GEO/LLMO対策完全ガイド
【2026年5月最新】正直に書く失敗しない全手順
「GEO対策でアクセスが増える」は半分嘘だ。AI特化コンサルとしてLIF Techを自社運営するLIFRELLが、競合記事が絶対に書かない「やるべきでないケース」「失敗パターン5つ」「AI種別の引用ロジックの違い」「コピペ可プロンプト集」「llms.txt実装手順」まで正直に書く。
1まず用語の混乱を解消する——GEO・LLMO・AIO・AEOの正確な整理
2026年時点で「GEO」「LLMO」「AIO」「AEO」という用語が乱立している。これで混乱して「何もできない」という企業が多い。一発で整理する。
用語の定義
| 用語 | 正式名称 | 対象 | 覚え方 |
|---|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成AI検索全般 | プリンストン大学発の学術用語。海外主流 |
| LLMO | Large Language Model Optimization | 大規模言語モデル全般 | 日本国内で主流の表現 |
| AIO | AI Overview Optimization | Google AI Overviewsに特化 | Google検索の「AIによる概要」への対策 |
| AEO | Answer Engine Optimization | 音声検索含む回答エンジン全般 | 最も広い概念 |
結論：全部ほぼ同じことを指している。 日本向けにはLLMOかAIO、海外・英語圏向けにはGEOを使うのが自然だ。この記事ではGEO/LLMOを中心に解説する。
AI検索の現状データ（2026年5月）
ZESTA社のまとめによると、AI検索エンジンからのリファラートラフィックは2024〜2025年で前年比527%増加した。博報堂DY ONE「AI検索白書2026」では、アプリ経由の検索でChatGPTが16.2%のシェアを獲得している。ICT総研の調査では日本のネットユーザーの54.7%が直近1年以内に生成AIサービスを利用した経験がある。
Gartnerは2026年までに従来の検索エンジンのトラフィックが25%減少すると予測している。この流れは止まらない。
2GEO対策の「本当の目的」——競合記事が書かない正直な話
AIに引用されてもクリックはほぼ発生しない
アネマ株式会社の廣山晃也氏が自社ブログで正直に指摘している：「AI回答の引用元になってもほとんどクリックされないので、費用対効果を説明できない」。
これは事実だ。Perplexityの引用リンクのクリック率は数%程度と言われており、Google AI Overviewsに引用されてもオーガニッククリックが増えるとは限らない。むしろ「ゼロクリック検索」が増えることで、従来のSEOトラフィックが減る面もある。
では、なぜGEO対策をするのか？
GEO対策の本当の目的：指名想起と比較検討への登場
GEO対策の本質的な価値は、ユーザーがAIに「〇〇のおすすめは？」と聞いたとき、自社名が回答に含まれるかどうかだ。
「山梨でおすすめのWebデザイン会社は？」とChatGPTに聞かれた際に自社名が出てくれば、ユーザーはそのまま自社名でGoogle検索するかもしれない。あるいはその回答のスクリーンショットをSNSで共有するかもしれない。これが指名検索数の増加という形で効果が現れる。
Queue社（umoren.ai）の調査によると、AI検索経由のトラフィックはCVR（コンバージョン率）が従来のSEO経由と比較して約4.4倍に達するというデータがある。これはAIに「おすすめ」として名指しされたユーザーが、既に比較検討フェーズにあることを意味する。
GEO対策のKPIは「アクセス数」ではなく「指名検索数の推移」と「AI回答内での言及率」に設定すること。 これを間違えると効果が出ているのに「効果がない」と判断してしまう。
3GEO対策をやるべきでないケース——これを書く記事が存在しない
競合記事は全員「今すぐGEO対策を始めましょう」で終わっている。だが正直に言う。
GEO対策の基盤はSEOだ。Googleの公式ドキュメント（Google検索セントラル）は「AI機能に対して特別な最適化は不要であり、従来のSEO対策が引き続き重要」と明言している。
自社サイトがGoogle検索で全く評価されていない状態、つまり対象キーワードで検索上位12位以内にページが入っていない状態では、GEO対策を先に始めても効果は薄い。GAINの調査によれば、AI Overviewsに引用されたページの約75%は検索結果の上位12位以内だ。
まずSEOの基盤を作ること。それが最速のGEO対策だ。
AIが参照するのは「他のサイトにない情報」だ。競合と同じことを書いたコンテンツをいくら作っても、AIが引用する理由がない。
自社の事例データ・統計・実験結果・専門家の見解・業界独自の視点——これらがないサイトがGEO対策ツールにお金を払っても、まず効果が出ない。
先にやること：既存のコンテンツに独自データと一次情報を追加する。
「競合と比較検討されやすいかどうか」でGEO対策の効果が大きく変わる。個人向けの地域密着型サービスや、AIが比較を提示しないような超ニッチな市場では、GEO対策より直接的な集客施策（MEO・地域SEO・SNS）の方が費用対効果が高い。
GEO対策は「設定して終わり」ではなく、毎月のモニタリングと改善サイクルが必要だ。担当者が1人しかいない中小企業で、GEO対策ツール（月額5〜50万円）を導入しても運用できなければ無駄になる。
先にやること：まず無料ツールと手動チェックで3カ月試してから有料ツールを検討する。
4AI種別の引用ロジックの違い——全員同じ対策では不十分
競合記事の最大の欠陥が「Google・ChatGPT・Perplexity・Geminiを全部まとめて同じ対策」として書いていること。実際は引用ロジックが根本的に異なる。
Google AI Overviews（AIO）の引用ロジック
特性： SEO順位と最も強く連動する。検索結果上位12位以内のページが優先的に引用される傾向がある。構造化データ（FAQスキーマ・HowToスキーマ等）の実装が引用率を高める。
日本語対応： 2026年現在、日本語クエリへのAIO表示は英語より限定的だが急速に拡大中。
向いている対策： SEOで上位表示を維持しながら、FAQセクションを記事に追加する。構造化データを実装する。
効果測定： Google Search Consoleで「AIによる概要に表示」のフィルタを確認。
ChatGPT（Browse with Bing）の引用ロジック
特性： Bingの検索インデックスを活用。権威性の高いドメイン・被引用実績のあるサイトが優先される。情報の正確性と鮮度を重視。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が強く影響する。
重要な視点： ChatGPTはトレーニングデータ（カットオフまで）と、Browse機能（リアルタイム検索）の両方を使う。ブランド名がWebに広く存在していること（サイテーション）がトレーニングデータに影響する。
向いている対策： 被リンク獲得・PR・業界メディア掲載・プレスリリース配信でブランドのWeb上プレゼンスを高める。
日本語の注意点： ChatGPTの日本語情報源への対応は2026年に大幅改善されたが、英語情報源の方が依然として有利な傾向がある。
Perplexityの引用ロジック
特性： リアルタイムWebクロール。必ずソースURLを表示するという設計思想のため、引用されると最も可視化されやすい。情報の新鮮さ・一次情報の有無・複数ソースからの裏付けを重視する。
日本語対応： 2026年時点で日本語情報源への対応が大幅改善。日本語クエリでも日本語サイトが引用されやすくなった。
向いている対策： 定期的に最新情報を更新するコンテンツ・業界データ・調査レポートの公開。Academic（学術）・News（ニュース）での引用を狙う場合はFocusモード対応のコンテンツを作る。
測定のしやすさ： 引用が明示されるため、自社サイトのGoogle Analyticsでperplexity.aiからのリファラルを確認できる。
Gemini（Google統合型）の引用ロジック
特性： Google検索インフラを活用。E-E-A-T・コンテンツの網羅性を重視。Google Workspaceとの統合により、Google Drive・Gmail・YouTube内の情報も参照できる（Workspace利用の企業向け）。
向いている対策： Google Businessプロフィールの最新化・YouTube動画の字幕とコンテンツ充実・Googleドキュメントでの公開情報整備。
AI種別対策の優先順位（日本企業向け）
| 優先度 | 対象AI | 理由 |
|---|---|---|
| ① | Google AI Overviews | 日本のGoogle検索シェアが圧倒的。即効性が高い |
| ② | ChatGPT | 企業向けの比較検討クエリで圧倒的シェア |
| ③ | Perplexity | 引用が可視化されやすく効果測定しやすい |
| ④ | Gemini | Google連携で相乗効果。Google利用企業には優先的に |
「GEO対策の現状診断・戦略設計から一緒にやりたい」方はLIFRELLへ。LIF Tech運営のAI特化コンサルが対応します。
5日本語市場特有の課題——競合記事が完全に無視している問題
課題①：日本語のサイテーション（外部言及）が圧倒的に少ない
英語圏のWebには数十億ページのコンテンツがあり、一つのブランドに関する言及が何万件もあるのが普通だ。日本語圏はそのわずか数%程度しかない。
具体的な問題： 「コンサルティング会社のおすすめ」をChatGPTで聞いたとき、英語の情報源で評価が高い企業（マッキンゼー・BCG等）は必ず出てくるが、日本の中小企業はほぼ出てこない。それはコンテンツの質の問題ではなく、英語Web上でのサイテーション数の差だ。
対策： 日本語記事を英訳して海外メディアに寄稿する・PRTIMESで英語版プレスリリースを配信する・海外向けのサービスページを英語で作成する。
課題②：比較・ランキング系サイトの絶対的な影響力
AIが「おすすめ」を答える際、比較・ランキング系サイト（IT製品比較サイト・review系メディア）を最も参照する傾向がある。これらのサイトに掲載されていないと、AIの回答に出てきにくい。
対策： 業界の主要比較サイト（IT比較サイト・業界専門メディア）への掲載を積極的に進める。掲載されていないサイトをリストアップして問い合わせる——これがパスカルの言うサイテーション対策の核心だ。
課題③：llms.txtの認知と実装率が低い
llms.txtは、サイトオーナーがAIクローラーに対して「どのコンテンツを参照してほしいか」を指示するためのテキストファイルだ。2024年後半から普及し始めたが、日本での実装率はまだ低い。
実装は5分でできる。後述する手順でやること。
6今日から実践できる手順——コピペ可プロンプト集
ステップ1：自社のAI引用状況を無料で診断する（30分）
まず現状把握から始める。以下のプロンプトを各AIに入力して、自社名が出てくるかどうかを確認する。
ChatGPT・Gemini・Perplexityで試すプロンプト（コピペ可）：
[業界名]のおすすめの[サービス種別]を5〜10社教えてください。 以下の観点で選んでください： - [ターゲット顧客層]向けのサービス - [主要な機能・特徴]が強み - 日本国内で実績のある会社 会社名と簡単な説明、公式サイトのURLも含めてください。
例：「BtoBマーケティングのおすすめのSEOコンサルティング会社を5〜10社教えてください。中小企業・スタートアップ向けのサービスが強みで、日本国内で実績のある会社。会社名と簡単な説明、公式サイトのURLも含めてください。」
注意点： ログインした状態のChatGPTだとパーソナライズされる。プライベートウィンドウで使うか、ログアウトした状態で確認すること。
ステップ2：引用されていない場合——参照元を特定する
自社が出てこなかった場合、どのサイトが引用されているかを特定することが次のステップだ。
先ほどの回答で挙げた会社についての情報は、どのWebサイトやメディアを参照しましたか？ 参照元のURLを教えてください。
Perplexityは自動でソースを表示する。ChatGPTは聞けば答えてくれる場合がある。
引用されているサイトを特定したら、それらのサイトに自社掲載を依頼する——これがサイテーション獲得の最短経路だ。
ステップ3：FAQコンテンツを追加する
AIに引用されやすいコンテンツの構造で最も効果的なのがFAQだ。以下のプロンプトでFAQを設計する：
私は[業界名]の[サービス種別]を提供しています。 ターゲット顧客は[ターゲット説明]です。 このサービスに関して、見込み顧客がAI検索（ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviews）で検索しそうな質問を20個考えてください。 要件： - 「〇〇とは？」「〇〇のメリットは？」「〇〇の選び方は？」「〇〇のおすすめは？」など多様な質問タイプを含む - 回答が自社サービスの説明に自然につながる質問 - 検索ボリュームがありそうな実際のユーザーの言葉遣いで
このFAQリストを自社サイトのFAQページに追加し、FAQPageスキーマを実装する。
ステップ4：既存記事をGEO対応にリライトする
既存のSEO記事に以下を追加するだけで引用率が上がる：
以下の記事を、AIに引用されやすい構造に改善してください： [記事の本文をペースト] 改善の方向性： 1. 冒頭に「この記事でわかること」の箇条書きを追加 2. 各セクションに明確な定義文（「〇〇とは、△△のことです」形式）を追加 3. 数値・統計データを含む文章を強化（出典付き） 4. 末尾にFAQ（よくある質問）を5問追加 5. 著者情報と専門性の根拠を追加 改善版を提供してください。
ステップ5：llms.txtを実装する（5分）
AIクローラーへの指示ファイルを作成してサイトに設置する。
基本的な llms.txt の構成：
# [会社名] - llms.txt # AI検索エンジン向けのサイト情報 ## 会社概要 [会社名]は[一文での事業説明]を提供する企業です。 設立：[年]年 所在地：[都道府県] 主要サービス：[サービス名1]、[サービス名2]、[サービス名3] ## 主要ページ - ホームページ: https://[ドメイン]/ - サービス詳細: https://[ドメイン]/services/ - 会社概要: https://[ドメイン]/about/ - 事例・実績: https://[ドメイン]/cases/ - ブログ・メディア: https://[ドメイン]/blog/ ## 得意領域・専門分野 - [専門分野1] - [専門分野2] - [専門分野3] ## 掲載メディア・外部評価 - [メディア名1]にて掲載（[年]年） - [メディア名2]にてインタビュー掲載（[年]年） ## 連絡先 お問い合わせ: https://[ドメイン]/contact/
このファイルをhttps://[ドメイン]/llms.txtとして設置する。WordPressの場合はルートディレクトリに置くか、テーマのfunctions.phpに追加する。
7失敗パターン5つ——競合記事が絶対に書かない現実
前述の通り、AIに引用されてもクリックは発生しにくい。「GEO対策を3カ月やったがアクセスが増えなかった」という理由で対策をやめてしまう——これが最も多い失敗だ。
正しい目標： AI引用数・指名検索数・ブランド認知の向上をKPIにする。
月額5〜50万円のGEO対策ツールを導入しても、SEOの基盤がなければ「自社が引用されていない現状が可視化されるだけ」で終わる。可視化はできても改善のための手は打てない。
正しい順番： SEO基盤固め→一次情報の充実→サイテーション獲得→ツール導入。
「とにかく多くのサイトに掲載してもらえばいい」という発想で、低品質なディレクトリサイトや関係性のないメディアに掲載依頼を送る——これは逆効果になる可能性がある。
AIが「信頼できる情報源」として重視するのは、権威性・専門性の高いサイトだ。業界専門メディア・業界団体・大学・政府機関・主要ニュースサイトへの掲載が優先されるべきだ。
正しいアプローチ： 少数の質の高いメディアへの掲載を丁寧に進める。
FAQの追加は確かに効果的だが、FAQの内容が「見込み顧客の実際の疑問」を反映していなければ意味がない。「当社のサービスの特徴は？」「当社を選ぶべき理由は？」という自社目線のFAQではなく、「〇〇を選ぶときの基準は？」「〇〇の費用相場は？」というユーザー目線の質問でないと引用されない。
GEO対策の本質は「AIにとって信頼できる情報源になること」であり、そのためには情報を公開して広める必要がある。「他社に真似されないように内部だけで対策する」という発想は根本的にGEO対策と相容れない。
自社の知見・データ・事例を積極的に公開することが、AIに引用される最大の近道だ。
8GEO対策の効果測定——追うべきKPIと計測方法
競合記事の多くが「引用数を数えましょう」で終わっている。実務で使えるKPIを整理する。
KPI①：AI検索での引用数（週次チェック）
計測方法： 自社に関連するターゲットキーワードを20〜50個リストアップし、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewsで手動チェックする。引用の有無を記録して週次で推移を追う。
ツール活用： キーワードが多い場合はミエルカGEO（月額49,800円）・Brand UP（月額48,000円〜）・OtterlyAI（月額$189〜）等を活用。
KPI②：指名検索数の推移（月次チェック）
計測方法： Google Search Consoleで自社ブランド名・サービス名でのクエリのインプレッション数を月次で追う。Googleキーワードプランナーで指名検索ボリュームの変化を確認。
なぜ重要か： AI引用が増えると「AIで知った → Google検索で詳細を調べる」というユーザー行動が増加し、指名検索数に現れる。これが最も信頼できるGEO対策の効果指標だ。
KPI③：AI検索経由の直接流入（月次チェック）
計測方法： Google Analytics 4で参照元を確認する。perplexity.ai・chatgpt.com・chat.openai.com等からのリファラルトラフィックを計測する。
実態： 現時点では数〜十数セッション/月程度の場合が多い。伸びてきたら効果が出ているサインだ。
KPI④：カバー率（対象キーワードのうちAI引用されているキーワードの割合）
計測方法： ターゲットキーワード50個のうち、自社が引用されているキーワードの数をカウント。例：50個中10個で引用されていれば、カバー率20%。
対策開始から3カ月・6カ月の変化を追う。
効果測定のサイクル
| 頻度 | 計測内容 |
|---|---|
| 週次 | AI引用数の手動チェック（5〜10プロンプト） |
| 月次 | 指名検索数・AI経由流入・カバー率 |
| 四半期 | サイテーション数の増減・競合との比較 |
「GEO対策の現状診断・戦略設計から一緒にやりたい」方はLIFRELLへ。LIF Tech運営のAI特化コンサルが対応します。
9GEO対策ツール——正直な評価と選び方
競合記事がツールを羅列するだけで終わっているのと違い、どの段階で・どのツールを使うべきかを整理する。
フェーズ別ツール選定
フェーズ1：現状把握（無料〜月1万円）
| ツール | 特徴 | 費用 |
|---|---|---|
| 手動チェック（ChatGPT等） | 最も正確。パーソナライズに注意 | 無料 |
| thruuu（スルー） | AI Overviewsのみだが無料枠あり | $33/月〜 |
| Google Search Console | AI Overview関連データが一部確認可能 | 無料 |
フェーズ2：本格モニタリング（月3〜10万円）
| ツール | 特徴 | 費用 |
|---|---|---|
| パスカル | 国産・日本語対応・サイテーション分析が秀逸 | 要見積 |
| OtterlyAI | 複数AIエンジン対応・Looker Studio連携 | $189/月〜 |
| ミエルカGEO | 日本語サポート・AI流入計測まで対応 | 月額49,800円〜 |
フェーズ3：大規模展開（月10万円以上）
| ツール | 特徴 | 費用 |
|---|---|---|
| Brand UP | GA4連携・日本最大級のAI引用調査実績 | 月額48,000円〜 |
| Profound | 「実際のユーザーブラウザ」ベースの高精度計測 | $399/月〜 |
| AthenaHQ | AIモデル別SOV計測・競合比較 | 要見積 |
| Semrush Enterprise AIO | 大規模サイト・代理店向け | 要見積 |
選定の原則
「まず手動で3カ月試してから有料ツールを検討する」 が正しい順序だ。月額50万円のGEO対策ツールも、施策の方向性が間違っていれば無駄になる。
10GEO/LLMO対策の費用対効果——正直な試算
競合記事は誰も費用対効果を正直に書かない。ここで整理する。
コスト構成
| 施策 | 費用感 | 難易度 | 効果が出る時期 |
|---|---|---|---|
| SEO基盤の強化 | 月額5〜30万円（外注時） | 中〜高 | 3〜6カ月 |
| FAQページ追加 | 1〜3万円/記事 | 低 | 1〜3カ月 |
| 構造化データ実装 | 初期10〜30万円 | 中 | 1〜2カ月 |
| llms.txt実装 | ほぼ0円（社内作業） | 低 | 即時 |
| サイテーション獲得 | PR費用・営業工数 | 高 | 3〜12カ月 |
| GEO対策ツール | 月額3〜50万円 | 中 | モニタリングのみ |
ROIの正直な評価
短期（3〜6カ月）： ROIはマイナスになることが多い。GEO対策は長期投資だ。
中期（6〜12カ月）： 指名検索数が増加し、AI経由のリードが来始める。AI経由リードのCVRが高い（約4.4倍）ため、少量でも質が高い。
長期（1〜2年）： ブランド認知が積み上がり、「〇〇といえば××社」という指名想起が強化される。競合がAI検索に表示される中で自社が表示されない「不在コスト」が顕在化する前に対策できている状態を目指す。
結論：GEO対策を「集客施策」としてROIを求めると多くのケースで失敗する。「ブランディング投資」として3〜5年スパンで評価すること。
11よくある質問（FAQ）10問
Q1. SEO対策とGEO対策、どちらを先にやるべきか？
SEOが先だ。AIは検索上位のサイトを優先的に参照するため、SEO基盤なしのGEO対策は効果が薄い。まずSEOで自社の主要キーワードを上位12位以内に入れ、その後でGEO対策を上乗せする。
Q2. GEO対策は中小企業でもできるか？
できる。むしろ「AI検索で大手と並んで推薦される」という効果が中小企業には大きい。ただし、SEO基盤・一次情報・サイテーションの3つがないと効果は出ない。費用をかけずにできることから始める：llms.txt実装→FAQページ追加→既存記事のリライト。
Q3. BtoBとBtoCでGEO対策の効果は違うか？
BtoBの方が効果が大きい傾向がある。BtoBの購買意思決定者はChatGPT・Perplexityを情報収集に使いやすく、AIに推薦された企業を比較検討する確率が高い。BtoCは消費者行動が多様なため、GEO対策だけでは不十分。
Q4. GEO対策で効果が出るまでどのくらいかかるか？
最短で1〜3カ月（FAQスキーマの実装・llms.txt設置等）。ブランドの指名検索数への影響は3〜6カ月。本格的な成果（AI引用率の向上・リード増）は6〜12カ月を見ること。
Q5. 自社がAIに間違った情報で紹介されている場合はどうすればよいか？
まず自社サイト上の情報を正確に整理・構造化する。FAQで「よくある誤解」を明示的に否定する。構造化データで正確な情報をAIに伝える。誤情報の修正には時間がかかるため、定期的なモニタリングが必要だ。
Q6. Google AI OverviewsとChatGPTで別々の対策が必要か？
基本的な対策（SEO強化・FAQ追加・E-E-A-T向上・一次情報の充実）は共通だ。ただし詳細な最適化では違いがある。Googleに特化するなら構造化データとSEO順位を優先、ChatGPTに特化するなら被リンク・権威性・サイテーション獲得を優先する。
Q7. プレスリリース配信はGEO対策に有効か？
有効だが過信は禁物だ。PRTIMESなどでのプレスリリース配信は多くのニュースサイトへの一括配信によりサイテーションを急増させる効果がある。ただしプレスリリースの内容が薄い・品質が低いと効果は限定的だ。定期的な配信（月1〜2回）を継続することが重要。 LIFRELLがGITEX AI EUROPE 2026のメディアパートナー報告でNikkei・Toyo Keizaiを含む26メディアに掲載された経験から言うと、品質の高いプレスリリース1本が大きなサイテーション増加をもたらす。
Q8. llms.txtはどれくらい効果があるか？
即効性よりも長期的な効果を期待するもの。AIクローラーがサイトを正しく理解するための「説明書」として機能する。実装コストがほぼゼロなので、やらない理由がない施策だ。
Q9. GEO対策は外注すべきか自社でやるべきか？
まず自社で3カ月試してから判断することを推奨する。外注（月額15〜50万円）は、社内リソースが不足している・専門的なコンサルティングが必要・短期での成果が求められる場合に検討する。LIFRELLのようなAI特化コンサルはツール提供だけでなく、業務フローへの組み込みまで支援する。
Q10. 2026年後半のGEO対策はどう変わるか？
2つのトレンドが加速する。①AI Overviewsの日本語展開の拡大——より多くのクエリでAIOが表示されるようになる。②AIエージェントによる自律的な購買行動——ユーザーがAIに購買を任せる行動が増え、AIに「信頼できるブランド」として認識されることの重要性が増す。今から対策を積み上げていくことが先行者優位につながる。
まとめ——GEO対策の正直な全体像
GEO/LLMO対策とは、AIに「この企業は信頼できる」と判断してもらうための長期的なブランディング投資だ。即効性はなく、3〜12カ月のスパンで効果を評価する必要がある。
今日からできる3つのアクション：
① llms.txtを実装する（今日中）
自社サイトのルートにllms.txtを設置する。AIクローラーへの「説明書」として機能し、実装コストはほぼゼロだ。
② 現状のAI引用状況を手動で確認する（今週中）
ChatGPT・Perplexity・Geminiで自社関連の10プロンプトを確認し、自社が出てくるかどうかを記録する。引用されているサイトを特定する。
③ FAQページを追加する（今月中）
自社サービスに関して見込み顧客がAIに聞きそうな質問を20個作成し、FAQPageスキーマと一緒に自社サイトに追加する。これが最もコスパの高いGEO対策だ。
「GEO対策の診断・戦略設計・実装まで一緒にやりたい」という方は、LIFRELLへ無料相談を。
GEO/LLMO対策を「自社実践」のノウハウで
一緒に設計します
LIF Tech（lifrell-tech.com）を自社運営するAI特化コンサルとして、診断→戦略→実装→モニタリングまでワンストップで支援します。「まず現状診断だけ相談したい」でも歓迎です。
