GEO LLMO 対策 何から始める？事例の会社は特殊な技でなく土台を整えた

出典: GEO/LLMO対策は何から始める？事例から見えたSEO・Web施策の優先順位（SEO・AI検索対策ならミエルカチャンネル）

AIの回答でクリックが減ると、申し込みまで減ってしまうのでしょうか。最初の事例は、アクセスと申し込みを分けて見た会社の話です。アクセスだけを見ると不安になる場面で、申し込みの側には別の動きがありました。

事例①は、社名を伏せたインフラ系の事業会社です。約3年、オウンドメディアを運用している。AI Overviewsの回答で満足されるので、クリックは減る。アクセスは下がった、と長屋さんは説明します。

長屋さん（動画の中で・1:44〜）

ページを見た方がその後お申し込みにつながったかどうかみたいな最終的な指標まで見ていった時に、実はコンバージョンっていうものはほとんど落ちていなかったっていうのが分かってたんですよね。

コンバージョンは前年比1.5倍。コンバージョンレートは2倍です。生成AIで知った申込者は、画面のスライドでは半年ほどで約5%から約20%。長屋さんの話の中では約25%です。自然増の可能性も、本人が口にしている。

APIで何百個ものプロンプトを調べると、競合大手を抑えて言及は1位でした。実際のユーザーの検索ではない。回答の参照元は、公式サイトより記事のシェアがかなり大きい結果です。LLMOに特化した施策ではない。

長屋さん（動画の中で・4:29〜）

ブランドの言及と記事の引用っていうところを明確に紐付けられるかっていうとそこまでではないんですがオウンドメディアの中の記事のコンテンツっていうところの参照ってところは今回非常に全体としてもシェアが大きかった。

アクセスログでは、記事が多いほどAIのボットも来ています。学びは一つです。従来の検索でビジネスにつながる形で上位に上がれば、ビジネスにも言及にも効く。大量に記事を作れ、という話ではない。

以前のLIVEで、私はサイテーションの話をしました。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って言われてるんですね」と話しました。

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。この話は人に選ばれる前にAIに選ばれる理由をまとめた記事にあります。

私のLIVEの話は、口コミも含めて、書かれた言葉をAIが学習するという見方です。リンクより先にWeb上に書かれていることを見る点は、長屋さんの話と重なります。

事例②は、社名を伏せた土木系のSaaS企業です。ニッチな市場で、競合もほぼ発信していません。Web上の材料が少ない所からです。AIに社名を言われるまでに、約1年かかっています。

支援を始めた時、SEOも導入事例もほとんどありませんでした。ツール名で検索しても上位に出ない。AIにおすすめを聞いても全く出ない。長屋さんは、LLMOからではなく、コーポレートサイトのリニューアルから始めました。

本田さん、続けて長屋さん（動画の中で・6:34〜）

AI向けの特殊なページを作ったとか、コンテンツ作ったってわけじゃないと

やってないです。基本的なことをやったっていうところにはなります。

一番大事にしたのは、誰に向けて何ができ、他と何が違うかの整理です。コラム型の記事も入れました。ツール名や方法を探す語で、大体1位まで上がります。絶対に出てほしい質問は10個。全く出ない状態から、9個で社名が出るようになります。

長屋さん（動画の中で・7:43〜）

多くの中小企業さんってそこまで情報がしっかり出てなかったりするので、記事を大量に作っていてアクセスはあるんだけれども、自社の問い合わせにつながるような情報発信ができていないとなるとAIにも全然言及されなくなるっていうところがあります

他社の検索上位のページに取り上げてもらう交渉も、並行して行われました。AIにどういう文脈で自社を推薦してもらいたいか。それを考えることが大事です、と長屋さんは話します。

私なら、AIに頼む時、一次情報を読まずに既存の要約や整った物語で穴を埋めることはしません。

以前のLIVEで、AIの見方は昔のSEOと変わらない、と私は話しました。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、という見方です。

そのうえで、AIに選ばれるとは「はっきりとした輪郭を持った発信をしていく」ことだ、と話しました。自分はこれが好きで、これが嫌いだと出す発信です。

情報の正しさだけではありません。なぜ発信しているのかという背景や文脈が組み合わさって、AIがこのサービスがいいとお勧めしてくる、という話でした。

長屋さんが整理するのは、誰に向けたサービスで、何ができて、他と何が違うかです。私の言う輪郭は、好きと嫌いをはっきり出すことです。入口の言葉は違っても、どちらもAIにどういう文脈で選ばれたいかを先に決める話です。

顔も社名も出さない事例は、AIに引用されるのでしょうか。中立な比較記事は、効くのでしょうか。事例③は、この2つの問いに答える話です。比較記事の作り方にまで、話が及びます。

事例③は、社名を伏せたB2Bのコンサルティング企業です。サービスを表すページはほとんど無い状態でした。ジャンルごとに顧客の課題、事例、導入の流れを作り切りました。従来のSEOから入りました。事例のコンテンツも、大量に入れています。

長屋さん（動画の中で・8:40〜）

実はその顔出しって意外としなくて良くてですね。事例を、どういう業種のどういった会社でどんな成果が出たのか、ここまででもAIからの引用って結構増えたんです。

業界と分野を入れて強いコンサル会社をAIに聞くと、事例の会社が出ることが結構起きました。本田さんは顔出しの事例がベストだと言い、長屋さんもベストはそれだと同意します。

ロングテールの例は、水風呂が10度以下のサウナを探す人です。生成AIで人が深い質問をするようになり、検索ボリュームがほぼ0の所にも質問が出ます。そこへ回答として引用されるので、ニッチな内容を置く価値があります。

比較記事は、賛否はあるが正直かなり効いている、と長屋さんは言います。あらゆる業界で比較系のコンテンツが引用されやすい、という話です。

長屋さん、続けて本田さん（動画の中で・10:26〜）

AIが見てもちゃんと中立的な比較をしてるなっていうのを、ある程度やっぱり見せるというか、もちろんそのステマ的な、自社が1位ですみたいなことをあの言いすぎると良くないので、そこはランキングみたいな形をあんまりしない方がおすすめ

そう、ランキングってね、根拠ないから。

SEOで強いとAIでも出るのか。答えは、一定はある、です。SEOで全く上位に出ないのに生成AIだけで強い例は、あまり見ないそうです。

例外は、2〜3ページしかないサイトで、日本でその会社しかいない尖ったサービスです。自社以外の第三者が紹介している情報も、AIから見つけられる前提になる、と長屋さんは話します。

憶測も捏造も混ぜず事実だけで語る私の考えは、業種と会社と成果の事実だけで書く匿名の事例と、同じ向きです。

3社に共通していたのは、AI向けの特殊なLLMOの技だったのでしょうか。それとも、SEOの延長でしょうか。動画の冒頭で、長屋さんはこの問いに先に答えています。

長屋さん（動画の中で・0:39〜）

特殊なLLMOのテクニックだけではないなという風にはすごく感じてます。ありきたりな結論にはなるんですけれども、SEOですとか、そのウェブサイトにおける自社の強みであったりとか、魅力的なコンテンツであったりとか、サイトの情報設計、またユーザーさんにとってもAIにとってもこの会社って何をやってる会社なんだっていうところを伝えていくというところが大事だと。

共通の手当ては4つです。画面のスライドには、誰に何を提供しているかの明確化、発信の場と事例を増やすこと、比較の情報をサイトに置くことが並び、料金も出せるなら出す、と続きます。結論は、デジタル上の存在感を高めることになります。

SEOは古いからLLMOに全部、という相談は勧めないそうです。LLMOから始めたい会社ほど、インデックスや重複ページの問題が多いからです。見る順は、技術、中身、事業への寄与です。

Google の公式の案内には、生成AI検索の最適化もつまりSEOだ、とあります。チャンク化、余分なAI向けのファイル、不自然な言及集めは、Google 検索では無視してよい、とあります。

私なら、まず自社の本体であるサイトやメディアを耕し、外の発信へ繋ぎます。「場を作り、耕し、繋ぐ」が私の役割です。

別の朝LIVEで、私は「ネット集客で生き残ってる会社って絶対ブログやってる」と話しました。本体が無いとSNSは枝葉、という話です。

最終的には自分のメディア、オウンドメディア、独自ドメインで目標を持っていくのがマストだ、とも話しました。この話はAI時代のブログと共感ストーリーの記事にも書きました。

Google の立場に近い話は、llms.txtは要らないというGoogle公式の記事でも扱いました。

動画は、自社のドメインに加えて、外部メディアという他の土地も借りながら全体を設計して発信する、と言います。私は、本体を持つ話を先に置くんです。向きは同じで、置く順番の強調が違います。

自社のLLMO対策を見直す時、公式サイトと比較検討の情報のどこから見ればいいのでしょうか。事業会社がまず見る所は、動画で順に挙がります。どれもWeb上の情報の話です。

1つ目は公式サイトです。ChatGPTはアップデートで、ドメインを指定したsite:の検索をするようになった、と長屋さんは話します。AI時代は公式サイトの重要性がこれまで以上に上がっている、とも言います。

長屋さん（動画の中で・14:17〜）

誰に対してのサービスなのかとか、どんな企業が使ってるのかの情報を充実させるっていうことはすごく大事になるんじゃないかなとは思います

ただ、公式サイトだけではダメで、市場での認知を広げ、面を増やすことも要ります。2つ目は、比較検討に必要な情報です。AIの時代は必ず比較されるので、会社の特徴がサイトに書かれている必要があります。

最近あった例も紹介されます。打ち出したい姿は美容業界に強い会社なのに、Web上の情報では建設業界に強い会社になっていたそうです。

長屋さん（動画の中で・14:52〜）

AIの回答って全体のWeb上の平均的なものを出力するので、途中でブランディングを変えたいっていう風になった時に、結構時間がかかる。

ブランド戦略とサイトの書き方は、後からの挽回に時間がかかるので慎重に、と続きます。3つ目は、AIだけを見ないことです。

指名の回数や、問い合わせた人がどの程度AIで情報を集めたかを、アンケートやヒアリングで見ます。サーバーのアクセスログも見ます。AIのボットが来ているページを探すためです。

一次情報や全体の文脈を読まず、平均的な人物像で穴を埋めるAIは、人を外側の普通に丸めてしまう。AIの回答がWeb上の平均になるという話と、向きは同じです。

GEO LLMO 対策 何から手をつけるか、と迷った時の最初の一歩は何でしょうか。動画の最後に、長屋さんが答えます。まず、自社がAIにどれぐらいおすすめされているかを知ることです。

長屋さん（動画の中で・16:01〜）

最初の0から1で立ち上げる場合は、まず自社がどれぐらいAIに対しておすすめされてますかっていうのを現状認識していくことかなっていう風に思います

STEP1は、現状を知ることです。重要な質問をいくつか決めて自社が出るかを洗い出し、競合との差を見ます。長屋さんの会社も、オウンドメディア支援のおすすめの会社はどこですかとAIに聞き、社名が出るかを見ています。

次はSTEP2です。サイトの情報整備と、重要キーワードでの上位表示を進めます。やり切っても出ない時に、AIの参照元と社名の言及量を自社と他社で比べるのがSTEP3です。

特定のポータルサイトへの掲載数の差で、AIの推奨が分かれることもあるそうです。不動産の仲介会社を聞く例は、実際のお客様の事例ではなく、説明用のたとえだ、と長屋さんは断っています。載せる価値があれば、両取りで判断します。

正直あまりおすすめしない、と長屋さんは言います。事業会社がLLMOだけに取り組むと、投資対効果を説明しづらいからです。

長屋さん（動画の中で・18:06〜）

事業会社さんがLLMOだけに取り組む状態になった時に正直あまりおすすめしないです。まずは基礎的なことをやりながら、説明責任が果たせる領域で、1個1個取り組んでいくことは割とおすすめしてるかなと

まとめで長屋さんは、LLMOだから特殊なことをしたのではない、と振り返ります。自社を正しく理解してもらう情報を積み上げた先に、生成AIの成果も出ています。自社のドメインの外でも、地道に発信を続けます。

動画の事例は、アクセスが下がっても申し込みは減らなかった会社、情報の無い状態から土台を整えた会社、匿名の事例と中立な比較を置いた会社が並びます。

3社の共通点はSEOの延長です。話は、公式サイトと比較検討の情報、最初の一歩へ進みます。持ち帰りは、自社が出てほしい質問を決めてAIに聞くことに絞ります。

特殊な技を足すのではなく、土台を整えることは、積み減らすことと同じ向きです。同じ問いを別の動画から見るなら、AIに選ばれる会社の条件を別の動画で解説した記事も、同じ問いへの入口です。

技を足す前に、土台を書き切る順番です。私はこの順番を、「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」の入口に置きます。