主要生成AI対策とLLMO導入の注意点について

生成AIの進化が、Webマーケティングの常識を大きく揺るがそうとしています。 

これまでWebメディアは、Google検索による流入を主軸にコンテンツ設計をしてきました。しかし近年、ChatGPTやGemini、Claudeといった生成AIを活用した情報取得が一般化しつつあります。ユーザーは検索をせず、AIに直接質問して答えを得るようになってきたのです。 

そんな中で注目されているのが、「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という新たな最適化手法です。これは、検索エンジン対策とは異なり、「AIに引用されやすい構造と中身」を設計するための取り組みです。 

ただし、ここで注意したいのが、すべての生成AIが同じように動いているわけではないということ。各AIは引用ルールもアルゴリズムも異なり、それぞれに最適なアプローチが必要になります。 

また、LLMOを導入する際には、見落とされがちな落とし穴も存在します。構造化や設定を間違えれば、せっかくのコンテンツが“AIに見つけてもらえない”という事態にもなりかねません。 本記事では、主要な生成AI別の特徴とそれに対する具体的な対策、そしてLLMO導入時に注意すべきポイントを、実務目線でわかりやすく整理してお伝えしていきます。 

生成AIごとの性質と引用対象の違い

生成AIから引用されるためには、単に「良い記事」を書くだけでは足りません。AIの種類ごとにどのような情報をどのように拾ってくるのかが異なるため、それぞれに応じた設計が必要です。以下に、主要な生成AIである「ChatGPT」「Gemini」「Claude」の違いを比較しておきましょう。 

このように、同じ「生成AI」であっても、引用のされ方や重視する観点には明確な差があるのです。では、それぞれの特徴を詳しく見ていきましょう。 

ChatGPT（OpenAI）の特徴と対策 

ChatGPTは、OpenAIが提供する対話型AIで、2025年現在ではGPT-4oが最新モデルとなっています。このモデルは、文章を単なるキーワードの集合ではなく、「意味の塊」として理解するベクトル処理を用いているのが大きな特徴です。 

ChatGPTでは、回答内に出典URLが明示されることは基本的にありません。そのため、自分のコンテンツが引用されているかどうかを見つけるのは難しい反面、意味的な親和性を高めることで、間接的に引用されるチャンスを作ることができます。 

効果的な対策としては、ページの冒頭に定義文やFAQ構造の要約を配置し、AIが「これは〇〇について語っているページだ」と即座に理解できる設計を整えることが重要です。また、llms.txtでChatGPT用のクローラー（openai-crawler）を許可することで、そもそも自サイトの情報が学習対象に入る状態を作っておく必要があります。 

加えて、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化も欠かせません。ChatGPTは構造化された著者情報やドメインの信頼性といった周辺要素も“意味的文脈”として判断材料に使うからです。 

Gemini（旧Bard｜Google）の特徴と対策

GeminiはGoogleが開発する生成AIで、もともとは「Bard」として登場しましたが、現在では検索との連携性をさらに強めた次世代AIとして進化しています。最大の特徴は、回答に明確な出典URLが表示されるケースが多いという点です。 

この仕組みは、通常のGoogle検索と構造が似ており、インデックスされたページから直接情報を引っ張ってくる性質を持っています。つまり、Geminiに引用される＝検索でも評価されている、という状態が基本となります。 

そのため、対策としてはSEO対策とかなり重なる部分が多く、特にschema.orgの構造化データ（FAQPageやArticleなど）を正確に記述することがポイントです。さらに、タイトルやメタディスクリプションなどを、検索画面でクリックされやすい表現にチューニングすることも重要です。 

E-E-A-Tの強化、モバイルファーストのUX設計、パンくずリストや内部リンクの最適化など、「AIと検索エンジンの両方を意識する設計」が求められます。 

Claude（Anthropic）の特徴と対策

Anthropic社が提供するClaudeは、他の生成AIと一線を画し、倫理性と安全性を強く意識した構造を持っています。情報の正確さや穏やかさ、偏りのなさを非常に重視するため、引用対象として選ばれるには「中立的で信頼できるコンテンツ設計」がカギになります。 

Claudeでは、基本的に出典の明示は行われません。どの情報を参照して生成しているのかが表面からは見えないため、評価されているかどうかの判断は難しいですが、「コンテキスト評価」と呼ばれる独自の仕組みによって、文脈全体のバランスや信頼性を基準に引用対象を選んでいるとされています。 

このAIに対しては、あまりにも主張が強い・断定的な表現を避け、客観的かつ穏やかなトーンの文章であることが重要です。また、コンテンツの根拠や出典、実在性のある数字などを明記し、「根拠ある情報提供者」であることを伝える構成が好まれます。 

E-E-A-Tだけでなく、「倫理的であること」「過度に誇張されていないこと」がClaude対策においての鍵と言えるでしょう。 

LLMO導入時の3つの注意点と落とし穴

LLMO対策を実践するうえで、「AIに引用されるページを作る」というゴールばかりに気を取られると、思わぬ落とし穴にはまってしまうことがあります。特に以下の3点は、多くの現場で見落とされがちなポイントです。これからLLMOを取り入れようとする方は、必ず確認しておきましょう。 

① コンテンツの「AI最適化」過剰は逆効果になる

生成AIに好まれたいという気持ちから、極端にAI特化したコンテンツを作るケースが増えています。例えば「定義文ばかりが並ぶ」「同じ言い回しを何度も繰り返す」「FAQを無理やり増やす」といったような、人間読者を無視した構成になってしまうことも少なくありません。 

このようなページは、AIにとっても「機械的で不自然な情報源」と認識されやすく、むしろ評価を下げる原因になります。また、読者から見ても読みづらく、離脱率が上がってしまうリスクも大きいのです。 

AIに伝わる“構造”と、人間に伝わる“文章体験”は、どちらも欠かせません。AIだけを見て設計したコンテンツは、一時的な評価を得られたとしても、長期的な信頼や引用にはつながりません。 

② 構造化マークアップは“意味”が伴わなければ逆効果

Schema.orgをはじめとする構造化マークアップは、生成AIが情報を正確に理解するための鍵です。しかし、中身と構造の乖離があると、かえって逆効果になることもあります。 

たとえば、FAQ構造を使用しているのに質問文が曖昧だったり、回答に具体性が欠けていたりすると、構造化が意味をなさず、AIから「曖昧な情報源」として評価されてしまいます。同様に、HowTo構造なのに手順が飛んでいたり、Article構造を使っているのに著者名が空欄だったりすると、信頼性を落とす原因になります。 

構造化マークアップは、まず実際の文章や情報設計がしっかりしていてこそ意味を持ちます。設計の順序としては、「内容を精緻に作る」→「構造で整理する」→「マークアップで伝える」のステップが基本です。見た目だけ整えた構造では、AIは動いてくれません。 

③ クローリング制御の設定ミスで“引用されない”

どれだけ優れたコンテンツを用意しても、AIに「見つけてもらえない」状態になっていれば意味がありません。意外と多いのが、AI向けのクローラー制御設定のミスによって、情報そのものが学習・参照されないケースです。 

2024年以降、OpenAI、Anthropic、Googleなど主要なAI事業者は、自社のクローラーに対して llms.txt という制御ファイルを用意するようになりました。これは、従来の robots.txt に似た仕組みで、AIが学習・引用する際のアクセス許可を明示的に設定するものです。 

主なクローラーと許可設定例） 

User-agent: openai 
Allow: / 

User-agent: anthropic 
Allow: / 

User-agent: google-extended 
Allow: / 

さらに、robots.txt や canonical タグとの矛盾がないかも確認を徹底しましょう。たとえば、検索エンジン向けに「このページを非公開」と設定していると、AIにも届かない可能性があるのです。 

AIと検索の両方に情報を届けるためには、技術的な設定も二重チェックしておく必要があります。制作側と開発側が連携し、「設定まわりの整備がされているか？」を最終確認する習慣を持ちましょう。 

引用される前提としての“公開構造”を整える

どれだけ優れたコンテンツを作っても、それがAIに見つけられず、理解されなければ引用にはつながりません。LLMO対策において「引用される構造」を設計する前に大前提として必要なのが、“正しく公開されていること”。つまり、AIにもインデックスされやすい状態でページが設計されているかどうかです。 

ここでは、「見つけられる」「意味が伝わる」「ネットワークの中にある」という3つの軸で、公開構造の整え方を解説していきます。 

コンテンツは“インデックスされてナンボ”

まず基本となるのが、「コンテンツはインデックスされてこそ価値がある」という考え方です。AIが引用対象として認識するためには、次の2つの段階をクリアしている必要があります。 

• 第1段階：検出とクロール 
  → AIクローラーや検索エンジンのロボットがページを発見できる状態かどうか。 
• 第2段階：意味理解と記憶（埋め込み） 
  → テキスト構造や文脈が理解しやすく、引用に足ると判断される内容かどうか。

どちらか一方でも欠けていれば、いくら中身がよくても“存在しないページ”として扱われてしまうのです。 

検索エンジンと生成AI、両方のインデックス戦略を

公開構造を整えるには、検索エンジンだけでなく、生成AI特有のインデックス要件にも配慮する必要があります。具体的には、以下のような技術面のチェックが必要です。 

• robots.txt や llms.txt でクローラーを正しく許可しているか 
• noindex や canonical の設定ミスで、情報が非公開扱いになっていないか 
• モバイル最適化・ページ表示速度が適切か（AIのクロール対象外にならないように） 
• ポップアップや過剰なJavaScriptで、クロールがブロックされていないか 

また、意図的に特定のAIに見つけてもらうために、パブリックデータベースや開示用ページへの露出を設けるのも有効な戦略です。 

メタ情報・構造化データは“見えない情報”の中核

生成AIは、HTML上の非表示情報や構造を通じて、コンテンツの性質を理解しています。特に以下の要素は、AIが「このページを引用できる」と判断するかどうかの分かれ目になります。 

• <title>や<meta description>などのメタタグ 
• schema.orgでの Article、FAQPage、BreadcrumbList 等のマークアップ 
• 著者（author）、公開日（datePublished）、更新日（dateModified）などのメタデータ 
• モバイル表示時の階層構造やナビゲーションの読みやすさ 

特にFAQページにおいては、「構造化されたデータ」と「実際の見出し構造（h2・h3など）」が一致しているかどうかが重要です。不整合があると、AIは誤解しやすくなり、引用対象から外れてしまう可能性もあります。 

コンテンツは“孤立させない”設計を

もう一つ大切なのが、コンテンツが“サイト内の文脈の中にある”ことです。AIは、単体のページよりも、信頼性ある情報ネットワークの一部として存在しているページを好んで引用します。 

そのためにできる工夫は次のようなものです： 

• ピラーページ＋クラスター構造でトピックを連携 
• XMLサイトマップ、HTMLサイトマップへの掲載 
• パンくずリストや内部リンクの整理 
• SNSや外部メディアからのリンク導線設計 

孤立したページではなく、「このテーマについて網羅しているサイトの一部」と認識されることで、AIからの評価と引用可能性は大きく高まります。 

まとめ｜AI対策は「整える」が8割

LLMOは一時的な流行ではなく、生成AIという新しい時代に対応するための本質的な取り組みです。単に「AI向けに最適化する」ことが目的ではなく、「人に届く情報を、AIにも届く形に整える」ことが重要です。つまり、内容ではなく“届け方の最適化”こそが戦略の中心になります。 

各生成AIによって引用のスタイルや評価基準が異なる今、一律の施策では通用しません。ChatGPTは意味構造重視、Geminiは検索との連携、Claudeは倫理性重視。このように、AIの特性ごとに設計を調整する視点が求められます。 

また、構造化データやスキーマといった「技術的な整備」だけでなく、著者の経験・専門性・信頼性といった「E-E-A-Tの言語化」も欠かせません。技術と信頼のバランスが、AIからの引用を自然に生む鍵となるのです。 

生成AI経由のトラフィックは、今すぐ目に見えるものではありません。しかし、公開構造を整え、インデックスされやすい状態を維持することで、未来の流入経路は確実に変わっていきます。地味に見える積み重ねが、1年後、2年後の成果を生む“整備”であることを、忘れずに取り組んでいきましょう。 

LLMO(大規模言語モデル最適化)については、こちらもご覧ください。
●LLMO対策完全ガイド｜生成AI時代の新SEO戦略について