llmo / geo | AIの時代におけるブランドの可視性のための従来の検索エンジン最適化についてはどうですか？ – 画像：xpert.digital
米国でのGoogle検索の37.4％のみが外部Webサイトをクリックします
検索結果の将来：なぜ企業は今再考しなければならないのですか
Google向けにのみ最適化された企業であるクラシックSEOの時代が終わりに近づいています。従来のSEOは、キーワードの配置、バックリンク構造、および検索結果にランク付けするために数十年にわたって技術的なWebサイトの最適化に基づいていました。しかし、ChatGpt、Prplexity、GoogleのAIの概要などの大規模な言語モデル（LLM）の出現により、デジタルマーケティングは基本的に変化しています。
数字は明確な言語を話します。米国でのGoogle検索の37.4％のみが、外部Webサイトをクリックします。同時に、すべての検索の13.14％にはすでにAIの概要が装備されており、30〜150％の成長はLLMSを最適化する企業によって示されています。この開発は、AIベースの回答の最適化への純粋なランキングの最適化からパラダイム的な変化を意味します。
LLMの最適化とは正確には何ですか？また、従来のSEOとどのように違いますか？
生成エンジン最適化（GEO）または回答エンジン最適化（AEO）とも呼ばれる大規模な言語モデル最適化（LLMO）は、AIシステムのデジタルコンテンツの戦略的準備を説明しています。従来のSEOは、より高いランキングを通じてウェブサイトのトラフィックを生成することを目指していますが、LLMOは、コンテンツが理解され、抽出、抽出、および生成された回答で引用されているという事実に集中しています。
基本的な違いは最適化の目的地です。SEOはウェブサイトのランキングとクリックに焦点を当てていますが、LLMOはAIの回答の火災と引用に向けられています。 LLMは、URLではなく、ブランド、製品、 – などのエンティティに基づいています。これは、自分のウェブサイトだけでなく、多くのプラットフォームでの存在によって関連性が作成されることを意味します。
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AI主導の検索で従来のSEO戦略が失敗するのはなぜですか？
従来のSEOの基本は、コンテンツ処理のタイプが根本的に異なるため、AIベースの検索システムには短すぎます。検索エンジンはキーワードとバックリンクに基づいてWebサイトを評価しますが、LLMSはコンテンツを意味的に分析し、コンテキスト、意図、およびテーマの関係を理解します。
LLMSは、特定の質問に対する明確な回答を含む、構造化された簡単な、理解したコンテンツを好みます。彼らは、Wikipediaや構造化されたデータレコードなどのソースを好む、ソースの品質と権限に特に重要になります。 AIシステムを持つユーザーは文で通信する可能性が高いため、従来のキーワードの最適化は自然な会話言語に置き換えられます。
さらに、AI引用行動の95％は、Webサイトトラフィックメトリックでは説明できず、97.2％はバックリンクプロファイルではありません。これは、AIの世界における従来のSEO当局が重要性を失うことを意味します。
LLM-Optimizedコンテンツにはどのような特定の戦略が必要ですか？
成功したLLMO戦略は、従来のSEOアプローチを超えたいくつかの中核原則に基づいています。まず、コンテンツは、AIシステムで理解しやすいように構成されている必要があります。これには、明確な見出し、簡潔な回答、構造化データ賞が含まれます。
LLMSのコンテンツ戦略
企業は、少なくとも1,500〜2,000語を含む詳細で包括的なコンテンツを作成し、特定の質問に完全に答える必要があります。ソースと簡潔に処方された、よく構成された引用されたコンテンツを提供することが重要です。実際のユーザー要求のように聞こえるFAQセクションと会話の見出しは、AIの可能性を高めます。
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技術的な最適化
技術レベルでは、AIクローラーのWebサイトを最適化する必要があります。これは、従来の検索エンジンボットよりも移動するのが多くの場合「簡単」であることがよくあります。 JavaScriptに依存するコンテンツのない静的でクリーンなHTML構造が理想的です。 Schema-Markupと構造化されたデータは、LLMSが知識グラフなどのWebサイトを「読み取る」のに役立ちます。
クロスプラットフォームの存在
LLMSはさまざまなソースからLLMを集約するため、いくつかのプラットフォームでの一貫した存在が重要です。これには、独自のWebサイトだけでなく、テーマ的に適切な記事、リスト、RedditやQuoraなどのフォーラム、Wikipediaなどのプラットフォームでの存在も含まれています。
ゼロクリックERAは、ユーザーの行動とブランドの可視性にどのように影響しますか？
ゼロクリックERAは、検索動作を根本的に変更しました。消費者の約80％が「ゼロクリック」に依存しているため、検索クエリの少なくとも40％が得られます。これにより、有機Webトラフィックが15〜25％減少すると推定されます。同時に、2024年7月から2025年2月の間に、生成AIトラフィックが1,200％の印象的な成長率で成長しています。
ただし、この開発はブランドの可視性の終わりを意味するものではありませんが、戦略の再編成が必要です。トレードマークは、クリックと同じくらい価値があります。たとえば、ChatGptがAsana、Monday.com、および「Best Project Management Tools」について尋ねられたときに直接回答に言及した場合、これらのブランドは、ユーザーがWebサイトにアクセスすることなく、大規模な可視性を受け取ります。
ブランドオーソリティビルディング
ゼロクリック時代では、ブランド権限が最も重要な通貨になります。企業は、AIシステムによって引用されているように分類される信頼できる情報源として自分自身を確立する必要があります。これには、元の研究、ケーススタディ、および直接の経験を通じて、実際の専門知識の確立が必要です。
に適し：
すでにLLMO戦略の恩恵を受ける産業はどれですか？
さまざまな業界では、すでにLLMOの実装が成功しています。ソフトウェア会社のLogikCullは、2023年6月にすでに記録し、すべてのリードの5％がChATGPTを介して生成されたことを記録しました。 Surfer SEOなどの企業は、コンテンツの最適化ツールについて尋ねられたときにLLMの回答に定期的に登場します。
B2Bセクター
特にB2B企業は、LLMOの恩恵を受けています。これは、B2Bバイヤーの最大72％が研究中にAIの概要に遭遇したためです。同時に、ユーザーの90％が引き続き引用されたソースをクリックして、B2Bブランドが引き続き交通チャンスを提供し続ける情報を確認しています。
に適し：
eコマースと小売
eコマースセクターでは、困惑などのプラットフォームはすでに構造化された製品比較を使用しています。ユーザーが子供の歯のクリームを探しているとき、困惑はテスト結果に基づいて最高の製品のテーブルを作成します。このような概要に登場するブランドは、高い変換率で資格のあるトラフィックの恩恵を受けます。
企業はどのようにしてさまざまなLLMプラットフォームでブランドプレゼンスを構築できますか？
異なるAIシステムには異なるソースの好みがあるため、LLMの存在感を成功させるにはプラットフォーム固有の戦略が必要です。 ChatGptは、47.9％のウィキペディアコンテンツと、従来のメディアやテクノロジー指向のWebサイトを引用しています。 GoogleのAIの概要は、21％のRedditコンテンツと18.8％のYouTubeビデオを使用しています。困惑は、専門家と消費者指向のソースの間でよりバランスのとれた分布を示しています。
ウィキペディアの最適化
ウィキペディアは、LLMトレーニングデータの重要な部分を表しています。企業は、ウィキペディアに関するブランド情報が正確で役立つことを確認する必要があります。各LLMはウィキペディアのコンテンツでトレーニングされているため、このプラットフォームはブランドの可視性に対して決定的です。
Redditおよびコミュニティプラットフォーム
RedditやQuoraなどのプラットフォーム上のユーザー生成コンテンツ（UGC）は、LLMによって高評価されています。企業は、あなたのブランドが、スパミングや強制されずに有用な回答と議論で言及されるようにする必要があります。
獲得メディアとデジタルPR
獲得したメディアの戦略的使用は、LLMOの成功に不可欠です。テーマに適した記事、業界出版物、信頼できるフォーラムに取り付けられると、AIコンテキストの可視性が高まり、それによりドメイン当局は二次的です。
LLMOの成功に関連する測定値とKPIはどの測定とKPIが関連していますか？
LLMOの成功測定には、従来のSEO KPIを超える新しいメトリックが必要です。キーワードのランキングとオーガニックトラフィックのみに焦点を当てる代わりに、企業はAI固有のメトリックを実装する必要があります。
プライマリLLMOメトリック
- AIは監視に言及しています：Profound、Oterlly、ScrunchなどのツールについてのAIの生成された回答でのブランドの言及の迫害
- AIツールの紹介トラフィック：Google Analytics 4を介して、Chatt、Perplexity、ClaudeなどのソースからのWebサイトトラフィックの分析4
- 音声のブランドシェア：競合他社と比較した生成検索結果におけるブランドコンテンツの測定
- 引用頻度：トラッキング、LLMの回答でコンテンツが引用される頻度
二次指標
直接LLMO測定はまだ限られているため、企業はブランド検索ボリューム、ロングテールキーワード追跡、リード品質メトリックなどのプロキシインジケーターを使用しています。 AIトレーニングソース（Wikipedia、Reddit、Quora）のバックリンクプロファイルの成長と、Topical Authority Webサイトの左側には、LLMOの成功も合図しています。
LLMの最適化を成功させるには、どのような技術的要件が必要ですか？
LLMOの技術インフラストラクチャは、従来のSEO要件とは大きく異なります。 AIクローラーは、従来の検索エンジンボットよりも「軽い」要件で作業することがよくありますが、明確に構造化された意味的に豊富なコンテンツを好みます。
構造化されたデータとスキームマークアップ
包括的なスキームマークアップは、AIシステムが知識の知識などのWebサイトを解釈するのに役立つため、LLMOにとって不可欠です。 LocalBusiness、サービス、製品、FAQ、Howtoスキームは、AIの可視性にとって特に価値があります。これらの構造化されたデータは、AI-EnginesのURLの可視性を改善できるコンテキストを提供します。
コンテンツアーキテクチャ
モジュラーコンテンツアーキテクチャは、RAGプロセス（検索された生成）にとって重要です。内容は、AIシステムを個別に抽出および引用できる意味的に関連するブロックで構成する必要があります。 H1-H6見出しと論理コンテンツ構造を備えたクリア階層は、視界を大幅に改善します。
APIアクセシビリティ
ウェブサイトのコンテンツに対するパブリックAPIの提供は、LLMシステムの可視性を高める可能性があります。多くのLLMがこれらの品質シグナルを考慮に入れ続けているため、クリーンなURL構造や最適化された負荷時間などの従来のSEO技術は関連性の高いままです。
LLMランドスケープは2026年までにどのように発生しますか？
LLMの最適化の将来は、デジタルマーケティングのあらゆる側面へのAI統合のさらなる加速を示しています。市場予測によると、LLMは2028年までに検索市場の15％を征服し、世界のLLM市場は2024年から2030年の間に36％増加するはずです。
技術開発
GoogleのAIモードでの深い検索とGemini 2.5の導入は、技術開発の方向を示しています。これらのシステムは、数百の検索クエリを並行して処理し、数分でエキスパートレベルのレポートを作成できます。個々のユーザー設定に適応するパーソナライズされたAIの概要の開発には、新しい最適化アプローチが必要になります。
プラットフォームの多様化
未来は、複数のインターフェイスを介して発見が行われる分散型の検索状況に属します。 Googleに加えて、Tikok（回答者の40％）やChatGPT（回答者の56％）などのプラットフォームは、ディスカバリーチャネルとしてより重要になります。この開発には、関連するすべてのタッチポイントをカバーするオムニチャネルマーケティング戦略が必要です。
これは、マーケティング戦略と予算配分に特に意味がありますか？
LLM時代への変革には、マーケティング予算と戦略の基本的な再編成が必要です。従来のSEOは引き続き関連性がありますが、企業はますますLLMO固有の措置に投資する必要があります。
予算シフト
企業は、コンテンツ構造、スキーマ実装、クロスプラットフォームの存在構造など、LLMO測定のSEO予算の20〜30％を削減する必要があります。デジタルPRおよび専門家のコンテンツの作成を通じて、ブランド権限の構築への投資は、純粋なリンク構築キャンペーンよりもますます重要になっています。
スキル開発
マーケティングチームは、従来のSEOを超える新しいスキルを開発する必要があります。これには、AIシステムの理解、迅速なエンジニアリング、およびセマンティック処理のコンテンツを最適化する機能が含まれます。 LLMがWebのすべてのコーナーから学習するため、PR、コンテンツ、SEOチーム間の協力が不可欠になります。
ROIの考慮事項
最初のLLMO実装では、AIをマーケティングの決定に統合している企業の20〜30％のROIの改善が示されています。ブランド権限とエンティティ認識への長期的な投資は、成長するAI検索環境の視認性の向上を通じて報われます。
SEOからLLMOへの変換は、単なる技術的適応ではなく、デジタルブランドの可視性の未来を定義する戦略的パラダイムシフトです。この開発を早期に認識し、それに応じて行動する企業は、デジタルマーケティングのAI主導の将来に優位を維持します。
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