候補に入らない理由が分かる
指名・非指名の質問を分け、競合だけが推奨される場面と情報不足を特定します。
質問設計 / 競合言及 / 推奨文脈企業・法人向け LLMO診断
主要な生成AIで、候補漏れ・誤情報・競合差を調査。 回答と引用元を残し、改善の優先順位まで整理します。
同じブランドでも、質問条件によって候補への入り方が変わる
当センター自身の限定条件での自己監査です。顧客成果や掲載保証を示す数値ではありません。
2026年7月27日時点の公開物。顧客成果や掲載保証を示す数値ではありません。 全43ファイルの版・容量・ハッシュを確認
What you get
スコアを見るだけではなく、なぜ今の回答になったのか、どこを直し、 何を同じ条件で測り直すかまでつなげます。
指名・非指名の質問を分け、競合だけが推奨される場面と情報不足を特定します。
質問設計 / 競合言及 / 推奨文脈AIの回答と引用元を残し、古い価格・機能・会社情報がどこから生じたかを切り分けます。
回答ログ / 引用URL / 事実判定技術、公式情報、一次情報、外部情報の課題を、影響と実行難易度で優先順位づけします。
原因マップ / 優先度 / 再計測条件Why evidence matters
候補漏れや誤情報を「技術」「公式情報」「一次情報」「外部情報」に分け、 直す場所と測り直す条件を同じ記録から決めます。
Deliverables
結論だけでなく、質問、回答、引用元、判定理由、次の施策をつなげます。 SEO、広報、制作、開発の担当者が同じ根拠を見て優先順位を決められます。
標準診断の受入条件まで確認する質問文、対象AI、日時、検索条件、回答、引用URLを一つの台帳へ。
候補漏れ、誤認、引用差を、技術・内容・外部情報に分けて整理。
担当、期限、受け入れ条件、再計測方法まで具体化。
Standard scope
下記は標準設計例です。対象サービス、顧客の検討段階、重要な事実に合わせて相談時に増減します。
認知・比較・導入・事実確認に必要な問いを整理
AI、日時、検索条件を記録して複数回確認
技術・公式情報・一次情報・外部情報へ分解
担当、期限、受入条件、再計測方法を決定
Open evidence
日本LLMOセンター自身を対象に、固定4質問をChatGPT Searchで各3回観測。 成功した回答だけを選ばず、全12回答、引用URL、判定、除外試行を公開しています。
上記は当日の限定条件での観測です。一般的な掲載率、顧客成果、将来の表示を示すものではありません。
Process
診断だけで区切ることも、改善・再計測まで続けることもできます。
事業、対象顧客、候補になりたい質問、比較対象、重要事実を整理します。
対象AI、日時、質問文、検索条件を記録し、回答と引用元を残します。
候補漏れや誤認を原因別に分け、影響と実行難易度で並べます。
担当、期限、受け入れ条件、再計測方法を合意します。
FAQ
準備、調査対象、対応範囲、保証について先に明示します。
公式サイトURLと対象サービスがあれば開始できます。候補になりたい質問、比較対象、誤ると困る重要事実は任意です。分からない項目は初回相談で整理します。
事業と顧客の利用状況に応じて、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどから対象を決めます。検索機能の有無、地域、日時、質問文を記録します。
可能です。現状把握と優先度付き改善計画までを一つの区切りにできます。実装、コンテンツ制作、再計測は必要な範囲だけ切り分けます。
掲載や順位は保証できません。回答はモデル、検索結果、日時、質問によって変わるためです。同じ条件で観測し、改善可能な要素と限界を明らかにします。
Contact
無料相談で、対象AI、候補になりたい質問、診断範囲と次の一歩を整理します。 公式サイトURLだけでも始められます。
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