BtoBのLLMO対策会社おすすめ15選｜選び方や費用、SEOとの違いも解説

AI検索の普及により従来のSEOだけではサイト流入が減少するリスクが高まり、多くの企業でChatGPTなどに自社サービスがどう表示されるか不明な状況にあります。

この記事を読めば、AI検索で自社が推奨されるための具体的な対策を理解し、実績や費用相場を比較したうえで、自社に最適なLLMO対策支援会社を選定できるようになります。

ランキング形式で各企業の特徴も解説します。

BtoBにおけるLLMO対策とは？SEOとの根本的な違いを解説

BtoBにおけるLLMO対策とは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中で、自社の製品やサービスが strikers 的確に引用・推奨されるように最適化する戦略のことです。

従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMO対策はAIとの対話における「第一想起」を獲得することを目的とします。

この目的の違いが、具体的な手法の差となって現れます。

概要を理解することが、適切な戦略立案の第一歩となります。

この対策は、AI時代の新たな情報戦を勝ち抜くために不可欠な要素です。

BtoB事業のLLMO対策に取り組む方向け資料については「BtoB事業のLLMO対策資料3点セット」で詳しく紹介しています。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の目的はAIの回答に引用されること

LLMOとは、LargeLanguageModelOptimizationの略称で、その主な目的は、AIがユーザーの質問に対して回答を生成する際に、自社の情報やコンテンツを信頼できる情報源として引用・参照させることにあります。

ユーザーが「300名規模の製造業向け勤怠管理システム」といった具体的な問いをAIに投げかけた際、その回答候補に自社製品が含まれる状態を目指すのがLLMOの概要です。

AIはウェブ上の膨大な情報から学習するため、単に情報が存在するだけでなく、信頼性や権威性が高いと判断される必要があります。

SEO（検索エンジン最適化）との違いは「情報の終着点」

LLMOとSEOの最も大きな違いは、「情報の終着点」がどこにあるかという点です。

SEOとは、Search Engine Optimizationの略で、ユーザーが検索結果ページから自社サイトへ遷移することをゴールとします。

つまり、情報の終着点は自社のウェブサイトです。

一方、LLMOでは、ユーザーはAIの回答内で情報を得て完結することが多く、必ずしもサイト訪問を伴いません。

情報の終着点がAIの回答そのものになるため、自社サイトへの流入だけでなく、AIの回答内でいかに的確かつ好意的に言及されるかが重要になります。

従来のSEO思考では勝てない？AIが主戦場とする「局地戦」という戦い方

AI時代の検索は、従来のSEOが目指してきた「広く浅くビッグキーワードで1位を狙う」広域戦とは異なり、「深く具体的な悩みに対応する」局地戦へと変化します。

従来のSEOでは資本力のある大手が有利でしたが、AIはユーザーの具体的な問いごとに独立した小さな戦場（回答生成）を生み出すため、特定のニッチな領域で専門性や独自性を持つ企業にも勝機が生まれます。

この「局地戦」では、一つひとつの具体的な問いに対して、最も的確で信頼できる答えを提供できるかが問われるため、差別化されたコンテンツ戦略が不可欠です。

なぜ今、BtoB企業にLLMO対策が急務なのか？AIが購買プロセスを変える時代

現代のBtoB購買プロセスは、買い手が営業担当者に接触する前に、大半の情報収集を終えているのが実情です。

特に生成AIの台頭により、この傾向は加速しています。

企業の購買担当者は、自身の課題を直接AIに投げかけ、製品の比較検討や候補の絞り込みを行っています。

AIの回答に自社製品が含まれなければ、検討の土俵にすら上がれない時代が到来しているのです。

この変化に対応できない企業は、深刻な機会損失を被るリスクがあり、LLMO対策の必要性は日に日に高まっています。

購買担当者の約94%がAIを利用｜営業接触前に勝負の大部分は決まっている

Forrester社の調査によれば、2026年までにBtoBの購買担当者の約94%がAIを利用すると予測されています。

また、買い手は営業担当者に会う前に、情報収集の70〜80%を完了させているというデータもあります。

この事実は、企業が顧客と接点を持つよりずっと前の段階で、購買意思決定の大部分が進んでいることを示唆しています。

AIが情報収集の主要なツールとなる中で、その回答に自社の情報が適切に表示されるかどうかが、ビジネスの成否を分ける重要な要素となっており、LLMO対策の必要性が高まっています。

AI回答の8割超は第三者情報由来｜自社サイトだけの対策では不十分な理由

MuckRack社の調査によると、AIが回答を生成する際に引用する情報の8割以上が、報道機関や業界メディア、レビューサイトといった第三者情報に由来しています。

この事実は、企業が自社サイトのコンテンツを充実させるだけでは、LLMO対策として不十分であることを明確に示しています。

AIは、客観的で信頼性の高い情報を重視するため、第三者による言及や評価（サイテーション）を積み重ねることが不可欠です。

PR活動などを通じて、信頼される第三者情報源に自社の情報を掲載させることが、AIに選ばれるための鍵となります。

このため、サイト内外を統合した戦略の必要性が高まっています。

BtoB特有の複雑な意思決定プロセスこそAI活用の場面が多い

BtoBの購買は、現場担当者、部門長、情報システム部門、経営層など、複数の部門や役職者が関与する複雑なプロセスをたどります。

それぞれの立場によって、製品選定の際に重視するポイントは「使いやすさ」「費用対効果」「セキュリティ」「投資リスク」など大きく異なります。

各担当者は、自身の役割に応じた疑問や懸念を解消するために、個別の問いをAIに投げかけます。

このように、同じ購買案件の中でも多様な問いが生まれるため、それぞれの局面で的確な根拠を示せるかどうかが、LLMO対策の成否を分けます。

BtoBのLLMO対策会社選びで失敗しないための5つの比較ポイント

BtoB向けのLLM対策会社を選ぶ際は、表面的な技術力だけでなく、事業の成功に直結する戦略的な視点を持っているかを見極めることが重要です。

新しい分野であるため、見せかけの実績に惑わされず、本質的な能力を持つ企業を選び抜くための比較ポイントを5つ紹介します。

これらの基準をもとに各社を評価することで、自社のビジネスを真に理解し、成果を出せるパートナーを見つけられるでしょう。

BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定に関する実態調査資料については「BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定実態調査」で詳しく紹介しています。

ポイント1：BtoB業界の商習慣や購買プロセスへの深い理解があるか

BtoBビジネスは、複数のステークホルダーが関わる長期的な購買プロセス、業界特有の専門用語や商習慣など、BtoCとは異なる複雑さを持っています。

LLMO対策においても、こうした背景を理解していなければ、ターゲットの心に響くコンテンツや、AIが評価する的確な情報設計はできません。

選定時には、その会社がBtoB領域、特に自社の業界に対する深い知見や支援実績を持っているかを確認することが、プロジェクトの成否を分ける最初の重要なポイントです。

ポイント2：調査PRなど第三者情報を創出する企画力と実行力があるか

AIは自社発信の情報よりも、客観的な第三者情報を重視する傾向があります。

そのため、LLMO対策では、報道や業界メディア、専門家のレビューといった「サイテーション（引用・言及）」を戦略的に獲得することが不可欠です。

特に、独自の調査データを基にした「調査PR」は、信頼性の高い一次情報としてAIに評価されやすい強力な手法です。

支援会社に、こうした第三者情報をゼロから創出し、メディアに掲載させるだけの企画力と実行力があるかを確認しましょう。

ポイント3：SEOの知見とLLMOの戦略を統合して提案できるか

LLMOはSEOを完全に代替するものではなく、両者は相互に補完し合う関係にあります。

AIが参照する情報の多くは、依然として検索エンジンを通じてウェブ上から収集されるため、検索エンジンに正しくサイトの情報を認識させるSEOの基礎は不可欠です。

したがって、優れた支援会社は、従来のSEOの知見を土台としながら、AIに引用されるための新たな戦略（コンテンツの構造化、権威性の構築など）を統合した、包括的な提案ができるはずです。

両方の視点を持っているかを見極めることが重要です。

技術偏重のLLMO対策については「技術偏重のLLMO対策が頭打ちになる理由」で詳しく紹介しています。

ポイント4：AIの引用状況を定点観測し、改善サイクルを回す体制があるか

LLMのアルゴリズムやAIの学習データは常に変化するため、一度施策を実施して終わりではありません。

特定のプロンプトに対する自社や競合の引用状況、AI経由のウェブサイトへの流入などを継続的にモニタリングし、その結果を分析して次の施策に繋げるPDCAサイクルを回すことが成功の鍵です。

支援会社に、こうした定点観測の仕組みや、分析に基づいた改善提案を行う体制が整っているかを確認することは、長期的な成果を得る上で欠かせません。

ポイント5：具体的なBtoB領域での支援実績や成功事例を提示できるか

LLMO対策は新しい分野ですが、すでに先行して取り組んでいる企業は存在します。

支援会社を選定する際には、具体的なBtoB領域での支援実績や、どのような課題に対して、いかなる施策を行い、結果としてAIの回答がどう変化したか、といった成功事例を提示できるかを確認しましょう。

例えば、「特定の問いに対し、競合A社しか表示されなかった状況から、3ヶ月で自社が併記されるようになった」といった具体的なケーススタディは、その会社の実行能力を判断する上で信頼できる材料となります。

LLMO対策の費用相場は？支援範囲別の料金体系を解説

LLMO対策の費用は、支援を依頼する範囲によって大きく変動します。

一般的に、「コンサルティング・戦略設計」「コンテンツ制作・実行支援」「モニタリング・効果測定」の3つのフェーズに分けられ、それぞれに料金が発生します。

自社がどのフェーズに重点を置きたいのか、どこまでを内製化し、どこからを外部に委託するのかを明確にすることが、適切な予算策定の第一歩です。

コンサルティング・戦略設計フェーズの費用目安

このフェーズでは、AI上での現状分析、競合調査、ターゲットとなるペルソナやプロンプトの設計、そして具体的な施策のロードマップ策定などが行われます。

LLMO戦略の根幹をなす重要な工程であり、専門的な知見が最も求められる部分です。

費用相場は、プロジェクトの規模や分析の深度にもよりますが、月額40万円〜80万円程度が一般的です。

IDEATECH社が提供する「LLMO戦略設計パッケージ」のように、初期診断から戦略立案までを2ヶ月程度のパッケージとして200万円程度で提供するサービスもあります。

BtoB向けLLMO戦略支援については「BtoB向けLLMO戦略支援サービス」で詳しく紹介しています。

コンテンツ制作・実行支援フェーズの費用目安

戦略設計に基づき、具体的な施策を実行する段階です。

これには、AIに引用されやすい構造化された記事コンテンツの制作、信頼性を高めるための調査PRの企画・実施、プレスリリースの配信、第三者メディアへの掲載アプローチなどが含まれます。

料金は制作するコンテンツの量や質、PR活動の規模によって大きく異なり、個別のプロジェクトごとに見積もられることがほとんどです。

記事制作であれば1本数万円から、調査PRであれば数十万円から数百万円規模になることもあります。

モニタリング・効果測定フェーズの費用目安

施策の効果を継続的に測定し、改善に繋げるためのフェーズです。

特定のプロンプトに対するAIの回答の変化、自社サイトへの流入状況、サイテーション数の推移などを定点観測し、レポーティングを行います。

このモニタリング体制の構築と運用にも費用が発生します。

多くの支援会社では、コンサルティング契約の中にモニタリング費用が含まれていることが一般的ですが、モニタリングツールを別途提供するサービスの場合は、その利用料が月額数万円から数十万円かかることもあります。

BtoB向けLLMO戦略支援サービスについては「BtoB向けLLMO戦略支援サービス」で詳しく紹介しています。

【2026年最新】BtoBに強いLLMO対策会社おすすめ15選を強み別に徹底比較

BtoB向けのLLM対策支援を提供している企業は、その成り立ちや得意分野によって様々な特徴があります。

ここでは、最新の企業動向を踏まえ、独自の強みを持つおすすめの会社をランキング形式ではなく「戦略PR・調査PR」「BtoB特化SEO」「コンテンツマーケティング」「大手・総合系」「ツール提供」の5つのカテゴリーに分けてご紹介します。

自社の課題や目的に合わせて最適なパートナーを見つけるための一助としてください。

戦略PR・調査PR基点のLLMO対策に強みを持つ会社

このカテゴリの企業は、AIが重視する「第三者からの客観的な評価・言及（サイテーション）」を創出することに長けています。

単なるコンテンツ制作にとどまらず、メディアが取り上げたくなるような調査企画やPR戦略を設計し、信頼性の高い情報源からの言及を獲得することで、LLMOにおける優位性を構築します。

株式会社IDEATECH

BtoBに特化した戦略PRと調査PRを強みとする企業です。

3,000件以上の調査PR実績を基に、AIが参照する選ばれる基準そのものを設計するルールメイクという独自戦略を提唱しています。

SEOの知見も持ち合わせつつ、第三者情報を起点としたLLMO対策で、AIの回答と業界の評価軸に直接働きかけるアプローチが特徴です。

戦略設計から実行、モニタリングまで一気通貫で支援します。

株式会社クイック

広報・PR活動の支援を幅広く手掛ける企業で、特にメディアリレーションに強みを持ちます。

LLMO対策においても、そのメディアネットワークを活かし、信頼性の高い媒体での記事掲載を通じて、質の高いサイテーション獲得を支援します。

自社サイトの最適化と並行して、外部からの客観的な評価を積み上げることで、AIからの評価向上を目指します。

株式会社ベイジ

BtoBに特化したWeb制作・マーケティング支援会社で、戦略的なコンテンツ設計とUXデザインに定評があります。

顧客の課題解決に深く入り込み、購買プロセス全体を最適化する視点からLLMO対策を捉えます。

特に、各ステークホルダーのインサイトに基づいたコンテンツ企画や、AIが参照しやすいサイト構造の設計を得意としています。

BtoB特化のSEOコンサルティングに強みを持つ会社

このカテゴリの企業は、長年のSEOコンサルティングで培った技術的な知見と分析力を基盤に、LLMO対策サービスを展開しています。

検索エンジンとAIのアルゴリズムを深く理解し、テクニカルな観点からサイトの最適化を行うことで、AIに情報を正しく認識・評価させることを得意とします。

ナイル株式会社

「SEO相談室」などのメディア運営でも知られる、デジタルマーケティング支援の老舗です。

SEOの深い知見を活かし、LLMO時代に対応したコンテンツ戦略やテクニカルなサイト改善を提案します。

データドリブンなアプローチで、BtoB企業の複雑な課題解決を支援してきた実績が豊富です。

株式会社LANY

SEOコンサルティングを中心に、コンテンツマーケティングやメディア運営支援を行う企業です。

LLMO対策においても、SEOの知見をベースに、AIに評価されるためのコンテンツ設計や内部構造の最適化を支援します。

特に、戦略的なキーワード選定やユーザーインサイトの分析に強みを持ちます。

株式会社CINC

独自のSEO・コンテンツ分析ツール「Keywordmap」を開発・提供しており、データに基づいた科学的なマーケティングを得意とします。

LLMO対策においても、ツールを活用した詳細な市場・競合分析を基に、効果的な戦略を立案します。

ビッグデータを活用したインサイトの抽出が強みです。

株式会社ウィルゲート

Webコンサルティング事業を長年展開し、特にコンテンツSEOの分野で多くの実績を持つ企業です。

記事作成代行サービスも提供しており、LLMに対応した質の高いコンテンツの企画から制作までをワンストップで支援します。

ユーザーの検索意図を深く掘り下げたサイト設計を得意としています。

コンテンツマーケティング・記事制作に強みを持つ会社

このカテゴリの企業は、ターゲット読者の課題解決に資する高品質なコンテンツを企画・制作することを得意としています。

LLMO対策においても、ユーザーとAI双方にとって価値のある、専門性・網羅性・独自性の高いコンテンツを提供することで、引用・推奨の獲得を目指します。

株式会社GIG

Web制作からコンテンツマーケティング、サービス開発まで幅広く手掛けるデジタルクリエイティブ企業です。

BtoB領域においても、リード獲得やブランディングを目的とした高品質なオウンドメディアの構築・運用実績が豊富です。

企画力と制作力を活かし、AI時代に求められる価値あるコンテンツを創出します。

株式会社PLAN-B

SEO、広告運用、インフルエンサーマーケティングなどを手掛ける総合デジタルマーケティング企業です。

特にコンテンツマーケティング領域では、長年の実績とノウハウを蓄積しており、LLMO対策においても、ユーザーに深く刺さるコンテンツの企画・制作を強みとしています。

株式会社Faber Company

SEO分析・改善ツール「ミエルカSEO」を提供し、コンテンツマーケティング支援で高い実績を持つ企業です。

ユーザーの検索意図を徹底的に分析し、データに基づいたコンテンツ改善を得意とします。

LLMO対策の必要性を早くから提唱しており、SEOの知見を活かした戦略的なコンテンツ作りを支援します。

大手・総合系のデジタルマーケティング支援に強みを持つ会社

このカテゴリの企業は、豊富なリソースと多様な専門人材を擁し、デジタルマーケティングに関するあらゆる課題に対応できる総合力が強みです。

LLMO対策を、SEO、広告、PR、データ分析など、複数の施策と連携させた統合的なマーケティング戦略の一部として位置づけ、大規模なプロジェクトを推進する能力に長けています。

株式会社電通デジタル

電通グループのデジタルマーケティング専門会社として、最先端のテクノロジーとデータを活用したコンサルティングを提供します。

LLMO対策においても、AI技術の研究開発部門と連携し、企業の課題解決に向けた高度なソリューションを開発・提供しています。

株式会社博報堂DYメディアパートナーズ

博報堂DYグループの中核企業として、メディアプランニングやコンテンツ開発を手掛けています。

LLM対策を、企業のブランディングやコミュニケーション戦略全体の中で捉え、SEOの枠を超えた統合的なアプローチを提案します。

大手企業向けの豊富な支援実績が強みです。

GMO TECH株式会社

GMOインターネットグループの一員として、SEOやMEO、Web集客支援サービスを提供しています。

特にテクニカルSEOの領域で高い技術力を持ち、LLMO対策においても、AIがサイト情報を正確に読み取るための技術的な基盤構築を支援します。

ツール提供・分析に強みを持つ会社

このカテゴリの企業は、LLMO対策の現状把握や効果測定に役立つ独自のツールを開発・提供しています。

AIによる自社・競合の言及状況を可視化したり、データ分析を通じて戦略立案のヒントを提供したりすることで、企業のLLMO対策を技術的にサポートします。

株式会社ユーザーローカル

ビッグデータ分析やAI技術に強みを持ち、「SocialInsight」などのSNS分析ツールや、AIチャットボットなどを提供しています。

LLM対策に関連しても、AIが生成するテキストデータの分析技術などを活用し、企業の戦略立案をデータ面から支援します。

株式会社ブレインパッド

データ分析とそれを活用したマーケティング支援のパイオニアです。

高度なデータサイエンスの知見を活かし、LLMが企業のマーケティングデータに与える影響の分析や、AI活用戦略の策定などを支援します。

データに基づいた意思決定を強力にサポートします。

AIに「選ばれる」ためのBtoB向けLLMO施策5ステップ

BtoB企業がLLMO対策を成功させるためには、場当たり的な施策ではなく、戦略的なステップを踏むことが重要です。

ここでは、AIの回答における自社のプレゼンスを確立し、ビジネス成果に繋げるための具体的な5つのステップを解説します。

このプロセスを着実に実行することで、AI時代における持続的な競争優位性を築くことが可能になります。

ステップ1：AI上の現在地を把握する（AI認知診断）

何よりもまず、自社がAIにどう認識されているか、現状を正確に把握することから始めます。

ターゲット顧客が投げかけるであろう具体的な質問を複数設定し、ChatGPTやGeminiなどの主要なAIに実際に問いかけます。

その回答で、自社や競合がどのように言及されているか、あるいは全く言及されないのかを記録・分析します。

これにより、取り組むべき課題が明確になります。

ステップ2：「選ばれる基準」を定義する（ルールメイク）

次に、AIに「どのような基準で選ぶべきか」という判断軸そのものを学習させる戦略、すなわち「ルールメイク」を行います。

例えば、「機能数」ではなく「導入後の定着率」で選ぶべき、といった新しい選定基準を、調査データなどの客観的な根拠と共に定義します。

この基準が自社の強みと合致していれば、AIがその基準を採用した際に、自社が有利な候補として推奨されやすくなります。

ステップ3：第三者からの評価・言及を獲得する（サイテーション獲得）

定義した「選ばれる基準」や自社の強みを、信頼できる第三者の情報源を通じて発信します。

AIは客観性を重視するため、プレスリリースを配信してニュースメディアに取り上げられたり、業界の専門メディアに寄稿したり、調査データを公開して引用されたりすることが極めて重要です。

これらの第三者からの言及（サイテーション）を地道に積み重ねることが、AIの信頼を獲得する上で最も効果的な施策となります。

ステップ4：AIが読みやすいようにコンテンツを構造化する

AIがコンテンツの内容を正確に理解し、引用しやすくするためには、技術的な最適化も欠かせません。

具体的には、H1,H2といった見出しタグで情報の階層構造を明確にしたり、Q&A形式で端的に情報を整理したり、専門用語の解説ページを用意したりします。

また、価格や仕様といった情報をAIがデータとして認識しやすい「構造化データ」を用いてマークアップすることも有効です巻末のQ&Aでは、LLMO対策の効果測定指標や、最初に取り組むべきことについて詳しく解説しています。

ステップ5：効果を定点観測し改善を続ける

LLMO対策は一度行えば終わりではありません。

AIモデルのアップデートや競合の動向によって、引用状況は常に変化します。

ステップ1で設定したプロンプトを定期的に実行し、回答内容の変化を定点観測します。

言及が減った場合はその原因を分析し、コンテンツを改善したり、新たなサイテーション獲得施策を打ったりと、継続的にPDCAサイクルを回していくことが、長期的な成功の鍵を握ります。

BtoBのLLMO対策会社に関するよくある質問

BtoBのLLMO対策に関して、多くの企業担当者が抱える疑問について回答します。

BtoBのLLMO対策において、SEO対策はもう不要になりますか？

結論として、SEO対策は不要にはなりません。

LLMOとSEOは対立するものではなく、むしろ連携・補完しあう関係です。

AIが回答を生成するための情報源の多くは、依然としてウェブ上から収集されます。

そのため、検索エンジンがサイトの内容を正しく理解できるよう最適化するSEOの基礎は、LLMO対策の土台として引き続き重要です。

ただし、目的がサイトへの流入からAIへの引用へとシフトするため、施策の優先順位や内容は変化します。

LLMO対策の効果はどのように測定すればよいですか？

LLMO対策の効果測定は多角的な視点が必要です。

主な指標として、AIの回答における自社の言及・推奨回数やその内容の変化、第三者メディアでの言及数の推移、AI経由でのウェブサイトへのトラフィック量、最終的な問い合わせや商談化といったビジネス成果などが挙げられます。

これらの指標を定点観測し、総合的に評価することが重要です。

BtoB企業がLLMO対策を始めるにあたり、最初に取り組むべきことは何ですか？

最初に取り組むべきことは、現状把握、すなわち「AI認知診断」です。

自社のターゲット顧客がAIに投げかけるであろう具体的な質問（プロンプト）を想定し、実際に主要なAI（ChatGPT,Geminiなど）で検索してみることです。

その結果、自社や競合がどのように表示されるか、あるいは全く表示されないのかを客観的に把握することが、全ての戦略の出発点となります。

まとめ

本記事では、BtoB企業におけるLLMO対策の重要性、SEOとの違い、そして信頼できる支援会社の選び方について詳しく解説しました。

AIが購買プロセスの主導権を握る時代において、LLMO対策はもはや選択肢ではなく必須の戦略です。

BtoB特有の複雑な商習慣を理解し、AIが重視する第三者情報を創出できる企画力、そしてSEOの知見と統合した戦略を提案・実行できるパートナーを見極めることが成功の鍵となります。

今回紹介した比較ポイントやおすすめの会社情報を参考に、自社の課題解決に最適な一社を選び、AI時代を勝ち抜くための一歩を踏み出してください。