なぜトピック網羅性がLLMOに効くのか
LLMは特定のトピックについて回答を生成する際、そのトピックを包括的にカバーしているソースを優先的に参照する傾向があります。部分的な情報よりも、トピック全体を体系的にカバーしているサイトが「権威あるソース」として認識されます。
これはGoogleのSEOにおける「トピカルオーソリティ」と同じ概念です。特定の分野について深く広くコンテンツを展開しているサイトは、個別のページでも上位表示されやすくなり、LLMの引用でも同様の効果があります。
- LLMはサイト全体のトピックカバレッジを評価する
- RAG（検索拡張生成）では、関連コンテンツが多いサイトが検索で上位に来やすい
- トレーニングデータに含まれる確率は、コンテンツ量と品質に比例する
トピッククラスター戦略
トピック網羅性を効率的に高めるには「トピッククラスター」モデルが有効です。中心となるピラーページと、関連する個別テーマのクラスターページを内部リンクで結びつけます。
- ピラーページ: トピック全体の概要を網羅的にカバーする長めのガイド
- クラスターページ: 個別のサブトピックを深掘りする記事
- 内部リンク: ピラーとクラスター間を双方向でリンク
- LLMはリンク構造からトピックの関連性を理解する
まず自社の主要トピックを3〜5つ選び、各トピックについてピラーページを1つ作るところから始めよう
コンテンツギャップの特定と埋め方
競合サイトや業界全体のコンテンツと比較して、自社に不足しているトピック（コンテンツギャップ）を特定し、計画的に埋めていくことが重要です。
- 競合分析: Ahrefsなどで競合がカバーしているがLLMOで言及している自社未対応トピックを特定
- 質問リサーチ: People Also Ask、Quora、Yahoo知恵袋で想定質問を収集
- LLMテスト: ChatGPTに業界の質問をして、自社が言及されていないトピックを発見
- 関連キーワードマッピング: サジェストキーワードを網羅的に収集し、カバー状況を可視化
情報鮮度の維持
トピックを網羅するだけでなく、情報を常に最新に保つことも重要です。LLMは古い情報よりも新しい情報を優先する傾向があり、定期的な更新はLLMOの基本です。
- 全記事の最終更新日を表示し、定期的に見直す
- 統計データ・事例を毎年更新する
- 業界のトレンド変化に合わせて新しいセクションを追加する
- 古いコンテンツは削除せず、リダイレクトまたは統合する
- 更新内容をdateModified構造化データに反映する
実践チェックリスト
- 主要トピック3〜5つについてピラーページを作成する
- 各ピラーから5〜10のクラスターページを展開する
- ピラー⇔クラスター間の内部リンクを双方向で設定する
- コンテンツギャップ分析を四半期ごとに実施する
- 全記事の最終更新日を表示する
- 統計データ・事例を毎年更新する
- 主要AIで自社のトピック言及状況をモニタリングする
よくある質問
Q. どのくらいの記事数があればトピック網羅性があると言えますか？
記事数の絶対値よりも「そのトピックに関するユーザーの主要な質問をどの程度カバーしているか」が重要です。目安として、ピラーページ1つに対してクラスターページ5〜10本が1つの単位です。
Q. 既存コンテンツが少ない場合、どこから始めるべきですか？
まず自社の最も重要なトピックについてピラーページを1本作り、そこから関連するサブトピックを1本ずつ追加していく方法が効率的です。質の低い大量記事よりも、質の高い少数記事のほうがLLMOには効果的です。