🎯 はじめに
生成AIの普及により、「検索される」より「AIに引用される」ことが重要な時代に突入しました。
特に製造業の企業サイトでは、技術情報や製品紹介などの一次情報が多く、AIに好まれる構造や記述方法にすることで、認知・引用されるチャンスがあります。
本記事では、**LLM SEO（Large Language Model Search Engine Optimization）**の基礎と、実際に実践的な構成・コピー例を交えて解説します。
📑 目次
🔍 なぜ今 LLM SEO が必要なのか？
生成AIは、従来の検索ユーザーの代わりに情報を要約し、適切な出典として一次情報サイトを頻繁に引用しています。
例えば「〇〇ケーブルの特徴」など、〇〇株式会社公式サイトで説明された内容がAI回答で要約・引用されることで、ブランドや製品名の認知拡大や問い合わせ増加が起こります
🔁 従来のSEOとの違い
| 指標 | 従来SEO | LLM SEO |
|---|---|---|
| 評価主体 | Googleの検索アルゴリズム | ChatGPTなどの生成AI |
| 重視ポイント | 被リンク数・滞在時間・メタ情報 | 文脈の明確さ・専門用語の統一・FAQ構造 |
| 目的 | 検索上位表示 | AIに事実情報として引用されること |
⭐ LLM SEOで重要な3つの要素
- ブランド名・製品名の明確で一貫した記述
- 要素やFAQで分かりやすく整理された記事構造
- 業界知識の1次情報・専門用語解説と最新事例の公開
🏭 製造業メーカーが実践すべきLLM SEOの具体策
1. Q&A形式の技術記事を作る
✔ 改善例：公式「技術情報」記事をQ&A形式で再編集
Before
- 「〇〇ケーブル」「ケーブルにおけるクロストーク」といった専門コラムが説明形式のみ
- Q&A形式やFAQがページ下部に少ししかない。
After
- 一問一答の導入で、「Q. 〇〇ケーブルの特徴は？」→「A. 〇〇は既存製品である△△比べて伝送帯域が広く…」など、要点を先出し
- 各製品特性や選び方、注意点までカバーしたFAQを各カテゴリごとに明記。
- 例：
- Q. 〇〇の違いは何ですか？
- Q. 10G対応製品にはどんなモデルがありますか？
2. ブランド・製品名を統一して記述
✔ サイト事例：製品情報や事例コンテンツで表記統一
Before
- 「各種ケーブル」「医療用ケーブル」など表記がバラバラ
After
- すべて「〇〇株式会社半導体製品」「〇〇株式会社製〇〇ケーブル」など、ブランド名・型番を明確に記載
- Q&Aや比較表でも製品名・ブランドを統一。
3. 多様な信頼チャネルに配信
✔ サイト事例：他メディア・外部技術解説への転載推奨
Before
- 技術コラムは公式サイト中心。
After
- noteやLinkedIn、展示会レポート、ニュースリリース（例：〇〇製品リリース情報）で情報発信し、
- 外部メディアでも「半導体の基礎知識」など専門記事を展開
4. 構造化・要約・FAQセクションの追加
✔ 製品説明ページ例：「〇〇ケーブル」ページでの構造化
Before
- 仕様や特徴、FAQがページ内で混在し、見出し構造が半端
After
- H2「概要（サマリー）」を冒頭に置き、
- H2「製品特徴」、H2「仕様（一表にまとめる）」、H2「用途事例」、H2「よくあるご質問」と明確に整理
- FAQ例：
- Q. 最大ケーブル長は？
- Q. 医療現場での使用可否は？
5. robots.txtの確認と設定
✔ サイト事例：AI向けrobots.txtの設定推奨
公式サイトのrobots.txtに
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
を追加し、AIクローラーのアクセスを許可。技術情報や製品情報がAI学習対象に確実に含まれるよう対策する
🚀 まとめと今後の展望
- 今後は「検索上位」より「AIに引用される」ことが認知拡大・営業リード獲得のカギ
- 公式の製品名・型番・技術解説をQ&A・表・FAQにして整理・発信
- 自社でしか語れない一次情報を、「FAQ」「活用事例」「多様な配信チャネル」で重層的に公開
- 製造業こそ、公式情報で LLM SEO にリードできる絶好の立場