検索の主戦場はGoogleの順位表からChatGPTやGeminiの回答文へと広がりつつある。自社サービスがAIの回答に引用・推奨されるかどうかが、これからのWeb集客を左右する。とはいえLLMO対策会社は乱立しており、どこに任せれば良いか判断がつかない担当者も多いはずだ。本記事では選定の勘所と実践プロセスを解説する。
目次
LLMOコンサルティングとは何か——SEOとLLMOの違いから理解する戦略設計
LLMOとは、大規模言語モデルを活用したAI検索エンジンにおいて、自社の情報が正しく認識され、引用されやすい状態をつくるための取り組みである。従来のSEOが検索エンジンの順位表に自社サイトを表示させることを目的としていたのに対し、LLMOはAIが生成する回答の文脈に自社が組み込まれることを目的とする。両者は対立する概念ではなく、AIによる検索最適化という大きな流れの中で補完し合う関係にある。
従来のSEOとLLMOの本質的な違い
従来のSEOでは検索エンジン最適化のためにキーワードの網羅性や被リンクの質が重視されてきた。一方でLLMOでは、AIが情報の正確性や一次情報性をどう判断するかが評価の中心になる。AI検索では検索順位そのものよりも、AIによる言及や引用の有無が成果指標として重視される。SEOとLLMOは別物というより、従来のSEOで培った構造化と網羅性の知見を土台に、AIに合わせた情報設計を重ねていくものと捉えるのが実務的である。
生成AIが変える検索体験と自社サイトへの影響
ユーザーの検索行動は、複数のサイトを比較検討する形からAIがまとめた回答を確認する形へと変化しつつある。この変化により、自社サイトへの流入経路そのものが変わってきている。AI経由の流入数やコンバージョン数を継続的にモニタリングし、従来の検索エンジン経由の流入と合わせて評価する体制が必要になる。
LLMOコンサルティングサービスが担う範囲
LLMOコンサルティングサービスは、単にAI向けの記事を量産することではない。自社サイトの構造化データの実装、外部メディアでの言及獲得、AI検索対策の効果測定まで含めた複合的な施策である。自社サイトだけでなく、第三者メディアでの言及もAIの評価に影響するため、施策範囲は自社の管理下にあるチャネルを超えて広がる。
LLMOコンサルティング厳選3社
株式会社コネクタブルー
株式会社コネクタブルーは、成果報酬型のLLMO対策サービスを展開する企業です。ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityといった5大生成AIを横断してモニタリングし、自社ブランド名やサービス名がどのように紹介・推薦されているかを週次で把握します。AI検索における引用状況や言及トーン、競合との比較をレポーティングし、その結果をLLMO施策の効果検証や次の打ち手の根拠として活用できる点が特徴です。SEOで検索上位を獲得していても、大規模言語モデルの回答に自社情報が含まれなければ顧客接点を失うという課題意識のもと、従来のSEOに加えてLLMOのコンテンツ最適化まで一体的に支援します。成果にコミットする料金体系のため、費用対効果を重視しながらLLMO対策に取り組みたい企業におすすめの1社です。
| 会社名 | 株式会社コネクタブルー |
| 本社所在地 | 東京都港区南青山2-4-8 LAPiS青山Ⅱ 5F |
株式会社Hakuhodo DY ONE
株式会社Hakuhodo DY ONEは、博報堂グループのデジタルマーケティング企業として、AI検索最適化（AIO）に特化したコンサルティングサービスを提供しています。AI検索エンジン上での自社ブランド情報の表示状況を分析し、正確性やブランドイメージへの適合性といった課題を可視化したうえで、改善施策の立案から実装まで一貫して支援する点が特徴です。博報堂アイ・スタジオとの協業により、AIOコンサルティングにとどまらず、AIフレンドリーなオウンドメディアの構築・運用改善まで統合的にサポートできる体制を整えています。分析・課題抽出を行う初期フェーズと、改善提案・実装支援を行う運用フェーズの2段階で進行するため、自社の状況に応じた段階的なAI検索対策を進めることが可能です。
| 会社名 | 株式会社Hakuhodo DY ONE |
| 本社所在地 | 東京都港区赤坂5丁目3-1 赤坂Bizタワー |
株式会社電通デジタル
株式会社電通デジタルは、生成AI時代の検索体験に対応する「GEO（Generative Engine Optimization）コンサルティングサービス」を提供しています。商品やサービス特性を踏まえて調査の基盤となるプロンプトやキーワードを設計し、生成AIにおける自社ブランドの言及状況や、AIがどのようなページ・サイトを引用しているかを詳細に分析します。さらにGoogle検索のAI Overviewsの出現傾向やSEOランキングとの相関も調査し、自社・競合の引用傾向を明らかにしたうえで、検討すべきSEO施策や生成AIに正しく認識・参照されるためのコンテンツ改善の示唆を提供する点が特徴です。近年ではアドビと連携した「Adobe LLM Optimizer」を活用したGEO支援も開始するなど、常に最新の手法を取り入れています。
| 会社名 | 株式会社電通デジタル |
| 本社所在地 | 東京都港区東新橋1-8-1 電通本社ビル |
意思決定者が知っておくべきLLMO対策会社選定の視点
LLMO対策会社を選ぶ段階で陥りやすい誤解と、実務で機能する評価軸を整理する。
「記事を量産すればAIに選ばれる」という誤解
LLMO対策会社の中には、記事本数の多さを実績として強調するところもある。しかしAIは情報の一次情報性や被引用実績、構造化の度合いを重視するため、量を増やすだけでAIに選ばれる状態がつくれるわけではない。作成本数よりも、一本一本の記事が業界の専門性を的確に反映し、他の信頼できる情報源から言及されているかどうかが評価に直結する。この点は国内の記事ではあまり語られないが、海外のGEO/AEO事例でも共通して指摘されている視点である。
LLMO対策会社の実績データに基づく評価軸
選定にあたっては、300社以上の支援実績を持つかどうかに加えて、自社が属する業界（BtoB、EC、医療など）への理解と支援実績があるかを確認したい。SEOコンサルティングで培った知見を活かしつつ、AIによる最適化の知見を両立できているかも重要な判断軸になる。単発の施策提案で終わらず、現状分析から効果検証までPDCAを回す体制があるかどうかも確認すべきポイントである。
一気通貫で伴走できる体制の重要性
LLMO対策は戦略設計だけで完結しない。施策の実装、運用代行、効果測定までを一気通貫で伴走できるマーケティングパートナーズかどうかが、成果の再現性を左右する。提案だけで終わる会社と、実装後の効果検証まで並走する会社とでは、同じ戦略設計でも最終的な成果に差が出やすい。
海外の先進事例に見るGEO/AEOの最新トレンド
国内の比較記事ではあまり触れられないが、海外の動向を押さえておくことは選定の判断材料になる。
海外企業におけるAI検索対策の先行事例
海外ではGEO（Generative Engine Optimization）やAEO（Answer Engine Optimization）という呼称で、日本より早い段階からAI経由の流入を独立したKPIとして計測する動きが進んでいる。AI経由の流入とコンバージョンを従来の検索流入と切り分けて評価し、施策の優先順位を決める企業が増えている点は、国内企業が参考にできる視点である。
2026年以降のAI検索アルゴリズムの動向
生成AIの学習データや回答生成のロジックは継続的にアップデートされており、2026年以降もこの傾向は続くと見られる。専門の研究組織を持ち、最新のAIアップデートを継続的にキャッチアップできる体制があるかどうかは、LLMO対策会社を選ぶ上で見落とされがちだが重要な観点である。
自社の現状分析——AIにどう認識されているかを把握する
施策に着手する前に、自社の現在地を把握する現状分析が欠かせない。現状分析には約3〜4週間かかることが多く、この工程を丁寧に行うかどうかが後続の戦略設計の精度を左右する。
AI経由の流入とコンバージョンの現状把握
まずAIの回答に自社情報がどの程度引用されているかを分析する。自社情報がAIにどのように認識されているかを調査することが現状分析の出発点であり、ここでAI経由の流入数やコンバージョン数のベースラインを把握しておくことで、施策後の効果測定と比較できるようになる。
自社サイトの構造化データとAI検索対策の実装状況
自社サイトの構造化データが適切に実装されているか、E-A-Tの観点で情報の信頼性が担保されているかも合わせて確認する。構造化データの実装状況はAIがコンテンツを正しく解釈できるかに直結するため、現状分析の段階で必ず点検しておきたい項目である。
LLMOコンサルティングサービスの戦略設計プロセス
現状分析の結果をもとに、戦略設計から施策実行へと進めていく標準的なプロセスを確認する。
戦略設計フェーズで検討すべき要素
LLMOコンサルティングでは、約1ヶ月の戦略設計フェーズを設けることが多い。この期間に、データに基づいた仮説を立て、自社が優先すべき施策の順位付けを行う。従来のSEOとLLMOのハイブリッド戦略として、両者のバランスを考慮した施策実行計画を立てることが実務上のポイントになる。
施策実行と運用代行の役割分担
戦略設計が固まったら、2ヶ月目以降は優先施策の実装を進める。社内リソースで対応する範囲と、運用代行として外部に委託する範囲を切り分けておくと、実行フェーズがスムーズに進みやすい。施策実行にはモニタリングダッシュボードを用意し、進捗と成果を可視化しておくことが望ましい。
BtoB業界におけるLLMO対策の進め方
業界によってLLMOへの取り組み方には違いがある。ここではBtoB企業に特有の視点を整理する。
BtoB企業がLLMOを優先すべき理由
BtoB業界はLLMOの優先度が高い業界の一つとされる。検討期間が長く、比較検討の過程でAIに情報収集を依存する意思決定者が増えているためだ。自社サービスの専門性や導入実績がAIの回答に正しく反映されるかどうかは、商談化の入口に直結する。
業界特性に応じた情報設計のポイント
BtoB企業では、自社サービスの機能説明だけでなく、導入プロセスや効果測定の考え方まで含めた情報設計が求められる。専門用語の解説と実務的な事例を組み合わせることで、AIが文脈を正しく理解しやすくなる。
社内合意形成の落とし穴——部門長が押さえるべき進め方
LLMO対策の成否は、施策そのものだけでなく社内の推進体制にも左右される。この観点は競合記事ではあまり扱われていない。
マーケティング部門単独では進まない理由
LLMO対策はマーケティング部門だけで完結しないケースが多い。構造化データの実装にはエンジニアリング部門の協力が必要であり、外部メディアでの言及獲得には広報部門との連携が欠かせない。部門を横断した合意形成ができていないと、戦略設計は固まっても実行段階で停滞しやすい。
経営層・広報部門との連携体制
投資対効果を役員会に説明する際は、AI経由の流入とコンバージョンの推移を定量データとして示せる状態にしておくことが望ましい。経営層への説明責任を果たせる体制を事前に整えておくことで、施策の継続的な予算確保にもつながる。
LLMOコンサルティングの費用相場とROIの考え方
発注の意思決定に欠かせない費用感と、投資回収の考え方を整理する。
月額費用の目安と投資回収期間
LLMO対策の費用は月50万円以上が相場とされる。会社によっては30万円台からのプランを用意しているところもあるが、支援内容の範囲によって費用は変動する。施策の効果は3〜6ヶ月で現れることが多く、この期間を前提に予算計画を立てておく必要がある。
稟議を通すためのROI試算の視点
稟議を通すには、費用に対してどの程度のAI経由の流入とコンバージョンが見込めるかを試算しておくことが重要である。300社以上の支援実績を持つLLMO対策会社であれば、類似業界での成果データを参考にROIの仮説を立てやすい。
効果測定と定量的な検証基盤の構築
施策を実行して終わりではなく、継続的な効果測定の仕組みを持つことがLLMO対策の成果を左右する。
AIによる言及率・引用状況の計測方法
効果測定では、AIでの言及率や自社情報がAIの回答にどの程度引用されているかを定量的に把握する。AIの推奨状況を定量的に測定する基盤があるかどうかは、LLMO対策会社を選ぶ際の必須要件の一つといえる。
施策前後のスコア変化を追うモニタリング体制
施策前後のスコア変化を継続的に計測する体制を整え、定期的に成果を分析して施策を微調整していく。効果測定はAIでの言及率や流入などを考慮して行うことが基本であり、単発の計測で終わらせず、PDCAサイクルとして運用することが成果の再現性につながる。
LLMO対策会社に依頼する際の注意点
最後に、発注時に確認しておきたい注意点を整理する。
SEOとLLMOの知見を両立するパートナー選び
SEOコンサルティングの実績だけでLLMOの実績を判断してしまうと、AI検索特有の評価基準を見落とすことがある。SEOと LLMOの両方の知見を持ち、データに基づいた戦略設計ができるかどうかを確認したい。
自社サイトの構造化データ実装における注意点
自社サイトに構造化データを実装する際は、表面的なプロンプト対策やテキスト改修だけで終わらせないことが重要である。自社の強みがAIに伝わる形に情報が構造化されているかを、施策実行後も継続的に点検する体制を持っておきたい。
よくある質問
LLMOコンサルティングはどのような会社に向いていますか
AI Overviewsをはじめとする生成AIの回答経由で自社が引用・言及される状態を目指したい企業に向いている。特にBtoBのように検討期間が長く、AIに情報収集を依存する意思決定者が多い業界では優先度が高い。自社サイトだけの改善では不十分なケースが多く、外部メディアも含めた設計が必要になる。
AI時代の検索でAIに引用されやすくするには何が必要ですか
AIに引用されるかどうかは、情報の正確性と構造化の度合いに大きく左右される。AI最適化の観点では、単発の記事施策ではなくAIと競合分析を組み合わせた継続的な取り組みが重要な施策となる。自社の強みが専門性の高い一次情報として整理されているかを定期的に見直したい。
AIO・LLMOコンサルティングと従来のSEO支援は何が違いますか
AIO LLMOコンサルティングは、検索順位の改善だけでなく、AIの回答文脈に自社が組み込まれることを目的とする点が従来のSEO支援と異なる。とはいえ完全に別物ではなく、SEOで培った構造化や網羅性の知見を土台に、AIに特化した情報設計を積み上げていく関係にある。
LLMO large language modelに関する専門知識がなくても依頼できますか
依頼する企業側に大規模言語モデルの技術的な専門知識は必須ではない。現状分析から戦略設計、実行支援まで一気通貫で提供している会社であれば、専門用語を噛み砕いた形で具体的な進め方を提示してもらえることが多い。
自社サイトの改善だけでLLMO対策は完結しますか
完結しないケースが大半である。自社サイトの構造化データ整備は土台にはなるが、外部メディアでの言及やAI Overviewsでの引用状況もあわせて評価する必要がある。自社サイト単体の最適化にとどまらず、複数チャネルを横断した設計が求められる。
費用感やサービス範囲を相談したい場合はどうすればよいですか
まずは自社の現状分析から着手できるかどうかを確認するとよい。具体的な支援範囲や費用感は企業ごとに異なるため、現状の課題を整理したうえで各社に相談ください。複数社を比較する際は、実行支援まで一気通貫で対応しているかを基準にすると判断しやすい。
