LLMO対策会社を徹底比較！失敗しない選び方とは

はじめに

ChatGPTやGeminiといったAIツールに情報を求めるユーザーが急速に増え、企業の集客戦略は従来の検索エンジン対策だけでは不十分になりつつあります。こうした変化に対応するために生まれたのがLLMO（大規模言語モデル最適化）であり、その支援を専門とする対策会社も増えています。しかし、対策会社ごとに得意領域や費用体系は大きく異なるため、比較せずに選ぶとコストに見合った成果を得られないリスクがあります。

自社に合った対策会社を見つけるには、施策の内容、料金、実績といった複数の評価軸で比較することが欠かせません。本記事では、LLMOの基本から主要な対策会社の比較、導入時の注意点までを順に解説します。

LLMOの定義とSEOとの違い

LLMOが求められる背景

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、Webコンテンツを大規模言語モデルが正確に理解・抽出・再利用できるように設計・最適化する手法です。GoogleのAI Overview、ChatGPT、Gemini、Claudeといったサービスが情報源としてWebページを参照する機会が増えたことで、従来の検索順位だけでなく「AIの回答に引用されるかどうか」が集客上の新たな論点になっています（参照*1）。

この変化を裏付ける数字もあります。12,000人の消費者を対象にした調査では、製品やサービスの推薦に生成AIツールを使ったことがあると答えた人の割合は、2023年の25%から58%へ拡大しました。さらに、2024年のホリデーシーズンにはAI検索から米国小売サイトへの流入が1,300%増加したという報告もあります（参照*2）。

加えて、ガートナーの調査では2026年までにGoogle検索のクエリ数が最大25%減少する可能性があると予測されています（参照*3）。検索エンジン経由のアクセスが減り、AI経由のアクセスが増えるという流れの中で、LLMOへの対応は企業にとって避けられない課題となっています。

SEOとLLMOの比較

SEOは検索結果ページでの「順位」を高めることを主な目的としています。一方、LLMOは順位ではなく「意味と構造」に焦点を当て、コンテンツの趣旨がAIにも人間にも正しく解釈されることを目指します（参照*1）。

具体的に比較すると、SEOではキーワードの配置やリンク構築が中心施策になるのに対し、LLMOではページ構成の明確さ、用語の定義、意味を示すHTMLマークアップ、画像の説明文の付与といった要素が重視されます。つまりSEOが「検索エンジンにどう評価されるか」を軸にしているのに対し、LLMOは「AIが内容を正しく読み取れるか」を軸にしています。

両者は対立するものではなく、構造化されたわかりやすいコンテンツはSEOにもLLMOにもプラスに働きます。ただし、SEOだけを続けていてもAIの回答に引用される保証はないため、LLMO独自の視点を取り入れる必要があります。

LLMO対策会社の主な施策

AI検索向けコンテンツ設計

LLMO対策会社が提供する施策の中核は、AIに引用されやすいコンテンツの設計です。LLMが好む構造や表現を分析したうえで、「比較表」や「Q&A」など引用されやすいパターンを活用し、最適なコンテンツ形式を提案する会社があります（参照*3）。

また、AIに拾われやすいFAQや記事の設計に加え、タイトル・見出し・要約のチューニングを行うサービスも見られます（参照*4）。ページの冒頭に要点を配置し、見出しを階層的に整理することで、AIが情報の優先度を判断しやすくなります。

コンテンツ設計は対策会社によって手法が異なるため、どのような分析に基づいて提案を行うのかを確認することが、比較検討の出発点になります。

構造化データと技術的最適化

コンテンツの「中身」だけでなく、AIのクローラーがページを正しく読めるようにする技術面の整備もLLMO対策会社の主要な施策です。具体的には、整ったHTMLやマークダウンでコンテンツを公開すること、robots.txtやファイアウォールの設定でAIクローラーのアクセスを許可すること、そしてページの表示速度を速くして重要な情報をページ上部に配置することが挙げられます（参照*5）。

さらに、意味を伝えるHTMLタグやスキーマの付与、llms.txtファイルの作成、AIからの参照状況の確認といった作業も含まれます。対策会社の中にはアーカイブページの構築支援や構造化データの設計をオプションで提供するところもあります（参照*3）。

技術的な最適化は見えにくい部分ですが、これが不十分だとコンテンツの質が高くてもAIに読み取ってもらえない可能性があるため、対策会社を比較する際には対応範囲に含まれているか確認する必要があります。

計測・分析とレポーティング

施策を実行した後の効果をどのように計測・報告するかも、対策会社を選ぶうえで見逃せないポイントです。月次レポートと改善提案、さらに月1回の戦略ミーティングをサービスに組み込んでいる会社もあります（参照*4）。

LLMによる情報参照の傾向やLLM経由でのユーザー行動データを独自に収集・分析し、そのデータをもとに改善サイクルを回す手法を採用している企業もあります（参照*3）。SEOの場合は検索順位やクリック率といった指標が確立されていますが、LLMOでは「AIの回答にどの程度引用されたか」という独自の計測が求められます。

レポートの頻度や分析の深さは費用プランによって変わることが多いため、比較の際には「何を・どのくらいの頻度で報告してもらえるか」を具体的に確認することが大切です。

対策会社を選ぶ評価軸

対応領域と支援範囲

LLMO対策会社を比較するとき、最初に確認すべきはどの領域をカバーしているかです。コンテンツ設計のみを行う会社もあれば、構造化データの実装やAIクローラー向けの技術対応まで一貫して引き受ける会社もあります。自社サイトの情報をAIの回答で「公式な情報源」として選ばれる構造へ改修するサービスを掲げている会社もあります（参照*6）。

また、動画制作と視聴データ分析を施策に含める会社もあり、テキスト以外のコンテンツへの対応力には差があります（参照*4）。自社が強化したい領域と対策会社の対応範囲が合っていなければ、別途外注が必要になりコストが膨らむ恐れがあります。

依頼前に「戦略立案」「コンテンツ制作」「技術実装」「効果測定」の4つの工程のうち、どこまでを一括で任せたいのかを社内で整理しておくと、比較がスムーズになります。

費用体系と料金相場

LLMO対策にかかる費用は対策会社ごとに大きく異なります。ある会社ではライトプランが月額20万円（税別）、スペシャルプランが月額35万円（税別）で、初期分析費用が7万円（税別）と公表されています。予算や体制に合わせて柔軟に設計するとしており、固定的な一律料金ではない点が特徴です（参照*4）。

月額費用だけでなく、初期費用、オプション費用、最低契約期間の有無といった条件も比較の対象になります。SEO対策の延長としてLLMO施策を追加する場合と、LLMOに特化して依頼する場合とでは、総額が変わるケースも考えられます。

費用の高低だけで判断せず、その金額に含まれる施策の内容やレポート回数を具体的に突き合わせることで、費用対効果をより正確に見積もることができます。

実績・専門性の見極め方

対策会社の実力を判断するうえで、実績と専門性は欠かせない評価軸です。約20年にわたり検索エンジンへの深い理解を培い、Webマーケティングのノウハウと生成AIに関する知見に基づいて実践的なサポートを提供するとしている企業もあります（参照*7）。

長年のSEO支援で蓄積されたデータや運用経験は、LLMO施策の精度にも影響すると考えられます。ただし、SEOの実績が豊富であっても、LLMO特有の技術や分析手法に対応できるとは限りません。比較する際には、LLMO専用のツールや分析基盤を自社で開発しているか、AI検索に特化した事例を公開しているかといった点を確認すると、専門性をより具体的に把握できます。

主要LLMO対策会社の比較

インティメート・マージャーの特徴

インティメート・マージャーは、国内最大級のデータプラットフォーム「IM-DMP」を3,000件以上のWebサイトに導入・運用してきた実績を持っています。その運用で得られたアクセスログをもとに、LLMによる情報参照の傾向やLLM経由でのユーザー行動データを独自に収集・分析することで、LLMに最適化されたWebサイト構築を支援する「LLMO analyzer（エルモアナライザー）」の提供を開始しました（参照*3）。

この会社の強みは、大量のWebサイトから蓄積された行動データを分析基盤として活用できる点にあります。LLMがどのページを参照し、そこからユーザーがどう行動するかをデータで把握できるため、施策の方向性を客観的な根拠に基づいて決められます。

データ分析に軸足を置くアプローチのため、自社サイトへのAI経由のアクセス状況を数値で把握したい企業にとっては、比較検討の候補に入れやすい対策会社です。

Faber Companyの特徴

Faber Companyは、生成AIの進化にともなう検索体験の変化に対応し、ブランド認知やパフォーマンスを最大化するためのGEO（Generative Engine Optimization）支援サービスを提供しています。このサービスにGPT-5を活用した分析機能を新たに追加したことを発表しました（参照*7）。

約20年にわたり培ってきた検索エンジンへの理解とWebマーケティングのノウハウを基盤としている点が特徴です。長年のSEO支援で蓄積した知見をLLMO領域に転用しており、既存のSEO対策と連携させたい企業にとっては候補になりやすいといえます。

インティメート・マージャーが独自のアクセスログ分析を強みとするのに対し、Faber CompanyはSEO領域での豊富な実務経験と最新のAIモデルの活用を組み合わせている点で異なります。比較する際には、自社がデータ分析を重視するのか、それとも既存のSEO施策との一体運用を重視するのかが判断の分かれ目になります。

その他注目企業の特徴

主要2社以外にも、LLMO対策を提供する企業は複数あります。株式会社火燵は、生成AI検索で「選ばれる」状態をつくることを掲げ、「LLMO対策/AI検索最適化」を正式にリリースしました。ChatGPT、Perplexity、Geminiなどの生成AIに最適化するという考え方を軸にしています（参照*4）。

また、SEOで上位表示されてもアクセスが伸び悩む状況を課題と捉え、AIエンジンへの最適化を不可欠とし、企業の情報をAIが正確に読み取れる構造へ改修するサービスを提供する会社もあります（参照*6）。

対策会社ごとに「データ分析型」「SEO連携型」「コンテンツ設計特化型」「技術改修型」といった傾向があるため、自社の課題がどのタイプに該当するかを見極めたうえで比較すると、ミスマッチを減らせます。

導入時の失敗例と注意点

クローラー制御の誤解

LLMO対策を導入する際に起こりやすい失敗の一つが、AIクローラーの制御に関する誤解です。robots.txtでAIクローラーをブロックすれば、自社コンテンツがAIの回答に引用されなくなると考えるのは自然な発想ですが、実態には注意が必要です。ある検証では、多くの生成AIはrobots.txtの指示に従っており、ブロック後は引用されなくなったことが確認された一方、OAI-SearchBotについてはブロック設定後もクロールが継続する事象が観察されました（参照*8）。

加えて、AIクローラーのリクエストのうち34%が404エラーなどを返しているという報告もあります。主要なAIクローラーの中でJavaScriptを実行できるのはGoogleのGeminiとAppleBotだけであり、AIクローラーは従来のGooglebotと比較して47倍の非効率性を示すとされています（参照*5）。

これらを踏まえると、「ブロックすればAIには使われない」「許可すれば必ず読み取ってもらえる」という単純な理解は誤りにつながります。対策会社に依頼する際には、クローラーごとの挙動の違いを把握したうえで設定を行っているかを確認する必要があります。

効果測定の落とし穴

LLMO対策の効果測定は、SEOと同じ感覚で行うと正しい成果を把握できない可能性があります。SEOでは検索順位やクリック率といった確立された指標がありますが、LLMOではAIの回答にどのように引用されたかを追跡する必要があり、計測の仕組みそのものが異なります。

GPTBot（OpenAI）のクローラーシェアは5%から30%へ急増し、Meta-ExternalAgent（Meta）も19%で新たに存在感を示す一方、かつてシェア42%だったBytespiderは7%まで下がっています（参照*9）。このようにAIクローラーの勢力図は短期間で大きく変わるため、特定のクローラーだけを対象に効果を測っていると、全体像を見落とす恐れがあります。

対策会社を比較する際には、複数のAIクローラーを横断的に計測できる仕組みを持っているか、計測対象のクローラーをどのくらいの頻度で見直しているかを確認することで、効果測定の精度に関するリスクを減らせます。

おわりに

LLMO対策会社を比較する際には、対応領域、費用体系、実績、計測手法という4つの評価軸が有効です。各社の強みはデータ分析、SEO連携、コンテンツ設計、技術改修といった方向性に分かれるため、自社の課題と照らし合わせて選ぶことが欠かせません。

AI検索のクローラー環境やユーザー行動は短期間で変化するため、導入後も定期的に施策の見直しと効果測定を続けられる体制をつくることが、LLMO対策を成果につなげるうえで押さえるべきポイントです。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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