LLMに引用される方法|AI検索で情報源として選ばれるコツ
AI検索時代の到来と情報源選定の新基準
ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなど、生成AIを活用した検索ツールが急速に普及しています。
従来の検索エンジン最適化（SEO）では、検索結果の上位表示を目指すことが主な目標でした。しかし、AI検索では「AIの回答に引用される」ことが新たな競争軸となっています。ユーザーが生成AIに質問を投げかけた際、自社のコンテンツが情報源として選ばれるかどうかが、ブランド認知や信頼性構築に直結するのです。
実際、2025年の調査では、ChatGPTをはじめとする生成AIで調べものをすると回答した人が43.5%に達しており、AIが比較・検討の起点になるケースは着実に増加しています。この変化は一時的なトレンドではなく、情報収集行動の構造的な転換を意味します。
この記事では、LLM（大規模言語モデル）に引用されるための具体的な方法を、実践的な視点から解説します。
LLMOとは何か？SEOとの決定的な違い
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルが生成する回答において、自社のコンテンツやサービスが引用されやすくなるように最適化する施策です。
従来のSEOは「Google検索での順位を上げること」が目的でした。一方、LLMOは「AIが生成する回答に、自社が登場すること」をゴールとします。これにより、ユーザーがAIチャットで質問した際、自社の商品やサイトが自然に紹介される確率が高まるのです。
検索行動の変化とゼロクリック検索の増加
GoogleのAI Overviewsの登場により、検索結果画面上でユーザーの疑問が解決する「ゼロクリック検索」が増加しました。ahrefsの2025年4月の調査によると、情報系クエリにおける検索結果1位のクリック率は、2024年3月と2025年3月を比較して2.5ポイントも低下しています。
インプレッション数に対してクリック数が伸びない「グレート・デカップリング」と呼ばれる現象も生じています。ただし、ゼロクリック検索はすべての検索クエリで発生するわけではありません。AI Overviewsの99.9%は情報提供の意図を持つキーワード（「〇〇とは」など）に出現し、ナビゲーション目的やコマーシャル目的などの検索での出現率は低いことがわかっています。
LLMOで目指すべき3つの状態
LLMOの取り組みでは、以下の3つの状態を目指すことが重要です。
- AIに自社が推薦されている：生成AIの回答内で、自社のサービスや商品が自然に紹介される状態
- AI検索後に求められる情報源になっている：AIの回答を見たユーザーが、さらに詳しい情報を求めて自社サイトを訪問する状態
- AIが認識しやすいサイトになっている：構造化データや明確な情報設計により、AIが内容を正確に理解できる状態
出典株式会社ナイル「LLMOとは？AI時代のSEOに代わる対策方法を徹底解説」（2025年）より作成
AIに引用されやすいコンテンツの特徴
AIが情報源として選ぶコンテンツには、明確な特徴があります。
一次情報と権威性の重要性
2025年の調査によると、AIは「情報の鮮度」と「誰が最初に発信したか（一次情報）」をより厳格に評価するようになりました。自社サイトで独自のデータや見解を発信せず、他社の後追いばかりしている企業は、AIの引用候補から完全に外れる結果となっています。
Wikipediaのような知識基盤に加えて、「note」のようなクリエイタープラットフォーム、そして企業の公式発表の場である「PR TIMES」などが年間を通じて上位を維持しました。この結果は、AIがニュースメディアの二次情報だけではなく、特定の企業や個人が発信する「公式サイト（一次情報）」を、最も重要な学習源として認識し続けていることを裏付けています。
E-E-A-Tの強化が必須
AIの評価アルゴリズムは、企業の「誠実さ」や社会的信頼と連動する傾向を強めています。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）への取り組みや透明性の高い情報開示を行っていない企業は、AIから「信頼できる実体」として認識されにくくなっています。
具体的には、以下の要素が重要です。
- 経験（Experience）：実際の体験や事例に基づいた情報発信
- 専門性（Expertise）：業界知識や専門用語の適切な使用と説明
- 権威性（Authoritativeness）：信頼できる情報源の参照と業界での地位
- 信頼性（Trustworthiness）：透明性の高い情報開示と根拠の提示
構造化データとAIの理解しやすさ
見た目が綺麗なサイトでも、AIが情報を正しく抽出できる「構造化データ」がなければ、引用される可能性は低くなります。
構造化データとは、検索エンジンやAIが理解しやすい形式でウェブページの情報を記述する方法です。JSON-LD形式で実装することで、AIはコンテンツの意味や関係性を正確に把握できます。例えば、記事の著者情報、公開日、更新日、組織情報などを構造化することで、AIはその情報の信頼性や鮮度を判断しやすくなります。
出典COOD株式会社「2025年『AI引用信頼性』調査の総括レポート」（2026年1月）より作成
LLMに引用されるための具体的な施策
では、実際にどのような施策を行えば、LLMに引用される可能性が高まるのでしょうか。
llms.txtの設置
llms.txtは、AIが読み取りやすい形式でサイトの情報を提供するテキストファイルです。robots.txtと同様にサイトのルートディレクトリに設置し、AIに対してサイトの構造や重要なページを伝えることができます。
llms.txtには、サイトの概要、主要なコンテンツカテゴリ、重要なページへのリンクなどを記載します。これにより、AIはサイト全体の構造を効率的に理解し、適切なコンテンツを引用しやすくなります。
SEO対策との相乗効果
多くのAI検索ツールは、検索エンジンをベースに情報を選んでいます。そのため、従来のSEO対策はLLMOにも有効です。
特に重要なのは、検索順位の上位表示です。ChatGPTやPerplexityなどのAIツールは、検索結果の上位に表示されるページを優先的に参照する傾向があります。したがって、SEOで上位表示を実現することは、LLMOの基盤となります。
AIが理解しやすい記事構成
AIが情報を正確に抽出するためには、記事の構成が重要です。以下のポイントを意識しましょう。
- 論理的順序または時系列に整理された文章構造：情報の流れが明確で、AIが文脈を理解しやすい
- セクションごとに「問いと答え」の構造を意識：見出しで問いを提示し、本文で答えを提供する形式
- 話題の網羅性を意識する：ユーザーが求める情報を包括的にカバーする
定義文形式とQ&A形式の活用
AIが理解しやすい文章表現として、定義文形式とQ&A形式が効果的です。
定義文形式は、「〇〇とは、△△である」という明確な定義を提示する方法です。AIはこの形式を認識しやすく、回答生成時に引用しやすくなります。
Q&A形式は、よくある質問とその答えを明示的に記載する方法です。ユーザーの疑問に直接答える形式のため、AIが回答を生成する際に参照しやすくなります。構造化データのFAQPageスキーマと組み合わせることで、さらに効果が高まります。
データの提示方法と引用されやすさ
AIは数値データや統計情報を重視します。
独自調査データの価値
自社で実施したアンケート調査や市場調査のデータは、一次情報として高く評価されます。他のサイトにはない独自のデータを提供することで、AIが引用する価値が高まります。
調査データを公開する際は、調査方法、サンプル数、調査期間などの詳細情報も併記することで、信頼性が向上します。また、グラフや表を用いて視覚的にわかりやすく提示することも重要です。
統計データの適切な引用
他の信頼できる情報源からデータを引用する場合は、出典を明記することが必須です。公的機関や業界団体のデータを引用することで、コンテンツの信頼性が高まり、AIも引用しやすくなります。
出典を明記する際は、情報源の名称、レポート名、発行年月などを具体的に記載しましょう。リンクを設置することで、AIがさらに詳細な情報を参照できるようになります。
箇条書きとリストの効果的な使用
情報を箇条書きや番号付きリストで整理することで、AIは要点を抽出しやすくなります。特に、複数の選択肢や手順を説明する際には、リスト形式が効果的です。
HTMLのulタグやolタグを適切に使用し、構造化された情報提示を心がけましょう。
権威性の構築とブランド認知の向上
AIに継続的に引用されるためには、長期的な権威性の構築が不可欠です。
外部メディアへの露出
自社サイトだけでなく、外部メディアへの記事寄稿やプレスリリースの配信も重要です。複数の信頼できるサイトで自社の情報が言及されることで、AIは「この企業は信頼できる情報源である」と認識しやすくなります。
PR TIMESなどのプレスリリース配信サービスを活用することで、多くのメディアに情報が転載され、被リンクの獲得にもつながります。
Wikipediaや業界データベースへの情報登録
Wikipediaは多くのAIが参照する主要な情報源です。自社や自社のサービスに関する正確な情報をWikipediaに登録することで、AIが引用する可能性が高まります。
ただし、Wikipediaには厳格な編集ルールがあるため、中立的な視点で客観的な情報を記載する必要があります。また、業界固有のデータベースや専門サイトへの情報登録も効果的です。
継続的なコンテンツ更新
情報の鮮度は、AIが引用を判断する重要な要素です。定期的にコンテンツを更新し、最新の情報を提供し続けることで、AIからの評価が維持されます。
更新日時を明記し、構造化データでも更新情報を提供することで、AIは「この情報は最新である」と認識しやすくなります。
LLMOの効果測定と改善サイクル
施策の効果を測定し、継続的に改善することが重要です。
AIの回答文への登場回数
自社のブランド名やサービス名が、AIの回答にどれくらい登場しているかを定期的にチェックしましょう。主要なキーワードでChatGPTやPerplexityに質問し、自社が引用されているかを確認します。
特定業界のキーワードにおいて、主要LLMでの引用シェアを3カ月で1%から20%へ拡大を実現している事例もあります。継続的なモニタリングにより、施策の効果を可視化できます。
AI経由のセッション数
Google Analyticsなどのアクセス解析ツールで、AI検索ツールからの流入を追跡します。リファラー情報やUTMパラメータを活用することで、どのAIツールからどれくらいのトラフィックがあるかを把握できます。
AI経由の流入が増加している場合、LLMOの施策が効果を発揮していると判断できます。
引用元ドメインの分析
AIが自社以外のどのサイトを引用しているかを分析することで、競合の戦略を理解できます。引用されている競合サイトのコンテンツを研究し、自社のコンテンツ改善に活かしましょう。
2025年の通年調査では、AIが頻繁に引用するドメインには明確で構造的な偏りが定着していることが明らかになりました。この情報を参考に、自社のコンテンツ戦略を最適化できます。
出典株式会社Ggrow「LLMOコンサルティング支援実績」より作成
AI検索時代に求められる情報発信の姿勢
技術的な施策だけでなく、情報発信の姿勢も重要です。
AIは単なる情報転載サイトを年間を通じて「無視する」傾向が鮮明になっています。人からのアクセス数が多い場合であっても、独自の視点や価値を提供していないサイトは、AIから評価されません。
自社の専門知識や経験を活かした独自の見解を発信することで、AIだけでなく人間のユーザーからも信頼される情報源となります。透明性を持って情報を開示し、社会的責任を果たす姿勢が、長期的な権威性の構築につながります。
AI検索時代においても、本質的な価値提供が最も重要であることに変わりはありません。
まとめ：LLMに引用されるための総合戦略
LLMに引用されるためには、技術的な最適化と質の高いコンテンツ制作の両面からのアプローチが必要です。
構造化データの実装やllms.txtの設置といった技術的施策により、AIが情報を理解しやすい環境を整えます。同時に、一次情報の発信、E-E-A-Tの強化、独自データの提供により、AIが引用したくなる価値あるコンテンツを作成します。
効果測定を継続的に行い、AIの回答への登場回数やAI経由の流入を追跡することで、施策の効果を可視化し、改善サイクルを回すことができます。
AI検索は今後さらに普及し、情報収集行動の主流となる可能性が高いでしょう。早期にLLMO対策に取り組むことで、先行者優位を確保し、競合との差別化を実現できます。
株式会社GgrowではLLMOコンサルティングを提供しており、AI検索市場をリードする戦略を1業界1社限定で支援しています。AI引用率の向上実績も豊富で、特定業界のキーワードにおいて主要LLMの引用シェアを3カ月で大幅に拡大した事例もあります。
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