ChatGPTやGeminiに、自社の名前が載る会社の作り方

ChatGPTやGeminiに「中小企業向けのAI顧問はどこがいいですか」と聞く。出てくる社名の中に、自社がない。一方でGoogle検索では、自社サイトは出ている。このズレを「生成AI検索の対策」と呼んで、宣伝記事を増やそうとする会社が増えています。私は、その順番が違うと思っています。

私（AiWiLL・赤堀）の結論は単純です。宣伝記事を増やす前に、測り方を決め、社名・人名・方法論の定義ページを先に置く。AIに引用されるかどうかは運ではなく、AIが読める場所に、一貫した定義があるかどうかの話です。書くのは用語ではなく、測り方と、置くページ5つです。ツールの設定画面を追うハウツーにはしません。

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先に結論——宣伝記事を増やす前に、測る

「ChatGPTに引用される会社になりたい」という相談は、2026年に入ってから明らかに増えました。相談の中身を聞くと、やりたいことはだいたい同じです。比較サイトに載りたい。プレスを出したい。AI向けの記事を量産したい。気持ちは分かります。ただ、私の現場では、その手前で止まっている会社のほうがずっと多い。

止まる理由は、能力不足ではありません。何をもって「載った」とするかが、決まっていないからです。Googleの順位はSearch Consoleで見える。AIの回答に社名が出たかは、同じ質問を同じ条件で投げ続けないと見えない。見えないものを改善しようとすると、施策は宣伝に寄ります。宣伝は気持ちがいい。数字は動かない。

だからこの記事の順番は、一般的な「LLMO対策10選」とは逆です。

1. 言葉を定義する（LLMOとは何で、何ではないか）
2. 測り方を決める（検索側と、AI回答側を分ける）
3. エンティティ（社名・人名・方法論）をページとして置く
4. 引用されやすい1文と表を、定義ページに先に置く
5. そのあとで、外部の言及と実践の一次情報を足す

4と5を先にやると、AIは「何の会社か」を取り違えたまま、薄い紹介文を量産します。自社でも同じ取り違えが、検索側ではすでに起きています。後述します。

LLMOとは何か——用語は、まだ揃っていない

LLMOは Large Language Model Optimization の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。実務で使うなら、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を作るとき、自社の社名・人物・方法論・一次情報が引用されやすくなるよう、置き方を設計することです。

似た言葉が並んでいるので、ここで一度仕分けます。用語が揃っていないこと自体が、この領域の現在地です。日本経済新聞は2025年10月の記事で、日本ではLLMO、米国ではAEOやGEOが使われやすい、と整理しています（出典: 日経電子版「『AI検索最適化』表す用語は 日本独自のLLMO、米国はAEO・GEO」、2025年10月11日）。

呼び方	主に見ている対象	実務で使うときの意味	この記事での扱い
SEO	検索エンジンの結果ページ	GoogleやBingに載り、クリックされる	土台。これが無いとAIも読めないことが多い
LLMO	大規模言語モデル（ChatGPT等）	回答の中で社名や定義が引用される	本記事の主語
GEO	生成エンジン全般	LLMOとほぼ同義で使われることが多い	学術側の呼び方として扱う
AEO	質問への直接回答	強調スニペットやAI概要など「答え」として抜かれる	定義文とFAQの置き方に効く
AIO	AI検索全般、またはAI Overviews	使う人によって指す範囲が違う	用語としては使わない
指名検索	社名・人名のクエリ	「その会社を知っている人」が来ているか	検索側の成績表として使う

GEOという言葉自体は、2023年に公開された論文「GEO: Generative Engine Optimization」（arXiv:2311.09735）が起点です。論文の主張を私の言葉で圧縮すると、「生成エンジンは検索結果を読んで答えるので、引用されやすい書き方をすれば、露出は変えられる」です。これは学術側の仮説です。自社の観測と混ぜません。

私の立場を先に置きます。用語を新しく増やしてサービスを売りたいわけではありません。呼び方が何であれ、現場で必要なのは「AIが自社を何者だと理解しているか」を測り、定義を1か所に置くことです。ここを抜かして「生成AI検索対策」のチェックリストだけを買うと、またプロンプト集と同じ末路になります。配った瞬間は安心する。1ヶ月後、誰も開かない。

プロンプト集が1ヶ月で開かれなくなる——これは顧問先で繰り返し見てきた一般化した観察です。LLMOの施策リストも、測らずに配れば同じになります。

AIが社名を挙げるとき、実際に読んでいる場所

生成AIが「どこがいいですか」と聞かれて社名を出すとき、中身はだいたい3つの経路のどれかです。経路を分ける理由は、打ち手が違うからです。

経路	AIがやっていること	ここで効く条件	宣伝記事だけで足りるか
① その場で検索する	質問を受けた瞬間に検索エンジンを叩き、上位数件を読んで要約する	検索インデックスに載っている。定義が1文で抜ける	△ 記事量より、定義ページの到達性
② 学習済みの知識から答える	学習時に読んだWeb・書籍・百科的データから記憶を引く	複数の場所に、同じ定義で存在している	✗ 自社サイトだけでは弱い
③ 他人の比較記事を引く	「おすすめ◯選」を読んで、載っている社名をそのまま挙げる	第三者の比較・解説に社名と定義が載っている	✗ 自社宣伝は比較に見えない
④ 社名の取り違え	同名の別会社・別店舗の情報を混ぜて答える	人物・所在地・方法論で区別できるページがある	✗ 記事を足すほど混ざることもある
⑤ 存在しないものとして扱う	読めない、または確信度が低く、名前を出さない	まず検索に載ること。次に一貫した定義	✗ 宣伝以前の問題
⑥ 古い自己定義を引く	昔の肩書や旧事業の説明を、今の正体だと思って使う	トップと会社ページの1行が、今の事業と一致している	✗ 古い説明を増幅する

①はSEOの延長です。Googleに載っていないページは、検索して答えるタイプのAIからも見えにくい。ここは仮説ではなく、仕組みの話に近い。②と③は「他の場所でも同じことが書いてあるか」です。自社サイトだけ正しい定義を持っていても、外が空っぽなら、AIは確信度を上げません。

私がこの整理を現場で使う理由は、施策の順番を間違えないためです。比較サイトへの掲載依頼は③の打ち手です。定義ページが無い状態で③だけをやると、先方が書く紹介文がブレます。ブレた紹介文をAIが読むと、自社でも意図していない肩書が固定されます。

⑥は自社で痛い目を見ました。創業は2026年2月。事業の重心はAI顧問ですが、以前のイベント制作の説明がサイトの自己定義に残っていた時期があります。人が読めば「いまはAI顧問の会社だ」と補完できます。AIは補完しません。最初の1行を、そのまま会社の正体だと思う。だからトップと会社ページの1行は、記事量より先に直す対象です。

自社の実測——AI顧問のページは、検索表示の1%未満

ここからが、この記事の一次情報です。出典は自社サイト aiandwill.com の Google Search Console（Site Kit経由、期間は2026年5月7日〜2026年8月4日、取得は2026年8月7日）です。推測は混ぜません。

サイト全体では、表示33,564、クリック527、CTR 1.57%。表示のあるページは181、クエリは944。数字だけ見ると「サイトは動いている」ように見えます。クラスタを分けると、景色が変わります。

クラスタ	ページ数	表示	クリック	CTR	表示シェア
イベント	80	27,790	249	0.90%	82.80%
その他	64	2,618	61	2.33%	7.80%
AIツール解説	5	1,589	56	3.52%	4.73%
トップ	1	1,242	152	12.24%	3.70%
AI顧問	31	325	9	2.77%	0.97%

AI顧問クラスタの表示は、サイト全体の0.97%です。ページ数は31あります。記事が無いのではありません。狙っている検索者には、ほとんど届いていない。全体の表示が増えても、イベントのページが稼いでいるだけなら、AI顧問の会社としては前に進んでいません。

これが、私が「宣伝記事を増やす前に測れ」と言う理由です。測らずにAI顧問の記事を足しても、検索エンジンから見た会社の正体は、まだイベント会社のままです。AIが検索して答える経路を使うなら、同じ偏りを引き継ぎます。

指名検索（社名・人名・方法論名）も出します。同じ期間です。

	クエリ数	表示	クリック	CTR
指名	10	451	134	29.71%
非指名	934	11,683	101	0.86%

クエリ単位の表示合計は、匿名化クエリが含まれないため、ページ単位の合計（33,564）より小さくなります。Search Consoleの仕様です。

指名のCTRは29.71%、非指名は0.86%。知っている人が社名で来たときの強さと、知らない人がテーマで来たときの弱さが、同じサイトの中に同居しています。指名クエリのうち上位6件を置きます。

クエリ	表示	クリック	平均順位
aiwill	217	69	3
aiwill株式会社	108	61	1
ai will	102	4	5.8
アイウィル	12	0	39.7
赤堀亘	5	0	10
アイウィル 美容室 名古屋市港区中川本町	2	0	45.5

読み取れることは3つです。1つ目、ラテン文字の社名は取れている。2つ目、人名「赤堀亘」は表示5、クリック0。人が検索されていない。3つ目、カタカナの「アイウィル」は、名古屋の美容室と混ざる。同名の取り違えは、机上の心配ではなく、Search Consoleにすでに出ています。

方法論名のページも、同じ期間ではまだ薄いです。考脈学の正典ページの表示は24、コンテキスト経営の定義ページの表示は3、AI顧問とはの表示は7。定義ページは公開されています。検索に厚く載っている状態では、まだありません。

2026年8月4日時点の自社点検では、会社ページ・プロフィールページ・考脈学ページはいずれも公開され、外部アカウント（X、note、YouTube、Amazon著者ページ、Facebook）との接続も機械可読な形であります。llms.txt も存在します。つまり「ページが無い」段階は、少なくとも自社では終わりつつある。いまの問題は、ページの有無ではなく、狙ったクラスタが検索に載っていないことです。

「Googleに載っても、AIに名前が出ない」は仮説として分ける

記事の企画段階で、私は「Googleに載っても、AIに名前が出ない会社が増えている」という一文を置いていました。読者の実感にも近い。ただ、これを事実として書くのは、まだ早い。出典と自社観測を分けます。

• 学術・報道側（出典あり）：生成エンジンは検索結果やWeb上の文書を読んで答える、という整理がある。GEO論文（arXiv:2311.09735）は、引用されやすい書き方で露出が変わる可能性を示しています。日経の用語記事は、呼び方が地域で分かれている現状を伝えています。どちらも「Googleに載れば必ずAIに出る」とは書いていません。
• 自社の観測（Search Console）：AI顧問の定義・実践ページは公開されているのに、表示シェアは0.97%。人名の指名はほぼ無い。カタカナ社名は別業種と混ざる。これは「検索に載っていない／薄くしか載っていない」観測です。「AIに名前が出ない」の直接証拠ではありません。
• 自社の観測（仕組み）：検索して答えるタイプのAIは、検索インデックスを土台にする。土台がイベント82.8%なら、AIが自社を要約する材料もイベントに寄る、という推論は立てられる。これは推論です。月次の回答ログを公開できるまでは、断定しません。
• まだ公開できないもの：同じ質問をChatGPT・Gemini・ほかのモデルに投げて、社名が出たかを数えた表。私は社内の成績表としてこの測り方を使っています。定義と記録の型が外に出せる状態になってから公開します。未計測の「掲載率○%」は作りません。

分けて書くのは、きれいごとではありません。LLMOの記事は、ここを混ぜた瞬間に宣伝になります。「AIに載る方法」と書いて、根拠が他社ブログの要約だけ、は一番やってはいけない形です。私自身、顧問として累計約15社、研修・講座を含め30社超、レクチャーは100名以上を見てきましたが、その現場知と、検索の実測と、学術の仮説は、同じ文に置かない。

いま言えるのは、次の1文です。Googleに厚く載っていない会社が、検索型のAIに厚く載る理由は、私の観測の範囲ではない。だから先にやるのは、AI向けの魔法のタグではなく、狙った定義ページを検索に載せることです。

なぜエンティティを、ページとして置くのか

エンティティという言葉を使うと難しそうに聞こえます。実務では、「AIが取り違えない単位」です。会社、人、方法論、サービス。この4つが、別々のページとして定義されていないと、AIは近い言葉を混ぜます。

自社の混線は、すでに数字に出ています。「アイウィル」で美容室が混ざる。「赤堀亘」はほとんど検索されていない。方法論ページの表示は、まだ二桁前後。この状態で「中小企業 生成AI 顧問」と聞かれても、AIが社名を確信して出す材料が足りない。

ページとして置く理由は、3つです。

1. 同じ定義を、何度でも同じ言葉で読ませるため。SNSの自己紹介、会社概要、記事のリード、書籍の肩書が、少しずつ違うと、AIは平均します。平均された肩書は、どの事業でもない説明になります。
2. 同名の別会社と切るため。社名だけでは切れません。人名、所在地、方法論、著書、提供内容を、同じ塊として接続する必要があります。
3. 引用の単位を小さくするため。AIは長いストーリーより、「○○とは、〜である」の1文を抜きます。その1文が、独立した定義ページの先頭にあるかどうかで、抜かれ方が変わります。

これは、コンテキスト経営そのものです。会社の文脈が人の頭の中にあると、人もAIも再現できません。定義がページとして残っていれば、担当が変わっても、モデルが変わっても、同じ1文を読めます。思想の本体は「コンテキスト経営とは」に置いてあります。方法論の採掘の話は「考脈学」へ送るので、ここでは繰り返しません。

1つだけ、現場の失敗を書きます。初期の私は、記事のたびに会社の説明を少し言い換えていました。読み物としては自然です。検索とAIにとっては、毎回別の会社が生まれているのと同じです。今は、定義文は定義ページで固定し、ほかの記事はそこにリンクします。宣伝を増やすより、言い換えを減らす。これが、引用される会社の地味な本体です。

AI社員の育て方でも、同じ構造が出ます。優秀なAI社員は Prompt×Context×Harness（指示×文脈×実行環境の掛け算）で、差はプロンプトよりコンテキストです。LLMOも同じで、差は「上手い宣伝文」より「読める文脈」です。作り方の手順は「AI社員のつくり方」に書いてあるので、本記事ではそちらへ任せます。

測り方——検索側と、AI回答側を混ぜない

LLMOの成績表は、1つでは足りません。少なくとも2つ要ります。検索側と、回答側です。

1. 検索側：Search Consoleをクラスタで切る

全体の表示だけを見ると、自社は「順調」に見えます。33,564表示あるからです。クラスタを切ると、AI顧問は0.97%だと分かる。この切り方が、施策の本体です。

中小企業でやるなら、次の3列があれば足ります。

• 狙っているクラスタ（自社の本業。当社ならAI顧問）
• 過去事業・周辺クラスタ（当社ならイベント）
• 指名（社名、人名、方法論名）

見る数字は、表示・クリック・CTR・平均順位。順位改善の話は、表示が立ってからでいい。自社のAI顧問ページは、表示50以上がほぼ無い状態です。この段階でタイトルだけいじっても、効果は測れません。先にやるのは、インデックスと内部リンクと、定義ページへの導線です。

2. 回答側：同じ質問を、毎月同じ条件で投げる

AIに載ったかどうかは、AIに聞くしかありません。ただし、毎回違う聞き方をすると、記録になりません。私は社内では、質問を固定して投げています。外向けに公開できる最小セットは、次の型です。

記録するのは、社名が出たか、定義が自社の1文に近いか、出典URLは何か、同名の別会社が混ざったか、の4つです。モデル名と日付も残す。UIのスクリーンショットに依存しない。2年後にモデルの画面が変わっても、同じ4列は使えます。

ここで数字の自慢はしません。未公開の回答ログを、それらしい百分率にして出すのは、この記事が一番やってはいけないことです。公開できるのは、測り方と、検索側の実測までです。

3. エンティティ側：ページが生きているかを年に何度か見る

会社ページ、人物ページ、方法論ページ、サービスページ、実践ページ。この5つが200で開き、互いにリンクされ、外部の同じ人物・同じ会社と接続されているか。自社では2026年8月4日時点で、主要ページは公開され、外部アカウントとの接続もあります。それでもAI顧問クラスタの表示は0.97%。ページを置いたことと、狙った検索者に届いたことは、別の出来事です。

持ち帰り——自社がAIに載るための最小ページ5つ

ここが、この記事の本体です。業種を問わず、最小で置くページは5つです。多い会社はもっと置いていい。足りない会社は、記事量産より先にこの5つを埋めてください。

#	ページ	置く1文	無いと起きること	自社の例
1	会社の定義	何の会社で、誰に、何を、どの期間で提供するか	旧事業や同名他社と混ぜられる	会社ページ。AI顧問として累計約15社、3ヶ月完結
2	人物の定義	誰が、何を提唱し、何を実証しているか	社名は出ても、人が出ない。再現性を疑われる	プロフィール。著書と外部アカウントを同じ塊に
3	方法論の定義	独自の言葉を、1文で定義する	一般論の会社に平均される	考脈学、コンテキスト経営
4	提供内容の定義	何をして、何をしないか。料金があれば表で	「研修会社」や「ツール会社」に誤認される	AI顧問とは。月20万円／30万円（税別）、自動更新なし
5	実践の一次情報	実際にやった業務、失敗、残したもの	定義だけの会社になり、引用する理由が無い	導入事例。許諾がある範囲だけ

5つのチェックは、公開前に印刷して机に置ける粒度にします。

• □ 会社の1文は、トップ・会社ページ・プロフィールで同じか
• □ 人物ページに、肩書・著書・方法論・外部アカウントが揃っているか
• □ 方法論名で検索したとき、自社の定義ページが受け皿になるか
• □ 料金や提供範囲は、画像ではなくHTMLの表か文章で読めるか
• □ 実践ページの固有名詞と数字は、許諾の範囲内か
• □ 5ページは互いにリンクされているか
• □ 同名の別会社と切る材料（人名、所在地、方法論）があるか
• □ Search Consoleで、本業クラスタの表示シェアを見ているか

自社の対応は、すでに公開しているページに寄せます。AI顧問とはが提供内容の受け皿、考脈学とコンテキスト経営が方法論、中小企業のAI導入事例が実践、AI社員のつくり方が実装の手順です。未公開のスラッグには張りません。無いものは、無いと書く。

定義ページの書き方——抜かれる1文を、先に置く

定義ページで一番やってはいけないのは、導入の物語から入って、定義が3000字目に出ることです。人は物語で残る。AIは定義文で抜く。両方要ります。順番は、定義が先です。

書き方の型は、これだけで足ります。

1. 先頭に「○○とは、〜である」の1文を独立して置く
2. その直後に、何をして、何をしないかを3行で置く
3. 数字は表にする。画像に焼かない
4. FAQを6問以上、質問文のまま置く
5. 同じ定義を、ほかの記事で言い換えない。リンクする

「画像に焼かない」は、LLMOでは実務上かなり効きます。AIは画像の中の料金表を、本文ほど安定して読めません。自社の記事運用でも、本文はHTML、図は補助、という分け方にしています。

定義文は、かっこよくしなくていい。私が自社で直してきた失敗は、むしろ美文のほうです。「伴走しながら未来をつくる」は、どの会社にも使える。抜かれても、自社だと分からない。抜かれて自社だと分かる文は、固有名詞と制約を含みます。例を置きます。

強い定義には、期間と、やらないことが入っています。やらないことを書かない定義は、AIに都合よく拡張されます。拡張された説明は、あとから否定するのに何倍も時間が要ります。

方法論の定義は、なおさら言い換えないでください。考脈学の解説をこの記事で別の言葉にすると、また別の方法論が生まれます。本体は正典ページです。コンテキスト経営も同じです。思想を売りたいのではなく、AIと次の担当者が、同じ文を読めるようにしたい。

やってはいけないこと——宣伝記事が、逆に削る

LLMOの失敗は、私の見聞きする範囲では、次の5つに寄ります。

1. 本業クラスタを測らず、全体の流入を喜ぶ。自社ならイベント82.8%を「サイトが伸びた」と読む失敗です。
2. 定義ページより先に、比較記事と宣伝記事を量産する。抜かれる1文が無い状態で量産すると、平均された一般論だけが残ります。
3. 社名・人名を、記事ごとに言い換える。読み物としては自然。機械にとっては別会社です。
4. 未計測の掲載率を、成果として書く。「ChatGPTでの露出が○%上がった」を、測定定義なしで出すのは、読者にもAIにも不誠実です。
5. 研究所や最新手法を、肩書の飾りにする。中身の薄い権威付けは、2年後に一番古く見えます。自社でも、飾り語は使いません。

プロンプトを主役にする失敗も、ここに入ります。「この呪文を打てばChatGPTが自社を推薦する」系は、モデルが変わった瞬間に死にます。残るのは、定義と一次情報と測り方です。プロンプトは対比としてしか出しません。磨く対象は、会社の文脈です。

もう1つ、顧問の現場で見ている逆効果があります。契約して触らなくなる。ツールも、対策記事も、同じです。月初に「LLMOをやらなきゃ」とチェックリストを保存し、月末には開かない。開かない理由は、忙しさより、自分たちの成績表が無いことです。Search Consoleの本業シェアと、固定質問の4列。この2つがある会社だけが、翌月も続けます。

中小企業が、大手のLLMO記事を真似しなくていい理由

大手向けのLLMO記事は、ディレクトリ登録、構造化データの全集、比較メディアへの営業、英語圏の百科データ、広報の定期発信を、並列で並べます。全部嘘ではない。全部を中小企業が同時にやる必要はありません。

理由は、資源ではなく、エンティティの大きさです。取り違えられる単位が小さい会社ほど、5ページの一貫性のほうが効きます。自社は社員2名、業務委託を含めて8名、熱海の会社です。その規模で先にやったのは、定義の固定と、Search Consoleのクラスタ分けと、実践の一次情報を許諾の範囲で書くこと。比較サイトへの掲載は、定義が揺れているうちは急がない。

一次情報の強さは、規模の関数ではありません。顧問先の導入事例で書けているのは、大きな成功数字ではなく、どの業務を選び、何をAIに渡し、どこで止まったかです。AIが引用したくなるのは、きれいな実績より、ほかが持っていない観測です。自社でいま公開できる観測は、AI顧問クラスタ0.97%、指名CTR 29.71%、人名の薄さ、同名他社との混線です。これ自体が、引用単位になります。

事例の中身は、この記事では再掲しません。過程とつまずきは「導入事例4社」に置いてあります。LLMOの話と事例の話を同じ記事で両方厚くすると、どちらも薄くなる。役割を分けます。

よくある質問

Q1. LLMOとは何ですか？ SEOと違いますか？

LLMOは、生成AIの回答の中で自社が引用されやすくなるよう、定義と測り方を設計することです。SEOは検索結果に載ること。土台はSEOで、LLMOはその先の「抜かれ方」です。SEOを無視したLLMOは、私の観測では成立しにくい。

Q2. ChatGPTに引用されるには、記事を何本書けばいいですか？

本数が先ではありません。最小5ページ——会社、人物、方法論、提供内容、実践——の定義が揃っているかが先です。自社はAI顧問の記事が31ページあっても、そのクラスタの表示シェアは0.97%でした。量の前に、本業が検索に載っているかを見てください。

Q3. Googleに載っているのに、GeminiやChatGPTに社名が出ません。

「載っている」の中身を分けてください。サイト全体が載っていることと、狙った定義ページが厚く載っていることは別です。さらに、AIに出ないことは、公開できる自社データとしてはまだ仮説です。先にSearch Consoleで本業クラスタの表示を見て、そのあと固定質問で回答側を記録してください。

Q4. llms.txt を置けば、AIに載りますか？

置き場所の1つにはなります。自社にもあります。ただ、llms.txt があることと、本業が検索に載ることと、回答に社名が出ることは、それぞれ別の出来事です。ファイルを置いた安心で、定義ページと測り方を止めるなら、置かないほうがマシです。

Q5. 構造化データやAI向けタグは必須ですか？

あると機械が読みやすい箇所はあります。必須だと思って本体を後回しにするなら、順番が逆です。先に人間が読んでもブレない1文を置き、HTMLの表で数字を出し、FAQを質問文のまま置く。タグは、そのあとで足せます。UIや仕様は2年で変わります。定義文は残りやすい。

Q6. 同名の別会社と検索で混ざります。どうしますか？

社名のページだけでは切れません。人物、所在地、方法論、著書、提供内容を同じ塊として置いてください。自社では「アイウィル」が美容室と混ざる表示が、Search Consoleに実際に出ています。カタカナ社名だけを増やす記事は、混線を増やすことがあります。

Q7. 中小企業でも、比較サイトに載る必要はありますか？

いずれは効きます。AIが「おすすめ」を聞くとき、比較記事を読む経路があるからです。ただし定義が揺れているうちの掲載は、先方の文面が一人歩きします。先に自社の5ページを固定してから、掲載依頼したほうが安全です。

Q8. 自社で何から始めればいいですか？

今日やることは2つです。Search Consoleで本業クラスタの表示シェアを出すこと。会社・人物・方法論の1文を、既存ページの先頭に同じ言葉で置くこと。記事の新設は、この2つのあとで十分です。

まとめ：載りたいなら、先に測れ。次に、定義を置け

• LLMOは宣伝の最適化ではない。AIが読める定義と、測り方の設計である
• 用語（LLMO / GEO / AEO）は揃っていない。出典と自社観測は分ける
• 自社GSC（2026-05-07〜08-04）：AI顧問クラスタの表示は全体の0.97%。全体が伸びても本業に届いていない
• 指名CTRは29.71%、非指名は0.86%。人名は薄い。カタカナ社名は美容室と混ざる
• 「Googleに載ってもAIに出ない」は、いまのところ仮説。公開できる成績表は検索側が先
• 最小ページは5つ。会社、人物、方法論、提供内容、実践
• 抜かれる1文を先に置き、記事ごとに言い換えない

私がこの記事で売りたいのは、新しい略語ではありません。会社の文脈を、人の頭の外に出す作業です。それが残れば、検索もAIも、次の担当者も、同じ会社を指せます。残っていなければ、記事を何本足しても、平均された他人の会社になります。