LLMO，是让自家的名字或页面，在ChatGPT、Gemini这类对话式AI的回答中被提及的对策。SEO的目标是在搜索结果列表中排名靠前，而LLMO的目标是在AI的答案中被点名。中小企业今天就能开始做的，是统一公司的事实信息，以及按回答问题的方式来写。
LLMO，就是让自家名字出现在对话式AI回答中的对策
LLMO是Large Language Model Optimization（大语言模型优化）的缩写。指的是在ChatGPT、Gemini等生成文字的AI回答问题时，让它把自家页面作为信息来源，并提及公司或服务名称的举措。
比如，设想有人问AI“请推荐报价清晰的网站制作公司”，AI列举了多家公司名称并加以说明。自家的名字是否在其中，就是LLMO的成果。它不像搜索结果列表那样有排名表，区别只在于被列出，或没被列出。
为什么现在需要考虑LLMO
因为查找信息的入口，除了搜索框之外也在不断扩展。以文字输入问题并获得回答的用法越来越普遍，名字出现在回答中的公司，会被读者记住，成为比较的候选。
不过，LLMO并不是用来取代SEO的。Google搜索中心（Google Search Central）的官方文档说明，要在Google的AI功能中展示，没有特别的技术要求，传统搜索的基本原则同样适用。AI生成答案时，材料同样来自网络上的页面，所以打造便于作为材料阅读的页面，与SEO有很大一部分是重合的。
SEO与LLMO的区别
| 项目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 显示的位置 | 搜索结果列表 | 对话式AI的回答中 |
| 成果的形式 | 排名上升 | 以名称或来源的形式被列出 |
| 读者的行为 | 从列表中选择页面 | 阅读回答，必要时进入来源 |
| 有效的工作 | 契合搜索词的内容、内部链接、显示速度 | 事实一致、结论先行、问答整理 |
| 确认的方法 | 测量搜索排名 | 实际向AI提问来确认 |
两者的共同点，是撰写对读者有用的原创内容。区别在于，“是否便于提取”对AI的回答影响很大。比起答案埋在长篇文字后半部分的页面，答案紧跟在标题之后的页面，更容易被选作回答的材料。
中小企业今天就能开始的6项工作
- 把公司的基本信息写在一张纸上：公司名称、所在地、电话号码、成立年份、业务内容、代表人姓名
- 把网站、Google商家资料、社交媒体上的写法，统一成写出来的内容
- 在主要服务页面的标题之后，补上一句把结论说清楚的话
- 选出10个从客户那里实际收到的问题，登载在网站的常见问题中
- 费用、周期、服务范围，用数字和单位来写。没有数字可写的项目，不要写，留空即可
- 在工作前后，向ChatGPT或Gemini输入关于自家的问题，保存回答并进行对比
这6项几乎不需要费用。尤其是第1项和第2项，是防止AI把同一家公司误认成另一家公司的工作，也是容易见效的部分。
结构化数据，在整理好内容之后再加
结构化数据，是以机器可读取的形式为页面内容附加的说明。对LLMO也可能有帮助，但应当先整理好的是正文。先整理正文内容，并与画面上显示的信息保持一致，再按内容补上合适的类型，比如公司信息使用Organization，常见问题使用FAQPage。Google的指南不允许只在结构化数据中写入画面上没有出现的内容。
LLMO中常见的失误
公司名称和地址的写法，各处不一样
如果“株式会社”的位置、有没有写大楼名称、电话号码的分隔方式，在网站和社交媒体上各不相同，AI有时会把它们当成不同的公司。把事实信息统一在一张纸上，所有地方都保持一致。
不回答问题，从公司介绍开始写
面对“费用是多少”这样的问题，如果从公司历史和理念写起，答案就变得难找。把问题做成标题，紧接着用一句话回答。
依赖保证排名或收录的提案
AI的回答是由运营AI的公司决定的，外部服务商无法保证收录。如果有“一定会显示”的提案，请确认其依据。
做好一次就不再更新
如果费用和营业时间的旧信息一直留着，AI有时会把旧信息用在回答里。有变更时，要养成同时修改网站和外部刊载处的习惯。
效果的确认，是每月向AI输入同样的问题
LLMO没有像搜索排名那样固定的监测工具界面。因此，请定下5个左右客户实际可能会问的问题，每月把同样的文字输入ChatGPT和Gemini，并保存回答。要看的有3点：自家名字有没有出现，自家页面有没有作为来源被列出，所写的公司信息是否正确。如果出现了错误信息，就找到其来源的页面进行修改。坚持使用同样的文字，就能比较优化前后的变化。
判断参考
符合以下3点的情况，可以自己开始。
- 能自己修改网站上的文字
- 能抽出时间把公司的基本信息整理在一张纸上
- 每月能自己试一次向AI提问
如果需要实施结构化数据，或者重新审视整个现有网站，咨询制作公司会推进得更快。
公司内部推进时的分工
LLMO与其一个人扛着，不如分工，更容易坚持。即使是小公司，先定好以下3种角色，也会更容易推进。
第1种是事实管理员。把公司名称、地址、电话号码、费用、营业时间的正确信息整理在一张纸上，有变更时通知全员。适合总务或财务的负责人。
第2种是问题收集员。把从客户电话或邮件中收到的问题，每天记录在备忘中。适合销售或前台的负责人。每月一次，从收集到的问题中选出10个，补充到网站的常见问题中。
第3种是确认员。每月一次，把定好的问题输入AI并保存回答。查看名字有没有出现、信息是否正确，并分享结果。
这3种角色由同一个人兼任也没关系。重要的是定好由谁、什么时候来做。如果没有定好负责人和日期，做完第一次就会中断。
另外，LLMO的工作不是一次就结束的。每当服务内容或费用有变，就要修改事实清单和网站。更新的工作量很小，请把它作为每月的例行工作纳入日程。
第一个月的推进方式
开始LLMO的第一个月，按以下方式推进。第1周，制作事实清单，修改网站和社交媒体上的写法。第2周，确定要输入AI的5个问题，保存现状下的回答。第3周，在服务和费用页面的开头，补上一句结论。第4周，选出10个从客户那里收到的问题，登载在常见问题中。1个月后输入同样的问题进行对比，就能看到发生了什么变化。
不要1个月就结束，从第2个月起，把每月一次的问题输入和信息更新作为例行工作。即使变化很小，坚持记录，也是日后判断效果的依据。
常见问题
是的。AI的回答是以网络上的页面为材料生成的。用SEO打造能被搜索到的页面，与用LLMO让页面便于提取，这两项工作是重合的。不必只选其中一个。
无法给出固定的天数。取决于AI参考信息的时机和页面的状态。请坚持每月向AI提问一次，并记录回答的变化。
有意义。AI看的不是公司的大小，而是该页面里有没有回答问题的信息。具体写明所提供的服务和服务范围的小店页面，在回答中被提及的情况是完全可以想象的。
它作为面向AI的指引文件受到关注，但Google表明的观点是，为了在AI功能中展示，不需要特别的文件。请先优先整理正文。
主要是现状诊断、统一公司信息、修改文案、实施结构化数据和确认效果。委托之前需要确认的项目，我们在另一篇文章中做了整理。
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AI搜索优化的推进方式，我们汇总在了一个页面里。
