ChatGPTに自社を紹介してもらう方法｜AI検索時代の新しい集客戦略

試しにChatGPTを開いて、こう聞いてみてください。

「中小企業向けのSEO対策に強い会社ってどこ？」

返ってきた回答に、あなたの会社の名前はありましたか？

おそらく、ない。ほとんどの中小企業はこの状況です。でも、ここがチャンスでもある。なぜなら、この問題に本気で取り組んでいる会社がまだほとんどいないからです。

私たちTufe Companyは2025年後半からこの「AI検索対策」に自社サイトで取り組み始めました。結果として、ChatGPTで自社名が引用される頻度が目に見えて変わりました。

この記事では、その過程で学んだことを全部書きます。

Google検索のルールはシンプルでした。検索結果に10個のリンクが並び、ユーザーが自分で選ぶ。だからSEOで上位を取れば、少なくとも目に留まる。

AI検索は違います。AIが回答を1つにまとめて、その中で言及する企業は3〜5社だけ。ユーザーは比較検討すらしません。AIが「ここがいいですよ」と言えば、そのまま問い合わせる。

この違い、実際に見たほうが早いです。タブを切り替えて比べてみてください。

「うちはWebサイトもあるし、SEOもやってるから大丈夫」——そう思うかもしれません。

でも現実は、AIの推薦ロジックはSEOとは別物です。Web上に存在するだけでは不十分で、AIが「この会社は信頼できる」と判断するための情報が、特定のフォーマットで提供されていないと候補にすら入れません。

この絞り込みのプロセスを図にすると、かなりシビアなファネルになります。

正直に言うと、これが一番の驚きでした。

AI検索経由で来るユーザーは、すでに「AIからのお墨付き」をもらった状態でサイトに来ます。だから最初から信頼度が高い。「御社のことはChatGPTで知りました」という問い合わせは、冷やかしがほぼゼロです。

理屈はいいから、具体的に何をすればいいのか。私たちが自社サイトで実行した施策を、効果が大きかった順に紹介します。

聞き慣れないファイル名だと思います。robots.txtはGoogleのクローラー向けのファイルですが、llms.txtはAIのクローラー向け。自社の情報を「AIが読みやすい形」で公開するためのファイルです。

置く場所はサイトのルートディレクトリ（https://example.com/llms.txt）。中身はMarkdown形式で、会社の基本情報を書きます。

# Tufe Company
> AI × 自動化 × 集客で、中小企業の未来をつくる

## サービス
- AI自動化: Dify、n8n、GASを活用した業務自動化
- SEO＆コンテンツ: AIコンテンツ制作（月間最大1,000記事）
- LLMO/GEO: AI検索最適化（llms.txt実装、構造化データ）

## 対象顧客
中小企業（士業、店舗、医療機関、EC事業者、教育機関）

## 実績
- AI検索での引用率 85% 達成
- 平均問い合わせ増加率 240%

ポイントは「人間が読んでわかりやすい文章」ではなく「AIが構造を解析しやすい形式」で書くこと。箇条書き、明確なカテゴリ分け、具体的な数字。この3つを意識してください。

ChatGPTの回答をよく観察すると、あるパターンに気づきます。引用元のほとんどがQ&A形式のコンテンツなんです。

理由は単純で、「質問に対する回答」という構造がAIの応答生成と相性がいいから。ユーザーの質問にそのまま使える形で情報が存在していれば、AIはそれを拾いやすい。

ただFAQページを作るだけでは不十分です。Schema.orgのFAQPage構造化データでマークアップしないと、AIに認識されにくい。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "中小企業におすすめのSEO対策サービスは？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "中小企業向けのSEO対策は、AIコンテンツ制作とMEO対策の組み合わせが効果的です。月額1万円台から始められるサービスもあり、限られた予算でも成果を出せます。"
    }
  }]
}

人間が誰かを信頼するとき、「複数の人が同じことを言っている」ことが決め手になりますよね。AIも同じです。

ChatGPTは、ひとつの情報源だけで語られている企業より、複数のサイトで一貫して言及されている企業を優先的に推薦します。

じゃあどうやって「言及」を増やすか。

• 業界メディアへの寄稿記事を書く
• PR TIMESでプレスリリースを出す
• Googleビジネスプロフィールの口コミを地道に集める
• Xやnoteで週1〜2回ノウハウを発信する
• セミナーに登壇して、イベントレポートに名前が載るようにする

全部やる必要はありません。自社のリソースで続けられるものを2〜3個選んで、半年間は継続してください。AIの学習データに「この会社、いろんなところで出てくるな」と認識されるには、ある程度の量と期間が要ります。

Webサイトには、人間には見えないけれどAIや検索エンジンが読む「裏側の情報」があります。JSON-LDと呼ばれる構造化データです。

これは会社の名刺を機械向けに作るようなもの。AIに「うちはこういう会社で、こういうサービスをやっていて、こういう実績があります」と自己紹介するための仕組みです。

最低限入れておきたいのは以下の6つ。

• Organization — 会社名、ロゴ、連絡先、SNSアカウント
• LocalBusiness — 所在地や営業時間（実店舗がある場合）
• Service — サービス内容と料金体系
• Article — ブログ記事の著者、公開日、カテゴリ
• FAQPage — さっき説明したFAQ
• BreadcrumbList — サイトの階層構造

最後は地味だけど一番大事なこと。サイト全体から「この会社は本物だ」と伝わるようにする。

AIは情報の信頼性を評価しています。GoogleがE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）で評価しているのと同じロジックが、AI検索にも適用されている。

具体的にやることはシンプルです。

• 記事に著者名・役職・経歴を書く。「編集部」ではなく個人名で
• 「100社以上の支援実績」のような曖昧な表現をやめて、具体的な数字を出す
• 持っている資格や認定は全部載せる
• 記事の更新日を明示して、情報が古くないことを示す
• 料金体系を隠さない。「お問い合わせください」だけのサイトはAIに評価されにくい

「AI検索対策やりました。で、効果は？」と聞かれたとき、数字で答えられないと意味がない。現時点で使える計測方法は3つあります。

AI検索対策は、まだ「知っている人だけがやっている」フェーズです。SEOが当たり前になった今、SEOで上位を取るのがどれだけ大変か、みなさんご存知のはず。

LLMOも同じ道を辿ります。今はまだ競合が少ない。でも1〜2年後には「やっていて当然」になるでしょう。そのとき、先にデータを蓄積していた企業と、ゼロから始める企業の差は歴然です。

あなたの対策状況、チェックしてみてください。

ちなみにこれらの施策、全部やるとGoogle検索の順位も上がります。構造化データの充実、コンテンツの質の向上、外部からの言及——SEOにとってもプラスなことばかり。AI検索対策とSEOは、対立するものではなく、同じ方向を向いています。