LLMOとSEOの違いとは？AI時代に必要な最適化戦略を比較
目次
SEOとLLMOの違い｜根本的な目的の共通点
「LLMOはSEOに代わる新しい対策」という説明を見かけることがありますが、これは正確ではありません。LLMO最適化とSEO最適化は、対立する概念ではなく、むしろ共通の基盤の上に成り立っています。
両者の根本的な目的は同じです。それは「ユーザーの疑問に答え、価値ある情報を届ける」こと。SEO最適化もLLMO最適化も、この本質から外れることはありません。質の高いコンテンツ、正確な情報、信頼性の構築といった基本原則は、どちらにも共通して重要です。
福岡を拠点とするWebaxisでは、企業様から「SEOをやめてLLMOに切り替えるべきか」という質問を受けます。しかし、答えは「両立させる」です。SEO最適化で築いた資産は、LLMO最適化にも活かせます。むしろ、SEO最適化の土台があってこそ、LLMO最適化は効果を発揮します。
ただし、目指すゴール、評価軸、成果指標においては明確な違いがあります。この違いを正しく理解することが、AI検索時代のWeb戦略成功の鍵となります。
5つの重要な違い｜SEO最適化 vs LLMO最適化
SEO最適化とLLMO最適化の違いを、5つの観点から比較します。
違い1｜対象とするプラットフォーム
SEO最適化の対象： Google、Yahoo!、Bingなどの従来型検索エンジンが対象です。ユーザーがキーワードを入力し、検索結果一覧から情報を選ぶという行動を前提としています。検索エンジンは、クローラーでWebページを巡回し、アルゴリズムで順位を決定します。
LLMO最適化の対象： ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI OverviewsなどのAI検索プラットフォームが対象です。ユーザーが質問を投げかけ、AIが直接回答を生成するという新しい情報取得の形に対応します。大規模言語モデル（LLM）は、Web上の情報を学習し、文脈を理解して回答を生成します。
Adobe Analyticsの2025年2月レポートによると、2024年7月と比較して生成AI経由のWebトラフィックが1,200%増加した一方で、従来の検索エンジンからのオーガニッククリックは約34%減少しています。この数字は、情報取得の方法が急速に変化していることを示しています。
違い2｜目指すゴールと成果
SEO最適化のゴール： 検索結果での上位表示（特に1〜3位）を獲得し、自社サイトへのクリック率を高めることが目的です。ユーザーが検索結果一覧から自社サイトを選び、訪問してもらうことを目指します。
LLMO最適化のゴール： AI検索の回答文の中に自社情報が引用・言及されることが目的です。ユーザーがサイトを訪問する前に、AI検索を通じて自社の存在を認知してもらうことを目指します。「○○社がおすすめです」「○○というサービスが適しています」という形でAI検索の回答に登場することが成果となります。
Ahrefsが2025年4月に発表した調査によると、AI Overviewsが表示されることで、検索結果1位のページのクリック率が約34.5%低下することが示されています。SEO最適化で1位を獲得しても、AI検索に引用されなければ、流入が大幅に減少する可能性があるのです。
違い3｜評価される要素
SEO最適化で評価される要素：
- キーワードの適切な配置と出現頻度
- タイトルタグ、メタディスクリプション、見出しの最適化
- 内部リンク構造とサイト階層
- 被リンク（バックリンク）の質と量
- ページの読み込み速度
- モバイルフレンドリー
- E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）
LLMO最適化で評価される要素：
- 情報の意味や文脈の明確さ
- 構造化データ（Schema.org）の実装
- 質問に対する簡潔で正確な回答
- FAQ形式のコンテンツ
- E-E-A-Tの強化（SEOと共通）
- ブランド言及の頻度と文脈
- 情報の鮮度と更新頻度
- 一次情報とエビデンスの充実
注目すべきは、E-E-A-TがSEO最適化とLLMO最適化の両方で重視されている点です。GoogleのE-E-A-T評価基準は、AI検索においても有効であり、両者をつなぐ共通の指標となっています。
違い4｜ユーザー行動の違い
SEO最適化が想定するユーザー行動：
- ユーザーがキーワードで検索
- 検索結果一覧を閲覧
- 複数のサイトを比較検討
- 気になるサイトをクリック
- サイト内で情報を収集
- 必要に応じて別のサイトも訪問
LLMO最適化が想定するユーザー行動：
- ユーザーがAI検索で質問
- AIが即座に回答を生成
- 回答内で推薦された情報を確認
- 必要に応じて、引用元や推薦されたサービスを直接検索
- サイト訪問（またはAI検索内で完結）
このユーザー行動の違いが、「ゼロクリック検索」の増加につながっています。AI検索では、ユーザーが複数のサイトを訪問せずに、AI検索の回答だけで情報収集を完結させるケースが増加しています。福岡や九州エリアの企業でも、「ChatGPTで調べて終わり」というユーザーが増えているという声を聞きます。
違い5｜成果指標（KPI）の違い
SEO最適化のKPI：
- 検索順位（特定キーワードでの順位）
- オーガニック検索流入数
- クリック率（CTR）
- 直帰率
- ページ滞在時間
- コンバージョン率
LLMO最適化のKPI：
- AI検索での引用回数
- AI検索での言及の文脈（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）
- ブランド名の登場頻度
- AI検索経由の流入数
- AI検索経由のコンバージョン率
- 構造化データの認識率
LLMO最適化の効果測定は、SEO最適化よりも複雑です。現時点では、AI検索経由の流入を正確に測定することが難しいという課題があります。しかし、BtoB商材においては、AI検索経由のCVR（コンバージョン率）が従来のオーガニック検索の約20倍というAhrefsのデータもあり、LLMO最適化の重要性は明らかです。
SEO最適化とLLMO最適化の共通点
違いを強調してきましたが、SEO最適化とLLMO最適化には多くの共通点があります。この共通点を理解することが、両者を効果的に統合する鍵となります。
共通点1｜ユーザーファーストの原則
SEO最適化でもLLMO最適化でも、「ユーザーにとって価値のある情報を提供する」という原則は変わりません。Googleが長年推奨してきた「ユーザーファーストのコンテンツ作成」は、AI検索においても同様に重要です。
不自然なキーワードの詰め込みや、質の低いコンテンツは、SEO最適化でもLLMO最適化でも評価されません。むしろ、ユーザーの疑問に真摯に答え、分かりやすく情報を提供することが、両者の成功につながります。
共通点2｜E-E-A-Tの重要性
E-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trust：信頼性）は、SEO最適化でもLLMO最適化でも極めて重要な評価基準です。
GoogleのE-E-A-T評価ガイドラインは、2022年12月にExperienceが追加されましたが、この基準はAI検索においても有効です。AI検索は、信頼できる情報源からの引用を優先するため、E-E-A-Tの強化は両方の最適化に直結します。
福岡の企業であれば、地域での実績、顧客の声、具体的な事例などを通じてE-E-A-Tを高めることで、SEO最適化とLLMO最適化の両方で効果を得られます。
共通点3｜構造化データの活用
構造化データ（Schema.org）の実装は、SEO最適化でもLLMO最適化でも有効な施策です。
SEO最適化では、構造化データによってリッチスニペットが表示され、クリック率が向上します。LLMO最適化では、構造化データによってAI検索が情報を正確に理解し、引用しやすくなります。
一度実装した構造化データは、両方の最適化に効果を発揮するため、投資対効果が非常に高い施策と言えます。
共通点4｜コンテンツの質と量
SEO最適化でもLLMO最適化でも、質の高いコンテンツを継続的に発信することが重要です。
網羅的で詳細な情報、一次情報の提供、エビデンスに基づいた主張、定期的な更新といった要素は、SEO最適化でもLLMO最適化でも評価されます。
ただし、LLMO最適化では、SEO最適化以上に「簡潔で明確な回答」が求められます。AI検索は、長文よりも要点を押さえた情報を引用しやすい傾向があります。
共通点5｜ブランド認知の重要性
SEO最適化では被リンク、LLMO最適化ではブランド言及という形で評価されますが、根底にあるのは「どれだけWeb上で言及されているか」という認知度です。
業界メディアでの言及、SNSでの話題、他サイトからの参照といった外部からの評価は、SEO最適化でもLLMO最適化でも重要な要素です。
SEO最適化とLLMO最適化を両立させるハイブリッド戦略
SEO最適化とLLMO最適化は、対立するものではなく、相乗効果を生む関係にあります。ここでは、両者を効果的に統合するハイブリッド戦略を解説します。
ステップ1｜SEO最適化の土台を固める
LLMO最適化を始める前に、まずSEO最適化の基礎を固めることが重要です。SEO最適化で評価されるコンテンツは、LLMO最適化でも評価されやすいためです。
SEO最適化の基本施策：
- キーワードリサーチと適切な配置
- 質の高いコンテンツ作成
- E-E-A-Tの強化
- サイト構造の最適化
- モバイル対応
- ページ速度の改善
これらの施策は、LLMO最適化においても有効です。特にE-E-A-Tの強化は、AI検索での引用率に直結します。
ステップ2｜構造化データを実装する
SEO最適化とLLMO最適化の両方に効果がある構造化データを実装します。
優先すべきスキーマタイプ：
- Article（記事）
- FAQPage（よくある質問）
- HowTo（手順）
- Organization（組織情報）
- LocalBusiness（地域ビジネス）
福岡の企業であれば、LocalBusinessスキーマで所在地や営業時間を明記することで、「福岡 ○○」といった地域検索でも、AI検索でも引用されやすくなります。
ステップ3｜コンテンツをLLMO最適化する
既存のSEO最適化コンテンツに、LLMO最適化の要素を追加します。
LLMO最適化の追加施策：
- FAQ形式のセクションを追加
- 質問に対する簡潔な回答を冒頭に配置
- 一次情報とエビデンスを明記
- 更新日時を明確に表示
- 著者情報を充実させる
これらの施策は、SEO最適化にも効果があるため、既存のコンテンツを強化することになります。
ステップ4｜効果測定と改善
SEO最適化とLLMO最適化の両方のKPIを設定し、定期的に効果を測定します。
測定すべき指標：
- SEO最適化：検索順位、オーガニック流入、CVR
- LLMO最適化：AI検索での引用回数、ブランド言及、AI検索経由の流入
福岡や九州エリアの企業では、地域キーワードでの検索順位とAI検索での引用状況を同時に追跡することで、地域での認知度向上を測定できます。
ステップ5｜継続的な更新と最適化
SEO最適化もLLMO最適化も、一度実施して終わりではありません。継続的な更新と改善が必要です。
継続的な取り組み：
- 月次での効果測定
- 競合分析（SEO順位とAI検索引用状況）
- コンテンツの定期的な更新
- 新しいキーワードやトピックの追加
- ユーザーフィードバックの反映
福岡のWebaxisでは、SEO最適化とLLMO最適化を統合したハイブリッド戦略を提供しており、両方の効果を最大化するサポートを行っています。
AI検索時代におけるSEO最適化の重要性
「LLMO最適化が重要なら、SEO最適化はもう不要では？」という質問を受けることがありますが、答えは明確に「No」です。
2025年12月現在、Google検索は依然として主要な流入源です。Search Engine Landによると、2024年後半にGoogleの検索シェアが2015年以来初めて90%を下回りましたが、それでも約90%という圧倒的なシェアを維持しています。
また、AI検索経由の流入は確かに増加していますが、BtoC商材においては、AI検索経由の流入割合はまだ限定的です。現時点では、SEO最適化による従来の検索流入が主要な集客チャネルであり続けています。
さらに、SEO最適化で構築した資産—質の高いコンテンツ、構造化データ、E-E-A-T、ブランド認知—は、LLMO最適化にそのまま活用できます。SEO最適化を疎かにしてLLMO最適化だけに注力することは、賢明な戦略とは言えません。
理想的なアプローチは、「SEO最適化 + LLMO最適化」のハイブリッド戦略です。SEO最適化の土台をしっかり固めた上で、LLMO最適化の要素を追加することで、従来の検索とAI検索の両方から集客できる体制を構築できます。
福岡・九州エリアでのSEO最適化とLLMO最適化
地域ビジネスにおいても、SEO最適化とLLMO最適化のハイブリッド戦略は有効です。特に福岡や九州エリアでビジネスを展開する企業にとって、地域特化型の最適化は大きな優位性をもたらします。
地域SEO最適化の基本
福岡や九州エリアでのSEO最適化では、地域キーワードを適切に使用することが重要です。
効果的な地域キーワード：
- 福岡 + サービス名
- 九州 + 業種名
- 福岡市 + 具体的なエリア名
- 福岡 + 課題解決キーワード
これらのキーワードでSEO最適化を行うことで、地域での検索流入を獲得できます。
地域LLMO最適化の戦略
AI検索でも、地域情報は重要な要素です。「福岡でおすすめの○○」「九州で実績のある○○会社」といった質問に対して、AI検索が適切に回答できるよう、LLMO最適化を行います。
地域LLMO最適化のポイント：
- LocalBusinessスキーマの実装
- 地域特有の課題や事例の紹介
- 福岡や九州での実績の明示
- 地域メディアでの言及獲得
福岡のWebaxisでは、地域に根ざしたSEO最適化とLLMO最適化の両方を提供し、福岡・九州エリアでの認知度向上をサポートしています。
まとめ｜SEO最適化とLLMO最適化の両立がカギ
SEO最適化とLLMO最適化は、対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。
重要なポイント：
- 根本的な目的（ユーザーの疑問に答える）は共通
- E-E-A-T、構造化データなど、共通の評価要素が多い
- SEO最適化の土台があってこそ、LLMO最適化は効果を発揮する
- ハイブリッド戦略で、従来の検索とAI検索の両方から集客できる
- 地域ビジネスでも、両方の最適化が重要
AI検索時代において、SEO最適化を放棄することは賢明ではありません。むしろ、SEO最適化で築いた資産を活かしながら、LLMO最適化の要素を追加することで、より強固なWeb戦略を構築できます。
福岡のWebaxisでは、SEO最適化とLLMO最適化を統合したハイブリッド戦略を提供し、福岡・九州・関東エリアの企業様のAI検索時代における成功をサポートしています。
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