト内だけで完結するものではありません。サイトの外でいかに信頼性や権威性を獲得し、ブランドとして認知されるかが、AIからの評価を大きく左右します。特にGEO（Generative Engine Optimization）の観点では、Web全体における評判が重要視されます。

サイテーション（引用・言及）を増やす方法

サイテーションとは、他のWebサイトやSNS、ニュース記事などで、自社名、サービス名、サイト名、著者名などが言及されることです。これには、リンクが設置されている「被リンク」だけでなく、リンクのないテキストのみの言及（Nofollowリンクやテキストのみの言及）も含まれます。

AIはWeb全体をクロールし、特定の企業や人物（エンティティ）がどれだけ言及されているかを分析して、その知名度や権威性を評価します。サイテーションを増やすための具体的な方法は以下の通りです。

• プレスリリースの配信: 新サービスやイベント、調査結果などをプレスリリースとして配信し、ニュースメディアからの言及を狙います。
• 独自調査やインフォグラフィックの公開: 他のメディアが引用したくなるような、価値のあるオリジナルコンテンツを作成・公開します。
• Googleビジネスプロフィールの最適化: 企業名、住所、電話番号（NAP情報）を正確に登録し、常に最新の状態に保ちます。これはローカル検索におけるGEO対策の基本です。
• SNSでの積極的な発信: 専門家として有益な情報を発信し、業界内での認知度を高め、言及される機会を増やします。

ナレッジホールディングスも実践する指名検索の重要性

指名検索とは、「ナレッジホールディングス」「メルカリ」「トヨタ」のように、企業名やブランド名、サービス名で直接検索されることです。この指名検索の検索数が多いことは、そのブランドが世の中に広く認知され、多くの人から信頼・支持されていることの強力な証拠となります。

Googleをはじめとする検索エンジンやAIは、この指名検索の量を、ブランドの権威性や信頼性を測る非常に重要なシグナルとして捉えています。多くの企業がテレビCMやWeb広告、広報・PR活動に投資するのは、売上向上だけでなく、このブランド認知度と指名検索数を増やす目的も大きいのです。

指名検索を増やすためには、一朝一夕のテクニックはありません。サイテーションを増やす活動と並行し、ユーザーにとって本当に価値のある商品、サービス、コンテンツを提供し続けるという、事業活動そのものが最も効果的なLLMO（GEO）対策と言えるでしょう。

LLMO（GEO）対策を進める上での注意点と今後の展望

LLMO（GEO）対策は、これからのSEOにおいて避けては通れない重要な戦略です。しかし、その取り組み方を誤ると、かえってGoogleからの評価を下げてしまう危険性もはらんでいます。ここでは、対策を進める上での注意点と、検索エンジンの未来を見据えた長期的な展望について解説します。

AI生成コンテンツの安易な利用が危険な理由

LLMOの台頭により、ChatGPTをはじめとする生成AIを活用したコンテンツ作成が注目されています。効率化の観点から非常に魅力的ですが、その利用には細心の注意が必要です。GoogleはAI生成コンテンツを一律に否定しているわけではありません。問題なのは、ユーザーのために作られていない、低品質なコンテンツです。AI生成コンテンツを安易に利用した場合、以下のような深刻なリスクを伴います。

リスクの種類	具体的な危険性	推奨される対策
情報の不正確性（ハルシネーション）	AIは事実に基づかない情報を、もっともらしく生成することがあります。誤った情報を発信することは、サイトの信頼性を著しく損ないます。	人間による徹底したファクトチェックと編集が不可欠です。全ての情報を疑い、信頼できる情報源で裏付けを取る必要があります。
独自性・経験の欠如	AIは既存のウェブ上の情報を学習データとしています。そのため、独自の視点、一次情報、そしてE-E-A-Tの「経験（Experience）」を反映したコンテンツの生成は困難です。	AIはあくまで下書きや構成案の作成補助として利用します。自社の独自データ、顧客の声、専門家の実体験などを必ず盛り込み、オリジナリティを追求します。
コンテンツの陳腐化と没個性化	多くのウェブサイトが同様のプロンプトでAIコンテンツを生成すると、似たり寄ったりの無個性な記事がウェブ上に溢れます。これではユーザーに選ばれず、ブランドイメージも毀損します。	自社のブランドボイス（語り口）を定義し、AIが生成した文章をそれに合わせてリライトします。誰が読んでも「このサイトの記事だ」と分かるような個性を確立することが重要です。
Googleのスパムポリシー違反	ユーザーに価値を提供することなく、検索順位の操作のみを目的としてAIでコンテンツを大量生産する行為は、Googleのスパムに関するポリシーに違反する可能性があります。	量より質を重視します。1本1本の記事がユーザーの検索意図に深く応え、満足させることを最優先の目的とします。

結論として、AIは強力な「アシスタント」にはなり得ますが、「ライター」そのものではありません。AIが生成したものをそのまま公開するのではなく、専門知識を持つ人間が責任を持って編集・追記・監修し、最終的な品質を担保するプロセスが不可欠です。

これからの検索エンジンとSEOの未来予測

GoogleのSGE（Search Generative Experience）の登場は、検索エンジンのあり方を根底から変えようとしています。この変化は、SEOの未来にも大きな影響を与えます。LLMO（GEO）対策のさらに先を見据え、私たちは以下のような未来に適応していく必要があります。

検索行動は「検索」から「対話」へ

これまでのユーザーは、キーワードを打ち込んで情報を「検索」していました。しかし、これからはAIに対してより自然な言葉で「質問」し、「対話」するスタイルが主流になると予測されます。例えば、「東京でおすすめのラーメン」という検索から、「魚介系スープが好きで、一人でも入りやすい、夜10時以降もやっている新宿周辺のラーメン屋さんは？」といった、より具体的で文脈を含んだ問いかけが増えるでしょう。この変化は、ユーザーのより複雑な意図を深く理解し、それにピンポイントで応えるコンテンツの重要性が増すことを意味します。

「ウェブサイトへの流入」から「AIへの情報提供」へ

SGEでは、AIが生成した回答が検索結果の最上部に表示されます。これにより、ユーザーはウェブサイトをクリックすることなく（ゼロクリックサーチ）、その場で答えを得て満足するケースが増加すると考えられます。この時代において、SEOの目標は単にウェブサイトへのトラフィックを増やすことだけではなくなります。GoogleのAI（LLM）に信頼できる情報源として認識され、その回答の中に自社のコンテンツが引用・参照されることが、新たな重要な目標となるでしょう。

「テクニック」から「ブランド」へ

検索結果がAIによってパーソナライズされ、最適化されていくと、小手先のSEOテクニックの効果は相対的に薄れていきます。代わりに重要になるのが、企業や個人、メディアそのものの「ブランド」です。特定の分野において「この情報なら〇〇（サイト名や著者名）が一番信頼できる」とユーザーやAIに認識されることが、持続的な評価につながります。つまり、コンテンツの品質を通じて専門性と信頼性を証明し、最終的に指名検索を増やしていくことが、究極のSEO戦略となるのです。これからのSEOは、コンテンツマーケティングやブランディングと、より一層不可分な関係になっていくでしょう。

まとめ

本記事では、GoogleのSGE登場により今後SEOの常識となる「LLMO（GEO）対策」について、その全体像と具体的な手法を解説しました。LLMO（GEO）対策とは、生成AIが検索結果を生成する仕組みに対応し、自社コンテンツがAIに引用・参照されやすくするための最適化を指します。

GoogleのAIに評価されるためには、筆者の実体験を伴う「経験（Experience）」を重視したE-E-A-Tの高いコンテンツ作成が不可欠です。なぜなら、AIは独自性と信頼性のある一次情報を高く評価するからです。加えて、構造化データでコンテンツの文脈をAIに正しく伝え、サイテーションや指名検索を増やしてサイト全体の権威性を高める施策も重要となります。

LLMO（GEO）対策は、単なるテクニックではなく、ユーザーに価値ある情報を提供し、その発信源としての信頼性を追求するというSEOの本質に他なりません。本記事で紹介した対策を実践し、AIが主役となるこれからの検索エンジンで選ばれるWebサイトを目指しましょう。

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