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近年、求職者がChatGPTやGeminiなどの生成AIを使って、企業研究や応募先の比較を行うケースが増えています。
そのため、企業側も検索結果だけでなく、AI上で自社がどのように紹介・評価されているかを確認することが重要です。
そこで注目されているのが、採用LLMOです。採用LLMOとは、生成AI上で自社が適切に認識・紹介されるよう、Web上の情報を整えていく取り組みを指します。
AIに推薦・比較候補として挙げられやすくする「攻め」と、悪評や誤情報によって候補から外れにくくする「守り」の両面があります。
本記事では、採用LLMOの基本から、企業が取り組むべき具体的な対策まで解説します。
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採用LLMOとは
採用活動では、検索結果や採用サイトだけでなく、生成AI上で自社がどのように認識・紹介されているかも意識する必要があります。
採用LLMOは、単なるSEOや採用広報にとどまらず、生成AIが企業をどのように認識し、求職者に提示するかまで意識して情報を整える取り組みです。
ここでは、採用LLMOの基本を理解するために、以下の3点を整理します。
- 採用LLMOの定義
- 採用LLMOとSEO・採用広報の違い
- 採用LLMOには「攻め」と「守り」がある
採用LLMOの定義
採用LLMOとは、生成AI上で自社の採用情報が正しく理解・提示されるよう整える取り組みです。
求職者がChatGPTやGeminiなどを使って企業を探したり、応募先を比較したりする場面を想定し、AIからどのように認識・紹介されるかまで意識して対策します。
生成AIは、Web上に公開されているさまざまな情報をもとに回答を生成します。
そのため、自社が発信する企業情報や採用情報だけを整えれば十分とは限りません。
例えば、AIが企業を判断する材料には、以下のような情報が参照される可能性があります。
このように、採用LLMOでは自社サイトだけでなく、求人媒体や第三者情報なども含め、AIが参照し得る情報環境全体を意識して整えることが重要です。
採用LLMOとSEO・採用広報の違い
採用LLMOとSEO・採用広報は、対象とする「情報の届け方」に違いがあります。
求職者が企業情報に触れる経路は、検索エンジンや企業の採用サイトだけではありません。
近年は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを使って企業を調べたり、応募先を比較したりする場面も増えています。
それぞれの役割を整理すると、以下のとおりです。
| SEO | 検索結果での露出を高め、自社サイトへの流入につなげる |
| 採用広報 | 企業の魅力や採用情報を求職者へ直接伝える |
| 採用LLMO | 生成AIが自社をどのように理解し、回答内で提示するかを意識して情報を整える |
ただし、採用LLMOはSEOや採用広報と切り離して行うものではありません。
既存のSEO対策や採用情報の発信を土台にしながら、生成AI上での見え方まで対象を広げる補完的な取り組みと捉えると分かりやすいでしょう。
採用LLMOには「攻め」と「守り」がある
採用LLMOでは、AIに企業を見つけてもらう「攻め」だけでなく、悪評や誤情報によって候補から外されにくくする「守り」も重要です。
採用LLMOにおける「攻め」と「守り」の基本的な考え方は、以下のとおりです。
| 攻め | AIのおすすめ企業や比較候補として挙げられやすくする |
| 守り | 悪評・誤情報・古い情報によって候補から外されにくくする |
「攻め」では、事業内容や仕事内容、待遇などの情報を充実させ、AIが自社の特徴を理解しやすい状態を目指します。
一方、「守り」では、古い情報や誤情報、ネガティブな情報が企業評価に影響していないかを確認し、必要に応じて対処します。
このように採用LLMOでは、AI上での露出を高めるだけでなく、自社の評価を損なう情報にも目を向けることが重要です。
なぜ今、採用LLMOが必要なのか
求職者の情報収集や企業選びに、生成AIが使われる場面が増えています。
AIを通じて企業を知る機会が増える一方、古い情報や誤情報によって比較候補から外れる可能性もあります。
このように、企業選びの過程に生成AIが入り込むようになった今、企業側もAI上で自社がどのように認識・提示されているかを意識することが必要です。
ここでは、採用LLMOが必要とされる背景について、以下の3点から解説します。
- 就活生・転職希望者が生成AIで企業研究をしている
- 会社名を知らない段階でもAIから企業を知る
- 企業が気づかないまま候補から外れる「サイレント辞退」
就活生・転職希望者が生成AIで企業研究をしている
画像出典：株式会社マイナビ「2027年卒 大学生キャリア意向調査4月＜就活生のAI利用について＞」
就活生にとって生成AIは、エントリーシート作成だけでなく、企業選びや就職活動の判断を支える手段になりつつあります。
マイナビの調査によると、就職活動でAIを利用したことがある学生は84.9％でした。
また、47.6％の学生が就職活動についてAIに相談した経験があると回答しています。
AIの利用方法では、エントリーシートの推敲が71.8％と最も多い一方、どの企業説明会を優先するかなど、意思決定に関する相談にも活用されています。
さらに、AIからの回答を「判断材料の一つとして考慮する」と回答した学生は68.7％にのぼっています。
このように、生成AIは就職活動の作業を補助するだけでなく、企業選びや進路を考える際の判断材料としても使われています。
そのため企業側も、生成AI上で自社がどのように説明・提示されているかを確認する必要性が高まっています。
会社名を知らない段階でもAIから企業を知る
生成AIは、求職者がまだ社名を知らない企業と出会うきっかけにもなっています。
求職者が会社名を指定せずに生成AIへ質問することで、これまで知らなかった企業を知る機会が生まれるためです。
例えば、「○○業界のおすすめ企業は？」「リモートワークに強い会社は？」など、会社名を指定しなくても、条件に合う企業が提示されることがあります。
そこから企業サイトや採用ページを確認するなど、次の行動につながることも考えられます。
そのため、企業側は自社名を知らない求職者にも、AI上で比較・推薦候補として認識されることを意識することが重要です。
企業が気づかないまま候補から外れる「サイレント辞退」
画像出典：株式会社ワークポート「転職活動における「SNS・口コミの影響」に関するアンケート調査」
求職者は、応募前からSNSや口コミを確認し、企業の評判や職場の実態を調べています。
株式会社ワークポートの調査では、SNSや口コミを理由に「応募をやめた」人が34.5％でした。
さらに、「選考途中で辞退した」「内定後に辞退した」人まで含めると、離脱経験は48.0％にのぼります。
この結果から、求職者が企業へ問い合わせたり選考に進んだりする前に、ネット上の情報をもとに応募を見送るケースがあることが分かります。
さらに、生成AIが口コミや第三者情報を提示することで、企業が気づかないまま応募機会を失う可能性もあるのです。
こうした「サイレント辞退」を防ぐためにも、公式情報だけでなく、ネット上の評価やAI上で自社がどのように伝わっているかを把握することが重要です。
求職者はAIに企業の何を聞いている？
求職者は生成AIを使って、企業名だけでなく、事業内容や仕事内容、待遇、社風、評判など幅広い情報を確認しています。
そのため採用LLMOでは、企業側が伝えたい情報だけでなく、求職者が実際に知りたい情報を整えておくことが重要です。
ここでは、求職者がAIで企業について確認する内容を、以下の5つの観点から解説します。
事業内容・強み・競合との違い
求職者は生成AIを使って、企業の事業内容や強み、競合他社との違いなど、企業理解の土台となる情報を確認しています。
就職先を比較する際には、「何をしている会社なのか」「どのような強みがあるのか」「他社と何が違うのか」を把握する必要があるためです。
PR TIMESに掲載された調査では、生成AIで調べた企業情報として「事業内容」が36.7％、「強み・特徴」が33.5％、「競合他社との違い」が29.8％でした。
こうした結果から、生成AIが企業理解や比較の入り口として使われていることが分かります。
そのため企業側は、事業内容だけでなく、自社の強みや他社との違いが伝わる情報を整理しておくことが重要です。
仕事内容・キャリア・成長環境
求職者は生成AIを使って、入社後にどのような仕事を担当し、どのように成長できるのかを確認することがあります。
仕事内容や研修制度、キャリアパスなどが分かると、入社後の働き方や将来像をイメージしやすくなるためです。
求職者は、入社後の働き方やキャリアについて、生成AIに次のような質問をすることがあります。
そのため企業側は、担当業務や配属、必要なスキルに加え、研修・教育体制やキャリアパス、成長機会などを具体的に発信することが重要です。
給与・福利厚生・働き方
求職者は企業選びの際、給与や賞与、福利厚生に加え、休日や残業、リモートワークなどの働き方も確認します。
入社後の生活や働きやすさを具体的にイメージするため、次のような情報が判断材料になります。
企業側はこうした待遇や勤務制度を曖昧にせず、制度内容や利用条件、実績まで具体的に示すことが重要です。
確認できる情報を公式サイトなどに整えておくことで、求職者が比較しやすくなり、生成AIにも正確な情報が伝わりやすくなります。
企業文化・社員・職場環境
求職者はAIを使い、社風や人間関係など、求人票だけでは分かりにくい実際の職場環境を調べることもあります。
PR TIMESに掲載された就活生向けの調査では、生成AIで調べた企業情報のうち、「社風・働く雰囲気」は約3割にのぼりました。
社風や職場の雰囲気は数値や制度だけでは把握しにくいため、求職者が入社後の環境をイメージできる情報を発信することが重要です。
例えば、以下のような情報が挙げられます。
こうした情報を充実させることで、実際に働く人の様子や職場環境が伝わりやすくなり、求職者も自分に合う企業か判断しやすくなります。
評判・口コミ・「〇〇社 やばい」系の質問
求職者は企業選びの際、良い情報だけでなく、評判や離職率などネガティブな情報も確認します。
例えば、「〇〇社の評判は？」「ブラック企業？」「やばいと言われる理由は？」「離職率は高い？」といった質問です。
マイナビの調査では、転職者の51.3％が退職後にSNSや口コミサイトへ前職について投稿しており、ネガティブな内容も一定数みられます。
また、生成AIやAI検索ではWeb上のさまざまな情報が回答の材料となるため、公式サイトだけでなく、次のような情報も影響する可能性があります。
そのため企業側は、公式情報だけでなく、口コミやSNS、第三者記事などにも目を向けることが重要です。
特に、事実と異なる悪評や誤情報、内容が古くなった情報がないかを把握しておく必要があります。
企業側がAI上の自社の見られ方を確認する方法
採用LLMOに取り組む前に、まず自社がAI上でどのように認識・提示されているかを確認することが重要です。
現状を把握しておくことで、どの情報に不足や課題があり、何を改善すべきか判断しやすくなります。
確認する際は、良い情報だけでなく、評判や悪評、誤情報なども含めて幅広くチェックしましょう。
ここでは、AI上での自社の見られ方を確認する方法を、以下の順に解説します。
- 会社名を入れて基本情報を確認する
- 採用候補者になったつもりで質問する
- 評判や不安に関する質問も確認する
- 会社名を入れず業界・条件から質問する
- 競合と回答内容を比較し、質問・回答・引用元・確認日を記録する
会社名を入れて基本情報を確認する
AIに会社名を入力し、自社についてどのように説明されるか確認します。
「〇〇社とはどんな会社？」「主なサービスは？」などと質問し、事業内容やサービス、強みといった基本情報が正しく伝わっているかをチェックしましょう。
AIの回答には誤りや古い情報が含まれる可能性もあるため、自社の公式情報と照らし合わせて確認することが大切です。
主なチェックポイントは以下のとおりです。
会社名を指定した質問から始めることで、AI上の自社情報にある誤り・古さ・不足を洗い出しやすくなります。
採用候補者になったつもりで質問する
実際の求職者になったつもりでAIへ質問し、応募を検討する際に知りたい情報が十分に得られるか確認しましょう。
例えば、「〇〇社に転職するメリットは？」「どんな人に向いている？」などと質問し、以下の内容が回答に含まれているかをチェックします。
ここで見るべきなのは、企業側が伝えたい情報だけでなく、求職者が知りたい情報が十分に伝わっているかどうかです。
求職者目線で確認することで、採用情報の不足や分かりにくい点を把握しやすくなります。
評判や不安に関する質問も確認する
通常の企業紹介だけでなく、評判や不安に関するネガティブな質問も確認しておきましょう。
例えば、「〇〇社の評判は？」「ブラック？」「やばいと言われる理由は？」などと質問し、以下の点をチェックします。
こうした質問を確認することで、通常の企業紹介では見つけにくい悪評や誤情報など、採用上のリスクを把握しやすくなります。
特に、古い情報や事実と異なる内容が回答に含まれていないかを確認することが重要です。
会社名を入れず業界・条件から質問する
会社名を指定せず、業界や経験、希望条件だけで質問したときに、自社が候補として挙がるかも確認してみましょう。
例えば、以下のような質問です。
「〇〇業界のおすすめ企業は？」
「〇〇の経験を活かせる会社は？」
「〇〇職で働きやすい企業は？」
こうした非指名の質問では、まだ自社を知らない求職者に対して、AIがどの企業を候補として提示するかを確認することが可能です。
自社が回答に登場しない場合は、競合との差や、Web上で不足している情報を探る材料になります。
会社名を入れない質問も試しておくと、自社が新たな候補として見つかる可能性や、競合と比べて不足している情報を把握しやすくなります。
競合と回答内容を比較し、質問・回答・引用元・確認日を記録する
AI上での自社の見られ方を把握する際は、競合企業と同じ条件で比較し、結果を記録しておくことも重要です。
生成AIは質問の仕方によって回答内容が変わる可能性があるため、比較するときは質問内容や確認条件をそろえます。
自社と競合に同じ質問を行い、以下の項目を記録しておきましょう。
引用元まで記録しておけば、回答内容だけでなく、どの情報源が使われているかの変化も追いやすくなります。
同じ条件で定期的に確認することで、感覚ではなく記録をもとに、自社と競合の違いや改善すべき点を判断しやすくなります。
【攻め】AIに推薦・比較されやすい採用情報の整え方
「攻め」の採用LLMOでは、自社や採用に関する情報を具体的かつ一貫して発信し、AI上で比較・推薦候補に入りやすい状態を整えることが基本です。
自社サイトだけでなく、第三者から確認できる情報やWebサイトの技術的な基盤も含め、複数の施策を積み上げていきます。
主なポイントは、以下のとおりです。
事業内容・強み・採用ターゲットを具体化する
AIに自社を理解・比較してもらいやすくするには、事業内容や強み、採用ターゲットを具体的に伝えることが大切です。
「何をしている会社で、どのような人を求めているのか」が伝わる採用情報を整えましょう。
企業情報が曖昧なままだと、求職者が自社の特徴や自分との相性を判断しにくくなります。
また、AIにとっても他社との違いを判断する材料が不足しやすくなります。
事業内容・強み・採用ターゲットは、以下のように整理してみましょう。
| 項目 | 具体化するポイント |
| 事業内容 | 「幅広いサービスを提供」ではなく、「誰に・何を提供している会社なのか」が分かるように示す |
| 強み | 「働きやすい会社」などの抽象的な表現ではなく、競合他社と比べた特徴や自社ならではの強みを整理する |
| 採用ターゲット | 「コミュニケーション能力がある人」だけでなく、採用する職種や業務で求める能力・役割まで具体化する |
こうした情報を明確にしておくことで、求職者が企業の特徴をつかみやすくなるだけでなく、AIが複数の企業を比較・推薦する際の判断材料にもなります。
仕事内容・キャリアパス・研修・待遇を明記する
求職者が入社後をイメージできるよう、仕事内容やキャリアパス、研修や待遇を具体的に示すことが重要です。
入社後に担当する業務や成長の道筋、働く条件が十分に分からなければ、求職者は自分に合う職場か判断しにくくなります。
具体的に示したい情報は、以下のとおりです。
| 項目 | 明記する内容 |
| 仕事内容 | 入社後に担当する業務や役割、配属先など |
| キャリアパス | 入社後に目指せる役職や職種、キャリアの選択肢 |
| 研修・教育 | 入社時研修、OJT、資格取得支援などの育成制度 |
| 待遇・働き方 | 給与、福利厚生、休日、勤務時間、テレワークの可否など |
情報を具体的に示すことで、求職者が入社後の仕事や成長、働き方を想像しやすくなります。
AIにとっても、企業の採用条件や職場環境を把握するための材料になります。
社員インタビュー・採用FAQで求職者の疑問に答える
求職者の疑問や不安を減らすには、社員インタビューや採用FAQで、職場の実態や応募前に知りたい情報を補うことが重要です。
求職者のなかには、選考への影響を気にして、働き方や職場環境について質問しにくい人もいます。
そのため、企業側から応募前に知りたい情報をあらかじめ示しておくことが重要です。
例えば、社員インタビューと採用FAQでは、以下のような情報を発信するとよいでしょう。
| コンテンツ | 発信内容 |
| 社員インタビュー | 1日の仕事の流れ、入社後に感じたギャップ、職場の雰囲気、仕事のやりがいなど、社員の実体験 |
| 採用FAQ | 「未経験でも応募できる？」「配属先はどう決まる？」「選考はどのように進む？」など、応募者が抱きやすい疑問への回答 |
こうしたコンテンツを充実させることで、求人票だけでは分からない具体的な情報まで伝えられます。
AIが採用に関する質問へ回答する際にも、企業について参照できる情報が増え、より具体的な回答につながりやすくなります。
採用サイトと企業サイトの情報を統一する
採用サイトや企業サイト、求人ページに掲載する情報は、媒体ごとに食い違いが生じないよう統一し、常に最新の状態に保つことが大切です。
仕事内容や待遇、企業情報が異なっていると、求職者がどの情報を信頼すればよいのか判断しにくくなります。
企業側では、以下のような情報に食い違いがないか定期的に確認するとよいでしょう。
| 確認する情報 | チェックポイント |
| 仕事内容 | 職種名、担当業務、配属先などが一致しているか |
| 待遇・働き方 | 給与、休日、勤務時間、勤務地などに違いがないか |
| 企業情報 | 事業内容、従業員数、所在地などが最新か |
| 募集状況 | 終了した求人や古い募集条件が残っていないか |
このように、自社が発信する情報の整合性を保つことで、求職者の混乱を防ぎやすくなります。
AIにとっても、矛盾の少ない企業情報を参照しやすくなるでしょう。
第三者から確認できる企業情報を増やす
自社サイトだけでなく、第三者サイトからも企業の特徴や実績を確認できる状態を整えておきましょう。
自社発信の情報だけでは、企業が伝えたい内容に偏りやすく、外部から実績や職場情報を確認しにくい場合があります。
第三者から確認できる情報としては、以下のようなものがあります。
こうした掲載機会を活用し、自社の特徴や実績を外部からも確認できる状態を整えることがポイントです。
ただし、AI対策を目的に口コミや記事を不自然に増やすのではなく、実態に基づく信頼性のある情報を少しずつ積み重ねる必要があります。
自社以外にも企業を確認できる情報源があれば、求職者が企業を比較・検討する材料が増えます。
AIにとっても複数の情報源から企業について確認できる環境につながるため、信頼性のある外部掲載を着実に増やしていくことが重要です。
構造化データなどSEOの基本環境を整える
AIや検索エンジンに採用情報を見つけてもらいやすくするには、サイト構造や構造化データなど、SEOの基本環境を整えることが大切です。
検索エンジンは、リンクやサイトマップなどをたどってWebページを発見し、内容を把握します。
そのため、採用ページが孤立していたり、重要な情報へたどり着きにくかったりすると、ページの発見や理解につながりにくい場合があります。
SEOの基本環境を整える際は、以下のようなポイントを押さえておきましょう。
ただし、構造化データを設定しただけでAIに推薦されたり、検索結果への表示が保証されたりするわけではありません。
まずは、検索エンジンが採用情報を発見・理解しやすいWebサイトの状態を整えることが重要です。
こうしたSEOの基本環境が、Web上の採用情報を適切に認識してもらうための土台になります。
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【守り】AIが語る悪評・誤情報から採用ブランドを守る
AIが企業について情報を整理・回答する際は、採用サイトだけでなく、過去の炎上や口コミ、第三者サイトの情報も参照される可能性があります。
そのため、古い情報や誤情報によって、現在とは異なる企業像が伝わらないよう対策することが重要です。
ここでは、AI上の悪評や誤情報による採用リスクと、その対策について解説します。
古い炎上や退職者の口コミが現在の情報として語られる
過去の炎上や退職者の口コミがネット上に残ると、すでに改善された問題でも、現在の企業評価として受け取られる可能性があります。
インターネット上の情報は一度拡散すると完全な削除が難しく、古い記事やSNS投稿、口コミが長期間残ることもあるためです。
パーソル総合研究所の調査では、離職者の口コミは、ポジティブ4.8％に対しネガティブ35.6％でした。
企業側が働き方や職場環境を改善していても、過去の情報だけが目立てば、その変化まで求職者には伝わりません。
古い情報が現在の企業像として認識されることで、応募先を検討する段階から企業への印象を下げるリスクがあります。
参考：パーソル総合研究所
誤情報・古い情報・他社情報が混ざる仕組み
生成AIの回答には、誤った情報や古い情報、別の企業に関する内容が混ざり、実際とは異なる企業像が示される可能性があります。
Web上には更新されていないページや誤った情報も存在しており、生成AIも常に最新かつ正確な情報だけを回答するとは限らないためです。
経済産業省も、生成AIは仕組み上、もっともらしい誤情報を生成する「ハルシネーション」が起こる可能性があると注意を促しています。
例えば、同名・類似名の企業があると、別会社の事業内容や評判が自社情報として扱われる可能性も否定できません。
また、古い求人ページや企業情報が残っていれば、現在とは異なる採用条件や職場環境が回答に反映されることもあります。
そのため、生成AIに表示される企業情報は鵜呑みにせず、自社の現状と異なる内容が含まれていないか定期的に確認することが重要です。
採用サイトを整えるだけでは悪評は解決しない理由
採用サイトの情報を充実させるだけでは、外部に残る悪評や誤情報への対策として十分とはいえません。
AIや求職者は、自社サイトだけでなく、検索結果や口コミサイトなど第三者の情報も参考にするためです。
Google検索のAI機能でも、複数のWebページから関連情報を探し、回答を組み立てる仕組みが採用されています。
そのため、自社サイトを最新に保っていても、外部サイトに古い情報や悪評が残っていれば、企業の判断材料になる可能性があります。
例えば、以下のような情報です。
そのため、採用情報を増やして企業の魅力を伝える施策と、外部に残る悪評や誤情報を確認・対処する施策は分けて進めることが重要です。
引用元への対応と、正確な情報での上書き（逆SEO・逆LLMO）
AI上の悪評や誤情報への対策では、問題となる情報への直接的な対応と、現在の正確な情報を継続的に発信する施策を並行して進めることが大切です。
誤情報や権利侵害にあたる情報は、掲載元やサイト管理者へ訂正・削除を依頼できる場合があります。
一方で、すべてのネガティブ情報を削除できるとは限りません。
そのため、現在の企業情報や取り組みを継続的に発信し、ネット上で確認できる情報全体を整えていく視点も必要です。
こうした対策の一つが、検索結果上でネガティブ情報の影響を抑える逆SEOや、AIに正確な情報を参照・引用されやすい状態を目指す逆LLMOです。
アクシアカンパニーは、これまで1,200件を超える逆SEO対策を手がけ、90％以上の実績があります。
また、AI上でどの情報が引用・参照されているかを確認しながら、情報環境を整える支援にも対応しています。
悪評・誤情報への対策では、訂正・削除を検討しつつ、正確な情報を継続的に発信し、検索結果やAI上の情報環境を整えることが重要です。
悪評・誤情報を継続的にモニタリングする
悪評や誤情報への対策は、一度実施して終わりではなく、AI回答や検索結果、口コミサイトなどを継続的に確認することが重要です。
検索結果は固定されているものではなく、新しいコンテンツの公開や既存ページの更新などによって変化します。
そのため、社名や関連キーワードを定期的に確認し、次のような変化がないか確認しましょう。
GoogleのAI機能も複数のWebページをもとに回答を構成するため、参照される情報が変われば、表示内容が変化する可能性があります。
情報環境を継続的に確認しておけば、問題が生じた際にも早い段階で気づきやすくなります。
採用ブランドへの影響を抑えるためにも、一度の対策で終わらせず、定期的に状況を見直す体制を整えておきましょう。
採用LLMOの効果を確認する方法
採用LLMOは、生成AIの回答を思いどおりに操作する施策ではありません。
AI回答がどのように変化したかを継続的に確認しながら、改善を重ねていくことが大切です。
また、生成AIの回答は検索順位や情報量だけで決まるわけではなく、特定の企業を必ず推薦させることもできません。
そのため、効果を確認する際は一つの指標だけで判断せず、推薦状況や引用元、競合との違い、悪評の表示状況などを組み合わせて見ていきます。
主に確認したいポイントは、以下のとおりです。
- 自社名の出現率・推薦率を確認する
- 自社・第三者サイトの引用状況を確認する
- 競合との回答内容の差を確認する
- 悪評・誤情報の表示状況の変化を確認する
- 指名検索・採用サイト流入・応募への影響を見る
自社名の出現率・推薦率を確認する
採用LLMOの効果を確認するには、生成AIに採用関連の質問をした際、自社名がどの程度回答に登場するかを継続的に記録することが重要です。
生成AIの回答は質問内容によって変わるため、1つの質問や1回の結果だけでは、自社がどの程度認識・紹介されているか判断しにくいためです。
例えば「〇〇業界で働きやすい企業は？」「未経験者におすすめの○○企業は？」など、求職者が検索しそうな質問を複数用意します。
そのうえで、同じ質問を定期的に生成AIへ入力し、以下の割合を記録しましょう。
継続して記録することで、自社の出現率や推薦率がどのように変化しているかを数値で確認しやすくなります。
こうした結果を蓄積することで、自社がAI回答内でどのように扱われているかを客観的に確認することが可能です。
自社・第三者サイトの引用状況を確認する
採用LLMOの効果を確認する際は、AI回答の内容だけでなく、どのWebサイトが情報源として引用・参照されているかも確認することが重要です。
生成AIは、Web上のさまざまな情報をもとに回答を生成するため、自社サイトだけが参照されるとは限りません。
自社について生成AIに質問した際は、どのサイトが引用・参照されているかを確認しましょう。
主な確認対象は、以下のとおりです。
引用・参照元を記録しておくことで、AIが自社を説明する際に、どのような情報源を参考にしているのか把握しやすくなります。
競合との回答内容の差を確認する
採用LLMOの効果を確認する際は、競合企業と生成AIの回答を比較し、自社の採用情報に足りない点を把握することが重要です。
同じ質問を自社名と競合企業名で生成AIに尋ねると、強みや仕事内容、キャリアパス、働き方などの説明内容を比較できます。
比較する際は、以下のような点を確認しましょう。
例えば、競合では研修制度まで紹介され、自社では事業内容しか説明されていない場合、研修・教育情報が十分に伝わっていない可能性があります。
こうした差をもとに、自社の採用サイトや企業サイトで補うべき情報を検討しましょう。
競合との差を定期的に確認することで、自社の採用情報に不足している点や、改善すべきコンテンツを見つけやすくなります。
悪評・誤情報の表示状況の変化を確認する
採用LLMOの守りの施策を行った後は、以前確認した悪評や誤情報が、生成AIの回答に現在も表示されているかを定期的に確認することも重要です。
Web上の情報は、削除・訂正やページの更新などによって変化します。
生成AIの回答も固定されているわけではないため、同じ質問を定期的に行い、変化を追うことが大切です。
確認する際は、以前の結果と比べながら、以下の点を記録しましょう。
例えば、以前は古い悪評が中心だった回答に最新の公式情報も加わっていれば、表示状況が変化していると判断できます。
回答内容や情報源の変化を継続して記録すると、悪評・誤情報の影響が弱まっているかを把握し、採用LLMO施策の効果を確認しやすくなります。
指名検索・採用サイト流入・応募への影響を見る
採用LLMOの効果を確認する際は、生成AIの回答に加え、指名検索数や採用サイトへの流入、応募数などの求職者行動も確認することが大切です。
企業名がどのくらい検索されているかや、どこから採用サイトに訪れているかを確認することで、求職者の行動の変化を把握しやすくなります。
こうしたデータは、Google Search ConsoleやGoogleアナリティクスなどのツールで確認することが可能です。
応募フォームの「当社を知ったきっかけ」に「ChatGPT・Geminiなどの生成AI」を加えると、生成AIが応募のきっかけになったかを把握しやすくなります。
ただし、指名検索や応募数はSEOや広告、採用広報などにも左右されるため、増加を採用LLMOだけの成果と断定しないことが重要です。
AI上の変化と指名検索、採用サイトへの流入、応募数をあわせて記録すると、採用LLMOが求職者の行動に与えた影響を把握しやすくなります。
ブランドLLMO対策の
仕組み・導入実績を知りたい方
簡単1分！サービス内容をチェック
採用LLMO対策で注意したいこと
採用LLMOは、生成AIの回答を思いどおりに操作したり、検索順位や情報量だけで推薦を狙ったりする施策ではありません。
求職者が確認できる正確で信頼性のある情報を継続的に整えることが大切です。
採用LLMO対策では、以下の点に注意しましょう。
情報を整えても必ずAIに推薦されるとは限らない
企業情報や採用情報を充実させても、生成AIに必ず自社が推薦されるとは限りません。
生成AIの回答は、質問の内容や使うサービス、その時点で参照される情報などによって変わるためです。
そのため、採用LLMOに取り組む際は、「対策すれば必ずおすすめされる」「情報を増やせば必ずAIに選ばれる」と考えないことが大切です。
企業情報や採用情報を整えることは重要ですが、AIの推薦そのものを企業側でコントロールすることはできません。
採用LLMOはAIの推薦を保証するものではありませんが、正確で信頼できる情報を整え、推薦される可能性を高めていくことが基本となります。
検索順位が高くても必ずAIで評価されるわけではない
Google検索で上位に表示されているからといって、生成AIの回答でも必ず自社が引用・推薦されるとは限りません。
GoogleのAI機能では、通常の検索結果だけをそのまま使うのではなく、質問に関連する複数の情報を追加で探しながら回答を組み立てる場合があります。
そのため、特定のキーワードで検索上位を獲得していても、そのページが必ずAI回答の引用元になったり、企業が推薦されたりするわけではありません。
一方で、AI機能でもSEOの基本的な取り組みは引き続き重要とされています。
SEOは採用LLMOの重要な土台ですが、検索順位だけを成果の基準にせず、AI上での回答内容や引用状況もあわせて確認しましょう。
第三者記事や口コミを不自然に増やさない
採用LLMOでは、第三者記事や口コミの数を増やすことだけを目的に、不自然な情報発信を行わないよう注意が必要です。
Googleは、検索順位や生成AIの回答を意図的に操作する目的の手法をスパムとして扱う方針を示しています。
また、事業者が関与していることを隠し、第三者の自主的な評価であるかのように見せる表示は、ステルスマーケティングとして問題になる場合があります。
自社関係者の口コミを一般利用者の声のように見せたり、件数を増やすためだけに内容の薄い記事を量産したりする方法は避けましょう。
第三者情報では、件数の多さよりも、発信元の信頼性や内容の自然さ、自社の実態と一致しているかを重視することが重要といえます。
無理に情報を増やすのではなく、実態に合った信頼できる内容を少しずつ増やしていきましょう。
実態以上によく見せる採用情報を発信しない
採用LLMOでは、待遇や仕事内容、社風などを実態以上によく見せる情報発信も避ける必要があります。
採用情報と実際の職場環境に差があると、求職者の誤解を招き、入社後のミスマッチにつながるためです。
例えば、実際より待遇をよく見せたり、職場の良い面だけを強調したりすると、入社後のミスマッチや口コミ悪化につながる可能性があります。
ワークポートの調査でも、「良い面・悪い面の両方が見える」状態を73.6％が評価しており、過度に飾るよりも等身大の情報が求められていることがうかがえます。
参考：ワークポート「転職活動でのSNS・口コミ利用に関する調査」
自社の魅力を伝える際も、実態と一致した情報をベースに、求職者が入社後を具体的にイメージできる内容にしましょう。
AI向け記事を大量に作るだけでは対策にならない
採用LLMOでは、AI向けの記事を大量に作るだけでは十分な対策とはいえません。
Googleは、検索順位や生成AIの回答操作を目的に、価値の低いページを大量生成する行為をスパムとしています。
重要なのは記事数を増やすことではなく、求職者にとって役立つ正確で信頼性のある情報を整えることです。
新しい記事を増やす前に、まず以下の点を確認しましょう。
既存情報の正確性や整合性に問題があれば、まずはそこから見直す必要があります。
採用LLMOは「AIを攻略するための記事を増やす施策」ではなく、求職者とAIの双方が確認できる企業情報を着実に整えていく取り組みとして考えましょう。
採用LLMOは自社対応と外注どちらがよいか
採用LLMOには、採用情報の更新や自社サイトの見直しなど、社内で取り組みやすい施策があります。
一方で、原因分析や悪評・誤情報への対応など、専門的な知識が必要になるケースもあります。
課題や施策の内容に応じて、自社対応と外注を使い分けることが大切です。
ここでは、以下の3点から判断基準を整理します。
- 自社で対応できること
- 専門会社に相談したいケース（特に悪評・誤情報対応）
- 採用LLMO対策会社を選ぶ際に確認すること
自社で対応できること
採用LLMOは、すべてを専門会社へ依頼する必要はありません。
採用情報の見直しやFAQ、社員インタビューの作成など、社内の情報をもとに進められる施策は自社でも取り組みやすいでしょう。
代表的な施策は以下のとおりです。
| 施策 | 具体例 |
| 採用・企業情報の更新 | 仕事内容、待遇、制度、会社情報を最新の内容にする |
| 採用FAQの作成 | 応募条件や選考、働き方など、よくある疑問に答える |
| 社員インタビューの作成 | 仕事内容や職場の雰囲気、入社後の経験を紹介する |
| AI上の表示チェック | ChatGPTやGeminiで自社名を質問し、回答内容を確認する |
特に、仕事内容や制度、職場環境などの最新情報は社内のほうが把握しやすく、更新もしやすい領域です。
こうした日常的な情報整備や表示確認は自社で行い、原因分析や悪評・誤情報への対応が難しい場合に外部の専門会社を活用すると、役割を分けやすくなります。
専門会社に相談したいケース（特に悪評・誤情報対応）
採用LLMOでは、自社だけで原因を特定しにくい場合や、悪評・誤情報まで対応したい場合は、専門会社への相談を検討するとよいでしょう。
生成AIは複数の情報源を参照するため、表示されない理由や悪影響の原因を社内だけで判断するのは難しい場合があります。
特に悪評や誤情報は、元のページや検索結果への対応が必要になる場合もあります。
専門会社への相談を検討したい状況は、以下のとおりです。
| 状況 | 専門会社へ相談を検討する理由 |
| 競合は推薦されるのに自社が出てこない | 自社だけでは表示されない原因を判断しにくい |
| 原因となる情報や引用元を特定できない | 調査範囲が広く、原因の特定に専門的な分析が必要になる |
| 複数の生成AIをまとめて調べたい | AIごとの回答を継続して比較・分析するには手間や知識が必要になる |
| 悪評・誤情報や検索結果も対応したい | AI以外の情報源も含めた専門的な対応が必要になる場合がある |
専門会社を活用すると、AI回答だけでなく、引用元や検索結果、悪評・誤情報などを横断して確認しやすくなります。
自社だけでは原因を整理しにくい場合は、必要な範囲だけ外部の知見を活用するのも一つの方法です。
採用LLMO対策会社を選ぶ際に確認すること
採用LLMO対策会社を選ぶ際は、料金だけでなく、対応範囲や調査方法、効果測定まで確認したうえで比較しましょう。
LLMOは、AI上の表示だけでなく、SEOやWeb上の企業情報、悪評・誤情報などが関係することもあります。
そのため、自社が抱えている課題に必要な施策まで対応できる会社かを確認することがポイントです。
比較する際は、以下の項目を確認しましょう。
| 確認項目 | 選ぶ際の目安 |
| 対応AI | ChatGPTやGeminiなど、複数の主要AIを対象に調査できる |
| 調査方法 | 回答内容だけでなく、引用元や競合との差まで確認できる |
| 施策範囲 | 調査だけで終わらず、情報整備やコンテンツ改善まで対応できる |
| 他施策との連携 | SEOや風評被害対策、逆SEOなども含めて相談できる |
| 効果測定 | 施策前後のAI表示や引用状況を継続して確認できる |
| 料金体系 | 対応範囲や追加費用が明確で、事前に費用を把握できる |
会社によって対応できる範囲は異なるため、自社の課題に必要な施策を整理したうえで比較することが大切です。
アクシアカンパニーでは、LLMO対策に加え、逆SEOやサジェスト対策にも対応しています。
「AIで自社がうまく紹介されない」「古い悪評が目立つ」といった悩みも相談可能です。
AI回答と検索結果の両面から原因を整理し、状況に応じた対策を検討できます。
自社だけで原因を特定しにくい場合は、専門会社への相談も選択肢の一つです。
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採用LLMOに関するよくある質問（FAQ）
ここからは、採用LLMOに関するよくある質問について紹介します。
採用LLMOとは簡単にいうと何ですか？
採用LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の採用情報を正しく理解・紹介してもらうために、企業情報や採用情報を整える取り組みです。
自社の特徴や魅力を伝わりやすくするとともに、古い悪評や誤情報の影響を抑えることも目的としています。
企業はChatGPTやGeminiに自社情報を登録できますか？
企業がChatGPTやGeminiに自社情報を自由に登録し、回答内容を指定できる仕組みではありません。
そのため、企業サイトや採用サイトなどで正確な情報を公開し、古い内容を更新しながら、Web上の情報を整えていくことが基本です。
中小企業でもAIのおすすめ企業に入る可能性はありますか？
中小企業でも、AIのおすすめ企業として紹介される可能性はあります。
特定の分野や地域、職種などで自社の特徴を明確にし、正確な情報を発信することが重要です。
ただし、対策を行えば必ず推薦されるわけではありません。
採用サイトを作ればAIに推薦されますか？
採用サイトを作るだけで、必ずAIに推薦されるとは限りません。
仕事内容や待遇の具体性、情報の整合性、第三者情報に加え、SEOやAIが情報を取得しやすい環境を整えることが大切です。
採用LLMOの効果が出るまでどのくらいかかりますか？
採用LLMOの効果が出るまでの期間は、一律に「〇か月」とは断定できません。
Web情報の反映状況やAI側の変化によって異なるため、短期的な成果を求めず、中長期で改善していくことが大切です。
まとめ｜採用LLMOは「選ばれる」と「悪評で外れない」の両輪
採用LLMOでは、AIに見つけてもらい比較・推薦候補に入る「攻め」だけでなく、古い悪評や誤情報によって候補から外れないための「守り」も重要です。
そのため、採用情報や第三者情報を整えるだけでなく、古い情報や悪評・誤情報にも目を向ける必要があります。
あわせて、AI上で自社がどのように紹介されているかを定期的に確認し、変化を追っていきましょう。
一度の施策で終わらせず、情報整備とモニタリングを続けることが、採用LLMOの基本です。
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