ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIが普及し、ユーザーの情報収集方法は少しずつ変化しています。これまではGoogle検索で上位表示され、Webサイトへ訪問してもらうことが重要でした。

しかし、現在はユーザーがAIに直接質問し、回答内で企業やサービスを比較する場面も増えています。そのため、企業サイトでは検索順位だけでなく、AIに自社情報がどう理解・説明されているかも確認する必要があります。

LLMO対策で最初にやるべきことは記事を増やすことではありません。まずは自社サイトとAI検索上での見え方を診断し、不足している情報や誤って伝わっている情報を把握することが重要です。

この記事ではLLMO対策で最初に確認すべきこと、企業サイト診断の項目、記事量産の前に整えるべきページについて解説します。

LLMO対策で最初にやるべきことは企業サイト診断

LLMO対策で最初にやるべきことは企業サイトとAI検索上での見え方を診断することです。いきなり記事を増やしたり、技術的な施策から始めたりする前に、まずは自社情報が正しく整理されているかを確認する必要があります。

LLMOはChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに自社情報を正しく理解・引用・言及されやすくするための考え方です。AIに自社を正しく説明してもらうにはAIが参照できる情報そのものが明確でなければなりません。

たとえば、東京で法人向けSaaSを提供している企業であれば、公式サイト上で「誰向けのサービスなのか」「どの業務を改善できるのか」「導入すると何が変わるのか」が明確になっている必要があります。飲食店であれば、店舗の特徴、利用シーン、メニュー、予約方法、所在地、営業時間などが整理されていることが重要です。

このような土台が曖昧なまま記事だけを増やしても、AIにもユーザーにも自社の特徴が伝わりにくくなります。

LLMO対策は記事量産から始めない

「LLMO対策という言葉を聞くと「AI検索向けの記事をたくさん作れば良い」と考える方もいるかもしれません。しかし、現状把握をしないまま記事を増やすと、かえって情報が散らばり、企業として何を提供しているのかが伝わりにくくなる場合があります。

たとえば、サービスページでは「中小企業向けの業務改善支援」と書いているのに、記事では「大企業向けDX支援」「AI研修」「補助金活用」など複数のテーマを整理せずに発信していると、サイト全体の軸がぼやけます。読者にとっても、AIにとっても、その企業が何に強いのか判断しにくくなります。

また、記事を増やすこと自体が目的になると、既存ページとの重複や内容の薄いページが増える可能性もあります。LLMO対策では単にページ数を増やすのではなく、ユーザーの疑問に対して正確で一貫した情報を届けることが重要です。

まずは自社サイトの中で会社情報、サービス情報、FAQ、事例、記事コンテンツが矛盾なくつながっているかを確認しましょう。そのうえで、不足しているテーマを記事として補う流れが理想です。

まず自社情報がどう見られているかを確認する

LLMO対策では自社情報がAIや検索結果上でどのように見られているかを確認することが重要です。自社では正しく伝えているつもりでも、AIの回答や検索結果では古い情報や曖昧な説明が表示されている場合があります。

まずは自社名、サービス名、代表的な商品名、主要キーワードを使って、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索などで確認してみましょう。AIが自社を何の会社として説明しているか、競合と比較したときに候補に入るか、間違った情報が出ていないかを確認します。

たとえば、美容サロンであれば「渋谷で髪質改善が得意な美容室を教えてください」と質問して、自店舗が出てくるかを確認できます。製造業であれば「名古屋で小ロットの部品加工に対応できる会社」といった質問を試すことで、AIがどの企業を候補として挙げるかを確認できます。

この確認を行うと、自社サイトに足りない情報が見えやすくなります。AIに出てこない場合はサービス内容が曖昧なのか、事例が少ないのか、外部での言及が不足しているのかなど、改善すべきポイントを整理できます。

診断してから優先順位を決める

LLMO対策ではすべての施策を一度に進める必要はありません。まずは診断によって課題を洗い出し、影響が大きい部分から優先的に改善することが大切です。

たとえば、会社概要ページの情報が古い場合は、記事作成よりも先に会社情報を更新するべきです。サービスページで対象顧客や提供内容が曖昧な場合はFAQや記事を増やす前に、サービスページの説明を見直す必要があります。

また、AI検索で競合だけが候補に出ている場合は競合サイトにどのような情報があるのかを確認しましょう。導入事例が豊富なのか、料金や対応範囲が明確なのか、外部メディアで紹介されているのかを見ることで、自社に不足している要素が見えてきます。

LLMO対策は思いついた施策から始めるよりも、診断、課題整理、優先順位づけ、改善、再確認の流れで進める方が効果的です。

LLMO対策とは

LLMO対策とは生成AIの回答内で自社情報が正しく理解・引用・言及されやすい状態を作るための取り組みです。従来のSEOが検索結果での上位表示やクリック獲得を重視していたのに対し、LLMOではAIの回答内で自社がどのように扱われるかを意識します。

ただし、LLMOはSEOとまったく別の施策ではありません。検索意図に合ったコンテンツ、わかりやすい見出し構造、信頼できる情報、FAQ、事例、会社情報などはSEOにもLLMOにも共通して重要です。

つまりLLMO対策はAIだけに向けた特殊なテクニックではなく、ユーザーにもAIにも自社情報が正しく伝わるようにサイト全体を整える取り組みと考えるとわかりやすいでしょう。

LLMOは生成AIに自社情報を理解・引用・言及されやすくする考え方

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模言語モデル最適化と呼ばれることがあります。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどの生成AIが回答を作る際に、自社情報を正しく理解し、必要に応じて引用・言及しやすい状態を作る考え方です。

たとえば、ユーザーが「東京で中小企業向けの勤怠管理システムを教えてください」とAIに質問したとします。そのとき、AIが複数のサービスを整理して回答する場合、自社サービスが候補に入るかどうかはWeb上にあるサービス情報、導入事例、比較情報、外部での言及などに影響される可能性があります。

LLMO対策ではAIが自社を正しく理解できるように、会社概要、サービスページ、FAQ、事例、記事コンテンツ、外部情報を整えます。単にAIに取り上げられることだけを目指すのではなく、取り上げられたときに正確に説明される状態を作ることが重要です。

そのため、LLMO対策の第一歩はAIの回答を操作することではありません。自社が何を提供し、誰のどのような課題を解決できるのかを、Web上で明確に伝えることから始まります。

SEOとは対立せず、SEOの土台の上にある

LLMO対策が注目されると「SEOはもう不要なのではないか」と感じる方もいるかもしれません。しかし、LLMOとSEOは対立するものではありません。むしろ、SEOの土台が整っているほど、LLMO対策も進めやすくなります。

SEOでは検索エンジンとユーザーにページ内容を正しく伝えるために、検索意図に合ったコンテンツ、適切な見出し構造、内部リンク、ページ表示速度、信頼性の高い情報などを整えます。これらはAIにとっても情報を理解する手がかりになります。

たとえば、飲食店のサイトであれば、店舗名、所在地、営業時間、メニュー、予約方法、利用シーン、口コミ、写真などが整理されているほど、検索ユーザーにもAIにも店舗の特徴が伝わりやすくなります。BtoB企業であれば、対象顧客、支援内容、導入事例、料金の考え方、対応範囲が明確であるほど、AIも企業の特徴を説明しやすくなります。

LLMO対策はSEOを捨てて新しい施策に乗り換えることではありません。SEOの基本を整えたうえで、AIの回答内で自社情報がどう扱われるかを確認し、必要な情報を補っていく考え方です。

LLMO対策の目的はAIに正しく説明される状態を作ること

LLMO対策の目的はAIに無理やり自社を紹介させることではありません。ユーザーの質問に対して自社が本当に候補となる場合に、AIが正しい情報をもとに説明できる状態を作ることです。

たとえば、福岡で採用支援を行う会社が「採用代行」「求人広告運用」「面接改善」などを提供している場合、公式サイトにそれらの情報が整理されていなければ、AIは正しく特徴を把握しにくくなります。反対に、サービス内容、対象企業、実績、支援範囲、よくある質問が整理されていれば、AIが回答を作る際の材料になります。

また、AIに表示されることだけを目的にすると、ユーザーにとって不自然な文章や過剰なキーワード詰め込みにつながる可能性があります。LLMO対策ではAIに理解されやすくすることと同時に、ユーザーが読んでも納得できる情報を作ることが重要です。

AI検索時代でも、最終的に問い合わせや購入を判断するのはユーザーです。

現状把握なしにLLMO対策を始めると失敗しやすい理由

LLMO対策で失敗しやすい進め方は現状把握をしないまま施策を始めることです。特に、記事作成、FAQ追加、構造化データ、llms.txtなどの施策に先に取り組むと、根本的な課題が残ったままになる可能性があります。

LLMO対策ではまず自社サイトとAI検索上での見え方を確認し、どこに問題があるのかを把握する必要があります。現状がわからないまま施策を進めると、改善すべきページや優先順位を間違えやすくなります。

ここでは現状把握なしにLLMO対策を始めると失敗しやすい理由を解説します。

自社の強みが整理されていないまま記事が増える

現状把握をしないまま記事を増やすと、自社の強みが整理されていない状態で情報が増えてしまいます。その結果、記事ごとに説明がズレたり、サービスの対象顧客が曖昧になったりすることがあります。

たとえば、あるページでは「中小企業向けのDX支援」と説明しているのに、別の記事では「大企業向けの業務改善」、別の記事では「AI研修」、さらに別の記事では「補助金活用」と書かれている場合、読者はその会社の主力サービスを理解しにくくなります。

複数のサービスを提供していること自体は問題ありません。しかし、それぞれのサービスの関係性や対象顧客が整理されていないと、サイト全体の専門性や一貫性が伝わりにくくなります。

LLMO対策では記事を増やす前に、自社の強み、対象顧客、提供サービス、競合との違いを整理することが重要です。そのうえで、足りない情報を記事として補う流れにしましょう。

AIに誤った情報を拾われる可能性がある

自社サイトや外部サイトに古い情報が残っていると、AIに誤った情報を拾われる可能性があります。社名、サービス名、所在地、料金、提供内容、対応エリアなどが古いままだと、AIが誤った説明をする原因になります。

たとえば、以前は大阪だけで提供していたサービスが現在は全国対応になっているのに、古い記事や外部サイトで「大阪限定」と書かれたままになっている場合、AIがその情報をもとに説明する可能性があります。飲食店でも、営業時間や定休日が古いままだと、ユーザーに誤った情報が伝わるかもしれません。

また、表記ゆれも注意が必要です。正式なサービス名、略称、英語表記、カタカナ表記がバラバラに使われていると、AIが同じサービスとして認識しにくくなることがあります。

LLMO対策では新しい記事を作る前に、既存の会社情報やサービス情報を見直しましょう。

競合との差がわからないまま施策が散らばる

LLMO対策では自社だけでなく競合がどのように表示されているかも確認する必要があります。主要キーワードでAIに質問したときに競合だけが候補に出ている場合、その理由を確認せずに施策を進めても、改善ポイントがずれる可能性があります。

たとえば「東京で法人向けの営業支援会社を教えてください」とAIに質問したとき、競合企業ばかりが表示され、自社が表示されないとします。

この場合、単に記事数が少ないことだけが原因とは限りません。サービスページが曖昧、導入事例が少ない、外部での言及が少ない、専門テーマが分散しているなど、複数の要因が考えられます。

製造業でも同じです。「短納期 試作 部品加工」といった質問で競合だけが出る場合、競合サイトには加工事例、対応素材、納期、設備情報、実績が詳しく掲載されているかもしれません。

自社サイトにそれらの情報がなければ、AIに候補として認識されにくくなります。

競合との差を確認することで、自社に不足している情報が見えます。

成果を確認する基準がないまま進んでしまう

LLMO対策では施策前の状態を記録しておくことも重要です。最初の状態を確認していないと、改善後にAI回答内での見え方が変わったのか、競合との差が縮まったのかを判断できません。

たとえば、施策前に「自社名でAIに質問したときの回答」「主要キーワードで自社が候補に入るか」「競合がどのように説明されるか」を記録しておけば、改善後に同じ質問で比較できます。

また、GA4でAI経由の流入を確認したり、Search Consoleで指名検索の変化を見たり、問い合わせ時に「どこで知ったか」を確認したりすることで、間接的な変化も把握しやすくなります。

LLMO対策はすぐに明確な数値として成果が出るとは限りません。だからこそ、最初の状態を記録し、改善前後を比較できるようにしておくことが大切です。

LLMO対策の企業サイト診断で確認すべき項目

LLMO対策を始める前に、企業サイトの情報がAIにもユーザーにも伝わりやすい状態になっているかを確認しましょう。特に、会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、外部での言及は重要な診断項目です。

企業サイト診断ではデザインの良し悪しだけを見るのではありません。自社が何を提供しているのか、誰のどのような課題を解決できるのか、競合と比べて何が違うのかが明確に伝わるかを確認します。

ここではLLMO対策の前に確認すべき主な項目を紹介します。

1. 会社概要の情報が正確か

まず確認したいのは会社概要ページの情報です。会社名、所在地、代表者、事業内容、対応エリア、設立年、実績、許認可、所属団体などの基本情報が正確に掲載されているかを確認しましょう。

会社概要はユーザーが企業の信頼性を判断するための基本ページです。同時に、AIが企業を理解するうえでも重要な情報源になります。会社概要が曖昧だったり古かったりすると、AIが自社の事業内容を正しく理解しにくくなります。

たとえば、店舗ビジネスであれば、住所、営業時間、定休日、電話番号、予約方法などが正確であることが重要です。士業事務所であれば、対応分野、所属団体、代表者プロフィール、相談方法などが整理されていると、信頼性が伝わりやすくなります。

また、外部サイトやSNSに掲載されている会社情報との表記ゆれも確認しましょう。

2. サービスページで対象顧客と提供内容が明確か

LLMO対策で特に重要なのが、サービスページの見直しです。サービスページでは「誰に」「何を」「どのように提供しているのか」が明確に伝わる必要があります。

たとえば「業務改善を支援します」だけでは対象顧客や支援内容が曖昧です。「東京の中小企業向けに、業務フローの整理からツール導入、社員向け研修まで支援します」と書けば、対象や提供範囲が明確になります。

飲食店であれば「和食店です」だけではなく「新宿で接待や会食に使いやすい個室和食店」「家族連れでも利用しやすい座敷席のある焼肉店」のように、地域、利用シーン、特徴を具体的に示すことが大切です。

サービスページでは対象顧客、解決できる課題、提供内容、導入の流れ、料金の考え方、対応範囲、他社との違いを整理しましょう。AIにとってもユーザーにとっても、サービスの特徴が理解しやすくなります。

3. FAQでユーザーの疑問に答えられているか

FAQはLLMO対策でも重要なコンテンツです。生成AIはユーザーの質問に対して回答を作るため、質問と回答の形で情報が整理されているページは内容を理解されやすくなります。

FAQでは料金、対応範囲、導入までの流れ、サポート内容、契約期間、他社との違い、相談前に準備すべきことなど、実際に聞かれる質問を整理しましょう。営業現場や問い合わせフォームで多い質問をもとに作ると、ユーザーの不安にも答えやすくなります。

たとえば、美容サロンであれば「髪質改善はどのくらい持ちますか？」「初めてでも予約できますか？」「カラーと同時に施術できますか？」といった質問が考えられます。BtoBサービスであれば「導入までどのくらいかかりますか？」「既存ツールとの連携はできますか？」「サポート範囲はどこまでですか？」などが有効です。

FAQはただ適当に質問を並べるだけではなく、回答を具体的に書くことが重要です。曖昧な回答ではなく、条件や注意点も含めて説明すると、ユーザーにもAIにも伝わりやすくなります。

4. 導入事例や実績が公開されているか

導入事例や実績は自社ならではの一次情報として重要です。どの企業でも書ける一般論ではなく、実際にどのような課題を解決したのかを示すことで、信頼性や具体性が高まります。

BtoB企業であれば、導入前の課題、支援内容、導入後の変化、担当範囲、顧客の声などを整理しましょう。製造業であれば、対応した素材、加工内容、納期、ロット数、品質管理の体制などが事例になります。

飲食店や美容サロンなどの店舗ビジネスでも、事例に近い情報は作れます。人気メニュー、利用シーン、お客様の声、施術前後の変化、予約が多い時間帯、店舗のこだわりなどはユーザーが判断するための重要な情報です。

AIが企業や店舗を説明する際にも、具体的な事例や実績がある方が特徴を整理しやすくなります。LLMO対策ではサービス説明だけでなく、実際の事例や実績を公開することが大切です。

5. 著者情報や監修情報があるか

記事コンテンツを運用している場合は著者情報や監修情報も確認しましょう。誰が書いた情報なのか、どのような経験や専門性があるのかが明確であれば、ユーザーは情報を信頼しやすくなります。

特に、士業、医療、金融、人材、教育、補助金、採用、BtoB支援など、専門性や正確性が求められるテーマでは著者や監修者の情報が重要です。プロフィール、保有資格、実務経験、所属組織、過去の支援実績などを掲載すると、情報の信頼性を補強できます。

また、記事ごとに著者情報があるだけでなく、サイト全体でどのような専門領域を扱っているのかも整理しましょう。テーマが広がりすぎると、サイトの専門性が伝わりにくくなる場合があります。

LLMO対策ではAIに情報を理解されることだけでなく、ユーザーが見ても信頼できる状態を作ることが大切です。著者情報や監修情報などは特に必須です。

6. 外部での言及があるか

LLMO対策では自社サイト内の情報だけでなく、外部でどのように言及されているかも確認しましょう。業界メディア、比較サイト、口コミサイト、SNS、プレスリリース、登壇情報、取材記事などで自社名やサービス名が言及されているかを見ることが重要です。

美容サロンであれば、口コミサイトやSNSで「髪質改善が得意」「カウンセリングが丁寧」「駅から近い」といった情報が一貫して発信されていると、店舗の特徴が伝わりやすくなります。BtoB企業であれば、導入事例、セミナー登壇、業界メディアでの掲載、プレスリリースなどが外部言及になります。

外部での言及はユーザーにとっても判断材料になります。公式サイトだけでなく、第三者の視点からも企業やサービスの特徴が確認できると、信頼性が高まりやすくなります。

ただし、不自然なリンク獲得や質の低いメディア掲載を増やす必要はありません。

7. 古い情報や表記ゆれが残っていないか

最後に、古い情報や表記ゆれが残っていないかを確認しましょう。LLMO対策ではAIに正しく理解されるために、情報の一貫性が重要です。

たとえば、サービス名が「AI研修」「生成AI研修」「ChatGPT研修」のように複数の表記で使われている場合、それぞれの関係性を整理しておく必要があります。正式名称、略称、関連サービス名を明確にしておくと、ユーザーにもAIにも伝わりやすくなります。

また、過去に提供していたサービスや古い料金情報が残っている場合も注意が必要です。すでに終了したプラン、変更前の所在地、古い代表者情報、対応していないエリアなどが残っていると、誤認の原因になります。

LLMO対策では新しい情報を追加するだけでなく、古い情報を整理することも重要です。

AI検索で自社の見え方を確認する方法

LLMO対策を始めるときは実際にAI検索で自社がどのように表示・説明されるかを確認しましょう。ツールを導入する前でも、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索などを使えば、現在の見え方をある程度把握できます。

重要なのは自社名だけでなく、サービス名や主要キーワード、競合名を組み合わせて確認することです。ユーザーが実際に質問しそうな形で調べることで、AIがどの情報をもとに回答しているか、自社が候補に入るか、誤った説明が出ていないかを確認できます。

ここではAI検索で自社の見え方を確認する基本的な方法を紹介します。

自社名・サービス名で検索する

最初に行うべきことは自社名やサービス名で検索することです。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索などで自社名を入力し、どのような会社として説明されるかを確認しましょう。

確認するポイントは会社名、事業内容、所在地、代表者、サービス内容、対応エリア、実績などが正しいかどうかです。古い情報が表示されていないか、現在提供していないサービスが出ていないかも見てください。

たとえば、以前は店舗向けサービスを中心に提供していた会社が、現在はBtoB向けの業務改善支援を主力にしている場合、AIが古い事業内容のまま説明している可能性があります。その場合は自社サイトや外部サイトに残っている古い情報を見直す必要があります。

サービス名でも同じように確認しましょう。正式名称、略称、カタカナ表記、英語表記などが複数ある場合はそれぞれで検索し、AIが同じサービスとして認識できているかを確認することが大切です。

主要キーワードで質問する

次に、ユーザーが検索しそうな主要キーワードでAIに質問してみましょう。自社名を直接入れるのではなく、業種名、地域名、課題、サービス内容を組み合わせて質問するのがポイントです。

たとえば、東京のBtoB企業であれば「東京で法人向けの営業支援に強い会社を教えてください」と質問できます。飲食店であれば「渋谷で個室があり、接待に使いやすい和食店を教えてください」、製造業であれば「名古屋で小ロットの部品加工に対応できる会社を教えてください」といった形です。

このように質問すると、AIがどの企業や店舗を候補として挙げるかを確認できます。自社が表示されない場合は公式サイトの情報量、サービスページの明確さ、事例、外部での言及、口コミなどに不足があるかもしれません。

主要キーワードでの確認はLLMO対策の優先順位を決めるうえで役立ちます。自社が狙いたいテーマでAIに認識されているかを確認し、足りない情報を整理しやすくなります。

競合名と一緒に比較してみる

AI検索では競合名と自社名を一緒に入力して比較してみることも有効です。単に自社が表示されるかだけでなく、競合と比べてどのような特徴で説明されるかを確認できます。

たとえば「A社とB社の違いを教えてください」「東京で営業支援を依頼するならA社とB社はどちらが向いていますか」といった形で質問すると、AIがそれぞれの特徴を整理して回答する場合があります。

このとき、自社の説明が曖昧だったり、競合だけが具体的に説明されていたりする場合は自社サイトの情報が不足していると断言しても良いレベルです。特に、対象顧客、料金の考え方、対応範囲、導入事例、サポート内容などが競合より弱い場合、AIの回答でも差が出やすくなります。

競合比較を行うと、自社が伝えたい強みと、AIが実際に説明している内容のズレも見つけやすくなります。

AIの回答内容を記録する

AI検索で確認した内容は必ず記録しておきましょう。LLMO対策は施策前後の変化を比較することが大切です。記録がなければ、改善によってAI上の見え方が変わったのか判断しにくくなります。

記録する項目は確認日、使用したAI、質問文、回答内容、自社名の有無、競合名の有無、誤情報、参照元リンクなどです。スプレッドシートにまとめておくと、後から見返しやすくなります。

たとえば、月に1回同じ質問で確認すれば、自社が候補に入るようになったか、説明内容が変わったか、競合の表示状況が変化したかを追いやすくなります。

LLMO対策で優先的に改善すべきページ

AI検索で自社の見え方を確認したら、次は企業サイト内のどのページを改善すべきかを整理します。LLMO対策ではすぐに新規記事を増やすよりも、会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例などの土台ページを先に整えることが重要です。

これらのページはユーザーが問い合わせ前に確認するだけでなく、AIが企業やサービスの特徴を理解するための重要な情報源にもなります。土台ページが曖昧なままだと、記事コンテンツを増やしても自社の強みが伝わりにくくなります。

ここではLLMO対策で優先的に改善したいページを紹介します。

会社概要ページ

会社概要ページは企業の基本情報を伝えるための土台です。LLMO対策では会社名や所在地を載せるだけでなく、事業内容、対応エリア、代表者、実績、沿革、取引先、所属団体なども整理しましょう。

AIは企業の実体や信頼性を理解する際に、会社概要ページの情報を参考にする可能性があります。会社概要が薄いと、どのような企業なのか、どの分野に強いのかが伝わりにくくなります。

たとえば、士業事務所であれば、対応分野、相談方法、代表者プロフィール、保有資格、所在地、対応エリアを整理すると信頼性が高まります。地域密着型の工務店であれば、施工エリア、対応できる工事、施工実績、資格、保証内容などを明記すると、ユーザーにもAIにも伝わりやすくなります。

会社概要ページはサイト全体の信頼性を支えるページです。LLMO対策を始める際はまずこのページが古くなっていないか確認しましょう。

サービスページ

サービスページはLLMO対策で特に重要なページです。自社が何を提供しているのか、誰に向けたサービスなのか、どのような課題を解決できるのかを明確に伝える必要があります。

サービスページではサービス名、対象顧客、解決できる課題、提供内容、導入の流れ、料金の考え方、対応範囲、他社との違いを整理しましょう。抽象的な表現だけでなく、具体的な利用シーンや導入後の変化も入れると、理解されやすくなります。

たとえば「Webマーケティング支援」とだけ書くよりも「東京のBtoB企業向けに、広告運用、SEO、営業資料改善まで支援するサービス」と書いた方が、対象顧客と支援範囲が明確になります。

飲食店や美容サロンでも同じです。「こだわりの料理」「丁寧な施術」だけでは差別化しにくいため、利用シーン、対応できる悩み、メニュー、予約方法、口コミ、写真などを整理することが重要です。

FAQページ

FAQページはユーザーの不安を解消するだけでなく、AIに情報を理解されやすくするうえでも役立ちます。ユーザーの質問と回答を整理することで、検索やAI回答の文脈に合いやすくなるためです。

FAQでは実際の問い合わせや商談で聞かれる質問をもとに作成しましょう。料金、対応範囲、導入期間、サポート内容、契約期間、他社との違い、相談前に準備するものなどは多くの業種で質問されやすい項目です。

たとえば、SaaS企業であれば「導入までどのくらいかかりますか？」「既存システムと連携できますか？」「サポートはどこまで対応していますか？」といった質問が考えられます。飲食店であれば「個室はありますか？」「アレルギー対応はできますか？」「子ども連れでも利用できますか？」といった質問が有効です。

FAQは回答を短くしすぎず、条件や注意点も含めて書くことが大切です。曖昧な回答ではなく、ユーザーが次の行動を判断できる内容にしましょう。

導入事例ページ

導入事例ページはLLMO対策において一次情報を増やすために重要です。事例は自社が実際にどのような課題を解決しているのかを示せるため、サービス説明だけでは伝わりにくい強みを補完できます。

BtoB企業であれば、導入前の課題、支援内容、導入後の変化、担当範囲、顧客の声を整理しましょう。採用支援会社であれば、採用課題、支援した職種、応募数や面接率の変化、改善した施策などが事例になります。

製造業であれば、加工事例、対応素材、納期、ロット数、品質管理体制、対応した業界などを掲載できます。美容サロンであれば、施術前後の変化、髪質の悩み、施術内容、来店頻度、お客様の声などが事例になります。

AIが企業やサービスを説明する際にも、具体的な事例があると特徴を整理しやすくなります。LLMO対策では記事コンテンツだけでなく、事例ページの充実も優先しましょう。

記事コンテンツ

会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例などの土台ページを整えたうえで、記事コンテンツを作成しましょう。記事コンテンツは検索意図に合わせてユーザーの疑問に答える役割があります。

LLMO対策で作る記事では用語解説、比較、選び方、手順、チェックリスト、注意点などのテーマが有効です。ユーザーがAIに質問しそうな内容を想定し、結論からわかりやすく説明することが大切です。

たとえば「LLMOとは」「LLMOとSEOの違い」「AI検索対策の始め方」「企業サイト診断のチェックリスト」などの記事は情報収集段階のユーザーに役立ちます。

ただし、記事を作る目的はページ数を増やすことではありません。自社のサービスや専門性と関係のあるテーマに絞り、既存ページと矛盾しない内容で発信することが重要です。

LLMO対策で最初に作るべきチェックリスト

LLMO対策を始める際は最初に確認すべき項目をチェックリスト化しておくと進めやすくなります。自社サイトやAI検索上での見え方を一度にすべて改善するのは難しいため、未対応の項目を整理し、優先順位を決めましょう。

以下のチェックリストをコピペなどして、ぜひ活用してみてください。

このチェックリストの項目がすべて完璧である必要はありません。大切なのはどこに不足があるのかを把握し、影響が大きい項目から改善することです。

たとえば、自社名で検索したときに古い情報が出る場合は記事作成よりも情報修正を優先しましょう。主要キーワードで競合だけが表示される場合は競合サイトと比較し、自社に不足しているページや情報を整理する必要があります。

LLMO対策はやることを増やすよりも、まず現在の情報を整えることが大切です。チェックリストを使って、現状把握から始めましょう。

LLMO対策で避けたい進め方

LLMO対策は新しいテーマとして注目されていますが、進め方を間違えると効果が出にくくなります。特に、記事量産、技術施策への過度な依存、検索順位だけでの判断、自社視点だけの情報発信には注意が必要です。

LLMO対策で重要なのはAIに向けた特別な裏技を探すことではありません。ユーザーにもAIにも自社情報が正しく伝わるように、サイト全体の情報を整理することです。

ここではLLMO対策で避けたい進め方を紹介します。

AI記事を大量に作ることから始める

LLMO対策で避けたいのはAI記事を大量に作ることから始める進め方です。生成AIを使えば記事作成のスピードは上がりますが、現状把握なしに記事を増やすと、内容の重複や品質低下につながりやすくなります。

特に、競合記事をまとめただけの内容や、自社の一次情報がない記事を大量に作っても、自社の強みが伝わることはまずないでしょう。AIに理解される以前に、読者にとって価値の薄いページになってしまう可能性があります。

また、記事ごとにサービス説明や対象顧客の表現がずれると、サイト全体の一貫性が失われます。AI検索時代では情報の量だけでなく、情報の正確性や一貫性も重要です。

記事作成は有効な施策ですが、最初に行うべきことではありません。

llms.txtや構造化データだけに頼る

LLMO対策ではllms.txtや構造化データなどの技術的な施策が話題になることがあります。しかし、これらだけに頼るのは避けた方が良いでしょう。

技術的な施策はページ上の情報が整理されていてこそ意味を持ちます。会社概要やサービスページの内容が曖昧なまま、構造化データだけを追加しても、AIや検索エンジンに伝える情報そのものが弱ければ根本的な改善にはなりません。

また、llms.txtについては導入を検討する企業もありますが、最初に優先すべき施策ではありません。まずはユーザーが実際に見るページ上で、会社情報、サービス情報、FAQ、事例がわかりやすく整理されているかを確認することが重要です。

LLMO対策では技術から入るのではなく、情報設計から始めましょう。ユーザーに伝わるページはAIにも理解されやすいページになりやすいためです。

検索順位だけを見て判断する

LLMO対策では検索順位だけを見て判断するのも避けたい進め方です。SEOでは検索順位やクリック数が重要な指標になりますが、LLMOではAI回答内での見え方も確認する必要があります。

たとえば、検索順位が高くても、AI回答内では自社が言及されていない場合があります。反対に、検索順位では目立たなくても、特定の質問に対してAIが自社名やサービス名を紹介する場合もあります。

そのため、検索順位だけでなく、AI回答内での自社名の有無、説明内容、競合との比較、参照元リンク、指名検索、AI経由の流入、問い合わせ内容の変化などを合わせて確認しましょう。

LLMO対策の成果はすぐに数値化できるものばかりではありません。検索順位に加えて、AI上で自社がどのように認識されているかを見ることが重要です。

自社視点だけで強みを並べる

LLMO対策では自社視点だけで強みを並べることも避けましょう。「高品質」「丁寧」「豊富な実績」「お客様に寄り添う」といった表現だけでは競合との違いが伝わりにくくなります。

重要なのはユーザーの課題と自社の強みを結びつけて説明することです。どのような悩みを持つユーザーに対して、どのような支援を行い、どのような変化が期待できるのかを具体的に示しましょう。

たとえば「丁寧なサポート」だけでなく「初期設定から社内研修まで支援するため、IT担当者が少ない中小企業でも導入しやすい」と説明すると、対象顧客と価値が明確になります。

AIに正しく説明されるためにも、抽象的な強みだけでなく、対象顧客、課題、支援内容、事例をセットで整理することが大切です。

LLMO対策を進める基本ステップ

LLMO対策は思いついた施策から始めるのではなく、現状確認、課題整理、改善、再確認の流れで進めることが重要です。順番を決めて進めれば、記事作成やページ改善の優先順位も判断しやすくなります。

ここでは企業サイトでLLMO対策を進める基本ステップを紹介します。

1. AI検索とGoogle検索で現状を確認する

最初に、自社名、サービス名、主要キーワード、競合名でAI検索とGoogle検索を行いましょう。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索などで確認し、自社がどのように表示・説明されているかを記録します。

確認するときは自社名だけでなく、ユーザーが実際に使いそうな自然文でも質問してみてください。「東京で〇〇に強い会社」「飲食店向けの〇〇サービス」「中小企業向けの〇〇支援」など、具体的な質問を使うと見え方を把握しやすくなります。

この段階では良い結果を出すことよりも、現在の状態を正確に把握することが目的です。

2. 自社サイトの不足情報を洗い出す

次に、自社サイト内の不足情報を洗い出します。会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、著者情報、記事コンテンツ、外部での言及を確認しましょう。

特に、サービスページで対象顧客や提供内容が曖昧な場合は優先的に見直す必要があります。AI検索で候補に入らない原因が、記事不足ではなく、サービス情報の不足にある場合も少なくありません。

不足情報を洗い出すときはユーザーが問い合わせ前に知りたいことを基準にしましょう。

料金の考え方、導入の流れ、対応範囲、他社との違い、事例、FAQなどが不足していないかを確認することが大切です。

3. 競合と比較して足りない要素を整理する

自社サイトを確認したら、競合サイトとも比較しましょう。AI検索でよく表示される競合や、検索結果で上位に表示される競合を確認し、自社に足りない要素を整理します。

見るべきポイントはサービスページの明確さ、事例の数、FAQの充実度、著者情報、外部メディアでの言及、口コミ、比較表、料金情報、導入の流れなどです。

たとえば、競合サイトには「導入までの流れ」「料金の目安」「業種別の事例」があるのに、自社サイトにはサービス概要しかない場合、AIにもユーザーにも比較材料が不足している可能性があります。

競合分析は競合の文章を真似るためではありません。自社に不足している情報や、自社がより明確に伝えるべき強みを見つけるために行いましょう。

4. 優先順位を決めてページを改善する

課題が見えたら、優先順位を決めてページを改善します。すべてのページを一度に直す必要はありません。影響が大きいページから順番に改善しましょう。

最初に見直したいのは会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例です。これらはユーザーが問い合わせ前に確認する重要ページであり、AIが企業やサービスを理解するうえでも土台になります。

その後、検索意図に合わせて記事コンテンツを追加します。記事は用語解説、比較、手順、チェックリスト、注意点など、ユーザーの疑問に答えるテーマを選びましょう。

優先順位を決めるときは問い合わせや売上に近いページから改善するのが現実的です。サービスページや事例ページの改善はLLMOだけでなく通常のCV改善にもつながります。

5. 改善後にAI上の見え方を再確認する

ページを改善したら、一定期間後にAI上の見え方を再確認しましょう。施策前に記録した質問文を使い、同じAIで再度確認すると比較しやすくなります。

確認するポイントは自社名が表示されるようになったか、説明内容が正確になったか、競合との比較で自社の特徴が反映されるようになったか、誤情報が減ったかなどです。

ただし、改善してすぐにAI回答が変わるとは限りません。AIの回答はモデルや検索機能、参照元、タイミングによって変わるため、中長期的に確認する必要があります。

LLMO対策は一度実施して終わりではありません。現状確認、改善、再確認を繰り返しながら、自社情報がユーザーにもAIにも伝わりやすい状態を作っていきましょう。

LLMO対策に関してよくある質問

LLMO対策は新しいテーマのため、何から始めれば良いのか迷う方も多いでしょう。ここではLLMO対策の始め方や効果確認について、特に質問されやすい内容に回答します。

LLMO対策では最初に何をすれば良いですか？

LLMO対策では最初に自社サイトとAI検索上での見え方を診断しましょう。記事作成や技術施策から始めるのではなく、自社名、サービス名、主要キーワードでAIに質問し、現在どのように説明されているかを確認することが重要です。

そのうえで、会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、外部での言及を見直し、不足している情報や古い情報を整理ししょう。

LLMO対策はSEO対策と何が違いますか？

SEO対策はGoogleなどの検索結果で上位表示され、Webサイトへの流入を増やすことを主な目的とします。一方、LLMO対策はChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIの回答内で、自社情報を正しく理解・引用・言及されやすくすることを重視します。

ただし、LLMOとSEOは対立するものではありません。検索意図に合った記事、見出し構造、FAQ、事例、会社情報、信頼性の高い情報はSEOにもLLMOにも共通して重要です。

LLMO対策で記事を増やすのは効果がありますか？

記事を増やすことはLLMO対策として効果がある場合もあります。ただし、現状把握をしないまま記事を量産すると、情報の重複や品質低下、サービス説明のズレにつながる可能性があります。

まずは会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例などの土台ページを整えることが重要です。そのうえで、ユーザーの疑問に答える記事や、比較、手順、チェックリストなどのコンテンツを追加すると、LLMO対策としても活かしやすくなります。

中小企業でもLLMO対策は必要ですか？

中小企業でも、LLMO対策の必要性は高まっています。特に、地域名や業種名で比較される企業、専門性の高いBtoBサービス、士業、製造業、店舗ビジネスなどではAI上で自社がどう説明されるかを確認する価値があります。

最初から大規模な施策を行う必要はありません。自社名やサービス名でAI検索を行い、会社概要、サービスページ、FAQ、事例の情報が整っているかを確認するところから始めると良いでしょう。

LLMO対策の効果はどう確認すれば良いですか？

LLMO対策の効果はAI回答内での自社名の有無、回答内容、競合表示、指名検索、AI経由の流入、問い合わせ内容などを組み合わせて確認します。SEOのように検索順位だけで判断するのではなく、複数の視点で見ていくことが重要です。

最初に、施策前のAI回答を記録しておきましょう。同じ質問文で定期的に確認すれば、自社の表示状況や説明内容の変化を比較しやすくなります。

llms.txtは最初に設置すべきですか？

llms.txtはLLMO対策で話題になることがありますが、最初に優先すべき施策ではありません。まずはユーザーにもAIにも見えるページ上の会社情報、サービス情報、FAQ、事例を整えることが重要です。

ページ上の情報が曖昧なまま技術的な施策だけを行っても、根本的な改善にはなりにくいでしょう。LLMO対策ではまず自社サイトの情報設計を見直し、AIにもユーザーにも正しく伝わる状態を作ることから始めてください。

まとめ｜LLMO対策は記事量産ではなく現状診断から始めよう

LLMO対策で最初にやるべきことは記事を増やすことではなく、自社サイトとAI検索上での見え方を診断することです。自社名、サービス名、主要キーワードでAIに質問し、どのように説明されているか、競合と比べてどのように扱われているかを確認しましょう。

現状把握をしないまま記事量産や技術施策を進めると、誤情報、情報の重複、優先順位のズレが起きやすくなります。まずは会社概要、サービスページ、FAQ、導入事例、外部での言及などを確認し、自社情報が正しく整理されているかを見ることが重要です。

LLMOはSEOと対立するものではありません。検索意図に合った情報、わかりやすい見出し、一次情報、FAQ、事例、信頼できる会社情報はSEOにもLLMOにも共通して役立ちます。

まずは自社名やサービス名、主要キーワードをAI検索で確認してみてください。現在の見え方を把握することで、どのページを直すべきか、どの情報を追加すべきかが見えてきます。