LLMO対策のやり方｜自社でできる10のチェックリスト

目次

1. LLMO対策とは？3文の要約と、点検から入る理由
2. 自社でできる10のチェックリスト一覧
3. チェック1〜3：現状を記録し、AIが読める状態かを確かめる
4. チェック4〜5：引用しやすい書き方になっているかを確かめる
5. チェック6〜8：信頼できる情報源だと示せているかを確かめる
6. チェック9〜10：社外の情報と、計測の習慣を確かめる
7. 最初にやるべき3つのチェック
8. 1か月で一巡させるスケジュール
9. やらなくてよいことと、よくある誤解
10. 自社でやる範囲と、外注を検討する範囲
11. よくある質問（FAQ）
12. まとめ：10のチェックで、LLMO対策の現在地を合否で把握する
13. 出典・参考資料

点検の前に知っておきたい5つの事実

• デジタルマーケティングに携わる国内420名のうち、LLMOを実施済みの人は41.6%、検討中の人は42.8%でした（ナイル、2026年3月）。
• Googleのガイド（2026年7月10日更新）は、AI向けの特別なファイル（llms.txtなど）を不要としています。構造化データ（内容を機械向けの書式で記述したデータ）も、生成AI検索に載るための必須条件ではありません。
• 同じ質問を繰り返しても、AIが挙げるブランドの顔ぶれが一致する確率は100回に1回未満でした（SparkToro、2026年1月）。現状は、複数回の回答を集計して記録します。
• AIのクローラー（ページを読み取りに来るプログラム）は、「検索・回答用」と「学習用」で名前が分かれています。OpenAIの場合、設定ファイルのrobots.txtを書き換えてから反映されるまでに約24時間かかります。
• 10個のチェックの所要時間は合計270分ほどです。先に済ませたいチェック1〜3は、合わせて約100分です。

LLMO対策とは？3文の要約と、点検から入る理由

LLMO対策は、新しい仕掛けを足す前に、いまのサイトがAIからどう見えているかを点検するところから入るのが近道です。定義や理論は別の記事で詳しく扱うため、ここでは作業に必要な範囲だけを3文にまとめます。

3文でつかむLLMO対策

1. 生成AIは、Web上のページを読み取り、質問に合う部分を選んで回答の材料にします。
2. LLMO対策は、その材料として自社の情報が正確に使われるよう、サイトの内側と外側を整える作業です。
3. 中身の大半は「読める状態にする」「分かりやすく書く」「信頼の根拠を示す」という、SEOと共通の基本です。

GoogleもAI機能の解説ページで、AI
OverviewsとAIモードに載るための追加の条件や、専用の最適化はないと述べています。AI
Overviewsは検索結果の上部に出る要約で、日本語名は「AIによる概要」です。AIモードは、対話しながら調べられるGoogle検索の機能です。

施策より先に点検をする理由

理由は2つあります。1つめは、読み取りを妨げる設定が1か所あるだけで、ほかの改善がAIに届かなくなるためです。2つめは、着手前の状態を残しておかないと、あとで変化を説明できないためです。

判定は「合格」「要対応」の2択にする

各チェックには合格基準を1つずつ置きました。満たせば「合格」、満たさなければ「要対応」と書き、中間の評価は使いません。別の担当者が同じ物差しで再点検できるようにするためです。

合格基準の件数（5ページ、3件以上など）と所要時間は、本記事で置いた目安です。公式の基準ではないので、サイトの規模に応じて変えて構いません。

点検の前に用意する4つのもの

• 記録用のシート1枚（列は、チェック項目、判定、確認日、確認者、根拠、次の対応、期限）
• Search
  Console（Googleが無料で提供するサイト管理ツール）の閲覧権限
• ふだん使えるAIサービス（ChatGPTなど）
• 主要5ページのリスト（トップ、会社概要、主力サービス、料金、流入の多い記事）

自社でできる10のチェックリスト一覧

10個のチェックは、記録、読み取り、書き方、信頼、社外との整合という5つのまとまりで構成しています。詳しい手順に入る前に、全体を表で確認してください。

図：自社でできる10のチェックと所要時間の目安

半日で回すときの順番

番号の順に進めます。チェック1でAIの回答を先に見ておくと、後のチェックで原因を探しやすくなります。チェック2と3は社内外への依頼が発生しやすいので、午前のうちに済ませます。

チェック1〜3：現状を記録し、AIが読める状態かを確かめる

最初の3つは、残り7つの前提になる土台の確認です。いまの状態を記録し、クローラーが入れるか、入ったときに文字として読めるかを順に見ていきます。

チェック1：AIが自社と自社カテゴリをどう答えるか記録した

着手前の状態（基準値）を残すチェックです。時間がたつと取り直せないため、最初に行います。

• 確認すること：社名を含む質問と、社名を含まないカテゴリの質問に、AIがどう答えるか
• 合格基準：10問×3サービスの回答を1枚のシートに記録してある。自社についての説明に誤りがあるかどうかを把握している
• 所要時間：60分
• 要対応のとき：誤りの内容と引用元のURLを控え、出どころをチェック9で探す

確認の手順は次の5つです。

1. 質問を10個書く。内訳は、社名を含む質問3つ、カテゴリの選び方やおすすめを尋ねる質問4つ、課題や比較の質問3つとする。
2. AIサービスを3つ選ぶ（例：ChatGPT、Perplexity、GoogleのAIモード）。
3. それぞれの質問を、各サービスの新しいチャットで2回ずつ尋ねる。
4. 回答ごとに、自社名が出たか、並んで挙がった他社、説明の誤り、引用元として示されたURLをシートに書く。
5. Search Consoleの生成AIパフォーマンス
   レポートで、直近1か月の表示回数を控える。

2回ずつ尋ねるのは、AIの回答が実行のたびに変わるためです。SparkToroの調査（2026年1月）では、600人の協力者が12種類の質問を計2,961回実行しました。2つの回答でブランドの顔ぶれが一致する確率は、100回に1回未満でした。

調査の著者は、言及される割合を測るなら同じ質問を60〜100回は繰り返すべきだと述べています。ここで取る60件の回答は、傾向と誤りをつかむための最小限の記録です。

手順5のレポートは、「AIによる概要」とAIモードに自社ページへのリンクが何回出たかを、ページや国ごとに示します（Googleのヘルプ）。

チェック2：検索・回答用のAIクローラーを拒否していない

クローラーは、Webページを自動で読み取りに来るプログラムです。入口で拒否していると、内容を磨いても回答の材料になりません。

• 確認すること：robots.txt（クローラーへの指示を書くファイル）と、CDNやWAF（配信の高速化や不正アクセス対策を担うサービス）の設定
• 合格基準：下の表で「検索・回答用」としたクローラーを、robots.txtでもCDN・WAFでも拒否していない
• 所要時間：20分
• 要対応のとき：robots.txtの該当行を直す。CDNやWAFの変更は管理者に依頼する

確認の手順は次の5つです。

1. ブラウザのアドレス欄に、自社ドメインに続けて「/robots.txt」と入力して開く。
2. 「User-agent」の行に下の表のクローラー名があり、その直後に「Disallow:
   /」と書かれていないかを見る。
3. robots.txtレポート（Search
   Consoleの設定内）を開き、エラーや警告が出ていないかを見る。
4. CDNやWAFを使っている場合は、管理者に「AIボットをブロックする設定が有効になっていないか」を尋ねる。
5. Search
   Console上で、生成AI機能への表示をオフにする切り替えを選んでいないかを確かめる。

手順5の切り替えは、Googleが2026年6月に発表した機能です。オフにしたサイトは、生成AI機能からの表示もトラフィックも受け取らなくなります。

robots.txtを直しても、すぐには反映されません。OpenAIは約24時間、Perplexityは最大24時間かかると案内しています。

AIクローラーの名前と役割

AIクローラーは、事業者ごとに目的別の名前を持っています。各社の公式ドキュメントをもとに、主なものを表にまとめました。

図：主なAIクローラーの区分（OpenAI、Perplexity、Anthropic、Googleの公式ドキュメントをもとに作成、2026年10月4日確認）

出典は、OpenAIのクローラー解説、Perplexityのクローラー解説、Anthropicのヘルプ記事、Googleのクローラー一覧です（2026年10月4日確認）。利用者の操作で動く取得には、robots.txtが適用されない場合があると、OpenAIとPerplexityは説明しています。名前は変わることがあるため、設定の前に各社のページを見直してください。

学習用を拒否しても、検索・回答用には影響しない

学習用と検索・回答用は別々に制御できます。OpenAIの説明では、クローラーごとの設定は別々に効きます。検索用を許可したまま、GPTBotだけを拒否することも可能です。Google側も、検索への掲載や順位にGoogle-Extendedは関係しないと明記しています。

学習用をどう扱うかは会社の方針で決める事項なので、合否には含めません。確かめたいのは、検索・回答用まで意図せず拒否していないかどうかです。

CDNやWAFの初期設定にも注意する

robots.txtに問題がなくても、CDNやWAFの側でAIボットを止めている場合があります。設定画面はマーケティング部門から見えないことが多く、管理者への確認が欠かせません。

一例として、Cloudflareは2026年7月の発表で、AIボットを検索、学習、エージェント（利用者の代わりに操作を行うAI）の3種類に分けました。2026年9月15日以降に登録するドメインでは、広告のあるページで学習とエージェントを初期設定でブロックし、検索は許可のままにするとしています。

同じ発表によると、学習と検索を兼ねるGooglebotやBingBotのようなクローラーは、学習のブロックを選んだサイトではブロックの対象になります。どの区分を止めているかを、管理者と画面で確かめてください。

チェック3：重要な情報がHTMLのテキストにある

情報が画像の中や、JavaScript（ページの表示を後から組み立てるプログラム）で描かれる部分にしかないと、読み取られないことがあります。

• 確認すること：主要5ページで、基本情報が文字としてHTMLに書かれているか
• 合格基準：5つの基本情報（何の会社か、サービス名、対象顧客、料金、問い合わせ先）が、ページのソースを検索して見つかる
• 所要時間：20分
• 要対応のとき：画像の表をHTMLの表に置き換える。描画方式の変更は制作会社に相談する

確認の手順は次の4つです。

1. 対象のページをブラウザで開き、右クリックから「ページのソースを表示」を選ぶ。
2. ソースの画面で検索機能（WindowsはCtrl＋F、MacはCommand＋F）を使い、サービス名や料金の数字を探す。
3. 見つからない情報に印を付ける。画像の中か、後から読み込まれる部分にあると考えられる。
4. 料金表や比較表が画像になっていないか、PDFだけで公開している資料がないかを確かめる。

Googleは前述のAI機能の解説ページで、重要なコンテンツをテキスト形式で利用できるようにすることを勧めています。

JavaScriptへの対応は、クローラーによって差があります。Vercelは自社ネットワークの1か月分の通信を調べた報告（2024年12月）で、GPTBotによる約5.69億回の取得などを分析しました。その範囲では、OpenAI、Anthropic、PerplexityのクローラーはJavaScriptを実行せず、Googlebotは実行していました。

1社のネットワークで見た2024年時点の結果なので、現在は変わっているかもしれません。基本情報をHTMLのテキストに置いておけば、どのクローラーに対しても安全です。

チェック4〜5：引用しやすい書き方になっているかを確かめる

書き方の2つのチェックは、主要5ページの「見出し」と「見出し直下の1文目」だけを拾い読みすれば判定できます。確かめるのは、急いでいる読者が答えにすぐたどり着けるかどうかです。

図：チェック4・5で見るページ構成の例（架空のページによる模式図）

チェック4：結論が先にあり、見出しが問いに答えている

• 確認すること：ページ冒頭の段落と、大見出し（H2）の直下にある1文目
• 合格基準：主要5ページのすべてで、冒頭3文以内に結論がある。大見出しの直下の1文目だけを読んで、その見出しへの答えが分かる
• 所要時間：30分
• 要対応のとき：末尾のまとめから2〜3文を冒頭に移す。見出しの直下には、答えにあたる文を置き直す

確認の手順は次の4つです。

1. アクセス解析でクリック数や閲覧数の多いページを調べ、主要5ページを確定する。
2. 各ページの大見出しだけを抜き出して並べる。何の疑問に答えるページかが、見出しの列だけで伝わるかを見る。
3. 見出しの直下の1文目を読む。答えになっていれば合格、前置きなら要対応とする。
4. 「これ」「その方法」「前述の」で始まる文に印を付ける。その文だけを切り出しても意味が通じるかを確かめる。

Microsoftは2025年10月の解説記事で、質問と明確な答えの組は、AIがそのまま回答に取り込みやすいと述べています。重要な答えを開閉式のメニューに隠さないこと、要点を画像だけに置かないことも勧めています。

ただし、見出しを機械的にすべて疑問文へ書き換える必要はありません。「料金の目安」のように、問いが読み取れる見出しであれば合格です。

チェック5：定義・表・番号付き手順・FAQがある

• 確認すること：定義の文、比較の表、番号付きの手順、FAQ（よくある質問と答え）の4要素
• 合格基準：内容に当てはまる要素が、画像ではなくテキストで入っている。用語には定義の文、3つ以上の比較には表、作業の説明には番号付きの手順、質問の多いテーマにはFAQがある
• 所要時間：20分
• 要対応のとき：画像の表や手順をHTMLで書き直す。FAQは、問い合わせの履歴から3問以上を選んで作る

確認の手順は次の4つです。

1. 主要5ページについて、4要素の有無を○と×でシートに書く。
2. ×が付いたもののうち、そのページの内容に必要な要素だけに印を付ける。料金ページに手順は要りません。
3. 表やリストの文字をマウスで選択できるかを試す。選択できなければ画像です。
4. FAQの質問が、営業や問い合わせ窓口に実際に届いている質問かを、担当者に確かめる。

MicrosoftのBingチームは公式ブログ（2026年2月）で、明確な見出し、表、FAQは重要な情報を見つけやすくし、AIが正確に参照する助けになると説明しています。

4要素は、すべてのページにそろえるものではありません。合否は「必要な要素が欠けていないか」で判断してください。

チェック6〜8：信頼できる情報源だと示せているかを確かめる

信頼のチェックでは、内容の独自性、作り手の明示、機械向けデータの正しさの3点を見ます。読者が「この情報を信じてよいか」を判断するときの材料と同じです。

チェック6：自社にしかない一次情報がある

一次情報とは、自社で調べたことや経験したことに基づく情報です。一般的な説明だけのページは、引用元に選ばれる理由が弱くなります。

• 確認すること：主要5ページに、自社でなければ出せない情報が入っているか
• 合格基準：主要5ページのそれぞれに一次情報が1つ以上ある。数値には、調べた時期、対象、件数が添えてある
• 所要時間：30分
• 要対応のとき：営業資料にある数字、事例、手順から、公開できるものを1つ選んで加える

確認の手順は次の3つです。

1. 各ページを読み、他社のサイトでも読める一般的な説明に色を付ける。
2. 色が付かなかった部分から、一次情報を数える。
3. 数値や事例がある場合は、いつ、誰を対象に、何件調べたか、どんな結果だったかが書いてあるかを見る。

一次情報として数えてよいものは、次の5種類です。

• 自社で行った調査や、利用データの集計
• 顧客の許可を得て公開している事例
• 価格表、製品仕様、提供エリアなどの確定した事実
• 現場で実際に使っている手順や判断の基準
• 自社で撮影した写真や、自社で作成した図

Googleはコンテンツの自己評価の指針で、独自の情報、報告、調査、分析を提供しているかを自問するよう勧めています。

チェック7：著者・運営者・更新日を示している

• 確認すること：記事の著者名、公開日と更新日、サイトの運営者情報
• 合格基準：記事に著者名、公開日、更新日があり、著者名から経歴のページへ進める。フッターから運営者情報（会社名、所在地、連絡先）へ1クリックで行ける
• 所要時間：15分
• 要対応のとき：記事のテンプレートに、著者名、公開日、更新日の欄を追加する

確認の手順は次の3つです。

1. 記事を3本開き、著者名と日付が本文の近くにあるか、著者名から経歴のページへ進めるかを試す。
2. フッターのリンクから、会社名、所在地、連絡先が載ったページへ進めるかを試す。
3. 更新日が、実際に内容を直した日と合っているかを制作の担当者に確かめる。

上記のGoogleの指針には、署名から著者の詳しい情報へ進めるか、内容が変わっていないのに日付だけを変えていないか、という問いがあります。

新しさに関しては、Ahrefsが約1,700万件の引用を調べた研究（2026年4月更新）があります。AIアシスタントが引用したページは、通常の検索結果のページより25.7%新しいという結果でした。公開からの平均日数は、AIの引用が1,064日、検索結果が1,432日です。

海外のデータにもとづく傾向で、新しくすれば引用されるという因果を示すものではありません。引用されたページも、平均では公開から約2.9年たっています。

チェック8：構造化データにエラーがない

構造化データは、社名、著者、公開日といったページの内容を、機械が読み取りやすい決まった書式で記述したデータです。

• 確認すること：構造化データの書式の誤りと、画面の表示との食い違い
• 合格基準：Googleのリッチリザルト
  テストでエラーが0件。構造化データの社名、著者名、日付が、画面の表示と一致している
• 所要時間：20分
• 要対応のとき：テスト結果を制作会社に共有し、修正を依頼する。食い違いは画面の表記に合わせる

確認の手順は次の3つです。

1. Googleの「リッチリザルト
   テスト」に、トップページ、記事1本、サービスページ1本のURLを順に入力する。
2. 検出された項目にエラーや警告が出ていないかを見る。
3. 検出された社名、著者名、公開日、更新日を、画面に見えている表記と見比べる。

Googleは構造化データの入門ページで、利用者に見えない情報は、正確であっても構造化データに入れないよう求めています。

AI機能との関係を説明しているのが、Googleの生成AI機能向けガイド（2026年7月10日更新）です。生成AI検索にとって構造化データは必須ではなく、追加すべき特別なマークアップもありません。ただし、リッチリザルト（検索結果の拡張表示）の対象になるため、SEOの一環として使い続けるのがよいとしています。

FAQの構造化データには変更がありました。Googleのドキュメント更新履歴には、FAQのリッチリザルトは2026年5月7日以降、Google検索に出なくなったとあります。FAQは、読者の疑問に答えるために載せるものと考えてください。

チェック9〜10：社外の情報と、計測の習慣を確かめる

最後の2つは、自社サイトの外側に目を向けるチェックです。社外にある自社の情報が正しいか、第三者に語られているか、変化を追う段取りがあるかを見ます。

チェック9：会社とサービスの事実がどこでも同じ

AIは社外のページも材料にします。古い料金や旧社名がどこかに残っていると、回答に混ざるおそれがあります。

• 確認すること：正式な社名、サービス名の表記、所在地、電話番号、代表者名、設立年、料金、事業内容を説明する1文の8項目
• 合格基準：8項目が、次の主要5か所で一致している。自社サイトの会社概要ページ、サービス紹介ページ、Googleビジネスプロフィール、公式SNSのプロフィール、プレスリリース配信サービスの企業情報
• 所要時間：30分
• 要対応のとき：基準の表記を1つに決め、各サービスの管理画面で直す。直せない媒体には修正を依頼する

確認の手順は次の4つです。

1. シートの縦に8項目、横に5か所を並べた表を作り、自社サイトの会社概要を基準として最初の列に書き写す。
2. 残りの4か所の表記を書き写し、基準と違うセルに色を付ける。
3. 自社名で検索し、比較サイトや求人媒体に古い情報が残っていないかを、上位20件を目安に見る。
4. チェック1で見つけたAIの誤りと同じ内容が、どこかのページに残っていないかを探す。

Googleは組織情報の構造化データの解説で、組織の情報をホームページに記述すると、検索結果でほかの組織と区別する助けになると説明しています。記述できる項目は、名前、別名、住所、電話番号、公式プロフィールのURLなどです。

表記の食い違いがAIの回答にどの程度影響するかを示す公開データは、本記事の執筆時点では確認できませんでした。それでも、古い料金や旧社名は読む人の誤解のもとになり、費用をかけずに直せます。

チェック10：第三者の言及があり、月次の計測が決まっている

• 確認すること：自社サイト以外の場所で自社名が語られているか、計測を続ける段取りがあるか
• 合格基準：過去12か月に、第三者のサイトでの言及（記事、事例紹介、調査の引用など）が3件以上ある。月次で計測する日と担当者が、予定表に入っている
• 所要時間：25分
• 要対応のとき：自社調査の公開や寄稿など、取り上げられる理由をつくる計画を1つ立てる。計測は、次回の日付と担当者をその場で決める

確認の手順は次の4つです。

1. Googleで、引用符で囲んだ社名に続けて「-site:自社ドメイン」と入力して検索し、期間を過去1年に絞る。
2. 自社や関連会社が書いたページ（プレスリリースの転載、求人、自社のSNS投稿）を除き、第三者が書いたページを数える。
3. 月に1回、60分の予定を予定表に入れ、担当者を決める。
4. 月次で見る数字を3つに固定する。1つめは、チェック1の質問を再実行した結果。2つめは、チェック1で控えたGoogleのレポートの表示回数。3つめは、Bing
   Webmaster Tools（Microsoftのサイト管理ツール）にあるAI
   Performanceレポートの引用回数。

第三者の言及を見るのは、AIでの露出との関係を示すデータがあるためです。Ahrefsは7.5万ブランドを対象にした相関分析（2026年8月更新）で、Web上でブランド名が言及された数と、AIの回答での言及との関係を調べました。相関係数は、ChatGPTで0.664、AIモードで0.709、「AIによる概要」で0.656でした。

ドメインの評価を示す指標との相関は、0.266〜0.326にとどまります。相関係数は1に近いほど関係が強いことを表しますが、因果関係を示すものではありません。海外のブランドが中心のデータでもあります。

手順4のAI
Performanceレポートの提供は、2026年2月に公開プレビューとして始まりました。提供元はMicrosoftです。Microsoft
CopilotやBingのAI要約で、自社サイトが引用元になった回数をページ別に確認できます。計測ツールの詳しい比較は別の記事に譲ります。

最初にやるべき3つのチェック

最初に済ませるのは、チェック1（現状の記録）、チェック2（クローラーの許可）、チェック3（HTMLのテキスト）の3つです。3つ合わせて約100分で終わります。

図：最初にやるべき3つのチェックと所要時間の目安

この3つを先にする理由

チェック1は、時間がたつと取り直せません。施策を始めてから記録しても、何が変わったのかを比べられなくなります。チェック2と3は、ほかの7つの前提です。クローラーが入れない、または文字を読めない状態では、書き方や一次情報を整えても回答の材料になりません。

100分で終える段取り

1. 最初の60分で、10個の質問を3つのAIサービスに尋ね、回答をシートに記録する。
2. 次の20分で、robots.txtを開き、CDNやWAFの管理者に確認の連絡を入れる。
3. 最後の20分で、主要5ページのソースを開き、5つの基本情報を検索する。

管理者からの返事を待つあいだに、チェック3へ進めます。3つを終えたら、チェック4〜10を番号順に進めてください。残りは合計170分です。

1か月で一巡させるスケジュール

点検から修正、再計測までを1か月で一巡させる場合は、週ごとに作業の種類を分けます。1週目に点検、2週目と3週目に修正、4週目に再計測という流れです。

図：点検から再計測までの1か月のスケジュール

1週目：点検と、設定の修正依頼

半日を確保し、10項目を一度に点検します。チェック2と3が要対応なら、その日のうちに管理者や制作会社へ依頼を出します。設定の変更は、承認や順番待ちで日数がかかりやすいためです。

2週目：主要5ページの書き方を直す

チェック4、5、7で要対応になった箇所を直します。閲覧数の多いページから始め、著者名や日付の欄はテンプレートの修正としてまとめて依頼します。

3週目：一次情報の追加と、表記の統一

チェック6で不足していたページに、自社の数字や事例を1つずつ加えます。並行して、構造化データのエラーと社外の表記を直します。

4週目：再計測と報告

チェック1と同じ質問、同じサービス、同じ回数で、もう一度記録を取ります。着手前のシートと並べ、自社名が出た回数と誤りの件数を比べます。

1か月でAIの回答が変わるとは限りません。この時点の報告は、「10項目のうち何項目が合格になったか」を中心にします。言及の件数のように時間がかかる項目は、四半期ごとに見直してください。

関連資料：点検結果から着手の順番を決める考え方は、「【AIO・LLMO】AIが“答え”を出す時代、その答えに選ばれているか」の「点検テンプレ」にも載せています。

やらなくてよいことと、よくある誤解

LLMO対策として話題になる作業の中には、Googleが「不要」と明言しているものがあります。時間をかける前に、5つの誤解を確認しておきます。

図：やらなくてよいことと、代わりにやること（Googleの生成AI機能向けガイド、Ahrefsの調査をもとに作成）

誤解1：llms.txtがあればAIに読まれる

AI向けにサイトの案内を書いておくテキストファイルが、llms.txtです。Googleは前述のガイドで、こうした新しいファイルを作る必要はなく、検索の仕組みでも使っていないと述べています。置いてあっても、表示や順位に良い影響も悪い影響もないとのことです。

利用の実態を調べたデータもあります。Ahrefsは137,210ドメインのサーバーログを調べ、結果を2026年6月に公開しました。llms.txtを公開していたのは28%のドメインです。そのうち97%は、2026年5月の1か月間に一度も取得されていませんでした。

対象はAhrefs製のアクセス解析を入れているサイトに限られますが、作成に時間をかける根拠は弱いといえます。すでに置いてある場合は、消す必要はありません。

誤解2：AI専用のマークアップが必要になる

同じガイドには、生成AI検索向けに足すべき特別なマークアップはないとあります。必要なのは、チェック8で見たとおり、いまある構造化データに誤りがなく、画面の表示と一致していることです。

誤解3：ページは細かく分けるほど有利になる

Googleは同じガイドで、AIに理解させるために内容を小さく分割する必要はないとしています。1つのページに複数の話題があっても、関連する部分を見つけて表示できるためです。

誤解4：AI向けの文体に書き直す必要がある

生成AI検索のためだけに特別な書き方をする必要はない、というのがGoogleの立場です。チェック4と5で直すのは文体ではなく、結論の位置と情報の並べ方です。

誤解5：言及は数を集めればよい

Googleのガイドは、Web上で不自然な言及を集めることは、思われているほど役に立たないと注意しています。チェック10で数えるのは、第三者が自分の判断で書いた言及です。

自社でやる範囲と、外注を検討する範囲

10個のチェックそのものは、すべて自社で完結できます。外注を検討するのは、点検の結果、社内の人手や技術では直しきれないと分かった後で十分です。

切り分けの考え方

点検、記録、表記の統一、主要ページの書き直しは、自社で行うほうが向いています。事業をいちばんよく知っているのは社内の人で、一次情報も社内にあるためです。外部の力を借りやすいのは、技術的な改修、調査の設計と公表、多数の質問を継続して追う計測の3つです。

外注費用の目安

費用の参考になるのが、PRIZMAが418名から回答を得た調査です（2026年8月発表）。毎月の支払額は「月額40万円程度」が18.4%、「50万円程度」が17.2%、「30万円程度」が15.1%で、月額30万〜50万円が過半数でした。依頼の形は、65.8%が特定の施策だけを任せる特化型、34.2%が全体を任せるフルサポート型です。

回答者は、従業員30人以上、年商5億円以上で、すでに外部へ委託している企業の担当者に限られます。見積もりを比べるときの参考にとどめてください。

依頼する前に決めておく3つのこと

1. 10個のチェックのうち、どの項目の修正を任せるか。
2. 成果を何で確かめるか。合格した項目の数、AIの回答での言及、表示回数などから選ぶ。
3. 記録シートと計測の手順を、契約が終わった後も社内に残せるか。

AIの回答に載ることを保証する提案を受けたときは、根拠を確かめてください。

よくある質問（FAQ）

LLMO対策とは、ひとことで言うと何ですか？

生成AIが回答をつくるときに自社の情報を正確に使えるよう、サイトと社外の情報を整える作業です。中心になるのは、SEOと共通の基本です。

10個のチェックは、どれから手を付ければよいですか？

チェック1、2、3の順に進めます。現状の記録は後から取り直せず、クローラーの許可とHTMLのテキストは残り7つの前提になるためです。

専門知識がなくても、自社で点検できますか？

できます。ブラウザでファイルやソースを開く、AIに質問する、無料のテストにURLを入れるといった操作が中心です。CDNやWAFの設定だけは、管理者への確認が必要です。

GPTBotを拒否すると、ChatGPTの検索に表示されなくなりますか？

GPTBotだけの拒否であれば、表示は続けられます。OpenAIの説明では、GPTBotは学習用で、検索への表示を担うのは別のOAI-SearchBotです。2つは別々に設定できます。拒否の対象がOAI-SearchBotなら、検索の回答に表示されなくなります。

llms.txtは、いまから作ったほうがよいですか？

優先度は低いと考えられます。Googleは検索でこのファイルを使っておらず、Ahrefsの調査でも公開サイトの97%で1か月間の取得がありませんでした。先に10個のチェックを済ませてください。

FAQの構造化データは、まだ入れる意味がありますか？

検索結果での見え方を目的にするなら、意味は薄くなりました。FAQのリッチリザルトは2026年5月7日以降、Google検索に表示されていません。FAQそのものは、読者の疑問に答える内容として役立ちます。

10個すべてに合格すれば、AIに引用されますか？

引用は保証されません。合格は、AIが自社の情報を読み取り、正しく扱うための条件がそろったという意味です。実際に回答へ載るかどうかは、質問の内容や競合の情報にも左右されます。

点検は、どのくらいの頻度でやり直せばよいですか？

チェック1と10の計測は月に1回、10項目すべての点検は四半期に1回が目安です。サイトの改修や設定変更があったときは、チェック2と3をその都度やり直してください。

まとめ：10のチェックで、LLMO対策の現在地を合否で把握する

LLMO対策は、新しい施策を足す前に、10個のチェックで自社サイトの状態を「合格・要対応」に分けるところから始められます。

• 10個のチェックは合計約4時間半で、半日あれば一巡できる
• 最初に行うのは、現状の記録、クローラーの許可、HTMLのテキストの3つ
• 書き方は、結論の位置と、定義・表・手順・FAQの有無で判定する
• 信頼は、一次情報、著者と日付、構造化データの正しさで判定する
• llms.txt、AI専用のマークアップ、ページの細分化は、Googleが不要と説明している
• 外注を考えるのは、点検で「要対応」の範囲が分かってからでよい

最初の一歩は、質問を10個書き出し、3つのAIサービスに尋ねて記録することです。60分で、自社がいまどう語られているかが手元に残ります。

点検のあとに読む資料：優先順位の付け方

チェックを終えたあとの優先順位付けには、「【AIO・LLMO】AIが“答え”を出す時代、その答えに選ばれているか」に収録した点検用のテンプレートが使えます。AIに出てこない質問が多い場合と、誤った説明が多い場合とで、先に取り組む内容を分けて示しています。資料はEREVISTAのお役立ち資料ページで配布中です。

資料をダウンロードする

出典・参考資料

記事内のデータは2026年10月4日時点で確認したものです。

• ナイル「8割以上の企業がAI検索対策に動いている！LLMOへの投資状況と課題を調査」（2026年3月26日公開）
• Google 検索セントラル「AI
  Features and Your Website」（最終更新2025年12月10日）
• SparkToro「NEW
  Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or
  products; marketers should take care when tracking AI
  visibility」（2026年1月28日）
• Search Console ヘルプ「生成
  AI パフォーマンス レポート（検索）」
• Search Console ヘルプ「robots.txt
  レポート」
• Google The Keyword「New
  opportunities, control and insights for website
  owners」（2026年6月3日公開、8月31日更新）
• OpenAI「Overview of OpenAI
  Crawlers」
• Perplexity「Perplexity
  Crawlers」
• Anthropic「Does
  Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the
  crawler?」
• Google「Google’s
  common crawlers」（最終更新2026年7月14日）
• Cloudflare「Your
  site, your rules: new AI traffic options for all
  customers」（2026年7月1日）
• Vercel「The rise of
  the AI crawler」（2024年12月17日）
• Microsoft Advertising「Optimizing
  Your Content for Inclusion in AI Search
  Answers」（2025年10月8日）
• Bing Webmaster Blog「Introducing
  AI Performance in Bing Webmaster Tools Public
  Preview」（2026年2月10日）
• Google 検索セントラル「Creating
  Helpful, Reliable, People-First
  Content」（最終更新2026年10月1日）
• Ahrefs「New
  Study: AI Assistants Prefer to Cite “Fresher” Content (17 Million
  Citations
  Analyzed)」（2025年7月28日公開、2026年4月27日更新）
• Google 検索セントラル「Intro
  to How Structured Data Markup
  Works」（最終更新2025年12月10日）
• Google 検索セントラル「Optimizing
  your website for generative AI features on Google
  Search」（最終更新2026年7月10日）
• Google 検索セントラル「Latest Google
  Search Documentation Updates」（2026年5月8日、6月15日の項）
• Google 検索セントラル「Organization
  Schema Markup」（最終更新2026年9月8日）
• Ahrefs「Top
  Brand Visibility Factors in ChatGPT, AI Mode, and AI Overviews (75k
  Brands Studied)」（2025年12月12日公開、2026年8月12日更新）
• Ahrefs「We
  Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get
  Read」（2026年6月15日公開、8月27日更新）
• PRIZMA「【2026年最新調査】LLMO対策（AI検索最適化）の外注費用相場はいくら？相場・施策別の料金や選び方を徹底解説」（2026年8月6日発表）