強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド

竹内渓太(著者)

• 販売会社／発売会社: エムディエヌコーポレーション/インプレス
• 発売年月日: 2025/09/26
• JAN: 9784295208068

商品レビュー

2026/01/18

集合に入るためのブランド設計　さぐる検索 ⇔ かためる検索
製品の特長や使い方を箇条書きや見出しで整理するなど、課題解決に向けて丁寧に設計されたコンテンツが、AIに正しく評価されやすくなりそう。

2026/01/16

・AIのクローラーはGoogleのクローラーとかと比べて、jsをレンダリングしない
・LLMOの戦略を練るときは下記を意識する
└ステップ1. CEP（カテゴリーエントリーポイント）
└ステップ2. KBF（Key Buying Factor）
└ステップ3. RTB（Reason to Believe）

・KPIとしては以下を意識
└①ブランド指名検索数の増加
└②LLM経由の参照トラフィックの増加

・mKPIとしては以下を意識
└①LLM推奨率
└②AIOにおける表示率

・先行指標としては以下を意識
└①第三者メディアでのサイテーション数
└②対策KWのSEO順位

・キーマケLabのシンクタンクメディアについて
└調査をする際に社外を巻き込むことで第三者視点を取り入れて、公平な調査ができる
その結果、ほかメディアでも引用されやすくなり、AIにも引用されやすくなる

2025/12/31

AIが浸透して、人々の検索方法が変わりつつある中、Webマーケター側もそれに対応していく必要があると感じ、この本を手に取りました。
2025年10月1日初版なので、最近の本です。
おそらくですが、雑誌等ではなく書籍としてまとまっている本としては本書が最初のLLMO対策の本かもしれません。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、AEOとか、GEOとも呼ばれますが、要は以下の2つの対策と考えればよいと思います。
・GoogleのAI Overviews対策
・生成AI（ChatGPT, Geminiなど）対策
これらで自社のサイトを引用されたりリンクされたり言及されたりして、認知度を向上させ、指名検索されていくことで集客を図るというものになります。
その方法はいくつかありますが、まずSEO上位表示を目指すこと、構造化データや表示速度の改善、オウンドメディアや外部メディアでの肯定的な言及を増やすこと、などが挙げられます。
また、対策方法だけでなく、評価方法についても詳しく述べられているのが本書の特徴です。
LLMOの戦略立案として、CEP（Category Entry Point）、KBF（Key Buying Factor）、RTB（Reason to Believe）を洗い出し、KPIやmKPI（microKPI）、先行指標を上げていき、計測します。
計測するために使用するツールについても紹介がされていて、GA4, Search Consoleは基本として、Ahrefsなども使えそうです。
それをLooker Studioなどで一覧化し、評価を続け、モニタリングすることが大切です。
そして、PDCAを回しながら、LLMOで自社が表示され、成果につながるようにしていくという流れです。
これ以上の詳細は割愛しますが、大変参考になりました。
今後、LLMOの測定ツールがいろいろと市場に出てくるのではないかとおもいますが、それまでは地道に検索してある程度手動で計測・評価をしていく必要がありそうです。