AI時代の新集客方法
LLMO対策コンサルティング

エイチリンクのLLMO対策は自社や支援先で効果実証済み
「AI経由の問い合わせ」を増やします。
新潟県上越市の中小企業の売上アップにフルコミット。

実行まで
巻き取り
BtoB企業の
LLMO集客実績あり
中小企業に
特化！

月3社
限定

LLMOの
無料相談会実施中

法人・組織名
担当者様名
電話番号
WebサイトURL
メールアドレス

強引な営業は一切しておりませんのでご安心ください。

新潟県上越市のLLMO対策コンサルティング・実行支援なら
中小企業ホームページ改善特化のエイチリンク

エイチリンク株式会社は、「中小企業の売上に直結するWebサイトをつくる」ことを得意とするWebマーケティング会社です。
LLMO対策はあくまで手段。私たちは、「月△△件の問い合わせ獲得」や「Web経由の売上○○万円アップ」といった、お客様のゴール（KGI）から逆算した施策をご提案します。単なるアドバイスでは終わりません。貴社の一員のように手を動かし、共に汗をかきながら、目標達成まで伴走いたします。営業マン一人を雇うよりも安い価格で、Web上で24時間働き続ける資産型ホームページを構築します。新潟県上越市の皆様、お気軽にお問い合せください。

LLMO対策・LLMOコンサル
ティングの支援実績

営業代行会社

月間問合せ数0

月間問合せ数40件
月間売上200万円達成
LLMO×SEOで問い合わせ数爆増！
YouTube運用代行会社

LLM経由の問い合わせ0

LLM経由で法人から問合せ＆受注達成
エリア名×サービス名対策で成果
弊社の事例

AI引用による問い合わせ0

AI引用により
新規問い合わせを獲得！

毎月3社限定

LLMOコンサルがあなたの
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サービスについて
動画で解説

本サービスについて代表の本郷が自身の言葉で説明させていただいております。

新潟県上越市でLLMO集客を成功させるには？

上越市の企業がLLMO集客を始めるべき理由は明白です。上越市、直江津、妙高高原といった地域の企業は、AI経由の問い合わせを増やすために、今すぐLLMO支援を導入する必要があります。特に中小企業やBtoB企業にとって、SEOとLLMOを一体設計することは、競争が激化する市場での生き残りに直結します。上越市では、まだ競合が少ないため、今始めれば先行優位を確保できます。 SNSや広告に頼るだけでは、持続的な問い合わせ増加は難しいです。生成AI検索やAI引用を活用することで、よりターゲットに届く情報発信が可能になります。エイチリンク株式会社は、LLMs.txtや構造化データ、エンティティ整理を通じて、情報構造を最適化し、E-E-A-Tを強化します。これにより、AI経由の問い合わせが増え、売上向上に直結します。 1年以内の投資回収を前提にしたこのアプローチは、経営成果を確実に引き上げます。上越市の企業は、今すぐ行動を起こし、LLMO集客を始めるべきです。さもなければ、競争が激化する中で埋もれてしまうリスクがあります。

新潟県上越市の中小企業におすすめのLLMO対策に強い会社

自薦・他薦でもおすすめのこの地域のおすすめLLMO対策会社があればこちらから教えてください。（法人のみ・一定の審査あり）

LLMO対策・LLMOコンサルティングに関してこんなお悩みを解決します。

AI対策をしたいが
何をすればいいかわからない
ChatGPTやGeminiで調べても、
自社サービスがまったく出てこない
大手の提案内容に
納得できなかった
先行者利益を獲得し
競合に差をつけたい
LLMO対策の
ノウハウが全くない
自社でLLMO対策をしてみたが、
上手くいかなかった

エイチリンクのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

01
低価格・高品質

当社のLLMO・SEO対策支援は月額20万円で実行まで巻き取ります。
大手SEO会社の約40%〜60%の費用で、同等またはそれ以上の成果を狙えます。
広告費や固定費を抑えた運営体制により、費用は抑えつつも、戦略設計〜改善提案までフルカバー。予算が限られた中小企業・個人事業主でも、継続可能なSEO支援が実現します。

01
02
SEO × LLMOを一体で設計

いまのLLMO対策は、SEOと切り離して考えることはできません。エイチリンクでは「検索エンジン」と「生成AI」の両方から見た情報設計を行い、サイト構造・コンテンツ・スキーマを一貫性のある形で整えます。結果として、検索順位だけでなく「AI上での扱われ方」も同時に改善していくことが可能です。

02
03
代表の本郷が全案件を
直接品質担保

全案件で代表・本郷が初回ヒアリングからその後のプロジェクト管理まで直接担当。「営業は感じ良かったのに、担当者は全然ダメだった...」等、多くのSEO会社にありがちな担当者ガチャの心配はございません。
初期ヒアリングから施策実行、進捗管理まで温度感の高いサポートが可能です。

03
04
実行までワンストップ対応

LLMOの戦略立案だけでなく、LLMs.txtの設計、サービスページ／FAQのリライト、構造化データ・スキーマの実装など、施策の実行もすべて対応。
「提案だけで終わる」ことはなく、改善が必要な部分は私たちの手で即実装します。
これにより、スピード感を持ってPDCAを回せる体制を整えています。

04

そもそもLLMO対策を行う
メリットとは？

01
生成AI経由の新しい問い合わせチャネルを作れる

AI経由の問い合わせが新しいチャネルとして期待できる点は見逃せません。生成AIは「比較しながら候補を提示する」機能を強化しており、ユーザーが「おすすめの◯◯会社は？」「東京都で評判の良い◯◯を比較して」と聞いた際に、自社が候補として回答に登場するかどうかは、今のうちの情報整備で決まります。実際に弊社もLLMO経由の問い合わせが先日来ました。また支援先のBtoB企業ではAI経由で問い合わせを獲得し、月額100万円のコンサル案件を受注しました。これまで検索上位を獲りづらかった企業でも、AI上ではまったく別のランキングが生成されるケースもあるため、チャンスを掴みやすい市場とも言えます。
02
まだ競合が少ない
“先行者利益”を取れる

いまLLMO対策を始める最大の価値は、「先行者利益」を確実に取れる点にあります。生成AIが検索代替として本格的に利用され始めたのはごく最近で、多くの企業はSEOには投資しているものの、AI向けの情報設計までは手をつけられていません。だからこそ、今対策をしておくと、AIの回答データとして優先的に参照されたり、自社のブランド名やサービス名が“初期の正解データ”として扱われたりと、後発では取り返しにくいアドバンテージを蓄積できます。検索SEOで「誰も記事を書いていないタイミングで高品質な記事を置ける」ような状態をイメージすると分かりやすいと思います。
03
AI検索市場は
今後も確実に伸びる

この市場は間違いなく今後も伸び続けます。弊社のサイトや支援先サイトの実際の流入データを見てもAI経由の流入が毎月増え続けている状況です。ユーザーの行動も「検索欄にキーワードを入れる」のではなく「AIに質問をして、要点だけを受け取る」スタイルへとシフトしつつあります。この流れは後戻りせず、AI上での情報露出は今後の企業にとって“当たり前の集客導線”になります。

エイチリンクの対応可能
LLMO支援内容例

01.
AI向け情報構造の最適化
- LLMが理解しやすいサイト構造・情報階層の再整理 /
- エンティティ（固有名詞・概念）の定義と一貫性の確保 /
- 企業情報・事業情報・実績情報のAI向け再編成 /
- FAQ・用語集・サービス情報のAI読解最適化 /
- AIが参照しやすい内部リンク・文脈設計 /
- 「誰の情報か」を明確にする著者情報・企業属性データの整理
02.
LLMs.txtの設計・作成
- AIに優先して読ませるべきURLの選定 /
- 企業・サービスエンティティの整理と登録方針策定 /
- LLMs.txtの文法設計・ドラフト作成・更新運用 /
- ナレッジデータの整理（会社概要・FAQ・実績・提供範囲など） /
- AIの誤認識を防ぐための情報統合・表記ゆれの修正
03.
コンテンツのLLMO最適化
- ChatGPT・Gemini・Claude向けの文章構造リライト /
- 会話形式・質問形式を前提にしたコンテンツ再設計 /
- AI回答で引用されやすい文章の作成 /
- サービスページ・LPのAI読解最適化（背景説明・因果関係の強化） /
- FAQ・比較表・専門解説ページのAI向け品質改善 /
- 企業の専門性を正しく伝える情報補強と整合性チェック
04.
AI検索（対話型検索）への最適化
- 「◯◯を探している」「おすすめは？」に回答されるための情報設計 /
- AIの比較ロジックに適合させる属性データの整理 /
- 候補企業として挙げられやすい文章構成・掲載情報の強化 /
- AIが誤った回答を出さないための補足情報整備 /
- 意図解釈に沿った因果関係・根拠提示設計 /
- 対話型検索（SGE・ChatGPT Search・Gemini Browse等）の最適化方針策定
05.
技術的LLMO対策（スキーマ／データ整備）
- 構造化データ（Schema）の設計・追加（Organization / Service / FAQ 他） /
- NAP情報の統一（所在地・会社名・連絡先など） /
- AIが誤読しないためのHTML構造の整理 /
- 重要情報のマークアップによるAI理解の補強 /
- 文脈理解を妨げる要素の削除・改善 /
- 英語向け・国際対応のためのメタデータ整備
06.
AI時代のE-E-A-T強化
- 専門性・実績情報の整理とAI向け再構造化 /
- 著者・監修者の権威性を明確にするための情報設計 /
- 会社の信頼性が伝わるデータの統合（沿革・資格・許可等） /
- 第三者評価（口コミ・事例・レビュー）の強化 /
- AIが誤解しやすい要素の修正と明文化 /
- 専門ジャンルを強化するためのトピック設計
07.
AIアップデート対応と継続改善
- ChatGPT・Gemini・Claudeなど主要LLMの仕様変更のモニタリング /
- AI回答内容の改善検証（引用・認識チェック） /
- LLMs.txt・構造化データ・コンテンツの継続改善 /
- 新規アルゴリズムに合わせた優先施策の再定義 /
- AI検索（対話検索）の動向に合わせた戦略更新 /
- 月次レポート・改善提案・アクションプランの提示

LLMO対策・LLMOコンサル
ティングの料金プラン

月額20万円＋税
コンサル＋実行支援
- LLMO戦略立案から実行支援まで一式
- LLMs.txt設計・コンテンツ最適化・スキーマ実装
- AI経由の問い合わせ獲得に必要な施策を随時提案→実行
【一番人気！】提案～実行までコスパよく
任せたい中小企業向け

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さまざまな業種・業界の
Web集客・LLMO対策に対応可能

様々な業種・業界で最適なサイト構成・Web集客戦略をご提案します。

新潟県上越市全域でLLMO対策代行に対応

様々な業種・業界で最適なサイト構成・Web集客戦略をご提案します。

上越市の主な対応エリア例

青木
青野
朝日
東町
天野原新田
荒町
荒屋
有間川
飯
飯田
飯塚
池
石川
石沢
石橋
石橋新田
板倉区青葉
板倉区稲増
板倉区大野新田
板倉区釜塚
板倉区上中島新田
板倉区上福田新田
板倉区久々野
板倉区熊川
板倉区熊川新田
板倉区栗沢
板倉区玄藤寺新田
板倉区小石原
板倉区国川
板倉区菰立
板倉区坂井
板倉区猿供養寺
板倉区沢田
板倉区下田屋
板倉区下米沢
板倉区関田
板倉区関根
板倉区曽根田
板倉区田井
板倉区高野
板倉区達野
板倉区田屋
板倉区筒方
板倉区戸狩
板倉区長塚
板倉区中之宮
板倉区長嶺
板倉区中四ツ屋
板倉区機織
板倉区針
板倉区東山寺
板倉区福王寺
板倉区不動新田
板倉区別所
板倉区緑ケ丘
板倉区南中島
板倉区南四ツ屋新田
板倉区宮島
板倉区山越
板倉区山部
板倉区横町
板倉区吉増
板倉区米増
市野江
稲
稲田
稲谷
稲荷
茨沢
今池
今泉
岩木
後谷
宇津尾
浦川原区有島
浦川原区飯室
浦川原区今熊
浦川原区岩室
浦川原区印内
浦川原区大栃山
浦川原区釜淵
浦川原区上猪子田
浦川原区上岡
浦川原区上柿野
浦川原区熊沢
浦川原区顕聖寺
浦川原区小蒲生田
浦川原区小谷島
浦川原区桜島
浦川原区下猪子田
浦川原区下柿野
浦川原区真光寺
浦川原区杉坪
浦川原区谷
浦川原区坪野
浦川原区中猪子田
浦川原区長走
浦川原区東俣
浦川原区菱田
浦川原区日向
浦川原区法定寺
浦川原区六日町
浦川原区虫川
浦川原区山印内
浦川原区山本
浦川原区横川
浦川原区横住
夷浜
小池
小池新田
大潟区和泉新田
大潟区岩野古新田
大潟区内雁子
大潟区内雁子新田
大潟区潟田
大潟区潟町
大潟区潟守新田
大潟区潟守新田
大潟区上小船津浜
大潟区雁子浜
大潟区九戸浜
大潟区蜘ケ池
大潟区犀潟
大潟区里鵜島新田
大潟区渋柿浜
大潟区下小船津浜
大潟区高橋新田
大潟区土底浜
大潟区長崎
大潟区山鵜島新田
大潟区吉崎新田
大潟区四ツ屋浜
大潟区米倉新田
大口
大島区板山
大島区牛ケ鼻
大島区大島
大島区大平
大島区岡
大島区上達
大島区下達
大島区菖蒲
大島区棚岡
大島区田麦
大島区中野
大島区仁上
大島区嶺
大手町
大貫
大場
大渕
大町
岡崎新田
岡原
加賀町
柿崎区旭平
柿崎区阿弥陀瀬
柿崎区芋島
柿崎区岩手
柿崎区岩野
柿崎区江島新田
柿崎区小萱
柿崎区荻谷
柿崎区落合
柿崎区柿崎
柿崎区金谷
柿崎区上小野
柿崎区上金原
柿崎区上中山
柿崎区上直海
柿崎区川井
柿崎区川田
柿崎区雁海
柿崎区行法
柿崎区黒岩
柿崎区下条
柿崎区坂田新田
柿崎区桜町新田
柿崎区猿毛
柿崎区下小野
柿崎区下金原
柿崎区下中山
柿崎区下灰庭新田
柿崎区下牧
柿崎区上下浜
柿崎区城腰
柿崎区高寺
柿崎区高畑
柿崎区竹鼻
柿崎区角取
柿崎区栃窪
柿崎区直海浜
柿崎区馬正面
柿崎区東谷内
柿崎区東横山
柿崎区平沢
柿崎区米山寺
柿崎区法音寺
柿崎区松留
柿崎区水野
柿崎区三ツ屋浜
柿崎区百木
柿崎区柳ケ崎
柿崎区山谷
鍛冶免分
春日
春日新田
春日野
春日山町
上荒浜
上池部
上稲田
上源入
上五貫野
上島
上正善寺
上昭和町
上新町
上曾根
上千原
上綱子
上富川
上中田
上名柄
上野田
上箱井
上真砂
上門前
上湯谷
上吉野
鴨島
川端
川原町
木島
木田
北方
北城町
木田新田
北新保
北田中
北谷
北田屋新田
北本町
儀明
京田
清里区青柳
清里区赤池
清里区荒牧
清里区今曽根
清里区鶯沢
清里区岡野町
清里区岡嶺新田
清里区上稲塚
清里区上田島
清里区上中条
清里区上深沢
清里区北野
清里区塩曽根
清里区菅原
清里区鈴倉
清里区棚田
清里区寺脇
清里区梨窪
清里区梨平
清里区東戸野
清里区東福島
清里区平成
清里区馬屋
清里区水草
清里区南田中
清里区みらい
清里区武士
清里区弥生
桐原
頸城区青野
頸城区天ケ崎
頸城区飯田
頸城区五十嵐
頸城区石神
頸城区市村
頸城区浮島
頸城区美しが丘
頸城区鵜ノ木
頸城区榎井
頸城区大潟
頸城区大蒲生田
頸城区大坂井
頸城区大谷内
頸城区岡田
頸城区柿野
頸城区潟
頸城区潟口
頸城区片津
頸城区上池田
頸城区上神原
頸城区上三分一
頸城区上増田
頸城区上柳町
頸城区上吉
頸城区川袋
頸城区北方
頸城区北福崎
頸城区北四ツ屋
頸城区玄僧
頸城区島田
頸城区下池田
頸城区下神原
頸城区下三分一
頸城区下千原
頸城区下中島
頸城区下中村
頸城区下増田
頸城区下柳町
頸城区下吉
頸城区下米岡
頸城区城野腰
頸城区諏訪
頸城区立崎
頸城区田中
頸城区千原
頸城区手島
頸城区手宮
頸城区寺田
頸城区塔ケ崎
頸城区戸口野
頸城区富田
頸城区中島
頸城区中城
頸城区中増田
頸城区中柳町
頸城区西福島
頸城区西福島
頸城区西湊
頸城区仁野分
頸城区望ケ丘
頸城区畑ケ崎
頸城区花ケ崎
頸城区姥谷内
頸城区東俣
頸城区日根津
頸城区百間町
頸城区舟津
頸城区松橋
頸城区松橋新田
頸城区松本
頸城区宮原
頸城区宮本
頸城区森下
頸城区森本
頸城区矢住
頸城区柳町新田
頸城区両毛
熊塚
黒井
黒田
小泉
高土町
高和町
五ケ所新田
国府
小猿屋
小猿屋新田
小滝
五智
五智国分
五智新町
御殿山町
五野井
駒林
子安
子安新田
幸町
栄町
栄町
桜町
佐内
佐内町
三田
三田新田
三伝
三和区稲原
三和区井ノ口
三和区今保
三和区浮島
三和区大
三和区岡木
三和区岡田
三和区沖柳
三和区上広田
三和区鴨井
三和区川浦
三和区神田
三和区北代
三和区窪
三和区桑曽根
三和区越柳
三和区米子
三和区島倉
三和区下新保
三和区下田島
三和区下中
三和区下広田
三和区所山田
三和区神明町
三和区末野
三和区末野新田
三和区田
三和区塔ノ輪
三和区中野
三和区錦
三和区野
三和区払沢
三和区番町
三和区日和町
三和区広井
三和区法花寺
三和区本郷
三和区水科
三和区水吉
三和区三村新田
三和区宮崎新田
三和区柳林
三和区山高津
三和区山腰新田
塩荷谷
塩屋新田
四ケ所
七ケ所新田
地頭方
島田
島田上新田
島田下新田
下荒浜
下池部
下稲田
下稲塚
下源入
下五貫野
下正善寺
下新田
下新町
下曾根
下綱子
下百々
下富川
下中田
下名柄
下野田
下箱井
下馬場
下真砂
下門前
下吉野
下四ツ屋
十二ノ木
上雲寺
昭和町
新光町
新南町
新保古新田
新町
杉野袋
薄袋
住吉町
諏訪
諏訪分
大学前
大豆
大豆
大道福田
大日
高崎新田
高住
高田新田
高津
高森
滝寺
田沢新田
辰尾新田
丹原
茶屋ケ原
中央
長者町
塚田新田
土橋
劔
鶴町
寺
寺町
寺町
田園
土合
東雲町
土口
戸野目
戸野目古新田
富岡
とよば
長岡
長岡新田
長面
中桑取
中郷区板橋
中郷区市屋
中郷区稲荷山
中郷区江口
中郷区岡川
中郷区岡沢
中郷区片貝
中郷区坂本
中郷区二本木
中郷区八斗蒔
中郷区福崎
中郷区福田
中郷区藤沢
中郷区松崎
中郷区宮野原
中郷区四ツ屋
中正善寺
中田新田
中田原
中通町
中々村新田
中ノ俣
中箱井
長浜
仲町
中真砂
中門前
中屋敷
名立区赤野俣
名立区池田
名立区大菅
名立区小田島
名立区折居
名立区折戸
名立区桂谷
名立区車路
名立区杉野瀬
名立区瀬戸
名立区躰畑
名立区谷口
名立区田野上
名立区坪山
名立区峠
名立区名立大町
名立区名立小泊
名立区濁沢
名立区西蒲生田
名立区東蒲生田
名立区東飛山
名立区平谷
名立区丸田
名立区森
鍋ケ浦
西市野口
西ケ窪浜
西城町
西田中
西戸野
西鳥越
西本町
西松野木
西谷内
西山寺
西横山
西吉尾
野尻
灰塚
花立
東市野口
東稲塚新田
東京田
東城町
東中島
東原
東本町
東吉尾
毘沙門国分寺
日之出町
平岡
福岡新田
福田
福橋
藤新田
藤塚
藤野新田
藤巻
平成町
本新保
本町
本道
牧区荒井
牧区池舟
牧区泉
牧区今清水
牧区岩神
牧区宇津俣
牧区大月
牧区小川
牧区落田
牧区樫谷
牧区片町
牧区上昆子
牧区上牧
牧区神谷
牧区川井沢
牧区倉下
牧区国川
牧区桜滝
牧区下昆子
牧区下湯谷
牧区切光
牧区平山
牧区高尾
牧区高谷
牧区田島
牧区棚広
牧区棚広新田
牧区坪山
牧区七森
牧区原
牧区東松ノ木
牧区平方
牧区府殿
牧区宮口
牧区柳島
牧区山口
牧区吉坪
増沢
松村新田
丸山新田
三ツ橋
三ツ橋新田
三ツ屋町
皆口
港町
南方
南城町
南新保
南新町
南高田町
南田屋新田
南本町
宮野尾
妙油
向橋
虫川
虫生岩戸
本城町
本長者原
元屋敷
森田
門田新田
安江
安塚区石橋
安塚区板尾
安塚区円平坊
安塚区大原
安塚区上方
安塚区上船倉
安塚区切越
安塚区小黒
安塚区信濃坂
安塚区下船倉
安塚区菅沼
安塚区須川
安塚区芹田
安塚区袖山
安塚区高沢
安塚区樽田
安塚区戸沢
安塚区二本木
安塚区坊金
安塚区朴ノ木
安塚区細野
安塚区本郷
安塚区牧野
安塚区松崎
安塚区真荻平
安塚区安塚
安塚区行野
安塚区和田
八千浦
薮野
大和
山屋敷町
遊光寺浜
横曾根
横畑
吉浦
吉岡
吉川区赤沢
吉川区石谷
吉川区泉
吉川区泉谷
吉川区入河沢
吉川区岩沢
吉川区大賀
吉川区尾神
吉川区小苗代
吉川区伯母ケ沢
吉川区梶
吉川区片田
吉川区上名木
吉川区川崎
吉川区川谷
吉川区神田町
吉川区顕法寺
吉川区河沢
吉川区国田
吉川区後生寺
吉川区米山
吉川区下町
吉川区十町歩
吉川区下小沢
吉川区下中条
吉川区下八幡
吉川区下深沢
吉川区代石
吉川区大乗寺
吉川区高沢入
吉川区竹直
吉川区田尻
吉川区坪野
吉川区坪野内
吉川区天林寺
吉川区東寺
吉川区杜氏の郷
吉川区道之下
吉川区土尻
吉川区長坂
吉川区長沢
吉川区長峰
吉川区中谷内
吉川区名木山
吉川区西野島
吉川区原之町
吉川区東田中
吉川区東鳥越
吉川区平等寺
吉川区福平
吉川区町田
吉川区山方
吉川区山口
吉川区山中
吉川区山直海
吉川区吉井
吉川区六万部
四辻町
米岡
米町
脇野田

ここに書いていないエリアも新潟県上越市ならどこでも対応可能です！

LLMOコンサルティング
ご契約までの流れ

step01

無料相談

フォームからSEO無料相談を申し込み、貴社のビジネスの現状の課題や目標を気軽に共有してください。
step02

調査・ご提案

競合や自社サイトの調査を行い、最適な施策をご提案します。「競合が強すぎる」、「ニーズがなさすぎる」などの「SEOへの投資が最適ではない」との調査結果が出た場合も正直にお伝えします。
step03

ご契約

提案にご納得いただけましたら、施策、契約を進めます。3か月目以降はいつでも解約OK。長期の契約縛りはありません。弊社の動きに納得がいかない場合はいつでも解約ができます。
※目に見えた成果は半年後以降に出るケースがほとんどです。
step04

支援開始

プロジェクトをスタートします。

費用対効果にこだわる
LLMO対策支援

現代のLLMOは「情報設計 × 技術 × コンテンツ」の総合戦

生成AIが検索の代替になりつつある今、LLMOは単に「特定のタグを入れる」「文章を整える」といった小手先では通用しません。
AIが理解し、引用し、正しく紹介してくれるためには、企業の情報を構造化し、専門性を整理し、Web全体を“AIに伝わる状態”へ作り直す必要があります。

エンティティ（固有名詞・専門領域）の整理
ナレッジグラフ前提の情報構造設計
AIが引用しやすい
文章構造の最適化
構造化データ（Schema）による補強
SEO対策
ChatGPT・Gemini・Claudeへの継続的最適化

これはあくまで一例であり、AI時代のWeb戦略は従来のSEOより広い領域を扱います。企業理解・技術・コンテンツの3つを横断できるチームでなければ、AI上で継続的に成果を出し続けることは難しくなっています。

エイチリンクのLLMOコンサルティングのスタンス

1年以内の投資回収を“現実的な目標”として設計します。

大手のAIコンサルティングでは、月額50万円〜が相場となり、年間600万円以上の投資が必要になるケースもあります。
しかし、AIに強いからといって必ずしも1年以内に成果が保証されるわけではなく、中長期で回収する前提でプランが組まれることも少なくありません。

エイチリンクのLLMO支援は、戦略立案から実行支援まで含めて月20万円前後で提供しています。

対象は中小企業・BtoB企業が中心であり、1年の支援期間内に“投資が回収できる状態”を作ることを前提としています。
無駄な作業・過剰な資料・形だけのレポートは削減し、本当に成果につながるLLMO施策だけを選び抜いて実行します。

AI時代で最も重要なのは「やることを増やすこと」ではなく、「やるべきことに集中すること」。費用対効果の最大化に徹底的にこだわります。

お客様にペイしてもらうための取り組み例

提案資料は必要以上に作り込まない――伝わればOK
AI活用を徹底し、作業工数を大幅に短縮
AIに好まれる情報構造・コンテンツ設計の独自ノウハウを保有
オフィスを持たず、固定費を徹底的に削減
正社員を抱えない“スリムなチーム編成”で高い専門性を維持
広告費・営業人件費を支援料金に上乗せしない（紹介・インバウンド中心）
AIに評価されない無駄な記事・不要な量産は行わない
HTML・Schema・LLMs.txtなどを共通パーツ化し、最小工数で高品質を担保

施策の選定から実行、そして検証と改善まで、最短距離で成果に向かうルートを一緒に走ります。
LLMOはSEO以上に「情報の質」と「設計の正確さ」が問われる施策です。だからこそムダを省き、費用対効果とスピードにこだわった支援を提供します。

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よくある質問

エイチリンクに依頼すると必ず成果が出ますか？: お客様の業種やサイトの状況によって異なるため、必ず成果をお約束することはできません。しかし、これまで多くのお客様に成果をご実感いただいています。業種や競合状況、予算感により成果を出すことが難しいと判断した場合には無料相談の際に正直にお伝えをさせていただいております。
成果が出るまでにどれくらいの時間がかかりますか？: 施策内容やご予算、競合状況によって異なりますが、早ければご依頼から2～3か月後に結果が出るケースもございます。これまでの実績では、6ヶ月以内に成果を感じていただいた企業様が50%以上です。基本的には8か月目～1年後に安定したSEO集客を実現できるように動きます。
LLMO対策は、通常のSEOと何が違うのですか？: 検索結果の主役が“検索エンジン”から“AIによる回答”へとシフトしている点が最大の違いです。従来のSEOはGoogle検索で上位表示することを前提に最適化しますが、LLMO対策では「AIが質問者へ返す回答の中に、いかに自社情報を取り込ませるか」が目的になります。検索ユーザーの行動がAIチャットに移行するほど、この重要度は高まっていきます。
LLMs.txtを設置するだけで効果がありますか？: 残念ながら、設置するだけでは大きな効果は得られません。AIが読み取りやすい構造化データや、専門性の高いコンテンツの整備、明確なエビデンスの付与などを組み合わせて初めて効果が出ます。 LLMs.txtはあくまで“入り口”であり、本質は「AIに正しい情報を届けるための情報設計」です。
BtoB企業でも取り組む価値はありますか？: むしろBtoBこそチャンスがあります。競合の情報設計がまだ整っていない領域が多く、正しい事業・サービス内容をAIに伝えるだけで回答内容を大きく改善できるため、先行者利益が得やすいからです。専門領域ほどAIが誤った回答を返しやすい点も追い風になります。
既存のSEO施策と並行して実施できますか？: もちろん可能です。むしろ、SEOとLLMOは相乗効果が大きく、並行して整備することで「検索」と「AI回答」の両チャネルからの流入が期待できます。SEOが強いサイトほどAIの回答に引用されやすくなるため、両輪で考えるのが理想です。
遠方でも相談できますか？: 全国対応しております。遠方のお客様とはZoom等のオンラインミーティングで対応しておりますので、
お気軽にご相談ください。

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エイチリンクのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

低価格・高品質

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エイチリンクの対応可能LLMO支援内容例

AI向け情報構造の最適化

LLMs.txtの設計・作成

コンテンツのLLMO最適化

AI検索（対話型検索）への最適化

技術的LLMO対策（スキーマ／データ整備）

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