本資料は、検索のあり方が激変する「AI検索時代」において、自社ブランドがChatGPTやGeminiなどのAIから選ばれ、推奨されるための戦略をまとめた「LLMO(大規模言語モデル最適化)戦略提案書」の実物です。
「2026年までに、従来型検索のボリュームは25%減少する」という予測がある中、これまでのSEO(検索エンジン最適化)だけでは通用しない、AI時代の新しいマーケティングの思考プロセスと具体的な実行プランをすべて公開いたします。
・AIチャットボット(ChatGPT, Gemini, Perplexity等)からの流入を増やし、新たな顧客接点を作りたい
・AIに「おすすめは?」と聞かれた際、自社ブランドを優先的に回答(AI純粋想起)させる手法を知りたい
・SEOの延長ではなく、AI時代の投資優先度に基づいたマーケティング戦略を再構築したい
・最新の「LLMO(広義のAI最適化)」と「GEO(生成エンジン最適化)」の概念や施策の切り分けを学びたい
・クライアントに対し、AI検索上での「可視性スコア」や「メンションシェア」をどうレポーティングすべきか、その指標を知りたい
・自社メディア(オウンド)だけでなく、他社ドメイン(アーンド)を巻き込んだ一貫性のある運用ノウハウを吸収したい
「AI検索 → AI内での推奨 → 意思決定」という新しいユーザー行動フローに基づき、ブランド認知からCV(成約)へ導くための全体設計に活用いただけます。
Web上の「頻度・一貫性・ソースの質」という3つの重要要素を、自社のオウンドメディアや外部メディア掲載にどう落とし込むかのガイドラインとして利用できます。
学習済み知識(長期施策)と、RAG/リアルタイム検索(短中期施策)の2つの層に対し、それぞれどのようなアプローチが有効かを明確に区別して戦略を立てられます。
「クエリファンアウト(AIが意図を分解して検索する動作)」を理解し、ターゲットとなる潜在顧客が入力するプロンプトから、優先的に対策すべきURLを特定する手法がわかります。
主要3モデル(ChatGPT, Gemini, Perplexity)での出現状況をスコアリングし、1ヶ月目から改善アクションへと繋げるための具体的なロードマップを参考にできます。

石田 健太 / Kenta Ishida
AI×データにフォーカスしたマーケ支援
株式会社インタースペースにて日本最大級のママサイトの開発・グロースに携わり、900万UUまで成長させた実績を持つエンジニア出身のマーケター。エキサイト株式会社の新規事業部長として上場に貢献した後、現在は2社の経営と東北大学の学術研究員を兼任。マーケティングとシステム開発の両面から、AIの参照URL特定やブランド指名表示の最適化など、最先端のLLMO支援を行っている。
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