LLMと従来の検索アルゴリズム：SEO担当者が知っておくべきこと

イントロ

検索はもはや10個の青いリンクで定義されるものではない。そして1998年にGoogleが登場して以来初めて、情報の取得を支える中核的な仕組みが変化しつつある。

何十年もの間、SEOは次のような従来のランキングシステムを中心に展開してきた：

• Googleのページランク

• ペンギン、パンダ、ハミングバード

• コアウェブバイタル

• セマンティックインデックス

• ナレッジグラフの関係性

これらのシステムは今も存在し、重要性を保っているが、今や全く異なるエンジンに影を薄められている。

大規模言語モデル（LLM）。

ChatGPT Search、Perplexity、Gemini、Bing Copilotといったプラットフォームは、従来の意味での検索エンジンではない。これらはページをランク付けするのではなく情報を統合する「回答エンジン」だ。ランキングシグナルではなく、ニューラルネットワーク、埋め込み表現、学習された意味的関係に依存している。

SEO担当者にとって、LLMと従来型検索の違いを理解することは今や最重要課題です。両システムは動作様式が異なり、評価対象となるシグナルも異なり、提供する結果もますます異なってきています。

本ガイドでは、これらのシステムがどのように異なるのか、そして両方の世界で可視性を維持するためにSEO担当者が何をすべきかを具体的に解説します。

根本的な違い：検索（Retrieval）と生成（Generation）

従来の検索は検索システムです。 LLMは生成システムです。

従来の検索

→ 文書を検索 → 順位付け → リンクを表示

LLM

→ クエリを理解する → 文脈を抽出する → 直接的な回答を生成する → 必要に応じて出典を明記する

この変化はすべてを変える——可視性の決定方法から権威性の測定方法まで。

従来の検索アルゴリズムの仕組み

Googleなどの従来の検索エンジンは、エンジニアリングとランキングシグナルに基づくパイプラインに従います。

1. クローリング

ボットがURLを発見し、コンテンツを保存する。

2. インデックス化

コンテンツはトークン化され、分類され、エンティティにリンクされます。

3. 検索

以下のような要素を用いて一致する文書が見つかります：

• キーワード

• 意図一致

• セマンティック関連性

4. ランキング

Googleは数百のシグナルを活用し、以下を含みます：

権威性シグナル

• バックリンク

• ドメインの年齢

• トピックの権威性

コンテンツシグナル

• EEAT

• 意味的明瞭性

• キーワードの使用

• ページ構造

経験シグナル

• ページ速度

• モバイル対応

• コアウェブバイタル

エンゲージメントシグナル

• クリック率

• 直帰率

• 滞在時間

従来のSEOは、これらのシグナルに影響を与えることを基盤としています。

Ranktracker ツール（Rank Tracker、Web Audit、Backlink Checker、Keyword Finder）は、この検索システムを基盤に設計されており、検索エンジンがページをどのように解釈し順位付けするかを正確に可視化します。

LLMベースの検索の仕組み

LLM検索は全く異なります。ページを評価する代わりに、意味を評価します。

その処理の流れは以下の通りです：

1. クエリ理解

LLMは意図、含意、ユーザーの文脈を解釈します。

2. 情報検索（RAG）

ソースを取得するシステム（Perplexity）もあれば、埋め込みを使用するシステム（ChatGPT Search）もあります。

3. 推論

モデル：

• 情報源を比較

• 合意点を特定

• ノイズを除去

• 概念を整理する

4. 回答生成

LLMはランク付けされたリストではなく、知識を融合した合成回答を生成する。

5. 引用選択

システムは以下に基づいて引用元を決定します：

• 明瞭さ

• 事実の一貫性

• 機械可読性

• 構造化データ

• 権威性

• エンティティ強度

• 検索関連性

ここでAIO（AI最適化）とGEO（生成型エンジン最適化）が不可欠となる——機械がコンテンツを解釈する（ランク付けしない）ためである。

SEO担当者が理解すべき重要な相違点

従来のSEOとLLMによる可視化には、異なる最適化戦略が必要です。以下に、チームが習得すべき重要な相違点を示します。

1. キーワード vs エンティティ

従来の検索:

キーワードは依然重要——特にクエリ、URL、タイトル、見出しとの一致において。

LLM検索:

エンティティの方がはるかに重要です。

モデルの優先順位:

• ブランド

• 製品

• 概念

• 人物

• 関係

LLMは「キーワード密度で順位付け」しません。 概念的な明瞭さを通じて推論します。

SEO担当者がすべきこと：

• エンティティの一貫性を強化する

• 構造化データを活用する

• 意味的クラスターを構築する

• エンティティのシグナルを弱める同義語を避ける

• ページ間で一貫した命名規則を使用する

RanktrackerのSERPチェッカーはここで特に有用です。Googleがトピックに関連付けるエンティティを明らかにし、LLMが同じトピックをどう解釈するかを形作る手助けをします。

2. ランキングシグナル vs トレーニングシグナル

従来の検索:

ページは以下に基づいて順位付けされる:

• バックリンク

• EEAT

• コンテンツの関連性

• ユーザーエンゲージメント

LLM検索:

LLMが依存する要素:

• トレーニングデータから学習したパターン

• 埋め込み

• 事実に基づく合意

• 権威クラスター

• 高品質な文脈におけるブランド露出頻度

• 情報源間の一貫性

Googleのランキングがページを対象とするのに対し、LLMの可視性はパターンを対象とする。

SEO担当者が行うべきこと:

• 古い情報の削除

• 矛盾する事実の排除

• 複数ページで同一のストーリーを強化

• 著者の一貫性を維持する

AIOの本質は、トレーニングと検索時にモデルへ信頼性の高いシグナルを供給することにある。

3. バックリンク：依然重要だが、活用方法は変化

従来の検索:

バックリンク = 権威性、信頼性、ランキング力。

LLM検索:

バックリンク = 事実に基づく合意の強化。

モデルが求めるもの:

• 信頼できるドメイン間での反復パターン

• 事実クラスターへの確証バイアス

• ブランド周辺のセマンティックシグナル

高品質でトピックに合致したバックリンクは、埋め込み空間におけるあなたの表現を強化し、モデルがあなたを引用する可能性を高めます。

Ranktrackerのバックリンクチェッカーとバックリンクモニターは、SEOだけでなくLLM可視性にとって不可欠なツールです。

4. コンテンツ構造：ランキング vs 解釈可能性

従来の検索：

構造はランキングを向上させます。

LLM検索:

構造は理解度を高める。

LLMが好むもの:

• Q&A形式

• 短い事実に基づく要約

• 明確な定義

• 箇条書きリスト

• スキーママークアップ

• 曖昧さのない表現

従来のSEOは読みやすさを重視。 LLM SEOは機械解析性を重視。

RanktrackerのAI記事作成ツールは、事実に基づく要約、明確なセクション分け、体系化された文脈を、最初からAIOに適合した構造で生成します。

5. 新鮮さと最新性の理解

従来の検索:

鮮度シグナルがランキングに影響する。

LLM検索:

最新性は検索と推論に影響するが、ランキングには影響しない。

PerplexityのようなRAGシステムは最新ページを取得するが、コンテンツが明確で事実に基づかない場合、使用されない。

SEO担当者が行うべきこと:

• データの更新

• 統計情報を最新の状態に保つ

• コンテンツを一貫して更新する

• バージョンの整合性を維持する

6. 引用とランキング

従来の検索:

Googleはリンクを順位付けされた結果として表示する。

LLM検索:

LLMは引用元を数件選択する。

これが新たな競争の在り方である。

引用されることは順位付けよりも価値が高い——なぜなら引用は以下に影響を与えるからだ:

• ブランドの可視性

• 専門性の認知

• ファネル上部の発見

• 生成された回答への信頼

引用こそが新たな「ポジションゼロ」である。

7. 行動シグナル vs 強化シグナル

従来の検索：

ユーザーの行動（クリック率、滞在時間）がランキングに影響する。

LLM検索:

モデルが使用するデータ:

• 強化学習

• 微調整

• 指示順守パターン

行動データは検索システムに影響を与えるが、モデルの推論には影響しない。

これは次のことを意味します:

LLMはクリックベイトを評価せず、明瞭さを評価する。

8. 可視性を引き起こす要因

従来の検索:

最適化されたページ → キーワード一致 → 高順位 → クリック

LLM検索:

エンティティの明確さ → 事実上の合意 → 強力なシグナル → 生成された回答での引用

これらは「ランキング要因」ではなく理解を評価する。

SEO担当者が適応すべき新たな二重戦略

現在、二つの異なるアルゴリズム向けに最適化が必要です：

1. 従来型検索

→ GoogleとBingでの順位付け → オーガニック検索結果からのトラフィック

2. LLMエコシステム

→ AI生成回答における可視性 → ChatGPT / Perplexity / Gemini要約へのブランド掲載

これには「デュアルスタックSEO戦略」が必要です。

その具体像は以下の通りです。

デュアルスタックSEOフレームワーク（2025年以降）

スタック #1 — 従来型SEO

• キーワードリサーチ

• トピッククラスター

• バックリンク

• テクニカルSEO

• オンページSEO

• クロール可能性

• 内部リンク

• ページ速度

• ユーザーエクスペリエンス

すべて必須。

Ranktrackerのフルスイート（Rank Tracker、Keyword Finder、Web Audit、Backlink Checker）はこの層のために設計されました。

スタック #2 — AI最適化（AIO/GEO）

この層には以下が含まれます：

機械可読性

• スキーマ

• 要約

• Q&Aフォーマット

• 明確な定義

エンティティの一貫性

• 安定したブランド命名

• 構造化された著者プロフィール

• 一貫した製品命名

事実の整合性

• 検証可能な主張

• 最新の統計データ

• ページ間の一貫性

意味的権威性

• トピッククラスターの密度

• 規範的な説明

• 繰り返し強化された物語

このレイヤーは、LLMが以下の条件を満たすかどうかを決定します:

✔️ ブランドを引用するか

✔️ あなたのコンテンツを使用するか

✔️ 合成回答に貴社を含める

次のように考えてみてください：

SEOはインデックス登録を実現します。 AIOは参照されることを実現します。

どちらも重要ですが、理由は異なります。

SEO担当者が今優先すべきこと

• ✔️ エンティティを強化する

AIシステムにおいて、あなたのブランドは明確でなければなりません。

• ✔️ 明確で事実に基づいたコンテンツを公開する

大規模言語モデル（LLM）は解釈可能性を評価する。

• ✔️ トピッククラスターを拡大する

深さ＝権威性。

• ✔️ 構造化データを活用する

スキーマはLLMが意味を抽出するのに役立つ。

• ✔️ 古い情報や矛盾するコンテンツを修正する

矛盾は幻覚を引き起こす。

• ✔️ 権威あるバックリンクを構築する

権威クラスターがLLMの理解を形作る。

• ✔️ AI検索の変動性を監視する

RanktrackerのSERPチェッカーとランクトラッカーを活用し、LLM駆動型アルゴリズム変更による変動を監視する。

未来：AIがデフォルトの発見層となる

消費者はますますこう問いかけます：

「AIは何と言っているのか？」 

—ではなく— 「Googleは何を表示している？」

これが恒久的な変化です。

従来のSEOは消滅しないが、もはや情報への主要なゲートウェイではなくなる。 AIO（人工知能最適化）、GEO（地理情報最適化）、エンティティ最適化、LLM（大規模言語モデル）可視性が、ブランドが記憶され、参照され、推奨されるかを決定する、より大きなエコシステムの一要素となる。

早期に適応したSEO担当者が主導権を握る。 キーワード駆動型SEOだけに固執する者は、旧来のランキングシステムと共に衰退する。

生成型検索の時代において：

権威性 = AIに引用されること 可視性 = 回答に含まれること 成功 = モデルに理解されること

優れたSEO担当者は変化と戦わない——変化に備えるのだ。