新潟でLLMO対策業者を探す前に知っておきたいAI検索時代の集客戦略と実践ポイント

「新潟でLLMO対策を依頼できる業者を探している」「AI検索時代に備えて、地元企業の集客力を強化したい」とお考えではありませんか。

検索行動は今、大きな転換期を迎えています。サイバーエージェントが2025年10月に実施した調査によると、日常の検索で生成AIを利用する人の割合は31.1%に達し、わずか半年で約1.5倍に増加しました。10代では64.1%、20代でも44.3%がChatGPTやGeminiなどを検索手段として活用しており、若年層を中心に「AI検索」が当たり前の行動になりつつあります。

従来のSEO対策だけでは、この変化に対応しきれません。AIに自社の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として推薦してもらうための施策、それがLLMO（Large Language Model Optimization）です。

本記事では、新潟でLLMO対策を検討している事業者に向けて、LLMO対策の基本から業者選定のポイント、費用感、そして具体的な実践方法までを解説します。

LLMOとは何か｜AI検索時代に求められる新しい最適化手法

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Gemini、Perplexityといった大規模言語モデル（LLM）を搭載した生成AIサービスに対して、自社の情報が正しく認識され、ユーザーへの回答として引用・推薦されるよう最適化する施策を指します。

従来のSEO（検索エンジン最適化）が「検索結果の上位に表示される」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「AIの回答に自社情報が含まれる」ことを目指すという点で、本質的に異なるアプローチが求められます。

生成AIの検索利用はどこまで広がっているのか

ICT総研が2026年2月に発表した調査によると、日本国内の生成AIサービス利用者数は2026年末に3,553万人、2029年末には5,160万人に達する見込みとされています。インターネットユーザーの54.7%が直近1年以内に何らかの生成AIサービスを利用した経験があるという数値からも、もはや一部の先進ユーザーだけの話ではなくなっていることがわかります。

特に注目すべきは、検索行動における変化です。サイバーエージェントのGEOラボが実施した調査では、「検索」を行う際に生成AIを利用すると回答した人の割合が、2025年5月の21.3%から同年10月には31.1%へと増加しました。ChatGPTの検索利用率は25.5%に達し、従来の検索エンジンを補完する、あるいは代替するプラットフォームとしての存在感を強めています。

なぜ今、新潟の事業者にLLMO対策が必要なのか

「AI検索なんて都会の話では」と感じる方もいるかもしれません。しかし、地域に根ざした事業こそ、LLMO対策の効果を実感しやすいという側面があります。

生成AIは「新潟 おすすめ ラーメン」「新潟市 相続 司法書士」といったローカルな質問にも回答を生成します。その際、AIが参照するのはWeb上に存在する情報です。自社の情報がWebに正しく整備されていなければ、AIの回答候補に入ることすらできません。

逆にいえば、競合がLLMO対策に着手していない今こそ、先行者利益を獲得できるチャンスといえます。総務省の2025年情報通信白書によると、日本の生成AI個人利用率は26.7%にとどまり、中国（81.2%）や米国（68.8%）と比較して低い水準です。裏を返せば、国内市場はまだ成長途上にあり、今から布石を打っておく意味は大きいといえます。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

LLMO・SEO・MEOの違いを整理する

LLMO対策を理解するうえで、SEOやMEOとの違いを把握しておくことは有益です。それぞれの施策は対象とするプラットフォームや目的が異なりますが、相互に補完し合う関係にあります。

施策	対象プラットフォーム	主な目的	成果指標
SEO	Google、Yahoo!などの検索エンジン	検索結果で上位表示される	検索順位、オーガニック流入数
MEO	Googleマップ、Googleビジネスプロフィール	ローカル検索で上位表示される	マップ順位、電話・経路案内数
LLMO	ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AI	AIの回答に引用・推薦される	AI回答への掲載有無、ブランド言及数

SEOが「検索結果の10本の青いリンク」に入ることを目指すのに対し、LLMOは「AIが生成する回答文の中で言及される」ことを目指します。ユーザーが検索結果をクリックする前に、AIの回答だけで行動を決定するケースが増えているため、回答に含まれるかどうかがビジネスに直結するようになっています。

一方、MEOはGoogleマップ上での表示順位を最適化する施策です。「近くの〇〇」といったローカル検索では、AIの回答にもGoogleマップの情報が反映されることがあります。したがって、MEO対策で整備した情報はLLMO対策の土台としても機能します。

LLMO対策の具体的な施策とは

LLMO対策には、技術的な実装からコンテンツ設計まで多岐にわたるアプローチがあります。ここでは、新潟の事業者が取り組みやすい施策を中心に解説します。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字をとったGoogleの品質評価基準です。生成AIもWebから情報を収集する際、E-E-A-Tの高いコンテンツを優先的に参照する傾向があります。

具体的には、執筆者のプロフィールを明記する、専門資格や実績を示す、監修者情報を付与する、といった取り組みが有効です。「新潟で創業30年の工務店」「年間100件以上の施工実績」など、事業者ならではの一次情報を発信することで、AIに信頼できる情報源として認識されやすくなります。

構造化データ（Schema.org）の実装

構造化データとは、Webページの情報を機械が理解しやすい形式で記述したものです。企業情報、所在地、営業時間、サービス内容などを構造化データでマークアップすることで、AIがその情報を正確に把握できるようになります。

たとえば、LocalBusiness、Organization、FAQPage、Productといったスキーマタイプを適切に設定することで、「新潟市中央区にある〇〇会社は、△△を専門とするサービスを提供している」といった情報がAIに伝わりやすくなります。

FAQ形式コンテンツの充実

生成AIは、質問に対して回答を生成するという形式で動作します。したがって、「〇〇とは？」「〇〇の費用は？」「〇〇の選び方は？」といった質問形式のコンテンツは、AIに引用されやすい傾向があります。

自社サービスに関するよくある質問をまとめた FAQ ページを作成し、それぞれに明確な回答を記載しておくことで、AIが「この企業のサイトには〇〇についての回答がある」と認識しやすくなります。

Googleビジネスプロフィールの最適化

Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）は、MEO対策の中核となるツールですが、LLMO対策においても重要な役割を果たします。Google検索やGoogleマップに表示される情報は、AIが参照するデータソースの一つとなっているためです。

プロフィール情報の充実、定期的な投稿、口コミへの返信、写真の追加といった基本的な運用を継続することで、AIに「アクティブに運営されている信頼性の高い事業者」として認識されやすくなります。

NAP情報の一貫性確保

NAP情報とは、Name（会社名・店舗名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の頭文字です。Web上に存在する自社のNAP情報が統一されていないと、AIは「同一の事業者かどうか判断できない」という状態に陥ります。

自社サイト、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイト、SNSなど、あらゆる場所に記載されている情報を洗い出し、表記ゆれを解消しておくことが、LLMO対策の基礎固めとなります。

新潟でLLMO対策業者を選ぶ際のチェックポイント

LLMO対策は比較的新しい領域であり、「LLMO対策」を掲げる業者の数自体がまだ多くありません。だからこそ、業者選定の際には慎重な見極めが求められます。

SEOとLLMOの両方に知見があるか

LLMO対策は、SEO対策と無関係ではありません。生成AIが参照する情報の多くは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツです。したがって、SEOで培われたコンテンツ設計やサイト構造の知識は、LLMO対策にも応用できます。

「LLMOだけ」を標榜する業者よりも、SEO・MEOの実績があり、その延長線上でLLMO対策を提案できる業者の方が、施策の整合性が取りやすいといえます。

生成AIの仕組みを理解しているか

LLMO対策には、生成AIがどのように情報を収集し、回答を生成するかについての理解が不可欠です。「ブラックボックスだからとりあえず対策する」というスタンスでは、効果的な施策は打てません。

打ち合わせの際に、「御社のサービス情報がAIにどう認識されているか」「現状の課題は何か」を具体的に説明できる業者であれば、一定の信頼は置けるでしょう。逆に、専門用語を並べるだけで中身のない説明をする業者には注意が必要です。

施策内容と費用が明確か

LLMO対策は、何をもって「成功」とするかの定義が難しい領域です。SEOのように「〇位に上がった」という明確な指標がないため、業者によっては曖昧な成果報告でお茶を濁すケースも考えられます。

契約前に、「どのような施策を行うのか」「成果をどう測定するのか」「費用の内訳はどうなっているのか」を確認しておくことが、後のトラブル防止につながります。

地域ビジネスへの理解があるか

新潟の事業者がLLMO対策を依頼する場合、全国展開している大手企業向けの施策がそのまま当てはまるとは限りません。「新潟市 〇〇」「長岡 △△」といったローカルな検索クエリへの対応や、地域密着型ビジネスならではのコンテンツ設計ができるかどうかも、業者選定の判断材料となります。

LLMO対策の費用相場と投資対効果

LLMO対策の費用は、施策の範囲や期間によって大きく異なります。現時点での一般的な相場感を参考情報として整理しておきます。

費用の目安

コンサルティング型のLLMO対策を依頼する場合,月額10万円から30万円程度が一つの目安となります。初期費用として診断・分析費用が別途発生するケースもあります。構造化データの実装やコンテンツ制作を含めると、さらに費用が上乗せされることもあるため、見積もりの段階で内訳を確認しておくことが重要です。

なお、LLMO対策単体ではなく、SEO対策やMEO対策と組み合わせたパッケージプランを提供している業者もあります。複数の施策を一貫して依頼することで、施策間の整合性が取りやすくなるだけでなく、コスト面でも効率的なケースがあります。

投資対効果をどう考えるか

LLMO対策は、短期的な売上増加を直接もたらす施策ではありません。むしろ、中長期的なブランド認知の向上や、将来的なAI検索市場での優位性確保を目的とした先行投資という性格が強いといえます。

ICT総研の予測では、生成AIサービス利用者は2029年末に5,160万人に達するとされています。AI検索が主流になったときに「自社が選ばれる側にいる」ための布石として、今から対策に着手しておく意義は小さくありません。

LLMO対策を始める前に確認すべきこと

LLMO対策は、何もない状態から始めるよりも、既存の情報資産を整理したうえで取り組む方が効率的です。業者に依頼する前に、自社で確認しておきたいポイントを整理しておきます。

自社サイトの現状把握

自社サイトに掲載されている情報は、正確かつ最新の状態に保たれているでしょうか。住所や電話番号の変更が反映されていない、サービス内容が古いままになっている、といった状態では、LLMO対策を進めてもAIに正しい情報を伝えることができません。

まずは自社サイトの棚卸しを行い、情報の鮮度や正確性を確認しておくことが、LLMO対策の第一歩となります。

競合のAI検索での表示状況

ChatGPTやGeminiに「新潟 〇〇 おすすめ」といった質問を投げかけ、どの事業者が回答に含まれているかを確認してみてください。競合他社が言及されているのに自社は含まれていない、という状況であれば、LLMO対策の優先度は高いといえます。

ただし、生成AIの回答は質問の仕方や時期によって変動するため、一度の確認で結論を出すのではなく、定期的にモニタリングする姿勢が求められます。

Googleビジネスプロフィールの運用状況

Googleビジネスプロフィールは、LLMO対策の土台となる重要なツールです。プロフィールが未登録、または情報が不十分な状態であれば、LLMO対策に着手する前にMEO対策から始めることも選択肢となります。

プロフィールの基本情報が整っているか、口コミに返信しているか、定期的に投稿を行っているかなど、運用状況を振り返ってみてください。

LLMO対策で注意すべきポイント

LLMO対策は有効な施策ですが、過度な期待は禁物です。ここでは、取り組む際に留意しておきたい点を整理します。

即効性は期待しにくい

LLMO対策の効果が表れるまでには、一定の期間を要します。生成AIがWeb上の情報を学習し、回答に反映するまでにはタイムラグがあるためです。「対策したらすぐにAIに推薦される」という期待は持たない方が賢明です。

SEO対策と同様に、継続的な取り組みによって徐々に効果が蓄積されるという認識で臨むべきでしょう。

効果測定の難しさ

SEOであれば検索順位、MEOであればマップ表示順位という明確な指標がありますが、LLMO対策の効果測定は容易ではありません。生成AIの回答は、質問の文言やタイミングによって変化するため、「常に回答に含まれている」という状態を保証することは困難です。

効果測定には、定期的なAI回答のモニタリング、ブランド言及数の追跡、流入経路の分析といった複合的なアプローチが必要となります。業者に依頼する場合は、どのような方法で効果を可視化するのかを事前に確認しておくとよいでしょう。

SEO・MEOとの連携が不可欠

LLMO対策だけを単独で進めても、十分な効果は得られません。生成AIが参照する情報の多くは、検索エンジンでインデックスされたコンテンツです。したがって、SEO対策で検索エンジンに評価されるサイトを構築し、MEO対策でローカル検索での露出を高めたうえで、LLMOの視点を取り入れるという順序が合理的です。

「LLMOだけやれば大丈夫」という考えではなく、SEO・MEO・LLMOを三位一体で捉える姿勢が、AI検索時代の集客戦略には求められます。

新潟の事業者がAI検索時代に備えるために

AI検索の普及は、一過性のトレンドではなく、検索行動の構造的な変化といえます。総務省の情報通信白書によると、日本の生成AI個人利用率は26.7%と、中国（81.2%）や米国（68.8%）と比較して低い水準にとどまっていますが、若年層を中心に利用率は着実に上昇しています。

新潟の事業者にとって、今は「対策するかどうか」を迷う段階ではなく、「いつ始めるか」を判断する段階に来ているといえるかもしれません。競合がLLMO対策に本格的に乗り出す前に、先行者として布石を打っておくことが、将来的な優位性につながります。

LLMO対策は、専門知識を要する領域です。自社だけで取り組むことも不可能ではありませんが、SEOやMEOの知見を持つ専門業者と連携することで、施策の効果を高めやすくなります。業者選定にあたっては、本記事で紹介したチェックポイントを参考に、自社のニーズに合ったパートナーを見つけてください。

新潟のWeb集客強化はマケスクにご相談ください

AI検索時代の到来により、Web集客の在り方は大きく変わりつつあります。LLMO対策に興味はあるものの、「何から始めればよいかわからない」「自社に合った施策を提案してほしい」とお感じの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率96.2%という実績は、地域密着型ビジネスのWeb集客に関する深い知見とノウハウの蓄積を示すものです。

MEO対策で培った「情報を正しく整備し、検索プラットフォームに評価される」という考え方は、LLMO対策においても共通する基盤となります。Googleビジネスプロフィールの最適化、NAP情報の一貫性確保、構造化データの実装支援など、AI検索時代に求められる施策についてもご相談いただけます。

「『知らない』をなくし、『愛される』店舗をふやす」というミッションのもと、新潟の事業者様のWeb集客を全力でサポートいたします。AI検索への対応を含め、現状の課題分析から具体的な施策提案まで、専任のコンサルタントが丁寧に対応いたしますので、まずはお気軽にお問い合わせください。