LLMO

AI検索時代の到来により、ユーザーはまず ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude といった LLM に質問し、そこで紹介された企業やサービスを比較するようになりました。 しかし、多くの企業は「AI が自社をどう理解し、どんな質問で名前を挙げているのか」を把握できていません。 LLMO（Large Language Model Optimization）は、 “AI に質問された時に、自社が正しく・望ましい形で紹介されるように整える” ための新しい最適化戦略です。 本ハブでは、以下の領域を体系的に解説します： AI検索で企業がどう評価されるかの仕組み LLMが参照する情報源・抽出方法・回答パターン ブランドが拾われる／拾われない質問の特徴 指名質問・比較質問における可視性の高め方 コンテンツ改善・構造化データ・情報整備のベストプラクティス LLMOとSEOの違い・役割分担・統合戦略 AI検索がユーザーのファーストタッチポイントになった今、 「どんな質問で名前が出るか」は、企業の集客・認知・商談創出に直結します。 LLMO ハブでは、AI時代における “選ばれるための見られ方設計” を、 基礎から応用まで包括的に学ぶことができます。