LLMOとは？AI検索時代に選ばれるマーケティングの新常識
最近、「検索」という行為そのものが変わってきたと感じている。Googleだけでなく、ChatGPTやGeminiに「大阪 豆腐 美味しい店」と聞く人が、もう珍しくなくなった。この変化に、営業やプロモーションの現場はどう向き合えばいいのか。今回はマーケティングの視点で考えてみたい。
LLMO（AI検索最適化）とは何か？
結論から言うと、LLMOとは生成AIが回答を作るときに、自社の情報を引用・推薦してもらうための最適化手法のことだ。正式には「大規模言語モデル最適化」と呼ばれ、海外ではGEOと呼ばれることもある。SEOが検索結果の上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの回答の中で「選ばれる」ことを目指す点が大きな違いだ。とはいえ特別な裏技があるわけではなく、根っこにあるのは昔から変わらない「わかりやすく、信頼できる情報を出す」という基本だと感じている。
マーケティング現場で感じる、AIに「選ばれる」情報の共通点
企画営業の仕事をしていると、日々「伝わる情報」と「伝わらない情報」の差を痛感する。AIに引用されやすい情報も、結局は同じだと思う。結論が先にあり、具体的な数字や体験が伴い、誰が言っているかがはっきりしている。逆に、耳障りの良い抽象的な言葉だけの情報は、人にもAIにも選ばれにくくなってきている。以前「良い提案書」と「通る提案書」の分かれ道という記事でも書いたが、「伝わる」ためのシンプルさは、書き手の都合ではなく読み手（あるいはAI）の都合で決まるのだと思う。
明日からのマーケティングに、今すぐ効かせるには
難しく考えなくていい。まず、自社サイトやブログ記事の見出し直後に、結論を一言でまとめる癖をつけること。次に、誰にでも書ける一般論ではなく、自分自身の体験や数字を混ぜること。この2つだけでも、AIにも人にも「引用したくなる」情報に近づくはずだ。akiokatatsuya.comでも、この記事から意識的にその形を試している。
AIに選ばれるかどうかより先に、目の前の一人に伝わるかどうか。そこを真剣に、でも肩の力は抜いて、緩く楽しみながら考えていきたい。
まとめ
- LLMOとは、生成AIに自社の情報を引用・推薦してもらうための最適化手法
- 結論を先出しし、具体的な体験や数字を添えることが「選ばれる」情報の共通点
- 特別な技術より、伝え方の工夫から始めるのが現実的な一歩