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LLMO の記事
生成 AI の回答の中で自社がどう挙がるか。計測条件を明記した実測と、その読み方・打ち手を書いています。
LLMO
AI 検索で自社が出てこないのはなぜか
生成 AI に同じ質問を 3 回投げたところ、ある企業は 1 回目だけ圏外でした。その回に AI が根拠にした 10 件に、その企業のサイトは 1 件もありません。「出てこない」には種類があり、種類ごとに確かめ方が違います。
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AI に引用はされるのに、推薦されない
地名を含む質問を生成 AI に投げると、ある企業のサイトは回答の根拠として 2 か所で使われていました。ところが推薦された 7 件に、その企業の名前はありません。自社のコンテンツが、競合を紹介するための材料になっている状態です。
公開LLMO
AI Overview が表示されないとき、計測でどう扱うか
同じ質問に Perplexity は 3 回とも回答を返しましたが、Google 検索では「AI による概要」そのものが表示されませんでした。表示されなかった回を 0 と数えると、実力を低く見積もります。計測での扱い方を整理します。
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LLMO 効果測定の 5 つの落とし穴：出現率だけでは失敗する
出現率がほぼ同じ 2 つのサービスの 1 位率を比べると、11.6% と 24.4% で 2 倍以上の差がありました。LLMO の効果測定では、集計の仕方ひとつで逆の結論が出ます。実測データで 5 つの落とし穴を示します。
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llms.txt に効果はあるのか：調査と 90 社の実態
llms.txt を置いたサイトの 97% では、1 か月のあいだ、そのファイルが一度も読まれていませんでした（Ahrefs 社・2026 年 6 月）。当方が事業会社 90 社を調べると 23 社が設置し、うち 15 社は自動生成でした。
公開LLMO
LLMO 対策の打ち手 34 と、着手の優先順位
LLMO 対策の打ち手を 6 つのレバー・34 項目に整理し、根拠の強さを 4 段階で示しました。当方の実測では AI の根拠 10 件のうち 8 件が第三者の比較記事で、着手の順番もそこから決まります。
公開LLMO
構造化データは LLMO に効くのか：新規と既存で違う
すでに AI に引用されていたページ 1,885 件に構造化データを追加しても、AI の引用はほとんど動きませんでした（Ahrefs 社・2026 年 5 月）。構造化データが LLMO に効く条件と効かない条件を、根拠の強さつきで整理します。
公開LLMO
「AI に学習させる SEO」が成立しない理由
「AI に自社を学習させて推薦させる」という説明は、技術的に正確ではありません。Web 検索をしない AI に 270 回質問した実測でも、根拠として参照したページを示した回答は 0 件でした。何が起きているのかを整理します。
公開LLMO
「AI 流入の計測」と「AI の回答内の見え方」は別物
AI の回答で自社の名前が挙がった 173 回のうち、自社サイトへのリンクが示されたのは 3 回でした。アクセス解析で AI からの流入を見ても、回答の中で何が起きているかはほとんど分かりません。2 つの計測の違いを整理します。
公開LLMO
口コミを増やす LLMO 施策と、ステマ規制
LLMO でよく勧められる「口コミを増やす」施策は、やり方によってはステルスマーケティング規制（景品表示法・2023 年 10 月〜）の対象になります。何が違反になりうるのか、何ならできるのかを、罰則の正確な範囲とあわせて整理します。
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