LLMO（エルエルエムオー）
えるえるえむおー
Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略。ChatGPTやGoogleのAI Overviews（以下、AI Overviews）などの生成AIが回答を組み立てる際に、自社情報を「信頼できる参照元」として選んでもらうための情報設計の考え方。SEOに代わる発信戦略として、企業の広報・マーケティング担当者の間で関心が高まっています。
LLMOとは
LLMOとは「Large Language Model Optimization（ラージ・ランゲージ・モデル・オプティマイゼーション）」の略で、生成AIに引用・参照されやすい情報発信を行うことを指します。
これまでの広報・マーケティングでは、検索エンジンの上位表示を目指すSEOが中心でした。一方、LLMOは、ChatGPTやGoogleのAI Overviews、Geminiなどが回答を生成する過程で、自社の情報源が選ばれることを目的とした最適化です。AIは、複数の信頼できる媒体で繰り返し言及されている発信元を、回答の根拠として優先的に参照する傾向があります。
つまりLLMOとは、テクニックを追加するのではなく、”AIが信頼に足ると判断する情報のあり方”を整える発想です。
関連用語として、AIに引用される情報設計全般を指すAIOがあります。LLMOがモデル側からの引用獲得に主眼を置くのに対し、AIOは回答エンジン全般への最適化を含む、より広い概念として用いられます。
LLMOが求められる背景
AI検索の普及により、ユーザーが企業情報に触れる入り口は、検索結果のリンクからAIの回答そのものへと移りつつあります。検索画面で青いリンクを順に見ていくのではなく、AIがまとめた要約を読んで意思決定を済ませる行動が、BtoC・BtoBを問わず広がっています。
この変化のなかで、AIに紹介されない企業は「存在していても見えない」状態に近づきます。一方、AIに引用されやすい発信構造を持つ企業は、検索の延長線上で自然に第一想起を獲得できます。
AIが自社を「候補」として選ぶかどうかを左右する要素は、大きく二つあります。一つは、発信内容が一次情報として裏付けられているか。もう一つは、その情報が複数の信頼性の高いメディアで取り上げられているかです。社内の発信を整えるだけでなく、第三者を経由した言及をいかに積み重ねるかが鍵になります。
LLMOで起きやすい誤解と注意点
LLMOは新しい言葉ですが、本質はAIに媚びるテクニックではありません。むしろSEO以上に、発信元の信頼性と一貫性が問われる領域です。
【取り組むメリット】
- 自社の公式情報が、AIの回答に正確な形で引用されやすくなる
- 検索キーワードの順位競争に依存しない認知導線を確保できる
- 「AIにも選ばれる発信元」として、長期的な指名認知につながる
【陥りやすい注意点】
- キーワードを詰め込むだけのコンテンツでは、AIに参照されにくい
- 自社サイト単独の発信では、第三者による裏付けが不足する
- 古い情報を放置すると、誤った内容のままAIの回答に参照され続ける
AIが信頼するのは「自社が言っていること」よりも、「報道機関やニュースサイトが取り上げている事実」です。この観点で、自社発信と第三者経由の言及を両輪で設計することが、LLMOの実務における出発点になります。
プレスリリースとLLMOの関係
LLMOで重視される条件のうち、企業が現実的に着手しやすいのが「信頼できる媒体に取り上げられる仕組みを持つこと」です。
プレスリリースは、この条件を満たしやすい発信手段です。発信元が企業として明示されており、報道機関や専門メディアに転載されるため、第三者からの言及を構造的に生み出します。AIから見ると、報道機関ドメインで繰り返し言及されている情報は、参照すべき信頼の高い情報源と認識されやすくなります。
共同通信PRワイヤーが公開しているLLMOに関する実績では、配信されたプレスリリースが大手競合サービスの約2倍となる60媒体に掲載され、結果としてAI Overviewsに引用されたケースが紹介されています（共同通信PRワイヤー調べ） 。また、別の事例では、配信翌日からGoogle系AI（AI Overviews／Gemini／AIモード）の回答内容に変化が生じ、社名が「候補」として提示されるようになったことが確認されています。
これらは、信頼性の高い媒体での露出が増えること、そして一次情報を含めて発信することが、AI回答への参照可能性を高める手がかりになると示しています。
PRワイヤーのLLMOへの取り組みや具体的な引用事例は、「PRWIREはAI対策・LLMOに強い」のページで詳しく紹介されています。
信頼の積み上げを、発信の中心に据える
LLMOは、AIに選ばれるための小手先の技術ではなく、信頼の積み上げそのものを発信の中心に据える考え方です。発信元としての公共性、一次情報の裏付け、そして報道機関を含む第三者からの言及——この三つが揃ったときに、AI回答で参照される可能性が高まります。
共同通信PRワイヤーは、1945年創立の共同通信社を中核とする共同通信グループのプレスリリース配信サービスです。報道機関のネットワークモデルを配信基盤とし、国内2,350媒体・約3,800ヶ所への配信、提携69サイト中51サイト（うち約半数が報道機関）への原文転載、約7割の記事化率を実現しています。「数」ではなく「信頼できる場所での言及」を積み上げる発想で運営されています。
“AIにも人にも届く”発信のあり方を模索する一つの選択肢として、報道機関ネットワークを土台にしたプレスリリース配信が参考になります。
