- 2026年10月26日更新：「LLMO対策のやり方」として、個人や小さな会社が自分でできる7つの手順と、Googleが2026年5月に公開した公式ガイドの内容を足しました
- いちばん読まれている1記事の冒頭を結論から直す
- llms.txtもAI向けの書き換えも、Googleは不要と説明
- 「AIで知った」が0件のうちは、AI向けの対策に手を広げない
トール今回のテーマは『LLMO対策のやり方』について！
どうもー！トールです（@tooru_medemi）
Google検索の最上部に、AIの回答（AI Overviews）が表示されるようになりました。「LLMO対策やGEO対策をしないと、検索から人が来なくなるのでは」と不安を感じている方も多いはずです。
ただ、2026年10月までに公開された2つの調査では、計測できたAIからの訪問は検索の数％以下でした。Googleも公式の案内で、AIの回答に表示されるためのAI専用の最適化は要らない、と説明しています。
この記事の7つの手順も、AI専用の対策ではなく、検索で読まれるための手入れと重なるものです。慌ててサイト全体を作り直す必要はありません。それでも、検索画面にAIの回答が出る変化は、情報の「質」と「実体験」で勝負する個人や小さな会社にとって、追い風にもなる、というのが私の見立てです。
この記事では、まずLLMO対策とは何かを確かめます。そのうえで、個人や小さな会社が自分でできる7つの手順を紹介し、どこまで手をかけるかの目安をお伝えします。目安の材料は、Googleが「やらなくていい」と書いていることと、最新の調査の数字です。
7つの手順を先に挙げると、次のとおりです。
- 狙っているキーワードで検索し、AI Overviewsの答えと引用元を見る
- Search Consoleで、AIの回答に表示されたページを確かめる
- 読者やお客さんが聞きそうな質問をChatGPTなどに聞き、名前の出方を見る
- いちばん読まれている1記事の冒頭を、結論から書き直す
- 読者やお客さんから実際に受けた質問を、見出しと答えにする
- 自分だけの体験と数字、本音を書き足す
- 仕事の依頼や問い合わせが来たら「どこで知りましたか」と聞いて数える
時間がない人は「手順4」だけでも今日できます。
LLMO対策（GEO対策）とは：AIの答えに選ばれる記事にする対策
LLMO対策とは、ChatGPTや、Google検索の上に出るAIの回答（AI Overviews）などに、自分の記事が引用され、名前が出るようにするための対策です。
LLMOは「大規模言語モデル最適化」の略で、GEO（生成エンジン最適化）やAIO（AI最適化）とも呼ばれ、目指すものはほぼ同じだと考えてかまいません。
呼び方の整理は、こちらの記事にまとめました。
AIが記事を引用する仕組み
Googleの説明では、AI Overviewsなどの答えは、Google検索のふだんの順位づけの仕組みを使って作られます。検索の対象になっているページの中から、質問に関係の深い新しいページを取り出します。その内容を確かめて答えを作り、根拠になったページへのリンクを表示する、という流れです。
このとき、AIは元の質問に関連する質問をいくつも作り、それぞれの検索結果も集めることがあります。たとえば「ブログ 始め方」と聞かれたら、「ブログ 始め方 費用」「ブログ 続けるコツ」のような質問の答えも探しにいく、というイメージです。言葉が完全に一致していなくても、質問の意味をくみ取って、関係するページを探します。
つまり、GoogleのAIの答えに引用される記事は、まず検索で見つかり、質問に関係が深いと判断される記事です。
LLMO対策の土台は、これまでのSEO
Googleは、2026年5月に公開した公式ガイドで、GEOなどのAI検索向けの対策も、Google検索から見ればSEOであることに変わりはない、と書いています。別のページ「AI 機能とウェブサイト」でも、Googleは、AIの回答に表示されるための追加の要件はなく、AI専用の最適化も要らない、と説明しています。
そのうえでGoogleが引き続き重要と挙げるのは、SEOの基本です。
- 検索に見つけてもらえる状態にしておくこと
- 読者にとって独自で役に立つ内容を書くこと
- 読みやすく整理すること
AIからの訪問をめぐる調査は、海外SEO情報ブログの鈴木謙一氏がまとめています。鈴木氏が最優先とするのも、SEOの土台（検索で読まれるための基本の対策）です。Googleのガイドが扱うのは、Google検索だけです。ただ、私はChatGPTなどGoogle以外のAIでも、検索で読まれる記事を整えることが土台になると考えています。
SEOの基本のやり方は、こちらの記事にまとめています。
LLMO対策のやり方：個人や小さな会社が自分でできる7つの手順
LLMO対策のやり方は、確かめる・直す・測るの3段階、7つの手順です。どれも、ひとりで、費用をあまりかけずにできます。確かめる手順で見たことによって、次にどこを直すかが変わるので、上から順に進めるのがおすすめです。
- 狙っているキーワードで検索し、AI Overviewsの答えと引用元を見る
- Search Consoleで、AIの回答に表示されたページを確かめる
- 読者やお客さんが聞きそうな質問をChatGPTなどに聞き、名前の出方を見る
- いちばん読まれている1記事の冒頭を、結論から書き直す
- 読者やお客さんから実際に受けた質問を、見出しと答えにする
- 自分だけの体験と数字、本音を書き足す
- 仕事の依頼や問い合わせが来たら「どこで知りましたか」と聞いて数える
狙っているキーワードで検索し、AI Overviewsの答えと引用元を見る
シークレットモード（閲覧の記録を残さないブラウザの画面）で、自分のサイトで狙っているキーワードを検索します。「〜とは」だけでなく、「〜 選び方」「〜 失敗しない方法」など、言い方を変えて試してください。AI Overviewsが出るか、出たらどのサイトが引用元になっているかを見ます。AI Overviews対策は、ここから始まります。
見た結果で、次にやることを分けるのがおすすめです。
- AI Overviewsが出ない：ふだんの検索で読まれるための手入れを続けます（手順4〜6）。まずは手順4の「いちばん読まれている1記事」から始めてください
- 出るが、自分の記事が引用元にない：引用元の記事と自分の記事を見比べ、読者の知りたい答えがどこに書いてあるかを確かめます。そのうえで手順4〜6へ進みます
- 出て、自分の記事も引用元にある：引用された部分が、自分の伝えたいことと合っているかを見ます。合っていなければ、その部分を手順4のやり方で書き直します
Search Consoleで、AIの回答に表示されたページを確かめる
自分のサイトでSearch Console（検索での表示回数やクリック数を見られる、Googleの無料のサービス）を使っている人は、「生成 AI パフォーマンス」のレポートを開きます。2026年8月31日から、すべてのサイトで使えるようになった画面です。AI OverviewsやAIモード（Google検索の中でAIと会話しながら調べる機能）で、自分のサイトへのリンクが表示された回数を、ページごとに見られます。
レポートが表示されない場合、多くはAIの回答での表示回数が足りないためだ、とGoogleは説明しています。AIの機能から自分のサイトを外す設定も、原因の1つです。「設定」の「検索の生成 AI」で、サイトをAIの回答の対象に含める設定になっているかを確かめておきましょう。ふつうは、初めから含める側になっています。
ただし、このレポートで見られるのは、表示された回数です。AIの回答からクリックして来た訪問は、Search Consoleでは、ふだんのウェブ検索と一緒に数えられます。仕事の依頼につながったかどうかまでは分からないので、そこは手順7で補いましょう。
自分のサイトを持たず、noteやSNSだけで発信している人は、この手順は飛ばしてかまいません（noteについては、よくある質問で触れます）。サイトはあるけれど、まだSearch Consoleを使っていない人は、この手順を後回しにして、ほかの手順から進めてかまいません。
読者やお客さんが聞きそうな質問をChatGPTなどに聞き、名前の出方を見る
読者やお客さんがAIに聞きそうな質問を決めておきます。ChatGPTなどで定期的に聞いて、自分の名前（屋号・社名）が出るか、どう書かれているかを見ます。
質問は、実際に受ける質問（たとえば「予算30万円でどこまでできる？」「記事1本は何文字くらいがいい？」）が手がかりになります。ブログやnoteへのコメント、DMで受けた質問も、そのまま使えます。まだ質問を受けたことがなければ、自分がその仕事を始めたころに知りたかったことを、質問にしてもかまいません。
名前が出ない場合も、答えの中で紹介されているサイトや人を見れば、AIがその質問で何を拾っているかが分かります。そこで足りないと感じたことが、手順5・6で書き足す材料になります。
この確かめ方は、鈴木氏が、費用をあまりかけずに始められる計測として挙げているものの1つです。質問の選び方などの具体的なやり方は、筆者（トール）からの提案です。
いちばん読まれている1記事の冒頭を、結論から書き直す
直す手順は、1記事から始めます。選ぶのは、いちばん読まれている記事です。仕事の依頼や問い合わせにつながっている記事があれば、そちらを先にしてください。
直すのは、記事の冒頭と、各見出しのすぐ下の1〜2文です。読者が知りたい答えを、最初の1文で言い切ります。そのあとに理由、具体例、もう一度結論、の順で続けます。PREP法と呼ばれる書き方です。
たとえば、この記事の冒頭なら、次のように直します。
直す前：AI検索の時代が来て、SEOはどう変わるのでしょうか。この記事では、いま注目のLLMO対策について、基本から分かりやすく解説していきます。
直した後：LLMO対策は、いちばん読まれている1記事の冒頭を、結論から書き直すところから始めれば十分です。AIの答えも、検索で見つかった記事をもとに作られるからです。
冒頭で答えるねらいは、読者が早く答えにたどり着けることにあります。Googleによれば、AIのために書き方を変える必要はありません。それでも、質問への答えがはっきりした記事は、AIの答えの根拠としても使いやすくなる、と私は考えています。
冒頭の書き直しから始めて、記事を読者の答えから組み立て直すための手順とプロンプトは、noteの「AI記事制作の教科書」にまとめています。読者心理からSEO・AIOまでの全18章に、実務で使うプロンプト17本を付けました。
読者やお客さんから実際に受けた質問を、見出しと答えにする
仕事の打ち合わせや、ブログ・noteへのコメント、DMで受けた質問を、そのまま見出しにします。たとえば「予算30万円でどこまでできる？」「導入後に一番多いトラブルは？」のような質問です。検索ツールで調べた言葉より、実際に聞かれた言い方のほうが、同じことで悩む人の言葉に近い、と私は考えています。
見出しのすぐ下には、自分の考えをはっきり書いた答えを置きましょう。「場合による」で終わらせず、どんな場合にどうするかまで書きます。
上の「AIが記事を引用する仕組み」で書いたとおり、AIは元の質問に関連する質問の答えも探します。実際に受けた質問に1つずつ答えている記事は、そうした質問の受け皿にもなるはずです。
自分だけの体験と数字、本音を書き足す
Googleは、AIの答えに使われる記事について、独自の視点があると役に立つ、と書いています。体験談は自分の経験からくる独自の視点になる一方、すでにある記事の要約は、ほかで手に入る情報の言い換えにすぎない、という説明です。
書き足すのは、たとえば次のようなものです。
- 自分で試した結果と、その数字
- うまくいかなかったときの話（例：「自分でツールを導入して、作業が減るどころか増えてしまったときの失敗談」）
- その仕事を続けてきたから分かる、業界の事情
- 一般にすすめられている方法に対する、自分の本音
あわせて、気をつけたいことが2つあります。
1つは、テーマを広げすぎないことです。広いテーマで網羅性を競うより、特定のニッチな領域（たとえば「ブログの始め方」より「50代からのブログの始め方」）に絞るほうが、ほかの記事では読めない内容になりやすいはずです。
もう1つは、「いかがでしたか？」のような決まり文句を削り、箇条書きや比較表で、読者が探している情報を見つけやすくすることです。
クライアントの記事を書くライターの方は、体験や本音を、クライアントへの取材で集めるのが近道です。結論を先に書く形や、受けた質問に答える形は、そのまま納品記事にも使えます。
仕事の依頼や問い合わせが来たら「どこで知りましたか」と聞いて数える
Search Consoleで分かるのは、AIの回答に表示された回数までです。アクセス解析（Googleアナリティクスなど）でも、AIから来た訪問は見分けきれません。AI Overviewsのクリックが検索に数えられるほか、参照元（どのサイトから来たか）が分からない訪問もあるためです。だから、仕事の依頼や問い合わせが来たときに、本人に聞きます。
問い合わせフォームがあれば、選択肢は次の5つくらいで十分です。
- 検索
- ChatGPTなどのAI
- SNS
- 人の紹介
- その他（自由記入）
「ChatGPTなどのAI」の横には、「Googleの検索結果のAIの回答を含む」と添えておくと、AI Overviewsを読んで来た人も選べます。
フォームがなく、メールやDMで依頼が来る場合は、最初の返信のついでに一言聞くだけでも十分です。まだ依頼が少ないうちは、来たときに聞くだけでかまいません。
問い合わせフォームに「どこで知りましたか」を足すことは、鈴木氏が挙げるもう1つの計測です。選択肢の例と「AIの回答を含む」という添え書き、フォームがない場合の聞き方、数えた結果の使い方（次の章の目安）は、筆者（トール）からの提案です。
LLMO対策にどこまで手をかけるか：最新調査の数字と私の目安
7つの手順は、SEOの手入れと重なるところが多いので、今日から始めてかまいません。迷うのは、その先です。AIのための特別な対策（llms.txtのような、AI向けのファイル作りや、AI対策の外注など）に、時間やお金をどこまでかけるか。
ここでは、Googleが「やらなくていい」と書いていることと、最新の調査の数字をもとに、私の目安をお伝えします。
Googleが「やらなくていい」と書いていること
Googleの5月のガイドには「する必要のないこと」という項目も設けられています。Google検索（AI Overviewsなどを含む）で、次のことに対応する必要はない、という内容です。
llms.txt（AIに向けたサイトの案内ファイル）や、AIのための特別なマークアップを作ること
・Google検索はこれらを使わないためです。ほかのサービスのために作っておくのはかまわない、とも書いています
AIが理解しやすいように、記事を細かく分けること
・理想的なページの長さはない、としています
AIのために記事を書き換えること
・AIは言い換えや意味をくみ取れるので、検索されそうな言い方をすべて入れる心配はいらない、という説明です
自分の名前が出てくる記事や投稿を、不自然に増やそうとすること
構造化データ（ページの内容を検索エンジンに伝えるための目印）に手をかけすぎること
・AIの回答のために足す必要のある構造化データはない、としています。検索結果を目立たせる表示（リッチリザルト）のためには、引き続き使うことをすすめています
あわせて、検索の上位を約束したり、Googleの内部の数字を使っていると言ったりする外部のツールについても、Googleは呼びかけています。役に立つなら使ってよいが、そのアドバイスは公式の案内に照らして評価するように、という内容です。
ネットでは、llms.txtを入れるべきかの意見が分かれています。ただ、少なくともGoogle検索については、公式の答えが出たことになります。ひとりで仕事をする人にとっては、手をかけなくていい所がはっきりしました。ChatGPTなどGoogle以外のAIがこれらをどう扱うかは、このガイドの範囲外です。
検索にAIを使う人は半分を超えたが、AIからの訪問はまだ検索の数％以下
サイバーエージェントの調査（2026年8月期）では、検索の手段として生成AIを使う人が52.3％と、半分を超えました。対象は、全国の10代〜60代の9,278人です。一方、検索エンジンの利用率も86.9％と、まだ高い水準です（2025年5月は91.9％）。回答した人の半分ほどはAIも使い、9割弱は検索エンジンも使っている、ということです。
生成AIの52.3％には、Google検索の中でAIと会話しながら調べる「AIモード」も含まれます。2025年5月の21.3％から、約1年3か月で31ポイント上がっています（同社の比較です）。日本語のAIモードは2025年9月に始まったので、この差にはAIモードの分も入っていると考えられます。
辞書的な意味や単純な手順（例：「インボイス制度とは」）を知りたいだけの人は、検索画面上のAIの回答で満足して、サイトを訪れなくなる人が増える、と私は見ています。内容の薄いトレンド記事や、他サイトの情報をまとめただけの記事は、これから読まれにくくなっていくはずです。一方でGoogleは、AI Overviewsが出る検索結果からのクリックは質が高い傾向がある、とも書いています。
では、AIの答えで用が済んで、検索から減っていく訪問を、AIからの訪問が埋めてくれるのでしょうか。最新の2つの調査を見るかぎり、まだそこまでの数ではありません。細かい数字の前に結論を書きます。12か月分で見ると、2つの調査とも、AIからの訪問は検索の3％に届いていません。
AIを使う人が半分を超えても、訪問が数％にとどまる理由は、2つ考えられます。
1つは、AIの答えだけで用が済み、サイトまで来ない人が多いことです。もう1つは、数字の数え方です。AI Overviewsから来た訪問は、アクセス解析では検索として数えられます。どこから来たかが分からない（参照元が不明な）訪問も、AIの数字には入りません。The SEO Worksも、AIの数字は下限だと書いています。
Haynes氏によれば、いまサイトに人を送っているAI検索は、ChatGPTではありません。AI Overviewsを含むGoogleです。つまり、AI Overviewsの対策は、検索からの訪問を守る対策でもあります。なお、この2つの調査は、日本のサイトの数字ではありません。
これから増えるか減るかについては、見方が分かれたままです。The SEO Worksは、AIの比率が上がったと書いています。2025年9月〜2026年4月の平均は2.29％、2026年5月〜8月の平均は3.04％（8月は3.86％）です。ただし、5月以降は4か月だけなので、この傾向は暫定だという立場です。
Haynes氏は、ChatGPTからの訪問は2025年8月以降減っていると書いています。見ているものも違います（AIアシスタント全体の比率と、ChatGPTの訪問数）。どちらの見方でも、計測できたAIからの訪問が検索の数％以下である点は同じです。規模の小さなサイトや、日本のサイトに絞った数字は、どちらの調査にもありません。
AIから来る人は、問い合わせや購入につながる率が高いサイトが多い
AIの回答を読んだうえで、リンクをクリックしてあなたのサイトを訪れる人は、検討段階の層が多いと私は見ています。「概要は分かったが、自分のケースではどうすべきか」と、解決策を真剣に探している人たちです。
調査の結果を先に書くと、AIからの訪問のCVR（問い合わせや購入につながる率）は、検索より高いサイトが多い一方、件数では検索がはるかに多い、というものでした。ただ、率について確かめられているのはここまでです。問い合わせの質まで測った調査は、私が探した範囲では見当たりません。
2つの調査の数字は、次のとおりです。
| 調査 | 対象のサイト | AIからの訪問のCVR |
|---|---|---|
| The SEO Works | 63サイト（期間中にAIからの訪問が100回以上あったサイトなどに限る） | 検索（広告を除く）の約1.18倍 |
| Haynes氏 | 100サイトのうち、成果を計測していた55サイト | ChatGPTからの訪問が13.8％で、Googleの検索（広告を除く）の3.02％を上回る |
ただし、63サイトのうち23サイトでは検索のほうが高く、Haynes氏も自分のデータは小さいと書いています。
件数で見ると、話は別です。The SEO Worksの63サイトの合計では、検索からの成果が100件あるとき、AIからの成果は3.2件でした。率が検索より高いサイトが多いのは希望の持てる点ですが、件数を運んでいるのは、まだ検索です。だからこの記事では、検索で読まれている記事を、AIにも引用されやすい形に直すところから始めています。
私の目安：「AIで知った」が0件のうちは、7つの手順のほかに時間もお金も足さない
手順7で「ChatGPTなどのAI」と答えた件数を毎月数えておけば、どこまで手をかけるかを判断する材料になります。私の考える目安は、次のとおりです。
「ChatGPTなどのAI」がしばらく0件のうちは、7つの手順のほかの対策（AIのための特別な対策や外注など）に、時間やお金は足しません。検索で読まれる記事の手入れを続けます。直す手順（4〜6）も、この手入れに含みます。ただし、回答の数が少ないうちは、0件でも「AIの影響がない」とは言い切れません。
1件でも出てきたら、返信のついでに、何を調べてたどり着いたかを聞いて記録します。AIの答えでの名前の出方とあわせて見ていきます。聞いた内容は、次に書く記事の材料にもなるはずです。
LLMO対策・AI検索対策でよくある質問
- 既存の記事はすべて書き直すべきですか？
-
すべてを書き直す必要はありません。まずは、いちばん読まれている記事か、仕事の依頼につながっている記事に絞り、1記事から順に直してください。
すべての記事を中途半端に直すより、少数の記事を、結論を先に書く形と自分だけの体験で磨き上げましょう。そのほうが、どの手入れで変わったかも確かめやすくなります。
- 対策をすると、通常の検索順位が下がりませんか？
-
読者のために無駄を削り、一次情報を足す手入れであれば、通常の検索順位を下げる心配は小さい、と私は考えています。Googleの説明でも、AIの回答に向けたやり方はSEOの延長です。ただし、検索されそうな言い方ごとにページを増やすやり方は、スパムのポリシーに当たりうる、とも書いています。
- BtoBとBtoCで、対策の優先度は変わりますか？
-
対象の分野によって変わります。企業から仕事を受けるライターやフリーランスはBtoB、個人のお客さんを相手にする仕事はBtoCです。
BtoBのサービスやITツールなど「比較検討」が必要な分野は、AI対策の優先度が高め、と私は見ています。一方、医療・健康・お金のように、暮らしやお金に大きく関わる分野は、YMYLと呼ばれる分野です。Googleは、この分野で、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の優れた内容をとくに重く見ます。この分野は、AIのための対策より、公的な機関などの根拠を示すことを優先するのがよい、と私は考えています。
ただし、AIからの訪問が成果につながるかは、BtoBでも分かれる結果でした。The SEO Worksの調べ（合計の数字で、比べる検索は広告を除く検索）を表にすると、次のようになります。
スクロールできますサイトの種類 サイト数 AIのCVR（検索の何倍か） 検索のほうが高いサイト 企業向けのサービスのサイト 24サイト 1.21倍 24サイト中9サイト 企業向けの製品のサイト 10サイト 0.62倍 10サイト中6サイト 個人向け（BtoC）のサイト 19サイト 1.51倍 19サイト中7サイト 企業向けと個人向けの両方のサイト 10サイト 1.46倍 10サイト中1サイト （参考）63サイト全体 63サイト 約1.18倍 63サイト中23サイト ただ、成果の率だけを見ると、BtoBが高いとは言えません。優先度が高めというのは、成果の率ではなく、比較検討の場面でAIの答えに名前が出る意味の大きさから見た、私の見立てです。成果につながるかは自分の数字で確かめてから、力を入れるのが安全です。確かめ方は、手順7「仕事の依頼や問い合わせが来たら「どこで知りましたか」と聞いて数える」で紹介しています。
- AI対策を外注する必要はありますか？
-
現段階では高額な外注は要らない、と私は考えています。
記事に独自の視点（お客さんの生の声や現場のノウハウ）を足せるのは、現場を知るあなた自身です。記事の中身を変えずに、仕組みだけを整える対策に頼るより、「結論ファーストで書く」という決まりを自分で守り続ける方が、長く使える資産になるはずです。
それでも外注の提案を受けたら、「AIからの訪問を増やす提案ですか、それともAIの答えに名前（屋号・社名）が出る回数を測る提案ですか」と聞いてみてください。提案の種類ごとに、確かめることをまとめました。
スクロールできます提案の種類 どんな約束か 確かめること AIからの訪問を増やす提案 「サイトへの訪問を増やします」という約束 その業者が手がけたサイトで、アクセス解析が数えたAIからの訪問の増え方（数えきれない分があるため、目安として見る） AIの答えに名前が出る回数を測る提案 「AIの答えに名前が出ているかを定期的に数えます」というサービス 測り方（どの質問を、何回、何で測るか） どちらでもない提案 提案ごとに異なる 何のための費用かを聞く Googleも、外部のGEOのアドバイスやサービスを検討するときの注意を書いています。Googleが出している、SEOのアドバイスを見極めるための案内に照らして評価するように、という内容です。
- noteやSNSで発信している場合も、LLMO対策は要りますか？
-
記事の中身を手入れする手順は、noteやSNSでもそのまま使えます。7つの手順のうち、次のものは、noteでも同じです。
- キーワードで検索してAIの答えを見る（手順1）
- ChatGPTなどに聞く（手順3）
- 記事を直す（手順4〜6）
- どこで知ったかを聞く（手順7）
Search Console（手順2）は、ふつうのnoteでは使えないので、飛ばしてかまいません。使えるのは、法人向けのnote proで独自ドメイン（自分で取ったサイトの住所）を使っている場合だけです。
noteは2026年7月30日から、クリエイターページのプロフィールやSNSリンクを、AIが読み取りやすい形式（llms.txt）でも出しています。クリエイターがすることは特にありません。noteは、どんな活動をしているかが伝わるプロフィール文と、ほかのSNSへのリンクを整えておくことをすすめています。
AIに聞いたときに自分が正しく紹介されやすくなるよう、プロフィールは一度見直しておきましょう。ただし、AIの答えにそのまま反映される保証はない、とnoteも書いています。なお、生成AIの学習を拒否する設定をしている人は、この取り組みの対象外です。
noteで読まれる記事の書き方は、こちらにまとめています。
ぼかん屋
noteで読まれる記事はこう書く！アクセスの増やし方にもコツがある | ぼかん屋 この記事のポイント noteで読まれる記事は、文章力だけではなく、見つかる・クリックされる・読み進められる設計で決まる 長く読まれる記事の流入は検索が中心。note内回遊…
LLMO対策は、いちばん読まれている1記事から始めよう
LLMO対策と聞くと、サイト全体の大規模な改修が必要に思えるかもしれません。しかし、焦る必要はありません。Googleも、AIの回答のためのAI専用の最適化は要らないと説明しています。
大手のメディアや企業は、記事の数が多く、書き方の決まりを変えるにも社内の手続きが要ることが多い、と私は見ています。一方、ひとりなら今日決めて、今日1記事から直すことも可能です。この差が、勝機になりえます。7つの手順は今日から始め、AIのための特別な対策は、自分の数字が出てから考えれば十分です。
調べる手段は、すでに検索だけではありません。だからこそ「広く浅い記事をたくさん」よりも、「現場のリアルな悩みに答える1記事」に直していくことが、あなたの仕事を支えるはずです。
まず手を付けるのは、手順4の「いちばん読まれている1記事」です。その記事の冒頭を、結論から書き直すところから始めてみてください。
どこまで手をかけるかは、問い合わせのときに聞いた数字と、AIでの名前の出方を見ながら、少しずつ決めていきましょう。
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