LLMO対策会社の選び方 — 4つの型と、発注前に聞く12の質問【2026年版】

はじめに、この記事の立場について

当社はLLMO対策のサービス（Stella LLMO）を提供しています。比較記事を自社で書く以上、その事実を先に置きます。

そのうえで、この記事では会社名を並べません。すでに17社、18社、23社といった一覧記事が出ており、本数を競っても読む側の判断は進まないからです。代わりに、発注する側が使える判断軸と質問リストを公開します。当社は後半で、4つの型のうちの1つとして位置づけを説明します。

会社選びは「どの層まで請けるか」で決まる

LLMO対策は4つの層でできています。AIに届く、正しく理解される、推薦の理由で選ばれる、そして結果を測る。詳しくはLLMO対策の全体像にまとめました。

支援会社ごとに、この4層のどこを請けるかが違います。ここが提案書からは読み取りにくい。どの会社も「AI検索に対応します」と書くので、コンテンツだけを作る会社と、サーバーサイドレンダリングの改修まで踏み込む会社が、同じ言葉で並んでしまいます。

層1と層2に触れない提案は、土台を飛ばして上に積むことになります。商品ページの価格がJavaScriptでしか描画されていない状態で記事を100本増やしても、AIには何も届きません。まずこの点を確認してください。

LLMO支援会社は4つの型に分かれる

実際には複数の型をまたぐ会社が多く、「総合型」を名乗るケースもあります。ただし総合を名乗るほど、各層の深さは個別に確認したほうがよくなります。4つ全部を同じ品質で持つ組織は、この市場の年齢を考えるとまだ多くありません。

型の中で最も見落とされやすいのが技術型です。LLMO対策はコンテンツの話だと思われがちですが、AIクローラーはJavaScriptを実行しません。GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBotはいずれも返ってきた生のHTMLを読むだけで、描画を待たず、再訪もしない。例外はGoogleのGeminiで、こちらはGooglebotのレンダリング基盤を使います。つまりGoogleで順位が付いていても、ChatGPTからは価格も在庫も見えていないということが起こります。この改修を請けられるかどうかは、会社によってはっきり分かれます。

費用の相場

以下は各社が自社サイトで公開している価格情報を集計した値です。業界統計ではないため、幅として受け取ってください。

診断・スポットの調査は20万円から100万円。無料から50万円という別の集計もあり、何をどこまで見るかで大きく動きます。月額のコンサルティングは20万円から100万円で、最も多いのは月額20万〜30万円の帯です。

金額の幅がここまで広いのは、対象範囲が会社ごとに違うからです。記事制作だけなら安く収まりますし、レンダリング改修や商品フィードの整備、外部露出の獲得まで入れば上がります。見積もりを比べる前に、4つの層のどこまでが含まれているかを揃えてください。同じ「月額30万円」でも、中身が違えば比較になりません。

発注前に必ず聞く12の質問

商談の場でそのまま使える形にしました。各項目に、目安となる答えを添えています。

12問すべてを聞く必要はありません。時間が限られているなら、2番目（指標）と8番目（自社の実践）の2つに絞ってください。この2問だけで、その会社が実測に基づいて動いているかどうかがかなり分かります。

危ない提案の見分け方

批判のための批判にならないよう、根拠のあるものだけを挙げます。

1つ目は、順位や1位を保証する提案です。AIの回答は各社のモデルと検索実装に依存し、外部から確約できるものではありません。約束できるのは、候補に入る確率を上げることまでです。当社も保証はしません。

2つ目は、llms.txtを主施策に据える提案。Ahrefsが137,000ドメインを調べた調査では、設置されたllms.txtの97%が一度もリクエストされていませんでした。Googleも生成AI機能向けの公式ガイドで、llms.txtを新たに作る必要はないと明記しています。保険として置くのは構いませんが、中心に据える根拠はありません。

3つ目は、AI向けの構造化データを中心に据える提案。Ahrefsが2026年6月に公開した統制実験では、JSON-LDを新たに追加した1,885ページと対照群4,000ページを比較して、AI引用の有意な増加は観測されませんでした。Googleも同じガイドで、生成AI検索のために特別なschema.orgマークアップを追加する必要はないと述べています。ただし構造化データが無意味という意味ではありません。検索側のリッチリザルトとMerchant Centerフィードとの整合には引き続き必要で、目的が違うだけです。

4つ目は、従来のSEO提案の語だけを置き換えたもの。目次を見てSEOの提案書と項目が同じなら、実質は変わっていません。AI固有の論点、たとえばレンダリング、プラットフォーム別の情報源、プロンプト実測が入っているかを確認してください。

5つ目は、プラットフォーム側の変化に触れない提案です。この領域は動きが速く、2026年3月にはOpenAIがChatGPTの決済機能を終了し、商品推薦から加盟店サイトへ送る形に変わりました。半年前の前提のまま提案が組まれていないか、直近の変化について質問してみてください。

小売・EC事業者が追加で確認する3点

商品を売っている場合、確認事項が3つ増えます。

1つ目は、商品データの機械可読化まで請けるか。価格、在庫、仕様がHTMLに文字として出ているか。ここはコンテンツ制作の範囲外なので、明示的に聞かないと提案に入ってきません。

2つ目は、商品フィードを扱えるか。GoogleのMerchant Centerに加えて、ChatGPT側にも加盟店向けの商品フィードがあります。Googleは公式ガイドで、AI回答での商品情報の可視性にはMerchant Centerフィードの利用を推奨しています。

3つ目は、レビューと第三者面の運用まで見るか。AIが参照するのは自社サイトだけではありません。

この3点が抜けたまま進むとどうなるかは、実際のサイトを見ると分かります。当社が主要家電量販9ブランドの公式サイトを監査した調査では、商品ページでProduct/Offerの構造化データを確認できたのは9ブランド中1ブランドだけでした。大手でもこの状態です。裏を返せば、いま整えれば差がつく領域が残っています。

指標の置き方ひとつで、結果の見え方が変わる

12の質問で2番目を重視した理由を、実測で説明します。

当社がエアコンの購入相談を対象にした調査では、家電量販店に絞った比較で75回の回答を集めました。ある大手量販店は言及回数72件と最多クラスに入っています。ところが同じ調査で、その店の1位推薦は0件でした。

この結果を「言及率」で報告すれば、露出は十分に取れているように読めます。「1位推薦率」で報告すれば、候補の先頭に立てていないことになります。同じ調査、同じ店、まったく違う結論です。

打ち手も変わります。言及率が低いなら露出を増やす施策、1位推薦率が低いなら推薦理由を強くする施策。どちらの数字で報告を受けるかを契約前に決めておかないと、成果の判定ができません。

内製と外注の分かれ目

全部を外注する必要はありません。層ごとに向き不向きがあります。

内製で足りることが多いのは層1です。robots.txtの確認、インデックスの点検、JavaScript依存の解消は、社内に開発リソースがあれば対応できます。作業量も限られています。

外注が効くのは層3と層4です。比較メディアやレビューサイトへの掲載は社外との関係づくりが必要で、担当者が片手間でやると進みません。計測も、週次でプロンプトを回し続ける体制は外に置いたほうが続きます。

折衷案として、計測だけを外注して実装は内製という形もあります。現在地が数字で見えていれば、社内のどこに手を入れるかは自分たちで判断できます。予算が限られている場合、この形が費用対効果は高くなりやすいです。

当社（Stella LLMO）の位置づけ

4つの型でいえば、当社は技術型と計測型をまたぐ位置にいます。小売・EC事業者に絞っているのは、商品データの機械可読化や商品フィードが、この領域の詰まりどころとして最も大きいと考えているためです。

自社の実践としては、生成AI5サービスに購買相談を投げる調査を継続して公開しており、家電量販店のAI推薦、ホテル推薦、返品・保証の回答精度、公式サイトの機械可読性監査など複数の調査を出しています。この記事で引用している数字も、すべて自社で測ったものです。

効果保証は行いません。約束できるのは、取得と理解と推薦根拠の各段で不利になっている要因を特定して取り除くところまでです。

よくある質問

まとめ

会社名の一覧ではなく、判断軸を持って商談に臨んでください。要点は3つです。

第一に、どの層まで請けるかを最初に確認すること。層1と層2に触れない提案は土台を飛ばしています。第二に、指標を契約前に握ること。言及率と1位推薦率では、同じ結果がまったく違って見えます。第三に、根拠を確認すること。効果保証、llms.txt中心、AI向けschema中心の提案には、統制実験と公式ドキュメントが示す事実と食い違う部分があります。

判断の前に現在地が必要なら、当社では小売・EC事業者向けに無料のAI可視性診断を提供しています。どのAIが、どの質問で、自社と競合をどう扱っているか。数字にしてから相見積もりを取ると、提案の良し悪しがはっきりします。