2026年のLMO完全ガイド：AI検索で上位表示を勝ち取る実践テクニック

はじめに

2025年後半からAI検索エンジンの利用が急速に拡大し、マーケターにとって新たな対応が求められています。本記事ではSearch Engine Journalの最新ガイドをベースに、日本市場に特化した実践ポイントを解説します。

LMOの基本概念

LMO（Large Model Optimization）とは、AI検索エンジンやLLM（大規模言語モデル）に自社コンテンツを適切に認識・引用・表示させるための最適化手法です。従来のSEOが検索エンジンの「インデックスと順位付け」を対象としていたのに対し、LMOはAIモデルの「学習と生成」を対象としています。

SEOとLMOの違い

llms.txtの実装

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの構造と重要コンテンツを伝えるためのファイルです。robots.txtのAI版と考えるとわかりやすいでしょう。

ルートディレクトリに設置し、以下の情報を含めます：

• ·サイトの概要と専門領域
• ·主要コンテンツのURL一覧
• ·更新頻度とコンテンツの信頼性情報

構造化データの最適化

JSON-LDを活用し、コンテンツの意味をマシンリーダブルに伝えます。特にArticle、FAQPage、HowToの3つのスキーマが効果的です。

効果測定

AI検索からの流入を正確にトラッキングするためには、GA4のカスタムチャネルグループの設定が必要です。Perplexity、Google AI Overview、ChatGPTなどのリファラーを個別に追跡しましょう。