「ChatGPTに『おすすめのツールは』と聞くと、いつも同じような名前ばかりが挙がって、自社が出てこない」というご相談を、最近よくいただきます。検索エンジンの順位は気にしてきたけれど、AIに質問したときに名前が挙がるかどうかは、これまで見てこなかった、というお声です。
私たちは、これは検索エンジン対策（SEOとは別の取り組み）が新しく一つ増えた、という捉え方をしています。AIが回答を組み立てる仕組みは、検索結果を一覧で返す仕組みとは違うからです。本記事では、AIが答えを作るときに何を参照しているのかをふまえ、AIに引用されやすいコンテンツの条件と、自社で今日から始められることを整理します。特定のサービスを比べる話ではなく、読み終えたときに「自社のコンテンツをどう整えればよいか」の軸を持てるようにまとめました。
LLMOとGEOとは何か
生成AIに質問したときに、自社の情報が回答に取り上げられるよう整えていく取り組みを、LLMO（Large Language Model Optimization）や GEO（Generative Engine Optimization）と呼びます。呼び方はまだ定まっていない段階ですが、目指すことは共通しています。AIが答えを作るときに、信頼できる情報源として自社のコンテンツを参照してもらう、ということです。
検索エンジンが「リンクの一覧」を返すのに対して、AIは「一つの回答」を作って返します。順位を上げる発想だけでは届かない領域がある、と私たちは考えています。
従来の検索では、上位に表示されればクリックしてもらえる可能性が生まれました。AIの回答では、参照されなければそもそも回答に登場しません。表示されるか・されないかが、より明確に分かれるということです。
なぜ「検索順位」だけでは足りないのか
AIが質問に答えるとき、その振る舞いは大きく二つに分かれます。この二つを区別すると、打ち手が整理しやすくなります。
一つ目は、AIがその場でWebを検索してから答える場合です。比較や料金、最新の動向など、新しい情報や具体的な推薦が必要な質問で起こりやすい振る舞いです。このとき、AIはユーザーの質問を自分なりの検索キーワードに作り変えて検索しているようです。日本語の質問であっても、英語のキーワードに翻訳して検索する場合もあると言われています。
二つ目は、AIが検索をせず、学習済みの知識（記憶）から答える場合です。一般的な手順や概念の説明など、その場の検索を必要としない質問で起こりやすい振る舞いです。このときに名前が挙がるかどうかは、そのAIが学習した時点で、Web全体にどれだけ情報が出回っていたかに左右されます。
二つの土俵がある: 「検索して答える質問」では、検索されたときに参照される構造化されたページが効きます。「記憶で答える質問」では、Web全体での言及の多さが効きます。狙う質問がどちらの振る舞いを起こすかで、力を入れる場所が変わります。
つまり、検索順位を上げる取り組みは前者には効きますが、後者には直接は効きません。後者は、時間をかけて情報の露出を広げ、AIの学習に取り込まれていくことを狙う、より長い取り組みになります。
AIに引用されるコンテンツの条件
二つの土俵に共通して効く、コンテンツ側の条件があります。私たちが整理しているのは、次の三つです。
一つ目は、構造が明確なことです。質問に対する結論が先に書かれていて、見出しが質問の形に近く、表や手順リストで要点が取り出しやすいページは、AIが該当箇所を抜き出しやすくなります。長い文章の中に結論が埋もれていると、参照されにくくなります。
二つ目は、一次情報があることです。どこかで読んだ内容をまとめ直しただけのページよりも、自社でしか書けない情報があるページのほうが、参照される価値が生まれます。実際の使い方、具体的な手順、自社で確かめた事実などです。AIは、ありふれた説明よりも、その情報源にしかない記述を必要とします。
三つ目は、扱う領域がはっきりしていることです。一つのテーマについて、用語の定義から具体的な進め方まで、関連する内容がそろっているサイトは、その領域の情報源として認識されやすくなります。話題が散らばっているより、特定の領域を深く扱うほうが、AIにとっての位置づけが明確になります。
私たちは、AIに引用される近道は奇をてらうことではなく、人にとって分かりやすく、確かめられる情報を、構造立てて積み重ねることだと考えています。
自社でできることチェックリスト
今日から始められることを、優先度の順に並べます。
- 想定する質問を、実際にAIへ問いかけてみる（自社や自社領域がどう扱われるかを確認する）
- よく聞かれる質問を、そのまま見出しにした記事を用意する
- 各見出しの冒頭に、結論を一文か二文で先に書く
- 比較や違いは表に、手順は番号リストにして、要点を取り出しやすくする
- 用語の定義ページ（用語集）を整え、関連する記事と相互にリンクする
- 自社でしか書けない一次情報（実際の手順や確かめた事実）を加える
- 数値や事実には出典を添えて、確かめられる形にする
まず観測から: 取り組みの前後で、同じ質問をAIに投げて回答の変化を見ると、効果が分かりやすくなります。順位の計測だけでなく、AIの回答そのものを定点観測することをおすすめします。
Flowbaseでの考え方
私たちが提供しているFlowbaseは、業務の様子を録画すると、AIが内容を解析して手順書やマニュアルの形に整える仕組みです。この「構造化された手順書」という形は、実はAIに引用されやすい情報の形とよく似ています。手順が番号で整理され、各ステップの目的がはっきりしているコンテンツは、人にとってもAIにとっても読み取りやすいからです。
社内に閉じたマニュアルは外部のAIには参照されませんが、自社の知見を整理して発信する土台としては同じ考え方が使えます。やっていることを構造立てて言葉にし、確かめられる形で積み重ねる、という姿勢そのものが、人にもAIにも届くコンテンツにつながっていく、と私たちは考えています。
これから
AIに質問して情報を得る人は、これからも増えていくと見ています。そのとき、検索順位とは別に「AIの回答に登場するか」という新しい評価軸が育っていきます。難しいテクニックを追いかけるよりも、分かりやすく・確かめられて・構造立った情報を、自社の領域で着実に積み上げることが、結果として一番の近道になると私たちは考えています。
なお、AIが回答を作る仕組みは各社が改良を続けており、ここでの説明も今後変わっていく可能性があります。断定するのが難しい分野ですので、実際にご自身で観測しながら、私たちも一緒に試行錯誤させていただく姿勢で取り組んでいます。
よくある質問
QLLMOやGEOは、これまでのSEOと別物ですか？
土台となる考え方には共通点が多くあります。分かりやすく構造化されたページが評価されやすい点は同じです。違いは、検索エンジンが一覧を返すのに対し、AIは一つの回答を作る点にあります。参照されなければ回答に登場しないため、結論を先に書く・要点を取り出しやすくするといった工夫が、より重要になります。
Q日本語で書いていれば、日本語の質問には対応できますか？
日本語の質問でも、AIが内部で英語のキーワードに翻訳して検索することがあります。そのため、日本語で丁寧に書くことに加えて、扱うテーマの概念や用語を明確に説明しておくと、言語をまたいでも内容が伝わりやすくなります。
Qすぐに効果は出ますか？
振る舞いによって異なります。AIがその場で検索して答える質問では、構造化されたページが比較的早く参照される可能性があります。一方、AIが記憶から答える質問は、学習に取り込まれるまで時間がかかるため、露出を広げる長い取り組みになります。まずは観測しながら、続けていくことをおすすめします。