最新版｜LLMO対策会社おすすめ比較ガイド　支援範囲で選ぶ完全ロードマップ

生成AIが検索結果をまとめて表示する「AI検索」が当たり前になりつつあります。そのなかで自社情報を正しく引用してもらう鍵がLLMO（Large Language Model Optimization）対策。本記事は「外部パートナーを比較検討したい」担当者向けに、LLMO対策の基本から会社選びのコツ、主要5社の特徴までを一気に解説します。AIO・GEOとの違いも触れるので、最新トレンドを短時間で把握したい人にも最適です。

LLMO対策とは？AIO・GEOとの違いをやさしく解説

生成AIは学習データとウェブ上の公開情報を組み合わせて回答を作ります。LLMO対策は、その大規模言語モデル（LLM）が学習・推論時に自社サイトを「信頼できる情報源」と判断するよう整える取り組みです。例えば llms.txt の配置や構造化データの強化、外部サイトからのサイテーション獲得などが代表例です。

似た言葉にAIO（Artificial Intelligence Optimization）があります。AIOとは、AI検索時代に対応する情報提示最適化施策です。ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIが文脈を理解して回答を作る仕組みに合わせ、FAQの整備や構造化データの活用を通じて、自社の情報が正確かつ有利に採用されるように整える取り組みです。

一方LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AI時代に対応するLLM向け情報最適化施策です。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルに自社情報を正確に引用・参照させるため、学習元や回答生成時の参照に拾われやすい形で情報を整備し、被リンクではなく「信頼性」や「一貫性」を重視する点が特徴です。

さらにGEO（Generative Engine Optimization）は生成AI時代の検索に対応するAI回答組み込み施策です。
従来の検索順位対策ではなく、AIが回答文内で自社情報を引用・言及するよう誘導するために、信頼性・権威性の高い構成と文脈設計が求められます。

従来SEOは検索順位を争う競技でしたが、AI検索では**「引用されるかどうか」**が成果指標。効果が安定して出るまでの目安は、AIOが1〜3か月、LLMOは3〜6か月と覚えておくと判断しやすいでしょう。

LLMO対策会社を選ぶ前に押さえる3つの判断基準

1. 実績（導入社数・公開事例）
   生成AI検索は新しい分野のため、公開事例が豊富な企業ほどノウハウが蓄積されています。最低でも「複数業界×半年以上の運用実績」があるかを確認しましょう。
   
2. 料金体系（初期費＋月額or成果報酬）
   LLMOは初期に情報設計と環境整備が必要なため初期費用が高めです。月額固定で保守するモデル、引用数など成果連動で変動するモデルがあるので、リスク許容度に応じて選んでください。
   
3. 支援範囲（診断〜実装〜運用）
   XMLサイトマップやメタデータ改修、外部施策までワンストップで行える会社か、診断だけのコンサル型かで必要な社内工数が変わります。自社の技術リソースと照らして確認を。
   

加えて契約期間と取り組みフローも要チェック。モデル学習には時間がかかるため、最低4〜6か月のコミットが前提になるケースが多い点を覚えておきましょう。

主要5社の比較一覧

株式会社ジオコード

ジオコードは、SEO・広告運用・SFAを包括的に提供する東証スタンダード上場企業。20年以上のSEO実績と技術力を強みに、AIクローラを意識した構造化データ設計やLLMO対応のFAQ構築など、次世代検索に適応した施策を提案。エンジニアとマーケターがチームで伴走し、導入後も改善PDCAを高速で回せるのが特徴です。広告やCRMと連動させ、リード獲得からCV最大化までを一気通貫で支援します。

AIO／LLMOサービス

• AIクローラ向けHTML最適化（見出し・内部リンク・構造化）
  
• EEAT強化に基づくコンテンツ戦略
  
• JSON-LDによるスキーマ実装とFAQ最適化
  
• サイトスピード改善でUX評価・CVRを向上
  
• AI評価を考慮したSEOレポートと改善提案
  
• 広告×SEO連携で流入経路を多様化

会社名	株式会社ジオコード
URL	https://www.geo-code.co.jp/seo/
設立	2005年2月
上場区分	東証スタンダード（証券コード 7357）
所在地	〒160-0022 東京都新宿区新宿4-1-6 JR新宿ミライナタワー10F

株式会社CoDigital

CoDigitalは、データドリブンマーケティングとAIを融合した戦略設計を得意とする企業です。SEO・SNS・広告の三位一体施策を基盤に、ChatGPTを活用したナレッジ自動生成や、検索AI向けのLLMOコンテンツ設計を提供。大手ECや教育業界での導入実績が豊富で、検索トレンド解析からUX改善、構造化データ付与までワンストップ対応。マーケティングDXの伴走パートナーとして評価を集めています。

AIO／LLMOサービス

• AI要約を意識した情報設計とFAQ強化
  
• スキーマ設計と検索AI対応の構造化データ実装
  
• UX改善とUIリライトによるSEO評価向上
  
• SNSと検索を統合したAIキーワード戦略
  
• コンテンツの自動評価・スコアリングレポート
  
• データ連携で広告・SEOのPDCAを可視化

会社名	株式会社CoDigital
URL	https://codigital.co.jp
設立	2018年
上場区分	非上場
所在地	〒150-0001東京都渋谷区神宮前6-23-4桑野ビル2階

株式会社ドリーマン

ドリーマンはSEOコンサルとAIライティング技術を掛け合わせ、生成AI時代に最適化されたWebコンテンツを提供。検索AIと人間双方に読みやすい「二層構造ライティング」を導入し、FAQ・スニペット獲得率を飛躍的に向上させます。AIによる競合分析レポートや、UI改善提案をパッケージ化。地方企業やD2CブランドのWeb集客を多数成功に導き、柔軟な価格帯とスピーディな対応が高評価です。

AIO／LLMOサービス

• 生成AI対応のコンテンツ構造設計と見出し最適化
  
• LLMOを意識したFAQ設置・強化
  
• スキーママークアップの全ページ対応
  
• AI評価基準に基づくUX改善提案
  
• SEOと広告のハイブリッド型運用でCPA削減
  
• CMS連携プラグインによるメタ情報自動更新

会社名	株式会社ドリーマン
URL	https://dreaman.co.jp
設立	2008年4月
上場区分	非上場
所在地	〒174-0044東京都板橋区相生町3-4

Chadult株式会社

Chadultは、SNS運用とSEOをAIで統合するマーケティング企業。UGCデータをもとに検索AIで評価されやすいコンテンツ戦略を構築します。動画やショートコンテンツのAI編集と、SERP最適化を同時に実行する仕組みを提供。女性ターゲットメディアでの実績が強く、InstagramとSEO記事の両軸でCVR改善を実現。AIキーワードクラスタリングで広告費の無駄を削減し、CPA最適化に成功した事例も多数あります。

AIO／LLMOサービス

• SNS投稿とSEO記事のハイブリッド最適化
  
• AIによるキーワードクラスタリングと見出し設計
  
• 構造化データと動画要約タグの実装支援
  
• LLM向けFAQ構築でAI回答率を向上
  
• コンテンツ自動生成＆品質スコアチェック
  
• SNS配信×検索流入を統合可視化するダッシュボード提供

会社名	Chadult株式会社
URL	https://chadult.co.jp/
設立	記載なし
上場区分	非上場
所在地	〒104−0061　東京都中央区銀座一丁目22番11号銀座大竹ビジデンス 2F

株式会社デジタルアイデンティティ

デジタルアイデンティティは、SEO・広告運用・アナリティクスを包括的に支援するデジタルマーケティング企業。AI評価軸を組み込んだ最新SEO戦略を導入し、スキーマやUX改善を駆使して、検索AIで選ばれる情報構造を設計。特に金融・教育・医療領域での実績が豊富で、法令遵守を徹底したコンテンツ制作体制を完備。広告とSEOの統合PDCAで、リード獲得コストを最適化します。

AIO／LLMOサービス

• AI評価を考慮したSEO戦略とコンテンツ制作
  
• EEAT強化のためのブランド評価設計
  
• JSON-LDスキーマとFAQリッチリザルト最適化
  
• 生成AI向けサマリー導入で回答採用率を向上
  
• 広告・SEO一体型レポートで費用対効果を最大化
  
• 自社AIツールによる自動監視・改善アラート

会社名	株式会社デジタルアイデンティティ
URL	https://digitalidentity.co.jp
設立	2009年
上場区分	非上場
所在地	〒150-0022東京都渋谷区恵比寿南1-15-1 A-PLACE恵比寿南5F

株式会社アドカル

株式会社アドカルは、電通デジタル出身者が創業したマーケティング支援・生成AIコンサルティングに強みを持つ会社です。
豊富な実績があり、専門性の高いLLMO対策サービスを提供しています。
特に自社が運営するメディアでのLLMO対策実績があり、実践に基づいた提案が可能です。
LLMを活用したコンテンツSEOとLLMO対策を連携させた総合的なアプローチが特徴で、生成AIが引用したくなる高品質コンテンツの企画・作成をサポートしています。

AIO／LLMOサービス

• AIの回答に引用・言及されることを目的とした集客戦略
• 生成AI技術×SEOノウハウによる包括的なLLMO診断
• 構造化マークアップでAIの理解を促進
• ChatGPT・Gemini・AI Overview等への個別最適化対策
• EEAT要素強化と被リンク獲得による権威性向上支援
• LLMに引用されやすいコンテンツ設計と最適化

会社名	株式会社アドカル
URL	https://genai.adcal-inc.com/llmo
設立	2023年
上場区分	未上場
所在地	東京都墨田区菊川2-5-4

料金相場と費用対効果を高めるコツ

LLMO対策の費用は「初期調査＋設計費」と「月額運用費」に大別されます。

• 初期費用の目安：30万〜80万円。既存ページの数、CMSの複雑さ、外部リンク監査の範囲で変動します。
  
• 月額費用の目安：15万〜30万円。構造化データ更新、外部サイテーション獲得、AI引用モニタリングなどを含む定額保守が一般的です。
  

コストを抑える3つのポイント

1. フェーズ分割発注
   まず診断フェーズだけ契約し、効果を見て運用契約へ移行するとムダな固定費を防げます。
   
2. 成果報酬モデルの活用
   AI引用数やブランド名の一致率を成果指標に設定し、一部を変動報酬にするとリスクを低減できます。
   
3. ツール併用で内製化
   AI露出ログ取得や構造化チェックはSaaS（数万円／月）で済む場合が多く、コンサル費と組み合わせれば総額削減が可能です。
   

導入ステップと社内体制づくり

1. キックオフ
   マーケ、開発、広報、CSの代表者を集め、目的とKPI（AI引用数・CTRなど）を共有。
   
2. PoC（概念実証）
   代表キーワードやコアページでテスト。AI回答文のスクリーンショットを取り、引用状況を可視化します。
   
3. 本番運用
   コンテンツ改修と外部施策を2週間〜1か月単位でスプリント実行。週次レポートで改善点を即反映。
   
4. 内製化・スケール
   運用フローとチェックリストをマニュアル化し、CMS連携・ダッシュボードを自動化。担当者1〜2名でも回る体制を目指します。
   

ポイント：広報と連携してプレスリリースや寄稿記事を増やすと、サイテーションが自然に集まりAIからの信頼度が一気に高まります。

失敗しないためのチェックリストとよくある落とし穴

• □目標値が曖昧：PVや順位だけを追うとAI引用施策の優先度が下がる。引用率や一致率をKPIに設定する。
  
• □データ連携の壁：CMSが古く構造化データを埋め込めず停滞。改修コストを事前に試算しておく。
  
• □外部施策の抜け漏れ：自社サイトだけ整えてもLLMは信用しにくい。サイテーション獲得計画を並行で走らせる。
  
• □工数の過小見積もり：AI回答チェックと修正は週次が理想。担当者の稼働を確保しないとPDCAが回らない。
  
• □社内温度差：SEOチームと開発チームで指標が違い衝突。共通ダッシュボードで可視化すると協力を得やすい。
  

まとめ

LLMO対策は、「モデルに学習してもらう」という長期戦と、「AI回答に載せる」という短期戦をバランス良く進めることが成功のカギです。本記事では判断基準、料金相場、主要5社の特徴を紹介しました。まずは気になる会社を2〜3社に絞り、無料診断や資料請求で自社課題とのフィット感を確認してください。