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【StockSun】LLMO対策会社の選び方

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LLMO対策会社の選び方 とは

ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索・回答エンジンにおいて、自社ブランドがおすすめの候補として選ばれるための最新マーケティング手法「LLMO(大規模言語モデル最適化)」の基礎と実務、そして信頼できる対策会社を見極めるための具体的な基準をまとめたガイドラインです 。

「AI検索時代に自社の認知やコンバージョンをどう増やすべきか?」「SEO会社とLLMO対策会社の違いは何か?」「抽象論ばかりの会社に騙されないためにはどうすればいいか?」という疑問に、実践的な視点でお答えする形で作成いたしました 。

こんな方におすすめ!

■ 事業会社の経営者・役員/マーケティング・Web担当者

・AI検索(ChatGPT等)経由の流入やコンバージョンを、新たな獲得チャネルとしていち早く確立したい方
・自社サイト内だけでなく、AIが参照する外部メディアも含めた本質的なLLMO施策を知りたい方
・LLMO対策の外注を検討しているが、業者の良し悪しを判断する明確な評価基準がほしい方

■ マーケティング支援会社/SEOコンサルタント/フリーランス

・最新のAI検索トレンドをキャッチアップし、クライアントへの提案幅を広げたい方
・「llms.txtの設置や構造化データの最適化」といった、表面的な施策だけで終わらせたくない方
・AI回答内での「ブランドシェア」の測定方法や、実務に即したKPI設計の標準化を図りたい方

具体的な活用例

① 外注先の選定・スクリーニング基準の確立に

LLMO対策を謳う企業に対して、「狙うプロンプトの選定手法」や「参照URLの特定・掲載アプローチ」など、具体的な実務能力があるかを見抜くためのチェックリストとして活用いただけます 。「SEOと同じです」と言い切るような危険な会社を見極める目養いに最適です 。

② AI検索時代のマーケティング戦略(LLMO)の立案に

B2B商材を中心に、すでにオーガニック流入の1〜2割弱を占めつつあるAI検索経由の購買行動(SearchからAskへ)に対応した、次世代のマーケティングファネル構築の指針としてご活用いただけます 。

③ ブランドシェア(露出度)の測定とKPI設計に

狙ったプロンプト群(まずは30個など)に対して、自社ブランド名やURLが何%出力されているかを算出し、競合上位を物差しとした的確な目標(KPI)を設定するための実務手順を導入できます 。

④ 実務における掲載・言及(サイテーション)の拡大に

自社オウンドメディアの強化だけでなく、AIが実際に参照している外部のWebサイトやASP・アフィリエイト面を特定し、そこへの掲載・言及を増やすといった、実利に直結するメディアアプローチの参考にできます 。

⑤ コンバージョンに繋がるプロンプトの推定に

ユーザーがAIに入力するプロンプトは直接見えにくいため、既存のSEOキーワードやリスティング広告のCPC(クリック単価)データを活用し、「購買意欲の高い質問」を的確に推定して先回りする施策の立案に役立ちます 。

講師情報

石田健太

石田 健太 / Kenta Ishida
【 AI×データ 】にフォーカスしたマーケティング支援の専門家

新卒でWebエンジニアとしてデータ分析とテクニカルSEOに従事 。その後、日本最大級のママ向けメディア編集部を立ち上げ、株式会社シロクでは複数WebメディアのSEOリードや、オーガニック化粧品「Nオーガニック」のCRM統括に携わる 。

さらに広告代理店やエキサイトにてマーケティング全般と新規事業立ち上げを経験し、2023年に独立 。現在は国立大学客員准教授を務める傍ら、AIとデータをフルに活用した最先端のSEO・LLMO支援を多くの企業へ提供している 。

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