AIは、あるカテゴリに対して代表的なブランドやサービスを回答します。自社サイトや外部サイト上で「何のカテゴリのサービスなのか」が明確に表現されていない場合、AIは自社をそのカテゴリの候補として扱いにくくなります。
「マーケティングを支援します」「成果につなげます」といった抽象的な表現だけでは、AIは具体的な特徴を理解しづらくなります。誰向けで、何を解決し、競合と何が違い、どのような機能や実績があるのかを明確に整理する必要があります。
LLMは公式サイトだけでなく、比較サイト、ニュース、業界メディア、レビュー、導入事例記事なども参照します。第三者サイトでの言及が少ないと、AIが自社を信頼できる候補として扱いづらくなります。
サービス内容、料金、対象ユーザー、機能が変わっているにもかかわらず、古い記事や古い会社情報がWeb上に残っていると、AIが誤った情報をもとに回答することがあります。
SEO / GA4 / Search Console だけでは見えない
SEOでは、検索順位、表示回数、クリック数、流入数を見ます。一方、LLMブランド露出では、AI回答内で自社が言及されているか、どの順位で紹介されているか、どのような文脈で説明されているかを見る必要があります。SEOで流入を獲得できていても、AIの回答内で候補に入っていない可能性があります。逆に、AI回答で自社が紹介されていても、クリックとしてGA4に現れないこともあります。
LLMで自社が言及されない場合、まず確認すべきなのは「自社がどのカテゴリのブランドとして認識されているか」です。このチェックで弱い項目がある場合、AIが自社を候補に入れにくい状態です。
| チェック項目 | 確認内容 | 問題がある状態 |
|---|---|---|
| サービスカテゴリ | 自社は何のサービスとして説明されているか | カテゴリ名が曖昧、複数カテゴリが混在している |
| 対象ユーザー | 誰向けのサービスとして認識されているか | 対象者が広すぎる、または実態とズレている |
| 解決課題 | 何の課題を解決するサービスか | 抽象表現が多く、具体的な課題と紐づかない |
| 競合との違い | 何が差別化要素として認識されているか | 競合と同じ一般論で説明される |
| 第三者言及 | 外部サイトでどのように紹介されているか | 外部掲載が少ない、または古い情報が残っている |
自社が言及されるかどうかだけでなく、どのように説明されているかも重要です。LLMで自社が出ている場合でも、説明が間違っていれば機会損失は起きます。言及率だけでなく、説明の正確性も見る必要があります。
| 見るべき観点 | 良い状態 | 悪い状態 |
|---|---|---|
| サービス内容 | 現在の提供内容が正しく説明されている | 古いサービス内容で説明される |
| 対象顧客 | 実際のターゲットに近い | 個人向けなのに法人向けとして説明される、または逆 |
| 強み | 独自性が具体的に説明される | 「使いやすい」「高機能」など一般論だけ |
| 料金・導入 | 料金体系や導入方法の説明が実態に近い | 古い料金、存在しないプランが出る |
| 競合比較 | 比較軸が妥当 | 競合との違いが曖昧、誤った比較をされる |
サービスカテゴリ、対象ユーザー、解決できる課題、主な機能、競合との違い、料金・プラン、導入事例、FAQを整理します。
自社サイト内に「選び方」「比較」「向いている企業」「よくある質問」などの情報を整備します。
比較サイト、業界メディア、導入事例記事、レビューサイトなどでの掲載を増やします。
AIが古い情報を参照している場合、公式情報の更新、外部掲載情報の修正、FAQや比較情報の追加を行います。
LLMの回答は固定ではありません。改善後も、ブランド言及率、説明内容、引用URLの変化を継続的に確認する必要があります。
LLMで自社がどのように言及されているかは、実際に測定しなければ分かりません。LLM Insightでは、主要AI上での自社・競合のブランド露出を無料で診断できます。
