LLMOとは？中小企業の経営者向けに対策方法と費用相場を解説

LLMOとは、生成AIの回答のなかで自社の名前や情報を取り上げてもらうための施策です。

LLMOは Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIが質問に答えるとき、その回答に自社の情報を含めてもらう。そのための打ち手をまとめてLLMOと呼びます。

SEO（検索エンジン最適化）との違いは、狙う場所です。SEOはGoogleの検索結果で上位に出すための施策。LLMOはAIの回答のなかで名前を出させるための施策です。

LLMOとSEOでは、狙う場所は違いますが、やることは8割同じです。つまり、これまでSEOに払ってきた費用が無駄になるわけではありません。ここは先にお伝えしておきます。

この記事を開いた方の多くは、

• 取引のある業者から「LLMO対策をしないとAI時代に検索から消えます」

という提案を受けた直後ではないでしょうか。見積が手元にあり、その金額が妥当かどうか判断できずにいる。そういう状況かもしれません。

LLMOを使う人は急増している。けれども、いま自社サイトへの流入に効いている割合は小さい。
だからこの記事は「すぐ全部やるべき」とも「やらなくていい」とも言いません。

この記事のゴールは、限られた予算のうちどこまでをLLMOに充てるのかを、ご自身で決められる状態にすることです。

この記事では、まずLLMOとSEOの違いを整理します。続いて、業者の提案書に載っている施策のうち、Google公式が「やらなくていい」と書いているものを出典付きで並べます。そのうえで、実際にやるべき対策方法と、各社が公表している価格を横断した費用相場を示します。最後に、SEO・広告・制作・SNSを含めた予算配分の考え方と、自社はいくら充てるのかを決める手順まで踏み込みます。

読み終えたときに、手元の見積に対して「どこは必要で、どこは今でなくてよいか」をご自身の言葉で説明できる。そこを目指して書いています。

中小企業の経営者のために、LLMOにどれだけお金を使えばよいのか、意思決定の材料になれば嬉しいです。

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LLMOとSEOの違い（AIO・GEO・AEOの整理も1スクロールで）

序文でお伝えした「やることは8割同じ」を、ここで根拠まで確認します。なぜそう言えるかを押さえておくと、社内への説明も業者との会話もぶれません。

あわせて、AIO・GEO・AEOという紛らわしい略語も、1スクロール分にまとめて片づけます。

狙う場所が違うだけ。やることは8割同じ

SEOとLLMOの違いは「狙う場所」だけです。 やることの中身は大きく重なります。

SEOが狙うのはGoogleの検索結果の順位で、追う数字は「順位」と「流入数」でした。LLMOが狙うのは生成AIの回答文の中身です。追う数字は「AIの回答に出てくるか」。その先の指名検索（社名やサービス名で直接検索されること）や問い合わせ件数も見ます。

生成AIは、Web上の文章を読んで回答をつくっています。読み込む仕組みはGoogleのクローラー（Webページを巡回して収集するプログラム）と似ています。

AIに見つけてもらう土台は、検索エンジンの土台とほぼ同じです。

• サイトが正しく巡回される。
• 答えがはっきり書かれている。
• 第三者から言及されている。
• 誰が書いたかがわかる。

この4つは、SEOでずっと言われてきたことと変わりません。これまでSEOに投じてきた費用が無駄になることはありません。

残りの2割は、AIが情報を引く経路が検索結果だけではない点への対応です。

LLMO・AIO・GEO・AEOの違い（比較表1枚）

AIO・GEO・AEOという似た略語も出てきますが、呼び名の違いに時間を使う必要はありません。 指すものはほぼ同じです。

呼び名	正式名称（日本語訳）	何を狙うか
SEO	Search Engine Optimization（検索エンジン最適化）	検索結果で上位に表示させる
LLMO	Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）	生成AIの回答のなかで自社を取り上げさせる
AIO	AI Optimization（AI最適化）	ほぼLLMOと同じ。AI回答枠「AI Overviews」の略にも使われる
GEO	Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）	ほぼLLMOと同じ。海外の研究論文が発端
AEO	Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）	検索の「答え」の枠に出すこと。LLMOより広い意味

なぜ今LLMOが話題なのか（数字で見る現在地）

見ていただくのは2つ。

• 生成AIを使う人がどれだけ増えたかと
• それが自社サイトへの流入にどこまで効いているか

この2つは違う方向を指しています。

生成AIを使う人は1年で倍増した（58.8%）

LLMOが急に語られ始めた理由は単純です。生成AIを使う人が、1年で倍に増えたからです。

日本国内で生成AIを使ったことがある個人の割合は58.8%。前年は26.7%でした。白書の定義は「利用経験率」で、常用している人の割合ではありません。

サービス種別ごとの利用経験率（複数回答）は、テキスト生成が55.0%、画像・動画が16.3%、音声が6.5%です（出典・調査時点は同上／調査期間は2026年1月〜2月）。つまり、増えている使い方の大半は「文章で聞いて、文章で答えをもらう」使い方です。

これまで検索窓に打ち込んでいた行動と重なります。

58.8%には、今回から15〜19歳が調査対象に加わった影響が含まれます。20歳以上に限ると52.2%です（出典・調査時点は同上）。それでも半数を超えており、増加傾向は動きません。

ここで注意していただきたいことがあります。この58.8%は「生成AIを使ったことがある人の割合」であって、「商品を探すときにまずAIに聞く人の割合」ではありません。 両者は別の行動です。

生成AIを触ったことがある層が、すでに半数を超えました。 御社のお客様のなかにも、調べ物の入口としてAIを開く人は増えているとみられます。「まずGoogleで検索する」が唯一の入口ではなくなりつつある。その程度に受け止めておけば十分です。

しかしサイト流入に占めるAI経由は0.12%

ここからが、業者の提案書にはあまり書かれていない側の数字です。

AI経由でサイトに来ている人の割合は、現時点ではごくわずかです。 3,000サイトを調べた調査では、サイト全体のPV（ページの閲覧回数）に占めるAI経由の比率は平均0.12%でした。訪問者数では平均0.17%です

同じ調査で、AI経由の訪問者が最低1人はいるサイトは63%にのぼります（出典・調査時点は同上）。「どのサイトにも少しずつ来ているが、量としてはまだ小さい」というのが現在地です。

どのAIから来ているのかも見ます。同じAhrefsの調査（3,000サイト・2025年2月時点）では、内訳はこうでした。
ChatGPTが約50%、Perplexityが約31%、Geminiが約18%です。

一方、別の調査では計測できたAI経由の流入の92.4%がChatGPTとされています。677万セッション（セッション＝サイトへの訪問1回分）を分析したものです（Search Engine Land／Previsible調査・2026年7月6日公開／2026年5月までのデータ）。計測漏れの可能性がある点は同じです。

数字が大きく違うのは、調査した時期もサイトの母集団も違うためです。 1年3ヶ月の間にChatGPTのシェアが伸びた可能性もあります。どちらの数字を取るかで結論は変わりません。ChatGPTが最大の入口である点は共通しています。

もうひとつ、押さえておきたい現象がゼロクリックです。AIが回答のなかで用件を済ませてしまい、ユーザーがサイトまで来ないまま終わる状態を指します。

AIの回答に自社名が出ても、流入としては数字に残らない場合があります。だからこそ、後の章で扱う「何を成果として測るか」が重要になります。

AIはどうやって回答を作っているのか

数字で現在地を確認したところで、次は仕組みです。対策を判断するために、AIが答えをつくる流れを最小限だけ押さえます。技術の話はここだけです。

ここが分かると、業者の提案のうち「効く理由が説明できるもの」と「できないもの」を見分けられます。

学習データと、その場での検索の2系統

生成AIが回答をつくる材料は、大きく2系統あります。

1つめは、あらかじめ学習した知識です。 この知識から答える場合、情報は数ヶ月から年単位で古いことがあります。

2つめは、質問を受けたその場でWebを検索して読む経路です。 これはRAG（検索拡張生成＝AIがその場で外部の情報を探して回答に使う仕組み）と呼ばれます。回答に参照元リンクが付いているときは、この経路が動いています。

LLMOで現実的に狙えるのは、主に2つめです。 学習データに載るかどうかは自社では動かせません。一方、その場の検索で拾われるかどうかは、サイトの状態と評判で変わります。

だから「引用されるかどうか」は書き方だけでは決まらない

AIに引用されるかどうかは、自社サイトの書き方だけでは決まりません。 その場の検索で拾われるのは自社サイトだけではないからです。業界メディアの記事、比較サイト、口コミ、プレスリリース、SNSの投稿もまとめて読まれます。

自社サイトをどれだけAI向けに整えても、Web上のどこにも自社の話が出ていなければ、AIは自社を候補として認識しません。逆に、第三者の記事で繰り返し取り上げられている会社は、サイトの体裁が特別でなくても回答に出てきます。

情報の一貫性も効きます。社名の表記、事業内容、所在地が媒体ごとにバラバラだと、AIは同じ会社だと判断しにくくなります。

LLMOは「サイトの中をいじる作業」ではなく、「Web全体で自社の情報をそろえる作業」だと捉えてください。ここが次章以降の前提です。

業者の提案書に出てくるLLMO施策のうち、Google公式が「不要」としているもの一覧（出典付き）

Googleは検索の公式ドキュメントのなかに、生成AI向けの施策として「やる必要はない」と明記しているセクションを設けています。

Google’s Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search”
“Mythbusting generative AI search: what you don’t need to do”

Google検索の生成AI機能に向けた最適化ガイド
生成AI検索に関する誤解を解く：不要なこと

出典：Google検索セントラルの公式ドキュメント

先に断っておきます。本記事で使う「不要リスト」という呼び方は、株式会社X-knockによる要約表現であり、Google公式の正式名称ではありません。

ここに挙がっている項目の一部が、日本語のLLMO解説記事や提案書で「必須施策」として並んでいます。特定の会社を批判する意図はありません。原文を置きますので、お手元の提案書と照らし合わせてください。

llms.txt と構造化データは、生成AI向けには必須ではない

■ llms.txt・AI向けの専用ファイル／マークアップ（ページの内容を機械に伝えるためのタグ付け）

llms.txt（AIに読ませる前提で、サイトの案内を記したテキストファイル）は、提案書で最もよく見る項目です。Googleはこう書いています。

“You don’t need to create new machine readable files, AI text files, markup, or Markdown to appear in Google Search (including its generative AI capabilities), as Google Search itself doesn’t use them.”
（訳：Google検索（その生成AI機能を含む）に表示されるために、機械が読むための新しいファイル、AI用テキストファイル、マークアップ、Markdownを新たに作る必要はありません。Google検索自体がそれらを使っていないためです）

出典：Google公式ドキュメント

※Markdownは、文書に見出しや箇条書きを付けるための簡易な記法のことです。

この原文には、後で重要になる限定が2つ入っています。 「Google検索に表示されるために」と、「Google検索自体がそれらを使っていないため」。つまりGoogleは、自社の検索について語っています。

当社では2026年8月6日に調査を行いました。「LLMO」「LLMOとは」の検索結果に繰り返し出現した解説記事12本を実際に読み、集計しています。 なお検索順位そのものは計測しておらず、出現頻度に基づく抽出です。その12本のうち、8本がllms.txtに言及していました。

■ 構造化データ（Schema.org）

構造化データとは、ページの内容を機械が読める形式でタグ付けする仕組みです。

“Structured data isn’t required for generative AI search, and there’s no special schema.org markup you need to add.”
（訳：構造化データは生成AI検索に必須ではなく、追加すべき専用のschema.orgマークアップもありません）

（出典: 同上）

ここで落としてはいけない限定があります。「生成AI向けには必須ではない」だけであって、通常のSEOでは今も有効です。 検索結果にレビューの星やFAQを表示させるリッチリザルト（検索結果の拡張表示）は、構造化データがあって初めて出ます。

したがって、実装費を「LLMO対策費」として上乗せ請求されているなら根拠を確認したほうがよいでしょう。通常のSEO施策として入っているなら、外す必要はありません。

細切れ化・AI向けの書き方・言及集めも、Googleは不要としている

■ コンテンツの細切れ化（チャンキング）

「AIが読みやすいように文章を細かく分割すべき」という提案があります。

“There’s no requirement to break your content into tiny pieces for AI to better understand it”
（訳：AIによりよく理解させるために、コンテンツを細かく分割する必要はありません）

（出典: 同上）

言い換えると、既存の記事を「AI向けに再構成する」名目の作業に、追加費用を払う必然性は薄いということです。読みやすく整えること自体は良いのですが、それは読者のための作業です。

■ AI向けの特別な書き方

「AIライティング仕様に書き換えます」という提案も見かけます。

“You don’t need to write in a specific way just for generative AI search”
（訳：生成AI検索のためだけに、特定の書き方をする必要はありません）

（出典: 同上）

これも同じ判断でよいでしょう。「AI向けの書き方」そのものを商品として売られている場合、何が根拠かを聞いてみてください。

■ 言及（サイテーション）の刈り取り

サイテーションとは、他社のサイトやSNSで自社が話題にされることです。「言及を◯件獲得します」という提案も多くあります。

“seeking inauthentic ‘mentions’ across the web isn’t as helpful as it might seem”
（訳：Web上で不誠実な「言及」を集めようとすることは、見た目ほど有効ではありません）

（出典: 同上）

ここは読み違えやすいところです。否定されているのは「不誠実な言及を数として集めること」であって、言及そのものではありません。 実態を伴う言及の設計はむしろ有効で、進め方は次章で扱います。

「不要」は「やってはいけない」ではない

「では全部やめればいいのか」と受け取られると、当社の意図と真逆になります。4点、はっきりさせます。

第一に、「不要」は「禁止」ではありません。 Googleが言っているのは「これをやらないと生成AIに出ない、ということはない」という意味で、優先順位の問題です。

第二に、費用対効果の話に翻訳できます。 Googleが「必須ではない」と明言する項目に大きな金額を割く。それが最善かどうか。この問いを持てることが、この章の目的です。

第三に、この記述は更新されうるものです。 最終更新は2026年7月10日。半年後に記述が変わる可能性は十分にあります。株式会社X-knockでは四半期ごとに原文を再確認し、本記事を更新します。

第四に、この指針が対象にしているのはGoogleです。 ドキュメント名にあるとおり、Google検索の生成AI機能（AI Overviews・AI Mode）についての説明です。ChatGPTやPerplexityが何を見て回答をつくるかを、Googleは説明していません。

前の章で見たとおり、AI経由の流入で最も多い入口はChatGPTです。つまり「Googleが不要と言っている」ことは、「すべてのAIで不要」を意味しません。各社が評価基準を公開していない以上、誰にも断言できない領域です。

だからこそ、費用のかかる施策ほど「何を根拠にそう言えるのか」を確認してください。 この記事も含めてです。

では、実際に何をやるのか（対策方法の3種類）

では、何をやるのか。種類は3つ。

• コンテンツ
• テクニカル
• 外部シグナル

です。

コンテンツ：一次情報と、答えが明確な構造

最も効くのは、自社にしかない情報を出すことです。

どこにでも書いてある情報なら、AIはどのサイトを引いても回答をつくれます。逆に、御社しか持っていない情報は、御社から発信するしかありません。

自社しか出せない情報の例

• 自社の施工件数や、受注から納品までの実際の日数
• 自社で取った顧客アンケートの結果
• 現場の担当者しか知らない失敗例と、その対処
• 業界の相場に対する、自社の価格の考え方

いずれも調査会社へ発注するものではありません。社内にすでにある数字と経験を、外に出せる形にする作業です。

もうひとつは、答えがはっきり書かれた構造にすることです。結論を先に書き、そのあとに理由を書く。見出しを見れば何が書いてあるかわかる。この形なら、AIが該当箇所を切り出しやすくなります。

ただしこれはAIのためではなく、読者のためにやることです。結論が先にある文章は忙しい経営者にも読みやすく、結果としてAIにも拾われやすい。順番はこちらです。

テクニカルと外部シグナル：クローラー設定、正攻法の言及設計、E-E-A-T

■ テクニカル：AIのクローラーを通す設定になっているか

まず確認すべきは、robots.txt（巡回プログラムに、どこを見てよいか指示するファイル）の設定です。

生成AI各社は、Webを巡回する専用のプログラムを持っています。OpenAI（ChatGPT）のGPTBotやOAI-SearchBot、Anthropic（Claude）のクローラーなどです。

これらを拒否していると読まれません。制作会社に「AIクローラーを拒否していませんか」と一言確認すれば済みます。サーバー負荷対策で一括拒否している例があります。

表示速度やスマートフォン対応も同様で、いずれも既存のSEOの延長で足ります。 LLMO専用の追加投資が必要な領域ではありません。

■ 外部シグナル：数ではなく実態を伴う言及を設計する

前章のとおり、Googleは不誠実な言及の刈り取りを否定しています。正攻法は、実際に起きたことを外に出す設計です。

• プレスリリース：新サービス、新拠点、受賞、提携など事実の発表を継続的に出す
• 業界メディア：取材を受ける、寄稿する、調査データを提供する
• レビュー・口コミ：実際の顧客に実名で書いてもらえる関係と導線をつくる
• SNS：自社アカウントに加え、代表や社員個人の発信を整える

「言及を買う」のではなく「言及される事実をつくる」という順序です。手間はかかりますが、その手間は他社が真似できません。

■ E-E-A-T：誰が書いているのかを明示する

E-E-A-Tは、経験・専門性・権威性・信頼性の頭文字で、Googleが品質評価の考え方として示す概念です。経営者向けに訳すと、「この情報は、誰の、どんな経験に基づくのか」を明示するということに尽きます。

先ほどと同じ調査（解説記事12本）では、9本が執筆者または監修者を個人名で明記していました（うち1本は筆名）。個人名の記載は、もはや差別化ではなく参入条件です。 書き手を明示し、役職と経歴を書き、会社概要と一致させる。費用がほとんどかからず、着手も早い領域です。

まず着手する3つ（優先順位）

1. robots.txtの確認（数日／ほぼ費用なし）
制作会社に、AIクローラーを拒否していないか確認する。ここを塞いだままでは、他の施策がすべて無効になります。

2. 執筆者・監修者情報と会社情報の整備（2週間程度／ほぼ費用なし）
記事に書き手を明示し、社名・所在地・事業内容の表記をサイト・SNS・各種登録でそろえる。

3. 自社にしかない情報の記事化（継続／既存のSEO予算の範囲で可）
社内の数字と経験から、月1〜2本を目安に記事化する。新規の予算科目を立てず、既存のコンテンツ制作の枠内で切り替えるのが現実的です。

この3つは、LLMO専用の追加予算をほぼ必要としません。 ここまで済ませてから追加投資の要否を判断しても遅くありません。

ただし、着手そのものを先送りする理由にはしないでください。 ここで挙げた3つは、いずれも効果が出るまでに時間がかかります。記事の蓄積も第三者からの言及も、一夜では積み上がりません。AI経由の流入が伸びてから慌てて始めても、そこから土台をつくることになります。

費用をかけるかどうかは後で決められますが、着手を遅らせた時間は取り戻せません。 金額の判断は保留してよい。手は今日動かす。この順番をおすすめします。

LLMO対策の費用相場（各社が示す価格帯を横断）

やることが見えたら、次は金額です。たとえば「月35万円」の見積を受け取ったとして、それが高いのか妥当なのか。判断するには物差しが要ります。

ただし、この章の数字には先に断っておくべき性質があります。そこから始めます。

各社が示す価格帯を横断すると見える幅

LLMO対策には、業界の公的な相場調査が存在しません。 官公庁や業界団体による価格調査は、2026年8月時点で確認できていません。

では世の中に出回っている「相場」は何かというと、LLMO対策を売っている会社が、自社の解説記事のなかで「相場はこのくらい」と述べている見立てです。

• 株式会社X-knock（2026年8月）：LLMO対策 30万円（税別）〜 ／状況診断 40万円〜／コンサルティング 30万円〜 ／
• メディアグロース（2026年7月8日）：LLMO対策 30万円（税別）〜 ／
• PLAN-B（更新2026年7月29日）：状況診断 40万円〜／コンサルティング 50万円〜 ／

世の中の「LLMOの相場」は実勢価格の調査ではなく、売る側が「だいたいこのくらい」と言っている見立ての集合です。

区分としては次の3つの価格帯に整理できます。

• 診断（現状把握のみ）：10〜50万円程度の単発
• 月次コンサルティング：月20〜60万円程度
• フル伴走（実装まで含む）：月60〜120万円程度

株式会社X-knockでは、LLMO・AIO対策、SEO対策の多くの実績があります。ご相談は無料ですので、ぜひお問い合わせからご相談ください。

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「で、いくら戻るのか」に現時点で断言できる根拠はない

経営者として最も知りたいのは、払った金額に対して何が返ってくるかでしょう。正直に書きます。現時点で、LLMOの投資回収を数字で断言できる根拠はありません。

理由は測定の仕組みにあります。詳しくは効果測定の章で書きますが、Googleが提供する生成AI関連のデータには、クリック数が含まれていません。 「AIの回答に出た結果、何人が来たか」を公式データでは追えないのです。

だとすると、次のような提案には根拠が足りません。

• 「LLMO対策で問い合わせが◯件増えます」
• 「◯ヶ月で投資回収できます」
• 「AI経由の売上が◯%伸びます」

こうした断定を見たら、「その数字はどのデータから出していますか」と聞いてください。 答えられないなら、その提案書は割り引いて読むべきです。

LLMOだけやっても成果は出ない（SEO・広告・制作・SNSの予算配分）

LLMOに払う額は、SEO・広告・制作・SNSに今いくら払っているかとセットでしか決められないからです。

LLMOは単独の予算科目ではない

LLMOは、単独で立てる予算科目ではありません。 既存のSEO・広告・制作・SNSの上に乗る性質のものだからです。AIに拾われるかを決める3つ（テクニカル・コンテンツ・外部シグナル）は、すでに御社が予算を出している領域と重なります。

だから、既存のSEO費用はそのままで、LLMO費用が丸ごと上乗せされている見積には注意が必要です。「新規で月35万円」ではなく「今のSEO予算のうち何万円を組み替えるか」。この問いに置き換えられないか、業者に投げてみてください。

広告・制作・SNSはどう動くか

■ 広告：指名検索が増えたときの判断

LLMOがうまくいくと、AIの回答で社名を知った人が、そのあとGoogleで社名を検索します。これが指名検索です。

ここで指名キーワードにリスティング広告（検索結果に出る検索連動型の広告）を出し続けるかの判断が要ります。自然検索で1位なら削れますが、競合が御社の社名で広告を出しているなら守りとして残す判断もあります。

材料として、CPA（顧客獲得単価＝1件の問い合わせを得るためにかかった広告費）を必ず見てください。一般に、指名検索経由のCPAは一般キーワードより低くなる傾向があります。 これは当社がクライアント支援で得ている実感でもありますが、公表できる集計値ではありません。ここを見ずに一律で削ると、最も効率のよい部分を失うおそれがあります。

当社では、広告運用の開始2ヶ月後にCPAを約85%改善した案件があります。改善の多くは、効率の低いキーワードから高いキーワードへ配分を寄せることで生まれます。 指名検索は後者にあたることが多く、削る順番を間違えないことが要点です。

■ 制作：サイトを作り直すべきか

作り直しの判断は、次の3つで足ります。

• 記事を自社で追加できるか
• スマートフォンで問題なく見られるか
• 表示に3秒以上かかっていないか

3つとも問題なければ、作り直しは要りません。 記事の追加だけで戦えます。

逆に「記事を1本足すたびに制作会社へ費用が発生する」状態なら、ここは先に直す価値があります。LLMOでもSEOでも、効くのは記事の蓄積です。蓄積のたびに費用がかかる構造では、どちらも続きません。 制作費は当社の感覚では数百万円規模になりやすい支出ですが、この一点だけは投資の順序として先に来ます。

■ SNS・PR：言及される事実をつくる場所

BtoBならプレスリリースと業界メディア。SNSはXとLinkedIn（ビジネス特化型のSNS）で、代表や担当者の実名アカウントを整えます。BtoCなら口コミとレビューの比重が上がります。

頻度の目安も示します。プレスリリースは四半期に1本、業界メディアへの寄稿や取材対応は年に2〜3本、SNSは週1〜2回。 これで足ります。

数を追う必要はありません。 前章のとおり、Googleが否定しているのは中身のない言及を集めることでした。四半期に1本でも、実際に起きたことを出し続けているほうが効きます。新規予算というより、既存業務の設計変更に近い作業です。

配分の考え方（当社の見解として明示する）

配分に業界標準と呼べる数値は存在しません。以下は株式会社X-knockの考え方です。

なお、中小企業向けに「SEO 60〜70%／コンテンツ刷新 20〜30%／LLMO専用 5〜10%」という配分例を示す記事もあります（rush-up・更新2026年7月30日）。これも一社の見解です。

1. LLMO専用の予算は、当面は小さく置く。 AI経由の流入が0.1%台である以上、既存チャネルを削ってまで振り向ける根拠が弱いためです。

2. ただし、土台への投資は減らさない。 テクニカル・コンテンツ・E-E-A-Tは、SEOとLLMOの両方に効きます。ここを削ると両方が落ちます。

3. 配分を決めたら、見直す時期を先に決める。 「12ヶ月固定」ではなく「3ヶ月ごとに見直す」形にすべきです。

具体的な金額は御社の数字がなければ出せません。次章でその出し方を示します。

では、自社は予算をいくら充てるか（4ステップで決める）

ステップ1：いま毎月いくら使っているかを書き出す

出発点は、現状の棚卸しです。Web関連で毎月出ている金額を、項目ごとに書き出してください。

• SEO対策の月額（コンサルティング費、記事制作費）
• Web広告費（リスティング、ディスプレイ、SNS広告）
• サイトの保守・制作費／SNS運用の委託費
• ツール利用料（分析ツールなど）

年間契約やスポットで払ったものは、12で割って月額に換算します。この合計額が、判断の出発点です。 この時点で「思っていたより出ている」と言われる経営者は少なくありません。

ステップ2：問い合わせ1件あたりの費用を出す

次に、その支出が何を生んでいるかを出します。まず直近3〜6ヶ月の問い合わせ件数を数えてください。そのうちWeb経由が何件かを分けます。サイトのフォーム、広告、電話でWebを見たと言われたものが該当します。

ステップ1の月額合計 ÷ 月あたりのWeb経由の問い合わせ件数 ＝ 問い合わせ1件あたりの費用

これがCPAの考え方です。月80万円を使ってWeb経由の問い合わせが月20件なら、1件あたり4万円になります。

Web経由の件数が把握できていない場合は、ここを先に整えてください。 LLMOの検討より優先度が高い作業です。測れないものは、増減に気づけません。

ステップ3：「いくらまでなら試せるか」の上限を決める

投資の許容幅を決めます。用意するのは3つです。

• ステップ2で出した、問い合わせ1件あたりの費用
• 1件の受注がもたらす粗利
• 受注率（問い合わせのうち何件が受注になるか）

例で示します。

• 問い合わせ1件あたりの費用が4万円
• 問い合わせ10件のうち2件が受注（受注率20%）
• 受注1件あたりの粗利が60万円

この場合、受注1件を得るために払っている費用は約20万円。粗利60万円に対して20万円ですから、まだ余力があります。

では上限をどう出すか。御社の数字だけで出せます。 粗利（この例では60万円）から、「1件獲得にここまでなら払ってよい」と判断できる金額を決めてください。仮に30万円とします。現在は20万円ですから、差は10万円。受注が月2件なら、月20万円まで追加投資の余地があるという計算です。

「1件にいくらまで払ってよいか」は経営者にしか決められません。判断を左右するのは、リピートの有無、固定費の重さ、資金繰り、そして「試して失敗しても事業が揺らがない金額」です。粗利の何割まで、という一般則は置きません。

この上限額を数字で決めてメモしてください。 業者と話す基準線になります。なお、これは「LLMOにいくら払うか」ではなく「Web全体の追加投資をどこまで許容するか」の計算です。

ステップ4：相場帯と照らして、現実的なグレードを選ぶ

ステップ3の上限額を、費用相場の章で示した帯と照らします。

• 診断（現状把握のみ）：10〜50万円程度の単発
• 月次コンサルティング：月20〜60万円程度
• フル伴走（実装まで含む）：月60〜120万円程度

上限を超えるグレードは、今回の選択肢から外してください。 判断がひとつ減ります。

再度お断りしますが、この帯は各社が示す価格帯を並べたものであり、公的な相場調査ではありません。「適正」の保証ではなく、「桁を外していないか」の確認に使う数字です。

いきなり月額契約をしない、という選択肢

LLMOは、いきなり長期の月額契約に入る必要がない領域です。 前提が半年で変わる可能性があるためです。

第1段階：診断だけを単発で依頼する。 robots.txtの設定、コンテンツの状態、外部での言及状況の把握に絞ります。無料〜数十万円の範囲で受けている会社があります。

第2段階：3ヶ月区切りで月次コンサルティングを試す。 診断の結果を見てから判断し、期間終了時点で必ず見直す前提にします。

第3段階：成果指標を確認してから伴走へ広げる。 何をもって続けるかを、契約前に文書で決めます。

契約期間と見直し条件は、必ず契約前に決めてください。 曖昧なまま12ヶ月契約に入ると、途中で効果を疑っても止められません。

社内で通すときは、次の3点をそろえてください。

• 現状の1件あたり費用（ステップ2）
• 上限額とその根拠（ステップ3）
• 期間と見直し条件（第2段階）

この3つがあれば、役員会でも金融機関でも説明が立ちます。

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効果測定とKPI（何が測れて、何が測れないか）

金額を決めたら、次は「出した以上、何を見て判断するか」です。ここは正直に書きます。LLMOの効果は、いま公式に測れる範囲がかなり限られています。

測れないものを追いかけると判断を誤ります。この章では測れる指標と測れない指標を分け、代わりに何を見るかを示します。

Search Consoleで見られるのは表示回数だけ。クリック数は取れない

投資を決める前に、何が測れて何が測れないかを把握しておく必要があります。

Search Consoleは、自社サイトが検索でどう表示されているかを確認できるGoogleの無料ツールです。2026年6月3日、ここに生成AI機能のパフォーマンスレポートが導入されました。

見られる指標は、表示回数・ページ・国・デバイス・日付です。対象となるAI機能は次の3つ。

• AI Overviews（検索結果の上部に出るAI回答枠）
• AI Mode（Googleの対話型の検索モード）
• Discover内のAI Overviews

そして、ここが重要です。このレポートにクリックデータは含まれません。Googleがその旨を明言しています（出典・時点は上記と同じ）。

つまり、「AIの回答に何回出たか」はわかるが、「そこから何人が来たか」は提供されないということです。だからAI経由の投資回収を数字で断言できる根拠は、現時点では存在しません。

なお提供地域は限定的です。当初は英国から始まり、2026年6月23日時点で米国・インド・スイス等へ拡大中でした（Search Engine Land・2026年6月23日）。日本での提供時期は、2026年8月6日時点で未発表です。 「日本でもすぐ見られます」という説明には確認が必要です。

だから見るべきは指名検索と問い合わせ件数

では何を見るか。当社が推奨するのは、次の2つを主指標に据えることです。

1つめは、指名検索の件数です。 Search Consoleの検索クエリで、社名を含む語の表示回数とクリック数を月次で追ってください。AI経由の効果は、指名検索の増加として遅れて現れます。

2つめは、Web経由の問い合わせ件数です。 事業に効いているかは、ここでしか判断できません。「どこでお知りになりましたか」の1行をフォームに足すだけでも、傾向は見えます。

逆に、「引用率」を主指標に置く提案には注意してください。 AIの回答に出た回数が増えても、問い合わせが増えなければ事業としての意味はありません。引用は手段であって、目的ではありません。

設定上の注意もひとつ。前述の更新では、自社コンテンツをAI検索機能に表示させないブロック設定も追加されました（出典は前掲・2026年6月3日）。オフにすると表示も流入も失います。意図せず設定されていないか確認してください。

90日ロードマップと、業者に確認すべきこと

判断の材料はここまでで揃いました。あとは決めて、動くだけです。

この章では、明日から90日の段取りと、担当業者にそのまま送れる5つの質問、そして見積書を読む際の確認観点をお渡しします。手元の提案書を横に置いてお読みください。

90日ロードマップ（0〜30日／31〜60日／61〜90日）

0〜30日：現状把握

• robots.txtでAIクローラーを拒否していないか確認する
• ステップ1〜2の数字を出す（月額支出と、問い合わせ1件あたりの費用）
• 指名検索の現在値をSearch Consoleで記録する（比較の基準になります）
• ChatGPTなどで自社名を検索し、回答内容を記録する

31〜60日：着手

• 執筆者・監修者情報を明記し、社名・所在地・事業内容の表記をそろえる
• 自社にしかない情報の記事化を開始する（月1〜2本）
• ステップ3〜4で上限額とグレードを決め、必要なら診断を依頼する

61〜90日：検証

• 指名検索とWeb経由の問い合わせ件数を、0〜30日の基準値と比較する
• ChatGPTでの回答の変化を再記録し、続けるか広げるか止めるかを決める

期間の感覚として、当社の実績を2つ添えます。SEO対策の実施後、最短3ヶ月で問い合わせの発掘に至った案件があります。

もう1つはFCR株式会社 トベシンホーム 様の例です。オウンドメディアの立ち上げから約3ヶ月で問い合わせ1件を確認し、複数あるキーワードのうち一部では2ヶ月目から上位表示を獲得しています（事例）。

3ヶ月は、何かが見え始める最短の単位です。1ヶ月で判断するには短すぎます。

業者への5つの質問

コピーしてメールに貼れる形にしてあります。回答が曖昧なら、それ自体が判断材料です。

質問1： ご提案の施策のうち、Googleが「生成AI向けには不要」としている項目はどれですか。該当する場合、それでも実施する理由を教えてください。また、その施策がChatGPTなどGoogle以外のAIに効くという根拠があれば、あわせて教えてください。

質問2： 成果指標は何に置きますか。引用率、指名検索、問い合わせ件数のどれでしょうか。

質問3： 生成AIレポートにクリック数が含まれないなかで、投資回収をどう説明されますか。

質問4： 現在のSEO施策と重複している作業はどれですか。重複分は差し引けますか。

質問5： 契約期間は何ヶ月ですか。成果が出ない場合の見直し条件は、契約書のどこに書かれますか。

回答を聞いたうえで業者を見直す場合の選び方は、別途解説します。

見積書の赤信号リスト

該当したら即NGではありません。説明を求めるべき箇所、という意味です。

• 投資回収を数字で断定している（「◯ヶ月で回収」「問い合わせ◯件増」）
• Google公式が「不要」としている施策が、大きな金額を占めている
• 既存のSEO費用との重複が説明されていない
• 成果指標が引用率だけになっている
• 契約期間が長く、見直し条件が書かれていない
• 「今やらないと手遅れ」という緊急性の訴求が中心になっている

最後に当社自身の話です。株式会社X-knockは、このメディア「X-knock knowledge」自体を検証の対象にします。 本記事の施策を自社で実施し、90日後に実測値を追記します。現時点で実測値はありません。良い結果でも悪い結果でも載せます。

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よくある質問（FAQ）

Q1. LLMOとは何ですか。

生成AIの回答のなかで、自社の名前や情報を取り上げてもらうための施策です。Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略です。ChatGPTやGemini、Claudeなどが質問に答えるとき、その回答に自社を含めてもらうことを狙います。

Q2. LLMOとSEOは何が違いますか。

狙う場所が違うだけです。SEOは検索結果で上位に出す施策、LLMOはAIの回答のなかで自社を取り上げさせる施策。実施内容の8割は共通しており、既存のSEO投資が無駄になることはありません。

Q3. llms.txt は作る必要がありますか。

Googleは公式ドキュメントで、AI向けの新しいファイルを作る必要はないと明記しています。害があるとは書かれていませんが、優先順位は高くありません。

Q4. 構造化データ（Schema.org）は必須ですか。

生成AI向けには必須ではないとGoogleが明記しています。ただし、通常のSEOでは今も有効です。 検索結果の拡張表示（リッチリザルト）には引き続き必要です。

Q5. LLMOとGEO・AIO・AEOはどう違いますか。

ほぼ同じ対象を指す呼び名の違いです。使い分けに時間を割く必要はありません。 ただしAIOだけは2つの意味で使われます。

Q6. LLMO対策は自社でできますか。外注すべきですか。

「まず着手する3つ」は、いずれも自社で対応できます。外注は、これらを終えて記事制作の量を増やす段階からで十分です。

Q7. 効果が出るまでどのくらいかかりますか。

断定はできません。参考として、当社ではSEO対策の実施後、最短3ヶ月で問い合わせの発掘に至った案件があります。3ヶ月を最初の検証単位とし、1ヶ月で判断しないことをおすすめします。

Q8. AI経由の流入はどこで確認できますか。

GA4（Googleの無料アクセス解析ツール）の参照元で、ChatGPTなどからの流入をある程度確認できます。Search Consoleの生成AIレポートは表示回数のみで、日本での提供時期も未発表です。

まとめ

LLMOは「やる／やらない」で決めるものではありません。「いくら充てるか」で決めるものです。

生成AIの個人利用経験率は58.8%に達し、一方でサイトの閲覧数に占めるAI経由は0.12%（訪問者ベースでは0.17%）。急いで全額を振り向ける段階でも、無視してよい段階でもないということです。

明日、社内で決められることは3つあります。

1. robots.txtでAIクローラーを拒否していないか、制作会社に確認する
2. Web経由の問い合わせ1件あたりの費用を出す
3. 追加投資の上限額を数字で決め、3ヶ月区切りで試す前提にする

いずれも今日中に指示を出せて、業者と対等に話すための基準線になります。

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