AIO・LLMO・SEO記事の書き方は変わる？公開前に確認すべき検証範囲

執筆者

國嶋利幸 ｜ 代表取締役・株式会社ORENCH

Webデザイン・LP制作600件超の実績を持ち、D2C・食品・美容・健康領域を中心にランディングページと自社サイトの設計を手がける。市場分析からコンセプト設計、コピー、デザイン、公開後の改善までを一貫して担当。自社でもD2Cブランドを運営し、「作って終わり」ではなく数字が動くまで伴走する制作を行っている。

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専門分野 Webデザイン・LP制作D2Cブランド設計ダイレクトマーケティングAI検索対策

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主な実績

・LP制作600件以上の実績

・D2C・食品・美容・健康領域に特化

・自社D2Cブランドの立ち上げ・運営（薬院酵素ORECO）

・制作から公開後の改善まで一貫支援

本記事は株式会社ORENCH（福岡・Webデザイン／LP制作）が制作しています。

AIOにも、LLMOにも対応してほしい。でもSEOも続けたい。そう言われたとき、記事の作り方をどこまで変えるべきか迷う担当者は少なくないはずです。

この記事では、Googleが公開している資料をもとに、変えなくていいことと、変えるべきことを分けて整理します。

記事の書き方は分けなくていい。変えるのは公開前の検証範囲

先に答えを書きます。AIO・LLMO・SEOのために、記事の書き方を言葉ごとに分ける必要はありません。

Googleの「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」では、Google検索の観点から見ると、生成AI検索向けの最適化もSEOであることに変わりはないと説明しています。AIによる概要やAIモードといった生成AI機能は、Google検索のコアとなるランキングと品質のシステムに根差しているためです。

一方で、生成AIを使って記事を作るようになると、変わることがあります。それは、公開前に確かめる範囲です。本文を読み直すだけでは足りず、検索結果に表示されるメタデータまで照合する必要が出てきます。この記事の後半では、その範囲と手順を具体的に示します。

AIO・LLMO・SEOは「どこで読まれるか」が違う

三つの言葉の違い

• SEO（検索エンジン最適化）：Googleなどの検索結果に、ページが表示されることを目指す取り組み
• AIO：AI検索や生成AIの回答で、情報が参照されることを目指す取り組み。Googleの「AIによる概要」に絞った意味で使われることもある
• LLMO（大規模言語モデル最適化）：ChatGPTやGeminiなど、大規模言語モデルを使ったサービスの回答で、情報が参照されることを目指す取り組み

違いは、記事がどこで読まれ、どこで参照されるかです。どの言葉を使う場合も、出発点は同じ一本の記事です。

AIOという言葉は、二つの意味で使われている

「AIO」は、AI全般への最適化（AI Optimization）を指す場合と、Googleの検索結果に表示される「AIによる概要」への対応を指す場合があります。解説記事の間でも、定義は揃っていません。

記事制作を外部に依頼するときは、「AIO対策をしてほしい」とだけ伝えず、どのサービスの、どの表示を想定しているのかを言葉にして共有しておくと、受け取る側の解釈がずれにくくなります。

Googleが「必要ない」としている作業

生成AI検索をめぐっては、さまざまな対策が紹介されています。そのうちいくつかについて、Googleは同じ資料の中で、Google検索のためには必要ないと明記しています。

llms.txtなどのAI向けファイル

Google検索で表示されるために、llms.txtのようなAI向けのファイルやマークアップを新しく作る必要はありません。Google検索自体がそれらを使わないためです。ほかのサービスのために設置すること自体は問題ないものの、Google検索での表示や順位には影響しないとされています。

本文の細かな分割と、AI向けの書き換え

AIに読ませるために本文を細かく分割したり、AI向けに書き換えたりする必要もありません。読み手にとってわかりやすい構成で書くことが、そのまま出発点になります。

AI専用の構造化データ

生成AI検索に構造化データは必要なく、追加すべき特別なschema.orgのマークアップもありません。ただし、リッチリザルトの対象になるために、SEO全体の一部として構造化データを使うことは推奨されています。

何を足すかより先に、何をしなくていいかがわかると、限られた工数を本当に必要な作業に回せます。

生成AIで調べる読み手が増えたいま、記事の誤りは見逃されにくい

総務省の令和8年版 情報通信白書によると、業務や日常生活で生成AIサービスを使ったことがある人は58.8%でした。

書き手の側でも、生成AIで下書きを作る場面が増えています。ここで注意したいのが、生成AIの出力に事実でない内容が混ざることです。生成AIは事実を調べて取り出しているのではなく、学習したデータをもとに、もっともらしい言葉の並びを作っています。そのため、存在しない調査名や、実在する機関名に存在しない結果を組み合わせた文が、自然な文章の中に紛れ込むことがあります。

実在する名前が使われていると、ひと目では見抜けません。読み手が出典をたどって見つからなければ、その記事だけでなく、発信している会社への信頼が揺らぎます。

先出し出典：書く前に、使ってよい数値と出典を決めておく

先出し出典とは

先出し出典とは、執筆に入る前に、その記事で使ってよい数値と出典を発行元とともに確定させ、それ以外を本文にもメタデータにも書かないと決めた一覧のことです。

書き終えてから出典を探すと、記事に書かれた内容に合わせて出典を当てはめる作業になります。順番を逆にして先に一覧を決めておけば、公開前の作業は、一覧と記事を突き合わせる照合になります。一覧にない数値や出典が見つかれば、削除するか、一覧にあるものに置き換えます。

先出し出典の作り方

1. 記事のテーマに関わる一次資料を集め、発行元のページを実際に開いて存在を確かめる
2. その資料から、記事で使う数値と、記事に書いてよい主張を抜き出す。言い換える場合も、資料にない内容を足さない
3. 数値・主張・出典名・発行元を一覧にして、書き手と確認する担当者で共有する
4. 生成AIに下書きを頼む場合は、一覧の範囲だけで書くよう指示する
5. 書き終えたら、次の検証表に沿って一覧と照合する

出典の名前だけでなく、その資料に「何が書かれているか」まで一覧にしておくことが大切です。実在する資料の名前を挙げながら、資料に書かれていない主張を添えてしまう誤りは、名前の一覧だけでは止められません。

本文の外まで照合する：公開前の検証表

Googleの「生成 AI の利用に関するガイダンス」では、AIで生成したコンテンツは公開前に手動でファクトチェックするよう求めています。その対象には、title要素、メタディスクリプション、構造化データ、画像の代替テキストといったメタデータも含まれます。

これらは検索結果に表示されることがある一方、記事の画面からは見えにくいため、確認が漏れやすい要素です。次の表に沿って、要素ごとに照合します。

照合で一覧にないものが見つかったら、その場で削除するか、一覧にあるものに置き換えます。判断に迷うものは、書かない側に倒します。

ページを増やす前に、読み手の課題が違うかを見る

生成AIを使えば、キーワードの言い回しごとに記事を作り分けることも簡単になりました。しかしGoogleは、ランキングや生成AIの回答を操作することを主な目的として、検索のバリエーションごとにページを作ると、大量生成されたコンテンツの不正使用に関するスパムポリシーに違反しうるとしています。

ページを増やすかどうかは、キーワードの数ではなく、読み手の課題が違うかどうかで決めます。同じ課題を持つ読み手の言い回しの違いであれば、一本の記事で答えられます。

公開後はSearch Consoleで見る

公開後は、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートで、Google検索の生成AI機能でのパフォーマンスを確認できます。数字の動きを見ながら、内容の正確さと、読み手の課題への答え方を見直していきます。

よくある質問

これは法的助言ではありません。最終的な表現の可否は、クライアントの薬事・法務担当または専門家が判断します。