LLMOは、生成AIが回答を作る過程で、自社の情報が正しく発見され、理解され、根拠として扱われる状態をつくる取り組みです。

LLMOが対象にするもの

検索結果のリンク一覧だけでなく、生成AIが提示する要約や比較、推奨、引用元の中で、自社やサービスがどう扱われているかを対象にします。

重要なのは、単に社名が出ることではありません。事実と異なる説明や古い情報が使われていないか、どの文脈で競合と比較されるかまで確認します。

SEOと対立する施策ではない

LLMOとSEOは、どちらもユーザーの問いに対して信頼できる情報を届ける活動です。読みやすいHTML、明確な見出し、一次情報、内部リンクといった基礎は共通します。

LLMOではそこに、回答単位での言及計測、引用元の分析、エンティティの一貫性、第三者情報との整合性が加わります。

  • 検索結果だけでなく生成回答そのものを観測する
  • 掲載順位ではなく、言及・引用・論点の正確性も測る
  • 自社サイト外の信頼できる情報環境も改善対象にする

最初に着手すべきこと

自社にとって重要な質問を整理し、複数の生成AIで回答を記録することから始めます。印象ではなく、同じ条件で継続計測できる形にすることが重要です。

次に、誤認や情報不足が生じている理由を、公式情報、技術構造、第三者評価の三方向から特定します。