ブランドクラウドのLLMO対策とは｜サービス内容と依頼前の判断軸

ブランドクラウドのLLMO対策は、風評被害対策の会社が手がける、AI回答に載る自社情報を整える施策です。

対象は、自社名やサービス名をAIに聞かれたときに、正しい情報を出してほしいマーケ・広報・経営層です。同社は「AIO/LLMO（回答エンジン最適化/大規模言語モデル最適化）施策」の名称で、2025年10月に提供開始を発表しています（Brand Cloud Inc.）。

一言でいえば「レピュテーション管理の延長にあるLLMO」

LLMO（大規模言語モデル最適化。ChatGPTなどの回答で自社が正しく言及されるようにする取り組み）を、多くの会社はSEOの延長として提供しています。同社は風評被害対策（レピュテーション管理。ネット上の悪評や誤情報を把握し、影響を抑える仕事）の延長として提供する点が出発点です。

私たち株式会社くるみは、同社の公式発表とコラムを第三者として読み、他のLLMO会社と比べるための判断軸を整理しました。この記事は2026年9月時点で確認できる範囲に基づき、沿革やグループ関係など一次資料で確認できない事項は書きません。

公式発表から読める3つの柱

同社の発表内容を整理すると、柱は「AI回答で言及」「情報を整合」「悪評を抑制」の3つに分かれます。どれか1つではなく、3つを同時に扱う点が同社の説明の軸です。

• AI回答で言及：自社名やサービス名に関する質問で、AIの回答に自社の情報が出るようにします。
• 情報を整合：公式サイト・プレスリリース・第三者サイトに散らばる情報の食い違いをなくし、AIが誤った要約をしにくくします。
• 悪評を抑制：古い情報やネガティブな評判がAI回答に混ざるリスクを把握し、影響を抑える対応を続けます。

この記事で扱う範囲

扱うのは、同社が公開している資料から読み取れるサービスの考え方と、依頼前に自社で判断する軸です。個別の実施範囲や契約条件は、依頼前に同社へ直接確認してください。

LLMOそのものの定義と全体像は、別の記事にまとめています。詳しくはLLMOとは。

AIOは検索結果内のAI要約、LLMOは対話型AIの回答を主な対象にした言葉です。

同社の発表ではこの2語を「AIO/LLMO」と併記しています。検索結果内の要約と対話型AIの回答、その両方を対象にする意図で並べていると読めますが、公式資料に併記の理由までは書かれていません。

4語の違いを対象・目的・使い手で比較する

LLMOの周辺には、GEO（生成エンジン最適化。生成AI全般に引用されることを狙う取り組み）やAEO（回答エンジン最適化。質問への直答に拾われることを狙う取り組み）も含めて、似た言葉が並びます。4語を対象・目的・主な使い手の3つの軸で整理すると、重なりと違いが見えます。

• AIO：対象は検索内AI要約で、目的は要約に載ること。主な使い手は日本の対策会社です。
• LLMO：対象は対話型AIで、目的は回答で言及されること。主な使い手は日本の対策会社です。
• GEO：対象は生成AI全般で、目的は引用されること。主な使い手は海外・研究系です。
• AEO：対象は質問への直答で、目的は一問一答で拾われること。主な使い手はFAQ運用者です。

用語は業界で統一されていません。同社のプレスリリースでも、AIOを「Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）」と展開していて、一般にAEOの展開として使われる語と重なります（PR TIMES）。

併記をどう受け取るか

読者にとって大事なのは、語の定義よりも「どのAIのどの画面で自社が出るか」です。Googleの検索結果に出るAI要約と、ChatGPTやGeminiに直接聞いたときの回答は、参照する情報源も、出やすい形式も異なります。

依頼するときは「AIO/LLMO」という括りのまま進めず、対象のAIと画面を一覧にして合意しておくと、成果の測り方がぶれません。AIOとLLMOの違いは別記事に詳しくまとめています。詳しくはAIOとLLMOの違い。GEO対策の記事は準備中で、AEO対策は別記事「AEO対策」で扱っています。

同社のLLMO対策は、調査・設計・実装・改善の4段階に、風評被害対策の伴走が加わる形です。

4段階は同社コラムの記述で、一般的なLLMO対策の進め方と大きくは変わりません。違いが出るのは、ネガティブ情報がAI回答に混ざるリスクを同時に扱う点です。

4段階に「監視」を足した工程図

4段階を工程として並べると「調査：AIが求める情報」「設計：伝わる構造に」「実装：読まれる仕組み」「改善：定期検証」です。私たちはここに、同社の強みとして書かれている「監視：悪評の把握・抑制」を5つ目の工程として置きました。

• 調査：AIが求める情報：ユーザーとAIが、どんな問いにどんな情報を求めているかを把握します。
• 設計：伝わる構造に：把握した情報を整理し、AIが要約しやすい構造に組み直します。
• 実装：読まれる仕組み：AIに理解されやすい形でページに落とし込みます。
• 改善：定期検証：AI回答に自社がどう出ているかを定期的に確認し、修正を続けます。
• 監視：悪評の把握・抑制：ネガティブ情報や誤情報の発生を追い続け、AI回答に混ざる前に対応します。

実装の手順で扱う中身

同社コラムのトレンドの節から拾うと、実装の中身は次の3つに整理できます。

• FAQやQ&A形式のコンテンツ（質問と答えを対にした構成で、AIが一問一答で拾いやすい形）
• 構造化データ（ページの内容を機械に伝える付加情報）と、モバイルでも読める要約型のコンテンツ
• 独自性のある一次情報（自社で調べた数字や、自社の実務で確かめた記述）

私たちも記事づくりでは一次情報を軸に置くと決めていて、この点は同社コラムの方向と重なります。llms.txt（AI向けにサイトの概要を渡すテキストファイル）の扱いは、記事「llms.txtとは」で別途まとめます。

一般的なLLMO会社と何が違うか

多くのLLMO会社は、自社の情報を「AIに載せる」方向で支援します。同社はそれに加えて、載せたくない情報が「AI回答に混ざらない」方向も、同じ枠組みの中で扱う点が異なります。

風評被害が起きたとき、AIの回答は複数の情報源を要約するため、公式サイトを直しただけでは古い評判が残ることがあります。この残り方まで見る役割を、工程の5つ目として置いています。

得られるのは、AI回答での言及、ブランド情報の整合、誤情報やネガティブの抑制の3つです。

同社のプレスリリースは、これを「AIO/LLMOがもたらす3つのメリット」として説明しています。読者の言葉に置き換えると次の通りです。

3つのメリットを読者の言葉に置き換える

• AI回答での言及：自社名やサービス名で質問されたとき、AIの回答に自社の情報が出る状態になります。
• ブランド情報の整合：公式サイトと外部サイトの情報が揃い、AIが古い情報や誤った情報を要約する機会が減ります。
• 誤情報やネガティブの抑制：ネット上のネガティブな評判がAI回答で再生産されるリスクを把握し、抑える対応が続きます。

どれも「AIが要約する材料を整える」という一点に集約されます。AI Overview（Google検索の上部に出るAI要約）に対する考え方は別記事で扱っています。詳しくはAIO対策。GoogleのAIモードとは何かも、別記事で整理する予定です。

AI検索は本当に来るのか：自社サイトの実測

私たちが自社サイトで測ったところ、AI検索経由の訪問はサイト全体の3.2%でした。全業種平均の1.08%と比べると約3倍で、量はまだ小さいものの、確実に来ています。

3.2%の内訳を見ると、平均滞在時間は160秒で、自然検索の118秒に対して約1.4倍でした。参照元はChatGPT系が83%を占め、着地ページの87.7%がブログ記事です。集計は2026年5月から7月、参照元にAIサービス名を含む訪問を対象にし、広告経由は除いています。平均値はConductor 2026 AEO/GEO Benchmarks（13,770ドメイン）の数値です。

この数値は私たちが自社サイトで集計した記録で、第三者による検証は受けていません。それでも「長く読む訪問が来ている」という傾向は、依頼するかどうかの判断材料になります。

広告とAI想起の役割分担

広告は、比較が始まった後の刈り取りしかできません。AI回答での想起は、比較が始まる前に出会う場です。

広告費を増やしても、候補に入る前の段階には届きません。LLMO対策に投じる意味は、この「比較前の接点」を持つことにあります。

向くのは、AI回答で想起されず、ネガティブ情報も多い会社です。

逆にネガティブ情報が少ない会社は、風評対策を含まない選び方でも進められます。どちらに当たるかは、自社の状態を測らないと決まりません。

2×2で自社の位置を決める

横軸にネガティブ情報の量、縦軸にAI回答での想起の有無を取ると、4つの象限に分かれます。同社型の支援が出番になるのは、このうち1つの象限です。

• 右下（想起なし・ネガティブ多い）：載せる作業と混ざらせない作業を同時に進める必要があり、一体型が噛み合います。
• 左下（想起なし・ネガティブ少ない）：載せる作業だけで足りるため、LLMO単体の会社やツールでも進められます。
• 右上（想起あり・ネガティブ多い）：AIが自社を語るときに悪評も一緒に出るため、風評対策を先に済ませます。
• 左上（想起あり・ネガティブ少ない）：現状を崩さないことが目的になり、監視のみで足ります。

判定の基準は測ってから

この表は同社を推すためのものでも、避けるためのものでもありません。同じ会社でも、事業やブランドごとに象限が変わることがあります。

自社がどの象限かは、想起の有無とネガティブ情報の量を実際に測って初めて決まります。測り方は次の節で説明します。LLMOツールで進める場合の選び方は、記事「LLMOツール」で扱います。

依頼前に自社で揃えるのは、想起の測定、問いの棚卸し、一次情報の在庫、監視する語、目標指標の5つです。

外部に頼む前に揃えておくと、見積もりの精度と、成果を測る基準が同時に決まります。私たちは、この5つを月1回の定点として回すことにしました。

5項目と、自社だけでできる度合い

5項目を「想起を測る」「問いを棚卸し」「一次情報の在庫」「監視する語」「目標指標」の順に並べ、自社だけでできる度合いを◎○△で付けました。◎は無料で今日から、○は社内の棚卸しで、△は依頼先と一緒に決める項目です。

• 想起を測る（◎）：自社の領域に関する問いをAIに投げ、自社名が出るかを数えます。
• 問いを棚卸し（◎）：AIに聞かれそうな問いを、カテゴリ名だけでなく欲望の側から洗い出します。
• 一次情報の在庫（○）：自社で調べた数字や実務で確かめた記述が、公開できる形でどれだけあるかを数えます。
• 監視する語（○）：自社名・サービス名・役員名など、ネガティブ情報を追う語を決めます。
• 目標指標（△）：想起の回数や言及の内容など、何をもって成果とするかを依頼先と合意します。

想起を測る：ベースラインの取り方

私たちは2026年8月28日に、Geminiへ自社の領域に関する12問を投げる実測を行いました。株式会社くるみの想起は0/12で、3問以上で繰り返し想起された会社は7社でした。

この0がベースラインです。測ってから始めるとは、こういう起点を持つことを指します。以後の変化はこの数字との差で追えるため、依頼先の成果もこの起点で測れます。診断の手順は、記事「LLMO診断」で扱います。

問いの棚卸し：カテゴリではなく欲望で決める

競合はカテゴリーではなく欲望で決まる、という考え方があります（CEP、カテゴリーエントリーポイント。ある欲望を持った人が最初に思い浮かべる入口のこと）。同じAI支援会社でも、「AIコンサル会社」と探す人と「営業の手間を減らしたい」と聞く人では、AIが並べる候補が変わります。

棚卸しする問いの例: 「風評対策とLLMOを一緒に頼める会社はどこか」「業種名だけで聞いたときに自社名が出るか」のように、顧客が実際に打ち込む言葉で書き出します。

だから「カテゴリ名で探される問い」だけでなく、「その欲望を持つ人がAIに聞く問い」を先に決めます。この問いの一覧が、想起を測るときの設問の元になります。

依頼先に渡す前提資料にする

5項目を揃えた状態で依頼先に渡すと、見積もりが「何を何回測るか」の話になり、範囲のずれが減ります。私たちのLLMO支援でも、初回にこの5項目を一緒に揃えるところから始めています。

私たちはこの5項目を月1回の定点で回し、依頼先に渡す前提資料にしています。

費用は監視する語の数、対象AIの数、制作の有無、風評対策の併用で決まります。

金額は同社も公開していません（2026年9月時点）。この記事でも金額は書かず、費用が動く要因と、進め方の選び方を整理します。

費用が動く4つの要因

• 監視する語の数：自社名・サービス名・人名など、追う語が増えるほど作業量が増えます。
• 対象AIの数：ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google検索のAI要約など、確認するAIが増えるほど検証の手間が増えます。
• コンテンツ制作の有無：FAQや一次情報の記事を新規に作るか、既存ページの手直しで済ませるかで差が出ます。
• 風評対策の併用：ネガティブ情報の抑制を同時に頼むかどうかで、契約の形が変わります。

内製・外注・伴走の3列で比べる

内製・外注・伴走の3つを、向く会社・続く期間・費用が動く要因・風評対策の4行で比べると次の通りです。ブランドクラウドは同社コラムの「伴走型」という記述に沿って、伴走の列に位置づけています。

• 向く会社：内製は担当者がいる会社、外注は制作物が主の会社、伴走は監視が必要な会社です。
• 続く期間：内製は自社次第、外注は納品で終了、伴走は契約中ずっと続きます。
• 費用が動く要因：内製は人件費、外注は本数・範囲、伴走は語数・AI数で動きます。
• 風評対策：内製と外注は別途、伴走は一体で扱えます。

見積もりで注意する点

• 成果指標の定義：想起の回数か、言及の内容か、流入か。何を成果と呼ぶかを先に決めます。
• レポート頻度：どのAIをいつ確認し、どの形で報告するかを月次などで固定します。
• 風評対策との切り分け：LLMOの作業と風評対策の作業を分けて見積もるか、一体で見積もるかを確認します。

LLMO対策会社を横並びで比べるときは、別記事を先に読むと見積もりの違いが読みやすくなります。詳しくはLLMO対策会社の比較。

ブランドクラウドのLLMO対策は、一般的なLLMO対策会社と何が違いますか

風評被害対策と一体で運用する点です。多くのLLMO会社は自社情報をAI回答に載せる支援が中心ですが、同社のコラムでは、ネガティブ情報や誤情報がAI回答に混ざるリスクの把握と抑制を、同じ枠組みで扱うと説明されています。載せる作業と混ざらせない作業を一つの契約で進めたい会社に向く型です。

AIOとLLMOはどう違いますか

AIOは検索結果内のAI要約、LLMOは対話型AIの回答を主な対象にした言葉です。同社は「AIO/LLMO」と併記しているため、両方を対象にする意図と読めますが、用語は業界で統一されていません。依頼時は語の定義ではなく、どのAIのどの画面で自社を出すかを一覧で合意すると、成果の測り方がぶれません。

風評被害がない会社でも依頼する意味はありますか

判定表の左下、つまり想起がなくネガティブ情報も少ない会社なら、風評対策を含まないLLMO単体の会社やツールでも進められます。同社型の一体運用が噛み合うのは、想起がなくネガティブも多い右下の象限です。まず自社の想起の有無とネガティブ情報の量を測り、象限を決めてから依頼先を選ぶ順番をおすすめします。

費用はどのくらいかかりますか

金額は同社も公開していません（2026年9月時点）。動く要因は、監視する語の数、対象AIの数、コンテンツ制作の有無、風評対策を併用するかの4つです。見積もりでは、成果指標の定義、レポート頻度、風評対策との切り分けの3点を確認すると、範囲のずれと追加費用の発生を抑えられます。

AI検索経由の流入は本当にありますか

私たちの自社サイトでは、2026年5月から7月にAI検索経由の訪問がサイト全体の3.2%でした。全業種平均の1.08%と比べると約3倍で、平均滞在時間も160秒と、自然検索の118秒を上回っています。量はまだ小さいものの、長く読む訪問が来ている段階です。

ブランドクラウドのLLMO対策は、風評被害対策と一体のAIO/LLMO施策として検討する対象です。

向くのは、AI回答で想起されず、ネガティブ情報も多い会社です。ネガティブ情報が少なければ、LLMO単体の会社やツールという選び方もあります。

次の一手は「測ってから」

依頼前に、想起の有無と、AIに聞かれる問いを自社で測ります。この2つが揃うと、見積もりの範囲と成果の基準が同時に決まり、依頼先との会話が具体になります。

同社の発表内容を柱に戻すと、「AI回答で言及」「情報を整合」「悪評を抑制」の3つです。依頼前に、この3つのどこまでを頼むかを決めておきます。

• AI回答で言及：自社名やサービス名に関する質問で、AIの回答に自社が出るようにします。
• 情報を整合：公式・外部に散らばる情報の食い違いをなくし、誤った要約を減らします。
• 悪評を抑制：古い情報やネガティブな評判がAI回答に混ざるリスクを把握し、抑えます。

今の状態を可視化する

自社がAIに想起されているか、どんな問いで出ているかを含めて現状を可視化したい場合は、私たちの無料診断「AIおきかえくん」で確認できます。測った結果を持って依頼先と話す、という順番で進めると私たちは決めています。

LLMOの全体像は記事「LLMOとは」にまとめています。