「検索ボリュームはあるのに、なぜか問い合わせが来ない」
「競合他社ばかりが話題になっている気がする」
もしそう感じるなら、あなたのブランドは「人間には検索されているが、AIには無視されている」可能性があります。
これまでのSEOでは、GoogleキーワードプランナーやAhrefsで「月間検索数」を調べれば、市場のニーズが見えました。しかし、LLMO（AI最適化）の時代において、AIがあなたのブランドをどう評価し、どう語っているかは、従来のツールでは決して見えません。
本記事では、AI時代の新しい市場調査である「LLMOリサーチ（AIメンション追跡）」の具体的なやり方について、明日から使える「手動チェック」と、本格的な「ツール監査」の両面から解説します。
1LLMOにおける「キーワード」の再定義
まず、頭を切り替える必要があります。 SEOとLLMOでは、「狙うべき言葉」の概念が根本的に異なります。
従来のSEO（検索）
「MAツール 比較」
検索結果の1位に表示されること。
これからのLLMO（対話）
「B2B向けのMAツールで、Salesforceと連携できるおすすめは？」
AIの回答の中で「推奨（メンション）」されること。
つまり、これからのキーワードリサーチとは、「どんな単語で上位を取るか」ではなく、「どんな質問（プロンプト）をされた時に、自社名が呼び出されるか」を設計・監査する作業になります。
2【手動編】今すぐできる
「AI直接監査」3つのステップ
特別なツールがなくても、主要なAI（ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude）に直接質問を投げかけることで、現状の「AIからの評価」を肌感覚で掴むことができます。
以下の3つの視点で、実際にプロンプトを入力してみてください。
① ブランド認識テスト
AIが自社を正しく理解しているかを確認します。
「[自社ブランド名]とは何ですか？ その特徴と主なターゲット層を教えてください。」
- 事業内容が正しく説明されているか？（ハルシネーションはないか？）
- 自社が狙っているターゲット層（例：大企業向け）と、AIの認識は合致しているか？
② 競合比較テスト
購買意欲の高いユーザーが比較検討するシーンをシミュレーションします。
「[自社製品]と[競合製品A]を比較してください。それぞれのメリット・デメリットは何ですか？」
「[業界]における主要なトップ3企業を挙げてください。」
- Inclusion Rate（含有率）: そもそも「トップ3」の中に自社は入っているか？
- Comparison: 競合と比較された際、自社の強みが正しく語られているか？
③ ソリューション推奨テスト
ユーザーの「悩み」に対して、自社が解決策として提示されるかを確認します。
「[特定の課題]を解決するために最適なツールを教えて。」
「予算[金額]以内で導入できる[業界]向けのサービスはある？」
- 社名を出さずに質問した時に、自社が「第一想起（Top of Mind）」として提案されるか？
3【ツール編】「見えないシェア」を可視化する
手動チェックは感覚を掴むのに有効ですが、網羅的な分析には限界があります。 そこで、「Share of Model（AI内でのシェア）」を数値化するための専門的な視点やツールが必要になります。
① 専門ツールの活用
海外ではすでに「LLM監視プラットフォーム」が登場しています。これらを使うと、数千パターンの質問をAIに投げかけ、以下のデータを取得できます。
- メンション率:自社が話題になる頻度。
- センチメント:その言及は「好意的」か「批判的」か。
- 引用元:AIがどのサイト（Wikipedia, Reddit, 公式サイト等）を根拠に回答しているか。
② 日本独自の「UGC」分析
日本では、AI（特に検索連動型）がNote、Qiita、X（旧Twitter）などのUGCプラットフォームを強く参照する傾向があります。 「Yahoo!リアルタイム検索」やソーシャルリスニングツールを活用し、「自社ブランドと一緒に語られている言葉（共起語）」を分析してください。
✅ 良い例
「[自社名] 使いやすい」「[自社名] 神サポート」
❌ 悪い例
「[自社名] 解約できない」「[自社名] 高い」
AIはこれらの「ネット上の評判」を学習し、回答のトーン（推奨するか否か）を決定します。
【技術担当・北村より：AIの「本音」を見てみませんか？】
「手動でやるのは手間だし、客観的に判断できない……」「海外ツールは高額で導入ハードルが高い……」そうお悩みの方へ。
私が開発した『簡易LLMO診断ツール』を使えば、主要なAIプラットフォームにおいて、あなたのサイトが「どう認識されているか（あるいは無視されているか）」をスコアリングできます。
4AIの評価を測る「間接指標」
AIからの流入は「ゼロクリック」になることも多いため、Google Analyticsには直接現れないことがあります。 しかし、以下の「兆候」があれば、LLMO対策の効果が出ていると言えます。
指名検索の増加
AIに「〇〇社がおすすめ」と言われたユーザーが、その後Googleで社名検索をして公式サイトを訪れるパターンです。
Perplexity等からのリファラル
「Perplexity.ai」や「Bing」からの参照トラフィックが増えていれば、引用元として機能している証拠です。
「AIに聞いて来た」
商談やアンケートで、認知経路として「ChatGPT」「AI検索」という回答が増え始めれば、完全に成功です。
まとめ：リサーチ結果を「構造」と「熱量」へ
AIが自社をどう見ているかが分かったら、次は対策です。
認識が間違っている場合
公式サイトの情報を整理し、構造化データ（JSON-LD）で正しく「名刺」を渡し直す。（技術的アプローチ）
認識されていない場合
AIが引用したくなるような「独自データ」や、人間が話題にしたくなる「熱量あるコンテンツ」を発信する。（コンテンツ的アプローチ）
このリサーチと改善のサイクルを回せるかどうかが、2026年からの勝者と敗者を分けます。
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