LLMO対策とSEO対策の違いを徹底比較：AI検索時代の新たなWeb最適化戦略（2）｜従来SEOの限界とLLMO対策の具体的手法
目次
従来のSEO対策が直面している現実
これまでのSEO対策の基本要素
従来のSEO対策は、以下のような要素で構成されてきました。
- キーワード最適化
ターゲットキーワードをタイトル、見出し、本文などに適切に配置 - 内部・外部リンク構築
サイト内の関連ページへのリンクや、外部サイトからの被リンク獲得 - コンテンツの質と量
ユーザーにとって価値のある、充実したコンテンツの提供 - 技術的SEO
ページ速度の改善、モバイル対応、HTTPSの導入など - メタデータの最適化
タイトルタグ、メタディスクリプションの最適化
これらの施策は、検索エンジンのクローラーとアルゴリズムに評価されるために重要な要素でした。
そして実際、長い間効果を発揮してきたのも事実です。
しかし、AI検索時代における限界が見えてきた
ところが、GoogleのAIモードなどAI検索時代においては、従来のSEO対策だけでは不十分な面が出てきています。
なぜでしょうか？
- キーワード主体の最適化の効果低下
AIは文脈を理解するため、単純なキーワードの出現頻度よりも、情報の質や関連性を重視するようになりました。 - 検索結果ページの変化によるCTR低下
AI回答が検索結果の上部に表示されることで、従来の検索結果へのクリック率が低下しています。 - AI回答に引用されるための要素の欠如
従来のSEO対策では、AIに情報を正確に理解させ、引用されるための要素が不足しています。 - ユーザーの検索行動の変化への対応不足
ユーザーは質問形式や会話形式で検索することが増え、従来のキーワード型検索とは異なるアプローチが必要になっています。
これらの限界を克服するために、LLMO対策が注目されるようになったんです。
興味深い変化ですね。
LLMO対策の具体的手法：AIに愛されるサイトを作る
コンテンツの構造化と明確化が鍵
LLMO対策では、AIがコンテンツを正確に理解できるよう、情報の構造化と明確化が何より重要です。
- 見出しの階層構造の最適化
情報を論理的に整理し、H1、H2、H3などの見出しタグを適切に使用します。
AIは階層構造を理解することで、情報の重要度や関連性を把握しやすくなります。 - 箇条書きや表の活用
情報を整理して提示し、AIが理解しやすい形式で提供します。
複雑な情報も、構造化されていればAIは正確に読み取ることができます。 - 専門用語の明確な説明
専門用語を使用する際は、その定義や説明を明確に提示します。
AIが文脈を理解するためには、このような配慮が欠かせません。 - 質問と回答の形式の活用
FAQ形式など、ユーザーの疑問に直接答える形式のコンテンツ作成が効果的です。
これらの工夫により、AIがコンテンツの意図や価値を正確に理解しやすくなります。
LLMs.txt：AI時代の新しい「サイトマップ」
LLMs.txtは、AIエージェントがサイト内のどのページを重要と判断すればよいかを案内するファイルです。
これは面白い仕組みですね。
- LLMs.txtの役割と効果
AIに対してサイト内の重要なページや情報を明示し、効率的な情報収集を支援します。 - robots.txtとの違い
robots.txtがクローラーのアクセス制御を目的とするのに対し、LLMs.txtはAIへの情報案内が目的です。 - 設置方法
サイトのルートディレクトリにMarkdown形式のテキストファイルとして設置します。
記述例
- サイトの概要
- 重要ページ
- FAQ
- 更新頻度の高いコンテンツなど
LLMs.txtは、AI時代の「サイトマップ」とも言える存在で、AIがサイトの構成や重要情報を把握するのに役立ちます。
E-E-A-T：AIが重視する信頼性の指標
E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の強化は、SEOとLLMO両方に重要ですが、特にAIが情報源を評価する際に重視される要素です。
- 経験（Experience）の共有
実際の経験に基づく情報や事例の提示が重要です。
「あるレストランでは」というような実体験に基づく情報は、AIにとっても価値の高い情報として認識されます。 - 専門性（Expertise）の明示
著者の専門知識や資格を明示することで、情報の信頼性を高めます。 - 権威性（Authoritativeness）の構築
業界での評価や実績を提示することで、サイト全体の権威性を高めます。 - 信頼性（Trustworthiness）の確保
情報の正確性、最新性、出典の明示により、信頼性を確保します。
これらの要素を強化することで、AIがコンテンツを信頼性の高い情報源として認識しやすくなります。
AIによる引用を促進する要素
AIに引用されるためには、以下のような要素が特に重要です。
- 事実情報の明確な提示
客観的な事実や統計データを明確に提示します。
AIは曖昧な表現よりも、具体的で明確な情報を好む傾向があります。 - 最新データの定期的な更新
情報の鮮度を保ち、最新の状況を反映させることが重要です。
古い情報では、AIも引用を躊躇してしまいます。 - 情報源の明示
引用元や参考文献を明記し、情報の信頼性を高めます。
これらの要素により、AIが回答を生成する際に、信頼できる情報源として引用される可能性が高まります。
GoogleのAIモードに対応するための実践戦略
質問ベースのコンテンツ設計
AIモードでは、ユーザーが質問形式で検索することが増えるため、質問ベースのコンテンツ設計が効果的です。
- ユーザーの質問を予測
ターゲットユーザーがどのような質問をするかを予測し、それに答えるコンテンツを作成します。 - FAQ形式の活用
よくある質問とその回答を明確に提示します。 - 会話の流れを意識
「次に聞かれそうな質問」も想定したコンテンツ構成にします。
例えば、「AIとは何ですか？」という質問に答えた後、「AIの種類は？」「AIのビジネス活用例は？」といった関連質問にも答えられるコンテンツ構成にすることで、AIモードでの会話の流れにも対応できます。
情報の階層化と構造化
AIモードでは、情報の階層化と構造化がさらに重要になります。
- 明確な見出し構造
H1、H2、H3などの見出しタグを使った論理的な情報構造 - 要約セクションの設置
記事の冒頭に要点をまとめた要約を提供 - 表やリストの活用
比較情報や手順などを表や番号付きリストで提示 - 定義と説明の明確化
専門用語や重要概念の定義を明確に提示
これらの工夫により、AIが情報を正確に理解し、ユーザーの質問に適切に回答できるようになります。
マルチモーダルコンテンツの強化
GoogleのAIモードはマルチモーダル（テキスト、画像、音声など複数の形式）に対応しているため、多様なコンテンツ形式を提供することが重要です。
- 画像と説明テキストの連携
画像に適切なalt属性と説明テキストを付与 - 図解や図表の活用
複雑な概念を視覚的に説明する図解や図表の提供 - 動画コンテンツとの連携
テキストコンテンツと動画コンテンツの相互参照
マルチモーダルコンテンツにより、AIがより豊かな情報を理解し、ユーザーに提供できるようになります。
これは確かに面白いアプローチですね。
次回は、SEO対策とLLMO対策の実践方法の違いと、両対策を効果的に併用する戦略について詳しく解説していきます。