生成AI時代のオウンドメディア最適化｜製薬企業も知っておきたいLLMO・GEOの基本

公開日2026.01.22

更新日 2026.01.22

生成AI時代のオウンドメディア最適化｜製薬企業も知っておきたいLLMO・GEOの基本

インターネットでの情報収集の起点が従来のWeb検索からChatGPTなどの生成AIへとシフトする中、企業のWebサイトにはSEO（検索エンジン最適化）だけでなく、「生成AIにどう扱われるか」という新たな最適化の視点が求められるようになりました。

本記事では、Webサイトの生成AI対策の基本、製薬業界での状況から対策までを整理します。

検索から回答の時代へ。変わるWebサイト最適化の視点
SEOでは届かない？ユーザーの行動変容と「ゼロクリック検索」の実態
混同しがちな「LLMO」と「GEO」はどう違う？押さえておきたい用語の定義
製薬企業によるWebサイトの生成AI対策の状況：医療関係者向けと患者向けに違い
医療関係者向けサイトでは患者向けサイトと比べて生成 AI の影響が少ない傾向
患者向けサイトでは加速する検索離れ。生成AIという競合に負けない対策を
【サイト特性別】生成AI最適化の具体策
患者向けサイト：AIに選ばれるためのLLMO/GEOと一次情報の強化
医療関係者向けサイト：将来の行動変容に備えた「守り」のLLMO/GEOとモニタリング
AI時代だからこそ問われる、オウンドメディアの真の役割

検索から回答の時代へ。変わるWebサイト最適化の視点

生成AIの登場によって、これまでのように検索結果での上位表示を目指すだけでは不十分となり、AIに情報を理解してもらうための対策が必要となっています。ここでは、生成AIへの対策が求められる背景や、用語の定義について整理します。

SEOでは届かない？ユーザーの行動変容と「ゼロクリック検索」の実態

生成AIの登場により、ユーザーの情報の探し方は大きく変わりました。それにより、Webサイトも生成AI対策が求められるようになっています。

これまでは、GoogleやYahoo!などの検索エンジンでキーワードを入力して、検索結果からWebサイトにアクセスする方法が主流でした。しかし、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及したことで、生成AIに直接質問し回答を得るような検索エンジンを介さない情報収集のプロセスへと変化しています。

検索エンジンを使用する場合でも、Googleの「AI Overviews」のようにAIがユーザーの検索意図に合わせた回答を表示するようになりました。ユーザーはこれらの機能によって、Webサイトを訪問せずともAIで必要な情報を得られる環境になりつつあります。

この現象はゼロクリック検索とも呼ばれ、株式会社ヴァリューズとnote株式会社が2025年10月に公開した共同調査では、検索全体の63.5%がゼロクリック検索で完結していることがわかりました¹⁾。また、米Semrush社が2025年7月に公開した調査によると、対話型のGoogle AIモードでは従来のGoogle検索に比べて検索セッションの約93%がゼロクリックで完結しているといいます²⁾。

よって、Webサイトは検索エンジンの上位表示だけでなく、AIに正しく情報を理解され引用されることが重要です。例えば、AI Overviewsはさまざまな判断軸で情報源を評価していますが、結果的にランキング上位のサイトを優先的に使用する傾向があり、約70%は検索結果の上位10位から情報を取得しているとの調査結果もあります^3）。この時、どのサイトの情報を元に回答したかを、文中のリンクや右側に表示しています。ここに自社サイトが引用されることは、Webサイトへの流入はもちろん、ブランド認知にもつながります。

混同しがちな「LLMO」と「GEO」はどう違う？押さえておきたい用語の定義

Webサイト運営では、検索結果の上位表示を目的とするSEO（検索エンジン最適化）は、よく知られています。最近は、Webサイトの生成AI対策として、「LLMO」「GEO」「AIO」といった単語を目にするようになりました。それぞれの意味は以下の通りです。

LLMO（Large Language Model Optimization）：大規模言語モデル最適化
GEO（Generative Engine Optimization）：生成エンジン最適化
AIO（Artificial Intelligence Optimization）：AI最適化／人工知能最適化

LLMOはAIの「知識」への最適化、GEOはAIの「検索結果」への最適化、そしてAIOは「AIに関する包括的」な最適化です。

例えば、ユーザーがChatGPTに「製薬マーケティングに役立つメディアを教えて」と聞いたとき、AIが学習したデータの中から「Medinew」と回答するようにするのが、LLMOです。AIのデータベースに情報を入れてもらうための対策です。

一方、Googleで「インフルエンザ対策」と検索したとき、AI Overviewsに対策をまとめた文章が表示され、出典として「〇〇製薬公式サイト」がリンク付きで紹介されるようにするのが、GEOです。

そして、AIOはLLMO、GEO、ひいてはSEO、MEO（Googleマップなどの地図エンジンでの最適化）やREO（レビューや口コミの最適化）なども含めた包括的な対策であり、「まずはAIに聞いてみる」という新しいユーザー行動に合わせた戦略の総称といえます。なお、「AI SEO」という従来のSEOの考え方に、AI対策を加えた最適化の考え方もあり、これもAIOの一種と考えられます。

	LLMO	GEO	AIO
主な対象	ChatGPT, Claude, Geminiなどの対話型AI	Google AI OverviewsやPerplexityなどの生成AIの検索結果	AIシステム全般
AIの動き	AIのデータベース（学習データ）から回答する	インターネット上の情報を検索して、上位サイトを要約する	あらゆるAI接点（検索・対話・分析）を横断して、最適な回答を生成・提示する
目的	AIに正確な情報源として引用される	AIの回答内で出典としてリンクが表示される	あらゆるAI接点での最適化
施策例	構造化データ実装、E-E-A-T※強化	LLMO施策に加え、AIが要約しやすいコンテンツ作成	LLMO、GEOに加えてSEO、MEO、REOなど包括的な戦略

※E-E-A-T：経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の頭文字をとった、Googleの評価基準のこと

製薬企業によるWebサイトの生成AI対策の状況：医療関係者向けと患者向けに違い

製薬企業のWebサイトの生成AIの影響や対策の状況については、以下の通りです。

医療関係者向けサイトでは患者向けサイトと比べて生成 AI の影響が少ない傾向

医療関係者向けサイトでは、生成AIまたはAI Overviews経由の流入は全体の3％未満程度^※にとどまるなど、現時点での生成AIの影響は限定的といえます。Medinewによる複数の製薬企業へのヒアリングでも、現時点でこの分野に多額の予算を投じて対策を強化しようという意向はまだ少ないようです。
※Medinew独自調査

医療関係者向けサイトでは影響が少ない理由は、いくつか考えられます。

①情報の専門性・鮮度に対する要求が高い

医師が求めるのは、一般的な解説ではなく、最新かつ専門性の高い情報です。そのため、信頼できる学会、ジャーナル、長年利用している会員制の専門情報サイトや製薬企業サイトを直接参照する傾向が強く、現時点では生成AIを専門情報の主な収集手段としていない可能性があります。

また、生成AIによる回答には、最新情報を十分に学習できていなかったり、ハルシネーションがあったりといったリスクが考えられます。医療現場では、薬の用法・用量や適応症の誤りが患者の安全に直結するため、最初から信頼できる一次情報を自分の目で確認する行動が重視されていると考えられます。

②MSL（メディカル・サイエンス・リエゾン）やMRによる情報提供の充実

医師は、MSLやMRからの直接の情報提供を受けています。こうした「誰が発信しているか」が明確な信頼できる情報チャネルが確立されているため、出所が不明確なAIの回答は信頼の対象になりにくい可能性があります。

③構造的・領域特性的にAIから参照されにくい

医療関係者向けサイトには会員限定コンテンツが多く、技術的にアクセスが制限されているケースがあります。そのため、検索エンジンのクローラーやAIが内容を十分に読み取れず、AI Overviewsの参照リンクに表示されにくくなり、結果としてAI経由のアクセスが少ない可能性も考えられます。

加えて、Googleなどの生成AIは、医療や金融といったYMYL（Your Money or Your Life）領域では誤情報を避けるため、意図的に慎重な回答を行う設計になっています。その結果、医療・製薬に関する質問では一般的な内容の回答にとどまりやすく、鮮度・深度の高い情報を求める医師は専門サイトに直接アクセスせざるを得ないという状況もあるといえます。

こうした背景から、現時点では、医療関係者向けサイトにおいて生成AI対策は喫緊の課題ではないでしょう。一方で、今後AIの精度向上に伴って、医師が最初の情報収集の入り口としてAI検索を使う場面が増える可能性も考えられます。そうした変化に備え、AIに任せる情報と、専門サイトで確認すべき情報の役割分担といった設計を整理しておくことが重要になってきそうです。

患者向けサイトでは加速する検索離れ。生成AIという競合に負けない対策を

一方で、患者向けサイトや疾患啓発サイトでは状況が異なります。

前述したように、一般ユーザーの検索行動は、キーワード検索からAIへの相談へと大きくシフトし始めています。キーマケLabの調査では、マーケターの61.9%が「GoogleのAI Overviewsの影響で、自社サイトへの流入が減った」と回答している^4）ことからも、一般ユーザーの簡単な調べ物はAIの回答で完結し、検索流入の減少につながっていると考えられます。

将来的に、自社サイトの競合は、他社のWebサイトではなく生成AIの回答になります。だからこそ、AIに選ばれ参照されるための準備が必要です。

【サイト特性別】生成AI最適化の具体策

このような製薬業界のGEO対策について、製薬企業が運営するWebサイトの特性に合わせた、具体的なアプローチを整理します。

患者向けサイト：AIに選ばれるためのLLMO/GEOと一次情報の強化

患者向けサイトでは、AIに信頼できる情報源として正しく認識され、引用されるために早急にLLMO/GEOに取り組みましょう。

まずやっておきたいのは、構造化データの実装です。これにより、ページの内容が誰に向けた、どんな専門領域の情報かをAIに伝えることができます。

具体的には、Googleなどが推奨する辞書規格であるSchema.orgの定義に基づき、HTMLの<head>セクション内にJSON-LDという形式のタグを記述します。これにより、AI Overviewsなどの検索結果で引用されやすくなるだけでなく、医師向けの情報が、一般の患者向けの回答に誤って引用されるといったリスクを最小限に抑えられます。

活用すべき主なプロパティの例

タグ（プロパティ）	設定値の例	役割
@type	MedicalWebPage	医療情報であることを定義
medicalAudience	Clinician, Patient	誰に推奨すべき情報かを定義
specialty	Cardiology, Oncology	専門領域を定義

次に実施したいのが、SEOにも効果のあるE-E-A-Tの強化です。「誰が、いつ、何のために」発信している情報なのかをコンテンツ単位で明示します。著者情報や監修医情報、更新日、目的を記載し、情報の信頼性を高めましょう。

加えて、独自の調査データや患者の体験談など、一次情報の拡充です。AIが他で学習できない、「このWebサイトにしかないオリジナルコンテンツ」の価値が、これまで以上に高まっています。

【関連記事】
疾患啓発サイトのSEO対策は？基礎知識から最新情報まで解説！（https://www.medinew.jp/articles/marketing/web-analytics/disease-awareness-seo-2021）
患者向けWEBサイト構築時に確認するべきSEO対策のポイント（https://www.medinew.jp/articles/marketing/web-analytics/seo-point）

医療関係者向けサイト：将来の行動変容に備えた「守り」のLLMO/GEOとモニタリング

医療関係者向けサイトについては、現時点で大きな流入変化は見られないものの、将来的な医療関係者の情報収集行動の変化を見据えた備えは進めておくべき段階にあります。

まず重要なのは、生成AIによって誤った情報が生成・拡散されるリスクを最小限に抑えることです。製品情報や添付文書などの基本情報については、AIが正確に理解できるよう、構造化データやサイトマップの整備といった基盤的な対応を優先します。

あわせて、Webアクセス解析を通じた生成AI経由の流入状況や、自社製品・疾患領域に関するAIの回答内容を定期的にモニタリングすることも大切です。AI Overviewsは常に進化を続けており、ユーザーの検索意図が曖昧な場合にはキーワードの再選定を促すなど、よりインタラクティブなUXへと変化しています。こうした動向を継続的に把握し、ユーザーの情報収集行動に変化が見られた場合には、患者向けサイトでの取り組みも参考にしながら、対応を段階的に検討し進めていくことが求められるでしょう。

AI時代だからこそ問われる、オウンドメディアの真の役割

インターネットでの情報収集は、「AIに聞いて解決する」形へと変化しつつあります。このため、SEOにとどまらず、AIに正しく記憶させるLLMOや回答に引用されるGEOを念頭にしたコンテンツ制作が求められます。

また、現状では医療関係者向けと患者向けサイトで、生成AIがもたらす影響の度合いが異なっており、患者向けサイトにおいては、より早急な生成AI対策の対応が求められているといえます。自社のサイトが、AIから参照される価値のある情報を提供できているか改めて見直し、構造化データの配置やE-E-A-Tの強化を行いましょう。

技術やユーザーの情報収集行動の変化にあわせてオウンドメディアをアップデートし続けることが、医師や患者に正確な情報を届けることにつながります。

＜出典＞※URL最終閲覧2025.12.30
1) マナミナ, 株式会社ヴァリューズ, 2025.10.30, ゼロクリック時代の新GEO・AI SEO　AI経由の流入分析で解き明かす、要約後も人が訪れるコンテンツの条件とは？【ヴァリューズ×note共同調査】, （https://manamina.valuesccg.com/articles/4600）
2) Semrush Blog, Semrush, 2025.7.30, Google AI Mode’s Early Adoption and SEO Impact（https://www.semrush.com/blog/google-ai-mode-seo-impact/）
3）SURFER Blog, Surfer Sp. Z o o., 2025.7.23, AI Search Study: Sources in Google AI Overviews（https://surferseo.com/blog/ai-overviews-sources/）
4) PR TIMES, 株式会社キーワードマーケティング, 2025.5.29, 【調査】AI Overviewsの影響が鮮明に。国内マーケターの6割が「自然検索流入減」を実感、9割がSEO戦略見直しへ（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000110.000070822.html）