株式会社コンテンシャルでは、AIクローラ―が理解しやすい構造設計を前提とした「大規模言語モデル最適化（LLMO）」を推進しています。従来の検索エンジンとは異なる評価軸を持つAIモデルがますます普及する中、弊社ではサーバーサイドシグナルや内部リンク構造の最適化を通じて、AIによる文脈理解と引用の対象になりやすいコンテンツ設計を行います。
LLMOとは何か
LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやGemini等の大規模言語モデルによる検索・生成環境において、コンテンツをAIが的確に理解し、引用あるいは再提示しやすい状態に最適化する技術的アプローチです。いわゆるGEO（Generative Engine Optimization）やAI SEOとしても知られ、従来のSEOとは異なる構造・文脈・信頼性設計が求められます。
弊社のLLMO提供内容
文脈読み取りに適した構造設計
大規模言語モデルはページ単位ではなく、文脈やセクション構造を理解して抜粋回答を生成します。そのため、見出し設計、FAQ構成、内部リンクによる情報階層の明確化などにより、AIにとって読み取りやすい設計を意識します。
サーバーサイドシグナルの組み込み
AIクローラが巡回する際に取得する技術情報（ページ速度、構造化データ、メタ属性など）を意図的に設計し、AIによる評価精度を高める仕組みをサーバー側に組み込みます。これにより、AI生成コンテンツの候補として優位になる可能性を高めます。
可読性と関連性の両立
単語レベルの最適化ではなく、テーマ一貫性と文脈構造を保ちながら、読みやすくかつAIにとって意味の曖昧性が少ない表現を採用。大規模言語モデルが理解しやすい形式でのテキスト整備を行います。
LLMO導入による価値と差別化
LLMOの導入により、AI検索エコシステム内での可視性（＝AIがコンテンツ引用のベースとして選ぶ可能性）が向上し、トラフィック創出やブランディング効果の期待が生まれます。従来SEOと組み合わせることで、検索結果だけでなくAI生成回答内での掲載機会を獲得できる点が、当社サービスの大きな強みです。
適した企業・Webサイトの例
- AIチャットユーザーからの可視性を高めたい企業
- FAQ形式やHow‑To形式の構造化コンテンツが中心のサイト
- 業界知見・技術情報を提供するポータル媒体
- 競合との差別化を図りたい情報発信系サイト
サービスの流れ（例：簡略版）
- 既存サイトの技術的構造とコンテンツ構成の現状診断
- LLMが理解しやすい文脈設計と構造化データ導入の戦略設計
- サーバーサイドシグナル設計やSchema導入などの技術実装
- 内部リンク設計および文脈トピック最適化の実施
- 提供後のAI可視性・引用状況のモニタリングと改善提案
従来SEOとの統合による付加価値
LLMOは従来型のSEOと融合することで、検索エンジンとAI環境の両方で最適化されたWeb資産を構築可能です。トラフィックはもちろん、AI生成された「回答コンテンツへの掲載」の可能性までを含めた総合的な施策として提案します。