LLMO（GEO）対策・コンサルティング支援

LLMO対策を外部に依頼するかを検討されている方に向けて、当社が何を・どの順序で実施し、費用が何で決まるのかをまとめています。LLMOには現時点で確立した方法論がありません。そのため当社は、効果を約束する代わりに、着手前に現状を測り、何を実装し、その結果をどう確認するかを事前に定義してから始めます。自社のコーポレートサイトを実証環境として運用し、うまくいかなかったことも含めて公開しているのも同じ理由です。

当社のLLMO支援で行うこと

当社のLLMO支援は、測定・設計・実装・運用の4段階で進めます。最初に行うのは現状の測定です。サイト構造を自社開発の監査ツールで評価し、生成AIに固定した質問を投げて現在の露出状況を記録します。ここで得た数値が、後から変化を確認するための基準になります。基準がないまま着手すると、施策の効果と外部要因の変化を切り分けられなくなるためです。設計以降で実施する内容は次のとおりです。

この4段階の枠組みは業種を問わず共通ですが、実際に何を測り何を実装するかは業種によって変わります。たとえばBtoB製造業では、技術資料がPDFの中に閉じている、仕様表が画像になっているといった構造が、実装段階の主要な対象になります。

支援の進め方

初回のご相談では、現状の課題感を伺ったうえで、着手すべき範囲をご提案します。発注をご検討の段階でなくても構いません。実際の着手は現状の測定からです。測定の結果によって必要な作業量が変わるため、支援範囲と費用は測定を終えてから確定させます。すでに他社にSEOを依頼されている場合も、重複しない範囲の切り分けや、LLMO観点の補完という形でご相談いただけます。まず自社の状態をご自身で確認されたい場合は、BtoB製造業向けの 診断チェックリスト24項目 を公開しています。

費用の考え方

当社は支援範囲に応じて個別にお見積りしており、定額のパッケージ料金は設定していません。LLMOの作業量はサイトの現状に大きく左右され、一律の金額では実態と合わないためです。費用が変わる主な要因は次の4点です。第一に対象範囲——サイト全体か、特定の製品群・事業部に絞るかで作業量が変わります。第二に現状の整備度——構造化データやAIクローラー対応が未着手か、一部実装済みかで初期作業量が変わります。第三にコンテンツ制作の有無——既存原稿の構造化のみか、取材からの新規制作を含むかで大きく変わります。第四に運用期間——実装までか、月次の測定と改善を継続するかです。初回の測定を行い、必要な範囲を定義したうえでご提案します。

LLMO支援会社を選ぶときの5つの観点

LLMOは方法論が確立していない領域のため、実績数の比較だけでは発注先を判断しづらい面があります。以下は当社を選んでいただくための基準ではなく、複数社を比較される際に共通して使える物差しとしてまとめたものです。当社に対しても同じ質問をしていただいて構いません。

自社サイトを実証環境として運用しています

当社のコーポレートサイトは、LLMO支援の実証環境を兼ねています。構造化データ、定義パッセージ、比較表、llms.txt、AIクローラーの明示的な許可、自己完結型のパッセージ設計を実装し、週次で測定・施策・再測定のサイクルを回しています。その過程は 実証実験ラボ で公開しており、監査ツールの判定自体に誤りがあり実装済みの要素が未実装と検出されていた期間や、ツールの推奨に従っても指標が動かず推奨自体を見直した項目も、そのまま記載しています。前節の5つ目の観点にあたる部分を、ご自身で確認していただけます。

LLMO（GEO）とは何か

LLMO（GEO）とは、生成AIの回答に自社の情報が引用・参照される状態をつくる取り組みです。GEO は Generative Engine Optimization の略で、国内では LLMO とも呼ばれます。検索エンジンでの上位表示を目的とする SEO に対し、LLMO が目的とするのは、生成AIに質問されたときに比較検討の候補として名前が挙がることです。

生成AI検索最適化と訳されることもあります。ChatGPT や Google AI Overviews などの生成AIに理解・要約・参照されやすい形で情報を意図的に整備していくことが、LLMO の実務です。

SEOとLLMOの違い

SEOとLLMOは対立するものではなく、目的とする状態が異なります。SEOが検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMOは生成AIの回答そのものに情報が取り込まれることを目指します。検索結果の最上位に生成AIによる要約情報が表示され、Webサイトを訪問しなくても必要な情報の大半が取得できるようになったことで、両者を分けて考える必要が生じました。多くの企業で「検索順位は大きく変わっていないのに、アクセス数や問い合わせが減っている」という現象が起きているのは、この構造変化によるものです。

LLMOで具体的に行うこと

LLMOは、コンテンツの中身と、機械可読性の両面から進めます。人にわかりやすいだけでは足りず、生成AIが情報を取得し、意味を理解し、引用しやすい状態まで整えることが必要です。主な取り組みは次の4点です。

• 構造化データの整備 — サイト上の情報を機械可読な形式で明示し、エンティティとその関係を生成AIに伝えます。
• AIクローラー対応 — 生成AIのクローラーが本文を取得できる状態を明示的に確保します。
• コンテンツの構造化 — 生成AIに学習・参照されやすいデータ形式でコンテンツを構造化し、AIに引用される確率を高めます。
• 判断材料の蓄積 — 単なるブログやニュース更新ではなく、比較検討の判断材料となる体系的なコンテンツを蓄積します。

生成AIは、公開されているWeb上の情報を広く参照し、断片的なスペックよりも課題背景・比較ポイント・選定理由といった「文脈」を重視する傾向があります。製品スペックやサービス一覧といったカタログ情報だけを掲載しているWebサイトは、比較検討の初期段階で除外されやすくなります。

業界別の実装とご相談

取り組みの一例として、公開2週間で Google AI Overviews への引用を実現した大手製造業グループの実証事例があります。詳しくは 製造業のためのLLMO実践入門（ウェビナー開催のお知らせ） をご覧ください。

LLMOの考え方は、対象となる業界や事業フェーズによって実装の形が変わります。BtoB企業のオウンドメディアとして実装する場合は BizArena、専門出版社のデジタルメディアとして実装する場合は MediaDX、教育機関の募集活動として実装する場合は Campus Marketing が対応します。各サービスの守備範囲は サービス一覧 の比較表でご確認いただけます。

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