LLMOライティングは、AIからのサイト流入を目指す上で取り組むべき施策の一つです。
AI時代の新たなサイト戦略としてLLMOが注目されるなか「具体的にどうやってコンテンツを作ればいいの？」「SEOライティングみたいなノウハウはないの？」と疑問を感じている方も多いでしょう。
今回は、LLMOライティングについて、最先端のマーケティング情報を発信する海外メディアの記事やAI本人からの回答を参考に、13種類のポイントを紹介 します。また、AIモデル別の傾向から見える対策もまとめましたので、ぜひ参考にしてください。
LLMOとは？ライティング対策は必要か？
LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、生成AIにWebサイトのコンテンツを引用させる戦略のことです。
AIの進出によるインターネットコンテンツの急速な増加により、SEOだけではアクセスを獲得しにくいと感じている方もいるでしょう。LLMOは、次世代のSEOを補完するマーケティング手法として注目されています。
AIにコンテンツを引用させるために重要なのが、Webサイトに掲載する記事づくり。つまり「LLMOライティング」の施策が必要となるでしょう。以下より、LLMOライティングの具体的なポイントを解説します。
ライティングに取り組む前に、LLMO対策の基本のやり方を知りたい方はこちらの記事もご覧ください。 LLMO対策の基本となるのは、AI検索を意識したコンテンツ作りです。SEO対策と似て非なるため、何から取り組むべきか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 今回は、LLMOの概要やSEOとの違い、L ... 続きを見る
【最新】LLMO対策の基本のやり方は？10の施策を徹底解説
LLMOライティングのポイント13選
LLMOライティングのポイントについて、次の13種類を紹介します。
- 文章をAIに最適化する
- AIがそのまま使えるテキストを用いる
- 独自の洞察を提供する
- 体系的かつ一貫した記事構成を用いる
- 信頼性・権威性の高い記事を作る
- ステップバイステップ形式を用いる
- 信頼できるデータを使う
- 要約トピックを設ける
- 過度に長いテキストは避ける
- 用語の一貫性を維持する
- 明確な定義を提供する
- 会話につながるキーワード・形式を使用する
- 文脈の関連性を意識する
具体例も交えながら解説しますので、ひとつずつ確認していきましょう。
なお、今回の記事を作成するにあたり、以下の海外メディアの記事を参考にさせてもらいました。
ポイント1：文章をAIに最適化する
LLMOライティングでは、文章をAIに最適化することが重要です。
回答型AIは、自然な文体で簡潔に書かれた情報を好みます。正しい文法を守り、曖昧な表現を避け、明確な答えを提示することを意識しましょう。
また、専門用語を使う場合は簡単な説明を添えることもポイント。難解な単語や長い修飾は使わず。誰にでも理解できる文章を目指すことが、応答エンジン（Answer Engine：アンサーエンジン）に評価されるコツです。
《文章の作成例》
- 最適化前：「AIという未来を変えるかもしれないすごい技術の中でも、自然言語処理（NLP）は、人間の言葉を理解するという非常に面白い役割を担っています。」
- 最適化後：「自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解するための技術です。NLPは人工知能（AI）の一分野に分類されます。」
ポイント2：AIがそのまま使えるテキストを用いる
LLMOライティングでは、AIが直接引用できるテキストを用意することが大切です。Q&Aのトピックを設け、ユーザーの疑問に対し明確に回答する文章を作りましょう。
特に、構造化されたデータ（FAQスキーマ）を活用すれば、AIだけでなく検索エンジンも情報を抽出しやすくなります。
ユーザーにとって有益なコンテンツはSEO効果にもつながるため、積極的に取り入れてみましょう。
《Q&Aの作成例》
- Q：引っ越し前にやるべき手続きは何ですか？
- A：引っ越し前には、郵便物の転送手続き、電気・ガス・水道の停止・開始手続き、役所での住所変更届などを行う必要があります。
ポイント3：独自の洞察を提供する
LLMOライティングでは、独自のデータや分析を盛り込むことが重要です。
インターネット上にある一般的な情報だけでなく、自社で行った調査や比較データを提示することで、コンテンツの専門性と独自性が高まります。
単にデータを紹介するのではなく、背景や関連性に踏み込み、新たな視点を加えることがポイントです。こうした独自の洞察は、AIから高く評価されることが期待できます。
《独自のデータや分析結果の例》
「当社が実施したアンケートによると、A製品の満足度は85%、B製品は72%でした。特に『サポート対応の速さ』に関する設問では、A製品がB製品に比べて30%高い評価を得ています。
このことから、A製品の高い総合満足度は、製品自体の性能だけでなく、迅速なアフターサポートが顧客ロイヤルティに直結している可能性が高いと考えられます。」
ポイント4：体系的かつ一貫した記事構成を用いる
LLMOライティングでは、体系的かつ一貫した構成を使用することがポイントです。
見出しを適切に使い、各パラグラフを明確に区切ることで、AIがコンテンツを効率よく処理できます。
さらに、箇条書きや表を活用することで、AIが情報を抽出しやすいほか、ユーザーがとって視覚的に理解しやすくなるでしょう。箇条書きは要点を簡潔に伝え、表は比較やデータを直感的に示すため、読者とAIの両方にとって有益なコンテンツになります。
《記事構成の例》
タイトル：業務効率化のためのITツール活用法
H2：ITツール導入のメリット
ーH3：業務の自動化と効率化
ーH3：データの一元管理による生産性向上
H2：主要ITツールの選定基準
ーH3：使いやすさとカスタマイズ性
ーH3：コストと導入のスピード
H2：ITツール導入の成功事例
ーH3：大企業での導入事例
ーH3：中小企業の成功事例
なお、AIは構造化されたデータを好むため、サイト情報を適切に伝えるLLMs.txtの導入がおすすめです。まだお済みでない方は、こちらの記事で手順を解説していますので、ぜひ参考にしてください。 LLMs.txtとは、AI向けのサイトマップのようなもので、Webサイトの情報を効率的にAIへ伝えるのに役立ちます。 AI時代のサイト運用で成果を上げていくには、SEOだけでなくAIに引用されるための ... 続きを見る
【画像付き】LLMs.txtとは？プラグインを使った簡単な導入手順
ポイント5：信頼性・権威性の高い記事を作る
SEOだけでなく、LLMOでもE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）は非常に重要です。
AIがユーザーの質問に答える際、Web上のコンテンツを参照し、信頼性の高い情報源を優先的に取り入れるため、E-E-A-Tを満たすコンテンツはより高く評価されます。
具体的なデータや調査結果、専門家の見解などを取り入れ、信頼性の裏付けを示すことで、LLMOにも効果的に対応できるでしょう。
《信頼性・権威性の提示例》
- 例1：
例えば「2024年の調査によると、企業の70%がAIを業務効率化に活用している」といった具体的な統計を引用するとしましょう。このとき、信頼性の高い情報源を明記することでAIがその情報を信頼しやすくなり、より有益な回答として認識されます。 - 例2：
ある企業が「当社は2023年に新しいCRMシステムを導入し、顧客対応の効率が25%向上しました」といった実績を紹介する場合、その結果をもとにした具体的な改善策を提案することで、AIやユーザーへ信頼性を提示できます。
E-E-A-Tに基づく信頼性と権威性の強化は、LLMO対策にも必須といえます。
ポイント6：ステップバイステップ形式を用いる
LLMOライティングでは、明確で体系的な情報提供が求められます。AIは、段階的に整理された情報を処理しやすい傾向にあるためです。
コンテンツで何かのやり方や手順を解説する場合、ステップバイステップ形式の記事構成が有効です。この形式は、特に複雑な手順を解説する際に効果的で、読者にとって読みやすいコンテンツづくりにもつながります。
《ステップバイステップ形式の例》
WordPressブログの開設方法を説明する場合
- ステップ1：ドメインを取得する
- ステップ2：サーバーを契約する
- ステップ3：WordPressをインストールする
- ステップ4：テーマを選んでインストールする
- ステップ5：必要なプラグインをインストールする
ポイント7：信頼できるデータを使う
LLMOライティングでは、コンテンツ作成に使用するデータの信頼性を担保すること 欠かせません。
情報源を明記し、算出方法まで示しておくことで、AIからの信頼度が高まります。
また、根拠のある数字やデータを提示できれば、コンテンツの説得力が増し、他社との差別化にもつながるでしょう。
ポイント8：要約トピックを設ける
LLMOライティングでは、要約トピックを設けることが効果的とされています。記事の冒頭に、簡潔で明確な要点をまとめるパラグラフを追加しましょう。
これにより、AIが記事の内容を理解しやすくなり、回答の出力時に引用される可能性が高まります。また、ユーザーが記事の内容を素早く把握できるメリットもあります。
簡単な要約トピックを冒頭に作成することで、LLMO評価やユーザー満足度が向上するだけでなく、「質の高いコンテンツ」としてSEO評価も高まることが期待されます。
ポイント9：過度に長いテキストは避ける
LLMOライティングでは、過度に長いテキストを避け、簡潔な表現を使いましょう。
AIは、長すぎる連続したテキストの処理が苦手です。見出しや段落がない長文は、内容の理解や重要な情報の抽出が困難になるため、AIによる評価が低くなることがあります。
そのため、長い記事は最初に要点を簡潔にまとめ、以降は見出しや小見出しを使って情報を整理することが重要です。
《ライティング例》
- 最適化前 ：
当社のサービスは、お客様のニーズに応じたさまざまなオプションを提供しています。これにより、ユーザーは自身の状況に最適な選択肢を選べるようになり、満足度が向上します。 - 最適化後：当社のサービスの特徴は、次の3つです。
1.お客様のニーズに応じたオプション提供
2.最適な選択肢を選べる
3.満足度の向上
このように、長文テキストを使わず簡潔に要点を整理することで、AIにとって処理しやすい文章となります。
ポイント10：用語の一貫性を維持する
LLMOライティングでは、用語の一貫性を保つことが重要です。異なる言葉や表現を使うと、AIがコンテンツを正しく認識するのが難しくなります。
例えば、同じ商品を「高性能ノートPC」や「高スペックノートパソコン」と表現してしまうと、AIはどちらが正式な名前か混乱する可能性があります。
同じ意味を持つ用語を一貫して使用することで、AIがコンテンツを適切に理解し、引用対象として認識しやすくなるでしょう。
《ライティング例》
- 最適化前：「私たちの高性能ノートPCは、日常的なタスクにも対応できます。さらに、高スペックノートパソコンを使うことで、ゲームもスムーズに楽しめます。」
- 最適化後：「私たちの高性能ノートPCは、日常的なタスクからゲームまで、どんな用途にも最適です。」
ポイント11：明確な定義を提供する
LLMOライティングでは、ユーザーへ明確な定義を提供することが求められます。
コンテンツを作成する際は、情報を明確に定義し、ユーザーに分かりやすい形で提示することが重要です。特に、比較や利点・欠点を簡潔に示すことで、AIがコンテンツをより正確に処理できます。
例えば、ある製品が「軽くて持ち運びが便利だけど、傷がつきやすい」といった特徴を持っている場合、以下のように具体的に記述できます。
《ライティング例》
- 最適化前：「この製品は軽くて持ち運びに便利です。ただし、表面が傷つきやすいという欠点があります。」
- 最適化後：「この製品は、わずか500gの軽量設計で、バッグに入れて持ち運ぶ際にも負担を感じにくいです。しかし、外装にはプラスチック素材が使われており、細かい擦り傷が付きやすいため、取り扱いに注意が必要です。」
ポイント12：会話につながるキーワード・形式を使用する
AIに何かを質問する際、多くの人が「〇〇の方法は？」のように会話形式で入力します。そのため、コンテンツライティングにも同じ形式を取り入れるのが効果的です。
具体的には、疑問系の見出しを使う、親しみやすいトーンで書くといった方法があります。
さらに、ユーザーが異なる言い回しで同じ質問をすることを考慮し、複数の視点から回答を提供することも有効です。
《見出し作成例》
- 「クラウドストレージのおすすめは？」
- 「どのクラウドサービスが最適か？」
- 「ビジネスに適したクラウドストレージを選ぶポイントは？」
ポイント13：文脈の関連性を意識する
LLMOライティングでは、単一のキーワードだけでなく、関連する言葉やフレーズを適切に使うことが重要です。
AIは、コンテンツ全体の文脈を理解した上で回答を作成するため、異なる視点や関連する情報を広くカバーすること 求められます。
例えば、コーヒーメーカーに関するコンテンツでは「コーヒーの抽出方法」や「おいしいコーヒーの作り方」など、さまざまな角度から情報を提供することで、AIがユーザーの質問へ回答する際に引用されやすくなります。
《ライティング例》
- 最適化前：「このコーヒーメーカーは高品質です。」
- 最適化後：「このコーヒーメーカーは、抽出時間や温度調整機能があり、家庭でカフェのような本格的なコーヒーを楽しめます。」
最適化後の文章では、より具体的で多面的な情報が含まれているのがわかります。
【AIモデル別】LLMOライティングのポイント
ここでは、4つのAIモデル別にLLMOライティングのポイントを紹介します。
- ChatGPT
- Gemini
- DeepSeek
- Claude
ただし、Webサイトの運営側が引用させる媒体を選ぶことはできない上、ユーザーがどの媒体で情報収集しているかを知るのは容易ではありません。
そのため、ここで紹介するAIモデル別のポイントは、あくまで参考程度に留めておくのが良いでしょう。
ChatGPT向けLLMOライティングのポイント
ChatGPTにWebサイトを引用する際の基準を聞いてみたところ、以下の回答が返ってきました。
私がWebサイトの情報を引用する際には、以下の基準を考慮しています：
- 信頼性：引用する情報は信頼性が高いサイトから取得します。たとえば、政府の公式サイトや業界で評価の高い専門サイトなどが該当します。
- 関連性：ユーザーの質問やリクエストに直接関連する情報のみを取り上げます。必要以上の情報を含めることは避け、目的に合った情報を提供します。
- 最新性：できる限り最新の情報を引用します。特に市場動向や法律改正など、時間的な要素が重要な場合、更新日が明示されている信頼できる情報源を優先します。
- 精度：情報が正確であることを確認します。誤解を招く可能性のある内容や不確かなデータは避け、明確で正確な情報を提供します。
- 著作権遵守：引用元に適切にクレジットを記載し、著作権を尊重します。無断でコピーや転用することはありません。
質問に対する答えにWebから情報を引き出す必要がある場合、これらの基準に基づいて慎重に選択し、結果を提供します。
つまり、信頼性が高く、質問と関連性があり、最新かつ正確な情報を選んで引用していることがわかります。
Gemini向けLLMOライティングのポイント
Geminiからは、以下の回答が返ってきました。
ユーザーからの質問に回答する際、私は以下の基準でWebサイトの情報を引用し、結果を出力しています。
- 1. 関連性と適合性:
- 質問との直接的な関連性: ユーザーの質問に直接的に答える情報が含まれているかを最優先に評価します。
- 質問の意図と範囲への適合性: 質問の背後にある意図を理解し、過不足なく適切な範囲の情報を提供できるかを考慮します。
- 文脈への適合性: 過去の会話の流れや、ユーザーが置かれている状況を考慮し、適切な情報を選びます。
- 2. 信頼性と権威性:
- 情報源の信頼性: 公的機関、学術機関、専門性の高い組織や個人が運営するWebサイトなど、信頼できる情報源からの情報を重視します。
- 情報の透明性: 情報の出所が明確に示されているか、著者の所属や連絡先が明記されているかなどを確認します。
- 客観性と中立性: 特定の意見や立場に偏らず、客観的で中立的な情報を提供しているかを評価します。
- 最新性と正確性: 情報が最新の状態に保たれているか、事実に基づいた正確な情報であるかを確認します。特に、科学技術や時事問題に関する質問では、情報の鮮度を重視します。
- 3. 情報の質:
- 明確性と分かりやすさ: 情報が明確に記述され、理解しやすい言葉で説明されているかを評価します。
- 網羅性と詳細さ: 質問に対して十分な情報量が含まれているか、必要な詳細情報が提供されているかを確認します。
- 論理的な構成: 情報が論理的に構成され、順序立てて説明されているかを評価します。
- 裏付けとなる証拠: 主張や意見には、根拠となるデータや事例、引用などが示されているかを重視します。
- 4. 多様性と包括性:
- 複数の情報源の参照: 単一のWebサイトの情報に偏らず、複数の信頼できる情報源を参照し、多角的な視点を提供できるように努めます。
- 異なる意見や視点の提示: 論争のあるテーマや複数の解釈が可能な質問に対しては、異なる意見や視点を提示し、ユーザーが自身で判断できるよう促します。
- 5. 出力形式:
- 簡潔性と効率性: ユーザーが求める情報を簡潔かつ効率的に伝えられるよう、要点をまとめて提示します。
- 分かりやすい表現: 専門用語を避け、平易な言葉で説明するよう心がけます。必要に応じて、例えや比喩を用いることもあります。
- 適切なフォーマット: リスト形式や箇条書きなどを活用し、情報を整理して分かりやすく提示します。
- 引用元の明示 (可能な場合): 参照したWebサイトのURLなどを明示することで、情報の透明性を高めます。
これらの基準に基づいて、私は関連性が高く、信頼できる質の高い情報をWebサイトから抽出し、ユーザーの質問に対して分かりやすく、的確な回答を生成するよう努めています。ただし、情報の完全性や絶対的な正確性を保証することは難しい場合があるため、常に批判的な視点を持つことも重要だと考えています。
一言でいうなら「信頼性が高く、質問に合った質の高い情報を選んで引用している」と考えられます。
DeepSeek向けLLMOライティングのポイント
続いて、DeepSeekにWebサイトを引用する際の基準を聞いてみました。
私がユーザーからの質問に回答する際、Webサイトの情報を引用する基準やプロセスは以下の通りです：
- 1. 信頼性の高い情報源の優先
- 政府機関（例：.govドメイン）
- 学術機関・研究機関（例：.eduドメインや学術論文）
- 国際機関（例：WHO、国連など）
- <主要メディア（複数ソースで裏付けられた情報）/li>
- 2. 情報の鮮度の確認
- 可能な限り最新の情報を優先（特に医療、テクノロジー、時事ネタ）
- 更新日や公開日が明記されている情報を重視
- 3. 複数ソースのクロスチェック
- 1つの情報源だけでなく、複数の信頼できる情報源で内容を確認
- 矛盾がある場合はより信頼性の高いソースを採用
- 4. 引用時の明示
- 引用元を明確に記載（「○○省の2023年報告書によると...」など）
- 可能な場合には直接リンクを提示
- 5. 情報の取捨選択
- ユーザーの質問に直接関連する部分のみを抽出
- 過度に専門的/冗長な情報は要約して提供
- 6. バイアスや商業目的の排除
- 明らかな商業宣伝や偏った主張を含む情報は避ける
- 中立的で客観性の高い情報を選択
- 7. プライバシー・倫理面の配慮
- 個人情報や機密情報が含まれる可能性のある情報は引用しない
- 差別的/有害な内容は除外
- 8. ユーザーへの注意喚起
- 特に医療/法律/財務アドバイスについては「専門家に相談を」と明記
- 情報の不確実性がある場合はその旨を伝える
検索機能の利用時：
Web検索を実行する場合は、これらの基準に基づいて結果をフィルタリングし、最も信頼性が高く質問に関連する情報を選択します。検索結果から得た情報は、可能な限り一次情報源を確認した上で要約して回答に反映します。
つまり、信頼できる複数の公式情報を比較し、中立な立場で引用していることがわかります。
Claude向けLLMOライティングのポイント
最後に、DeepSeekにWebサイトを引用する際の基準を聞いた結果が以下の通りです。
私の回答プロセスでは、以下の基準に基づいて知識を参照・引用しています：
- 正確性 - 情報が正確であり、誤解を招かないことを最優先します
- 関連性 - 質問に直接関連する情報を優先し、余分な情報で回答を複雑にしないようにします
- 信頼性 - より信頼性の高いソースからの情報を優先します（例：学術研究、確立された専門機関、広く認められた権威）
- 最新性 - トレーニングデータの範囲内（2024年10月まで）で、より新しい情報を古い情報より優先します
- バランス - 特に意見が分かれるトピックでは、様々な視点を公平に表現するよう努めます
専門性の水準 - 質問者の背景知識や専門性に合わせて情報の詳細レベルを調整します
これらの基準を使って、私のトレーニングデータから最も適切な情報を選び出し、質問に対する回答を形成しています。ただし、特定のWebサイトURLや文献を直接引用する機能はなく、一般的な知識ベースから情報を統合しています。
「正確性・関連性・信頼性を基準に、トレーニングデータの範囲内で回答を出力している」 のことです。
まとめ｜LLMOライティングを身につけてAIからの流入につなげよう
- AIにコンテンツを引用させるには「LLMOライティング」の施策が必要
- LLMOライティングにはさまざまなポイントがある
- AIモデルによって引用の基準が異なる可能性がある
LLMOを意識してWebサイトを運用していく上で、LLMOライティングの施策は欠かせません。
今回は、LLMOライティングについて13のポイントを解説しました。AIモデルによって引用対象として認識する基準が異なる可能性はあるものの、基本的には「信頼性・関連性・最新性」の高いデータが選ばれる傾向にありそうです。
これからLLMOライティングの施策をおこなう方は、紹介したポイントの中で取り組めそうなものから実践してみると良いでしょう。また、複数人でWebサイトを運用している場合、チームメンバーにノウハウを共有することもおすすめです。
