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結局LLMO対策ってどうしたらいいの?未経験からでもできる最新SEO&構造化データ活用術【実体験レビュー】

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KAMEI RYOSUKE

フロントエンドエンジニア / 元調理師

12年の調理師経験を活かし、30代でWEBエンジニアに転身。現在は沖縄で愛犬のフレンチブルドックと共にフルリモートで開発業務に従事。Web開発やプログラミング学習の記録、エンジニア転職に役立つ書籍レビュー、リモートワークのガジェット紹介、愛犬との暮らしなど、キャリアとライフスタイルに関する情報を発信しています。

活動拠点: 沖縄
スタイル: フルリモート
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結局LLMO対策ってどうしたらいいの?未経験からでもできる最新SEO&構造化データ活用術【実体験レビュー】

はじめまして、元調理師・現フロントエンドエンジニアのKAMEIです。沖縄で愛犬のフレンチブルドッグと共に、フルリモートで開発業務&ブログ運営をしています。

私自身、30代で未経験からWEB業界へ飛び込み、右も左も分からないまま副業ブログをスタートしました。
「SEO対策」と聞いても何から手をつければいいのか…最初は本当に不安だらけ。
そして今は、ChatGPTやGeminiなどAI検索も急拡大して「LLMO(大規模言語モデル最適化)って何?」「これからのSEOはどうなる?」と悩む人も増えていますよね。

そんな僕の実体験をもとに、「初心者でも実践できるLLMO対策」+「Googleにちゃんと認識される構造化データ施策」を、自分自身が検証・体験した成功例と“なぜそうなるのか”の理由まで含めて、分かりやすく解説します。

結論

LLMO時代のSEOで成果を出すコツは、「構造化データ+リアルな体験談+AIに引用されやすい記事設計」にあります。

私自身、Webサイトへ構造化データ(JSON-LD)を導入し、
Googleのリッチリザルトテストで「有効なアイテムを検出」と表示されました。
さらに、AI検索での引用実績もアップし、AIにも人間にも分かりやすい記事構造の重要性を実感しています。

特徴・メリット

1. 実体験×構造化データで、GoogleもAIも納得!

今回はブログ記事を対象にBlogPostingのJSON-LD構造化データを実装しました。

 const articleSchema: ArticleSchema = {  
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": blog.title,
  "description": ${blog.title}の記事詳細ページです,
  "datePublished": blog.publishedAt,
  "dateModified": blog.publishedAt,
  "image": {
    "@type": "ImageObject",
    "url": blog.eyecatch?.url || '/og.png',
    "width": "400",
    "height": "400"
   },
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "KAMEI RYOSUKE",
    "url": "https://github.com/kamei12043025/",
    "image": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": sunny.src,
      "width": "400",
      "height": "400"
     },
   }
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "KAMELOG",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": '/og.png',
      "width": "1200",
      "height": "630"
    }
  },
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": Astro.url.toString()
  }
}

このようにコードを記載することで下記載の画像のようにBlogPostingはリッチリザルト対象なのでテストでしっかり“検出”されました

また構造化データも正しく反映されたようです。

構造化データ実装の効果

  • サイトや記事情報が正しくGoogleに伝わる
  • BlogPosting意外にもFAQやレビュー構造化も追加すればリッチリザルト表示も狙える
  • AIも情報構造を理解しやすくなり、ChatGPTなどでの引用も期待大!

Googleリッチリザルトテストの仕様

  • 公式サイト(参考)
    • FAQ、Product、Review、Recipe、Article、BlogPosting、Eventなどは「リッチリザルト(特別な検索表示)」対象
    • WebSiteやBreadcrumbList、Organizationは「リッチリザルト」には直接反映されない(※ナレッジパネル等、Google側の内部利用)ものもあるので注意が必要です。

2. LLMO記事テンプレで“AI引用される記事”に

僕のブログ記事は、FAQ形式や見出し設計を工夫し、perplexity.aiやGeminiで実際に引用される体験もできました。

何とか表示された感はあるので、他にも対策せねばと思った次第ですが、
AIも“構造が明確な記事”を好むというのは感じました。

LLMOとSEOを同時に狙うなら、「体験談+構造化+明確な見出し」がやっぱり強いと実感しました。

デメリットや注意点

  • 構造化データは書式ミスに注意!
    → GoogleリッチリザルトテストやSearch Consoleで必ず検証。
    → 僕も一度「アイテムが検出されませんでした」と出て焦りましたが、これは「WebSiteなどリッチリザルト非対象」なら正常です。BlogPostingにすればOKでした。
  • AIの引用は100%コントロールできない
    → 最適化してもAIがどう解釈し引用するかは日々変化。成果を焦らず継続するのが大事!
  • 一次情報・体験談が必須
    → 情報の寄せ集めだけではAIにもGoogleにも評価されません。自分の実体験や具体例を盛り込みましょう!

始め方・申し込み手順

  1. LLMO構造化データサンプルコードを使用
  2. 自分のブログ記事内容に合わせて書き換え
  3. Google公式リッチリザルトテストで必ず検証
    • 「有効なアイテムを検出しました」と出ればOK!(※WebSiteタイプだけでは「検出されません」と出るが、これで正常)
    • BlogPostingやFAQなどリッチリザルト対応スキーマを追加すれば、すぐ“合格”を確認できます
    • 僕もこの工程で“問題ないこと”をしっかり確認しました

よくある質問(FAQ形式)

Q. LLMOとは何ですか?

A. LLMO(Large Language Model Optimization)は、ChatGPTやGeminiなどAIによる検索・引用で自分のコンテンツを正しく認識・抽出してもらうための最適化手法です。

Q. LLMO対策で一番大事なことは?

A. AIにも人間にも伝わる「信頼性の高い体験談+明確な構造化データ」が最重要です。

Q. 構造化データはどう書けばいい?

A. JSON-LD形式でWebSite、BlogPosting、FAQ、Reviewなどをマークアップし、Googleリッチリザルトテストで合格したか必ずチェックしましょう。
テストで「有効なアイテムを検出」と表示されればOK。
ちなみにWebSiteタイプのみだと“アイテムが検出されません”と表示されますが、これは“仕様”であってエラーではありません。記事やFAQ、レビューなどリッチリザルト対象を加えれば即検出されます!

Q. SEOとの違いは?

A. 従来SEOはGoogle検索アルゴリズムを意識していましたが、LLMOはAIが情報をどう解釈・引用するかまでを考える点が大きく異なります。

まとめ

今後AI検索やSEOで成果を最大化するには、早めの「LLMO対策」が必須です。
僕も一歩踏み出して、構造化データの実装とテストを徹底したことで、AIからの引用や検索流入UPを実感できました。

まずは「構造化データ」+「体験談型コンテンツ」から一緒に始めてみませんか?

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