// コラム

SEO会社のLLMOが効きにくい理由｜“AIの引用元”を作れるのはどちらか

AILLMO
// INDEX
  1. この記事の結論
  2. なぜ今、「どこ起点で選ぶか」が重要になったのか
  3. そもそも、AIは何を根拠に企業を推薦するのか
  4. SEO会社起点のLLMO支援：守備範囲と限界
  5. SEO起点でできること
  6. SEO起点の限界
  7. よくある失敗パターン
  8. PR・調査会社起点のLLMO支援：AIの“引用元”を設計する
  9. ① 一次データ（調査）を設計する
  10. ② 第三者メディアに載せる（アーンドメディア）
  11. ③ 選定基準を作る＝ルールメイク
  12. 徹底比較：SEO最適化型 vs 調査PR型（8観点）
  13. どう選ぶ？ — 二層で設計し、3つの質問で見極める
  14. 契約前に問う、3つの質問
  15. 【実証】IDEATECHは3ヶ月で“AIに推薦される”を再現した
  16. まとめ：LLMO支援は“引用元を作れるか”で選ぶ
  17. よくある質問（FAQ）
  18. AIの引用元を、いっしょに作りませんか
  19. 出典・参考

この記事の結論

LLMO支援は「どこ起点の会社か」で成果の上限が決まります。

AIの回答が引用する情報の約84%は“第三者が書いた情報”であり、自社サイトの最適化だけでは、その引用元そのものを作れません。

引用元＝第三者サイテーションを設計・獲得できるのは、SEO最適化型ではなく、調査PR起点のLLMO支援です。

「LLMO対策を外部に頼みたい」と考えたとき、多くの会社が最初に相談するのはSEO会社や制作会社です。

これは自然な流れです。

これまで検索で上位を取るための施策を任せてきた相手だからです。

しかし、ここで一度立ち止まっていただきたいのです。

「LLMO支援」と一括りにされていても、SEO会社起点の支援とPR・調査会社起点の支援では、そもそも“打ち手の構造”がまったく異なります。そして、その違いは「どちらが丁寧か」ではなく、「AIに引用される情報そのものを作れるかどうか」という、成果の上限に関わる違いです。

この記事では、まずAIが企業を推薦する仕組みをデータで確認します。

そのうえで、SEO最適化型と調査PR型それぞれの守備範囲と限界を整理し、両者を8つの観点で比較します。

特定の会社名を挙げて優劣をつけることはしません。

あくまで「型（アプローチの構造）」の違いとして、フェアに解説していきます。

なぜ今、「どこ起点で選ぶか」が重要になったのか

結論：買い手の情報収集が「検索」から「AIへの相談」へ移りつつある今、支援会社の選び方を間違えると、投資しても“AIに出てこない”という結果になりかねないからです。

まず、市場の前提が大きく変わっています。

Gartnerは、2026年までに検索エンジンの利用量が25%減少すると予測しています（出典：Gartner（2024年発表））。

BtoBの買い手も例外ではありません。

製品やサービスの比較検討を、まず生成AIに相談することが当たり前になりつつあります。

つまり、勝負は「自社サイトに来てもらう前」に、AIの回答の中で候補として想起されるかどうかに移っているのです。

ところが、その打ち手の現場では課題が山積みです。

IDEATECHがBtoB担当者329名に実施した調査では、LLMO対策に取り組む担当者の86.6%が、すでに課題やハードルを実感しています。

さらに、外部委託の経験者のうち58.3%が「ファクト情報の質・量が不十分」だと回答しました（出典：IDEATECHプレスリリース（2026年6月））。

この「ファクト情報が足りない」という声は、まさに引用元となる一次データを作れていないという課題の表れです。

だからこそ、支援会社を選ぶ段階で「どこ起点の会社か」を見極めることが、これまで以上に重要になっています。

技術対応だけの会社に頼めば、土台は整っても、AIが参照するファクトそのものが不足したままになりかねないからです。

そもそも、AIは何を根拠に企業を推薦するのか

結論から言えば、AIの回答が引用する情報の約84%は“第三者が書いた情報”です。
自社サイトの中身よりも、自社サイトの外にある「言及」が、AI上での可視性を左右します。

PRソフトウェアのMuck Rackが2026年5月に公開した調査「What is AI Reading?」では、ChatGPT・Claude・Geminiが実際に引用した2,500万本超のリンクを17業種にわたって分析しています。

その結果、AI引用の84%がアーンドメディア（＝第三者が書いた報道・専門メディア・レビューなどの情報）由来であり、広告や記事広告はわずか0.3%にとどまりました。さらにこの傾向は、2025年7月からの3版を通じて82〜89%の範囲で安定しており、一時的な偏りではなく、AIの構造的な好みであることが示されています（出典：Muck Rack「What is AI Reading?」2026年5月）。

ここで多くの方が誤解しているのが、「検索で上位を取れば、AIにも引用される」という前提です。

しかし、データはこれを明確に否定しています。

Ahrefsの分析によれば、AI回答の引用元と検索トップ10が一致する割合は38%にとどまり、2025年7月時点の76%からわずか1年で半減しています。Mozの調査でも、Google AI Modeが引用したリンクの88%は、同じキーワードの検索トップ10に入っていないという結果が出ています（出典：IDEATECHプレスリリース（2026年6月））。

つまり、検索順位とAI引用は、もはや連動していません。「SEOで1位を取ること」と「AIに引用されること」は、別のゲームになりつつあるのです。

では、何がAI引用を決めるのでしょうか。

Ahrefsが75,000ブランドを分析した研究では、AI上でのブランド可視性と最も強く相関する要因は「ブランドへのWeb言及（サイテーション）」で相関係数0.664でした。

一方、従来のSEOで重視されてきた被リンク数の相関は0.218にとどまり、言及の相関はその約3倍でした（出典：Ahrefs「AI Overview Brand Visibility Factors」）。

AIは、自社が自分で書いた情報よりも、第三者が自社について語った情報を信頼します。この一点こそが、LLMO支援を「どこ起点で選ぶか」を分ける、最も重要な事実です。

補足として、AIが情報を使う経路は大きく二つあります。

一つは、モデルが過去に学習した情報（コーパス）です。

もう一つは、回答時にWebなど外部情報をその場で探して使う仕組み（RAG）です。

どちらの経路でも、第三者に多く言及されている情報ほど、候補に入り参照されやすくなります。だからこそ、一度きりの発信ではなく、第三者メディアでの言及を継続的に積み上げることが効いてきます。これは、自社サイトの改修という一過性の作業では代替できません。

SEO会社起点のLLMO支援：守備範囲と限界

同じ「LLMO支援」という看板でも、起点となる専門性によって、実際にやることは大きく変わります。

SEO会社起点の支援は自社サイトの最適化を、PR・調査会社起点の支援は第三者サイテーションの設計を軸にします。

ここからは、それぞれの守備範囲と限界を具体的に見ていきます。

結論：構造化・技術最適化は“見つけてもらうための必要条件”ですが、引用元そのもの＝第三者の言及を作ることはできません。

まず強調しておきたいのは、SEO起点の施策は不要ではないということです。

むしろ、AIに正しく読み取ってもらうための土台として、今後も欠かせません。

問題は「万能ではない」という一点にあります。

SEO起点でできること

SEO会社起点のLLMO支援が得意とするのは、主に次の領域です。

  • 構造化データ（Schema）の実装によって、AIがページの意味を正確に読み取れるようにすること
  • 見出し・FAQ・エンティティの整理によって、問いに対する答えを抽出しやすくすること
  • 表示速度やクロール性の改善によって、技術的に「読まれる状態」を整えること

これらはいずれも、AIに「見つけてもらう・正しく理解してもらう」ための必要条件です。

SEO起点の限界

しかし、ここに構造的な限界があります。

SEO起点の施策は、あくまで“自社サイトの中”を最適化する打ち手だからです。どれだけ自社サイトを整えても、AI引用の84%を占める「第三者が自社について書いた情報」は、自社サイトの外にしか存在しません。

たとえるなら、SEO最適化は「自分の店をきれいに改装する」ことに近いのです。

店構えは良くなります。

しかし、AIが参照しているのは、店そのものではなく、その店について第三者が書いたレビューや報道です。

店をいくら磨いても、第三者の言及がなければ、AIの回答の中に候補として現れにくいのです。

さらに、自社サイトで「当社は業界No.1です」「当社だけの独自機能があります」と主張しても、それは自社都合の情報として扱われます。

第三者メディアに載らなければ、AIが参照する引用元（サイテーション）にはなりません。

基準を自分で主張しただけでは、誰の認識も変えられないのです。

よくある失敗パターン

ここで、実際に起こりがちな失敗を整理しておきます。

  • 「AIに載せます」という提案だけで、載せる中身（一次データ）を作らないケース：構造化やタグの実装は進むのに、肝心の「第三者に引用される情報」が空のままでは、成果は頭打ちになります。
  • 技術分析のレポートで終わり、掲載までを実行しないケース：「どのページを直すべきか」は示されても、第三者メディアへの掲載という最も難しい工程が抜けていれば、引用元は増えません。

LLMO対策は、分析で終わらせず、掲載まで実行できるかが分かれ目になります。

PR・調査会社起点のLLMO支援：AIの“引用元”を設計する

結論：一次データ調査から第三者掲載までを実行することで、AIが引用する情報そのものを作れます。さらに、選定基準を設計するルールメイクまで踏み込めます。

PR・調査会社起点の支援が本質的に強いのは、AI引用の源泉である「第三者サイテーション」を、狙って作りにいけるからです。

これは、自社サイトの最適化では原理的に到達できない領域です。

具体的には、次の3つの打ち手が組み合わさります。

① 一次データ（調査）を設計する

AIが信頼するのは、出典が明確な一次データです。

そこで、自社の強みが自然に伝わる切り口で独自の調査を企画・実施し、世の中にまだ存在しないファクトを作ります。

たとえば「◯◯ができていないことで、現場でどんな不便や損失が起きているのか」を数値化するのです。

この一次データが、AIに引用される“素材”になります。

② 第三者メディアに載せる（アーンドメディア）

作った一次データを、プレスリリースや取材を通じて報道・業界メディア・ニュースに掲載します。

これがアーンドメディア、すなわちAI引用の84%を占める第三者情報そのものになります。

自社サイトに同じ数字を載せるのと、第三者メディアに載るのとでは、AIから見た信頼性がまったく違うのです。

③ 選定基準を作る＝ルールメイク

最も強力なのが、このルールメイクです。

調査データを使って、「これからは◯◯で選ぶべき」という新しい選定基準そのものを市場に提示します。

かつて洗剤市場で、選定基準を「白さ」から「除菌」へと動かした事例が知られています。商品の性能ではなく、選ばれる基準を変えることで、競争の土俵ごと動かすという発想です。

この基準がAIの判断軸に埋め込まれれば、その基準に最も合致する自社が、自然と推薦候補の上位に来ます。

具体例：自社都合を「社会の問い」に翻訳する

イメージしやすいよう、具体例で説明します。

ある業務システム企業が「当社は他社にない連携機能がある」と伝えたいとします。

これをそのまま発信しても、自社アピールにしか見えず、メディアもAIも取り上げません。

そこで、問いの主語を「自社」から「社会・現場」に移します。

「◯◯の連携ができていないことで、現場ではどんな手戻りや損失が起きているのか」を調査で数値化するのです。

すると「現場担当者の4割が、方式の違いを知らずに選定している」といった、ニュースになる一次データが生まれます。

この調査が第三者メディアに載れば、「方式の違いを理解した上で選ぶべき」という選定基準が立ち上がります。

結果として、その基準を満たす自社が、AIの回答でも人の検討でも候補に残る構造になります。

自社の強みを「課題の形」に翻訳する——これが、調査PR起点の支援が持つ独自の力です。

一次データを作り、第三者に載せ、選定基準まで設計する。

この一連の流れは、自社サイトの外側で価値を生み出す打ち手です。

だからこそ、引用元そのものを作れるのです。

徹底比較：SEO最適化型 vs 調査PR型（8観点）

結論：両者は「AIの引用元を作れるか」という一点で明確に分かれます。

ここまでの内容を、8つの観点で比較します。

どちらが優れているという話ではなく、守備範囲が違うことを確認するためのものです。

  • 最適化する対象
    SEO最適化型：自社サイトの中／調査PR型：第三者の言及（サイト外）
  • AI引用元を作れるか
    SEO最適化型：作れない（既存情報の整理が中心）／調査PR型：作れる（一次データ＋第三者掲載）
  • 効くAIの領域
    SEO最適化型：関連性（見つけてもらう）／調査PR型：関連性＋権威・露出（信頼される）
  • サイテーション獲得
    SEO最適化型：間接的・限定的／調査PR型：直接設計できる
  • 選定基準づくり（ルールメイク）
    SEO最適化型：不可／調査PR型：調査で設計できる
  • 権威性・第三者性
    SEO最適化型：自社発信中心／調査PR型：第三者メディア由来
  • 二次活用
    SEO最適化型：サイト内に閉じやすい／調査PR型：記事・WP・営業資料へ展開しやすい
  • 成果が出る前提
    SEO最適化型：技術的な土台づくり／調査PR型：引用資産の継続的な蓄積

この中で見ていただきたいのは、「AI引用元を作れるか」の項目です。

SEO最適化型は、既にある情報を整理・最適化することはできますが、新しい引用元をゼロから生み出すことはできません。一方、調査PR型は、一次データと第三者掲載によって、AIが引用する情報そのものを設計できます。AI引用の84%が第三者情報である以上、この差は成果に直結します。

どう選ぶ？ — 二層で設計し、3つの質問で見極める

結論：SEOは不要になりません。関連性（技術）と権威・露出（第三者）の“二層”を同時に設計し、支援会社は「引用元を作れるか」を3つの質問で見極めます。

ここまで読んで、「ではSEOはやめるべきか」と思われたかもしれません。答えは「いいえ」です。

AI上での可視性は、二つの層で決まるからです。

第一の層は「関連性レイヤー」です。これは、ユーザーの具体的な問いに、自社のコンテンツが正確に一致しているかという層です。構造化・エンティティ整理・FAQといったSEO起点の施策が効くのは、まさにこの層です。後発でも入り込める、いわば入口です。

第二の層は「権威・露出レイヤー」です。

これは、その情報が「信頼できる情報として見つかるか」を左右する層です。

第三者による言及・被参照・実績の積み上げが効くのは、この層です。

時間をかけて積む層であり、調査PRが直接効くのはここです。

関連性だけでは、届きません。権威だけでは、選ばれません。だからこそ、後発企業がAIに選ばれるには、具体的な問いに合わせながら（関連性）、第三者情報で信頼を積む（権威）という二層を、同時に設計する必要があるのです。

現実的な進め方としては、技術的な土台はSEO起点で整えつつ、引用元づくりは調査PR起点で進めるという組み合わせが理想です。

そして、もし今の支援会社が「サイト改修・技術対応」だけで止まっているなら、引用元を作る打ち手が抜け落ちていないかを確認する必要があります。

なお、二層のうち後発が差をつけやすいのは、実は関連性レイヤーの「入口」です。

大手が広く浅く狙う一方で、後発は「業種・規模・課題を絞った具体的な問い」で候補に入り込めます。

そのうえで、第二の権威・露出レイヤーを調査PRで積み上げれば、具体的な問いに合致しながら、信頼できる情報としても見つかるという、AIに選ばれやすい状態に近づきます。

この「関連性×権威」を同時に設計できるのが、調査PR起点の支援の強みです。

契約前に問う、3つの質問

では、目の前の支援会社が「引用元を作れる型」かどうかは、どう見極めればよいのでしょうか。

比較表やデータを踏まえ、実際の選定で使える質問を3つに絞ってご紹介します。

質問1：御社は、AIに引用される一次データを自分たちで作れますか？

ここで「サイトを最適化します」という答えしか返ってこない場合、引用元をゼロから作る打ち手が弱い可能性があります。

調査企画の実績や、ニュースになる設問設計の考え方を確認してください。

質問2：第三者メディアへの掲載まで、実行してもらえますか？

分析や提案で止まらず、掲載まで伴走できるかが重要です。

過去の掲載実績（媒体名・本数）を具体的に聞くと、実行力が見えてきます。

質問3：選定基準そのものを、調査で設計できますか？

「これからは◯◯で選ぶべき」という基準を、一次データで立てられるか。このルールメイクまで踏み込める会社は多くありません。

ここができる会社は、AIの判断軸に働きかける“将来資産”を作れます。

この3つの質問に自信を持って「はい」と答えられる会社こそ、AIの引用元を作れる型の支援会社です。

より詳しい10項目の診断チェックリストは、本テーマのホワイトペーパーにまとめています。

【実証】IDEATECHは3ヶ月で“AIに推薦される”を再現した

結論：調査PR起点のLLMOは、再現性のある打ち手です。IDEATECH自身が、自社サービスで実証しています。

「理屈はわかったが、本当に効くのか」という疑問はもっともです。

そこで、IDEATECH自身が自社サービス「リサピー®」で行った実証をご紹介します。

IDEATECHは、調査PR市場において生成AIが自社をどう推薦するかを継続計測しました。

その結果、2025年12月時点ではAIの推薦がほぼ0だった状態から、約3ヶ月後の2026年3月には、ChatGPT・Gemini・Google AI Overviewの全媒体で推薦候補として登場する状態を獲得しています（出典：IDEA LLMO サービスページ）。

この結果を支えているのが、まさに本記事で述べてきた打ち手です。

論点設計力（ニュースになる一次データを設計する力）。

掲載実績（第三者メディアに載せ切る実行力）。

一気通貫（調査企画から掲載・二次活用までを一社で担う体制）。

これらがAIの選定軸と一致していたため、短期間でAI推薦の獲得につながりました。

なお、IDEATECHはこの領域を、15年の戦略PR実績、5年・支援500社超・調査2,500件超のリサピー®（ITreview満足度4.8）、Yahoo!ニュース300件超の掲載実績という蓄積の上で行っています。

「第三者に引用される情報を、一次データから設計し、掲載まで実行する」という一連の力は、一朝一夕には積めません。

ここに、調査PR起点の再現性と優位性があります。

まとめ：LLMO支援は“引用元を作れるか”で選ぶ

結論：迷ったら、「御社は、AIの引用元そのものを作れますか？」と一社ずつ問うてください。

最後に、この記事の要点を整理します。

AIの回答が引用する情報の約84%は、第三者が書いた情報です。

検索順位とAI引用はもはや連動しておらず、AI可視性に効くのは被リンクよりも第三者の言及（相関の差は約3倍）です。

だからこそ、自社サイトの最適化だけを行うSEO最適化型では、引用元そのものを作れません。一次データと第三者掲載によって引用元を設計できる調査PR型でこそ、AI推薦は動きます。

SEOを否定する必要はありません。

技術的な土台（関連性）と、第三者による信頼（権威・露出）の二層を同時に設計することが、後発が選ばれる道です。

そして、その二層のうち「引用元を作る」という最も難しい部分を担えるのが、調査PR起点のIDEATECH（IDEA LLMO）です。

AI時代のBtoBは、局地で見えた顧客課題をもとに「選ばれる基準」を作り、AIの候補入りと人の合意を、両方取りにいく戦いです。

その中心にあるのが、第三者に引用される一次データ＝調査PRであり、選定基準を自ら設計するルールメイクです。

これを一気通貫で担えるかどうかが、支援会社選びの本質的な分かれ目になります。

支援会社を選ぶとき、機能や価格の前に、ぜひこの一点を問うてみてください。

「その会社は、AIの引用元そのものを、作れますか？」

よくある質問（FAQ）

Q1. SEO対策はもう不要になるのですか？

いいえ、不要にはなりません。

構造化やエンティティ整理といったSEO起点の施策は、AIに「見つけてもらい、正しく理解してもらう」ための必要条件です。

ただし、それだけではAI引用の源泉である第三者情報を作れないため、調査PRと組み合わせる（二層で設計する）ことが重要です。

Q2. 調査PRとは、具体的に何をするのですか？

自社の強みが自然に伝わる切り口で独自の一次データを調査で作り、プレスリリースやメディア掲載を通じて第三者に引用される状態をつくります。

さらに、その調査で「これからは◯◯で選ぶべき」という選定基準を設計するルールメイクまで踏み込みます。

Q3. 効果はどれくらいの期間で出ますか？

施策や市場によって異なりますが、IDEATECHの自社実証では、約3ヶ月でChatGPT・Gemini・AI Overviewの推薦候補入りを獲得しています。

権威・露出レイヤーは積み上げ型のため、継続的な発信で効果が高まります。

Q4. 技術的なLLMO対策だけでは、なぜ成果が頭打ちになるのですか？

技術対策は「見つけてもらう」土台づくりであり、必要条件です。

しかし、AI引用の84%を占める第三者情報＝サイテーションは、サイト改修では作れません。

掲載まで実行できるかが、成果の分かれ目になります。

Q5. 自社だけでLLMO対策はできますか？

一部は可能です。

ただし、ニュースになる調査設計や、第三者メディアへの掲載には専門的なノウハウと関係性が必要です。

一次データの設計から掲載・二次活用・計測までを一気通貫で担える体制があると、再現性が大きく高まります。

Q6. 今のSEO会社から乗り換えるべきですか？

必ずしも乗り換える必要はありません。

技術的な土台づくりは引き続き有効なため、「乗り換え」より「役割分担・併用」で考えるのが現実的です。

そのうえで、引用元を作る調査PRの機能が抜けていないかを確認し、足りない層を補う形が理想です。

自社の状況が「乗り換え」「併用」「内製化」のどれに当てはまるかは、ホワイトペーパーの判断フローで整理できます。

AIの引用元を、いっしょに作りませんか

IDEATECHのIDEA LLMOは、調査PRを起点に、AIに引用される第三者サイテーションを設計・獲得するBtoB特化のLLMO戦略支援サービスです。

「自社の支援会社が“どちら型”なのか診断したい」「引用元を作る打ち手を知りたい」という方は、まずお気軽にご相談ください。

▶ 無料相談はこちら：https://ideatech.jp/service/idea-llmo/contact/

▶ 本テーマの詳細ホワイトペーパー（比較チェックリスト・判断フロー付き）をダウンロード

戦略PRでAIに推薦される企業をつくる。

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出典・参考

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