LLMO対策は何から始める？対策の全体像と優先順位を6つの順番で解説

AI検索対策（LLMO・AIO・AISEO・GEO）を任されても、着手順に迷うことがあります。まずは、AI検索における検索ユーザーの質問（プロンプト）を選び、「どのように紹介されたいか」を決めましょう。この記事は、対策を始めると決めたWeb担当者・マーケティング担当者に向けた実務の手順です。

LLMO対策は、目的と対象の検索プロンプトの決定、現状記録、課題の優先順位付け、既存ページ改善、同条件での測定、次の改善判断の6ステップで進めます。この記事では、各段階で何を確認し、何を作れば次へ進めるのかを解説します。

関連する呼び方として、AIOはAI Optimization（AI最適化）、AISEOはAI検索への最適化、GEOはGenerative Engine Optimization（生成エンジン最適化）を指します。本記事では、これらを含むAI検索対策の進め方を扱います。

この記事で分かることは、対象の検索プロンプトの選び方、現状記録の9項目、課題の5分類、ページの改善方法、担当と期限の決め方、月次測定後の判断です。

技術の細部よりも、担当者が実務を進めるための手順を優先して説明します。

LLMO対策は何から始める？実行・改善までの全体像

初月はStep1〜4で改善の土台を作り、2か月目以降はStep5〜6を月1回回す進め方が目安です。各段階の成果物を決めておくと、他の業務で中断しても再開しやすくなります。

 

技術対応は、Step2の「確認」とStep4の「依頼」に分けます。現状を調べずに修正を始めると、対象の検索プロンプトと関係の薄い作業に工数を使いやすいためです。

SEOの順位だけではAI回答での扱いは分からない

SEO（検索エンジン最適化）で上位に表示されるページがあっても、AI回答で自社名が出るとは限りません。LLMOでは、検索順位に加えて、回答本文での説明、参照元URL、比較候補としての扱いを確認します。

一方で、検索エンジンが取得できる状態や、読者に分かりやすい文章構造など、両者の土台は重なります。Googleも、Google AI Overviews（AIによる概要）とGoogleのAIモード（AI Mode）には従来のSEOの基本が引き続き有効で、特別な追加要件はないと説明しています。

出典：Google Search Central「AI features and your website」

自社に対策が必要かを判断する段階なら、LLMOの定義と導入判断基準を確認してください。対策を始めると決めている場合は、Step1に進みましょう。

最初の点検は4つの観点で進める

実務では、社名を含まない検索プロンプトでの露出、構造化データの適合性、結論の位置、定期測定の4点を点検します。いずれも、後のステップで具体的に確認する項目です。

• 社名を含まない検索プロンプトで、自社と競合がどう紹介されるかを調べる。

• 記事、FAQ、製品ページに、内容に合わない構造化データがないか確認する。

• 見出しの階層を整え、各見出しの直下に結論を置く。

• 主要な検索プロンプト10〜20個程度を固定し、毎月の言及状況を記録する。

ただし、GoogleのAI機能への掲載に専用の構造化データは必要ありません。実装の扱いはStep4で確認します。

関連する手法を広く知りたい場合は、LLMO・AEO・GEO対策の実践手順ガイドも参考になります。AEOはAnswer Engine Optimization（回答エンジン最適化）の略です。

Step1 目的を絞り対策する顧客の質問を選ぶ

最初に決めるのは、AIの回答で自社にどうなってほしいかです。

目的を1つに絞ったうえで、対象の検索プロンプトを10〜20個選びます。

言及を増やすか推薦を得るか誤情報を正すか

目的は、次の3つから自社の課題に近いものを選びます。

• 言及を増やす：カテゴリについて聞かれたとき、候補として社名が出る状態を目指す。

• 推薦を得る：他社と比較されたとき、選択肢として勧められる状態を目指す。

• 誤情報を正す：料金や所在地など、事実と異なる説明をなくす。

初月は目的を広げすぎないようにします。Google検索では上位なのにAI回答に社名が出ない企業なら、「言及を増やす」を優先する進め方が考えられます。

非指名の質問を中心に4種類から選ぶ

対象にするのは、自社名を知らない顧客が使う「社名を含まない検索プロンプト」が中心です。勤怠管理システムを提供する企業なら、次のように検索プロンプトを分けると偏りを防げます。

 

指名確認は2〜3個に抑え、残りを社名を含まない検索プロンプトにあてます。社名を含む検索プロンプトだけを調べると、比較検討中の顧客に自社が見つかるかどうかを把握できません。

商談への近さと露出余地で優先順位を付ける

候補が多い場合は、「商談への近さ」と「現在の露出余地」をそれぞれ1〜3点で採点します。合計点の高い順に並べ、上位10〜20個を主要な検索プロンプトとして固定してください。

例えば、「おすすめ」「比較」を含む検索プロンプトは商談への近さを3点、競合だけが紹介されて自社が出ない検索プロンプトは露出余地を3点とします。測定期間中は、選んだ検索プロンプトの文言を変えません。

Step2 AI回答と参照元を記録して改善前の基準を作る

施策の前に、回答内容と自社・競合の扱いを記録します。この記録が、改善後と比較する基準線（ベースライン）になります。

確認するAIと入力条件をそろえる

本記事では、ChatGPT・Gemini・Perplexityの3つで確認する運用例を紹介します。Google検索からの流入が多い企業は、AI OverviewsとAIモードも別の対象として加えます。

AI OverviewsはGoogle検索に表示されるAIの要約、AIモードはGoogleの対話型の検索モードです。Geminiとは回答面が異なるため、結果を混ぜずに記録します。回答は履歴や地域などによっても変わるので、確認条件をそろえてください。

• ログアウト状態、または新規チャットで入力する。

• 検索プロンプトの文言はStep1のリストからそのまま貼り付ける。

• 確認日時、実行回、AIの種類とモデル・モード、ログイン状態、地域・言語、検索機能のオン・オフを記録する。

• 同じ検索プロンプトを3回入力し、回答のばらつきを確認する。

新規チャットとログアウト状態は同一条件ではありません。どちらの方法を使ったかも残し、翌月以降の比較でそろえてください。

記録シートには最低限9項目を残す

記録は「1つの検索プロンプト×1つのAI×1回の実行」を1行とし、次の9項目を残します。3回確認する場合は3行です。回答全文も保存し、各行から確認できるようにしておくと、後から判定を見直せます。参照元URLは、外部情報の修正先や掲載候補の検討にも使います。

 

技術面の異常を見つけたら開発担当へ渡す

担当者がコードを直す必要はありません。確認できる項目を点検し、対象ページと症状を添えて開発担当に依頼します。

 

検索用と学習用のクローラーは分けて扱います。OpenAIではOAI-SearchBotが検索用、GPTBotが学習用で、それぞれ独立して設定できます。PerplexityBotも検索用のクローラーです。robots.txtに加えて、サーバー側でアクセスを遮断していないかを開発担当に確認してください。

GoogleのAI機能で参照リンクとして表示されるには、Google検索にインデックスされ、スニペット表示の対象であることが必要です。なお、本文がページソースに見えないことだけで取得不能とは断定せず、URL検査などの結果と合わせて開発担当に確認します。 noindexは検索への登録を避ける指定、canonicalは重複ページの代表URLを示す指定です。XMLサイトマップはページ一覧を伝えるファイルで、送信すれば必ず登録されるわけではありません。

ページの状態を先に点検したい場合は、AI SEO診断・LLMO診断も利用できます。URLを入力してブラウザ上で実行する無料ツールです。診断スコアと、実際のAI回答での言及・引用は分けて確認してください。

Step3 課題を5つに分けて施策の優先順位を決める

記録が集まったら、すぐに記事を増やすのではなく、何が妨げになっているかを分類します。同じ原因の問題をまとめると、修正の重複を減らせます。

記録に表れた症状から課題を分類する

課題は、取得、正確性、回答ページの不足、構造、外部評価の5タイプに分けます。下表は原因を調べる入口であり、症状だけで原因を断定するものではありません。

 

例えば、自社URLが参照元に出ない場合は、取得の問題だけでなく、検索プロンプトに答えるページが足りない可能性もあります。

robots.txtやページ内容を確認してから、対応を決めましょう。

取得と正確性を先に整える

着手順の基本は、①取得→②正確性→④構造→③回答ページの不足→⑤外部評価です。クローラーを拒否したまま文章を改善しても、新しい内容が参照されにくいためです。

同じ課題タイプの中では、Step1で優先度を高くした検索プロンプトに関わる施策から進めます。1ページ・半日程度で済む修正なら、影響が小さくても先に完了させると、初月の成果物を作りやすくなります。

自社の掲載状況だけでなく競合との差を見る

umoren.aiの公式サイトは、「自社名が出ない」「誤って紹介される」「競合だけが推薦される」を課題として挙げています。自社名が出ない場合は、SEO順位とは別に言及を記録し、カテゴリ探索の検索プロンプトを調査対象に含めます。

競合ばかりが推薦される場合は、比較サイトなどの参照元URLと自社の掲載状況を確認します。誤った紹介がある場合は、露出を増やす前に、料金・所在地・サービス名を公式情報と照合してください。

観測結果から施策へつなげるときは、「表示されているか」「競合とどこが違うか」「推薦されない理由として何を確かめるか」の順で読むと整理しやすくなります。

Step4 公式情報・既存ページ・FAQを改善する

新しい記事を作る前に、公式情報と既存ページを点検します。対象の検索プロンプトに関わるページに絞ると、少ない工数で変更内容と結果を追いやすくなります。

会社概要や料金などの表記を統一する

最初にそろえるのは、会社概要、サービス名、料金、対応地域、実績の5つです。自社サイト、SNS、プレスリリース、外部の企業データベースで、古い情報や表記ゆれがないか確認します。

例えば、「〇〇クラウド」と「〇〇Cloud」が混在すると、別のサービスとして扱われる可能性があります。自社側の表記を確定し、外部情報にも修正が必要かを点検してください。

見出しの直下に答えを置く

既存ページは、見出しの最初の1文で結論を述べる形に整えます。料金を知りたい読者が、沿革を読まなければ金額にたどり着けない構成は見直しましょう。

 

1回の改善対象は、優先度の高い検索プロンプトに関わる3〜5ページが目安です。変更範囲を絞ると、翌月の測定でどのページを見直したか追いやすくなります。

FAQは1問ごとに答えを完結させる

FAQ（よくある質問）は、Step1で選んだ検索プロンプトを設問にし、回答の1文目で結論を伝えます。1問に複数の論点を詰め込まず、必要な理由や条件を後から補います。

例えば「〇〇は何人規模の会社に向いていますか？」には、「〇〇は、従業員10〜300人の企業に向いています。」と答え、その理由を1〜2文で続けます。これは書き方の例です。対象規模などの数値は、自社で確認できる情報に置き換えてください。

構造化データはページの内容に合うものを依頼する

構造化データは、ページの内容と実装目的に合う型を選びます。下表の3種類は依頼内容の例です。一律に追加するのではなく、必要なページと記述する情報を開発担当と確認してください。

 

Google検索のFAQリッチリザルトは表示を終了しています。FAQ本文を読者に分かりやすく整える作業と、FAQPageを実装する判断は分けてください。

Googleは、AI機能向けの特別なスキーマを求めていません。構造化データを使う場合は画面に表示する内容と一致させ、実装だけで引用や推薦が増えると判断しないようにします。

Googleのリッチリザルトテストは、Googleが対応するリッチリザルトの検証に使います。Schema Markup Validatorは、Schema.orgに基づく構造化データの構文などを検証するツールです。WebPageなども含めて目的に合う方を使い、画面の本文との一致は別途確認します。

作業ごとに担当者と期限と完了条件を決める

「修正を依頼した」で止めず、どの状態になれば完了かを決めます。次の例をもとに、社内の開発体制に合わせて期限を調整してください。

 

Step5 同じ条件で測定しAIでの露出と事業成果を分けて確認する

改善後は、Step2と同じ検索プロンプト・同じ条件で月1回測定します。AI回答での扱いと、問い合わせなどの事業成果は、分けて記録したうえで並べて見ます。

引用率と言及率と推薦率を混同しない

自社ページが引用されること、社名が言及されること、自社が推薦されることは、それぞれ別の結果です。参照元に自社の記事があっても、回答本文では競合が勧められている場合があります。

 

本記事の集計例では、「1つの検索プロンプト×1つのAI」を1組とし、各指標で3回中2回以上該当した組を「あり」と数えます。割合を％で表示する場合は、表の計算結果に100を掛けます。これは運用例であり、業界共通の定義ではありません。

20個の検索プロンプトを3つのAIで3回ずつ確認すると、保存する回答は20×3×3＝180件です。集計対象は20×3＝60組となり、そのうち12組が「言及あり」なら、言及率は12÷60×100＝20％です。3AIを合算した値に加え、AI別の値も確認してください。

3回中1回だけ言及された組も、元の回答は残します。引用・言及・推薦はそれぞれ独立して判定し、確認できなかった実行は「なし」にせず欠測として残してください。3回そろった組だけを集計し、欠測数を併記します。対象の組数が変わった月は、単純な前月比較を避けます。

質問文と判定ルールを固定する

毎月そろえるのは、検索プロンプト、AIとモデル・モード、確認方法、判定ルールです。本記事の運用例では、引用・言及・推薦をそれぞれ「3回中2回以上」で判定します。途中で基準を変えた場合は、変更前後の数値を同じ系列として比較しないでください。

測定はできるだけ毎月同じ週に行い、モデル更新などがあれば「AIとモード」欄に記録します。主要な検索プロンプトを入れ替える場合は、旧・新を1か月重ねて測ると、継続分と追加分を分けて確認できます。

GA4の流入と問い合わせの自己申告を合わせて見る

GA4（Google Analytics 4）では、AIのドメインを参照元とするセッションと、CV（コンバージョン：問い合わせなどの成果）を月次で確認します。GA4上では対象の行動をキーイベントとして設定し、集計します。参照元の候補はchatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com、copilot.microsoft.comです。

探索レポートで参照元の条件を保存しておくと、毎月同じ条件で集計できます。ただし、参照元が記録されない訪問もあるため、これだけでAI検索の貢献全体は把握できません。

GA4の標準的な参照元集計だけでは、AI OverviewsやAIモード経由の訪問を通常のGoogle自然検索と切り分けにくい点に注意します。AI回答を見た後の社名検索や、リンクを経由しない訪問は、指名検索やDirect（参照元なし）に含まれることがあります。補助的に、次の3点を確認します。

• Google Search Consoleでの指名検索の表示回数。

• 問い合わせフォームの「何で知りましたか」に「生成AI（ChatGPTなど）」を設けた回答結果。

• 商談時に、AIを使って調べたかを聞き取った件数。

指名検索やDirectの増加を、そのままAI検索の成果と断定しないようにします。AI経由と確認できたデータと、補助的な変化を分けて報告してください。

Step6 測定結果から次月の改善を決める

測定の目的は、数値を報告するだけでなく、次に続ける施策、直す施策、やめる施策を決めることです。1回の上下で判断せず、2〜3か月の推移を見ます。

結果のパターンから確認先を絞る

下表の原因は、記録から立てる仮説です。参照元URLやページ内容と照合しながら、次の改善を選んでください。

 

改善したページに関わる検索プロンプトで、言及率・推薦率が2〜3か月続けて横ばいなら、Step3の課題分類に戻ります。構造の問題と判断して書き換えたのに変化がなければ、外部評価の不足など、別の可能性を参照元URLから確かめます。

初めての担当者が避けたい4つの失敗

記事を量産するだけでは、対象の検索プロンプトへの答えが増えるとは限りません。まず既存ページで、必要な情報と結論の位置を点検します。

1つのAIだけで判断すると、情報源や回答傾向の違いを見落とします。本記事の手順では、主要3AIで記録を残してください。

一度直して放置すると、料金改定や新サービスが反映されなくなります。月次測定と公式情報の更新をセットで運用しましょう。

「AIへの表示を保証する」という提案にも注意が必要です。回答は各社のシステムが決めるため、表示は保証できません。外部に依頼する場合は、レポートの頻度、測定する検索プロンプトと指標、契約期間、解約条件を確認します。

後回しにした場合の影響は、AI検索対策を怠るリスクと4つの対応ステップで整理しています。

初月の進め方と実務チェックリスト

初月は4週間でStep1〜4の土台を作り、2か月目の1週目に最初の測定を行います。週ごとに成果物を決めておくと、進捗を共有しやすくなります。

本稿では、着手前、初月の終わり、毎月の3つのタイミングで、次の項目を確認してください。

着手前に確認する5項目

• 対策の目的を1つに決めたか。

• 対象の検索プロンプトを10〜20個選び、社名を含まない検索プロンプトを中心にしたか。

• 確認するAIと確認条件を決めたか。

• 開発担当、広報担当に協力を依頼したか。

• GA4とGoogle Search Consoleの閲覧権限があるか。

初月の終わりに確認する4項目

• 全検索プロンプト×主要3AI×3回の記録がそろっているか。

• robots.txtとインデックスの異常を確認し、必要な依頼を出したか。

• 課題を5タイプに分け、タスクに担当、期限、完了条件を書いたか。

• 既存ページ3〜5本を、結論から読める構成に直したか。

毎月確認する4項目

• 同じ検索プロンプト、同じ条件で測定したか。

• 引用率、言及率、推薦率を別々に記録したか。

• GA4のAI経由セッションと補助指標を記録したか。

• 結果をもとに次月の改善タスクを決めたか。

初めてのLLMO対策でよくある9つの質問

着手や社内説明で迷いやすい点をまとめます。運用の細部は、自社の体制と上で決めた測定ルールに合わせてください。

LLMとLLMOの違いは何ですか

大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストなどから学習し、文章の理解や生成を行うAIのモデルです。ChatGPTやGeminiの基盤となる技術の一つで、LLMOはその回答で自社情報が正しく使われるよう整える取り組みを指します。

LLMOという言葉は海外でも通じますか

海外では、同様の取り組みをGEOやAEOと呼ぶ例もあります。資料を調べる際は、LLMOだけでなく、これらの語も検索に使うと情報を集めやすくなります。

LLMOの効果がGA4で見えにくいのはなぜですか

GA4の標準的な参照元集計では、AI OverviewsやAIモード由来の訪問を通常の自然検索と切り分けにくく、AI回答を見た後の社名検索や直接訪問もAI経由として記録されないことがあるためです。AIドメインからの流入に加えて、指名検索や問い合わせフォームの回答も確認します。

SEOとLLMOは同時に進めても問題ありませんか

同時に進められます。インデックスの整備や結論から書く構成などの共通部分を活かし、SEOの改善計画にLLMOの対象の検索プロンプトを加える進め方が考えられます。詳しくはSEOとLLMOの違いと着手時期を参照してください。

構造化データがないサイトでも始められますか

始められます。検索プロンプトの選定、現状記録、既存ページの書き換えを先に進めてください。構造化データは、Step4の表を参考に、ページの内容と実装目的に合う場合に検討します。

AI検索での言及はどのくらいの頻度で確認しますか

本記事で紹介する運用の目安は月1回です。ChatGPT・Gemini・Perplexityで、固定した検索プロンプトへの回答を継続して記録します。料金改定などで重要な情報を更新したときは、月次測定とは別に誤情報が残っていないかも確認します。

社内稟議では何を指標にすればよいですか

言及率・推薦率などのAI上の指標と、問い合わせ数などの事業指標を分けます。「主要な検索プロンプト20個を3か月間、月次測定し、AI経由の問い合わせ数と並べて報告する」のように、測定方法まで書くと検討しやすくなります。

外部に依頼すると費用はどれくらいかかりますか

umoren.aiの具体的な料金は要相談のため、対象範囲や制作量などを確認して見積もりを依頼してください。費用検討の前に現状を確認できる無料レポートは、次の節で案内します。

どのような規模や業種の企業が外部支援を使っていますか

umoren.aiの公式Q&Aでは、導入企業としてサイバー・バズ、KINUJO、Peach Aviation、RENATUS ROBOTICSが紹介されています。また、エコプロコート株式会社の公開事例では、AI検索経由の問い合わせなどの獲得効率改善を目的とした取り組みが紹介されています。自社と近い業種だけでなく、課題や支援範囲が近い事例を確認すると、依頼する内容を検討しやすくなります。出典：umoren.aiの公式Q&A、エコプロコート株式会社の導入事例

自社で進める範囲と外部支援を使う範囲を決める

対象の検索プロンプトを絞り、月1回の記録と改善を続けられる企業は、まず本記事の手順で自走する方法があります。一方、分析担当がおらず、競合との差や改善の優先順位を特定できない場合は、外部支援を検討する段階です。

Queue株式会社が提供するAI検索対策サービス「umoren.ai」は、ChatGPT、Gemini、AI Overviews、AIモードなどでの表示・引用状況や競合との差を分析し、改善運用を支援します。LLMエンジニアチームが、RAG（検索拡張生成：検索した情報を回答生成に活用する仕組み）やEmbedding（文章の意味を数値で表す技術）を踏まえて情報構造を設計します。

公式サイトには、導入企業数100社以上、AI引用改善率は平均+460%、顧客満足度98%と掲載されています。これらは同社の公表値であり、測定対象・集計期間・算出方法は、支援を検討する際に確認してください。

一方、「約4.4倍」は、Semrushが2025年に発表した調査における、AI検索経由と従来の自然検索経由のCVR（コンバージョン率）の比較です。

自社の現状を確認したい場合は、無料のAI検索の現状分析レポート（LLM認識分析）を利用できます。Excel形式で、申し込みから24時間以内にメールで届くと案内されています。サービスの内容はumoren.ai公式サイトで確認してください。

最初は質問の選定と現状記録から始める

LLMO対策は、対象の検索プロンプトを決め、記録と改善を同じ条件で繰り返すことで、次の判断に使える情報が蓄積します。初月は対象の検索プロンプト10〜20個を選び、主要3AIで現状を記録し、優先度の高い既存ページ3〜5本を改善するところまでを目指しましょう。

大切なのは、作業数を増やすことより、何を確認して、どこを直し、次に何を測るかをつなげることです。関連テーマを続けて学ぶ場合は、LLMO研究ハブの関連記事も活用できます。