LLM向けにWebサイトをSEO対策する方法：AI時代の検索最適化
LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）による情報検索は、従来の検索エンジンが近い将来終わりを迎えると予測する専門家が現れるほど一般的になりました。StatsCounterのレポートによると、Googleはいまだ市場の約90％を維持しています¹。しかし、AIによる検索が急速に増えていることは注目に値します。そこで、ChatGPTのようなツールに検索結果を表示させるため、LLM向けにWebサイトをSEO対策する方法を見ていきましょう。
LLM向けのSEO対策とは？
LLM向けのSEO対策とは、大規模言語モデルが二次利用できる情報を公開することです。
通常、LLMを利用して回答を生成するチャットボットは、モデルの学習に使われた膨大な情報を持っているため、リサーチを行いません。主な対象となるのは、広く知られた事実や定義、原則などです。
ただし、次のような場合にはリサーチが実行されます。
- 質問に最新情報が必要な場合：天気、スポーツイベント、統計などに関する情報です。たとえば「国内の出生数はどのくらいですか？」といった質問が挙げられます。
- データがニッチまたは詳細な場合：地域市場、特定の人物や企業に関する情報です。たとえば「この地域で最高のケバブ店はどこですか？」といった質問です。
情報を積極的に検索することで、言語モデルは学習データだけに制限されなくなります。つまり、初期バージョンのChatGPTのような閉じたデータ集合ではなくなるのです。これは読者だけでなく、情報を提供する企業にとってもまったく新しい可能性を開きます。
なぜLLM向けにWebサイトをSEO対策するのか？
AIを使って情報を検索することには、多くのメリットがあると支持者は主張しています。
大きなメリットは、データを正確かつ迅速に取得できることです。何十件もの検索結果を確認したり、Cookieバナーに同意したり、広告を閉じたり、目的の情報を探したりする必要がありません。
その代わりに、質問に沿った直接的な回答を受け取れます。そのため、インターネット上では「Googleは巨大な図書館、ChatGPTは博識な司書」という興味深いたとえが広まっています。
AIは、従来の検索エンジンに対する戦略的な優位性を備えた、まったく新しいデータ取得技術です。しかし、これはSEOが終わるという意味ではなく、形を変えるだけです。ChatGPTはGPT-4以降、データの出典として企業名とリンクを示すようになりました。つまり、トラフィックの獲得やブランド認知度の向上といった、従来型のメリットは今も得られます。
したがって、時代の変化に合わせ、ネット上での可視性を失わないよう、Webサイトの情報を新しい検索方法に適応させることが重要です。
大規模言語モデル向けにWebサイトをSEO対策する方法
一般的な分類に沿って、サイト内で行う施策（オンサイト）と、サイト外で行う施策（オフサイト）に分けて考えます。
オンサイトSEO
LLM向けSEOの本質はGoogle検索の場合と同じです。読者に提示できる、信頼性が高く価値のある情報が欠かせません。
ただし、コンテンツの性質は変わります。一般的でよく知られた情報は、モデルが持つ知識ベースにすでに含まれている可能性が高く、外部ソースなしで引用されるでしょう。競合にはない、独自性の高い詳細なデータを公開する必要があります。たとえば、詳細な解説、商品のレビュー、独自に実施したアンケートや調査の結果などです。
これはコンテンツマーケティング業界におけるハードルを確実に引き上げます。従来のSEOでは、人気のキーワードを活用する、つまり多くの先行記事と同じテーマを、より優れた形で説明するという原則が今も一般的です。一方、LLMは、具体的な質問に答える際に不足している情報を補うためのデータを必要とします。そのため、コンテンツの独自性に対する要求は大幅に高くなります。
LLM向けSEOとGoogleでの可視性向上を両立するには、優れたコンテンツに共通する4つの要素を押さえる必要があります。
専門性
特定の業界で長年活動してきた経験から生まれるものです。経験があれば、テーマを異なる視点から捉え、独自の見解を示し、トレンドを予測し、より実践的な側面を扱えます。テーマへの深い理解から生まれる余裕、洞察力、個性が、専門家によるコンテンツとAIによるコンテンツを分けます。
記事の例：「コンテンツライターとは？仕事内容を解説」（コンテンツ制作の専門家として、コンテンツライターという職業を他の記事よりも深く解説しました）。
独自性
一般公開されていない情報や、テーマに対する新しい視点・別の切り口です。たとえば、商品のレビューやテスト、アンケート結果、実験結果、トレンド分析、市場調査、統計データの公開などが挙げられます。
記事の例：「人気の高いライティングサービス」（contentwriter.coの運営者として、ライティングサービスの人気に関する独自データを公開しました）。
機能性
商品を購入する、予約を取る、価格を比較するなど、何らかの目的を達成できる動的なコンテンツです。このように情報を処理できるWebサイトは、静的なコンテンツを中心とするサイトよりも上位表示されます。機能性はコンテンツマーケティングにおける重要な領域であり、検索エンジンによる独占を防ぎます。検索エンジンは情報提供しかできないからです。
例：英語に対応できるライター（英語を扱えるプロのライターと協業できるページ）。これは、AIにはコピーできない、詳細な機能情報の一例です。
信頼性
純粋な情報だけでなく、感情や主観も含むコンテンツです。たとえば、執筆者が自身の感想を述べる旅行ブログ、実際に商品を使用したうえでの率直なレビュー、ユーザー同士の活発な議論や意見交換などのユーザー生成コンテンツが含まれます。
コンテンツが上記の特徴を満たしていれば、検索エンジンやLLM上で可視性を高められる可能性が高まります。それだけでなく、優れたcontentは他の重要なビジネス機能も果たします。たとえば、Stacklaのレポート²によると、消費者の実に90％が、ブランドを選ぶ際に信頼性を重要な要素として考えています。
一方、CMIのデータ³によると、コンテンツマーケティングは従来のマーケティング手法と比べ、3倍以上のリードを生み出します。情報の質への投資は、SEOだけに効果をもたらすわけではないことを覚えておきましょう。
オフサイトSEO
LLM向けのオフサイトSEOは、デジタルPRの施策を基盤とします。
これらは定義上、企業と周囲の人々とのコミュニケーションを目的とするものであり、企業に関するさまざまな情報を発信します。
AIは自社サイトの情報だけでなく、他のポータルサイトからデータを取得し、自社そのものに関する情報も処理します。LLM向けSEOに役立つ施策には何があるでしょうか。
寄稿記事やゲスト記事を公開する
メディア上に企業に関する情報が多いほど、LLMに参照される可能性は高まります。情報源を分散させることで、「サービスXを提供している企業はどこですか？」や「商品Yの販売業者はどこで見つかりますか？」といったプロンプトに対して表示される可能性が高くなります。
口コミを集め、ランキングに参加する
企業に関する情報を集める比較記事、ランキング、ディレクトリは、LLM向けSEOに直接的なメリットをもたらします。これらを通じて、「業界Xで最も優れた企業を挙げてください」といったプロンプトで表示される可能性を高められます。
想定される質問の幅は限りなく広いため、ネット上でできるだけ幅広く露出することが重要です。そうすることで自社の存在感を示し、LLMがリサーチを行う際に自社を見つける可能性を最大限に高められます。
まとめ
- AIによる情報検索は、データを迅速かつ正確に生成できることから、今も人気が高まっています。
- LLM向けSEOの対象となるのは、モデルの学習データに含まれていないコンテンツです。そのため、最新性があり、ニッチまたは詳細な情報を公開することで、AIの検索結果に含まれる可能性を最大限に高められます。
- オンサイト施策では、最高品質の独自コンテンツを作成する必要があります。一方、オフサイトSEOでは、メディア上で企業のイメージを構築することに重点を置きます。
- 価値のあるcontentは、LLMツール上での可視性を高めるだけでなく、従来の検索エンジンでの表示にも効果があります。さらに、ブランドイメージの向上やリードの獲得など、他のビジネス成果にもつながります。取り組む価値は十分にあります。
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