LLMO対策はクエリファンアウトから考える｜ChatGPT・AI検索で自社が選ばれる仕組み
「ChatGPTやGoogleのAI検索に、自社を表示させるにはどうすればいいですか？」
最近、こうした相談が増えてきました。
LLMOやAIO対策としてよく挙げられるのは、
- FAQを増やす
- 構造化データを入れる
- 比較表を作る
- 記事を長くする
- AIが読み取りやすいページ構成にする
といった方法です。
もちろん、こうした対策が不要というわけではありません。
ただ、2026年現在のAI検索の仕組みを考えると、その前に押さえておきたい考え方があります。
それが、クエリファンアウト（Query Fan-Out）です。
AIは、入力した質問をそのまま検索しているわけではない
たとえばAIに、
「中小企業におすすめの案件管理システムは？」
と質問したとします。
従来のGoogle検索であれば、「中小企業 案件管理システム おすすめ」といった検索結果を見るイメージに近いでしょう。
しかし、ChatGPTやGoogleのAI検索では、質問をそのまま1回検索して終わるとは限りません。
AI側で質問を分解・変換し、
「中小企業 案件管理 システム 比較」
「案件管理 SaaS おすすめ」
「Excel 案件管理 脱却」
「案件管理システム 料金」
「小規模企業 CRM 比較」
といった複数の検索に展開しながら、回答に必要な情報を集めることがあります。
これがクエリファンアウトです。
GoogleはAI ModeやAI Overviewsについて、関連する複数の検索を並行して行う「query fan-out」という仕組みを公式に説明しています。
ChatGPT SearchについてもOpenAIは、ユーザーの質問を検索向けのクエリへ書き換え、必要に応じて複数回検索する仕組みを公開しています。
つまりAI検索対策では、
「ユーザーが何と検索するか」だけではなく、「AIがその質問をどのような検索に広げるか」まで考える必要がある
ということです。
従来SEOとLLMOでは考え方が少し違う
従来のSEOでは、
「このキーワードで検索順位を上げる」
という考え方が中心でした。
たとえば、
「Excel 業務改善」
というキーワードを狙うなら、その検索結果で上位表示を目指します。
一方でAI検索では、ユーザーが、
「Excel管理が限界なんですが、どう改善すればいいですか？」
と質問すると、
「Excel 業務改善」
「Excel管理 限界」
「Excel システム化 判断」
「業務システム 導入 費用」
「Excel脱却 中小企業」
「業務改善ツール 比較」
などに展開される可能性があります。
すると、SEOとは少し違った見方が必要になります。
重要なのは、
元の質問で上位表示されるかどうかではなく、AIが展開した複数の情報探索経路の中に自社の情報が存在しているか
ということです。
「比較」「おすすめ」系の質問は重要度が高い
最近公開されたLLMO関連の調査では、AIが質問を「比較」「おすすめ」の方向へ展開した場合、企業名が言及される割合が高かったという結果も出ています。
一方で、
「仕様」
「法律」
「価格」
といった情報確認型の質問では、特定企業名の登場割合が低かったとされています。
この数値自体は個別調査なので、そのまますべての業界に当てはまるとは限りません。
ただ、考え方としては非常に自然です。
たとえば、
「請求書の保存期間は何年？」
という質問では、法律や制度の説明が中心になるため、特定のシステム会社名が登場する必要はありません。
一方、
「中小企業におすすめの請求書管理システムは？」
という質問では、具体的な製品や企業名を挙げなければ回答になりません。
つまり、
企業名をAIに認識してもらいたいのであれば、比較・選定・おすすめといった意思決定に近い質問が重要
になります。
これはLLMOだけでなく、問い合わせ獲得の観点でも重要です。
だからといって「おすすめ10選」を量産すればいいわけではない
ここで間違えやすいポイントがあります。
「比較やおすすめが重要なら、比較記事を大量に作ればいい」
という話ではありません。
たとえば、
「案件管理システムおすすめ10選」
「中小企業向け案件管理システム7選」
「案件管理ツール比較15選」
のような記事を少しずつ言葉を変えて大量に作っても、ユーザーに新しい価値がなければ意味がありません。
GoogleもAI検索向けのガイドで、AIが生成する検索パターンを予測し、それぞれに合わせたページを大量生成するような方法を推奨していません。
重要なのは記事数ではなく、
そのページにしかない情報があるかどうか
です。
たとえば、
- 実際の導入事例
- 実際にかかった開発費用
- Excelのまま残した方がよかった業務
- システム化して失敗した例
- 小規模企業で導入するときの判断基準
- 現場で実際に発生した課題
- 導入前後の業務時間の変化
などです。
一般論をまとめただけの記事よりも、こうした一次情報を含む記事の方が、AIが回答を作る際の材料として使いやすくなります。
FAQや構造化データは意味がないのか
これも極端に考えない方がよいでしょう。
LLMO対策ではよく、
「FAQ構造化データを入れましょう」
「Schema.orgを設定しましょう」
と言われます。
しかしGoogleは、AI ModeやAI Overviewsに掲載されるためだけの特別な構造化データは存在しないと説明しています。
つまり、
構造化データを入れればAI検索に出やすくなる
という単純な仕組みではありません。
一方で、
- 適切なHTML構造
- 分かりやすい見出し
- クロールできるページ
- 内部リンク
- 読みやすい文章
- 内容に合った構造化データ
といった基本的なWebサイト整備は引き続き重要です。
これらはAIへの「加点施策」というより、
AIや検索エンジンが情報を理解するための土台
と考える方が分かりやすいでしょう。
「3000文字書けば評価される」という考え方も見直した方がいい
SEOでは長い間、
「記事は3000文字以上」
「5000文字書いた方が強い」
といった話がありました。
しかしAI検索では、単純に文字数が多いから引用されるとは考えにくくなっています。
最近のAI検索に関する調査でも、引用されたページと引用されなかったページを比較したところ、本文の文字数に大きな差がなかったという結果があります。
これはAI検索の仕組みを考えると自然です。
AIが欲しいのは、
「長いページ」
ではなく、
今調べている疑問に答えられる情報
だからです。
4000文字ある一般論の記事より、
「建設会社でExcelによる配車管理をシステム化した結果、毎日40分かかっていた転記作業が5分になった」
という具体的な情報の方が、AI回答では利用価値が高い可能性があります。
自社サイトだけを強化しても十分とは限らない
LLMOを考えるとき、もう一つ重要なのが「情報源」です。
AIは企業公式サイトだけを参照して回答しているわけではありません。
場合によっては、
- 比較サイト
- 業界メディア
- ニュースサイト
- 口コミ
- SNS
- 第三者の記事
なども参照します。
そのため、自社サイトだけで、
「当社はおすすめです」
「当社はAI開発に強いです」
と書き続けても、それだけでAIから高く評価されるとは限りません。
理想的なのは、
自社サイトで詳しい情報を公開しながら、外部サイトからも会社やサービスについて言及されている状態
です。
これは従来SEOでいう被リンク対策とも似ていますが、AI検索では「リンク」だけではなく、「どのような文脈で名前が出ているか」も重要になる可能性があります。
広告を出せばAIから言及されるようになる？
最近は、
「Web広告を出したらChatGPTに社名が出るようになった」
といった話も見かけるようになりました。
ただし、現時点では、
広告出稿そのものがAI検索での言及を増やす
とは証明されていません。
一方で、間接的な影響は十分考えられます。
広告を出すことで、
認知が増える
↓
会社名を検索する人が増える
↓
SNSやWebサイトで言及される
↓
比較記事などでも取り上げられる
↓
Web上に会社名とサービス内容の関連情報が増える
という流れが起こる可能性があります。
その結果として、AIが企業を認識しやすくなることは考えられます。
したがって、
「広告を出せばLLMOになる」
ではなく、
広告を含めてWeb上の接点を増やし、ブランドについての情報量を増やす
という考え方が近いでしょう。
ChatGPTだけを見ていても分からない
もう一つ注意したいのが、AIサービスごとの違いです。
同じ質問を、
- ChatGPT
- Gemini
- Google AI Mode
- AI Overviews
に聞いても、同じ会社や同じ記事が出るとは限りません。
AIによって、
- 使用する検索システム
- 情報源
- 回答生成方法
- 引用方法
- ブランドの選び方
が異なるからです。
そのため、
「ChatGPTで1回質問したら自社が出た」
というだけでLLMOの成果を判断するのは難しいでしょう。
最低でも、
複数の質問
×
複数回
×
複数のAI
で確認する必要があります。
AIの回答は毎回完全に同じではないため、1回の確認結果だけで判断しないことも重要です。
中小企業はLLMOにどう取り組めばいいのか
では、実際に何から始めればいいのでしょうか。
まず考えたいのは、
「顧客はAIに何を相談するのか」
です。
たとえば業務システム開発会社であれば、
「Excel管理をシステム化した方がいい？」
「中小企業でもAI導入できる？」
「業務システムを作るといくら？」
「kintoneと独自開発はどちらがいい？」
「紙の申請業務を効率化する方法は？」
といった質問が考えられます。
次に、その質問がどのように広がるかを考えます。
たとえば、
「Excel管理をやめたい」
という質問なら、
- Excel 業務改善
- Excel管理 限界
- Excel システム化 費用
- Excel vs 業務システム
- Excel脱却 中小企業
- 業務改善システム 比較
といった情報探索につながる可能性があります。
そして、それぞれについて、
自社が提供できる具体的な情報があるか
を確認します。
ここまで考えると、記事作りの考え方も変わります。
「Excelとは」
という広い記事を書くより、
「毎月20個のExcelを集計している会社が、システム化を検討すべき5つのサイン」
の方が、ユーザーの質問にもAIのファンアウトにも近くなります。
LLMOは「AI向けに文章を書くこと」ではない
LLMOという言葉から、
「AIが読みやすい文章を書く」
というイメージを持つ方も多いかもしれません。
もちろん、それも一部ではあります。
しかし、今後より重要になるのは、
AIがユーザーの質問をどう理解し、どんな情報を探しに行くのか
を考えることです。
従来SEOが、
「検索キーワードを考える」
ところから始まっていたとすれば、
これからのLLMOは、
ユーザーの質問を考える
↓
AIがどこへファンアウトするか考える
↓
その情報探索経路の中に自社の情報を配置する
↓
複数のAIで定点観測する
という形になっていく可能性があります。
まとめ
LLMOでは、FAQや構造化データといったテクニックだけを見るのではなく、まずAI検索の仕組みを理解することが重要です。
特に押さえておきたいのは以下です。
- AIはユーザーの質問を複数の検索へ展開することがある
- 比較・おすすめ・選定系の質問では企業名が登場しやすい
- FAQや文字数だけでAI引用が決まるわけではない
- 実績や事例などの一次情報が重要になる
- 自社サイトだけでなく第三者からの言及も重要
- AIサービスによって回答や引用元は異なる
- 一度の確認ではなく、継続的な計測が必要
AI検索対策というと、どうしても新しいテクニックを探したくなります。
しかし実際には、
「自社の顧客が何に困り、何を比較し、何を知ったうえで問い合わせるのか」
を整理することが、LLMOでも非常に重要です。
自社サービスをAIにおすすめしてもらうことだけを目的にするのではなく、
顧客の意思決定に必要な情報をWeb上に増やしていく。
その結果として、検索にもAIにも選ばれやすい状態を作る。
2026年時点では、この考え方がLLMOに取り組むうえで最も現実的なのではないでしょうか。
参考記事
LLMO、クエリファンアウト理解してないと意味ない説 https://t.co/uHDny8KFfw
— ひろ｜マーケティングディレクター (@hiro_ad_seo) August 31, 2026
