LLMO とは何ですか?

— Glossary

LLMOLLM Optimization

読み: エルエルエムオー

短い定義

LLMO (LLM Optimization) とは、ChatGPT・Claude・Perplexity などの大規模言語モデルが回答を生成する際に、自社コンテンツが「引用元」として選ばれることを目的とした最適化施策の総称です。従来SEOがGoogle検索の上位獲得を目指すのに対し、LLMO は対話型AIの回答内での出現・引用獲得を目標とします。

詳細解説

2023年以降、ChatGPTやPerplexityなどの対話型LLMが情報収集の主流チャネルとして台頭しました。これらのLLMはWebをクロール・学習・検索して回答を生成しますが、すべてのページが等しく引用されるわけではありません。LLMO は (1) 構造化された情報設計 (FAQPage/HowTo/Article schema)、(2) 結論ファーストの文章構造、(3) 一次情報・数字・出典の明示、(4) 著者情報 (E-E-A-T)、(5) AI クローラ (GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot) への明示許可、の5つの軸で「AIが引用したくなる」ページ設計を行います。GEO (Generative Engine Optimization) と概念的に重なる部分が多いですが、LLMO はより広く対話型LLM全般を対象にする点で異なります。

実装例 / 使い方

01frontmatter に tldr (100-200字の結論) を必ず書く
02FAQPage 構造化データを実装し、Q&A形式で情報を提供
03robots.txt で GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot を明示的に Allow

参考・出典

[1]Search Engine Land - The State of LLM Optimization

LLMOを、実際に活用する

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関連する用語

GEO

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Schema.org

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