「ChatGPTに自社のことを質問しても名前が出てこない」
「AI検索への対策を始めたいが、何から手を付ければよいかわからない」
このように悩むWeb担当者の方は多いのではないでしょうか。
LLMO診断を実施すると、生成AI上での自社の露出状況とサイト側の課題を整理でき、根拠にもとづいて対策の優先順位を決められるようになります。
本記事では、自分でできるLLMO診断のやり方と5カテゴリ50項目のチェックリスト、診断後に実施する改善策までをまとめて解説します。
また、まず自社がどのように表示されるか知りたい方は、以下の無料診断をご利用ください。
Lumiciteでは、LLMOを含むAIO対策を支援しています。初回無料相談では、自社の課題や施策を診断してくれるので、支援会社の診断を検討している方はぜひ利用してみてください。
| LLMOとは？ ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに、自社やサービスの情報を正しく理解・認識してもらい、回答内での言及や引用につなげるための最適化を指します。 LLMO診断では、実際のAI回答に自社が登場するか、どのように説明されているかを確認するとともに、AIから参照されやすいサイトになっているかを診断します。 なお、良く似た言葉であるAIO（AI最適化）は、生成AIだけでなくAI検索を含め、AIを通じた情報発見から理解、引用・推薦までを広く対象とする考え方です。 |
LLMO診断とは
LLMO診断とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIで、自社がどのように認識・言及・引用されているかを確認する診断です。あわせて、自社サイトがAIに内容を理解されやすく、情報源として参照されやすい状態になっているかも点検します。
ここでは、LLMO診断について次の3点を解説します。
- LLMO診断でわかること
- AIO診断との違い
- SEO診断との違い
診断の目的や対象範囲を理解しておけば、結果から自社の課題を把握し、必要な施策を判断しやすくなります。
LLMO診断でわかること
LLMO診断では、主に「生成AI上での自社の露出・言及状況」「AIに参照されやすいサイトになっているか」「競合と比べてどのような位置にいるか」を確認できます。
たとえば、ChatGPTやGeminiに自社や関連サービスについて質問し、社名が回答に出てくるか、どのような企業として説明されているかを調べます。その結果から、「そもそも自社が認識されていない」「事業内容が古い情報のまま説明されている」といった課題を見つけることが可能です。
さらに、自社サイトの情報がAIに理解・参照されやすい形になっているかも確認します。診断結果をもとに課題を整理すれば、どのページから改善するべきか、どの情報を追加するべきかといった施策の優先順位も決めやすくなります。
AIO診断との違い
AIO診断とLLMO診断の違いは、主に診断する範囲にあります。
当社では、AIO（AI最適化）をAI検索への対応全体を含む概念とし、その中にLLMO（大規模言語モデル最適化）やGEO（生成エンジン最適化）が含まれると定義しています。
そのため、AIO診断では、AIに情報を発見・理解してもらうためのサイト構造から、回答内での引用・推薦まで幅広く確認します。一方、LLMO診断は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが自社をどのように認識し、回答内で言及・引用しているかを重点的に確認するものです。
AI検索への対応状況を広く確認したい場合はAIO診断、生成AIの回答内での自社の扱われ方を詳しく確認したい場合はLLMO診断が適しています。
なお、LLMO・GEO・AIOの定義は統一されておらず、ほぼ同じ意味で使われることもあります。そのため、名称だけで判断せず、実際に何を診断・改善するサービスなのかを確認することが大切です。
AIO診断で確認する範囲や具体的な進め方を詳しく知りたい方は、AIO診断の記事もあわせてご覧ください。
AIO診断とは？種類・事前準備・進め方から無料でできる範囲までわかりやすく解説
SEO診断との違い
SEO診断とLLMO診断では、確認する対象が異なります。
SEO診断では、Googleなどの検索結果で上位表示できているか、検索からどの程度流入を獲得できているかを確認します。一方、LLMO診断で確認するのは、ChatGPTやGeminiなどの回答内で自社が言及・引用されているか、どのような内容で紹介されているかです。
主な違いをまとめると、次のとおりです。
| 項目 | SEO診断 | LLMO診断 |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果での上位表示と流入増加 | 生成AIの回答での言及・引用の獲得 |
| 評価指標 | 検索順位・自然検索流入 | AI回答での言及の有無・引用のされ方 |
| 主なチェック対象 | キーワード・被リンク・内部対策 | 構造化データ・引用されやすい文章・AI上での言及状況 |
ただし、SEOとLLMOはまったく別の対策ではありません。わかりやすいコンテンツや整理されたサイト構造など、SEOで重要とされてきた取り組みの多くは、AIに情報を理解・参照してもらううえでも重要です。
そのため、SEOかLLMOのどちらか一方だけに取り組むのではなく、既存のSEO施策を土台にしながら、生成AIでの認識や引用状況も確認していくとよいでしょう。
LLMO診断する方法
LLMO診断は、専門会社に依頼するだけでなく、自社でも実施できます。主な方法は次の4つです。
- 生成AIに直接質問して確認する
- チェックリストで自社サイトを点検する
- 無料の自動診断ツールを使う
- 専門会社に診断を依頼する
まずは無料でできる方法から試し、自社で確認できる範囲と、専門会社へ依頼したほうがよい範囲を見極めるとよいでしょう。
生成AIに直接質問して確認する
もっとも手軽なのは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに、自社や関連サービスについて直接質問する方法です。ChatGPT・Gemini・Perplexityに加えて、Google検索のAI Overviewsでも確認してみましょう。
質問は、主に次の2種類を用意します。
- 「〇〇（自社名）はどんな会社ですか？」
- 「おすすめの〇〇（業種・サービス）を教えてください」
自社名を入れた質問では、AIが自社をどのような会社として認識しているかを確認できます。一方、「おすすめの〇〇」と質問すれば、関連する企業やサービスの候補として自社が挙がるかを調べられます。
診断結果は、AI名・質問文・回答内容・自社への言及の有無・確認日をスプレッドシートなどに記録しておきましょう。同じ質問を定期的に繰り返せば、LLMO対策を行う前後で回答がどのように変化したかを比較できます。
チェックリストで自社サイトを点検する
まずは各項目を◯・✕で確認し、対応できている項目と改善が必要な項目を洗い出しましょう。カテゴリごとに✕の数を確認すれば、技術面やコンテンツ面など、どこに課題が集中しているかも把握できます。
診断結果は、その後の改善施策に優先順位をつけるためにも活用できます。すべてを一度に改善しようとせず、課題の多い項目や影響の大きい項目から着手することが重要です。
なお、robots.txtや構造化データなどの技術的な項目は、Web担当者だけでは判断が難しい場合があります。必要に応じて制作会社や開発担当者と確認しながら進めてください。
無料の自動診断ツールを使う
自動診断ツールを使えば、URLを入力するだけで、自社サイトの技術的な問題を確認できます。構造化データやメタ情報、AIクローラーへの対応状況などを短時間でチェックできるため、最初に大まかな課題を把握したい場合に便利です。
ただし、自動診断だけですべてのLLMO対策状況を判断できるわけではありません。ツールで確認できるのは主にサイトの技術面であり、生成AIが自社をどのように認識しているか、競合と比べてどの程度言及されているかまでは把握できない場合があります。
そのため、自動診断ツールは補助的に使い、生成AIへの直接質問やチェックリストによる診断と組み合わせるのがおすすめです。
LLMO対策に使えるツールには、自動診断だけでなく、AI上での言及状況や競合比較を継続的に確認できるものもあります。用途別のツールや選び方を詳しく知りたい方は、LLMO対策ツールの記事もあわせてご覧ください。
「LLMO対策ツール」内部リンク
専門会社に診断を依頼する
自社だけでは十分に調査できない場合は、LLMO対策を支援する専門会社へ診断を依頼する方法もあります。
専門会社では、複数の生成AIを使った言及状況の調査や競合比較に加えて、自社サイトの課題分析や改善施策の提案まで受けられる場合があります。自社で簡易診断を行ったものの、原因がわからない場合や、具体的な改善方法まで知りたい場合におすすめです。
診断内容や費用は会社によって異なるため、依頼前に次の点を確認しておきましょう。
- どの生成AIを調査するか
- 何種類の質問で診断するか
- 競合比較や改善提案まで含まれるか
- 改善後の再診断に対応しているか
特に、単に「AIに表示されているか」を確認するだけなのか、その結果をもとに改善施策まで提案してもらえるのかで、診断の内容は大きく変わります。料金だけで比較せず、調査範囲や診断後の支援内容まで確認したうえで選ぶことが大切です。
おすすめのLLMO対策会社を知りたい方は、LLMO対策会社の選び方や比較ポイントを解説した記事もあわせてご覧ください。
【2026年版】LLMO対策会社おすすめ6選｜比較一覧表・選び方・費用の見方を解説
また、Lumiciteでは、初回商談時に主要なプロンプトを使い、「自社がAI回答に出るか」「どのように説明されるか」を簡易チェックする無料診断を実施しています。自己診断だけでは判断しにくい競合との差や改善の優先順位まで確認したい方は、Lumiciteの無料診断をご活用ください。
LLMO診断でチェックする項目①AIクローラー対応・技術基盤【10項目】
まず確認したいのは、AIクローラーがサイトの情報を取得できる状態になっているかどうかです。robots.txtやllms.txt、XMLサイトマップ、HTMLの読み取りやすさ、表示速度など技術面の10項目を点検し、ボトルネックの有無を把握しましょう。
| No. | チェック項目 | 主な確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | robots.txtで主要AIクローラーを拒否していないか | robots.txtを直接確認 |
| 2 | llms.txtを設置しているか | 自社ドメインのllms.txtへアクセス |
| 3 | XMLサイトマップを設置・送信しているか | Search Consoleを確認 |
| 4 | 重要な情報をHTMLで読み取れるか | ページのソースを確認 |
| 5 | サイト全体をHTTPS化しているか | URLとブラウザの警告表示を確認 |
| 6 | ページの表示速度に問題がないか | PageSpeed Insightsで確認 |
| 7 | noindexやcanonicalの設定が適切か | ソースとSearch Consoleを確認 |
| 8 | パンくずリストと階層構造が適切か | ページ表示と構造化データを確認 |
| 9 | モバイル表示に問題がないか | 実機や開発者ツールで確認 |
| 10 | 404エラーやリンク切れを放置していないか | Search Consoleや確認ツールを使用 |
とくに注意したいのは、robots.txtの設定です。GPTBotなどのAIクローラーを拒否している場合、対象のAIサービスが自社サイトの情報を取得できない可能性があります。
過去にAIによる学習や情報取得を一律で拒否したサイトでは、公開したいページまでブロックしていないか確認してください。
なお、Google-Extendedは独立したクローラーではなく、Googleが取得したコンテンツをGemini AppsやVertex AIで利用できるか制御するためのトークンです。
Google検索やAI Overviewsへの掲載には影響しないため、GPTBotなどのクローラーとは分けて確認しましょう。
また、画面上に本文が表示されていても、AIが読み取れているとは限りません。JavaScriptによる描画に依存している場合や、noindexが設定されている場合は、情報を取得できないおそれがあります。
ページのソースを表示して本文がHTMLに含まれているかを見るとともに、Search ConsoleのURL検査で登録状況と設定を確認しましょう。
なお、llms.txtは標準仕様として確立の途上にあり、設置は必須ではありません。未設置だからといって問題があるとは断定せず、AIへの情報伝達を補助する任意の施策として扱ってください。
LLMO診断でチェックする項目②構造化データ・サイト構造【10項目】
次に、ページの情報がAIに「意味」として伝わる構造になっているかを確認します。構造化データの実装状況や見出し階層など10項目を点検すると、AIが内容を正しく理解しやすいサイトかどうかを把握できます。
| No. | チェック項目 | 主な確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | JSON-LD形式で構造化データを実装しているか | ソースや検証ツールを確認 |
| 2 | Organizationスキーマを実装しているか | トップページのソースを確認 |
| 3 | FAQPageスキーマを実装しているか | FAQページを検証 |
| 4 | Articleスキーマを実装しているか | 記事ページのソースを確認 |
| 5 | BreadcrumbListスキーマを実装しているか | 検証ツールで確認 |
| 6 | 構造化データにエラーが出ていないか | 検証ツールやSearch Consoleを確認 |
| 7 | hタグの階層が論理的か | 見出し抽出ツールで確認 |
| 8 | 表やリストを適切なHTMLで実装しているか | ページのソースを確認 |
| 9 | titleとmeta descriptionが内容と一致しているか | 主要ページを一覧化して確認 |
| 10 | 1ページ1テーマで整理できているか | 各ページの主題を確認 |
構造化データのなかでも、企業サイトではOrganization、記事ページではArticleを優先的に確認してください。実装の有無だけでなく、会社名や著者名、公開日といった記述内容が、実際のページ表示と一致しているかまで見る必要があります。
また、構造化データは実装されていても、記述ミスや必要な情報の不足があると正しく認識されません。リッチリザルトテストとSearch Consoleを使ってエラーと警告を確認し、修正すべき箇所を洗い出しましょう。
あわせて、hタグの階層や1ページ1テーマの構成も診断対象に含めてください。マークアップが正しくても、見出し構造が乱れていたり複数のテーマが混在していたりすると、AIは内容の関係性を理解しにくくなります。
構造化データとページ構成は、分けずにセットで点検することが重要です。
LLMO診断でチェックする項目③コンテンツの引用されやすさ【10項目】
技術面が整っていても、コンテンツ自体がAIにとって引用しにくい形では露出は増えません。結論ファーストの構成や定義文、FAQ、一次情報の有無など10項目を点検し、引用されやすい内容へ改善する手がかりを整理しましょう。
| No. | チェック項目 | 主な確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | 見出し直下に質問への答えがあるか | 主要記事の冒頭を確認 |
| 2 | 用語を明確に定義しているか | 冒頭や見出し直下を確認 |
| 3 | FAQ形式のコンテンツがあるか | 主要ページを確認 |
| 4 | 表や箇条書きで情報を整理しているか | 記事構成を確認 |
| 5 | 一文が長すぎず、指示代名詞が多すぎないか | 本文を確認 |
| 6 | 独自調査や事例などの一次情報があるか | 記事一覧を確認 |
| 7 | 統計やデータの出典を明記しているか | 数値の記載箇所を確認 |
| 8 | 公開日・更新日を明示しているか | 記事ページを確認 |
| 9 | 誇張表現や事実と異なる記述がないか | 実績や訴求表現を確認 |
| 10 | 専門用語にわかりやすい説明があるか | 本文を確認 |
まず確認したいのは、AIが回答に使いやすい文章になっているかどうかです。
見出し直下で質問に答えているか、重要な用語を「〇〇とは、△△です」の形で明確に定義しているかを重点的に見てください。前置きから始まる記事が多い場合は、結論を先に示す構成への修正を検討します。
次に、独自調査や自社データ、具体的な事例など、他サイトにはない一次情報があるかを確認しましょう。他社の統計や研究を引用している場合は、まとめ記事ではなく一次ソースを出典として明記できているかも診断対象になります。
さらに、情報の鮮度も重要です。更新日が表示されているかだけでなく、料金や仕様、制度、実績数値が現在も正しいかを確認してください。中身を更新せずにタイトルの年号や更新日だけを変更する運用は、かえって信頼を損なうため避けましょう。
LLMO診断でチェックする項目④E-E-A-T・発信者情報【10項目】
AIは、情報の内容だけでなく「誰が発信しているか」も重視します。著者や運営者の情報、監修体制、実績の示し方、基本ページの整備状況など10項目を点検し、発信者としての信頼性を確認しましょう。
| No. | チェック項目 | 主な確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | 著者の経歴や資格を掲載しているか | 記事の著者欄を確認 |
| 2 | 運営者情報や会社概要を整備しているか | 会社概要ページを確認 |
| 3 | Personスキーマを実装しているか | 著者欄のソースを確認 |
| 4 | 必要な記事に監修者を立てているか | 専門性の高い記事を確認 |
| 5 | 実績や事例を事実ベースで掲載しているか | 実績ページを確認 |
| 6 | 問い合わせ先や所在地を明示しているか | 問い合わせページを確認 |
| 7 | プライバシーポリシーなどの基本ページがあるか | フッターを確認 |
| 8 | 発信テーマが専門領域に沿っているか | 記事一覧を確認 |
| 9 | 公式SNSとサイトを紐づけているか | サイトとSNSを確認 |
| 10 | 実体験や検証にもとづく記述があるか | 記事本文を確認 |
著者情報は、名前の記載だけでは不十分です。経歴や資格、専門領域まで掲載されているかを確認するとともに、運営会社の情報に不足がないか、Articleスキーマの著者情報と実際の著者欄が一致しているかも診断対象に含めてください。
また、支援事例や調査結果、実際に試した手順など、発信者の経験を具体的に裏づける記述があるかも確認します。抽象的な主張だけで終わっていないか、数値や時期、実施内容まで示せているかがポイントです。
あわせて、会社名や住所、サービス名などの基本情報が、公式サイト・SNS・外部プロフィールの間で食い違っていないかを確認してください。表記に不一致がある場合は、AIが情報の同一性を判断しにくくなるため、統一する必要があります。
LLMO診断でチェックする項目⑤外部評価・AI上での露出【10項目】
最後に、AI回答での自社の扱われ方と、Web全体での評価を確認します。自社名や推薦系の質問での言及状況、引用元、第三者メディアでの掲載、被リンク、口コミ、AI経由の流入など10項目を点検し、実際の露出状況を把握しましょう。
| No. | チェック項目 | 主な確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | 自社名を質問した際の回答が正確か | 複数の生成AIで確認 |
| 2 | 推薦系の質問で自社が言及されるか | 複数の質問文で確認 |
| 3 | 競合がAI上でどう説明されているか | 自社と同じ質問で比較 |
| 4 | 自社サイトがAI回答の引用元になるか | 引用元リンクを確認 |
| 5 | 第三者メディアや比較サイトで言及されているか | Web検索で確認 |
| 6 | プレスリリースなどの外部発信を行っているか | 直近の配信履歴を確認 |
| 7 | 指名検索数の推移を把握しているか | Search Consoleを確認 |
| 8 | 被リンクの質と量を把握しているか | リンクレポートを確認 |
| 9 | 口コミやレビューの内容を確認しているか | レビューサイトを確認 |
| 10 | AI経由の流入を計測できるか | GA4を確認 |
診断の際は、自社名を直接質問した場合の回答の正確性と、「おすすめの〇〇」のような推薦系の質問で自社が選ばれるかを、別の指標として扱ってください。AI名・質問文・回答日・自社言及の有無を記録し、毎回同じ条件で比較できるようにしておくことが重要です。
自社が言及されない場合は、競合がどのように説明され、どのサイトが引用元になっているかを確認しましょう。その結果から、自社サイトに不足している情報や、掲載を目指すべき第三者媒体の候補を洗い出せます。
また、第三者サイトでの言及や被リンクの状況だけでなく、AI経由の流入や問い合わせへの影響も確認対象に含めてください。GA4の参照元レポートや問い合わせ時の流入経路を記録しておくと、一度の診断で終わらせずに定点観測できる体制を整えられます。
LLMO診断後に実施する改善
LLMO診断で課題が見つかっても、すべての施策に一度に取り組む必要はありません。診断結果をもとに、影響の大きい課題から順番に改善していきましょう。
ここでは、次の5つのカテゴリに分けて改善方法を解説します。
- AIクローラー対応・技術基盤
- 構造化データ・サイト構造
- コンテンツの引用されやすさ
- E-E-A-T・発信者情報
- 外部評価・AI上での露出
診断で✕が多かったカテゴリから確認すると、自社が優先して取り組むべき施策を見つけやすくなります。
AIクローラー対応や技術基盤の課題が見つかった場合の改善策
AIクローラーのアクセスを拒否していたり、重要なページにnoindexが設定されていたりすると、AIが自社サイトの情報を取得できない可能性があります。コンテンツを改善する前に、まず情報へアクセスできる状態を整えましょう。
主な改善策は次のとおりです。
- robots.txtの設定を確認し、必要なページへのアクセスを妨げないようにする
- 重要ページのnoindexやcanonicalを見直す
- XMLサイトマップを整備する
- JavaScriptに依存している重要な本文を見直す
- 404エラーやリンク切れを修正する
- ページの表示速度を改善する
修正後は、設定を変更しただけで終わらせず、対象ページが正常にクロールできる状態になっているかを確認しましょう。
llms.txtについては、必須の施策として考えるのではなく、ほかの技術的な問題を解消したうえで導入を検討します。設置するだけでAI上の露出が増えるものではないため、補助的な施策として捉えることが大切です。
構造化データやサイト構造の課題が見つかった場合の改善策
構造化データの不足や見出し構造の乱れ、複数のテーマが1ページに混在している状態は、ページの内容や情報同士の関係を伝わりにくくする原因になります。
主な改善策は次のとおりです。
- OrganizationやArticleなど、ページに合った構造化データを実装する
- 構造化データのエラーやページ上の情報との不一致を修正する
- h1・h2・h3の見出し階層を整理する
- ページごとのテーマや役割を明確にする
- 必要に応じてページの統合や分割を行う
- 関連ページ同士を内部リンクでつなぐ
構造化データが未実装の場合でも、すべての種類を一度に追加する必要はありません。まずは会社情報を示すOrganizationや、記事ページのArticleなど、自社サイトにとって重要なものから対応します。
その際は、構造化データだけに情報を追加するのではなく、会社名や著者名、公開日などを実際のページ内容と一致させることも重要です。
また、1ページの中で複数のテーマを扱っている場合は、そのページが「何について説明しているのか」が曖昧になります。ページごとの役割を決めたうえで、必要に応じて内容を分割・統合しましょう。
コンテンツの引用されやすさに課題が見つかった場合の改善策
「質問への答えがすぐに見つからない」「用語の説明が曖昧」「根拠となる情報が少ない」といった記事は、AIが回答の材料として使いにくくなります。
この場合は、既存コンテンツを次のような形で見直しましょう。
- 見出しの直後に質問への答えを書く
- 用語の定義を明確にする
- 比較や手順を表・箇条書きで整理する
- FAQを追加する
- 独自データや具体的な事例を加える
- 統計や数値には一次情報の出典を付ける
- 古くなった料金や制度、仕様を更新する
特に重要なのが、見出しに対する答えを最初に示すことです。結論を先に書き、そのあとに理由や具体例を続ける構成にすると、読者だけでなくAIにも内容が伝わりやすくなります。
すべての記事を一度に直すのではなく、検索流入が多い記事や主力サービスに関係する記事から優先して改善すると効率的です。
また、他社サイトにも掲載されている一般的な情報だけでは、自社サイトを情報源として選ぶ理由が弱くなります。自社で実施した調査や顧客アンケート、実際の支援事例など、独自性のある情報も積極的に追加しましょう。
実際のLLMO対策事例を確認すると、どのような課題に対して何を改善し、AI上での言及や引用がどう変わったのかを具体的にイメージできます。自社の改善方針を考える際は、LLMOの事例をまとめた記事もあわせて参考にしてください。
E-E-A-Tや発信者情報の課題が見つかった場合の改善策
誰が発信している情報なのかがわからなかったり、会社情報や実績の根拠が不足していたりすると、情報の信頼性を判断する材料が少なくなります。
主な改善策は次のとおりです。
- 記事に著者情報を掲載する
- 著者の経歴や資格、専門分野を明記する
- 著者プロフィールページを用意する
- 会社概要や運営者情報を充実させる
- 実績や事例に具体的な数値や内容を加える
- サイトやSNSなどの会社情報を統一する
著者情報が不足している場合は、記事ごとに長いプロフィールを書く必要はありません。共通の著者欄とプロフィールページを用意し、各記事から確認できるようにすると効率的です。
実績についても、「豊富な実績があります」といった表現だけでは十分に伝わりません。どのような課題に対して何を行い、どのような結果につながったのかを具体的に示しましょう。
会社名や所在地、サービス内容などが自社サイトと外部プロフィールで異なっている場合も修正が必要です。Web上の情報をできるだけ統一し、自社について一貫した情報が確認できる状態を目指します。
外部評価やAI上での露出に課題が見つかった場合の改善策
生成AIにおすすめ企業を質問しても自社が挙がらない場合や、第三者サイトからの言及が少ない場合は、自社サイトだけを改善しても十分ではないことがあります。
まずは、AIがどの企業を推薦し、どのような情報源を参照しているかを確認しましょう。そのうえで、自社に不足している情報や外部での露出を増やしていきます。
主な改善策は次のとおりです。
- 競合がどのサイトで紹介・引用されているかを調査する
- 業界メディアや比較サイトに正確な情報を掲載してもらう
- 独自調査や事例を外部へ発信する
- 専門性のある媒体への寄稿を検討する
- 口コミやレビューの内容を確認する
- 古い会社情報や誤った情報を修正する
- AI上での言及や引用元を定期的に記録する
たとえば競合だけがAIから推薦されている場合は、いきなり外部施策を増やすのではなく、まず「なぜ競合が選ばれているのか」を確認します。競合サイトにしかない情報が評価されているのであれば、自社コンテンツの改善が先です。
一方、第三者メディアでの掲載が大きな差になっている場合は、外部での情報発信を強化する必要があります。
外部露出を増やす場合も、リンクを獲得することだけを目的にするのではなく、自社名やサービス内容が正しい情報とともに掲載されることを重視しましょう。
改善後は、診断時と同じAI・質問文・条件で再度チェックします。自社が回答に出たかだけではなく、どのように説明されたか、どのページが引用されたか、競合との差がどう変わったかまで比較すると、施策の効果を判断しやすくなります。
LLMO診断についてよくある質問
ここでは、LLMO診断の費用や実施にかかる期間、診断の頻度など、実施前に迷いやすいポイントへ回答します。
LLMO診断は無料でできますか？
生成AIへの質問と本記事のチェックリストを使えば、無料で基本的な診断ができます。
無料の自動診断ツールを併用すると、構造化データなどの技術面も費用をかけずに確認できるでしょう。
一方、複数の生成AIを使った言及調査や競合比較、改善提案まで含む詳細な診断は、有料になる場合が多い点は押さえておいてください。
LLMO診断にはどれくらいの期間がかかりますか？
診断にかかる期間は、使用する方法やサイトの規模、調査範囲によって異なります。
無料の自動診断ツールであれば短時間で結果を確認できますが、専門会社へ依頼する場合は、調査・分析・レポート作成の工程がある分、一定の期間を見込む必要があるでしょう。
競合比較の社数や質問パターン数が増えるほど、期間は延びる傾向にあります。急ぐ場合は、まず自己診断で概況をつかみ、深掘りしたい範囲を絞ってから依頼してください。
LLMO診断はどのくらいの頻度で実施すべきですか？
AIの回答内容は日々変化するため、四半期に1回程度の定点診断と、サイトリニューアルなど大きな変更を加えたあとの都度診断をおすすめします。
なお、毎回50項目すべてを確認する必要はありません。カテゴリ⑤の「外部評価・AI上での露出」は変化が起きやすいため高頻度で確認し、技術面の項目はサイトに変更を加えたときだけ見直すなど、カテゴリごとに濃淡をつけると無理なく続けられます。
自社の課題に合ったLLMO診断ならLumiciteがおすすめ
LLMO診断では、生成AI上での自社の言及状況だけでなく、AIクローラーへの対応や構造化データ、コンテンツの引用されやすさ、発信者情報、外部評価までを幅広く確認する必要があります。
本記事で紹介した5カテゴリ50項目のチェックリストを使えば、自社でも基本的な診断は可能です。
一方で、複数の生成AIを使った言及調査や競合比較、診断結果にもとづく改善の優先順位づけには、専門的な知識と調査の工数が必要になります。自己診断で課題の全体像をつかんだうえで、深掘りが必要な部分は専門会社の力を借りるのが現実的でしょう。
Lumiciteでは、初回商談の際に主要なプロンプトを使い、自社が生成AIの回答に表示されるか、どのように説明されているかを確認する無料診断を実施しています。
自社のLLMO上の現状や競合との差を把握したい方は、まずLumiciteの無料診断で、取り組むべき課題を明らかにすることから始めてみてください。
