LLMO対策会社のおすすめ16選｜選び方や費用相場・実績を比較

SEO対策とLLMO対策は、情報をユーザーに届けるための施策ですが、主な最適化対象と成果の捉え方が異なります。SEOはGoogleなどの検索エンジンで上位表示され、検索結果からサイトへの流入を増やすことを目指します。LLMOはChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社情報を理解・参照してもらい、回答内での引用や言及につなげる取り組みです。

ただし、両者は別々に考えるものではありません。分かりやすい情報構造や信頼性の高いコンテンツはSEOとLLMOの双方に共通するため、既存のSEO基盤を生かしながらAI向けの最適化を加える考え方が基本です。

LLMO対策会社の役割は、生成AI上で自社がどのように認識・引用されているかを把握し、改善に必要な施策を設計・実行することです。まず、ChatGPTやGeminiなどでブランド名やサービス名の言及状況、競合との違い、回答内容の正確性を調査します。その上で、事業目標やターゲットに合わせて対策方針を定め、既存コンテンツの改善、FAQや一次情報の整備、構造化データなどの技術対応、外部サイトでのブランド言及の獲得などを進めます。施策後は、AI回答での引用・言及状況を継続的に計測し、結果をもとに改善を繰り返します。

LLMOはSEOやコンテンツマーケティングと重なる領域も多いため、既存のSEO施策と整合させながら進めることも役割です。ただし、診断のみを行う会社、コンテンツ制作やサイト改修まで担う会社など支援範囲は異なります。契約前には、戦略提案だけなのか、実装や制作、効果測定まで依頼できるのかを確認します。

LLMO対策会社によって、診断だけを行う会社、戦略設計まで支援する会社、コンテンツ制作やサイト改修、外部での言及獲得まで担う会社など、対応範囲は異なります。まずは「AI上での自社の見え方を把握したい」「引用されやすいコンテンツへ改善したい」「AI経由の問い合わせを増やしたい」など、依頼の目的を明確にしましょう。

その上で、現状分析、プロンプト設計、記事やFAQの制作、構造化対応、外部施策、効果測定のどこまで任せられるかを確認します。社内に制作やSEOの担当者がいる場合は診断や戦略設計に絞り、実行リソースが不足している場合は制作・実装まで任せられる会社を選ぶなど、自社の体制に合わせることがポイントです。

LLMOはSEOと完全に切り離された施策ではなく、検索エンジンやAIがページを取得・理解しやすいサイト構造、信頼性の高いコンテンツ、クロール・インデックスの整備など、SEOの基盤を活用します。そのため、LLMO対策会社を選ぶ際は、SEOやコンテンツ制作の支援実績も確認しましょう。

支援社数だけでなく、自社に近い業界での実績も確認しましょう。どのような課題に対して何を改善し、検索流入やAIでの引用・言及がどう変化したのかまで確認すると、支援力を判断しやすくなります。また、記事制作だけでなく、サービスページやFAQ、導入事例など、AIが参照しやすい情報を幅広く設計できるかも比較すると、自社サイト全体を改善しやすくなります。

LLMOでは、AIや検索エンジンがサイト内の情報を正しく取得・理解できる環境を整える必要があります。サイト構造の最適化やクロール・インデックスの改善、構造化データの実装など、技術面まで支援できる会社か確認しましょう。

LLMO対策会社によっては、技術課題の調査や改善案の提示までを担当し、実装は自社や制作会社が行うケースもあります。契約前に、技術調査、改修指示、実装のうち、どこまで対応してもらえるのか把握しておくと安心です。自社にエンジニアやSEO担当者がいない場合は、制作会社や開発担当者との連携まで支援できる会社を選ぶと、改善施策を進めやすくなります。必要な対応や優先順位を具体的に説明してもらえるかも確認してください。

LLMO対策は、施策を実施して終わりではなく、AI上での露出状況を継続的に計測し、改善につなげる必要があります。契約前に、どの指標をどの方法・頻度で測定し、結果をどのように施策へ反映するのか確認しましょう。主な指標には、生成AIでのブランド言及率や引用率、回答内での掲載状況、AI経由の流入数などがあります。

自社が重視する成果に応じてKPIを設定し、競合との比較や引用元の分析まで行えると、次に改善すべき点を判断しやすくなります。「AIに表示された」といった単発の報告だけでなく、定期レポートやミーティング、改善提案まで含まれているかを確認し、データをもとにPDCAを回せる会社を選びましょう。

LLMO対策の料金は、診断のみ、コンサルティング、コンテンツ制作、技術実装など、依頼する範囲によって大きく異なります。料金の安さだけで決めず、自社に必要な支援が費用に含まれているかを確認しましょう。月額料金や初期費用に加えて、記事制作、構造化データの改修、分析ツールの利用などに追加費用が発生するかも比較します。

また、契約期間や最低利用期間が設定されている場合は、月額だけでなく契約期間全体の総額を把握しておくことも必要です。高額なプランほど自社に合うとは限らないため、目的達成に必要な施策、レポートやサポートの内容、社内で対応できる範囲を整理し、予算とのバランスを見て選びましょう。

株式会社グランネットは、SEO・MEOを中心にWeb集客を支援してきた会社で、検索順位だけでなく売上やROIまで見据えた改善を重視しています。LLMOでは、ChatGPTとGeminiに対して月100プロンプトずつ定点観測する「GN 2LLMクロス診断」を軸に、言及率・平均推薦順位・Top3表示率を継続計測。構造化データ、コンテンツ改善、比較メディアやPRなどの外部施策までつなげます。AI Overviews向けには、記事を分解・再構築して引用されやすくする「アトミック」施策も用意しています。

特徴は、AI検索を単発の診断で終わらせず、SEO・LLMO・AI Overviewsを連動させて改善できる点です。既存のSEO資産を生かしながら、AI上で「推薦されるか」まで追えるため、検索流入とAI露出を別々に管理する負担を抑えられます。SEOにはすでに取り組んでいるものの、ChatGPTやGeminiで競合ばかりが推薦される企業や、AI経由の露出を月次のKPIとして継続改善したい企業に向いています。

株式会社PLAN-Bマーケティングパートナーズは、SEOをはじめとするデジタルマーケティング支援を手がけ、事業成果につながる戦略設計を重視している会社です。LLMOでは、生成AIによるサイト流入への影響を把握する「LLMO対策状況調査」や、AIが自社ブランドをどのように認識しているかを調べる「生成AIブランド認識調査」を用意。従来のSEO分析と組み合わせて、検索とAI双方での課題を整理できます。生成AI上のブランド認識と自然検索の課題を同時に見られるため、施策の重複も避けやすくなります。SEO領域では19年の知見を蓄積し、業界やサイト特性に応じた専門チームで支援しています。

選ぶメリットは、LLMOだけを独立した施策として扱わず、事業特性やターゲット、サイト構造を踏まえてSEO戦略の延長線上で設計できる点です。必要に応じてサイト制作・実装まで連携できるため、提案後の施策実行も進めやすいでしょう。検索流入は確保できているもののAI上でのブランド認識に不安がある企業や、SEOとLLMOを別会社に分けず、事業目標から一貫して改善したい企業に向いています。

株式会社CINCは、ビッグデータ解析やSEO・Webマーケティング支援を強みとする会社です。AI検索最適化では、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsなど主要AIの回答内容や参照URLを独自ツールで取得し、自社と競合の露出を横断分析します。さらに、サイト基盤、コンテンツ、外部メディアでの言及まで対象にし、戦略設計から制作、効果測定まで支援します。研究開発を担うAI戦略部とコンサルタントが連携し、分析基盤や調査手法も継続的に改善しています。

大きなメリットは、AI検索をブラックボックスのまま扱わず、データとSEOの知見を使って「なぜ競合が推薦され、自社が推薦されないのか」を説明可能な形で分析できることです。2014年以降、1,600社超を支援してきたマーケティング知見も施策設計に生かされます。複数の生成AIで自社の立ち位置を比較したい企業や、感覚的なLLMO施策ではなく、競合との差分や根拠を確認しながら投資判断したい企業に適しています。

ナイル株式会社は、17年以上にわたりSEOを研究し、累計2,000社以上を支援してきたデジタルマーケティング会社です。LLMOでは、自社・競合の引用状況、AI経由の流入やCVを可視化し、SEOとLLMOを統合した戦略を設計。内部技術調査、コンテンツ改善、施策実装、モニタリングまで一貫して支援し、既存SEOを生かした「守り」とAI推薦を狙う「攻め」を両立させます。レポートでは引用件数だけでなく、生成AI経由の流入やコンバージョンも追える点が特徴です。経営層へAI検索の影響を説明するための材料もそろえやすくなります。

強みは、検索順位だけでなくAIでの推薦状況やコンバージョンまで同じ流れで評価できる点です。SEOとLLMOをセットで依頼できる一方、すでにSEO体制がある企業はLLMO単独でも利用できるため、現在の運用体制に合わせやすいのもメリットです。SEO流入を落とさずAI検索への対応を進めたい企業や、社内にAI検索の専門人材がおらず、分析から改善・効果測定まで任せたい企業に向いています。

株式会社ウィルゲートは、SEOやコンテンツマーケティングを中心に多数の企業を支援してきたWebマーケティング会社です。LLMOコンサルティングでは、AIがブランドを推奨する理由を構造的に分析し、E-E-A-Tの強化、Schema.orgによる構造化データ、ナレッジグラフ、画像・動画のマルチモーダル最適化、GA4・GTMによる計測環境まで幅広く整備します。業界用語や独自概念をAIが理解できる形で定義し、ブランドの専門性を明確にする施策にも対応します。ファクトや出典を明示した記述へ整え、AIの誤認やハルシネーションを抑える観点も取り入れています。

魅力は、記事や文章の改善だけでなく、AIが企業やサービスを正しく理解するための技術基盤まで踏み込める点です。テキストに加えて画像・動画にも情報を持たせるため、マルチモーダル化を見据えた対応も進められます。オウンドメディアの記事改善だけでは効果に限界を感じている企業や、技術SEO・構造化・計測まで含めてAI検索に強いサイト基盤を構築したい企業に向いています。

株式会社LANYは、SEO、広告、CRO、コンテンツ制作などを横断してデジタルマーケティングを支援する会社です。LLMOでは、3C・ペルソナ・カスタマージャーニーを踏まえて対策プロンプトを設計し、自社・競合の推奨率や言及率、参照情報を分析。課題を優先順位付きで整理し、ロードマップ策定、実行ディレクション、同一プロンプトによる効果検証まで伴走します。公式サイトだけでなく、広告、比較メディア、PR、第三者情報まで横断して施策候補を洗い出す点も特徴です。施策ごとに期待効果と実行難易度を踏まえて優先順位を付けるため、限られたリソースでも着手順を判断しやすくなります。

メリットは、「何をするか」だけでなく「なぜその施策が必要か」「誰がいつ実行するか」まで落とし込める点です。自社や既存の制作会社と連携でき、必要に応じてLANYの制作支援も組み合わせられます。LLMOの必要性は理解しているものの優先順位を決められない企業や、複数部署・制作会社と役割分担しながら、根拠のあるロードマップに沿って継続改善したい企業に向いています。

サクラサクマーケティング株式会社は、SEOコンサルティングやコンテンツマーケティングを手がける会社で、SEO領域で長年の支援実績があります。従来の検索対策で培った知見を土台に、現在はLLMOにも対応しています。従来の検索対策で培った知見を土台に、現在はLLMOにも対応しています。LLMO診断では、AIが自社をどう理解しているか、どの情報が引用・推薦されているか、競合とどのような差があるかを可視化。AI最適化ツール「Answer IO」と社内のAI対策チームによる検証知見を組み合わせ、改善方針を提示します。AIが理解しやすい構成や引用しやすい表現まで、既存コンテンツの改善に落とし込める点も特徴です。ゼロから作り直すのではなく、既存SEO資産を活用しやすい支援と言えます。

選ぶメリットは、LLMOを未知の特殊施策として切り離さず、SEOで培ったユーザー視点・検索エンジン視点と接続して改善できる点です。最新情報を追いながら仮説検証を重ねる専門チームがあるため、変化の速いAI検索にも対応しやすいでしょう。まず自社のAI露出や競合との差を把握したい企業、SEO資産はあるもののAI検索への転用方法が分からない企業、診断結果を起点に段階的に対策したい企業に向いています。

株式会社Speeeは、SEOをはじめとするデジタルマーケティング支援と、データ・テクノロジー活用に強みを持つ会社です。AI検索領域では「AEO」として支援し、社内のAIリサーチ＆イノベーションセンターの知見と、独自指標「AI Visibility Score®」を活用。ChatGPT、Gemini、AI Modeなどでの言及率、1位推奨率、平均掲載順位を測定し、推薦プロセスのボトルネックを分析します。対話型AIからの推奨・CV獲得プロセスを分析する技術について特許出願も行っており、技術面からも分析手法を磨いています。

特徴は、「見つけてもらう・理解してもらう・推奨してもらう・CVにつなげる」という4段階でAI上の顧客獲得プロセスを捉える点です。単なる露出率ではなく、どの段階に課題があるかを定量的に把握できるため、施策の優先順位を決めやすくなります。大規模サイトや競合が多い市場で、自社のAI上のポジションを数値で比較したい企業、研究・分析を基盤に中長期のAEO戦略を進めたい企業に向いています。

株式会社デジタルアイデンティティは、SEOや広告、Web制作などを総合的に支援するデジタルマーケティング会社です。LLMOでは、独自ロジックでAI Overviewsなどによる流入影響を可視化し、Schema.orgの構造化データやセマンティックHTML、FAQ・Q&Aを使った内部構造の改善、AIに引用されやすいコンテンツへのリライトまで対応。アンケートやインタビューによる一次情報の企画・調査・ライティングもワンストップで支援できます。単なる文章調整ではなく、AIが引用する根拠そのものを増やせる点が特徴です。

強みは、AIに「読みやすくする」技術改善と、AIから「信頼される」情報づくりを同時に進められる点です。LLMの回答生成プロセスを分析し、施策の理由や根拠を説明する透明性も重視しています。サイト改修とコンテンツ改善を別々に発注したくない企業や、一般論だけの記事から脱却して独自データを増やしたい企業、医療・金融など情報の信頼性が特に重要な領域でLLMOに取り組みたい企業に向いています。

株式会社Hakuhodo DY ONEは、博報堂DYグループでデジタルマーケティングを担い、検索領域の研究・運用知見を持つ会社です。LLMO・GEO・AEOを「AIO」として扱い、AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeなどを横断調査。引用ページだけでなく、ブランドへのポジティブ・ネガティブな言及やハルシネーションまで分析し、改善施策を設計します。SEO・SXOのR&D部門やONE-AIO Labで、AI検索の調査・検証を継続している点も特徴です。

研究で得た知見をコンサルティングだけで終わらせず、博報堂アイ・スタジオとの連携によりWebサイトの構築・実装、運用改善までつなげられる点が強みです。SEOとAIOの相関も踏まえて課題を整理でき、検索全体を俯瞰できます。複数のAIでブランドの見え方を詳細に把握したい企業や、大規模サイトで定性・定量の両面から分析し、制作・実装までグループ体制で進めたい企業に適しています。

株式会社ニュートラルワークスは、SEO、Web制作、広告、外部対策などを幅広く手がけるデジタルマーケティング会社です。LLMOでは、戦略立案からサイト内部の改善、外部サイトでの評価獲得、Webサイトの改修・実装まで一貫して支援します。内部対策と外部対策それぞれに専門チームを置き、AIに理解されやすいサイトと、第三者からも評価される情報環境の双方を整えます。Web制作の実績と社内制作チームを持つため、技術的な改善を実作業まで進められる点も特徴です。さらに、ビジネス目標やユーザー行動を踏まえて戦略を組み立てるため、AIでの露出だけを目的化しにくい支援です。

選ぶメリットは、コンサルティングだけで終わらず、内部・外部の両面を同じ会社で動かせることです。特にLLMOでも重要になる外部対策について支援実績があり、サイト内外を分断せず改善できます。社内にエンジニアや制作担当者がおらず、提案を受けても実装まで進めにくい企業や、SEO・コンテンツ・外部評価を複数会社に分けず1つの窓口で管理したい企業に向いています。

株式会社アドカルは、生成AIコンサルティング・開発とデジタルマーケティングの両方を手がける会社です。LLMOでは、ChatGPT、Gemini、AI Overviewsでの推奨率改善をテーマに、サービスページの改善、比較記事の設計、構造化データ、サイテーション設計などを支援。SEOや広告運用に加え、生成AIを活用した業務改善やAIエージェント開発にも対応しており、技術と集客をまたいだ提案が可能です。生成AI開発会社としての知見を持つため、AIの仕組みを踏まえた情報設計と、マーケティング上の成果を両立しやすい点も特徴です。

強みは、マーケティングだけでなくLLMそのものへの技術理解を持ち、AI検索での露出から流入後のCV、社内の生成AI活用まで横断して相談できる点です。電通デジタル出身メンバーを中心に、戦略から実行まで支援する体制も特徴です。LLMOだけを単独で導入するより、SEO・広告・LP改善まで含めて集客全体を見直したい企業や、将来的にAIエージェントなど生成AI活用へ領域を広げたい企業に向いています。

株式会社メディアリーチは、SEO、LLMO、データ分析、海外向け施策まで支援するデジタルマーケティング会社です。LLMOでは、自社SaaS「DolphinX AIO」などを活用し、実際の比較検討を想定した20～40件のプロンプトを設計。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどでのブランド推薦・引用を計測し、戦略策定、コンテンツ改善、PR・外部施策、月次モニタリングまでつなげます。推薦率やAI経由流入はLooker Studioで継続的に可視化します。現状診断から施策の優先順位までデータで共有しやすく、社内説明にも使いやすい構成です。

メリットは、AIでの推薦状況を手作業の確認で終わらせず、継続的なデータとして追いやすい点です。SEOとLLMOを統合して支援し、戦略だけでなく構造化データや記事制作などの実行まで対応できます。競合との推薦率を定点で比較したい企業や、AI経由流入まで含めて施策の効果を追いたい企業、国内だけでなく英語圏を含む海外のAI検索対策も視野に入れている企業に向いています。

and media株式会社は、SEOやオウンドメディア支援に加え、BtoB・高単価商材向けのLLMOサービス「andLLMO」を提供しています。独自のPSQCAモデルをもとに、企業の強みと対策プロンプトの設計、構造化データ、比較サイトや業界メディアへの露出、ブランドの信頼性強化まで段階的に実施。自社で複数のBtoB比較メディアを運営しており、AIが参照しやすい第三者評価の記事を戦略的に設計・掲載できる点が特徴です。自社だけでは作りにくい外部の比較・評価情報まで施策範囲に含められるため、BtoBの推薦獲得と相性があります。

大きなメリットは、自社サイトの改善だけでなく、AIが参照する外部情報まで一体で設計できることです。支援では受注につながるプロンプトを特定し、引用元となる記事を制作するアプローチも取っています。SaaSやコンサルティングなど比較検討が長いBtoB商材を扱う企業や、「おすすめ」「比較」といったAI質問で競合に先を越されており、外部での言及も含めて商談・受注につなげたい企業に向いています。

テクロ株式会社は、BtoB企業のマーケティング支援を専門とし、SEOやコンテンツ施策を10年以上手がけてきた会社です。LLMO・AIO対策でも、単にAIに引用されることをゴールにせず、商談や受注につながるリード獲得を重視。ユーザーがAIへ投げかける質問意図の設計、企業・サービスのエンティティ明確化、情報構造の最適化などを行い、戦略から実行まで伴走します。KGIを意識してKPIを設計し、AI検索施策を売上目標と結び付ける姿勢が特徴です。コンテンツだけでなく、外部情報やGoogleビジネスプロフィール、指名検索など複数の接点を含めて設計できます。

選ばれる理由は、LLMOの評価をブランド露出だけで終わらせず、BtoBの商談・受注プロセスと接続しやすい点です。経験豊富なマーケターがチームの一員として参画し、実行まで支援します。BtoBで問い合わせ件数だけでなく商談化・受注まで追いたい企業や、SEOは実施済みでもAI検索の比較段階で候補に挙がっていない企業、社内リソースが不足している企業に向いています。

株式会社Lucyは、コンテンツマーケティング支援「バズ部」で培った知見をもとに、AI検索時代の問い合わせ獲得を支援する会社です。「AI対策90日プログラム」では、6時間のヒアリングを行い、企業の強みを5,000文字超で言語化し、勝つべき専門領域とターゲットプロンプトを設定。AI向け商品ページ・記事の制作、構造化データ、サイト内部の技術改善、AI経由CVの計測環境まで90日で集中的に実装します。さらに、プログラム終了後も事例を継続発信できるよう、企業ごとの事例記事生成システムを構築して納品します。

大きな特徴は、AIへの露出そのものではなく「AIに自社の強みが伝わり、比較検討で相談先に選ばれる状態」を目標にしている点です。プログラム終了後も事例記事を継続制作できる仕組みまで提供し、内製化につなげます。自社の強みをうまく言語化できていない企業や、AI検索対策を調査・提案だけで終わらせず短期間でサイトへ実装したい企業、最終的な問い合わせ増加まで重視する企業に向いています。

LLMO対策を依頼する前に、自社が何を改善したいのかを整理しておくことが重要です。目的が曖昧なまま「AI検索に強くしたい」と丸投げすると、必要以上に広い施策を提案されたり、成果を評価する基準が定まらなかったりします。たとえば、AI上でのブランド言及を増やしたいのか、引用されるコンテンツを増やしたいのか、AI経由の問い合わせを増やしたいのかで、優先すべき施策は変わります。

相談前に課題、目的、予算、依頼したい範囲を整理し、会社側と認識をすり合わせてください。契約時には、どの指標を追うのか、どの施策を誰が担当するのかまで確認しておくと、支援内容と期待する成果のずれを防ぎやすくなります。

料金の安さだけでLLMO対策会社を選ぶと、必要な支援が含まれておらず、結果的に追加費用や社内工数が増えることがあります。同じ月額料金でも、現状診断のみの会社、コンテンツ改善まで行う会社、技術実装や効果測定まで対応する会社など、支援範囲はさまざまです。見積もりでは、記事制作、構造化データの改修、外部施策、分析ツールの利用などが基本料金に含まれるかを確認しましょう。

初期費用や最低契約期間、オプション料金も含めて総額を把握する必要があります。複数社を比較する際は金額だけを並べるのではなく、自社に必要な施策を同じ条件で依頼した場合の費用と支援内容をそろえて比較すると判断しやすくなります。

LLMO対策では、従来のSEOで培われたサイト構造やコンテンツ品質、クロール・インデックスの整備が土台になります。Googleも、AIによる概要やAIモードなどの生成AI検索機能はコアの検索ランキングと品質システムに基づいており、SEOのベストプラクティスが引き続き有効だと案内しています。SEOの基盤が弱い状態で、AI向けと称する特別な施策だけを追加しても、情報が十分に取得・評価されない可能性があります。

LLMO対策会社を選ぶ際は、SEOの基本を理解し、技術面やコンテンツ面の課題まで確認できるかを見ましょう。あわせて、LLMO固有の分析やAI上の露出測定まで対応できるかも確認すると、施策の偏りを避けやすくなります。

（出典：Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」）

「すぐにAIへ引用される」「必ず掲載される」といった短期の成果保証を、そのまま判断材料にするのは避けましょう。生成AIの回答は、質問内容や参照情報、各サービスの仕組みなどによって変わり、同じ施策を行っても表示結果が一定になるとは限りません。Googleも、技術要件やベストプラクティスを満たしていても、コンテンツのクロール、インデックス登録、配信は保証されないと明記しています。

契約前には、成果を保証する表現よりも、どの指標をどの頻度で測り、結果をどう改善へ反映するのかを確認しましょう。AI上の言及率や引用状況などを継続して観測し、変化に応じて施策を見直す仕組みがある会社のほうが、実態に沿って評価しやすくなります。

（出典：Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」）

ChatGPTとGeminiは、同じ質問でも表示する企業や参照元が一致するとは限りません。BrightEdgeが主要なBtoB・消費者向け分野を調査したところ、両者に共通して表示された上位5ブランドは平均約2社で、約60％が一致しませんでした。引用元も共通するのは平均約2件です。株式会社LIFEの調査でも、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsの4サービスすべてに共通する引用ドメインは4.4％でした。

グランネットの事例では、Geminiで自社サイトの情報や構造化データが反映される傾向が見られ、ChatGPTではGoogleビジネスプロフィールや第三者の口コミ、比較メディアなど外部情報の影響が目立ちました。今回の事例から、自社サイトを整備した後も、AIごとの表示状況を確認し、外部での情報掲載も含めて改善する必要があると分かります。

（出典：BrightEdge「Same Question, Different Brands: How ChatGPT and Google’s Gemini Recommend Different Companies for the Same Query」）

（出典：株式会社LIFE「AI検索4エンジンの参照ドメイン重複率」）

AIが引用するページは、Google検索で上位のページと一致するとは限りません。Ahrefsが15,000件のプロンプトを分析した調査では、ChatGPT、Gemini、Copilotが引用したURLのうち、同じ質問に対するGoogle検索の上位10件にも入っていたURLは平均12％でした。AIアシスタントでは、検索順位とは別の要因も引用先の選択に関わっています。Ahrefsは、元の質問から複数の関連検索を展開して情報を取得する仕組みなどが背景にあると説明しています。

グランネットが損害保険の比較・解説系キーワードを調査した際も、検索上位ページとAIの引用数は一致しませんでした。調査対象の中で最も多く引用されていたのは、Google検索で9位のページです。SEOで上位表示を目指す施策は引き続き必要ですが、AIでの露出を把握するには、検索順位と引用状況を分けて確認し、実際に引用されているページの特徴を施策へ反映することが求められます。

（出典：Ahrefs「AI が引用する URL のうち、元のプロンプトで Google トップ 10 に表示されるのは、わずか 12%」）

LLMO対策を始める前に、まず「何のために取り組むのか」を明確にします。AI上でのブランド言及を増やしたい、比較検討時の候補に入りたい、AI経由の問い合わせを増やしたいなど、目的によって優先する施策は変わります。あわせて、予算と依頼範囲も整理しましょう。

自社側では、商品・サービス情報の提供、記事の監修、サイト改修の確認などが発生する場合があります。担当者や承認フローを先に決めると、施策が止まりにくくなります。社内の制作・SEO体制が整っている企業は診断や戦略設計を中心に依頼し、実行人員が不足している企業は制作や実装まで任せられる会社を選ぶと進行しやすくなります。

LLMO対策は、施策を実施してすぐにAI上の表示や引用が安定するとは限りません。生成AIの回答は参照情報やサービス側の仕様変更などの影響を受けるため、一定期間の観測と改善を繰り返す必要があります。短期間の変化だけで判断すると、効果が出始めた施策を途中で止めてしまう可能性もあります。

依頼前には、想定する支援期間や改善サイクル、定例会の頻度を確認しましょう。グランネットでも、同じ質問をChatGPTとGeminiで継続して調査し、AIごとの表示状況や参照傾向の違いを把握しています。こうした定点観測を続けることで、どの施策を優先して見直すべきか判断しやすくなります。月ごとの変化を追う視点が欠かせません。

契約前に、LLMO対策の成果を何で判断するか決めておきましょう。代表的な指標には、AI回答内でのブランド言及率や引用率、競合との露出差、引用されたページ、AI経由の流入、指名検索、問い合わせ数などがあります。目的に合う指標を選び、施策前の数値を記録しておくと変化を比較しやすくなります。

また、調査に使う質問文や対象AI、競合企業、計測頻度をそろえることも必要です。条件が毎回変わると、数値の増減が施策によるものか判断しにくくなります。レポートでは結果の報告に加えて、数値が変化した理由や次に行う改善策まで説明してもらえるかを確認すると、PDCAを回しやすくなります。評価方法の共有も契約前に済ませておきましょう。

LLMOでは、他サイトの情報を言い換えただけのコンテンツより、自社でしか出せない一次情報や専門的な知見を含むページを増やすことが基本です。Googleも生成AI検索向けの公式ガイドで、独自の視点や実体験、専門知識に基づくコンテンツを重視し、既存情報の単なる要約を避けるよう案内しています。

実務では、自社調査のデータ、顧客事例、担当者の経験、独自の検証結果、料金や導入フローなどを具体的に公開すると、AIが回答の根拠として扱える情報が増えます。研究でも、AI回答との関連性を示すLLM relevance scoreと引用影響度にはr=0.4322、コンテンツ品質にはr=0.2917の相関が確認されました。LLMO対策会社の提案を見る際は、既存記事を量産する方針になっていないか、自社固有の情報を発掘してコンテンツへ反映する工程があるかを確認しましょう。

（出典：Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けに最適化するための Google のガイド」）

AIが回答の根拠として扱いやすい情報を整理するには、用語の明確な定義、数値や統計、出典、比較、手順、具体例などをページ内に示すことが有効です。602プロンプトと18,151ページを分析した研究では、すでにAIに引用されたページを対象に、各要素が生成回答へ与えた影響度を比較しています。数値・統計を含むページは、含まないページより平均影響度が61.55％高く、定義は57.33％、比較は55.28％、手順は41.20％高い結果でした。

ただし、この研究は「これらの要素を入れると引用される確率が上がる」と示したものではありません。引用後の回答への影響度との関連を観察した結果です。LLMO対策会社の提案を見る際は、記事数だけでなく、主張を裏付ける一次情報や出典、比較材料など、AIが回答内で利用しやすい情報を丁寧に設計しているか確認しましょう。

（出典：Zhang Kai・He Xinyue・Yao Jingang「From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms」）

コンテンツは、ユーザーとAIの双方が内容を把握しやすいよう、見出し、段落、表、箇条書きを使って論点を整理します。研究では、引用影響度が上位25％のページは下位25％と比べ、見出し数が12.50倍、箇条書きなどのリスト密度が8.94倍でした。Microsoftも、明確な見出しや表、FAQは重要な情報を表面化し、AIが正確に参照しやすくすると案内しています。

FAQを設ける場合は、Googleが説明するクエリファンアウトを意識し、元の質問から派生する疑問まで回答すると情報の網羅性を高められます。ただし、研究ではQ&A形式のページ自体は平均影響度が5.74％低く、形式だけでは効果が確認されていません。用語や表記を統一し、各段落で1つの論点を明確に扱うなど、情報を取り出しやすい構造になっているかを確認しましょう。見出しを増やすこと自体を目的にしない点も重要です。

（出典：Zhang Kai・He Xinyue・Yao Jingang「From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms」）

LLMO対策は、ChatGPT、Gemini、Google AI Overview、Copilot、Perplexityを一括りにせず、優先するプラットフォームごとに施策を設計します。602プロンプトを使った研究では、平均引用数がChatGPT 6.88件、Google 12.06件、Perplexity 16.35件と異なりました。別の研究でも、Googleの通常検索とAI Overviewで共通する情報源は平均18％でした。

Microsoftは、Copilotなどでページが引用された回数やURLを確認できる機能をBing Webmaster Toolsで提供しています。参照先や指標はサービスごとに異なるため、全AIへ同じ施策を当てはめるのは適切ではありません。対策会社には、狙うAIを明確にし、各AIの露出や引用を測定して改善する設計があるかを確認しましょう。

（出典：Grossman et al.「How Generative AI Disrupts Search: An Empirical Study of Google Search, Gemini, and AI Overviews」）

（出典：Microsoft Bing Webmaster Blog「Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview」）

AI検索の効果測定では、1回の回答や数回の検索結果を成果とみなさないことが重要です。同じ質問でも、生成のたびに引用先が変わります。生成AI検索の変動を調べた研究では、同一クエリを繰り返した際の引用ドメインの一致度中央値は、Geminiで0.29～0.31、SearchGPTで0.33～0.40、Perplexityで0.50でした。引用先が完全一致した割合も、Geminiでは0.01～0.10％、SearchGPTとPerplexityでは3～8％でした。

ある質問で1回引用された結果を施策成功の根拠にすると、偶然の変動を成果と取り違える可能性があります。複数のプロンプトを用意して複数回実行し、一定期間にわたって言及率や引用率の推移を確認しましょう。LLMO対策会社を選ぶ際も、単発の表示例ではなく、測定条件を固定した継続調査で効果を説明しているかを見ることがポイントです。

（出典：「Quantifying Uncertainty in AI Visibility: A Statistical Framework for Generative Search Measurement」）