LLMO / AI SEARCH OPTIMIZATION
AIに見つけられ、
選ばれるブランドへ。
GoogleのAI Overviews・AIモードや、ChatGPT、Geminiなどで、企業やサービスがどう認識・引用・推奨されているかを可視化。 戦略設計からコンテンツ、サイト改修、効果測定まで一貫して支援します。
- AI回答・引用元を可視化
- SEOと統合した戦略設計
- サイト実装まで対応
ISSUES
AI検索への対応、
こんな状態になっていませんか？
新しい施策だからこそ、まず「現在どう見えているか」を知ることが出発点です。
自社が紹介されない
関連する質問をしても、自社ではなく競合サービスばかりが回答に現れる。
誤った情報が出る
古い料金やサービス内容など、意図しない情報をAIに回答されている。
効果を測れない
どのAIで、どんな質問に、どのくらい言及・引用されているか分からない。
施策の優先順位が不明
構造化データ、記事、PRなど候補は多いが、自社に必要な施策を判断できない。
WHAT IS LLMO?
LLMOは、AI時代の新しいブランド接点をつくる取り組みです
検索結果の「順位」に加えて、
AIの回答内での「認識・引用・推奨」が重要になっています。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが自社の情報を正しく理解し、関連する質問への回答で信頼できる選択肢として扱えるように、Web上の情報基盤を整える活動です。
単なるAI向けのテクニックではありません。ブランドの強みを明確にし、根拠となる一次情報を充実させ、第三者からの評価も含めて信頼を積み上げることが本質です。
| 比較項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 主な接点 | Googleなどの検索結果 | AI Overviews・AIモード、ChatGPT、Geminiなど |
| 目指す状態 | 上位表示され、クリックされる | 生成AI回答で正しく認識・引用・推奨される |
| 主な指標 | 検索順位、サイト流入 | 言及率、引用率、指名検索数、競合比較 |
| 主な施策 | 技術改善、自社サイトコンテンツ、内部・外部評価 | 認識設計、自社・他社サイトコンテンツ・YouTube、SNS、他サイトからの言及・推奨 |
SEOとLLMOは対立するものではなく、信頼できる情報基盤を共につくる補完関係にあります。
SERVICE
見えないAIの評価を可視化し、
必要な施策を実行します
診断だけ、戦略設計から実装まで、継続的な改善など、課題と体制に応じて組み合わせます。
MONITORING
AI回答・競合分析
- 重要プロンプトの設計
- ブランド言及・推奨状況の計測
- 引用URL・ドメインの分析
- 競合との認識差分の可視化
STRATEGY
戦略策定・ブランド認識設計
- 提供価値・比較優位の整理
- 企業・人物・サービス情報の統一
- 対策テーマとKPI設計
- 優先施策ロードマップ策定
OWNED CONTENT
自社サイトの情報整備・引用強化
- 企業・サービス情報の正確性を整備
- AIが理解しやすいページ構成へ改善
- 一次情報・FAQ・監修者情報の拡充
- 引用されやすい記事・比較ページの制作
TECHNICAL
サイト構造・技術改善
- 意味の伝わるHTML構造
- 構造化データの設計・実装
- クロール・インデックス改善
- 必要性を見極めたllms.txt対応
EXTERNAL AUTHORITY
外部コンテンツでの言及・信頼獲得
- 業界メディア・比較サイト等の掲載調査
- 第三者サイトでの言及・引用機会の設計
- PR・寄稿・SNS・専門家発信との連携
- 外部に流通する企業情報の一貫性管理
GROWTH
計測・継続改善
- 言及率・引用率の定点観測
- AI回答の変化・競合比較
- 施策の効果検証
- 月次レポート・改善提案
PROPRIETARY PLATFORM
勘ではなく、
自社開発の「LLMOコンパス」で進む。
BringFlowerは、SEO/LLMOプラットフォーム「リテラ（BringRitera）」を自社開発・運営しています。 重要な質問に対するAI回答を継続計測し、自社と競合のブランド言及度、参照URL、検索キーワードなどを可視化。施策前後の変化を追いながら改善します。
LLMOコンパスの詳細を見るWHY BRINGFLOWER
BringFlowerのLLMO支援が選ばれる理由
自社プロダクトを開発する実践知
LLMOを語るだけでなく、AI回答や引用を計測するプロダクトを自ら設計・開発・運営。実データを施策判断に活用します。
SEOと分断しない統合設計
AIが参照するWebの土台には、SEOで培った技術・コンテンツ・信頼性が欠かせません。既存の検索流入も守りながら施策を設計します。
提案からサイト実装まで一社完結
構造化データやHTML改善、コンテンツ制作、UI/UX改善まで対応。提案書だけで止まらず、Webサイトに反映できます。
流行の施策を目的化しない
言及数だけを追わず、正しい認識、比較検討、指名検索や問い合わせまでを見据え、事業成果につながる優先順位を考えます。
PROCESS
ご支援の流れ
- 01
無料相談・ヒアリング
事業、顧客、競合、AI検索で気になっていることを伺います。
- 02
AI上の現状診断
重要な質問を設計し、回答、言及、引用元、競合との差を調査します。
- 03
戦略・ロードマップ策定
認識の課題を整理し、技術・コンテンツ・外部施策の優先順位を決めます。
- 04
施策の制作・実装
情報設計、コンテンツ制作、構造化データ、サイト改修などを実行します。
- 05
定点観測・改善
AI回答の変化を継続計測し、結果に応じて次の施策を提案します。
PLAN
課題に合わせた支援プラン
サイトの状況とご支援範囲を確認したうえで、最適なプランをご提案します。
まず話を聞きたい
初回無料相談
個別にご案内
現状の悩みを伺い、LLMOに取り組むべきか、どこから始めるかをご案内します。
無料相談を申し込む現在地と課題を知りたい
LLMO診断・戦略設計
個別にご案内
AI回答・競合・引用元・サイトを分析し、優先施策とロードマップをご報告します。
診断について相談する実行と改善まで任せたい
LLMO伴走支援
個別にご案内
戦略、制作・実装、定期計測、改善提案まで、必要な体制を組んで支援します。
支援内容を相談するFAQ
よくあるご質問
LLMOに取り組めば、必ずAIに紹介されますか？
生成AIの回答は質問、時期、モデルなどによって変わるため、掲載や順位を保証することはできません。現状を定点観測し、正確で信頼できる情報源として選ばれる可能性を高める改善を継続します。
SEOとLLMOのどちらを優先すべきですか？
多くの場合、分けて考える必要はありません。技術的に読み取りやすいサイト、独自性と信頼性のある情報、外部からの評価は両方の基盤です。現在の課題と顧客行動を見て優先順位を決めます。
llms.txtや構造化データは意味がありますか？
Googleは、llms.txtと構造化データは生成AIへの露出には影響がないとしています。ただし構造化データはGoogle検索結果画面の表示内容に影響します。サイトが何者で、誰にどんな価値を提供し、なぜ信頼できるのかを一貫して示す情報設計とコンテンツ、外部評価が重要です。技術施策は全体戦略の一部として判断します。
既存のWebサイトのままでも対策できますか？
はい。まず現在のサイトとAI上の認識を確認し、既存サイトへの追加・改修で対応できる施策をご提案します。必要な場合は、サイト全体の再設計・制作も対応可能です。
BtoBやニッチなサービスでも必要ですか？
比較検討に多くの情報を必要とする商材ほど、生成AIが情報収集の入口になる可能性があります。一方で、顧客がAI検索を使うか、対策余地があるかを診断したうえで投資判断することが大切です。
SEARCH ENGINE OPTIMIZATION
検索流入の基盤も、同時に強くする。
LLMOとSEOには共通する土台があります。検索順位・流入・コンバージョンを改善するSEOコンサルティングもご覧ください。
SEOコンサルティングを見るFREE CONSULTATION
AIにどう見られているか、
知るところから始めませんか。
LLMOが自社に必要か分からない段階でも構いません。事業とサイトの状況を伺い、取り組み方をご案内します。