LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPT、Geminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のウェブサイトやコンテンツを情報源として引用・参照されやすくするための最適化手法ですが、その具体的な施策はどんなものだろうか？
- 対象となる生成AIのLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）の特徴を理解し、分析する。
- 生成AIのLLMで重要視される要素を考慮し、対策を練る。
- LLMに対して有効である施策を施す。
具体的には、生成AIがもとにする学習データとなるコンテンツを理解しやすくする。
LLMOの具体的施策
- 情報コンテンツの質と構造を改善する。
E-E-A-Tの準拠（Geminiの場合）: コンテンツの専門性と信頼性を示すために、著者情報や情報ソースを明確にする。
構造化データの導入: AIが情報を理解しやすいように、スキーママークアップ（構造化データ）を実装。これは必須ではない。
AIが理解しやすい文章構造にする。
FAQを充実させ、利用者の利便性に考慮する。 - 情報源としての信頼性向上させる。
Geminiの場合はサイトのドメインオーソリティーであったり、コンテンツ作成者の信頼度を上げる。
信頼度を上げるための施策として、固有名詞や信頼できるサービス、商品名を明記する。
嘘、虚偽をコンテンツとして含まない。
関連：LLMOって何？