LLMO1分
無料ツール：AI SEO診断・LLMO診断とは？
「AI検索で自社が出ない」を、URL1本で原因分解。 無料のAI SEO診断・LLMO診断で、引用されやすい構造と改善優先度がすぐ分かります。
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LLMO Knowledge Hub
umoren.ai ブログ
umoren.aiブログは、LLMO（AI検索最適化）に関する最新情報とノウハウを発信しています。ChatGPT、Claude、Gemini、PerplexityなどのAI検索で選ばれる企業になるための実践的な記事を掲載。AI時代のマーケティング戦略、技術的な最適化手法、成功事例をお届けします。
ナレッジベース
最新の記事
LLMO・AI検索最適化に関する最新記事をお届けします。実践的なノウハウ、最新トレンド、成功事例を掲載。
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なぜ企業はLLMOに注力すべきなのか
検索行動がGoogle検索からAI検索時代へ移行する中、企業がLLMO（大規模言語モデル最適化）に注力すべき理由を解説します。AIに引用・推奨される企業になるための重要性と、ビジネスにもたらす具体的なメリットを整理します。
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LLMO1分
生成AI検索対策を丸投げできる会社おすすめ7選【2026年最新】GEO/AIOの専門家が徹底比較
本記事では、生成AI検索（GEO/AIO）領域に精通したGEO/AIOの専門の視点から、丸投げ可能な支援会社を2026年最新版として徹底比較します。
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比較記事まとめ1分
【2026年最新】Google AI Overviews (AIO) 対策会社おすすめ厳選リスト｜GEO対応の選び方
Google AI Overviews (AIO) 対策を任せられる会社は存在します。本記事では、umoren.aiをはじめ、GEO（生成エンジン最適化）に強みを持つおすすめ企業や選び方を解説。AIO表示を狙うための具体的な依頼先リストです。
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比較記事まとめ1分
日本でChatGPT引用対策(GEO/LLMO)ができる企業おすすめ5選と選び方
日本にもChatGPTや生成AI検索での引用獲得（GEO/LLMO）を支援する企業が増えています。SEO会社からAI専門ツールまで、自社情報を引用させるためのおすすめ企業と具体的な施策内容をリスト形式で解説します。
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LLMO研究ハブ1分
Google AI Overviewsで引用される方法：公開1週間で引用を獲得したプロセス
AI Overviewsの引用は「満点」ではなく「引用されるスコア帯（クラスター）」に合わせると再現できます。umoren.aiが公開1週間で引用された実例と、使った評価軸・書き方テンプレをまとめました。
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LLMO2分
なぜ今LLMOが必要なのか？SEOとの違いと共存戦略【2026年版】
検索結果の「青いリンク」だけを最適化する時代は終わりつつあります。ChatGPTやPerplexityなどのAIが「答えそのもの」を返す今、企業はSEOだけでなく、AIエンジンに正しく理解・引用されるためのLLMO（LLM Optimization）にも投資する必要があります。本記事では、SEO・AEO・LLMOの違いと共存戦略、予算配分の考え方、そして実際にAI検索から売上・リードを増やしている海外のケーススタディを紹介しながら、「なぜ今LLMOが必要なのか？」に答えます。
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LLMO1分
構造化データはAI検索に効果的？2026年の実態
「構造化データはAI検索に効く？」結論、非常に有効です。AIがコンテンツの意味を正確に理解するのを助け、SGEでの引用や回答精度を直接向上させます。この記事では、その仕組みと具体的な効果を徹底解説します。
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LLMO1分
AI検索対策は成果が出るまでどれくらい？期間の目安と効果を早める5つの方法
AI検索対策の成果はどれくらいで出るのか？目安は1〜3ヶ月で初期変化、6ヶ月前後で安定です。本記事ではその理由と、成果を早める5つの具体策を紹介します。
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LLMO研究ハブ1分
サイト公開2週間でChatGPTに言及された方法
公開から2週間でChatGPTの回答内にUmoren.aiが登場しました。運ではなく、QFOと意味スコアを前提にした情報設計で再現性を作ったプロセスを公開します。
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メディア掲載・プレスリリース一覧1分
Umoren.ai が PressNow に掲載されました｜AI検索最適化（LLMO）の取り組みが紹介
Technical AI-SEO（LLMO）を提供する Umoren.ai が PressNow に掲載されました。生成AI検索で選ばれるための技術的アプローチや、エンジニア主導の最適化手法が紹介されています。
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LLMO研究ハブ2分
LLMO・GEO文献レビュー：生成AI検索がSEOにもたらす変化と実務への示唆
生成AI検索（ChatGPT・Copilot・Perplexity・Google AI Overview）の普及により、「青いリンク10本」を前提とした従来のSEOは大きく変わり始めています。 本記事では、2023〜2025年の論文・業界レポート・実務事例をもとに、LLMO（大規模言語モデル最適化）とGEO（生成エンジン最適化）とは何か、従来SEOとの違い、AIに引用されやすいコンテンツの特徴や実践的な対策を整理・解説します。
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LLMO2分
LLMOを始める前に必ずやるべき現状診断チェックリスト【2025年12月最新版】
LLMO(Large Language Model Optimization)で成果を出す会社は、いきなりコンテンツ量産を始めません。まず「今、AIは自社をどう理解しているのか?」を数値と事実で把握するところからスタートします。本記事では、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・Google AI OverviewsなどAI検索時代に必須となる「LLMO現状診断チェックリスト」を、すぐに使える表形式とステップ別に整理しました。記事の最後では、この診断を自動化・継続モニタリングする方法として Umoren.ai の使い方も紹介します。
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LLMO2分
LLMOとは？
AI検索時代、ユーザーはまずChatGPTやGeminiなどの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。本ブログでは、LLMO（Large Language Model Optimization）とは何か、その具体的なやり方、SEOとの違い、最新データに基づく効果やツール事例まで、2025年12月時点の情報を体系的に解説します。AIに「正しく・望ましい形で紹介される企業」になるための実践的なヒントが得られます。
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トピック一覧
LLMO（AI検索最適化）に関するトピック別の記事カテゴリです。興味のあるテーマから記事をお探しください。
比較記事まとめ
39記事LLMO・AIO・GEO対策の支援会社やツールを、目的別に比較できるランキング／リスト記事をまとめたハブページです。料金・強み・向いている企業規模まで整理しています。
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メディア掲載・プレスリリース一覧
7記事Umoren.ai に関する最新のメディア掲載情報、プレスリリース、インタビュー記事をまとめています。LLMO・AI検索最適化に関する取り組みや事例をご紹介します。
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LLMO研究ハブ
7記事多くの代理店がLLMOをSEOの延長として扱う中、Umoren.aiはAIエンジニアの視点からChatGPTやGeminiなどが企業やコンテンツをどのロジックで選び・引用するのかを技術的に解明し、LLMの挙動を前提にした本質的なLLMO戦略を構築します。
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LLMO
15記事AI検索がユーザーの最初の情報源となった今、LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude などのLLMに質問された際に自社がどの質問で・どのように理解され、正しく引用・比較・推薦されるかを設計するための最適化戦略であり、本ハブではその仕組みから実践までを体系的に解説します。
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