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【AI時代の必須戦略】SEOとLLMOで“見つかる企業”になる方法

資料更新日：2025/07/31

【AI時代の必須戦略】SEOとLLMOで“見つかる企業”になる方法

Presented by 株式会社allview

Google検索に代わり情報収集や検索手段として定着しつつある生成AI。
生成AIの対策であるLLMO（Large Language Model Optimization）をご存じですか？

現在、企業の集客や情報発信の在り方が大きく変わっています。
従来のSEOはGoogleなど検索エンジンで上位表示を目指す施策でした。しかし、ユーザーの情報探索は、
検索エンジンからChatGPTやGemini、Bing、Copilotなど生成AIへと急速にシフトしています。
この変化に対応できなければ、いくらSEOを強化しても、AIの回答に自社情報が含まれず、
見込み顧客との接点を失ってしまう可能性があります。

ここで注目されるのが、LLMO（大規模言語モデル最適化）です。
LLMOとは、生成AIが自社の情報を「信頼できるデータ」として認識し、
ユーザーに正しく提示してもらうための最適化手法です。
SEOが「検索エンジン向けの最適化」だとすれば、LLMOは「AIエージェント向けの最適化」。
これからの集客戦略のカギを握る概念です。

では、なぜ今LLMOが必要なのか？
理由は明確です。AIは検索エンジン以上に「信頼性のある情報ソース」を優先して回答を生成します。
公式サイトに構造化データや知識グラフを整備し、最新情報をAIに認識させることが重要です。
逆に何も対応しなければ、競合に差をつけられ、将来的には顧客接点を完全に失うリスクがあります。

■LLMOの導入メリット
・ 生成AIに正確な情報を反映 → ユーザーとの信頼構築
・ AI検索経由の流入増加 → 新しい顧客獲得チャンス
・ SEOとのシナジー → 既存の施策を活かしつつ進化

■こんな方におすすめ
・ChatGPTなどで「地域名＋業種」で検索しても自社が表示されない
・自社のWeb情報がAIに誤って解釈・出力されることがある
・SEOやMEOを実施しているが、今後のAI時代に備えたい
・AI検索で競合に埋もれないよう、施策を先手で打ちたい

本資料では、
✅ SEOとの違いと共通点
✅ LLMOの実践ステップ（誰でも始めやすい方法）
✅ 導入時の注意点と将来性
を分かりやすく解説しています。
AI時代の新しい集客基盤を築きたい方は、今すぐ資料をダウンロードしてください！

>>資料の詳細を見る

  • llmo.pdf
【AI時代のSEO/LLMO】検索されない時代にSEO・LLMOはどう対策する

資料更新日：2025/07/17

【AI時代のSEO/LLMO】検索されない時代にSEO・LLMOはどう対策する

Presented by 株式会社シャコウ

AI時代のSEO・LLMO対策 資料解説
本資料は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及する中で、従来のSEO対策に加えて必要となる「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」について体系的に解説したものです。

LLMOが必要な背景
検索行動が大きく変化し、ユーザーは検索エンジンで「キーワード」を入力する代わりに、生成AIに「自然文」で質問するようになりました。例えば「BtoBマーケティング」と検索する代わりに、「おすすめのホワイトペーパー制作会社はどこですか？」と自然な文章で問いかけます。この変化に対応するため、企業は生成AIの回答に自社が言及されるよう新たな対策が必要となっています。

LLMOの具体的な施策
資料では、Googleが採用する「クエリファンアウトモデル」の仕組みを解説し、以下の3つの主要施策を提示しています：

サブクエリレベルでのコンテンツ充実 - 導入事例などのエッジコンテンツの強化
E-E-A-T・外部対策 - サブクエリ上位記事での自社掲載営業の実施
AIの読み取りを助けるテクニカル対策 - 構造化マークアップやSSRの実施

モニタリングとPDCA
LLMOでは、ターゲットペルソナの想定クエリー（自然文）での生成結果を継続的にモニタリングし、自社の言及率を測定することが重要です。資料では、25クエリ×3LLM=75クエリ/dayでの回答を記録し、競合分析を行いながら施策を改善していく具体的な手法を紹介しています。

SEOの基礎も網羅
LLMO対策はSEOの土台の上に成り立つため、コンテンツSEO、テクニカルSEO、外部SEOの基本的な考え方も解説。特に、ユーザーファーストなコンテンツ制作、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性、キーワード選定から記事制作までの実践的なプロセスを詳しく説明しています。
本資料は、AI時代の検索対策を包括的に理解し、実践的な施策立案ができるよう構成された、マーケティング担当者必読の内容となっています。

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  • 株式会社シャコウ_「検索されない時代にSEO・LLMOはどうあるべきか」.pdf
次世代のSEO　LLMO対策のサービスを開始

資料更新日：2025/05/15

次世代のSEO　LLMO対策のサービスを開始特別割引あり

Presented by 株式会社アドメディカル

割引内容現在、ホームページが生成AIに正しく表示されているかどうかをチェックする無料相談キャンペーンを実施中です。

生成AIに情報を正しく認識・推薦されるための「LLMO（Large Language Model Optimization）対策」サービスの提供を開始しました。

本サービスは、クリニック・士業・学習塾などのローカルビジネスを対象に、ChatGPTやGemini、Bing Copilotなどの生成AI時代における新たなWeb集客手法として注目されるLLMO施策をサポートするものです。

■サービス概要｜アドメディカルのLLMO対策

アドメディカルでは、以下の施策を通じてローカルビジネスのAI可視性を高めます。

JSON-LDによる構造化データの整備（診療科目、所在地、診療時間など）
AI向け文脈設計（自然言語理解を促すライティング調整）
LLMs.txtファイルの設置（AIクロール誘導）
ChatGPTでの回答テストに基づく表示改善サポート
地域で選ばれるためには、AIに表示される“土台づくり”が不可欠となっており、当社では専門チームがWebサイトをAI対応に変換する支援を行います。

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  • LLMOサービス資料.pdf
製薬業界向けのDX事例集

資料更新日：2022/03/04

製薬業界向けのDX事例集

Presented by 株式会社pipon

オンライン上のデータをDMP(Data Management Platform)に貯めて、
解析・可視化をすることで効果的なマーケティング・営業活動が展開できます。

最終的にはデータが自動で格納され、可視化され、解析され、
施策の改善が行われる世界を目指します。

この世界を目指すために行ってきた解析事例をご紹介します。

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  • マーケティング最適化_資料.pdf
＜代理店NG＞顧客の生涯価値（LTV）を最大化させるCRMプログラムとは

資料更新日：2020/10/01

＜代理店NG＞顧客の生涯価値（LTV）を最大化させるCRMプログラムとは

Presented by コモンズ株式会社

■このような課題をお持ちではありませんか？
・CRMシステムやMAツールを導入したものの、どのようなプログラムを開発するべきか分からない
>顧客のセグメントができていない
>どのように顧客育成を行えば良いのかわからない
・会員のアクティブ率が低下しているが、改善策が見つけられない
>新商品情報やキャンペーン情報しか送れていない
・他社との差別化が困難で、価格でしか顧客を引き付ける事が出来ない
>収益率が圧迫されている
・顧客の心理を計測するためにNPSを導入したが、次に打ち手が見つからない　
・RFMのセグメント化による顧客管理に限界を感じている
>スイッチャー予備軍を把握できない
など顧客管理に限界を感じている方も多いのではないでしょうか？

■一般的なCRM
CRM（Customer Relationship Management）は、データベースなどを活用して企業が顧客と長期的な関係を築くダイレクトマーケティングの中核的な戦略と言われています。
しかし顧客との具体的なコミュニケーションと言えば、新商品情報や値引きやセールなどの情報を送るだけになっている事が多いです。また、MAツールを導入して、顧客へのステップメールを送っている企業でも、トランザクションデータ(取引結果、行動結果データ)を基に、再購入促進やセール情報を送るなどで終わっている場合が多いです。

■コモンズのCRM
コモンズではトランザクションデータに加えて心理的な繋がり（心理ロイヤリティ）を計測して、顧客を多面的にセグメント化しCRMプログラムを運用することを大きな特徴としています。
購買記録や調査・分析による顧客セグメントおよびセグメント別のCRM戦略の立案で、値引きありきではないリピート購入/アップセル・クロスセルを向上させることで顧客との生涯にわたる関係構築（LTV）を目指します。


※コモンズのCRMプログラムの詳細資料は以下よりDLをお願いいたします。
※より詳細な説明、事例紹介依頼、お問合せ等は資料内の問い合わせ先までご連絡くださいますようお願い申し上げます。

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  • 【コモンズロイヤリティマーケティング】CRM篇.pdf

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