この記事を読んでいるあなたは、
- LLMO対策によってECサイトの売上がUPする理由を知りたい
- ECサイトのLLMO対策の具体的な施策について知りたい
- ECサイトのLLMO対策の注意点について知りたい
このように考えているかもしれません。
この記事では、そんなあなたに「ECサイトのLLMO対策の重要性や具体的な施策、注意点」について解説します。
LLMOとは
LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、ChatGPTなどの生成AIがWebコンテンツを認識して回答を生成する際に、自社サイトがより適切に参照されるよう最適化を行う取り組みのことです。
LLMOは、AIの回答に自社のWebサイトURLや社名が引用される回数を増やして流入数を伸ばし、ブランド名やサービス名の言及を増やして認知度を高めることを狙いとしています。
LLMOとSEOの違い
LLMOとSEOは、最適化の対象と目的に大きな違いがあります。
SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解して、検索上位表示を目指します。
一方でLLMOは、AIモデルが学習・参照する情報や信頼できるソースとして認識されることを目指し、AIの回答に自社が引用されることを目指します。
SEOは「検索結果に表示されること」を重視する一方、LLMOは「AIの回答の中で引用されること」を重視しており、AI検索が普及する今、両者をバランス良く取り入れることが欠かせません。
ECサイトにLLMOが重要な理由
AI検索やAI要約から商品を探すユーザーの増加により、ECサイトでもAI最適化への対応が急務となっています。
現在、EC業界でのLLMO導入はまだ進んでおらず、競合他社に先駆けて取り組むことで大きなアドバンテージを得られます。
商品レビューや比較記事がAIに引用されやすい傾向にあるため、ECサイトにとってLLMO対策は売上向上に直結する大切な取り組みと言えるでしょう。
AI検索やAI要約から商品を探すユーザーが増えているから
ECサイトでも、平均月間トラフィックの0.12%、訪問者の0.17%がAI経由と言われています。
つまり、1000人が訪れるとそのうち1〜2人はAI検索から来ている計算になります。
なお、AI検索「Perplexity」の結果画面で引用元をクリックするとサイト流入が確認できますが、実際にAI検索で検索された回数はサイト流入数よりかなり多いと考えられます。
ECサイトの売上を伸ばすためにも、AI検索への対応は避けて通れない課題と言えるでしょう。
EC業界でLLMOの導入がまだ進んでいないから
多くのECサイトでは、まだLLMO対策が本格的に導入されていないため、早期に取り組むことで競合他社に対して大きな優位性を築けます。
この機会に先行してLLMO対策を実施することで、AI検索結果での露出機会が増えて、新規顧客の獲得や売上向上につなげることが可能になります。
業界全体でLLMOが普及する前に、自社の商品情報をAIに認識されやすい形で整備しておくことが大切です。
レビューや比較記事がAIに引用されやすくなっているから
AIは信頼性の高い情報源として、実際のユーザーレビューや詳細な商品比較記事を、優先的に引用する傾向があります。
特に、「おすすめ商品」「価格比較」「使用感レビュー」などのコンテンツは、AIがユーザーの質問に回答する際に参照することが多く、これらのコンテンツを充実させることでAIを通じた間接的な商品紹介の機会を増やせます。
ECサイトのためのLLMO施策8選
ECサイトのLLMO施策では、AIが理解しやすい形での情報整備をすることが大切です。
構造化データの実装から価格・在庫情報の統一表記まで、8つの具体的な施策を体系的に実施することで、AI検索での露出を大幅に増やすことができるでしょう。
これらの施策は相互に補い合う関係にあるため、優先順位を付けて段階的に導入することをおすすめします。
商品情報を構造化データで整備する
商品情報を記載する際は、JSON-LD形式の構造化データを活用して、商品名・価格・在庫状況・レビュー評価などの情報をAIが読み取りやすい形で記述しましょう。
構造化データは検索エンジンだけでなく、生成AIが商品情報を正確に理解するための大切な手がかりとなるため、schema.orgの商品スキーマに準拠した形で実装することが肝心です。
特に価格、在庫状況、配送情報、レビュースコアなどのデータを構造化することで、AIが商品の魅力や購入条件を適切に伝えやすくなります。
なお、実装後はGoogle の構造化データテストツールで正常に認識されているかを確認し、継続的にメンテナンスを行うことが大切です。
FAQ形式で配送・返品・決済方法を整理する
配送料、返品条件、決済方法などの情報を質問と回答の形で整理して掲載することも大切です。
「送料はいくらですか？」「返品はできますか？」といった具体的な質問形式にすることで、AIが類似の質問を受けた際に適切な回答を提供しやすくなります。
FAQ形式の情報は検索ユーザーの不安を解消し、購買意欲を高める効果もあるため、商品ページやサービス案内ページに配置しましょう。
商品比較やランキングページを充実させる
機能・価格・評価などの観点から詳細に比較し、客観的なランキング形式で紹介するページを作成しましょう。
AIは、比較情報や順位付けされた情報を非常に重要視するため、「〇〇部門第1位」「価格帯別おすすめ商品」といったランキング形式のコンテンツは引用されやすいです。
商品の特徴、価格、レビュー評価、おすすめポイントなどを分かりやすく整理し、ユーザーが商品選びで迷った際にAIが参照できるまとまった情報を提供することが大切です。
レビューや体験談を見出し付きで掲載する
実際の購入者によるレビューや使用体験談を見出し付きで構成し、AIが内容を理解しやすい形で掲載しましょう。
購入者の生の声による評価は信頼性が高く、AIが商品の特徴や評判を紹介する際に大切な情報源となります。
写真付きのレビューや具体的な使用場面を記述したレビューは、より詳細な商品情報として活用されやすいため、潜在顧客の購買決定を後押しする効果も期待できるでしょう。
定期的にレビューを収集し、商品改善にも活用することで、継続的な品質向上につなげられます。
季節性やセール情報を記事化して更新する
季節商品の特集記事や期間限定セールの詳細情報を定期的に更新し、タイムリーな情報をAIが参照できる状態を維持しましょう。
「春のおすすめコーデ」「夏祭り特集」「年末セール商品一覧」など、時期に応じた商品紹介記事を作成することで、季節性のある検索クエリに対してAIが適切な商品を紹介しやすくなります。
セールの情報は、開始日時、終了日時、割引率、対象商品などの具体的な情報を明記し、ユーザーにとって有益な最新情報を継続的に提供することが大切です。
これらの情報更新を行うことで、サイト情報の最新性を保つことができ、検索エンジンからの評価向上にもつながります。
ブランドやショップの信頼性を示すページを整える
ブランドやショップの創業年、実績、受賞歴、メディア掲載履歴の記載を充実させ、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）を強化しましょう。
AIは情報の信頼性を重視するため、運営者の専門性や実績が明確に示されているサイトの情報を、優先的に引用する傾向があります。
会社概要や代表者プロフィール、事業実績、お客様の声などを具体的な数値や事実とともに掲載したり、第三者による客観的な評価を積極的に紹介したりすることで、AIからの信頼度を高めることができます。
ECサイトのカテゴリページを質問形式で再構成する
ECサイトのカテゴリページを、ユーザーの購買理由や悩みに基づいた質問形式で再構成しましょう。
「プレゼントにおすすめの商品は？」「初心者向けの商品はどれ？」「予算1万円以内で買える商品は？」といった質問形式のカテゴリを設けることで、AIが類似の質問を受けた際に適切な商品群を紹介しやすくなります。
なぜその商品がおすすめなのか理由も併記し、ユーザーの購買意欲を高める情報も含めることが有効です。
上記を行うことで、従来の商品検索では見つけにくかった潜在ニーズにも対応できるようになります。
AIに読み取られやすい価格・在庫・特徴を統一表記する
商品の価格表記、在庫状況、主要な特徴について、サイト全体で統一されたフォーマットを使用しましょう。
「税込価格：○○円」「在庫状況：◯個」「サイズ：縦○cm×横○cm×高さ○cm」といった具体的で一貫した表記にすることで、AIが商品情報を正確に読み取り、ユーザーの質問に対して正確な情報を提供できるようになります。
「ポイント1：○○」「特徴：△△」といった統一されたフォーマットで記載し、情報の可読性を向上させることで、AIによる回答に引用されやすくなります。
ECサイトのLLMOを始める際の注意点
ECサイトのLLMOを行うにあたり、実際のユーザーにとって読みにくい内容になることを避ける必要があります。
正確性と自然さのバランスを保ちながら、メーカー公式サイトなどの一次情報に基づいた信頼できる情報提供を心がけることが大切です。
また、過度なキーワード詰め込みや、不自然な文章構成は評価を下げる可能性があるため注意しましょう。
過度なキーワード最適化で商品説明の自然さを損なわない
不自然にキーワードを多用すると、商品説明が読みにくくなり、ユーザー体験を損なってしまいます。
自然な日本語での商品紹介を心がけ、ユーザーが実際に読んで理解しやすい文章構成を優先しましょう。
キーワードは、商品の特徴や魅力を伝える過程で自然に含まれるものであり、無理に詰め込む必要はありません。
AIは文脈を理解する能力が高いため、自然で分かりやすい説明文の方が、結果的にAIにも評価されやすくなります。
メーカー公式や一次情報に基づいた正確性を優先する
メーカー公式サイトやカタログなどの信頼できる一次情報を基に作成し、推測や憶測による記述は避けましょう。
AIは情報の正確性と信頼性を重視するため、出典が明確で事実に基づいた情報を優先的に引用します。
特に商品の仕様、価格、機能については、必ず公式情報を確認してから掲載し、情報に変更があった場合は速やかに更新することで、常に正確な情報を提供できる体制を整えることが大切です。
間違った情報を掲載すると、AIが誤った情報を拡散する可能性もあるため、情報の正確性には細心の注意を払う必要があります。
ユーザー視点で読みやすい言い回しに統一する
商品情報は、一般消費者にとって分かりやすい言い回しで記載することが大切です。
AIも人間が理解しやすい自然な表現を好む傾向にあります。
難しい用語には説明を加えたり、具体例を示したりすることで、より多くの人に理解される内容となるよう注意しましょう。
ECサイトのLLMOに困ったらまずはプロに相談しましょう
社内でのリソース確保が難しい場合は、専門家に相談することをおすすめします。
AI検索の動向は急速に変化しており、最新のトレンドやアルゴリズムの変更に対応するためには専門的な知見が不可欠です。
また、ECサイト特有の商品情報管理や構造化データの実装については、経験豊富なプロフェッショナルのサポートを受けることで、効率的かつ効果的にLLMO対策を推進できます。
なお、TRILIA株式会社ではメディア運営で培った知見をもとに、LLMOを含むマーケティング支援を行っています。
LLMOの導入をご検討中の方は、ぜひ下記からお気軽にお問い合わせください。
ECサイトのLLMOについてよくある質問
ECサイトのLLMOに関するよくある質問について、実務的な観点から詳しく回答します。
初心者の方でも理解しやすいよう、具体的な手順や目安となる数値、効果測定の方法などを含めて解説していきます。
ECサイトのLLMOは何から始めればいいですか？
まず、商品情報の構造化データ実装から始めることをおすすめします。
JSON-LD形式でschema.orgの商品スキーマに準拠した形で、商品名・価格・在庫状況・レビュー評価などの基本情報を構造化することで、AIが商品を正確に認識できるようになります。
よくある質問をFAQ形式で整理し、配送・返品・決済に関する情報をユーザーが理解しやすい形で掲載します。
これらの基礎的な施策を実施した後に、レビュー収集の強化や比較ページの充実といった応用的な取り組みに進むことで、段階的にLLMO効果を高められます。
どんな情報がAIに引用されやすいですか？
具体的な数値データや、客観的な比較情報を含んだ商品情報が引用されやすい傾向にあります。
「サイズ：幅30cm×奥行20cm×高さ15cm」「重量：2.5kg」「電力消費量：50W」といった具体的な仕様や、「同価格帯の他社製品と比較して30%軽量」「レビュー平均評価4.2点（250件中）」などの客観的なデータが豊富に含まれている情報です。
また、実際の使用者によるレビューや、購入理由・使用場面が具体的に記述された体験談も、AIが商品の特徴を理解する上で大切な情報源として活用されています。
情報の信頼性を示すため、データの出典や調査方法も併記することが効果的です。
LLMOの効果はどのくらいで表れますか？
実施開始から1～2ヶ月程度で効果が現れ始めることが多いです。
構造化データの実装やFAQページの作成といった基本的な施策については、実施から1～2ヶ月程度で効果が現れるケースが少なくありません。
一方、レビュー収集の強化やコンテンツの充実といった中長期的な取り組みについては、3～6ヶ月程度の期間を見込んでおく必要があります。
効果測定については、AI検索での言及回数や引用回数の増加、問い合わせ内容の変化、商品ページの滞在時間の向上などを指標として定期的にモニタリングすることが大切です。
また、AIの学習や検索アルゴリズムの変更により、効果の現れ方が変わる可能性もあるため、継続的な改善と最適化を行うことで、長期的な成果実現が期待できます。
ECサイトのLLMOの重要性や具体的な施策、注意点まとめ
ECサイトにおけるLLMOは、AI検索時代の到来により今後ますます重要性を増していく施策です。
全Webサイトの半分以上がAI経由のトラフィックと確認されている現状を踏まえ、構造化データの実装からレビュー強化まで8つの具体的施策を段階的に導入することで、競合他社に先駆けてAI検索での露出機会の獲得が期待できます。
LLMOの導入を検討中のご担当者様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
