「検索されるSEO」から「学習されるLLMO」へ｜生成AI時代のコンテンツ戦略

近年、私たちは情報を得る手段として、Google検索だけでなく、生成AIとの「壁打ち」を日常的に行うようになってきました。

つまり、ユーザーがAIに話しかけながら情報を得る時代がすでに到来しているのです。

すでに、旅行の計画や転職活動はもちろんのこと、恋愛、家庭、仕事の悩みといったプライベートな相談までもAIに打ち明ける人が増えています。

もはや、AIは「検索の代替」ではなく、「思考や選択のパートナー」になりつつあるのです。

検索の時代（SEO）から
学習される時代（LLMO）へ

これまでのSEO対策では、いかに検索結果の上位に表示されるかが主眼でした。タイトル、見出し、内部リンク、被リンク、構造化データ…。すべては「検索エンジンに好まれる」ことが目的でした。

一方、これからの時代に問われるのは、いかに生成AIに「学習」されるかという視点です。

つまり、次のような新たな問いが生まれます。

• どうやって生成AIに自社コンテンツを学習させるか？
• どうやって被リンクを経由して、生成AIに価値ある情報として扱わせるか？

これが、いわゆる「LLMO（Large Language Model Optimization）」という考え方です。

LLMO対策＝学習されるSEO
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ファン化するコンテンツ力

生成AIは、ただ情報をクロールするのではなく、「意味ある情報」として統合・要約し、ユーザーに提示します。つまり、AIに「この情報は引用するに足る」と判断されることが重要になります。

そのためのLLMO対策は、次の2つに分解できます。

1.生成AIに学習されるためのSEO

• 専門性・信頼性のある情報設計（E-E-A-Tの継続）
• 他サイトやSNSからの被リンクによる文脈形成
• AIが引用したくなる「一次情報」や「独自視点」の提示

2. ユーザーをファン化させるコンテンツ力

• 一度来たユーザーがリピーターになる設計（メール・SNS・ブックマーク促進）
• ナレッジや世界観の一貫性による「共感」
• ストーリー型・体験型のコンテンツによる感情訴求

生成AIに「学習される」までの流れを理解する

生成AIがあなたのコンテンツを学習するまでには段階があります。

1. AIのクローラーがウェブ上の情報を収集（発見）
2. 生成AIがその情報を「学習の価値」を判断する（評価）
3. 生成AIがその情報を学習する（学習）

学習対象外が続けば、生成AIに“見限られる”可能性も

生成AIのクローラーは、情報収集のたびに「このメディアは学習対象に値するか」を評価しています。

もしそのたびに価値のないコンテンツ（自動生成・既知の焼き直し・情報の薄い記事）ばかりだと、学習価値のないメディア＝“ノイズ”として認識されるリスクがあります。

一度“見限られる”と、今後どれだけ有益な記事を公開してもクロールや学習の優先度は下がってしまうかもしれません。

“全脳知”のAIにとって、価値ある情報とは？

生成AIはすでに百科事典的な知識を持っています。

一般論や二次情報の繰り返しはもはや不要。**AIにとって価値があるのは、“人間しか持ち得ない視点”や“新鮮な体験談”、“一次情報”**です。あなたのメディアが、AIの「知らない話」「引用する価値のある声」を持っていなければ、学習対象にはなりません。模倣ではなく独自性が求められる時代です。

学習対象になるメディアに共通する特徴とは？

生成AIに学習される媒体には共通点があります。

まず、出典が明確で情報の裏付けがあること。

次に、独自の切り口や専門的な深掘りがあること。

さらに、長期的に更新されており、データの信頼性・継続性が担保されていることです。

単なるSEOライティングで量産されたサイトではなく、“一次ソース”として評価されることが鍵になります。

あなたの発信がAIに届く時代へ

生成AIに学習されるメディア戦略、始めませんか？

SEO対策の次の一手として、**LLMO（Large Language Model Optimization）**への取り組みが求められています。
自社の強みや一次情報を最大限活かし、AIに記憶され、引用される存在になりましょう。