【プロンプト例付き】ChatGPT時代に効く！LLMO対応、BtoB記事リライトの実践ポイントとは？

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、記事の「書き方」や「届け方」に大きな変化が起きています。
特にBtoB領域では、検索順位だけでなく、AIによる引用や要約（AI Overviewsなど）に対応した“リライト”が求められる時代に入りました。

従来のような「キーワードを足すだけ」「文章表現を直すだけ」の対応では、成果につながらないケースも増えています。
そこで本記事では、生成AI時代において“選ばれるBtoB記事”に共通するリライト手法＝LLMO対応リライトについて解説。構成の見直し方、ChatGPTで活用できるプロンプト、AIとユーザー双方に伝わる構造の設計方法など、すぐに実践できるポイントに絞って紹介します。

▼LLMOの基本を知りたい方は、こちらの記事からお読みください。

▼リライトの基本については、こちらもご一読ください。

そもそも「LLMO」とは何か？ChatGPTとの関係性も整理

「LLMO（Large Language Model Optimization）」とは、ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）に適切に情報を認識・引用・要約されるためのコンテンツ最適化手法です。

従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogleの検索アルゴリズムを前提としていたのに対し、LLMOはAIが読む“文脈”と“構造”に最適化するという点で、異なるアプローチが求められます。

なぜ今LLMOが注目されているのか？

その背景には、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsのような、検索の代替・補完となるAI生成コンテンツの登場があります。
たとえば、ユーザーが質問を投げたとき、AIがWeb上の情報を要約し、直接回答を返す動きが一般化しており、「誰がAIに拾われるのか」が問われるようになってきました。

▼例：GoogleのAI Overviews

これまでのSEOとの違い

	従来のSEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン（Googleなど）	LLM（ChatGPT／AI Overviewsなど）
重視するポイント	キーワード／リンク構造／E-E-A-T	文脈／見出し構造／Q→A構成
意図解釈	検索クエリに対する一致度	ユーザー質問への明確な“答え”

従来のように「キーワードを多く含める」だけでは通用しにくくなり、“何をどう伝えるか”という構造の明快さが、AIに拾われるかどうかを左右する時代に移行しています。

BtoB記事が“AIに拾われない”理由とは？

「せっかく時間をかけて書いた記事が、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsに引用されない」

この背景には、「AIが拾いたくなる構造になっていない」という課題があります。特にBtoBコンテンツでは、社内情報・知識が前提になりやすく、ユーザーにもAIにも「伝わりづらい」構成になってしまうケースが少なくありません。

AIにスルーされる記事の特徴

AIが取り上げない記事には、以下のような共通点があります。

• 抽象的な記述が多く、結論が曖昧
• 見出しが曖昧で、構造が把握しにくい
• 問いに対する答え（Q→A）が不明瞭
• 一次情報や具体例が乏しく、汎用的すぎる

こうした記事は、AIが自信をもって回答できるだけの「確信」を得られないため、引用対象から外されやすくなります。

ChatGPTは何を“読んで”判断しているのか？

ChatGPTやGeminiなどのLLMは、ページ全体の文脈・見出し構造・文章パターンをもとに、「このページは●●について明快に答えているか」を評価しています。

つまり、ユーザーの疑問に対して Q→A→根拠→事例という流れが明示されていないと、読まれても“信頼できる情報源”とはみなされにくいのです。

ユーザーとAI、双方に伝わる構造を

AIに拾われる記事構成は、人間にも伝わりやすい構成でもあります。特にBtoB領域では、以下のような要素が重要です。

• 明快な見出し（問いが分かる）
• 回答がすぐに読めるQ→A構造
• 根拠となる一次情報・事例の挿入
• 適切な文脈設計（誰向けの記事かが明示されている）

ユーザーとAIの双方に理解されやすい記事こそが、自社のBtoBマーケティングにおける“資産記事”となります。

LLMO対応で意識すべきBtoB記事の構造

ChatGPTやAI Overviewsに適切に認識・要約されるためには、BtoB記事そのものの「構造設計」が極めて重要です。

従来のSEOにおけるキーワード配置だけでなく、文脈の明瞭さや論理展開のわかりやすさが評価軸へと変化しています。ここでは、LLMO時代におけるBtoB記事構造の基本を解説します。

Q→A→根拠の三段構成が基本

AIは「どんな問いに対する、どんな答えなのか？」という情報の目的と言語的な構造を重視します。

そのため、Q（問い）→A（結論）→根拠（理由）の3ステップで構成されている記事ほど、AIにとって理解・抽出しやすくなります。

この構造は、検索ユーザーの意図にも合致しやすく、SEO・LLMOの両立が可能です。

PREP型・FAQ型の活用と限界

PREP型（Point→Reason→Example→Point）やFAQ型も、LLMO対応に有効です。

特に、FAQ型はChatGPTなどのQ&A構造と親和性が高く、AIに拾われやすい傾向があります。

ただし、以下のような限界があることも知っておきましょう。

• PREP型だけでは情報の網羅性や構造的な整理が弱くなりがち
• FAQ型は前提知識が共有されていないと文脈が断絶しやすい
• 長文記事では「Q→A」単位を複数展開し、論点別の構造化が不可欠

「一文一義」「論点の明確化」がAI理解の前提に

AIは人間のように前後の文脈を“補完”するのが得意ではありません。

そのため、特に以下の点に注意する必要があります。

• 一文に複数の主張や論点を詰め込まない
• 抽象表現・比喩表現を減らし、具体的に述べる
• 見出しや冒頭文で結論を明示する

リライト時に活用できる！ChatGPTプロンプト例

BtoB記事をLLMOに対応させるには、構成の再設計・問いの明確化・読者への伝わりやすさが不可欠です。

その作業を効率化できるのが、ChatGPTなどのAIツールです。ここでは、実際のリライト作業で”使える”プロンプトを目的別に紹介します。

① 検索意図を再定義するプロンプト

読者の「なぜ検索しているのか」「何を知りたいのか」が不明確なままでは、LLMOにも適応できません。まずは検索意図の深掘りから始めましょう。

プロンプト例

「BtoB 記事 リライト 方法」というキーワードで検索するユーザーは、どのような課題や目的を持っているかを5パターン挙げてください。

生成（アウトプット）例

1. 記事をリライトしたいが、どこから手をつければいいか分からない
2. SEOやAI検索に強い記事に改善したい
3. 外注と内製のどちらがよいかを比較検討している
…

②問題提起やFAQを着想するプロンプト

「Q→A構成」やFAQ形式での出力は、LLMO対策の基本。読者とAIの両方に“何に答える記事か”を伝える問いを明確にしましょう。

プロンプト例

「BtoB 記事 リライト」に関する、読者のよくある疑問・質問を10個挙げてください。
それぞれに、簡潔な答えも添えてください。

生成（アウトプット）例

• Q. なぜリライトしても検索順位が上がらないの？
　→ A. 構成や検索意図のズレが原因かもしれません。
• Q. ChatGPTで自動リライトしても大丈夫？
　→ A. あくまで構成や論点整理に補助的に使うのがベターです。
…

③ 文章の要約・再構成支援プロンプト

既存記事の構造を見直すには、まず冗長な文章を簡潔に整理する必要があります。ChatGPTはその要約と再構成にも有効です。

プロンプト例

以下の文章を「結論→理由→具体例」の順に並べ替え、200文字程度に要約してください。
※LLMO最適化を意識したQ→A構成で再編集してください。
【本文】（既存記事の本文を入力）

生成（アウトプット）例

結論：LLMO時代のBtoB記事は、構造の明快さが成果を左右します。
理由：AIは見出しや段落構成で情報を読み解くためです。
具体例：FAQ型やQ→A構成の記事がAIに拾われやすい傾向があります。
…

日々のリライト業務では、プロンプトをその都度考えるのではなく、目的ごとに定型化しておくのがおすすめです。
・検索意図分析用
・FAQ生成用
・構成見直し用
・CTA最適化用
など

なぜ「AIに伝わる構成」はユーザーにも伝わるのか？

LLMO最適化＝AI検索に最適な構造設計は、人間ユーザーの体験向上にもつながります。

ChatGPTやAI Overviewsを意識した構成は、結果として「誰にでも分かりやすい」文章を生み出すためです。

理由１　情報が整理されているから

AIに伝えるためには、見出しごとに論点を明確にし、Q→A→根拠の順で情報を配置することが求められます。

これはユーザーにとっても、「何が書かれているか」をすぐに把握できる構造であり、理解しやすさ・読みやすさに直結します。

理由２　「答え」が明確に提示されているから

AIに拾われやすい記事は、問いに対して端的な答えを提示するという構造が基本です。

ユーザーにとっても同様に、「結局どうなのか」がすぐにわかる構成であり、読者の疑問解消を最短距離で実現します。

理由３　ノイズが少なく、意図が伝わるから

LLMOでは、冗長な表現や話題の飛躍は評価されません。

一文一義・論点の絞り込みといった設計は、読者にとっても「余計な迷いが生まれない」構成になり、ストレスなく情報を受け取れます。

BtoB記事のLLMO対応リライトは“再構成”から始めよう

ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により、BtoB記事の構造設計そのものが評価対象となる時代が到来しています。

こうした中、単なる加筆修正のみの対応ではAIにもユーザーにも届きません。AIに拾われる記事を目指すためには「誰に・何を・どう伝えるか」を見直した“再構成”こそが成果の鍵と言えます。

BtoB記事の構成や設計に不安がある方へ

リードレでは、LLMO時代に最適化された構成設計・編集体制をベースに、BtoB企業の記事リライトを支援しています。

ChatGPTやAI Overviewsを見据えたQ→A→根拠の論理構成や、UXを高める導線設計まで一貫対応。CV率の改善や検索流入の回復を目指した、具体的なご相談も無料で承っています。お気軽に下記よりご相談ください。

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