Technical AI-SEO（LLMO）を提供する Umoren.ai が PressNow に掲載されました。生成AI検索で選ばれるための技術的アプローチや、エンジニア主導の最適化手法が紹介されています。
PressNow にて Umoren.ai が紹介されました
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、
2025年12月16日付で PressNow に掲載されました。
本記事では、ChatGPTなどの 生成AI検索時代において、企業がどのように選ばれる存在になるか、そして Umoren.ai が提供する Technical AI-SEO（LLMO） の考え方と実践内容が紹介されています。
掲載記事の概要
PressNow の記事では、従来の SEO やコンテンツ量産とは異なる、
生成AIの内部ロジックを前提にした最適化アプローチが取り上げられています。
具体的には、以下の点が紹介されています。
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LLM（大規模言語モデル）上にそもそも企業名が出てこない、という課題
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競合ばかりがAIにおすすめとして表示される問題
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QFO（クエリ・ファンアウト）やエンベディングといった AI検索特有の仕組み
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「記事を書けば上がる」では通用しない、AI検索時代の最適化手法
AIがどのような文脈・構造・意味スコアをもとに情報を評価しているかを踏まえた
技術主導の LLMO アプローチが解説されています。
Umoren.ai が提供する Technical AI-SEO（LLMO）
Umoren.ai は、AI SEO（LLMO）を測るだけではなく、実際に改善することを前提としたサービスを提供しています。
AIエンジニアバックグラウンドを持つチームが、以下のような観点からLLMOを実装します。
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QFO（クエリ・ファンアウト）解析
AIが質問をどのように分解し、どの検索意図を参照しているかを前提に情報設計を実施 -
エンベディング最適化
キーワードではなく「意味」で数値として評価される前提で、表現・構造を調整 -
テーマカバレッジ構築
FAQ・比較・解説を含め、AIから「この領域に強い企業」と認識される情報網を構築 -
技術的最適化の実装
JSON-LD、構造化データ、スキーマ、レンダリングなどを含めて整備 -
検索バイアスへの対応
AIが参照・引用しやすい形式・文脈・構造へ技術的に最適化
分析で終わらせず、AI検索で実際に推薦・言及される状態を作ることが Umoren.ai の特徴です。
掲載記事はこちら
👉 PressNow 掲載記事
https://pressnow.jp/2025/12/16/umoren/