LLMO対策とは？AI推薦率77%の成功事例とやり方

「LLMO対策」という言葉を、よく耳にするようになりました。ただ、何をすればいいのかまで分かっている人は、まだ多くありません。

結論から言えば、LLMO対策とは、ChatGPTやGoogleのAIに質問した人に、自社を推薦してもらうための取り組みです。GEOやAIOと呼ばれることもありますが、呼び名が違っても、やることは同じです。AIが推薦の根拠にできる事実を、自社の手で示すことに尽きます。

私は約10年、93社の集客を支援し、いまはAIに選ばれる状態づくりまでを手がけています。支援した東京都足立区の接骨院は、AIに症状ごとに院を探す質問をした188件のうち145件で、1番目に推薦されるようになりました。そして同じ時期に、月の新規予約は25件から64件へと、約2.6倍に増えています。

今回は、LLMO・GEO・AIOの違いを言葉の成り立ちから整理したうえで、AIが会社を選ぶ仕組みと、設計と実践の両面から、今日から取り組むべきことを、基準と例文つきでお伝えします。

それでは、見ていきましょう。

LLMO対策とは

まずは、LLMO対策とは何か、なぜいま必要なのかを整理します。

LLMOとは、AIの回答の中で自社が選ばれるための最適化

LLMOとは、Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。ChatGPT、Gemini、Claude、GoogleのAIによる概要など、大規模言語モデルを使ったAIの回答の中で、自社が紹介され、推薦されるように整えることを指します。

SEOとLLMOの違い。SEOは検索結果に並ぶ10件の中から選ばれ、お客さんが1つずつ開いて比べる。LLMOはAIの答えの中で理由つきで推薦され、AIが比べて理由とともに挙げる — 検索結果の10件から、AIの答えの数社へ

検索で上位に出ることを目指すのがSEOだとすれば、LLMOは、AIの答えの中で名前を挙げてもらうことを目指します。検索結果の10件から選ばれる時代から、AIが挙げる数社の中に入る時代への変化に対応するための取り組みです。

LLMO・GEO・AIOの違いは、生まれ方と主に見ているAI

LLMO・GEO・AIOは、呼び名が違うだけで、目指すものもやることもほとんど同じです。違いは、言葉の生まれ方と、主にどのAIを見ているかにあります。

LLMO・GEO・AIOの違い。GEOは学術論文が名付け親で生成AIの検索全般を見ており英語圏の標準。LLMOは日本で広まった呼び名でChatGPTなどのLLMを見ており日本で最も検索される。AIOは意味が2つあり主にGoogleのAIを見ていてAI Overviews対策とも呼ばれる — 呼び名は違っても、やることは同じ

言葉	生まれ方	主に見ているAI
GEO（Generative Engine Optimization）	2023年11月に公開された学術論文で名付けられた（Aggarwal ほか）	ChatGPT、Perplexity、GoogleのAIなど、生成AIの検索全般
LLMO（Large Language Model Optimization）	日本で広まった呼び名。英語圏では一般的でなく、和製英語に近い	ChatGPT、Gemini、Claudeなどの大規模言語モデル
AIO	「AI Optimization」と「AI Overviews（AIによる概要）への対策」の2つの意味で使われる	主にGoogleのAI（AIによる概要、AIモード）

GEOは、研究者が名付けた言葉で、効果を実験で確かめた唯一の根拠を持っています。LLMOは、日本でいちばん多く検索される呼び名です。AIOは、特にGoogleのAIを意識した呼び名です。どの言葉で呼んでも、AIに選ばれる根拠を事実で示すという中身は変わりません。GoogleのAI（AIによる概要・AIモード）に特化した対策は、AIO対策とはで詳しく解説しています。生成AIに選ばれる方法を実験で確かめた研究はGEO対策とは、AI検索の基本から知りたい方はAI検索対策とはで解説しています。

LLMO対策が必要になった理由｜AIを使う人は2年で6倍以上、企業では86.4%に

LLMO対策が必要になったのは、AIで調べてから選ぶ人が、急に増えたからです。

日本の生成AIの利用の広がり。生成AIを使ったことがある個人は、2023年度調査9.1%、2024年度調査26.7%、2025年度調査58.8%。業務で生成AIを使っている企業は、2024年度調査55.2%、2025年度調査86.4% — 個人は2年で6倍以上、企業では9割近くが業務で使っている

日本で生成AIを使ったことがある個人は、2023年度の調査では9.1%でした。それが2024年度には26.7%、2025年度には58.8%と、2年で6倍以上に増えています。業務で生成AIを使っている企業も、2024年度の55.2%から2025年度には86.4%に増えました（総務省「情報通信白書」）。

個人のお客さんだけでなく、取引先を探す企業の担当者も、AIで調べることが当たり前になっています。さらに、GoogleのAIによる概要が表示された検索では、検索結果のリンクがクリックされる割合が、表示されない検索のほぼ半分になるという調査もあります（Pew Research Center、2025年）。

お客さんは、AIの答えを読んだ時点で、比べる相手をある程度決めてしまいます。AIの答えに名前がなければ、比べられる候補にすら入れません。

AIが会社を選ぶ仕組み

LLMO対策を正しく進めるには、AIがどうやって会社を選んでいるのかを知っておく必要があります。

AIは「調べて」「読み比べて」「まとめる」

AIは、質問を受けると、関連する検索をいくつも行い、見つけたページを読み比べて、答えをまとめます。

AIが回答を作り、会社を推薦するまでの流れ。質問を受ける、関連する検索をいくつも行う、ホームページ・口コミ・実績の事実を読み比べる、理由をつけて会社を挙げる — 推薦の根拠になるのは、読み比べた中で確かめられた事実

クエリ・ファンアウトの仕組み。1つの質問から、関連する検索を裏でいくつも行い、その結果を読み比べて答えをまとめる — 1つの質問の裏で、いくつもの検索が行われている

GoogleのAIによる概要やAIモードは、「クエリ・ファンアウト」という仕組みで、1つの質問から関連する検索を複数行い、答えを組み立てています（Google 検索セントラル）。ChatGPTなどの検索機能も、同じようにウェブを調べてから答えます。つまり、AIに選ばれるには、まずAIが調べたときに見つかり、読まれるページがなければなりません。

引用されることと、推薦されることは違う

LLMO対策で目指すべきは、AIに引用されることではなく、推薦されることです。

Googleの検索画面で見る、引用と推薦の違い。AIによる概要の本文で「A工務店がおすすめです。創業20年で、地域での施工実績が1,200件あります」と理由つきで名前が挙がるのが推薦。右側に参照元のページが小さく並ぶのが引用 — 成果につながるのは、本文の中での推薦

引用とは、AIの答えの参照元として、ページのリンクが小さく表示されることです。一方、推薦とは、答えの本文の中で「〇〇がおすすめです。理由は…」と、理由をつけて名前が挙げられることです。お客さんが行動するのは、推薦されたときです。

AIが推薦の根拠にするのは、検証可能な事実

AIが会社を推薦するとき、根拠にするのは、検証可能な客観的事実です。

AIが推薦の根拠にしやすい情報の4象限。検証可能な事実で他社にない情報（例：創業20年・施工1,200件、自社で集計した顧客満足度）が最も推薦されやすい。検証不可能でどこにでもある情報（例：地域No.1、丁寧な対応）は根拠になりにくい — 検証可能で、他社にない事実ほど、推薦の根拠になる

「地域No.1」「確かな品質」といった言葉は、AIには検証しようがありません。反対に、「創業20年」「年間1,200件の施工」「平日20時まで対応」といった事実は、そのまま推薦の理由になります。GEOの論文でも、文章に統計や引用を加えると、生成AIの回答の中での見え方が大きく改善することが確かめられています（Aggarwal ほか、2023年）。

LLMO対策の設計編｜すべての前提になるマーケティングの設計

LLMO対策でやるべきことは、大きく分けて、設計と実践の2つです。まずは、すべての前提になる設計から見ていきます。

設計ができていなければ、LLMO対策はできない

LLMO対策で最も重要なのは、マーケティングの設計です。これができていなければ、どんなテクニックを使っても意味はありません。

どの質問で、誰に、何を理由に選ばれたいのか。これが決まっていなければ、どんな事実を書けばいいのか、どんな一次情報を出せばいいのかも決まりません。設計のないままテクニックに手をつけても、AIに選ばれる理由は生まれないのです。設計は、次の5つの順番で進めます。

LLMO対策の設計の5ステップ。1 3C分析（市場・競合・自社）、2 STP（誰に、どの立ち位置で）、3 バリュープロポジション（自社だけの価値）、4 プロンプトリサーチ（狙う質問文を決める）、5 プロンプトマッピング（作るページを決める） — 設計は、この5つの順番で進める

3C分析｜市場・競合・自社を見る

最初に、市場（顧客）、競合、自社の3つを見ます。AIは、質問した人にとって最もふさわしい会社を、競合と比べたうえで挙げるからです。

3C分析で見ること。顧客（市場）は、何に困っているか・何を基準に選ぶか・AIに何と聞くか。競合は、何を強みにしているか・AIにどう紹介されているか・何が弱いか。自社は、実績と数字・得意なこと・選ばれてきた理由 — 市場・競合・自社の3つを、同じ深さで見る

市場では、お客さんが何に困り、何を基準に選んでいるのかを調べます。競合では、同じお客さんを狙う会社が、何を強みとして打ち出していて、AIにどう紹介されているのかを調べます。自社では、これまでの実績、得意なこと、お客さんに選ばれてきた理由を棚卸しします。

STP｜市場を分け、狙う相手を決め、立ち位置を決める

3つを見たら、STPで、誰に、どんな立ち位置で選ばれるかを決めます。

LLMO対策の前提になるマーケティングの設計（STP）。セグメンテーションで市場を分け、ターゲティングで狙う相手と質問を決め、ポジショニングで競合と比べた強みを決める — 市場・競合・自社の3つの視点で、選ばれる理由を決める

セグメンテーションで市場を分け、ターゲティングで狙う相手を決め、ポジショニングで競合と比べたときの立ち位置を決めます。たとえば工務店なら、「〇〇市で、共働き世帯が注文住宅を探す市場」を選び、そこで「平日20時まで相談できる、施工1,200件の工務店」という立ち位置で選ばれる、と決めます。

バリュープロポジション｜自社だけが出せる価値を言葉にする

立ち位置が決まったら、バリュープロポジションを言葉にします。バリュープロポジションとは、顧客が求めていて、自社は出せて、競合は出せない価値のことです。

3C分析とバリュープロポジション。顧客（市場）が求めていること、自社が出せる価値、競合が出せる価値の3つの円が重なり、顧客が求めていて自社は出せて競合は出せない部分がバリュープロポジション — バリュープロポジションが、AIに推薦される理由になる

AIが推薦の理由として書くのは、まさにこの部分です。「共働き世帯でも平日の夜に相談でき、地域で1,200件の施工実績がある」。こうした、顧客にとって意味があり、競合にはない価値が、推薦の一文になります。バリュープロポジションが言葉になっていなければ、AIもあなたの会社を挙げる理由を書けません。

プロンプトリサーチ｜狙うべき質問文を決める

最後に、狙うべき質問文を決めます。検索の時代に、狙うキーワードを選んでいたのと同じように、AIの時代には、狙う質問文（プロンプト）を選びます。

海外では、この作業は「プロンプトリサーチ（prompt research）」と呼ばれ、キーワード調査の延長として広まっています（Search Engine Land）。

LLMO対策で狙うべきなのは、すでに依頼先や購入先を探している人の質問です。「〇〇とは」「〇〇の選び方」といった質問には、AIは一般論で答えるので、会社の名前はほとんど挙がりません。会社が推薦されるのは、「〇〇でおすすめの会社は？」「〇〇に強い会社はどこ？」と、依頼先そのものを探す質問をしたときです。マーケティングのファネルでいえば、いちばん下の顕在層です。

狙うべき質問文はファネルのいちばん下。知識を得たい（注文住宅とは？）、悩みに気づく、選び方を調べる段階の質問では会社名はほとんど挙がらない。候補を探す（〇〇市で共働き世帯におすすめの工務店は？）、比べて決める（〇〇市で施工実績が多い工務店はどこ？）段階の質問で会社が推薦される — 会社が推薦されるのは、顕在層の質問だけ

知識を得たいだけの人や、まだ悩みに気づいたばかりの人に向けて質問文を設定しても、意味はありません。その段階の質問には、AIは会社の名前を挙げずに答えるので、どれほど対策しても推薦にはつながらないからです。LLMO対策の時間とお金は、依頼先を探している人の質問に集中させてください。

そのうえで、質問を細かく分けていきます。地域、対象、条件、強みを掛け合わせるほど、質問は具体的になり、バリュープロポジションが生きる質問が見つかります。

分ける軸	質問文の例（工務店の場合）
地域	〇〇市でおすすめの工務店は？
地域×対象	〇〇市で、共働き世帯におすすめの工務店は？
地域×条件	〇〇市で、平日の夜に相談できる工務店は？
地域×強み	〇〇市で、施工実績が多い工務店はどこ？
地域×対象×強み	〇〇市で、子育て世帯の注文住宅に強い工務店はどこ？

基準は、顕在層の質問文を20〜30書き出し、その中から、自社のバリュープロポジションが最も生きる10前後を選ぶことです。支援した接骨院でも、「都内で最もスポーツ障害に強い接骨院は？」のように、地域と強みを掛け合わせた質問で、1番目に推薦されています。

プロンプトマッピング｜質問文に答えるページを決める

狙う質問文が決まったら、それぞれの質問に、どのページで答えるかを決めます。この作業を、プロンプトマッピングと呼びます。質問に答えるページがなければ、AIはあなたの会社を推薦する根拠を見つけられないからです。

似た質問はまとめ、1つのまとまりに1つのページを割り当てます。すでにあるページで答えられるなら、そのページに足りない事実を書き足します。答えるページがなければ、新しく作ります。

狙う質問文のまとまり	答えるページ	そのページに書く事実
〇〇市で、共働き世帯におすすめの工務店は？／平日の夜に相談できる工務店は？	共働き世帯の家づくりのページ（新しく作る）	平日20時までの相談体制、共働き世帯の施工件数、打ち合わせの回数と時間
〇〇市で、施工実績が多い工務店はどこ？	施工事例の一覧ページ（今あるページに書き足す）	地域ごとの施工件数、年ごとの件数、代表的な事例と数字
〇〇市で、子育て世帯の注文住宅に強い工務店はどこ？	子育て世帯向けの間取りのページ（新しく作る）	子育て世帯の施工件数、よくある要望と対応した事例

ここまでの設計で、作るべきページと、そこに書くべき事実が決まります。実践編では、そのページをどう作り、どうAIに届けるかをお伝えします。

LLMO対策の実践編｜やるべき5つのこと

設計で決めたページを作り、AIに届けるために、実践編でやるべきことは以下の5つです。

選ばれる根拠を、検証可能な事実で示す
一次情報を出す
AIのクローラーが読める状態にする
サイテーション（評判）を増やす
SEOの基本を固める

それでは、1つずつ見ていきましょう。

1　選ばれる根拠を、検証可能な事実で示す

設計で決めた選ばれる理由を、誰が読んでも同じように受け取れる数字と事実で書いてください。AIが推薦の理由として使えるのは、検証可能な事実だけだからです。

基準は、会社概要とサービスのページに、少なくとも次の5つを入れることです。創業からの年数、実績の件数、対応している地域と時間、料金の目安、担当者の資格や経歴。

〇〇市で創業〇年の〇〇です。これまでに延べ〇〇件の〇〇を手がけてきました。〇〇市・〇〇市に対応し、平日は〇時まで受け付けています。料金の目安は〇〇円からで、担当者は〇〇の資格を持ち、〇年の経験があります。

例文。〇〇を自社の事実に置き換えてください

2　一次情報を出す

ほかのどこにも書かれていない、自社だけの情報を出してください。どこにでもある一般論は、AIがほかのページから集められるので、あなたの会社を挙げる理由になりません。

一次情報とは、自社が実際に経験し、見聞きし、集計した情報のことです。たとえば、次のようなものです。

実際の事例と数字：「築30年の住宅を、3か月で断熱改修。冬の光熱費が月1.2万円下がった」
自社で集計したデータ：「昨年受けた相談480件のうち、最も多かったのは〇〇（32%）」
お客さんから実際に受けた質問と、その答え：「見積もりのあとに追加費用はかかりますか？」への、自社の実際の対応
現場で分かった失敗と工夫：「〇〇の工程で起きやすい失敗と、自社での防ぎ方」
担当者の経験と考え：「〇年この仕事をしてきて、お客さんにまず確かめること」

基準は、サービスごとに少なくとも1つ、数字の入った事例を載せることです。一般論は、AIがほかのページから集められます。あなたの会社にしか書けない情報が、あなたの会社を挙げる理由になります。

3　AIのクローラーが読める状態にする

AIが自社のページを読みに来られる状態にしておいてください。AIが読めないページは、どれほど中身が良くても、推薦の候補に入らないからです。

AIの会社は、ページを読みに来るプログラム（クローラー）を動かしています。たとえばChatGPTの検索は「OAI-SearchBot」というクローラーを使っていて、OpenAIは、ChatGPTの答えにページの内容を載せるには、このクローラーをブロックしないように案内しています（OpenAI ヘルプセンター）。

AIのクローラーが読める状態にするために、やるべきことは次の5つです。

robots.txtで、AI検索のクローラーを許可する：Googlebot（Google）、OAI-SearchBot（ChatGPTの検索）、Claude-SearchBot（Claudeの検索）、PerplexityBot（Perplexity）、Bingbot（Microsoft Copilotなど）をブロックしない
サーバーやCDNのセキュリティ設定で、AIのボットをまとめて止めない：制作会社やサーバーの初期設定で、AIのボットが一括でブロックされていることがあります
大事な情報は、ページの本文にテキストで書く：料金、実績、営業時間、対応地域を、画像の中の文字やPDFだけに載せない
XMLサイトマップを作り、Google Search Consoleに登録する：新しいページや更新したページを、早く見つけてもらうため
ページがGoogleに登録（インデックス）されているかを確かめ、登録されていないページを直す

robots.txtには、たとえば次のように書きます。学習用のクローラー（GPTBotなど）を止めたい場合でも、検索用のクローラーは止めないようにしてください。

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: *
Allow: /

Sitemap: https://example.com/sitemap.xml

4　サイテーション（評判）を増やす

自社サイトの外でも、会社の名前が語られる機会を増やしてください。AIは、自社の発信だけでなく、第三者がどう語っているかも読んでいるからです。

このように、ほかのサイトやSNS、ニュースなどで、会社の名前や住所、サービスが言及されることを「サイテーション」と呼びます。リンクが張られていなくても、名前が語られること自体が、その会社が実在し、評価されていることの裏づけになります。

Googleの口コミ、業界の媒体やニュースでの紹介、取引先のサイトでの事例の掲載、SNSでの言及。基準は、毎月1つ以上、自社サイトの外に会社の名前が出る機会を作ることです。Googleの口コミの集め方は、MEO対策の記事で紹介しています。

5　SEOの基本を固める

LLMO対策の前提は、SEOの基本です。

AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の要件や、特別な最適化は必要ありません。

出典：Google 検索セントラル「AI features and your website」（筆者訳）

Googleは、AIの機能に表示されるための特別な対策は必要なく、SEOの基本がそのまま当てはまると公式に説明しています。ページがGoogleに登録され、検索結果に表示される状態であることが、AIに読まれる前提条件です。検索に強いページの作り方は、SEO対策の記事で詳しく紹介しています。

LLMO対策の成功事例

LLMO対策の成功事例として語られているものの多くは、「AIに引用された」「AIの答えに名前が出た」というところで止まっています。何回聞いて何回推薦されたのか、その結果、問い合わせや売上がどう変わったのかまで示している事例は、ほとんどありません。

弊社の支援先では、その両方を数字で示せます。

AIに188件中145件で1番目に推薦され、新規予約が月25件から64件に

東京都足立区の接骨院は、AIに症状ごとに院を探す質問をした188件のうち、145件で1番目に推薦されました。

AIに症状ごとに院を探す質問をした188件のうち、145件で1番目に推薦された — 188件中145件で1番目に推薦

たとえば、ChatGPTに「都内で最もスポーツ障害に強い接骨院はどこですか？」と聞くと、この院が1院だけ挙げられ、推薦の理由として、院長の経歴や施術の実績といった事実が並びます。

ChatGPTに「都内で最もスポーツ障害に強い接骨院はどこですか？」と聞いたときの回答。アスリートゴリラ鍼灸接骨院が1院だけ挙げられている — ChatGPTの実際の回答（加工なし）

推薦の数は、実際にAIに188の質問をして、1件ずつ数えたものです。そして、ホームページを作り直したあと、新規予約は月25件から64件に増えました。推薦されたことと、それが実際の成果につながったことの両方を、数字で確かめています。

この院がやったのは、特別なことではありません。17年前に作ったホームページを作り直し、症状ごとのページで、施術の実績と院の事実を1つずつ書き続けました。広告費は0円です。ホームページを作り直したあと、新規予約は月25件から64件に増えました。

業種は違っても、仕組みは同じです。AIに推薦されるのは、推薦の根拠になる事実を、自分たちの手で示し続けた会社です。治療院での詳しい進め方は、整骨院・整体院のLLMO対策で紹介しています。

LLMO対策でよくある誤解

LLMO対策には、よくある誤解がいくつかあります。代表的なものを3つ挙げます。

llms.txtを置けば、AIに選ばれる

llms.txtのような特別なファイルを置くだけで、AIに選ばれることはありません。Googleは、AIの機能に表示されるために、新しいファイルや特別な構造化データは必要ないと説明しています。大切なのは、ファイルではなく、ページに書かれた中身です。

よくある質問のページを量産すればよい

AIに拾われることだけを狙って、中身の薄い質問と答えを量産するのはやめましょう。一般論の答えは、ほかのページでも手に入るので、推薦の理由になりません。質問と答えを載せるなら、自社の事実と経験に基づいて答えてください。

LLMO対策は、SEOとは別にやるもの

LLMO対策とSEOは、テクニックの細かいところは違って見えても、本質は同じです。どちらも、お客さんにとって価値のある情報を、事実に基づいて届けることで選ばれる、という点で変わりません。

テクニックだけを追いかけると、SEOのため、ChatGPTのため、GoogleのAIのためと、別々のことを追いかけることになります。手間と費用が何倍にも膨らむうえ、AIの仕組みが変わるたびにやり直しになり、成果も出にくくなります。本質に立ち返り、良質なコンテンツを作ることに集中するほうが、結果として費用対効果は高くなります。同じコンテンツで、SEOとLLMOの両方に取り組めます。

LLMO対策でよくいただく質問

最後に、LLMO対策についてよくいただく質問に答えます。

LLMO対策の費用は、どれくらいかかりますか？

自社で取り組めば、費用はほとんどかかりません。外注する場合の費用は、任せる範囲によって大きく変わります。

設計も実践も、自社で始められます。外注する場合は、何をどこまで任せるのか（戦略の設計だけか、ページの制作までか）で費用が変わります。集客のコンサルティング全般では、月額10万〜30万円ほどが相場とされています。費用の考え方は、集客コンサルの記事でも紹介しています。費用の相場は、LLMO・AIO対策の費用相場で、19社の公開料金をもとに詳しく解説しています。

LLMO対策の効果は、どれくらいで出ますか？

ページを作ってから、早ければ数日、多くは1〜3か月で、AIの答えに変化が出始めます。

AIが検索して答えを作る仕組みのため、検索に表示されるページができれば、比較的早く反映されます。まずは3か月、実践編の5つを続け、月に1回、AIに聞いて変化を数えてください。

自社だけで取り組めますか？

取り組めます。ただし、事実を書く前に、マーケティングの設計が欠かせません。理想は、マーケティングの戦略を設計できる人と組んで進めることです。

LLMO対策は、ただ客観的事実を書けばよいというものではありません。誰に向けて、何を伝えるのか。どの質問で、どんな理由で推薦されたいのか。その設計があってはじめて、書くべき事実と、書く順番が決まります。

事実そのものは、社内の人にしか集められません。一方で、設計と優先順位づけは、多くの事業を見てきた専門家が得意とするところです。事実は自社で、設計は専門家と一緒に、という分け方をおすすめします。

どのAIを意識すればいいですか？

まずは、ChatGPT、Gemini、GoogleのAIモードとAIによる概要の4つを意識してください。利用者の数が、ほかと比べて桁違いに多いからです。

ChatGPTは、2026年7月に週の利用者が10億人を超えたと発表されています。Geminiのアプリは、月の利用者が10億人を超えました。Google検索のAIによる概要は月に20億人以上、AIモードは月に10億人以上に使われていると報じられています（いずれも2026年の各社の発表や報道にもとづく数字）。

どれもウェブを調べて答える仕組みを持っているので、やることは同じです。AIごとに別の対策をする必要はありません。

LLMO対策なら、株式会社ネイクにお任せください

AIに推薦される状態をつくりたいなら、ぜひ一度ご相談ください。この記事に書いたことは、弊社が実際の支援でやってきたことです。

1位推薦率77.1%。AIに聞いた188件のうち145件で、1番目に推薦

支援した接骨院は、症状ごとに院を探す質問をAIにした188件のうち、145件で1番目に推薦されました。1位で推薦された割合は77.1%です。設計の段階で狙う質問を決め、その質問で選ばれる理由を1つずつ積み上げてきた結果です。

約10年・93社の集客支援と、年間延べ4,000件前後のコンテンツ制作

代表の松澤は約10年、93社の集客を支援し、多いときは年間延べ4,000件前後のコンテンツ制作に関わってきました。3C分析からプロンプトマッピングまでの設計と、それを言葉とページに落とし込む実践の両方を、1人で担えるのが強みです。

SEO・MEO・LLMOの3つを、1社でまとめて支援

LLMO対策は、SEOとMEOの上に成り立ちます。検索、Googleマップ、AI検索を別々の会社に頼む必要はありません。広告に頼らない集客として、まとめて設計します。

ご相談から最後まで、担当は代表1人

最初のご相談から支援の最後まで、代表の松澤が直接担当します。ご相談は無料です。いまの事業がAIにどう見えているかを、一緒に確かめるところから始めましょう。どんな段階のご相談でも、気軽にお声がけください。

→ LLMO対策コンサルティング

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