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AI検索での自社の「引用・推奨」状況を可視化する新サービス「LLMO診断(Webコンテンツ診断)」を提供開始

2026/06/10

プレスリリース

20年以上にわたりSEOコンサルティングと検索マーケティングメディア「SEO Japan」を運営するアイオイクス株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:滝日 伴則)は、2026年6月10日、ChatGPT・Gemini・AI Mode・AI OverviewsといったAI検索において、自社が引用・推奨されているかを可視化する診断サービス「LLMO診断(Webコンテンツ診断)」の提供を開始しました。

LLMO診断サービス詳細

GoogleがAI検索の露出データ提供を開始。LLMOが「計測→改善」を回せる段階に

2026年6月3日、Googleは、AI検索での自社の露出を確認できる「生成AIパフォーマンスレポート」をSearch Consoleに追加すると発表しました。AI Overviews・AI Mode、およびDiscoverの生成AI枠において、自社のページが引用・参照として表示された回数(インプレッション)を、ページ・国・デバイス・日付別に確認できるものです。提供はまず英国の一部サイト運営者から始まり、順次グローバルに拡大される予定です。

現時点では露出(インプレッション)が中心で、クリックや検索語までは把握できないといった制約はあります。それでも、Google自身がWebサイト運営者に向けてAI検索の可視化とデータ提供に踏み出した意味は大きく、AI検索が、従来の自然検索とは別に「専用の指標で計測すべき独立したチャネル」として位置づけられ始めたことを示しています。

これまで、AI検索での露出は第三者ツールによる推計に頼らざるを得ず、意思決定の確かな土台にしづらい面がありました。公式データの提供が始まったことで、LLMOも検索順位やアクセス数と同じように、「計測し、改善する」サイクル(PDCA)を前提に取り組める段階へと入りつつあります。

実際に、アイオイクスが主要な4つのAI(ChatGPT/Gemini/Google AI Mode/AI Overviews)に対し、SEO会社の検討につながる購買意図の高い12のプロンプトを投げ、計48件の回答を分析したところ、AIの推薦は一部の企業に集中して多くの会社はそもそも候補に挙がらないこと、各社の自社サイト(オウンドメディア)が引用元になる回答はほとんどないこと、そしてアイオイクス自身もその例外ではないことが確認されました。

当事者として自社がLLMOに取り組んだノウハウを基に、「LLMO診断(Webコンテンツ診断)」は”何から着手すべきか”の優先順位を示すサービスです。

「LLMO診断(Webコンテンツ診断)」とは

LLMO診断は、自社サイト内(オンサイト)と、比較サイト・UGCプラットフォームなどの外部(オフサイト)の両方を診断し、「AIに引用・推奨されるための現在地」と「優先的に着手すべき打ち手」を明らかにするWebコンテンツ診断サービスです。

販促に必要な文脈をプロンプト化し、語られるべき文脈でのWebプレゼンスを可視化します。

【特徴】AI検索の本質3ステップから逆算した、独自の3軸フレーム

AIが回答を生成するプロセスは「① 分解 → ② 検索 → ③ 合成」という段階に分解できます。

LLMO診断は、各段階でAIが必要とする材料を逆算して整えれば、自社が引用・推奨される確率は引き上げられるという前提に立ち、この不変の構造に対応した3軸で評価・設計します。

  • 比較設計(分解) AIが問いを分解する任意のサブクエリで、自社が候補として浮上するか。
  • 被参照性(検索) パッセージ単位で、検証可能な情報源として参照されるか。
  • 引用容易性(合成) 抜き出しやすく、「誰の・何の・どの製品か」が特定できる書き方か。

賞味期限の短い表層的な施策に工数をかけず、AI検索の不変的な構造に基づいて設計している点が本サービスの特徴です。

※設計にあたっては、Google「Thematic Search Patent(US12158907B1)」およびGoogle DeepMind「AlphaEvolve(arXiv:2506.13131, 2025)」を参照しています。

LLMO診断サービス詳細

「結局、何をやればいいのか」に根拠を持って答える

  1. 現在地を知る・・・AI検索における自社の被言及・被引用の状況、競合とのシェアを計測し、いまどの位置にいるのかを数値で示します。
  2. 3軸の診断でギャップを明らかに・・・比較設計・被参照性・引用容易性の3軸で、どこにギャップがあるのかを筋道立てて分析します。
  3. 優先的な打ち手を提案・・・限られたリソースで成果に近づくために、「何から着手すべきか」を優先順位をつけて提示します。

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