マーケティング全般

LLMO 完全ガイド：AI 時代の新ブランド戦略と Ahrefs ブランドレーダー活用法

Updated: July 30, 20256 min read
河原田 隆徳 (TAKA)
Ahrefs 日本マーケティング統括。 国外 SaaS 企業における日本市場向けのマーケティングとローカリゼーションで 10 年以上の経験を積み、現在は Ahrefs の日本マーケティングを統括。ユーザーの皆さんと共に、Ahrefs を日本で盛り上げることを目標に、日々全力で取り組んでいます。
Contents
SEO から LLMO へ —— エンドユーザーの検索行動の変化から見る AI 時代のコンテンツ戦略 

従来の SEO（検索エンジン最適化）は、Google の検索結果で上位表示されることを目標としてきました。しかし、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity といった生成 AI の普及により、ユーザーの情報取得行動は「検索エンジンで調べる」から「まず AI に質問する」へと徐々に変化しています。

このエンドユーザーの検索の初動変化により、新たなマーケティング戦略として LLMO（Large Lan­guage Mod­el Optimization：大規模言語モデル最適化）が注目されています。

LLMO では、AI に評価されるコンテンツ作成や、LLM に意図した形でブランドがメンションされることを意識した「AI 時代のコンテンツ戦略」を必要とする時代に突入しています。

本記事では、SEO と LLMO の違いから、なぜ今 LLMO が重要なのか、そして実際にどう活用していくべきかを、Ahrefs ブランドレーダーの実践的な使い方を含めて、わかりやすく解説していきます。

SEO と LLMO の違い：新時代のマーケティング戦略

LLM によるユーザー行動の根本的な変化

生成 AI からの流入がまだ 0〜1 % 程度とはいえ、LLM が確実に自然な会話の中で、比較検討・購買前の決定支援になっている現状があります。多くのユーザーが既に以下のような体験をしているのではないでしょうか。

米国の EC 専門誌 Dig­i­tal Com­merce 360 が 2025 年 5 月に実施した調査によると、オンラインショッピング中のリサーチにおいて 40.9% の消費者が Chat­G­PT を、44.8% が Google Gem­i­ni を利用していることが明らかになりました。（参照元：Ecom­merce Trends: What Prime Day proved about AI’s role in online shop­ping）

実際に Ahrefs でも、ユーザーサインアップ時の「どこで Ahrefs を知りましたか？」という質問で「ChatGPT」という回答が増えている現状があり、この変化は数値として現れ始めています。

このユーザー行動の変化により、ブランドをどう発見させるか、どういったクエリでブランドを想起させるかなど、ブランド認知の新たな課題が生まれています。AI は単純にキーワードマッチングではなく、エンティティ（ブランド）、サイテーション（引用）が新たな競争軸となって、文脈や意味を理解して回答を生成するため、ブランドの本質的な価値や専門性がより重要になっています。

従来の SEO 戦略だけでは不十分な理由

見えない領域での情報戦

多くの企業が直面している課題は、自社サイトが AI の回答にどれくらい引用されているかの現状が把握できていないことです。従来の SEO 指標（検索順位、オーガニック流入）だけでは、この新しいブランド発見チャネルでの可視性を正確に測定することができません。

AI 時代において、ブランドの真の可視性を理解するには、以下の要素を継続的に監視する必要があります。この「見えない領域」での自社ブランドの扱われ方を理解することが、AI 時代のマーケティング戦略において最初の重要なステップとなります。

・メンション頻度：特定のカテゴリや質問において、自社ブランドが AI の回答に登場する頻度
・文脈の質：単純な言及ではなく、どのような文脈で推薦や引用されているか
・競合比較：同業他社と比較した際の相対的なポジション
・情報の正確性：AI が表示する自社情報に誤りやネガティブなバイアスがないか

Ahrefs ブランドレーダー：生成 AI 時代の可視化ツール

業界最大規模の LLMO 可視化ソリューション

Ahrefs ブランドレーダーは、生成 AI 時代のブランド可視性を測定する業界初のツールです。1 億 4 千万件を超える膨大なプロンプトデータに基づき、主要 5 つの生成 AI（ChatGPT、Gemini、AI Overviews、Perplexity、Copilot）での自社ブランドのメンション状況を包括的に分析できます。

圧倒的なデータ規模と Ahrefs の独自性

ブランドレーダーが収集・分析するプロンプトデータの規模：

  • AI Overviews：105,525,597 プロンプト
  • Per­plex­i­ty：12,909,688 プロンプト（現在さらに拡張中）
  • Copi­lot：11,746,525 プロンプト（現在さらに拡張中）
  • Chat­G­PT：8,744,655 プロンプト（現在さらに拡張中）
  • Gem­i­ni：3,724,864 プロンプト（現在さらに拡張中）

Ahrefs の独自性

他社がカスタムプロンプト（限られたプロンプト）を投げてデータを収集しているのに対し、Ahrefsは膨大なプロンプトを LLM に投げて回答を収集しているため、より幅広いデータの収集が可能です。現在もデータを拡張中で、データが多いからこそ、より広範囲にわたって競合他社の調査も可能になり、さまざまなカテゴリーを閲覧できます。

この膨大なデータセットにより、AI 内でのブランド可視性を瞬時に定量化し、客観的で信頼性の高い洞察を提供します。

ブランドレーダーの実践的な使い方：画面操作から運用まで

基本的な分析手順

1. ブランド検索と初期分析

  • Ahrefs ブランドレーダーにアクセスし、分析したいブランド名を入力
  • 主要 5 つの AI プラットフォームでのメンション数を即座に確認
  • 総合的なブランド可視性スコアを把握

2. 競合比較分析の実施

  • 同業界の主要競合ブランドを追加
  • 各 AI プラットフォームでの相対的なポジションを可視化
  • 競合優位性と改善機会を特定

3. プロンプト詳細分析

  • メンションが含まれる実際のプロンプトを確認
  • ユーザーがどのような文脈で自社ブランドについて質問しているかを把握
  • AI の回答における自社の位置づけを分析

戦略的な Ahrefs ブランドレーダー運用方法

Ahrefs ブランドレーダーの分析結果を基に、定期的に戦略の見直しと最適化を行い、効果測定と改善を繰り返すことで、LLMOの成果を段階的に向上させます。

月次モニタリング

  • 定期的なブランド可視性の追跡
  • LLMO 施策の効果測定
  • 競合動向の継続的な監視

カテゴリ別分析

  • 製品カテゴリごとのメンション頻度分析
  • 特定のユースケースでの言及状況把握
  • 業界セグメント別のパフォーマンス評価

問題発見と対処

  • 不正確な情報や誤解を招く表現の早期発見
  • ネガティブなバイアスの識別と対処
  • 競合比較における不公平な表現の監視

ではここから、Ahrefs コンテンツライターが研究した内容から、LLMO に関する研究の最新情報やより具体的で実践的な手法を見ていきましょう。

AI が好む新鮮なコンテンツの重要性

Ahrefs が実施した 1,697 万件の引用分析により、AI アシスタントは従来の検索結果と比較して、新鮮なコンテンツを引用する傾向が強いことが明らかになりました。

主な研究結果

  • AI アシスタントが引用する URL の平均年齢は 1,064 日（約 2.9 年）
  • 従来の検索結果の平均年齢は 1,432 日（約 3.9 年）
  • AI の引用は 25.7% 新しいコンテンツを好む傾向

特に Chat­G­PT は最も新しいコンテンツを好む傾向があり、従来の検索結果と比較して 458 日新しいコンテンツを優先的に引用しています。一方で AI Overviews は従来の検索結果と同程度の年齢のコンテンツを引用する傾向にあります。

効果的な更新戦略のポイント

  • 単純な日付更新ではなく、実質的な内容の改善
  • 業界の最新トレンドや統計データの反映
  • 正確性の向上と情報の精度向上

AI アシスタントのコンテンツ引用傾向に関する詳細な分析データやプラットフォーム別の特徴については、Ahrefs の公式研究レポート「Do AI Assis­tants Pre­fer to Cite “Fresh” Con­tent?」をご確認ください。

LLMO で成果を出すための実践的対策

1. エンティティとしてのブランド確立：専門性・権威性・信頼性（E‑A-T）の強化

  • 業界専門家としてのポジション確立
  • 権威ある情報源からの引用獲得
  • 一貫した専門情報の発信

2. 戦略的サイテーション獲得：高品質な引用源の構築

  • 業界メディアでの専門家コメント提供
  • 独自調査・統計データの公開
  • 学術論文や公的機関での引用促進

3. 構造化データとコンテンツ最適化：AI が理解しやすい情報構造

  • 構造化データマークアップの実装
  • 明確な情報階層の構築
  • FAQ や Q&A 形式のコンテンツ作成

4. 多チャネルでの一貫した情報発信：エンティティ情報の統一

  • Wikipedia、業界フォーラムでの情報整備
  • SNSプラットフォームでの専門情報発信
  • プレスリリースや公式発表の活用

5. 継続的な監視と改善：データドリブンな LLMO 運用

  • ブランドレーダーによる定期的な可視性測定
  • 競合分析と市場ポジション把握
  • 誤情報やネガティブ表現の早期発見・対処

より具体的な実践方法、エンティティ最適化のテクニック、PR 戦略の詳細については、Ahrefs の包括的な研究レポート「LLMO: AIの回答にブランドを組み込む10の方法」をご確認ください。

優れた SEO だけでは評価されない時代へ

従来の「キーワード調査→記事作成→リンク獲得」という機械的な SEO 手法では、もはや成果が出にくくなっています。AI 検索の普及により、検索の仕組み自体が大きく変わろうとしているからです。

1. 検索の多様化への対応 

Google 以外にも YouTube、TikTok、ChatGPT など、ユーザーの情報探索は多様化。単一プラットフォームに依存しない戦略が必要。

2. ブランド力がランキングを左右

Google は他の場所で話題になるブランドを高く評価。AI Overview でも知名度の高いブランドが優先表示される傾向。

3. 需要創出とセットで考える

SEO は検索需要を捉えるもの。SNS やコミュニティで話題を作り、その検索需要を SEO で受け止める流れが重要。

4. 人の心に残るコンテンツが勝つ

AI 生成コンテンツが溢れる中、記憶に残りシェアされるコンテンツが差別化の鍵。読者に気づきや感動を与える内容を。

5. 長期的な関係性の構築 

一回限りの流入ではなく、継続的な関係を重視。「この分野ならこのブランド」という信頼関係が AI 時代の競争優位性。

もっと詳しく SEO 戦略を知るには Ahrefs 公式ブログ「 すぐれた SEO だけではもう通用しない—成果を分けるのは“本物のマーケティング」をご覧ください。

まとめ：LLMO 時代の成功戦略

生成 AI が情報流通の主役となった今、従来のSEO戦略だけでは競争優位性を維持することができません。LLMO は一過性のトレンドではなく、AI 時代の本質的なブランド戦略です。

成功のための 4 つのステップ

  1. 現状把握：Ahrefs ブランドレーダーを活用して、自社の AI 内での可視性を測定
  2. 競合分析：同業他社の LLMO 状況を分析し、自社のポジションを確認
  3. 統合戦略の構築：SEO と LLMO を組み合わせた包括的なデジタルマーケティング戦略を策定
  4. 継続的改善：定期的な戦略の見直しと最適化による LLMO の段階的な向上

データドリブンなアプローチにより、Ahrefs ブランドレーダーを軸として客観的なデータに基づいた LLMO 施策を継続的に実行していくことが、AI時代において選ばれるブランドになるための最も確実な道筋です。

今こそ、LLMO 戦略の構築に着手し、AI 時代のブランド競争で優位に立つための基盤を築く時です。SEO と LLMO の統合アプローチにより、検索エンジンと LLM の両方で選ばれるブランドへと進化させていきましょう。

関連リソース

この記事は 2025 年 7 月時点の情報に基づいて作成されています。LLMO の手法や効果は、AI 技術の進歩とともに継続的に発展していくことが予想されます。

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