作成日： 2025年03月28日（金）
更新日： 2025年03月31日（月）
デジタルマーケティングの世界は常に進化し続けており、2025年現在、Webサイトへの流入経路が大きく変化しています。従来の検索エンジンからの流入が減少する一方で、AI検索という新たな流入チャネルが急速に台頭しつつあります。本稿では、この変化がデジタルマーケティングに与える影響と、企業が取るべき対策について考えてみます。
従来のキーワードベースの検索エンジンは、徐々にその影響力を失いつつあります。Google、Bingなどの主要な検索エンジンは、依然として重要な役割を果たしているものの、ユーザーの情報取得方法が大きく変化しています。特に、コンテンツの深い理解と文脈的な検索に対応できないという限界が顕在化してきました。
AIベースの検索技術は、従来の検索エンジンとは根本的に異なるアプローチを取っています。大規模言語モデル（LLM）を活用することで、ユーザーの質問意図をより深く理解し、より自然で包括的な情報提供を可能にしています。この新しい検索方法は、単なるキーワードマッチングを超えて、コンテンツの意味や文脈を理解する能力を持っています。
今後のデジタルマーケティングにおけるWeb流入・集客などを考えていくうえで、いかにAI検索において自社のWebサイトを最適化していくのかは大きなテーマとなっていきそうです。
検索エンジンでのキーワード検索とAI検索で出力される検索結果は似ているようで、その内容には異なる部分が多くあります。
AI検索はとても便利です。必要な情報が短時間で手に入るため、調査業務の効率化には大きなメリットがあります。しかし、その反面、多くの情報を「見る機会」を自動的に失っている可能性もあるのです。たとえば市場調査や競合分析、ベンダー選定などでは、幅広い視点から情報を精査することが重要です。AI検索に頼りすぎると、視野が狭くなり、重要な論点やリスクを見逃す恐れがあります。
AI検索が進む中で、AIの検索結果の中に自社のサイトやサービスが入り込めなくなるとどうなるか？オンライン上での新しい接点の創出が難しくなることを意味します。より深く洞察してくれるAI検索の登場が望まれますが、その結果はあくまでも”プロンプト”に対する回答であるため、精緻なプロンプトでなくては出力されない結果では心もとないのです。デジタルマーケティング担当者としては、自社のWebサイトを正しく認識させてAI検索の結果に入り込むための取り組みが求められます。
従来の検索エンジンと、生成AIを活用したAI検索は、いずれも「ユーザーが求める情報にたどり着けるようにする」という目的は共通しています。しかし、そのアプローチや技術的な仕組みには明確な違いがあります。
まず、検索エンジンはリンク構造とキーワードに依存したアルゴリズムによって構築されてきました。クローラーはWeb上を巡回し、リンクをたどりながらページを発見・収集し、その中に含まれるキーワードや構造化データ（例：schema.org）を分析してランキングを決定します。タイトルタグ、hタグの階層、ページ内でのキーワードの出現頻度、被リンクの質と量などが評価指標となり、検索結果に反映されてきました。
一方で、近年の検索エンジンはAI技術の発展とともに**「意味」を理解しようとする方向へと進化**しています。単純なキーワード一致ではなく、ユーザーの検索意図を汲み取り、コンテンツの文脈的関連性や意味的な深さに基づいて情報の順位づけを行うようになりました。自然言語処理（NLP）技術やベクトル検索の導入により、同義語や関連語を含む検索結果が返されるようになり、「探している情報により近い答え」を提示する精度が向上しています。
このように検索エンジンが“AI化”しつつある一方で、生成AI検索（AIチャットやLLMを用いた検索体験）は根本的に異なるアプローチを取ります。AI検索はリンク構造に依存せず、LLMs.txtやLLMs-full.txtのような明示的なデータ提供をもとに、Webサイトの情報を「回答素材」として取り込み、再編集・再構成してユーザーに提示するのが特徴です。ユーザーはリンクをクリックして情報を探すのではなく、AIから直接、要約や推奨といった「一歩踏み込んだ答え」を得るUXを体験します。
つまり、
• 検索エンジンは「リンクをたどって、情報の位置を示す」ナビゲーター
• AI検索は「情報を読み解き、文脈を理解したうえで回答を提示する」アシスタント
と捉えると、その違いがわかりやすいでしょう。
両者に共通しているのは、「Web上の情報をいかに正確に取得し、ユーザーのニーズに合った形で届けるか」という点です。しかし、その過程――情報の取得方法・構造の理解の仕方・ユーザーへの提示方法――には、今後ますます大きな分岐が生まれていくと考えられます。
そのため、今後のWeb戦略では、「検索エンジン向けの構造化」と「AI検索向けの文脈化」という両軸での最適化が求められる時代に突入しているのです。
従来のSEO対策において、sitemap.xmlと**構造化データ（schema.org）**は、検索エンジンに対してWebサイトの全体像や各ページの意味を正しく伝えるための、いわば「設計図」としての役割を担ってきました。
sitemap.xmlは、Webサイト上に存在するページURLを一覧化したXML形式のファイルで、検索エンジンに対して「どのページが存在するのか」「どのページをクロールしてほしいか」を明示的に伝える手段として利用されます。これにより、検索エンジンのクローラーはWebサイト内を効率的に巡回し、見落とされる可能性のあるページも含めてインデックス登録することが可能になります。
一方で、構造化データ（schema.org）は、ページごとの情報を「意味的に」検索エンジンへ伝える仕組みです。たとえば、製品ページであれば「商品名」「価格」「レビュー」「在庫状況」など、ブログ記事であれば「著者」「投稿日」「記事カテゴリ」などを明示的にマークアップすることで、検索エンジンがページの内容をより深く理解し、検索結果にリッチスニペット（拡張表示）として反映させることができます。
このように、sitemap.xmlと構造化データは、従来の検索エンジンのロジックに合わせて「ページの存在」と「ページの意味」を正確に伝えるための基礎技術として、長年SEOの基本とされてきました。しかし、生成AIやAI検索が普及しはじめた現在、このアプローチだけでは対応が不十分になりつつあります。なぜなら、AIが参照する情報の形式や取得方法は、検索エンジンとは異なるからです。
検索エンジンがsitemap.xmlや構造化データ（schema.org）を通じてWebページの存在と意味を理解していたのに対し、新しいAI検索（生成AIによる検索）では、異なる形式の情報取得手法が求められています。その中心にあるのが、LLMs.txtとLLMs-full.txtという2つの新しいファイルです。
これらのファイルは、**大規模言語モデル（LLMs：Large Language Models）**がWebサイトの情報を取得し、自然言語での質問に対して適切な文脈や要約を生成するための重要な「入力ソース」となります。
LLMs.txtは、いわばAIに向けた“ページの目次”のような役割を持ちます。このファイルには、Webサイト上のどのページをAIに読んでほしいか、その対象URLを一覧形式で記載します。検索エンジンのsitemap.xmlと似ていますが、AIに特化しており、Webページのクロール対象をより明確に制御できる点が特徴です。
一方、LLMs-full.txtは、個々のページに含まれる情報を、AIが理解しやすい形式で要約・編集したテキストを格納するファイルです。これは、AIがWebページの見出しや本文、文脈、意図を“意味的に再構成”できるようにするためのものです。たとえば、サービス紹介ページであれば「このサービスが解決する課題」「対象ユーザー」「他社との違い」といったポイントを明示的に記述することで、AIによる検索結果の中でそのページの意義が正しく伝わりやすくなります。
これらのファイルは、まだ標準化の途上にありますが、一部の検索AIサービスやプラットフォームではすでに実装が始まっており、今後は「AIに正しく読まれるWebサイト」の設計が、SEOならぬ「AIO（AI Optimization）/ LLMO（Large Language Models Optimization）」として注目されていくでしょう。
LLMs.txtもLLMs-full.txtはともにテキストファイルであり、Markdownという書き方で記載されたものです。静的なWebサイトの場合、まずはページ一覧を作る要領で準備をする必要があります。Excelなどでよいので、ページ一覧を常に更新しておくと良いでしょう。
どのように作るかは、まだベストケースや仕様も固まってないものですので諸々参考にし、修正していくことが良いでしょう。例えば海外サイトばかりですが llms.txt directory が多くのWebサイトのLLMs.txtもLLMs-full.txtがすぐ参照できるので利用しやすいです。
CMS（今回は一般的なものとしてWordPress想定します）でLLMs.txtもLLMs-full.txtを作成する場合、インスタントに実現するのであればプラグインを利用するのが手っ取り早いです。Website LLMs.txtのようなものを利用するのが一般的です。ただし、インスタントと申す通り、自身の思い描く形で表現ができるわけではないことや、LLMs-full.txtではコンテンツの冒頭を抜き出して記載するなど今ひとつ物足らなさを感じるかもしれません。
一方、LLMs.txtもLLMs-full.txtを自動生成する場合は次のような点に注意しながら制作することとなります。
特に、最後のファイルとして出力するのはサーバー側の設定などとも関わることがありますのでエンジニア（WordPressとホスティング環境双方に通じている）の方に相談して進められることをお勧めします。
LLMs.txtとLLMs-full.txtの導入によって、WebサイトのAI検索への可視性や情報の伝達性がどのように変化するのか。現時点ではまだ定量的な評価指標が確立されているわけではありませんが、いくつかの定性的な変化が確認されています。
※情報の確認はアサインメントでWordPress向けに生成AIのクローラーの訪問のログをとる “Assignment GPT LogViewer for WordPress“を用いています。
まず、導入前の状況では、クローラーの訪問先がトップページrobot.txtに偏り、全体の3〜4割がそこに集中しているという傾向がありました。これは従来のクローラーが「リンク構造」を辿って情報を収集しているため、リンクの多いトップページやサイト全体に共通するコンテンツに優先的にアクセスする性質によるものと考えられました。
しかし、LLMs.txtとLLMs-full.txtを導入した後、より深い階層にあるページ――例えば、ニッチな製品ページやカテゴリ別のブログ記事、業種別の導入事例など――へのクロール頻度が明らかに増加しました。これは、AIが明示的に指定されたURLリスト（LLMs.txt）をもとに、対象ページを積極的に「読みに行っている」可能性を示しています。
また、LLMs-full.txtで各ページの内容や文脈が整理されていることで、AIがWebサイトの全体像をより深く・構造的に理解できている感触もあります。具体的には、生成AIを用いたチャット型検索サービス上で、深層ページに記載された情報がより頻繁に引用されるようになったり、ユーザーが質問した際に「サイト全体を俯瞰した回答」が生成されやすくなったりといった現象が観測されています。
こうした変化は、従来のSEOではなかなかリーチできなかったページに光が当たるようになったことを意味します。つまり、AI検索における「情報源としてのサイトの評価」が変わり始めているのです。
このような効果は、まだ業界全体で事例が蓄積されている途中ではありますが、
• サイト全体の情報構造をAIに届けるための仕組み
• 深層ページの内容も「理解される」「引用される」ようにするための基盤
として、LLMs.txt／LLMs-full.txtの導入は、AI検索時代におけるWeb戦略の新しいスタンダードになりうると考えられます。
Webサイトの情報提供方法は大きな転換期を迎えています。従来の検索エンジン最適化（SEO）から、AI検索に最適化（AIO / LLMO）された新しいアプローチへの移行が求められる今、デジタルマーケティング担当者は以下の点に注意を払う必要があります。
もはや単純なキーワード最適化では不十分です。コンテンツの本質的な価値、深い文脈理解、情報の包括性が、AI検索時代における最大の差別化要因となります。Webサイトは、単なる情報提供ツールではなく、ユーザーの課題を深く理解し、解決策を提示するインテリジェントなプラットフォームへと進化する必要があります。
LLMs.txtとLLMs-full.txtの導入は、AI検索時代における新しい標準となりつつあります。これらのファイルは、AIがWebサイトの情報を効果的に理解し、ユーザーの質問に的確に応答するための重要な基盤となります。従来のsitemap.xmlや構造化データに加えて、これらの新しい技術的アプローチを積極的に取り入れることが求められます。
AI検索技術は急速に進化しています。デジタルマーケティング戦略も、この変化に合わせて柔軟に適応していく必要があります。最新のトレンドや技術的変化に常に注目し、Webサイトの最適化戦略を継続的に見直すことが重要です。
AI検索は、情報取得の方法を根本的に変えつつあります。リンクをクリックして情報を探すのではなく、AIから直接、文脈に沿った包括的な回答を得るという新しいユーザー体験が主流になりつつあります。この変化に対応するため、Webサイトは、より深く、より意味的に構築される必要があります。
今後のWeb戦略は、「検索エンジン向けの構造化」と「AI検索向けの文脈化」の両軸で最適化することが求められます。単一のアプローチではなく、複合的な視点から情報提供を考えることが、成功への鍵となるでしょう。
AI検索時代は、デジタルマーケティングにとって大きな挑戦であると同時に、前例のない機会でもあります。テクノロジーの変化を恐れるのではなく、積極的に理解し、戦略的に対応することで、企業は新たな価値を創出できるのです。
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