2025年6月のGoogleコアアップデート以降、SEOの外部対策は“量”よりも“意味”が問われる時代に入りました。従来のように被リンクを集めるだけでは、もはや十分な評価を得られなくなりつつあります。特に、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが情報の起点となる場面が急増している現在、AIに「信頼できる情報源」として認識され、引用される構造づくり＝LLMO（Large Language Model Optimization）対応が求められています。
本記事では、従来のSEO外部対策との違いを明確にしながら、生成AI時代に評価される“外部的信頼性”とは何か、どのように企業情報を構造化すればAIに選ばれるのかを解説します。サイテーションやナチュラルリンクといった非リンク型の評価軸にも言及しつつ、広報・PR・コンテンツ設計を横断する最新の外部施策を体系的に整理します。
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LLMOとは何か？生成AI時代のSEO文脈を読み解く
SEOの世界における「LLMO（Large Language Model Optimization）」という概念は、生成AIが台頭した2024年以降、急速に注目を集めています。これまでのSEOでは、Google検索のランキングを上げることが主な目的でしたが、今やその枠組み自体が変化しつつあります。特にChatGPT、Gemini、Claudeといった生成AIが日常の検索代替として浸透するなか、“AIがどの情報を引用・参照するか”という観点からの最適化、すなわちLLMOが外部対策の最前線に位置づけられるようになりました。
本セクションでは、LLMOという新しい最適化の考え方を正しく理解するために、その成り立ちと本質、そしてなぜ外部対策にもLLMOが必要なのかについて、順を追って解説していきます。
LLMO（Large Language Model Optimization）の定義と背景
LLMOとは、「大規模言語モデルに最適化されたコンテンツ設計・構造・信頼性の強化」を意味する新たなSEOの延長線上にある戦略です。従来のSEOではGoogle検索のクローラに評価されるための施策（タイトル・リンク構造・被リンクの質など）が中心でしたが、LLMOでは生成AIに『“意味ある情報源”として引用されること』が重要な評価軸となります。
この変化の背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。生成AIの登場により、情報探索の入口が「検索エンジン」から「対話型AI」へと移行しつつあります。つまり、検索結果に上位表示されるよりも、AIの回答文に“出典”として引用される方が、はるかに早くユーザーとの接点が得られる状況になってきているのです。
例えば、企業のサービス内容や信頼性に関する情報が、AIの回答にそのまま使われるケースが増えています。これにより、企業の公式サイトだけでなく、第三者サイトにおける企業名の記載や評価、専門メディアでの言及など、外部の情報設計までもがAIへの露出を左右する要素となりました。
なぜSEO外部対策にもLLMOが求められるのか？
LLMOはもともとコンテンツの構造や文章設計に関連する概念として語られがちですが、実は外部対策こそがLLMO成功の鍵を握る分野でもあります。
その理由は以下の3つです。
- AIは“信頼性”の高いソースから情報を集めている
→ つまり、AIが参照する情報源に選ばれるには、自社サイトだけでなく「外部からどう言及されているか」が極めて重要です。 - リンクよりも“意味ある言及”が重要になっている
→ ナチュラルリンクやサイテーション（非リンク型の企業名・ブランド名の言及）が、AIの文脈理解に影響を与えます。 - 情報の構造と露出場所が一致している必要がある
→ FAQ構造、定義文、著者情報、構造化データなどが整備されていると、AIが認識・抽出しやすくなるという仕組みです。
したがって、今後のSEO外部対策は、単なる被リンク集めではなく、意味づけされた文脈設計 × 広報・PRによる信頼形成 × AIに届く情報形式を備えることが求められます。これが、LLMO視点での外部対策を考える上での出発点となるのです。
生成AIが評価する“外部的信頼性”の構造とは？
生成AIにとって「どの情報を引用すべきか？」という判断は、単なるアルゴリズムではなく、“信頼性の構造”によって決まります。これはGoogleのE-E-A-T評価軸と密接に関係しており、「誰が言っているのか」「どこに掲載されているのか」「それが社会的に認知されているか」といった要素が重要です。AIは、単に被リンクが多いサイトではなく、第三者から信頼されている実績のある情報源を優先して参照する傾向があります。
特に外部対策の文脈では、企業名や著者情報が信頼メディアや専門機関に掲載されているか、他者から引用・言及されているかが、AIにとっての“評価基準”になります。本章では、生成AIが外部的信頼性をどう構造的に捉えているのかを紐解き、外部施策設計への応用を探っていきます。
E-E-A-Tと外部的信頼性の関係性
E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、Googleの検索評価ガイドラインにおける重要な指標として広く知られていますが、生成AIもまたこの軸に準じて情報を選別しています。特に「Authoritativeness（権威性）」と「Trustworthiness（信頼性）」の2要素は、AIによる引用の判断に大きく影響を及ぼします。
たとえば、以下のような外部的評価は、E-E-A-TとLLMOの両面で信頼性を高めるポイントとなります。
- 業界メディアや専門機関からの引用・掲載
- 公共性の高いサイト（大学・行政・業界団体など）からの言及
- サードパーティによるレビュー・評価・実績データの記載
- 専門家や代表者の実名での登場・インタビュー
AIはこうした構造を読み取り、『その企業や人物が「外部からも信頼されているか」』を評価の軸としています。つまり、外部対策を単なるリンク獲得の施策として捉えるのではなく、「E-E-A-Tを実装するための信頼構造づくり」として考える視点が必要です。
AIが“参照するに値する”と判断する外部情報とは
生成AIはインターネット上の膨大な情報から、信頼性の高いデータを抽出する訓練を受けています。その際に評価されやすい情報には、いくつかの共通点があります。
- 情報が構造化されている
→ 企業概要、商品説明、FAQなどが明確に分けられ、JSON-LDなどの構造化データが付与されている - 明確な出典元がある
→ 記事の執筆者、所属、発行媒体、引用元URLが明示されている（著者名やメディア名が一貫して使われている） - 複数の場所で言及されている
→ 同一情報が複数の外部メディア・SNS・レポート等で繰り返し登場している（サイテーションとしての信頼形成） - 第三者評価と一致している
→ ユーザーレビュー、比較記事、取材記事などが、企業やサービスに対してポジティブな情報を発信している
たとえば、自社のサービス名や経営者名が、Web上で明確に、かつ文脈整合性のある形で複数の外部媒体に登場していれば、それはAIにとって“参照に値する情報”として認識されやすくなります。逆に、自社サイト以外でまったく触れられていない情報は、どれだけ自社サイト内で詳細に語っていても、AIにとっては“偏った情報”として扱われる恐れがあります。
このように、生成AIが重視する“信頼性の構造”は、単なるリンクの数ではなく、意味ある外部評価の蓄積と文脈の整合性に基づいています。
SEO外部対策は、今後ますますこの観点から再設計が求められていくでしょう。
リンクよりも“言及される構造”が重視される理由
従来のSEOにおいては、外部対策といえば「被リンクの数と質」が主な評価軸とされてきました。しかし、2025年以降の生成AI時代では、その構造が大きく変わりつつあります。AIはリンクの有無よりも、“文脈の中で自然に言及されているか”という点に重きを置くようになってきているのです。
たとえば、サービス名や企業名が自然な形でブログ記事やSNSに登場していれば、リンクが貼られていなくてもAIはそれを「意味ある情報源の1つ」として認識します。これは、「サイテーション（引用・言及）」という概念に通じるもので、今後の外部対策では、リンクに頼らずとも信頼を獲得する設計が欠かせなくなります。
ここでは、リンクよりも“言及される構造”が評価される理由と、その具体的な仕組みを深掘りしていきます。
サイテーションとナチュラルリンクのLLMO的価値
サイテーションとは、リンクが存在しなくても企業名やブランド名が他者の発信内で言及されることを意味します。たとえば、SNSの投稿で「◯◯というサービス、最近よく見かけますよね」といった言葉が出てきたり、ニュース記事内で企業名が紹介されたりといった事例です。こうした言及は、リンクが貼られていなくてもAIにとって“価値のあるシグナル”として機能します。
ナチュラルリンクもまた、同様に重要です。これは、「有益だから自然と貼られたリンク」であり、いわゆる自作自演や購入リンクとは異なります。生成AIは、リンクそのものではなく、リンクの周辺にある文脈、すなわち「なぜこの情報が紹介されているのか」「どのように紹介されているか」という背景情報を読み取って評価します。情報の信頼性や意図が明確であればあるほど、ナチュラルリンクとしての評価も高まるのです。
つまり、LLMO的視点での外部対策とは、単に「リンクを得ること」ではなく、「自然な会話や報道、投稿の中で言及される設計」を目指すべきだということです。意味のあるサイテーションと、それを支えるナチュラルな情報露出が、AIからの信頼を獲得する土台になります。
UGC・メンションを活かす外部対策設計の工夫
近年では、ユーザーが自ら発信するUGC（User Generated Content）や、SNS上でのメンション（@企業名、#ブランド名など）も、SEO外部対策における新たな要素として注目されています。Google検索だけでなく、ChatGPTやGeminiといった生成AIにとっても、これらは“社会的信頼”を示す重要なデータソースとなっているからです。
たとえば、Instagramでの口コミ投稿や、YouTubeレビュー動画でのブランド名の読み上げ、X（旧Twitter）での製品体験の共有など、リンクを介さない情報でも、AIはそれを確実にキャッチしています。そして、それらの発信が一貫したネーミングやメッセージで統一されていれば、AIはそれを意味ある文脈として認識します。
このような構造を活かすためには、単に投稿を促すだけではなく、ブランド名やサービス名の表記を統一する、SNS運用と広報施策を連動させる、ユーザーとの自然な接点を日常的に作るといった“設計”が必要です。これらの取り組みを積み重ねることで、生成AIは「この企業は多くの人から言及され、信頼されている」と判断し、コンテンツの引用対象として認識するようになります。
つまり、リンクの数ではなく、“人の声”や“社会的言及”が、今や外部対策の最前線にあるのです。そしてその評価構造に適応することが、LLMO対応の成功につながっていきます。
構造的に「AIに引用される」外部対策の設計方法
生成AIが情報を引用する際に重視するのは、「誰が」「どこで」「どのような形式で」発信しているかという構造的な信頼性です。つまり、単に情報を持っているだけでは不十分で、“AIがアクセスしやすく、文脈として一貫し、引用しやすい構造であること”が極めて重要になります。
そのため、SEO外部対策においても、リンクの獲得やサイテーションを促すだけでなく、構造化データの整備やFAQ・定義コンテンツの設計などを通じて、AIにとって意味のある情報提供体制を築くことが求められます。本セクションでは、生成AIに引用されるための「外部施策設計」の実践的なアプローチを具体的に解説していきます。
FAQ構造や“〜とは？”型コンテンツの引用価値
ChatGPTやGeminiなどの生成AIがユーザーに情報を提示する際、多くの場合に引用元となっているのが「定義性の高い文章」や「構造が整理されたFAQ」です。これは、AIが自然言語処理の中で、「何についての情報か」「どこから始まり、どこで完結するか」を理解しやすいためです。
たとえば、「SEO外部対策とは？」とタイトルに明示された記事の冒頭に、簡潔かつ正確な定義が記載されていれば、生成AIはそこを“引用に適した文”として自動的に認識し、回答文に組み込む可能性が高くなります。また、FAQページであれば、見出しと回答がペア構造になっているため、情報の区切りが明確であり、AIにとって非常に扱いやすい構成です。
企業としてこうした設計を取り入れるには、公式サイトやブログにおいて「◯◯とは？」で始まる見出しや、質問形式のQ&Aを設置することが第一歩です。加えて、それらの情報が社内の別ページや外部サイトからも一貫した文言で言及されていれば、信頼性の高い情報としてAIに認識されやすくなります。
つまり、“AIに拾われるための文章構造”を設計することこそが、現代のSEO外部対策の延長線上にあるという視点が重要です。
構造化データ（JSON-LD）と外部評価との関係性
AIにとっての「構造的信頼性」は、文章そのものだけでなく、マークアップ（HTML構造や構造化データ）の設計にも深く関わっています。特にJSON-LD形式による構造化データは、AIがWebページの情報を抽出する際に活用する代表的な方式であり、LLMO外部対策と相性の良い実装といえます。
たとえば、FAQPageやArticleタイプの構造化データを使用することで、「このページには質問と回答が含まれている」「この記事の著者は誰で、どの組織に属しているか」といった情報をAIに明確に伝えることができます。これにより、情報の出所・信頼性・専門性の裏付けが技術的に担保され、AIがその情報を選ぶ確率が高まります。
また、構造化データによって「企業名」や「提供サービス」が正確に指定されていれば、外部のサイテーションと自社サイト内の情報が一致しやすくなり、文脈整合性のある評価構造が構築されるのもポイントです。逆に、情報の形式や記述がばらばらだと、AIは情報の一貫性に欠けると判断し、引用から除外する傾向にあります。
現在では、Google Search Consoleでも構造化データのカバレッジやエラーが確認できるため、SEOと同様に、外部対策の一環として技術的な最適化を取り入れる視点が必要です。
LLMO対応の外部施策で企業が取るべき行動とは？
LLMOに対応したSEO外部対策の重要性は理解していても、「実際に何から始めればよいのか」「どの部門が関わるべきか」といった具体的な行動指針が見えていない企業も少なくありません。これは、従来のSEOがマーケティング部門やWeb担当者の領域で完結していたのに対し、LLMO対応では広報・PR・制作・経営企画など複数部門の連携が必要になるためです。
また、生成AIに評価されるには「正しいことを言っている」だけでは不十分で、「その情報が他者からも引用されている」「技術的にも一貫性がある」状態が必要です。そのためには、情報の整理、構造化、露出戦略、評価指標のモニタリングを含む「中長期的な“企業としての設計”」が求められます。
本章では、実務に落とし込めるように、企業が組織的に取り組むべき外部対策アクションを解説します。
広報部門と連携したサイテーション戦略
LLMOに対応する外部施策の第一歩は、SEO単体ではなく広報・PR部門と連携して情報の外部露出を戦略的に設計することです。なぜなら、サイテーションやメディア露出の多くは「SEO文脈」ではなく「企業の信頼形成活動」によって自然発生するからです。
たとえば、新サービスのプレスリリースを業界メディアに配信し、その記事で企業名が記載される。記者やブロガーがその情報を元に言及する。SNSでの反応が派生する。このような一連の“外部的な語られ方”こそが、AIにとっての信頼構造として蓄積されます。
この流れを設計するには、以下のようなアクションが有効です。
- メディア配信時に、企業名・サービス名の表記を統一し、引用しやすい言葉選びをする
- 検索で見つかるように企業の公式情報（会社概要・提供価値・FAQ）を整備する
- 複数のプラットフォームで情報の再露出・再共有を促す仕組みをつくる
つまり、「検索で上位に出るコンテンツ」ではなく、「社会で何度も語られている存在」になることが、AIからの引用に直結するのです。
AIに強い企業メディア設計の3つのポイント
LLMO対応の外部対策においては、自社メディアの設計そのものも大きな意味を持ちます。ここで言う“企業メディア”とは、公式サイトやブログに限らず、コーポレートメッセージ、採用サイト、サステナビリティページ、業界レポートなども含めた外部に開かれた情報発信装置全体を指します。
AIに強い企業メディアには、以下の3つのポイントがあります。
- 一貫した表記と構造設計
企業名・サービス名・代表者名・業界カテゴリなどの表記が全メディアで統一されており、AIが企業の情報を迷わず収集できる状態になっている。 - 引用しやすい明文化された定義・FAQコンテンツ
「◯◯とは？」といった定義文や、「なぜ私たちがそれを行うのか」といった文脈を含む構造的な情報が整備されている。 - 外部メディアとの関係性を可視化する実績設計
掲載されたメディアの一覧、受賞歴、業界団体への所属、外部監査結果など、企業の社会的信頼を裏付ける情報が明示されている。
このような構造を備えている企業メディアは、生成AIにとって“情報源として使いやすい”と認識されやすく、外部対策の一環として機能するのです。検索上位に出るだけでなく、“引用に使われる状態”をつくる。そのための土台が、企業メディア全体の設計思想に現れてくる時代が始まっています。
まとめ｜LLMO外部対策は“検索されずとも選ばれる”構造へ
ここまで見てきたように、2025年以降のSEO外部対策は、従来の「リンク構造」にとどまらず、「言及される構造」「引用される構造」へとシフトしています。特に、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが情報の起点となるいま、ユーザーが検索しなくても、「“AIが自社の情報を拾い、紹介してくれるか”」が企業の可視性を左右する時代に突入しました。
本セクションでは、LLMO外部対策の本質をあらためて整理し、今後のSEO戦略にどのように組み込むべきかを再確認していきます。
リンク構造から意味構造へと進化する外部対策の本質
SEOにおける外部対策は、単なる被リンクの数やリンク元のドメインパワーだけで評価されていた時代から、「どんな文脈で、誰に、どう言及されているか」という**“意味構造の設計”**が問われる時代へと進化しています。これは、検索アルゴリズムの進化だけでなく、生成AIの普及によって“Webの読み方”自体が変化した結果といえるでしょう。
もはや、リンクがあるかどうかは絶対的な指標ではなく、言及される背景、発信元の信頼性、社会的な繰り返し出現性など、より“人間的な価値観”に近い評価基準が重視されています。これにより、SEOは単独施策ではなく、広報・PR・SNS・経営コミュニケーションと連動した“企業の語られ方”の総合戦略へと変化しているのです。
今後求められるSEO担当者の視点と組織への展開方法
LLMO外部対策に取り組むうえで、SEO担当者には2つの視点が求められます。
1つは、「検索順位ではなく“選ばれる構造”をどうつくるか」という視座の転換です。生成AIに選ばれるとはどういうことか、そのために自社情報をどこにどう設置するのか、誰に語らせるのかといった広い視点が必要になります。
もう1つは、組織全体を巻き込むコミュニケーション設計の力です。SEO部門単体では完結しないLLMO施策は、広報、経営企画、Web、SNSなどの部門を横断して連携し、ひとつのブランドとしての“引用構造”を築いていく必要があります。これは企業文化の理解や、社内調整力といった“ソフトスキル”も大きく関係する分野です。
生成AI時代のSEO外部対策とは、言い換えれば「企業が社会の中でどう語られているか」を設計することに他なりません。検索されずとも選ばれる。その未来を見据えた情報設計こそが、今後のLLMO戦略の中核を成すものとなるでしょう。
福岡をはじめとする地域企業にとって、SEO外部対策は単なる被リンクの獲得ではなく、“信頼される情報構造”を築くための戦略的設計へと変化しています。
2025年のGoogleコアアップデート以降は特に、LLMO（Large Language Model Optimization）や生成AIによる情報参照の仕組みを見据え、外部からの文脈整合性やサイテーションの重要性が増しています。
本記事を含む関連記事では、AI時代におけるSEOの本質を再定義し、評価され続けるための最新手法を体系的に解説しています。
今後の戦略設計にお役立ていただければ幸いです。
SEO外部対策は、検索順位を左右する重要な評価要素でありながら、その全体像や本質的な戦略は見えづらいことも少なくありません。被リンク、ナチュラルリンク、サイテーション、E-E-A-T、そしてLLMOとの関係性までを体系的に解説した「SEO外部対策とは？」の関連記事では、本記事とあわせて、より深い理解と実践のヒントが得られます。
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| WRITER / HUM 株式会社ジャリア福岡本社 WEBマーケティング部 WEBライター 株式会社ジャリア福岡本社 WEBマーケティング部は、ジャリア社内のSEO、インバウンドマーケティング、MAなどやクライアントのWEB広告運用、SNS広告運用などやWEB制作を担当するチーム。WEBデザイナー、コーダー、ライターの人員で構成されています。広告のことやマーケティング、ブランディング、クリエイティブの分野で社内を横断して活動しているチームです。 |