LLMO​対策と​はAIO​対策と​の​違いと、​最初に​取り組む5つの​施策

LLMO対策は、​AIO対策と​ほぼ同じ領域を​別の​言葉で​呼んだもの

当メディアでは、LLMO対策を「ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を使うAIが質問に答えるとき、自社の情報が正しく取り上げられやすい状態を整える取り組み」と呼びます。AIO対策とは対象も作業も大きく重なり、違いは主に呼び名の出どころにあります。公的機関や検索サービスが示した共通の定義は、確認できた範囲では見つかりませんでした。

※ 当メディアの整理です。Zero-Oneのサービスページは、同じサービスを「AIO対策（AI最適化・LLMO対策）」と併記しています。

この記事の結論を先にまとめます。

• LLMOとAIOは、作業の中身がほぼ同じ。提案を受けるときは、呼び名より「どのAIを対象にするか」を確認する
• AIが情報を取り込む経路は、モデルの学習と、回答時の検索・参照の2つに分けて考える
• 企業が手を打ちやすいのは、検索・参照の経路。巡回プログラムの許可の確認から始められる
• 最初の施策は、現状の確認、巡回の許可、基本情報の統一、質問に答えるページ、記録の5つ

LLMO​と​いう言葉の​意味：​LLM​と​生成​AI​の​関係から

LLM（大規模言語モデル）と​は

総務省の令和7年版情報通信白書は、文章や画像、動画などを作る生成AIの技術の一つとして、深層学習を応用した大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を挙げています。つまりLLMは、ChatGPTのような生成AIサービスを支える技術の一つで、生成AIはその上位にある呼び方です。

LLMO​は​「LLM​の​最適化」と​読めるが、​中身を​調整するわけではない

LLMOを文字どおりに読むと「LLMを最適化する」ですが、一般の企業がモデルの中身を調整できるわけではありません。実際に行うのは、LLMを使ったAIサービスが自社の情報を取り込みやすく、回答に反映しやすい状態に、サイトや外部の情報を整えることです。この読み方も当メディアの整理で、公式の説明ではありません。

GEO​・​AEO​と​も​似た意味で​使われる

Googleのガイドは、AEO（回答エンジン最適化）とGEO（生成エンジン最適化）という言葉を紹介したうえで、Google検索から見れば、生成AI検索向けの最適化は検索体験の最適化、つまりSEOであることに変わりはないと説明しています。LLMO、AIO、GEO、AEOは、どれも「AIの回答で見つけてもらう」という同じ方向の言葉として使われています。

AIO対策と​の​違い：​3つの​観点で​見る

観点1：​対象と​する​AI​の​範囲

AIOはGoogleの「AIによる概要」を指すことがあるため、Google検索の話だと受け取られる場合があります。LLMOはChatGPTなどLLMを使うAI全般を指すことが多く、範囲が広く見えます。ただし、AIO対策をAI全般の意味で使う会社も多いため、呼び名だけでは範囲が決まりません。

観点2：​実際の​作業

作業はほぼ重なります。Googleの公式ドキュメントも、AI機能への表示のために別途の特別な最適化は必要ないと説明しており、基本は検索で評価される内容と同じ方向です。

※ 左の2列は当メディアの整理。根拠の列は、各社の公式ページ（2026年10月15日確認）の記載に対応づけたものです。

観点3：​提案を​受けるときの​質問

「LLMO専用の施策」と言われたときは、AIO対策との違いを、中身で確かめるのが堅実です。次のように聞くと、中身を比べやすくなります。

1. 対象とするAIはどれですか（Google、ChatGPT、Claude、Perplexityなど）
2. 呼び名ではなく、実際に行う作業を一覧で教えてください
3. その作業は、どの公式情報や実測にもとづいていますか
4. 効果はどう測りますか。頻度と、報告の形式は
5. 掲載や推薦について、約束できること・できないことは何ですか
6. 作業に含まれないもの（外部サイトの掲載料、有料ツールなど）は何ですか

AIO対策側の整理は、別の記事「AIO対策とは｜生成AIの回答に自社が取り上げられるための考え方と進め方」で、仕組みから説明しています。提案を受ける会社の見極め方は「AIO対策会社の選び方」でまとめています。

LLMO対策が​扱う2つの​経路：​学習と、​検索・​参照

AIが自社の情報を取り込む道すじは、大きく2つに分けて考えると整理しやすくなります。この分け方は当メディアの整理で、各社が同じ枠組みで説明しているわけではありません。

※ 出典：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」、Anthropic「Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?」、Perplexity「Perplexity Crawlers」、Google「AI 機能とウェブサイト」（いずれも2026年10月15日確認）、Google 検索セントラル「Google の一般的なクローラー」（2026年10月15日確認）。
※ Google-Extendedは、巡回プログラムではなく、Geminiなどでの学習とグラウンディングを制御するための名前です。Google検索での掲載や順位には影響しません。AIによる概要の表示は、Googlebotとスニペットの設定で制御します。

学習の​経路：​許可するかどうかは​選べるが、​効果は​確認できていない

OpenAIはGPTBotを、基盤モデルの学習に使われる可能性のある内容を巡回するものとして説明しています。Anthropicも、ClaudeBotを学習への寄与の可能性がある内容を集めるものとしています。Googleは、Google-Extendedが他のシステムでのAIの学習やグラウンディング（根拠づけ）に関わると説明しています。

許可するか拒否するかは、企業が選べます。一方、学習に取り込まれたことが、後の回答に自社の情報が出る確率をどう変えるのかは、確認できた範囲では不明です。この経路に期待しすぎない方が安全です。

検索・​参照の​経路：​LLMO対策の​実務の​中心

OpenAIは、OAI-SearchBotがChatGPTの検索機能にサイトを表示するためのものだと説明しています。AnthropicはClaude-SearchBot、PerplexityはPerplexityBotを、それぞれ検索結果の品質や表示のための巡回プログラムとしています。Googleも、AI機能は検索インデックスから関連するページを取り出して回答に使う（RAG）と説明しています。自社の内容を整えた成果が回答に反映されうるのは、主にこの経路です。

利用者の​操作で​動くものと、​robots.​txt​の​限界

OpenAIは、ChatGPT-Userは利用者が始めた操作で動くため、robots.txtの規則が適用されない場合があると説明しています。Perplexityは、Perplexity-Userは利用者の依頼で取得するため、robots.txtの規則を基本的に無視するとしています。robots.txtは、巡回プログラムに守ってもらう取り決めで、アクセスを防ぐ鍵ではありません。標準仕様（RFC 9309）にも、これらの規則はアクセス認可の形式ではないと書かれています。見せたくない情報は、robots.txtではなく、そもそも公開しない、またはログインの後ろに置く、といった方法で守ります。

最初に​取り組む施策：​5つ

始める前に、次の4点を決めておくと、途中で止まりにくくなります。

• 担当者（質問と記録をする人）
• 質問の数と、使うAI（例：5問×2〜3種類）
• 記録する頻度（例：週1回、同じ曜日に）
• 結果を見る人と、見直しを決める場（例：月1回の定例）

施策1：​AI​に​自社の​ことを​質問して、​現状を​記録する

最初に、自社や自社のサービスについて、複数のAIに質問します。使うAIは、取引先やお客様が実際に使いそうなものを2〜3種類に絞ると、続けやすくなります。回答に自社が出るか、情報は正しいか、出典はどのサイトかを記録します。

質問は、自社の情報に置き換えた3種類から始めます。社名を入れて「どんな会社ですか」と聞く質問、地域とサービス名を入れて「頼むなら、どこを選べばよいですか」と聞く質問、サービスを選ぶときに確認する項目を聞く質問です。記録するのは、日付、使ったAI、質問、回答に自社が出たか、出典のサイト、回答内容の誤りです。

施策2：​検索用の​巡回プログラムを​拒否していないか確認する

robots.txtを開き、OAI-SearchBot、Claude-SearchBot、PerplexityBot、Googlebotを拒否していないかを見ます。サイトのセキュリティ設定やCDNで弾かれていないかも、あわせて確認します。次は、検索用を許可し、学習用を拒否する場合の書き方の例です。方針は会社ごとに決めてください。

コピー# 検索・参照用は許可
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

# 学習用を拒否する場合（会社の方針で決める）
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

OpenAIは、robots.txtの変更が検索に反映されるまで24時間程度かかることがあるとしています。IPアドレスの扱いは各社で説明が分かれ、Perplexityは公開しているIPアドレスからのアクセスを許可するよう勧め、AnthropicはIPアドレスでの遮断を勧めていません。セキュリティ設定を変えるときは、サイトの管理会社と、各社の公式ページの最新の記載を確認してください。

施策3：​自社の​基本情報を​テキストで​書き、​サイトごとにそろえる

社名、所在地、事業内容、対応エリア、問い合わせ先を、サイトにテキストで書きます。Googleは、重要なコンテンツをテキストで示すことと、ビジネスプロフィールなどの情報を最新に保つことを勧めています。外部サイトの記載が古いと、AIが古い情報を拾う可能性があります。

施策4：​質問に​答えるページを、​自社の​言葉で​用意する

AIに聞かれそうな質問に、自社の経験にもとづいて答えるページを作ります。費用の考え方、選び方、よくある質問が典型です。Googleのガイドは、一般論の焼き直しではなく、実体験や専門的な視点を含む内容を勧めています。同じ型のページを大量に作ることは、スパム対策の対象になりうると注意されています。

施策5：​同じ条件で​記録し、​見直す

AIの回答は、質問や時期で変わる可能性があります。同じ質問を決まった頻度で繰り返して記録します。Googleのガイドは、Search Consoleの生成 AI パフォーマンス レポートで、生成AI機能での見つかり方を確認するよう案内しています。

※ 手間と順番は当メディアの整理による目安です。

迷いやすい施策の​考え方

llms.​txt​は、​Google​検索の​ためには​必要ない

Googleのガイドは、llms.txtなどの特別なファイルはGoogle検索では使われず、検索での表示やランキングに影響しないと説明しています。他のシステム向けに作ることは問題ないとも書かれています。ChatGPTなど他のAIがllms.txtを読むかどうかは、確認できた範囲では公式の説明が見つかりませんでした。

「LLMO​専用」と​呼ばれる施策は、​中身を​確かめる

名前に「LLMO」が付く施策でも、作業の一覧を出してもらい、上の施策1〜5のどれに当たるのかを照らし合わせると、中身を判断しやすくなります。どれにも当たらない作業は、何のためのものか、公式情報や実測のどちらにもとづくのかを確かめます。

構造化データや​キーワードの​言い換えで​「AI​向け」に​する、​と​いう説明

Googleのガイドは、生成AI検索のために必要な構造化データはなく、AIが同義語や意図を理解するので言い回しを網羅する必要もないと説明しています。構造化データはリッチリザルトなど従来の目的では引き続き使えるため、入れるなら「何のためか」を分けて考えます。

他サイトで​の​言及を​増や​す施策

Googleのガイドは、不自然な言及を集めることは見た目ほど役に立たないとし、品質の高いコンテンツを重視し、スパムはほかの仕組みでブロックすると説明しています。取引先や業界サイトで自社が正しく紹介されている状態は大切ですが、数を目的にした依頼は避けます。

効果は​断定せず、​見込みとして扱う

AIの回答は各AIサービスが決めます。Googleも、条件を満たしても表示は確約されないと書いています。LLMO対策の効果は、載りやすくなる可能性がある、という見込みとして扱います。

自社だけで​続けるのが​難しいときは

ここまでの5つは、自社で始められる内容です。ただ、複数のAIに繰り返し質問して記録し続ける作業は、担当者の時間を取りやすい部分です。

Zero-Oneでも、AIの導入（AIO対策）のご相談を、30分の無料ヒアリングから受けています。AIの回答は各AIサービスが決めるため、推薦や掲載といった成果をお約束するものではありません。

AIを使った業務システムの開発についてのご相談も受けています。まずは無料相談で、自社の状況に合うかを確かめてみてください。お問い合わせフォームでは「AI導入」にチェックをお願いします。

LLMO対策​に関するよくある質問

LLMO対策とAIO対策は同じ意味ですか？

作業の中身はほぼ重なり、同じ意味で使う会社も多いです。違いは呼び名の出どころで、AIOはGoogleのAI Overviewsを指す場合があります。公式の定義は確認できた範囲では不明なので、提案では対象のAIと作業内容を確かめてください。

LLMOは何の略ですか？

Large Language Model Optimizationの略として使われ、日本語では大規模言語モデルの最適化にあたります。ただし、企業がモデルの中身を調整するわけではなく、AIサービスが自社の情報を取り込み、回答に反映しやすい状態を整える取り組みを指します。

LLMO対策をすれば、ChatGPTに自社を取り上げてもらえますか？

取り上げられると言い切れません。ChatGPTの回答内容はOpenAIのサービスが決めるもので、サイト側からは操作できません。OAI-SearchBotを拒否しないことは出発点ですが、それだけで取り上げられる約束にはなりません。

llms.txtは設置したほうがよいですか？

Googleは、llms.txtはGoogle検索では使われず、検索での表示に影響しないと説明しています。他のシステム向けに作ること自体は問題ありませんが、ChatGPTなどが読むかどうかは、確認できた範囲では公式の説明が見つかりませんでした。

ChatGPTに学習されたくない場合はどうすればよいですか？

OpenAIは、学習に使われる可能性のある巡回をGPTBotとして区別しており、robots.txtで拒否できると説明しています。学習は拒否し、検索への表示のためのOAI-SearchBotは許可する、という組み合わせもできるとされています。

まとめ：​LLMO対策は、​呼び名より​先に​基本の​確認から

LLMO対策は、AIO対策とほぼ同じ領域を別の言葉で呼んだもので、作業の中身は巡回の許可、情報のテキスト化、独自性のある内容、測定が中心です。AIが情報を取り込む経路は、学習と、回答時の検索・参照に分けて考えると整理でき、企業が手を打ちやすいのは後者です。効果は見込みとして扱い、掲載や推薦は約束できません。

次の一歩は、AIに自社のことを質問して回答と出典を記録し、検索用の巡回プログラムを拒否していないかを確認することです。自社だけで続けるのが難しい場合は、Zero-Oneの無料相談もご利用ください。