LLMOのやり方完全ガイド！AI検索で「競合ではなく自社」を推奨させる5ステップ

構造化データとは、Webページの内容を機械が理解しやすい形式で記述する技術です。特にJSON-LD形式が推奨されています。

例えば、企業情報を構造化データで記述すると、「この企業名」「この住所」「この電話番号」「このサービス内容」といった情報が、AIにとって明確なエンティティ（実体）として認識されます。これにより、曖昧さが排除され、正確な情報がAIの回答に反映されやすくなるのです。

具体的には、以下のような構造化データの実装が効果的です。

• Organization（組織情報）：会社名、ロゴ、所在地、連絡先
• Product（製品情報）：商品名、価格、レビュー評価
• FAQPage（よくある質問）：質問と回答のセット
• Article（記事情報）：著者、公開日、更新日

技術的には難しく感じるかもしれませんが、WordPressなら「Schema Pro」などのプラグインで比較的簡単に実装できます。まずはFAQページから始めてみることをおすすめします。

AIは質問形式のコンテンツを非常に好みます。なぜなら、ユーザーからの質問に対して「このサイトに答えがある」と即座に判断できるからです。

FAQセクションを作る際のポイントは、「よくある質問」という名目だけで作らないことです。実際にユーザーがAIに聞きそうな質問を、自然な日本語でそのまま設定するのがコツです。

例えば、「料金は？」ではなく「〇〇サービスの料金プランはいくらですか？」、「導入方法は？」ではなく「〇〇を導入する際の具体的な手順を教えてください」といった形です。こうすることで、AIの質問パターンとマッチしやすくなります。

さらに、回答は簡潔に結論から述べましょう。PREP法（結論→理由→具体例→結論）を意識すると、AIが要約しやすくなります。長々とした前置きは避け、最初の1文で答えを提示するのが鉄則です。

技術的基盤の3つ目は、ページのパフォーマンス最適化です。実はこれ、LLMOにも間接的に効いてきます。

AIがリアルタイムでWeb検索を行う場合、表示速度が遅いサイトやモバイル対応していないサイトは、そもそも検索結果の上位に来にくいため、AIの参照対象から外れやすくなります。つまり、従来のSEOで重視されていた技術要素は、LLMOでも引き続き重要なのです。

特にチェックすべきポイントは以下の通りです。

• ページ表示速度：Google PageSpeed Insightsで70点以上を目指す
• モバイル対応：レスポンシブデザインの実装
• Core Web Vitals：LCP、FID、CLSの改善
• HTTPS化：セキュリティの担保

地味な作業に思えるかもしれませんが、これらの技術的土台がしっかりしていないと、どれだけコンテンツを充実させても、AIに届く前の段階で脱落してしまう可能性があります。

技術的な準備が整ったら、次は現状把握です。まずは「AIが今、あなたをどう認識しているか」を知ることから始めましょう。

ここで重要なのは、自社だけでなく競合他社のAI認知度も同時に調査することです。「なぜ競合が推奨されているのか」を知ることで、自社に足りない要素が明確になります。

実際に当社の「EmmaTools」というSEOツールで調査をしたところ、競合が言及される理由の8割が「外部メディアでの露出量の差」だったというケースもありました。分析なくして改善なし、です。

まずは実際にAIツールを使って、自社がどう紹介されるかを確認しましょう。具体的には以下のような質問を投げかけます。

• 「〇〇業界でおすすめのサービスを3つ教えてください」
• 「△△の課題を解決できるツールを比較してください」
• 「〇〇市場でシェアが高い企業はどこですか」

ポイントは、自社名を出さずに聞くことです。

結果、自社名が出てこなければ、それがあなたの現在地です。逆に、競合他社が挙がっていれば、その理由をAIに聞いてみましょう。「なぜその3社を選んだのですか？」と追加質問すると、AIは参照元や選定理由を教えてくれることがあります。

この調査は定期的（月1回程度）に行い、施策の効果を測定するベースラインとして活用しましょう。スプレッドシートに記録しておくと、変化が可視化できて便利です。

AIが競合を推奨する理由は、大きく分けて3つのパターンがあります。それは、外部サイトでの言及の多さ、コンテンツの充実度、そして最新性です。

まず、競合企業名をGoogle検索してみましょう。ニュース記事、業界メディア、比較サイト、SNSなど、どれだけ多くの場所で言及されているかを確認します。AIはこうした「第三者評価」を非常に重視するため、言及量が多い企業ほど推奨されやすくなります。

次に、競合サイトのコンテンツを分析します。事例ページ、ホワイトペーパー、ブログ記事などがどの程度充実しているか、FAQは設置されているか、構造化データは実装されているかなどをチェックします。

最後に、競合サイトの情報鮮度です。最終更新日が古いサイトより、定期的に更新されているサイトの方が、AIにとって「信頼できる情報源」と判断されやすいのです。こうした分析から、自社とのギャップを明確にし、優先的に取り組むべき施策を洗い出しましょう。

PerplexityやBing AIなど、回答の根拠となる参照元URLを表示するAIツールは、LLMO分析の宝庫です。

例えば、「〇〇業界のトレンド」と質問して、どのメディアが引用されているかを確認します。業界特化型のニュースサイト、公的機関のレポート、大手メディアの記事など、AIが「信頼できる」と判断している情報源のパターンが見えてきます。

こうしたドメインにアプローチすることが、LLMO対策の近道です。具体的には、そのメディアへの寄稿、プレスリリースの配信、取材対応などを通じて、自社情報を掲載してもらう戦略が有効になります。

さらに、同じ質問を複数回、日を変えて試してみるのもおすすめです。AIの回答は若干変動することがあり、その変化から「今、どんな情報が優先されているか」のトレンドをつかむことができます。

ステップ3は、LLMO対策の中でも最も重要かつ時間がかかる部分です。それは、外部サイトでの言及（サイテーション）を増やすことです。

AIは「この企業は業界内でどれだけ語られているか」を、Web上の言及量から判断します。つまり、自社サイトをいくら改善しても、外部からの評価がなければ、AIには「無名の企業」と映ってしまうのです。

ここでは、被リンクに頼らず、ブランド名そのものを広く認知させるための5つの戦略を紹介します。地道ですが、確実に効果が出る施策ばかりなので、抑えていきましょう。

サイテーションはSEOでもLLMOでも重要な指標であり、リンクがなくても言及されるだけで価値があるのです。

例えば、SNSで「〇〇というサービスがすごく使いやすかった」と投稿されるだけで、AIの学習データに「〇〇=使いやすいサービス」という情報が蓄積されます。つまり、ユーザーが自然にあなたのブランド名を口にする状況を作ることが、最強のLLMO対策なのです。

具体的な施策としては、SNS上でのハッシュタグキャンペーン、ユーザーレビューの促進、導入事例インタビューの公開などがあります。また、この後に紹介するプレスリリースやオウンドメディアでは、必ず正式なサービス名を統一して記載し、略称や愛称だけで済ませないことも重要です。

プレスリリースは、AIに最新情報を届ける即効性の高い手段です。特に、PR TIMESやPR WIREなどの大手配信サービスは、AIの学習データとして参照されやすい傾向があります。

プレスリリースを配信する際のポイントは、「何を伝えたいか」を冒頭で明確にすることです。新サービスのリリース、資金調達、業務提携、受賞歴など、具体的なニュース性がある内容を、簡潔かつ正確に記述しましょう。

また、プレスリリース内には必ず自社のサービス概要や強みを盛り込み、AIが「この企業は何をしているのか」を理解できるようにします。箇条書きやQ&A形式を活用すると、AIにとっても読み取りやすくなります。

さらに、配信したプレスリリースはそのままにせず、自社のニュースページやSNSでも展開し、複数の経路で情報を拡散させることが効果的です。

業界メディアや専門サイトへの寄稿は、自社の専門性をAIに認識させる最も確実な方法の一つです。

AIは情報の出所を重視します。無名の個人ブログよりも、業界で権威のあるメディアに掲載された情報の方が、信頼性が高いと判断されます。そのため、日経BP、ITmedia、TechCrunchなどの大手メディアや、業界特化型の専門誌に寄稿することは、LLMO対策として非常に有効です。

寄稿のハードルが高いと感じる場合は、まず取材協力から始めるのも手です。記者からの取材依頼には積極的に応じ、自社の知見や事例を提供しましょう。その記事がWeb上に公開されれば、AIの参照対象になります。

また、寄稿記事内では、自社サービス名だけでなく、代表者名や専門領域も明記することで、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の向上にもつながります。

比較サイトやランキングサイトは、AIが頻繁に参照する情報源です。なぜなら、複数のサービスを公平に比較した情報は、ユーザーの意思決定に役立つとAIが判断するからです。

例えば、「ITreview」「BOXIL」「アスピック」といったBtoB向けレビューサイトや、「価格.com」のようなBtoC向け比較サイトには、積極的に掲載を依頼しましょう。ユーザーレビューが集まれば集まるほど、AIにとっての信頼性も高まります。

また、掲載後は放置せず、ユーザーに対してレビュー投稿を促すことも重要です。「導入後アンケート」の中で「レビューサイトへの投稿をお願いできますか？」と一言添えるだけでも、投稿率は大きく変わります。

さらに、比較サイト内でも自社情報を最新に保ち、事例やホワイトペーパーへのリンクを充実させることで、AIが参照する情報の質を高めることができます。

UGC（ユーザー生成コンテンツ）は、最も自然で信頼性の高いサイテーションです。ユーザーが自発的にあなたのサービスについて語ることで、AIは「このブランドは実際に使われている」と判断します。

X（旧Twitter）やLinkedIn、noteなどでユーザーが自社サービスに言及する投稿を増やすには、まず「語りたくなる体験」を提供することが前提です。その上で、SNSキャンペーンやハッシュタグの活用、ユーザーコミュニティの形成などが有効になります。

例えば、「#〇〇を使ってみた」というハッシュタグキャンペーンを実施し、投稿者に特典を提供する施策は、多くの企業で成功しています。また、ユーザー事例を取材し、note記事として公開してもらうことで、質の高いUGCを獲得できます。

注意すべきは、AIは「質より量」だけでは判断しないという点です。ステマや自作自演のような不自然な言及は、逆効果になる可能性があります。あくまで自然な形でのUGC発生を目指しましょう。

ステップ4では、コンテンツそのものの質を高めます。AIは「どこにでもある情報」よりも、「ここにしかない情報」を優先的に参照します。

つまり、他サイトのコピペや二次情報の寄せ集めでは、AIに選ばれません。独自の調査データ、現場の生の声、専門家の知見など、一次情報を豊富に盛り込むことが、LLMO時代のコンテンツ戦略の核になります。

ここでは、AIが「引用したい」と思うコンテンツの作り方を、4つの観点から解説します。

AIは長文を読むのが得意ですが、要約しやすい構造の文章をより好みます。そこで効果的なのが「PREP法」です。

PREP法とは、Point（結論）→ Reason（理由）→ Example（具体例）→ Point（結論の再確認）の順で文章を構成する手法です。この構造にすることで、AIは「この段落で最も重要な情報は何か」を瞬時に把握できます。

例えば、「当社のサービスは導入が簡単です（結論）。なぜなら、専門知識不要で3ステップで完了するからです（理由）。実際、A社では導入初日から運用を開始できました（具体例）。このように、当社のサービスは導入ハードルが低い点が特徴です（結論の再確認）」といった形です。

また、見出しタグ（H2、H3）を適切に使い、文章全体の階層構造を明確にすることも重要です。AIは見出しから内容を推測するため、曖昧な見出しではなく、「〇〇の3つのメリット」のような具体的な見出しを心がけましょう。

AIが最も価値を置くのは、「他では得られない一次情報」です。自社で実施したアンケート調査、顧客インタビュー、独自の市場分析などは、LLMO対策として非常に強力です。

例えば、「業界の〇〇に関する意識調査（n=500）」を実施し、その結果をグラフ付きで公開すれば、AIはその情報を「信頼できるデータ」として引用する可能性が高まります。調査規模は大きくなくても構いません。n=100程度でも、ターゲットが明確であれば十分価値があります。

また、実際の導入事例やビフォーアフターのデータも一次情報です。「導入後、〇〇の業務時間が30%削減された」といった具体的な数値は、AIにとって非常に引用しやすい情報になります。

さらに、社内の専門家による実体験や失敗談も貴重なコンテンツです。「私たちは過去にこんな失敗をしました」という正直な語りは、ユーザーにとってもAIにとっても、信頼性の証になります。

Googleが重視するE-E-A-Tの「E（Experience）」は、「誰がこの情報を発信しているのか」を意味します。これはLLMOでも同様に重要です。

記事の著者情報を明示し、その人物の専門領域や経歴を記載することで、AIは「この情報は信頼できる専門家によるものだ」と判断します。具体的には、記事の冒頭または末尾に「著者プロフィール」を設置し、名前、役職、専門分野、実績などを記載します。

また、著者の顔写真や SNSアカウント、LinkedInプロフィールへのリンクを掲載することで、「実在する人物」であることをAIに認識させることができます。架空の著者名や匿名では、信頼性が大きく下がってしまいます。

さらに、同じ著者が複数の記事を書くことで、「この人はこの分野の専門家だ」という認識がAI内で強化されます。ゲストライターに依頼するより、社内の専門家を継続的に露出させる方が、LLMO的には効果的なのです。

AIは「古い情報」や「誤った情報」を嫌います。一度公開したコンテンツを放置していると、AIの評価は徐々に下がっていきます。

特に、統計データ、法律、料金プラン、製品仕様など、時間とともに変化する情報は、定期的に見直す必要があります。理想は、四半期に1回程度、主要コンテンツを監査し、最新情報に更新することです。

また、引用元として官公庁や研究機関、信頼できる報道機関などの一次情報源を明記することも重要です。「〇〇によると」ではなく、「総務省の令和〇年度調査によると」のように、具体的な出典を示しましょう。

さらに、記事の最終更新日を明示することで、AIは「この情報は最新である」と判断しやすくなります。WordPressなら「最終更新日」を自動表示するプラグインもあるので、活用してみてください。

LLMO対策は「やりっぱなし」では効果が見えません。定期的な測定と改善が必須です。

ここでは、AIによる自社の言及状況をどう測定し、どう改善につなげるかを解説します。まだ専用ツールが少ない分野ですが、手動でも十分に効果測定は可能です。

Share of Voice（SOV）とは、業界内での自社の声の大きさを示す指標です。LLMOにおいては、AIの回答に自社が登場する確率がSOVになります。

測定方法は簡単です。まず、自社に関連するキーワードを10〜20個リストアップします（例：「マーケティングオートメーション おすすめ」「BtoB SaaS 比較」など）。次に、ChatGPT、Claude、Geminiなど複数のAIツールで、それぞれのキーワードを質問します。

そして、自社が言及された回数をカウントし、「言及回数 ÷ 質問回数 × 100」でパーセンテージを算出します。これが自社のAI言及率です。競合他社も同様に調査し、比較することで、業界内での立ち位置が見えてきます。

この調査を月1回行い、スプレッドシートで推移を記録しましょう。グラフ化すると、施策の効果が一目瞭然になります。

AIが自社を言及しても、その内容がネガティブでは意味がありません。言及の「トーン」も重要な指標です。

例えば、「〇〇社のサービスは高機能だが導入コストが高い」といった言及は、一見ポジティブに見えますが、コスト面でのネガティブな印象を与えています。こうした回答パターンを把握することで、どの訴求軸を強化すべきかが見えてきます。

具体的には、AIの回答をコピーし、ポジティブ・ニュートラル・ネガティブの3段階で分類します。ネガティブな言及が目立つ場合は、その原因（価格、使いにくさ、サポート体制など）を特定し、FAQ やコンテンツで先回りして不安を解消する施策が有効です。

また、AIが誤解している情報があれば、プレスリリースや公式サイトで正確な情報を発信し直すことも重要です。放置すると、誤情報が拡散し続けてしまいます。

PerplexityやBing AIは、回答の根拠となる参照元URLを表示します。ここに自社サイトが含まれているかどうかが、LLMO対策の重要な成果指標です。

もし自社サイトが参照されていない場合、理由は2つ考えられます。1つは、そもそもAIが検索結果の上位でヒットしていない（SEOの問題）。もう1つは、コンテンツの内容がAIにとって引用しにくい形式になっている（構造化データやFAQの不足）、です。

参照されている場合でも、どのページが参照されているかを確認しましょう。トップページばかりが引用されているなら、下層ページのSEOやコンテンツ充実が課題です。逆に、特定の専門記事が頻繁に引用されているなら、その記事を核にさらにコンテンツを展開する戦略が有効です。

こうした分析を通じて、「AIに選ばれるコンテンツの型」を自社内に確立していくことが、長期的なLLMO成功の鍵になります。

LLMO対策は一部を内製化することも可能ですが、すべてを自社だけで完結させるのは現実的ではない場合が多いです。

特に、外部メディアへのアプローチやサイテーション構築は、マーケティングチーム単体では限界があります。また、AIアルゴリズムは日々進化しており、キャッチアップにも相当なコストがかかります。

ここでは、内製化を検討する際に知っておくべき3つの注意点と、外部パートナーの活用が有効になる場面について解説します。

LLMO対策に熱心になるあまり、ユーザー視点を失ってしまうのが最大の罠です。「AIに評価されたい」という思いが先行し、不自然なキーワードの詰め込みや、ユーザーにとって読みにくい文章になってしまうケースがあります。

例えば、「〇〇とは」「〇〇の方法」といったキーワードを無理やり何度も繰り返したり、FAQに誰も聞かないような質問を並べたりする施策は、短期的にはAIに評価されるかもしれませんが、長期的にはユーザーからの信頼を失います。

AIも進化しており、不自然なコンテンツは次第に評価されなくなります。実際、Googleのアルゴリズムアップデートでも、「AI向けに最適化しすぎたコンテンツ」が上位表示しないケースもあったりします。

常に「この情報は、人間が読んで役に立つか？」を自問自答しながら、施策を進めることが重要です。AIはあくまで手段であり、目的はユーザーの課題解決であることを忘れないでください。

外部サイトでのブランド言及を増やすことは、LLMO対策で最も効果が高い一方、最も難易度も高い施策です。

権威あるメディアへの寄稿や、プレスリリースの継続的な配信、業界イベントでの登壇など、いずれも社内だけでは完結しません。PR会社や業界団体、メディアとのリレーション構築が必要になるため、時間とコストがかかります。

また、SNSでのUGC発生も、ユーザーが自発的に語りたくなる「体験価値」がなければ実現しません。つまり、マーケティング施策だけでなく、プロダクトそのものの改善やカスタマーサクセスの強化も同時に求められるのです。

こうした施策は、一朝一夕には成果が出ません。半年から1年かけて地道に積み上げる覚悟が必要です。短期的な成果を求められる場合は、専門のコンサルティング会社に依頼する方が現実的なケースもあります。

AIの世界は変化が非常に速く、昨日まで有効だった施策が明日には陳腐化する可能性があります。ChatGPTのアップデート、Googleの新機能追加、新たなAI検索エンジンの登場など、情報をキャッチアップするだけでも相当な労力です。

さらに、各AIツールがどのようなアルゴリズムで情報を選定しているのかは、完全には公開されていません。つまり、試行錯誤しながら「何が効くのか」を探る必要があり、そのための時間とリソースが求められます。

社内にLLMO専任の担当者を置ける企業は少数でしょう。多くの場合、マーケティング担当者が他の業務と兼任しながら取り組むことになります。その結果、中途半端な対応になり、効果が出ないまま施策が頓挫してしまうリスクがあります。

こうした背景から、LLMO対策は「内製と外注のハイブリッド」が最も現実的な選択肢になることが多いのです。

LLMO対策について、実際にクライアント企業からよく寄せられる質問をまとめました。初めて取り組む方が抱きやすい疑問を中心に、実務的な視点で回答します。

A. いいえ、LLMOとSEOは別の施策です。ただし、両者には共通点も多く、相乗効果は期待できます。

LLMOはAIによる回答生成への最適化であり、SEOは検索エンジンの検索結果での上位表示を目指す施策です。LLMO対策として行うコンテンツの充実やE-E-A-Tの強化は、結果的にSEO評価にもプラスに働きますが、直接的な順位上昇を保証するものではありません。

むしろ、SEOで既に上位表示されているページは、AIが参照しやすい傾向があるため、SEOの成果がLLMOにも波及すると考えた方が正確です。両方に取り組むことで、従来の検索とAI検索の両方で存在感を示すことができます。

A. 部分的には有効ですが、リライトだけでは不十分なケースが多いです。

既存記事のリライトで改善できるのは、文章構成の最適化（PREP法の導入）、FAQセクションの追加、構造化データの実装、情報の最新化などです。これらは確かにLLMO対策として意味があります。

しかし、LLMO対策の核心である「外部サイトでの言及」や「一次情報の提供」は、リライトだけでは達成できません。新規コンテンツの作成、プレスリリース配信、SNS施策など、総合的なアプローチが必要です。まずは既存記事の改善から始めつつ、並行して外部施策も進めることをおすすめします。

A. 最低でも3〜6ヶ月は見ておくべきです。施策の内容によってはさらに長期間かかる場合もあります。

構造化データの実装やFAQ設置など、技術的な施策は比較的早く効果が出ることがあります。一方、外部メディアでの言及を増やす、SNSでのUGCを醸成するといった施策は、半年から1年単位で取り組む必要があります。

また、AIのアルゴリズムアップデートのタイミングによっても変動するため、一概には言えません。重要なのは、短期的な成果に一喜一憂せず、継続的にPDCAを回すことです。3ヶ月ごとに効果測定を行い、施策を改善していく姿勢が求められます。

A. いいえ、現時点では広告でAIの回答内容を直接コントロールすることはできません。

ChatGPTやPerplexityなどの対話型AIは、広告枠という概念がなく、あくまでWeb上の情報を学習・参照して回答を生成します。つまり、広告費を払えば優先的に表示されるという仕組みは存在しないのです。

ただし、Google広告などで自社サイトへの流入を増やすことで、間接的にSEO評価が上がり、結果的にAIの参照対象になりやすくなる可能性はあります。また、将来的にAI検索エンジンに広告枠が導入される可能性もゼロではありませんが、現時点では有機的な施策が中心になります。

LLMO対策は、もはや「やるかやらないか」の段階ではありません。AI検索が当たり前になる時代において、対策しない企業は確実に取り残されます。

しかし、本記事で解説してきたように、LLMOは一朝一夕で成果が出る魔法ではありません。技術的基盤の整備、外部サイトでの言及増加、コンテンツの質向上、そして継続的な効果測定と改善。これらを地道に積み上げることで、AIに「選ばれる」ブランドへと成長していくのです。

重要なのは、ユーザーファーストの精神を忘れないことです。AIに評価されることだけを目的にするのではなく、あくまでユーザーにとって価値ある情報を提供する。その結果として、AIにも評価される。この順序を間違えないでください。

何から手をつければいいか分からない場合は、まず現状把握から始めましょう。

ChatGPTやPerplexityに、自社に関連するキーワードで質問してみてください。自社が言及されるか、されないか。もし言及されなければ、それが今のあなたのスタート地点です。ショックを受けるかもしれませんが、現実を知ることが第一歩です。

次に、競合他社が言及される理由を分析し、自社とのギャップを明確にします。そして、本記事で紹介した5つのステップのうち、まず取り組みやすいものから着手してください。構造化データの実装、FAQの設置、プレスリリースの配信など、できることから始めることが重要です。

LLMOは長期戦です。焦らず、着実に、そして継続的に取り組むことで、必ず成果は表れます。

「自社だけでは難しい」「専門家のサポートを受けたい」という場合は、プロフェッショナルの力を借りることも有効な選択肢です。

弊社では、BtoB企業向けのLLMOコンサルティングサービスを提供しております。AI認知度診断から、競合分析、施策立案、実行支援、効果測定まで、一気通貫でサポートいたします。

特に、外部メディアへのアプローチや、サイテーション構築といった、社内リソースだけでは対応が難しい領域については、豊富な実績とネットワークを活用して、最短距離での成果創出をお手伝いします。

まずは無料の相談会で、貴社の現状をお聞かせください。AI時代を勝ち抜くための最適な戦略を、一緒に考えましょう。

LLMO対策に関するご相談や資料請求は、お気軽にお問い合わせください。貴社の事業成長を全力でサポートいたします。