LLMO診断のやり方｜自社でできるチェック項目と診断レポートの作り方

LLMO診断とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewなどの生成AIが自社サイトを「情報源」として読んだときに、誤解なく参照できる状態になっているかを点検する作業です。検索順位を確認するSEO診断とは違い、公式情報の揃い方、説明の一貫性、本文の構造、技術基盤、外部情報との整合性という5つの層を分けて確認します。

先に結論を言うと、LLMO診断は外部ツールを入れなくても始められます。主要ページを5〜10本選び、この記事のチェック項目で点検し、「どのページが、どの質問に、どの根拠で答えられていないか」を診断レポートにまとめれば、次の修正に進めます。

LLMO診断とSEO診断の違い

SEO診断は、検索結果で上位に表示されるための要素（キーワード、被リンク、表示速度など）を見ます。LLMO診断は、AIが自社の情報を要約・引用するときに「誤解なく使える状態か」「情報が再利用されやすい構造か」を見ます。

特定のアルゴリズムへの対策ではなく、会社概要や料金、対象者などの一次情報が矛盾なく揃っているかが中心になります。両者の役割分担は SEOとLLMOの違い で整理しています。

LLMO診断で見るべき5つの層

LLMO診断では、検索結果やAI検索の画面だけを見るのではなく、サイトを情報源として分解して確認します。企業サイトでは、次の5つの層を分けて見ると整理しやすくなります。

1. 公式情報の層: 会社概要、サービス概要、料金、導入条件、問い合わせ先、代表者情報など、企業として責任を持って公開する情報が揃っているか。
2. 説明の一貫性: 同じサービスについて、トップページ、サービスページ、記事、PDF、過去LPで違う説明をしていないか。ここにずれがあると、人間の読者もAI検索も解釈しにくくなります。
3. 本文構造: 見出しだけで内容が分かるか、結論が先に書かれているか、FAQや比較表で質問に答えているか。長い文章が悪いわけではありませんが、情報のまとまりが見えない文章は扱いにくくなります。
4. 技術基盤: クロール制御、noindex、canonical、構造化データ、sitemap.xml、llms.txtが、サイトの意図と矛盾していないか。
5. 外部情報との整合性: 外部メディア、SNS、登壇資料、プレスリリース、比較サイトに出ている情報が、自社サイトと大きくずれていないか。

全体のフレームワークは LLMO対策とは で整理しています。

自社でできるチェック項目8つ

実務では、5つの層を次の8項目に分解して確認します。

構造化データの確認方法は 構造化データとAI検索、llms.txtの書き方は llms.txtとは に整理しています。

診断の手順：主要ページ5〜10本から始める

まずは、主要ページを5〜10本選びます。トップページ、サービスページ、料金ページ、導入事例、FAQ、会社概要、問い合わせページ、主要記事を対象にします。

それぞれについて、次の質問に答えてみてください。

• このページは誰の質問に答えているか
• 結論はページの前半で分かるか
• 企業としての公式情報と意見が分かれているか
• 更新日や責任者が分かるか
• 関連ページへ自然に移動できるか
• 古い情報や矛盾した情報が残っていないか

この時点で答えに詰まるページは、AI検索以前に情報設計の改善余地があります。診断ツールや外部チェックを使う前に、自社の主要ページだけでも見直す価値があります。

あわせて、ChatGPT、Gemini、Perplexityに「自社名＋サービス名」「自社が答えられるはずの質問」を実際に聞き、返ってきた説明が自社サイトの記載と合っているかを控えておきます。ここで出た食い違いが、診断レポートの「誤解リスク」の材料になります。

診断結果の扱い方

LLMO診断の結果は、点数化して終わるものではありません。重要なのは、どのページが、どの質問に、どの根拠で答えられていないのかを明確にすることです。

例えば、サービスページに対象者が書かれていない場合、FAQを追加するより先にサービスページを直すほうがよいことがあります。逆に、サービスページは整っているのにFAQが不足している場合は、営業現場の質問を集めてFAQを増やすほうが効果的です。

また、技術面の修正と本文面の修正を分けることも大切です。構造化データやllms.txtを整える作業と、サービス説明や導入事例を直す作業は、担当者も確認観点も異なります。診断結果は、修正の優先順位を決めるための材料として使います。

診断レポートに入れるべき項目

LLMO診断を社内で共有する場合、単なるチェックリストではなく、改善に進めるレポートとしてまとめます。見るべき項目は、評価点よりも「何が不足していて、誰が直すべきか」です。

診断レポートで避けたいのは、「AI検索対策が弱い」という抽象的な書き方です。どのページが、どの質問に、どの根拠で答えられていないのかを書けば、次の修正に進めます。

優先順位の付け方

LLMO診断では、見つかった問題をすべて同じ重さで扱わないことが重要です。優先順位は、読者の誤解リスク、商談への影響、情報の公式性、技術的な影響範囲で決めます。

最優先は、会社やサービスの公式説明に関わるページです。トップページ、サービスページ、料金ページ、FAQ、会社概要に古い情報や曖昧な表現がある場合、記事を増やすより先に直します。

次に、導入事例や比較記事を見ます。成果だけが強く、前提条件が書かれていない事例は、読者の判断を誤らせる可能性があります。比較記事も、自社に都合のよい比較だけではなく、向く条件、向かない条件、代替策を整理します。

その次に、構造化データ、llms.txt、内部リンク、サイトマップなどの技術要素を確認します。技術要素は重要ですが、本文が古いままでは補助情報としての価値が下がります。本文と技術実装をセットで見直すことが必要です。

最後に、外部情報の整理を行います。外部記事やSNSプロフィールはすぐに直せないこともありますが、自社で管理しているプロフィールやプレスリリースの基本説明は更新できます。外部情報のずれは、長期的にメディア全体の信頼性に影響します。

自社で確認できること・専門家に依頼したいこと

自社内で対応しやすい領域は、情報の棚卸し、FAQ整理、ページ構成の確認です。一次情報の整備は、現場でも対応できる範囲が広い部分です。

一方で、構造化データの設計、クローラー制御、llms.txtの設計は技術要件が絡むため、開発担当や外部の専門家の知見が必要になる場合があります。既存のSEO設計との整合性を取る必要もあるため、全体設計の視点が求められます。

診断を継続運用にする方法

LLMO診断は一度実施して終わりではありません。サービス内容、料金、対象者、導入条件、公式ドキュメント、AI検索サービスの仕様は変わります。診断を継続運用にするには、定期点検だけでなく、変化が起きた時に見直す仕組みが必要です。

たとえば、サービス内容を変更した時は、サービスページ、FAQ、導入事例、関連記事、構造化データ、llms.txtをまとめて確認します。料金や契約条件が変わった時は、料金ページだけでなく、記事内の説明や過去LPも見ます。

また、記事公開時のチェックにLLMO診断の観点を組み込みます。新規記事を公開する時に、定義、対象者、公式情報、関連記事、著者情報、更新日、内部リンクを確認すれば、後から大きく直す量を減らせます。

さらに、営業や問い合わせ内容も診断材料にします。顧客から同じ質問が繰り返し来る場合、その答えがサイト上で見つかりにくい可能性があります。LLMO診断はAI検索だけを見るものではなく、企業サイトがどれだけ分かりやすい情報源になっているかを確認する運用です。

無料で使えるツールと、有料診断を検討する目安

この記事のチェック項目は、ChatGPT・Gemini・Perplexityへの実際の質問、Google Search Console、Googleのリッチリザルトテストといった無料の手段で一巡できます。用途別のツールの整理と、有料SaaSを検討すべき規模の目安は LLMO対策・計測に使えるツール一覧 にまとめています。

無料の自動診断ツールは、同じサイトでもサービスごとに点数が割れます。点数を目的にせず、この記事のレポート項目に落とし込む材料として使ってください。診断ツールの比較は AI検索最適化診断ツール比較 を参照してください。

あわせて読みたい

診断の前提になる考え方は LLMO対策とは で整理しています。技術面の確認には 構造化データとAI検索 と llms.txtとは が役立ちます。SEOとの役割分担を確認する場合は SEOとLLMOの違い もあわせて確認してください。