AI検索対策の副産物は“ブランド力が向上すること”。結果、信頼が上がり、予約・資料請求・申込が伸びます。
AIはサイトの本質的な存在価値“エンティティ”を重視します。小手先のテクニックは通用しません。信頼度が高く根拠がある情報を評価します。
つまりAIに選ばれる＝ユーザーにも選ばれるということ。結果として、広告に依存しすぎない集客体質になるわけです。
AI検索ChatGPTのトラフィックはなんと、TikTokを抜きグローバルで5位です。（2025年11月時点）
誰もググらなくなる。
これからは「検索＝AIに質問」する時代。圧倒的に利便性が高いAI検索に既存の検索が勝てるはずがないです。
ここで大切なのは、AIがどの情報を引用するか。
幸運なことに、AIに好まれる構造化データ（ページ内容を機械に伝える目印）を入れていないサイトがウェブ全体でまだおよそ半分あります。
競合サイトが対応していない今ならまだ間に合います。
今すぐ、「AIに伝わる形」へ土台を整えましょう。【構造化データに対応しているサイトは51.25%/2025年1月13日】
初めに、現状の“引用状況”を数字で確認してください。まずは、自社の社名・サービス名・ブランド名・サイトがAIの回答にどれだけ登場しているかを確認してください。確認方法は簡単です。よくある質問集を作成しAI検索に投げ、回答内の“言及・被引用”をカウント。体感ではなく事実を知ることが、正しい処方の近道です。
AI に引用されるLLMO対策を実装する前に、AIそのものの基本的な仕組みを理解すべきです。
簡単に説明すると、AIは、本やWebの記事を山ほど読んで
「この言葉の次は何が来やすいか」
を覚えた文章予測マシンです。人のように“意味”を深く理解しているというより、過去の使われ方を手がかりに正しく言葉をつなげます。最新情報が要る場面では、必要に応じて検索で記事を取り込み、出所（URL・日付）も一緒に付けるよう指示することで、根拠付きの回答になります。つまり「予測で文章を作る」＋「必要なら出典を添える」です。
AIが引用する仕組みの技術的な解説はこちら。非エンジニア対象です。
SEOは順位を高め、CTRと滞在を伸ばすことが主眼になります。評価軸は関連性・権威性・被リンク・UXなどで、人が読む前提の“読みやすさ”や“網羅性”が強く効きます。
対して LLMO は「取得／引用」のしやすさが主眼になります。
生成AIは分割 → ベクトル化 → 再構成という工程で回答を合成します。そのため、情報の機械可読性、主張と根拠の近接、エンティティ同定、再利用ライセンス、更新検知といったシグナルが決定的に重要になります。
具体的な実装は、専門的なスキルセットを持った事業者に依頼するか、社内部にノウハウを蓄積してキャッシュアウトなしで進める自走学習かをご判断いただき対応してください。
土台が整ったら、広報・口コミづくりを強化します。リリース配信、事例インタビュー、学会・カンファレンス、独自調査レポート、地域・業界メディアへの寄稿などをSNSを使ってテキスト、画像、動画などマルチモーダルで発信すること。
ポイントはSNS活用と一次情報（自分たちのデータ・実績）の作成。AIは根拠のはっきりした情報を好みます。
無理な被リンク依頼よりも、役立つ情報を出す→自然に紹介される流れを狙います。
LLMO対策は驚くほど、広い作業が必要となります。キモとなるのが、貴社独自の一次情報の発信です。誰もが貴社が持っているノウハウや実例を求めています。社内で眠っている情報を引き出して活字にする。音声にする。動画にする。この活動をAIはしっかりと認識します。
アルゴリズムは日々変化しています。
AIに「選ばれる」「認識される」サイトであり続けるためには、常にピボット（改善）が欠かせません。そのためには、
Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（確認）→ Act（改善）
というPDCAサイクルを継続することが重要です。とはいえ、「やらなければ」とわかっていても、実際にはなかなか手が回らないのが現実です。
目の前のタスクに追われると、どうしても優先順位が下がってしまうもの。そんなときこそ、ルーティン業務はAIに任せるという選択を考えてみてください。
時間と集中力を“考える仕事”に回すことで、改善サイクルは自然と回り始めます。
環境の変化に対応できた
企業だけが存続し成長する。
