調査概要
- 調査名
Webサイトの運用に関するアンケート
- 調査目的
Webサイト運営担当者を対象に、LLMO(大規模言語モデル最適化)に関する認知度、関心度、取り組み状況、重視する要素、および推進上の課題を明らかにすること。
- 調査期間
2025年5月15日~2025年5月28日
- 調査対象
Webサイト運営者 - マーケティング担当者
- 有効回答数
200サンプル
調査結果サマリー
LLMOの認知・関心
「LLMOという言葉を聞いたことがあり、その概念や取り組みにも関心がある」(37.0%)が最も多い。
次いで「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方には強く関心がある」(24.0%)
「LLMOという言葉は知らないし、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方にも今はあまり関心がない」(24.5%)と続く。
全体として、約6割がLLMOや関連課題に関心を示している。
LLMOへの取り組み
「個人的/試験的に取り組んでいる段階である」(25.5%)が最多。
一方で、「必要性をあまり感じておらず、取り組んでいない」(12.0%)、「必要性を一切感じないし、今後取り組むことはない」(12.0%)といった層も一定数存在する。
外注費用
LLMO施策を外注する場合、「100,000円/月〜199,999円/月」(32.89%)の費用を許容する回答が最も多かった。
重視するLLMOの要素
「ユーザーの具体的な質問に対して、簡潔かつ明確な回答をコンテンツ内に含めること(Q&A形式など)」(48.03%)が最も重視されている。
次いで「AIがコンテンツの意図や構造を理解しやすいように、見出しや箇条書きなどを活用し、論理的な階層構造で情報を整理すること」(36.84%)が続く。
LLMO推進の課題
「技術的な理解や、サイト構造/コンテンツ改修などの対応が難しい」(34.87%)が最大の課題として挙げられる。
次いで「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること」(33.55%)、「LLMOに関する最新の情報や実践的な知見がまだ少ない」(28.95%)が続く。
各設問詳細分析
Q1:LLMOの認知度・関心度
Webサイト運営担当者のLLMOに対する認知度と関心度を尋ねたところ、以下のような結果となった。


LLMOという言葉自体の認知度はまだ限定的であるものの、「言葉を聞いたことがあり関心がある」(37.0%)と「言葉は知らないが関連課題に関心がある」(24.0%)を合わせると61.0%に達し、多くの担当者がLLMOやAIによる情報生成・検索の変化に対して問題意識や関心を持っていることがわかる。
一方で、「言葉も知らず関心もない」(24.5%)、「言葉は知っているがあまり関心がない」(14.0%)という層も合計で38.5%存在し、関心度にはばらつきが見られる。
Q2:LLMOへの取り組み状況
検索エンジンのAIによる要約やAIチャットボットなどを意識した、情報の構成やコンテンツ作成、技術的な対応などの取り組み状況については、以下の通りであった。


「個人的/試験的に取り組んでいる段階である」(25.5%)が最も多く、次いで「取り組む必要性を感じており、情報収集や検討を始めている」(18.5%)となっており、多くの担当者がLLMOへの対応を模索し始めている状況が伺える。
本格的に「積極的にチームとして取り組んでいる」(10.5%)、「外注して施策を委託している」(8.0%)という回答はまだ少数派である。 一方で、「必要性は感じるが、まだ何も取り組めていない」(13.5%)という層や、「必要性をあまり感じていない・一切感じない」層も合計24.0%存在し、取り組み状況にも差が見られる。
Q3:LLMO施策の外注許容費用(Q2で1~5のいずれかを選択した方対象、N=152)
LLMOへの取り組みに何らかの形で関与している、または関心を示している回答者(Q2で1~5を選択した152名)に対し、施策を外注する場合の月額許容費用を尋ねた。


最も多かったのは「100,000円/月〜199,999円/月」(32.89%)で、次いで「50,000円/月〜99,999円/月」(28.95%)、「10,000円/月〜49,999円/月」(25.00%)と続く。半数以上が月額10万円未満の費用を想定しており、比較的手頃な価格帯での外注を考えている層が多いことがわかる。
一方で、月額20万円以上を許容する回答は少数派であった。
Q4:LLMOで重要と考える要素(Q2で1~5のいずれかを選択した方対象、N=152、複数回答)
LLMOへの取り組みに関与または関心がある回答者に対し、LLMO(またはそれに類する取り組み)で重要だと考えている要素を尋ねた。


最も重視されているのは「ユーザーの具体的な質問に対して、簡潔かつ明確な回答をコンテンツ内に含めること(Q&A形式など)」(48.03%)であり、AIによる情報収集・要約を意識し、直接的な回答を提供することの重要性が認識されている。
次いで、「AIがコンテンツの意図や構造を理解しやすいように、見出しや箇条書きなどを活用し、論理的な階層構造で情報を整理すること」(36.84%)が多く、コンテンツの構造化も重要な要素と捉えられている。
また、「情報の網羅性や正確性を徹底し、コンテンツの質を高めること」(29.61%)も上位に挙がっており、基本的なコンテンツ品質の重要性も再確認された。
Q5:LLMO推進における課題・障壁 (Q2で1~5のいずれかを選択した方対象、N=152、複数回答)
LLMOへの取り組みに関与または関心がある回答者に対し、LLMO(またはそれに類する取り組み)を進める上で感じている、または懸念される課題や障壁を尋ねた。


最も多くの回答者が課題として挙げたのは「技術的な理解や、サイト構造/コンテンツ改修などの対応が難しい」(34.87%)であった。
次いで、「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること」(33.55%)、「LLMOに関する最新の情報や実践的な知見がまだ少ない」(28.95%)が続き、技術面でのハードルや情報の不足、変化への対応の難しさが主な障壁となっていることが示された。
また、「AIによるコンテンツの誤った解釈や引用、文脈の歪曲により、ブランドイメージや情報の信頼性が損なわれるリスク」(24.34%)も比較的高く、AIの誤動作に対する懸念も大きいことがわかる。
クロス集計分析
LLMOの認知・関心度(Q1)× LLMOへの取り組み状況(Q2)

「LLMOという言葉を聞いたことがあり、その概念や取り組みにも関心がある」層(Q1-2)は、「個人的/試験的に取り組んでいる段階である」(39.2%)、「取り組む必要性を感じており、情報収集や検討を始めている」(25.7%)の割合が高く、関心の高さが具体的な行動に繋がり始めている。
「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方には強く関心がある」層 (Q1-1)は、「積極的にチームとして取り組んでいる」(25.0%)の割合が他の関心層と比較して高い傾向が見られる。これは、LLMOという用語を知らなくても、AI活用全般への意識が高い企業が積極的に動いている可能性を示唆する。
一方、「LLMOという言葉は知っているが、今はあまり関心がない」層 (Q1-4)は、「必要性を一切感じないし、今後取り組むことはない」(64.3%)の割合が突出して高く、関心の低さが取り組みの不実施に直結している。
「LLMOという言葉は知らないし、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方にも今はあまり関心がない」層(Q1-3)は、「必要性をあまり感じておらず、取り組んでいない」(32.7%)の割合が高い。
LLMOの認知・関心度(Q1)× LLMO施策の外注許容費用(Q3)(Q2で1~5の回答者)

「LLMOという言葉を聞いたことがあり、その概念や取り組みにも関心がある」層 (Q1-2)は、「100,000円/月〜199,999円/月」(41.1%)や「50,000円/月〜99,999円/月」(37.0%)といった比較的高めの費用を許容する割合が高い。LLMOへの理解と関心が高い層ほど、投資にも前向きである傾向が見られる。
「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方には強く関心がある」層(Q1-1)や「LLMOという言葉は知らないし、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方にも今はあまり関心がない」層(Q1-3)は、「10,000円/月〜49,999円/月」といった比較的低価格帯の許容度が高い。
LLMOの認知・関心度(Q1)× LLMOで重要と考える要素(Q4)(Q2で1~5の回答者、複数回答)

AIがコンテンツの意図や構造を理解しやすいように、見出しや箇条書きなどを活用し、論理的な階層構造で情報を整理すること
「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関連する課題や今後のWebサイト/コンテンツのあり方には強く関心がある」層 (Q1-1)で特に高く(65.9%)、用語を知らなくてもAIフレンドリーなコンテンツ構造の重要性を認識している。
ユーザーの具体的な質問に対して、簡潔かつ明確な回答をコンテンツ内に含めること(Q&A形式など)
「LLMOという言葉を聞いたことがあり、その概念や取り組みにも関心がある」層(Q1-2)で最も高く (56.2%)、LLMOを具体的に理解している層ほど、直接的な回答の提供を重視している。
構造化マークアップ(Schema.orgなど)を活用し、コンテンツの意味を機械に伝えやすくすること
「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関心がある」層(Q1-1)(34.1%)や、「LLMOという言葉は知っているが、今はあまり関心がない」層(Q1-4)(40.0%)でも一定数おり、技術的な側面への意識が見られる。
LLMOの認知・関心度(Q1)× LLMO推進における課題・障壁(Q5)(Q2で1~5選択者ベース、複数回答)

LLMOに関する最新の情報や実践的な知見がまだ少ない
「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関心がある」層 (Q1-1)(41.5%)や「LLMOという言葉を聞いたことがあり、関心がある」層(Q1-2)(31.5%)で高い。関心があるからこそ、情報の不足をより強く感じている。
技術的な理解や、サイト構造/コンテンツ改修などの対応が難しい
「LLMOという言葉を聞いたことがあり、関心がある」層 (Q1-2)(37.0%)や「LLMOという言葉は知らないし、あまり関心がない」層(Q1-3)(34.4%)でも高い。関心度合いに関わらず、技術的ハードルは共通の課題として認識されている。
検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること
こちらも「LLMOという言葉を聞いたことがあり、関心がある」層(Q1-2)(39.7%) や「LLMOという言葉は初めて聞いたが、関心がある」層(Q1-1)(36.6%)で高い。変化の速さへの対応が課題となっている。
「LLMOという言葉は知っているが、今はあまり関心がない」層(Q1-4)は、「AIによるコンテンツの誤った解釈や引用、文脈の歪曲により、ブランドイメージや情報の信頼性が損なわれるリスク」(60.0%)を特に懸念している。
LLMO関連の取り組み状況(Q2)× LLMOで重要と考える要素(Q4)(Q2で1~5の回答者、複数回答)

「積極的にチームとして取り組んでいる」層(Q2-1)は、多くの項目で他の層より高い割合を示しており、特に「AIがコンテンツの意図や構造を理解しやすいように、見出しや箇条書きなどを活用し、論理的な階層構造で情報を整理すること」(76.2%)、「AIがコンテンツを誤って解釈したり、存在しない情報を生成したり(ハルシネーション)するリスクへの対策」(28.6%)が特徴的。実践を通じて具体的な課題と対策が見えていると考えられる。
「外注して施策を委託している」層 (Q2-2)は、「ユーザーの具体的な質問に対して、簡潔かつ明確な回答をコンテンツ内に含めること(Q&A形式など)」(68.8%)が突出して高い。外注パートナーとの間で、明確な成果指標としてQ&A形式のコンテンツが重視されている可能性がある。
「個人的/試験的に取り組んでいる段階である」層(Q2-3)や 「取り組む必要性を感じており、情報収集や検討を始めている」層(Q2-4)は、「ユーザーの具体的な質問に対して、簡潔かつ明確な回答をコンテンツ内に含めること」(それぞれ51.0%, 51.4%)を重視している。
「必要性は感じるが、まだ何も取り組めていない」層(Q2-5)は、「AIがコンテンツの意図や構造を理解しやすいように、見出しや箇条書きなどを活用し、論理的な階層構造で情報を整理すること」(44.4%)を最も重視しており、取り組み以前の段階としてコンテンツの基本的な構造整理に関心がある様子がうかがえる。
LLMO関連の取り組み状況(Q2)× LLMO推進における課題・障壁(Q5)(Q2で1~5の回答者、複数回答)

「積極的にチームとして取り組んでいる」層(Q2-1)は、「LLMOの効果測定や成果評価の方法が確立されていない」(42.9%)、「LLMOに関する最新の情報や実践的な知見がまだ少ない」(47.6%)、「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること」(42.9%)を課題として挙げる割合が高い。実践しているからこそ、評価方法や情報不足、アルゴリズム変更への対応といった高度な課題に直面している。
「外注して施策を委託している」層(Q2-2)は、「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること」(43.8%)を特に懸念している。外部委託しているが故に、アルゴリズム変更の影響を直接コントロールしにくいという事情があるかもしれない。
「個人的/試験的に取り組んでいる段階である」層(Q2-3)は、「技術的な理解や、サイト構造/コンテンツ改修などの対応が難しい」(43.1%)を最も大きな課題と感じている。
「取り組む必要性を感じており、情報収集や検討を始めている」層 (Q2-4)も、「技術的な理解や、サイト構造/コンテンツ改修などの対応が難しい」(40.5%)、「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更が頻繁に起こる可能性があること」(37.8%)を課題として挙げている。
「必要性は感じるが、まだ何も取り組めていない」層(Q2-5)は、他の取り組み層と比較して「特に課題や懸念は感じていない」(11.1%)の割合がやや高いが、「検索エンジンのAIアルゴリズムや仕様変更」(29.6%)や「技術的な理解」(22.2%)など、全般的な課題を感じている。
考察
今回の調査から、Webサイト運営担当者の間では、LLMOという言葉の認知度はまだ発展途上であるものの、AIによる情報検索やコンテンツ生成の進化に対する関心は総じて高いことが明らかになった。
特に「LLMOという言葉を聞いたことがあり関心がある」層と「言葉は知らないが関連課題に関心がある」層を合わせると過半数を超え、新しい技術動向への関心の高さが窺える。
実際の取り組み状況としては、「個人的/試験的」な段階が最も多く、本格的な導入やチームとしての取り組みはまだ少数派である。これは、LLMOが比較的新しい概念であり、多くの企業が手探りで対応を進めている現状を反映している。
LLMO施策を外注する場合の費用感としては、月額10万円未満を想定する層が半数以上を占めており、特にLLMOへの関心がまだ高まりきっていない層では、低コストでのスモールスタートを望む傾向が見られた。一方で、LLMOへの関心と理解度が高い層は、より高額な費用を許容する傾向にあり、投資対効果への期待感がうかがえる。
LLMOを推進する上で重要視されている要素としては、「ユーザーの具体的な質問への簡潔・明確な回答」や「AIが理解しやすい論理的な情報構造」が上位に挙がった。これは、AIによるコンテンツ解釈とユーザーへの直接的な情報提供という、LLMO時代のコンテンツに求められる二つの側面を的確に捉えていると言える。
一方、推進上の課題としては、「技術的理解や対応の難しさ」「AIアルゴリズムの頻繁な変更」「最新情報や知見の不足」がトップ3を占めた。これらは、新しい技術であるが故の典型的な課題であり、今後、情報共有やノウハウの蓄積が進むことで解消されていく可能性がある。
また、「AIによる誤情報リスク」も懸念されており、コンテンツの信頼性確保が引き続き重要となる。
LLMOへの認知・関心度が高いほど、具体的な取り組みを進めている傾向があり、また、より専門的な課題(効果測定、最新情報の不足など)を認識している。逆に関心度が低い層は、取り組み自体を行っていないか、必要性を感じていない割合が高い。
取り組み状況が進んでいる層ほど、コンテンツの構造化やハルシネーション対策といった具体的な施策を重視し、効果測定や最新情報の不足といった、より実践的な課題に直面している。これは、実際に取り組むことで見えてくる課題の解像度が上がっていることを示唆している。
まとめ
本調査結果は、Webサイト運営においてLLMOへの対応が新たな重要課題として浮上しつつあるものの、その認知、理解、取り組みにはまだばらつきがある現状を示している。多くの担当者が関心を持ち始めている一方で、具体的なノウハウ不足や技術的ハードル、変化の速さへの懸念が、本格的な導入を妨げる要因となっている。
LLMOへの対応は、短期的なSEO対策に留まらず、中長期的な視点でWebサイトの価値を高め、ユーザーとAI双方にとって有益な情報を提供するための本質的な取り組みと捉えるべきである。
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