LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、回答の中で引用・紹介されやすくするための取り組みです。

近年はSEO対策だけでなく、LLMOマーケティングに注目が高まっています。

「LLMOとはどんなものなのか」「SEOとの違いは何か」「対策のやり方や費用はどれくらいかかるのか」といった疑問を持つマーケティング担当者も増えているのではないでしょうか。

本記事では、LLMOの基本的な意味からSEOとの違い、具体的な対策のやり方、費用相場、専門会社選びのポイントまで分かりやすく解説します。

生成AI時代の情報発信のあり方を見直したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

LLMOとは

「LLMO」とは、そもそもどんなものなのでしょうか。

言葉の意味や読み方、似た用語との違いについて、下記の観点から整理します。

それぞれ詳しく解説していきましょう。

LLMOの定義

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebサイトやコンテンツの情報を正しく認識し、引用・紹介しやすい状態に整えるための取り組みです。

従来のSEOが、Googleなどの検索エンジンで上位表示され、検索結果からWebサイトへの流入を増やすことを主な目的としているのに対し、LLMOでは生成AIの回答の中で、自社や自社サービスに関する情報が適切に取り上げられることを目指します。

そのため、単に特定のキーワードを盛り込むだけではなく、情報の内容や関係性をAIが理解しやすいように整理することが重要です。

あわせて、情報の正確性や専門性、発信元の明確さなどを整え、AIから信頼できる情報源として認識されやすいコンテンツをつくることも、LLMOの重要な考え方といえます。

LLMOの読み方と正式名称

LLMOは「エルエルエムオー」と読み、「Large Language Model Optimization」の頭文字を取った言葉です。

日本語では、一般的に「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

「Large Language Model」は大規模言語モデル、「Optimization」は最適化を意味しており、生成AIを支える大規模言語モデルを意識して、Web上の情報を整える考え方を表しています。

ただし、LLMOはSEOのように長年使われてきた用語ではなく、生成AIの普及に伴って広がってきた比較的新しい概念です。

そのため、業界内でも定義や表記が完全に統一されているわけではありません。

生成AIへの最適化を表す言葉として「GEO（Generative Engine Optimization）」などの名称が使われることもあり、媒体や企業によって呼び方が異なる場合があります。

LLMとLLMOの違い

LLMとLLMOは表記がよく似ていますが、指しているものは異なります。

LLMは「Large Language Model」の略称で、大量のテキストデータを学習し、文章の生成や要約、質問への回答などを行う大規模言語モデルそのものを指します。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIサービスを支える基盤技術の一つです。

一方、LLMOは「Large Language Model Optimization」の略称で、LLMを活用した生成AIに対して、自社の情報を正しく理解・参照してもらうために行う施策や取り組みを意味します。

つまり、LLMはAIの仕組みや技術そのもの、LLMOはそのLLMを意識して情報発信を最適化する考え方です。

両者は「技術」と「その技術に対応する施策」という関係にあるため、意味を分けて理解しておくと、社内資料や施策説明でも混同しにくくなるでしょう。

LLMOの対象となる生成AI・AI検索

LLMO対策の対象として挙げられる主な生成AI・AI検索には、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Google検索のAI Overview（AIによる概要）などがあります。

これらは、生成AIを活用してユーザーの質問や検索内容に応じた回答を提示するサービス・機能です。

ただし、情報の取得方法や回答の生成方法、引用・参照の仕方はサービスごとに異なります。

そのため、LLMOではすべてのAIを一律に捉えるのではなく、自社のターゲットがどのサービスを利用しているかを把握し、優先順位を整理することが重要です。

また、対話形式で情報を得る生成AIと、検索結果の一部としてAI回答を表示する機能では、利用シーンも異なります。

こうした特徴を踏まえて、自社との接点を考えることがLLMO対策の第一歩です。

LLMOと似た用語も使われている

LLMOと近い概念として、AIO（AI Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）などの用語が使われています。

一般的に、AIOはAIを対象とした最適化、GEOは生成AIによる回答での引用や言及を意識した最適化、AEOは検索やAIなどが提示する「回答」に選ばれやすくするための最適化を表す言葉として使われます。

ただし、これらは比較的新しい概念であり、現時点では業界共通の明確な定義や使い分けが確立されているわけではありません。

対象とする範囲や呼び方は企業・媒体によって異なり、具体的な施策にも重なる部分があります。

そのため、本記事では生成AIに自社情報を正しく理解・引用してもらうための取り組みを「LLMO」と表記して解説します。

LLMOが注目されている背景

生成AIやAI検索の普及により、ユーザーが情報を得る方法は大きく変化しています。こうした検索行動の変化を背景に、企業のWebマーケティングでもLLMOへの注目が高まっているのです。

そこで、その主な背景を4つに分けて解説します。

情報収集に生成AIを使う場面が増えている

画像出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」

商品やサービスについて調べる際に、検索エンジンだけでなく、ChatGPTなどの生成AIを利用する場面が増えています。

総務省の令和8年版情報通信白書によると、日本で生成AIサービスを使ったことがあると回答した割合は58.8%でした。2024年度調査では26.7%だったため、1年で2倍以上に増えたことになります。また、利用者のうち「ほぼ毎日」利用すると回答した割合は約3割にのぼり、一部の人が試している段階から、日常的に使われる段階へ移りつつあることがうかがえます。

複数のWebサイトを一つずつ確認するのではなく、生成AIに質問して必要な情報を要約・整理してもらう使い方も広がりつつあります。

こうした変化により、企業にとっては検索結果で上位表示を目指すだけでなく、生成AIの回答内で自社やサービスの情報が適切に取り上げられることも重要になっています。

参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年7月公表）

AIの回答だけで比較や情報収集が完結する場合がある

生成AIは、複数のWebサイトの情報を要約し、比較検討に必要な情報を一度に提示できる点が特徴です。

そのため、ユーザーがAIの回答だけで満足し、実際にはWebサイトを訪問せずに検討を終えてしまうケースも増えています。

このような「ゼロクリック」の情報収集が広がると、検索順位で1位を獲得していても、AIの回答に自社の情報が引用されなければユーザーの目に触れる機会そのものが失われてしまいかねません。

LLMOに取り組む意義は、こうしたAI経由の情報収集の中で存在感を確保する点にあります。

そのため、今後、検索エンジンからの流入だけに頼るマーケティング設計は、見直しを迫られる可能性があるのです。

AI上で自社がどのように説明されるかが重要になっている

生成AIに企業名やサービス名について質問すると、学習済みの情報やWeb上から取得した情報などをもとに、企業の特徴やサービス内容をまとめた回答が生成されることがあります。

しかし、参照される情報が古かったり不十分だったりすると、実際の事業内容とは異なる説明や、重要な情報が抜けた回答が表示される可能性もあるでしょう。

こうしたAI上での説明は、企業やサービスを初めて知るユーザーの印象を左右する要素の一つです。

そのため、自社の基本情報やサービス内容、強み、実績などをWeb上で正確かつ分かりやすく発信し、生成AIが適切に理解・参照できる状態を整える重要性が高まっています。

LLMOが注目されている背景には、AI上での自社の見え方を意識する必要性が増していることも挙げられます。

企業が発信していない情報をAIが補う可能性がある

生成AIは、自社が公式に発信していない情報についても、口コミサイトやSNS、第三者メディアの情報をもとに回答を組み立てることがあります。

そのため、自社サイトに掲載していない情報や、古い口コミがそのままAIの回答に反映されてしまうケースも起こりかねません。

このような事態を防ぐためには、自社の情報を正確かつ十分な量で発信し、AIが参照できる正しい情報源を増やしておくことが重要です。

情報発信が不足している企業ほど、意図しない形でAIに説明されるリスクが高くなります。

特に、設立間もない企業や、Web上の情報量がまだ少ない企業ほど、この傾向が顕著に表れやすいといえます。

公式サイトやオウンドメディアでの発信を積み重ねることは、AIに正しく理解してもらうための最も基本的な土台づくりになるでしょう。

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LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOは、どちらもWeb上での見え方を最適化する施策ですが、下記のように対象や指標には明確な違いがあります。

ここからは、それぞれの違いについて解説していきましょう。

最適化する対象の違い

LLMOとSEOでは、最適化において重視する対象が異なります。SEOは、Googleなどの検索エンジンにコンテンツの内容を適切に理解・評価してもらい、検索結果での上位表示やWebサイトへの流入を目指す施策です。

一方、LLMOはChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく理解・参照してもらい、AIの回答内で引用・紹介されやすい状態を整える取り組みです。

このように最適化で重視する対象は異なりますが、質の高いコンテンツの作成や情報の信頼性向上など、SEOとLLMOには共通する取り組みも多くあります。

成果を測る指標の違い

SEOとLLMOでは、成果を測る際に用いる指標にも違いがあります。SEOでは、検索順位やオーガニック検索からの流入数、クリック率（CTR）、コンバージョン数などを確認し、施策の効果を測定するのが一般的です。

検索順位やアクセス数といった数値を継続的に追えるため、変化を比較しやすい特徴があります。

一方、LLMOにはSEOの検索順位のような共通の指標が確立されているわけではありません。

AIの回答内で自社やサービスが引用・言及されているか、どのような文脈で紹介されているか、AI経由のWebサイト流入が増えているかなどを確認します。

また、生成AIによって回答内容が変わる場合もあるため、一つの数値だけで判断せず、複数の観点から継続的に評価することが重要です。

LLMOとSEOは補完関係にある

LLMOとSEOはどちらか一方を選ぶ施策ではなく、互いに補完し合う関係にあります。

SEOでは、ユーザーの検索意図に応える質の高いコンテンツを作成し、情報の専門性や信頼性、サイトの構造などを整えることが重要です。

こうした取り組みの多くは、生成AIに情報を正しく理解・参照してもらううえでも役立ちます。

そのため、SEOをやめてLLMOへ切り替えるのではなく、これまでSEOで整えてきたコンテンツやWebサイトを土台として、AIが内容を理解しやすい構成や表現へ改善していくことが重要です。

検索エンジンと生成AIの両方を意識して情報発信を行うことで、検索結果だけでなくAIの回答上でもユーザーとの接点を広げられる可能性もあるでしょう。

LLMOをマーケティングに取り入れるメリット

LLMOをマーケティング戦略に取り入れることで、企業には下記のようなメリットがあります。

生成AI上に新しい顧客接点をつくれる

生成AIを日常的に利用するユーザーが増える中で、LLMOに取り組むことは、検索エンジン以外の新しい顧客接点を確保することにつながります。

AIの回答の中で自社のサービスが紹介されれば、これまでリーチできていなかった層にも情報を届けられる可能性もあるでしょう。

特に、検索エンジンでの競合が激しい業界では、AI経由の接点を新たに開拓することが、他社との差別化につながるケースも少なくありません。

たとえば、これまで検索広告や記事SEOに投資を集中させてきた企業であっても、LLMOを取り入れることで、広告費に頼らない新たな認知経路を築ける可能性があります。

チャネルを分散させておくことは、将来的な検索環境の変化に対するリスク分散という意味でも有効です。

商品・サービスの比較候補に入る可能性がある

ユーザーが「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」といった形で生成AIに質問した際、AIが提示する比較候補の中に自社の商品やサービスが含まれるかどうかは、購買行動に大きな影響を与えます。

LLMOによって自社の情報がAIに正しく理解されていれば、ユーザーが検討する初期段階の比較候補に入りやすくなり、その後の問い合わせや購入につながる可能性があります。

反対に、比較候補として一切名前が挙がらなければ、そもそも検討の土俵にすら乗れないということになります。

競合他社がLLMOに取り組み始めている業界では、比較候補への露出そのものが今後の競争力を左右する要素になっていくと考えられるでしょう。

企業やブランドについて正確に伝えやすくなる

LLMOに取り組むことで、企業の理念やサービス内容、実績などの正確な情報をAIに認識してもらいやすくなります。

誤った情報や古い情報がAIの回答に反映されるリスクを減らせる点は、ブランドイメージを守るうえでも大きなメリットです。

特に、過去のトラブルやネガティブな情報が拡散している企業にとっては、正確でポジティブな情報発信を積み重ねることが、AI上での印象改善にもつながるかもしれません。

また、AIが古い代表者名や終了したサービスを回答に含めてしまうといった事態も起こり得ます。

定期的に自社情報を発信・更新しておくことは、こうした認識のズレを防ぐ意味でも重要な取り組みといえるでしょう。

指名検索やWebサイト訪問につながる可能性がある

生成AIの回答内で自社名やサービス名が紹介されると、その内容に興味を持ったユーザーが、企業名やサービス名を改めて検索する「指名検索」につながる可能性があります。

また、AIの回答に参照元としてWebサイトへのリンクが表示される場合は、そこから直接サイトを訪問してもらえるケースもあるでしょう。

このように、LLMOはAI経由の直接的な流入だけでなく、まず生成AI上で自社を知ってもらい、その後の検索や比較検討につなげる役割も期待できます。

特に、検索結果だけでは接点を持ちにくかったユーザーに認知される機会が増える点はメリットです。

AI上での露出を増やすことは、Webサイトへの流入経路やユーザーとの接点を広げる施策の一つといえます。

採用やBtoBの企業調査にも活用できる

画像出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」

LLMOは、消費者向けの商品・サービスだけでなく、採用活動やBtoB取引の場面にも関わってきます。

生成AIの利用は、個人だけでなく企業の業務にも広がっています。同じく令和8年版情報通信白書によると、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答した日本企業の割合は86.4%でした。2024年度調査の55.2%から大きく上昇しており、活用方針を定めた企業も68.9%（前年度49.7%）に増えています。

業務での利用がここまで一般化すれば、取引先や委託先を検討する担当者が、候補企業の情報収集に生成AIを使う場面も想定されます。求職者が応募前や内定承諾前に企業について調べるケースも同様です。

AI上で自社の事業内容や強みが正確に伝わっていれば、採用候補者の応募意欲や、取引先からの信頼獲得にもプラスに働く可能性があります。

LLMO対策のやり方

LLMO対策の具体的なやり方は、下記の5つのステップに分けられます。

では、具体的にどのように進めたらよいのでしょうか。

AIによる自社認識の診断

LLMO対策を始める際は、まず生成AI上で自社がどのように認識されているかを把握することが重要です。

ChatGPTやGeminiなどに企業名やサービス名、関連する商品・業界について質問し、どのような回答が表示されるかを確認しましょう。

チェックしたいのは、企業情報やサービス内容に誤りや古い情報がないか、自社の強みや特徴が適切に説明されているか、関連する質問で自社が言及されているかといった点です。

あわせて、競合他社がどのように紹介されているかを確認すると、自社に不足している情報を把握しやすくなります。

ただし、生成AIの回答は質問の仕方やタイミングによって変わる場合があります。

複数の質問やサービスで確認し、結果を比較しながら改善すべき課題や優先順位を整理することが、LLMO対策の出発点です。

AIが理解しやすい情報構造

生成AIに自社の情報を正しく理解してもらうためには、コンテンツの内容だけでなく、情報の構造を分かりやすく整えることも重要です。

たとえば、以下のような工夫が挙げられます。

こうした構成は、ユーザーだけでなくAIにとっても内容を把握しやすくなります。

また、企業情報や商品情報、FAQなどに適切な構造化データを実装し、Webページの内容を機械が理解しやすい形で示すことも有効です。

ただし、構造化データを設定するだけでAIに引用されるわけではありません。

曖昧な表現を避け、誰が・何を・どのように提供しているのかを明確にし、正確で具体的な情報を発信することが基本となります。

第三者メディアからの言及獲得

LLMOでは、自社サイト内の情報を整えるだけでなく、第三者メディアからの言及も増やしましょう。

生成AIは、回答を作成する際に企業の公式情報だけでなく、ニュースサイトや業界メディア、比較サイトなど、外部の情報源を参照する場合があるからです。

そのため、プレスリリースの配信や業界メディアへの寄稿、取材記事への掲載、専門家としてのコメント提供などを通じて、自社に関する情報が複数の媒体で発信される状態をつくることが有効です。

第三者による客観的な言及が増えることで、AIが参照できる情報源の幅も広がります。

ただし、単に掲載数を増やせばよいわけではありません。自社との関連性が高く、信頼性のある媒体で、正確な情報が継続的に発信される状態を目指すことが重要です。

一次情報・独自データの発信

生成AIは、独自性が高く一次情報としての価値があるコンテンツを重視する傾向があります。プリンストン大学等の研究でも「統計データや一次情報の明記がAIの引用率を大きく引き上げる」と報告されており、その重要性はデータとしても裏付けられています。

一般的な情報をまとめただけのコンテンツでは、他の情報源との差別化が難しく、AIに参照される機会も限られてしまいます。

そのため、自社で実施した調査データや、実際の導入事例、専門家による解説など、他社にはない情報を発信することが有効です。

たとえば、自社の顧客に対して実施したアンケート結果や、業界特有の傾向をまとめたオリジナル統計などは、他社が容易に真似できない情報資産になります。

こうしたコンテンツは、AIだけでなく検索エンジンやメディアからも評価されやすく、LLMOとSEOの両面で効果を発揮しやすい施策といえます。

参考：GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., 2023)

引用状況の継続モニタリング

LLMO対策は一度実施すれば終わりというものではなく、継続的なモニタリングが欠かせません。

生成AIの回答内容は、モデルの更新や参照する情報の変化によって変わることがあるためです。

そのため、定期的に自社名やサービス名を生成AIに質問し、引用状況や回答内容の変化を確認しながら、必要に応じて情報の追加や修正を行いましょう。

専用のモニタリングツールを活用すれば、複数のAIサービスでの言及状況を効率的に把握することも可能です。

モニタリングによって新たな課題が見つかった場合は、原因を分析したうえで、コンテンツの追記や第三者メディアへの情報提供など、必要な対策に落とし込んでいきます。

診断から対策、モニタリングまでを一連のサイクルとして繰り返すことが、LLMO対策を継続的に成果へつなげるポイントです。

LLMO対策の費用

LLMO対策にかかる費用は、依頼する施策や支援範囲、料金体系によって異なります。

専門会社へ依頼する際は、金額だけでなく、下記のような視点から、どこまで対応してもらえるのかも確認することが重要です。

自社に合った依頼方法を検討するためにも、それぞれのポイントを確認していきましょう。

費用の相場

LLMO対策の費用は、支援会社が公開している料金を見る限り、単発の診断で10万〜100万円程度、継続支援で月額10万〜100万円程度が目安です。

コンテンツ制作まで含む場合は、1記事あたり数万円〜十数万円が上乗せされるケースもあります。

同じ「LLMO対策」でも、簡易的な診断のみを行うサービスから、戦略設計・コンテンツ制作・サイト改修・効果測定までを一貫して支援するサービスまで幅があるため、金額だけを並べて比較することはできません。

支援範囲別の目安は、次のとおりです。

※料金は各社の公開情報に基づく目安です。
税表記や含まれる範囲は会社ごとに異なるため、契約前に必ず確認してください。

まずは単発の現状診断から始め、結果を見て継続支援へ進むかを判断する方法は、費用面のリスクを抑えやすい進め方といえます。

費用が分かれる理由

LLMO対策の費用は、支援範囲や施策内容によって大きく異なります。

たとえば、自社サイトの分析・改善にとどまる場合と、コンテンツ制作や第三者メディアでの露出支援、生成AI上でのモニタリングまで含む場合では、必要な作業量や期間が変わるためです。

また、LLMOは比較的新しい分野であり、提供するサービスの範囲や料金体系は専門会社によって異なります。

SEOや逆SEO、サジェスト対策などと組み合わせたプランを提供しているケースもあり、契約内容によって総額にも差が生じるでしょう。

さらに、対策する業界の競合状況や、既存コンテンツの充実度などによっても必要な施策は変わります。

見積もりを比較する際は、金額だけで判断せず、対応範囲や施策内容、追加費用の有無まで確認することが重要です。

料金体系のパターン

LLMO対策の料金体系は、大きく分けて「月額契約型」と「単発型」があります。

月額契約型は、継続的な診断やコンテンツ改善、AI上でのモニタリングなどを一定期間にわたって依頼する形式で、中長期的にLLMOへ取り組みたい企業に向いています。

一方、単発型は、現状診断やレポート作成、特定コンテンツの改善など、必要な施策だけを個別に依頼する形式です。

まずは自社の現状を把握したい場合や、一部の施策から試したい場合に適しているでしょう。

なお、LLMOは成果の測定方法がまだ統一されていないため、SEOのように明確な成果条件を設定した成果報酬型は、現時点では一般的とはいえません。

契約前には、料金に含まれる支援内容に加え、どの指標をもとに成果を評価するのかまで確認しておくことが重要です。

費用対効果の考え方

LLMO対策の費用対効果を考える際は、料金の安さだけでなく、施策によってどのような成果が期待できるかを踏まえて判断することが重要です。

AI経由のWebサイト流入や指名検索の増加、企業・サービスの認知拡大など、LLMOによる効果は複数の形で表れる可能性があります。

また、LLMOは短期間で成果が出るとは限らないため、短期的な数値だけで判断せず、中長期的な視点で評価することも大切です。

生成AI上での引用・言及状況や流入の変化など、事前に確認する指標を決めておくと、施策の効果を追いやすくなります。

専門会社を比較する際は、費用だけでなく、支援範囲や実施する施策、レポートの内容、効果測定の方法まで確認しましょう。

投じる費用と期待できる成果を照らし合わせて検討することで、自社に適したサービスを選びやすくなります。

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LLMO対策は自社と外注どちらがよいか

LLMO対策は自社で行うべきか、専門会社に外注すべきか、下記の観点からそれぞれの向き不向きを見ていきましょう。

自社でできること・その限界

LLMO対策の一部は、自社のリソースだけでも取り組むことが可能です。

たとえば、生成AIへの質問による現状把握や、自社サイトのコンテンツを結論から書く構成に見直すといった対応は、専門知識がなくても始めやすい施策といえます。

一方で、構造化データの実装や、複数のAIサービスにまたがるモニタリング、第三者メディアへの働きかけなどは、専門的な知識やノウハウ、人的リソースが必要になるため、自社だけで継続的に対応するには限界があります。

特に、日々の業務と兼務しながらLLMO対策を進める場合、モニタリングや情報更新が後回しになり、気づかないうちに古い情報がAIの回答に残り続けてしまいかねません。

継続的な運用体制を維持できるかどうかは、自社対応の可否を判断するうえで重要な観点です。

専門会社に任せるべきケース

LLMOに関する知識や運用経験を持つ担当者が社内にいない場合や、自社だけでは現状分析や改善方針の設計が難しい場合は、専門会社への依頼を検討する価値があります。

特に、ChatGPTやGeminiなど複数の生成AIでの見え方を継続的に確認したい場合や、コンテンツ改善、構造化データ、外部メディアでの露出まで幅広く対策したい場合は、専門的な支援が役立つでしょう。

また、AI上で古い情報や誤った情報が表示されている場合など、早めに状況を整理したいケースでも相談先があると進めやすくなります。

ただし、専門会社に依頼すれば必ず改善するわけではありません。支援範囲や実績、効果測定の方法を確認したうえで、自社の課題に合った会社を選ぶことが重要です。

LLMO対策会社の選び方

LLMO対策会社を選ぶ際は、料金だけでなく、支援内容や実績、効果測定の方法などを比較することが重要です。

ここからは、会社選びで確認したい5つのポイントと、依頼を避けたい業者の特徴について解説します。

比較すべき5つの軸

LLMO対策会社を選ぶ際は、料金だけでなく、調査から施策、効果測定までの支援内容を比較することが重要です。主に以下の5つの軸を確認しましょう。

たとえば、アクシアカンパニーの「ブランドLLMO対策」では、AI上での企業の見え方を調査し、その結果をもとに自社メディアや外部メディアへの記事掲載、独自アンケートを活用したプレスリリース配信などを実施します。

さらに、施策後の表示確認や調整にも対応。完全買い切り型で、一定条件を満たした場合には返金保証も設けられています。

避けるべき業者の特徴

LLMO対策会社を選ぶ際は、施策内容や成果の考え方を具体的に説明してくれるかを確認することが重要です。

対応範囲が曖昧なまま契約を急かす業者や、効果測定の方法・レポート内容について十分な説明がない業者には注意しましょう。

また、「短期間で必ずAIに表示される」など、確実な成果を過度にうたう業者も慎重に見極める必要があります。

生成AIの回答は質問内容やタイミングによって変わるため、表示や言及を完全に保証することは難しいためです。

さらに、不自然なリンク設置や自作自演的な情報発信、事実と異なる内容で印象を操作するような施策は避けましょう。

目先の成果だけでなく、企業の信頼性や中長期的なブランド価値を損なわない方法を提案してくれる会社を選ぶのがポイントです。

アクシアカンパニーのブランドLLMO対策

弊社が提供する「ブランドLLMO対策」は、生成AI上での企業の見え方を調査し、その結果をもとに自社メディア・外部メディアへの記事掲載、独自アンケートを活用したプレスリリース配信までを一括で行うサービスです。

施策後の表示確認と調整にも対応します。

料金体系と条件は次のとおりです。

継続的な月額契約を前提とせず、総額が事前に確定する買い切り型としている点が特徴です。

市場では月額10万〜100万円程度の継続契約が中心のため、期間が長期化するほど総額が読みにくくなりますが、買い切り型では初めから支出の上限が決まります。

なお、前述のとおり、生成AIの回答は質問内容やタイミングによって変わるため、表示や言及を完全に保証することはできません。

弊社の返金保証も、確実な成果をお約束するものではなく、成果が確認できなかった場合の条件をあらかじめ明示しているものです。

適用条件は契約前にご確認ください。

LLMOに関するよくある質問（FAQ）

LLMOに関して、よくいただく質問に回答します。

Q：LLMOとは何ですか？

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社情報を正しく理解してもらい、回答内で引用・紹介されやすい状態を整える取り組みです。

簡単に言えば、「AIに自社を正しく紹介してもらうための対策」といえます。

Q：効果が出るまでどれくらいかかりますか？

LLMO対策の効果が表れるまでの期間は、施策内容や対象となるAIサービス、既存コンテンツの状況などによって異なります。

短期間での成果を前提とせず、数ヶ月単位で変化を確認しながら、継続的に改善を重ねていくことが重要です。

Q：自社だけでLLMO対策できますか？

現状分析やコンテンツの見直し、基本情報の整理など、一部のLLMO対策は自社でも進められます。

一方、構造化データの実装や複数AIの継続的なモニタリング、外部メディア施策まで行う場合は、専門会社への相談も有効です。

まとめ：LLMOは生成AIに正確に理解してもらうための情報整備

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、回答内で引用・紹介されやすい状態を整える取り組みです。

検索結果での上位表示を主な目的とするSEOとは異なり、生成AI上での自社の見え方を意識する点に特徴があります。

情報収集に生成AIを活用する場面が増える中、AI上で自社がどのように紹介されるかは、認知やWebサイトへの流入、問い合わせなどに影響する可能性があります。

まずは現状を把握し、コンテンツの構造改善や正確な情報発信、第三者メディアからの言及など、できる施策から取り組むことが重要です。

一方で、LLMOは変化が大きく、継続的な分析や改善も求められます。自社だけで対応するのが難しい場合は、SEOやブランド対策も含めて支援できる専門会社に相談するのも一つの方法です。

今後の情報収集の変化も見据えながら、SEOとLLMOの両面から自社の情報発信を整えていきましょう。

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