検索エンジンだけでなく生成AIの回答にも取り上げられるかが、集客と指名につながる時代になりました。
LLMO対策は、AIが参照しやすい情報設計や信頼性の担保を行い、流入減少や競合への埋没を防ぐために欠かせません。一方で、何から着手すべきか分からない、社内に知見がない、既存のSEO施策が通用しにくくなってきたと感じる担当者も多いはずです。
この記事では、LLMO対策を支援できる会社を10社厳選して紹介し、依頼前に押さえるべき必要性と選び方を分かりやすく解説します。
自社に合う支援先が見つかり、成果につながる体制づくりまで進められる内容です。
この記事でわかること
LLMO対策とは？
LLMO対策とは、Large Language Model Optimizationの略で、ChatGPTやGemini、Perplexityなどの大規模言語モデルが回答を生成する際に、自社の情報が参照・引用されやすくなるようコンテンツやサイト全体を最適化する取り組みです。
近年は検索体験が単なるリンク一覧から、文脈を踏まえた会話型の回答提示へ広がっており、検索順位の上昇だけでは接点を作りにくい場面が増えています。
そのためLLMOでは、生成AIが内容を正確に理解できるように結論や根拠を明確にし、一次情報や具体データを添え、著者情報や運営主体を示して信頼性を高めることが重要です。
加えて、見出し構造を整えて論点を整理し、更新日や関連ページの導線を整えるなど、AIが参照しやすい情報設計にすることで引用される確率を上げていきます。
LLMOに関して詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
LLMO対策の必要性
ここでは、LLMO対策の必要性を3つ紹介します
- 検索行動の変化への対応
- サイテーション（言及）によるブランド信頼性の向上
- 購買意欲の高い「検討層」へのアプローチ
検索行動の変化への対応
検索行動は、検索結果の一覧からページを選んで読む形から、生成AIが提示する要約や結論だけで理解を終える形へ急速に移っています。GoogleでもAI Overviewsが検索結果上部に回答を表示するようになり、従来よりクリックせずに完結する場面が増えています。
こうした環境では、たとえ検索順位が高くても、AIの回答で必要情報が満たされればユーザーはサイトに来ません。さらにChatGPTやPerplexityなどの回答型サービスでも、引用枠に選ばれた情報だけが可視化されやすく、引用されないサイトは存在自体が認知されにくくなります。
だからこそLLMO対策が必要です。AIが参照したくなる一次情報、根拠、更新性、専門性・運営者情報を整え、AIが取り込みやすい構造で提示できれば、回答内の出典として露出し、指名検索や信頼獲得、比較検討の入口を作れます。
逆に未対応のままだと、AIの参照先が競合に偏り、流入だけでなくブランド想起まで失うリスクが高まります。
サイテーション（言及）によるブランド信頼性の向上
サイテーション（言及）とは、生成AIの回答文や要約の中で、企業名やサービス名、調査データなどが信頼できる参照先として取り上げられる状態を指します。
AIはWeb上の情報を横断的に読み取り、もっとも筋の通った説明や根拠を優先して回答を組み立てるため、LLMO対策によって自社の専門領域と強みを一貫して示せると、「〇〇の分野ならこの企業」という形で認識されやすくなります。
例えば、公式サイトに一次情報の実績、明確な定義、手順、比較条件、数値根拠を整理し、発信者の責任主体や更新日、監修者のプロフィールまで明示しておくと、内容の信頼性が高まり、AIが回答内で引用しやすくなります。その結果、従来の被リンクが担ってきた推薦に近い役割を、AI上の言及が補完するようになり、見込み顧客が最初に触れる情報接点でブランドの権威性を押し上げられます。
検索結果を開く前にAIの回答で社名を目にする機会が増えるほど、指名検索や比較検討の土俵に上がりやすくなり、長期的な信頼形成にもつながります。
購買意欲の高い「検討層」へのアプローチ
AI検索を利用するユーザーは、情報収集の初期段階よりも、課題をどう解決するかを具体的に決めたい検討段階にいることが多いです。
例えば、「◯◯のおすすめはどれか、失敗しない選び方は何か、費用はどれくらいか」といった判断材料を短時間でそろえる目的で、ChatGPTやGemini、Perplexityの回答を参照します。
このタイミングでAIの推奨や比較の文脈に自社が登場すると、単なる認知ではなく、候補として精査される入口を押さえられます。LLMO対策は、生成AIが理解しやすい形で強み、対象ユーザー、根拠となる実績や数字、注意点まで整理し、信頼できる情報として引用されやすくする施策です。
その結果、購入や問い合わせに近いユーザーにピンポイントで届きやすく、クリックを経由しない場合でも指名検索や直接の問い合わせが増える可能性があります。
検索順位で幅広い層を集めるSEOと比べ、比較検討の最終局面に近い接点を作れるため、成約率の向上が期待できます。
弊社のLLMO対策・LLMOコンサルティングでは、想定プロンプトをもとに主要AI（ChatGPT・Gemini・Claude）で実態調査を行い、貴社と競合の言及状況や参照URLを可視化します。
なぜ引用されないのかの要因を分析し、優先順位付きのToDoリストと実装指示書まで落とし込むため、社内にノウハウがなくても改善を進められます。
LLMO対策会社が支援してくれる業務
ここでは、LLMO対策会社が支援してくれる業務を紹介しています。
- 現状分析
- テクニカルSEO対策
- コンテンツSEO対策
- 外部・サイテーション対策
現状分析
現状分析は、LLMO対策を始めるうえで最初に行う重要な工程で、いまのサイトや情報発信がAI検索にどの程度適応できているかを数値や事実で可視化します。
具体的には、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsなどで関連テーマを検索し、自社ブランド名やサービス名がどのような文脈で言及されているか、回答の根拠として引用されているか、引用される場合はどのページや記述が参照されているかを調査します。
あわせて、AIの回答内で推奨されやすい競合がどのような強みとして扱われているか、どんな情報の出し方や根拠提示がされているかを分析し、自社が選ばれない要因をギャップとして特定します。
そのうえで、AI検索経由の露出を増やすために、インプレッションの増加や回答内での推奨率、引用される頻度や対象クエリの拡大といった指標をKPIとして定義し、優先テーマや改善対象ページ、情報設計の方向性を含む戦略に落とし込みます。
これにより、闇雲な施策ではなく、狙うべき領域と効果検証の軸が明確になります。
テクニカルSEO対策
LLMO対策会社が支援するテクニカルSEO対策は、AIクローラーがサイト内の情報を正確かつ効率的に読み取れるよう、土台を整える業務です。
たとえばllms.txtの設置を通じて、サイトの概要や強み、重要ページの導線などをAIエージェント向けに整理し、参照されたい情報へ迷わず到達できる状態を作ります。あわせて構造化データの最適化も重要で、JSON-LDなどを用いて商品情報、著者情報、FAQ、レビューといった要素を意味づけし、AIが内容を誤解せず把握できるようにします。
さらにHTML構造の改修では、見出しと本文の関係が曖昧なページを、H2で論点を示し本文で結論と根拠を返すなど、セマンティックHTMLを意識した明快な構造へ整える助言を行います。加えて、クローラビリティを阻害する不要なスクリプトや複雑なDOM、重い表示速度なども確認し、AIに拾われやすい状態へ改善します。
こうした技術面の整備により、生成AIが引用に使える情報として抽出しやすくなり、回答ソースに選ばれる確率を高められます。
コンテンツSEO対策
LLMO対策会社が支援するコンテンツ対策は、生成AIが信頼できる一次情報源として扱い、回答の根拠として引用しやすい記事へ作り替えることが中心です。
まず、AIには再現しにくい独自性を強めるために、社内データやアンケート結果、実務の体験談、現場の手順、事例の数値などを取材して盛り込み、必要に応じて専門家の監修コメントや見解を加えて情報の厚みを出します。
次に、ユーザーの疑問に最短で答える構成へ整えるため、記事の冒頭に結論を置き、その理由や条件、例外、根拠データを続けて示すようにライティング代行や添削を行います。
これにより、AIが回答として抜き出しやすく、誤解の少ない文章になります。さらに、著者プロフィールや所属、実績、運営組織の情報、参照元の明記などを整理し、誰がどんな立場で書いた情報なのかを明確化します。
こうした積み重ねによって、検索にもAIにも理解されやすい高品質な記事へ近づけ、引用や指名につながる露出を増やしていきます。
外部・サイテーション対策
外部・サイテーション対策とは、自社サイトの中身を整えるだけでなく、第三者からの言及や評価といった外部要因を強め、AIにこの企業は広く認知され信頼できると判断されやすい状態を作る支援です。
具体的には、他メディアの記事、業界ニュース、SNS、プレスリリースなどで自社名やサービス名が自然に取り上げられ、しかも肯定的な文脈で語られる機会を増やします。
たとえば独自調査や事例公開、専門家コメントの提供、記者向け情報の整備などを通じて、引用されやすい情報源として露出を獲得します。また、権威性のあるサイトからの良質な被リンク獲得も重要で、関連性の高いメディアや団体、パートナー企業などから参照されることで、ドメイン全体の信頼性を底上げしやすくなります。
LLMO対策会社は、現状の言及状況やリンクプロファイルを診断したうえで、狙う媒体や訴求軸、発信計画を設計し、実行まで伴走します。なお支援内容は会社によって異なり、診断や戦略提案までのコンサル型と、記事制作やPR素材作成、掲載交渉、実装まで進める実行支援型に分かれるため、自社の人手やスピード感に合わせて選ぶのが一般的です。
おすすめのLLMO対策会社10選
ここでは、おすすめのLLMO対策会社を10社紹介しています。
株式会社EXIDEA
株式会社EXIDEAは、デジタルマーケティングおよびコンテンツマーケティング事業を展開しており、SEOやCVR改善に特化した専門企業です。
自社開発のSEOライティングツール「EmmaTools」で培った自然言語処理技術とデータ分析ノウハウを活かし、LLMO（大規模言語モデル最適化）対策サービスを提供しています。
このサービスでは、ChatGPTやPerplexityなどのAI回答エンジンで自社情報が優先的に引用・推奨されるための「LLMO診断」、戦略立案、および実装支援を行います。
技術面では、AIクローラー向け構造化データ設定や「llms.txt」導入支援、AI回答アルゴリズムに最適化したコンテンツ設計など、技術とコンテンツの両方からアプローチします。
EXIDEAは、単に検索順位を上げるだけでなく、著者情報の明示や一次情報の拡充を通じてE-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）強化を重視し、最新のAIアルゴリズム動向を解析して生成AI時代の新しい検索行動に対応するコンサルティング体制を整えています。詳細は下記のサイトをご参照ください。
ナイル株式会社
ナイル株式会社は、2007年の設立以来、日本のSEO業界を牽引してきたデジタルマーケティング企業です。
このコンサルティングは、AIによる検索結果や回答において自社情報を優先的に表示させることを目指しています。具体的な支援として、主要なLLMでの自社露出状況や言及のされ方を分析するLLMO診断を実施します。
その後、AIが情報を理解しやすい構造化データの実装支援、AIクローラー向けのllms.txt設置、AIが引用しやすい一次情報コンテンツ制作支援などを包括的に提供しています。
長年のSEOノウハウと生成AIの知見を統合し、AI回答エンジンからの流入増加とブランド認知向上を技術とコンテンツの両面から支援する体制を整えています。
株式会社アドカル
株式会社アドカルは、デジタルマーケティングと生成AIコンサルティングを手がける企業で、最新のAI技術とマーケティングの専門知識を組み合わせたLLMO対策サービスを提供しています。
このサービスでは、検索エンジン上で自社ブランドが引用・推奨されるように、生成AIの回答アルゴリズムを分析します。施策では、AIクローラーが情報を正確に抽出できるよう構造化データの最適化やマークアップを支援し、ライティング支援も行います。
AIの開発・活用に関する深い技術的理解に基づき、検索ユーザーの行動変化に対応する集客力向上とブランド信頼性向上を総合的に支援しています。
株式会社デジタルアイデンティティ
株式会社デジタルアイデンティティは、デジタルマーケティング戦略の立案から実行までを一貫して提供しており、特にSEOやインターネット広告分野で豊富な経験を持っています。
このサービスでは、主要なLLMやAI検索エンジンでのブランド引用状況を分析し、AIに推奨されやすいコンテンツ作成や既存ページの改善をサポートします。
具体的な施策として、AIが情報を正確に抽出するための構造化データ実装、情報関連性を定義するナレッジグラフ構築、引用元としての信頼性を高めるE-E-A-T強化などを実施。最新アルゴリズムに基づき、AIからの回答精度と信頼性を向上させることで、ブランド露出と流入の最大化を目指しています。
株式会社Faber Company
株式会社Faber Companyは、SEOツール「ミエルカSEO」の開発・提供やWebマーケティングのコンサルティングを展開しています。
同社は検索ユーザーのインテント分析ノウハウに基づき、生成AI時代の検索最適化であるGEO（生成エンジン最適化）およびLLMO対策の支援サービスを提供しています。
具体的には、Google AI OverviewsやPerplexityなどのAI回答エンジンで自社情報が引用・言及されるための戦略立案や実行支援を行い、AIが情報を抽出しやすい構造化データの実装支援、E-E-A-Tの強化、一次情報の拡充など多岐にわたる施策を提供しています。
株式会社PLAN-B
株式会社PLAN-Bは、SEO、コンテンツマーケティング、SNSマーケティングなどを中心に展開するデジタルマーケティング企業であり、累計5,000社以上の支援実績を有しています。
このサービスでは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなどの回答エンジンにおいて、自社ブランドがどのように認識・引用されているかを詳細に分析する現状診断を実施します。その分析結果をもとに、AIクローラーが情報を正確に読み取るための構造化データの実装や、専門性と信頼性を高めるE-E-A-Tの強化、AIが回答の根拠として選びやすい一次情報の拡充といった多角的な施策を支援します。
戦略設計から具体的なコンテンツ改善、技術実装のアドバイスまでを伴走型で行い、AI時代における持続的な集客とブランド認知の獲得を支援しています。
株式会社LANY
株式会社LANYは、SEO、コンテンツマーケティング、広告運用など幅広いデジタルマーケティング支援を手掛けるコンサルティング企業です。
このサービスでは、主要なLLMにおいて自社ブランドやサービスがどのように言及されているかを可視化し、競合他社との露出差を定量的に分析します。具体的な支援内容は、AIが情報を抽出しやすいようにサイト構造を整理するテクニカルSEOのほか、AIによる引用を促進するための一次情報の拡充やE-E-A-Tの強化支援など多岐にわたります。
理論に裏打ちされた戦略設計と、現場での実行力を強みとしており、AI検索時代における新しい集客チャネルの構築とブランド認知の最大化を総合的にサポートしています。
株式会社CINC
株式会社CINCは、ビッグデータ分析とマーケティング技術を強みとする東証グロース上場企業です。
同社の支援は、AIが回答を生成する際の参照元となるアルゴリズムの解析から始まり、自社サイトがAIの回答内で「信頼できる情報源」として優先的に引用されるための戦略を立案します。
技術的な施策として、AIクローラーが効率的に情報を理解するための構造化データ最適化やタグ設計の改修を行い、コンテンツ面では独自データや専門知見を盛り込んだ高品質な記事制作を支援します。
株式会社メディアグロース
株式会社メディアグロースは、SEOコンサルティングやWebメディア運営を手掛ける企業で、2025年に国内でもいち早くLLMO対策特化型サービスの提供を開始した先駆的な存在です。
具体的なLLMO対策では、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなどの主要なAIエンジンを対象に、自社ブランドが最適な形で紹介されるための施策を実行します。
AIが回答を生成する際の根拠として選びやすいコンテンツの構造化や、著者の専門性を明示する情報の整理、AIクローラー向けの専用ファイル設置などを支援します。
株式会社ニュートラルワークス
株式会社ニュートラルワークスは、神奈川県茅ヶ崎市を拠点に、Webサイト制作、SEO、インターネット広告などのデジタルマーケティングを包括的に支援する企業です。
このサービスでは、AI検索エンジンにおいて自社サイトが推奨・引用されるよう、サイト全体の技術的な最適化とコンテンツの質的向上を図ります。
具体的には、AIクローラーの理解を助ける構造化データのマークアップや、AI回答の引用元として選ばれるための専門性の高い一次情報の追加、さらに信頼性を担保するための著者情報の明示などを包括的にアドバイスします。
LLMO対策会社の選び方
ここでは、LLMO対策会社の選び方を3つ紹介しています。
- LLMO対策の実績やAIに関する知見があるか
- 依頼する費用が明確か
- 最新情報を常にキャッチアップしているか
LLMO対策やAIに関する知見・実績があるか
LLMO対策会社を選ぶうえで最も重要なのが、LLMO対策や生成AIに関する知見と実績があるかどうかです。
LLMOは検索順位を上げるだけの施策ではなく、AIが情報をどう理解し、どの情報源を引用するかという仕組みを踏まえて設計する必要があります。ここを理解していない会社に任せると、従来のSEOの延長で記事数を増やしたり、表面的に構造化を整えたりするだけで終わり、AIに参照される確率が上がらないまま費用だけが発生するリスクがあります。
実績を確認する際は、生成AIの回答で自社や顧客の情報が引用・参照される機会が増えたか、指名検索や問い合わせなど下流の成果につながったかまで説明できるかが判断材料になります。
依頼する費用が明確か
LLMO対策会社を選ぶ際は、依頼する費用が明確に示されているかを確認しましょう。
料金体系が曖昧なままだと、どこまでが基本料金に含まれるのか、追加費用がどのタイミングで発生するのかが分からず、結果的に想定以上の請求になるリスクがあります。
特にLLMOは、サイト診断や戦略設計だけで終わるのか、記事制作、構造化データの実装まで含むのかで工数が大きく変わるため、金額とタスク量が見合っているかを具体的に見極めることが重要です。
たとえば月額費用の場合でも、対応範囲が定例ミーティングとレポート提出だけなのか、改修案の作成や実装支援、原稿作成、監修まで含まれるのかで価値は大きく異なります。
見積書では作業項目ごとの内訳、想定工数、成果物の形式、修正対応の回数、契約期間や解約条件まで明示されているかを確認し、比較できる状態にしてください。
最新情報を常にキャッチアップしているか
最新情報を常にキャッチアップしているかは、LLMO対策会社を選ぶ際の重要な判断軸です。
生成AIのモデルや検索体験は更新サイクルが速く、同じ施策でも参照されやすさが短期間で変わることがあります。そのため、過去の成功パターンを当てはめるだけでは成果が安定せず、日々の動向を追いながら仮説検証し、方針を柔軟にアップデートできる体制が欠かせません。
見極めるポイントは、提案の具体性に表れます。たとえば、どのチャネルで露出を狙うのかを明確にし、検索結果のAI要約や回答型サービスで引用される場面を想定した導線設計ができているかが重要です。
さらに、効果測定の方法も具体的であるほど安心です。引用・言及の増減、指名検索の伸び、流入の質や問い合わせへの寄与などをどう追跡し、次の改善に反映するかを示せる会社ほど、失敗の確率を下げられます。
LLMO対策会社に依頼するときの注意点
LLMO対策会社に依頼するときは、施策の前提となる自社の課題を最初にすり合わせることが重要です。
たとえば、生成AIの回答に引用されにくいのが問題なのか、指名検索や問い合わせにつながっていないのが問題なのかで、優先すべき打ち手や評価指標が変わります。
支援会社に丸投げすると、目的と手段がずれたままコンテンツ制作や外部施策が進み、期待した成果につながりにくくなります。そのため、現状分析の結果を踏まえて課題を言語化し、どのKPIをいつまでにどの程度改善するのかを合意してから開始するのが安全です。
あわせて、コミュニケーションを密に取り、進捗と認識を一致させる運用も欠かせません。定例会で実施内容と次アクションを確認し、日々の連絡でも判断が必要な点や不明点を都度解消することで、修正が遅れて手戻りが増える事態を防げます。
特に一次情報の追加や監修、社内確認が必要な場面はボトルネックになりやすいため、連絡手段や承認フロー、担当者の役割分担まで決めておくと、施策の速度と品質が安定します。
まとめ
LLMO対策は、生成AIが回答を作る際に自社情報が参照・引用される状態を整え、ゼロクリック化が進む検索環境でも露出と信頼を確保するために重要です。
ただし成果は、コンテンツの一次情報強化だけでなく、外部での言及や被リンク、効果測定まで含めた設計で大きく変わります。本記事で紹介した10社は支援範囲や実行力が異なるため、自社の課題、社内リソース、求めるKPIに合わせて選ぶことが成功の近道です。
弊社のLLMO対策・LLMOコンサルティングでは、想定プロンプトを軸にChatGPT・Gemini・Claudeで調査し、自社と競合の言及状況や引用ソースを整理したうえで、最短で露出を伸ばす優先順位付きToDoリストと継続PDCAまで支援します。
詳細は下記のサイトをご参照ください。
