Visibility Audit
生成AI可視性調査
重要な質問群に対する言及・引用・正確性を調査。競合比較を含め、現在地を定量・定性の両面から可視化します。
↗Research & Consulting for AI Visibility
人は、リンクを探す前にAIへ尋ねるようになりました。
私たちは、企業が生成AIにどう理解され、語られ、引用されるかを調査し、 根拠ある改善へつなげます。
The Shift
ユーザーの情報探索は変わり始めています。一覧から自分で選ぶだけでなく、 AIが情報を統合し、答えを提示する体験が日常になりました。
10本のリンクから、ユーザーが答えを探す
AIが情報をまとめ、ひとつの回答を提示する
?その回答の中で、あなたの会社は正しく説明されていますか?
Our Services
観測・診断・改善・再計測をひとつのサイクルとして支援します。
Visibility Audit
重要な質問群に対する言及・引用・正確性を調査。競合比較を含め、現在地を定量・定性の両面から可視化します。
↗Information Design
検索・生成AIが内容を発見し、意味を理解しやすいHTML、構造化データ、内部導線、エンティティ情報へ整えます。
↗Primary Content
独自データ、調査、事例、比較軸を「引用できる根拠」として設計。公開後の更新・評価まで伴走します。
↗前期間から +8.4
Our Process
一度きりの施策ではなく、変化を追跡しながら次の打ち手へつなげます。
重要な質問と回答、引用元、競合の登場状況を同一条件で記録します。
技術、内容、外部評価のどこに情報の欠損や不整合があるかを特定します。
公式情報の構造、一次情報、内部導線を優先度に沿って改善します。
同じ質問群で再計測し、効果と次の課題を明らかにします。
Why Us
アルゴリズムを推測で語らず、観測条件と結果、限界を明らかにします。
言及数だけでなく、企業やサービスが正しく説明されているかを重視します。
短期的な技巧ではなく、顧客にもAIにも価値のある独自情報を資産にします。
変化する環境を前提に、定点観測と改善の仕組みを社内へ残します。
Insights
生成AI検索における情報の発見・理解・引用を整えるLLMOの基本を、SEOとの違いと共通点から解説します。
言及率、引用率、正確性、競合比較の4つの観点から、LLMOの継続計測を設計する方法を紹介します。
独自データ、定義、比較表、調査方法を、読者にも機械にも利用しやすい一次情報として公開する実践ポイントです。
FAQ
LLMOの考え方や支援内容について、よくいただく質問をまとめています。
SEOが主に検索結果での発見性を扱うのに対し、LLMOは生成AIの回答内での言及、引用、説明の正確性まで観測します。ただし両者は対立するものではなく、技術基盤や良質な一次情報など多くの原則を共有します。
事業や顧客層に応じて、主要な生成AI検索・回答サービスを選定します。単一サービスの一時的な結果ではなく、複数環境・複数回の観測を基本にします。
生成AIの回答や引用を保証することはできません。日本LLMOセンターでは、観測可能な指標を定め、誤認や情報不足の原因を特定し、改善可能な要素へ継続的に働きかけます。
はい。まず事業、顧客、現在感じている変化を伺い、調査すべき質問や対象範囲を一緒に整理します。