LLMO施策は何から始めるべき？AI検索時代に選ばれるための初期戦略

AI検索の普及により、企業が選ばれる場所は検索結果ページだけではなくなりました。

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索のAI機能などで、AIがどの会社を候補に出し、どの情報を引用し、どのように比較するかまで見られる時代になっています。

ただし、LLMO施策は新規記事を大量に作ることから始めるものではありません。まず必要なのは、自社がAI検索上でどう認識されているかを確認し、既存のコンテンツ資産や一次情報を、AIが理解・比較・引用しやすい形に整えることです。

本記事では、LLMO施策をこれから始める企業に向けて、最初に確認すべき現状把握の方法、既存記事や営業資料の活用、一次情報の整備、外部言及の増やし方まで、初期段階で取り組むべき流れを解説します。

この記事でわかること

• LLMO施策で最初に確認すべきAI検索上の現状
• SEOとLLMOの違い、ただしSEOの基本が引き続き重要である理由
• 既存記事・サービスページ・SNS投稿・営業資料をLLMO資産に変える考え方
• AIに引用されやすい一次情報・FAQ・比較表・導入事例の作り方
• 初期段階で使えるプロンプト、スコアリング、チェックリスト

図1：LLMO施策で最初に整えるべき流れ

AI検索で「選ばれる場所」が変わった

従来の検索では、ユーザーが短いキーワードを入力し、検索結果に表示された複数のページを自分で開いて比較していました。たとえば、「LLMO対策」「BtoB SaaS SEO」「会計クラウド 比較」といった検索です。

一方、AI検索では質問の仕方が変わります。

「SaaS企業がLLMO対策を始めるなら、最初にやるべき施策を優先順位つきで教えて」「中小企業向けの会計クラウドを、導入しやすさとサポート体制で比較して」のように、条件を含んだ長い質問を投げる使い方が増えています。

この変化により、企業側に求められる対策も変わっています。特定のキーワードで上位表示されるだけでは十分ではありません。

AIが回答を作るときに自社の情報を候補として拾えること、競合と比較されたときに違いが伝わること、引用元として使えるページがあること。

この3つが揃って、AI検索上での露出につながります。

日本でも、この流れはすでに始まっています。Google検索のAIモードは2025年9月9日に日本語での提供が始まりました。複雑な質問に対してAIが回答を作成し、さらに深掘りできるウェブリンクも提示する検索体験です。

「AI モード は、Gemini 2.5 のカスタム バージョンを使用しており、従来は複数回の検索が必要だったような、長く、複雑な質問を一回の検索で回答します。」

出典：Google Japan Blog「Google 検索におけるAIモードを日本語で提供開始」

サイバーエージェントのGEO Lab.が2025年9月に公表した調査では、日常の検索行動における生成AI利用率は全世代で21.3%でした。

10代ではChatGPTの利用率が42.9%となり、Yahoo! JAPANの31.7%を上回っています。検索エンジンの代替として生成AIを使った経験者の70.5%は、現在も生成AIを利用しています。

「日常の検索行動における生成AI利用率は、全世代を通じて21.3%に」

出典：サイバーエージェント「生成AIのユーザー利用実態調査」

BtoBでも、AI検索は情報収集の入口になりつつあります。

LANYの調査では、過去1年以内に生成AIに相談してBtoB商材を契約・購入した意思決定者・担当者110名のうち、46.4%が「元の候補ではなく、生成AIで新たに知ったサービス」を導入したと回答しています。

引用元：LANY「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」

母集団は生成AI経由で購買経験がある層に限られますが、AI回答が候補企業の発見に関与していることは明確です。

SEOは終わっていない。ただし、測る場所が増えた

AI検索が広がったからといって、SEOの重要性がなくなるわけではありません。Google検索のAI機能に掲載されるための前提は、通常の検索と同じく、ページがクロール・インデックスされ、スニペット表示の対象になることです。

「AI による概要や AI モードでサポートリンクとしてページが表示されるには、ページがインデックスに登録されており、Google 検索でスニペットが表示され、検索の技術的要件を満たしている必要があります。

これ以外に追加の技術要件はありません。」

出典：Google Search Central「AI features and your website」

ただし、SEOだけでは見えない領域が生まれています。検索順位では上位に出ていても、AI回答では引用されないことがあります。逆に、従来の検索結果では目立たないページが、AI回答では特定の論点の根拠として拾われることもあります。

2026年に公開されたGoogle AI Overviewsの大規模測定研究では、AI Overviewに引用されたドメインの約30%が、同じ検索結果の1ページ目には表示されていなかったと報告されています。

これは、AI回答の引用元選定が、従来の順位と完全には一致しないことを示す一例です。

「Second, AIO-cited domains are more credible than co-displayed first-page results,

yet nearly 30% do not appear in those results at all,

indicating a source selection mechanism distinct from Google’s ranking algorithm.」

出典：arXiv｜Measuring Google AI Overviews: Activation, Source Quality, Claim Fidelity, and Publisher Impact

そのため、LLMOでは「順位」「流入」だけでなく、「AIが自社をどう説明するか」「どの引用元を使うか」「競合と並んだときにどの強みが出るか」を測る必要があります。

観点	従来SEOで見ること	LLMOで追加して見ること
露出	検索順位・表示回数・クリック数	AI回答内での出現有無、引用元、説明内容
検索語	単語・短い複合キーワード	条件付き質問、比較質問、課題起点の長文プロンプト
評価対象	ページ単位の検索評価	会社・サービス・人物・実績などのエンティティ認識
改善対象	タイトル、見出し、内部リンク、本文品質	一次情報、比較表、FAQ、外部言及、情報の一貫性
成果測定	Search Console、GA4、順位計測	AI回答の定点観測、競合比較、誤情報検知

LLMO施策の第一歩は「AI検索上の現状把握」

LLMO対策では、いきなり新しい記事を作り始めるのはおすすめできません。AI検索上で何が不足しているのかを確認しないまま進めると、すでに足りている情報を増やしてしまい、本当に必要な一次情報や比較情報を後回しにしてしまう可能性があるからです。

まずは、自社名、サービス名、主要な課題、比較キーワードで検索したときに、AIがどのような回答を出すかを確認します。

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索のAI機能などで同じ質問を投げ、回答内容や引用元の違いを記録していきます。

ただし、1回の回答だけで判断するのは避けるべきです。AIの回答は毎回まったく同じになるとは限りません。同じプロンプトを同じ時間帯に2〜3回試し、毎回出てくる表現と、回答ごとに変わる表現を分けて見ることが大切です。

確認クエリ	プロンプト例	見るべきポイント
自社名	{自社名}とはどのような会社ですか。事業内容、主要サービス、対象顧客、特徴を出典つきで教えてください。	会社概要、事業領域、対象顧客が正しいか。古い情報が混ざらないか。
サービス名	{サービス名}の特徴、料金、導入に向いている企業を教えてください。	機能、料金、導入対象、強みが正しく説明されるか。
比較キーワード	{自社サービス}と{競合サービス}の違いを、導入企業の規模・機能・サポートの観点で比較してください。	競合と並ぶか。自社の独自性が比較軸になるか。
課題キーワード	{業界}で{課題}を解決したい企業に向いているサービスを候補つきで教えてください。	課題の解決策として自社が想起されるか。
評判・口コミ	{自社サービス}の評判、メリット、デメリット、導入時の注意点を教えてください。	客観情報、導入事例、第三者評価が参照されるか。

AI回答は4軸で見る

現状把握では、回答を読んで「出た」「出ない」だけで終わらせないことが大切です。LLMOの初期診断では、最低でも次の4軸で記録しましょう。

診断軸	見る内容	次の施策
出現性	自社名・サービス名が回答に出るか。競合だけが出ていないか。	サービスページ、比較記事、外部言及を補強する。
正確性	会社概要、サービス内容、料金、対象顧客、導入実績に誤りがないか。	会社情報、サービス情報、FAQ、更新日の整備を行う。
比較優位性	自社の強みが比較軸として扱われているか。単なる候補名で終わっていないか。	比較表、導入事例、数値根拠、対象外条件を追加する。
引用可能性	AIが参照できる一次情報・外部情報があるか。引用元が競合や第三者サイトに偏っていないか。	一次情報ページ、調査データ、PR、レビュー、導入事例を増やす。

15分でできる簡易診断

最初から大がかりな調査シートを作る必要はありません。まずは、自社と主要競合3社を対象に、次の4本だけ実行してください。

• {自社名}とはどのような会社ですか。事業内容、主要サービス、対象顧客、特徴を出典つきで教えてください。
• {業界}でおすすめのサービスを、対象企業・強み・注意点つきで比較してください。
• {自社サービス}と{競合サービス}の違いを、料金・機能・導入しやすさの観点で比較してください。
• {課題}を解決したい企業がサービスを選ぶときの注意点と候補サービスを教えてください。

記録するのは、回答全文ではなく、出現有無、説明の正誤、引用元、競合との差分、次に直すべき情報だけで十分です。これだけでも、自社サイトの問題なのか、比較情報の不足なのか、外部言及の不足なのかが見えてきます。

新規記事より先に「既存コンテンツ資産」を棚卸しする

LLMOの初期施策でまず取り組むべきなのは、新しいコンテンツを増やすことではありません。先に確認すべきなのは、社内にすでにある情報資産です。

SEO記事、サービスページ、導入事例、ホワイトペーパー、営業資料、FAQ、セミナー資料、X投稿、YouTube動画、顧客インタビューなどは、AIにとって企業を理解するための材料になります。

その企業がどのような経験を持ち、どの領域に詳しく、どの課題に強いのかを判断する手がかりになるからです。

ただし、SNS投稿や営業資料のままでは、AIに十分読み取られない場合があります。短い投稿、画像内の文字、PDFだけに入っている情報、商談の場だけで使っている比較軸などは、AI検索上では存在しない情報に近くなってしまいます。

そのため、既存資産はAIが読み取れる場所に移す必要があります。自社ブログ、サービスページ、FAQ、導入事例、用語集、比較ページなどに再配置し、テキストとして読める状態にすることが重要です。

既存資産	LLMO向けの再設計	期待できる効果
既存SEO記事	見出し直下に結論を置き、FAQ・比較表・一次情報を追加する。	AIが回答パーツとして抜き出しやすくなる。
サービスページ	対象顧客、解決課題、料金の考え方、導入手順、対象外条件を明記する。	会社・サービスのエンティティ認識が安定する。
導入事例	課題、選定理由、施策、結果、数値、担当者コメントを定型化する。	実績情報として引用されやすくなる。
SNS投稿	反応の良かった投稿をnote・ブログ・FAQ・事例ページに展開する。	短命な投稿を検索・AI参照可能な資産に変える。
営業資料	比較軸、よくある反論、失注理由、導入前後の変化を記事化する。	AI回答に必要な判断材料が増える。
お客様の声	業種、規模、導入前の課題、評価ポイントをテキスト化する。	第三者評価と一次情報の両方を補強できる。

一次情報は「社内にあるが、公開されていない情報」から作る

クライアントが求める「具体性」「一次情報」「独自性」は、新しい概念を作ることではありません。社内にすでにある事実を、AIと人間の両方が参照できる形にすることです。

たとえば、次のような情報は一次情報になります。

• 導入企業の業種、規模、導入前の課題、導入後の変化
• 問い合わせでよく聞かれる質問、営業現場でよく出る反論、失注理由
• サービス提供範囲、対応できること、対応できないこと
• 料金が変わる条件、導入までの期間、初期設定に必要な情報
• 競合と比較されたときに選ばれる理由、逆に選ばれない理由

この情報は、単なるSEO記事より強い材料になります。なぜなら、競合が同じように書けないからです。

「独自の情報、レポート、研究または分析の結果」

出典：Google Search Central「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツ」

AI検索においても、独自の事例、数値、FAQ、比較軸は引用候補になりやすい情報です。

AIに「エンティティ」として正確に認識させる

エンティティとは、AIや検索エンジンが認識する「実体」のことです。会社、サービス、人物、商品、店舗、ブランド、メディアなどが対象になります。

LLMOで問題になるのは、情報が少ないことだけではありません。情報はあるのに、媒体ごとに表記や説明がずれている場合も注意が必要です。

たとえば、コーポレートサイトでは「AIマーケティング支援」、サービスサイトでは「LLMOコンサルティング」、採用ページでは「Web広告代理店」、SNSでは略称だけで発信している状態です。

このように説明が分かれていると、AIはそれらを同じ会社の情報として結びつけにくくなります。

人間であれば、多少表現が違っていても文脈から判断できます。

しかしAI検索では、複数のページ、外部メディア、SNS、レビュー、構造化データなどを横断して情報を照合します。

会社名、サービス名、対象顧客、実績、料金、運営会社などの情報が揃っていないと、AI回答での自社の説明が安定しにくくなります。

項目	揺れやすい状態	整えるべき状態
会社名・ブランド名	株式会社名、屋号、サービス名、略称が媒体ごとに混在している。	正式名称、略称、サービス名の関係を明記する。
対象顧客	中小企業向け、法人向け、店舗向けなどの表現がページごとに違う。	主対象、準対象、対象外を明確に分ける。
提供価値	「売上向上」「業務効率化」など抽象表現だけで説明している。	何を、誰に、どの工程で、どれくらい改善するかを書く。
実績	導入社数、支援件数、成果数値が古いまま残っている。	更新日つきで最新の実績を掲載し、古い数字は差し替える。
運営者情報	著者、監修者、運営会社、問い合わせ先が記事ごとに不明確。	著者情報、監修者情報、運営会社情報を各重要ページに置く。
外部プロフィール	SNS、PR、採用媒体、比較サイトの説明がばらばら。	自社サイトの基本情報と外部媒体の表記を合わせる。

エンティティ整備で最初に作るべき「自社情報マスター」

最初に作るべきなのは、AI向けの特殊な設定ではなく、自社情報マスターです。社内で合意した正しい説明文を1つ作り、コーポレートサイト、サービスページ、記事、SNSプロフィール、PR、外部媒体の掲載文に反映します。

最低限、次の項目を1枚にまとめてください。

• 正式会社名、サービス名、略称、旧名称、関連ブランド
• 対象顧客、対象業界、対象企業規模、向いていないケース
• 解決できる課題、主な機能、提供範囲、導入フロー
• 料金の考え方、初期費用、月額費用、オプション条件
• 導入実績、支援件数、受賞歴、掲載実績、顧客の声
• 著者・監修者・代表者・運営会社のプロフィール

構造化データを入れる場合も、ページ上に見える内容と一致している必要があります。

「URL of a reference Web page that unambiguously indicates the item’s identity」

出典：Schema.org「sameAs」

見えない場所にだけ情報を足すのではなく、人間が読める本文、表、FAQ、プロフィールとして先に整えることが重要です。

AI引用されやすい記事に再設計する

LLMO向けに記事をリライトする場合は、検索順位だけでなく、AI回答に引用されやすい形になっているかも意識する必要があります。特に大切なのは、見出しごとに答えが完結していることです。

AI検索は、記事を最初から最後まで順番に読むというより、ユーザーの質問に合う情報を探し、複数の情報源を組み合わせて回答を作ります。Google検索のAI機能でも、関連する複数の検索を行いながら回答を生成する場合があります。

そのため、前置きが長く、結論や比較情報が記事の後半に埋もれていると、AIが回答に使いにくくなります。見出し直下でまず結論を示し、その後に理由、具体例、表、FAQ、参考情報を続ける構成にすることが重要です。

対策が不十分な記事	AI引用されやすい状態	修正のポイント
前置きが長く、結論が見えない。	見出し直下に結論がある。	H2・H3の最初の1〜2段落で答えを出す。
自社の宣伝文句が中心。	客観的な比較軸と判断基準がある。	対象顧客、料金、機能、向き不向きを表にする。
体験・実績・根拠がない。	一次情報、導入事例、調査データがある。	社内データ、事例、顧客コメント、数値を入れる。
FAQがない。	質問と回答のペアがある。	検索されやすい疑問をQ&A形式で追加する。
競合との違いが曖昧。	比較表で違いが明確になっている。	競合名、代替手段、選び方を中立的に書く。
更新日や著者が不明。	更新日、著者、監修者、運営会社が明確。	誰がいつ確認した情報かをページ上に出す。

記事に入れるべき一次情報の型

一次情報は、文章のどこかに少し入れるだけでは弱いです。AIが引用しやすいように、型として配置します。

一次情報の型	入れる内容	使いやすいページ
数値	導入社数、支援件数、平均削減時間、利用継続率、問い合わせ件数。	サービスページ、導入事例、比較記事。
事例	導入前の課題、選定理由、施策、結果、担当者コメント。	導入事例、課題解決記事。
FAQ	料金、導入期間、対象外条件、競合との違い、失敗しやすいケース。	サービスページ、記事末尾、FAQページ。
比較表	機能、料金、サポート、向いている企業、注意点。	比較記事、サービスページ。
運営者情報	著者、監修者、運営会社、専門領域、実務経験。	記事下部、会社情報、著者ページ。

LLMOリライトの基本構成

既存記事を直すときは、次の順番で見直すと効率的です。

• H2直下に、その見出しの結論を100〜150字で入れる。
• 本文では、理由、具体例、判断基準の順に展開する。
• 比較が必要な箇所には、文章だけでなく表を入れる。
• 読者がそのまま質問しそうな内容をFAQにする。
• 独自データ、導入事例、顧客の声、調査結果を参照できる形で入れる。
• ページ末尾に、更新日、著者、運営会社、参考一次情報を明記する。

GEOの研究では、統計情報や引用、出典を加えることで、生成AI上での見え方が改善する可能性が示されています。

ただし、これは数字や引用をとにかく増やせばよいという意味ではありません。重要なのは、読者が内容を判断するときに必要な根拠を、ページ内で自然に確認できる状態にすることです。

導入実績、調査データ、顧客の声、比較表などを、本文の流れに合わせて配置することで、人間にもAIにも理解されやすい記事になります。

自社サイトの外側で「第三者からの言及」を増やす

自社サイトは、LLMO対策の土台になる重要な情報源です。ただし、自社で発信している情報だけでは、第三者からどのように評価されているのかまでは伝わりません。

AI検索では、公式サイトだけでなく、比較サイト、レビューサイト、ニュースリリース、業界メディア、SNS、口コミ、プロフィールページなど、複数の情報源をもとに回答が作られます。

そのため、自社サイトで強みを説明していても、外部の情報でも同じ内容を確認できなければ、AIにとっては根拠が弱くなります。

特に「おすすめ」「比較」「評判」「導入事例」「料金」「代替サービス」といった比較系の質問では、第三者からの言及が重要です。AIは自社サイトだけでなく、外部の比較ページやレビュー情報も参照しながら、候補となるサービスや企業を判断するためです。

外部ソース	狙い	具体策
比較サイト・レビューサイト	競合比較の候補に入る。	カテゴリ選定、サービス説明、料金、強み、口コミを最新化する。
PR TIMESなどのプレスリリース	新機能、調査、導入実績を外部ソース化する。	単なる告知ではなく、数値・背景・一次情報を入れる。
業界メディア・寄稿	専門領域での信頼性を補強する。	ノウハウ、調査結果、業界課題への見解を寄稿する。
導入企業の事例公開	第三者の文脈でサービス価値を示す。	顧客側の課題、選定理由、成果を公開する。
Googleビジネスプロフィール	ローカル・店舗系の基本情報を安定させる。	営業時間、住所、サービス、口コミ返信を更新する。
SNS上の言及	自然な評判や体験談を把握する。	ポジティブな投稿を事例・FAQ・記事に再構成する。

外部言及は「量」より「一致」が重要

外部言及を増やすときは、数だけを追わないことが大切です。たとえば、比較サイトでは「中小企業向け」、プレスリリースでは「大企業向け」、SNSプロフィールでは「AIツール」と書かれていると、外部情報が増えても自社の説明は安定しません。

まず確認すべきなのは、自社サイトと外部媒体で表記が揃っているかどうかです。会社名、サービス名、カテゴリ、対象顧客、主な機能、料金の考え方、導入対象などに大きなズレがないかを確認します。

外部対策は、被リンクを増やすだけではありません。AI検索時代では、自社がどのカテゴリの会社として扱われているか、どの比較軸で名前が出ているか、どの強みと一緒に言及されているかまで見る必要があります。

LLMO施策の初期ステップ

ここまでを実務に落とすと、LLMO施策の初期ステップは次の順番になります。

STEP	作業内容	ポイント
1	AI検索で現状確認	自社名、サービス名、比較キーワード、課題キーワードで回答を確認する。
2	情報不足・誤認識の洗い出し	出ない、間違っている、強みが出ない、引用元が弱い箇所を記録する。
3	既存資産の棚卸し	SEO記事、サービスページ、SNS、導入事例、FAQ、営業資料を洗い出す。
4	自社サイトの再設計	結論、比較表、FAQ、一次情報、著者情報、更新日を追加する。
5	外部サイテーション強化	比較サイト、PR、口コミ、導入事例、業界メディアで第三者言及を増やす。
6	AI回答を定点観測	同じプロンプトで月1回確認し、競合との差分を記録する。

最初の30日でやるなら、優先順位はこの順番

すべてを同時にやる必要はありません。初期30日で実行するなら、優先順位は次の通りです。

• 自社名・サービス名・比較キーワードでAI回答を確認する。
• 会社情報、サービス情報、料金、対象顧客、導入フローを最新化する。
• 既存SEO記事のうち、商談・問い合わせに近い記事からLLMOリライトする。
• FAQ、比較表、導入事例、一次情報を追加する。
• 外部媒体の掲載文、プロフィール、口コミ、PR情報を自社サイトの説明と合わせる。

初期段階では、いきなり大きな記事群を作るより、AIが自社を理解するための土台を整えるほうが効果的です。とくに、会社情報・サービスページ・導入事例・FAQは、AI検索上の自社像を作る中核になります。

LLMO研究所式：引用候補化フレーム

既存資産をLLMO向けに変えるときは、次の5つのカードに分けて考えると実装しやすくなります。

カード	作る情報	目的
Entity Card	会社名、サービス名、対象顧客、提供価値、運営会社。	AIに「何者か」を正しく理解させる。
Proof Card	導入社数、支援件数、成果数値、事例、顧客コメント。	自社の主張に根拠を持たせる。
Comparison Card	競合・代替手段との違い、向いている企業、注意点。	比較クエリで候補に入りやすくする。
Question Card	よくある質問、導入前の不安、料金・期間・対象外条件。	AIが回答に使いやすいQ&Aを増やす。
Citation Card	外部掲載、PR、レビュー、業界メディア、プロフィール。	第三者情報で信頼性を補強する。

初期チェックリスト

LLMO施策を始める前に、次の項目を確認してください。すべてを満たしてから記事制作に入る必要はありませんが、未対応の項目が多いほど、先に土台を整えたほうがよい状態です。

チェック項目	対応施策
ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google検索のAI機能で自社名を確認している。	LLMO現状把握
サービス名の説明がAI回答で正しく出るか確認している。	エンティティ確認
競合比較キーワードで自社が候補に入るか確認している。	比較クエリ対策
会社情報、サービス情報、料金、対象顧客、導入フローが明記されている。	自社サイト整備
既存SEO記事に結論先出し、FAQ、比較表、一次情報を追加している。	LLMOリライト
導入事例、実績、お客様の声を公開している。	一次情報強化
外部メディア、レビューサイト、PRで第三者言及を増やしている。	サイテーション獲得
SNS、採用ページ、PR、外部媒体の会社説明が自社サイトと一致している。	情報一貫性の確認
同じプロンプトでAI回答の変化を毎月確認している。	効果測定
誤情報、古い情報、引用元の偏りを見つけたときの修正先が決まっている。	運用設計

まとめ

LLMO施策で最初に重要なのは、新しい記事を大量に作ることではありません。

最初にやるべきことは、AI検索上の自社像を測ることです。自社名、サービス名、比較キーワード、課題キーワードでAIがどう回答するかを確認し、誤情報、不足情報、競合との差を把握します。

次に、既存コンテンツ資産をAIが読める形に再設計します。SEO記事、サービスページ、SNS投稿、導入事例、FAQ、営業資料の中には、AI検索に使える一次情報が眠っています。

結論、比較表、FAQ、導入事例、数値根拠として再配置すれば、新規記事を作る前に露出の土台を強化できます。

さらに、自社サイトの外側でも信頼性を作ります。比較サイト、レビューサイト、PR、業界メディア、口コミ、導入事例など、第三者からの言及を増やし、自社サイトで発信している内容と一致させます。

AI検索時代に必要なのは、単にページを増やすことではありません。AIが自社を理解し、比較し、引用できる形に情報を整えることです。

LLMOは小技ではなく、SEOの延長線上にある情報設計です。最初の一手は、現状把握、資産棚卸し、一次情報の再配置。この3つから始めてください。

無料ホワイトペーパーのご案内

LLMO対策をさらに具体的に進めたい方に向けて、LLMO研究所では無料ホワイトペーパーを配布しています。

本記事で解説したチェックリストをもとに、自社がAI検索上でどう認識されているか、優先的に整えるべき情報はどこか、既存コンテンツをどの順番で再設計すべきかを確認できます。

AI検索上の自社像を把握したい方は、まずはチェックリストに沿って、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google検索のAI機能で自社名とサービス名を確認してみてください。

参考一次情報

• Google Search Central｜AI features and your website
• Google Search Central｜Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search
• Google Search Central｜Creating helpful, reliable, people-first content
• Google Search Central｜General Structured Data Guidelines
• Google Search Central｜Organization Schema Markup
• Google Japan Blog｜Google 検索における「AI モード」を日本語で提供開始
• サイバーエージェント｜生成AIのユーザー利用実態調査を実施
• LANY｜生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査
• ACM Digital Library｜GEO: Generative Engine Optimization
• arXiv｜Measuring Google AI Overviews: Activation, Source Quality, Claim Fidelity, and Publisher Impact
• Schema.org｜sameAs

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