App Samuraiのグロースマーケティングマネージャーである、「Metehan Yesilyur」氏が、AI検索ツール「Perplexity AI」の順位決定アルゴリズムを解析し、調査結果として59個の順位決定要因を公開しました。

本記事では重要な部分を日本語でわかりやすくまとめたうえで、Perplexity AIに向けた具体的なLLMO施策を紹介していきます。

なぜPerplexity AIでのLLMOが今重要なのか

ChatGPTなどの優れた生成AIの台頭により、従来のSEOに加えてLLMO（Large Language Model Optimization）が必須となりました。

特にPerplexity AIは、リアルタイム検索機能を持つAI検索エンジンとして急速にユーザーを増やしており、Web集客の新しい主戦場となっています。

Perplexity AIの順位決定で重要な8つの要素

Perplexity AIは単なるキーワードのマッチングではなく、多層的で複雑な評価基準で順位決定を行っています。

特に重要と考えられる8つの要素を表にまとめました。

Perplexity AIにおけるSEO対策と重複するLLMO施策のポイント

8つの重要な要素から、Perplexity AIにおいては、下記を意識したLLMOが重要になります。

• E-E-A-Tの向上
• YouTubeチャンネルの並行運用
• 関連キーワードを考慮した見出し構成の作成
• 定期的なコンテンツの作成と継続的なリライト
• トピックの乗数を意識したキーワード選定
• コンテンツ内でユーザーの行動を喚起させるUI/UX設計
• 「トピッククラスターモデル」を活用したコンテンツ作成

つまり、従来のSEOと意識するポイントに大差はありません。

しかし、Perplexity AIとGoogle、もっと言えばChatGPTなどの生成AIツールでは、下記に違いがあります。

• コンテンツの信頼性や権威性、品質などを評価する指標
• サジェストや関連キーワードなど、クエリ拡張の方向性

それぞれのアルゴリズムや特性を理解し、対策すべきプラットフォームを吟味したうえで、コンテンツを作成することが大切です。

以下では、Perplexity AIにフォーカスを当てたLLMO施策のポイントを紹介していきます。

Perplexity AIで上位表示するためのLLMOの具体策

今回のデータから導き出せる、Perplexity AIにおけるLLMOの具体策は下記の12個です。

• 公開後72時間を意識したコンテンツの拡散
• 戦略的なトピックの選択
• クオリティの高い記事作成による品質ゲートの突破
• セマンティックなWebページの制作
• エンゲージメントの最大化
• トピッククラスターの構築
• フィード最適化戦略
• 多様性・ハッシュタグ戦略
• 外部リンクの管理
• コンテンツの重複排除・フィルタリング
• 検索提案システムとトレンドシステムを理解したコンテンツ作成
• ペナルティの回避

項目ごとに関連するパラメーターと合わせて、詳しく解説します。

判明したパラメーターをすべて確認したい方は、ページ下部に記載があります。

①公開後72時間を意識したコンテンツの拡散

Perplexity AIでは、コンテンツ公開後の最初の72時間が、将来の検索順位に大きな影響を与えます。

この期間に表示回数の閾値とクリック率要件をクリアできなければ、その後の上位表示が難しくなります。

そのため、下記のような表示回数やクリック数の増加をアシストする施策を、記事公開に合わせて行うのがおすすめです。

• 公開前にSNS、メルマガ、LINEでの一斉配信を準備
• 魅力的なタイトルとサムネイルでクリック率を最大化
• インフルエンサーとの連携で初期拡散を加速

【関連パラメーター】

②戦略的なトピックの選択

Perplexity AIでは、コンテンツのトピックによって、表示回数に大きな差が生まれます。

そのため、新規でメディアを立ち上げる際は、トピックの選び方を工夫することで、Perplexity AIからの流入増加が期待できます。

参照される確率が高いのは、以下のようなトピックです。

• 人工知能・機械学習
• ビジネス戦略・分析
• 科学・研究・技術革新
• データサイエンス

反対に、以下に該当するトピックは参照確率が低いとされているため、Perplexity AIでのLLMOを意識する際は避けたほうがよいでしょう。

• エンターテイメント全般
• スポーツ・ゲーム
• ゴシップ・芸能

あくまで、Perplexity AIのアルゴリズムとなるため、無理に既存サイトのトピックを変える必要はありませんが、新規で立ち上げる際は参考にしてください。

【関連パラメーター】

③クオリティの高い記事作成による品質ゲートの突破

Perplexity AIは、初期ランキングの後に機械学習による厳格な品質評価を行うことがわかっています。

この評価をパスできないコンテンツは、Googleなどで上位表示されていても、Perplexity AIでの表示は見込めません。

• 独自性・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）の徹底
• 情報の正確性と最新性の担保
• ユーザーの検索意図への対応

【関連パラメーター】

④セマンティックなWebページの制作

Perplexity AIでは、従来のキーワード最適化やユーザビリティだけではなく、AIに対しての可読性も重視されます。

そのため以下の点を意識し、コンテンツをセマンティックなWebページに仕上げることが重要です。

• 内容を分かりやすい構造かつ多角的に説明する（定義、事例、応用、将来性の整理）
• 関連キーワードや共起語の自然な組み込み
• ユーザーの検索背景にあるニーズに応える
• 専門性を示す具体的データや事例を提供する

ただし、AIを意識するあまりユーザー体験を損ねると、SEOでの順位低下やCVの減少などの悪影響が出るおそれがあります。

真のターゲットは人間であることを理解したうえで、AIに対しても読みやすいコンテンツを作成しましょう。

【関連パラメーター】

⑤エンゲージメントの最大化

Perplexity AIは、短期と長期の2軸でエンゲージメントを監視し、クリックパターンの質まで分析しています。

そのため、上位表示を狙うには、流入後のユーザー行動を喚起させる工夫が必要です。

とくに、ページの公開後7日間で発生するエンゲージメントが重要とされているため、コンテンツの作成段階でプロモーション戦略も考えておくことが大切です。

下記のような施策で、優れたユーザー体験を提供できるコンテンツを作成しましょう。

• 思わずクリックしたくなるようなスニペットの作成
• SNS、メルマガ、リターゲティング広告によるユーザーとの接触回数の担保
• メンバーシップ、コミュニティの形成による長期的な読者関係の構築
• 過去のエンゲージメント履歴を参考にしたPDCAサイクルの実行

【関連パラメーター】

⑥トピッククラスターの構築

SEOで有効とされる「トピッククラスターモデル」は、Perplexity AIのLLMOにも有効なことがわかりました。

関連するコンテンツ同士を相互リンクすることで、単体記事の数倍の評価を獲得できます。

コンテンツの企画段階で、下記のような施策を講じ、効率的にトピッククラスターを形成してください。

• 専門分野での体系的なコンテンツマップ作成
• 過去記事への戦略的な内部リンク設計
• 関連トピックでの連載シリーズ企画
• 読者の学習ジャーニーに沿ったコンテンツ配置

また、既に公開している記事も、相互リンクができるものがあれば随時対応しましょう。

【関連パラメーター】

⑦フィード最適化戦略

フィード配信は独自のロジックで管理されており、タイミングと配信頻度が重要な要素となっています。

Perplexity AIのアルゴリズムに合わせて投稿することで、上位表示が見込めます。

具体的には、下記を行いましょう。

• 最適な投稿時間帯の特定
• トピック別の投稿頻度調整
• フィード疲れを避ける適切な間隔設定
• アルゴリズムのアップデートへの対応

【関連パラメーター】

⑧多様性・ハッシュタグ戦略

Perplexity AIのハッシュタグシステムは多様性を重視しており、同じようなタグの繰り返しはペナルティの対象とされています。

そのため、記事内容との関連性を考慮し、柔軟に設置することが重要です。

以下のポイントを抑え、効果的なハッシュタグを設定しましょう。

• 関連性の高い多様なタグを組み合わせる
• ユーザーの興味パターン分析に基づいてタグを選択する
• Perplexity AIの禁止タグリストを定期的に確認する
• トレンドと専門性のバランスを意識する

【関連パラメーター】

⑨外部リンクの管理

Perplexity AIでは、外部リンクの使用に厳格な制限が定められていることが分かりました。

そのため、外部リンクを設定する際は、遷移先のコンテンツとの関連性やドメインの信頼性を重視し、自然な文脈で設置することが大切です。

• 外部リンクは全体の15-20%以下に制限
• 同一ドメインへのリンクを回避
• 権威ドメインへの適切な言及
• 自然な文脈での外部情報引用

ただし、SEOで重要とされる指標と大差ないため、既に意識している方は改めて施策を講じる必要はなさそうです。

【関連パラメーター】

⑩コンテンツの重複排除・フィルタリング

Perplexity AIで上位表示されるには、コンテンツの重複を避けることも重要です。

記事作成の際は、既存コンテンツとの内容の重複を可能な限り避け、“コタツ記事”とみなされない工夫が大切です。

下記を意識し、独自性の高いコンテンツを作成しましょう。

• 既存コンテンツとの明確な差別化
• ユニークな視点や分析の提供
• 類似記事との重複回避
• 定期的なコンテンツ監査

【関連パラメーター】

⑪検索提案システムとトレンドシステムを理解したコンテンツ作成

Perplexity AIは、ユーザーが検索しようとしている内容を予測して、関連する検索キーワードを提案してくれます。

たとえば、「プログラミング」と検索すると、「プログラミング 初心者」「プログラミング 言語」「プログラミング スクール」などが提案されるイメージです。

また、複数のユーザーから同様の検索が増えると、「人気急上昇キーワード」として、そのキーワードがトレンドとして特別扱いされます。

トレンドとなったキーワードは、通常の検索よりも目立つ場所に表示されるようになるため、上位表示できれば多くの流入が期待できます。

この2つのシステムを理解できれば、バズりやすいコンテンツを狙って投稿することが可能です。

下記を意識し、効率的にコンテンツを作成しましょう。

• 普段から検索トレンドを観察する
• 話題になりそうなキーワードを見つけたら、素早くコンテンツを作成する
• 長期的に需要があるキーワードでは、詳しくて質の高いコンテンツを作る
• 禁止されているキーワード（スパムっぽいもの）は避ける
• 提案されやすいクエリパターンを分析する

【関連パラメーター】

⑫ペナルティの回避

GoogleのSEO同様、Perplexity AIにもペナルティが存在します。

低評価を受けたコンテンツは、類似するすべてのコンテンツにも影響を与えるため、徹底的な品質管理が必要です。

下記を意識し、コンテンツの品質を底上げしましょう。

• ユーザーファーストなコンテンツを作成する
• タイトルと記事の内容を一致させる
• 誇大広告・クリックベイトを完全に排除する
• ユーザー期待値を上回る価値を提供する
• 定期的に記事を更新して情報の信頼性や鮮度を担保する

【関連パラメーター】

より具体的なLLMO対策が知りたい方は、AI研修サービス「AI Switch」がおすすめです。

無料相談会も開催しているため、ぜひお気軽にお問い合わせください。

今回判明したPerplexity AIの順位決定で重要なパラメーター一覧

今回のMetehan Yesilyur氏の分析によって判明した、59個のパラメーターを表にまとめました。

Perplexity AIのアルゴリズムを理解してLLMOに活かそう

今回、Metehan Yesilyur氏の調査で判明した59個のアルゴリズムは、Perplexity AIにおけるLLMOで非常に重要なものばかりです。

そのため、内容を正しく理解し、実践に移すことが大切です。

必要な施策は従来のSEOと異なる部分もありますが、重複する部分も多いため、並行して対策していくのがよいでしょう。

ただし、LLMOもSEOも本質は”ユーザーのことを徹底的に考え抜いたコンテンツ作成”です。

AIを意識しすぎて、人間を置き去りにしたコンテンツにならないよう注意しながら、施策を進めてください。

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