AIに選ばれる時代が到来！「LLMO」で変わるECサイトの新常識

こんにちは！最近、「敏感肌に良い化粧水は？」とChatGPTに聞いたら、知らなかったブランドの商品が具体的に3つも紹介されて驚いた。そんな経験はありませんか？
実はいま、検索のカタチが大きく変わり始めているんです。GoogleやYahoo!で上位表示されるだけでは、お客様に見つけてもらえない時代がすぐそこまで来ています。

そこで注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新しい考え方。これは、ChatGPTやGoogleの生成AI、PerplexityといったAI検索エンジンに自社の商品やサービスを選んでもらうための最適化手法のこと。従来のSEOが「検索結果の上位表示」を目指していたのに対し、LLMOは「AIの回答に引用される」ことを目指します。

この記事では、これからのEC事業者に必須となる「LLMO」について、基礎知識から実践のヒントまでを分かりやすく解説します。このシリーズを読めば、AI時代に選ばれるECサイトへの道筋がきっと見えてくるはずです！

LLMOとは？AIに選ばれるための「新しい最適化」
なぜ今、ECサイトにLLMO対策が必要なのか？
LLMOで重要な3つのポイント
まとめ：今すぐ始めたいLLMO対策の第一歩

LLMOとは？AIに選ばれるための「新しい最適化」

LLMOの定義と重要性

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル(LLM)に自社のコンテンツや商品情報を正確に理解・認識させ、AI検索の回答で引用されやすくするための最適化施策です。

従来のSEO（Search Engine Optimization）は、Googleなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としていました。一方、LLMOはChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity、Geminiといった生成AI検索ツールの回答内で、自社情報が引用・推薦されることを目指します。

なぜ今、LLMOが必要なのか？

つまり、検索結果の「10位以内」を目指すのではなく、AIが生成する回答の中で「情報源として選ばれる」ことがゴールなのです。

2025年現在、AI検索の利用者は急増しています。日本国内の生成AIサービス利用者数は、2024年末に約1,924万人に達し、2025年末には約2,537万人に達すると予測されています。また、2025年8月時点での個人利用率は21.8%と、前年から約9ポイント増加しました。

さらに注目すべきは、Google AI Overviewsが月間20億人以上のユーザーに利用されているという事実です(2025年7月時点)。これは、従来の検索からAI検索への移行が本格化していることを意味します。

AI検索エンジンが商品を推薦すれば、それだけで大きな売上機会につながるため、EC事業者にとってLLMO対策は今後の生命線と言えるでしょう。

SEOとLLMOの違い

従来のSEOとLLMOには、目的と手法において明確な違いがあります。

【最適化対象】

SEO: 検索エンジン（Google、Yahoo!など）
LLMO: 大規模言語モデル（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど）

【目的】

SEO: 検索結果での上位表示
LLMO: AIの回答・推薦に引用される

【評価基準】

SEO: ページランク、被リンク、キーワード一致度
LLMO: 情報の信頼性、構造化データ、文脈理解

【ユーザー行動】

SEO: 検索結果一覧からクリックして訪問
LLMO: AI回答を読んで直接サイトへ訪問（またはゼロクリック）

【コンテンツ設計】

SEO: キーワード最適化とバックリンク
LLMO: 質問応答形式、構造化マークアップ、E-E-A-T強化

SEOでは「キーワードを含んだコンテンツを作り、被リンクを集める」ことが中心でした。しかしLLMOでは、AIが理解しやすい構造で、信頼できる情報を提供することが重視されます。

例えば、商品価格や送料、在庫状況などを構造化データ（Schema.org）で記述することで、AIが正確に情報を読み取り、比較・推薦できるようになります。

また、SEOは「クリックして訪問してもらう」ことが前提でしたが、LLMOの時代には「ゼロクリック検索」も増加します。これは、ユーザーがAIの回答だけで満足し、サイトに訪問しないケースです。しかしAI回答内に自社ブランド名が表示されれば、ブランド認知度が向上し、後日の指名検索や直接流入につながる可能性があります。

なぜ今、ECサイトにLLMO対策が必要なのか？

AI検索エンジンの急速な普及

2024年から2025年にかけて、AI検索エンジンの利用が急拡大しています。Googleは2024年5月に「AI Overviews」を正式リリースし、検索結果の上部にAI生成の要約を表示するようになりました。その後、2024年8月には日本でも展開が開始されています。

ChatGPTには検索機能が追加され、週間アクティブユーザー数は2025年6月時点で約7億人に達しています。Perplexityはファクトチェック機能を強化し、EC商品の比較検索でも利用されるようになっています。

こうしたAI検索ツールは、従来の検索エンジンとは異なる情報選択ロジックを持っており、ECサイト運営者は新たな対策が求められています。

ユーザーの検索行動の変化

ユーザーの検索行動も大きく変化しています。従来は「キーワードを入力して検索結果一覧から選ぶ」という行動が主流でしたが、AI検索では「質問を投げかけて、AIから直接答えをもらう」というスタイルが増えています。

例えば、「敏感肌向けの保湿クリームでおすすめは？」と質問すれば、AIが具体的な商品名とその理由を提示してくれます。ユーザーは複数のサイトを巡回する手間が省け、AIが推薦した商品をそのまま購入する傾向が強まっています。

つまり、AIに選ばれなければ、ユーザーの選択肢にすら入れない時代になったのです。

実際、調査によればAI検索経由の訪問者は、従来のオーガニック検索からの訪問者と比較して、コンバージョン率が約23%高いというデータも報告されています。これは、AIが購買意図に合致した精度の高い提案を行っているためと考えられます。

ECビジネスへの影響とチャンス

LLMO対策を実施することで、ECサイトには以下のようなメリットがあります。

1. 新規顧客の獲得チャネル拡大 AI検索経由の流入は、従来のSEO流入とは異なる新たなチャネルです。特に、比較検討段階にある購買意欲の高いユーザーにリーチできます。

2. コンバージョン率（CVR）の向上 AIが推薦する商品は、ユーザーの質問意図に合致した精度の高い提案です。そのため、サイト訪問後の購入率も高まる傾向があります。

3. ブランド認知度の向上 AI回答に自社ブランド名や商品名が表示されることで、認知度が向上します。ゼロクリックであっても、ブランド露出効果は大きいのです。

4. 競合との差別化 まだLLMO対策に取り組んでいない競合が多い今こそ、先行者利益を得るチャンスです。AI検索の初期段階で上位引用されるポジションを確立できれば、長期的な優位性を築けます。

一方で、AI Overviewsの影響でサイトへのアクセスが減少したという報告もあります。ある調査では、AI Overviewsが表示された場合、検索結果からのクリック率はわずか8%にとどまり、表示されなかった場合の15%から大幅に減少したというデータもあります。

これは、従来の「情報提供型コンテンツ」だけでは、トラフィックを維持することが難しくなっていることを意味します。だからこそ、LLMO対策と同時に、より深い価値提供や購買体験の最適化が重要になってきているのです。

LLMOで重要な3つのポイント

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

LLMOで最も重要なのが、構造化データ（Schema Markup）の実装です。
構造化データとは、Webページの情報を機械が理解しやすい形式で記述する方法で、Schema.orgという国際規格に基づいて記述します。

ECサイトの場合、以下のような構造化データが特に重要です。

Product（商品情報）: 商品名、価格、在庫状況、商品説明、画像URL
Offer（販売条件）: 価格、通貨、送料、配送期間、返品条件
Review（レビュー）: 評価スコア、レビュー数、レビュー内容
AggregateRating（総合評価）: 平均評価、レビュー総数

これらの情報を構造化することで、AIは正確に商品を比較し、ユーザーの質問に適した商品を推薦できるようになります。

【具体例】 ユーザーが「5,000円以内で送料無料の化粧水」と質問したとき、AIが価格と送料条件を正確に判断して推薦できるのは、構造化データのおかげなのです。

2. E-E-A-T（専門性・権威性・信頼性）の強化

Googleが重視する「E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）」は、LLMOにおいても極めて重要です。AIは信頼できる情報源を優先的に引用する傾向があるため、自社サイトの専門性と権威性を高める必要があります。

具体的には、以下の取り組みが効果的です。

専門家による監修コンテンツ 医療品や化粧品なら専門家の監修を明記しましょう。例えば、「皮膚科医監修」「管理栄養士監修」などの表記は、AIが信頼性を判断する重要な指標になります。

詳細な運営者情報 会社概要、代表者情報、連絡先を明確に掲載することで、透明性が高まります。

ユーザーレビューの充実 購入者の実際の声を集め、信頼性を高めます。具体的な使用感や効果を含むレビューは、AIにとって貴重な情報源となります。

受賞歴や認証情報 業界での受賞歴、ISO認証、各種認定などを掲載することで、権威性が向上します。

被リンクの獲得 信頼性の高いメディアや公式サイトからの被リンクは、サイト全体の権威性を高めます。

AIは「この情報源は信頼できるか？」を判断する際、サイト全体の権威性を重視します。そのため、商品ページだけでなく、サイト全体でE-E-A-Tを高める取り組みが重要です。

3. ユーザーの質問に答える形式のコンテンツ作成

LLMOでは、「ユーザーが実際に質問する言葉」を意識したコンテンツ作成が重要です。従来のSEOでは「キーワードを含む見出し」が重視されましたが、LLMOでは「質問応答形式」や「FAQ形式」が効果的です。

【比較例】

従来のSEO型見出し: 「敏感肌向け化粧水の選び方」

LLMO対応型見出し: 「敏感肌の人はどんな化粧水を選べばいいですか?」

AIは後者のような自然な質問形式を好み、その回答として適切なコンテンツを引用する傾向があります。

また、回答はできるだけ冒頭で簡潔に示し、その後に詳細説明を加えるPREP法（Point→Reason→Example→Point）の構成が理想的です。

【PREP法の具体例】

Q: 敏感肌の人はどんな化粧水を選べばいいですか?

A: 敏感肌の方は、無香料・無着色で、セラミドやヒアルロン酸などの保湿成分を含む化粧水を選ぶことをおすすめします。

【理由】敏感肌は肌のバリア機能が低下しているため、刺激となる香料や着色料を避け、保湿成分で肌を守ることが重要だからです。

【具体例】当店の「〇〇化粧水」は、3種類のセラミドと低分子ヒアルロン酸を配合し、パッチテスト済みの低刺激処方です。実際に敏感肌のお客様から「刺激を感じない」「肌が落ち着く」といった声を多数いただいています。