「Webサイトからの問い合わせが、最近になって減ってきている…」
このような悩みを抱えていませんか？
検索順位は変わっていないのに、クリック数や問い合わせの数が落ちている。
最近になって、そのような不安を抱える企業が急増しています。
その原因の一つとして挙げられるのが、検索結果のクリック率そのものが低下しているということです。
Pew Research Centerの調査では、AIによる要約（AI Overview）が表示された検索のクリック率は8％、表示されない検索では15％だったと報告されています【1】。
従来は「検索で上位を取れば成果が出る」時代でした。
ところが今は、上位表示されていてもクリックされない時代に変わりました。
この状況を受け、検索前提の集客戦略だけでは、成果を維持することが難しくなっています。
利用者の行動は「検索する」から「AIに最初から聞く」へ移行しつつあるためです。
経済産業省の報告でも、デジタル活用による生産性向上が、今後さらに中小企業の重要課題になると示されています【2】。
だからこそ、従来のSEOだけに依存しない戦略が必要になります。
ここで鍵となるのが、生成AIに評価され、回答内に登場できるよう最適化する「LLMO（Large Language Model Optimization）」という考え方です。
今求められているのは、「検索画面で選ばれる企業」から「AIの回答に選ばれる企業」へ視点を切り替えること。
本記事では、SEOとLLMOの違いを整理し、AI検索時代に経営者が取るべき実践ステップを分かりやすく解説していきます。
AI検索時代の幕開け ― 経営者に迫る「集客の転換期」
AI検索の利用拡大は、企業の集客基盤に大きな変化をもたらしています。
Pew Research Centerの調査では、AIによる要約を確認したユーザーほどページを開かずに検索を終える傾向が顕著になっていると報告されています【1】。
さらに、Nielsen Norman Groupは、生成AIが「情報探索の初期段階」で利用されるケースが増え、従来より比較前に満足してしまうケースが増加している可能性を指摘しています【3】。
この変化は、企業にとって非常に大きな意味を持ちます。
これまで改善を続けてきたWebサイトであっても、そもそも閲覧されない未来が近づいているからです。
ユーザーは複数ページを開いて比較検討するのではなく、AIとの会話の中で提示された一つの回答を見て「もう十分」と判断してしまいます。
結果として、ページを開く前に意思決定が完了する場面が増えてしまいます。
つまり、Webサイトでアピールする前に勝負が決まりつつある時代なのです。
従来のSEOだけに依存している企業にとって大きな危機であり、集客戦略を根本から見直す必要があります。
変化に早く気づいた企業こそ、次の市場優位を確保できます。
だからこそ今、SEOだけでなくLLMOも前提にした「AI検索時代の集客戦略」へと舵を切ることが欠かせません。
SEO対策とLLMO対策の5つの違い
ここでは、SEOとLLMOの違いを、分かりやすく整理していきます。
従来の検索エンジン最適化（SEO）と、生成AIの回答を前提とした（LLMO）は、目的・評価軸・成果・設計思想が大きく異なります。
両者の性質を正しく把握し、適切な施策を組み合わせることで、2026年以降のWeb集客における競争優位を確保できます。
SEO対策とは
SEO対策とは、検索エンジン（Google、Bingなど）に向けて最適化し、検索結果で上位表示を狙ってユーザーのクリックと流入増を獲得するための施策です。
GoogleはSEOを、「検索エンジンにコンテンツを正しく理解させる取り組み」と説明しています【4】。
そのうえで、ユーザーが検索結果から自社サイトを見つけ、訪れるかどうか判断できる状態を作ることが目的だとしています。【4】
つまりSEOは、比較検討前の入り口で選ばれるための従来型の集客手法であり、検索結果に露出すること自体が成果の前提となります。
SEO対策の目的
SEO対策の目的は、検索ユーザーとの接点を確保し、自然検索からの流入を増やすことです。
ユーザーが必要なタイミングで検索を行い、表示されたサイトへアクセスすることで、問い合わせや資料請求につながります。
SEO対策は「上位表示＝成果に直結する」という構造が中心となっているのです。
SEO対策の成果
SEOの成果は、検索結果での上位表示とクリック数の増加です。
企業は狙ったキーワードで検索上位を獲得することで、より多くのユーザーに認知され、問い合わせを最大化します。
しかし現在、AIによる要約により、検索順位が変わらなくてもクリックだけが減る現象が起きています。
クリック依存の構造である以上、成果の維持は従来より難易度が高くなっています。
SEO対策の評価基準
SEO対策では、主に「検索でどれだけ選ばれたか」が評価の基準になります。
具体的には、
- 狙ったキーワードで検索結果に表示されたか
- 検索順位はどの位置か
- どれくらいクリックされたか（クリック率）
- 実際にサイトを訪れた人の数（アクセス数）
などが改善の指標になります。
これらは Googleサーチコンソールなどの分析ツールを使い、ユーザーが検索してからサイトに訪れるまでの行動を前提として評価されます。
そのため、検索結果のクリック率自体が下がると、従来のSEOの評価軸では成果が見えづらくなります。
SEO対策のコンテンツ設計
SEOのコンテンツ作りでは、まず「ユーザーがどんな言葉で検索するか」を起点に考えます。
よく検索されるキーワードを選び、その疑問に答える形で内容を整理し、必要な情報を漏れなくまとめていく設計が基本です。
さらに、関連するページ同士をリンクでつなぎ、読者が知りたい情報をたどれるようにします。
このように、従来のSEOは「検索されることを前提に、キーワード中心で設計する」方法が軸になっています。
LLMO対策とは
LLMOは、ChatGPTやGoogleのAI Overview、Perplexityなどの生成AIツールの回答内に自社コンテンツやブランドが登場するよう最適化する手法です【5】。
検索エンジン上で競争するのではなく、生成AIの回答に参照され、選ばれる状態を作り出すことに価値があります。
ユーザーが複数ページを比較せず、AIとの会話の中で意思決定する流れが強まる中、回答段階で登場できるかどうかが競争のスタートラインになります。
LLMO対策の目的
LLMO対策の目的は、ユーザーがサイトを開く前の段階で、AIの回答内に自社名を登場させ、認知してもらうことです。
AIに質問された際、回答の中で自社が紹介されれば、ユーザーの記憶に残りやすくなり、その後の指名検索や問い合わせにつながります。
比較が始まる前に候補として思い出してもらうためのスタートラインに立つことが、LLMO対策の大きな目的です。
LLMO対策の成果
LLMO対策の成果は、「AIの回答内にどれだけ登場できるか」という点に表れます。
検索順位ではなく、AIが回答の中で自社名や自社の情報を引用してくれるかどうかが成果の指標になります。
AIの回答に採用されれば、ユーザーの記憶に残りやすくなり、その後の指名検索や問い合わせにつながる可能性が高まります。
つまり、問い合わせの前段階で「知ってもらう機会」を先に獲得できることこそ、LLMO対策による大きな成果と言えます。
LLMO対策の評価基準
LLMOの評価基準は、AIに「信頼できる情報」として扱われているかどうかです。
専門性、根拠のある一次情報、客観性のあるデータが重要になります。
どの順位に表示されるかではなく、AIの回答内でどのように紹介されているかが評価ポイントです。
LLMO対策のコンテンツ設計
AIは回答をつくる際に、まず「何の質問に対する答えなのか」を判断します。
Q&A形式のように質問と結論が並んでいる文章は、AIが内容を理解しやすく、そのまま引用しやすい構造になります。
逆に、質問が示されていない文章は、どこが答えなのか判別しづらいため引用されにくくなります。
だからこそ、LLMO向けのコンテンツは質問に対して明確に答える形で設計することが重要なのです。
LLMOに関するよくある質問と回答
LLMO対策をすると、どんなメリットがありますか？
LLMO対策の最大のメリットは、AIの回答内で自社名を思い出してもらえることです。
ユーザーがページを開かない、いわゆるゼロクリックの状況でも、AIの回答に自社名が登場すれば、候補として意識してもらえます。
例えば、「製造業におけるDXの効果は？」という質問をAIに投げかけた時、回答の中で自社が紹介されれば、その瞬間に信頼が生まれます。
まだ比較すら始まっていない段階で、競合より先に記憶に残るからです。
このように、LLMO対策は、「比較される前に思い出してもらう」ための極めて重要な土台づくりと言えます。
LLMO対策が重要になる理由は？
AIが情報収集の入り口として使われる機会が増えているためです。
ユーザーはまずAIに質問を投げ、その回答を見てから必要ならば検索や比較に進むという流れが定着しつつあります。
これまでのように検索エンジンで複数サイトを開いて比較するという姿勢から、「AIに聞けば答えが出る」とユーザーが考える状況へと変化しています。
そのため、意思決定の入り口が「検索」から「AIの回答」へと移行した今、AIの回答に登場しなければ検討対象にすら入らない可能性があります。
将来の競争優位は、こうした変化を踏まえて初動を速く打った企業が握るといえるでしょう。
LLMO対策はどんな業種に向いていますか？
LLMO対策は、専門性が高く、検討期間が長い業種ほど効果を発揮します。
物流・製造・建設・医療・教育・IT・DX・コンサルティングなど、多くの判断材料をもとに比較検討が行われる分野では、「誰の情報を最初に信じるか」が意思決定に大きく影響します。
中小企業庁の白書でも、地域課題の解決や独自の強みを持つ中小企業が重要な役割を果たしていると示されています【2】。
こうした企業ほど、専門知識を言語化し、発信できる価値があります。
つまり、専門性を持つ企業こそ、LLMOに取り組むメリットが大きいと言えます。
早い段階で情報を整理して公開することで、AIに選ばれる可能性を高められるのです。
LLMO対策をしても、すぐに効果は出ますか？
LLMO対策はすぐに劇的な結果が出る施策ではありません。
SEOと同じく、時間をかけて成果が積み上がっていく「蓄積型」の取り組みです。
AIに信頼されるためには、一次情報や専門知識を継続して発信し続ける必要があります。
その結果として、AIの回答内に名前が登場したり、指名検索や問い合わせが増えていく流れが期待できます。
ただし、取り組みの開始時期が早い企業ほど有利です。
数年後に始める企業と、今から始める企業では、AIに認識される量に大きな差が生まれてしまいます。
未来の競争優位を手にするのは、いち早く行動した企業です。
ChatGPTやGeminiに自社情報を学習させることはできますか？
ChatGPTやGeminiそのものに、直接自社情報を学習させることはできません。
しかし、AIがインターネット上の情報を参照する仕組みを利用することで、回答の中に自社が登場しやすくすることは可能です。
そのためには、Webサイトに一次情報（自社の知見・事例・データなど）を整理して公開しておくことが重要です。
AIは信頼性の高い情報を優先して引用するため、「引用される価値のある情報」を用意しておくことが成果につながります。
LLMO対策の基本的な方法は？
LLMOの基本は、AIにとって理解しやすく、引用しやすい情報を作ることです。
具体的には、
- よくある質問に答える形で情報を整理する（Q&A形式）
- 根拠となるデータや一次情報を示す
- 結論→理由→具体例→まとめの流れで分かりやすく構成する
といった方法があります。
AIは、分かりやすく整理された信頼できる情報を優先して引用します。
そのため、専門知識や事例を分かりやすく整理した情報を公開することが、LLMO対策の出発点になります。
今こそ、AIに選ばれるマーケティングへ。LLMOで次世代集客を始めよう
2026年以降、SEOだけに頼った集客では成果を出すことが難しくなります。
AI検索で回答が完結してしまう流れの中で、AIに認識されない企業は、検討の土台にすら乗れない可能性があります。
つまり、今の行動が、数年後の集客力の差につながるのです。
しかし、実際に対策を行おうと思っても、「具体的に何から始めればいいのか分からない」 「方向性が正しいのか分からない」という不安や迷いもあるでしょう。
そこで、最初の一歩をサポートするために、私たちは無料相談の機会を用意しています。
無料相談でできること
「何から手をつければいいのか分からない」
「方向性は正しいのか不安」
そのような迷いを解消するための時間にしたいと思っています。
無料相談では、まず現在の集客施策を整理し、課題や伸びしろを一緒に見える化します。
数字や感覚の両面から現状を把握することで、次に何をすべきかがはっきりします。
そのうえで、LLMOをどのように取り入れていくか、実行ステップや優先順位を整理します。
企業の体制や予算に合わせた具体的なロードマップを提示するので、相談後すぐに動き出せる状態になります。
もし少しでも、
「今の集客のままでは不安…」
「何か変えなきゃと思いながら、具体的に動けていない…」
このような気持ちがあるなら、まずは気軽に話してみませんか？
次の一歩は、小さな決断から始まります。
＼専門スタッフが24時間以内に返信／
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
参考文献（再掲）
【1】ピュー研究所（Pew Research Center）
https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
【2】経済産業省 中小企業庁（Small and Medium Enterprise Agency, METI）
https://www.meti.go.jp/english/press/2025/0425_001.html
【3】ニールセン・ノーマン・グループ（Nielsen Norman Group）
https://www.nngroup.com/articles/ai-changing-search-behaviors/
【4】Google 公式ガイド「検索エンジン最適化（SEO）スターター ガイド」
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide
【5】Search Engine Land（サーチエンジンランド：海外SEOメディア）
https://searchengineland.com/guides/large-language-model-optimization-llmo