LLMO対策とは、GEO対策で整えた事実を、大規模言語モデルが会社名・サービス名・用語として同じ対象として読み、回答の出典に残す設計です。AQ GROW | AIサーチ最適化では、SEO土台 → AEO → GEO → LLMO の順に置きます。
AQ GROWは、人が読む本文、検索向けの説明、構造化データを、一つの事実から揃えます。
引用に残る条件
引用に残る文は、次の条件を揃えます。
・会社、サービス、人物の名前が、ページのあいだで同じです。
・主張のそばに、確認できる一次情報があります。
・本文、説明文、構造化データの事実が一致しています。
・回答の単位が短く、主語が明確です。
層の位置
枠組みの詳細はAEO／GEO対策／LLMO、用語の定義は用語集のLLMO、GEO対策の全体はGEO対策戦略解説です。
AIが情報を使う段
AQ GROWは、AIが情報を使う経路を、次の段で見ます。
・起動では、クローラーがページへ来た記録を見ます。
・分割では、ページの一部でも意味が通る文を見ます。
・取得では、AIが使う索引に入っている状態を見ます。
・再順位では、質問の言い換えのあとにも候補に残る状態を見ます。
・生成では、要約の主語が自社のまま残る状態を見ます。
・出典では、根拠のリンクに自社が残る状態を見ます。
・吸収では、学習の面に正しい事実が残る状態を見ます。
・忠実では、回答の事実が元の記述と一致する状態を見ます。
到達の記録はAIクローラー、言及の見方はAI Visibility 測定方法、引用の条件は引用されるための条件です。
進め方
1stでは、事実の対応一覧、優先順位マップ、成約導線の現状図をお渡しします。
2ndでは、事業の事実が検索とAIに届く構造を設計します。
3rdでは、年間の運用としてライト、スタンダード、プレミアムを置きます。料金は料金に掲載しています。
プログラムの全体はAIサーチ最適化、導入前の確認はお申し込み前のご確認です。
