LLMOと聞くと、「AIの回答に自社サイトを引用してもらうための施策」と捉えられがちです。

もちろん、AIに自社の情報を正しく認識してもらうことは重要です。
しかし、Webマーケティングの観点では、AIに引用された後の行動まで設計しなければ成果にはつながりません。

たとえば、ユーザーがAIに以下のような質問をしたとします。

「新潟でWeb制作とSEOに強い会社を教えて」
「BtoBサイトの問い合わせを増やすにはどうすればいい？」
「LLMO対策を依頼できる会社を選ぶポイントは？」

このとき、AIの回答に自社名やサービスが表示されたとしても、ユーザーが最終的に確認するのはWebサイトです。

そして、サイトを訪れたユーザーが次のように感じてしまうと、問い合わせにはつながりにくくなります。

• 何を得意としている会社なのか分かりにくい
• 自社の課題に合っているか判断できない
• 実績や事例が少なく、信頼できない
• 料金や対応範囲が分からない
• 問い合わせ前に確認したいFAQがない
• 問い合わせボタンが見つけにくい

つまり、LLMOで大切なのは、AIに見つけてもらうことと、サイト上でユーザーに選ばれることをセットで考えることです。

この考え方は、弊社スタッフブログ「LLMO時代のオウンドメディア運用ルール 〜『AIに選ばれる』記事設計〜」で解説しているような、AIに理解されやすいコンテンツ運用ともつながります。

ただし、本記事でさらに強調したいのは、AIに選ばれた後、問い合わせにつながる導線まで設計することです。

LLMO対策は「特殊な裏技」ではありません。
むしろ、これまで取り組んできたSEO、コンテンツ設計、サイト改善、アクセス解析、CV導線改善を、AI検索時代に合わせて再整理する取り組みだと考えると分かりやすいでしょう。

従来の検索行動では、ユーザーがGoogleで検索し、検索結果に表示されたタイトルやディスクリプションを見ながら、気になるページをいくつかクリックして比較する流れが一般的でした。

一方で、AI検索時代では、ユーザーがAIに自然文で質問し、AIが複数の情報源をもとに回答を生成します。
そのため、ユーザーはWebサイトを訪問する前に、候補となる会社やサービス、比較ポイントをある程度把握した状態になりやすくなります。

上図のように、これまでの検索行動は以下のような流れでした。

1. Googleで検索する
2. 検索結果のタイトルとディスクリプションを見る
3. 気になるページをクリックする
4. 複数サイトを比較する
5. 問い合わせ・資料請求する

一方、AI検索時代では、次のような流れが増えていくと考えられます。

1. AIに自然文で質問する
2. AIが複数の情報源をもとに回答を生成する
3. ユーザーは回答内で候補や比較ポイントを把握する
4. 気になった会社やサービスだけを詳しく確認する
5. Webサイトで信頼性・事例・料金・対応範囲を確認する
6. 問い合わせ・資料請求する

AI検索の変化については、「AIモード日本語展開：AI Overviewsの違いと検索の未来予測」でも詳しく紹介しています。AIモードとAI Overviewsの違いを押さえておくと、今後の検索体験の変化を理解しやすくなります。

また、AI Overview時代のSEO戦略については、「AI Overview時代のSEO戦略はどう変わるのか？」でも解説しています。

AI検索時代では、ユーザーがWebサイトに訪問した時点で、すでに一定の比較検討が進んでいる可能性があります。

そのため、Webサイト側では「はじめまして」の説明だけでなく、比較検討中のユーザーが安心して次の行動に進める情報を用意しておく必要があります。

AI検索時代のWebサイトは、単にアクセスを集める場所ではありません。

AIによって候補に挙がった後、ユーザーが最終判断をする場所としての役割がより重要になります。

LLMOに取り組んでいるのに成果につながらないサイトには、いくつか共通点があります。

会社やサービスの情報が抽象的

「高品質なサービスを提供します」
「お客様に寄り添います」
「課題解決をサポートします」

このような表現自体が悪いわけではありません。
ただし、これだけではAIにもユーザーにも、具体的な強みが伝わりにくくなります。

LLMOを意識するなら、以下のように具体化することが重要です。

AIは文脈や構造をもとに情報を理解します。
そのため、「誰に」「何を」「どのように」「どこまで」支援できるのかを明確にすることが大切です。

この「自社が何者として認識されるか」という観点では、「LLMO対策で重要な『エンティティ』とは？一貫した発信で“第一想起”を獲得する方法」も参考になります。

エンティティとは、AIや検索エンジンが「この会社は何をしている会社なのか」「どの領域に強いのか」を理解するための重要な考え方です。

サービスページがCVにつながる構成になっていない

LLMO対策としてコラム記事を増やしても、最終的な受け皿となるサービスページが弱いと、問い合わせにはつながりにくくなります。

よくある課題は次の通りです。

• サービス内容の説明が短い
• 誰向けのサービスか分からない
• どのような課題を解決できるかが書かれていない
• 支援範囲や進め方が分からない
• 実績や事例へのリンクがない
• FAQがない
• 問い合わせボタンがページ下部にしかない

AI検索で候補に入ったユーザーほど、サイト訪問時には「この会社に相談してよいか」を慎重に見ています。

そのため、サービスページには以下のような要素を整理して掲載するのがおすすめです。

• サービス概要
• 対象となる企業・担当者
• よくある課題
• 支援内容
• 対応範囲
• 実績・事例
• 料金やプランの目安
• よくある質問
• 問い合わせ導線

事例・実績・FAQが不足している

LLMOでは、企業の専門性や信頼性を伝える具体情報が重要になります。

特に、事例・実績・FAQは、AIにもユーザーにも理解されやすいコンテンツです。

たとえば、以下のような情報があると、企業の支援内容が具体的に伝わります。

• どのような課題があったか
• どのような施策を行ったか
• どのような成果や変化があったか
• どの業種・規模の企業を支援したか
• 相談から公開・運用までの流れ
• よくある質問と回答

FAQや見出し設計など、記事構成の基本を見直したい場合は、「読者とAIに伝わる記事構成の作り方【前編】 – 基本原則」と、「読者とAIに伝わる記事構成の作り方【後編】 – 実践テクニック」も参考になります。

AI検索時代においては、判断材料の不足が、問い合わせ機会の損失につながる可能性があります。

LLMOで成果を出すために、特に整えておきたいのは以下の3つです。

1. サービスページ

サービスページは、AI検索やコラム記事経由で訪れたユーザーを受け止める重要なページです。
以下の項目が不足していないか確認しましょう。

LLMO対策というと、つい記事コンテンツに目が向きがちですが、最終的に問い合わせを生むのはサービスページです。
記事で集めたユーザーを、サービス理解へつなげられる状態にしておきましょう。

2. 事例ページ

事例ページは、企業の専門性や実績を伝えるうえで非常に重要です。

特にBtoBの場合、ユーザーは「自社と似た課題を解決した実績があるか」を見ています。

事例ページでは、以下のような構成がおすすめです。

• クライアントの業種
• 抱えていた課題
• 実施した施策
• 制作・改善のポイント
• 成果や変化
• 担当範囲
• 類似サービスへのリンク
• 問い合わせ導線

なお、具体的な数値を掲載する場合は、クライアントの許可を取ったうえで掲載しましょう。
数値を出せない場合でも、「問い合わせ導線を整理」「採用サイトの情報設計を改善」「SEOを意識したページ構成に変更」など、支援内容を具体的に書くことで、ユーザーの理解は深まります。

3. FAQページ

FAQは、LLMOと相性の良いコンテンツです。

ユーザーが実際に抱く疑問をQ&A形式で整理することで、AIにもユーザーにも伝わりやすくなります。

たとえば、LLMO対策サービスであれば、以下のようなFAQが考えられます。

• LLMO対策とは何ですか？
• SEO対策とLLMO対策は何が違いますか？
• LLMO対策はどのような企業に必要ですか？
• 既存サイトでもLLMO対策はできますか？
• コラム記事だけでも効果はありますか？
• 構造化データやllms.txtの設置は必要ですか？
• 効果測定はどのように行いますか？
• どのくらいの期間で改善が見込めますか？

llms.txtについて詳しく知りたい方は、「llms.txtとは？LLMO（AI検索最適化）の新基準」をご覧ください。

また、構造化データの考え方については、「LLM構造化データとは？生成AI時代のSEOに必要な実装方法」や、「【前編】AI時代のSEO（LLMO）対策とは？構造化データの概念」、「【後編】AI時代のSEO（LLMO）対策とは？構造化データの概念」でも詳しく紹介しています。

ただし、FAQや構造化データを設計する際は、ページ上に表示されていない内容を構造化データだけに入れるような実装は避けるべきです。Googleの構造化データガイドラインでは、構造化データはページ上の可視コンテンツと整合している必要があります。

つまり、AIや検索エンジン向けに情報を整える場合でも、まずはユーザーが実際に読める形でコンテンツを掲載することが重要です。

ここからは、実際に社内で確認できるLLMOチェックの進め方を紹介します。

手順1：AI検索で自社がどう表示されるか確認する

まずは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、GoogleのAI検索などで、自社やサービスがどのように扱われるか確認します。
たとえば、以下のような質問を入力します。

「新潟でWeb制作とLLMOに強い会社を教えてください。」
「LLMO対策を依頼できるWeb制作会社を選ぶポイントは？」
「BtoBサイトの問い合わせを増やすには、どのような施策が必要ですか？」
「ドコドア株式会社はどのような会社ですか？」
「ドコドア株式会社のマーケティング支援にはどのような特徴がありますか？」

確認するポイントは以下です。

注意点として、AIの回答は検索タイミング、ユーザー環境、参照元によって変わる可能性があります。
そのため、1回の表示結果だけで判断せず、複数の質問パターンで確認することが大切です。

手順2：Search Consoleで指名検索と関連クエリを見る

次に、Google Search Consoleで、自社名やサービス名に関する検索状況を確認します。

Google公式では、AI OverviewsやAI ModeのパフォーマンスはSearch Consoleのパフォーマンスレポート内で扱われると説明されています。ただし、実務上はAI機能だけを完全に切り分けて判断できないケースもあるため、指名検索や関連クエリの変化を複合的に見ることが重要です。

操作手順

1. Search Consoleを開く
2. 対象プロパティを選択
3. 左メニューから「検索パフォーマンス」を開く
4. 検索タイプが「ウェブ」になっていることを確認
5. 「新規」またはフィルタから「検索キーワード」を選択
6. 自社名、サービス名、主要キーワードで絞り込む
7. 表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位を確認する

チェックしたい内容

1. 指名検索は増えているか
2. サービス名を含む検索が増えているか
3. 課題系キーワード、比較検討系キーワードの検索が増えているか
4. CTRが極端に低くないか
5. どのページが流入の入り口になっているか

LLMOの効果は、AIに引用されたかどうかだけでは判断できません。
指名検索や関連キーワードの表示回数が増えているかを見ることで、AI検索やコンテンツ発信による認知・想起の変化を把握しやすくなります。

手順3：GA4で記事から問い合わせまでの導線を見る

Search Consoleで検索上の変化を確認したら、GA4でサイト内行動を確認します。

GA4では、問い合わせ完了、資料請求、電話タップ、外部リンククリックなど、重要な行動をイベントとして計測し、必要に応じてキーイベントとして扱うことができます。Google Analyticsヘルプでも、キーイベントはビジネス上重要な行動を測定するイベントとして説明されています。

GA4のキーイベント設定については、ドコドアの「Webサイト制作後に成果を見える化するGA4キーイベント設定方法」でも詳しく解説しています。

操作手順

1. GA4を開く
2. 対象プロパティを選択
3. 「レポート」から「エンゲージメント」または「イベント」を確認
4. 問い合わせ完了、資料請求、電話タップなどのイベントを確認
5. 「探索」レポートで、記事ページからサービスページ、問い合わせページへの遷移を確認
6. 必要に応じて、重要なイベントをキーイベントに設定する

見たい指標

より深くデータを分析したい場合は、GA4だけでなくBigQueryとの連携も有効です。
弊社スタッフブログにて「GoogleアナリティクスとBigQueryで『売れる道』を見つける方法」や、「GoogleアナリティクスとBigQueryの決定的な違い。なぜ同じ数字が出ないのか」でも、分析の考え方を紹介しています。

記事が読まれていても、サービスページへの遷移が少ない場合は、本文中の内部リンクやCTAを見直します。
サービスページまでは進んでいるのに問い合わせが少ない場合は、サービスページの訴求、事例、FAQ、フォーム導線を改善します。

手順4：サービスページ・事例・FAQを改善する

最後に、AIにもユーザーにも伝わりやすい形で、サイト内の情報を整理します。

チェックリストは以下です。

LLMO対策として新しい記事を作ることも大切ですが、既存ページの情報整理だけでも改善できることは多くあります。

特に、サービスページ・事例ページ・FAQは、問い合わせに直結しやすい重要なページです。
コラム記事とあわせて、サイト全体の情報設計を見直しましょう。

LLMOの成果は、「AIに引用されたか」だけでは判断しきれません。

AI検索からの流入は、ツールによって見え方が異なり、Search Console上でもAI機能だけを完全に切り分けて把握できない場合があります。

そのため、LLMO施策では複数の指標を組み合わせて見ることが重要です。

特にBtoBマーケティングでは、問い合わせ数だけを見るのではなく、問い合わせ後に商談化したか、受注につながったかまで追うことが大切です。
LLMOによって認知や指名検索が増えても、問い合わせの質が低ければ事業成果にはつながりません。
Webサイト上のCVと、営業側の商談情報を照らし合わせながら、どのコンテンツが良い問い合わせにつながっているのかを確認していきましょう。

LLMO対策は、AIに引用されることだけを目的にすると、成果につながりにくくなります。

重要なのは、AI検索上で自社を見つけてもらい、その後にユーザーがサイト上でサービスを理解し、信頼し、問い合わせや資料請求に進める状態をつくることです。
そのためには、コラム記事だけでなく、サービスページ、事例、FAQ、会社情報、お問い合わせ導線まで含めたWebサイト全体の設計が欠かせません。

AI検索時代のWebマーケティングでは、以下の流れを意識することが重要です。

1. AIに見つけられる
2. サイトで理解される
3. 事例やFAQで信頼される
4. 問い合わせ・資料請求につながる
5. GA4やSearch Consoleで改善する

LLMOは、SEOの代わりになる新しい魔法の施策ではありません。
むしろ、これまでのSEO、コンテンツマーケティング、Webサイト改善、アクセス解析、CV改善を、AI検索時代に合わせて再設計する考え方です。

docodoorでは、Webサイト制作からSEO/LLMO対策、コンテンツ設計、アクセス解析、広告運用まで、Webマーケティング全体を見据えた支援を行っています。

「AI検索時代に向けて自社サイトを見直したい」
「LLMO対策を始めたいが、何から手をつければよいか分からない」
「記事は増やしているが、問い合わせにつながっていない」

このような課題をお持ちの方は、ぜひ一度ご相談ください。

AIに見つけられ、ユーザーに選ばれるWebサイトづくりを、一緒に設計していきましょう。

▼ホームページ
https://docodoor.co.jp/lp_marketing/

▼お問い合わせ・ご相談はこちら
https://docodoor.co.jp/lp_marketing/#contact

LLMO対策はSEO対策と別物ですか？

完全に別物ではありません。
LLMOは、従来のSEOで重視されてきた「ユーザーに役立つコンテンツ」「クロールしやすいサイト構造」「内部リンク」「信頼性のある情報」などを土台にしながら、AIにも理解されやすい情報設計を行う考え方です。

LLMOの基本については、「検索の常識が変わる？！『LLMO』を徹底解説！」もあわせてご覧ください。

llms.txtを設置すればLLMO対策は完了しますか？

いいえ。llms.txtはLLMO対策の一部として検討できる施策ですが、それだけで完了するものではありません。

実際には、サービスページ、事例ページ、FAQ、会社情報、構造化データ、内部リンク、CV導線など、サイト全体の情報設計を整えることが重要です。

llms.txtの考え方や具体的な書き方については、「llms.txtとは？LLMO（AI検索最適化）の新基準」をご覧ください。

LLMO対策の効果はどのように測定すればよいですか？

AIに引用されたかどうかだけでなく、複数の指標を組み合わせて確認します。

具体的には、Search Consoleで指名検索や関連クエリの表示回数、クリック数、CTRを確認し、GA4で記事からサービスページ、事例ページ、問い合わせまでの遷移を見ます。

GA4のキーイベント設定については、「Webサイト制作後に成果を見える化するGA4キーイベント設定方法」も参考になります。

既存サイトでもLLMO対策はできますか？

可能です。
新規サイト制作だけでなく、既存ページの改修でもLLMO対策は進められます。

まずは、サービスページ、事例ページ、FAQ、会社概要、コラム記事の内容を見直し、AIにもユーザーにも伝わりやすい情報に整理することから始めるのがおすすめです。

ドコドアでは、SEOとLLMOを両立したWebサイト設計・構造化データの実装支援を行っています。
Web担当者様やマーケティング部門の方でもわかりやすく運用できるよう、運用サポートもご提供しています。
詳しくは「LLMO/SEO対策」ページからお気軽にお問い合わせください。