生成AI時代に必須の「LLMO対策」で、オウンドメディアの信頼性と引用率を最大化。E-E-A-T強化、構造化データ、AI引用モニタリングまで一気通貫で支援します。
LLMO対策とは？
LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPTなどの生成AI（大規模言語モデル：LLM）を通じた検索や情報取得が普及する中で、自社の情報やコンテンツがAIの回答に正確かつ優先的に引用されるよう最適化する取り組みです。
従来のSEO（Search Engine Optimization）が検索エンジンでの上位表示を狙う施策だったのに対し、LLMOはAIが引用・要約する情報源として選ばれることを目指す新しい概念です。
なぜ必要なのか？
生成AIの普及
ChatGPTやGemini（旧Bard）、Bing Chatなど、多くの人が「検索」ではなく「質問」する時代へとシフトしています。
引用元としての重要性
AIは正確性と信頼性が高い情報を引用する傾向があるため、質の高いコンテンツを作り、AIに選ばれるようにすることが重要です。
検索流入の多様化
従来のGoogle検索に加え、AIアシスタント経由でのトラフィック獲得が重要視されるようになります。
提供サービス内容・導入後の流れ
フェーズ1：現状分析と戦略設計
- サイト全体のE-E-A-T診断（経験、専門性、権威性、信頼性）
- 既存コンテンツのAI引用状況の調査（どのページが引用候補に上がるかを確認）
- 構造化データ（schema.org、FAQ、HowTo、Breadcrumbsなど）の実装状況確認
- 競合（特に信頼性重視の情報サイト）との比較分析
フェーズ2：基礎強化（E-E-A-T & 構造化）
- 著者情報、監修者情報、運営者情報の見直し・強化
- 一次情報・独自データの追加（例：独自調査、グラフ、統計、インタビュー）
- 構造化データの設計・実装（FAQ、Q&A、レビュー、Article schema など）
- コーポレートサイトやメディア内に「信頼性ページ（会社概要、取材実績、権威づけコンテンツ）」を設置
フェーズ3：コンテンツ戦略再構築
- AIが好む網羅性と正確性を両立した「ロングフォーム記事」設計
- 検索ニーズではなく質問ニーズに寄り添う構造（例：「〜とは？」「〜のやり方」「〜すべき理由」）
- 被リンク・引用戦略（権威サイトや大学、行政サイトなどとの連携）
- 更新フロー（ニュース性や最新トピックをタイムリーに更新できる仕組み）
フェーズ4：AIトラッキング & 改善サイクル
- AIモデルへのテスト質問＆フィードバック（例：「〇〇のおすすめは？」「〇〇のメリットは？」とAIに聞いて、どの回答にどのページが引用されるか調査）
- 引用精度、順位、ブランド言及のモニタリング
- 継続的なFAQ、事例、独自比較の追加
LLMO対策コンサルティング料金・費用
月額10万～70万円
最低契約期間：3ヵ月～
料金を低く抑えられる理由
私たちは 「必要以上にコストをかけず、最小限の投資で最大限の効果を出す」 という考えを大切にしています。そのため、以下の工夫で料金を低く抑えることができます。
既存コンテンツの活用
新規記事を大量に作成するのではなく、既存コンテンツの構造や信頼性を改善する「リライト中心」の戦略を重視しています。
段階的導入方式
一度に全面改修するのではなく、優先度の高いページや主要キーワードから順に改善を進めるステップ型アプローチを採用します。これにより、初期コストを抑えつつ、確実に成果を積み上げることが可能です。
高額になるケースについて
一方で、以下のようなケースでは費用が高額になる場合があります。
大規模サイト全体の一括改修
数百〜数千ページにわたる全面最適化の場合、戦略設計・監修・執筆工数が大幅に増加します。
大規模なE-E-A-T強化プロジェクト
もともとのサイトが「著者情報が不十分」「専門家監修がない」「権威性を裏付ける実績がない」「第三者からの評価や外部リンクが少ない」といった状態だと、E-E-A-Tの土台から強化する必要があります。
特に医療、法律、金融、人材領域では、専門家監修の追加、外部評価取得、インタビュー記事制作などが不可欠です。これに伴い、監修費用や被リンク施策、PR活動コストが加わるため、全体費用が高額になるケースがあります。
導入実績・事例
- 転職エージェント様（東京都）
- 転職アフィリエイトメディア様（東京都）
- 求人広告代理店様（東京都）
よくある質問
LLMO対策はSEOとどう違うのですか？
SEOは検索エンジンで上位表示を狙う施策ですが、LLMO対策は生成AI（ChatGPTやGeminiなど）に引用されることを目的にした施策です。
SEOは検索経由のクリックを増やすのが主なゴールですが、LLMOはAIの回答文に「引用元」として露出することで、ブランド認知や間接的なアクセス増加を狙います。ただし、SEOとLLMOは対立するものではなく、むしろ相互に補完し合う施策です。
どれくらいの期間で効果が出ますか？
AIモデルが情報を学習するタイミングや、AI回答の更新頻度に依存するため、一概に即効性は保証できません。目安としては3〜6ヶ月程度でAI引用の兆しが見え始め、6ヶ月以降で安定的に引用されるケースが多いです。E-E-A-T強化や構造化データなど、基礎施策の積み上げが重要です。
既存のSEO記事を流用できますか？
はい、既存の記事をベースに改善できます。ただし、AIが引用するには「正確性」「網羅性」「独自性」が重視されるため、FAQの追加や最新情報の補強、構造化データの追加などが必要です。
どのようにAIへの引用状況を確認しますか？
実際にChatGPTやGemini、Bing Chatなどに想定質問を投げ、回答内の引用リンクや出典、参考URLを調査します。さらに、AIによるブランド名やドメイン名の言及頻度もモニタリングし、改善指標を追跡します。
被リンク施策とどう組み合わせますか？
AIは「信頼できる外部評価」を重視するため、被リンク施策は依然として重要です。権威性の高いドメインからの被リンク獲得は、AIの引用判断に大きく寄与します。LLMO対策では、被リンクの「質」を重視した戦略を併用します。
E-E-A-Tはどのように強化するのですか？
著者プロフィールの詳細化、専門家監修、会社情報や運営体制の透明化、第三者メディア掲載情報の提示、独自データの発表など、多角的に進めます。これらをWebサイト内に一貫して掲載し、AIが「誰が書いているか」「どれだけ信頼できるか」を正確に理解できる状態にします。
AI引用の効果測定は可能ですか？
直接的な「アクセス解析」のような数値データはまだ完全には取得できませんが、
- AI回答における言及頻度
- リンク付与の有無
- ブランド名の表示回数
など、複数のモニタリング指標を総合して効果を測定します。
他社との差別化ポイントは？
当社はSEOの知見に加えて、生成AIがどう情報を学習・生成しているかを理解したAI×SEOハイブリッド戦略を提供しています。単なるテクニカルSEOにとどまらず、AIによるブランド露出と信頼性構築を同時に実現します。
コスト感はどのくらいですか？
課題の規模や支援内容に応じてお見積もりします。初回相談は無料です。