2025.7.25

SEO・LLMO

【保存版】LLMO診断チェックリスト50項目｜生成AI時代のSEO対策・構造・E-E-A-T完全ガイド【2025年最新版】

生成AIが検索の主役となった今、「どんな情報がAIに引用されるのか？」がSEOの勝敗を分け始めています。
ChatGPTやGeminiに取り上げられるためには、従来のSEO対策だけでは足りません。
今後は「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という視点で、自社サイトの構造・情報設計・信頼性を高めていくことが不可欠です。

本記事では、AIに“選ばれるサイト”になるための診断リストを50項目にわたり完全公開。
クローラビリティ・構造化データ・E-E-A-T・根拠設計など、実践的な観点から網羅的に解説します。

SEO担当・ディレクター・編集者の方必見。
ChatGPTに引用されたい方、AI時代のSEO戦略を見直したい方は、今すぐチェックを。

LLMOとは？｜大規模言語モデル最適化の基本と重要性

LLMO（エルエルエムオー）は、生成AI時代における新しいウェブ最適化の考え方です。
これまでのSEOが「検索エンジン」に向けた対策だったのに対し、LLMOは「生成AI」に自社コンテンツを正しく理解してもらい、引用されることを目的としています。

この章では、LLMOの意味や従来のSEOとの違い、そしてなぜ今注目されているのかを、できるだけわかりやすく解説していきます。

LLMOの定義とSEOとの違い

最近よく耳にする「LLMO」ですが、これは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略です。
ざっくり言えば、ChatGPTやGeminiなどのAIに、自分のサイトをちゃんと理解してもらうための工夫のことです。

今までのSEOは、GoogleやYahooで検索されたときに「上に表示される」ための対策でしたよね。一方、LLMOは「AIが答えを作るときに、自社サイトの情報を引用してくれる」ようにするためのものです。

つまり、SEOが“人に見つけてもらう”施策だとしたら、LLMOは“AIに見つけてもらう”施策というイメージです。これからの検索や情報収集の主役がAIになっていく中で、この最適化がじわじわと注目されてきているんです。

なぜ今“生成AIに選ばれる”ことが価値になるのか

今、Googleの「Gemini」やOpenAIの「ChatGPT」など、多くの人がAIに直接質問して答えを得るようになってきています。そうなると、検索結果の上位よりも、「AIの回答に引用されること」が大きな価値になります。

たとえば、ChatGPTが「●●の使い方とは？」という質問に答えるとき、「引用元：example.com」と明記してくれることがあります。この「引用される」という行為が、まさに今の時代の“新しい入り口”になるんです。

今後、AIに引用されやすい構造を作っておくことは、流入・信頼・売上のどれをとっても重要なポイント。だからこそ、LLMO対策がSEOと同じくらい大切になってきているわけです。

LLMOが流入やCVに与えるインパクト事例

ここでは、実際にLLMO対策に取り組んだサイトの事例を紹介します。

施策内容	成果
llms.txtを設置し、GPTBotのクロールを許可	ChatGPTでの社名検索時に引用元として表示される
構造化データを追加（Article・FAQなど）	AIが回答生成時に記事の一部を参照するように
一次情報（統計・出典）の明記	専門性の高いキーワードでAIに高頻度で引用

こういった取り組みで、AI経由の指名検索数が増えたり、被リンクが自然に増えたりしている企業もあります。
「どうせやるなら、AIに選ばれる構造にしておこう」くらいの気持ちが、これからのスタンダードになりそうです。

LLMO診断チェックリスト一覧（全50項目）

ここからは、生成AIに「選ばれるサイト」になるためのLLMOチェックリスト50項目を、カテゴリ別に詳しく紹介していきます。

ChatGPTやGeminiなどのAIは、Web上にある何十億ものページから、引用に適した情報を探しています。そのときに大きな差を生むのが、「構造が整っていてAIに理解されやすいサイト」かどうか。

このチェックリストでは、次のような観点から診断していきます：

Crawling（AIクローラーに見つけてもらえるか）
Rendering（正しく読み込まれるか）
Structured Data（情報が構造化されているか）
Evidence（出典・一次情報があるか）
Authority（専門性・信頼性・実在性があるか）
Summarization（内容が簡潔にまとまっているか）
Exposure（AI側に見つけてもらうための外部連携）

各チェック項目には、次の3つの視点をつけています。

観点	説明
優先度	★1〜★3で評価。★3は「最優先で対応すべき項目」です。
対応コスト	実装・修正の難易度。初心者が取り組みやすい順番で調整できます。
実装ポイント	実際に手を動かすときの注意点や、おすすめツールなどを紹介します。

これら50項目をすべて実施する必要はありません。
自社のリソースや目的に応じて、「まずはやれるところから」始めてみましょう。特に、技術的に難しくない項目や、構造を少し見直すだけで改善できる点から手をつけるのが効率的です。

では次のセクションから、カテゴリー別にチェック項目を順番に見ていきましょう。まずは「AIクローラー対応」からスタートです。

【診断①】AIクローラー対応（Crawling）【全7項目】

最初のチェックポイントは、AIクローラーがあなたのサイトに問題なくアクセスできているかどうかです。
いくら内容が良くても、AI側にページが届いていなければ意味がありません。

ここでは、OpenAIの「GPTBot」やGoogleの「Google-Extended」など、生成AI用クローラーに適切に対応できているかを7つの項目で確認します。

llms.txtの設置と最適記述（★3）

llms.txtとは、生成AIがWebサイトをクロール・学習する際のルールを定めるための新しいファイルです。robots.txtと似ていますが、生成AI専用に設けられたルールブックのようなものです。

このファイルを設置していないと、AI側に「このサイトはクロールしていいのか？」という判断を委ねてしまうことになります。つまり、情報が学習されない可能性もあるわけです。

対応優先度	★3（必ず対応）
対応コスト	低（ファイル設置と記述のみ）
設置場所	https://あなたのドメイン/llms.txt

基本の記述例：

User-Agent: GPTBot
Allow: /

User-Agent: Google-Extended
Allow: /

上記のように、特定のAIクローラーに対して明示的に「クロールしてOK」と伝えることが重要です。llms.txtはまだ新しい仕様なので、今のうちに設置しておくと大きな差がつきます。

robots.txtとの整合性チェック（★3）

llms.txtを設置したら、忘れてはいけないのがrobots.txtとの整合性</strongです。
例えば、robots.txtで「GPTBotをブロック」していて、llms.txtでは「GPTBotを許可」としている場合、矛盾が生じてAIが混乱</strongします。結果、AI側でそのページのクロールが制限されるリスクがあります。

対応優先度	★3
対応コスト	低（テキストチェックのみ）
確認方法	robots.txt内のUser-Agent記述を確認

チェックのコツ：

robots.txtでGPTBotを「Disallow」していないか確認
llms.txtの記述と同じ方針にそろえる
両ファイルともテキスト形式でルート直下に設置されているか

この整合性は地味ですが、見落とされやすいポイント。検索エンジンと生成AI、どちらにも対応できるよう、記述に矛盾がないか必ず確認しておきましょう。

GPTBotの許可設定（★3）

GPTBotは、OpenAI（ChatGPTを提供する企業）の公式クローラーです。
このクローラーがあなたのサイトにアクセスできなければ、どれだけ良いコンテンツを用意していても、ChatGPTに引用されることはありません。

GPTBotへのクロール許可＝ChatGPTに載る可能性が生まれると考えてください。以下のような設定が必要です。

対応優先度	★3（最重要）
対応コスト	低（llms.txtまたはrobots.txtに1行追加）

llms.txtの記述例：

 User-Agent: GPTBot Allow: /

GPTBotのクロールを許可しているかどうかは、ログやサーバー設定でも確認可能です。
ChatGPTに取り上げられたいサイトは、まずこの設定ができているかを確認しましょう。

Google-Extendedの許可設定（★3）

Google-Extendedとは、GoogleがGeminiなどのAIで使用するクローラーの名称です。
このクローラーも、サイトの情報をAI回答に使うために巡回しています。

GPTBotと同様に、Google-Extendedのアクセスを許可しておかないと、Geminiに学習されません。そのため、明示的に許可を出す必要があります。

対応優先度	★3
対応コスト	低（テキスト1行）

llms.txtの記述例：

 User-Agent: Google-Extended Allow: /

まだ対応していないサイトも多いため、いち早く整備すればアドバンテージが取れます。Googleが提供する生成AIの影響力を考えると、対応の優先度は高いといえるでしょう。

XMLサイトマップの整備（★2）

サイトマップとは、あなたのWebサイトの構造をAIや検索エンジンに伝えるための地図のようなものです。
生成AIクローラーもこのサイトマップを参考にクロールしているため、整備しておくことはページ全体の発見率を高める意味でも重要です。

対応優先度	★2
対応コスト	中（自動生成ツール利用で簡単に対応可能）
おすすめツール	Yoast SEO（WordPress）、XML-Sitemaps.com など

特に、更新頻度が高いページや重要なページほど、site-map.xmlにしっかり含めておくことが大切です。
BingやGoogleだけでなく、生成AIの情報源としても今後活用されるため、丁寧に設定しましょう。

クロールバジェットの最適化（★2）

クロールバジェットとは、「AIや検索エンジンがあなたのサイトをクロールするために使えるリソース量」のこと。
あまりにもページが多かったり、リダイレクトやエラーが多いと、重要なページがクロールされないリスクが出てきます。

対応優先度	★2
対応コスト	中（不要ページのnoindex設定など）

改善のポイント：

古い不要なページはnoindexまたは削除
内部リンクを最適化して重要ページへ導線を集中
サイト構造をシンプルに保つ

この対応をしておくと、生成AIが重要なページを優先的にクロール・学習してくれるようになり、引用される可能性もグッと高まります。

404/301/302リダイレクトの整理（★2）

クロール時の障害になりやすいのが、リンク切れ（404）や無駄なリダイレクト（301、302）です。
AIクローラーもGoogleボット同様にこれらの挙動を嫌うため、できるだけ整理しておく必要があります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（リンクチェックツールあり）
おすすめツール	Screaming Frog、Ahrefs、Search Console

特に不要なリダイレクトチェーンや古いリンクは、AIにとってもノイズになります。
ユーザー体験にも影響するので、AI対策とあわせて全体の健康診断として定期的にチェックしておきましょう。

【診断②】レンダリングと表示構造（Rendering）【全8項目】

このセクションでは、サイトの見え方・表示速度・安定性に関わる技術的なチェック項目を確認していきます。
生成AIは、Webページを表示・解析する際に「見出しが構造的か」「本文がきちんと読み込まれているか」「余計なコードに邪魔されていないか」などを判断しています。

つまり、レンダリングの質が悪いとAIにも「読みづらいコンテンツ」だと判断される可能性があるということ。以下の8項目で、表示周りの整備状況をチェックしてみましょう。

SSR（サーバーサイドレンダリング）の導入（★3）

SSRとは、ページのHTMLをサーバー側で事前に生成して表示する仕組みのことです。
SPA（シングルページアプリケーション）でよくある「JSでしか表示されないページ」は、AIクローラーが内容を正確に読み取れないことがあります。

SSRを使えば、AIクローラーがページにアクセスした時点で完全なHTMLが表示されるため、引用の対象になりやすくなります。

対応優先度	★3（AI対応では非常に重要）
対応コスト	高（開発フレームワークの変更が必要な場合あり）
対応技術	Next.js、Nuxt.js、Remixなど

特に、ReactやVueなどのモダンフレームワークで作られているサイトは、SSR対応をしていないとAIに中身を読み取ってもらえないケースがあります。構成から見直す必要もあるため、優先的に検討しておきたい項目です。

CSR＋Hydration対応の最適化（★2）

CSR（クライアントサイドレンダリング）を使う場合でも、「Hydration」という仕組みで初期HTMLにデータを復元できるようにすることで、生成AIがある程度正しくページ内容を認識できるようになります。

ただし、Hydrationが失敗していたり、タイミングが遅すぎると、AIが本文を空白と認識することもあります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（JSとHTMLの調整）
チェック項目	Hydration前に本文が表示されるか

Hydrationがうまくいっているかどうかは、クローラービューで本文が見えているかを確認するとわかりやすいです。Search Consoleの「モバイルフレンドリーテスト」や「URL検査」なども活用しましょう。

JSの遅延読込（★2）

ページの表示速度や安定性を高めるために、不要なJavaScriptは後から読み込む「遅延読込（defer / lazy load）」を活用しましょう。
これにより、AIクローラーが読みたい本文コンテンツの邪魔にならないようになります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（scriptタグに属性を追加）

表示速度が速くなることで、ユーザー体験も改善され、結果的に滞在時間やCVにも好影響を与えます。GoogleのPageSpeed Insightsでも評価が上がるので、LLMO対策と合わせて一石二鳥です。

CLS（視覚安定性）の最小化（★2）

CLS（Cumulative Layout Shift）は、ページの表示中にコンテンツが突然ズレたり動いたりする現象を数値化した指標です。
ユーザー体験の質だけでなく、AIによるページ解釈の精度にも影響します。

たとえば、見出しや本文がロード後に動いてしまうと、生成AIが正確にその情報を抜き出せないリスクが出てきます。

対応優先度	★2
対応コスト	中（画像や広告枠のサイズ指定など）
チェック方法	PageSpeed Insights、Lighthouse など

対策の例：

画像や動画のサイズ（width / height）を指定
Webフォントの読み込み方式を調整（後述）
広告スペースに固定サイズを割り当てる

表示の「ガタつき」を抑えることで、AIにも安定した文脈を伝えられるようになります。

ページ速度（LCP／TTFB）改善（★2）

ページの読み込み速度は、SEOだけでなく生成AIの理解力にも大きく関係しています。
特に重要なのは、LCP（Largest Contentful Paint）とTTFB（Time to First Byte）です。これらが遅いと、AIクローラーがタイムアウトしたり、コンテンツを正しく取得できないケースがあります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（画像圧縮・CDN・キャッシュ導入など）
参考ツール	PageSpeed Insights、WebPageTest、GTmetrix

主な対策：

画像や動画の最適化（WebP対応など）
レンダリングブロックリソースの除外
CDNを使って配信速度を改善

読み込み速度の改善はユーザー体験にも直結します。結果的にエンゲージメントが高まり、AIにも信頼されやすいサイトになります。

INP（インタラクション応答）の最適化（★2）

INP（Interaction to Next Paint）は、ユーザーがボタンを押したり、スクロールしたりしたときの反応の速さを表す新しい指標です。
Googleが今後Core Web Vitalsに正式導入する予定であり、AIがサイトのUXを評価する指標としても注目されています。

対応優先度	★2
対応コスト	中（スクリプトの最適化、再レンダリングの制御）

たとえば、フォームやナビゲーションが反応しにくいサイトは、生成AIにも「使いにくい」と判断される可能性があります。特にモバイル表示でのINP改善は、UXにも直結するため要チェックです。

font-displayの指定（★1）

Webフォントの読み込み時、フォントが表示されるまで「空白」になってしまうと、AIがページ内容を正しく取得できないケースがあります。
これを防ぐために使うのが font-display の設定です。

対応優先度	★1
対応コスト	低（CSSで1行追加）

CSS設定例：

 @font-face { font-family: 'MyFont'; src: url('myfont.woff2') format('woff2'); font-display: swap; }

font-display: swap; によって、フォントの読み込み中でもテキストがすぐに表示されるようになり、AIによる読み取り精度も向上します。

非同期読み込みの使い分け（★1）

JavaScriptやCSSを非同期で読み込むことで、重要なコンテンツの表示を優先することができます。
AIにとっても、読み込みの妨げがないほうが解析しやすいため、ページ構造を意識した読み込み順の設計は有効です。

対応優先度	★1
対応コスト	低（scriptタグに defer や async を追加）

おすすめ設定：

重要なJS → defer（読み込み完了後に実行）
広告や解析系のJS → async（並列実行）

非同期化によって、表示速度の向上やAIのクロール効率アップが期待できます。
複雑なライブラリほど後回しにして、まずは「見せたい情報」から表示させるのがポイントです。

【診断③】構造化データ（Structured Data）【全8項目】

構造化データとは、Webページの情報を検索エンジンやAIに正確に伝えるためのルールです。
HTMLに意味付けをすることで、記事の内容や役割、著者情報などをAIが正しく理解できるようになります。

生成AI時代では、構造化データの整備が「引用されるか否か」を左右するといっても過言ではありません。
ここでは、必須級から優先度の高いものまで、8項目のポイントを押さえていきましょう。

Article schemaの実装（★3）

Article schemaは、ブログ記事やニュース記事に特化した構造化データです。
生成AIやGoogleに対して「これはWeb記事であり、こういうテーマだ」と明確に伝えることができます。

対応優先度	★3（基本の構造化データ）
対応コスト	中（プラグインやテンプレで導入可）

主な記述内容：

記事タイトル
投稿日・更新日
著者名・著者情報
画像・サムネイル

WordPressならYoast SEOやRankMathで簡単に対応可能です。
記事ページには必ず設定し、AIが内容を正確に把握できるようにしましょう。

FAQ schemaの実装（★3）

FAQ schemaは、Q&A形式のコンテンツを構造化するためのデータです。
Googleのリッチリザルト表示にも使われ、生成AIでもそのまま引用しやすい構造として注目されています。

対応優先度	★3
対応コスト	中（JSON-LDやプラグインで対応可）

よくある設置例：

質問：LLMOって何？
回答：大規模言語モデル最適化の略で…

この形式があれば、AIに直接引用される確率が上がるため、コンテンツの末尾に設置するだけでも効果的です。

HowTo schemaの実装（★2）

HowTo schemaは、手順が必要な作業や操作を説明するコンテンツに活用できる構造化データです。
「設定方法」「導入手順」などをまとめた記事であれば、非常に相性がよいです。

対応優先度	★2
対応コスト	中（手順ごとの構造が必要）

例：

llms.txtファイルを作成する
ルートディレクトリにアップロードする
内容にGPTBotの許可を記述する

このように手順が明確になっていると、生成AIが一連の流れとしてユーザーに提示しやすくなります。

Organization schema（★2）

Organization schemaは、サイトを運営する会社や団体の情報を示す構造化データです。
これにより、AIが「どんな組織がこの情報を出しているか」を理解できるようになります。

対応優先度	★2
対応コスト	低（会社概要ページのmeta追加）

記述例：

会社名
所在地・連絡先
公式URL
ロゴ画像

信頼性を高める効果もあるため、E-E-A-Tの観点からも法人運営メディアは特に設定しておくべき項目です。

ProfilePage schema（★2）

ProfilePage schemaは、記事の著者に関する詳細情報を構造化するためのマークアップです。
著者の専門性や実績をAIに伝えることで、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を補強し、引用率や信頼度の向上に繋がります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（著者ページの構造化）

記述内容の例：

著者名（name）
専門分野や実績（knowsAbout, worksFor）
SNSアカウント（sameAs）
プロフィール写真（image）

特に医療・法律・金融・教育などのYMYL領域では、著者情報の明示が必須とされる場面もあります。
「誰が書いたのか」が問われる時代において、ProfilePageの構造化は大きな信頼指標になります。

WebPage + breadcrumbの設定（★2）

WebPage schemaとbreadcrumb schemaの組み合わせは、ページの構造と位置付けをAIに伝えるために重要です。
特にbreadcrumb（パンくずリスト）は、ページがどのカテゴリに属しているかを示す役割を果たします。

対応優先度	★2
対応コスト	中（テーマやプラグイン対応）

記述の例：

ホーム＞ブログ＞ SEO ＞ LLMOチェックリスト

この構造があることで、AIはページのトピックや階層を把握しやすくなります。
検索エンジンのリッチスニペット対応にも有効なため、全ページでの対応が理想です。

VideoObject／ImageObjectの最適化（★2）

記事に動画や画像を含む場合は、VideoObjectやImageObjectを使った構造化で、それらの意味をAIに伝えることができます。
特に動画は、AIがサムネイルや内容の説明文を正しく取得する手がかりとなるため、しっかり整備しましょう。

対応優先度	★2
対応コスト	中（動画や画像の情報入力が必要）

記述項目：

ファイルURL
タイトル
説明文（description）
サムネイル画像の指定

画像も「意味のある情報源」として扱われるようになってきた今、メディアの構造化は新たな引用元対策として価値が高まっています。

Schema.orgテストツールの活用（★1）

構造化データの記述にミスがあると、生成AIや検索エンジンに正しく読み取られません。
そのため、GoogleやSchema.orgが提供しているチェックツールを活用して、定期的に構文エラーがないかを確認することが重要です。

対応優先度	★1（補足的対策）
対応コスト	低（コピペでチェック可能）

代表的なツール：

ちょっとした記述ミスでも、構造化データが「機能しない」状態になります。
納品前・公開前のチェック習慣として取り入れておくと安心です。

【診断④】根拠・出典設計（Evidence）【全7項目】

生成AIが信頼できる情報を引用する際に重視しているのが、「その情報の根拠がどれだけ明確に提示されているか」です。
どんなに良い内容でも、出典がない・更新日時が不明・引用ルールが曖昧では、AIもそのページを信用できません。

このセクションでは、引用・出典に関する設計の最適化を7つの観点でチェックしていきます。

DOIやISBNの記載（★2）

学術論文や書籍を引用する際に使われる識別子であるDOI（Digital Object Identifier）やISBN（国際標準図書番号）は、情報の信頼性を担保する指標になります。
AIはこのような形式的なIDを読み取り、「確かな出典から情報が引用されている」と判断します。

対応優先度	★2
対応コスト	低（出典元の確認・ID記載）

記述例：

DOI: 10.1000/xyz123
ISBN: 978-4-0000-0000-0

特にYMYL（医療・金融・法務）ジャンルでは、こうした出典表記があるだけで権威性の評価が大きく向上します。

更新日と公開日の明示（★2）

AIは、その情報が「いつのものか」を非常に重視しています。
古い情報は信用されにくく、情報鮮度がわかりやすく表示されているページの方が好まれます。

対応優先度	★2
対応コスト	低（テンプレートで対応可）

表示例：

公開日：2024年3月15日
最終更新日：2025年6月1日

Googleがコンテンツの更新性を評価するように、生成AIも「新しい情報」を優先して引用する傾向があります。

更新履歴の記録表示（★1）

記事を何度も更新している場合は、どこをどう直したのかを履歴として残しておくのが効果的です。
AIや読者が、変更の経緯や透明性を確認できるため、信頼度の向上に繋がります。

対応優先度	★1
対応コスト	中（CMSの拡張または手動記録）

例：

2025/01/10：「構造化データ」セクションを追加
2025/05/02：「llms.txt」の記述例を最新版に更新

変更点を明示することで、「運用されているメディア」であることがAIにも伝わります。

一次情報の引用率アップ（★3）

情報の「出どころ」が明確であるほど、AIはその記事を信頼しやすくなります。
単なるまとめサイトではなく、公式資料・一次データ・専門家の発言などを引用することで、オリジナリティと信頼性の両方を高めることが可能です。

対応優先度	★3（非常に重要）
対応コスト	中（ソースの選定と記述が必要）

引用の例：

厚生労働省の発表資料
Googleの公式ガイドライン
学会・研究所のプレスリリース

AIに選ばれる記事は「誰かの情報のコピー」ではなく、「根拠が明確なデータに基づいたオリジナル記事」です。

引用元リンクの記法統一（★2）

記事内で出典や参考資料をリンクとして記載する際は、統一されたルールで記述することが重要です。
バラバラな形式だとAIが情報の「出どころ」として認識しにくく、正しく引用元として機能しないことがあります。

対応優先度	★2
対応コスト	低（リンク表記の見直し）

おすすめ記述スタイル：

【出典】○○省：「資料名」https://〜
参照元：○○研究機関（URL）

表記の統一は人間にとってもAIにとっても読みやすく、正しく出典として引用される確率を高める結果に繋がります。

isBasedOnの使用（★2）

構造化データ（JSON-LD）で使えるisBasedOnプロパティは、「この記事はこの情報に基づいています」と元ネタ・参考元をAIに明示する機能があります。
これを活用することで、引用先としての信頼性をより強くアピールできます。

対応優先度	★2
対応コスト	中（構造化データの追加）

記述例（JSON-LD）：

 "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "isBasedOn": { "@type": "CreativeWork", "name": "Google Search Central Blog", "url": "https://developers.google.com/search/blog" }

このような記述で、生成AIに対して明確に「情報の出所」をアピールできるようになります。

cite要素（HTML）での明示（★1）

HTML5には<cite>という要素があり、引用・参照・出典の表記に適しています。
見た目には大きな変化がありませんが、構造的に「これは出典である」と伝えるための重要なマークアップです。

対応優先度	★1
対応コスト	低（HTMLタグの追加）

例：

 厚生労働省『2025年版 医療白書』

ページ内に適切に<cite>を使うことで、AIにとっても「これは情報源だ」と認識されやすくなります。
細かな対策ですが、積み重ねでAIからの評価に差が出る部分です。

【診断⑤】E-E-A-Tとエンティティ（Authority）【全8項目】

E-E-A-Tとは、Google検索品質評価ガイドラインで示された重要な評価基準「経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）」の頭文字を取ったものです。
生成AI時代では、「誰が言っているか」が、今まで以上に重視されるようになっています。
このセクションでは、AIが「この人・このサイトは信頼できる」と判断する根拠を8項目でチェックしていきましょう。

著者名＋構造化データ（★3）

記事の著者名を明記し、構造化データ（authorプロパティなど）で明示することは、E-E-A-Tの出発点です。
AIが「誰が書いたのか」を理解するには、名前をHTML上に記載するだけでなく、構造的に明示する必要があります。

対応優先度	★3
対応コスト	低〜中（CMSやテンプレで対応可）

ポイント：

記事上部か下部に著者名を記載
構造化データに"author": { "name": "著者名" }を追加

このように構造的に示すことで、AIも「この情報は誰の発信か」を理解しやすくなります。

著者の経歴・専門実績（★3）

著者が何者なのか、どんな専門性・実績を持っているかを具体的に提示することは、E-E-A-Tの中核です。
特に医療や法律、投資などのYMYL領域では、著者情報の透明性が評価に直結します。

対応優先度	★3
対応コスト	中（著者ページの作成が理想）

記載すべき情報：

所属（例：SEO会社、医療機関など）
資格や受賞歴
執筆経験、講演・登壇歴

生成AIはこのようなバックグラウンドも学習対象とするため、しっかりとしたプロフィールが引用率にもつながります。

Aboutページの整備（★2）

サイト全体の信頼性を高めるためには、「誰がこのサイトを運営しているのか」を示す「About（会社概要・運営者情報）」ページが不可欠です。
AIはAboutページを通して、発信元が信頼できる組織かどうかを判断します。

対応優先度	★2
対応コスト	低（シンプルな紹介でもOK）

掲載内容の例：

会社名・屋号
所在地・連絡先
運営責任者・理念

中小規模のサイトでも、しっかりとした運営情報があればAIからの評価が一段上がります。

Wikipediaへの掲載（★3）

Wikipediaは、Googleや生成AIにとって「公的に信頼できる情報源」として位置づけられています。
もし自社や著者がWikipediaに掲載されていれば、それだけで権威性の評価は圧倒的に向上します。

対応優先度	★3（難易度は高いが効果も大）
対応コスト	高（掲載条件の審査あり）

掲載は簡単ではありませんが、客観的な第三者評価を増やすことが第一歩です。
プレスリリースや業界メディアへの露出などがその土台になります。

Googleナレッジパネルの出現（★3）

Google検索で企業名や著者名を検索したときに表示される「ナレッジパネル」は、AIや検索エンジンにとって「この人物／組織は実在し、信頼できる」という強い証拠になります。
ナレッジパネルの出現は、エンティティ認識の到達点ともいえる存在です。

対応優先度	★3（強力な信頼シグナル）
対応コスト	高（中長期的に育てていく施策）

出現を促す方法：

Googleビジネスプロフィールの登録
Wikipedia、SNS、メディアなどでの露出
構造化データ（OrganizationやPerson）の整備

すぐに成果が出る施策ではありませんが、AIによる引用や信頼性向上を狙うなら目指すべき要素です。

ブランド名を含む被リンク増加（★2）

外部サイトからのリンク（被リンク）は今も昔も評価の大きな要因ですが、生成AI時代では「ブランド名」や「著者名」が含まれているリンクがより強く評価されます。
これは、エンティティの認識とセットで信頼性を補強する効果があるためです。

対応優先度	★2
対応コスト	中（自然なリンク獲得が理想）

例：

「SEOライティング大先生が紹介していた記事」
「ChatGPTのLLMO対策といえば〇〇社」

リンクの質とあわせて、アンカーテキストに自社名や著者名が入っているかにも注目しましょう。

指名検索の上昇施策（★2）

「会社名」「サービス名」「著者名」など、名前を直接検索される頻度（＝指名検索）が多ければ多いほど、AIやGoogleは「ブランド力がある」「注目されている」と判断します。
これは非常に強い信頼性の指標です。

対応優先度	★2
対応コスト	中（SNS・広告・露出施策）

施策例：

プレスリリース配信
著者名で連載・コラムを展開
社名やブランド名を前面に出したSNS活用

検索される＝信頼されているという評価が、AI側でもどんどん重視されるようになっています。

外部評価（受賞歴・登壇実績など）の明示（★2）

他者からの客観的な評価、たとえば業界での受賞歴、登壇、メディア掲載などは、E-E-A-Tを裏付ける強力な材料になります。
こうした実績をサイトや著者ページにしっかりと記載しましょう。

対応優先度	★2
対応コスト	中（過去の情報整理）

掲載内容の例：

「Webマーケティング大賞2024」受賞
Google公式イベントでの講演実績あり
日経新聞、MarkeZineなどに掲載

第三者からの評価＝信頼性の証拠。これはAIにとっても重要なファクトになります。

【診断⑥】コンテンツ構造・要約性（Summarization）【全6項目】

生成AIが情報を引用・要約する際に注目するのは、「その情報が整理されていて、一目で内容がつかめるか」という点です。
つまり、構造が整ったページや、要点が明確なコンテンツはAIにとって“扱いやすい”情報源となります。
このセクションでは、読みやすさと要点伝達力を高めるための6項目をチェックしていきます。

結論ファーストの構成（★3）

「まず結論、それから説明」。この構成は、人にもAIにも伝わりやすい鉄則です。
特にChatGPTなどは冒頭の文章だけを学習・要約する傾向が強いため、冒頭に結論を示すことで引用・要約される確率が大きく向上します。

対応優先度	★3
対応コスト	低（文章構成の見直し）

Before： 問題提起 → 背景 → 結論
After： 結論 → 理由や事例 → 補足

すべての見出しや段落の書き出しに「まずは結論」を意識するだけで、AIにとっても価値あるコンテンツに変わります。

見出しと内容の一貫性（★2）

見出し（h2/h3/h4）とその配下の内容が一致していないと、AIは情報構造を誤認しやすくなります。
たとえば、「E-E-A-Tとは？」という見出しの下に、それとは無関係な文章が続くと、AIはページの内容を正しく理解できません。

対応優先度	★2
対応コスト	低（編集段階で調整可能）

チェックポイント：

見出しに使ったキーワードは、本文にも登場しているか？
見出しの内容に対して、本文は具体的に答えているか？

見出しと本文のズレは、ユーザー離脱やAI誤認の原因になりやすいため、慎重に整えていきましょう。

FAQ形式の導入（★2）

よくある質問とその回答（FAQ）形式は、ユーザーにもAIにも分かりやすい表現手法です。
特にGoogleの構造化データ「FAQPage」に対応することで、検索結果やAIチャットでも引用されやすくなります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（FAQ作成＋構造化データ）

例：

Q. LLMOってなんですか？
A. 生成AIに最適化されたコンテンツの構造を整える取り組みです。

FAQは引用されやすく、情報の整理にも役立つ万能フォーマットです。

TLDR・要約ボックスの設置（★2）

記事冒頭や各章の上部に「まとめ（TL;DR = Too Long; Didn’t Read）」や要約ボックスを設けることで、AIが記事の要点を迅速に把握できるようになります。
これはユーザーにとっても利便性が高く、滞在時間や回遊率の向上にも繋がります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（見出し＋ボックス設置）

例：

【この記事の要点】
・LLMOは生成AIに見つけられやすいサイト構造づくり
・7カテゴリ50項目のチェックリストで診断可能
・構造・出典・権威性の3点が特に重要

冒頭の要約があるだけで、AIによる全体理解と引用率がアップします。

古い情報の定期更新（★2）

古い情報は、AIにとって「信頼度が低い」とみなされやすくなります。
1年前の記述が放置されているだけでも、AIは「この情報は陳腐化している」と判断し、引用候補から外してしまうのです。

対応優先度	★2
対応コスト	中（定期的な見直し体制が必要）

更新対象：

サービス名・仕様の変更
データ・統計情報
外部リンク切れ

月1回でも更新の意識を持つだけで、AIからの評価が確実に高まります。

全体テーマの集中度を高める（★2）

1つのページで複数テーマを語るよりも、テーマを1つに絞り、それを深掘りするスタイルの方がAIには理解されやすいという特徴があります。
そのため、記事ごとに「主軸となるキーワード・主張」を明確にすることが大切です。

対応優先度	★2
対応コスト	低（構成段階で調整可能）

チェックの目安：

記事の中心は「LLMO対策」に絞れているか？
無関係な話題や脱線が多くないか？

構造がシンプルなページは、AIが正確に「何について書いているか」を認識しやすくなります。

【診断⑦】AI露出とプラットフォーム連携（Exposure）【全6項目】

「どんなに良い情報でも、AIに見つけられなければ引用されない」。
この考え方が、AI時代のSEOの前提になりつつあります。
このセクションでは、生成AIやAI検索プラットフォームに「見つけてもらう」仕組みづくりについて解説します。
SNS連携やAPI対応など、少し踏み込んだ内容もありますが、今後さらに重要性が増していく対策です。

Bing Webマスターツールの登録（★2）

BingはChatGPTと統合され、Copilotとしても利用されている検索エンジンです。
そのため、Bingのインデックスに載る＝ChatGPTへの露出チャンスが広がるという意味を持ちます。
Google Search Consoleだけでなく、Bing Webmaster Toolsにも必ず登録しましょう。

対応優先度	★2
対応コスト	低（登録と設定のみ）

登録の手順：

公式サイトにアクセス
自サイトを登録＆所有権を確認
XMLサイトマップを送信

Googleだけでなく「AI検索時代の入口」としてBing対策も視野に入れましょう。

AI学習プラットフォーム連携（★2）

現在、AIが学習に活用する情報源として明言されているプラットフォームも存在します。
そのひとつが、Common Crawlや、OpenAIのデータ収集許可ポリシーなどです。
自社コンテンツを積極的に開放したい場合、こうしたAI学習ネットワークへの参加が有効です。

対応優先度	★2
対応コスト	中（ポリシー理解＋対応調整）

実施例：

robots.txtやllms.txtでGPTBot・CCBotを許可する
「AI利用ポリシー」を自社サイトに掲載

自ら情報を「AIが学習できる形で公開」することが、今後ますます重要になってきます。

ChatGPT Plugin・API対応（★1）

自社サービスをChatGPTなどのプラグインとして提供したり、APIで情報提供したりすることで、AIの「中に入り込む」ことが可能になります。
これはやや上級者向けの施策ですが、AI検索や自動応答の文脈で引用されやすくなる一手でもあります。

対応優先度	★1
対応コスト	高（エンジニアリング支援が必要）

主な導入方法：

OpenAIのPlugin申請ページから申請
Zapier連携やAPI提供での間接対応

技術的ハードルは高めですが、AI時代の第一線に立ちたいメディア・企業には大きなチャンスです。

ソーシャルサイテーション強化（★2）

X（旧Twitter）やLinkedIn、YouTubeなどでの発言や拡散も、AIが参照する評価軸のひとつになっています。
特にブランド名や著者名が社会的に「語られている」こと（ソーシャルサイテーション）が、信頼シグナルとして働くことがあります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（継続発信が前提）

取り組み方：

コンテンツ更新時にSNSでシェア
業界トピックに定期的にコメント・発言
ハッシュタグやタグ付けの工夫

「検索だけじゃない、会話されるブランド」を目指すことが、AI時代では重要な戦略になります。

PR記事・外部露出での認知強化（★2）

信頼ある外部メディアで記事や情報が紹介されると、それだけでエンティティの信頼性や知名度が高まることになります。
これは従来のSEOでいう「被リンク」効果だけでなく、AIにとっても「評価済みの人物・企業」として認識されやすくなるのです。

対応優先度	★2
対応コスト	中（掲載メディアにより変動）

有効な媒体：

業界専門メディア・キュレーションメディア
自治体・教育機関・新聞社サイト
企業・団体の公式発表ページ

「外の声に紹介される」ことで、AIにも“信頼の証拠”として認識されやすくなります。

業界・専門メディアへの寄稿（★2）

自社メディア以外にも、業界の信頼性のあるサイトやニュース媒体に寄稿することで、外部評価とエンティティ認識を同時に獲得できます。
その実績は、AIにとって「この人・この会社は情報発信の第一人者」と認識される材料にもなります。

対応優先度	★2
対応コスト	中（執筆時間・交渉等が必要）

寄稿先の選定ポイント：

既にGoogleニュースに掲載実績がある媒体
AI研究系・技術系の専門サイト
所属団体・商工会の会報・ブログ

被リンク・知名度・E-E-A-Tすべてを底上げする施策として、寄稿は中長期での価値が高い対策です。

【事例紹介】実際に生成AIに引用されたサイトの特徴とは？

ここまでLLMO対策としての診断項目を紹介してきましたが、「実際にどんなサイトが生成AIに引用されているのか？」を知ることも重要です。
この章では、ChatGPTやGeminiに引用された国内サイトの具体事例と、引用されなかった例との違いを見ていきましょう。
“AIに選ばれるサイトの共通点”を参考に、自社サイトの改善にもつなげてください。

ChatGPTが引用した国内メディアの共通点

OpenAIが公表している「学習データの出典リスト」や、ChatGPTの回答で実際に引用されたリンクから読み取れる傾向には以下のような共通点があります。

特徴	具体例
構造化データが明確	FAQやHowTo、Articleスキーマが適切に使われている
情報の一次性が高い	調査データや統計、研究成果を自社で公開している
信頼できる執筆者情報	著者名や経歴、監修者が明記されている
引用・出典が明記されている	citeタグやDOI、公式リンクなどを適切に記載
UXが優れている	表示速度、視認性、モバイル対応が整っている

これらの特徴は、LLMO診断項目と強く重なる点に注目です。
つまり、今日から始められるLLMO対策こそが、AIからの評価を引き寄せる近道なのです。

逆に「引用されなかったページ」のNG例も公開

一方で、AIに認識されづらかった、または引用されなかったサイトにもいくつかの共通点があります。
見落とされがちな落とし穴として、以下のようなNG例があります。

構造化データが未設定 → どこに何が書いてあるかAIに伝わらない
著者不明 or 信頼性の記載なし → 誰が書いたかわからない情報は引用されにくい
情報が断片的 or 主張が弱い → 何についてのページか曖昧
出典が不明瞭 → 元情報の信頼性が担保できない
広告が多く読みづらい → UXが悪く離脱率が高い

このような要素があると、たとえ内容が良くてもAIには認識・引用されないリスクが高まります。
一度自社サイトにも該当する点がないかチェックしてみてください。

“LLMO対策成功”サイトの構造を図解で解説

成功しているサイトに共通する構成の一例を、以下のようなフレームで設計するとLLMO的にも非常に効果的です。

構成要素	意図・効果
冒頭の要約（TL;DR）	AIに即座に全体構成を伝える
結論ファーストの見出し構成	要点を最初に提示することで引用精度が向上
FAQや箇条書きの明確な整理	情報の区切りが分かりやすくなる
構造化データの徹底	検索エンジンとAIが情報を正確に理解
権威ある出典の明示	信頼性を機械にもユーザーにも示す

このようなAIフレンドリーなページ設計を意識することで、ChatGPTやGeminiなどへの露出機会は確実に広がります。

まとめ｜LLMO診断から始めるAI時代のSEO戦略

これまで紹介してきたLLMOチェックリスト50項目は、単なる技術的なSEO対策ではありません。
生成AIが“信頼できる情報源”として選ぶための条件を満たすための戦略的なアプローチです。
今後の検索・情報流通の主役がAIに移る中で、「AIに引用される＝新しい集客導線になる」という時代が到来しています。

「検索される」から「参照される」へ。
これが、AI時代のSEO（＝LLMO）で目指すべき新たな価値です。

今日からできる3ステップ実践アクション

「50項目全部やるのは大変…」という方のために、まずは3つの最優先ステップから始めてみましょう。

① 構造化データを整備する
Article / FAQ / Organization など、基本的なスキーマを実装するだけでもAIへの情報伝達力が大幅に向上します。
② クローラビリティを最適化する
llms.txt・robots.txtの調整、GPTBot/Google-Extendedの許可設定を見直すことで、AIがサイトを巡回しやすくなります。
③ 著者情報や出典の信頼性を明示する
著者名・経歴・外部リンクなどを通じて、「誰が・どんな根拠で書いたか」をはっきり示しましょう。

この3つを押さえるだけでも、LLMOの基盤を固めることができます。

継続的なLLMO改善のための社内体制整備

LLMOは一度実装すれば終わりというものではありません。
継続的に改善していくためには、社内に以下のような運用フローや体制を作ることが理想的です。

・定期的なコンテンツ棚卸し＆再診断（四半期ごとが目安）
・SEO担当 × 技術者 × 編集者の協働チームによる実装と改善
・AIツールやLLMOチェックツールの導入（ChatGPT／Gemini Proなど）

LLMO対策は「技術」と「コンテンツ」が横断的に関わる分野。
部署横断型の連携と共通理解が、最短の成功ルートになります。

今後の進化に備える“構造優先”の考え方

AIは今後さらに進化し、情報の収集・要約・推薦を自動で行う精度も高まっていきます。
そんな時代に必要なのは、キーワードや被リンクに頼る従来型SEOではなく、「構造で伝える」設計です。

LLMOはその第一歩。
検索順位だけではなく、「生成AIに選ばれる存在になる」ことが、これからのWeb戦略で最大の競争優位性になるはずです。

【最後に】
LLMO診断は、未来のSEOに必要な「土台作り」です。
まずは今日から、自社サイトのどこから改善できるか、チェックしてみてください。

LLMO・AIO時代に対応したSEO戦略ならfreedoorへ

AI検索の普及により、従来のSEO対策だけでは成果につながらないケースが増えています。
freedoor株式会社では、SEOの枠を超えたLLMO・AIOにも対応した次世代型コンサルティングを展開しています。

freedoorが提供する「LLMO・AIOに強いSEOコンサルティング」とは？

以下のようなAI時代に適した施策を、SEO戦略に組み込むことで検索とAIの両方からの流入最大化を図ります。

エンティティ設計によって、AIに正確な意味を伝えるコンテンツ構成
構造化データやHTMLマークアップでAIフレンドリーな設計
引用されやすい文体やソース明記によるAIからの信頼獲得
GA4と連携したAI流入の可視化・分析
LLMs.txtの導入と活用支援

これらの施策により、AIに選ばれ、引用され、信頼されるサイトづくりが可能になります。

SEOとAI最適化を両立させるfreedoorの強み

freedoorでは、以下のような強みを活かして、LLMO・AIOに対応したSEO戦略を提案しています。

支援内容	具体施策
キーワード設計	AIが拾いやすい構造・文体への最適化を含めて提案
コンテンツ改善	ファクト重視、引用構成、E-E-A-T強化の文章設計
効果測定	GA4によるAI流入・引用トラッキングサポート
技術支援	構造化データ・LLMs.txt・パフォーマンス最適化支援

SEOとAI最適化を融合したい方は、freedoorのサービスをご活用ください。

ご相談はこちら

≪ 前の記事

フォーム営業代行による仕組み化で毎月100社にアプローチ！営業を“自社完結型”に変える方法とは？

次の記事 ≫

【2025年最新版】LLMO×生成AIライティングに強いSEO代行会社20選｜LLMO（AIO）体制・料金・実績を徹底比較（比較表あり）

BLOG