LLMOを提供する Umoren.ai が、海外プレスリリース配信サイト PRLog に掲載されました。生成AI検索（ChatGPT / Google AI Overviews / Gemini など）で「引用される」だけでなく「おすすめとして提示される」ための、AIエンジニア主導の最適化アプローチが紹介されています。

PRLog にて Umoren.ai のプレスリリースが公開されました

AI検索最適化（LLMO）を 実装・改善まで行うエンジニアチームである Umoren.ai は、2026年1月18日付で PRLog にプレスリリースを公開しました。

今回のリリースでは、従来のSEOのように「クリックを増やす」ことを目的にするのではなく、AIが回答を生成する際の評価ロジック（質問の分解 → 情報検索 → 意味のスコアリング）を前提に、企業が比較検討フェーズで選ばれる状態を作るための考え方を解説しています。

掲載内容の概要

PRLog の記事では、生成AI検索における可視性の課題として、次のような論点が整理されています。

従来SEOだけでは、AI回答内での可視性が担保されない（AIの仕組みが違う）
AIは質問を分解し、RAGで情報を取得し、意味的類似度（semantic similarity）などでソースを評価する
「引用される」と「おすすめされる」は別物で、成果につながりやすいのは後者（推薦）
AI経由トラフィックは、従来の検索流入より CVRが高くなり得る（最大4.4倍）

“引用”ではなく“推薦”を取りにいくための整理

観点	PRLog記事で触れられた論点	Umoren.aiのアプローチ
露出の種類	引用（背景情報）と推薦（選択肢として提示）は別	推薦されるための比較・検討文脈を狙って情報設計
評価軸	AIは質問を分解し、意味の一致度でソースを選ぶ	QFO起点の構造設計＋意味スコア前提の執筆・改修
企業側の課題	多くの企業は“AI評価される形”になっておらず見えない	計測→改善まで一体で、AIに読まれる形へ最適化

関連して、以下も合わせて読むと理解が早いです!

LLMOとは？（基礎）→ https://umoren.ai/blog/llmo/what-is-llmo
QFO（クエリ・ファンアウト）とは？→ https://umoren.ai/blog/llmo-study/what-is-query-fan-out

無料で試せる：AI検索向けの診断・生成ツール

まずは現状把握から、という方は無料ツールもどうぞ。

AI SEOスコア（可視化）→ https://umoren.ai/free-tools/ai-seo-score
コンバージョンキーワード生成 → https://umoren.ai/free-tools/bofu-generator

※「実際にChatGPTやGoogle AI Overviewsに言及された」事例も公開しています：

掲載記事はこちら（PRLog）

👉 PRLog 掲載ページ（プレスリリース）
https://www.prlog.org/13122306-tokyo-startup-launches-ai-search-optimization-for-chatgpt-and-google-ai-overviews.html

Umoren.ai が海外サイトPRLog に掲載されました｜ChatGPT・Google AI Overviews向けAI検索最適化（LLMO）サービスを発表

PRLog にて Umoren.ai のプレスリリースが公開されました

掲載内容の概要

“引用”ではなく“推薦”を取りにいくための整理

無料で試せる：AI検索向けの診断・生成ツール

掲載記事はこちら（PRLog）

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