AI技術の急速な発展に伴い、「生成AI」や「LLM」、「AIO」など様々なAI用語を耳にする機会が増えてきました。とくに生成AIアプリを使った検索形態が一般化することで、ユーザーの検索行動は情報を「探す」から「教えてもらう」時代へと変化し、今までのように企業はSEO対策で検索エンジンの上位を取るだけでは不十分になってきました。
この変化を受けて、最近のSEO界隈ではchatGPTやGeminiなどの生成AIアプリに自社を正しく認識してもらい、優先的に言及、引用してもらう対策や、GoogleのAI Overviewに自社サイトの情報を引用してもらう対策が重要視されるようになってきました。
この対策の呼び方は、提唱した機関や最適化の範囲によって微妙に異なりますが、昨今「LLMO（大規模言語モデル最適化）」や「GEO」、「AIO」などと言うワードで定着しつつあるので、企業のマーケティング担当者は、LLMO対策（GEO・AIO）の知識や運用方法の習得が急務となります。
本記事では、LLMOの基礎やSEOとの違いから、具体的なLLMO対策や成果測定の方法、LLMO対策導入の流れを分かりやすく解説します。
LLM（大規模言語モデル）とは？
LLM（大規模言語モデル：Large Languae Model）とは、日本語で「大規模言語モデル」と訳され、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然言語を理解・生成できる人工知能（AI）の一種です。これは自然言語処理（NLP）の分野におけるディープラーニング技術を用いて継続的に学習するので、LLMの処理能力や処理範囲は時間とともに向上します。とくに代表的なLLMは数千億から数百兆のパラメーターを持ち、文章作成や翻訳、要約、対話など人間並みの能力を発揮するので、さまざまな用途で活用されるようになってきました。
・ChatGPT（Open AI社）
・Gemini（Google社）
・Claude（Anthropic社）
上記のLLMは自然言語に留まらず、画像や音声も生成することから「生成AI」と呼ばれることもあります。
このようなLLMの登場で、近年SEOの在り方は変わりつつあります。これまで、人々は知りたい情報を検索し、探す必要があったので、検索結果の上位に自社サイトを表示できれば自然に集客できていましたが、LLMの発展により、知りたい情報は「教えてもらう時代」へと変わります。このLLM時代、企業のSEO担当者は検索エンジンの上位化（SEO）対策に加えて、どのようにLLMを活用していくかが重要なカギとなります。
LLMの仕組み
LLMは事前に学習したデータをもとに、人間の指示を理解して適切な自然言語（文章作成や質疑応答等）を生成します。そのとき、LLMは以下5つのプロセスで回答を生成します。
プロセス1：文章を最小単位に分解（トークン化）
人間の指示文（プロンプト）は、文字や記号の最小単位に分解されます。これはコンピューターが理解できるよう、数値化するための事前準備です。
プロセス2：トークンの数値化（ベクトル化）
トークン化された最小単位のデータを数値に変換します。コンピューターはテキストデータを数値化することで情報を解析できるようになります。
プロセス3：ニュートラルネットワーク処理
ニュートラルネットワークはLLMの構造の心臓部で、入力データの特徴を抽出し、単語間の関係性や適切な文脈を検証、学習します。
プロセス4：文脈（コンテンツ）理解
文脈理解では、入力データの特徴や文脈、背景を把握し、言語的意味の解釈が行われるので、ここで指示文の意味や文章の関連性が正確に理解されます。
プロセス５：文章出力（デコード）
最終プロセスでは、ベクトルとして出力された指示文の回答は、人間が分かるテキストデータに変換（デコード）されます。
このLLMの仕組みを理解することで、SEOの延長線上にある「LLMO対策」の基本原理や施策の方針を立てやすくなります。
次からは、今後SEO担当者に求められる「LLMO対策」について詳しく説明していきます。
LLMO対策とは？
LLMO対策とは、LLM（大規模言語モデル）をもとに開発された生成AI、例えばChatGPTやGemini等に自社のWeb情報を正しく認識させ、優先的に言及、引用してもらうための対策です。つまり我々ユーザーがLLMに何か質問をした際、回答内に自社名や商品名、自社サイトのURLについて、言及、引用してもらうことが目的となります。また、LLMの回答をまとめて表示するGoogle検索のAI Overviewにもコンテンツの一部や、参照元に自社のURLが表示されるようになります。
具体例を挙げると、当社は上記画像のように「レピュテーションリスク」というキーワード検索時、AI Overviewの参照元にURLが引用されています。
近年、情報収集にはGoogle（Yahoo, Bing等）検索に加えてchatGPT等のLLMも利用されるようになり、LLMO対策の重要性は急速に高まっています。また、LLMに出現することで信頼性の向上や指名検索の増加にも繋がるので、サイト訪問者の潜在性も高まることが期待されます。
LLMO対策の目指すべきゴール
LLMO対策は、自社のあらゆる情報をLLMに最適化することですが、施策を通して成果を測定するには各LLMにおけるゴールを明確に理解しておくことが大切です。
そこで有名な以下４つのLLMにおいて、目指すゴールを再確認しておきます。
| LLMの例 | LLMOのゴール | ゴール例 |
|---|---|---|
| chatGPT | ・自社名の言及 ・サービス名や商品名の言及 | 例１）「サジェスト対策に強い会社を教えて」と質問したときの回答文に「株式会社ルミネージ」が出現 例２）「海外旅行におすすめの携帯電話は」と質問したときの回答文に「iPhone15」が出現 |
| Gemini | ・自社名の言及 ・サービス名や商品名の言及 | |
| AI Overview | ・サイトコンテンツの引用 ・参照URLの引用 | 例）「サジェスト対策とは」と検索したときに、ルミネージのサイトコンテンツの一部と、ルミネージのWEBサイトURLが参照元に出現 |
| Perplexity | ・サイトコンテンツの引用 ・参照URLの引用 |
上記AI OverviewとPerplexityは、LLM（大規模言語モデル）のchatGPTやGemini、他LLMで生成された内容を独自の特性や技術で要約する「機能名・サービス名」なので、厳密にはLLMに含まれません。しかし、LLMO対策の重要性と生成基盤にはLLMが応用されている点を踏まえて上記ではLLM例として紹介しています。
今後、企業のマーケティング・SEO担当者はLLMO対策を実施し、上記のような成果を求められるようになることを理解しておきましょう。
LLMOの普及による検索行動の変化
近年、LLMの進化や生成AIの発展に伴い、ユーザーの検索行動には大きな変化が表れています。ユーザーはAIを活用して情報収集や比較検討にかかる時間を大幅に短縮し、欲しい情報を短時間で入手できるようになりました。そうなるとSEO対策だけやっていても必然的に集客力は落ちていき、今までは検索エンジン経由で集客できていたユーザーもAIに持っていかれる可能性が高くなります。
これには以下のような要因が影響します。
ただ、現状は従来の検索行動で情報収集するユーザーも多く、LLMで生成された回答の正誤確認にもGoogle（Yahoo, Bing等）検索は使われているので、SEO対策の重要性は今までと同様に変わりません。とくにLLMO対策はSEO対策と重複する施策も多いので、今後はSEO対策に加えてLLMO対策を実施することが望ましいと考えられます。
・LLM経由の流入（GA4で確認可）
・LLMの言及
・引用回数
・指名検索の回数
・エンティティ（会社の実態）の強さ
LLMは、ユーザーとの最初の接点になることが多く、その内容次第で自社サイトに流入するか否かが決まるので、自社の適切な情報をなるべく多く、言及・引用してもらえるように対策する必要があります。
【比較表付き】LLMO対策とSEO対策の違いについて開設
SEO対策は検索エンジンに最適化して検索順位の上位化を目的としますが、LLMO対策はLLM（大規模言語モデル）に最適化して自社に関する言及や引用回数を増やすことが目的です。以下の表にはLLMO対策とSEO対策の違いや特徴をまとめています。
| 比較項目 | SEO対策 | LLMO対策 |
|---|---|---|
| 対策対象 | Google、Yahoo、Bing等の検索エンジン | AI Overview、ChatGPT、Gemini等のLLM |
| 対策目的 | 検索結果の掲載順位の上位化 | LLM内の言及、引用、参照回数の増加 |
| 対策目標 | 検索エンジン経由のユーザー流入 | LLM経由のユーザー流入・指名検索の増加 |
| 対策方法の全体像 | サイト内部を最適化し、被リンクの獲得と高品質なコンテンツ作成、EEAT対策など | llms.txt追加や構造化マークアップ、AIの回答形式に沿った記事作成、EEAT対策など |
| 成果指標の例 | 検索順位、検索流入数など | 自社情報の出現回数、LLM経由の流入など |
上記の表より、それぞれ対策の対象や目的、目標、成果指標は異なりますが、対策方法は似ていることが分かると思います。LLMO対策はSEO対策を無視して成立せず、単独でいくら頑張っても成果は出にくいので、LLMOはSEO対策の一部だと考えて取り組む必要があります。
LLMO対策の具体的な施策について解説
LLMO対策は様々な施策を通して以下４つの要素を強化する必要があります。
①AIフレンドリーのサイト構造に最適化
②EEAT（経験・専門性・権威性・信頼性）の向上
③エンティティの強化（カテゴリや関連トピックと紐づけ）
④インターネット上にサイトの情報量を増やす
LLMO対策は上記①②③④の強化を目的として、主に基本施策、運用施策、コンテンツ施策に分類できます。それぞれの具体的な施策を以下で詳しく説明します。
LLMO対策の基本施策
LLMOの基本施策は、直ぐに実施できる内容も多いのでなるべく早く対策しておきましょう。
| 施策項目 | 施策概要 | 施策の狙い |
|---|---|---|
| llms.txtの設置 | llms.txtファイルをサイトのルートディレクトリに配置。Wordpressプラグインも有り。 | LLMにサイト構造や重要なコンテンツを伝え、AIの理解を支援 |
| Wikipediaの登録・整備 | Wikipediaに自社の正確な情報を登録、もしくは誤った情報の修正 | 信頼性の高い情報源からLLMに自社情報を認識させる |
| Googleビジネスプロフィールの登録 | Googleプロフィールへ自社の情報を登録、もしくは正確な情報に修正 | Google系LLMに自社の情報やエンティティを伝える |
| 会社情報、運営者ページの作成、見直し | 自社やサイトの基本情報、代表者、運営者などの情報を正確に記載 | LLMに自社の正確な情報を学習、回答させる |
| 各ページに適した構造化マークアップの実施 | FAQや会社情報、商品情報、記事などの各ページにJSON-LD形式でマークアップ | LLMが各ページのコンテンツ内容を理解しやすいように補助 |
| HTML構造の最適化 | HTMLタグの役割を理解して正しくコーディングする（例：h1, h2, p, ol, ul, tableなど） | LLMがサイト全体をスムーズに理解できるように整備 |
| ページ速度・表示スピードの改善 | 画像の圧縮やCSS/JS/HTMLの軽量化、AMP実装、ブラウザのキャッシュ利用など | AIクローラーの情報収集を助け、評価を高める |
上記の基本施策は、短時間で実施できるLLMO対策の基礎作りです。LLMOの運用・コンテンツ施策の効果を最大化するために重要ですので、事前に取り組むことをおすすめします。
LLMO対策の運用施策
LLMO対策の継続的な運用には以下のような施策が推奨されます。
| 施策項目 | 施策概要 | 施策の狙い |
|---|---|---|
| 被リンクの獲得 | 自社と関連性の高いサイトやEEATに優れたサイトの被リンクを獲得 | 自社サイトのEEAT強化はLLMの言及、引用の可能性を上げる |
| SNS(Youtube含む)の運用 | 各SNSから自社の業界・関連のコンテンツやトピックを配信（ポジティブ内容） | ネットの情報量や被リンクの拡大に繋がり、AIの学習効率を上げる |
| プレリリースや比較サイトに掲載依頼 | 自社の情報やブランドを多くの人へ届けるため、プレリリースや比較サイトに掲載依頼 | 自社の情報を増やし、認知を広げることでLLMの学習機会が増える |
| 業界の権威機関やWebメディアに露出 | 自社が所属する協会サイトや専門サイト、Webメディアに自社を露出 | 自社サイトのEEATやエンティティの強化を図る |
| 主要LLMに自社情報の質問とフィードバック | 定期的に主要LLMに自社情報を質問し、回答に誤りがあるときはフィードバック | LLMの誤情報やブランド低下を招く要因を可能な限り排除する |
LLMO対策の運用施策には明確なゴールが無く、やればやるほど効果的なので、中長期的な対策が重要となります。
LLMO対策のコンテンツ施策
LLMO対策のコンテンツ施策には、主要LLMの回答形式を考慮した文体やライティング技法が含まれます。
| 施策項目 | 施策概要 | 施策の狙い |
|---|---|---|
| 1次情報に基づいたコンテンツの作成 | データや調査結果、検証内容のような1次情報を活用した記事の作成 | 自社サイトのEEATを強化してLLMの言及、引用頻度を上げる |
| FAQ・Q&Aの作成 | ページの一部や「よくある質問」ページに「質問」と「回答」を作成 | ユーザーの質問しそうな内容を記載してLLMの引用を狙う |
| LLMが理解しやすいコンテンツ作成 | 長い文章や複雑な内容、データ等は箇条書きや表を用いて構造的にまとめる | LLMは構造的な文章を好む傾向にあるので、LLMの引用や言及を狙う |
| 結論ファーストの文章構成 | コンテンツは「結論→根拠（理由）→詳細⇒まとめ（補足）」の順に構成 | LLMは迅速に結論を認識できるので、LLMの回答に引用されやすい |
| 監修者や執筆者のプロフィールを掲載 | 専門的な記事はどのような人が執筆し、誰が監修したかを掲載 | 信頼性や専門性を高めて、LLMの言及、引用の可能性を上げる |
| 記事の鮮度を保つ | 定期的にサイトコンテンツの内容を更新して、なるべく最新情報を配信 | LLMは新しい情報を取り上げて言及、引用する傾向が強い |
LLMO対策のコンテンツ施策は、SEOで話題になる「高品質な記事」の要件にも合致する要素が多く、上記の施策内容を意識することで、LLMOとSEOの両方に効果的だと考えられます。
LLMO対策の効果を測定する方法
LLMO対策の効果測定は、現状LLMに手動で自社に関連する質問文やキーワードを投げて回答をモニタリングする方法が主流です。
例えば「株式会社ルミネージはどんな会社？」と質問し、LLMの回答と事実が一致していれば、AIは自社を正しく認識していることが分かります。また「サジェスト対策とは？」と質問し、回答文の中に「ルミネージ」が出現すれば、AIから一定の信頼性を得ていることになります。特に、LLMOの効果測定には、最低限以下4パターンを用いると良いでしょう。
| 調査対象 | 測定指標 | 測定方法 |
|---|---|---|
| AI Overview | ・サイトコンテンツの引用 ・サイトURLの引用と順位 | 自社の関連キーワードを選定（複数）各キーワードをGoogleで検索AI Overview内で自社コンテンツの引用の有無、自社サイトURLの引用の有無と順位を確認 |
| 主要LLM (ChatGPT, Gemini等) | ・自社名や商品名の出現回数（率） | 自社に関連する質問を作成（複数）主要LLMに質問回答内の自社名、商品名、サービス名などの出現回数（率）を確認 |
| サイト流入数 | ・LLM経由の流入数の増減 | Google Analyticsへ移動「ライフサイクル>ユーザー獲得」の順に移動項目「ユーザーの最初の参照元/メディア」を選択LLM経由の流入を確認 |
| 指名検索 | ・指名キーワードの表示回数 ・指名キーワードのクリック数 | Google Consoleへ移動左メニューの「検索パフォーマンス」に移動指名キーワードのクエリを検索表示回数とクリック数を確認 |
LLMO対策の効果は上記項目を定期的に測定し、スプレッドシートにまとめて変化を確認することが有効です。ただ、LLMOの効果測定ツールの開発は着々と進んでいるので、近い将来、もっと多くの指標を定量的かつ簡単に測定できるようになることは間違いありません。
LLMO対策の測定ツール
現在、LLMOの効果や成果を測定するための海外ツールは登場していますが、日本語のLLM（大規模言語モデル）にはどれも未対応です。とくにLLMOは言語のエンティティや関連性をもとに判断しているので、測定ツールを開発する上で「言語」は1つの課題となります。参考までに、海外で利用されているLLM対策の測定ツール例をご紹介します。
| ツール名 | 概要 | 公式サイト |
|---|---|---|
| Otterly.AI | ・AI検索結果のプロンプトモニタリング ・リンク引用と順位のトラッキング ・ブランドの言及数と感情分析 | https://otterly.ai/ |
| Profound | ・Answer Engine Insights(生成AIの回答で自社の言及数を追跡) ・Conversation Explorer(ユーザの質問分析と関連トピック調査) ・Agent Analytics(AIクローラーのコンテンツ解釈を分析) | https://www.tryprofound.com/ |
| LLMO Metrics | ・AIモデルにおけるブランドの可視性の追跡 ・回答の正確性を検証 ・コンテンツ最適化のためのアクションプラン | https://www.llmometrics.com/ |
上記は海外で人気のLLMOツールですが、残念ながら日本語には対応しておりません。日本語でも部分的な指標のLLM分析に使えるツールは徐々に登場しています。
例えば、「ahrefs」はAI Overviewの言及数を可視化できるBrand Radar機能が追加され、「BringRitera（リテラ）」はAI Overviewの表示有無および参照先に表示されているか否かを計測できる機能が追加されました。両方ともSEOの分析を主な目的としているツールですが、今後AI分析の機能も拡大されると思われますので定期的に確認しておくと良いでしょう。
LLMO対策の注意点
LLMO対策はAI時代に注目される新たなWEB施策の1つですが、現状は回答精度や効果的な対策方法の確立に課題が残ります。とくにLLMの誤回答を信頼したが故に問題が発生した事例もあり、企業側はLLMO対策にも注意を払う必要があります。
特に以下3点はLLMO対策を実施する上での注意点です。
LLMO対策の定量的な効果測定が難しい
LLMO対策は実施しても定量的に測定できる指標が限定的で、とくに日本語のLLMに対応した分析ツールは未だ確立されていないのが現状です。そのため、企業はLLMO対策に予算を投じても改善施策の立案や費用対効果を図ることが難しく、将来の投資という考え方が大切になります。
ただし、LLMO分析ツールは既に海外で登場しており、多くの企業が開発に着手しているので、近い将来、日本にも主要なLLMO分析ツールが登場することは間違いありません。そのときには多くの日本企業がLLMO対策を始めてくると思われるので、今から対策を始めれば十分に先行者利益を得ることができます。
生成AIごとにLLMO対策の施策は異なる
LLMO対策は、自社サイトを「LLM（大規模言語モデル）」に最適化することを目的としているので、異なる言語モデルをベースに開発された生成AIの対策方法も多少異なってきます。とくに有名な生成AIにはchatGPT、Gemini、Claude、Copilot、Perplexityなどが挙げられますが、とくに利用者の多い前者2つの例を紹介します。
chatGPTはOpen AI社のGPT-3.5をベースに開発されていて、参考の検索エンジンはMicrosoftのBingです。一方、GeminiはGoogle社のPaLMの技術やマルチモーダル言語をもとに開発されていて、参考の検索エンジンは当然Googleです。BingはEEATよりキーワードの一致性を重視する傾向が強く、Googleはサイト評価を重視します。また、Bingは被リンクの「質」を重視しますが、Googleは「量と質」を重視します。
つまりChatGPTはBing向け、GeminiはGoogle向けの施策を重視することで、効果的にLLMO対策を実施できると考えられます。このように各生成AIの特性を知って、LLMO対策の方針や施策を調整することが重要になります。
LLMO対策はSEOを基盤として継続的な運用が必要
LLMO対策は、SEOと同様に中長期視点で継続的な運用が必要です。LLMOは大規模言語モデル、SEOは検索エンジンに最適化するという点で異なりますが、自社で好き勝手に作ったサイトを、第三者が開発したロボットに最適化するので、期間を要することは容易に想像が付くかと思います。とくに広告やインフルエンサーマーケティングのように施策を打ったら直ぐに効果が見える対策とは異なるので、LLMOやSEO対策を始める前に、体制や計画、予算配分を十分検討することが重要です。
ただ、上述の通りLLMO対策には一部ユニークな施策もありますが、SEOと重複する施策も多いので、SEOの追加施策という位置づけで実施すれば効率的に対策できます。
自社でLLMO対策を導入する際の流れ
LLMO対策を自社で導入する際に最も課題となるのが、正しい導入の流れと具体的な作業内容です。主にLLMO対策は以下5つの手順で導入します。
①LLMO対策の目的と目標値を明確化
②LLMOの観点で自社を分析
③LLMO対策の対象となる生成AIを選択
④LLMに認識させるエンティティの整備
⑤LLMO対策の基本施策を実施
最後の「基本施策」が終わったら上述の運用施策をルーティン化し、継続的に対策します。ただし、Webマーケティング担当者やSEO担当者が在籍していない場合、現実的に自社で導入するのは難しいので、当社のようなLLMO対策会社に依頼することをおすすめします。
手順1. LLMO対策の目的と目標値を明確化
LLMO対策の第一歩は、目的を明らかにして目標値を設定することです。自社サイトをLLMに最適化することで、「どのような成果を実現したいのか？」を明確にし、チーム全体で共有します。例えば、自社サイトのリード獲得を目的としてLLM経由の流入数を、検索エンジン経由の流入数の20%まで増やす。自社商品の認知拡大を目的として、事前に用意した10個の質問に対してGeminiで8個以上の回答に商品名が出現する。などがLLMO対策の目的と目標に該当します。
手順2. LLMOの観点で自社を分析
次に自社サイトの現状分析をしますが、LLMO対策を自社で実施する企業は、継続的にサイト運用やSEO対策をしている企業が対象となるので、基本的なサイト分析は日々行っているかと思います。従って、LLMO対策を実施する上で、不足している以下のような情報を分析します。
・現状LLMが認識している自社のエンティティ情報
・自社に関連する質問に対する主要LLMの出現回数
・AI Overviewのコンテンツやリンクの引用率
・LLM経由の流入数
・指名キーワードの検索回数
上記のような項目を事前に詳しく分析します。また、既にスプレッドシートや専用のシステムで管理している企業も多いと思いますが、どのようなキーワードを狙ったコンテンツが存在するかも再度、確認しておきましょう。
手順3. LLMO対策の対象となる生成AIを選定
次に、LLMO対策を実施する生成AIの種類を選定します。上述の通り各生成AIは異なる大規模言語モデルをもとに開発されているので、軸となるアルゴリズムや特性も少しずつ違います。そのためLLMO対策では、自社の顧客ユーザー層に最も使われている生成AIを調査し、それに対して対策するのが一般的です。また、定期的に運用施策の効果を測定する際も、ここで選定した生成AIを対象に測定します。
手順4. LLMに認識させるエンティティの整備
次にLLMに正しい情報を回答してもらうために、自社のエンティティ（カテゴリや関連トピック等）情報を整備します。自社はどのようなカテゴリに属し、何に関するどんな会社なのかなど、自社との関連情報をまとめます。LLMは質問内容に対して回答する際に、このエンティティ同士の距離や関連度合を考慮します。
例えば、当社のエンティティを整備する際には以下のような情報が一例になります。
・株式会社ルミネージは、サジェスト対策に強い東京のWebマーケティング会社
・LLMO対策の提供を始めたルミネージは、現在低予算のプランを用意
上記例で、ユーザーがChatGPTに「東京でサジェスト対策ができる会社を教えて？」「LLMO対策を低予算で始める方法」のような質問をした際、エンティティ同士の繋がりで「株式会社ルミネージ」を言及してもらえる可能性が高くなります。
このように、自社の情報とエンティティを関連付けて、配信することでAIクローラーが認識し、LLMの回答にも出現しやすくなります。とくにネット上の情報量が増えれば増えるほど、AIクローラーも認識しやすいので定期的に配信を続けることが大切です。
手順5. LLMO対策の基本施策を実施
次にLLMO対策の基本対策を必要に応じて実施していきます。具体的な施策内容は「LLMO対策の具体的な施策について解説」に記載していますので、ご参照ください。
LLMOの基本対策が一通り完了したら、運用計画を立てて「LLMO対策の運用施策」に沿って定期的に運用を開始します。
LLMO対策まとめ
本記事では、AI時代に重要視されるLLMO対策について詳しく解説しました。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とは、主要な生成AIに自社の情報を正しく認識させ、質問の回答に自社名や商品名を言及してもらうための対策です。GoogleのAI Overviewは、様々な生成AIの回答を要約して表示する機能なので、LLMO対策をすればAI Overviewにも表示される可能性が高くなります。
LLMO対策を強化することで、検索順位の1位より上にサイトURLが掲載されたり、生成AIの回答をもとに指名検索が増えると予想されるので、SEO対策より潜在性の高いユーザーを集客することができるようになります。このようにLLMO対策は非常に高い成果が期待される一方で、具体的な施策には様々な専門知識や技術が要求されるため、自社で内製化は難しいというのが現状です。
今後、LLMOが今より普及すると多くの企業が対策を急ぐことになりますが、今着手することでLLMOの先行者利益を狙える可能性が高くなります。
当社では、現時点で有効なLLMO対策のご提案、施策の実施が可能です。LLMO対策にご興味ございましたら、まずは一度お気軽にお問い合わせください。
