ChatGPTをはじめとするAI検索が普及する中、「AIの回答によって自社の評判がネガティブに広まっていないか」と懸念を抱く企業が増えています。

株式会社アクシアカンパニーが全国の20〜60代男女1,800名を対象に実施した調査では、AIが提示したネガティブ情報に遭遇したユーザーの約半数が「購入中止」や「他社比較」へと検討を見直している実態が明らかになりました。

つまりAIの回答によって、企業が気付かないところで本来獲得できていたはずの購入機会が失われている可能性があるのです。

本記事では、この独自調査からユーザーの購買プロセスを紐解き、ネガティブ情報の裏取り検索をしたユーザーの離脱を防ぐ「逆SEO・サジェスト対策」と、AIの回答そのものの改善を目指す「LLMO対策」の具体的な進め方を解説します。

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【独自調査】AIのネガティブ回答による消費行動・企業への影響実態

生成AIやAI検索の普及に伴い、AI経由で企業や商品のネガティブな評判に触れる消費者が増えています。

株式会社アクシアカンパニーが全国の20〜60代男女1,800名を対象に実施した「生成AI・AI検索による企業／商品情報の閲覧に関する意識調査（第2回）」では、AIが出力するネガティブな回答が消費行動に大きな影響を及ぼしている実態が明らかになりました。

AIの情報を信用しているわけではないものの、悪い評判に触れたことで検討を見直すユーザーが半数を超えています。

独自調査のデータをもとに、AIのネガティブ回答がもたらす影響の実態を解説します。

■調査概要

参考：PR TIMES 生成AI・AI検索による企業／商品情報の閲覧に関する意識調査（第2回）

15.4%がAI回答でネガティブ情報（悪い評判・トラブル）に遭遇

AIを通じた企業や商品の情報収集において、回答の中に悪い評判やトラブルなどのネガティブ情報が含まれていた経験を持つ人は「15.4%」に達しています。

弊社（アクシアカンパニー）の独自調査において、「AIが示した企業・お店・商品に関する回答の中に、ネガティブな内容が含まれていた経験はありますか」と質問したところ、以下のような結果となりました。

調査の結果、「何度もあった（3.4%）」「何度かあった（8.4%）」「一度だけあった（3.6%）」を合わせると「15.4%」となり、一定層がAIのネガティブ回答に遭遇している実態が明らかになりました。

注目すべきは、経験者のうち76.6%にあたる「11.8%」が複数回遭遇している点です。

この結果から、ネガティブ情報への遭遇を複数回経験したユーザーが一定数存在することが分かります。

AIの回答は参照する情報源に左右されるため、ネガティブな情報が参照元として残り続けると、同様の回答が繰り返し出力される可能性があります。

また、実測値ではなく考察ですが、本調査はAI非利用者を含む全体集計のため、日常的にAIを活用する層に絞ればネガティブ情報の遭遇率はさらに高くなる可能性があり、企業にとって見過ごせないリスクと言えます。

ネガティブ情報を見た約半数が「購入中止」や「他社比較」へ移行した

AIの回答でネガティブ情報に接触したユーザーの「50.7%」が、購入の見送りや他社との比較へと検討行動を変化させています。

弊社（アクシアカンパニー）の独自調査で、前問でネガティブな内容に接した経験があると回答した278名に「AIの回答にネガティブな内容が含まれていたとき、その後どうしましたか」と質問したところ、以下のような回答割合となりました。

調査結果では「他の企業・商品も比較して検討し直した（38.5%）」と「その企業・商品の利用や購入をやめた（12.2%）」を合わせると「50.7%」に達し、半数以上が当初の検討を見直していることが分かります。

一方で、「特に気にせず、そのまま検討を続けた」と回答した人は「13.3%」にとどまりました。

半数以上のユーザーがAIの提示したネガティブ情報に影響を受け、そのまま購入を進めることを躊躇している実態が浮き彫りとなっています。

さらに「公式サイトなど別の情報源で内容を確認した（24.1%）」を加えると、ネガティブ情報に接した人の約75%が何らかのアクションを起こしています。

AIが発信した回答は、ユーザーの購買プロセスを大きく狂わせる要因となることが分かります。

「AIを信じる」人はわずか2.6%、67.4%が判断を保留するか両方の情報を比較

AIの回答と公式サイトの内容が食い違った場合、AIを信じると答えた人はわずか「2.6%」にとどまる一方で、約7割が判断を保留するか、両方の情報を比較しようとしています。

弊社（アクシアカンパニー）の調査において「AIが示した内容と、企業の公式サイトに書かれている内容が食い違っていた場合、どちらの情報をより信じますか」と質問したところ、以下のような結果となりました。

結果を見ると「企業の公式サイトの内容」を信じる人は「30.0%」にとどまり、「わからない（34.8%）」と「どちらとも言えない・両方を見て判断する（32.6%）」を合わせた「67.4%」の人が、すぐにはどちらか一方を信じず、判断を保留するか両方の情報を比較しようとしています。

どれだけ公式サイトに正しい情報を掲載していても、AIのネガティブ回答によって一度生まれた疑念を晴らすことは、簡単ではないことが分かります。

自社発信の情報はどうしても「都合の良いアピール」と受け取られやすく、AIが示した悪評との間で確信を持てないユーザーは結論を保留してしまう可能性があります。

その結果、真偽が定かではないまま検討を先送りされ、気づかないうちに競合へ流出してしまうリスクが生まれるのです。

企業が気付かない見込み客の喪失

独自調査のデータから見えてくるのが、AIのネガティブ回答によって、企業が気付かないうちに自社を検討していた見込み客を失っている可能性です。

AIで悪い評判を目にしたユーザーは、購入を取りやめるだけでなく、再び他社と比較して選び直す行動へと流れることがあります。

AIのネガティブ回答をきっかけに、見込み客が購入を取りやめたり、競合との比較を再開したりするリスクについて解説します。

「購入取りやめ」より3倍多い「他社との再比較」の脅威

AIのネガティブな回答は、直接的な「購入の取りやめ」を引き起こすだけでなく、それ以上に多くのユーザーを他社との「再比較」にまで戻してしまうリスクがあります。

もちろん、購入をやめられること自体も企業にとっては売上機会の損失につながり、深刻なダメージです。

しかし、前述の調査では「その企業・商品の利用や購入をやめた」12.2%に対し、「他の企業・商品も比較して検討し直した」は38.5%と、他社と比較し直した人が「3倍以上」にのぼりました。

この数値は、AIの悪評が自社に傾いていた見込み客を競合と横並びの比較段階へ引き戻している可能性を示しています。

購入取りやめという分かりやすい損失の陰で、自社を検討していた見込み客が競合に流れるおそれがあるという、企業が察知しにくいリスクが潜んでいます。

ネガティブ情報による念のためのリスク回避

AIが提示したネガティブ情報に対して、ユーザーが購入中止や他社比較に動いてしまう原因の一つとして考えられるのが「念のためのリスク回避」です。

前述のとおり、AIと公式サイトの内容が食い違った場合に、判断を保留するか両方を比較しようとする人は67.4%にのぼります。

この結果からは、「本当かどうかは分からないが、念のため避けておこう」という心理が働いていると考えられます。

どれだけ企業が自社サイトで正確な情報を発信していても、ユーザー側からすればポジショントークと受け取られやすく、AIが提示した悪評による疑念を払拭する決定打になりにくいのが現状です。

真偽の確証が持てない状況下では、多くの人が失敗を恐れて「念のため他社を再検討する」という安全な選択肢へ流れてしまいます。

企業側が気づかない間に、この防衛心理によって購入機会が静かに奪われている可能性があります。

AI時代のユーザーの購買プロセス

生成AIやAI検索の普及により、消費者が商品やサービスを選定する購買プロセスは大きく変化しています。

従来の「検索エンジンでキーワードを打ち込み、複数のWebサイトを巡回する」行動に加えて、「AIに対話形式でプロンプトを入力し、候補を絞り込む」行動が広がっています。

さらにAIの提示した回答をそのまま鵜呑みにするのではなく、真偽を確かめるために企業の公式サイトへ裏取りに向かうユーザーもいます。

プロンプトによる候補の絞り込み

AI検索ユーザーの中には、単語で検索して自ら比較するのではなく、詳細な条件を指定したプロンプトによって最初から候補を絞り込む人も増えています。

従来のGoogle検索とAI検索では、情報収集のプロセスに以下のような違いがあります。

従来のキーワード検索では、検索結果に並ぶ複数のWebサイトをユーザー自らが巡回し、料金や機能を1つずつ読み解きながら候補を絞り込んでいました。

一方、AI検索では予算や利用目的などの細かな条件を一度に入力するだけで、AIが膨大な情報の中から合致する選択肢を即座にピックアップして提示します。

ユーザーは各社のWebサイトを訪問する前に、AIの回答画面上ですでに初期の絞り込みを完了させています。

この最初の段階でAIに候補として選出されなければ、自社の存在を知ってもらう機会すら得られない状況が生まれています。

公式サイトで情報の裏取りをする

AIによって候補を絞り込んだユーザーの中には、AIの回答だけで意思決定を完結させず、最終確認のために公式サイトへ「裏取り」に向かう人もいます。

従来の検索ではサイトを発見するためにアクセスしていましたが、AI時代における公式サイトは「AIが示した回答や評価の真偽を確かめる場」としての役割も担うようになっています。

弊社（アクシアカンパニー）の調査でも、AIの回答でネガティブ情報に接した人のうち「公式サイトなど別の情報源で内容を確認した」と答えた人は24.1%にのぼり、約4人に1人が自発的に事実確認をしていました。

しかし、ユーザーが裏取りに動いたとしても、必ずしも自社の望む形で誤解が解けるとは限りません。

また、AIと公式サイトの内容が食い違った場合に、判断を保留するか両方を比較しようとする人は67.4%にのぼります。

そのため企業には、次の2つの軸で対策を講じることが求められます。

別の情報源で裏取りする層（24.1%）を逃さない情報設計

AIの回答にネガティブな要素が含まれていた際、自発的に公式サイトなどの別の情報源へ事実確認に向かうユーザーは、ネガティブ情報に接した人のうち24.1%存在します。

この層は購入を諦めてすぐに他社へ流れるのではなく、自社に対して興味や関心を持ち続けている貴重な見込み客です。

しかし、確認のために訪れたサイト内で疑問が解消されなかったり、裏取りの検索を進める過程でさらなる悪評に遭遇したりすれば、検討を断念して離脱してしまいます。

サイト内の情報の受け皿作りから、裏取り行動に伴う検索環境の防衛まで、この見込み客をつなぎ止めるための4つの情報設計を解説します。

AI回答で生じた不安・疑問を先回りして解消するコンテンツ

裏取りのために公式サイトを訪れたユーザーを取りこぼさないためには、AIが提示した懸念点やデメリットを先回りして解消するQ&Aコンテンツの整備が必要です。

AIの回答をきっかけに公式サイトを訪れるユーザーの中には、単にサービスの特徴を知りたいのではなく、「AIに〇〇と指摘されたが本当なのか」という具体的な疑念を抱えている人もいます。

このとき、自社の強みやPRばかりが並んでいて肝心の疑問に対する答えが見当たらなければ、ユーザーは不安を解消できずに離脱してしまいます。

効果的な対策となるのが、ユーザーが抱きやすい不安をピンポイントで解消する「よくある質問（Q&A）」の設置です。

【よくある質問（Q&A）の具体例】
Q. 導入費用が高額と聞きましたが、実際の初期費用や月額料金はいくらですか？
A. 初期費用は無料、月額〇〇円から利用可能です。プラン別の詳細な内訳を公開しています。

Q. サポートの対応が遅いという評判は本当ですか？
A. 専任スタッフが平均〇時間以内に対応する体制を整えており、導入後もチャットや電話で迅速にサポートします。

このように、費用、サポート体制、解約条件など、AIがネガティブな要素として挙げそうな項目をQ&A形式で明確に提示します。

自社にとって都合の悪い疑問から目を背けず、先回りして正確な事実をわかりやすく回答しておくことで、AIの回答で生じた疑念を払拭し、安心して検討を進めてもらえる環境が整います。

客観的データ・第三者実績による信頼性補強

公式サイトに自社のアピール文をどれだけ並べても、ユーザーから「ポジショントーク」と受け取られてしまえば疑念は払拭できません。

公式サイトの内容を信じる人が30.0%にとどまることからも分かるように、企業側の自己主張だけでは、AIによって植え付けられた不安を打ち消すのは困難です。

裏取りに来たユーザーを納得させるためには、企業の主観ではなく「客観的なデータ」と「第三者による実績」で信頼性を補強する必要があります。

具体的には、以下のような事実や証拠を提示することが効果的です。

このように、第三者の目線が入った客観的なファクトを揃えておくことで、確認に訪れたユーザーに安心感を与え、競合への流出を食い止めることにつながります。

検索窓のネガティブワードによる離脱を防ぐサジェスト対策

AIの回答を受けて公式サイトへ裏取りに向かうユーザーを取りこぼさないために、講じるべき防衛策が「サジェスト対策」です。

サジェスト対策とは、検索エンジンの入力候補に表示される不当なネガティブワードの非表示化を目指し、自社へのアクセス経路を正常化する施策を指します。

ユーザーが公式サイトへ裏取りに向かう際、ブラウザの検索窓に「企業名」や「サービス名」を入力します。

このとき、予測変換に「最悪」「やばい」「怪しい」といったネガティブなワードが表示されてしまう現象が、いわゆる「サジェスト汚染」です。

このサジェスト汚染は、ユーザーの疑念を決定的な確信へと変えてしまう危険なトリガーとなります。

AIの回答でわずかな引っかかりを抱いた程度のユーザーであっても、検索候補に並ぶ悪評を目にした瞬間に「AIの言っていたことは本当だったんだ」と受け取ってしまう可能性があるのです。

その結果、公式サイトにアクセスして真偽を確かめることすら放棄し、他社への乗り換えを検討するという導線が生まれてしまいます。

検索上位に並ぶネガティブ記事による離脱を防ぐ逆SEO対策

サジェスト対策と並んで有効となるのが「逆SEO対策」です。

逆SEO対策とは、検索結果の上位に表示される事実と異なる記事や誹謗中傷サイトの掲載順位を押し下げ、信頼できる情報で検索結果を正常化する施策を指します。

ユーザーが検索を実行した際、公式サイトのすぐ下や周囲に「〇〇の評判は最悪？」「使って後悔した理由」「怪しい実態を暴露」といったネガティブなタイトルの記事が並ぶケースがあります。

確認に来たユーザーが、こうした過激な記事タイトルを目にしたり、公式サイトより先にそれらの記事を閲覧したりすると、公式サイトに書かれた正確な情報に触れることなく検討を断念してしまう可能性があります。

悪評記事をユーザーの目に入りにくい位置まで後退させ、安心して公式サイトへ誘導するためにも、逆SEO対策による外側の防衛が欠かせません。

なお、事実に基づく正当なレビューや批判まで抑え込むことは、逆SEO・サジェスト対策の目的ではありません。サジェストに表示される語句にも、実際の関心や検索行動が反映されている場合があります。

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AIと公式サイトの間で判断を保留・比較する層（67.4%）はどう対策すべきか？

公式サイトの受け皿を整え、検索導線を整備したとしても、それだけでは防ぎきれない根本的な課題が存在します。

それが、AIと公式サイトの内容が食い違った場合に、判断を保留するか両方の情報を比較しようとする人が67.4%と多数を占めているという現実です。

この慎重派の層に対しては、事後対応ではなく、そもそも疑念を抱かせにくくする予防策と、現状のリスク把握が求められます。

AIの回答そのものの改善を目指す「LLMO対策」が有効

判断を保留・比較する層への対策として有効となるのは、事後対応ではなく、AIが参照する情報環境を整え、誤った回答による疑念を生みにくくするLLMO対策（大規模言語モデル最適化）です。

一度AIからネガティブな情報を受け取ってしまうと、後から公式サイトで事実を説明しても不安を完全に払拭することは困難です。

だからこそ、悪評が出た後に釈明するだけでなく、正確な情報が参照されやすい環境をあらかじめ整えておくことが重要です。

LLMO対策とは、AIが参照するWeb上の情報環境を整備し、自社に関するAIの出力内容の改善を目指す施策です。

LLMO対策によって正確な情報が参照されやすい環境を整えることは、AIの誤った回答や情報の偏りを改善するための取り組みの一つです。ただし、AIの回答が必ず改善するとは限りません。

なお、LLMO対策は事実に基づく正当な評価や批判を排除するものではなく、企業に関する正確な情報が発見・参照されやすい状態を整える取り組みです。具体的な手法は後述します。

自社のネガティブ回答が出ていないか確認する

LLMO対策の前に、AIが自社をどのように評価し、ネガティブな情報を出力していないかといった現状を把握することが重要です。

AIの出力を確認する際は、単に「○○社について教えて」と聞くだけでは不十分です。

ユーザーが購買や問い合わせを検討する最終段階で入力するような、具体的なプロンプトを用いてセルフチェックを行う必要があります。

自社のAIの回答状況を点検するための実践プロンプトの例を紹介します。

これらのプロンプトは、広く普及している主要なAIツール（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）に実際に入力して確認します。

プロンプトを入力した際、事実無根の悪評、過去の古いトラブル情報、あるいは偏ったネガティブな意見が出力されている場合、それが「判断保留」や「離脱」を引き起こす原因になっている可能性があります。

自社が抱えるリスクを正確に洗い出し、AIが誤った評価を下しているポイントを特定することからLLMO対策は始まります。

LLMO対策でAIに自社を正しく認識・引用させる手法

AIに自社の強みを正しく認識させ、回答の参照元として選ばれるためには、AIの学習・参照プロセスに沿った情報整備が欠かせません。

AIは、信頼性が高く根拠が明確なテキストを回答の根拠として参照しやすい傾向があります。

ネガティブな回答を防ぎ、自社を正確に引用させるためのLLMO対策の3つの手法を解説します。

自社にしかない一次情報の補強

生成AIの回答では、検証可能で出所の明確な情報が、回答の根拠として参照されやすいと考えられます。

Web検索と連携する生成AIには、外部情報を取得して回答生成に活用するRAG（検索拡張生成）などの技術が用いられています。

自社にしか発信できないオリジナルデータをWeb上に揃えることが、LLMO対策の土台となります。

具体的に補強すべき一次情報には、以下のようなものが挙げられます。

自社固有のファクトを明確に提示しておくことで、ユーザーへの回答時にも正確な情報源として引用されやすくなります。

参考：Google Cloud 検索拡張生成（RAG）とは

AIが正確に理解・要約できる文章設計と構造化データ

AIに自社の一次情報を正しく理解させるためには、AIの誤読を防ぐ論理的な文章設計と、機械可読性を高める構造化データの実装が有効です。

どれだけ有益な情報を用意しても、文脈が曖昧であればAIは誤った要約や偏った回答を出力してしまうおそれがあります。

AIが正確に理解・要約しやすい文章設計のポイントは以下の通りです。

また、こうした文章の記述と合わせて有効なのが、従来のSEO対策でも重要だった「構造化データ」の実装です。

企業概要、FAQ、商品情報などを検索エンジンが機械的に判読できる形式でマークアップしておくことは、コンテンツの意味や関係性を正確に伝えるための補助となり得ます。

なお、Googleは、AI Overviewsなどの AI 機能に表示されるために特別なマークアップは必要ないとしています。構造化データはあくまで理解を助ける手段の一つです。

参考：Google 検索セントラル AI 機能とウェブサイト

人間にとって分かりやすい文章設計と、機械が理解しやすい構造を両立させることが、AIから正確な引用を引き出すためのLLMO対策の土台となります。

外部メディアや複数ドメインを通じたサイテーションの獲得

AIに自社を信頼できる事実として認識させるには、自社サイトだけでなく外部メディアや複数ドメインからのサイテーション（言及）の獲得が重要です。

外部での言及は、自社の情報が発見・参照される機会を広げます。ただし、言及の数を増やすことよりも、正確で独自性のある情報が信頼できる第三者によって取り上げられることが重要です。

サイテーションを獲得するための主な取り組みは、以下の通りです。

信頼できる第三者からの客観的な言及を積み重ねることで、自社の正確な情報がAIに発見・参照される機会を広げることにつながります。

自社で対策できる？専門業者へ相談・依頼すべき判断基準

AI検索時代におけるネガティブ情報への対策は、「自社で進めるべき領域」と「専門業者へ任せるべき領域」を明確に切り分けることが重要です。

自社の強みを活かした一次情報の補強などは社内で対応できる一方、検索結果やAIの回答の改善を目指す「逆SEO対策・サジェスト対策・LLMO対策」には高度な専門技術が欠かせません。

自社でできることと、プロの専門業者に任せるべきことの判断基準を解説します。

自社で進めるべきこと：一次情報の補強と不安を取り除くサイト設計

自社で取り組むべき施策は、社内に蓄積されたノウハウを活かした一次情報の補強と、ユーザーの疑念を先回りして解消する公式サイト内の情報設計です。

自社の製品仕様やサービスの特徴、顧客から寄せられるリアルな声を最も熟知しているのは自社の担当者にほかなりません。

具体的には、前述した「AI回答で生じた不安・疑問を先回りして解消するコンテンツ」と「客観的データ・第三者実績による信頼性補強」が、自社で主導して進めるべき取り組みです。

自社サイト内の情報整備は自社だけで直接コントロールできる領域であり、余計な外注コストをかけずに迅速に着手できる点も大きなメリットです。

プロに任せるべきこと：逆SEO・サジェスト・LLMO対策

検索結果やサジェスト、AIの回答の改善を目指す逆SEO対策、サジェスト対策、LLMO対策は、高度な専門技術を要するためプロへ任せるべき領域です。

これらは自社サイトを書き換えるような作業とは異なり、検索エンジンやAIの仕組みを踏まえた継続的な取り組みが求められるため、社内リソースだけで完結させるのは困難と言えます。

各施策ごとに、以下のような専門性が求められます。

特に、次のような状況では社内だけでの対応が難しくなるため、専門業者への相談を検討しましょう。

これらの専門的で複雑な外部環境への対策を社内だけで手探りで行うのは現実的ではありません。

安全に成果を出すためにも、実績のある専門業者へ任せるのが賢明です。

失敗しない！LLMO・風評対策会社の選び方のポイント

LLMO対策や逆SEO・サジェスト対策を専門とする業者へ依頼する際は、自社の状況に合わせた信頼できるパートナーを見極めることが重要です。

AI検索や検索エンジンの仕組みを熟知していない業者を選んでしまうと、期待した効果が得られないばかりか、不適切な手法によるさらなるリスクを招く危険性があります。

成果と安全性を両立させられる、後悔しない依頼先を選定するための選び方のポイントを解説します。

LLMO（AI）と逆SEO・サジェスト（検索エンジン）の両方に対応できるか

画像出典：アクシアカンパニー サービス一覧

対策会社を選定する際は、AI回答を整える「LLMO対策」と、検索エンジンの悪評を抑える「逆SEO・サジェスト対策」の双方に精通しているかどうかが重要な判断基準となります。

AI検索とGoogle検索を行き来して裏取りを行うユーザーもいるため、どちらか一方のみの対策では十分な効果を得られない場合があります。

そのため、双方の領域を深く理解し、ユーザー行動全体をカバーできる専門会社を選ぶ必要があります。

例えば、弊社（アクシアカンパニー）のように、検索エンジンの悪評を抑える守りの施策（逆SEO・サジェスト対策）と、独自調査の配信や外部露出によってAIの参照を最適化する「LLMO対策」という攻めの施策を扱える会社であれば、自社の状況に合わせた最適なアプローチができます。

「100%できる」「削除代行」といった誇大広告・悪質業者に注意

「100%確実にできます」「悪評記事を削除代行する」といった過度な保証を掲げる業者や、違法リスクを伴う業者は避ける必要があります。

特に警戒すべき悪質業者の特徴は、以下の通りです。

こうした絶対的な言葉を掲げる業者は、実効性のない施策を行ったり、強引な手法でトラブルを招いたりするリスクがあります。

都合の良い謳い文句に惑わされず、コンプライアンスを徹底し、技術的な根拠とリスクを論理的に説明できる誠実な業者を選ぶことが大切です。

参考：e-Gov法令検索 弁護士法

対策後の定期モニタリングや再発防止のサポート体制があるか

LLMO対策や逆SEO・サジェスト対策を外注する時は、対策完了後の「継続的なモニタリング」と「再発リスクへのフォロー体制」が整っている業者を選ぶことが重要です。

検索エンジンのアルゴリズム更新やAIモデルのアップデート、新たなネット上の書き込みによって、一度改善した検索結果やAI回答が再び悪化するリスクは常に付きまといます。

そのため、以下のようなサポートがあるかを確認しましょう。

風評被害やAIの出力環境は、常に変化しています。

だからこそ、売り切り型で終わらせず、中長期的な視点でブランド保護に伴走してくれるパートナーが必要になります。

AI検索対策のよくある質問（FAQ）

AI検索対策や風評被害へのアプローチに関して、多く寄せられる疑問とその回答をまとめました。

自社の状況に合わせた適切な施策を選定するための、判断材料としてお役立てください。

Q：AIが出力するネガティブな回答は直接削除できますか？

ChatGPTやGeminiなどのAIが出力する特定の回答文だけを削除する仕組みは、一般には用意されていません。

AIは個別の文章を保存して表示しているのではなく、学習データや検索で取得した情報をもとに、問いかけに応じて文章を生成しています。

提供元が個人情報に関する申請などを受け付けている場合もありますが、企業の評判に関する回答の削除に応じてもらえるケースは限られます。

AIのネガティブな出力を改善するには、回答自体ではなく「AIが参照する情報」を整えるLLMO対策が有効です。

Q：LLMO・逆SEO・サジェスト対策、それぞれ効果が出るまでどのくらいかかりますか？

効果が現れるまでの期間は施策や状況によって異なりますが、弊社（アクシアカンパニー）の実績における目安としては、サジェスト対策は数日〜2か月、逆SEO対策は2〜3か月、LLMO対策は1〜4か月程度です。すべてのケースで同様の期間に効果が現れるとは限りません。

施策ごとに検索エンジンやAIへの反映の仕方が異なるため、効果が現れるまでのスピードに差が生じます。

いずれの対策も即日で完了するものではないため、被害を最小限に抑えるには早期着手が重要です。

Q：LLMO・逆SEO・サジェスト対策、どれから手を付ければいいですか？

ユーザーの視点に立って実際に自社を検索・調査し、どの接点がネガティブ情報に汚染されているかを確認して、優先順位をつけることが大切です。

実際の検索やAI回答をユーザー目線で確かめ、購入や問い合わせの障壁となっている箇所から順に対策を進めていきましょう。

まとめ：AIのネガティブ回答で見込み客を逃さないための「攻めと守り」のWeb戦略

AI検索が購買プロセスの起点の一つとなる今、AIの回答や検索結果の悪評を放置することは、気付かないうちに見込み客を手放すことにつながりかねません。

AIの提示した情報だけで意思決定を完結させず、検索エンジンを通じて事実確認の裏取りを行うユーザーもいます。

だからこそ、AIに自社が正しく推薦・引用されやすくする「攻めのLLMO対策」と、検索窓や検索上位の悪評による離脱を防ぐ「守りの逆SEO・サジェスト対策」を連動させることが必要です。

公式サイト内の一次情報は社内で充実させつつ、専門的な施策はプロへ任せるなど、自社と専門業者で役割を切り分けて対策を進めることをおすすめします。

まずは、ユーザー目線で自社の検索結果やAI回答の状況を点検し、「攻めと守り」の両輪でブランド価値と見込み顧客を守りましょう。

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私たちアクシアカンパニーは、逆SEO対策1,200件以上の実績と、AIに引用される記事づくりのノウハウを持つプロです。AIが参照する情報源を整え、御社の正しい情報がAIの回答に届くよう、全力でサポートを実施します！

さらに一括払いのお客様には、記事公開から6か月以内に主要キーワードでAIへの表示が確認できなければ、料金を全額返金する保証もご用意しています。

また、アクシアカンパニーではChatGPTやGeminiなどで御社名を調べたときの現在の回答をもとに、無料で見積り作成を行っています。下記のフォームから、いつでも私たちへご相談ください。

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