LLMO対策としてChatGPTのAI検索が公式サイトを確かめに来る流れを整理する

出典: 【コアアップデート級】ChatGPT-5.6からAIが検索するキーワードが激変！？公式サイトの重要性が上昇！抑えるべきポイントと具体的なLLMO対策を解説

ChatGPT が更新されてから、AIの答えの出方が変わった、と言われますよね。でも、何が変わったのかと聞かれたら、すぐに言葉にできますか？まずは、解説者が何を調べたのかから見ていきます。

解説者は、ChatGPT 5.6 以降に、AI検索の何が変わったのかを扱う、と話します。

5.6が出て、SEOのコアアップデートくらいAIの回答の結果が変わったと感じ、とても驚いて分析した、という話でした。

LANYの解説者（動画 0:09〜）

SEOというGoogleコアルゴリズムアップデートくらいLLMの回答の結果が変わったなと思っていて、すごい驚いたんですね、我々としては。

更新は、2026年8月6日。OpenAI が GPT-5.6 Sol を出した、と動画は伝えます。

LANYの解説者（動画 0:39〜）

2026年8月6日にOPENAIがGPT5.6ソルっていうのを更新しました。

企業やXでも、AI検索の動きが変わった、自社の見え方や回答のされ方が変わった、という声が上がっていた、と解説者は話します。

仮説は2つ。AIが参照する情報源が変わったのか、AIが発行する検索キーワードが変わったのか。調査の対象は、あとのほうの検索キーワードです。

調べ方は、日本語の質問90問を、GPT-5.5・GPT-5.6 Sol・GPT-5.6 Luna の3モデルに3回ずつ投げて、合計810回答。発行された検索キーワードと、引用されたURLを全件記録した、とスライドにあります。取得の失敗は0件でした！

結論は、AIは広く浅く比べる動きから、名指しでそのブランドを確かめる動きへ変わってきた、というものです。スライドの3ステップは、候補を広く探す、公式サイトを名指しで確認する、推奨に残す、でした。

ここまでが、動画の前半の骨組みです。感想の話ではなく、AIの検索の動きが変わった、という調査の報告。

正直、この章で私が大事に見たいのは、数字より調べ方のほうなんです。日本語の質問を90問、3モデルに3回ずつ。方法が先に並んでいますよね？

方法が見えているから、変わった、という話を、感想ではなく、確かめられる主張として受け取れます。ここが大きいんですよね！

といっても、810回答の数字は、解説者の調査の数字。私が確かめた数字ではありません。

解説者は、自分の調べ方をスライドで見せたうえで、変わったと話しています。数字も、その調査から出た数字です。

で、驚きの勢いに乗って、大変化だ、と私の言葉で言い切ることもしません。

読む側としては、ここを分けて持っておくと迷いにくくなります。解説者が変わったと話している、という事実と、自分のサイトの周りで何が起きているか、は別の話。

調べ方が見えている話なら、同じ物差しで自分の手元を確かめ直すこともできます。質問を決めて何回か聞き、AIが使った検索と引用を控えておく形ですよね。

実は、方法が書かれていない数字ほど、受け取る側は判断に困ります。何を何回聞いたのか分からなければ、比べようがないんですよね。

広く比べる検索から、名指しで確かめる検索へ。この記事では、この流れを背骨にして、解説者の話として読んでいきます！

事実じゃないことを、事実のように書かないこと。数字は、解説者の数字として置いておきます。

変化が一番はっきり出ていたのは、AIが検索をかける時の書き方でした。AIは、検索窓に何を打ち込んでいると思います？そこを見ると、動きの違いが一目で分かります！

いちばん大きな変化は、site: コマンドです。ChatGPT がこのコマンドをかなり使い始めたのが5.6の変化だった、と解説者は話します。

LANYの解説者（動画 2:50〜）

このサイトコロンコマンドをチャットGPTがかなり叩き始めたっていうのが5.6の変化でした。

スライドの例です。Before は、MAツールのよいものを広く探す検索。After は site:hubspot.jp 料金 公式。このドメインの中から、この情報を取る、という検索でした。

LANYの解説者（動画 2:54〜）

要はどういうことかで言うと、このドメインの中からこの情報を取ってきたいみたいなクエリがかなり発行されるようになって、いわゆる公式サイトを確かめに来ているという形でございます。

形としては、いわゆる公式サイトを確かめに来ている、という説明です。

数字は2つ。site: を指定した検索の比率は、GPT-5.5で11.3%、GPT-5.6 Solで61.0%。10回に1回ぐらいだったものが、かなりの比重になった、と話は続きます。

続いて、1回目の検索に、比較を探す語を含む割合。GPT-5.5で51.7%、GPT-5.6 Solで25.5%と、半分ほどになった、とスライドにあります。

でね、ここで起きているのは、AIが広く探すだけで終わらず、公式サイトの中身を取りに来るようになった、という動きの変化。検索のかけ方そのものが変わっています。

比較の語は半分ほどに、site: は61.0%へ。横に広く探す動きを先に済ませて、そのうえで中を確かめに来ている、ということですよね？

たとえるなら、最初は地図を大きく広げて、行けそうな場所にいくつか印を付けるところから。広く探す動きは、ここまでです。

で、次は印を付けた場所へ足を運んで、建物の中まで確かめに行く番。公式サイトの中を掘るのは、こちらなんです。

AIが下へ下へと掘りに来るなら、公式サイトは、通りがかりの人に見せるだけの看板ではありません。掘られる地層。

地層に中身がなければ、掘っても何も見つかりません。料金も、できることも、書いていなければ取りようがないんですよね。ここが、公式サイトの分かれ目なんです！

あ、そうそう。ここに並んだ11.3%、61.0%、51.7%、25.5%は、動画のスライドに出ていた数字を、そのまま並べたものです。

数字が動いた理由までは、この数字だけで決めつけずに読みます。

AIは横に広げ、人間は縦に掘る、という言葉で言えば、私は、公式サイトに縦に掘れる中身を置く側に立ちます！

AIは、いつ公式サイトを確かめに行くのでしょうか？ 最初の検索からなのか、少し調べてからなのか。この章の数字を見ると、AIが公式サイトへ向かう順番が見えてきます。

スライドの表では、site: は1回目より、2回目以降に増えています。GPT-5.5は、1回目が0.4%、2回目以降が14.9%。GPT-5.6 Solは、1回目が35.9%、2回目以降が73.2%でした。

1回目で広く探して、どのブランドがよさそうか当たりをつけ、2回目以降で、それぞれを深掘りして分析していく流れです。解説者は、人間の調べ方に近づいた、と話します。

LANYの解説者（動画 4:57〜）

結構人間にも似てるすよね。1回目でどの辺のブランドがいいのかなって当たりをつけてそれぞれのブランドを深掘り分析していくって、ま、人間に近づいたのかなって感じです。

スライドには実例も載っています。ある相談で発行された検索は、1回目が長い比較のキーワード。2回目が、ある会社の公式サイトの中で機能を確かめる検索で、3回目がランキングサイトの中を調べる検索でした。

では、比較サイトの出番は無くなったのでしょうか？ 解説者の答えは、役割が変わった、というものです。元は、比較サイトに載って、その文言を引用される形が多かったそうです。

LANYの解説者（動画 6:10〜）

元々だったら比較サイトに掲載されてここの文言をそのまま引用していただくみたいなところが多かったんですが、どちらかというと比較サイトの目的というか役割っていうのがブランドを認識していただく、つまりは2回目にサイトの深掘り検索をしていただくためのブランドとして認識されるっていうここの部分が役割に変わってきたのかなと考えてます。

話によれば、いまは比較サイトに載ることが、ブランドとして認識されて、2回目に公式サイトを深掘りしてもらう入口になっているそうです。比較サイトが見られなくなったわけではない、という捉え方です。

1回戦を突破しても、2回戦の公式サイトできちんと伝えていないと、最終的な回答に名前が挙がりません。解説者は、2回戦の公式サイトを磨き込むことが重要、と話します。

LANYの解説者（動画 7:19〜）

ちゃんと2回戦の公式サイトをきちんと磨き込むっていう部分も重要であるというところを認識いただけたらと思っております。

名指しされても終わりではありません。スライドの数字では、site: で名指しした484件のうち、出典に使われたのが369件（76%）。回答の本文で推奨されたのは137件（28%）で、4件に3件は推奨に残りませんでした。

ここで押さえたいのは、AIの調べ方が二段になった所です。1回戦で広く、2回戦で公式サイトへ。この二段構え。

正直、私がいちばん見たいのは、入口と出口の差です。名指しされた数と、推奨に残った数。解説者の調査の数字を並べると、こんなに違うんです！

で、ここを平均の話で済ませていいのかな。私は、どこで落ちたのかを一つずつ見ていきたいんです。

名指しまでは届いたのに、推奨で落ちたのか。そもそも名指しの手前で止まったのか。落ちた場所が違えば、直す所も違ってきます。

比較サイトと公式サイト、どちらが大事かという話にはしません。1回戦と2回戦は、つながった一本の道！

私は、この二段をひと続きの流れとして見ています。片方だけを見ても、落ちた場所は分かりません。

調べ尽くして、落ちる場所を一つずつ見ていくこと。それが、私の答えです。

AIが企業を推奨するまでに、越える所はいくつあるのでしょうか？ 解説者は、それを関門と呼んで、順番に並べています。どこで止まりやすいのかが見えてくる章です！

解説者は、AIが企業を推奨するまでには、関門が3つある、と話します。候補に入ること。名指しされること。推奨に残ること。この順番です。

関門の1つ目は、候補に入ること。名指し先を見つけた場所を、再検索で確かめています。スライドの数字では、検索結果にドメインとして出たのが19.9%、ページの本文に社名があったのが18.6%で、合わせて38.5%でした。

確認できなかったのが61.5%。確認できない分は、事前学習でしか知り得ない、と解説者は説明します。ただ、スライドには、AIが検索の前から知っていたと断定はできない、と注記があります。

LANYの解説者（動画 9:30〜）

ちゃんと事前学習側でAIに認識されている、もしくはリアルタイム検索で出会って認識される。この2つをちゃんと抑えていきましょうっていうところになります。

2つ目は、名指しされること。スライドの棒グラフでは、カテゴリー内の言及量が上位半分の企業は、名指しされる割合が81.8%。下位半分は56.1%でした。

LANYの解説者（動画 9:41〜）

そのカテゴリーにおける言及量がかなり重要になってくると思います。

見ているのは、Web全体での言及量ではありません。カテゴリーを表す語と自社名が、どれだけセットで語られているか。カテゴリー内の相対的な位置が大事、というのが解説者の見方です。

最後の関門は、推奨に残ること。支援先1社の例が挙がります。モデルの更新後に、推奨される率が最大で36ポイント下がったそうです。同じカテゴリーの他社は参照されるURLの数を伸ばしたのに、この1社だけ横ばいでした。

参照が伸びたURLの上位は、第三者のまとめ記事ではなく、各社の自社サイトの一次情報のページ。問い合わせのあとにしか出さない情報はAIが読めず、推奨の理由に使えない、と話します。スライドには、因果関係の証明ではない、と注記があります。

推奨は、一度で決まる話ではないんです！ 関門を順に越えていく、三段の道のり。ここに出てきた数字は、スライドの数字です。

実は私、以前のLIVEで、サイテーション、つまり、リンクが無くても名前が書かれることの話をしました。昔はバックリンクの世界と言われていたけれど、今はサイテーションと言われている、と話しました。

それから、AIの見方は昔のSEOと変わらない、という話も。役に立つ情報が発信されていて、AIにとって読みやすい構造になっているか。そこを見る、という見方です。

私の記事より（GEO・LLMO対策の始め方を整理した視聴レポ・AIの影響でPVが減っても、申し込みが減らなかった会社では何が起きていたのかの節）

リンクされていなくても、口コミで書かれていたり、どこかに情報が書かれていたりすれば、AIは全部学習してくる、という話です。

リンクされていなくても、書かれていれば学習される、という一文。解説者の言及量の話と並べてみると、どちらもサイトの外での書かれ方を見ている所で重なります。

いやー、ここは並べて見たくなる所です。自分のサイトの外で、自社はどんな言葉と一緒に書かれていますか？

でね、違いもはっきりあります。解説者の話は、カテゴリーの語と社名がセットで語られる量を、調査の数字で見た話です。

私の記事は、リンクが無くても書かれていれば学習される、という見方の話。調査の数字は、私の記事では確かめていません。

私なら、名前が出る数より先に、自分が何として語られているかを見ます。

では、何をすればいいのでしょうか？ 最後の章で、解説者は打ち手を並べ、公式サイトに何を置くかまで話を進めます。読み終えると、自分のサイトで見直す場所が分かります！

解説者が挙げる打ち手は、全部で3本。1本目は、検索結果の面を、自社でも第三者のサイトでも押さえること。デジタルPRです。

2本目は、取りにいきたいカテゴリーでの、Web上の言及量を増やすこと。第三者への露出や、イベント、調査のリリースなどが挙がります。

3本目は、公式サイトに、料金・機能・実績など、AIが選びやすい形で情報を出すことです。

LANYの解説者（動画 12:47〜）

Web上にちゃんと情報を落としとかないと候補になってこない時代だと思います。

昔は、情報を隠して、問い合わせで連絡先を取り、営業をかける型が定石でした。いまは、AIに選ばれないと、人にも選ばれない状態になる、と解説者は話します。

LANYの解説者（動画 13:00〜）

AIに選ばれないので人にも選ばれなくてっていう状態になってくるので人もAIもこのプロダクトがいいものなのかどうかっていうの判断できるような材料を公式サイトにちゃんと公開しておくってことが重要だと思います。

まとめのスライドは、AI検索の対策を、3段の関門に分けて設計する、というもの。指標は、発見経路の確保、カテゴリーの語と社名の相対的な量、名指しされたあとの推奨に残る率です。この考え方は今後も続くと見ている、と話します。

3本目の話は、AIにも人にも、判断できる材料を公式サイトに置くことでした。隠すより、出すほう。

昔の定石と並べると、向きがちょうど逆なんですよね。

あ、そうそう。以前、私のサイトで、AIエージェントから見て迷う所が2つ見つかりました。

1つ目は、スマホの≡ボタン。AIから見ると、見えないことになっているのに押せるボタンに見えていました。名札（目印）を付け直しました！

2つ目は、AI向けの案内板（/llms.txt）。開くと、別の記事に飛ばされていました。案内板はありません、と正直に返すようにしました。

原因は、WordPressの、404のとき似たスラッグの投稿へ自動転送する機能。狙って設定したものではありません。

私の記事より（AIエージェントが使えるサイトかを診断した記事・導入の節）

その時にAIが迷わず使える作りか、サイトを1コマンドで診断できる道具があります。

人に見えている物と、AIに読める物は、別物！ 画面では普通に並んでいても、AIには違う物として映ることがあるんですよね。

≡ボタンも案内板も、AIの側から見た時の姿でした。人の画面だけを見ていると、ここは確かめにくい所です。

解説者は、AIに選ばれないと人にも選ばれない、と話していました。並べてみると、AIにどう読めているかを確かめる所から、整える場所が見えてきます。

正直、対象は少し違います。解説者の話は、AIが公式サイトを読んで推奨する話。私の場面は、AIがサイトを迷わず使えるか、の話です。

重なるのは、AIが見に来る前提で、自分のサイトを整える所。読みに来るにしても、使いに来るにしても、相手はAI。

で、料金や機能や実績を出すのは、中身の側の話ですよね。作りを整えることと、中身を出すことは、両方そろって意味がある、と私は考えています。

私なら、近道は探さず、判断できる材料を、公式サイトに一つずつ足していきます。

更新のあと、AIの検索の動きが変わり、site: で公式サイトを確かめに来るようになった、という話でした。1回目で当たりをつけ、2回目で深掘りする動きでした。推奨までには三段の関門があり、対策は3点でした。

持ち帰ったのは5点です。数字は、解説者の数字として置くこと。名指しと推奨は、別に数えること。公式サイトは、縦に掘れる中身の置き場。自分が何として語られているかを、先に見ること。そして、近道は探さず、判断できる材料を一つずつ足すことです。

810回答、11.3%、61.0%、484件、369件、137件といった数字は、どれも解説者の調査の数字です。私が確かめた数字ではありません。私が確かめたのは、自分のサイトの作りだけ。

AIが確かめに来た時、公式サイトに、判断できる材料は置いてありますか？