※この記事には弊社サービス（プロベル）の紹介が含まれます。

LLMO対策のやり方は、AIに自社と競合のことを聞いて現状をつかみ、狙うプロンプトを決め、自社サイトと外部の情報を整え、同じプロンプトで測り直す、という5つの手順に分けると迷わず進められます。特別な裏技はなく、土台はSEOと同じです。差がつくのは、どのプロンプトで認知されたいかを先に決めることと、比較メディアや取引先のサイトなど、第三者に紹介される材料を増やすことです。

取り組みたくても手が止まっている会社は少なくありません。弊社がBtoB企業のマーケティング・営業戦略の担当者659名に聞いた調査（2026年9〜10月）では、AI検索対策をまだ行っていない企業が53.4%で、その理由の最多は「ノウハウや進め方が分からない」（49.1%）でした。

弊社はBtoBのビジネスマッチングを運営し、発注の相談を日々受けています。自社でもLLMO対策に取り組み、AI経由の問い合わせは2026年9月から11月（見込み）にかけて約5.56倍になりました。この記事では、その経験をもとに、手順、優先順位、やらなくていいこと、社内の巻き込み方までを解説します。

この記事の要点

• 手順は5つ。最初の3か月で一巡させる
• 最初の1か月は、AIに自社と競合のことを聞いて記録し、計測ツールを入れる。サイトの改修はそのあと
• 弊社でAIに名前が出るのに効いたのは、比較メディアへの掲載、プレスリリース、取引先サイトでの事例紹介の順
• llms.txtやAI専用の書き方は急がなくていい。Googleも生成AI検索のためだけの特別な最適化はいらないとしている
• 材料は営業・CS・経営が持っている。成果を社内に返し、協力してもらえる体制をつくる

LLMO対策は5つの手順を3か月で一巡させる

AIの回答で自社の名前を候補に挙げてもらい、情報源として使ってもらうための取り組みがLLMO対策です。対象はChatGPTやGemini、Google検索のAI OverviewsやAIモードなどです。やることは多く見えますが、順番に並べると次の5つの手順に収まります。言葉の意味やSEOとの違いは「LLMOとは？「SEOをやれば十分」が半分間違いな理由」で解説しています。

手順	やること	最初にかける期間の目安	主に動く人
1 現状把握	AIに社名と比較のプロンプトを入れて、自社の出方と引用元を記録する。計測ツールを入れる	1〜2週間	マーケ担当
2 狙うプロンプトを決める	買い手が購買の段階ごとにAIへ聞くプロンプトを集め、勝てるカテゴリーに絞る	1〜2週間	マーケ担当、営業・CS
3 自社サイトの整備	会社概要やサービスページの事実をそろえ、比較のプロンプトに答える情報と一次情報を足す	1〜2か月	マーケ担当、開発
4 外部での言及づくり	比較メディアへの掲載、プレスリリース、取引先での事例紹介を増やす	2か月目から継続	マーケ担当、広報、営業
5 計測と見直し	同じプロンプトで測り直し、問い合わせの経路とあわせて次に直す場所を決める	週1回の計測、月1回の見直し	マーケ担当

期間は、担当者1〜2人で進める場合の弊社の見立てです。

測る前にサイトを直し始めない

順番でいちばん大事なのは、手順1と2を飛ばさないことです。いきなりサイトを直し始めると、どのプロンプトで何が変わったのかを誰も判断できません。発注の相談でも、計測の環境がないまま始めた、目的がはっきりしないまま始めた、という失敗はよく聞きます。

手順3と4は、どちらかが終わってから次に進むものではありません。手順1で見つかった課題に合わせて並行して進め、手順5の見直しで翌月の配分を決めます。

優先順位は効果の大きさと手間で決める

5つの手順の中でも、手を付ける順番には優先順位があります。弊社では次の順で考えています。

• AIに社名と比較のプロンプトを入れて記録し、計測ツールを入れる。手間が小さく、ほかのすべての判断の材料になります
• 社名で聞いたときの誤りを直す。会社概要や外部のプロフィールを直すだけで済むことが多く、早く結果が出ます
• AIが引用している比較メディアに載る。弊社でAIに名前が出るのにいちばん効いたと感じている施策です
• プレスリリースと取引先サイトでの事例紹介で、第三者に紹介される材料を増やす
• 既存ページのリライトと一次情報の追加。すでに検索で評価されているページから手を入れます
• 技術面の点検。最初に1回確かめておけば、あとはサイトを大きく変えたときだけで十分です

反対に、llms.txtの設置やAI専用の構造化データは後回しで構いません。理由は後半の「やらなくていいことはAI専用の作業と近道探し」で説明します。公開されている他社の取り組みは「LLMOの事例」で紹介しています。

手順1 現状把握はAIに自社と競合のことを聞くところから

最初にやるのはサイトの改修ではなく、自分たちでAIを使い倒し、自社と競合のことを聞いて記録することです。手元に記録がないと、あとで施策が効いたかを確かめられません。実際にAIの答えを見ると、何が足りないのか、次に何をすべきかが自然に見えてきます。弊社が相談を受けた会社にも、まずここから勧めています。

社名で聞いてAIの理解が正しいかを見る

「〇〇株式会社はどんな会社？」「〇〇株式会社の良いところと悪いところは？」と社名を名指しで聞きます。見るのは、事業内容、対象顧客、料金、所在地、強みが正しく説明されているかです。

情報が古い、他社と混同されている、そもそも情報がない、のどれかに当たれば、手順3の会社概要の整備が最初の課題になります。

選ばれたい場面で聞いて誰の名前が挙がるかを見る

次に、「〇〇の会社でおすすめは？」のように、買い手が実際に聞きそうな言葉で質問します。自社の名前が出るか、何番目か、どんな理由で紹介されているかを記録します。

名前が挙がった競合については、AIが選んだ理由も書き留めます。競合が選ばれている理由は、手順3と4で自社に何を足すかの手がかりになります。

回答の引用元を書き出すと次に当たるメディアが分かる

AIの回答には、根拠にしたページへのリンクが付くことがあります。これを必ず書き出してください。弊社が「LLMO対策会社」を探すプロンプトで確かめたときは、AIモードやGeminiが根拠にしたページの多くが、他社の比較記事でした。

引用元の一覧は、そのまま手順4で掲載を頼む先の候補になります。自社サイトだけを直していても届かない場所が、ここで見えます。

AIの答えは毎回変わるので条件をそろえて記録する

同じプロンプトでも、AIの答えは聞くたびに少しずつ変わります。比べられるように、プロンプトの文面、使うAI、ログインの有無、日付をそろえて記録します。弊社が手で確かめているのは、ChatGPT（Web検索あり）、Gemini、Claude、GoogleのAIモードとAI Overviewsです。

プロンプト	AI	日付	自社の名前	何番目・どう紹介されたか	挙がった競合	引用元
株式会社〇〇はどんな会社？	ChatGPT	11月10日	出た	事業内容は正しいが料金が古い	なし	自社サイト、求人サイト
〇〇の会社でおすすめは？	AIモード	11月10日	出ない	なし	A社、B社、C社	比較メディアX、Y

表の社名と結果は記入例です。

計測ツールも最初の1か月で入れる

手で聞く記録とあわせて、計測ツールも最初の1か月のうちに入れておくのが弊社のおすすめです。手で聞けるプロンプトの数には限りがあり、競合と比べた数字を続けて追うにはツールが向いています。

ツールで失敗する会社は、何のために入れたのかが決まっていません。何を測りたいのか、どこまで測るのか、誰が数字を見るのかを先に決めると、選ぶツールも自然に絞れます。ツールの比べ方は「LLMOツールの比較」で解説しています。

手順2 狙うプロンプトは購買の段階ごとに買い手の言葉で決める

測るプロンプトは、自社が言いたいことではなく、買い手がAIに打ち込む言葉で決めます。弊社のBtoB発注行動調査（149名、2026年8月25〜27日）では、事前の情報収集や比較検討に生成AIを使う人が66.4%いました。AIへの相談の仕方は、「A社とB社を比較して」が37.6%、自社の課題を入力して助言と候補を聞くが36.8%、「おすすめの〇〇会社を教えて」が25.6%です。おすすめを聞くだけでなく、比較や課題の相談でもAIが使われています。

プロンプトはマーケティングファネルの4層で作る

買い手は、購買の段階によってAIへの聞き方を変えます。最初はぼんやりした課題を相談し、次にカテゴリーで候補を探し、候補が絞れたら比べ、最後に社名で評判や実績を確かめます。弊社では、このマーケティングファネルの考え方が、LLMOのプロンプトづくりでもいちばん大事だと考えています。

層	プロンプトの例	見るところ	主に直す場所
1 課題	「問い合わせを増やしたいが、何から手を付ければいい？」	解決策の候補に自社のカテゴリーや社名が出るか	課題と解決策を解説する記事
2 カテゴリー	「BtoBのマッチングサービスでおすすめは？」	候補に名前が挙がるか、何番目か	比較メディアへの掲載、サービスページ
3 比較	「A社とB社と自社では、どこがいい？」	自社が選ばれる理由が語られるか	他社との違い、料金、事例
4 行動の直前	「〇〇株式会社の評判は？」「実績は？」	説明が正しいか、評判がどう語られるか	会社概要、口コミ、取引先での事例紹介

問い合わせにいちばん近いのは、3の比較と4の行動直前のプロンプトです。ただし4で誤った説明をされていると、比較の段階で候補から外れてしまいます。社名で聞いたときの誤りは、ほかより先に直してください。

どのカテゴリーで認知されたいかを先に決める

成果が出ている会社に共通するのは、やたらにプロンプトを増やすのではなく、どのカテゴリーで自分たちが思い出されたいかを先に決めていることです。マーケティングでいうカテゴリーエントリーポイントを意識し、そこからプロンプトを作ります。

絞る基準は「勝てるか」です。他社が手を付けていないか、手を付けていても情報が薄く、自社の実績や顧客、ノウハウで上回れるかを見ます。競合が強いカテゴリーなら、「東京のインサイドセールス代行」のように地域や業界で絞ってから狙います。最初は20前後のプロンプトで始め、慣れてきたら層ごとに増やしていくのが現実的です。

プロンプトの材料は営業とCSが持っている

買い手の言葉を持っているのは、営業とCSです。商談の最初に聞かれること、フォームの自由記述、比べられた競合、失注の理由からプロンプトを作ります。

AI経由で来た相手に「AIに何と聞いたか」を尋ねても、覚えていないことがよくあります。一度の質問で決めたのではなく、AIと何度も壁打ちしながら候補を絞ってきているからです。それだけ買い手の動きは複雑になっていて、検討のほとんどをAIの中で済ませています。だからこそ、インサイドセールスの架電や商談で、どんな流れで自社にたどり着いたのかを深掘りして集めることが大事です。

AIは1つの質問を複数の検索に分けて調べる

GoogleのAI機能は、1つの質問に答えるために関連する検索を同時にいくつも行います（fan-out queries）。そのため、周辺の疑問にもまとめて答えているページが拾われやすいと弊社は見ています。仕組みは「クエリファンアウトとは」で解説しています。

ただし、聞き方ごとにページを量産するのは逆効果です。順位やAIの回答を操作する目的の量産は、Googleのスパムポリシー違反になります（Google 検索セントラル）。

手順3 自社サイトはAIに正しく説明される材料をそろえる

自社サイトでやるのは、AIのための特別な加工ではありません。AIにも人にも正しく説明される材料をそろえることです。Googleは、AI OverviewsやAIモードに表示されるために追加の要件や特別な最適化はないとしています（Google 検索セントラル「AI features and your website」、2025年12月10日更新）。生成AIの機能は、通常の検索の順位づけと品質の仕組みに根ざしているとも説明しています（同「Optimizing your website for generative AI features」、2026年7月10日更新）。

弊社も同じ考えです。人のために書いていれば、それがAIのためにもなります。

社名のプロンプトで出た誤りは会社概要とサービスページで直す

手順1で社名の説明に誤りがあったら、まず自社サイトの事実をそろえます。社名の表記、所在地、事業内容、対象顧客、料金の目安、実績の数字を、サイト全体で同じにします。採用ページや古いお知らせに昔の情報が残っていないかも確かめてください。

あわせて、外部のプロフィールも直します。比較サイト、求人サイト、業界のデータベースなどに古い情報が残っていると、AIはそちらを拾うことがあります。

比較のプロンプトには選ばれる理由と向かない会社まで書く

比較のプロンプトで名前が挙がるには、AIが「この会社を選ぶ理由」を説明できる材料が要ります。誰向けのサービスか、他社と何が違うか、料金の目安、成果が出た会社の例を具体的に書きます。向いていない会社まで書くと、読み手にもAIにも判断の材料が増えます。

弊社でも、測りながら足りない材料を足しています。たとえば、他社と比べたときに弊社が選ばれる理由がAIの回答に出ていないと分かったら、事例の記事にその理由を書き足しました。

新しく書くより既存ページのリライトが早い

AIはWebを検索するとき、検索で上位のページを優先して参照します。そのため、すでに検索で評価されているページを直すほうが、新しい記事を書くより早くAIに拾われると弊社は見ています。記事の書き方は「LLMOを意識した記事の作り方」で解説しています。

一次情報は自社にしか書けない材料を出す

Googleは、一般的な知識を超えた、専門家や経験者ならではの見方を示すコンテンツ（non-commodity content）を勧めています（AI最適化ガイド）。BtoBで出しやすい一次情報は、自社調査、導入事例と数字、現場でよく受ける質問への答え、社内の専門家の見解です。

技術面はAIが読める状態かだけを確かめる

技術面は、AIが読める状態になっているかだけを最初に1回確かめれば十分です。

• robots.txtでGooglebotやOAI-SearchBotを止めていないか。OpenAIは、ChatGPTの検索結果に出るにはOAI-SearchBotを許可するよう勧めています
• 大事なページがインデックスされているか
• 大事な情報が画像だけでなく本文のテキストにあるか
• 構造化データが、ページに表示されている内容と一致しているか（Google）

実装の詳しいやり方は「LLMOの構造化データ」で解説しています。

手順4 外部での言及づくりはもっとも効くのに手が回っていない

弊社でAIに名前が出るのにいちばん効いたと感じているのは、第三者のサイトで紹介される情報を増やすことでした。効いた順に並べると、比較・ランキングメディアへの掲載（口コミサイトも含む）、プレスリリース、取引先サイトでの事例紹介です。

公開されているデータも同じ方向を示しています。Ahrefsが約7万5,000ブランドを分析したところ、AI Overviewsでのブランドの見え方といちばん相関が強かったのはWeb上のブランドへの言及（0.664）で、被リンクの数（0.218）を大きく上回りました（Ahrefs、2025年5月）。あくまで相関で、因果を示したものではありません。

それでも、手を付けている会社はまだ少数です。弊社の調査では、自社サイトの情報の充実に取り組む会社が68.4%、一次情報の発信が61.1%だったのに対し、外部評価の対策は26.5%、口コミ・レビューは17.8%にとどまりました。

外部での言及が効く理由は3つあると弊社は考えています。1つ目は確率です。第三者のサイトで紹介される回数が増えるほど、AIに引用される確率が上がります。2つ目は、どこもやり切れていないことです。3つ目は、反映までに時間差があることで、早く始めた会社ほど有利になります。

AIが引用しているメディアから当たる

掲載を頼む先は、手順1で書き出した引用元の一覧から選びます。狙うカテゴリーでAIがよく参照しているメディアがあるなら、すぐに載せてもらうのがいちばんの近道です。

比較記事への掲載は相手にとってのメリットから考える

掲載を頼むときにいちばん大事なのは、相手にもメリットがある形にすることです。細かい頼み方の工夫はいろいろありますが、その前に、自社が「載せる価値のある会社」になっている必要があります。自社でも発信を続けて名前が知られていれば、相手の記事の質も上がるので、話が通りやすくなります。

反対に、同じ文面を何百社にも一斉に送るやり方は相手にされず、印象も悪くします。弊社も以前、外部サイトへの依頼を雑に進めてしまい、うまくいかなかったことがあります。効くかどうかは媒体の名前より中身で決まるので、載る先の記事で自社の違いが具体的に伝わるよう、材料をきちんと渡してください。

プレスリリースは語ってもらう材料を発信する

プレスリリースは、自社が何を考え、どこに向かっているかを発信する手段です。調査や事例を出すと、ニュースサイトや業界メディアで取り上げられ、第三者に語ってもらう材料になります。すぐには効かないので、早めに積み上げておくのがおすすめです。

取引先での紹介と口コミは関係に合わせて頼む

弊社のBtoB発注行動調査（200名、2026年9月1〜2日）では、商談の前に相手の評判をWeb検索やAIで調べた人が88.0%、評判や口コミのない会社への発注をためらった・見送ったことがある人が79%でした。AIに聞かれたときに語られる評判を、意識してつくっておく必要があります。

取引先に事例の紹介や口コミを頼むときは、相手との関係やこれまでの成果、相手のWebへの詳しさで頼み方を変えます。お互いのサイトにリンクが付いてSEOにもメリットがある、と伝えるほうが通る相手もいれば、素直にお願いするほうが通る相手もいます。取引先や外注先の一覧から、頼める先を洗い出しておくと進めやすくなります。

不自然な言及集めはGoogleも勧めていない

Googleは、不自然に言及を集めても思われているほど役に立たないとしています（AI最適化ガイド）。自作自演のレビューや、中身のない紹介記事の量産はやめてください。

プロベルでは、掲載社のプロフィールやレビュー、比較・ランキング記事で、AIに参照される外部の情報を積み上げるお手伝いをしています。料金は月3万円から始められます。

※弊社でおすすめしているのは、月10万円のプランです。

手順5 計測は週1回、見直しは月1回で半年後に続けるかを決める

手順1と2で決めたプロンプトを同じ条件で聞き直し、問い合わせの経路とあわせて次に直す場所を決めます。計測は週1回がおすすめです。AIの回答は日によって揺れるので、毎日見ても一喜一憂するだけになりがちです。週ごとの数字を月1回まとめて見直し、翌月の動きを決めます。

最初に見る数字は3つ

最初に見るのは、言及率・引用率、シェアオブボイス（SoV）、AI経由の問い合わせ数の3つです。シェアオブボイス（SoV）は全体だけでなく、狙うカテゴリーごとに分けて見ると、どこで勝てていてどこで負けているかが分かります。それぞれの定義と測り方は「LLMOの効果測定とは？専門家が最初に見る3つの数字」、シェアオブボイス（SoV）は「シェアオブボイス（SoV）とは」で解説しています。

Search Consoleの生成AIレポートは無料で使える

Search Consoleの「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」では、AI OverviewsとAIモードでの表示回数が分かります。2026年8月31日に全サイトへ公開されました。ただし、表示回数が少ないサイトでは出ないことがあります（Search Console ヘルプ）。

ChatGPTやGeminiの回答は、このレポートに含まれません。手で聞くか、計測ツールで追います。

「AIで知った」は直接聞いて拾う

AIで名前を見た人は、あとから社名で検索して来ることがあります。アクセス解析だけでは捉えきれないので、直接聞くのがいちばん確かです。問い合わせフォームの「何で知りましたか」にAI（ChatGPTなど）の選択肢を足し、インサイドセールスの架電や商談で、どんな質問をしてどんな流れでたどり着いたかを深掘りします。

言及の増え方と問い合わせの増え方を並べて見る

弊社では、AIでの言及の増え方と問い合わせの増え方が、はっきり比例していると感じています。名前が出始めると、大きな時間差なく問い合わせも増えてきました。弊社のAI経由の問い合わせは、増え始めた月の翌月に約2.67倍、その翌月は約2.08倍（見込み）です。

とはいえ、LLMOは今のところ、ブランドづくりや認知の施策に近いものです。昔のオフラインの施策と同じで、どの施策がどれだけ効いたかを完全に切り分けることはできません。弊社も最初の数か月はいくつもの施策を同時に進めたので、どれが効いたかは言い切れません。仮説を立てて試し、確からしさを高めながら、自社に合う施策を積み上げていくのが現実的です。

数字の動きから次に直す場所を決める

数字の動き	考えられる原因	次にやること
社名で聞くと説明が間違っている	サイトや外部のプロフィールの情報が古い、ばらばら	会社概要と外部のプロフィールを直す
比較のプロンプトで名前が出ない	AIが参照するメディアに載っていない	引用元のメディアへの掲載を頼む
引用はされるが、候補として名前が挙がらない	選ぶ理由が書かれていない	他社との違い、料金、事例を足す
露出は増えたが問い合わせが増えない	狙うプロンプトが課題の層に偏っている、導線が弱い	比較と行動直前のプロンプトを増やす、問い合わせまでの導線を見直す

比較のプロンプトで名前が挙がるまでは半年〜1年かかる

弊社の実感では、社名で聞いたときに正しく紹介されるまでは早くて1〜3か月、比較のプロンプトで名前が挙がるまでは半年〜1年かかります。弊社の調査でも、効果を実感していた会社は、取り組み半年未満で65.1%、半年以上で83.2%でした。続けるかどうかは、半年を区切りに判断してください。

やらなくていいことはAI専用の作業と近道探し

限られた人手で進めるなら、やらないことを先に決めておくと迷いません。Googleは生成AI検索向けのガイド（2026年5月公開、7月10日更新）で、Google検索については、コンテンツの細かい分割（チャンク分け）、llms.txtのようなAI用のファイル、不自然な言及集めは気にしなくてよいとしています（Google 検索セントラル）。

やらなくていいこと	Googleの説明	代わりにやること
AI用のファイルやMarkdown版のページを作る	Google検索の生成AI機能には不要	本文のテキストで事実を正しく書く
本文をAI向けに細かく分割する	気にしなくてよい	人が読みやすい見出しと段落にする
AI向けの特別な書き方に変える	生成AIのためだけの特別な最適化はない	読者の疑問に順番に答える
AI専用の構造化データを入れる	必須ではなく、AI用の特別なschema.orgもない	基本の構造化データを表示内容と一致させる
不自然に言及を集める	思われているほど役に立たない	比較メディアや取引先で実際に語られる材料をつくる
聞き方ごとにページを量産する	スパムポリシー違反になりうる	1つのページで周辺の疑問までまとめて答える

llms.txtについて、弊社は「置いておいて損はないが、今は優先度が低い」と考えています。手間なく置けるなら置けばよく、ほかの手順を後回しにしてまで取り組むものではありません。

ChatGPTやGeminiでも土台はSEOと同じ

このガイドはGoogle検索についての説明です。ただ、ChatGPTやGeminiもWebを検索するときは検索の上位を優先して参照するので、SEOの土台はどのAIにも共通して効くと弊社は見ています。一発逆転の裏技はなく、検索で評価されるページをつくることが結局いちばんの近道です。

計測なしの施策と記事の大量生産もやらない

発注の相談でよく見る失敗が2つあります。計測の準備をしないまま施策を始めること、そしてAIで中身の薄い記事を大量に作ることです。前者は効いたかどうかが分からず、後者は読まれもせず引用もされません。効かない施策は、最初に見ればだいたい分かります。分かった時点で、手を付けないと決めてください。

社内の巻き込みは成果を返して協力してもらう仕組みから

事例、数字、買い手の質問、口コミの頼み先は、営業やCS、経営が持っています。マーケ担当と外注先だけで進めると、発信が一般論で終わり、社内の資産を活かしきれません。発注の相談でも、社内を巻き込めずに情報発信が止まってしまった、という失敗をよく聞きます。

協力を続けてもらうには、マーケ側から各部署への発信を増やすことが大事です。みんなの協力のおかげでAIでの引用や言及がどれだけ増えたか、AI経由の問い合わせが何件来たかを、こまめに伝えます。成果が見えると、頼まなくても材料が集まるようになります。

相手	頼むこと	こちらから返すもの
経営	成果の定義と、続ける期間の合意	月1回の数字と、言及と問い合わせの推移
営業・インサイドセールス	買い手の質問、比べられた競合、AI経由の相手のたどり着き方	AI経由の問い合わせ、掲載された記事
CS	事例、口コミを頼める顧客	事例の掲載先、引用の増え方
広報	プレスリリースや取材の予定	AIがよく参照するメディアの一覧
開発・情報システム	サイトの修正、技術面の点検	修正の前後での変化

経営とは成果の定義と続ける期間を先に握る

現場は「AIに名前が出ること」を、経営は「問い合わせが増えること」を期待していて、ずれが起きやすいところです。始める前に、何をもって成果とするか、いつまで続けて判断するかを決めておきます。

経営に通りやすいのは、言及やシェアオブボイス（SoV）の増え方と、問い合わせの増え方を並べて見せることです。まだ動き出す前なら、決めたプロンプトで競合と比べて自社がどれだけ言及されていないか、という機会損失の見せ方も効きます。LLMOは不確実な部分が多い施策ですが、だからこそ先に動いた会社が有利になる、という点もあわせて伝えてください。

営業とCSからは議事録と事例をもらう

商談の議事録や録画をAIに読み込ませると、買い手の質問や比べられた競合を効率よく拾えます。口コミや事例を頼める顧客も、営業とCSに挙げてもらいます。お返しに、AI経由の問い合わせや掲載された記事を共有します。

広報とは発信の予定を一緒に組む

手順1で分かった、AIがよく参照するメディアの一覧を広報に渡し、取材や寄稿の売り込み先を一緒に決めます。BtoB特有の買い手の動きは「BtoB企業のLLMO対策」で解説しています。

自社で進めるか支援会社に頼むかは手が足りない場所で決める

全部を支援会社に任せるか、全部を自社でやるかの二択で考える必要はありません。手が足りない場所だけを支援会社に頼みます。やることが分かっていて、社内でやり切れるなら外注しなくて構いません。

最初の90日はこの順で進める

時期	やること
1〜2週目	AIに社名と比較のプロンプトを入れて記録シートを作る。計測ツールを選ぶ。robots.txtとインデックスを確かめる
3〜4週目	認知されたいカテゴリーを決め、ファネルの4層でプロンプトを絞る。経営と成果の定義を決める
2か月目	社名の説明の誤りを直す。既存ページのリライトを始める。引用元のメディアに掲載を頼む
3か月目	1回目の見直し。プレスリリースや事例紹介で外部の言及を広げる
4か月目以降	週1回の計測と月1回の見直しを続け、半年で続けるかを判断する

期間は弊社の見立てです。

弊社自身の最初の90日は、いくつもの施策を同時に進めました。掲載いただいている企業に、各社のサイトでプロベルを紹介してもらい、言及とリンクを増やしました。調査とインタビューをもとに、おすすめ系の記事を350本書き切りました。それまでほぼ出していなかったプレスリリースを月7〜8本に増やし、自分たちが何を考えどこへ向かうのかを発信しました。ほかにも、事例インタビューでの紹介、noteやYouTubeでの発信、外部メディアへの掲載の声がけを1社ずつ進めました。

マーケ担当が1人なら計測と外部掲載から

従業員30人以下で、マーケ担当が1人の会社なら、計測ツールを入れて自社で運用し、主要な比較メディアへの掲載をこまめに進めるのが現実的です。サイトの修正は、社名の説明の誤りを直すところに絞ります。

戦略だけ頼むか作業だけ頼むか

SEOが分かり、コンサルの話を理解できる担当者がいるなら、戦略だけを支援会社に頼み、実行は社内で回す形が合います。方針は決まっていて手が足りないなら、作業だけを支援会社に頼みます。頼む価値が高いのは、既存ページのリライト、外部サイトのプロフィール整備、外部サイトへの掲載依頼、計測とレポートです。

まだ始めなくていい会社もある

SEOの基礎ができていない会社や、創業間もなく発信の材料がない会社は、時期をずらしたほうが効率的です。

もう1つ、中長期の投資に踏み込む覚悟がない会社にも、今はおすすめしません。LLMOはまだ不確実で、見えていない部分が多い施策です。取り組んでいるマーケターの多くは、その不確かさと向き合いながら自分たちで仮説を立て、勇気を持って投資しています。成果が出るまでの半年〜1年を待てないなら、始めても途中でやめることになりがちです。

費用は「LLMO対策の費用相場は？年間の目安と費用対効果、選び方も解説」、依頼先は「LLMO対策のおすすめコンサル会社・ツール・サービス20選」で詳しく解説しています。

LLMO対策のやり方でよくある質問

SEOとLLMOはどちらを先にやればいい？

BtoBなら、SEOを軸にLLMOを始めるのがいちばん効率的です。SEOで整えたページが、そのままAIに参照される土台になります。

llms.txtは置いたほうがいい？

手間なく置けるなら置いて構いませんが、今は優先度が低い作業です。Googleは、Google検索の生成AI機能には不要としています。ほかの手順を進めたあと、余力があれば取り組めば十分です。詳しくは「LLMOの構造化データ」で解説しています。

AIO対策やGEO対策とはやり方が違う？

基本のやり方は同じです。呼び名は、対象のAIや言葉が生まれた経緯で違いますが、呼び名ごとに対策を分ける必要はありません。違いは「LLMO・AIO・GEO・AEOの違い」で解説しています。

担当者が1人でもできる？

できます。計測と比較メディアへの掲載を優先し、サイトの修正は社名の説明の誤りを直すところに絞ってください。

AIが自社について間違ったことを答えるときは？

AIの回答の引用元をたどり、古い会社概要、求人情報、外部のプロフィールを直します。回答画面から誤りを報告するより、元の情報を直すほうが先です。

効果が出るまでどれくらいかかる？

弊社の実感では、社名で正しく紹介されるまでが1〜3か月、比較のプロンプトで名前が挙がるまでが半年〜1年です。名前が出始めると、問い合わせもそれに比例して増えてきます。

この記事の監修者

中川 裕貴

株式会社プロベル SEO・LLMO顧問
NYマーケティング株式会社 代表取締役

SEO実務歴16年。大規模データベース型サイト・ポータルサイトのSEOを得意とし、月間1億PV規模のポータルサイトの成長を牽引。SEO分析ツール「NYSEO」の開発や、有料SEOコミュニティ「SEO Decision」の運営も手がける。プロベルでは、サイト構造や技術的SEO、LLMO・AI検索対策の戦略立案と改善を担う。