LLMO/AIO対策支援プラン
商談につながるリードを
AI検索経由で獲得を目指す
LLMO/AIO対策支援
テクロはBtoB企業様専門で10年以上BtoB企業様のSEO対策をご支援してきました。
蓄積した事例やデータ、最新のトレンドからAI検索・LLMO対策の戦略・戦術をご提案し実行していきます。
1年以上の継続率
93.8%KPI達成率
112%1年以上の継続率：2025年時点で1年以上継続いただいているお客様の割合
こんなお悩みありませんか…？
AI検索の影響で
PV数やCV数が減少している
比較検討の初期段階で
自社が候補に入らない
AIが提示する回答に
自社の情報が引用されない
従来のSEO対策だけでは
限界を感じている
テクロが解決します！
テクロのLLMO/AIO対策支援の特徴
KPI達成への意識
KGIを意識したKPI設計で御社のビジネスを促進
売上成長には、LLMO対策/AIO対策だけでなく商談・受注まで見据えた設計が不可欠。テクロは売上につながるマーケティングを一貫して支援します。
プロフェッショナルチーム
プロフェッショナルが御社のマーケティングチームに
経験豊富なマーケターがチームの一員として参画し、戦略立案から実行まで担当。厳選されたPMと専門スタッフが成果創出を支援します。
顧客満足度
平均顧客満足度90%超え
プロジェクト期間中は、定期的に顧客満足度アンケートを実施しています。満足度や期待値を把握し、フィードバックをもとにプロジェクトの改善を継続的に行います。
テクロのLLMO/AIO対策支援の得意領域
質問意図の設計
ユーザーがAIに対してどのような質問をするかをあらかじめ想定し、その背景にある潜在的な課題や目的まで含めたテーマ設計を行います。
エンティティの明確化
自社の企業名、サービス名、属するカテゴリなどを整理し、AIがその対象を正しく認識し分類できる状態を構築します。
情報の構造化
記事やコンテンツにおける結論、その理由、具体的な事例などを整理し、AIが情報を要約・抽出しやすい形式で構成を整えます。
引用される要素の設計
他社との比較情報、専門用語の定義、客観的な数値データなどを明示的に組み込むことで、AIが自社情報を「回答」として取り上げやすいように設計します。
LLMO/AIO対策支援プランの費用
基本プラン
LLMO対策/AIO対策の戦略設計から
テクニカルSEOの実装、KPI設計と
データ分析を実施
役務内容
- AI検索戦略設計
- AI参照構造設計
- AI向けコンテンツ設計
- 外部情報設
- Googleビジネス
- プロフィール設計
- 指名検索設計
- AI検索露出調査
- データ分析
- 定例MTG
- 改善ディレクション
オプション
SEOやAI向け記事、ホワイトペーパーなどのコンテンツ制作、被リンク獲得など、
目的に応じて追加できるオプション
役務内容
- PR記事制作
- AI向け記事制作
- 比較サイト掲載支援
- 外部リンク獲得施策
- ホワイトペーパー制作
LLMO/AIO対策支援プランの支援内容
LLMO/AIO対策の戦略・戦術設計
AI検索（LLMO/AIO）からの流入を最大化するためには、従来の「検索キーワード」を起点としたSEOだけでなく、「ユーザーがAIに対してどのような質問をするか（プロンプト）」を想定した根本的な戦略設計が必要です。本支援では、まずターゲットとなる顧客が抱える潜在的な課題や目的を深く分析し、AIとの対話を通じてどのように情報収集や企業比較を行うかをシミュレーションします。その上で、自社の企業名、サービス名、提供価値といった「エンティティ」を明確に定義し、AIが自社を正しく認識・分類できる状態を構築するための全体方針を策定します。さらに、AIが回答を生成する際に自社の情報が引用・推奨されるよう、結論、その理由、具体的な事例、他社との比較情報、専門用語の定義、客観的な数値データなどを、AIが要約・抽出しやすい構造で整理する「情報の構造化」を設計します。これらを基に、AI検索上での露出増加だけでなく、AIが提示する情報を経由して自社サイトへ流入したユーザーを確実に商談化（コンバージョン）へと繋げるためのKPI設計までを一貫して行い、新しい検索行動に適合した次世代のマーケティング戦術を立案します。
WebサイトのAI引用状況分析/競合分析
AI検索における自社の現在地と市場環境を正確に把握するため、専用のツールや独自の分析手法を用いて「AI引用状況」と「競合分析」を徹底的に行います。AI Overview（AIO）やChatGPT、Geminiといった主要な生成AIに対して、ターゲット層が入力し得る様々なプロンプト（質問）を投げかけ、自社のブランド名やウェブサイトへのリンクがどの程度の頻度、どのような文脈で引用（メンション）されているかを定量的に計測・可視化します。同時に、競合他社がどのようなキーワードや質問に対してAIから推奨されているのか、またその回答の根拠となっている外部ソース（参照元）はどこかといった傾向を詳細に分析します。この分析により、自社がAIに認識されやすい「得意な領域（勝ち筋）」と、AIに無視されがちな「不足している情報要素」を明確に浮き彫りにします。単なる検索順位の確認ではなく、「AIがどのような基準で情報を取捨選択し、ユーザーに提示しているのか」というアルゴリズムの傾向をデータから読み解くことで、次に行うべきコンテンツ改修や外部施策の優先順位を論理的に決定し、無駄のない効果的なAI対策を推進します。
サイト改修・UI/UX改善・テクニカル改善
AI検索（特にAI Overview）は、外部データへの依存度が高く、従来のSEOで上位表示されている質の高いコンテンツを優先的に参照する構造となっています。そのため、AIに引用されるための「土台」として、自社サイトの基盤を強固にする「サイト改修・テクニカル改善」が不可欠です。本支援では、検索エンジンおよびAIのクローラーがサイト内の情報を正しく理解し、効率的に巡回できるよう、ページ構造や内部リンクの最適化、表示速度の改善といったテクニカルSEO対応を徹底します。さらに、FAQ（よくある質問）や専門用語の定義文など、AIが回答として直接抽出しやすい形式でのマークアップ（構造化データの実装）を行います。また、AI経由でサイトに訪れたユーザーは、すでにAIによる要約情報で事前知識を得ているケースが多いため、サイト到達後に迷わず具体的な行動（資料ダウンロードや問い合わせ）を起こせるよう、UI/UXの観点からサービスページやLP（ランディングページ）への回遊導線、CTA（行動喚起）ボタンのデザインや配置を最適化します。面倒なWordPressへの実装や更新作業の代行も含まれており、システム面とユーザー体験の両面からCV（コンバージョン）率を高めます。
基本プラン
LLMO/AIO対策の戦略設計を行います
基本プランは戦略設計やコンサルティングのみを
実施したい企業様向けです
オプション
LLMO/AIO対策の実行を行います
基本プラン＋オプションプランの組み合わせで
LLMO/AIO対策の完全代行が可能です
モデルプラン
LLMO/AIO対策の戦略設計から実行までを実施した場合
- LLMO/AIO対策支援プラン
- 400,000円
- AI向け記事制作
- 320,000円
- ホワイトペーパー作成
- 50,000円
- 比較サイト掲載支援
- 50,000円
他社との違いから見る、テクロの支援体制
他社との違い①
顧客の流れを掴む
インサイトマーケティング
顧客インサイトをデータ化し
御社に必要な「質の高い商談化する」
リード創出を行う仕組みを提供します
他社との違い②
AIでの露出に留まらない
「商談化」を見据えた体制
AI上での引用増加をゴールとせず、
流入後のリード獲得や商談化に繋げるための
導線まで一貫して支援します
他社との違い③
他社相場50万円に対し、月額40万円から一貫支援。/ 複数ベンダー不要の一貫支援体制を、月額40万円から提供
| テクロ | P社 | I社 | N社 | F社 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 戦略から実行まで 一貫した役務内容 | ◎ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| BtoBマーケティング への対応力 | ◎ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| サイト改善 CV改善支援 | ◎ | ○ | △ | ○ | ○ |
| 内製化支援 ナレッジ提供 | ◎ | △ | ○ | ○ | △ |
| AIを活用した 施策最適化 | ◎ | △ | △ | △ | ○ |
| SEO戦略・実行力 | ◎ | ◎ | ○ | ◎ | ◎ |
| 価格 | 40万円〜 | 50万円〜 | 50万円〜 | 50万円〜 | 30万円〜 |
競合他社に比べて
役務内容やサポートの手厚さからテクロが選ばれています
私たちがサポートします
業種業界、業界慣習の特性ごとに特化した
BtoBマーケティング支援チーム
天野 央登
CEO
テクロ株式会社CEO。シンガポール国立大学、インド工科大学留学でAI/データサイエンスを学ぶ。P&G/ゴールドマンサックスでのインターンシップを経て2016年にテクロ社を創業。SEOメディアを売却後、BtoBマーケティング支援事業を開始。SEO対策でのリード獲得・Hubspotでのナーチャリング支援を得意としている。特に最近ではLLMO対策・AIO対策に詳しい。
黒上 洋甫
COO
大学卒業後広告代理店や海外ゲームデベロッパーにてグローバル・マーケティングに従事。
日本のアプリデベロッパーの海外展開のサポートを行いながら、インバウンドと アウトバウンドの広告運用部隊の統括を担当し海外との関わりを強める。その後、広告代理店アドウェイズに入社し、クロスボーダーのマーケティング案件を100プロジェクト程度担当。2019年 よりドイツに本社を置くStröer Precision X GmbHに入社し、カントリーマネージャーに就任。
その後2021年よりBtoBマーケティングの世界へ飛び込み2023年テクロ株式会社にてCOOに就任しマーケティング・広告運用案件を担当している。
釣谷 慎吾
コンサルタント
大手印刷会社の営業を経てIT企業の営業から地域ポータルの新規事業の立ち上げを経験。その後在籍企業でのWeb広告メディア事業、求人事業をはじめとした3つの新規事業開発に従事し、売上0から5億/年間までのグロースを経験。
並行して中小企業から大手企業を対象としたコンテンツSEO、オウンドメディア運営サポート事業のサービス開発を行い、テクロへ参画。テクロ社参画後は100社近いBtoBマーケティングのプロジェクトに従事。BtoB企業のリード獲得・商談化率の改善に成功している。
原 祐太
コンサルタント
前職ではマーケティングのコンサルタントとして、マーケティングの戦略策定から、広告運用やイベント運営などの実務まで幅広くサポートを実施。また、アメリカスタートアップ『Notion』の日本販路拡大に向けてセールスやマーケティングを実施。2022年にテクロへ参画し、カスタマーサクセスを経験。グローバル企業の日本進出におけるマーケティング支援や日本企業のリード獲得数増加に貢献している。昨今はLLMO対策・AIO対策について知見を深め、AI検索経由のリード獲得を得意としている。
導入事例LLMO/AIO対策支援プラン
株式会社リロクラブ様の事例
当初の課題
自社運営のオウンドメディアにおいて、PV（閲覧数）は順調に伸びていたものの、実際の問い合わせ（CV）やアポ・商談になかなか繋がらないことが課題だった。その要因として、制作していた記事のキーワードが自社の商材から遠いものが多く、サイト運用の戦略や意図が不透明な状態になっていた。
支援内容
CV最適化に向けて、自社商材に近くCVが期待できるキーワード選定と記事作成を支援。加えて、サーバー移管を伴うサイトリニューアルやWordPressの設計、セミナーのクリエイティブ作成、GA4のレポート作成・活用支援など、オウンドメディア運用に留まらない幅広い領域での伴走型サポートを提供した。
結果
キーワードを商材に寄せたことで問い合わせなどの反響が増加し、従来の高いPVを維持しつつ、より売上に直結するメディアへと改善された。さらに、迅速な対応や明確な戦略議論、マーケティング全般におよぶ柔軟な相談対応により、運用の安心感と確かな信頼関係を獲得する効果が得られた。
株式会社NTT印刷様の事例
当初の課題
バックオフィス業務代行サービスの新規顧客獲得に向けてオウンドメディアを構築したものの、社内にマーケティングの経験者がおらず、施策への不安を抱えていた。さらに、担当者が少数で展示会など他施策も並行して回していたため、専門的なSEO対策やコンテンツ制作を担う知見とリソースが著しく不足していた。
支援内容
戦略立案から記事執筆、ライターのディレクション、効果測定、ホワイトペーパー制作まで一気通貫でサポート。テクニックに頼らず、検索ユーザーのニーズを捉えた「ユーザーファースト」な本質的コンテンツ作成を実施した。また、中立的な記事構成などの意図やSEOの背景を丁寧に解説する対話型の支援を行った。
結果
オウンドメディアのPVとCV（リード獲得）が立ち上げから順調に伸長し、数値として明確な成果に繋がった。さらに、疑問点に対する背景を踏まえた丁寧な回答により、未経験だった担当者がSEO対策への理解を徐々に深めることができた。自社の事情に寄り添った実直な支援により、確かな信頼関係を構築した。
SEO・AI検索 無料診断ツール
貴社のサイトのSEO/AI適正を診断しましょう！
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LLMO/AIO対策支援のながれ
質問意図とテーマの戦略設計
ターゲットがAIに対してどのような質問をするかを想定し、背景にある課題や検索文脈まで含めてテーマを設計します。さらに、自社の企業名やサービス名などのエンティティを整理し、AIが対象を正しく認識できる状態を構築します。
AIに引用される情報構造化
策定した戦略に基づき、毎月10本程度のSEO記事の企画から構成案の作成、執筆、最終チェック、WordPressへの入稿作業までをテクロがすべて代行します。マニュアル化された制作フローと複数人でのチェック体制により、専門的な内容であっても品質を高く保ちながら、安定的にコンテンツを発信します。
AI向けコンテンツの実装
AIに引用されやすい情報構造を整備したAI向け記事（LLMO記事）やFAQを制作し、回答として使われる情報設計を徹底します。他社との比較情報や専門用語の定義、数値を明示し、AIが回答として取り上げやすいコンテンツを構築します。
外部情報・サイテーション強化
PR記事の配信や比較サイトへの掲載を通じて外部情報を強化し、サイテーションを拡張することで認知と信頼性を向上させます。外部リンク獲得施策なども並行して行い、AIが客観的に参照するための情報環境をWeb全体に整備します。
データ分析と継続的な改善運用
AI上での露出状況や流入データをもとに課題を可視化し、AI経由の流入・CVを見据えたKPIを設計・実行します。月に一度の定例会議で改善を回し続けることで、AI経由の流入とCVの最大化を継続的に実現します。
LLMO/AIO対策のよくあるご質問
Q.LLMO対策・AIO対策とは何ですか？
LLMO（生成AI検索最適化）やAIO（AI Overviews）対策とは、ChatGPT、Gemini、GoogleのAI Overviewsといった生成AIが提示する「回答」の中に、自社の情報やWebサイトが参照元として引用・推奨されるようにするための最適化施策のことです。
Q.従来のSEO対策とLLMO対策は何が違うのですか？
従来のSEOは「特定のキーワードでのWebページの順位向上」を目的としますが、LLMO対策は「AIに対する自然言語の質問（プロンプト）に対する回答内での言及・引用」を目的とします。そのため、AIが情報を抽出しやすい「情報の構造化」や「外部からの言及（サイテーション）」がより重要になります。
Q.BtoB企業でもLLMO・AIO対策は必要ですか？
非常に重要です。BtoBの購買プロセスにおいて、企業の担当者がAIを用いて「課題の解決策」や「ツールの比較表」を出力させるケースが急増しています。初期の比較検討リストに自社が入るためには、AI検索という新しい接点での露出が不可欠です。
Q.AI Overviews（AIO）に自社サイトを引用させるにはどうすればいいですか？
まず大前提として、従来のSEOで上位表示されるような独自性と信頼性の高いコンテンツであることが必要です。その上で、結論・理由・具体例を明確にし、構造化データ（FAQなど）を用いてAIが要約・抽出しやすいようサイト内の情報を整理することが有効です。
Q.ChatGPTやGeminiの回答内容を完全にコントロールできますか？
AIの生成アルゴリズムの特性上、回答内容を100%完全にコントロールすることは不可能です。しかし、自社サイト内の情報を正しく構造化し、外部メディアでの言及（サイテーション）を増やすことで、AIに「信頼できる客観的な情報源」として認識させ、好意的に引用される確率を大幅に高めることは可能です。
Q.AIに引用されやすいのはどのようなコンテンツですか？
専門用語の「定義（〇〇とは）」、自社と他社の客観的な「比較表」、自社独自の「調査データ（一次情報）」、ユーザーの疑問に直接答える「よくある質問（FAQ）」など、事実に基づいて論理的かつ簡潔に整理されたコンテンツが好まれます。
Q.外部施策（サイテーション強化）はなぜLLMO対策に必要なのですか？
生成AIは、特定の情報が「世の中で客観的にどう評価されているか」を判断するために、自社サイト内の主張だけでなく、外部のWebサイトでどれだけ言及（サイテーション）されているかを重視するからです。PR配信や比較サイトへの掲載が効果的です。
Q.LLMO・AIO対策の効果が出るまでにどのくらい期間がかかりますか？
サイトのドメインパワーや現状のSEO評価にもよりますが、サイト内の情報構造化や外部への情報発信（PR配信など）を実行してから、AIの学習サイクルに反映され引用が増えるまでには、一般的に3ヶ月〜半年程度の期間を要することが多いです。
Q.LLMO対策を始めるべきタイミングはいつですか？
「今すぐ」始めることを推奨します。Google検索におけるAI Overviewsの導入など、ユーザーの検索行動はすでにAI中心へシフトし始めています。AIの学習データに自社情報が定着するまでには時間がかかるため、早期に対策を始めた企業が先行者利益を得やすい領域です。
LLMO/AIO対策に関するコラム
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【最新】2026年3月のGoogleコアアップデートの内容と影響 | 一次情報と独自性がより重要に
STUDIOのSEO対策完全ガイド｜「弱い」は誤解！プロが教える設定方法と上位表示戦略
【2026年版】検索順位が下がる15の原因とAI時代の対処法
カニバリ（SEO）とは？原因と調査方法、解消するための具体的方法を解説
トピッククラスターとは？図解でわかるSEO新常識｜作り方からAI時代の重要性まで徹底解説
Google評価を上げる方法｜店舗の集客を加速させる5つの実践ステップ
直帰率とSEOの関係を徹底解説！「高い＝悪」は間違い？GA4時代の正しい分析と改善策
オウンドメディアの更新頻度、正解は？成果を最大化する戦略的アプローチ【担当者必見】
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LLMO/AIO対策の動向レポート
2026年5月度
最終更新日：2026年6月5日
1. 検索行動の構造的シフトと「ゼロクリック時代」の到来
検索エンジンのエコシステムは、従来の「10本の青いリンク（Ten Blue Links）」をクリックしてユーザーが個別ウェブサイトを回遊するモデルから、人工知能（AI）が情報を直接的に集約・要約してユーザーの課題を解決するモデルへと、2026年5月現在において不可逆的な変容を遂げている 12。Gartnerが2024年初頭に予測した「AIチャットボットやバーチャルエージェントの台頭により、従来の検索エンジン経由の検索ボリュームが2026年までに25%減少する」というシナリオは現実のものとなりつつあり、企業のデジタルマーケティング戦略は根本的な再構築を迫られている 34。この変革の本質は、ユーザー側の情報収集における「認知コスト」「操作コスト」「時間コスト」がAIによって極限まで削減される点にある 45。
このユーザー行動の変化に伴い、従来のオーガニック検索トラフィックが減少する「ゼロクリック検索（Zero-click searches）」が急激に一般化している 1。最新の検索行動分析ベンチマークによると、従来のGoogle検索におけるゼロクリック率は34%に留まる一方で、AI Overviews（AIO）が生成された検索結果では43%、さらに対話型の「AI Mode」では93%に達している 6。ユーザーは外部のウェブサイトに遷移することなく、検索結果画面上、あるいは対話インターフェース内で必要な意思決定を完了させる傾向を強めている 6。
一方で、AI検索エンジンを起点とする参照トラフィックのコンバージョン率は極めて高いという、対照的なデータも示されている 6。ChatGPTからの紹介トラフィック（Referral traffic）における成約率は14.2%に達し、従来のGoogleオーガニック検索経由の2.8%と比較して約5倍のプレミアムが存在する 6。さらに、Claudeを起点とする参照トラフィックのコンバージョン率は16.8%というさらに高い水準を記録しており、ChatGPT経由のユーザーはサイト内平均滞在時間が15分、平均閲覧ページ数が12ページに及ぶなど、購買確度の極めて高いユーザー層がAIを介して流入している実態が明らかになっている 6。米国大手小売のWalmartでは、2026年初頭の時点で紹介トラフィック全体の約36%がChatGPT経由であり、これは数か月前の20%から急増している 6。また、約50以上の主要AIクローラーをブロックしているAmazonであっても、2026年1月時点で全てのAI引用の2%以上を占め続けており、AIが自律的に製品情報を学習してユーザーへ提示する流れを止めることは困難である 6。
学術的な観点では、プリンストン大学、ジョージア工科大学、インド工科大学デリー校（IIT Delhi）の研究者らが2023年末に提唱した「Generative Engine Optimization（GEO：生成エンジン最適化）」の概念が、2026年のエンタープライズマーケティングにおける標準的なフレームワークとして定着している 67。この研究では、コンテンツに信頼性の高いソース引用を追加することでAIによる露出が40%向上し、統計データや数値を補強することで37%向上、専門家の直接引用（クォーテーション）を盛り込むことで30%向上することが実証されている 7。さらに、Ahrefsの2026年最新分析データによると、GoogleのAIOにおける引用ドメインのうち、Google検索でトップ10以内にランクインしているページはわずか38%に過ぎず、全体の80%はトップ100にすらランクインしていないドメインから選ばれている 6。この事実は、AIによるコンテンツ評価および引用ロジックが、従来のSEOにおけるリンクプロフィールやキーワードドメイン評価から完全に「デカップリング（分離）」していることを意味している 6。
| 検索モードおよびプラットフォーム | ゼロクリック率 | 紹介トラフィック時の成約（CV）率 | ユーザー行動の特性とチャネルの影響力 |
| 従来のGoogleオーガニック検索 | 34% | 2.8% | 複数リンクの比較検討をユーザーが自発的に行う。 |
| Google AI Overviews (AIO) | 43% | N/A | 検索結果上部でAIが回答を生成し、参照リンクを提示する。 |
| Google AI Mode | 93% | N/A | 対話型インターフェース内で完全にやり取りを完結させる。 |
| ChatGPT (OpenAI) | N/A | 14.2% | 特定の製品推奨や購入前比較で極めて高い成約力を発揮。 |
| Claude (Anthropic) | N/A | 16.8% | 長文コンテキストの理解と高精度な技術・ビジネス検証。 |
2. Google I/O 2026が提示した「エージェント型検索」への進化と影響
Googleが2026年5月19日に開催した年次開発者会議「Google I/O 2026」において発表した検索エンジンの抜本的刷新は、過去25年間で最大の仕様変更であると評されている 89。同社はデフォルトの検索およびAI Modeの基盤モデルを軽量かつ超高速な「Gemini 3.5 Flash」へと切り替え、単にリンクや要約を提示するだけのシステムから、バックグラウンドで自律的にタスクを実行する「検索エージェント」へとその役割を進化させた 109。
2.1 インテリジェント・サーチボックスの導入
検索窓自体が「インテリジェント・サーチボックス」へと再定義され、従来のテキストキーワードによる入力だけでなく、画像、ファイル、動画、さらには現在Chromeで開いている複数のブラウザタブをコンテキスト情報として一元的に読み込める仕様となった 108。この検索窓は、ユーザーの入力内容に応じて動的に拡張され、検索クエリ（プロンプト）の長文化と複合的な情報入力を促す設計になっている 108。
2.2 インフォメーション・エージェント（Information Agents）の自律稼働
Googleは、検索システムが24時間365日体制でウェブ上を自律的にパトロールし、指定されたトピック、ブログ、ソーシャルネットワーク、リアルタイムデータを巡回して情報の更新や異常値をユーザーへ自動通知する「インフォメーション・エージェント」機能を実装した 1011。これは従来のGoogleアラートを先端の推論モデルで置き換えたものであり、BtoB市場における最新の価格競争や技術トレンドの自動分析において大きな影響を与えている 10。
2.3 ジェネレーティブUI（Generative UI）と検索内ミニアプリ開発
Gemini 3.5 Flashが、ユーザーの検索意図に適合するUI要素（インタラクティブな図表、シミュレーター、計算機、スケジュール表など）を、リアルタイムにコードを記述して生成する「ジェネレーティブUI」が実用化された 1011。さらに、検索エンジンの内部開発プラットフォーム「Antigravity」を織り込むことで、ユーザーは「結婚式の計画アプリを作って」や「引っ越し工程管理用のダッシュボードを構築して」といった自然言語の指示を与えるだけで、検索結果画面から一歩も外に出ることなく自らカスタム設計した「ミニアプリ」を即座に利用できる環境が実現した 1011。
2.4 ユニバーサル・カート（Universal Cart）の全域展開
購買行動のAI完結を象徴する施策として、検索画面およびGeminiアプリ上で異なるECリテーラーの製品を一括して投入できる「ユニバーサル・カート」が発表された 1211。このカートシステムは、ユーザーが投入した複数部品の互換性を自動的に検証し、最適な代替案を提示するとともに、Google Walletに紐づいた決済情報、各ポイントプログラム、優待特典をバックグラウンドで処理して決済までを直接シームレスに完了させる 11。
2.5 統合的なクリエイティブ世界モデルとパーソナルアシスタント
Demis Hassabis率いるGoogle DeepMindチームは、動画生成AIであるVeoやNano Banana、Genieといった既存プロジェクトの成果を統合した、新しいマルチモーダル世界モデル「Gemini Omni」および「Gemini Omni Flash」を発表した 1314。これは入力された画像、音声、動画、テキスト情報を現実世界の物理法則（重力、流体、モーションなど）に則って解釈し、高度な一貫性を保ったまま会話形式で動画編集を可能にするシステムである 1314。また、これらは「SynthID」と呼ばれる人間には不可視の電子透かしが生成時点で埋め込まれ、コンテンツの透明性を担保する 1415。これに伴い、個人のWorkspace（Gmail、Docs、Calendar、Sheets）やサードパーティ製アプリ（UberやOpenTableなど）と連携し、ユーザーの代わりに自律的かつ連続的なタスクを処理し続ける個人用AIエージェント「Gemini Spark」がUltraユーザー向けにローンチされた 1214。さらに、動画検索を根本的に変える「Ask YouTube」機能や、音声認識を利用してドキュメントを作成・編集する「Docs Live」などの生産性向上のためのエージェント機能も同時発表された 1216。
3. 日本国内市場の特性とLINEヤフー調査に基づく「検索と生成AIの併存構造」
日本国内におけるデジタルマーケティング戦略を策定するにあたり、LINEヤフー株式会社（LY Corporation）が実施した、日常的に検索を行うユーザー2,005名を対象とした「生成AI時代におけるユーザー検索行動調査」の分析データは極めて重要な示唆を含んでいる 17。
調査データによると、日本市場における検索行動の定着度は極めて強固であり、日常的にWeb検索を利用するインターネットユーザーの約80%が「1日に1回以上検索する」と回答し、約40%に上るユーザーは「1日に5回以上検索する」と答えている 17。この検索の習慣化は全年代に共通して見られる普遍的な行動様式である 17。また、直近1か月間に検索行動をトリガーとして、実際にECサイト等のオンライン上で何らかの購買意思決定または申し込みを完了したユーザーは54.0%に達しており、検索が今なお極めて主要なコンバージョン獲得チャネルであることが証明されている 17。
生成AI（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilotなど）の利用動向に関しては、認知度や初期利用経験が約70%に達しているものの、その役割は従来の検索エンジンを完全に代替するものではなく、目的やユーザー心理による明確な「使い分け（併存）」の構造が形成されている 17。
| ユーザーの具体的ニーズ | 検索エンジンの選択率 | 生成AIの選択率 | 選択される心理的・論理的背景 |
| 公式サイトや一次ソースへの直接アクセス | 優位 | 劣位 | 公式情報としての信頼性と直通性が確保されるため。 |
| 商品やサービスの最新価格・料金体系の確認 | 優位 | 劣位 | リアルタイムな情報の正確性と、ハルシネーションの回避。 |
| 店舗や施設の営業時間、現在地からの物理的所在 | 優位 | 劣位 | 即時的な移動行動やコンタクト（来店）に結びつくため。 |
| 難解な技術や複雑な専門知識の要約・噛み砕き | 劣位 | 優位 | 膨大な関連ファイルを個別精読するコストを節約できるため。 |
この役割分担の背景には、日本のユーザーが持つ「情報の誤り（ハルシネーション）に対する心理的警戒感」があり、購入や契約といった重要な判断を下す直前フェーズにおいては、「複数の一次情報を直接確認し、比較するプロセス」を挟まなければ不安を解消できない心理構造が存在している 17。そのため、全体の70%以上のユーザーが、将来的に生成AIが社会的に高度普及したとしても「自身の検索行動は一切減少せず、現状のまま維持される、あるいは部分的に残る」と考えている 17。
日本独自の巨大エコシステムとして機能するLINEヤフー（LINEのアクティブユーザー約1億人、Yahoo! JAPANのログインID約5,400万人）は、2026年4月1日に広告配信プラットフォームを「LINE Yahoo Ads Display Ads」として完全統合した 18。この統合は、PayPay決済との強力な連携（PayPayポイント利用時の購買CV率は約40%向上）や、ユーザーごとの属性に応じたきめ細かなUIのパーソナライズ化、さらにはLINE公式アカウント（LINE OA Plus）における生成AIを利用した会話アシスタント（AI Conversation Assistant）および自動音声予約システム「AI Voice Reservation 2.0」の実装など、AIエージェント化を急速に推し進めている 192018。このような日本特有のスーパーアプリ環境下では、グローバル基準のLLMO対策を行いながらも、依然として強固な情報確認先として機能するYahoo! JAPAN等のオーガニック検索面でのSEO評価、およびLINEを活用した顧客とのシームレスな対話シナリオ設計を同時に講じることが、コンバージョン最大化の絶対条件となる 45。
4. LLMO、AIO、GEOの技術的アプローチと本質的差異
AI駆動型の新しい情報探索環境に最適化するためには、各テクノロジーの動作原理に基づいた明確な最適化レイヤーの分類と技術要件の理解が必要となる 167。
AIエンジンの回答生成（検索拡張生成：RAG）は、大きく分けて「クエリの解釈」「ソースの発見」「コンテンツの評価」「情報の要約・生成」という4つの段階から成立している 7。このプロセスのなかで、ユーザーが投げかける複雑な検索プロンプトは、AIによって「ファンアウト（Fan-out）クエリ」と呼ばれる、より短い検索用サブクエリ群に分解されて自律実行される 21。例えば、「2026年時点で1万件未満の登録者に最適な、B2B向けの低価格メールマーケティングツールは何か」という複雑な問いに対し、AIシステムは内部で「B2Bメールマーケティングツールの機能」「1万件未満の料金」「2026年の推奨サービス」といった、短いファンアウトクエリを自動生成して並行検索を走らせる 21。企業はこのファンアウトクエリによる細分化された検索意図に対しても過不足なく回答を格納する、網羅的な「トピッククラスター」を自社サイト内にあらかじめ構築しておく必要がある 2122。
技術要件として最も重要視されているのが、サーバーサイドレンダリング（SSR）の徹底である 121。AIのクロールシステムは人間のブラウザ閲覧とは異なり、JavaScriptを即座に評価して描画を展開しないことが多い 121。クライアントサイドで動的に描画されるコンテンツは、AIクローラーの目には「何もない空白の画面」に映るため、情報のインデックスや引用の対象から自動的に除外されてしまう 21。また、多くの企業がセキュリティのために導入しているCloudflareなどのCDN設定において、デフォルトで主要なAIボットをブロックする仕様へと切り替わっている事例があり、サーバーログの解析と「AI Crawl Metrics」を監視してクローラーに対してコンテンツへの経路を意識的に開放することが先決である 2123。
これに伴い、Googleが2026年5月15日に正式に公開した「生成AI検索最適化の公式ガイドライン」では、一部のコンサルティング企業が提唱していたテクニカルなハックに対して否定的な見解が示され、最適化の本質に回帰するよう厳重に指示されている 24。
| 項目 | 対策内容・公式ガイダンスによる判定 | 技術的・組織的なアプローチ指針 |
| llms.txt ファイルの設置 | 【公式による不要判定】 | Google Lighthouseなどのチェックツールには追加されたものの、コンテンツの評価自体の向上には寄与しないため、設置に過度なリソースを投じる必要はない 924。 |
| 機械的な「チャンキング（断片化）」 | 【公式による不要判定】 | AIがパースしやすいようにと、コンテンツを不自然な短い段落へ細切れにするハックは不要。人間にとって読みやすい論理構成であれば、AIモデル側で自律的に適切な処理が行われる 24。 |
| 不自然なAI向けのリライト | 【公式による不要判定】 | 特定のAIモデルに最適化された、感情や文脈を欠いた機械的文章への書き換えは無効。読者のニーズに合致する「people-first」な書き方が、結果として最良の評価を得る 24。 |
| JSON-LD 構造化データマークアップ | 【適正な実施を推奨】 | ページの主たる主題、著者（Person）、組織、Q&A形式を伝えるために適正に記述する。ただし、過剰な詰め込みや不正なマークアップはペナルティ対象となる 232425。 |
| 高精細マルチモーダルアセット | 【最重要視】 | AIがビジュアル文脈や手順を理解しやすいよう、高品質な画像、フレーム構造が明瞭な実演解説動画、図表を適切に配置する 2624。 |
SEOの第一人者であるLily Ray（@lilyraynyc）は、この公式ガイドの公開を受けて2026年5月15日、自身のX（旧Twitter）への投稿（(https://t.co/RbUOOPFl2I) ）において、「巷に溢れるllms.txtなどのGEO/AEOハックは全て無視し、真に人間にとって価値のある、他社が模倣できないオリジナルコンテンツの制作に専念すべきだ」と警鐘を鳴らし、多くの賛同を集めている 24。また、元GoogleのSEOスペシャリストであるPedro Dias（@pedrodias）も「これで安易なハックを販売していたGEOブローカーは苦境に立たされるだろう」とツイートし（(https://t.co/v6jSH2fgoj) ）、本質的な情報価値の提示こそが長期的な勝者を決定づけるとの見方を強めている 24。
5. 2026年5月現在の主要アルゴリズム動向とインフルエンサーによる検証
検索管理プラットフォームにおける仕様変更や、突発的なアルゴリズムの変動、そして仕様を巡る激しい議論が、2026年5月度において多発している 279。
5.1 GSCの「50週間インプレッション膨張バグ」の修正とデータの信頼性
Googleは、2025年5月13日から2026年4月27日までの約50週間にわたり、Google Search Console（GSC）の管理画面内で、検索パフォーマンスの「表示回数（インプレッション）」が不当に高く計測され続けていたロギング（記録）エラーを修正完了したことを発表した 2829。
このエラーについて、Glenn Gabe（@glenngabe）は2026年4月4日の投稿（(https://t.co/F8cgjRjmIP) ）で、長年業界内で囁かれていた「インプレッションだけが上昇し、クリック数が全く入らないワニの口（Alligator graph）現象」は、AI Overviews（AIO）によるクリック剥奪のせいだけではなく、実はGoogle自身のデータロギングバグによって引き起こされた「インプレッションの幻影」が原因であった可能性が高いと指摘している 28。この修正適用以降、各企業のGSCデータ上ではインプレッション数の急激な低下（計測の正常化）が観測されているが、Googleは「過去に蓄積された不具合のあるデータは一切遡及修正しない」と明言しているため、この期間のデータを用いた対前年比（YoY）のインプレッションやクリック率（CTR）の比較評価は完全に無効化されたものとして取り扱うべきである 2829。
5.2 AI ModeにおけるYouTube引用シェアの垂直上昇
Lily Rayが、Ahrefsのデータソースをもとに2026年5月4日に共有した、AI ModeにおけるYouTubeコンテンツの引用急増データは極めて驚異的である 2929。
データによると、2026年初頭にはほぼ皆無であったGoogle AI Mode内でのYouTube動画に対するリンク引用数は、5月上旬時点で「約4,000万件」へと垂直に近い放物線を描いて爆発的に増加している 2929。これは、GoogleがAIOやAI Modeにおいて、自社グループの最も統制されたセキュアなプラットフォームであるYouTubeを強力に優先保護し、ユーザーに対して「動画の音声を解析し、該当箇所に直接ジャンプさせる」というマルチモーダル検索の仕組みを最優先で確立したことに起因する 163029。これにより、企業はテキスト記事のSEOだけでなく、実演や解説を交えた「動画アセット」の用意が必須となった 2629。
5.3 AI Modeにおける「名前とリンクの不具合」の解決とGoogleの対応
2026年4月下旬、AI Modeにおいて「タイトルリンクと引用が、人間が書いた特定の人物名だけに置き換わり、引用の体裁として極めて不自然な形に変形して表示される」という深刻な挙動バグが確認され、ウェブマスターたちを動揺させた 31。
これに対し、Lily Rayが4月22日、自身のXアカウントにおいて不具合の検証動画とともに「GoogleがAI Modeにおけるタイトルリンクと引用をおかしな形に変更している。人名だけを表示して、それが言及された場所にリンクさせている」とツイートして問題喚起を行った 31。この投稿（ pic.twitter.com/ihFss0tQvp ）に対し、Googleの検索部門の要職を務めるRajan Patel（@rajanpatel）が翌4月23日に直接返信し、「それはバグ（It is a bug）です。ご指摘ありがとうございます、修正対応します」と公式に不具合であることを認めて即時対応に動いた 31。この一件は、AI Modeにおける引用リンク設計がまだ流動的であり、開発陣が外部の専門家の検証を積極的にモニタリングしながら急速な修正を繰り返している緊迫した開発フェーズであることを克明に示している 31。
5.4 自作自演リストクル（Listicles）に対する集中的ペナルティ
2025年を通じて、主にChatGPTやPerplexityなどの対話エンジンで「最もおすすめの〇〇会社」として自らを人工的に推薦させるハックとして、特定のサードパーティサイトを買い取り、「〇〇のおすすめ代理店10選」といった内容の薄い記事を量産して「1位：自社」として表示させる、低品質な「自画自賛リストクル施策（Self-promotional Listicles）」が横行していた 3233。
Googleはこれらを「LLMの認識を歪めるための不健全な操作」とみなし、2026年3月のコアアップデートから本格的に「リストクルスパム」としての判定を下し、これらのドメインを検索インデックスから根こそぎ一斉に排除・大幅な順位下落処分を下すアルゴリズムを継続稼働させている 3432。Lily Rayの調査では、この手法で急成長していた約30件以上のドメイン（高額な完全一致ドメイン等を含む）がトラフィックをほぼ100%損失する壊滅的な被害に遭っており、小手先のハックでAI検索エンジンの推薦シェアを奪取するアプローチは、強力な自滅リスクを伴うことが実証された 32。
5.5 AIローカルパックによる実店舗ビジネスへの大打撃
Glenn GabeおよびローカルSEOの権威であるJoy Hawkinsが、2026年1月15日以降の仕様変更（(https://pic.twitter.com/NHWzL0pAJO) ）から一貫して追及しているように、Googleが地図検索（ローカルパック）を「AI Overviews」に内包したことにより、店舗ビジネスを展開する各企業のコンバージョン数値に異常事態が発生している 3536。
従来の仕様では「上位3店舗」が地図とともに分かりやすく表示され、直接電話できる「コールボタン」や「道順」「Webサイト遷移ボタン」が配置されていたのに対し、新仕様の「AIローカルパック」では、表示される店舗枠が強制的に「1店舗、または最大2店舗」へと減少した 3536。さらに、ユーザーが最もタップしていた「直通電話ボタン（Click-to-Call）」がUIから不条理に削除されたため、これによって一部のローカル実店舗ビジネスにおけるGBP（Googleビジネスプロフィール）経由の直通コンバージョンおよび表示ボリュームは「50%以上の急落」という大打撃を被っている 3536。
6. 企業が取るべき統合的LLMO・AIO対策ロードマップ
検索市場におけるプレイヤーは現在、検索アルゴリズム、AIエージェントの処理能力、広告プラットフォーム、さらには政府のAIウォーターマーク規制などの複数の圧力に晒されている 31811。この混沌とした環境下で、企業が優位性を確立するための、統合的なアプローチ方針を以下に策定する。
6.1 ロードマップ1：マルチモーダル、特に「ビデオGEO」を中核としたコンテンツ設計
前述のAI Modeにおける「YouTube引用の垂直上昇」トレンドに合わせ、自社のB2B・B2Cにおける専門知見、実証実験、トラブル解決手順、顧客への導入インタビュー等を、文字テキスト記事として書き起こすだけでなく、高品質な実演動画としてYouTubeへ組織的にデプロイする 2629。AIが動画フレームから直接「答え」を抽出・解説できるよう、動画の論理構成、正確な字幕、タイムスタンプを詳細に設定することが、これからの時代における強力なAI露出ポイントとなる 2629。
6.2 ロードマップ2：確固たる一次情報の流通と「戦略的プレスリリース（PR）」の推進
AIモデルの学習元データベース（LLMO）に正確な自社ブランド・製品情報を刻み込むためには、メディア露出による「オフページシグナル（サイテーション）」の蓄積が生命線となる 14。 日本国内の先進事例として、BtoBの自動車部品・調達システム市場に参入しているDAIKO XTECH株式会社は、月額7万円（＋PR TIMES配信費3万円）の予算で「AI検索エンジンで正確に学習・参照されること」を目的に設計した戦略的なプレスリリース配信を開始した 5。この取り組みでは、自社の強みをAIが誤判定しにくい構造（「自動車業界課題」「プロキュアメント」といった難解な専門エンティティを明示し、結論ファースト、見出し構造を整理した記述）を用いて原稿を作成し、月に1本以上の確実なプレスリリースを公的メディア（PR TIMES等）を通じて流通させている 5。これにより、AIモデルに対して「最新かつ最も権威のある事実情報」を継続的にインプットさせ、AI Mode内での『BtoBマーケティング推奨ベンダー』としての自律的な学習・推薦ロジックを担保している 45。
6.3 ロードマップ3：トピッククラスターと「ファンアウト（サブクエリ）対応」
ユーザーがAIに投げかけるであらう多階層な疑問を想定し、メインテーマに関連するサブトピック（例：「〇〇の機能」「〇〇の費用比較」「導入時のエラー対策」など）を細分化した記事群で補強する、セマンティックな「トピッククラスターモデル」をサイト構造に適用する 2122。これにより、AIが検索時に生成する複数の「ファンアウトクエリ」の網にかかりやすくなり、情報ソースの総合的な網羅性（Topical Authority）としてAIからより高く評価されやすくなる 2137。
6.4 ロードマップ4：Share of Model（SoM）を指標としたAI視認性の測定と継続管理
これからのデジタルマーケティングにおける成果指標は、「Googleの検索結果順位」から、各AIプラットフォーム（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、AI Overviewsなど）内における「自社ブランドの引用・言及シェア」を表す「Share of Model（SoM）」へと移行する 17。
SoMを改善するための具体的な3〜6か月の測定および最適化プロセスを以下に示す 7。
【第1段階：最初の1〜2か月（現状把握と基盤監査）】
・自社のビジネスに極めてクリティカルな、購買動機が明瞭な検索クエリ（20〜50種類）を選定する。
・各主要AIプラットフォーム（ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude）にそれらを実際に入力する。
・生成された回答内で「どの競合ブランドが引用されているか」「自社の言及割合は何%か」を記録する。
・GSCデータのインプレッションノイズを考慮しながら、自社サイトがSSRに対応しているか、
AIボットへのアクセスブロックが発生していないか（Cloudflare等のWAF設定等）をエンジニアリングチームと監査する。
【第2段階：3〜4か月目（コンテンツのGEO最適化実施）】
・SoMスコアの低い優先攻略ページ（まずはトップ10ページ）を選定する。
・プリンストン大学のGEO研究に基づき、ページ内に「第三者公的機関の引用（+40%効果）」
「明確な統計データ・数値（+37%効果）」「業界の有資格専門家による直接コメント（+30%効果）」を埋め込む。
これにより、AIが回答の確信を高めて要約に引用しやすい構造へとコンテンツを高度化させる。
【第3段階：5〜6か月目（フルスケール最適化と効果検証）】
・最適化を自社サイト内の20〜30ページへと拡大適用し、追加の外部プレスリリース施策を並行させる。
再度SoMのモニタリングを実施し、施策前後における「AIによるブランド言及シェア（SoM）」の推移を計算する。
・AI Modeからの紹介トラフィック（成約率が約5倍高い高品質ユーザー群）が、
Google Analytics 360などの管理画面上で確実に増加傾向を示しているかをトラッキングする。
デジタル広告プラットフォームを主導するGoogleが「Gemini搭載のパフォーマンスダッシュボード」を拡充し、PMax等の自動配信広告、AI Mode内における「Sponsored Stores（広告掲載枠）」やホテル等の直接予約コネクションを展開させ、AIをベースにした収益化を強硬に模索している状況を鑑みても、検索トラフィックの減少は不可避である 233839。 しかしながら、これまでに述べたように「人間の最終不安を解消するための一次情報としてのSEO（信頼性獲得）」と、「AIエージェントに直接指名されるためのLLMO（SoMの最大化）」という、表裏一体の関係を理解し、両レイヤーを二重構造で最適化し続ける企業こそが、次の検索プラットフォームの覇権争いを生き抜く唯一の勝者となる 4526。
引用文献
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- Daily Search Forum Recap: May 15, 2026, 5月 21, 2026にアクセス、 https://www.seroundtable.com/recap-05-15-2026-41332.html
Video: Google March 2026 Core & Spam Update, AI-Generated Title Links, Bing AI Reports Update & Much More – Search Engine Roundtable, 5月 21, 2026にアクセス、 https://www.seroundtable.com/video-03-27-2026-41120.html
近年のLLMO/AIO対策事情
LLMO/AIO対策とは
近年、ユーザーが情報収集や課題の整理、さらには企業選定を行う際、従来のGoogle検索に加えてChatGPTやGeminiなどのAI検索を利用するケースが急増しています。LLMO対策およびAIO対策とは、これらのAIが提示する回答の中に、自社の情報が「有力な選択肢」として適切に引用・推奨されるようにするための最適化施策です。
LLMO対策（生成AI検索対策）の特徴
生成AI検索への最適化（LLMO）は、AIの「事前学習データ」を重視する傾向があります。そのため、自社のサイト内だけでなく、Web全体で客観的に言及されている状態を作ることが求められ、内部対策と外部対策の両方が必要になります。
内部対策: 自社が言及されたいジャンルのコンテンツや内部リンクを強化します。独自データの活用や監修者の設定により、専門性を高めることが重要です。
外部対策: プレスリリースの出稿、広告、相互リンクなどを通じて外部からの言及（サイテーション）を増やし、AIに自社の存在を学習させます。
AIO対策（AI Overview対策）の特徴
GoogleのAI Overviews（AIO）は、検索結果をもとに情報を生成する仕組みを持っています。外部データへの依存度が高く、検索結果で上位表示されたコンテンツを優先的に参照・要約する構造となっています。検索データを重視するため、サイト内の情報を最適化する内部対策がより有効に働きます。
つまり、従来のSEO対策で上位表示を獲得することが、AIに取り上げられるための大前提（必須条件）となります。上位表示されていないコンテンツは、AI上でも取り上げられにくくなります。
情報を引用させるための基本構造（LLMOの基本設計）
AIに自社情報を正しく認識させ、回答のソースとして引用させるためには、以下の4つのステップに沿った情報設計が重要になります。
質問意図の設計: ユーザーがAIに対してどのような質問をするかを想定し、その背景にある課題や目的まで含めてテーマを設計します。
エンティティの明確化: 企業名、サービス名、カテゴリなどを整理し、AIが対象の情報を正しく認識・分類できる状態を構築します。
情報の構造化: 結論、理由、具体例などを整理し、AIが要約・抽出しやすい形で情報を構成します。
引用される要素の設計: 比較情報、専門用語の定義、数値などを明示し、AIが回答の根拠として取り上げやすい情報を設計します。
LLMO/AIO対策支援会社を
活用するメリット・デメリットとは？
活用するメリット
生成AIという変化の激しい最新領域において、専門的な知見やAI特有の情報構造化ノウハウをいち早く自社に取り入れられるのが最大のメリットです。AIに自社を認識させるための「FAQや定義文の整理（内部施策）」や「外部メディアでのサイテーション獲得（外部施策）」といった専門的な実務を任せることで、社内リソースを圧迫することなく、次世代の検索行動からのリード獲得という先行者利益を最短距離で狙うことができます。
活用するデメリット
効果が出るまでに一定の期間がかかるため、毎月の外注コスト（数十万円規模）が継続して発生する点がデメリットです。また、生成AIの回答アルゴリズムは常に変動しており、従来のSEO以上に「100%の引用（露出）保証」が難しいため、費用対効果の予測が立てづらい側面があります。施策をすべて丸投げしてしまうと、最新のAIマーケティングに関する知見が社内に蓄積しないリスクもあります。
LLMO/AIO対策支援会社の選び方
従来の「SEO対策」と「AI対策」の両方に強いか
GoogleのAI Overviews（AIO）などは、従来の検索結果（SEO）での評価をベースに情報を引用する傾向があります。そのため、単にAIの仕組みに詳しいだけでなく、大前提となる「SEOでの上位表示ノウハウと実績」をしっかりと持っているかどうかが重要な選定基準となります。
サイト改修（内部）からPR（外部）まで実行できるか
LLMO対策では、サイト内の「情報の構造化（AIが抽出しやすいコンテンツ作り）」だけでなく、Web上での客観的な言及を増やす「サイテーション強化（外部施策）」が不可欠です。戦略の提案だけで終わらず、サイトのシステム改修から記事制作、外部メディアへのPR配信まで、実務を広く巻き取ってくれる会社を選びましょう。
「AIでの言及」だけでなく「商談化（CV）」を見据えているか
AIの回答内に自社情報が引用されること自体をゴールにするのではなく、そこから自社サイトへユーザーを遷移させ、最終的に「資料請求」や「商談化」にどう繋げるかという導線設計が重要です。ビジネス視点でのKPI（リード獲得数など）を設計し、成果にコミットしてくれる支援会社を選ぶことが成功の鍵です。
LLMO/AIO対策支援会社の費用相場
戦略設計・コンサルティングのみ（相場：月額20万～50万円程度）
ターゲットがAIに入力するであろう質問（プロンプト）の分析、自社情報のエンティティ定義、AIに引用されるためのサイト構造のアドバイスなど「戦略立案と指南」のみを行うプランです。実務作業（執筆や実装）は自社で行うため費用は抑えられます。
AI向けコンテンツ制作・スポット代行（相場：月額20万～50万円程度）
「AIが要約しやすいLLMO向け記事やFAQの制作」「サイテーションを獲得するためのプレスリリース配信や比較サイトへの掲載支援」など、特定の実務を部分的に依頼する場合の相場です。制作する記事の本数や、PR施策の規模によって価格が変動します。
戦略から実務・改善までの伴走型支援（相場：月額40万～100万円程度）
AI検索の現状分析から、サイトのテクニカル改修、継続的なAI向けコンテンツの制作、外部施策の実行、定例ミーティングでの効果検証（AIからの流入・CV分析）までをすべて任せるフルサポートの相場です。社内リソースが不足しており、AI対策を一気に進めたい企業向けです。