LLMO / GEO
AIに出るかを、
感覚で語らない。
LLMO（Large Language Model Optimization）
技術準備度・回答面・ブランド正確性を分けて測る
TUFE COMPANY / ENTRY
調査・解説・検索流入
ROBOTS VISIBLE / DELIVERY
診断・実装・撮影・継続運用
ONE BRAND. FOUR SURFACES.
SEO・MEO・LLMO・360°を、ひと続きに。
このページの調査・解説はTufe Company。診断、設計、実装、撮影、継続運用は、Tufe Companyが運営するRobots Visibleが担当します。入口は分かれても、ご相談後の窓口は一つです。
4領域の支援をまとめて見るROBOTS VISIBLE
4つの見え方を、一つの窓口で。
Robots Visible（運営：株式会社Tufe Company）
こんな状況、ありませんか？
Google検索の順位は上がったが、実際の問い合わせは増えていない
「ChatGPTで調べた」というお客様が増えている
AI検索で競合が引用されているのに、自社は出てこない
従来のSEOだけでは限界を感じている
AI検索対策って何をすればいいか分からない
まず測る。次に、直す場所を決める。
What is LLMO
LLMOとは？
ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity等の回答で、
発見・言及・引用・説明の正確性を継続改善する取り組みです。
従来のSEO
Google検索結果で上位表示を目指す。
キーワード最適化、被リンク獲得、コンテンツ量の増加が中心。
LLMO
AI回答面の言及・引用・ブランド正確性を観測する。
一次情報、取得経路、公式情報の整合、反復測定が中心。
両方を組み合わせることで、
SEOの土台とAI回答面の測定を、一つの改善ループにできます。
Why Now
なぜ今なのか？
AI回答面が新しい発見経路として加わっています
技術
取得・同定できるか
回答
言及・引用されるか
正確性
説明内容が正しいか
いま必要なのは、施策より先に基準値を残すこと。
変更前の言及・引用・誤情報がなければ、改善効果を比較できません。
私たち自身も、仮説を自社サイトで検証します。運営する公開ディレクトリ robotsvisible ガイド（東京名鑑） は、東京23区の事業者情報を公開情報から整理し、収録範囲と取得時期を明示した地域名鑑です。検索・AI回答面での発見経路を観測する実験基盤として運用しています。
How it works
LLMOの仕組み
取得できる状態をつくり、実際の回答を測り、誤情報を直す流れ
AI検索エンジン
ChatGPT / Perplexity / Gemini
AIクローラーがサイトを訪問
御社のサイト
公式情報
表示内容と一次情報
AIが回答を生成
ユーザー
「〇〇について教えて」
観測したAI回答
「[御社名]では...」
回答原文・引用URLを保存
従来SEO
• Google検索結果で上位表示
• キーワード最適化が中心
• クロール・インデックスの土台
• AI検索にも共通する基盤
LLMO
• 回答面の言及・引用を観測
• 一次情報と公式情報を整備
• 同じ条件で複数回測定
• 誤回答も改善対象にする
Optional compatibility file
llms.txtは、任意です。
サイト概要と主要URLをMarkdownで案内する提案仕様です。robots.txtの代替ではなく、Google検索・AI機能の掲載や順位への効果も公式には認められていません。
会社概要、ビジョン、ミッション
提供サービス、特徴、料金
調査方法、一次データ、更新履歴
連絡先、営業時間、所在地
技術準備度の得点には含めません
Live Example
当サイトも、
LLMOを刷新しました。
Tufe Companyは任意の互換用ファイルも公開し、
効果保証とは切り離して検証しています。
公開して、測って、
効かなければ修正します。
当サイトのllms.txtとllms-full.txtを公開しています。ただし、設置だけで引用が増えるとは主張しません。 公式URL案内と互換性検証の用途に限定し、実際の回答面は別の質問セットで観測します。
このように、自社で実践しているノウハウをそのまま御社にも適用します。
Services
4つのコアサービス
基準測定・質問設計
非ブランド指名の質問セットを設計し、回答面、日時、検索条件、試行回数を固定。言及・引用URL・誤情報の基準値を残します。
技術準備度・公式情報
検索取得と学習ボットを区別して点検。会社概要・サービス・構造化データを表示内容と一致させます。
一次情報コンテンツ
独自調査、実験、事例、比較基準を公開。第三者が検証・参照できる固有情報をサイトに実装します。
モニタリング・改善
同一条件で再測定し、技術準備度、言及・引用、ブランド正確性を別々に報告。変更履歴と失敗結果も残します。
Comparison
SEOの土台 + 回答面の観測
従来SEO
LLMO
SEOを捨てず、回答面の観測を追加する
Process
測定から改善までの進め方
対象・質問設計
1-2日顧客の探索・比較・購入検討質問を固定
基準測定
3-5日言及・引用URL・ブランド正確性を複数回記録
技術・情報監査
3-5日取得経路、公式情報、構造化データ、一次情報を点検
優先施策を実装
要件別技術修正と一次情報コンテンツを事業影響順に実装
同条件で再測定
継続変更履歴と回答面の差分を保存
FAQ
よくある質問
サイト概要と主要URLをMarkdownで示す提案仕様です。robots.txtのようなクロール制御規格ではなく、Google検索とAI機能には不要と公式案内されています。当社では任意の互換用ファイルとして扱い、引用効果や技術準備度の得点には含めません。
はい。クロール、インデックス、内部リンク、独自コンテンツ等のSEO基盤はAI検索にも重要です。LLMOではそこに、回答面の言及・引用とブランド情報の正確性を測る運用を追加します。
一律の期間は保証できません。検索インデックス、各サービスの取得タイミング、モデル、質問によって変動します。変更日を記録し、同じ質問・同じ条件を複数回実行して判断します。
ChatGPT Search、ClaudeのWeb検索、Gemini、Perplexityを対象にできます。ただし、モデルAPIの挙動テストと消費者向け画面の観測結果を分け、利用できる面・プラン・地域条件を明記します。
はい。まず既存サイトの取得可否、会社情報、構造化データ、一次情報を監査します。必要な範囲だけを修正し、変更前後を同じ条件で測定します。
まずは無料診断から
まず、公開サイトの取得可否・組織同定・事業者情報を点検。
その点数を引用率とは呼ばず、回答面の実測は別に行います。
無料・登録不要で、技術準備度だけを確認できます。
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