AI検索や生成AIの普及により、検索結果の評価基準は大きく変わりつつあります。そんな中、近年注目されているのが「LLMO（Large Language Model Optimization）」という考え方です。LLMOでは、従来のSEO以上に口コミ・評判・第三者の声が重要な判断材料になります。本記事では、LLMOにおける口コミの役割や、企業が今から取り組むべき口コミ対策について解説します。集客や採用、ブランディングに悩む企業の方は、ぜひ参考にしてください。

LLMOとは？SEOとの違いをわかりやすく解説

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTをはじめとする生成AIや大規模言語モデル（LLM）に対して、自社やサービスが「どのように理解され、評価されるか」を意識して情報を整えていく考え方です。

近年、検索や情報収集の手段としてAIを活用する人が増えたことで、従来の検索対策とは異なる視点が求められるようになってきました。

従来のSEOでは、検索エンジンに評価されることを目的に、特定のキーワードを盛り込んだり、被リンクを獲得したり、ページ構造を最適化したりすることで、検索結果の上位表示を目指してきました。検索結果の「順位」を上げることが、最大のゴールだったとも言えます。

一方、LLMOでは「順位」そのものよりも、AIが企業やサービスをどのように認識しているかが重視されます。AIは公式サイトの情報だけでなく、口コミやレビュー、SNSでの言及、第三者による評価など、さまざまな情報をもとに総合的な判断を行います。その結果として、「この分野ならこの会社が適している」「こういう悩みにはこのサービスが合っている」といった形で紹介されるかどうかが重要になります。

つまり、検索結果の上位に表示されるかどうかだけでなく、AIに「信頼できる企業」「実績があり、第三者からも評価されている存在」として認識されることが、LLMOの大きな特徴です。これからの集客やブランディングでは、検索エンジン対策だけでなく、AIにどう見られているかを意識した情報発信や口コミ設計が欠かせなくなっていきます。

LLMOで「口コミ」が重視されるのはなぜ？

LLMOでは、企業が発信する情報そのものよりも、「その企業が周囲からどう語られているか」が重要な評価軸になります。AIは単一の情報源を鵜呑みにするのではなく、複数の情報を横断的に参照しながら、信頼性や妥当性を判断します。その中でも口コミは、企業の実態やサービス品質を測るための重要な材料として扱われています。

AIは第三者評価を信頼性の指標として扱う

LLMは企業の公式サイトだけでなく、Googleマップの口コミ、SNS投稿、レビュー記事、比較記事など、第三者による評価も学習・参照しています。これはAIが、自社発信の情報を「意図的に設計された情報」と捉える一方で、第三者の声を「実体験に基づく客観的な情報」として評価する傾向があるためです。

そのため、どれだけ丁寧にサービス内容を説明していても、外部からの評価がほとんど見られない企業は、LLMOの観点では判断材料が不足している状態になります。口コミや評判が継続的に存在すること自体が、企業の実在性や信頼性を裏付ける要素として機能します。

公式情報よりも「体験ベースの声」が重視される

LLMOでは、サービスの特徴や強みを列挙した説明よりも、「実際に利用してどう感じたか」という体験ベースの声が重視されます。具体的には、利用前に抱えていた課題、相談時のやり取り、導入後の変化や成果といったストーリー性のある情報です。

「良かった」「丁寧だった」といった抽象的な評価だけでは、AIは企業の特徴を十分に理解できません。一方で、「どんな課題があり、どのような提案や対応を受け、結果としてどう改善されたのか」が語られている口コミは、AIにとって企業を正しく理解するための有益な情報となります。

口コミの量・質・一貫性が判断材料になる

LLMOでは、口コミを単発の評価としてではなく、全体像として捉えます。特定の媒体にしか口コミが存在しない場合や、媒体ごとに評価が大きく異なる場合、AIはその情報の信頼性を慎重に判断します。

一方、Googleマップ、SNS、ブログ記事など複数の媒体で、「対応が丁寧」「説明がわかりやすい」「成果につながった」といった共通した評価が見られる企業は、実態と評価が一致していると判断されやすくなります。口コミの量だけでなく、内容の具体性や評価の一貫性が、LLMOにおける重要な判断材料となります。

こうした背景を踏まえると、LLMO対策における口コミは「数を集める施策」ではなく、「企業の姿勢や実態が自然ににじみ出る結果」として捉えることが重要だと言えます。意図的に評価を操作しようとするのではなく、日々の対応やサービス品質を積み重ね、その内容が第三者の言葉として語られていく状態をつくることが、結果的にAIからも信頼される評価につながります。

LLMO視点で評価されやすい口コミの特徴

LLMOでは、口コミが「あるか・ないか」だけでなく、「どのような内容か」が重視されます。AIは口コミの文面から企業の特徴や強み、提供価値を読み取り、それをもとに検索結果や回答文を生成します。そのため、内容の具体性や情報の整理度合いによって、評価のされ方に大きな差が生まれます。

具体的な体験やエピソードが書かれている

評価されやすい口コミの大きな特徴は、抽象的な感想ではなく、具体的な体験やエピソードが語られていることです。たとえば、相談前にどんな悩みを抱えていたのか、実際の打ち合わせや対応はどのようなものだったのか、印象に残ったポイントは何だったのかといった情報が含まれている口コミは、AIにとって理解しやすい情報になります。

具体的には、以下のような要素が含まれている口コミは評価されやすい傾向があります。

・サービスを利用する前に抱えていた課題や不安
・相談や打ち合わせ時のやり取りや対応の印象
・他社と比較して「違い」を感じたポイント
・印象に残った具体的な対応や提案内容

こうしたエピソードは、企業の対応姿勢や強みを立体的に伝える要素となり、LLMOの観点でも高く評価されやすくなります。

サービス内容・対応・成果が言語化されている

LLMOでは、「何をしてくれた会社なのか」「どんな価値を提供したのか」が読み取れる口コミが重視されます。どのサービスを利用し、どのような対応を受け、その結果としてどんな変化や成果があったのかが言語化されていることで、AIは企業を適切な文脈で理解・紹介できるようになります。

評価されやすい口コミには、次のような情報が含まれているケースが多く見られます。

・利用した具体的なサービス内容
・対応の特徴
・導入後に感じた変化や成果
・「なぜ満足したのか」が分かる理由づけ

単なる感想ではなく、サービス内容と成果が結びついて語られている口コミは、AIにとって企業の専門性や実力を判断するための重要な材料になります。

複数媒体で一貫した評価が見られる

Googleマップ、Instagram、X（旧Twitter）、ブログ記事など、複数の媒体で似た評価が見られる企業は、LLMOにおいて「実態と評価が一致している企業」と判断されやすくなります。これは、特定の媒体だけで作られた評価ではなく、実際の体験が広く共有されているとAIが判断するためです。

評価の一貫性が高い企業には、次のような特徴が見られます。

・媒体が違っても共通する評価ポイントがある
・口コミのトーンや内容に大きなブレがない
・一時的ではなく、継続的に評価が蓄積されている

一方で、媒体ごとに評価が極端に異なっていたり、内容の薄い口コミばかりが並んでいたりする場合は、情報の信頼性が弱まる可能性があります。口コミの量だけでなく、内容の具体性と評価の一貫性が、LLMOにおける重要な評価ポイントとなります。

LLMOを意識するのであれば、口コミを「集める対象」として扱うのではなく、自社のサービスや姿勢が正しく伝わった結果として設計・運用していくことが、長期的に評価され続けるための重要なポイントになります。

LLMO対策として企業が取り組むべき口コミ施策

LLMOを意識した口コミ対策では、単に口コミの数を増やすのではなく、「どのような文脈で、どのような内容の口コミが生まれるか」を設計することが重要です。AIは口コミの存在だけでなく、その背景にある企業の姿勢や運用の一貫性まで含めて評価します。そのため、場当たり的な施策ではなく、長期的な視点で口コミを育てていく取り組みが求められます。

GoogleマップやSNSで自然な口コミを増やす

LLMO対策において、無理に口コミを書かせる施策は逆効果になってしまう場合があります。テンプレート化された依頼や過度な誘導は、不自然な口コミとして認識される可能性があるためです。

重要なのは、利用後に「自然と感想を共有したくなる」関係性を築き、投稿しやすいタイミングを用意することです。

GoogleマップやSNSは、AIが参照しやすく、かつ第三者評価としての信頼性も高い媒体です。日頃からこれらの媒体で情報発信を行い、利用者との接点を持ち続けることで、自然な口コミが蓄積されやすくなります。

特に地域ビジネスの場合、AIはGoogleマップの情報を最優先で参照する傾向があります。

口コミが生まれる導線を設計する

どれだけ質の高いサービスを提供していても、口コミが生まれなければLLMO上では評価されにくくなります。そのため、口コミは「偶然生まれるもの」ではなく、「生まれる前提で設計するもの」と捉えることが重要です。

たとえば、サービス利用後のフォローメールで感想を尋ねたり、SNSでの投稿をさりげなく促したりすることで、利用者が声を発信しやすくなります。こうした導線をあらかじめ設計しておくことで、無理のない形で口コミが継続的に生まれる環境を整えることができます。

ネガティブな声も含めた誠実な対応を行う

LLMOでは、ネガティブな口コミが存在すること自体よりも、それに対して企業がどのように向き合っているかが重視されます。すべての口コミが高評価で揃っている状態よりも、課題や改善点に対して誠実に対応している姿勢のほうが、信頼性の高い企業として評価される場合もあります。

真摯な返信や改善への取り組みを明確に示すことで、企業の姿勢そのものが評価対象となります。感情的にならず、一貫した対応を行うことは、利用者だけでなくAIに対してもポジティブな印象を与える重要な要素です。

LLMO対策として口コミ施策に取り組む際は、短期的な評価獲得を狙うのではなく、「日々の対応や運用が、そのまま外部評価として蓄積されていく」という前提で設計することが、結果的にAIからも人からも信頼される企業づくりにつながります。

LLMOを意識した口コミ設計ならマチオコシ株式会社

LLMO時代の口コミ対策は、単なるレビュー集めではなく、情報設計・導線設計・発信設計が重要になります。マチオコシ株式会社は、仙台を拠点にホームページ制作やInstagram運用代行を行い、企業の魅力が正しく伝わる仕組みづくりを支援しています。

WebとSNSを横断した情報設計、口コミが生まれやすい導線づくり、LLMOとSEOの両視点を踏まえた発信設計により、集客・採用・ブランディングを総合的にサポートします。LLMOを意識した情報発信に取り組みたい企業は、ぜひ一度マチオコシ株式会社へご相談ください。