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秋山大志のそれとりあえず作ってみようか。

あれこれ考えるよりも作ってしまった方が早いんじゃね？と思う、ギークなサラリーマンのアジャイルな日々。

SEOはもう古い？ LLMOとは ？あなたのサイトは llms.txt 入れてますか？

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最近、 SEO 業界で聞かれるようになった言葉である "LLMO" 要は SEO が Search Engine Optimaization の略で、Googleを代表とするような検索エンジンへの最適化のことを指すように、LLMOは今流行りのLLM(Large language Models)、つまり生成AIに最適化をすることを表す言葉です。Googleトレンドで調べる限り、ChatGPTショック、つまりChatGPT3.5が発表された2022年以前にはその言葉で検索する人は日本では皆無。2023年6月にちょこっと、2025年3月に入ってなんだか検索数が増えてきた感じです。

読み方は、一部でエルエルモーと読むとしている情報ソースがありますが、単純にエルエルエムオーでいいんじゃないかなと思います。例えばCESをセスという人も多いですが、こういう風に略す感じで読むのが日本人は特に好きですが、現地ではシーイーエスと普通に読んでますし。

それはそうと、確かに最近、ちくちくググって調べるよりも、ChatGPTに解説してもらったり、最新の情報やハルシネーションだったら困る情報でエビデンスが欲しい場合も、ChatGPTでもGeminiでも使えるようになった Deep Resaarch を使ってまとめてもらうことも増えた。というか、ほとんどそっちでやっている。

法律とかも、昔は条文を全文検索してとかやっていたけど、今は簡易RAGを作れる、Google NotebookLMに関連法規を全部ぶち込んで質問するだけで、ちゃんと法律の条文に基づいた回答をGeminiがやってくれる。

LLMOについて調査してって言うだけで以下のようなドキュメントをまとめてくれるから全然楽。しかもGeminiだったら無料だよ。

Gemini_deepresarch.png

LLMOについてGeminiくんが調べてくれたよくできたレポートはこの投稿の最後につけておくけど、確かにいろいろな情報リソースから情報を収集（プロンプトに入れて）して、構成や文章もしっかりしているし、なかなか読ませる内容だが、ところどころ、ウェブの専門家、デジタルマーケティングを長くやってきた自分としては、ん？と引っかかるところがあるし、自分の理解とは違うなと思うところが大分ある。

でも、ここで生成AIってバカだなとか、アホだな、って思ってはいけないし、感情的になってもいけない。生成AIが間違ったことを言ったり指示を理解してくれなくても腹を立てて怒ったり、苦言を言うことほどこの世の中で意味がないことは他にないくらいだからだ。彼らには全く感情は無いから暖簾に腕押しである。

もちろん、プロンプトで怒られたらこうしてください、とか、苦言を言われたら反省するフリをしてください、みたいな設定を予め入れておけば、その設定に合わせたフレーズを言ってくれるかもしれないが、やはりそれも意味がない。

話が少し逸れてしまったので、本題のLLMOの話に戻そう。

LLMOについての文献や、現状の手法を見る限り、私の理解では「過渡期の技術」であると思います。

今、LLMOと呼ばれているような手法やテクニックは、おそらく1年後にはほとんと意味がなくなっていると思う。

なぜならば、最適化する対象であるLLMの進化が本当に早いからだ。

SEOに詳しい人だったら、まだGoogleが出来て間もないころのGoogle PageRankがいくつで、とかPageRankが高いページからの被リンクが、とか、相互リンクが、とか言っていた時代のSEOと、今のSEOが全然違うことは完全にご理解いただけると思うが、今のSEOに関わる人はPageRankって何？とか言う感じであろう。

ちなみに、私の母校の慶應義塾大学は日本のインターネットの神様と言われている村井純君のWIDEプロジェクトが頑張っていたからなのか知らないが、当時日本で最高位の9で、Yahoo!Japanや首相官邸よりも高かった。

当時のクローラーは本当にバカというか、シンプルでJavaScriptも理解しなければ、World Wide Webをうまくサーフすることすら苦手なやつで、収集する情報もそのよちよち歩きのクローラーさんを手取り足取り誘導して、お土産をちゃんと持って返ってもらう、といったような感じだった。

なので、Metaタグとかに入れる情報（TD、キーワード）だったり、画像にはALT、H1タグやリンク文字列に重要なキーワードをちりばめたり、被リンクのときにもわざわざリンク文を指定してとか、いろんなドメインを買ってリンクファームを、みたいな、単純なGoogleアルゴリズムに付け込んだSEOテクニックが沢山生まれたわけだ。

今のLLMOはどうか？

まさにSEO黎明期のそれと一緒である。

先日書いた記事、「生成AI系クローラーはJavaScriptを解釈せず性能はまだまだだという話」で書いたように、生成AI、LLMを代表するようなChat-GPTを開発したOpenAIだが、そのLLMの技術は確かに凄いが、インターネット上の情報収集するためのOpenAI製のクローラーはほんとにSEO黎明期のGoogle bot以下だ。

なので、llms.txtやllms-full.txtみたいな、mdファイルで構造化した「テキストオンリー」のシンプルなファイルが必要になる。

なぜならば、モダンブラウザに対応した各種WEBフレームワークで作られているようなSPA的なサイト、つまりはJavaScript（TypeScript）で動的に情報を読み込んで表示をしているようなサイトをOpenAIのクローラーは理解できないからだ。単純にソースにあるテキストを取ってくるだけ。クロールも苦手だから、404エラーページを何度も踏んでくるみたいなことをしている。

▼OpenAIのクローラーのユーザーエージェント

172.203.190.136 - - [28/Mar/2025:00:32:19 +0900] "GET /robots.txt HTTP/1.1" 404 208 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36; compatible; OAI-SearchBot/1.0; +https://openai.com/searchbot"

でも、そんなこと言ってもLLMがこれだけ流行っていて、もしかしたら検索エンジンがGoogleから、他のLLM系検索サービスに覇権が移ってしまうかもしれない、いや、検索行動自体が無くなって、人は意思決定までの情報収集やレコメンド、サジェストを生成AIに任せてしまうかもしれない、そのときに生成AIが自社のサービスやブランドを第一に紹介してくれる、レコメンドしてくれるように、LLMOしないといけないんじゃないか？って思う人もいるでしょうね。

でも、安心してください。

今言われているLLMOなんてやっても意味がないし、むしろ、Googleとかの検索＆順位決定アルゴリズムの方も優れているので、E-E-A-TがやはりLLMOでも大事とか言われなくても、多分、今やっているSEOで十分かと思います。小手先ではなく、あくまでユーザー目線の価値あるコンテンツやサービスを提供すること、それが究極のSEOですから。

これだけ、生成AI業界に投資が集まっているので、糞みたいなクローラーも多分来年には恐るべき進化をして、わざわざ糞みたいなコンテンツ一覧のマークダウンファイルや、全文をぶち込んだアホみたいなテキストファイルを喰ってもらわなくてもサイトの構造やページの構造、リンク、被リンクのようなインターネット上の空間での距離や繋がりの強さみたいなものまで理解した（パラメタに入れた）モデルができるはず。その時には llms.txt とか llms-full.txt は無駄になっているはずですよ。

頑張ってつけていたサイトディスクリプションやキーワードが無駄になったように。

▼一応、テスト用に作った糞 llms.txt と llms-full.txt 貼っておきますねｗ誰も見に来ないけど
https://abc.go2020.tokyo/llms.txt
https://abc.go2020.tokyo/llms-full.txt

まあ、そんなこんなでLLMOとか多少バズっても、慌てなくて大丈夫！ってことです！

LLMOがSEOとそんなに変わらないってことは、例えば「秋山大志さん」について教えてってChatGPT3oに聞いたときには私かヘルスケア分野の研究者である秋山大志さんについて答えてくれるけど、Google検索でもほぼ一緒であることからもわかる。自分の名前で検索するエゴサーチを過去いくつかのタイミングでやったこともあるし、Google Search Consoleでも流入は見ているが、他にも何人かの「秋山大志さん」が検索結果にはいた。研究者の秋山大志さんは陸上から研究者に進んだ方だし、他にも海洋研究から水族館のイルカのトレーナーになった秋山大志さんもいたし、Facebookで検索すると他にも秋山大志さんはいるけど、LLMがそういった人のことは全く知らないし答えない。つまり現状のLLMは検索のクローラーよりも質の悪い情報収集しか行えないから、検索のINDEXを使えるGoogleなどはそれを使うし、OpenAIもマイクロソフトに買収されたことが逆に奏功しているともいえる。Bingのデータや技術が活用できるから。そんなこんなで検索エンジン側も生成AIを活用していくし、生成AI側も既存の検索エンジンのライバルではなくしばらく共生関係にあるということだ。

とはいえ、慌てなくても大丈夫、なのだが、やはりLLMの各種技術やディープラーニングなどの仕組みを知って、本当の意味でのLLMO、AIOをしていくことは大事なので、SEOのときもそうであったように、小手先のテクニックに惑わされずに対応していきたいものである。

ちなみに先日リリースされた中国発？の生成AIエージェント Manus の試用をしているのですが、彼らのクローラー（というか仮想環境内のブラウザ）はきちんとDOM構造もどこがCTAポイントなのかとかちゃんと理解してクローリングというかウェブサーフィンと情報収集、まとめをしてくれるので、おそらく他のLLM、生成AI開発企業も当然、エージェント開発と共にクローラーのインテリジェント化（ほぼ人間に近い形に）なっていくんでしょうね。Debinはモバイルオーダーで人数分のドリンクさえ頼めないらしいけどｗ

なんてつらつら書いちゃいましたが、LLMOについてもっと詳しく知りたい人はこちらGemini Deep Resarch くんがまとめてくれたレポートを参照してくださいね。

でも、決して鵜呑みにしてはダメですよ。どこが間違っているか、怪しいか、考えながら読んでくださいね！知らんけど！

大規模言語モデル最適化（LLMO）：コンテンツマーケティングにおける次なるフロンティア LLMOとは

オンラインマーケティングの状況は、大規模言語モデル（LLM）の登場により大きな変革期を迎えています。これらの高度な人工知能システムが、ユーザーが情報を探し、消費する方法にますます統合されるにつれて、新たな分野が生まれています。それが大規模言語モデル最適化（LLMO）です。本レポートでは、コンテンツマーケティングの文脈におけるLLMOの複雑さを掘り下げ、その定義、手法、主要な提唱者、提案されているllms.txt標準、将来の可能性、関連する課題、そして初期の成功事例を探ります。進化するデジタル環境においてオンラインでの可視性を維持し、向上させることを目指すコンテンツマーケターにとって、LLMOを理解することは非常に重要です。

コンテンツマーケティングにおけるLLMOの定義と従来のSEOとの違い

大規模言語モデル最適化（LLMO）は、Generative Engine Optimization（GEO）またはGenerative AI Optimization（GAIO）とも呼ばれ、オンラインマーケティングと人工知能における高度な戦略を表しています。これは、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの大規模言語モデルや、その他のAI駆動型プラットフォームによるコンテンツの可視性と利用を向上させるために、コンテンツを最適化することに焦点を当てています 。主に人間のユーザーとGoogleのような検索エンジンのアルゴリズムをターゲットとする従来の検索エンジン最適化（SEO）とは異なり、LLMOはAIモデルが情報を処理、理解、優先順位付けする方法を考慮します 。LLMOの目標は、これらのプラットフォームがユーザーのクエリに対して提供するAI生成された応答で、ブランドのコンテンツが参照され、取り上げられる可能性を高めることです 。

SEOとLLMOはどちらもコンテンツを発見可能にすることを目指していますが、異なる原則に基づいて動作し、異なるオーディエンスをターゲットとしています 。SEOは伝統的に、特定のキーワード、ウェブサイトの構造、被リンク、および検索エンジンの結果ページ（SERPs）で上位にランク付けするための技術的な要素に合わせてコンテンツを最適化することを中心に展開します 。一方、LLMOは、AIモデルが応答を生成する際に好まれるように、自然言語理解、文脈の関連性、明確さ、包括性、および情報の固有の品質に合わせてコンテンツを最適化することに焦点を当てています 。SEOは多くの場合、ウェブサイトへのトラフィックを促進することを目指しますが、LLMOはAIの直接的な応答内の情報源となることを優先し、潜在的にブランド認知度を高め、権威を確立します 。

以下の表は、SEOとLLMOの主な違いをまとめたものです。

特徴 SEO LLMO
主なターゲット 人間のユーザー、検索エンジンのアルゴリズム 大規模言語モデル（LLM）
最適化の焦点 特定のキーワード、検索クエリ 自然言語、会話型応答、より深い文脈
主要な要素 キーワード、ウェブサイトの構造、被リンク、タイトルタグ、メタディスクリプション コンテンツの品質、明確さ、包括性、正確さ、関連性、ブランド言及
コンテンツの評価 キーワードの頻度と配置、被リンクの品質と量、テクニカルSEO 自然言語処理、文脈の関連性、コンテンツの構造、包括性、会話形式
主な目標 検索エンジンのランキング向上、ウェブサイトのトラフィック増加 AI生成された回答でのコンテンツの可視性向上、ブランド認知度の構築、推奨の獲得
強調される情報源 ウェブサイトのコンテンツ、被リンク ウェブサイトのコンテンツ、書籍、学術文献、公開PDF、ソーシャルメディアなど
成功の測定 ランキング、トラフィック、コンバージョン AI応答への包含率、応答の正確さ、ブランド言及、エンゲージメント

この違いは、従来の検索エンジンとLLMの両方によってコンテンツがクロールおよびインデックス可能であることを保証するために、基本的なSEOの実践が依然として重要である一方で、専用のLLMO戦略では、AIモデルが情報を処理および合成する方法に共鳴するコンテンツの作成に焦点を移す必要があることを示しています 。

コンテンツマーケティングにおけるLLMOの具体的な手法とテクニック

コンテンツマーケターは、大規模言語モデル向けにコンテンツを最適化するために、いくつかの手法を採用できます。これらの手法は、AIシステムにとって情報をよりアクセスしやすく、理解しやすく、信頼できるようにすることを目指しています。

プロンプトエンジニアリング： これは、LLMの動作を導き、生成された出力が望ましい結果と一致するように、指示やプロンプトを注意深く作成することを含みます 。既存のコンテンツの最適化に直接適用されるわけではありませんが、プロンプトエンジニアリングを理解することで、明確さ、具体性、文脈、および明確に定義されたタスクの重要性が強調され、コンテンツ作成に役立ちます 。たとえば、プロンプトで行動動詞を使用し、望ましい長さと形式を定義し、ターゲットオーディエンスを指定することで、より良いAI出力が得られ、LLM向けにコンテンツをどのように構成するかを考えるきっかけになります 。LLMに特定のトピックをどのように記述または構成するかを直接尋ねることも、LLMフレンドリーなコンテンツを作成するための構造的な基礎を提供できます 。

ファインチューニング： この手法では、特定のドメイン、分野、または組織に関連する特定のデータセットで、事前トレーニング済みのLLMをさらにトレーニングします 。独自のデータでLLMをトレーニングすることにより、企業は優れたブランドアラインメントを実現し、AI生成コンテンツが正確で一貫性があり、自社のアイデンティティと一致していることを保証できます 。ファインチューニングにはリソースと専門知識が必要ですが、特にニッチなトピックや特定のブランドボイスの場合、LLMからのより正確で関連性の高い応答につながる可能性があります 。ファインチューニングに使用するデータが高品質で、関連性があり、検索エンジン向けに最適化されていることを確認することで、LLMOの取り組みをさらに強化できます 。

外部知識統合（検索拡張生成 - RAG）： このアプローチは、LLMが既存の知識を補完するために、リアルタイムで外部知識源から情報を取得できるようにすることで、LLMを強化します 。コンテンツマーケターにとって、これは、LLMが情報を引き出す広大な情報環境に自社のコンテンツが存在し、簡単にアクセスできることを保証することの重要性を強調しています 。強力な被リンクプロファイルの構築、評判の良い業界サイトでの言及の獲得、学術誌への貢献、および高いドメインオーソリティの維持などの戦略は、RAGを使用するLLMによってブランドのコンテンツが信頼できる情報源と見なされる可能性を高めることができます 。

これらの主要な手法に加えて、いくつかの他の方法が効果的なLLMOに貢献します。

  • 高品質で権威のあるコンテンツの作成： LLMは、包括的で、十分に調査され、事実が正確で、独自の洞察を提供するコンテンツを好む傾向があります 。信頼できる情報源、統計、および定量的なデータを含めることも、LLMの結果における発見可能性と関連性にプラスの影響を与える可能性があります 。
  • 明確で情報豊富な言語の使用： LLMは、過度に長い連続したテキストを避け、シンプルで明確かつ簡潔な言語で提示された情報を最も効果的に処理します 。明確な見出し、小見出し、リスト、および表でコンテンツを構成することで、AIシステムにとってより理解しやすくなります 。長いテキストの冒頭に簡単な要約を付けることも推奨されます 。
  • コンテンツの論理的な構成： 明確な階層と論理的な流れでコンテンツを整理することで、LLMは構造を理解し、重要なポイントを特定するのに役立ちます 。Q&AまたはFAQ形式を使用すると、一般的なユーザーの質問に直接答えることができ、コンテンツがAI応答で使用される可能性が高くなります 。
  • スキーママークアップと構造化データの実装： スキーママークアップを使用すると、コンテンツの主題、意図、および関連性に関する明確なコンテキストが提供され、AIモデルが情報を正確に解釈して使用することが容易になります 。
  • エンティティの最適化： 単なるキーワード調査ではなく、エンティティ調査に焦点を当てることで、LLMが概念を理解し、関連付ける方法とコンテンツを一致させることができます 。信頼できる公開ドメインでブランド言及が確実に表示され、意図に合致するコンテンツで文脈的なブランド言及をターゲットにすることが、エンティティ最適化の重要な側面です 。
  • デジタルオーソリティとブランドの信頼性の構築： 評判の良い情報源からの被リンクの獲得、質の高いメディアでのブランド言及を育成するためのデジタルPRの実施、およびRedditのような関連するオンラインコミュニティへの有機的な参加は、従来の検索エンジンとLLMの両方に信頼と権威を示すことができます 。Wikipediaのリストを主張し、維持することも、LLMでの可視性を高めることができます 。
  • コンテンツの鮮度の維持： 最新の統計、トレンド、および洞察でコンテンツを定期的に更新することで、特に最新情報を優先するRAGベースのLLMにとって、人間ユーザーとAIシステムの両方に関連性を確保できます 。

これらの手法を採用することで、コンテンツマーケターは、従来のSEOだけでなく、AI駆動型情報検索の進化する状況に合わせて最適化されたコンテンツを作成できます。

LLMOの提唱者と初期の採用者の特定

大規模言語モデル最適化（LLMO）の概念は比較的新しく、単一の明確な「提唱者」や「第一人者」が普遍的に合意されているわけではありませんが、コンテンツマーケティングの文脈においてこの分野を定義し、推進する上で初期の声となった人物が何人かいます。

Aufgesang GmbHの共同創設者兼SEO＆コンテンツ責任者であるOlaf Koppは、LLMOについて積極的に議論し、執筆している著名な人物であり、Generative Engine Optimization（GEO）とも呼んでいます 。彼は2023年10月にSearch Engine LandにLLMOという用語を使用して初期の投稿を執筆し、企業がAI生成された回答向けに最適化する必要性を強調しました 。Koppはまた、「GEO：Generative Engine Optimization」に関する研究論文を共同執筆し、LLMOよりも一般的で潜在的に長持ちする代替用語としてGEOを提案しました 。

Sophie HundertmarkもLLMOに関する議論に貢献しており、2024年10月に公開された記事で、大規模言語モデルの出力を左右するための高度なアプローチとしてLLMOを定義し、LLM向けにウェブサイトを最適化するための初期のヒントを提供しました 。彼女の研究は、この分野の新規性と、確立されたベストプラクティスの少なさを強調しています 。

Morningscore.ioのSEOリードであるLukas RasmussenもLLMOについて執筆しており、それをAIチャットボット向けのSEOと同等と見なしています 。彼は、より多くの人々がAI駆動型の会話に答えを求めているため、LLMOはマーケターにとって重要な分野であると強調しています 。

Answer.AIの共同創設者であるJeremy Howardは、2024年9月にllms.txt標準を提案しました。これは、LLMがウェブサイトのコンテンツをよりよく理解し、対話するのを助けることを直接の目的としています 。マーケティング戦略としてのLLMOの定義に単独で焦点を当てているわけではありませんが、彼の研究はLLMのより良い最適化を可能にする上で重要な貢献となっています。

SEO業界のもう一人の声であるNolen Walkerも、LLMOとその従来のSEOとの関係のニュアンスについて議論しており、重複はあるものの、LLMOはLLMトレーニングデータ全体でのブランド言及に焦点を当てた明確なアプローチが必要であることを示唆しています 。

この分野はまだ初期段階にありますが、これらの個人をはじめとする多くの人々が、コンテンツマーケティングの状況におけるLLMOの理解と採用を形成する上で重要な役割を果たしています。進行中の議論と研究は、この進化する分野で誰が主要な人物として登場するかをさらに明確にするでしょう。

llms.txtファイル形式の理解：仕様、目的、役割

llms.txtファイルは、Jeremy Howardが2024年9月に導入した提案された標準であり、大規模言語モデル（LLM）が推論時にウェブサイトのコンテンツをよりよく理解し、対話するのを助けるように設計されています 。robots.txtやsitemap.xmlと同様に、ウェブサイトのルートディレクトリ（yourwebsite.com/llms.txt）に配置されることを意図しています 。

仕様： llms.txtファイルは、人間とLLMの両方にとって読みやすく、自動処理に適した、シンプルで構造化されたMarkdown形式を使用しています 。仕様には通常、以下が含まれます。

  • ウェブサイト名のH1ヘッダー。
  • ウェブサイトの簡単な概要を含む引用ブロック。
  • 見出しを除く任意の種類のゼロ以上のMarkdownセクション（段落、リストなど）。
  • 詳細情報を含むMarkdownファイルへのリンクのリストを提供する、H2要素で区切られたゼロ以上のセクション。リンクリストは通常、- name: descriptionの形式です。
  • スキップ可能な二次情報を提供する、## Optionalで始まる特別なセクション 。

より包括的なバージョンであるllms-full.txtも提案されており、ウェブサイトのすべてのドキュメントが単一のファイルにコンパイルされています 。

目的： llms.txtの主な目的は、AIシステムにウェブサイトのコンテンツの構造化された概要を提供し、サイトを迅速かつ正確に理解するのを助けることです 。これにより、AIシステムは関連情報を効率的に見つけて取得し、文脈の理解を向上させ、誤解を減らすことができます 。ドキュメントナビゲーションの合理化されたビューと、場合によっては完全なコンテンツを提供することにより、llms.txtはLLMのコンテキストウィンドウの制限を克服し、ナビゲーション、広告、およびJavaScriptを含むHTMLの解析の複雑さを回避するのに役立ちます 。最終的に、これにより、ユーザーがウェブサイトのコンテンツについてAIと対話する際に、より正確で文脈を意識した応答が得られ、ユーザーエクスペリエンスが向上する可能性があります 。

SEOとコンテンツマーケティングにおける役割： SEOとコンテンツマーケティングの文脈において、llms.txtはいくつかの重要な役割を果たすことができます。AIモデルがウェブサイトのコンテンツを理解しやすくすることで、理論的にはAI駆動型の検索結果におけるウェブサイトの可視性を向上させることができます 。AIモデルが最も重要なコンテンツを理解し、優先順位を付けるのに役立ち、AI生成された検索スニペットでのより良い表現につながる可能性があります 。さらに、llms.txtはウェブサイトとAIシステムの間の対話を強化し、より正確で関連性の高い情報検索を可能にします 。ナレッジグラフと組み合わせると、llms.txtの構造化データはセマンティックな接続性を向上させ、潜在的により文脈に関連性の高い検索結果とより豊富なAI駆動型の洞察につながる可能性があります 。さらに、ウェブサイトの所有者は、AIモデルによるコンテンツへのアクセス方法と使用方法をある程度制御できます 。まだ提案された標準ですが、llms.txtへの関心と採用の増加は、AI時代のコンテンツを最適化するための従来のSEOを補完するツールとしての可能性を示唆しています。

llms.txtの将来の可能性とそのコンテンツマーケティング戦略への影響

llms.txtの将来は大きな可能性を秘めており、AI駆動型の検索とコンテンツ消費が進化し続けるにつれて、その採用はコンテンツマーケティング戦略にますます影響を与える可能性があります。

将来の可能性： AI駆動型の検索エンジンが普及するにつれて、LLMが理解しやすいコンテンツを持つことがますます重要になるでしょう 。SEOが検索の可視性に不可欠になったのと同じように、特に開発ツールやドキュメントの場合、llms.txtを通じてAIが読みやすいコンテンツを持つことがウェブサイトにとって不可欠になるかもしれません 。より多くのサイトがこのファイルを採用するにつれて、人間とAIアシスタントの両方にとってコンテンツをアクセスしやすくするための新しいツールとベストプラクティスが登場する可能性があります 。llms.txtは、大規模言語モデルのウェブサイトコンテンツの理解を向上させるための有望な標準を表しています 。将来的には、llms.txtの機能がrobots.txtファイルに統合される可能性さえあります 。

コンテンツマーケティング戦略への影響： コンテンツマーケターは、llms.txtファイルの作成と保守を全体的なコンテンツ戦略に組み込む必要性が高まるでしょう 。製品ページ、ブログ投稿、主要なサービスの説明など、ウェブサイト上の最も重要なリソースを特定し、llms.txtファイルで強調することが不可欠になります 。AIが理解しやすいように、簡潔で明確なMarkdown形式でコンテンツを構成することも重要な考慮事項になります 。llms.txtファイルがAIシステムによって正しく解釈され、コンテンツが適切にナビゲートされることを保証するために、テストと検証が必要になります 。さらに、llms.txtファイルの影響を評価するために、AI駆動型システムからのリクエストを監視することが、パフォーマンス分析の重要な側面になります 。llms.txtの採用は、コンテンツマーケターにとって新たな最適化の領域を開き、コンテンツ戦略を開発する際に、人間の読者の視点に加えてAIの視点も考慮に入れる必要があります。llms.txtのベストプラクティスが進化するにつれて、コンテンツマーケターは、AIシステムによるコンテンツの可視性と利用を最大化するための具体的な戦略と戦術を開発する必要があります。

LLMOの最新の研究動向、業界の議論、将来の発展

LLMOの分野はまだ初期段階にあり、確立されたベストプラクティスは限られています 。現在の研究と業界の議論は、従来の検索エンジン向け最適化と大規模言語モデル向け最適化の根本的な違いを理解することを中心に展開しています 。AI駆動型の検索とコンテンツ生成がコンテンツマーケティング戦略に与える影響について、大きな関心が寄せられています 。研究者と実務家は、LLMがどのようにトレーニングされ、コンテンツをどのように処理して理解し、その出力にどのような要因が影響を与えるのかを積極的に調査しています 。LLMを取り巻く倫理的考慮事項や、AI生成コンテンツの品質と信頼性も、現在議論の対象となっています 。LLMの使用に関する統計の入手可能性の向上と、さまざまな分野でのアプリケーション事例の増加は、このテクノロジーに対する認識と採用の高まりを示しています 。AI監視プラットフォームなどの新しいツールの登場は、LLMO戦略の効果を測定しようとする業界の取り組みを反映しています 。

LLMOの将来には有望な発展が見込まれます。LLMの能力が進化し続けるにつれて、より高度なコンテンツ最適化技術が登場することが予想されます 。RAGのようなテクノロジーの進化は、リアルタイムの情報に基づいた、より正確で信頼性の高いコンテンツ生成につながる可能性があります 。LLMO専用のツールとプラットフォームの開発は、コンテンツマーケターにとってこれらの戦略の実装を簡素化する可能性があります 。llms.txtのような標準のより広範な採用は、ウェブサイトとLLMの間の相互作用を合理化する可能性があります 。LLM駆動型のコンテンツマーケティングの成功事例が増えるにつれて、効果的なLLMO戦略のより明確な理解が深まるでしょう 。業界における継続的な研究と議論は、LLMOの将来の方向性とベストプラクティスを形成する上で非常に重要です。これらのトレンドについて常に情報を収集し、新しい技術を積極的に試すコンテンツマーケターは、LLMOのメリットをより有効に活用できるでしょう。

LLMO実装における課題と重要な考慮事項

大規模言語モデル最適化（LLMO）の実装にはいくつかの課題があり、効果的かつ倫理的な実践を保証するために慎重な検討が必要です。

技術的な課題： LLMは進歩しているものの、限界があります。そのトレーニングデータは膨大ですが、特定の専門分野にはギャップがある可能性があります 。LLMは確率的分析に基づいて応答を生成するため、常に正確な情報を提供することが保証されているわけではありません 。トレーニングデータに存在するバイアスは、倫理的な懸念を引き起こす可能性のある偏ったまたは差別的な出力を招く可能性もあります 。LLMOの効果測定は、直接的なトラフィック増加が主な目標ではない可能性があるため、従来のSEOよりも複雑になる可能性があります 。LLMベースのシステムの実装と保守もコストがかかる可能性があり 、応答速度（レイテンシ）はユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります 。精度、レイテンシ、ユーザー満足度など、LLMのパフォーマンスを継続的に監視することは、効果的なモデル管理にとって不可欠です 。

コンテンツ品質の維持： LLMOにおける大きな懸念事項は、AI生成コンテンツへの過度の依存の可能性であり、それは独創性と信頼性を欠く可能性があります 。AI生成された素材の過度の使用は、ブランドの権威を低下させる可能性もあります 。専門知識を示す高品質で十分に調査されたコンテンツの作成は、成功するLLMOの基本です 。最も効果的な戦略は、多くの場合、AIを人間の作成したコンテンツを強化するためのサポートツールとして使用し、人間の専門知識とAIの支援を組み合わせて、関連性があり魅力的な素材を作成することです 。コンテンツマーケターは、効率のためにAIを活用することと、ブランドの独自のボイスと信頼性を維持することのバランスを取る必要があります。

効果測定の難しさ： LLMOの影響は、従来のウェブサイトのトラフィック指標にすぐには現れない可能性があります 。AIモデルは定期的に知識を更新するため、最適化の取り組みの効果が具体化するまでに時間がかかる場合があります 。LLM応答におけるブランド言及、これらの言及の文脈、およびその正確さを監視することが重要になります 。LLMOの主要業績評価指標には、AI応答への包含率、それらの応答内のコンテンツの正確さ、文脈の保持、およびユーザーエンゲージメント指標が含まれます 。これらの側面を測定するには、従来のウェブ分析を超える新しいツールとアプローチが必要です。

倫理的考慮事項： AI生成コンテンツの使用に関する透明性は不可欠です。それは人間が作成したコンテンツとは明確に区別できる必要があります 。トレーニングデータのバイアスによる差別的な出力のリスクを軽減することは、重要な倫理的責任です 。コンテンツマーケターは、llms.txtのようなファイルに悪意のある指示が挿入される可能性があるプロンプトインジェクションなどの悪用の可能性にも注意する必要があります 。倫理ガイドラインを遵守し、AI開発プロセスに法務チームを関与させることで、進化する規制への準拠を保証し、責任あるAIの使用を促進するのに役立ちます。

これらの課題を乗り越えるには、品質、倫理的考慮事項、およびブランドの評判とオーディエンスの信頼への長期的な影響に焦点を当てた、思慮深く戦略的なLLMOへのアプローチが必要です。

LLMOを活用したコンテンツマーケティングの成功事例

LLMOは比較的新しい分野ですが、コンテンツマーケティングへの潜在的な影響を示す初期の成功事例がいくつか現れています。

ソフトウェア会社であるLogikcullは、新規顧客の増加がChatGPTを通じて製品を発見したと述べていると報告しました 。2023年6月までに、Logikcullの全リードの5％がChatGPTに起因するとされ、LLMが顧客の検索と購買行動に大きな影響を与えていることを示しています 。この例は、LLMが顧客獲得とブランド発見のための関連性の高いチャネルになりつつあることを示しています。

デジタルマーケティングエージェンシーであるEthinosは、主要なAIモデルが提供するガイドラインに従ってSEO記事を作成する実験を実施しました 。2週間以内に、その記事は驚くべきことにGoogleのGenerative AIの結果に表示され、LLM向けにコンテンツを最適化することで、実際にAI駆動型の検索出力での可視性が向上する可能性があることを示しています 。この成功は、明確なコンテンツ構造、包括的な文脈、戦略的なキーワードを含む自然言語、および一貫したフォーマットに焦点を当てることで、コンテンツマーケターがLLMを効果的に最適化できることを示唆しています。

これらの初期の成功事例は、限られてはいるものの、LLMOを採用することの潜在的な利点を示しています。これらの例で使用されている方法、つまりLLMが情報をどのように構造化するかを理解し、明確で簡潔な言語を使用し、包括的で権威のあるコンテンツを提供することに焦点を当てることは、AI生成された応答で可視性を獲得するための効果的な戦略であるようです。LLMが進化し続け、情報発見においてより大きな役割を果たすにつれて、より多くのケーススタディが登場し、成功したLLMOの実践に関するさらなる洞察を提供する可能性があります。これらの例は、変化するデジタル環境において関連性を維持し、ターゲットオーディエンスにリーチするために、AIシステムが情報を処理し、優先順位を付ける方法に合わせてコンテンツ戦略を適応させることの重要性を強調しています。

結論

大規模言語モデル最適化（LLMO）は、コンテンツマーケティングの状況における大きな変化を表しています。AI駆動型プラットフォームが、ユーザーが情報を見つけ、対話する方法にますます不可欠になるにつれて、これらのモデル向けにコンテンツを最適化することは、もはや未来の概念ではなく、今日の必要性となっています。LLMOは従来のSEOといくつかの類似点を共有していますが、自然言語理解、文脈の関連性、および包括的なコンテンツ品質に焦点を当てているため、明確なアプローチが必要です。プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、およびRAGを通じて外部知識を活用するなどの手法は、コンテンツ構造、言語、および権威構築におけるベストプラクティスとともに、この進化する分野での成功に不可欠です。提案されているllms.txt標準は、ウェブサイトとLLMの間の相互作用を改善し、AI駆動型の結果におけるコンテンツの可視性と精度を潜在的に向上させるための有望な道を提供します。

その可能性にもかかわらず、LLMOは技術的な限界、高いコンテンツ品質を維持する必要性、効果測定の難しさ、および倫理的考慮事項など、いくつかの課題も提示します。しかし、Logikcullのような企業の初期の成功事例や、Ethinosが実施した実験は、LLMOへの積極的な取り組みが、ブランド認知度とAI生成された応答での可視性の点で具体的なメリットをもたらす可能性があることを示しています。

結論として、LLMOは単なるSEOの次の段階ではありません。それは、情報のアクセスという新しい時代への根本的な適応です。LLMOの原則を理解し、受け入れ、その開発を継続的に監視し、戦略に思慮深く統合するコンテンツマーケターは、ますますAI駆動型になるデジタル世界で成功するでしょう。コンテンツマーケティングの未来は間違いなく、大規模言語モデルの継続的な進化によって形作られ、LLMOは競争力を維持し、関連性を保つことを目指す専門家にとって不可欠なスキルとなります。

秋山 大志 2025/03/29 12:01:05 Comment(0)