ChatGPTに「福岡でおすすめのホームページ制作会社は？」と聞いたとき、自社の名前が出てくるかどうか。私はこのテストを定期的に行っています。
ChatGPTリリース初日から3年以上、毎日使い続けてきた実践者として、AIが情報をどう選ぶのかを肌で感じてきました。この記事では、自社サイト（fyve.co.jp）で実際に行ったLLMO対策を、すべて公開します。
自社をChatGPTに聞いてみた結果
実際にChatGPTに「福岡でおすすめのホームページ制作会社は？」と聞いてみました。
結果は、自社の名前は表示されませんでした。大手や老舗の制作会社が並ぶ中、まだ知名度の低い自社が出てこないのは当然といえば当然です。
しかし、これは裏を返せば「対策すれば表示される可能性がある」ということでもあります。Google検索と違い、LLMO対策を意識的に行っている企業はまだほとんどいません。今が最大のチャンスです。
このテストをきっかけに、自社サイトのLLMO対策を本格的に始めました。
LLMOとは何か？SEOとの違い
LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、「AI検索最適化」とも呼ばれます。ChatGPT、Perplexity、GeminiなどのAIが回答を生成する際に、自社の情報が引用・推薦されるよう最適化する取り組みです。
SEOが「Google検索で上位表示を狙う」のに対し、LLMOは「AIの回答に自社が登場することを狙う」という違いがあります。
ただし、両者は対立するものではありません。LLMOで行う施策の多くは、正しいSEOと重なります。構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、一次情報の発信——これらはどちらにも効果があります。違いは「AIが情報を選ぶ基準」を意識するかどうかです。
SEO経験者だからこそ感じるLLMOとの違い
私自身、過去にASPアフィリエイトで上位0.2%の成果を出した経験があり、SEOの知見には一定の自信がありました。しかし、LLMOではその知見がそのまま転用できない部分が多いと実感しています。
SEOでは被リンクの質と量が大きな順位要因ですが、LLMOでは「AIが理解しやすい構造」と「信頼できる一次情報」のほうが重要です。被リンクがゼロでも、構造化データが整っていて独自の実体験が書かれた記事は、AIに引用されることがあります。逆に、被リンクが豊富でもコンテンツが一般論のコピーでは、AIの回答に登場しにくい。
この違いに気づけたのは、SEOを深くやってきたからこそです。SEOの土台があるうえで、LLMO特有の最適化を加える。これが最も効率的なアプローチだと考えています。
自社サイトで実践したLLMO対策5つ
自社サイト（fyve.co.jp）で実際に実施した対策を紹介します。
1. 一次情報をブログで発信する
AIが最も重視するのは「その会社独自の情報」です。ネット上の一般論のコピーではなく、自分で体験し、検証した情報に価値があります。
私の場合、MicroCMS + Next.jsでブログを構築し、実体験ベースの記事を公開しています。「ChatGPTを3年以上毎日使ってきた知見」や「クライアントのサイト制作で得た学び」など、自分にしか書けない情報を意識しています。
2. E-E-A-Tを強化する
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、GoogleだけでなくAIも参照する品質指標です。
自社サイトでは以下を整備しました。
- 著者プロフィール — 経歴・専門領域・ChatGPT使用歴を明記
- 実績ページ — 制作実績を具体的な数字とともに掲載
- ブログでの一次情報発信 — 実体験に基づく記事を継続的に公開
- OGP・メタデータの最適化 — 各ページのtitle・descriptionを固有の内容で設定し、OGP画像も記事ごとに用意。SNSやAIがページの内容を正確に把握できるようにしています
「この人は本当にやった人なのか？」をAIが判断できるよう、経験の裏付けを見せることが重要です。
3. 構造化データ（JSON-LD）を実装する
構造化データは、サイトの情報を機械が読み取りやすい形式で提供する仕組みです。自社サイトではNext.jsで以下のスキーマをJSON-LDとして実装しました。
- Organization — 会社名、所在地、連絡先、ロゴ、設立情報
- LocalBusiness — 地域に根ざしたビジネスとしての情報。対応エリア、営業時間、サービスカテゴリ
- Article — ブログ記事ごとに著者、公開日、更新日、カテゴリを構造化。AIが「誰が・いつ・何について書いた記事か」を正確に把握できる
- FAQPage — よくある質問と回答。AIが質問応答形式でそのまま引用しやすいスキーマ
特にFAQ構造化データは効果を実感しています。「〇〇とは？」系の質問に対してAIが回答を生成する際、FAQ形式で構造化された情報はそのまま引用されやすい傾向があります。
実装後の変化として、AIでの自社に関する言及が増えた体感があります。もちろん構造化データだけが要因ではなく、記事の追加やGBPの整備との複合効果ですが、構造化データ実装前と後では明らかに違いがありました。
実装はNext.jsのmetadata APIとJSON-LDのスクリプトタグ埋め込みを併用しています。技術的なハードルはそこまで高くなく、やるかやらないかの差が大きい施策です。
4. Googleビジネスプロフィールを整備する
AIはGoogleマップの情報も参照します。非店舗型の事業者でも登録は可能です。
自社では以下を設定しました。
- サービス内容・URL・営業時間を正確に記載
- 口コミへの返信を丁寧に行う
- 写真を定期的に追加する
- 投稿（最新情報）を定期更新する
後述しますが、クライアントの建設会社のサイトを納品した際、Googleマップの登録地点が民家になっていたことがありました。この経験から、GBPの正確な設定がいかに重要かを痛感しています。
5. ブログで継続的に記事を書く
ブログ記事は、AIが参照するコンテンツのプールを広げます。特に重要なのは「実体験ベースの記事」です。
AIにとって「実際にやった人の情報」は最も価値の高いコンテンツです。週に1〜2本でも、自社の専門領域に関する記事を書き続けることで、AIが「この会社はこの分野に詳しい」と判断する確率が上がります。
3年以上毎日ChatGPTを使って見えた、AIが情報を選ぶ基準
ChatGPTリリース初日から3年以上、毎日使い続けてきて感じることがあります。AIは「誰が言っているか」を重視するということです。
同じ内容でも、実績のある専門家のサイトと、匿名のまとめサイトでは、AIの引用頻度が明らかに違います。具体的に感じた傾向は以下の通りです。
- 一次情報を持つサイトが優先される — 独自の調査、実体験、具体的な数字がある記事
- 構造化されたデータは拾われやすい — FAQ、サービス説明、会社概要が構造化されたサイト
- 更新頻度が高いサイトは信頼される — 古い情報より新しい情報が優先される
- 複数のソースで言及されている情報は強い — 自社サイトだけでなく、外部メディアやGBPでも情報がある場合
つまり、「信頼できる情報源であること」をAIに証明することがLLMO対策の本質です。
クライアントのサイトにもLLMO対策を施した話
ある建設会社のホームページを制作・納品した際のことです。
納品後にGoogleマップで確認したところ、登録されている地点が民家になっていました。お客様に確認すると、以前の事務所の住所がそのまま残っていたのです。
この経験から2つのことを強く感じました。
- MEO（Googleマップ最適化）の基本すら整っていない企業が多い
- MEOが整っていなければ、LLMOでも正しい情報が引用されない
AIはGoogleマップの情報を参照するため、そこに誤った情報があると、ChatGPTの回答にも影響します。この建設会社には、GBPの修正とあわせて構造化データの実装、施工実績の公開など、一連のLLMO対策を提案しました。
ホームページを「作って終わり」にせず、AIに正しく認識される状態を維持すること。これが、これからのWeb制作に求められる視点です。
まとめ：LLMO対策は「正しいSEO」の延長にある
LLMO対策は、何か特別なことをするわけではありません。やるべきことは、突き詰めれば「正しいSEO対策」の延長です。
- 一次情報を発信する
- E-E-A-Tを意識してサイトを整える
- 構造化データで機械が読みやすくする
- Googleビジネスプロフィールを正確に保つ
- ブログで専門性を積み重ねる
ただし、「AIがどう情報を選ぶか」を意識するかどうかで、結果は大きく変わります。競合がほとんど対策していない今、先に始めた企業が圧倒的に有利です。
