技術コラム

生成AI時代の新対策「LLMO」とは？自社サイトをAI検索に最適化する実践プロンプト紹介

この記事のポイント

LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AI時代の新しい集客チャネルを開くために必須の対策です。GoogleのAI Overviewsで自社サイトを正しく引用してもらうには、構造化や信頼性などをAI視点で最適化する必要があります。
本記事では、その具体的な評価軸と、実際に使用しているAIプロンプトの内容を紹介します。

要点サマリ

Google検索ではAI Overviewsにより、生成AIの要約回答が検索結果の最上部に表示されるようになり、従来型のSEOだけではクリック数を維持しにくくなっています。そこで、自社サイトをLLM（大規模言語モデル）に最適化する「LLMO（Large Language Model Optimization）」が重要とされています。
当社ではLLMO対策を推進しており、AIモデル「Sonar Pro」に、自社サイトを「構造化」「セマンティックHTML」「コンテンツの質」「回答しやすさ」「権威性と信頼性」の5軸でスコアリングしたうえで、改善ポイントと実装例の提案するよう依頼しています。
この評価結果とGoogleアナリティクスなど他のツールを組み合わせることで、より実用的な改善指標として機能させることが可能になります。

用語解説

  • LLMO：Large Language Model Optimizationの略。自社サイトがChatGPTなどのLLMや検索連携型AIに正しく認識・引用されるよう、構造や情報設計を最適化する取り組み。
  • SEO：Search Engine Optimizationの略。検索エンジンの検索結果ページで自社Webサイトを上位表示させるための最適化施策の総称。
  • Sonar Pro：Perplexity AIが提供する、リアルタイムのWeb検索機能に特化した高性能なAIモデル。Webサイト分析や情報収集に活用できる。
  • 構造化データ：Schema.orgなどのルールに基づき、Webページ上の情報（記事・著者・日付など）を機械が理解しやすい形でマークアップしたデータ。
  • Schema.org：検索エンジンやAIがWeb上の情報を理解しやすくするための、構造化データの標準的な語彙・ルール集。
  • セマンティックHTML：h1やarticle、timeなど、HTML要素の「意味」に沿ったタグ付けを行い、人間と機械の両方にわかりやすくするコーディング手法。

なぜ今「LLMO」が重要か

当社では広報推進委員会の取り組みのひとつとして、LLMO対策を進めています。従来のSEOに加え、GoogleのAI Overviewsに代表される生成AIの要約回答に正しく引用されることが、アクセス増加の新たな鍵になっているためです。本節では、その背景とLLMOの位置づけを説明します。

解説
これまでWebマーケティングの主流はSEOでしたが、このAI時代に新たに注目されているのがLLMOです。

Googleで検索を行うと、生成AIによる要約回答が検索結果のトップに表示されるようになっています。これはGoogleの「AI Overviews」という機能で、Googleが複数の情報源から関連情報を読み込み、生成AIで簡潔にまとめた回答を表示しています。この要約回答のみで問題が解決するため、Webサイトへのクリック数は減少傾向にあるとされています。

そこで、自社サイトを生成AIに正しく引用されるよう最適化する取り組みこそがLLMOであり、アクセス増加の新たな鍵とされています。

当社がAIに依頼しているLLMO評価の内容とは

当社では、LLMO対策にAIを活用し、自社ホームページの評価分析とスコアリング、具体的な実装例の提案をAIに依頼しています。評価は5つの観点から行い、生成AIが理解・引用しやすいサイトかどうかを確認しています。

解説
当社ではこのLLMO対策にAIモデル「Sonar Pro」を活用しており、自社ホームページの評価分析とスコアリング、具体的な実装例の提案をAIに依頼し、改善に活かしています。評価項目は、下記の5項目です。

  • コンテンツの構造化
  • セマンティックHTML
  • コンテンツの質
  • 回答しやすさ
  • 権威性と信頼性

今回の記事では、このAIへの依頼内容、特にプロンプト部分をご紹介します。

AIに「LLMO専門家」として振る舞わせるためのプロンプト内容とは

LLMO評価には、AIモデル「Sonar Pro」を使用し、「LLMOの専門家」として自社サイトを分析するようプロンプトを設計しています。プロンプトには評価対象URLと5つの評価項目、出力形式まで細かく指定しています。

解説
今回使用するAIモデルは「Sonar Pro」です。下記のプロンプトを読み込ませます。


あなたはLLMO（Large Language Model Optimization）の専門家です。
指定されたウェブサイトを分析し、LLM検索結果での最適化状況を評価してください。
 
# 分析対象URL

TOP

 
# 評価項目と評価基準
以下の項目について、それぞれ1-10点で評価してください：
 
## 1. コンテンツの構造化（10点満点）
- 見出しの階層構造の明確性
- セクション分けの適切性
- 情報の論理的整理
 
## 2. セマンティックHTML（10点満点）
- 適切なタグの使用（article, section, nav等）
- メタデータの充実度
- 構造化データ（Schema.org）の実装
 
## 3. コンテンツの質（10点満点）
- 独自性・オリジナリティ
- 情報の正確性と信頼性
- ユーザー意図への適合度
 
## 4. 回答しやすさ（10点満点）
- 質問に対する明確な回答の有無
- 簡潔で要約しやすい構成
- FAQや要点の明示
 
## 5. 権威性と信頼性（10点満点）
- 著者情報の明示
- 引用・参考文献の提示
- 専門性を示す要素
 
# 出力形式
 
## 総合スコア
- 合計点数：XX/50点
- 評価ランク：[S/A/B/C/D]
 
## 各項目の詳細スコアと現状分析
各評価項目について：
- スコア
- 現状の良い点
- 課題点
 
## 優先度別改善ポイント
 
### 【高優先度】（即座に対応すべき施策）
1. 
2. 
3.
 
### 【中優先度】（短期的に取り組むべき施策）
1. 
2. 
3.
 
### 【低優先度】（長期的な改善施策）
1. 
2. 
3.
 
## 具体的な実装例
改善ポイントごとに、実装可能な具体例を1-2個提示してください。

このように、役割・評価軸・出力形式までを明示することで、LLMOの専門家として一貫した観点からの評価と改善提案を得られるようにしています。

Sonar Proによるスコアリング結果と出力イメージ

プロンプトの実行後、Sonar Proからは総合スコアに加え、各項目の詳細な分析結果や優先度別の改善ポイント、具体的な実装例が提示されました。

解説
AIから、現状のスコアと詳細な分析結果、改善ポイント、具体的な実装例が提示されました。
以下は、AIからの出力結果です。

 

これらの結果をもとに、「どの項目から改善すべきか」「具体的にどのタグや構造化データを追加すべきか」などを検討しています。

LLMOスコアリング結果をどのように活用していくか

LLMO対策は効果が見えにくい面がありますが、AIスコアリングを指標として活用することで、改善の方向性を掴みやすくなります。さらに、Googleアナリティクス等と組み合わせることで、より実用的な検証が可能です。

解説
LLMO対策は、実施しても効果が出ているかがわかりづらいという点があります。
そこで有効となるのが、AIによるスコアリングです。
生成AIの特性上、一貫性に欠ける面があるとはいえ、取り組みのひとつの指針になりうると考えます。なお効果の測定は、Googleアナリティクスによるアクセス解析等と組み合わせることで、より実用的な結果が期待できると考えます。

このスコアリング結果をふまえて、改善施策の実装を進めていきます。その過程で得られた知見やAIとのやり取りについては、今後の記事にてご紹介いたします。

FAQ

Q1：LLMOはSEOとどう違うのですか？
A：SEOは検索エンジンの検索結果で上位表示されることを目的とした最適化で、LLMOは生成AIに正しく認識・引用されることを目的とした最適化です。
両者は対立するものではなく、見出し構造やコンテンツの質など、共通する要素も多いため、SEOで整えた基盤の上にLLMOを追加するイメージで取り組むと効率的です。

Q2：AIスコアリングだけで改善の成果を判断してもよいですか？
A：AIスコアリングはあくまで指標のひとつであり、それだけで成果を判断するのはおすすめしません。
生成AIには一貫性に欠ける面があるため、スコアの変動だけで一喜一憂せず、Googleアナリティクスなどのアクセス解析と組み合わせて、アクセス数や滞在時間なども併せて見ることが重要です。

Q3： LLMO対策はどの程度の期間で効果が見えてきますか？
A：検索エンジンや生成AIがサイト構造やコンテンツの変化を反映するには時間がかかる場合があります。そのため、定期的にスコアリングを行い、アクセス解析の変化とあわせて傾向を追うことが有効です。

まとめ

本記事では、生成AI時代の新たな最適化であるLLMOと、当社がSonar Proを用いて自社サイトを評価する際に使用しているプロンプト内容をご紹介しました。要点は以下の通りです。

  • GoogleのAI Overviewsにより、生成AIの要約回答だけで課題が解決し、Webサイトへのアクセスが減少している。
  • 当社では「コンテンツの構造化」「セマンティックHTML」「コンテンツの質」「回答しやすさ」「権威性と信頼性」の5項目でAIスコアリングを実施している。
  • AIスコアリングは一貫性に欠ける面もあるが、Googleアナリティクス等と組み合わせることで、LLMO対策の実用的な指標として活用できる。

まずは、自社サイトに対して本記事のようなプロンプトでAI評価を試し、現在地の把握から始めてみてください。そのうえで、優先度の高い改善項目から順次手を入れていくことで、生成AIに引用されやすいサイトへの改善が進められます。

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