LLMOコンサルティングサービス

本当に今リソースを割り当てるべき施策があったときのみご支援します

サイトエンジンが提供する「LLMOコンサルティングサービス」は、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、GensparkなどのAIプラットフォームでの露出を増加させるためのサービスです。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（AI）での結果に自社の情報を掲載するための施策を指します。GEO(Generative Engine Optimization)と呼ばれることもあります。

現状AIからの流入はすべてのトラフィックの1％以下です。そのため、LLMOに有効でかつ従来のSEOやSNS発信など他の施策にも効果があるような施策だけを実施することが重要です。

AIへの対応をすぐ始めることで先行者利益を得られるとは限りません。なぜならAIの仕組みは急激に変わっているためです。利用するツールはもちろん、操作するデバイスやインターフェースさえも数年後には今とまったく異なるものに変わっている可能性があります。

そのため、現状のAIの仕組みにただ対応するだけの施策にコストをかけるのは推奨できません。過剰にAIだけを意識した施策をするのではなく、AIの変化を予測しつつ、現時点でも数年後も両方成果が出るであろう施策を取捨選択しなくてはなりません。

AIによる情報検索の変化と対応の必要性

検索方法の根本的な変化

AIで検索のされ方が変化しており、より詳細かつ口語に近い形での検索が主流になっています。従来のキーワードベースの検索から、「東京で美味しい和食を食べられる店で、予算5000円以内、駅から徒歩5分以内、夜営業しているところ」といった具体的で自然な質問形式での検索が増加しています。

従来SEOとの根本的な違い

従来のSEOでは、さまざまなタイプのニーズに1ページで回答するような汎用的なコンテンツが主流でした。しかし、AI検索ではより具体的で細分化されたニーズへの対応が求められており、端的で狭いニーズに特化したコンテンツが求められるようになることが想定されます。例えば、BtoBで、コスト削減という一見同じニーズでも、顧客の業種によって微妙に異なる部分があります。そうした細かいニーズを丁寧に収集して、それぞれに最適化されたコンテンツを制作する必要があります。

AI対応で推奨する方向性

AIの出力結果を定点観測

AIが出力している情報を定点観測することで、AIが考える人間が求めている情報が分かり、それに対応していく必要があります。自社や競合がAIにどう言及されているかを定期的に情報収集して変化を追いましょう。

細かいニーズを集めるための仕組みの構築

AIによる今後の変化を予測しつつ、LLMOだけではなくSEOにも効くデータ蓄積の業務フローや体制を構築していくことが、インターネット上での露出を増やすために欠かせません。他社との一番大きな差別化は、自社独自の情報を収集し続ける仕組みにこそあるのです。

総合的な広報戦略を立てる

LLMOによる露出増加を実現するためには、広報活動をしっかりとしてメディアに取り上げてもらう、SNSなどでの言及を増やすといった総合的な対応が必要です。AIはインターネット上の情報を学習して回答を生成するため、単一の施策ではなく、広報やSNS運用に取り組み、テキストだけではなく動画や音声などの複数フォーマットでコンテンツを配信するなど、多角的なアプローチでの情報発信の強化が不可欠です。ブランドを強化することで、結果としてLLMOも成功するという発想で取り組むことを推奨します。

LLMOコンサルティングサービスの効果

AI検索での具体的な露出増加

Google検索 “AI Overviews(AIO)・AI Mode”での表示

• 検索結果の上部に表示されるAI生成の回答欄で、企業・製品・サービスが言及される
• AIO従来の検索結果よりも上位に表示され、ユーザーの注目を集める
• 将来日本でも展開予定のAI Modeでの優先的な露出

Microsoft Copilot（Bing）での表示

• Microsoft BingのAI検索での企業・製品が推奨される

ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・Gensparkなどでの言及・URL表示

• ユーザーが「〇〇について教えて」と質問した際に、企業・製品名が推奨される
• 「詳細は〇〇社の公式サイト（URL）をご確認ください」といった形での紹介
• 製品を探しているプロンプトで、自社が候補として提案される
• ユーザーの質問に対して、自社の情報が適切に引用される
• ソースとして自社のWebサイトが参照される

細分化されたニーズへの対応

従来のSEOでは拾いきれなかった細かいニーズにも対応し、AIが理解しやすい構造化された情報を提供します。

継続的な情報収集の仕組み化

一度の対策で終わらず、顧客ニーズの変化を継続的に捉え続ける仕組みを構築し、持続可能な体制を実現します。

LLMOコンサルティングサービスの流れ

1. 調査・分析フェーズ（1-2週間）

AIでの言及状況調査

• 自社や競合他社、代替品がAIでどのように言及されているかの調査
• AIが関連トピックをどのように認識しているかの分析
• AIの考える生活者ニーズの抽出

オーガニックトラフィックとあわせた分析

• 既存SEO状況の詳細分析
• AI検索での存在感の調査
• 業界とターゲット市場の分析
• ビジネス目標との整合性確認
• 検索競合状況の調査

顧客データ分析

• 顧客ヒアリングによる定性データの収集
• Webサイトでの顧客行動データの分析
• 購買データ分析
• CRM/SFA内の顧客とのやり取りの分析

2. 情報設計フェーズ（2-3週間）

エンティティ設計

• 製品名、ブランド名、社名、担当者名などの自社内エンティティの整理
• 抽出したニーズとの紐付け設計
• AIが理解しやすい情報構造の構築

構造化マークアップが必要であれば実装

• AIが情報を理解しやすくするための構造化データの設計・実装
• Schema.orgなどの標準化されたマークアップ言語の活用
• 製品情報、企業情報、レビュー、FAQなどの構造化データの最適化

方向性の設定

• ニーズ調査の結果を踏まえ、自社がどんな文脈で情報を探している人にどう推奨されたいかの方向性を明確化
• AIが適切な文脈で自社を推奨できるよう、カスタマージャーニーを元に複数の推奨シーンと推奨理由を設計
• ターゲットとなる検索意図と自社の強みを結びつけた回答イメージの策定

3. 取材・情報収集フェーズ

社内・顧客取材

• 設計した情報を元にした社内取材
• 顧客への取材
• 継続的な情報収集のための業務フローと体制構築

一次情報発信の重要性と日常業務での情報収集

AIに取り上げてもらうためには一次情報の発信が必要です。これはGoogleが提唱するE-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trustworthiness：信頼性）の概念とも合致しており、実際の顧客体験に基づく情報こそが、AIからも信頼される情報源となります。取材やアンケート・サーベイの実施なども一次情報として有効ですが、サイトエンジンでは真の一次情報は普段の営業活動の中でのお客様とのやり取りにあると考えます。つまり、商談やカスタマーサポート、Webサイトでの行動など、顧客接点となっているすべてのポイントで今まで以上に情報収集をきちんとすることが求められています。通常の業務フローで新規に情報が集まるような仕組みを作ることももちろん大切ですが、まずはいま日々生まれている情報を正しく収集、分析して発信につなげるところに取り組む必要があります。

お客様から意見をいただいたとしても、それがそもそも記録されない、素通りされて発信の材料にならないなら、せっかくの貴重な情報をまったく活かせていません。

4. コンテンツ設計・制作フェーズ（1-3ヶ月）

コンテンツ設計

• 収集した情報とニーズの紐付け
• コンテンツタイトルの決定
• AI検索に最適化された構造設計

コンテンツ制作

• 設計内容に基づく制作
• 必要に応じた追加取材
• 品質管理と改善

5. 効果測定・改善フェーズ（継続）

効果測定

• AIでの露出増加の算定
• KPIの設計と測定
• 推定インプレッション数やリファラートラフィック分析を含む月次レポート
• 定期的なレポート作成

ブランド認知度と情報源の測定

• 自社のブランドについて知っているか、どういうブランドなのかを定期的にヒアリング
• どういうメディアなどから自社について学習したかの情報源調査
• 新規顧客に対して自社のことをどうやって知ったかアンケートを取る仕組みの導入（ChatGPT、Geminiなどを選択肢として記載）

AI推奨状況の測定

• 「おすすめの[製品カテゴリ]を教えて」といったAIへの質問で、どのようなブランドが推奨されているかを定期的に測定
• 自社ブランドの推奨頻度と順位の変化を追跡

データ分析ツールでの測定

• GA4でAIからの流入を確認するためのレポートの作成
• AI経由の流入ユーザーの詳細分析

継続的改善

• 測定結果に基づく改善案の提案
• PDCAサイクルの回転
• 戦略の調整・最適化
• 継続的な戦略管理と改善

6. 仕組み化・マニュアル化フェーズ

データ取得・蓄積方法の見直し

• 顧客ニーズを継続的に収集する仕組みの構築
• 日々の業務での情報収集プロセスの確立
• マニュアル化による安定運用の実現

AIに拾ってもらえるような細かい情報発信をするためには、データの取得や蓄積の方法を変える必要があります。発信を前提としたときに、追加で蓄積するべきデータがないかを考えて設計するところにも関与するサービスです。たとえば多くの会社が商談の議事録を蓄積していますが、業種や企業規模、購入した製品、主な導入理由など付随した情報をセットで整理できていない場合、対象を絞り込んだ細かいコンテンツは作れません。そのため、SFAへの入力項目の見直し、入力を徹底するための業務フローの構築、AIエージェントの活用による一部の自動化など、オペレーションを見直す必要があります。

7. データ基盤構築フェーズ

データ基盤の構築

• お客様の既存データベース・ツールとの連携
• 蓄積データの可視化（BIツール等の導入支援）
• 継続的なデータ活用の体制構築

いきなりデータ基盤を構築しようとするのではなく、先に仕組み化・マニュアル化などをして、順調に運用されるかを確認してから検討することを推奨します。

8. テスト・検証フェーズ

AI検索最適化のテスト

• 継続的な改善と最適化
• 進化するAI検索に合わせた新しい最適化の仮説検証
• SEOテストも組み合わせた可視性向上の加速

ご料金

300万円（月間50万円×6ヶ月間）～　（税別）

• 現状分析レポート
• KPI設計と測定
• 月次レポート（インプレッション数・リファラートラフィック分析含む）
• 継続的な改善提案・技術サポート・戦略管理
• コンテンツ制作（記事、FAQ、製品説明など）
• クリエイティブ制作（インフォグラフィック、動画企画など）
• プレスリリース作成・配信
• 構造化データ実装
• データ基盤構築支援

※上記はコンサルティングプランの最低金額です。ご希望の作業内容やご予算にあわせてお見積りさせていただきます。

よくある質問

Q1: 効果が出るまでどのくらいかかりますか？
A: 初期効果は2～3ヶ月程度で実感いただけます。顧客からのよくある意見や質問などを分析してそこに取り組むことで、比較的早い段階で効果を実感いただける場合が多いです。

Q2: 従来のSEOと何が違いますか？
A: 実施することにあまり大きな違いはないのですが、SEOと比べるとより細分化されたニーズへの対応をします。１つ１つコンテンツを制作しているとカバーしきれない場合には、日々のオペレーションでコンテンツが自動的に積まれていくような仕組みを、AIが理解しやすい情報構造を踏まえて構築します。継続的な情報収集の仕組み化により長期的成長を実現します。

Q3: 技術的なサポートはどこまで対応しますか？
A: 情報設計からコンテンツ制作、効果測定のためのタグやツールの設計・設定、データ基盤構築まで包括的にサポートします。既存システムとの連携も含めて対応します。ただし、システム開発はサービスに含まれておりませんので、エンジニアやデザイナーの方々のリソースはご用意ください。

まずはお気軽にご相談ください

LLMOによる新しいマーケティング戦略について、お気軽にお問い合わせください。現在のAI検索での露出状況を無料で分析し、改善提案をいたします。