【LLMO新戦略】AI時代に推奨されるための “独自” 新指標とは？100社分析で判明した推奨メカニズムの核

生成AIの普及により、ユーザーの購買行動は従来の検索から、AIへの「相談」へと劇的な変容を遂げています。今、企業に求められているのは、AIに正しく情報を理解させ、優先的に「推奨（レコメンド）」されるための仕組みを構築することです。

本ウェビナーでは、100社以上の分析データから導き出した、トランスコスモス独自の「SCOPE」診断メソッドの概要を解説しました。

AI時代の集客構造を根底から変える、新たなマーケティング戦略の要諦に迫ります。

検索から「相談」へ。AI時代のユーザー行動と企業の課題

LLMの普及は、ユーザーと情報の接点を根本から変えました。ユーザーは今、単なる情報の検索ではなく、自身の状況に合わせた課題解決のパートナーとしてAIを活用し始めています。

ここで企業が直面する最大の壁は、自社の情報がAIに正しく引用されずもっともらしい間違った回答となる「ハルシネーションリスク」、そして競合他社と比較された際に「推奨」の輪に入れないという現実です。もはや従来のSEO対策だけでは、AI時代の比較検討の土台に乗ることすら困難になっています。

検索エコシステムの進化として、近年はChatGPT、Google Gemini、PerplexityなどのAIがブランドと顧客の間に入り、ランキングされたリンクの代わりに説明的な要約を作成するようになっています。

この複雑なAI推奨プロセスを解明するため、トランスコスモスが独自に開発したのが「SCOPE（スコープ）」診断メソッドです。

AIが情報を推薦するまでに抱く「5つの疑問」に対し、企業がどのような情報を提供すべきかを体系化して提示しました。

「S-C-O-P-E」の5つの評価軸を多角的にスコアリングすることで、自社サイトがAIにどう評価されているのか、どこにボトルネックがあるのかを明確に特定することが可能になります。

事例が物語る、変革のエッセンス

複数業界・100社以上の公式サイトを調査し分析した結果、AIに推奨される回数を劇的に引き上げるための「要因」が存在することが判明しました。

例えば、サイト構造を完璧に整えている企業であっても、自社の強みがAIに理解される形で明言されていない場合や、実際に使用したユーザーの評価が欠けていると、AIからの推奨数が極端に下がるケースが散見されました。

※あくまで今回調査した条件での場合となります。設定する条件によっては結果が変わることがあります。

（例）銀行業界　口座開設

LLMは「比較可能な定量データ（金利など）」と「他ツールとの連携（経済圏などのエコシステム）」を持つ企業を推奨する傾向があります。

推奨数の多い企業は、自社サイトが綺麗に構造化されているだけでなく、『手数料無料の条件』や『定額自動入金』といった固有の強み（Proposition）が言語化されており、それが比較サイトの外部UGC（Echo）と一致しているため、AIから推奨されています。

参加者の声・質疑応答から見えたリアルな反響

質疑応答セッションでは、現場のマーケティング担当者が直面している切実な課題が浮き彫りとなりました。

ここでは今回の100社調査で得られた「推奨メカニズム」の法則に基づき、企業が今すぐ着手すべき対策の優先順位を解説しました。

これまでのWebマーケティングの常識とは異なるアプローチに、多くの参加者が関心を寄せました。

アンケートでは、「AI推奨の仕組みが初めて数値で理解できた」「自社サイトの課題がSCOPEの視点で明確になり、次の一手が見えてきた」といった声が相次ぎ、LLMO対策を「避けて通れない最優先課題」として捉える企業の多さが伺えました。

まとめ

AIに選ばれるための対策は、もはやテクニカルなサイト改修だけでは完結しません。

「SCOPE」診断メソッドが示す通り、AIの評価アルゴリズムを正しく理解し、自社の「独自価値」をデジタル空間に最適化して配置していく包括的な戦略が不可欠です。

自社サイトはAIにとって、自信を持ってユーザーに勧められる「最良の解決策」となっているでしょうか？

• 自社サイトがAIに推奨されているか気になっている

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といった興味関心、疑問をお持ちの方は、こちらからお気軽にお問い合わせください。

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