生成AIの普及により、Webサイトへアクセスせず、AIの回答だけで情報収集を終えるユーザーが増えています。「アクセスが減るなかで、SEO記事やオウンドメディアを続ける意味はあるのか」と悩む企業も少なくありません。

一方、AIが回答を作るためには、参照元となる情報が必要です。AIに自社を正しく認識してもらうという観点でも、企業によるコンテンツ発信の役割は広がっています。

今回は、LLMOコンテンツの制作に携わるコンテンツディレクターに、通常のSEO記事との違いや実際の制作工程、社内に体制がない企業の取り組み方について聞きました。

コンテンツは「集客の入り口」から、AIに自社を理解してもらうための情報源へ

――生成AIの利用が広がるなかで、企業がコンテンツを作る意味や役割は、どのように変わっているのでしょうか？

企業が発信するコンテンツの役割は、検索流入を生み出す入り口だけでなく、AIに参照される情報源へと広がっています。

従来のSEOコンテンツは、検索結果で上位を獲得してユーザーにクリックしてもらい、自社サイトへ来てもらうための入り口としての役割が中心でした。

現在は、ユーザーを自社サイトへ呼び込むだけでなく、AIの回答を通じて自社の情報を届ける役割も加わっています。ユーザーが企業のページを直接訪問しなくても、AIの回答に自社の情報や専門性が反映されれば、新たな接点になり得ます。

AIに参照される機会が増えるほど、どのような情報を、どのような形で発信するかも重要になります。コンテンツは単なる集客の窓口ではなく、AIに自社を正しく理解してもらうための情報データベースに近い役割を持ち始めていると実感しています。

――人に情報を届ける役割に加えて、AIに自社を理解してもらうための情報にもなっているんですね。

そうですね。自社が発信した情報が、そのままAIの回答に使われるとは限りません。情報の見せ方や構造によっては、意図とは異なる形で解釈される可能性もあります。

だからこそ、ただ情報を公開するのではなく、AIに内容を読み取ってもらいやすい形に整えることも大切です。

――アクセス数が減ったことを理由に、オウンドメディアを縮小したり、終了したりする企業もあります。それでも情報発信を続ける意味はありますか？

続ける意味は十分にあります。むしろ、クリックが減る時代だからこそ、継続的な情報発信が欠かせません。

理由の一つは、AIが回答を作る際には参照元となる情報が必要だからです。自社から十分な情報を発信していなければ、AIの回答に自社の意図や専門性が反映される機会が限られます。ユーザーがAIに商品やサービスを相談したときに、自社が選択肢として挙がりにくくなる可能性もあります。

もう一つは、AIへの引用が認知だけで終わらず、その後の指名検索やコンバージョンにつながる可能性があるからです。直接のコンバージョンではなくても、ユーザーの意思決定を後押しするアシストの役割を果たすこともあります。

――つまり、アクセス数が減ったからといって、コンテンツそのものの価値が下がったとは限らないと。

そうですね。アクセス数だけを見ると価値が下がったように見えるかもしれませんが、実際にはコンテンツの役割が広がったことで、見るべき数値や成果の捉え方も変わってきています。

従来は、検索順位やセッション数を中心に、どれだけ自社サイトへ流入を生み出せたかを評価することが一般的でした。一方で、AI検索が広がると、ユーザーが記事を直接訪れなくても、AIの回答を通じて自社の情報に触れるケースが増えていきます。

そのため、今後はAIにどれだけ引用されているか、どのような質問で自社が表示されているかといった指標も確認する必要があります。さらに、AIの回答を通じて自社を知ったユーザーによる指名検索や問い合わせ、コンバージョンの変化なども含めて、コンテンツの成果を捉えることが重要です。

――AI上での接点を考えると、これまでSEO目的で蓄積してきたコラム記事にも、新たな役割が生まれていそうですね。実際、コラム記事はAIの回答にも使われやすいのでしょうか？

引用されやすいです。コラム記事は、特定のテーマについて結論や根拠、関連情報が一つの記事内にまとまっているため、AIが回答を作る際の参照元として活用しやすいからです。

とくにAI Overviewsは、情報収集を目的とした検索で表示されるケースが多く、ユーザーの疑問に体系的に答えるコラム記事とは相性がよいです。

ただし、情報がまとまっていれば何でもよいわけではありません。結論や根拠が明確で、必要な箇所を抜き出しやすく、独自性や信頼性があることが重要です。

――コラム記事を継続的に発信することが、AI上での接点を増やすことにもつながるんですね。一方で、すでに知名度のある企業であれば、発信を続けなくても一定の認知は維持できるようにも思えます。それでも発信を続けたほうがよいのでしょうか？

そうですね。すでに認知を獲得している企業であっても、その状態が維持されるとは限りません。AI上でも継続的に存在感を保つためには、情報発信を続ける必要があります。

たとえば、ユーザーがAIに「どのサービスがおすすめですか」と質問した際に、自社が候補として挙がらず、これまで意識していなかった競合が紹介されることもありますよね。

AI上での存在感は、企業やドメインの知名度だけで決まるものではありません。自社より規模の小さい企業であっても、質の高い情報を継続的に発信すれば、検索結果やAIの回答で存在感を高められます。

SEOで上位表示されても、AIに引用されるとは限らない

――SEOで上位表示される記事と、AIに引用される記事には、どのような違いがありますか？

大きな違いは、情報の示し方です。

SEO記事では、検索意図に沿って、ユーザーが必要な情報を理解しやすい形で伝えることが重要です。AIに引用される記事では、そうした観点に加えて、AIが必要な情報を見つけ、回答の根拠として抜き出しやすい形に整える必要があります。

たとえば、質問に対する結論が明確に書かれているか、数字や調査結果、法律などの根拠が示されているか、情報源が明記されているかといった点です。ほかの記事にはない一次情報や、その企業ならではの知見が含まれているかも重要になります。

SEOで上位表示されている記事であっても、結論が曖昧だったり、根拠となる情報が見つけにくかったりすると、AIが回答の根拠として扱いにくい場合があります。

――引用されるのは、企業や専門メディアが発信した記事だけではないのでしょうか？

そうとは限りません。実際にさまざまなキーワードで確認すると、noteなどに書かれた個人の経験が、AIの回答内で参照されているケースもあります。

その理由の一つとして、実際に経験したことや、独自に調査した結果が含まれている点が考えられます。既存の記事を調べれば書ける一般的な情報とは異なり、書き手にしか出せない情報だからです。

こうした情報は、AIが回答を作るうえでも、一次情報として参照する価値があると判断されている可能性があります。

――つまり、ほかの記事に書かれている情報を広く集めて、文章量を増やすだけでは足りないと。

そうですね。情報量を増やすこと自体が目的ではありません。どの情報に根拠があり、何がその企業や書き手ならではの情報なのかが重要です。

AIに引用される記事を目指すのであれば、情報の明確さや信頼性に加えて、独自の経験やデータ、専門的な見解をどのように盛り込むかまで考える必要があります。

――独自性が重要となると、AIに記事を書かせるだけでは不十分なのでしょうか？

AIが書いたからといって、AIに引用されやすい記事になるとは限りません。

生成AIが出力する文章は、ユーザーの質問に対する一つの回答です。その情報が正確か、記事として十分な根拠があるか、AIが引用しやすい構造になっているかまでは保証されません。

AIで一般的な情報をまとめただけの記事を公開しても、ほかに根拠が明確で信頼性の高い情報があれば、そちらが参照される可能性があります。

――制作の効率化には活用できても、記事として公開できるかどうかの判断まで任せるものではないんですね。

そうですね。AIを使って情報を整理したり、文章のたたき台を作ったりすることで、制作を効率化できます。

ただし、情報が正確かを確認し、読み取りやすい形に整え、公開して問題のない内容かを判断するのは人間です。企業として発信する以上、誤った情報や根拠のない内容が含まれていないかも確認しなければなりません。

生成AIは進化を続けていますが、ハルシネーションが完全になくなったわけではありません。AIの出力をそのまま信じて発信するのではなく、人が内容を検証し、その企業にしか出せない情報を加えることが重要です。

LLMO記事は、公開前の分析から公開後の検証までを設計する

――通常のSEO記事と比べて、LLMOを意識した記事では、制作工程のどこが変わるのでしょうか？

制作前には、ユーザーがAIにどのような質問をしているのかを調べ、プロンプトごとの回答内容や、自社・競合の表示状況を確認します。そのうえで、どのような情報を記事に盛り込むべきかを考えていきます。

記事を作る際は、必要な情報をできるだけ明確に伝えることも意識しています。たとえば、見出しに質問への回答を含めたり、結論を先に示したり、長い説明を箇条書きや表に分けたりします。

AIが記事内から必要な情報を見つけ、結論と根拠の関係を把握しやすい構造にすることが重要です。実際に、回答が明確にまとまった部分が、AIの回答に引用されるケースもあります。

――記事を設計する際は、想定するユーザーや利用場面も細かく設定するのでしょうか？

設定します。従来の記事では、「サービスのメリット」のように、比較的広い対象へ向けて説明することも多くありました。

一方、AIの利用者は、「自社はこの規模で、このような課題を抱えているが、どのサービスが合うか」のように、細かな条件を付けて質問します。そのため、記事側でも「どのような人に向いているのか」「どの規模の企業に適しているのか」「特定の状況ではどちらを選ぶべきか」といった情報まで具体化する必要があります。

FAQを作る際も、単純な用語解説だけではなく、「このような場合はどうすればよいですか」「この条件に当てはまる場合はどれを選ぶべきですか」といった、具体的な状況を想定した質問を盛り込むことがあります。

――AIへの質問は、検索キーワードよりも条件が細かくなりやすいんですね。SEOで培ってきたユーザーニーズの分析も生かせそうです。

そうですね。SEO記事では、検索キーワードから、ユーザーが何を知りたいのか、どのような状況にいるのかを考えてきました。

LLMOでは、キーワードだけでなく、AIに入力されるプロンプトも分析します。ただ、ユーザーが抱えているニーズを読み取り、そのニーズを満たす情報を考えるという根本は変わりません。

SEOコンテンツの制作を通じてユーザーニーズを分析してきた経験があるからこそ、プロンプトからも、ユーザーが求めている情報や適切な伝え方を考えられます。

――ユーザーの状況に合わせて情報を具体化したうえで、その企業ならではの一次情報も加えていくと。

はい。一次情報の取り入れ方には、取材やインタビュー、アンケート、独自調査、専門家による監修などがあります。企業側が保有している顧客データや社内の知見、サービス提供を通じて蓄積した情報も、その企業にしか出せない一次情報です。

実際の制作では、企業側が持っている情報を棚卸しし、記事に活用できるデータや知見がないかを確認します。そのうえで、必要に応じて取材記事や調査記事など、その企業だからこそ作れるコンテンツを企画します。

――自社では、何が一次情報になるのか気づきにくいこともありそうですね。

そう思います。日常的に扱っている顧客からの相談や社内データは、企業側にとっては当たり前でも、ユーザーやAIにとっては価値のある情報かもしれません。

LLMOコンサルティングでは、企業が保有している情報を整理し、どの情報をどのようなコンテンツに落とし込むべきかまで一緒に考えています。

――記事を公開したあとは、どのように成果を検証しているのでしょうか？

AIへの引用状況や表示状況、指名検索数、AI経由のコンバージョンなどを確認します。AIから流入したユーザーのエンゲージメントや、どの生成AIからアクセスされているかを見ることもあります。

また、どのような質問に対して自社が表示・引用されているか、記事の公開後にAI上での可視性がどう変化したかも確認します。

――その分析にAKARUMIを活用しているんですね。

そうですね。AKARUMIでは、登録したプロンプトに対して、自社がどのように表示・引用されているかを確認できます。競合との違いやプロンプトごとの状況も確認できるため、自社がAI上でどのように扱われているのかを把握しやすくなります。

記事を作る前には、AKARUMIでプロンプトや競合の表示状況を分析し、その結果を企画や構成に反映します。公開後は引用状況の変化を確認し、どの情報を追加するべきか、どの構成を改善するべきかを検討します。

――AKARUMIで現状を可視化し、そのデータをもとに改善を重ねていくと。

そうですね。ただ記事を制作するだけでは、どの施策が成果につながったのかを判断できません。制作前の分析から公開後の検証までを一つのサイクルとして回すことが大切です。

AKARUMIで現状や変化を可視化し、LLMOコンサルティングを通じて改善の優先順位や具体的な施策へ落とし込むことで、継続的にコンテンツの成果を高められます。

すべてを内製しなくても、LLMOに取り組む体制はつくれる

――LLMOコンテンツは、企業が社内で制作・運用することもできますか？

必要な条件がそろっていれば、内製も可能だと思います。

たとえば、社内で一次情報を集める体制があり、SEOやコンテンツ制作の基礎知識を持つ人がいて、AIの回答を継続的にモニタリングできる場合です。

一方で、こうした知識や体制が十分でなければ、記事を作ることはできても、成果を確認しながら運用を続けるのは難しくなります。LLMOでは、記事制作だけでなく、プロンプトの分析や情報設計、公開後の検証まで必要だからです。

制作担当者を決めるだけではなく、一次情報を集める仕組みや、公開後の数値を確認して改善する体制も欠かせません。

――社内にリソースやノウハウがない場合は、外部支援を利用したほうがよいのでしょうか？

外部の支援会社を活用するのも現実的な選択肢です。

外部支援では、最新の動向を踏まえた企画や記事設計、制作、公開後のモニタリングまで任せられます。AKARUMIで可視化したデータをもとに、どのテーマを優先するか、どの情報を補うかといった判断を支援することも可能です。

ただし、すべてを支援会社だけで完結させるのではなく、企業側の協力も必要です。企業が保有する独自のデータや顧客の声、サービスに関する知見は、その企業にしか出せない情報だからです。

――企業側が一次情報を出し、支援会社が記事として設計するという役割分担ですね。

その形が現実的だと思います。企業側には一次情報を提供してもらい、支援会社がその情報を整理し、AIにもユーザーにも伝わりやすいコンテンツへ落とし込みます。公開後の検証や改善まで伴走することも可能です。

LLMOコンサルティングでは、単に記事を制作するだけでなく、現在の課題を整理し、どのような情報を発信するべきか、どのような体制で運用するべきかまで支援します。

――LLMOに取り組むべきか迷っている企業へ、最後にメッセージをお願いします。

SEOにはすでに多くの知見が蓄積されていますが、LLMOはまだ変化が大きく、何から始めればよいのか分からない企業も多いと思います。

ただ、今後もオウンドメディアやコンテンツマーケティングを続けるのであれば、LLMOを避けて通ることは難しくなります。まずは、自社のコンテンツがどのようなプロンプトで表示・引用されているのか、競合と比べて何が不足しているのかを把握することが大切です。

最初からすべてを内製する必要はありません。AKARUMIで現状を可視化し、自社だけでは判断しにくい部分は、LLMOコンサルティングを通じて専門家と整理しながら進める方法もあります。

自社の現在地を把握し、優先度の高い施策から取り組むことが、LLMO時代のコンテンツ制作における第一歩です。