「LLMO対策」「AI検索対策」という言葉を見かけることが増えました。
対策を請け負う業者さんも出てきています。
でも、そもそも、ホームページのAI対策とは何をすることなのでしょうか。
発注先の探し方が変わってきているのは確かです。
企業の発注担当者の75%が、生成AI検索を使って発注先を探した経験があるという調査があります。(※1)
そのうちの71%が裏付けの確認のために公式サイトを見ているようです。
また、経営者の62.2%が生成AIに「おすすめの会社」を聞いたことがあるという調査もあります。(※2)
これまでは検索順位が重要でしたが、今はAIに聞かれたときに紹介されるかどうかが「仕事の入口」になり始めています。
では、対策として何をすればいいのでしょうか。
巷で「こうしたほうがいいよ!」言われている方法を集めてみました。
「誰に・何を・いくらで」が文章になっていると、
AIがそのまま引用して紹介できる、という考え方です。
本文の文章とは別に、住所・電話番号・営業時間・提供サービスなどを、
決まった形式のデータとして記述します。
AIのクローラーがブロックされていないかを確認しましょう。
初期設定のままブロックされているケースがあり、もしそうなっている場合は、情報を整えてもAIに読み取られません。
屋号・事業内容・所在地などの表記を統一しましょう。
媒体ごとに書き方が違うと、AIがどれが正しいかを判断できなかったり、複数の情報を混ぜて説明されてしまったりするようです。
事例、料金の考え方、よくある質問などを、公式サイト内に用意しましょう。
AIが回答を作る際の材料として引用しやすくすることが目的です。
これまでのSEOでは、リンクを貼ってもらうということが大切だと言われていましたが、今はリンクの有無にかかわらず、名前が多くの場所に出ている会社は「知られている会社」として扱われる可能性が高い、ということです。
同名の会社などは混同されそうな気もしますが、まあ、そうなのでしょう。
キーワードは「検索する人の言葉で書く」という形に、リンクは「他のサイトで名前が出る」という形に、従来とは少し姿を変えて残っている感じです。
ただ、2026年11月現在、これらが「本当に効くのか」を確かめた記録はほとんど見当たりません。
言っているのは、対策を売る業者と解説記事が中心で、
「これをやれば、AIに紹介されるようになる」
という言い方も少なくありませんが、SEOの時のような実践記録はまだ無いようです。
裏付けが取れるほどの明確なデータが集められないのかもしれません。
そこで、このブログでは、自分の会社を使って検証していくことにしました。
物差しは、定点観測です
。同じ8つの質問を、毎月1回、AIに投げます。
自社が出てくるかどうか、出てきたらどう説明されているか。
その答えを記録しておいて、
対策を1つ入れるたびに答えがどう変わるかを見ていこうと思います。
効いたものも、効かなかったものも、そのまま書きます。
第1回の観測は、もう終わりました。
対策は何もしていない状態での記録です。
それでも、分かったことがありました。
自社は名前を明示したときだけは拾われていたのですが、その説明がかなり間違っていました。
この話は、実践記録として別の記事に書きます。
AI対策は、まだ「やれば効く」が確かめられていない領域です。
やって見なければ分からないので、いろいろと試してみようと思います。
※1 ASCII「BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026」https://ascii.jp/elem/000/004/409/4409053/
※2 TaTap経営者調査(時事通信配信)
https://www.jiji.com/jc/article?k=000000007.000181567&g=prt
対策を請け負う業者さんも出てきています。
でも、そもそも、ホームページのAI対策とは何をすることなのでしょうか。
発注先の探し方が変わってきているのは確かです。
企業の発注担当者の75%が、生成AI検索を使って発注先を探した経験があるという調査があります。(※1)
そのうちの71%が裏付けの確認のために公式サイトを見ているようです。
また、経営者の62.2%が生成AIに「おすすめの会社」を聞いたことがあるという調査もあります。(※2)
これまでは検索順位が重要でしたが、今はAIに聞かれたときに紹介されるかどうかが「仕事の入口」になり始めています。
では、対策として何をすればいいのでしょうか。
巷で「こうしたほうがいいよ!」言われている方法を集めてみました。
1. 公式情報を文章で正確に書く
サービス内容・対象・所在地・料金の目安を、文章として正しくページに明記することが重要です。「誰に・何を・いくらで」が文章になっていると、
AIがそのまま引用して紹介できる、という考え方です。
2. 構造化データを入れる
所在地や事業内容を、ロボットが読み取れる形式で用意する方法です。本文の文章とは別に、住所・電話番号・営業時間・提供サービスなどを、
決まった形式のデータとして記述します。
3. AIのクローラーをブロックしていないか確認する
robots.txtやセキュリティの設定で、AIのクローラーがブロックされていないかを確認しましょう。
初期設定のままブロックされているケースがあり、もしそうなっている場合は、情報を整えてもAIに読み取られません。
4. 外のプロフィールの表記をそろえる
Googleビジネスプロフィール、業界ポータル、SNSなどの登録情報で、屋号・事業内容・所在地などの表記を統一しましょう。
媒体ごとに書き方が違うと、AIがどれが正しいかを判断できなかったり、複数の情報を混ぜて説明されてしまったりするようです。
5. 一次情報を公式サイトに置く
一次情報とは、どこかで調べた情報、借りてきた情報ではない、自社独自の情報のことを言います。事例、料金の考え方、よくある質問などを、公式サイト内に用意しましょう。
AIが回答を作る際の材料として引用しやすくすることが目的です。
6. 質問に答える形で書く
AIは、「〜はありますか」「どうすればいいですか」という形で渡された質問に対して、回答を見つけるためにインターネットを検索します。
ページの側も、想定される質問をそのまま見出しにして、それへの答えを簡潔に書くと、AIに拾われやすくなると言われています。
質問と答えが対になっている文章は、AIが回答を作るときに引用しやすい、ということらしいです。
7. 他のサイトに名前を載せてもらう
業界ポータル、メディア、取引先のサイトなどで、自社の名前や情報が言及される状態を作る方法です。これまでのSEOでは、リンクを貼ってもらうということが大切だと言われていましたが、今はリンクの有無にかかわらず、名前が多くの場所に出ている会社は「知られている会社」として扱われる可能性が高い、ということです。
同名の会社などは混同されそうな気もしますが、まあ、そうなのでしょう。
SEOとあまり変わらないね?
こうやって並べてみると、大半は、従来のSEOで言われてきたことと重なります。キーワードは「検索する人の言葉で書く」という形に、リンクは「他のサイトで名前が出る」という形に、従来とは少し姿を変えて残っている感じです。
ただ、2026年11月現在、これらが「本当に効くのか」を確かめた記録はほとんど見当たりません。
言っているのは、対策を売る業者と解説記事が中心で、
「これをやれば、AIに紹介されるようになる」
という言い方も少なくありませんが、SEOの時のような実践記録はまだ無いようです。
裏付けが取れるほどの明確なデータが集められないのかもしれません。
そこで、このブログでは、自分の会社を使って検証していくことにしました。
物差しは、定点観測です
。同じ8つの質問を、毎月1回、AIに投げます。
自社が出てくるかどうか、出てきたらどう説明されているか。
その答えを記録しておいて、
対策を1つ入れるたびに答えがどう変わるかを見ていこうと思います。
効いたものも、効かなかったものも、そのまま書きます。
第1回の観測は、もう終わりました。
対策は何もしていない状態での記録です。
それでも、分かったことがありました。
自社は名前を明示したときだけは拾われていたのですが、その説明がかなり間違っていました。
この話は、実践記録として別の記事に書きます。
AI対策は、まだ「やれば効く」が確かめられていない領域です。
やって見なければ分からないので、いろいろと試してみようと思います。
※1 ASCII「BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026」https://ascii.jp/elem/000/004/409/4409053/
※2 TaTap経営者調査(時事通信配信)
https://www.jiji.com/jc/article?k=000000007.000181567&g=prt
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