テクニカルLLMO対策｜サイトパフォーマンス最適化する方法とは

生成AIの進化に伴い、情報の届け方にも大きな変化が求められています。ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIは、もはや“検索の代替”として使われるだけでなく、「情報の取捨選択者」としての役割も担うようになりました。 

このとき、AIが何を見て情報を選び、誰のコンテンツを引用するのかを左右するのが LLMO（大規模言語モデル最適化） という新しい視点です。 

多くの人は「どんな情報を載せるか（＝中身）」に注目しがちですが、実はAIにとっては “どのように構造化されているか”“どれだけ速く・正確に届くか” も、評価の大きな判断材料になります。 

つまり、AIが理解しやすく、アクセスしやすい「技術的な整備」ができていなければ、どれだけ質の高いコンテンツでも、そもそも “読み取ってもらえない” 可能性すらあるのです。 

このような背景から注目されているのが「テクニカルLLMO対策」です。 

本記事では、LLMOを実現するための“情報の土台作り”として、以下のような視点を中心に解説していきます。 

• HTML構造の最適化 
• Core Web Vitalsを意識した表示スピードの改善 
• 構造化データ（Schema.org）による意味の明示 
• AIに好まれるコンテンツ設計パターン 

「AIに見つけてもらい、選ばれ、引用される」ためには、テクニカルな裏側の整備こそがスタートラインです。あなたのコンテンツが“選ばれる情報源”になるための基盤作り、一緒に見直していきましょう。 

LLMの基本構造をやさしく理解しよう

生成AIは、Webページを「テキストの羅列」として読むわけではありません。その裏側にある HTML構造（マークアップ）を“意味として”読み解き、情報の整理や関係性を把握しようとしています。 

つまり、構造の整ったHTMLは、AIにとって“読みやすく、理解しやすい”設計。逆に、装飾優先・レイアウト目的で乱雑になったHTMLは、AIにとって“伝わらない情報”になってしまう可能性があります。 

ここからは、AIが好むHTML構造にするための具体的な設計ポイントを解説していきます。 

見出し（Hタグ）は「意味」で使うこと

SEOにおいてもおなじみのHタグ（見出しタグ）ですが、LLMO視点では「意味的な構造」を示すナビゲーションとして重要な役割を担います。 

• H1：ページ全体のメイントピック（原則1つだけ） 
• H2：主要なセクション・話題の区切り 
• H3：H2の詳細解説や補足情報 

このような階層構造に沿って記述することで、AIは情報の流れや位置づけを理解しやすくなります。 

一方で、以下のような使い方はNGです。 

• H2が連続し、H3が存在しない（構造が浅すぎる） 
• 見た目を整えるためだけにH4やH5を多用する 
• セクションがHタグを飛ばして設計されている（例：H2→H4） 

「見出し＝視覚的な装飾」ではなく、「意味のまとまり」を示すものという意識で設計することが、LLMOにおいては必須条件です。 

パンくずリストは「ページの所属」を明示する

ページがどんなカテゴリに属しているか、どのテーマの中にあるのか。こうした「位置情報」は、AIがページの専門性や関連性を評価する際の重要な手がかりになります。 

その判断材料となるのが、パンくずリスト（Breadcrumb List）です。たとえば、以下のような構造があると… 

TOP ＞ マーケティング ＞ LLMO ＞ テクニカル最適化 

AIは「このページはマーケティング領域の中でも、LLMOというトピックの専門的なサブ記事である」と認識できます。カテゴリ情報が整理されていることで、文脈の正確さが増し、引用されやすくなるのです。 

さらに、schema.org/BreadcrumbList を使って構造化データとしてマークアップしておけば、 検索エンジンとAIの双方に“ページの文脈”を明確に伝えることができ、信頼性の評価が高まりやすくなります。 

不要なJS/CSSは“情報の邪魔”になる

最近のWebサイトは、JavaScriptによって動的にコンテンツを読み込んだり、アニメーションや装飾的なCSSでリッチな体験を提供したりすることが一般的です。 

しかし、生成AIの視点ではこれが 「ノイズ」や「障壁」 になってしまうケースがあります。特に以下のような構成は注意が必要です。 

• JavaScript経由で読み込む重要コンテンツ（SPA・タブ切替など） 
• ページ表示後にアニメーションで遅れて出現する要素 
• 本文よりも先に読み込まれる装飾的なビジュアル要素やエフェクト 

AIはHTMLソースの冒頭から順に情報を処理していくため、重要な定義文やFAQなどが後回しにされていると、情報取得の失敗や誤認識につながるリスクがあります。 

そのため、 

• 本文や要点はHTML内で上位に記述する 
• JS読み込みに依存せず、初期表示で情報が見えるようにする 
• 最低限のCSSで構造を支える（装飾のためだけのCSSは控える） 

といった「AIに優しい設計＝情報を正しく渡す設計」を意識することが、テクニカルLLMOでは欠かせません。 

Core Web Vitalsと“AIの読み込み効率”の関係

生成AIは、単にテキストだけを拾っているわけではありません。AIがWebサイトを巡回・解析する際には、そのサイトが「どれだけ速く・正確に・安定して情報を届けているか」も重要な評価ポイントになっています。 

これはGoogleがUX指標として重視している「Core Web Vitals（CWV）」と直結しており、 
人間ユーザーにとって快適なサイトは、AIにとっても“読み取り効率のよいサイト”なのです。 

では、どんな視点でテクニカルに整備すべきなのか？以下の3つの指標から順に見ていきましょう。 

AIも「速く・安定したページ」を好む

Googleが重視するCore Web Vitals（以下CWV）は、人間のUXだけでなくAIにとっても情報取得効率に直結します。 

主な指標は以下の通りです。 

生成AIは、これらの数値が優れているサイトほど「情報への到達が早く、ストレスがない」と判断し、巡回頻度・情報取得の精度・引用率のすべてにおいてプラスに働くのです。 

特にLCPは、“ページの中核情報がいつ表示されるか”を示すため、AIが「このサイトは効率的に価値のある情報を提示している」と判断する材料になります。 

表示速度の遅さは“情報欠落”につながる可能性

生成AIがサイトを読み込む際、その瞬間にすべての情報が表示されているとは限りません。むしろ、ページの読み込み途中にクローリングが終わってしまうと、重要な情報がAIに認識されないまま終わる可能性すらあります。 

たとえば、以下のような構成は非常にリスクが高いです。 

• ファーストビューに画像だけを配置し、本文が後からフェードインで表示される 
• 主要情報がJavaScriptで動的に呼び出される（SPA構成など） 
• FAQや定義文がユーザー操作で開閉され、遅延読み込みされる 

これらは人間には「演出」として便利でも、AIにとっては「見えなかった情報」として扱われてしまいます。 

情報取得が中途半端な状態で終わると、引用されるどころか、存在しないページとみなされる危険性すらあるため、表示速度の最適化はLLMOにおける“必須条件”です。

AIに好かれるサイトは“軽くて静か”

テクニカルLLMOの視点では、リッチな演出や動的要素よりも情報がストレートに届くシンプルな構造が何よりも大切です。 

理想的な構成例としては、以下のようなポイントが挙げられます。 

• 定義や本文など、AIに読ませたい情報がHTMLの上部に配置されている 
• CSSやJSは最低限に抑えられ、コンテンツが軽量でサクサク開く 
• 装飾やアニメーションは必要最低限にとどめ、本質情報が主役として目立つ 
• モバイル環境でも同じクオリティで即表示される構成になっている 

加えて、AIはページ全体を丁寧に読んでくれるとは限りません。むしろ、冒頭で「これは有益なページだ」と判断されなければ、途中離脱される可能性すらあります。 

だからこそ、「最初に見える場所」に重要な情報を集め、無駄な装飾を削ぎ落とした構造が、AIに選ばれる“シンプルで機能的なサイト”を実現します。 

構造化データとスキーマ設計の最適化

AIは「構造化されている情報」を優先して読む  

生成AIは、Webページを機械的に解析して情報を取り出します。その際、「構造化データ（Schema.orgなど）」を読み込むことで、情報の意味や分類を理解しています。 

たとえば、 

• FAQPage：質問と回答の組み合わせ 
• HowTo：手順形式の解説 
• Article：記事の分類・著者・更新日 
• Product：商品情報や価格・在庫 

これらのマークアップが適切に設定されていれば、AIは「信頼できる情報」「整理された情報」と判断し、優先的に引用してくれるのです。 

スキーママークアップの具体例と活用法

たとえばFAQの場合、以下のような構造で記述するのが望ましいです。 

<script type="application/ld+json"> 
{ 
"@context": "https://schema.org", 
"@type": "FAQPage", 
"mainEntity": [ 
{ 
"@type": "Question", 
"name": "LLMOとは何ですか？", 
"acceptedAnswer": { 
"@type": "Answer", 
"text": "LLMOとは、大規模言語モデルに情報を引用されやすくするための最適化手法です。" 
} 
} 
] 
} 
</script> 

このように構造化することで、検索エンジンにも生成AIにも同時に好まれる情報設計が可能になります。 

“信頼スコア”を上げるための追加要素

構造化データは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の明示にも役立ちます。 

• 著者情報（author）の明記 
• 記事の更新日・公開日（dateModified, datePublished） 
• 所属組織（publisher, organization）の明示 
• 専門性を示すリンク・出典（sameAs） 

これらをスキーマ形式で記述しておくことで、AIが“情報源の信頼性”を数値的に判断する助けとなり、引用確率を高めます。 

AIフレンドリーなコンテンツ設計のポイント

テクニカルLLMO対策において、HTML構造や表示速度など“土台”を整えることは重要ですが、 
それだけではAIに「引用されるコンテンツ」として選ばれるとは限りません。 

もうひとつのカギは、「AIが読み取りたくなる情報の書き方・配置」にあります。つまり、生成AIにとって“親切なコンテンツ設計”＝AIフレンドリーな構成が求められるのです。 

定義文・Q&A・要約は“AIへの餌”になる 

テクニカルな施策と合わせて、「AIが欲しがる情報フォーマット」をコンテンツ内に仕込むことも重要です。代表的なのは次の3つです。 

• 定義文：○○とは、〜である。という明快な1文 
• Q&A形式：「○○とは何？」「○○の効果は？」などユーザー質問を明示し回答 
• 冒頭要約：見出し直下にポイントを簡潔にまとめる 

これらは生成AIが“そのまま引用しやすい形”であり、構造化データと組み合わせれば、ほぼ確実に拾われやすくなります。 

文章は「文脈の整合性」と「一文一義」を意識する

生成AIは、言葉の流れや整合性を非常に敏感に捉えています。そのため、以下のような書き方がLLMO的にはNGです。 

• 主語が不明瞭な文（例：「これは重要だ」←何が？） 
• 複数の意味を持つ曖昧な表現（例：「そこそこ効果あり」） 
• 一文に2つ以上の主張が入っている 

逆に「一文につき1つの主張」「主語と述語が明確」「文脈が段階的に展開される」ようにすると、 
AIは安心して情報を取り出せる＝引用しやすい状態になります。 

“llms.txt”の活用も検討する 

Googleは現在、クローラー制御に robots.txt を使用していますが、生成AI向けに「llms.txt」というファイルの活用が実験的に広がっています。 

このファイルでは、 

• 自サイトがAIによる学習や利用を許可／拒否するか 

• どの部分の情報を引用可能とするか 

• AIごとのクローラーアクセスを制御できるか 

といった細かな設定が可能です。 

今後、生成AIの世界で “情報提供者としての意志表明” が重要になってくると考えられ、この llms.txt を活用することが、技術的にも権利的にも「選ばれるための仕組み」となっていきます。 

まとめ｜テクニカルLLMOは“サイトの健康管理”そのもの 

LLMOを語るうえで、つい「コンテンツの質」「引用される構造」に目が行きがちですが、テクニカルな土台がなければ、そもそも情報は届きません。 

この記事では以下のような要点を解説しました。 

• 見出しやHTML構造を正しく設計する 
• パンくず・内部リンク・構造化データで文脈を明示する 
• Core Web Vitalsを意識してページを高速・安定化する 
• AIが喜ぶ情報設計（定義文・FAQ・要約）を意識する 
• llms.txt や Schema で明示的に“引用される意思”を示す 

テクニカルLLMO対策とは、「AIに正しく、快適に、自分の情報を届けるための健康管理」であるとも言えるでしょう。 

どれだけ質の高い情報でも、AIが読み込めなければ“存在しない”に等しい時代が来ています。今すぐ、自分のサイト構造を見直してみましょう。 

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