LLMO対策の効果測定｜指標と手順、数字を読み誤る落とし穴

LLMO対策を始めたものの、効果が出ているのか分からない。そう感じている担当者の方は多いのではないでしょうか。

SEOなら検索順位で進み具合が分かりますが、ChatGPTやGeminiの回答には順位表がありません。同じ質問でも、回答は毎回変わります。

この記事は、LLMOコンサルティングを提供する株式会社Bridgeが、自社で毎週続けている計測をもとにまとめています。

測り方を決める前に、いまの自社の状況を1分で確認できます。

LLMO対策の効果とは｜3つの層で考える

LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIの回答で自社の情報が取り上げられるようにする取り組みです。基本はLLMOとは？で解説しています。

LLMO対策の効果は、次の3つの層に分けると整理しやすくなります。

層	起きること	主に見る場所
AIの回答	回答の中で自社の名前が挙がる、自社のページが出典として示される	AIに質問した記録、Search Console（GoogleのAI機能）
AIからの来訪	回答内のリンクから、自社サイトに人が来る	GA4
社名検索と問い合わせ	AIで知った人が社名を検索し、問い合わせる	Search Console、問い合わせ時のアンケート

AIの回答に自社が出る

3つの層のうち、自分で直接確かめられるのがAIの回答です。自社の名前が挙がる、説明の内容が正しくなる、自社のページが出典として示される、といった変化です。

AIに質問して記録を取れば、こうした変化を自分の目で確認できます。

AIから自社サイトに人が来る

回答にリンクが付いていれば、そこから自社サイトに来る人が出てきます。

ただし、回答を読むだけで、リンクを押さない人もいます。回答に出ることと、来訪が増えることは、同じではありません。

社名で検索され、問い合わせにつながる

AIの回答で会社を知った人が、あとから社名で検索して問い合わせることもあります。

この層は、事業にとって一番大事な成果です。一方で、AIがきっかけだったかどうかは、アクセス解析の数字だけでは判別できません。

LLMO対策の効果が出るまでの期間

効果が出るまでの期間は、施策の内容によって変わります。

Bridgeでは、自社サイトの最適化であれば、1〜3ヶ月程度で変化が見られる場合もあるとご案内しています。一方で、第三者のメディアでの露出を伴う施策は、より時間がかかるとお伝えしています。

判断の時期を考えるうえで大事なのは、次の2点です。

• 回答は毎回変わるため、1回の結果では判断できない
• 数ヶ月分の記録がたまってから、推移で判断する

LLMO対策の効果測定で見る指標

3つの層ごとに、見る指標を整理します。すべてを最初から追う必要はありません。まずはAIの回答側の指標から始め、測れる範囲を広げていくのが現実的です。

層	指標（一般的な呼び方）	数え方
AIの回答	言及率（SOM／Share of Model）	自社の名前が挙がった回答数 ÷ 質問した回数 × 100
AIの回答	出典率（引用率）	自社のページが出典として示された回答数 ÷ 質問した回数 × 100
AIの回答	競合とのシェア（SOV／Share of Voice）	自社の言及数 ÷（自社と競合の言及数の合計）× 100
AIの回答	説明の正確さ・誤情報の件数	回答での自社の説明が、事実と合っているか。事実と違う記述の件数
AIの回答	生成AI機能での表示回数	Search Consoleで見る、GoogleのAI機能での表示回数
AIからの来訪	AI経由のセッション	GA4で、AIのサービスから来たと判別できる訪問数
社名検索と問い合わせ	指名検索（社名を含む検索）	Search Consoleで見る、社名を含む検索の表示回数やクリック数
社名検索と問い合わせ	認知経路	問い合わせ時に「何で知ったか」を聞いたときの、AIという回答

言及率や出典率は、競合と並べて見ると意味が出ます。自社の数字だけでは、高いのか低いのか判断しにくいためです。

なお、指標の呼び方は記事やツールによって違い、統一された定義はありません。社内で使う名前と数え方を先に一つ決めておくと、月次の比較で話が食い違いません。

AIの回答を測る手順

AIの回答側の指標は、次の手順で測ります。手作業でもツールでも、考え方は同じです。

質問を決める

まず、自社の名前が挙がってほしい質問を決めます。見込み客が実際にAIに聞きそうな言い方にするのがポイントです。

質問は、社名を含まないものを中心にします。「◯◯のおすすめの会社は？」「◯◯を外注するときの選び方は？」といった質問です。社名を含む質問は、説明が正しいかを確認する用として、別に分けて集計します。

一度決めた質問は、計測の途中で変えないようにします。質問を変えると、前の月との比較ができなくなるからです。

対象のAIと条件を決める

ChatGPTとGeminiでは、回答の作り方が違います。対象にするAIを決め、AIごとに分けて記録します。

あわせて、次の条件を記録に残します。

• ログインしているかどうか
• 画面に表示されているモデル名
• 過去の会話を参照する機能が有効かどうか

条件をすべて揃えるのは難しいこともあります。揃えられない場合も、どの条件で測ったかを残しておけば、あとで数字を読むときの手がかりになります。

同じ質問を複数回聞く

AIの回答は、同じ質問でも毎回変わります。私たちが同じ質問を同じ条件で繰り返し投げた計測では、挙がる会社の顔ぶれの重なりは7割前後でした。

そのため、1回聞いただけの結果は判断に使えません。同じ質問を複数回聞き、名前が挙がった割合で見るようにします。回答のブレについては、LLMO対策は意味ない？でも詳しく解説しています。

回答全文と出典URLを記録する

記録するのは、名前が出たかどうかだけではありません。次の項目を残しておくと、あとから原因を追えます。

記録する項目	残す理由
実行した日時	推移を見るため
AIの種類とモデル名	モデルが変わった時期を特定するため
ログイン状態と過去の会話の参照設定	条件の違いを見分けるため
質問文	同じ質問で比べるため
回答の全文	名前が出た文脈と、説明の正確さを確かめるため
出典として示されたURL	どのページが使われたかを知るため

名前が挙がったかどうかも、回答全文を見て判断します。

月ごとに推移を見る

記録がたまったら、月ごとに言及率や出典率の推移を見ます。

見るのは、1回ごとの上下ではなく、ブレの幅を超える変化が続いているかどうかです。あわせて、競合の数字も同じ期間で並べます。自社だけが動いたのか、全体が動いたのかで、読み方が変わるからです。

このとき、全体の合計だけでなく、質問ごとに分けて見ます。全体の言及率が横ばいでも、質問によって出方は違うためです。おすすめを聞く質問では名前が挙がるのに、選び方を聞く質問では挙がらない、といった差が出ます。どの質問で名前が挙がっていないかが分かれば、次に直す内容も決まります。

株式会社Bridgeが自社で行っているLLMOの効果測定

ここまで紹介した手順を、私たちが自社でどう運用しているかをご紹介します。

毎週、同じ質問をChatGPTとGeminiに投げる

見込み客がAIに聞きそうな質問を100問以上用意し、毎週同じ質問をChatGPTとGeminiに投げています。1週分の結果では判断せず、数週分を並べて推移を見ます。

社名を含む質問は、名前が挙がって当然なので、言及率の集計から外しています。入れたままにすると、数字が実態より高く出るためです。計測のたびに、AIごとのモデル名も記録しています。

AIが「読んだページ」と「回答に書いたURL」を分けて数える

AIは回答を作る前にWebを検索し、複数のページを読みます。ただし、読んだページをすべて出典として回答に書くわけではありません。

そこで、次の3段階に分けて記録しています。

• AIが読んだページに、自社のページが含まれているか
• 回答の中に、自社のURLが書かれているか
• 回答の中で、自社の名前が挙がっているか

名前が挙がらなかったときに、そもそも読まれていないのか、読まれたのに使われなかったのかを切り分けるためです。打つべき手は、どちらかによって変わります。

AIが実行した検索語を見る

AIが回答を作るときに、どんな言葉で検索したかも記録しています。

続けて見ていくと、AIによって検索の仕方が違うことが分かります。私たちの計測では、ChatGPTは会社名を指定して検索することが多く、Geminiではそうした検索はほとんど見られませんでした。ChatGPTの回答に名前が挙がるかどうかは、会社名で検索されるかどうかに大きく左右されます。

名前が挙がった回答は、全文を読んで確かめる

自動の集計で社名が見つかっても、そのまま数えません。回答全文を読み、自社の話かどうかを確かめてから記録します。

また、同じ条件で競合の数字も記録しています。競合の数字が安定しているのに自社だけが動いたときは自社側の変化、全社がまとめて動いたときはAIのモデル更新などを疑う、という読み方をしています。

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AIの回答を、継続して記録できていますか

質問を決めて、複数のAIに、複数回聞いて、全文を残す。手作業で続けるのは想像以上に大変です。

BridgeのLLMOコンサルティングでは、ChatGPTとGeminiに同じ質問を複数回投げています。名前が挙がった割合（露出率）と引用元URLを集計し、月次でご報告します。進め方をまとめた資料を無料でダウンロードいただけます。

→LLMOコンサルティングの資料をダウンロードする

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LLMOの効果測定で気をつけたい4つのポイント

LLMO対策の効果を測り始めると、数字の読み違いが起きやすくなります。私たちが計測を続けるなかで、特に注意しているのは次の点です。

• 似た名前の会社や言葉を、自社として数えてしまう
• AIのモデル更新で、数字が途切れる
• ツールの数字だけで判断する
• 件数が少ない数字の上下を、効果と読む

似た名前の会社や言葉を、自社として数えてしまう

回答の中に社名が含まれているかを、機械的に文字列で探すと、誤って数えることがあります。

たとえば、社名が一般的な言葉と同じ場合です。同じ名前や似た名前の会社がある場合も、別の会社を自社として数えてしまいます。

そのため、名前が挙がった回答は、全文を読んで自社の話かどうかを確かめます。説明の内容が、自社の公開情報と合っているかも判断材料になります。

AIのモデル更新で、数字が途切れる

AIのモデルは、ときどき更新されます。モデルが変わると、回答の長さや、挙げる会社の数そのものが変わることがあります。

私たちの計測でも、片方のAIでモデルが更新された週に、競合を含めた言及数がまとめて大きく減りました。同じ週、もう片方のAIでは変化がありませんでした。そのため、施策の影響ではなく、モデルの更新による変化だと判断しています。

モデルが変わった時期をまたいで、数字をそのまま比べないようにしましょう。複数のAIを並べて記録しておくと、こうした切り分けがしやすくなります。

ツールの数字だけで判断する

AIの回答は、APIという仕組みを使って自動で集めることもできます。計測ツールの中には、この方法で回答を集めるものがあります。

私たちは、人が画面で質問した結果と、APIで集めた結果を比べました。AIのモデルを揃えた条件では、ずれの大きさは、同じ条件で繰り返したときのブレと同じ程度でした。名前が挙がったかどうかの推移を追う用途であれば、ツールでの計測も使えると考えています。

ただし、APIで集めた回答のほうが、挙がる会社の数が多めに出ました。そのため、ツールの数字は実数として扱わず、推移や競合との比較で見るのが安全です。

もう1つ注意したいのは、ツールが示すのは「どれだけ名前が挙がったか」までだという点です。なぜ名前が挙がらないのか、どのページを直せばよいのかは、数字だけでは分かりません。

改善につなげるには、回答の全文や、出典として示されたURLを人が読む必要があります。そのうえで、自社のページや発信の内容を見直します。ツールは現状を知る道具であり、ツールを入れるだけで数字が良くなるわけではありません。

件数が少ない数字の上下を、効果と読む

LLMO対策を始めたばかりの時期は、自社の名前が挙がる回数そのものが少ないことがほとんどです。件数が少ないうちは、1〜2件の差で割合が大きく動きます。

たとえば、20回聞いて2回名前が挙がれば10％です。次の月に4回挙がれば20％になり、割合だけ見ると2倍に増えたように見えます。しかし、実際の差は2回だけです。

件数が少ない時期は、次の点を意識して数字を読みましょう。

• 割合と一緒に、名前が挙がった回数も記録しておく
• 1か月ごとの上下ではなく、数か月分をまとめて比べる
• 同じ方向の変化が続いているかを見る

GA4でAI経由の来訪を見る方法と限界

AIからの来訪は、GA4で確認できます。GA4の既定のチャネルには「AI アシスタント」があります。ChatGPT、Gemini、Deepseek、Copilot、Grokなどからの来訪が、ここに分類されます（出典：アナリティクス ヘルプ）。

参照元ごとに見る場合は、chatgpt.com、perplexity.ai、claude.ai といったAIサービスのドメインが該当します。なお、参照元の一覧には、実際の訪問ではない参照元スパムが混ざることがあります。数字を報告に使う前に、心当たりのないドメインが上位に来ていないか確認しておきましょう。

ただし、GA4で見えるのは、AI経由の来訪の一部です。次のような来訪は、AI経由と判別できません。

• AIのアプリから移動してきた人：参照元が残らず、「direct」扱いになる場合がある
• GoogleのAI OverviewやAIモードから来た人：通常のGoogle検索から来た人と見分けにくい
• AIの回答で会社を知り、後日Googleで社名を検索して来た人：自然検索からの訪問になる

GA4のAI経由の数字は、実際より少なく出ている可能性があります。増えた・減ったを判断するときも、この取りこぼしを前提にしてください。参照元ごとに絞り込む手順は、GA4でAI流入を計測・分析する方法で解説しています。

Search Consoleで見られるもの・見られないもの

GoogleのAI機能での表示は、Search Consoleの「生成 AI パフォーマンス レポート」で確認できます。段階的に提供されているため、まだ表示されないサイトもあります。

ヘルプによると、このレポートの対象はAI による概要（AI Overview）とAI モードです。含まれる指標は、表示回数（インプレッション数）です。同じサイトの複数のページが1つの回答に表示された場合、グラフの合計では1回として数えられます（出典：Search Console ヘルプ）。

見られるものと、見られないものを整理すると次のとおりです。

見られるもの	見られないもの
GoogleのAI機能で、自社サイトのリンクが表示された回数	ChatGPTやGeminiアプリなど、Google検索以外のAIでの表示
表示回数の推移	回答の本文で、自社の名前がどう書かれたか

もう1つ、Search Consoleで見ておきたいのが、社名を含む検索です。検索パフォーマンスのレポートで、社名を含むクエリに絞り込むと、表示回数やクリック数の推移が分かります。

ただし、社名での検索が増えた理由は、AIだけとは限りません。広告や展示会、SEOの成果でも増えます。ほかの施策の時期と並べて見るようにしましょう。

LLMOの効果測定は手作業かツールか

AIの回答を測る方法は、大きく分けて手作業とツールの2つです。

	手作業	ツール
やり方	人がAIの画面で質問し、表計算ソフトに記録する	回答を自動で集め、集計する
向いている段階	質問が少なく、まず現状を知りたいとき	質問やAIの数を増やして、継続して測りたいとき
気をつける点	回数を重ねるほど作業が重くなる	数字は推移で見る。何を直すかは回答を読んで決める

手作業で始める場合は、質問の数を絞ってください。質問の数、AIの数、聞く回数を掛け合わせた分だけ作業が増えるためです。

続けるうちに記録が追いつかなくなったら、ツールや外部の支援を検討するタイミングです。費用の目安はLLMO対策の費用相場でまとめています。

LLMO対策の効果を問い合わせにつなげて見る

LLMO対策の最終的な目的は、問い合わせや商談につなげることです。ただ、AIがきっかけかどうかは、アクセス解析だけでは分かりません。

そこで役立つのが、人に直接聞く方法です。

• 問い合わせフォームに「何で知りましたか」という設問を置き、選択肢に生成AIを入れる
• 商談の場で、どうやって自社を知ったかを聞く
• 聞いた内容を、AIの回答の記録と同じ時期で並べて見る

アンケートやヒアリングは、件数が少ないうちは傾向を読みにくい方法です。それでも、GA4では見えない「AIで知った」という経路を拾える手段です。

紹介した指標は、どれもLLMO対策の効果だけを取り出して示すものではありません。それでも、何を見て判断するかを社内で先に決めておくと、効果の議論がかみ合いやすくなります。

LLMO対策の効果測定でよくある質問

LLMO対策の効果は、何ヶ月で判断すればよいですか？

1回の結果では判断せず、数ヶ月分の記録がたまってから推移で判断してください。Bridgeでは、自社サイトの最適化であれば1〜3ヶ月程度で変化が見られる場合もあるとご案内しています。第三者のメディアでの露出を伴う施策は、より時間がかかるとご案内しています。

LLMO対策の効果測定は、無料でもできますか？

できます。AIの画面で質問して表計算ソフトに記録する方法なら、費用はかかりません。GA4やSearch Consoleも無料で使えます。ただし、質問やAIの数を増やすほど作業が重くなるため、続け方を先に決めておくことをおすすめします。

LLMO対策は意味ないと言われるのは本当ですか？

施策の多くがSEOと共通している、という点は私たちも同意します。一方で、AIがどんな言葉で検索し、どのページを読んでいるかを計測すると、SEOとは違う点も見えてきます。詳しくはLLMO対策は意味ない？で解説しています。

まとめ：LLMO対策の効果は、層を分けて測る

LLMO対策の効果測定のポイントをまとめます。

• 効果は3つの層で出方が違う。AIの回答、AIからの来訪、社名検索と問い合わせを分けて見る
• AIの回答は、質問を決めて複数回聞き、全文を記録する。1回の結果では判断しない
• 数字の読み違いに注意する。似た名前の誤検出、モデルの更新、ツールの数字だけでの判断、少ない件数の上下
• GA4とSearch Consoleは取りこぼしがある。見られる範囲を知ったうえで使う
• 問い合わせとのつながりは、人に聞いて補う

効果が分からないまま対策を続けると、やめる判断も、続ける判断もできません。まずは少ない質問から、記録を始めてみてください。

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LLMO対策の効果を、数字で共有しながら進めます

BridgeのLLMOコンサルティングでは、AIの回答とその出典を継続して計測し、何が起きているかを月次でご報告します。SEOとLLMO/AIOを同じチームで一体運用しており、コンテンツ制作は累計4万本超の実績があります。

計測の考え方と進め方をまとめた資料を、無料でダウンロードいただけます。

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