強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド

竹内渓太

〈電子書籍版について〉
本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。

【AIに“推される”商品・ブランドになろう！】

LLMO（大規模言語モデル最適化）を体系的に理解し、実践するための本。

本書は、AIでの検索時「自社の製品やサービスがAIに推薦される」状態を目指して、そのための戦略と戦術（施策）を解説したものです。

Chapter1で、生成AIがユーザーの検索行動や購買行動を変える背景を、Chapter2で、LLMOと従来のSEOの違いやLLMの基本的な仕組みを紹介します。

Chapter3では、CEP・KBF・RTBという3つの構成要素を軸に、LLMO戦略の全体像を解説します。

Chapter4では、従来のSEOやWeb解析の指標とは異なるLLMOの成果を、可視化して捉える方法を伝えます。

Chapter5では、LLMOの具体的な戦術（施策）を、情報構造・コンテンツ設計・外部の接点づくりといった観点から解説します。

Chapter6では、LLMOを4ステップで「今すぐ」実行する方法を紹介しています。

「自社の商品やサービスの価値を、必要とする人に届ける」--そのカギは、AI検索で「選ばれるブランド」になることだと考えます。

本書には、それを実現するためのヒントとノウハウが詰まっています！

〈こんな方にオススメ〉
・SEOやコンテンツマーケティングの次の一手を知りたい。
・自社製品・サービスのブランディング施策に悩んでいる。
・AI検索を活用して、製品・サービスの認知や売上げを拡大したい。

〈本書の特長〉
○LLMO（大規模言語モデルへの最適化）について体系的に解説。
○検索連動型AIと対話型AI、タイプ別の施策がわかる。
○できる限り再現可能な、実践的なノウハウを伝える。

〈本書の章構成〉
■Chapter1 AIが変える検索と購買行動
■Chapter2 LLMOの基本を知る
■Chapter3 LLMOの戦略を策定する
■Chapter4 LLMOのKPIを設計する
■Chapter5 LLMOの戦術を組み立てる
■Chapter6 LLMO実践ガイド

〈著者プロフィール〉
竹内渓太（たけうち・けいた）
株式会社LANY 代表取締役。株式会社リクルートホールディングスにデジタルマーケティング職で新卒入社。3年間デジタルマーケティングに従事。大規模サイトのSEOを中心に、デジタル広告運用やBtoBマーケティングなど多種多様な業務を経験。その後、株式会社LANYを創業し、Webメディア・サービスサイト・データベース型サイトなど幅広いモデルのSEO改善をプレイヤーとしてサポート。著作に『強いSEO “SEOおたく”が1000のサイトを検証してわかった成果を上げるルール』『強いBtoBマーケティング 起業から5年、アウトバウンド営業なしで年平均成長率185%を達成した手法』（いずれもMdN刊）。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / インターネット
• 出版社: インプレス（MdN）
• タイトル: 強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド
• タイトルID: 20146321
• 電子版発売日: 2025年09月26日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 97MB

[ブクログ · ★★★★★]

AIが浸透して、人々の検索方法が変わりつつある中、Webマーケター側もそれに対応していく必要があると感じ、この本を手に取りました。
2025年10月1日初版なので、最近の本です。
おそらくですが、雑誌等ではなく書籍としてまとまっている本としては本書が最初のLLMO対策の本かもしれません。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、AEOとか、GEOとも呼ばれますが、要は以下の2つの対策と考えればよいと思います。
・GoogleのAI Overviews対策
・生成AI（ChatGPT, Geminiなど）対策
これらで自社のサイトを引用されたりリンクされたり言及されたりして、認知度を向上させ、指名検索されていくことで集客を図るというものになります。
その方法はいくつかありますが、まずSEO上位表示を目指すこと、構造化データや表示速度の改善、オウンドメディアや外部メディアでの肯定的な言及を増やすこと、などが挙げられます。
また、対策方法だけでなく、評価方法についても詳しく述べられているのが本書の特徴です。
LLMOの戦略立案として、CEP（Category Entry Point）、KBF（Key Buying Factor）、RTB（Reason to Believe）を洗い出し、KPIやmKPI（microKPI）、先行指標を上げていき、計測します。
計測するために使用するツールについても紹介がされていて、GA4, Search Consoleは基本として、Ahrefsなども使えそうです。
それをLooker Studioなどで一覧化し、評価を続け、モニタリングすることが大切です。
そして、PDCAを回しながら、LLMOで自社が表示され、成果につながるようにしていくという流れです。
これ以上の詳細は割愛しますが、大変参考になりました。
今後、LLMOの測定ツールがいろいろと市場に出てくるのではないかとおもいますが、それまでは地道に検索してある程度手動で計測・評価をしていく必要がありそうです。

[ブクログ · ★★★★☆]

中上級者向け。従来のSEOに関する知識、経験等の土台がある人が、さらにAI時代に何を考え実行していくべきかを指南し、より高いレベルを目指す本。
従来のSEOや人間のユーザーの満足度向上が結局は土台であり重要であることを再確認させられる本である。それが出来ていない人がこの本を手に取っても得るものは少ないかもしれない。これまでのSEOの知識、経験面で不足があるのであれば、入門レベルのSEO書籍を先にインプットし、実践を積んでいくのが良いと思う。

[ブクログ · ★★★★★]

・AIのクローラーはGoogleのクローラーとかと比べて、jsをレンダリングしない
・LLMOの戦略を練るときは下記を意識する
└ステップ1. CEP（カテゴリーエントリーポイント）
└ステップ2. KBF（Key Buying Factor）
└ステップ3. RTB（Reason to Believe）

・KPIとしては以下を意識
└①ブランド指名検索数の増加
└②LLM経由の参照トラフィックの増加

・mKPIとしては以下を意識
└①LLM推奨率
└②AIOにおける表示率

・先行指標としては以下を意識
└①第三者メディアでのサイテーション数
└②対策KWのSEO順位

・キーマケLabのシンクタンクメディアについて
└調査をする際に社外を巻き込むことで第三者視点を取り入れて、公平な調査ができる
その結果、ほかメディアでも引用されやすくなり、AIにも引用されやすくなる