- LLMOとは
- LLMOとは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に自社サイトの情報を引用・参照してもらうための最適化施策のことです。AIO・GEOと呼ばれることもあります。
こんにちは、Webflow専門家のマサトです。2026年7月に自社サイトをAIでフルリニューアルしたのに合わせて、ブログ全体に「AI検索対策（LLMO）」を一気に実装しました。この記事では、やった施策の全部と、リアルな現状の数字を隠さず公開します。
✓記事の内容
- ChatGPT経由の流入のリアルな数字（年間19万表示のブログの場合）
- LLMに引用されるために実装した施策の全部
- GA4でAI経由の流入を測る方法
先に結論から書きます。「増やせる」とはまだ断言できません。年間19万表示のブログでも、AI経由の流入は約12セッション/月。これが2026年7月時点の正直な現在地です。ただ、LLMに引用されるための仕込みは全部終えました。この記事はその実装記録と、これから効果を測るための方法をまとめたものです。
現状のベースライン｜AI経由は月12セッション
まず数字から。GA4で参照元を見ると、うちのブログのAI経由の流入は約12セッション/月。そのほとんどがChatGPTです。
比較として通常の検索を見てみます。Search Consoleの直近92日で、「webflow」というビッグキーワードで平均3.9位・681クリック/15,084表示。検索流入と比べると、AI経由はまだ誤差みたいな規模なんですよね。
じゃあ無視していいかというと、僕はそうは思っていません。理由は2つあります。
- AI検索は「引用される側」と「されない側」に分かれていく。席の取り合いは早いほうが有利、というのが僕の判断です
- AIに答えを聞いたうえで来る人は、すでに課題がはっきりしている。数は少なくても濃い流入になりうる
それに、AIが回答の中でサイトを紹介しても、リンクがクリックされなければGA4には1セッションも残りません。つまり「12セッション」は氷山の一角かもしれないし、これで全部かもしれない。だからこそ、まず仕込んで、測れる状態を作ることにしました。
LLMに引用されるためにやったこと全部
2026年7月、自社ブログ63記事に対して一括で実装しました。サイト自体もAI（Claude Code）で7日間かけてフルリニューアルしたばかりで、その流れでの実装です。
llms.txt
サイトのルートに置く、AI向けのサイト案内テキストです。「このサイトに何があるか」をLLMが読みやすいMarkdownで整理しておくもので、リニューアル時にsitemapや構造化データと一緒に整備しました。
正直に言うと、llms.txtは主要なAI企業が正式サポートを明言している仕様ではありません（2026年7月時点で僕が調べた範囲では）。ただ、作るコストがほぼゼロなので「入れない理由がない」枠だと考えています。
FAQPage構造化データ
63記事すべてにFAQを追加し、FAQPageのJSON-LDを自動生成する仕組みにしました。記事ごとに手書きするのではなく、記事データに構造化フィールドを持たせて、テンプレート側で「画面に見えるFAQ」と「構造化データ」を同時に出す設計です。
ポイントは、見えるコンテンツと構造化データを必ず一致させること。構造化データだけ入れて本文には無い、という状態はGoogleのガイドラインでも認められていません。
一文定義（キーターム）
各記事の主要な用語に「◯◯とは、◯◯です。」という完結した一文定義を付けました。LLMは回答を組み立てるとき、そのまま引用できる自己完結した一文を拾いやすいと一般的に言われています。人間の読者にとっても、記事の頭で用語の意味がわかるのは普通に親切です。
要点ボックスとSpeakable
記事冒頭に要点を数行でまとめたボックスを置き、Speakableの構造化データも付けました。要点ボックスは「記事を全部読まなくても答えがわかる」形、つまりAIがそのまま抜き出せる形にするためのものです。
土台の整備も同時にやった
施策と同時に、記事の品質そのものも一気に直しました。
- 誤字・表記ゆれの校正: 450件超
- 内容が重複していた記事の統合: 301リダイレクト×3本
- 自社の採点基準でのAIO対応度: 平均47.8点→97.3点
採点は自作の基準（要点・FAQ・定義などの有無を点数化したもの）なので、あくまで社内指標です。ただ実装前の平均47.8点という数字のとおり、AI検索への対応はほぼ手つかずの状態からのスタートでした。
いちばん効くのは一次情報だと思っている
ここまで構造の話をしてきましたが、僕がいちばん重要だと考えているのは一次情報、つまり自分の体験と数字です。
うちのブログには「address 最悪」という検索で平均1.7位・162クリック（92日間）を取っている記事があります。実際に使って感じたことを正直に書いただけの記事です。検索エンジンでもAIでも、「実際にやった人の話」は替えが効きません。LLMOのテクニックは、引用に値する中身があって初めて機能する、というのが僕のスタンスです。
効果測定｜GA4でAI経由の流入を見る方法
施策をやっても測れなければ意味がないので、測り方も書いておきます。
- GA4の「探索」で自由形式レポートを作る
- ディメンションに「セッションの参照元」を追加する
- フィルタで正規表現を使い、chatgpt|perplexity|copilot|gemini のようにAI系ドメインをまとめて拾う
ChatGPT経由のクリックは、参照元が chatgpt.com として記録されます（リンクに utm_source=chatgpt.com が付与されるケースが多いです）。うちの「約12セッション/月」もこの方法で出した数字です。
注意点は、この方法では「ゼロクリックの引用」は測れないこと。AIが回答内でサイト名や内容を紹介しても、クリックされなければ数字には出ません。なのでAI経由セッションと合わせて、社名やサービス名での指名検索の推移も見ておくのがおすすめです。
で、ChatGPT経由の流入は増やせるのか
正直、まだわかりません。実装が終わったのが2026年7月なので、効果が数字に出るのはこれからです。
ただ、確実に言えることが1つあります。「測れる状態で仕込みを終えた」ことです。増えたら何が効いたのか検証できるし、増えなかったら「月19万表示のブログでLLMOをフル実装してもAI流入は増えなかった」という一次情報になります。どっちに転んでも記事になるんですよね。
この実験の経過は、メルマガの連載「AIでブログを伸ばす公開実験」で先出しで報告していきます。続きが気になる方はメルマガへどうぞ。自社サイトのAI検索対策を相談したい方は無料相談で聞いてください。
よくある質問
ChatGPT経由の流入はGA4でどうやって確認できますか？
「探索」の自由形式レポートで「セッションの参照元」をディメンションにし、chatgpt|perplexity|copilot|gemini のような正規表現でフィルタします。ChatGPT経由のクリックは参照元が chatgpt.com として記録されます。
llms.txtを設置すればAIからの流入は増えますか？
効果は保証されていません。主要なAI企業が正式サポートを明言している仕様ではありませんが、設置コストがほぼゼロなので入れておく価値はあると考えています。
AI検索対策（LLMO）で最初にやるべきことは何ですか？
一次情報（自分の体験と数字）を書くことです。FAQや構造化データなどの形式面の施策は、引用に値する中身があって初めて機能します。
AI経由の流入は実際どのくらいありますか？
年間19万表示のWeb春ブログで約12セッション/月です（2026年7月時点）。ほとんどがChatGPT経由で、検索流入と比べるとまだ小さい規模です。ただしAIが回答内で紹介してもクリックされない「ゼロクリック」はこの数字に含まれません。
SEOとLLMOは別々に対策が必要ですか？
土台は共通です。構造化データ・明確な見出し・一次情報はSEOにもLLMOにも効きます。Web春ではFAQPageやSpeakableの構造化データを両対応の施策として63記事に実装しました。
