LLMO対策を突き詰めて辿り着いた「脳内SEO」という考え方

最近、LLMO（Large Language Model Optimization）対策について考える機会が増えています。きっかけは2つありました。

1つ目は、クライアントからの関心の高まりです。ChatGPTやClaude、Perplexityなどの生成AIが普及する中で、「LLMO対策はどうすればいいのか」という質問をもらう機会が明らかに増えてきました。クライアントのアテンションが集まっているトピックには、当然ながら真剣に向き合う必要があります。

2つ目は、実際に携わっているプロジェクトでの体験です。とあるB2Bサービスを展開している会社で、その領域においては一定の知名度がある企業なのですが、実際にChatGPTなどで関連するプロンプトを入力すると、その会社が推奨されることが多いんです。そして驚いたのは、毎月の問い合わせの10〜20%が直接LLM経由で発生しているという事実でした。間接的にLLMで推奨されて指名検索に至ったケースも含めると、おそらく20〜30%程度が全体の問い合わせに占めているのではないかと推測されます。

特にB2B企業においては、すでに問い合わせの一定のシェアをLLM経由が占め始めています。この体感値が、私がLLMO対策について本格的に考えるようになった決定的な理由でした。

脳内SEOとLLMO対策の共通点を発見した瞬間

LLMO対策について学び始めた時、まずは基本的な情報収集から始めました。本や記事、動画などでインプットを重ね、各社がどのような取り組みを行っているのか、どんな考え方やスタンスが重要なのかを理解しようと努めました。

その過程で、ある概念との共通点に気づいたんです。それが、弊社でよく使われる「脳内SEO」という考え方でした。

脳内SEOとは、「特定の課題が発生した時に、そのキーワードやトピックで最初に頭に思い浮かぶ人になる」ことを指しています。例えば、企業で何らかの課題が発生し、解決策としてサービス導入や専門家への相談を検討する際に、「このトピックならあの人だ」と最初に想起してもらえる状態を作ることが重要だという考え方です。弊社では、特に案件獲得や個人ブランディングの文脈でよく使われています。

この脳内SEOの概念と、LLMO対策の本質は驚くほど似ていることに気づきました。つまり、ChatGPTなどのLLMにおいて、特定のトピックやキーワードに対して「この会社だよね」と推奨してもらえる状態を作ることが、LLMO対策の核心なのではないかと考えるようになったんです。

例えば、デジタルマーケティング支援、オウンドメディア、コンテンツマーケティング、アクセス解析など、様々な切り口でサービスを提供している会社であれば、これらのキーワードやトピックに対して、LLM上でその会社を想起してもらえる状態をウェブ上で作り出していく。これがLLMO対策の本質的な考え方なのではないかと思いました。

人の頭の中での想起と、LLMでの想起。構造は同じですが、アプローチする場所が「人の脳内」から「LLMの学習データ」に変わっただけなのかもしれません。

従来SEOとLLMO対策の根本的な違い

この気づきを得た後、従来のSEO対策とLLMO対策の違いについて考えを深めていきました。

根本的な考え方は似ています。SEOの場合は特定のキーワードに対してユーザーが満足できるベストなコンテンツを作っていくという考え方で、これは変わりません。しかし、LLMの場合は、ウェブ上に存在している無数の情報をAIがクロールした時に、そのトピックとその会社やサービスがどれくらい多く言及されているか、つまり、言及されている総量がどれくらい多く、かつその結びつきが強いかが重要になってくるのではないかと感じました。

この違いは、コンテンツ戦略に大きな影響を与えます。従来のSEOでは、Googleのドメイン単位での評価が重要なため、中身が薄い低品質なコンテンツは作らない方が良いとされてきました。密度が濃いボリューミーなコンテンツに仕上げて発信することが基本的な考え方でした。

一方、LLMの場合は、ドメイン単位の評価というよりも、ウェブ上の情報に総当たりでアクセスして、その中から言及量が多いものや結びつきが強いものをピックアップしていく仕組みだと考えられます。そうなると、とにかくコンテンツの総量を増やしていくことが重要になってきます。もちろん質も高いに越したことはないですが、様々な切り口でコンテンツをどんどん発信していくことが大切だと思うようになりました。

また、従来のSEOでは検索ボリュームを重視し、世の中でどれくらいそのキーワードにニーズがあるかを見てコンテンツを作っていました。しかし、LLMO対策では、マーケットインよりもプロダクトアウト的なアプローチが有効なのではないかと感じています。

つまり、そのトピックやカテゴリーに対して自社が持っているナレッジ、会社に所属している社員が日々業務をする中で得た気づき、お客さんからされた質問など、これらを起点にコンテンツを発信していく。ニーズの多い少ないで精査して優先度を決めるよりも、その会社が持っているナレッジや知見、暗黙知をどんどん世の中に出していくスタンスが重要なのではないかと考えるようになりました。

新しいコンテンツ制作体制の必要性

この考えに至った時、コンテンツ制作の体制についても新しいアプローチが必要だと感じました。従来のオウンドメディアでは編集チームが中心となってコンテンツを作っていましたが、今後は編集部主体ではなく、会社全体、各社員が主体となってコンテンツを作っていく体制が必要になるのではないかと思っています。

そこで重要になるのが、記事作成の労力を最小化し、つまずくポイントや障壁をできるだけゼロに近づけることです。AIを活用したカンバライティングの仕組みがここで威力を発揮します。

具体的には、AIが社員から話したい内容や最近の気づきを引き出し、それを元にテーマや切り口、企画案を提案する。または、世の中で話題になっているニュースに関して見解を引き出すような質問をする。社員はAIに聞かれたことに答えていくだけで、叩き台となるコンテンツが出来上がる仕組みです。

編集部やコンテンツチームの役割も変わってきます。これまでのようなコンテンツの校正チェックや編集レビューはAIに任せ、むしろ社員がコンテンツを作りやすい環境を整備し、行動量を担保するための仕組み作りとモニタリングに集中する。そんな体制が理想的だと考えています。

テクニカル対策を超えた本質的なアプローチ

世の中でよく話題になっているLLMO対策は、構造化データの設置、アフィリエイトメディアでの言及コントロール、ウェブサイトのE-E-A-T強化など、テクニカル寄りの話が多い印象があります。これらも確かに重要ですが、SEOやマーケティングをきちんと行っている会社であれば、この1〜2年でスタンダードに実装されていくものだと思います。つまり、それ自体で差別化していくものではないのではないかと。

結局のところ、何で決まってくるかというと、コンテンツの総量です。自分たちが想起されたいポジションを取りたいトピックやキーワード、カテゴリーに関連付けたコンテンツを、世の中でニーズが大きいものだけでなく、その会社がその領域で事業を運営しているからこそ得られた知見、ナレッジ、暗黙知、経験則なども含めて、どんどん言語化してウェブ上にコンテンツとして出していくことが重要だと感じています。

結果として、それが拡散され、ウェブサイトや記事、SNSなどで言及される量が増えていけばいくほど、LLMも「このトピック、このキーワードはこのサービス、この会社がよく関連付けて言及されているから、まず最初に推奨しよう」という順番になってくるのではないかと思います。

価値提供がリターンにつながる普遍的な原則

この一連の思考プロセスを経て気づいたのは、従来であれば価値が高いコンテンツを出していった分だけ、徐々にリターンが入ってくるという構造は変わらないということです。世の中に価値のある情報を発信した、つまりギブした分だけリターンが入ってくる。これはLLMOに限らない普遍的な原則なのではないかと思います。

AIやLLMも、あくまでウェブ上に存在している情報ソースや、ユーザーがLLMにインプットする情報をもとに学習し、レベルアップしていきます。その奥には、ウェブ上に発信を出した人がいて、LLMを使って情報をインプットしている人がいる。つまり、エンドには必ず人がいるんですよね。

だからこそ、どれくらいウェブ上に役に立つコンテンツを出せたかが、LLMだけでなくマーケティング全般においても、結果としてその企業や事業、サービスの成長につながっていく。そんなリターンが増えていくのではないかと考えています。

LLMO対策を突き詰めて考えた結果、辿り着いたのは「脳内SEO」という、実は以前から知っていた概念でした。しかし、この概念をLLMの文脈で捉え直すことで、新しい時代のコンテンツ戦略の方向性が見えてきた気がしています。

AIが普及する時代だからこそ、人間の思考プロセスとAIの学習プロセスの共通点を見つけ、それを活用していくことが重要になるのかもしれません。