LLMO対策のやり方は記録から！自社で進める4つの段階と確かめ方

LLMO対策のやり方を調べると、構造化データ、FAQ、llms.txt、口コミ集めと、施策の一覧がいくつも出てきます。どれから手を付ければいいのか、そもそも今お金をかける段階なのかで迷っている方が多いはずです。

先に結論を書くと、LLMO対策は「今AIにどう答えられているかを記録する」ところから始めます。そのあとに会社情報の土台、ページの書き直し、外部への掲載と進みます。記録が無いまま施策を打つと、AIの回答が良くなったのかどうかを誰も判断できないからです。

オファシムの自社サイトでは、AIの回答から来た訪問は直近12か月で145セッション、全体の0.19%でした。小さい数字ですが、2026年10月は0.41%まで上がっています。この記事では4つの段階ごとに、自社でできる作業と確かめ方を、オファシムが自社サイトで測った数字と一緒に説明します。LLMOという言葉の意味やSEOとの違いから知りたい方は、先にLLMOとは何かをまとめた記事をご覧ください。

LLMO対策のやり方は記録・土台・ページ・外部の4段階

LLMO対策は、①AIへの質問と回答を記録する、②会社情報と技術面の土台を整える、③AIに読まれるページを書き直す、④外部のサイトに正しい情報を載せる、の4段階で進めます。前の段階の結果を見て、次に何をするかを決めます。

段階	やること	自社でやる場合の目安	確かめ方
①記録	質問10問をAIに投げて結果を残す。GA4でAI経由の訪問を数える	初回は半日ほど。以後は月2時間	記録シートとGA4の参照元
②土台	社名・所在地・料金の表記をそろえる。robots.txtでAIのクローラーを止めていないか見る	1〜2日	表記の一覧表と、robots.txtの中身
③ページ	回答に使われそうなページの見出しと本文を書き直す	1ページ半日〜1日	同じ質問を1〜3か月後に投げ直す
④外部	業界団体・地域の企業データベースなどに正しい会社情報を載せる	掲載先の数しだい	回答に出てくる引用元の変化

この表で見てほしいのは、①の記録がいちばん安く、いちばん後回しにされやすい点です。上位の解説記事の多くは③の文章の書き方から説明を始めますが、記録が無いと③の効果を測れません。

段階ごとの時間は、オファシムがAI検索対策の診断で使っている手順書の工数から出しています。初期診断では質問の設計に1.5時間、10問をChatGPT・Perplexity・GoogleのAI Overviewsの3か所に投げる作業に3時間をとっています。

LLMO対策の最初の作業はAIに10問を投げて回答を残すこと

LLMO対策の最初の作業は、自社に関わる質問を10問つくり、ChatGPT・Perplexityなどに同じ条件で投げて、回答を記録することです。社名が出たか、どのURLが引用されたか、内容は正しいかを1問1行で残します。

10問の内訳は、社名を入れた質問2問、他社との比較3問、悩みの相談3問、地域名を入れた質問2問を目安にしています。社名の質問では情報が正しいか、比較の質問では候補に入るか、と見るものが違うためです。

観測の条件はそろえます。オファシムの手順書では次のように決めています。

1. ブラウザはシークレットウィンドウで開き、毎回開き直す
2. ChatGPTは新しいチャットで、メモリをオフにし、検索モードをオンにする
3. 質問の文面と日時を、AIに投げる前に記録シートへ書く
4. 回答は全文を画面ごと保存する。日時は分まで残す
5. 社名が出なかった質問も「登場なし」と1行残す

メモリをオフにし忘れると、過去の会話を引きずって前回と違う答えが出ます。ChatGPTの設定の「パーソナライズ」から切れます。もう1つ大事なのが5番です。出なかった行を空けておくと、投げ忘れた質問と区別がつかなくなります。

1回だけ聞いて良い悪いを決めないでください。AIの回答は同じ質問でも日によって変わります。オファシムでは、同じ10問を同じ曜日・同じ時間帯に月1回投げ直し、3か月分そろってから傾向を読むことにしています。

AIへの質問はSearch Consoleの長い質問文から作る

AIに投げる質問は、Search Consoleに来ている長い質問文の検索語と、商談で実際に聞かれた質問の2か所から作ります。検索キーワードをそのまま投げても、お客様がAIに打つ文とは形が違うためです。

オファシムのSearch Consoleで直近90日の検索語を見ると、LLMO・AIO・AEO・AI検索に関わる語が252語ありました。そのうち62語は、話しかけるような長い質問文でした。

実際に来ていた検索語	表示回数
aiに表示させるためにおすすめのサービスは？	42
aeo対策として最初に何から取り組めばいいですか？	22
aeo対策では、どのコンテンツから改善を実施するべき？	20
aeo対策では、自社と競合のどの差分を比較して見るべき？	16
月額1万円以下で使えるai検索対策ツールを探しています。おすすめをいくつか教えてください。	6

こうした語は、検索窓に打つ短いキーワードよりも、AIに打ち込む文に近い形をしています。Search Consoleの検索結果で、検索語のフィルタに「？」や「ですか」「教えて」を入れると、自社のサイトでも同じように拾えます。この文面を少し整えて、そのままAIへの質問リストに入れます。

商談の質問も必ず混ぜてください。Search Consoleに出るのは、すでに検索で自社のページが表示された語だけです。お客様が商談で口にする「最小ロットはいくつから」「他社の見積もりと何が違う」のような質問は、営業担当に聞かないと集まりません。

AI経由の訪問はGA4とSearch ConsoleとBingの3か所で数える

AIの回答から来た訪問は、GA4の参照元で数えます。そのうえでGoogleのAI機能はSearch Consoleの「生成AIのパフォーマンス」レポート、Microsoft CopilotはBing Webmaster Toolsの「AI Performance」で、表示や引用の回数を確かめます。

道具	分かること	分からないこと
GA4（参照元）	chatgpt.com・perplexity.ai・gemini.google.com などから来た訪問の数と着地ページ	回答で社名が出たがリンクは踏まれなかった回数
Search Console（生成AIのパフォーマンス）	GoogleのAI OverviewsとAIモードでの表示回数	ChatGPTやPerplexityでの扱われ方
Bing Webmaster Tools（AI Performance）	Microsoft CopilotやBingのAI要約での引用回数、引用されたページ	ChatGPTやGoogleでの扱われ方

Search Consoleのこのレポート（英語名はGenerative AI performance report）は、Googleのヘルプによると2026年8月31日に全世界のサイトへ提供が始まりました。BingのAI Performanceは2026年2月10日に公開プレビューとして発表されています（Bingの発表）。どちらも無料です。ChatGPTとPerplexityについては、各社がこうした数字を出していないので、前の章の手作業の記録で埋めます。

オファシムのGA4で、AI経由の訪問を月ごとに数えると次のようになりました。

12か月の合計は145セッションで、全77,948セッションの0.19%です。2026年10月は14セッションで0.41%でした。ただし割合が上がったのは、サイト全体の訪問が減ったことも効いています。AI経由の数そのものは月4〜21セッションの間を行き来していて、伸びたとはまだ言えません。

「全体の0.2%なら、今やる意味は無いのでは」と思うかもしれません。数字が小さいうちから記録を始めるのは、GA4の参照元もAIの回答も、過去にさかのぼって取り直せないからです。半年後に対策を始めたとき、比べる基準が手元に無ければ、効果があったかどうかを判断できません。

robots.txtはGPTBotを止めてもChatGPTの検索には出られる

robots.txtでAIのクローラーを拒否しているなら、検索に使うクローラーと学習に使うクローラーを分けて考えます。ChatGPTの検索に出るかどうかを決めるのはOAI-SearchBotで、学習用のGPTBotを拒否しても検索の回答からは外れません。

各社の公式の説明をまとめると、次のとおりです。

クローラー名	会社	役割	拒否したときの影響
OAI-SearchBot	OpenAI	ChatGPTの検索機能に出すページを集める	ChatGPTの検索の回答に出なくなる
GPTBot	OpenAI	AIモデルの学習	学習に使われなくなる。検索の回答への影響は書かれていない
PerplexityBot	Perplexity	Perplexityの検索結果に出すページを集める。学習には使わない	Perplexityの回答に出にくくなる
Claude-SearchBot	Anthropic	Claudeの検索の質を上げるためにページを読む	検索結果での表示と正確さが下がることがある
ClaudeBot	Anthropic	AIモデルの学習	学習データから外れる
Google-Extended	Google	Geminiの学習などに使うかどうかの指定	Google検索とAI Overviewsへの表示には影響しない

OpenAIのクローラーの説明には、OAI-SearchBotを拒否したサイトはChatGPTの検索の回答に表示されないとあり、検索には出しつつ学習は断る設定例として、OAI-SearchBotを許可してGPTBotを拒否する組み合わせが載っています。Googleもクローラーの一覧で、Google-ExtendedはGoogle検索への掲載に影響しないと書いています。

「学習に使われたくないから、AIのクローラーは全部止めた」というサイトは、この区別をしないまま検索用まで止めていることがあります。学習を断りたいだけなら、GPTBotとClaudeBotとGoogle-Extendedだけを拒否すれば足ります。

robots.txtに書いていなくても、サーバー側の設定でAIのクローラーが弾かれている場合があります。オファシムのサイトで、OpenAI・Perplexity・Anthropicのクローラー6種（OAI-SearchBot・GPTBot・ChatGPT-User・PerplexityBot・Perplexity-User・ClaudeBot）とGooglebot・Bingbotの名前を名乗って、トップページ・AI検索対策のページ・LLMOの記事の3ページに計24回アクセスしたところ、すべて200（正常に表示）が返りました。クローラーの名前を名乗っただけの確認なので、実際のクローラーの通り方とは違う可能性があります。それでも、セキュリティ設定で403（拒否）が返るかどうかは、これで見分けられます。

土台は社名・所在地・料金の表記を1つにそろえるところから

LLMO対策の土台は、社名・サービス名・所在地・料金の書き方を、自社サイトのすべてのページと外部のプロフィールでそろえることです。表記が割れていると、AIが同じ会社の情報として扱えないことがあります。

オファシムのGA4でAI経由の訪問の着地ページを見ると、145セッションのうち50がトップページ・事業のページ・問い合わせ・採用のページでした。コラム記事より、会社そのものを説明するページに直接来ている人が3人に1人ほどいます。

AIの回答から会社のページへ人が来るなら、そのページの情報が古かったり、料金が「要問い合わせ」だけだったりすると、そこで判断が止まります。土台で確かめる項目は次の5つです。

1. 社名の書き方を1つに決める（「株式会社」の有無、略称、英字表記）。会社概要・フッター・Googleビジネスプロフィール・SNSのプロフィールで同じか見る
2. 所在地・電話番号を、移転前の古い住所が残っていないかも含めて確かめる
3. サービスのページに料金と対象を書く。「料金はお問い合わせください」だけだと、AIは費用を聞かれても答えられない
4. 会社概要に、創業年・代表者名・事業内容・実績の数字を、第三者が確かめられる粒度で書く
5. robots.txtとサーバーの設定で、検索用のクローラーを止めていないか見る（前の章）

構造化データについて、Googleは生成AI検索向けの最適化ガイドで、生成AI検索に構造化データは必要なく、追加すべき特別なschema.orgのマークアップも無いと書いています。会社情報のOrganizationのような通常の構造化データは入れてかまいませんが、AIのために特別な記述を足す必要はありません。llms.txtも同じガイドで不要とされていて、オファシムでは主な施策に置いていません（詳しくはllms.txtを置くかの判断をまとめた記事）。

ページの書き直しはAIから人が来たページと商談の質問から

ページを書き直す順番は、GA4でAIから人が来ているページと、記録シートで引用されたページを先にし、その次に商談でよく聞かれる質問に答えるページを作ります。何十ページも一度に直す必要はありません。

オファシムの場合、AI経由の着地ページはトップページ20、SNS運用支援のページ13、llms.txtの記事が旧URLと合わせて12でした。人が来ているページは、すでに何かの回答で使われている可能性が高いページです。そこを正確にするほうが、新しいページを増やすより先です。

書き直すときは、次の順で手を入れます。

1. 一次情報を足す。価格、納期、対応できる数量や素材、事例の数字など、そのページにしか書けないこと
2. 見出しを、お客様が実際に聞く質問に合わせ、見出しのすぐ下に1〜3文で答えを書く
3. 比べる情報は表にする。料金表・仕様表・対応範囲の表のどれかを1つ置く
4. 更新したら、記録シートの同じ質問を1〜3か月後に投げ直して差を見る

Googleの同じガイドは、AIのために文章を細かく分ける必要はないとも書いています。見出しの下に答えを置くのはAIのためというより、ページを開いた人がすぐ答えを見つけられるようにするためです。結果として、検索でもAIの回答でも使われやすいページになります。

サイト全体の組み立て方から見直したいときは、AI時代のサイト設計の記事も参考になります。

外部の掲載は業界団体や地域の企業データベースなど実在する場所に

外部の対策は、業界団体の会員名簿、地域の企業データベース、取引先の導入事例、専門メディアなど、実際に存在して人が見る場所に正しい会社情報を載せることです。記録シートで、AIが実際に引用していた第三者サイトから順に確かめます。

ブログや動画で自社への言及を量産する方法は勧めません。Googleの生成AI検索向けの最適化ガイドは、不正確な言及を探すことは実際にはそれほど役に立たないと書いています。オファシムもAI検索対策のサービスで、言及の量産はやらないと決めています。

来店型の地域の店は、この段階よりGoogleビジネスプロフィールを先に整えたほうが問い合わせにつながります。地図の対策はMEOの記事にまとめています。

自社でやるか頼むかは記録を3か月続けられるかで決める

LLMO対策を自社でやるか外に頼むかは、同じ質問を同じ条件で毎月投げ、3か月以上記録を続けられるかで決めます。記録が続くなら、①と②は自社で十分にできます。続かないなら、記録だけでも外に出す価値があります。

外注先を比べるときは、何を聞いて何が返ってきたかを毎回見せてくれるかを確かめてください。「AIに必ず引用させます」「何か月で表示させます」と約束する会社があれば、その根拠を聞くべきです。AIの回答は各社のしくみしだいで、引用は誰にも保証できません。

オファシムのAI検索対策は、無料の3問チェックから始められます。ChatGPTとPerplexityに3問を投げ、画面2枚と所見1枚をお渡しして終わりで、その先の契約は要りません。

メニュー	費用（税込）	内容
3問チェック	無料	ChatGPTとPerplexityに3問を投げた画面2枚と所見1枚
AI検索 初期診断	88,000円〜/回	10問以上の実査、競合3社との比較、改善の提案
モニタリング スタンダード	66,000円/月	同じ質問の定点観測、競合比較
モニタリング ライト	22,000円/月	定点観測と差分の報告。SEO記事制作など他のプランを契約中の方向け
ページ改修	110,000円〜/1ページ	取材、本文の書き直し、構造化データの実装

初期費用はかかりません。3問の結果を見て、地域のお客様が中心で影響が小さいと分かった場合は、そのようにお伝えします。料金と内容の詳細はAI検索対策のサービスページをご覧ください。