ChatGPTやGeminiなどのAIが日常的に使われるようになった今、LLMO対策では「キーワードの詰め込み」から「AIに引用される情報設計」へと移行しています。
しかし、経営者や経営幹部の方が見落としがちなのが『「AIに引用されること」をゴールにしてはいけない』という点です。
AIからの引用は「結果」であって「目的」ではありません。小手先のノウハウだけで「引用されること」を直接狙うのは、本末転倒になる可能性があります。
まずは、正しい戦略で構造的な課題を把握し改善していき、結果としてAIに引用される状態にしていきましょう。
今回の記事では、LLMO戦略における本質的なポイントを無料で公開します。
この記事でわかること
- LLMO戦略の本質的なポイント
- ナレッジグラフとエンティティに関して
上記のことが気になっている経営者・マーケター向けに、LLMOで重要なエンティティとナレッジグラフに関してまずは、理解できるように解説し本質的なLLMO戦略のポイントまで解説していきます。
「AIに引用される」とはどういうことか？
AIに引用される為には、何をすればいいんでしょうか？
大切なポイントがあります。
「AIに引用されること」は、正しい戦略を実行した結果として起こることであり、それ自体を直接狙うことはできません。
AIが回答を生成する際、重要視しているのは以下の2つの指標です。
AIが評価する2つの重要指標
AIが上記の2つの指標から自社と競合のナレッジグラフを比較・評価したときにより正しく・より強く認識されているブランドが結果としてAIの検索に引用される可能性が高まります。
比較するために必要なデータ(エンティティ)ですが、Googleが公式に発表している内容によれば、ナレッジグラフとは「人・場所・物事などに関する何十億もの事実のデータベース」であり、現在約50億のエンティティ(実在する物事)に関する5,000億を超える事実が蓄積されていると公表されています。
このことから膨大なデータの中から比較・評価されていることがわかります。
より正しく・より強く認識されているブランドになる為に、まず経営層が行うべきことは、自社と競合でナレッジグラフがどのようになっているかを知る必要があります。
ctat gpt等を使用して下記のプロンプトを使用すれば他社と自社でどのようなナレッジグラフなのかを把握できます。
プロンプト
以下の企業について、検索エンジンや大規模言語モデルが保持している「ナレッジグラフ」の構成要素を分析してください。
対象企業: [企業名/サービス名を入力]
分析項目:
コア・エンティティ: この企業が属する主要なカテゴリ（例：美容室、メディア運営、AIコンサル等）
属性（Attributes）: 設立年、拠点、主要サービス、代表者、実績数値など、事実として紐付けられている情報
関連エンティティ: この企業と密接に関連している単語、場所、競合他社、パートナー企業
セマンティック・コンテキスト: どのような「悩み」や「キーワード」の解決策としてこの企業が提示されることが多いか
上記を整理し、この企業の「ブランドとしての解像度」を評価してください。
自社と他社を直接比較したい場合は、下記の様なプロンプトも有効です。
競合と比較することで、自社のナレッジグラフに足りない「ノード（節）」や「エッジ（線）」を特定します。
プロンプト
以下の2つの企業について、AIの学習データおよびナレッジグラフ上の「認識の差」を比較分析してください。
企業A（自社）: [自社名]
企業B（他社）: [他社名]
比較ポイント:
オーソリティ（権威性）: どちらの企業がより特定の専門分野において「主導的なエンティティ」として認識されているか。
関連キーワードの広がり: それぞれの企業に紐付いている関連用語の数と質の違い。
信頼性シグナル: どちらの企業の方が、外部ソース（Wikipedia、ニュースサイト、SNS、公式DB）との結びつきが強いと推測されるか。
ギャップ分析: 企業Aが、企業Bと同等のナレッジグラフの強さを獲得するために、補強すべき「情報要素（エンティティ）」は何か。
このようなプロンプトを使用して競合と自社を分析することで構造的な課題を把握し、自社ブランドがどう認識されているかを把握し、エンティティ（概念・強み・関係性）の紐づきを強化していくことが可能です。
「AIに選ばれたいなら、まず世の中にブランドの文脈を正しく広げることが先決」であり、LLMOの本質です。
「エンティティ」とは何か？
先ほどからおっしゃっているエンティティという言葉がわからないので教えてくれませんか…。
エンティティ（Entity）とは、一言で言うと「AIが”これは何者か”と識別できる、固有の存在」のことです。
人・会社・場所・商品・概念など、名前のついた、他と区別できる「もの」すべてが対象です。わかりやすく言うと、名刺に例えることができます。名刺がないと初対面の相手に正しく認識してもらえないように、エンティティが整っていないと、AIはあなたの会社を信頼できる情報源として引用できないのです。
資料②
「エンティティの紐づきを強化する」には下記のような施策も必要になります。
やること 具体例
強みを様々な媒体で語ってもらう
メディア掲載、専門家の推薦、口コミ具体的なキーワードで関連づける 「〇〇なら△△社」という文脈を増やす自社情報をweb上で一貫して整える 構造化データ、Googleビジネスプロフィー ル等
「ナレッジグラフ」とは？
ナレッジグラフというのは、エンティティとどう違うんでしょうか？
エンティティが「個々の存在」だとすれば、ナレッジグラフはそのエンティティ同士のつながりを地図にしたものです。
Googleの公式情報によれば、ナレッジグラフは「複数のソースからデータを取り込み、エンティティを抽出して、エンティティ間の関係を確立する」仕組みです。エンティティがグラフのノード（点）を形成し、エッジ（接続線）がつながりを表します。と公言されています。
📎 参照：Google Cloud公式ブログ（エンティティとナレッジグラフ）
自社ブランドを中心ノードに置き、「高品質」「地域No.1」「受賞歴あり」「専門家推奨」などの属性エンティティが線でつながっている構造かつ、線が太く、web上で多く・広く語られている状態であれば、AIは、信頼度・認知度があると認識し読み取ります。
一方で自社のWEB媒体のみの発信で、様々な文脈で一貫性のない発信ばかりするとナレッジグラフのエンティティとの紐付きは、非常に細く弱い状態とみなされやすくAIから評価されにくいです。
エンティティの「つながりが弱い」とどうなるか
では、つながりが弱いとどういう問題が起きるんですか？
こんなイメージで考えてみてください。
新しいラーメン屋を探しているとき——A店は友人1人が「美味しい」と言っているだけ。
B店は食べログ・Googleマップ・地元メディア・インスタグラマー…全員が「B店は最高！」と言っている。迷わずB店を選びますよね。
AIも全く同じような判断をしています。
| ❌ つながりが弱い状態「〇〇社は良い会社らしい」→ 根拠・文脈がない→ AIは引用できない → 競合に負ける | ✅ つながりが強い状態「〇〇社は△△で地域No.1・受賞歴あり」→ 具体的な文脈がある→ AIが自信を持って引用 → 先に選ばれる |
|---|
📎 参照：keywordmap アカデミー（ナレッジグラフ実践解説）
エンティティを強化するために今日からできる3つのこと
では、具体的に何から始めればいいですか？
まずはこの3点を意識してください。
1 ブランド名を統一する：web上のすべての媒体（ホームページ・SNS・口コミサイト）で、会社名・サービス名の表記を揃える。AIが「同じ存在」と認識しやすくなります。
2 強みを具体的な言葉で表現する：「良い」「丁寧」ではなく「川越エリアNo.1のカラー技術」「創業20年の実績」など、固有の文脈を作る。
3 構造化データを整える：GoogleはWebページの構造化データ（Schema.org形式）を使って、エンティティ情報を収集しています。会社情報・サービス・口コミを実装することで、AIへの情報伝達が格段に改善します。
📎 参照：Google検索セントラル（構造化データ公式ドキュメント）
▼ここからの話は、あくまでも（私が考える）推測の話です▼
AIはweb上の「エンティティ同士の紐づきの強さ」を各ブランドが競合に対してどの程度認識されているかを構造的に把握していると考えています。
つまり、AIは単にキーワードを読むのではなく、「このブランドはどれだけ世の中に認められているか」を総合的に判断していると推測しています。
まとめ
LLMO研究所では、「AIに引用されること」をゴールとするのではなく、「LLMO戦略における本質」を戦略の起点としています。
今回ご紹介したエンティティとナレッジグラフの基本は、あくまでスタート地点の知識に過ぎません。
これからも、AIに選ばれるブランド設計の最新情報を発信し続けます。
なんとなくわかってきましたが、自社でやるには難しそうで…。どうすればいいですか？
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エンティティ設計・ナレッジグラフ対策の具体的な実践方法も、メルマガにて順次公開しています。
参照URL一覧
| 内容 | URL |
|---|---|
| Google公式ヘルプ（ナレッジパネル） | https://support.google.com/knowledgepanel/answer/9787176?hl=JA |
| Google公式ブログ（ナレッジグラフ解説） | https://blog.google/intl/ja-jp/products/explore-get-answers/2020_05_knowledgegraphknowledgepane/ |
| Google Cloud公式ブログ（エンティティとナレッジグラフ） | https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/ai-machine-learningenterprise-knowledge-graph-walkthrough?hl=ja |
| keywordmap（ナレッジグラフ実践解説） | https://keywordmap.jp/academy/knowledge-graph/ |
| Google検索セントラル（構造化データ） | https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=ja |
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