AIに自社を推薦させる方法｜LLMO対策の設計ポイントを初心者向けに解説

2026年6月10日

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「検索して、リンクを開いて、自分で調べる」——その面倒な作業をAIが丸ごと肩代わりする時代が、もう始まっています。2026年5月のGoogle I/O（Googleが毎年開く技術発表イベント）で発表された「Information Agents」は、検索の仕組みそのものを変える大きな一手です。この記事では、AIに「おすすめ」として選ばれるサイトになるために——情報の中身を変えなくても、整え方を変えるだけで選ばれる側に回れる理由と、費用ゼロ・今日から始められる具体策をお伝えします。

Information Agentsで検索が変わる

これまでの検索は、自分でリンクを開いて情報を探す「作業」でした。
「近所のイタリアン」と検索すれば10件のリンクが並びます。そこからひとつずつ開いてメニューを見て、口コミを読んで、予約先を探す——全部、自分でやるしかなかったわけです。

Google I/O 2026のキーノートで発表された「Information Agents」は、この流れを根本から変えます。GoogleのAI「Gemini（ジェミニ）」を搭載したこのエージェント（自動で動くAI）は、ユーザーの質問を受け取ると自分で複数のサイトを巡回し、情報を集めて比較した上で回答を返してくれます。

たとえば「週末に家族で泊まれる宿」と聞いたとします。従来なら自分で何件もサイトを開いて調べるところですが、Information Agentsなら空室・口コミ・料金を自動で集めて候補を絞ってくれます。買い物でも同様で、商品スペックやレビューを横断的にチェックして「あなたにはこれが合いそうです」と提案する——極端な話、ユーザーがサイトを訪れる理由そのものが消えかねない変化です。

[図解] 従来の検索フロー（ユーザーが検索→10件のリンクから自分で開く→情報を比較→行動）と、Information Agentsのフロー（ユーザーが質問→Gemini搭載AIが複数サイトを巡回→評判・空席・料金をまとめて回答）を上下に対比

Googleの検索は3段階で進化している

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AIが要約してくれる

Googleの検索画面で、リンクの上にAIの要約が表示されるのを見たことはありますか？
あれが第1段階の「AI Overviews」です。検索結果をAIがまとめてくれるので、リンクを開かなくてもざっくりした答えが分かります。ただし、できるのは「まとめを見せること」だけでした。

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AIと会話しながら調べられる

第2段階が「AI Mode」です。チャットのようにAIと会話しながら情報を深掘りできるモードで、1回の検索では足りない複雑な調べものに向いています。

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AIが勝手に調べて予約まで済ませてくれる

そして第3段階が、今回発表されたInformation Agents。AIがまとめるだけでなく、自分でサイトを巡回して情報を集め、比較し、予約や購入の手配まで代行してくれます。Googleの公式発表では「ただ質問するだけでエージェントを活用できるようにする」と明記されています。

段階が上がるほど、ユーザーがわざわざサイトを訪れる必要がなくなっていきます。
サイトを運営する側にとっては、これまでの検索対策とはまったく違う備えが必要になるわけです。

日本ではいつ始まるか

米国では先行して提供が始まっています。日本への本格展開はまだ正式発表されていませんが、2026年内に順次拡大する見通しです。「まだうちには関係ない」と感じるかもしれませんが、AIに選ばれる準備は、早く始めた人ほど有利です。

AIが「推薦」を組み立てる仕組み

AI検索が広がると、サイトを運営している側に何が起きるのか——そして、あなたのサイトは「選ばれる側」になっているか。
海外の調査では、AI検索の普及で検索経由のクリックが47%減った一方、AIに引用されたサイトでは購買率が5倍に上がったという報告があります。「AIに選ばれるか、選ばれないか」の二極化が始まっています。真ん中がなくなる世界です。

では、AIはどうやって「この会社をおすすめしよう」と決めているのでしょうか。

情報源の優先順位

AIが情報源を選ぶ基準は、突き詰めると3つです。

質問にストレートに答えているか——「営業時間は？」に対して、ページの冒頭で「10時〜19時」と明記してあるかどうか
誰が書いたか分かるか——会社名・著者名・連絡先がページ上にはっきり載っているか
他の情報源と矛盾していないか——サイトの住所とGoogleマップの住所が一致しているか

難しいアルゴリズムの話ではありません。AIは「この情報、信用していいかな？」を機械的にチェックしているだけです。

実はこの3つの基準には土台があります。GoogleにはE-E-A-T（イーイーエーティー）と呼ばれる、ページの信頼度を測るものさしがあります。
Experience（実際にやったことがある人が書いているか）、Expertise（専門知識がある人が書いているか）、Authoritativeness（その分野で認められているか）、Trustworthiness（情報として信頼できるか）——この4つの頭文字を取ったものです。
もともとはGoogleの検索順位を決めるための基準でしたが、Google I/Oの公式発表でもAI検索にそのまま引き継がれることが示されています。つまり、AI向けの特別な裏技があるわけではなく、「信用できる情報を出しているか」が素直に問われているだけです。

選ばれないサイトの共通点

逆に、AIに選ばれないサイトには共通のパターンがあります。

AIの「おすすめ」から外れやすい3パターン

情報がバラバラ
ウェブサイトの住所とGoogleマップの住所が微妙に違う。電話番号が古いまま。AIは複数の場所を照合して裏取りをするので、矛盾がひとつあるだけで「信用できない情報源」と判定されます。
これが最も多い落とし穴ですが、直すのは今日、費用ゼロでできます。

誰が言っているか分からない
会社名も著者名も連絡先もないページ。人間でも「これ誰が書いたの？」と思うページは信用しにくいですよね。AIから見ても同じで、身元が分からないページは情報源として選びません。

答えが見つけにくい構造
「営業時間」を知りたいのに、ページの一番下にやっと書いてある。AIは質問への回答を探しに来るので、冒頭で答えていないと拾いそこねます。
FAQ形式で「Q→A」をセットにしておくだけで、引用される確率はぐっと上がります。AIに自社の情報を正しく伝える方法は別の記事でも詳しく解説しています。

モバイル対応が不十分だったり、最終更新が何年も前のまま放置されていることもマイナスにはなりますが、上の3つに比べればインパクトは小さめです。
まずは「情報の食い違い」「著者不明」「答えが埋もれている」——この3点がないか、自社のサイトを開いてチェックしてみてください。

[比較図] 「AIに選ばれるサイト」と「選ばれないサイト」の3つの違いを左右で対比。左列「選ばれるサイト」（✅住所・電話番号が全媒体で一致、✅会社名・著者名が明記、✅質問への答えが冒頭にある）、右列「選ばれないサイト」（❌サイトとGoogleマップで住所が違う、❌誰が書いたか不明、❌答えがページの途中に埋もれている）

LLMO——AI検索対策の設計図

先ほどの自己診断で出てきた3つのNG——情報のバラつき・著者不明・答えの埋没——を体系的に解決していくこと。業界ではこれをLLMO（Large Language Model Optimization）と呼んでいます。つまり「ChatGPTやGeminiのような生成AIに、自社の情報を正しく拾ってもらうための最適化」です。

SEOが「Google検索で上位に出る」ための対策なら、LLMOは「AIに引用・推薦してもらう」ための対策です。

今やっているSEOは無駄になるのか

新しい技術に聞こえるかもしれませんが、結論から言うと、今やっているSEOは無駄になりません。むしろLLMOはSEOの延長線上にあります。

LLMOはSEOの「代わり」ではなく「延長線」です。SEOへの投資は無駄になりません。

SEOで大切にしてきたこと——ページの構成を分かりやすくする、正確な情報を載せる、信頼されるコンテンツを作る——はAI検索でもそのまま評価されます。先ほど紹介したE-E-A-Tも、もともとはSEOの文脈で生まれた基準がAIに引き継がれたものです。

違いは「誰に向けて整えるか」です。SEOはGoogleの検索アルゴリズム向け、LLMOはAIの言語モデル向け。両方やる必要があるかと聞かれれば、「はい」です。ただし二重の手間がかかるわけではなく、今のSEOの土台にAI向けの整え方を足すだけと考えてください。
具体的には、以下の3つの施策がその「足す部分」にあたります。費用ゼロから順に紹介します。