LLMO対策とは？AI検索時代に企業が取り組むべき【次世代SEO戦略】
検索の世界はいま、急速に変化しています。
Google検索結果の AIオーバービュー や、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの普及によって、ユーザーは「キーワードを入力して複数のサイトを比較する」従来の検索方法から、AIに直接答えを求める行動へシフトしつつあります。
この変化に適応する新しい施策が LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化） です。
本記事では、LLMOの基本概念、購買行動の変化、特に効果を発揮しやすい領域、そして具体的な実践方法について解説します。
AI検索の台頭で変わるユーザー行動
これまでの検索は、GoogleやYahoo!にキーワードを入力し、検索結果ページから複数のサイトをクリックして比較する流れが主流でした。
しかし近年は大きな変化が進んでいます。
- AIオーバービュー
Google検索にAI生成の回答が最上部に表示されるようになり、クリック率は3割以上減少。 - AIモードの登場
米国やインドなどでは、Googleが「AIモード」を提供開始。リンク一覧ではなく、対話形式で回答を返す検索体験が広がっています。 - 対話型AIの普及
ChatGPTやGeminiをはじめ、ユーザーが直接AIに質問し答えを得る行動が一般化しています。
結果として、検索は「リンクを選んで読む」から「AIが答えを教えてくれる」へと変化しているのです。
LLMOとは何か？
LLMOは「AIに自社を選ばせる」ための最適化手法 です。
従来のSEOは検索順位の上位表示を目指しましたが、LLMOではユーザーがAIに「おすすめの◯◯は？」と質問した際に、AIが「この会社（ブランド）が良い」と推奨してくれる状態をゴールとします。
例えば、
「おすすめのLLMO会社は？」という問いに対して、AIが「◯◯がおすすめです」と回答すること。
これがLLMOの理想的な成果です。
購買行動の変化とAIの役割
AIの普及は、ユーザーの購買行動そのものを変えています。
従来は、
- キーワードを考える
- 検索結果から複数サイトを読む
- 情報を比較・検討する
- 信頼性を判断する
といったステップを経て意思決定していました。
しかしAIが「秘書」のように情報収集を代行するようになったことで、ユーザーは要望を伝えるだけで最適な選択肢を提示してもらえるようになりました。
例：
「駅近で夜8時まで診察してくれる内科を探して」→ AIが複数医院を比較し、条件に合う医院を推薦。
このように、情報収集・比較・判断にかかっていた「労力や時間のコスト」が削減され、ユーザーはスムーズに購買や来院へと進むようになります。
LLMOの効果が出やすい領域
LLMOはすべての産業で必要ですが、特に 差別化が難しい領域 で強い効果を発揮します。
代表的な領域
- 医院・クリニック
「近くの内科」「評判の良い歯科」など、ユーザーは違いを見極めにくい分野。AIに「おすすめ」と認識させることが集患に直結します。 - 士業（弁護士・税理士・行政書士など）
専門分野の差はあっても、一般の人には比較が難しい業界。AIが「信頼できる」と判断する情報を発信できるかどうかが決め手になります。 - 学習塾や教育サービス
「小学生向けの英語塾」「大学受験に強い予備校」といったニーズに対し、AIがどの塾を推奨するかが直接集客に影響します。
ポイント
これらの業界は「サービス内容や価格の差別化が小さい」ため、AIに選ばれること自体が大きな優位性になります。
つまり、LLMOは「差別化が困難な産業ほど投資対効果が高い」といえるのです。
AIが推奨先を選ぶ仕組み
AIは次の二段階でブランドを選びます。
- 事前学習
Web上のテキストを学習して知識として蓄積。医院や士業であれば、公式サイトやメディア記事に掲載された情報がそのままAIの知識になります。 - RAG（拡張検索）
最新情報や補足が必要な場合、リアルタイムでWebを検索し回答に反映。たとえば「◯◯駅近くで夜診療している内科」と聞かれたときに、AIは地域情報サイトやGoogleビジネスプロフィールを参照します。
AIが信頼するのは「一貫性があり、質が高く、一次情報に近いデータ」です。したがって、医院や士業は公式サイトの情報を充実させることが第一歩になります。
LLMO実践のステップ
医院や士業など差別化が難しい業界でLLMOを実践するには、以下のステップが効果的です。
- 強みの明確化
「夜間診療」「地域密着」「専門分野の強さ」など、自院・事務所の特色を整理。 - ユーザーニーズの言語化
「子供向けの優しい歯科」「相続に強い弁護士」など、実際に検索されやすい表現を洗い出す。 - エントリーポイント設定
「◯◯に強い弁護士は？」「近くで安心できる内科は？」といった質問でAIに推奨されるよう設計。 - 情報発信の最適化
自社サイト、口コミ、PR記事、地域メディアに一貫して強みを掲載し、AIが学びやすい形で情報を提供。 - 効果測定と改善
AIに「おすすめの◯◯」と質問して自社が出てくるかを確認し、出てこない場合は不足情報を補強。
KPIと効果測定
差別化が難しい産業においては、LLMOの効果を測る指標として次のようなKPIが有効です。
- AI推奨率：AIが特定質問で自社を挙げる割合
- 指名検索数の増加：「医院名＋地域名」で検索される回数
- 来院数・相談数の変化：実際の集患・集客につながっているか
これらを定期的にモニタリングすることで、LLMO施策の改善ポイントが見えてきます。
代表的な施策例
医院や士業向けのLLMO施策は次の通りです。
- Owned Media（公式サイト）
・診療時間、専門分野、料金体系などを明確に記載
・よくある質問をQ&A形式で公開
・地域名や専門分野を組み合わせたコンテンツを用意 - Paid Media（有料掲載）
・地域の病院比較サイトや士業紹介サイトに掲載
・記事広告で「専門性」や「信頼性」を強調 - Earned Media（口コミ・第三者評価）
・Googleビジネスプロフィールの口コミ強化
・地域新聞や専門誌へのコメント掲載
差別化としてのLLMO
医院や士業は差別化が難しいため、「AIに選ばれること」自体が強力な差別化要因 になります。
短期的な効果は見えにくくても、AIに推奨される状態を早く構築することが、今後の集客や信頼獲得に直結します。
まとめ：LLMO対策とは？AI検索時代に企業た取り組むべき【次世代SEO戦略】
SEOの時代からAI検索の時代へ。いまや「検索で見つけてもらう」だけでなく、「AIに選んでもらう」ことが求められています。
特に医院や士業など、サービスの差別化が難しい業界においては、LLMOが大きな競争優位をもたらします。
- 強みを整理し
- ユーザーニーズを言語化し
- AIが学習しやすい情報発信を積み重ねる
これらの取り組みをいち早く始めることが、将来の集患・集客に直結するでしょう。
名古屋中小企業IT化推進コンソーシアムPit-Nagoya参加企業
株式会社アドメディカル代表。大学卒業後、大手予備校に就職。学生募集に携わる。特にデジタル領域に力を注ぎ、 ホームーページの SEO・MEO対策・LLMO対策、インターネット広告、コンテンツマーケティングを中心に売上拡大。少子化が進む 教育業界で毎年120％売上を伸ばす。独立後は、予備校時代のノウハウと人脈を生かし、富裕層向けの広告プランニング、 SEO・MEO・LLMO・インターネット広告のインハウス（内製）化のサポートを中心に事業展開。一般社団法人AI・IoT普及推進協会 シニアコンサルタント。
