AIへの質問プロンプトにおける、貴社の引用状況をOpenAI・Gemini・Claudeで調査。 自社・競合の言及状況と参照URLを可視化し、AIに選ばれるためのToDoリストをご提示します。 さらにLLMO対策の専門会社として継続的なPDCAの実行を支援し、AI時代のブランド露出を最大化し続けます。
※Geminの回答結果
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LLMO対策について、
専門スタッフがご相談に乗ります。
従来の検索は、複数のWebページを行き来して情報を集め、結論を出す体験でした。
一方、AI時代ではAIが情報を要約し、答え（提案）そのものを返します。
例えば、ユーザーがサイトを訪問せずAI回答で完結する「ゼロクリックサーチ」もユーザー行動の変容の一部です。
そこで、LLMO（Large Language Model Optimization「大規模言語モデル最適化」）が注目されています。
検索順位の“勝ち負け”ではなく、 AIに「信頼できる情報源」として選ばれ、「引用・言及される」ための最適化です。
だからこそ、EXIDEAが提供するのは、AI時代の新しい羅針盤。
貴社のブランドが現在、主要なAIにどう認識されているのかを診断し、
AIに「信頼できる情報源（Entity）」として選ばれるための具体的なロードマップや実行を支援します。
ユーザーの検索行動が生成AI上で完結するようになり、検索結果からWebサイトを訪れずに意思決定するケースが増えています。
その際、AIの回答に自社サイトの情報が選ばれないと、存在自体が認識されず、サイトへの流入機会が減少します。
生成AIは、Web上の情報をもとに企業やサービスを理解しますが、情報が断片的・曖昧な場合、意図とは異なる理解をされてしまいます。
その結果、本来届けたいターゲットや用途とは違う文脈で扱われたり、比較・推薦の候補から外されたりします。
LLMOは新しい概念のため、SEOや広告と何が違い、どこから手を付けるべきか分からないという声が多くあります。
その結果、部分的な施策に終始し、AIの情報収集・理解・回答という全体フローを設計できていません。
精度を左右する「厳選プロンプト」を用い、AIにおける貴社の露出現状を調査。 競合他社との言及有無を○×形式で一覧化し、AI回答内でのシェアを客観的なデータで把握できます。
AIが回答生成時に参照した「ソースURL」を徹底追跡し、評価されているドメインの傾向を特定。 各エンジンの特性や推論ロジックから、自社が言及されない要因を専門的に分析します。
分析結果に基づき、構造化データ（JSON-LD）の実装やE-E-A-T強化策など、AIに選ばれる施策を整理。 優先順位をつけた「ToDoリスト」により、迷いのない実行を支援します。
戦略を策定して終わるのではなく、現場で施策を動かし成果を出すための伴走を行います。専門的な「実装指示書」の共有により、技術的知識やリソースが不足している環境でも、迷いなく確実な改善を実行可能です。
※AIの表示はブラックボックスであり、100%の表示確約はできません。再現性の高い「信頼性のシグナル」を積み上げる設計を行います。
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資料ダウンロード・お問い合わせはこちらEXIDEAのLLMO対策は、単なる情報の羅列ではありません。企業が本来持つ独自価値を引き出し、ユーザーやAIのパーセプション（認識）を変化させる「コンセプト」を軸に戦略を設計します。SEOで培った15年以上のノウハウを元に、AIに「信頼できる情報源」として選ばれ、推奨されるための第一想起を、LLMOコンサルティングの知見から最大化します。
精度を左右する「厳選プロンプト」は、長年のSEO支援で培った独自のノウハウに基づいています。主要AIエンジンが回答の根拠とした「ソースURL」まで追跡し、攻略すべきドメインの傾向を解明。この技術的知見こそが、LLMOコンサルとして他社には真似できない実効性の高い調査基盤を支えています。
「調査して終わり」にさせないのがEXIDEAのLLMO支援です。構造化データの実装指針から、AIが理解しやすいナレッジベース構築までを網羅した詳細な「実装指示書」を共有。専門ノウハウや実行リソースが不足している環境でも、月次の数値モニタリングと改善提案を通じたPDCAにより、確実に成果まで伴走します。
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