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WEB MARKETING / LLMO
LLMO対策
AIの回答に、
「引用される会社」になる。
ChatGPT・AI Overviews・Perplexity——。ユーザーの意思決定は、いまAIの回答の中で始まっています。LLMO（AI検索最適化）で、AIに見つけられ、引用され、推奨されるための構造とコンテンツを設計します。
こんな課題を解決します
ChatGPTやGeminiに、
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AI Overviewsで競合は引用されるのに、自社は載らない
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AI検索の普及で、
検索からの流入が減り始めている
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LLMOに何から取り組めばいいか
分からない
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AIでの「見え方」を計測する
方法がない
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古い情報・誤った内容で
AIに紹介されている
LLMO（AI検索最適化）とは
LLMO
Large Language Model Optimization ／ 大規模言語モデル最適化
LLMOとは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAI Overviews／AIモードなどの生成AI・AI検索の回答の中で、自社の情報が参照・引用・推奨されるように最適化する取り組みです。従来のSEOが「検索結果での上位表示」を目指すのに対し、LLMOは「AIの答えの中に入ること」を目指します。AIの回答に登場しなければ、比較検討の土俵にすら乗れない——それがAI検索時代の新しい前提です。
類似の呼称
- GEO（Generative Engine Optimization）
- AEO（Answer Engine Optimization）
- AIO対策
主な対象
- ChatGPT
- Gemini
- Perplexity
- Copilot
- AI Overviews
- AIモード
AIは、どんな情報を
引用するのか
AIは回答をつくるとき、検索インデックスや学習データから「信頼して引用できる情報源」を選びます。
引用されるサイトには、共通する4つの条件があります。
AIの回答には、根拠として少数の「引用枠」が表示されます。ここに入るかどうかで、AI検索時代の集客は決まります。
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検索で評価されている
AIの多くは検索インデックスを参照して回答をつくります。検索で評価されるSEOの土台が、そのまま引用の前提条件になります。
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機械が理解しやすい構造
構造化データ、明確な定義文、結論ファーストの文章。AIが「何について書かれたページか」を誤解なく理解できる状態にします。
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エンティティとして一貫している
社名・サービス名・所在地・事業内容がWeb全体で統一され、第三者からの言及もある。AIが「実在する信頼できる主体」と認識できることが必要です。
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引用しやすい形式・一次情報
質問に直接答えるFAQ、独自の調査データや一次情報。AIが回答にそのまま使える「引用素材」を持つサイトが選ばれます。
条件①の土台は、SEOです
検索で評価されていないサイトは、AIにも引用されにくい。だからエンライクは、SEOとLLMOを別々の施策ではなく、ひとつの設計として提供します。
エンライクのLLMO、
4つの特徴
AIでの「見え方」を
計測できる
主要なAIでの自社・競合のブランド言及や引用状況を定点観測し、施策の効果を数字で確認。「やって終わり」ではなく、計測とセットで改善するLLMOを提供します。
自社サイト群で
実証済み
2万ページ規模のサイトを含む自社サイト群でLLMO施策を検証し、AI経由の流入や引用の変化を実測。再現性を確認した手法を、幅広い業種の支援に適用します。
SEOの土台から
一体で設計する
AIの引用元の多くは、検索で評価されているページです。SEOを本業とする会社として土台から設計するため、LLMOが「上物だけの空中戦」になりません。
SEO対策を見る構造化からコンテンツまで
内製実装
Schema.orgの実装、エンティティ情報の統一、FAQコンテンツの設計・制作、AIクローラーの制御まで。提案で終わらせず、実装と運用まで社内で完結します。
LLMO対策の支援内容
現状の可視化から、構造・エンティティ・コンテンツの整備、そして継続的なモニタリングまで。必要な領域だけの部分支援にも対応します。
AUDIT
LLMO診断・AI可視性分析
主要なAIごとに、自社・競合の言及・引用状況と回答内容を調査。「どのAIに・どんな文脈で・なぜ載らないのか」を可視化し、改善の優先順位を設計します。
ENTITY
エンティティ・ブランド情報設計
社名・サービス・所在地・事業内容などの情報をWeb全体で統一し、Organization構造化データやプロフィール整備で、AIが「実在する信頼できる主体」と認識できる状態をつくります。
TECHNICAL
構造化データ・テクニカルLLMO
Schema.org（FAQ・Organization・Service等）の実装、明確な定義文の設計、AIクローラーのアクセス制御まで。AIが読み取り、引用しやすい技術基盤を整えます。
CONTENT
引用されるコンテンツ設計
（FAQ・一次情報）
質問に直接答える結論ファーストのFAQ構造、独自調査や一次情報コンテンツを設計・制作。AIがそのまま回答に使える「引用素材」をサイトに蓄積します。
MENTIONS
指名・言及の獲得
（デジタルPR連動）
AIは第三者からの言及も信頼のシグナルにします。メディア掲載・レビュー・サイテーションの獲得をブランディング支援と連動して設計し、指名される力を育てます。
MONITORING
AI言及モニタリング・レポート
主要AIでの言及・引用・推奨のされ方を定点観測し、競合とのシェア比較や引用元の変化を月次でレポート。施策・計測・改善のサイクルを回し続けます。
ご支援の進め方
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AI可視性診断
主要AIでの言及・引用状況と競合を調査し、現在地を可視化します。
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02
設計
エンティティ・構造化・コンテンツの改善計画を優先度つきで設計します。
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03
実装
構造化データ・情報統一・FAQコンテンツ制作を社内チームで実行します。
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04
計測・改善
AI言及モニタリングで変化を観測し、打ち手を更新し続けます。
まずは、AIでの
「現在地」を知ることから
自社がいまAIにどう扱われているか。それを知らずに施策は打てません。
AI検索時代の
「見つかる×選ばれる」を可視化
SEO/LLMO・導線・計測を横断診断。主要AIでの言及・引用状況の調査を含め、伸ばす順番と90日改善ロードマップを提示します。
- AI可視性調査（主要AIでの言及・引用状況／競合比較）
- SEO&LLMO診断レポート（構造・エンティティ・コンテンツ）
- 90日改善ロードマップ
LLMO対策のよくある質問
Q LLMOとSEOは、何が違うのですか？
目的が異なります。SEOは検索結果での上位表示、LLMOはAIの回答内での言及・引用の獲得を目指します。ただし対立する施策ではなく、AIの引用元の多くは検索で評価されているページのため、SEOはLLMOの土台です。当社ではSEO対策と一体で設計します。
Q GEOやAEOとは違うものですか？
ほぼ同じ取り組みを指す呼称の違いです。LLMO（大規模言語モデル最適化）、GEO（生成エンジン最適化）、AEO（回答エンジン最適化）は、いずれも「生成AI・AI検索の回答で自社が参照されるための最適化」を意味します。当サイトではLLMOに統一して表記しています。
Q 効果はどうやって測るのですか？
主要なAIでの自社・競合の言及・引用状況を定点観測し、その変化を月次でレポートします。あわせて指名検索数や、AI経由の流入・CVもデータで確認し、「AIでの見え方」と「事業成果」の両面で評価します。
Q 効果が出るまで、どのくらいかかりますか？
AIの回答は各サービスの情報更新のタイミングに左右されるため、一律の期間はお約束できません。構造やコンテンツの整備後、数週間〜数ヶ月で引用の変化が観測されるケースもありますが、変動を前提に、モニタリングで検証しながら継続的に改善する進め方を推奨しています。
Q SEOをやっていれば、LLMOは不要ではありませんか？
重なる部分は大きいものの、十分ではありません。エンティティ情報の統一、FAQ形式のコンテンツ、構造化データの拡充、AIクローラーの制御など、LLMO固有の要件があります。逆に、LLMO単体でのご依頼も診断のうえで対応可能です。
FROM CLARITY TO GROWTH
AIの回答に、
あなたの会社は載っていますか。
初回のご相談は無料です。主要AIでの現在の見え方を確認したうえで、
取り組むべき順番を整理してご提案します。