LLMOプレスリリースの書き方｜AIに引用される新しいPR戦略とは？

ChatGPTなどのAI検索が普及し、従来のSEOだけでは自社が推奨されにくくなったと感じていませんか。

AIに自社の情報を正しく認識させ、推奨してもらうためには、プレスリリースの役割を根本から見直す必要があります。

この記事を読めば、生成AIに評価される新しいPR戦略としての「LLMOに強いプレスリリースの書き方や配信の仕組み」を理解し、実務で活用できるようになります。

LLMOに繋がるプレスリリースの書き方については「LLMOに繋がるプレスリリースの書き方」で詳しく紹介しています。

LLMOとは？従来のSEOやプレスリリースとの根本的な違い

LLMO（LargeLanguageModelOptimization）とは、大規模言語モデル最適化を指す言葉です。

ChatGPTのような生成AIが回答を生成する際に、自社の情報が正確に引用・推奨されやすくなるように最適化する一連の施策を意味します。

従来のSEOやPRとは、その目的とアプローチにおいて根本的な違いが存在します。

LLMOはAIに「見つけてもらう」のではなく「推薦される」ための新戦略

従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンで「見つけてもらう」ことを目的としていたのに対し、LLMOはAIの回答内で「信頼できる情報源として推薦される」ことを目指す新しい戦略です。

AIは単に情報を並べるのではなく、ユーザーの問いに対して最適な答えを文脈を構成して提示します。

そのため、検索結果の順位を上げるだけでは不十分であり、AIの判断基準そのものに働きかけ、自社が選ばれるべきだという根拠を提示する必要があります。

これまでのプレスリリースが目指した「メディア掲載」のその先へ

これまでのPR活動におけるプレスリリースの主な目的は、メディアに取り上げてもらい、記事として掲載されることでした。

しかしLLMOの時代では、メディア掲載はゴールではなく、新たなスタート地点となります。

メディアに掲載された記事は、AIが信頼性を判断するための重要な「第三者からの言及（サイテーション）」として機能します。

つまり、プレスリリースはAIに学習させるための信頼性の高い情報源をウェブ上に作り出すための起点となるのです。

プレスリリースとLLMOの相関性については「プレスリリース×LLMOの相関性を徹底解説」で詳しく紹介しています。

なぜ今、プレスリリースがLLMO（生成AI最適化）で最も重要なのか？

生成AIが情報源を選定するプロセスにおいて、プレスリリースは極めて重要な役割を担います。

その理由は、AIが情報の信頼性を評価する際の判断基準と、現代のBtoB購買担当者の情報収集行動の変化に深く関わっています。

PR活動の中核であるプレスリリースが、なぜLLMにおいて最強の武器となるのか、3つの観点から解説します。

AIが信頼性の判断軸とする「一次情報」としての価値

生成AIは、ウェブ上に氾濫する二次情報よりも、企業や団体が公式に発表する「一次情報」を信頼性の高い情報源として重視する傾向があります。

プレスリリースは、企業が発表する公式な情報であり、新製品、新サービス、経営情報、調査結果など、信頼性の基点となる一次情報そのものです。

この公式性が、AIにとって引用するに値する情報であるという強力なシグナルとなります。

【8割以上が由来】AIの回答精度を高める「第三者からの言及（サイテーション）」の起点となる

AIが生成する回答の引用元を分析した調査によると、その8割以上が報道機関や業界メディアといった「第三者が書いた信頼情報」に由来していることが分かっています。

自社サイトで情報を発信するだけでは、AIからの信頼を得るには不十分です。

プレスリリースを配信し、それが権威あるメディアに記事として掲載されることで、ウェブ上に「第三者からの言及（サイテーション）」が生まれます。

このサイテーションの積み重ねが、AIの評価を高める上で決定的な役割を果たします。

BtoB購買担当者の9割以上がAIを利用する時代の到来

Forrester社の調査によれば、2026年にはBtoB購買者の約94%が、購買プロセスのいずれかの段階でAIを利用すると予測されています。

営業担当者に接触する前の情報収集段階で、AIに相談し、候補を絞り込むのが当たり前の時代になりつつあります。

この初期段階でAIの回答に自社が含まれなければ、検討の土台にすら上がりません。

プレスリリースを通じてAIに正しい情報を学習させておくことは、未来の商談機会を創出するための不可欠な投資といえるでしょう。

【全5ステップ】AIに引用されるLLMOプレスリリースの作成手順

AIに引用され、推奨されるプレスリリースを作成するには、従来のPRとは異なる戦略的なアプローチが求められます。

ここでは、ターゲットの特定から配信後の戦略まで、具体的な5つのステップに分けて、LLMを意識したプレスリリースの作成手順を解説します。

ステップ1：ターゲットの「具体的な問い」を特定し、戦うべき局地戦を見極める

AI時代の情報検索は、抽象的なキーワードでの争いから、具体的で深い悩みへの回答へと変化しています。

資本力のある大手が有利な広域戦を避け、自社の強みが最も活きるニッチな戦場を見つけることが成功の鍵です。

「勤怠管理 おすすめ」ではなく「300名規模で給与システムと連携可能な勤怠管理」に応える

ユーザーがAIに投げかける問いは、従来の検索キーワードよりも具体的で長文になる傾向があります。

「勤怠管理おすすめ」のようなビッグキーワードで1位を狙うのではなく、「300名規模で、既存の給与システムと連携可能で、打刻漏れが多い企業向けの勤怠管理システムは？」といった、より限定的で深い悩みに的確に応えるコンテンツを設計します。

このような具体的な問いこそ、後発企業や中小企業でも勝てる「局地戦」の領域です。

BtoB購買における役割（現場担当・部門長・経営層）ごとの異なる疑問を想定する

BtoBの購買プロセスには、複数の意思決定者が関わります。

同じ製品を検討していても、立場によってAIに問いかける内容は異なります。

例えば、現場担当者は「使いやすさ・定着のしやすさ」、部門長は「費用対効果・ROI」、情報システム部門は「セキュリティ・既存システムとの連携性」、経営層は「投資判断の妥当性・リスク」といったように、それぞれの視点で疑問を持ちます。

これらの役割ごとの異なる問いを想定し、それぞれに響く根拠を用意することが重要です。

ステップ2：自社の強みが活きる「選ばれる基準」を調査データで設計する

AIに自社を推薦してもらうためには、単に製品の機能をアピールするだけでは不十分です。

自社が最も評価されるような「選び方の基準（ルール）」そのものを市場に提示し、AIに学習させる「ルールメイク」という戦略が有効になります。

単なる機能の羅列ではなく、顧客が重視すべき新しい判断軸を提示する

競合他社が「機能の多さ」をアピールしている市場で、同じ土俵で戦う必要はありません。

例えば、「機能数で選ぶのではなく、導入後の“定着率”で選ぶべき」といった新しい判断軸を提示します。

もし自社製品の定着率に強みがあれば、この新しい基準が市場に浸透するほど、自社が有利な状況を創り出せます。

客観的なファクトとして、独自のアンケート調査や統計データを活用する

新しい選定基準を提唱する際、それが単なる自社の主張と受け取られないように、客観的な根拠が不可欠です。

例えば、「勤怠管理システムの選定で後悔した点の第1位は『導入後のサポート不足』であった」といった独自のアンケート調査結果をプレスリリースで発表します。

このような調査データは信頼性の高いファクトとして、メディアやAIに引用されやすくなります。

LLMO時代の調査PR戦略については「LLMO時代の調査PR戦略バイブル」で詳しく紹介しています。

ステップ3：AIが情報を読み取りやすい「構造化された文章」を作成する

AIがプレスリリースの内容を正確に理解し、抽出しやすくするためには、文章の書き方にも工夫が必要です。

人間だけでなく、機械にとっても読みやすい「構造化」を意識することが重要になります。

AI検索に選ばれるプレスリリース実践マニュアルについては「AI検索に選ばれるプレスリリース実践マニュアル」で詳しく紹介しています。

冒頭に要約を配置し、AIが記事の全体像を即座に把握できるようにする

プレスリリースの冒頭に、この記事で伝えたいことの結論や要点をまとめた数行の要約を配置します。

これにより、AIは記事全体のテーマや文脈を迅速に理解でき、回答を生成する際の引用対象として扱いやすくなります。

見出し（Hタグ）の階層構造と箇条書きで情報の関係性を明確に示す

H2、H3といった見出しタグを正しく使い、情報の階層構造を明確にします。

また、特徴や手順などを説明する際には、箇条書きを用いることで、情報の関係性が整理され、AIが個々の要素を抽出しやすくなります。

専門用語や業界の略語には必ず解説を加え、Q&A形式も取り入れる

専門用語や略語が登場する際には、初出時に必ずその意味を解説する注釈を加えます。

これにより、AIと読者の双方の理解を助けます。

また、「よくある質問」のようにQ&A形式で情報を整理することも、AIが特定の問いに対する直接的な答えとして引用しやすくなるため有効です。

ステップ4：信頼できる情報源として認識されるための「透明性」を示す

AIは情報の信頼性を評価する上で、その情報が何を根拠にしているのか、誰が発信しているのかを重視します。

情報の透明性を高め、権威性を示すことで、AIからの評価を高めることができます。

引用した統計データや調査結果の出典元を必ず明記する

プレスリリース内で他社の調査データや公的機関の統計を引用する際は、必ず出典元（調査機関名、調査年、レポート名など）を正確に記載します。

これにより、情報の客観性と信頼性が担保され、AIが安心して引用できる情報源となります。

専門家や有識者のコメント・監修情報を盛り込み、権威性を補強する

発表する情報に関連する分野の専門家や大学教授、業界のアナリストといった有識者からのコメントを加えたり、監修を受けたりすることで、プレスリリースの権威性を高めることができます。

第三者の専門的な視点が加わることで、情報の信頼性が一層強化されます。

ステップ5：配信後のメディア掲載を戦略的に促し、第三者言及を最大化させる

プレスリリースは配信して終わりではありません。

その情報がメディアに掲載され、ウェブ上に第三者からの言及が広がって初めて、効果が最大化します。

配信後の運用戦略が極めて重要です。

メディアが記事化しやすい社会的な文脈や独自の切り口を提供する

単なる製品発表のプレスリリースではなく、社会的なトレンドや時事ニュースと関連付けた切り口を提供することで、メディアの関心を引き、記事化される可能性を高めます。

例えば、「働き方改革の新たな課題」といった文脈で自社の調査データを提示するなど、ニュースバリューを高める工夫が求められます。

配信プラットフォームの選定と効果的なメディアリレーションを構築する

プレスリリースの内容に合わせて、最適な配信プラットフォームを選定します。

業界専門メディアに強いプラットフォームや、ソーシャルメディアでの拡散が期待できるプラットフォームなど、特性を見極めることが重要です。

また、日頃から主要メディアの記者と良好な関係を築き、情報提供を行うといった地道なメディアリレーション活動も、戦略的な掲載獲得のための重要な運用の一部です。

PR TIMESがAIに拾われる理由については「PR TIMESがAIに拾われる理由」で詳しく紹介しています。

プレスリリース配信後の効果を最大化する「二層モデル」戦略

LLMO戦略において、プレスリリース配信後の効果を最大化するためには、「関連性」と「権威性」という二つの異なる層を同時に積み上げていく「二層モデル」の考え方が有効です。

このモデルは、後発企業でも参入可能な領域と、時間をかけて築き上げるべき領域を明確に区別します。

関連性レイヤー：具体的な問いへの回答でニッチな領域から候補に入る

「関連性レイヤー」は、ユーザーの具体的でニッチな問いに、敵確に答えるコンテンツを用意することで獲得します。

これは、ステップ1で解説した「局地戦」で勝利するための層です。

例えば、「製造業向けで、特定の安全基準に対応した勤怠管理システム」といった非常に具体的な問いに対して、それに完全合致する情報を提供することで、大手企業がカバーしきれていない領域でAIの候補に入ることが可能になります。

この層は、後発企業や中小企業にとっての重要な突破口となります。

権威・露出レイヤー：第三者からの言及を積み重ねて信頼性を高める

「権威・露出レイヤー」は、メディア掲載や専門家からの評価、ブランド名の被参照などを通じて、時間をかけて積み上げる層です。

プレスリリースが大手メディアに取り上げられたり、業界のレポートで引用されたりすることで、その企業や製品の「信頼できる情報」としての評価が蓄積されます。

この層は、過去の実績やブランド力が豊富な大手が有利な領域ですが、関連性レイヤーで候補に入りながら、並行して戦略的に権威性を積み上げていくことが、長期的な成功につながります。

LLMO時代のプレスリリースで失敗しないための注意点

LLMを意識したPR活動は、従来の考え方のままでは思わぬ落とし穴にはまる可能性があります。

ここでは、多くの企業が陥りがちな失敗を避け、効果的な施策を継続するための2つの重要な注意点を解説します。

自社に都合の良い情報だけを発信するポジショントークに終始しない

LLMOで失敗する典型的な例は、プレスリリースの内容が自社製品の宣伝や自画自賛だけで完結してしまうことです。

AIやメディア、そして生活者が求めているのは、客観的で社会的な関心に繋がる情報です。

プレスリリースの主題を「自社」から「社会・現場」に移し、「自社の新機能」ではなく「現場で起きている課題」を提示するなど、社会的な文脈の中で自社の価値を位置づける視点が不可欠です。

単なる製品の発表ではなく、客観的な調査データや社会課題への接続を意識することが成功の鍵となります。

一度配信して終わりではなく、継続的な情報発信でAIの学習を促す

LLMOは一度の施策で完了するものではありません。

AIのモデルは日々更新されており、市場のトレンドも常に変化しています。

一度プレスリリースを配信して終わりにするのではなく、定期的に新たな調査データを発表したり、得られたファクトを元にコンテンツを展開したりと、継続的に情報を発信し続ける運用が重要です。

この継続的な情報発信が、AIの学習データに乗り続け、参照されやすい状態を維持することにつながります。

LLMOは単発の「発表」ではなく、長期的な「運用」であると認識する必要があります。

LLMO施策の成果をどう測る？新しい効果測定の考え方

LLM時代のPR戦略では、施策の成果を測るための指標もアップデートが必要です。

従来の指標だけでは、AIに対する影響を正確に捉えることはできません。

ここでは、新しい効果測定の考え方と具体的な方法について解説します。

従来のPV数や掲載数だけでは見えないAI時代のKPIとは

これまでのプレスリリース配信の効果測定は、ウェブサイトへの流入数やメディアへの掲載記事数が主な指標でした。

しかし、ユーザーがAIの要約回答だけで満足し、サイトを訪れないゼロクリックが増加する中、これらの指標だけでは施策の成果を見誤る可能性があります。

LLMO時代の新しいKPIは、AIの回答内で、自社がどれだけ、どのように言及されたかを測ることです。

具体的には、推奨候補としての登場回数や特定の強みと結びつけられた言及の質などが重要な指標となります。

主要な生成AIにプロンプトを投げかけ、自社の引用・推奨状況を定点観測する

具体的な効果測定の方法として、ターゲットユーザーが投げかけるであろう具体的な問い（プロンプト）を複数用意し、定期的にChatGPTやGeminiなどの主要な生成AIに入力します。

そして、その回答内容を記録し、自社や競合他社がどのように表示されるかを定点観測します。

この運用により、「施策実施前は競合A社しか表示されなかったが、実施後は自社も候補として表示されるようになった」といった変化を客観的に捉えることができ、施策の有効性を判断するためのデータとなります。

LLMOとプレスリリースに関するよくある質問

LLMOや新しいPR戦略について、多くの担当者様から寄せられる質問とその回答をまとめました。

LLMOとSEOはどちらを優先すべきですか？

結論として、両者は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあるため、並行して進めるべきです。

SEOは検索エンジンからの直接流入を確保するための土台であり、LLMOはAIという新しい情報接触点での推奨を獲得する施策です。

SEOによってサイトの信頼性や技術的な基盤が整っていることは、AIの評価にもプラスに働きます。

したがって、どちらか一方を優先するのではなく、SEOで土台を固めつつ、LLMOで新たな認知獲得のチャネルを切り拓くという考え方が重要です。

プレスリリースを配信すれば、すぐにLLMOの効果は現れますか？

いいえ、すぐには現れません。

プレスリリースがメディアに掲載され、その情報がAIの学習データに取り込まれるまでには時間がかかります。

また、AIのモデルが更新されるタイミングにも依存するため、即効性を期待する施策ではありません。

LLMOは一度のPR活動で終わるものではなく、継続的な情報発信を通じて、徐々にAIの認識を形成していく中長期的な戦略と捉えることが重要です。

中小企業やスタートアップでもLLMOプレスリリースは有効ですか？

はい、非常に有効です。

従来のSEOのような広域戦では、資本力のある大手企業が有利でした。

しかし、LLMOの主戦場はユーザーの具体的な悩みに応える「局地戦」です。

特定のニッチな領域において、独自の調査データに基づいた鋭い切り口のプレスリリースを発信すれば、大手企業がカバーしていない領域で第一想起を獲得することが可能です。

「弱者の戦略」であるランチェスター戦略が、AI時代において再び有効になったと考えることができます。

まとめ

本記事では、LLMO（大規模言語モデル最適化）時代におけるプレスリリースの新しい役割と、AIに引用・推奨されるための具体的な書き方や戦略について解説しました。

従来のSEOとは異なり、LLMOはAIの回答内で「信頼できる候補」として推薦されることを目指す活動です。

そのためには、プレスリリースを「一次情報」かつ「第三者言及の起点」と位置づけ、以下のステップで作成・配信することが重要ですし、

1.具体的な問い（局地戦）を特定する

2.調査データで「選ばれる基準」を設計する（ルールメイク）

3.AIが読みやすいよう文章を構造化する

4.出典明記などで透明性・信頼性を示す

5.メディア掲載を促し第三者言及を最大化する

この新しいPR戦略は、一度きりの施策ではなく、継続的な情報発信と定点観測を伴う運用が不可欠です。

特に、BtoB領域では購買行動におけるAIの利用が加速しており、LLMOへの対応は企業の成長を左右する重要な経営課題となっています。

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