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検索だけでは届かない時代へ。AIに引用される「構造化コンテンツ」の作り方【LLMO・GEO対応】

はじめに

2025年、情報の探し方は大きく変わりました。

従来のGoogle検索に加えて、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIが、ユーザーの「検索エンジン」として日常的に使われるようになっています。この新しい検索環境に対応するためには、従来のSEOだけでなく、「AIに引用される」ことを意識した対策が必要です。

この記事では、生成AIに選ばれるための新戦略「LLMO(大規模言語モデル最適化)」と「GEO(生成AI検索最適化)」について、実践的な方法をわかりやすく解説します。


1. なぜ「引用されること」が重要なのか?

ChatGPTなどのAIは、インターネット上の情報を学習し、質問に対して回答を生成します。

このとき、構造が明確で信頼性が高いコンテンツは、回答の一部として引用されやすくなります。つまり、「検索されて見つけてもらう」時代から、「AIに選ばれて引用される」時代へと進化しているのです。

AIに選ばれることで、検索流入とは異なる新たな集客導線を構築できます。


2. LLMO・GEOとは?

  • LLMO(Large Language Model Optimization):大規模言語モデル(LLM)に引用されやすい構成・内容で記事を最適化する手法。
  • GEO(Generative Engine Optimization):生成AI検索に表示されやすいようにWebページを最適化する方法。

従来のSEOは「検索エンジンで上位表示されること」が目的でしたが、LLMOやGEOは「AIがその情報を取り上げること」を重視します。


3. LLMO・GEO時代に実践すべき5つの最適化ポイント

1. Q&A形式を活用する

「〇〇とは?」「〇〇のメリット3つ」など、質問と答えの構造にすると、AIが理解・抽出しやすくなります。

2. 構造化データ(JSON-LD)を導入する

FAQや組織情報などを構造化し、Googleや生成AIが情報を正しく把握できるようにします。WordPressならRank Mathなどのプラグインで対応可能です。

※SWELLテーマ・XWRITEテーマならディフォルトで導入されているFAQブロックで構造化データ(json-ld)を出力できます!

3. 著者情報を明示する

名前・肩書・顔写真・SNSリンクなどを明記し、E-E-A-T(専門性・権威性・信頼性)を高めることで、AIがその情報を信頼しやすくなります。

4. 比較・数値・具体例を入れる

抽象的な文章よりも、具体的なデータや比較表を入れることで、信頼性が向上し、引用対象になりやすくなります。

5. 1記事1テーマ+冒頭に結論を置く

テーマを絞り、最初に結論を示すことで、AIやユーザーに記事の内容が明確に伝わります。


4. LLMOとGEOを意識して変更した主なポイント

以下は、従来の記事「2025年最新 WEBサイトの未来: これからのトレンドと最適化ポイント」を、LLMOとGEOの視点から再設計した際の主な変更点です:

  • タイトル・見出しの構造を整理し、セクションごとに「問いと答え」を配置
  • トピックごとにQ&A形式を採用し、AIが学習しやすい構成へ再編成
  • 冒頭に結論を明示し、1記事1テーマで内容がすぐ伝わる構成に最適化
  • 比較表・用語定義・数値情報を明示し、ファクトの引用性を高めた
  • 著者情報・信頼要素を盛り込み、E-E-A-Tの観点を補強
  • JSON-LDやFAQスキーマ導入を前提に、構造化を意識した文脈設計に変更

記事URLの変更について


5. SNSやnoteでの発信も重要な導線に

作成した記事をnoteやMedium、SNSに再編集・再発信することで、AIが学習する可能性のあるプラットフォーム上での露出を増やせます。

AIに学ばれる=検索されずとも見つかる、という状況をつくり出すためにも、情報の「分散展開」は有効です。


6. まとめ:AIに選ばれる記事構造を意識しよう

「検索される」だけでなく、「引用される」ことが求められる時代です。

今後のWeb集客では、LLMO・GEOを意識し、構造化・信頼性・明確なテーマ設計が鍵になります。

まずは、

  • Q&A形式で情報を整理する
  • 構造化データを取り入れる
  • 信頼要素を明示する

この3点から始めてみましょう。1記事、1動画、1投稿の積み重ねが、半年後のAI検索結果での“選ばれるコンテンツ”をつくります。

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