はじめに

ChatGPTやGeminiなどの生成AIの登場により、インターネット上の情報流通の形が急速に変化しています。
その中でも、従来の検索エンジン最適化（SEO）とは異なる、新しい概念である「LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）」が注目されています。

これまでのSEOでは、Googleの検索アルゴリズムに対して最適化すること（SEO対策＝Google対策）が主目的でしたが、今後はChatGPTのような生成AIにも情報を正しく取り込ませ、適切に引用・出力させる工夫が不可欠です。
生成AIは多種多様でChatGPT、Gemini、Claude、LLaMA、NVIDIAなど様々なモデルが存在します。
本記事では、SEOとLLMOの違いから始まり、企業として実際に取り組むべき対策方法、実践事例、そしてツールの活用まで、LLMO対策の全体像を解説します。

第1章：SEOとLLMOの違いとは？

1.1 SEOの目的とアプローチ

そもそもSEO（Search Engine Optimization）とは、検索エンジンのアルゴリズムに対応し、Googleなどの検索結果で上位表示を目指す施策のことです。
主な施策は以下のようなものです。

• キーワードの最適配置
• タイトルタグやメタディスクリプションの最適化
• サイトスピードやモバイル対応などのテクニカルSEO
• 内部リンクと外部リンクの戦略的構築

SEOでは、検索エンジンロボット（クローラー）に正しく情報を伝え、検索意図に合致したページを表示させることが目的です。

1.2 LLMOの台頭と背景

LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデル（LLM）に対する最適化を意味します。これは、生成AIが自然言語で質問に答えるときに、企業やサイトが情報源として正しく引用されるように設計する施策です。

たとえば、ユーザーが「おすすめの動画編集ソフトを教えて」とChatGPTに尋ねた場合、自社サイトのコンテンツが参照されるかどうかは、従来のSEOでは対応できない領域です。

1.3 LLMOが必要な理由

• AIが参照する情報源は検索順位と無関係に選ばれる：生成AIはGoogle検索ではなく、学習済みのデータをもとに回答を生成します。
• ナレッジグラフや構造化データの重要性が増す：AIに正確に意味を理解させるためのマークアップが求められるようになります。
• 企業名、サービス名がそのまま引用されるかが問われる：誤情報・誤引用を防ぐためには、AIが信頼できる情報源として認識する設計が必要です。

第2章：生成AIがどのように情報を取得・出力しているのか

LLMOを実践する前に、まず生成AIが情報をどのように学習・出力しているのかを理解することが重要です。

2.1 LLM（大規模言語モデル）の学習プロセス

LLMはインターネット上に公開されているテキスト情報を収集し、それを学習することで自然言語の生成能力を獲得します。収集される情報源には以下が含まれます。

• Webサイトのテキスト（主にHTML）
• Wikipediaや書籍などのオープンソースデータ
• フォーラムやQ&Aサイト

※学習データには制限があり、商用ライセンスのないサイトやrobots.txtでクローラーを制限しているサイトは含まれないケースもあります。

2.2 出力の仕組みと参照対象

生成AIは学習したデータとリアルタイムの情報（BingやGoogle検索、プラグイン）を組み合わせて回答を作成します。LLMO対策では、このときに自社のコンテンツが参照され、正確に引用されるようにすることが目的です。

• ChatGPTでは「ウェブブラウジング」機能がONのとき、最新Web情報も参照されます。
• GeminiはGoogle検索と連携して情報を提示します。
• PerplexityやYou.comでは参照元のURLが明示されることもあります。

したがって、AIが参照しやすい構造や信頼性を持った情報の設計が鍵になります。

第3章：LLMOが検索体験に与える影響

生成AIと大規模言語モデル（LLM）の登場により、私たちの検索行動は大きく変化しています。これまでのキーワード中心の検索体験から、「問いに対する最適な答え」を直接提示する対話型AIが主流になりつつあります。ここでは、LLMO（大規模言語モデル最適化）が検索体験に与える具体的な影響を整理します。

3.1 検索エンジンからAIアシスタントへの移行

ChatGPTやGoogle Gemini、Bing Copilotなど、AIが直接回答するスタイルが一般化してきました。従来は検索結果に表示されたリンクからユーザー自身が情報を取捨選択していましたが、現在はAIが情報を要約し、最適な答えを提供する時代へと突入しています。
分かりやすい例で言うとGoogleではAI Overviewが出現しました。

AI Overviewが出てきたと思えば続いてAIモードが出現しました。
これは以前までの検索機能と形式は似ていますが内容は全く異なったもので従来の検索結果に加え、AIが生成したものが表示されます。
2025年4月8日時点ではまだ実験的な機能ですが実装される日も近いでしょう。
Google AIモード

この結果、ユーザーは「Webサイトにアクセスする前に情報収集を完了してしまう」ことが増加し、クリックされるコンテンツとされないコンテンツの差がこれまで以上に広がっています。

3.2 AIによる情報抽出の基準

AIが参照する情報は、以下のような要素を持つWebページが中心です。

• コンテンツの専門性・網羅性・正確性
• 明確な執筆者情報（著者名、資格、経歴など）
• ページ構造が論理的で、機械的に解析しやすい
• 他メディアやSNSで言及・引用されている

つまり、単にSEOで上位表示されているページではなく、「AIにとっても信頼できる情報源」であることが重視されているのです。

3.3 検索体験の個別最適化

AIはユーザーのプロンプト内容や過去の会話履歴、文脈に応じて回答を最適化します。
この「文脈理解能力」が高いため、一般的な内容よりも「特定のシチュエーションにおける具体的な情報提供」が評価されやすくなります。

例えば、

• 「法人向けの動画マーケティングの成功事例を教えて」
• 「40代女性におすすめの秋コーデを予算1万円以内で紹介して」

といったニーズに対し、AIが自サイトの情報を参照してくれるようにするには、具体性と構造化が鍵となります。

第4章：従来のSEOとの違いと併用戦略

現状LLMOと従来のSEOは対立関係ではなく、相互補完関係にあります。
どちらか一方に偏るのではなく、検索結果でもAI回答でも露出する「全方位型戦略」が求められます。

4.1 SEOとLLMOの比較表

4.2 共通して必要な要素

• コンテンツの信頼性（E-E-A-T）
• オリジナルかつ価値ある情報
• 特定テーマへの専門性

LLMOでは「会話の流れ」や「テーマへの深さ」が重要になるため、ユーザーの想定質問に答える設計が求められます。

4.3 併用戦略の例

• SEO対策記事：キーワードを意識しつつ、構造化データや見出し設計に注力
• LLMO対策記事：「初心者が最初に知りたいこと」や「業界特有の悩み」に対する深堀りコンテンツ
• AI特化型Q&Aページ：想定質問と回答を明文化し、ナレッジベースのように整備

第5章：LLMO対策の基本構造と記事設計フレームワーク

LLMO対策では、従来のSEOと同様に「構造」「設計」「品質」が重要ですが、生成AIのアルゴリズムに特化した新しい観点が必要です。
本章では、LLMO時代におけるコンテンツ設計の考え方と、それを実行するためのフレームワークを紹介します。

5.1 情報構造の再設計

AIが情報を理解・抽出しやすくするために、以下のような構造設計が求められます。

• セマンティック構造の明示化：H1〜H3などの見出しタグを論理的に設計し、文脈の流れを整理。
• FAQ形式の導入：ChatGPTなどが引用しやすい形式で「質問→回答」の形を意識。
• 構造化データの活用：記事タイプ、著者、評価、FAQなどをマークアップし、検索エンジンやAIに明示。

5.2 記事設計フレームワーク：E-E-A-Tを軸に

LLMOにおいてもE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性は変わりません。
以下のような記事構成が推奨されます。

1. 冒頭：検索意図に即した結論提示
   • ユーザーの質問に即答するリード文
2. 本文：具体的な情報展開
   • 経験に基づく解説
   • 専門用語の正確な使用
   • 第三者視点による裏付け
3. FAQ：よくある質問形式で補足
   • ユーザーが知りたい補足事項をQA形式で整理
4. 著者情報・参考情報
   • 執筆者や監修者の経歴、参考文献の明記

5.3 テンプレート例

以下は、LLMOを意識した記事テンプレートの一例です。

【タイトル】

〇〇とは？初心者にもわかりやすく解説｜現役〇〇が徹底解説

【リード文】

「〇〇ってなに？」「△△との違いは？」といった疑問に、現役〇〇が実体験を交えてわかりやすく解説します。

【目次】

1. 〇〇とは？
2. 〇〇のメリット・デメリット
3. △△との違い
4. 〇〇の選び方
5. よくある質問（FAQ）
6. まとめ

【FAQ】

1. 〇〇と△△はどう違いますか？ A. …

【著者情報】

筆者：〇〇（現役〇〇歴10年） 監修：□□大学 教授 △△△△

第6章：LLMO対応コンテンツの制作方法

生成AIが情報源として活用するコンテンツを作成するには、SEOと同様の基本を押さえつつ、より構造的で信頼性の高い記述が求められます。
本章では、LLMO対応のためのコンテンツ制作方法を具体的に紹介します。

6.1 検索クエリではなく質問文を意識する

従来のSEOでは「ラーメン おすすめ 東京」といったキーワードが意識されていましたが、LLMOを意識するなら「東京でおすすめのラーメン屋を教えてください」といった自然言語の質問文に答える形が理想です。

具体的な対応方法：

• 各見出しを「○○とは何か」「○○の選び方」「○○のメリットとは」などの疑問形にする
• 各セクションで1つの質問に対して明確な回答を提供
• 結論→理由→補足情報の順で構成

6.2 文章の構造を意識する（PREP法・SEE法）

ChatGPTなどが理解しやすい構造を意識した執筆が求められます。

• PREP法：Point（要点）→Reason（理由）→Example（例）→Point（再主張）
• SEE法：State（主張）→Explain（説明）→Example（例）

これらを意識することで、AIが情報を取り込みやすくなります。

6.3 引用・参考文献・出典の明記

信頼性を高めるには、一次情報に基づいた出典の明記が不可欠です。

• 医療・金融・法律系などは特に監修者や引用元を明記
• 出典リンクは明確に（例：厚生労働省の資料、専門家の発言）
• ファクトチェック済みの記述である旨を記載

6.4 構造化データとHTMLの最適化

検索エンジン向けだけでなく、LLMへの最適化にも構造化データが有効です。

• FAQページには FAQページの構造化マークアップを実装
• 記事に著者情報（Author）や発行日（datePublished）などのSchemaを活用
• HTML見出し（h2/h3）を適切に使い、情報の階層を明確化

6.5 コンテンツ内QAの設置

ユーザーが知りたいであろう「質問と回答」をページ内に配置することで、ChatGPTなどのLLMが取り込みやすくなります。

設置例：

Q：生成AI対策はSEOと何が違うの？

A：SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示を狙う施策ですが、生成AI対策（LLMO）はAIが回答として使う情報源として選ばれることを目的とします。

このように、LLMが好む形式で情報を配置することが重要です。

第7章：構造化データとスキーママークアップによる信頼性強化

LLMOの最適化において、検索エンジンだけでなく、生成AIにとっても「構造化データ」は重要な情報源となります。正確なスキーママークアップを施すことで、コンテンツの意味が明確になり、信頼性と参照性が向上します。

7.1 構造化データの基本と必要性

構造化データとは、Webページ内の情報に意味を持たせ、機械（AIや検索エンジン）に理解しやすくするためのコード記述方式です。Googleが採用している「Schema.org」のフォーマットに基づいて記述することが一般的です。

7.2 LLMOにおける重要なスキーマタイプ

以下のスキーマタイプは、LLMが情報を正確に読み取る上で特に重要です。

• Article（記事）：記事のタイトル、著者、投稿日などを明示。
• FAQPage：よくある質問とその回答を構造化し、QAボックスの対象に。
• Person：執筆者や監修者の資格、所属、略歴を明示。
• Product：商品のスペック、価格、在庫状況などを記述。
• Organization：企業の正式名称、ロゴ、所在地、公式サイトリンクを記述。

7.3 構造化データ導入のポイント

• JSON-LD形式を推奨（Googleが公式に推奨）。
• Googleのリッチリザルトテストツールで事前検証。
• 動的生成ページにもスキーマが適用されているか確認。

7.4 構造化データの導入事例

事例1：医療系サイト

「Person」スキーマで医師の略歴、資格を記載したところ、ChatGPTが医療相談に同サイトを引用するようになった。

事例2：金融サービスサイト

FAQページに「FAQPage」スキーマを導入したことで、生成AIでの口座開設に関するQAに該当ページが引用。

第8章：コンテンツ更新と保守によるLLMO対策の持続性

LLMは最新情報を優先的に学習する傾向があるため、定期的な情報更新は極めて重要です。

8.1 情報の鮮度がもたらす影響

• 生成AIが参照する情報は、定期的にインデックスされる公開情報が中心。
• 更新頻度の高いサイトほど信頼性と鮮度が高いと判断されやすい。
• LLMが引用元として使う可能性が高まる。

8.2 更新対象の優先順位

1. 商品・サービス情報（価格、内容、提供条件）
2. 法律・制度に関わる情報
3. ニュース性のある話題・事例
4. 執筆者や監修者のプロフィール・肩書き

8.3 更新時に意識すべきポイント

• URLは極力変更せず、コンテンツ内部を更新。
• 更新日時を明示的に記載（メタタグや本文内に）。
• 古い情報には注釈やアーカイブ表記を加える。
• 重大な更新はサイト内外で発信（SNS・メルマガなど）。

8.4 コンテンツ保守の体制構築

• 社内で更新担当者を明確に決める。
• CMS内に更新履歴を記録する機能を実装。

半年〜1年に一度、全コンテンツの棚卸しを実施。

第9章：llms.txtの設置と管理方法

9.1 llms.txtとは何か

llms.txtは、Large Language Model（LLM）に対して自社のWebサイト情報の取得可否を明示するためのテキストファイルです。これは従来のrobots.txtに似た構造で、生成AIがWeb情報をクローリングまたは学習データとして利用するかどうかを制御できます。

9.2 設置場所と形式

llms.txtファイルは、Webサイトのルートディレクトリに配置します。 例：https://example.com/llms.txt

基本的な記述例：

User-Agent: *

Disallow: /private/

Allow: /

この形式で、LLMベンダーに対し「/private/」ディレクトリの情報は取得しないでほしいことを示しつつ、それ以外は許可することを意味します。

9.3 主なベンダー向けの記述

現在、llms.txtに対応しているとされる主なベンダーには以下があります。

• OpenAI（ChatGPT）
• Google（Gemini）
• Anthropic（Claude）
• Perplexity

具体的な記述例：

User-Agent: ChatGPT

Disallow: /confidential/

User-Agent: Google-Extended

Allow: /

User-Agent: ClaudeBot

Disallow: /

9.4 注意点

• LLMベンダーによってはまだllms.txtに完全対応していない可能性がある。
• robots.txtと併用することで、検索エンジンと生成AIの両方に対応可能。

Webサーバーのキャッシュ設定によっては更新が反映されない場合があるため、設置後の確認が重要。

第10章：LLMOに有効なプラグイン

10.1 WordPress向けのLLMO支援プラグイン

LLMOに対応するために、以下のようなWordPressプラグインが推奨です。

Website LLMs.txt

LLMs.txt Generator

↓記事でもご紹介していますので是非参照してください

注意: プラグインの導入は自己責任で行ってください。​
特に、新しいプラグインや評価の少ないプラグインを使用する際は、十分な注意が必要です。
​導入前にバックアップを取り、テスト環境での動作確認を推奨します。

10.2 HTMLサイトでの対応例

WordPressを使用していない場合は、以下の手法で対応します：

• 構造化データ（Schema.org）を手動で記述
• メタタグに執筆者情報・更新日・カテゴリを含める

llms.txtやrobots.txtで適切なアクセス制御を行う

第11章：LLMOとSEOの融合戦略

LLMO（大規模言語モデル最適化）と従来型のSEOは異なるアプローチを持ちますが、どちらも共存・補完し合う関係にあります。

11.1 LLMOとSEOの違い

11.2 融合による効果最大化

• SEO対策で上位表示されるコンテンツは、AIに学習・引用されやすくなる。
• AIで引用されたページにユーザーが訪れ、検索にも良い影響を与える。
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は両者に共通する重要評価指標。

11.3 対応施策のマッピング

第12章：業種別 LLMO 最適化事例

12.1 医療業界

特徴

• 情報の信頼性・正確性が最重要
• 医師監修や出典明記が必須

最適化ポイント

• 医師や専門家による執筆・監修表示
• 症例・治療法などFAQ形式で掲載
• 構造化データに“MedicalCondition”や“MedicalWebPage”を活用

12.2 製造業（BtoB）

特徴

• 専門性の高い技術情報が多い
• カタログや技術資料が主なコンテンツ

最適化ポイント

• 製品ごとの仕様や用途をQA形式に
• 製造工程や技術ブログをE-E-A-T視点で強化
• 導入事例ページを構造化データ付きで記述

12.3 不動産業界

特徴

• エリア・価格・条件検索が中心
• 物件情報の鮮度と信頼性が鍵

最適化ポイント

• 地域別のよくある質問をFAQに整理
• 不動産コンサルタントのプロフィールを明記
• マンション情報に対し”Product”や”Place”スキーマを活用

12.4 小売・EC

特徴

• 商品数が多く、情報が分散しやすい
• レビューやQ&Aが重要

最適化ポイント

• 商品ページにFAQとレビューを構造化データ付きで追加
• 購入ガイドやカテゴリ別比較記事を充実

サポートページによくある質問を掲載

第13章：AIに選ばれるコンテンツの共通点

生成AI時代において、AIチャットや検索エンジンに引用されやすくなるコンテンツには、いくつかの共通点があります。単なるSEO対策だけでは通用しなくなった今、AIに好まれるコンテンツの特徴を理解し、戦略的に設計することが重要です。

13.1 信頼性と一貫性のある情報構成

AIは膨大な情報を学習する中で、信頼性の高い情報源を優先的に参照するよう設計されています。
そのため、コンテンツには以下のような要素が必要です。

• 事実に基づいた正確な記述
• 情報の出典の明示（公式機関・業界団体など）
• 専門家監修や著者プロフィールの掲載
• 記事の更新日時の表示と定期的な情報の見直し

13.2 構造の明確さと視認性

AIは構造化された情報を解析・処理する能力に長けています。そのため、次のようなポイントが重要です。

• h1～h3タグなどを用いた見出し構造の整理
• 箇条書き・表・フローチャートなどを使った視認性の高いレイアウト
• FAQ形式の導入（ChatGPTなどのQA応答に引用されやすくなる）
• JSON-LD等の構造化データによる情報整理

13.3 独自性と網羅性の両立

AIがコンテンツを選定する際、「オリジナリティ」や「深掘り度合い」も重要視します。

• ユーザーの体験談や事例の具体的な記載
• 他サイトにはない視点や分析
• よくある質問に対する新しい切り口での回答
• 関連トピックへの内部リンクを適切に配置

13.4 多角的な信号の統合管理

AIはコンテンツ単体だけでなく、周辺情報からも総合的に評価します。

• SNSや外部サイトでの言及（エコーチェンバー）
• 被リンク（ドメインの信頼性）
• Googleビジネスプロフィールの評価やレビュー
• 同一テーマに関する記事のシリーズ化（専門性の強化）

第14章：LLMO対策チェックリストとテンプレート活用法

LLMO対策は、AI時代に対応するための新しい情報設計の考え方です。
しかし、理論だけでは実践に落とし込むことが難しいため、本章では誰でも取り組めるようにテンプレートとチェックリスト形式で解説します。

14.1 コンテンツ設計テンプレート

14.2 チェックリスト（事前確認用）

1. キーワードに対するユーザーの検索意図を理解しているか？
2. 競合サイトよりも網羅的かつ独自の視点で情報提供できているか？
3. 執筆者の信頼性や専門性が示されているか？
4. 見出しやレイアウトは読みやすく整理されているか？
5. Q&Aや具体的な事例は盛り込まれているか？
6. JSON-LDなどの構造化マークアップは適切に実装されているか？
7. AIが認識しやすい自然言語と構造になっているか？

第15章：まとめ・今後の展望

15.1 これまでの振り返り

本記事では、LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）という新たな概念を軸に、SEOとの違いや関係性、具体的な対策方法、技術的対応、業種別の実践例、さらには社内体制構築やチェックリストまで幅広く解説してきました。

これまでのSEO対策が検索エンジンでの順位向上を目的としていたのに対し、LLMOは生成AIに取り込まれ、信頼ある情報源として引用されることを最終ゴールに据えています。
そのため、単にキーワードを最適化するだけではなく、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、コンテンツ構造の明確化、構造化データの導入、サイト全体の信頼性向上、そして運営体制そのものの整備までが求められる広範囲な対策です。

また、llms.txtの設置や、WordPress向けのプラグイン対応といった技術的対処も必須となってきています。これにより、大規模言語モデルへの情報供給のコントロールをある程度可能にし、自社情報の正確性を保つための仕組み作りが実現します。

15.2 今後求められる姿勢とは

今後、生成AIの進化はさらに加速し、私たちがアクセスする情報源の主流も、検索エンジンからAIアシスタントへと移行する可能性が高いと考えられます。したがって、企業やメディアは「AIが学習したいと思う情報」「引用に値する信頼性ある情報」を提供し続けることが生き残りの鍵となります。

特に注目すべき今後のポイントは以下の通りです。

• AI向けのコンテンツ設計思想を持つ（人だけでなく、AIも読者に含める）
• 構造化データの継続的強化と新しいフォーマットへの適応
• llms.txtの適切な管理と更新
• ナレッジグラフやエンティティ化に関する研究・実装
• ファクトチェックの仕組みや引用元明記の徹底
• 自社情報がどこからどのようにAIに取り込まれているかを定期的に調査する体制の整備

15.3 LLMOの未来：SEOと統合される新しい戦略

今後、SEOとLLMOは単独の戦術としてではなく、統合的な「検索・AI最適化戦略」として設計されていく必要があります。

検索エンジンと生成AIは競合ではなく、利用シーンが補完的に広がることで、ユーザー行動はさらに多様化します。従来のSEO施策で取りこぼしていた層にも、LLMOを通じて接触できる可能性があるのです。

具体的には以下のような戦略が重要になっていきます。

• SEO対策記事＋AI対応FAQ＋構造化データの三位一体設計
• 生成AIアシスタントに引用されやすい「Q&A」「How to」「実体験談」の拡充
• 複数AIへの情報流通を意識した設計
• AIが引用する情報の信頼性を裏付けるソーシャル・シグナルの活用（SNS・プレスリリース・被リンク）

15.4 最後に：LLMO対策は企業の「情報資産構築」

LLMOとは、単なるマーケティング戦術ではなく、企業の知的資産を未来の情報流通に対応させるための構築行為です。

社内にある実績、ユーザーの声、専門家の見解など、すべてがAIによって評価され、引用される可能性を秘めています。それらを適切な形で整理し、発信し、AIに届くように設計すること。これこそが、これからのデジタル戦略における最重要項目となります。

おまけ

LLMO対策における実践テンプレートとチェックリストを提供します。
下記のテンプレートやチェックリストを使用しLLMOに挑戦してみましょう。

◆ 1. コンテンツテンプレート

LLMO対策に適した記事構成テンプレートです。業種に合わせてカスタマイズ可能です。

【タイトル】

• 生成AI・検索でも認識されやすい明確なワードを使用

• 例：「●●とは？初心者向けにわかりやすく解説」「●●のプロが教える失敗しない●●術」

【導入文（リード）】

• ターゲット読者の課題提起 → この記事でわかることを端的に提示

• キーワードとエンティティを含める

【見出し構成例】

1. ●●とは？（定義・概要）
→ AIはここで「辞書的知識」を学ぶ。明快に簡潔に。

2. なぜ●●が重要なのか？（背景・目的）
→ 文脈を持たせ、AIが関係性を理解しやすくする。

3. メリットとデメリット（表形式も可）

4. 実際の事例紹介（業種別・ユーザー別など）
→ 社名・地域・立場を含めることで引用されやすくなる。

5. よくある質問（FAQ形式）
→ LLMが回答の根拠としてよく引用するパート。

6. 専門家のコメント or 執筆者の実体験
→ E-E-A-T（経験・専門性）を担保。

7. まとめ（ポイントの再整理＋CTA）
→ AIが要点として抜き出しやすくなる。

◆ 2. LLMOチェックリスト

基本設定

サイト運営者情報、会社情報、著者情報が明記されている
著者に専門性・経験があることをプロフィールで明示している
プライバシーポリシーやお問い合わせページが用意されている
サイトマップ（XML / HTML）の設置済み
llms.txtをサーバーのルートに設置している

E-E-A-T対応
専門的な内容に実務経験や資格情報を含めている
記事に執筆者名・所属・経歴・監修情報を明記
他サイト・メディアでの掲載歴など外部評価を記載

構造化対応
FAQコンテンツがマークアップ（FAQPage）されている
記事の著者に対して「Person」スキーマを使っている
製品・サービス・企業情報を「Product」「Organization」等でマークアップ
ナレッジパネルに出るように、正確な情報がGoogleビジネスやWikipedia等に整備されている

コンテンツ最適化
各記事に1テーマ・1キーワードを設定している
見出しと本文にキーワード・共起語を自然に含めている
固有名詞や用語解説を丁寧に記述している（AIは抽象化を嫌う）
体験談・成功事例など1次情報を含めている

外部評価対策
信頼性の高い外部サイト（政府機関・専門メディア）から被リンクを獲得している
SNSやプレスリリースなどを通じて情報拡散している
自社ブランド名で検索した際、他社の誤情報が上位に来ていない

更新・分析
記事公開後、情報が古くなっていないか定期チェックしている
Gemini / ChatGPTなどで自社の引用状況を検索している
構造化データのエラーはSearch Console等で検知・修正している

◆ 3. 業種別LLMOアプローチ例