LLMO（AEO）とは何をすることか — 運用に携わる3サイトの実測で分かった「効くこと・まだ効かないこと」

LLMO（エルエルエムオー）という言葉を見かけることが、この1年で急に増えました。LLM Optimization——ChatGPTやPerplexity、Copilotのような生成AIに、自社の情報を「引用してもらう」ための最適化です。AEO（Answer Engine Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれますが、指している中身はほぼ同じです。

解説記事は増えた一方で、実測データで語られることは、まだほとんどありません。「対策10選」は並ぶけれど、実際にAI経由の流入がどれくらいあり、何をしたら何が変わったのかの数字が出てこない。

私たちはAI受託開発の会社として、当サイト（cognisant.io）に加えて、代表が開発・運営に携わるM16合同会社のサービス2つ（相性診断のふたりのトリセツ・みんかち）の計3サイトでLLMO/SEOを自分の手で運用しています。この記事では、その実測を隠さず出しながら、「いま効くこと」「まだ効かないこと」を整理します。

用語の整理（30秒で済ませます）

呼び名はどれでも構いません。やることは一つ——AIが答えを組み立てるときに、自社の情報を見つけやすく・引用しやすくすることです。以下、LLMOで統一します。

まず実測: AI経由の流入は、いまどれくらいあるか

先に現実の規模感です。ふたりのトリセツは、直近30日（2026年8月14日〜9月12日）のユーザーが10万人を超えるサービスです（GA4実測）。その30日のAI経由流入（参照元のドメインで分類）は 193セッション（ChatGPT 191・Gemini 2）。全流入の0.15% でした。当サイトでは28日で4セッションです。

「なんだ、その程度か」と思われたはずです。その通りで、今日時点のLLMOは流入の主役ではありません。「LLMO対策で流入が激増」という言説には、この0.15%という実測を当ててみてください。

ただし、二つの点でゼロとは意味が違います。ひとつ、どのページが引用されているかが特定できること。ふたりのトリセツでは、193セッションのうち4割超がツールの入力ページ（/input・59）と二人で使う診断ページ（/duo・27）に着地していました。芸能人・有名人のMBTIをまとめたページ（/oshi 配下）にも42セッションが着地し、うち33は人物ごとのページです。AIは一般的な解説よりも、「いますぐ使える道具」や具体的な対象を扱うページを案内先に選んでいる——これは次に何を強化すべきかを教えてくれます。ふたつ、検索行動がAIに移る流れ自体は止まらないこと。小さいうちに計測と土台を作っておく判断は、投資としては安いものです。

最初の一手は施策ではなく計測です。 GA4は放っておくとAI経由の流入を「参照元不明（Unassigned）」や通常の参照流入の枠に混ぜてしまいます。chatgpt.com・perplexity.ai・copilot など参照元のリストでカスタムチャネル（AI Assistant）を切っておく——これだけで「自社はいまAIからどれだけ来ていて、どのページが引用されているか」が毎月数字で見えるようになります。

効くこと（実測で手応えがある側）

1. 引用されるだけの「一次データ」を持つ

AIも検索エンジンも、どこにでも書いてあることは引用しません。ふたりのトリセツでは、実際の診断ログから集計した統計（2026年7月時点でユニーク診断2,265組の組み合わせデータ）をページに埋め込みました。当サイトでは、実案件の計測値（正答率38.8%→93.6%、経費監査AIの見逃し0.2%など）を記事の中心に置いています。

自社にしか出せない数字・データ・経験。LLMOの文脈で「情報獲得（Information Gain）」と呼ばれるこの一点が、施策のなかでいちばん効くと考えています。

2. 機械が読める「答えの単位」を作る（構造化データ・FAQ）

AIは長文から答えを探すより、すでに「質問と答え」の形になっているものを好みます。FAQの構造化データ（JSON-LD＝ページの意味を機械が読める形で書いておく指定）、表、定義文で始まる見出し——人間の流し読みにも効く整形は、そのままAIへの整形になります。

3. 普通に検索へ強いこと（LLMOの大半は、正しいSEO）

主要なAI検索は、既存の検索エンジンのインデックスや自前クローラーを土台にしています。通常の検索で見つからないページは、AIにも引用されにくい。ふたりのトリセツでAI経由流入が増えた時期は、Google検索からの流入が増えた時期と重なっています。AI経由流入は2026年7月21日までの30日で11セッション、9月12日までの30日で193セッション（GA4実測）。Search Consoleの検索クリックを同じ30日の長さで比べると、2026年6月21日〜7月20日の3,060回に対し、8月12日〜9月10日は10.5万回でした。Search Consoleの直近90日（6月13日〜9月10日）の平均掲載順位は6.7位です。直近30日のセッションの94%はオーガニック検索（Google以外の検索エンジンを含む）が占めています。暦月のユーザー数とセッション数（全チャネル合計・GA4実測・2026年9月13日取得）の推移は次のとおりです。

9月は1日〜12日の12日間で、ユーザーが5.3万人です。

LLMOを特別な魔法として売る言説がありますが、実務の8割は「インデックスの健全化・内部リンク・一次データ・構造化」という、昔から正しいSEOと同じ作業です。

4. llms.txt（安い保険として）

サイトの概要と主要ページをAI向けにまとめたテキストファイルです。3サイトすべてに設置しています（例: cognisant.io/llms.txt）。設置は30分で終わり、害はありません。ただし「これで引用が増えた」と断定できる実測はまだ持っていません——書き方と正直な効果の話はllms.txtの書き方に分けました。

まだ効かないこと（実測の否定データ）

IndexNowを送っても、すぐには見つけてもらえない

IndexNowは、URLの更新をBing系の検索エンジンへ即時通知するプロトコルです。「送ればすぐインデックスされる」ように紹介されがちですが、実測はこうでした。

202という応答は「受け取った」であって「載せる」ではありません。通知は発見を早める可能性があるだけで、クロールの優先度はサイトの評価次第——ここを取り違えて工数を注がないことです（送信自体は無料で数分なので、やる価値はあります。無変更URLの再送はスパム扱いのリスクがあるので更新時だけに）。

Bingからの直接流入を目的にしない

Bing検索経由のセッションは、ふたりのトリセツで直近30日に384（全流入の0.3%）、当サイトは28日で3です。日本ではBingのオーガニック流入自体が小さい。それでもBing対応をやる理由はただ一つ、CopilotやChatGPT検索の引用元インデックスに載るためです。目的をここに置くと、投資判断を間違えません。

明日からの実務チェックリスト（保存版）

• GA4にAI経由チャネルを作り、現在地を測る（参照元: chatgpt.com / perplexity.ai / copilot 等）
• 自社にしか出せない一次データを1つ、ページに載せる
• 主要ページにFAQ・構造化データ（JSON-LD）を整える
• インデックスの健全化と内部リンク——普通のSEOを先に
• llms.txt を設置する（30分・書き方はこちら）
• IndexNow は更新時だけ送る。202受理を成果と数えない
• 効果は月次でよい。AI流入は今日時点で全体の1%未満——焦って主役にしない

AI検索時代の集客を、実測で設計したい方へ

私たちは「作って終わり」にしないAI受託開発の会社ですが、この記事のとおり、運営に携わるサービスの集客も自分たちで実測しながら回しています。AI検索・LLMO・SEOを含めた集客設計の現在地を整理したい方は、30分の無料相談でお話しください。自社のAI活用全体の現在地は、無料のAI活用診断でも整理できます。

この記事は、AIツールを活用して作成し、Cognisant編集部がファクトチェック・編集・監修を行っています。掲載している数値は、運用に携わる3サイトのGA4・Search Console等で実際に計測した実測値です（IndexNowの検証は2026年7月、流入・検索の数値は2026年9月13日取得。各期間は本文に記載）。