2025年版：AI検索で指名を増やす「SEO × LLMO対策」チェックリスト
結論：検索エンジン対策（SEO）だけでは、AIの回答面（ChatGPTやGemini、ブラウザAI）で拾われません。
本記事では、AIに要約・引用されやすい構造＝LLMO（大規模言語モデル最適化）を、今日から実装できる順にまとめました。投資・家計管理ジャンルでの運用実例を前提にしています。
なぜ今「LLMO対策」なのか？
AIは「誰向け・何が分かる・結論」を短く抽出し、数値や箇条書き、表、FAQを好みます。つまり、構造化された“答えの形”が用意されている記事が有利。さらに、著者情報・根拠リンク・内部リンクのE-E-A-Tがないと引用されにくいのが実情です。
LLMOチェックリスト（コピーして使える）
- 結論先出し：導入300字以内に「誰向け・何が分かる・結論」。
- 数値・根拠：制度・手数料・税率などは明記。出典リンクを添える。
- 表・箇条書き：比較は表形式、手順は箇条書き。AIに抽出されやすい。
- FAQ 3〜5問：“実務でつまずく質問”を短問短答で。
- 内部リンク3本：①ハブ、②兄弟記事、③CVページ（問い合わせ/LP）。
- 著者情報：実績・方針・注意書き（金融は特に）。
- メタ要約：120〜140字で「対象・結論・独自性」。
- 更新ログ：日付を残して信頼度UP（AIも参照）。
○○キーワードで“勝てる土俵”を作る
ビッグキーワード正面突破は費用対効果が悪い。以下の○○○で「意図の深い読者」を取りに行きます。
- 「新NISA 比較」…時期×イベント掛け合わせ
- 「高配当株 注意点」…近縁比較＋意思決定の後押し
- 「クレカ積立 デメリット」…最新化×リスク訴求
- 「高配当 税引後」…痛点先出しで信頼獲得
内部リンクは“3本固定”で迷わせない
- ハブ：カテゴリの総合解説へ戻す（例：/nisa-hub/）
- 兄弟：比較・代替案へ（例：/qqq-vs-vgt/）
- CV：問い合わせ/無料診断（例：/contact/ or /services/）
各記事の末尾を同じ型にすると、AIがサイト全体構造を学習しやすくなります。
無料チェック（5分で確認）
- 導入に要約150〜200字がある
- 結論→根拠→手順→FAQ→CTAの順で並ぶ
- 表・箇条書きが最低1つずつある
- 内部リンク3本（ハブ/兄弟/CV）が入っている
- 著者情報と更新日が明記されている
よくある質問
SEOだけでも上位表示できれば十分では？
検索面の上位は依然重要ですが、ユーザーの接点がAI回答に拡大しました。SEO×LLMOの二重最適化で獲得面を広げるのが2025年の最適解です。
LLMO対策は記事量産が必要？
量より構造の一貫性が優先。要約・表・FAQ・内部リンクの型を全記事に展開するだけで露出率が上がります。
金融ジャンルで表現の注意点は？
断定回避、リスク明示、出典リンク、税・制度の注記。著者ポリシーをフッターに置くと信頼性が上がります。
無料ミニ診断（先着枠）
記事1本を拝見し、AIに拾われる構造になっているかをチェック。改善の優先順位を具体的に返します。
- 所要：48時間以内
- 内容：要約・見出し・表・FAQ・内部リンクの整備度
- 費用：5万円〜（サイト全体診断/顧問は別途）
※本記事は投資助言ではありません。制度・税制は変更される可能性があるため、最新の公的情報をご確認ください。
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