LMO（LLM最適化）完全ガイド：AIチャットボットに自社を推薦させる方法

はじめに

2026年、検索行動は大きな転換点を迎えています。ユーザーの約35%がAIチャットボット（ChatGPT、Claude、Gemini等）を情報検索の第一選択肢として使用しており、従来のSEOだけでは十分なリーチを確保できなくなっています。LMO（LLM Optimization）は、この新しい検索環境に対応するための最適化手法です。

LMOとは何か

LMOはLarge Language Model Optimizationの略で、AIチャットボットの回答に自社ブランドや製品が推薦として含まれるよう最適化する手法です。

LMO対策の3つの柱

柱1：構造化データの最適化

Schema.orgのマークアップを徹底し、AIが自社情報を正確に理解できるようにします。特に重要なのはOrganization、Product、FAQPage、HowToの4つのスキーマです。

柱2：エンティティ権威性の構築

AIは「権威性の高い情報源」を優先的に引用する傾向があります。以下の要素が権威性に影響します：

• ·Wikipediaへの記載
• ·業界メディアでの言及頻度
• ·専門家からの引用・推薦
• ·ナレッジグラフへの登録

柱3：AIフレンドリーなコンテンツ設計

• ·明確な質問-回答形式のコンテンツ
• ·比較表やランキングの提供
• ·数値データの明示
• ·llms.txtの設置

プラットフォーム別の最適化

• ·**ChatGPT検索**：Bing経由のインデックスが基盤。BingのWebmaster Toolsでの最適化が有効
• ·**Google AI Overview**：従来のSEO施策が基盤。構造化データの追加が差別化要因
• ·**Perplexity**：引用元の多様性を重視。業界メディアへの露出がキー

効果測定

AI引用率を定期的に測定するために、自社カテゴリに関する質問を50問設定し、月次でAIの回答を記録・分析します。Otterly.aiなどの専用ツールも活用できます。

まとめ

LMOは2026年のマーケティングにおける最も重要な新領域の1つです。SEOとLMOを両輪で推進し、従来の検索とAI検索の両方からのトラフィックを確保しましょう。