こんにちは。テクノポートの卜部です。SEOの世界は今、大きな転換期を迎えています。ChatGPT、Google AIモード、Perplexity、など、生成AI検索が急速に普及する中、従来のSEO施策だけでは十分なページの可視性を確保できない時代が来てしまいました。これらの生成AIは、ユーザーの質問（プロンプト）に対して直接回答を生成し、情報源として選ばれたウェブサイトのみが引用・言及される仕組みです。

つまり、検索結果の10位以内に入るSEO対策だけでなく、「AIが引用したくなる情報源」になることが求められているのです。

本記事では、この新しいパラダイムに対応するための具体的な施策62選を紹介します。コンテンツ構造の最適化から技術的な実装、ブランド権威性の強化まで、包括的なLLMO戦略を網羅しています。

※当記事はChat GPTのDeeP Resarchを活用し、英語の記事ソースを中心に具体的な効果が出たとされる施策をまとめ、それを私の方で編集・整理したものです。

こちらから個人情報入力なしで直接「LLMO対策のための打ち手62選」PDFファイルをダウンロードいただけます。

「LLMO対策のための打ち手62選」PDFファイルをダウンロードする→

①コンテンツ構造とフォーマットに関する施策

生成AIが情報を正確に理解し、抽出しやすくするためには、コンテンツの構造とフォーマットの最適化が必要になります。このカテゴリーでは、FAQ形式や箇条書き、見出し階層など、AIが「読み取りやすい」「引用しやすい」コンテンツ構造を構築するための施策を紹介します。

1. FAQ形式の導入

ページ内にユーザーの質問と回答（FAQ）を設置し、自然な口語調で簡潔に回答します。複数の関連質問も含め、会話的な情報提供を行うことが重要です。

効果: AIが直接回答を抽出しやすくなり、Q&A形式や構造化見出しのコンテンツがAI回答に最も含まれやすいことが小規模実験で確認されています。他形式よりAI回答への採用率が向上します。

2. 見出しを質問文にする

コンテンツのH2/H3見出しを「〜とは？」「どうやって〜するか？」などユーザーの質問そのものにし、その直後に回答を書きます。

効果: ユーザーの質問に直接答える構造となり、生成AIが回答文を抽出・引用しやすくなります。想定質問を見出しにすることで、AI回答で引用される可能性が高まり、関連流入増加が期待されます。

3. 箇条書き・リストの活用

情報や手順を箇条書きや番号付きリストで整理します。1項目ごとに簡潔な文で要点と具体例や効果を記載することが重要です。

効果: 構造化されたリストはAIが読み取りやすく、ChatGPTなど生成系検索は明確に箇条書きのスニペットを抽出する傾向があります。実際、リスト化でAI回答への抜粋率が向上し、可視性が高まったケースが報告されています。

4. 見出し階層の最適化

H1〜H4見出しを論理的に構造化し、コンテンツのアウトラインを明確化します。各セクションごとに主題をはっきり示すことが求められます。

効果: 明確な見出し構造によりAIがコンテンツの各部分を理解・抽出しやすくなります。構造化されたページは生成AIで引用される頻度が高まるとされています。

5. 主要ポイントの要約

記事冒頭や各セクション冒頭に結論や要点を1-2文でまとめた要約文を配置します。太字やボックスで目立たせることも効果的です。

効果: 要点サマリーはAIがスニペットとして抜き出すのに適しており、ユーザーにも情報が伝わりやすくなります。簡潔な要約を冒頭に置くことでCTR向上や引用率増加が見込まれます。

6. 一問一答形式の強化

ユーザーの疑問を想定し、その質問に単刀直入に答える文章を用意します。結論→補足の順で記述することがポイントです。

効果: AIが「質問→回答」のペアを検出しやすくなるため、SGEの回答ボックスやChatGPTの回答に引用される可能性が上がります。回答を先に示す形式はSGEの強調表示（Featured Snippet）にも有効です。

7. 段落を短く簡潔に

1段落を3～5文程度に抑え、冗長な説明を避けます。ユーザーとAI双方がスキャンしやすい文章量にすることが重要です。

効果: テキストを細かく区切ることでAIが情報を抜粋・要約しやすくなり、ユーザーの可読性も向上します。特にChatGPTは短く要点がまとまった文を好むため、AI回答採用率の向上に寄与します。

8. 箇条書きによる要点強調

重要なポイントや統計値は箇条書きや強調表示で目立たせます（例：「●●はXX%向上」など）。

効果: AIモデルはページ内の箇条書きや強調テキストを抽出する傾向があるため、重要データをリストで示すと回答に取り上げられる確率が上昇します。

9. コンテンツの論理的な流れ

導入→本論→結論の構成を明確にし、各セクションで1トピックに集中します。

効果: 論旨のはっきりした構成はAIが文脈を追いやすくなり、回答生成時に矛盾なく情報を統合できます。結果としてAIによる引用率やブランド言及率が向上する可能性が高まります。

10. リスト形式のランキング

「○○ベスト10」等ランキング記事では、各項目を番号付きで見出しにし、商品名や特徴を一目で分かる形式にします。

効果: 生成AIは複数ソースからおすすめリストを統合して表示するため、この形式で作成されたページはAI回答内で紹介される可能性が高くなります。実際生成AIでは複数製品を比較する回答が表示されます。

②記事執筆と文体に関する施策

コンテンツの「何を書くか」だけでなく、「どう書くか」も生成AIの評価に大きく影響します。このカテゴリーでは、言語の平易さ、文体のトーン、専門性の示し方など、ライティングのスタイルに関する施策を扱います。

11. 平易で分かりやすい言語

難解な専門用語を避け、中学生にも理解できる平易な表現にします。長い文を短く区切り、主語述語をはっきりさせることが重要です。

効果: 言語を簡素化することでAIエンジンが内容を誤解せず把握できるようになり、回答生成に利用される可能性が高まります。読みやすさ向上により引用率増加が期待されます。

12. 権威あるトーンで執筆

文体を説得力・自信のある語り口にし、断定的かつ正確に書きます（例：「〜です」「〜と断言できます」）。

効果: 権威的な文体は情報源としての信頼性を高め、AIが回答に採用する際の優先度が向上します。特に歴史・議論分野ではこのスタイルが可視性向上に寄与します。

13. 客観的で事実ベースの記述

主観を排し、事実とデータに基づいて記述します。「〜だと思います」ではなく「〜である（出典）」と断言することが重要です。

効果: 客観的で正確な文はAIによる引用時に信頼性評価で有利になります。信頼できる記述によりAIが情報源として選定する確率が上昇し、結果としてブランドの露出増加につながります。

14. 会話的かつプロフェッショナルな口調

ChatGPTなどが好む、親しみやすいが専門性もある語り口を採用します。読み手に語りかける調子で書くことがポイントです。

効果: 特にChatGPTでは回答が親しみやすく専門性も感じられる情報源が好まれるため、この口調で書かれた記事はAI回答に取り上げられる可能性が高まります。

15. 具体例やストーリーの挿入

抽象論ではなく具体的な事例・ケーススタディを盛り込み、内容を具体化します。

効果: 具体例はAIの回答に深みを与える情報として引用されることがあります。特に実際の事例はChatGPTの好むコンテンツであり、引用による露出増に貢献します。

16. 専門用語の適度な使用

分野固有の専門用語や技術用語を適切に用い、専門性を示します。ただし乱用せず文脈の中で説明も加えることが重要です。

効果: 適度な専門用語はAIに専門的コンテキストを提供し、特定領域（科学、法律等）では検索エンジンでの可視性向上につながります。専門性が高いほどAI回答に採用されやすくなります。

17. キーワードの自然な包含

従来のSEO同様に主要キーワードや関連語を文章中に自然に盛り込みます。ただし詰め込みすぎず文脈重視が求められます。

効果: コンテンツ内の適切なキーワード配置はAIにも内容関連性の判断材料を与えます。過剰な詰め込みは逆効果ですが、自然な包含はAIでの検索一致率を向上させ、引用される可能性を高めます。

18. 不要なフレーズの排除

「〜といった」「〜になります」など冗長表現を省き、簡潔な表現に置換します。

効果: 簡潔な文章は生成AIがノイズなく要点を抽出できるため、結果的に回答引用率が上昇します。不要語の削減でモデルの理解度が向上し、重要情報への着目率が高まります。

19. 明確な定義の提示

専門用語や略語には簡潔な定義や説明を付記します。初出時に括弧などで説明を加えることが効果的です。

効果: 用語の定義を明示することでAIが内容を正確に把握しやすくなります。定義付きのコンテンツはAI回答での誤解を減らし、結果として情報源として引用される頻度が増加します。

20. インパクトのあるタイトル

記事タイトルを「2025年最新○○完全ガイド」等具体かつ目を引くものにします。ブランド名も入れて識別性を高めることが重要です。

効果: 魅力的なタイトルはクリック率向上に寄与するだけでなく、AI生成回答内で参照される際にユーザーの目を引き実訪問につながる効果が期待できます。AI回答の出典リンククリック率が最大3倍向上するとの調査もあります。

---

③データ活用と権威性向上に関する施策

生成AIは信頼性の高い情報源を優先的に引用します。このカテゴリーでは、統計データや専門家の見解、独自調査など、コンテンツの権威性と信頼性を高めるための施策を紹介します。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化を通じて、AIから「引用すべき情報源」として認識されることを目指します。

21. 統計データの追加

主張を裏付ける定量的な統計や数値を本文に盛り込みます。％や具体的な数字を提示し、出典も添えることが重要です。

効果: 統計追加により内容の信頼性と具体性が増し、AIからの引用率が大幅アップします。研究では統計値を加えると可視性が30〜40%向上することが示されています。

22. 信頼できる情報源の引用

文中で「～によると…」と権威ある第三者のデータや発言を引用し、ハイパーリンクで出典を示します。

効果: 信頼性の高い引用を含むコンテンツはAIエンジンからの評価が高まり、回答生成時に優先されます。実際、出典リンクを追加した施策は可視性を30〜40%高めたと報告されています。

23. 専門家の見解・引用の追加

業界専門家や自社の有資格者によるコメントや見解を記事内に引用として挿入します。氏名・肩書き・所属も明記することが重要です。

効果: 専門家の引用はコンテンツの権威性を飛躍的に高め、AIから信頼情報源と見なされます。研究では引用追加が30〜40%の可視性向上につながりました。

24. E-E-A-Tシグナルの強化

著者の経歴・専門知識を明記し、実績や資格を示します。サイト内の「著者紹介」「会社概要」に詳しい情報を載せることが求められます。

効果: 経験・専門性・権威・信頼性(E-E-A-T)が高いコンテンツはAI検索でも高評価となりやすくなります。

25. 独自調査・リサーチ公開

自社でアンケート調査やデータ分析を行い、そのオリジナルの知見やデータを記事として発信します。

効果: 他にはない一次情報はAIが回答生成時に引用・言及する可能性が高まります。独自データ源としてブランド名が回答中に登場し、ブランド言及率アップにつながります。AIが信頼できる一次ソースになります。

26. ユーザー事例の公開

自社顧客の成功事例や利用実績をデータ付きで紹介し、具体的成果や数字を掲載します。

効果: 実証データ付きのケーススタディはAIにとって有用情報源となり、関連質問で高頻度に引用される傾向があります。たとえば導入後の成果％など具体値は回答に組み込まれ、ブランドの信頼性向上と認知拡大に直結します。

27. 高品質な被リンクの獲得

業界の権威サイトやニュース媒体、政府や教育機関のドメインから自社へのリンクを得ます。プレスリリースや寄稿を活用することも効果的です。

効果: 質の高い被リンクはAIモデルからの信頼につながり、生成回答でソースとして引用されやすくなります。高権威サイトからの言及はAI検索結果でブランドが選ばれる割合を押し上げます。

28. リンクなし言及の増加（デジタルPR）

メディアやSNS上でブランド名が登場するような話題作りやニュース発信を行います。リンクが無くても効果があります。

効果: AIはウェブ上のブランド言及自体も評価・学習に利用するため、非リンクの言及増加でもブランドがAI回答に登場する率が上昇します。言及は信頼の票と見なされます。

29. 内部リンクと網羅性

自サイト内で関連コンテンツ同士をリンクさせ、テーマごとの知識網を構築します。トピックを網羅し関連記事も充実させることが重要です。

効果: 網羅的な内部リンク構造によりサイト全体のトピック関連性が高まり、AIが包括的情報源として評価します。結果、AI回答での引用頻度・ブランド露出が向上し、特定テーマでの言及率向上につながります。

30. 権威あるレビューデータの活用

例えば第三者機関の評価レポートや賞の受賞歴など、公的な評価データを掲載します。

効果: 第三者評価は信頼の裏付けとなり、AIが情報を選別する際に優先的に取り上げられます。またユーザーへの訴求力も上がり、クリック率やブランド信用度向上の効果もあります。

31. People Also Ask質問への回答

Googleの「他の人はこちらも質問」などによく出る関連質問を洗い出し、自サイトでその質問に答えるコンテンツを用意します。

効果: 実際に検索される具体的な質問に答えることでAI生成回答に取り込まれる確率が上がります。関連質問への回答ページはSGEで引用されブランドが露出する機会を増やします。

32. AIアシストのコンテンツ活用

必要に応じてChatGPT等を活用し、下調べや下書き生成にAIを利用します。ただし人手で検証・編集し品質担保することが必須です。

効果: AI補助による効率化でコンテンツ量と更新頻度を上げられ、最新情報発信がしやすくなります。Ahrefsの調査では生成AIに引用されたページの87.8%がAI生成コンテンツを含む（参考：https://ahrefs.com/blog/ja/ai-overviews-cite-ai-generated-content-more-than-human-writing/）など、質が担保されていればAI生成コンテンツも採用されやすいことが分かっています。

④技術的最適化と構造化データに関する施策

いくら良いコンテンツを作成しても、AIのクローラーが適切にアクセス・解釈できなければ意味がありません。このカテゴリーでは、構造化データ（スキーママークアップ）の実装、ページ速度の改善、モバイル最適化など、技術面からLLMO対策を行う施策を扱います。

33. 構造化データ（スキーマ）の実装

ページに適切なSchemaマークアップを埋め込みます。FAQページにはFAQスキーマ、記事にはArticleスキーマ、製品ページにはProductやReviewスキーマなどを実装します。

効果: Google AIは構造化データを重視して情報抽出します。Schemaを実装することでAI概要に取り上げられる確率が向上し、生成AIに選ばれやすくなります。schema対応サイトは生成AI表示率が向上しています。

34. FAQスキーマの活用

ユーザーの質問と回答をマークアップし、構造化データとして提供します。

効果: FAQスキーマを実装したページは生成AIに直接QA形式で表示される可能性があります。FAQ構造はAIにとって明確なQA情報源となるため、生成回答への引用頻度が増加します。

35. How-toスキーマの活用

手順を説明する記事ではHowToスキーマを用い、手順の各ステップをマークアップします。

効果: How-toコンテンツが生成AIで手順付きで表示される可能性が高まります。例えば「○○のやり方」の質問で、構造化された手順があるページはAI回答に採用されやすくなり、ユーザーにステップが提示されます。

36. レビュー・評価スキーマの活用

商品やサービスのレビュー数や平均評価を構造化データでマークアップし、ページに組み込みます。

効果: 生成AIは製品の評価やレビュー情報を回答内に組み込むため、レビュー構造化データがあるとAI回答で星評価やレビュー数が表示され、視認性と信頼度が向上します。

37. 高速なページ表示

ページの表示速度を改善します。画像圧縮、コード最適化、キャッシュ利用などを実施し、Core Web Vitalsにも配慮します。

効果: 表示速度の速いサイトはAIクローラビリティも高く、Googleは依然高速サイトを優遇するため、生成AIでもソースとして使われやすくなります。遅いサイトはインデックス不十分やAI非引用のリスクがあります。

38. モバイル最適化

レスポンシブデザイン採用やモバイルでのUX改善を行います。特に生成AIはモバイルでも展開されるため重要です。

効果: モバイル対応が良好なサイトはモバイル環境での生成AI表示率が高くなります。Googleの評価指標に適合することで、AI結果でもコンテンツが適切に表示されクリック誘導につながり、モバイルCTR向上が見込まれます。

39. AIクローラビリティの確保

robots.txtでGPTBotやBingbotをブロックしないようにします。ログイン壁やペイウォールで主要コンテンツを隠さないことも重要です。

効果: AIクローラがページを取得できることが前提となります。ブロックを解除し公開状態にすることで、コンテンツがAIに認識・引用される基本条件を満たします。ブロックがあると生成AIで一切引用されないリスクがあります。

40. プレーンHTMLでの提供

主要コンテンツはJavaScript頼りにせず、HTMLとして直書きします。レンダリングしないと見えないコンテンツを減らすことが重要です。

効果: LLM系クローラはJS実行が不得意な場合が多く、HTML直書きで提供することでAIが完全な情報を取得可能になります。結果、回答への反映率が向上します。JS依存部分はAI回答に載らないためです。

41. サイトマップ・フィードの整備

XMLサイトマップ等でサイト構造を明示し、新規・更新コンテンツをクローラーに発見させやすくします。

効果: 新情報を早期にクロール・学習させることでAI回答への反映スピードが向上します。特にニュースや頻繁更新サイトでは、クロール促進により最新データがAIに使われる率を上げられます。

42. メタデータの充実

ページのタイトルタグやメタディスクリプションに簡潔な要約やキーワードを入れておきます。

効果: メタ情報はAI回答には直接表示されませんが、ページ内容の理解に寄与する可能性があります。特にタイトルはSGEでの出典名として表示されるため、魅力的なタイトル設定でクリック率が最大3倍差生むとの調査もあります。

43. ローカルビジネス情報の構造化

店舗やサービスの住所・営業時間・連絡先を構造化データ(LocalBusinessスキーマ)やGoogleビジネスプロフィールに正確に登録します。

効果: 生成AIのローカル検索では営業情報や所在地をAIが自動要約します。正確な情報提供によりAIサマリーに店舗詳細が表示され、ユーザーが直接来店・問い合わせしやすくなり、来店誘導効果が期待できます。

⑤新鮮さ（フレッシュネス）とコンテンツ更新に関する施策

生成AIは最新の情報を優先的に引用する傾向があります。このカテゴリーでは、コンテンツの定期更新、時事トレンドへの対応、古い情報の除去など、情報の鮮度を保つための施策を紹介します。

44. 定期的なコンテンツ更新

古い記事も定期的に見直し、最新の統計や情報に差し替えます。記事内の年度や日付を更新し、新情報を追加することが重要です。

効果: 最新情報へのアップデートはAIによる評価を高めます。特にGoogleのAIモードは過去2年以内の新しいコンテンツを85%の割合で引用しており、更新により引用される確率が飛躍的に上昇します。

45. 時事・トレンドへの対応

業界の最新トレンドやニュースを敏感に捉え、記事に反映または新規記事化します。

効果: 最新トピックを扱うコンテンツはAI検索結果に出やすくなります。PerplexityやChatGPTも最新情報を好む傾向があり、新情報発信で可視性アップが期待できます。

46. 更新日（公開日）の明示

記事を大幅更新した際は公開日も更新し、「2025年版」等と明示します。

効果: ページの新鮮さを検索エンジンとユーザー双方にアピールでき、AIも新規コンテンツとして優先的に取り込みます。ChatGPTやPerplexityも直近2年の情報を主に参照しています。

47. 古い情報の除去

コンテンツ中の既に無効・無意味となった情報は削除するか適切に訂正し、最新内容だけを残します。

効果: 古い情報はAI回答に混入すると信頼性低下を招くため、除去で精度向上につながります。結果、AIがサイトを引用する際の評価向上につながり、引用率やユーザー信頼度が改善します。

48. 競合比較とギャップ充填

競合他社のコンテンツを分析し、自社に足りないトピックや情報を追加します。

効果: コンテンツの網羅性が高まり、AIが包括的回答生成のために参照する際に自サイトだけで完結する情報を提供できるようになります。結果、部分的引用でなく主要ソースとして採用される割合が増えます。

49. FAQ・ケーススタディの追加

既存記事に関連するFAQや具体事例を新たに追記し、内容を充実させます。

効果: 情報の深掘りによりユーザーの追加質問にも答えられるページとなり、AIが追加質問に対しても同じページを参照する可能性が上がります。例として、FAQ追加でAI回答内のブランド継続言及率が向上します。

50. コンテンツ統合と整理

類似テーマの記事は統合し、一つの包括的な長編記事にまとめます。不要ページは削除またはリダイレクトします。

効果: 情報の集約でページの権威性が増し、AIから主要情報源として扱われます。薄いページが乱立するより単一充実ページの方が生成AIで引用される確率が高まる上、カニバリゼーション防止でSEO評価も向上します。

51. AI表示状況のモニタリング

GoogleサーチコンソールやSemrush等で、自社サイトがAI概要に引用されたキーワードや回数を計測・追跡します。

効果: 定量的なモニタリングにより、どの更新がAI経由流入増減に繋がったか把握できます。効果測定をもとにPDCAを回すことで、最終的にAI流入が継続的に増加する好循環を作れます。

52. 改善後の成果確認

コンテンツ刷新後、検索順位・AIでの引用状況・クリック数・CV率を4〜6週間追跡し、必要なら微修正します。

効果: リフレッシュ直後の一時的な変動にも冷静に対処でき、成功/失敗施策の判別が可能になります。これにより無駄な変更を避け、着実にAI経由トラフィックを増やす戦略立案ができます。

⑥ブランドの存在感・信頼性強化に関する施策

最終的に、生成AIに頻繁に引用されるためには、ブランド自体の認知度と信頼性が重要な要素となります。このカテゴリーでは、AIにおけるブランド監査、会社概要ページの充実、レビュー獲得、ウィキペディア整備など、ブランドのデジタル上の存在感を総合的に強化する施策を扱います。SNSでの話題形成や専門分野で有名になることで、AIがブランドを特定のトピックと強く関連付け、優先的に言及するようになることを目指します。

53. AIにおけるブランド認知監査

ChatGPT（ブラウジング有）、Perplexity、Bingなどで自社名や製品名を検索し、AIが自社をどう言及しているか調査します。

効果: AI回答内での自社の扱いを把握することで、誤情報是正や情報追加の方針を立てられます。定期監査によりブランドのAI露出を計画的に拡大でき、戦略実行後のブランド言及数増加を確認できます。

54. 充実した「会社概要」ページ

自社サイトの会社概要ページに、歴史・受賞・メディア掲載実績・プロダクト概要など包括的な情報を盛り込みます。

効果: ChatGPTやGeminiはブランドについて回答する際まず公式ページを見る傾向があります。内容が充実していればAIが正確なブランド情報を提示し、信頼性確保と誤情報防止につながります。

55. ブランド情報の一貫性確保

Web上のあらゆるプロフィール（Googleビジネス、SNS、業界メディア等）で社名・住所・説明が統一され最新に保ちます。

効果: 一貫した情報はAIモデルに信頼されやすく、ブランドに関する生成回答の正確性が向上します。逆に不整合があるとAIが混乱し、回答での不正確な記述や言及漏れが発生し得ます。

56. レビューの積極獲得と管理

顧客にレビュー投稿を促し、Googleや主要サイトで高評価を多数獲得します。否定的レビューにも返信・改善して評価向上に努めます。

効果: 高評価・レビュー数が多い企業は生成AIで上位に取り上げられる傾向があります。AIは代表的な高評価レビュー内容を要約表示するため、レビュー充実により生成AIで好意的な紹介を獲得し、結果としてクリックや来店率が向上します。

57. ナレッジパネル/ウィキペディア整備

該当する場合、Wikipediaページを作成・更新し、Googleナレッジパネルに写真や最新情報を反映させます。

効果: 公式の知識グラフ情報はAIによるブランド理解の土台となります。ウィキペディア等が充実していればChatGPT等がブランドを説明する際の正確さと頻度が向上し、信頼度も増します。誤ったブランド認識の低減につながります。

58. ソーシャルメディアでの話題形成

業界トレンドに絡めた発信やSNSキャンペーンを行い、Twitter・Redditなど多数のユーザー言及を獲得します。

効果: LLMの学習やリアルタイム検索でSNS上の話題度が高いブランドは回答に出現しやすくなります。多くのユーザーに言及されたブランドはAIからも人気・注目と判断され、関連質問でブランド名が登場する率が上昇します。

59. 専門分野でのトップクラスになる

自社の狙うニッチ領域で圧倒的なコンテンツ量・質を蓄積し、そのテーマでは第一人者的存在になります。

効果: トピックに対する一貫した専門性はAIの内部でブランドとトピックの強い関連（セマンティック関連）を構築します。結果、該当テーマの質問ではAIが自ブランドを優先的に言及・引用するようになり、トップシェア獲得につながります。

60. 業界内の被リンク強化

業界内の評価を高め、外部サイトから自社へのリンクや言及を増やします。被リンク獲得施策全般を実施します。

効果: 従来SEOでの上位要素（権威ある被リンク等）とAI回答での言及頻度に相関が見られます。つまり、業界内の認知度を高めればAIにも取り上げられやすくなり、ブランド言及・流入増につながります。

61. AI流入トラフィックの質向上

AI経由でサイト訪問したユーザー向けに、コンテンツ内に詳細情報や関連CTAを用意し、深掘りやコンバージョンを促します。

効果: AI経由訪問者は購買意図が高めとの報告もあり、これらユーザーを逃さず転換できればコンバージョン率向上が望めます。実際、AI由来の訪問者はCVRが高い（通常より質の高いトラフィック）というデータもあります。

62. 包括的なLLMO戦略の推進

上記のようなコンテンツ最適化・技術対応・権威付けを総合的に実施する組織的取り組みを行います。

効果: 成果は大きく、例としてある代理店ではLLMO戦略に注力した結果、自社サイトの生成AIからの総トラフィックが1四半期で+2,219%増加（Geminiから+117%、ChatGPTから+119%等）と飛躍的成長を遂げました。早期に動けばAI時代で競合に大差を付ける効果が期待できます。

まとめ

LLMO（生成AI最適化）は、もはや選択肢ではなく必須の戦略となっています。ChatGPT、Google AIモード、Perplexityなどの生成AI検索が主流になる中、従来のSEOだけでは不十分です。

本記事で紹介した62の施策を組み合わせ、包括的なGEO戦略を実施することで、生成AIでのブランド可視性を飛躍的に高めることができます。特に重要なのは、コンテンツの構造化、権威性の確保、技術的最適化、そして継続的な更新です。

早期に取り組むことで、競合に対する優位性を確立し、AI時代のデジタルマーケティングで成功を収めることができるでしょう。